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Hace un año, el debate sobre si los candidatos deberían poder utilizar herramientas de IA durante las tareas en casa era el centro de atención. Ahora, la mayoría de los equipos de ingeniería han seguido adelante. La pregunta no es si se utiliza la IA, sino si se puede utilizar bien. Esa es una gran diferencia.
El cambio ha tenido un impacto profundo en la contratación técnica. Algunos candidatos están obteniendo una ventaja, mientras que otros luchan por mantenerse al día. Para tener éxito, es necesario entender qué está sucediendo. La “codificación por vibración” - dirigir herramientas de IA con lenguaje natural para producir código que funcione, y luego refinar y integrar la salida - ya no es una novedad, sino una expectativa básica en muchas empresas. Los ingenieros seniors ahora evalúan a los candidatos en más que solo su capacidad para escribir código desde cero. Quieren ver si puedes escribir instrucciones precisas, revisar críticamente el código generado por la IA y saber cuándo no utilizar la IA.
Por ejemplo, cuando estaba entrevistando para un rol en una startup de tamaño mediano, me pidieron que escribiera una instrucción que generaría una función específica utilizando herramientas de IA. El entrevistador no solo quería ver la salida, sino también cómo llegué a la instrucción y qué haría si la salida no era lo que esperaba. No se trata solo de utilizar la IA, sino de utilizarla de manera inteligente.
Las habilidades subyacentes siguen siendo las mismas - es necesario entender las estructuras de datos, el diseño de sistemas y la calidad del código. Pero ahora, también es necesario demostrar que puedes utilizar las herramientas de IA como un multiplicador de fuerza, no como un apoyo. Los proyectos en casa están evolucionando para reflejar esta nueva realidad. Muchas empresas esperan que los candidatos utilicen herramientas de IA y luego expliquen cómo las utilizaron, qué cambiaron y qué rechazaron. Una presentación bien estructurada muestra dónde se utilizó la IA, qué cambió el candidato y cómo manejó los casos de borde que la IA no detectó.
Algunas empresas incluso están realizando sesiones de codificación en vivo con asistencia de IA. Esto no se trata solo de escribir código rápidamente, sino de mostrar juicio - ¿verificas la salida, la adaptas de manera inteligente y explicas el código que has aceptado? Es una prueba difícil, pero también es una excelente manera de mostrar tus habilidades. He visto a candidatos que pueden utilizar herramientas de IA de manera efectiva, pero luchan por explicar su proceso de pensamiento. Esa es una señal de alerta.
Entonces, ¿qué están buscando las empresas? Juicio sobre la salida. ¿Puedes evaluar la calidad del código de manera crítica? Todos los ingenieros tienen acceso a las mismas herramientas de generación, pero lo que varía es la calidad del juicio aplicado a lo que esas herramientas producen. También es necesario demostrar pensamiento de sistema - la IA es buena para generar funciones, pero es mucho más débil para diseñar sistemas. Los candidatos que pueden describir decisiones de arquitectura de manera clara, incluyendo las compensaciones y las limitaciones, son raros y valiosos.
Depurar problemas del mundo real también es clave. Encontrar un error en código generado por IA desconocido bajo presión de tiempo es una prueba genuina de si entiendes qué está haciendo el código, no solo qué se supone que debe hacer. Y no olvidemos la comunicación - la capacidad de explicar decisiones técnicas complejas a un panel de contratación que puede incluir no ingenieros es cada vez más importante. Eso no ha sido automatizado.
Para prepararse para este nuevo panorama, debes construir un portafolio con contexto de IA. Para los proyectos que has construido con asistencia de IA, escribe una nota técnica breve explicando qué generó la IA, qué cambiaste y por qué. Practica la resolución de problemas asistida por IA de manera deliberada - utiliza herramientas como Cursor, GitHub Copilot o Claude de manera activa en tus sesiones de práctica. Observa dónde las sugerencias son incorrectas, incompletas o introducen errores sutiles. Conoce tus fundamentos a fondo y prepara el diseño de sistemas sin IA. Las entrevistas de diseño de sistemas se han vuelto más importantes, no menos, porque esta es donde las herramientas de IA son verdaderamente débiles. Practica diseñar sistemas de principio a fin - flujo de datos, opciones de almacenamiento, diseño de API, consideraciones de escalabilidad, modos de fallo.
No va a ser fácil, pero si puedes dominar estas habilidades, estarás en alta demanda. Xeito puede ayudarte a encontrar roles que se ajusten a cómo trabajas en realidad - te emparejan con empresas en función de tu pila de tecnología y estilo de trabajo real, no solo títulos de trabajo. Pruébalo.
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