Este estudio explora el papel de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de recursos humanos (GRH), con un enfoque en el reclutamiento, la retención de empleados y la optimización del rendimiento. A través de una revisión sistemática de la literatura basada en PRISMA, el documento examina muchos algoritmos de aprendizaje automático, incluidos XGBoost, SVM, bosques aleatorios y regresión lineal en la toma de decisiones relacionadas con la predicción de la rotación de empleados y la gestión del talento. Los hallazgos sugieren que estas tecnologías pueden automatizar los procesos de GRH, reducir sesgos y personalizar las experiencias de los empleados. Sin embargo, la implementación de la IA en la GRH también presenta desafíos, incluidos problemas de privacidad de datos, sesgo algorítmico y resistencia organizacional. Para abordar estos obstáculos, el estudio destaca la importancia de adoptar marcos éticos de IA, garantizar la transparencia en la toma de decisiones y desarrollar estrategias de integración efectivas. La investigación futura debería centrarse en mejorar la explicabilidad, minimizar el sesgo algorítmico y promover la equidad en las prácticas de GRH impulsadas por IA.