En el mundo actual, la inteligencia artificial (IA) está transformando múltiples sectores, y el reclutamiento tecnológico no es la excepción. Las entrevistas asistidas por IA prometen hacer más eficiente la selección de candidatos, ayudando a filtrar habilidades, analizar respuestas y acelerar decisiones. Sin embargo, a pesar del auge de estas herramientas, aún persiste un problema significativo: muchos candidatos no cuentan con las habilidades de codificación necesarias para los puestos que solicitan. Este fenómeno pone en evidencia que la tecnología no es la solución definitiva, sino que el factor humano y la calidad del proceso de entrevista son elementos insustituibles. Para comprender esta realidad, primero hay que entender qué ocurre durante una entrevista técnica asistida por IA.
Generalmente, estas herramientas ayudan a automatizar la evaluación de respuestas, proponen preguntas basadas en perfiles, e incluso detectan inconsistencias en las historias de los postulantes. Pueden sugerir preguntas más puntuales o mover la conversación hacia áreas menos exploradas para evitar respuestas preparadas o superficiales. Sin embargo, la interpretación y la decisión final quedan en manos del entrevistador, ya que la IA no posee la sensibilidad ni la empatía necesarias para captar matices importantes. Un error común es asumir que la implementación de inteligencia artificial en entrevistas evitará que candidatos sin las competencias adecuadas pasen el filtro. No obstante, la experiencia demuestra que muchos entrevistadores no profundizan lo suficiente en las conversaciones técnicas, lo que abre espacio para quienes dominan el arte de “vender” respuestas preparadas o asistidas por la IA a pesar de no tener la capacidad real para codificar o resolver problemas complejos.
Las mejores entrevistas técnicas no deberían sentirse como un examen rígido ni un simple cuestionario. En cambio, deberían convertirse en una conversación colaborativa, una sesión de trabajo donde el entrevistador y el candidato exploran ideas juntos, analizan soluciones y desglosan problemas. Al pedirle al postulante que explique cómo resolvió un desafío o diseñó una función, no se trata únicamente de verificar conocimientos básicos, sino de evaluar la profundidad de su entendimiento. En esta dinámica, un buen entrevistador sabe cómo seguir indagando, pidiendo detalles adicionales, consultando sobre casos límite y entendiendo las decisiones tomadas durante el proceso. La profundidad de una entrevista revela dos cosas fundamentales: en primer lugar, si el candidato realmente comprende lo que dice y, en segundo lugar, si puede pensar de manera crítica y adaptarse a preguntas inesperadas.
Por supuesto, nadie llega con entendimiento absoluto sobre todos los aspectos, y está bien llegar a un límite durante la conversación. Lo importante es cómo se maneja esa situación y si el aspirante puede navegarla sin perder la calma o recurrir a respuestas vagas. Es aquí donde la IA muestra su mayor potencial si se usa con criterio correcto. Al sugerir preguntas precisas o detectar incoherencias, puede ayudar a los entrevistadores a ir más allá de las respuestas superficiales y evitar caer en evaluaciones automáticas que sólo miran datos superficiales o patrones de lenguaje. Además, cuando los entrevistadores se quedan bloqueados o no saben qué preguntar a continuación, la IA puede ofrecer una guía para mantener el diálogo relevante y profundo.
Sin embargo, nunca debe convertirse en la que toma la decisión definitiva. El papel del entrevistador como ser humano con capacidad de juicio, empatía y adaptación es esencial. El entrevistador debe ser curioso, tener ganas de entender y, sobre todo, estar dispuesto a realmente «escuchar» y no solo oír las respuestas. No es suficiente que la entrevista sea técnica; debe ser humana. Esto es una gran diferencia que los procesos automatizados todavía no saben replicar bien.
Ahora bien, otro aspecto crucial es el uso de IA por parte de los mismos candidatos durante las entrevistas o en la preparación previa. Algunos postulantes recurren a herramientas asistidas por inteligencia artificial para generar soluciones, escribir códigos o preparar respuestas que después tratan de explicar. Desde un punto de vista práctico, esto no debería ser un problema si el candidato verdaderamente comprende lo que presenta y puede defender sus respuestas durante el diálogo. El riesgo real es cuando utilizan estas herramientas sin interiorizar el conocimiento, intentando pasar la entrevista solo con «ayuda» tecnológica. Un hallazgo recurrente en la experiencia de entrevistadores con muchos candidatos es que una proporción significativa simplemente no sabe programar, incluso cuando aplican a roles de desarrollador.
Este porcentaje puede ser tan alto como la mitad de los aspirantes. Esto no quiere decir que sean principiantes o hayan perdido práctica, sino que a nivel fundamental no poseen las habilidades para escribir código funcional. A menudo, las evaluaciones previas o pruebas automatizadas no detectan esta deficiencia, y un test en vivo de codificación —aunque breve y con problemas simples— suele ser suficiente para evidenciarlo. La clave radica en que no basta con resolver problemas de programación, sino que los candidatos deben poder discutir su código, explicar sus decisiones y mostrar pensamiento lógico en el desarrollo. Estas habilidades de comunicación y razonamiento técnico son las que definen a un buen ingeniero en el día a día y marcan la diferencia entre alguien que solo entrega código mecánicamente y otro que realmente entiende y contribuye a un equipo de desarrollo.
La selección de talento tecnológico es un proceso complejo y lleno de ruido. Siempre habrá quien intente «pasar» sin poseer las competencias necesarias, especialmente cuando los procesos no son suficientemente rigurosos o cuando la expectativa por cubrir vacantes es alta. La solución no está en añadir más capas superficiales de estructura o en confiar ciegamente en la tecnología, sino en formar mejores entrevistadores. La curiosidad genuina, la capacidad para adaptar preguntas, y el uso de herramientas que apoyen, no reemplacen, la interacción humana son las verdaderas claves. La historia de candidatos como Roy Lee, que lograron superar filtros gracias a respuestas aparentemente convincentes, nos muestra dónde están las grietas del sistema.