11 de febrero de 2026
Este artículo es una publicación cruzada de Nos gustaría presentarles a Brian Jenney, ingeniero de software senior y propietario de Parsity, una educación en línea plataforma que ayuda a las personas a asumir roles de inteligencia artificial y software moderno a través de capacitación práctica. Brian compartirá sus consejos sobre carreras de ingenieria con usted en las próximas semanas de Career Alert.
Aquí hay una nota de Brian:
“Hace 12 años, aprendí a codificar cuando tenía 30 años. Desde entonces, he liderado equipos de ingeniería, trabajado en organizaciones que van desde cinco personas nuevas empresas a empresas Fortune 500 y enseñó a cientos de otras personas que quieren incursionar en la tecnología. Escribo para ingenieros que buscan formas prácticas de mejorar en lo que hacen y avanzar en sus carreras. Espero que lo que escribo te resulte útil”.
El año pasado, estaba realizando entrevistas para un puesto en una startup de IA. Permitimos el uso ilimitado de IA durante la ronda de desafío técnico. Los candidatos podrían utilizar Cursor, Claude Code, ChatGPT, o cualquier asistente con el que normalmente trabajaban. Queríamos ver cómo utilizaban herramientas modernas.
Durante una entrevista, le hicimos a un candidato una pregunta sencilla: “¿Puede explicar qué hace la primera línea de su solución?”
Silencio.
Después de una larga pausa, admitió que no tenía idea. Su solución fue correcta. El código funcionó. Pero no pudo explicar cómo ni por qué. Este no fue un incidente aislado. Alrededor del 20 por ciento de los candidatos que entrevistamos no pudieron explicar cómo funcionaban sus soluciones, solo que lo hicieron.
Cuando la IA dificulta las entrevistas
Unos meses antes, estaba al otro lado de la mesa en esta misma empresa. Durante una entrevista en vivo, instintivamente cambié de mi editor de código habilitado para IA al habitual. El CTO me detuvo.
“Simplemente usa lo que usarías normalmente. Queremos ver cómo trabajas con la IA”.
Pensé que la entrevista sería fácil. Pero me equivoqué.
En lugar de limitarse a evaluar la corrección, el entrevistador se centró en mi proceso de toma de decisiones:
¿Por qué acepté ciertas sugerencias? ¿Por qué rechacé otras? ¿Cómo decidí cuándo la IA ayudaba y cuándo generaba más trabajo?
No estaba simplemente resolviendo un problema frente a extraños. Estaba explicando mi juicio y defendiendo mis decisiones en tiempo real, y la IA creó más superficie para juzgar. Contraintuitivamente, la entrevista fue más difícil.
El cambio en la evaluación de las entrevistas
La mayoría de los ingenieros ahora utilizan herramientas de inteligencia artificial de alguna forma, ya sea para escribir código, analizar datos, diseñar sistemas o automatizar flujos de trabajo. La IA puede generar resultados rápidamente, pero no puede explicar la intención, las limitaciones o las compensaciones.
Más importante aún, no puede asumir la responsabilidad cuando algo se rompe.
Como resultado, tanto las grandes empresas como las nuevas empresas se están adaptando a esta realidad pasando a entrevistas con IA. Meta, Ondulación y Google, por ejemplo, han comenzado a permitir que los candidatos utilicen asistentes de IA en sesiones técnicas. Y el objetivo ha evolucionado: los entrevistadores quieren entender cómo se evalúa, modifica y confía en las respuestas generadas por IA.
Entonces, ¿cómo puedes tener éxito en estas entrevistas?
Lo que realmente importa en las entrevistas habilitadas por IA
Negarse a utilizar la IA por principio no ayuda. Algunos candidatos evitan la IA para demostrar que pueden pensar de forma independiente. Esto puede resultar contraproducente. Si la organización utiliza la IA internamente (y la mayoría lo hace), entonces negarse a usarla indica rigidez, no fortaleza.
El silencio es una señal de alerta. Las entrevistas no son entornos de trabajo naturales. Normalmente no pensamos en voz alta cuando estamos inmersos en un problema complejo, pero el silencio puede generar preocupaciones. Si utiliza IA, explique qué está haciendo y por qué:
“Estoy usando IA para esbozar un enfoque y luego validar suposiciones”. “Esta sugerencia funciona, pero ignora una restricción que nos importa”. “Aceptaré esta parte, pero quiero simplificarla”.
Su proceso de toma de decisiones es lo que separa a los ingenieros eficaces de los jinetes rápidos.
Trate los resultados de la IA como un primer borrador. La aceptación ciega es la forma más rápida de fracasar. Los candidatos fuertes evalúan inmediatamente el resultado: ¿Cumple con los requisitos? ¿Es innecesariamente complejo? ¿Respaldaría esto en producción?
Pequeños cambios como cambiar el nombre de las variables, eliminar abstracciones o reforzar la lógica indican propiedad y pensamiento crítico.
Optimice la confianza, no la finalización. La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial pueden completar un desafío de codificación más rápido que cualquier humano. Las entrevistas que permiten la IA están probando algo diferente. Ellos responden: “¿Confiaría en que esta persona tomará buenas decisiones cuando las cosas se pongan complicadas?”
Adaptarse a un panorama cambiante
Las entrevistas están cambiando más rápido de lo que la mayoría de los candidatos creen. A continuación le indicamos cómo prepararse:
Empiece a utilizar herramientas de IA a diario. Si aún no estás trabajando con Cursor, Claude Code, ChatGPT o CoPilot, comienza ahora. Desarrolle la memoria muscular para incitar, evaluar resultados y detectar errores.
Desarrolla tus instintos de rechazo. La habilidad no utiliza IA. Se trata de saber cuándo los resultados de la IA son incorrectos, incompletos o innecesariamente complejos. Practique detectar estos problemas y aprenda los errores conocidos.
Su próxima entrevista podría poner a prueba estas habilidades. Los candidatos que hayan estado practicando tendrán una clara ventaja.
—Brian
El año pasado, por estas fechas, directores ejecutivos como Sam Altman prometieron que 2025 sería el año Agentes de IA se uniría a la fuerza laboral como su propio asistente personal. Pero en retrospectiva, ¿sucedió eso realmente? Depende de a quién le preguntes. Alguno programadores y ingenieros de software han adoptado agentes como Cursor y Claude Code en su trabajo diario. Pero otros todavía desconfían de los riesgos que conllevan estas herramientas, como la falta de rendición de cuentas.
Publicado originalmente en espectro.ieee.org el 11 de febrero de 2026.
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