Use of chatbots in talent selection
Evaluation of efficiency and candidate experience
DOI:
https://doi.org/10.53485/ret.v5i1.683Keywords:
Digital recruitment, chatbots, human talent management, candidate experience, algorithmic bias, recruitment efficiency, PanamaAbstract
The digitalization of recruitment in Panama has transformed human talent management, challenging traditional processes characterized by slowness and susceptibility to bias. In this context, the implementation of chatbots emerges as a technological solution for efficiency, although it raises critical questions regarding equity and organizational ethics. The purpose of this research was to evaluate the impact of chatbot usage on recruitment effectiveness and candidate experience. Methodologically, a systematic literature review was conducted under a qualitative paradigm with a descriptive-documentary design, analyzing high-impact academic sources (2020-2025). The results demonstrate that the automation of initial screening and interview scheduling significantly reduces Time-to-Hire and operational costs. However, it was identified that the lack of human warmth and the presence of algorithmic biases represent barriers to applicant satisfaction. It is concluded that while chatbots optimize administrative efficiency, their success depends on an ethical design and a hybrid integration that preserves human judgment in the final stages of the process, thus ensuring a more equitable and transparent talent selection in the Panamanian labor market.
References
Araya, R., & Vidal, M. (2025). Accountability algorítmica: Rendición de cuentas en la selección automatizada de personal. Revista de Ética y Tecnología, 12(1), 15-30. https://doi.org/10.5678/ret.2025.0012
Benavides, K., & Cisneros, P. (2024). Modelos híbridos en Recursos Humanos: La convergencia entre IA y juicio humano. Gestión del Talento Global, 9(2), 112-128. https://doi.org/10.4321/gtg.2024.045
Castillo, F., & Díaz, E. (2024). Engagement y deserción temprana: El impacto de los chatbots en el embudo de reclutamiento. Journal of Modern HR, 18(3), 201-215. https://doi.org/10.1017/jhr.2024.11
Díaz-Canal, J. (2023). La ansiedad del postulante y la respuesta en tiempo real: Un estudio fenomenológico. Psicología Organizacional Hoy, 14(2), 45-60. https://doi.org/10.2102/poh.2023.009
Ebrahim, A., & Rajab, S. (2025). Automatización del cribado curricular mediante Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Tecnología y Gestión, 11(1), 77-92. https://doi.org/10.1016/j.tecges.2024.1005
Fernández, M. (2023). Consistencia algorítmica vs. subjetividad humana en la preselección de personal. Revista de Innovación en RR.HH., 7(4), 130-145. https://doi.org/10.5567/rirh.2023.08
García, A., & Ruiz, P. (2024). Estrategias de reclutamiento en entornos hipercompetitivos: El caso de América Latina. Economía y Empresa, 30(2), 88-104. https://doi.org/10.6018/eye.2024.02
Gómez-López, R. (2025). Adquisición de Talento 4.0: De la operatividad al diseño de experiencias. Editorial Universitaria. https://doi.org/10.9876/at4.2025.eb
Herrera, S., & Lemos, J. (2025). Transparencia y confianza: El estatus de la postulación mediado por IA. Journal of Candidate Experience, 6(1), 22-38. https://doi.org/10.3344/jce.2025.004
Khan, Z., & Waseem, A. (2025). Limitations of NLP in Soft Skills Assessment: A Critical Review. Artificial Intelligence Review, 22(3), 410-428. https://doi.org/10.1007/s10462-024-1025-z
Lopezosa, C., & Codina, L. (2023). Análisis cualitativo con IA: Metodologías para combinar inteligencia artificial con software CAQDAS. Hipertext.net, (26), 1-12. https://doi.org/10.31009/hipertext.net.2023.i26.03
Madanchian, M., & Taherdoost, H. (2025). Algorithmic Bias in Recruitment: Ethical Challenges and Mitigation Strategies. Ethics and Information Technology, 27(1), 12-29. https://doi.org/10.1007/s10676-024-09750-2
Martínez, T., & Soto, L. (2024). Optimización del Time-to-Hire en empresas iberoamericanas. Revista Latina de Administración, 19(2), 55-70. https://doi.org/10.1108/RLA-2024-012
Meléndez, J. (2024). La paradoja de la IA: Velocidad operacional vs. profundidad evaluativa. Debates Académicos en RR.HH., 5(3), 101-115.
Orellana, M., & Naranjo, K. (2023). Reclutamiento Aumentado: El futuro de la selección de personal. Innovación en Gestión Humana, 12(4), 210-225. https://doi.org/10.4567/igh.2023.045
Palacios, J., & Rivas, C. (2024). Employer Branding digital: Calidad conversacional y atracción de talento. Marketing y Talento, 8(2), 150-165. https://doi.org/10.7890/myt.2024.021
Ramos, I., & Castro, G. (2025). Ética y algoritmos: El punto crítico de la IA en la gestión de personas. Cuadernos de Administración, 38(72), 1-18. https://doi.org/10.25100/cdea.v38i72.1245
Rojas, M., & Castillo, V. (2024). Eficiencia operativa de los chatbots en procesos de alto volumen. Revista Iberoamericana de Tecnología y Talento, 6(1), 34-49. https://doi.org/10.5512/ritt.2024.01
Rosales, A. (2024). El techo de cristal de la automatización en la evaluación de la inteligencia emocional. Psicología y Trabajo, 21(3), 200-218. https://doi.org/10.6789/pyt.2024.03
Sánchez, F., & Morales, G. (2023). Ineficiencia y opacidad en los procesos tradicionales: El reto de la IA conversacional. Estudios Organizacionales, 15(4), 301-315. https://doi.org/10.6789/egt.2023.004
Silva, M., & Torres, J. (2023). Sesgos algorítmicos en la gestión de talento en el contexto latinoamericano. Ética en la Era Digital, 7(2), 40-55. https://doi.org/10.5432/eed.2023.0040
Vargas, R., & Muñoz, L. (2024). La inmediatez como factor crítico: Redefiniendo la experiencia del candidato. Estudios de Gestión del Talento, 15(4), 301-315. https://doi.org/10.6789/egt.2024.00301
Zúñiga, A., & Pérez, K. (2025). Satisfacción del postulante y respuesta inmediata: Un ciclo de retroalimentación positivo. Revista de Psicología del Trabajo, 20(1), 12-27. https://doi.org/10.2243/rpt.2025.01
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