En la última década, el proceso de entrevistas técnicas para ingenieros prácticamente no ha evolucionado, quedando atrapado en una rutina que no refleja las auténticas habilidades y desafíos que implica el trabajo real. Durante años, muchos reclutadores han confiado en problemas tipo Leetcode, ejercicios basado en algoritmos y estructuras de datos, como el principal filtro para seleccionar talento técnico. Sin embargo, este método tradicional es cada vez más cuestionado por su falta de correlación con las tareas cotidianas que enfrentan los ingenieros en sus entornos laborales. La llegada y proliferación de herramientas de inteligencia artificial (IA) están acelerando esta crisis, generando un impacto disruptivo que pone en jaque la validez y efectividad de las entrevistas técnicas convencionales. El modelo predominante, centrado en resolver problemas algorítmicos complejos bajo presión, obliga a los aspirantes a memorizar o perfeccionar algoritmos y técnicas que suelen estar alejadas de la realidad de sus funciones diarias.
Muchos candidatos se ven obligados a invertir largas horas practicando decenas de preguntas sobre estructuras de datos o patrones de codificación, simplemente para obtener una oportunidad que, en gran parte, ignora sus conocimientos prácticos, experiencia e incluso creatividad para resolver problemas reales. Esto no solo genera una barrera de entrada innecesaria, sino que también excluye a profesionales talentosos que quizás no dominan esas técnicas específicas, pero que sí pueden aportar un valor significativo a un equipo de ingeniería. La irrupción de la inteligencia artificial en el terreno laboral es ahora un factor decisivo. Herramientas como chatbots de programación, generadores de código automático y asistentes de escritura han sido rápidamente adoptados por candidatos para afrontar ejercicios prácticos, tareas asignadas para hacer desde casa y hasta pruebas técnicas en vivo. Lo que antes se consideraba un acto deshonesto ahora se vuelve un debate complejo, porque el uso de IA no es simplemente un atajo para 'hacer trampa', sino una extensión natural de las herramientas disponibles en el ecosistema profesional.
En el trabajo cotidiano, los ingenieros también recurren a la ayuda tecnológica para optimizar su rendimiento, corregir errores o innovar soluciones. Por lo tanto, ¿por qué entonces penalizar o rechazar a candidatos que aprovechan estas mismas ventajas en sus procesos de entrevista? Este dilema no hace más que evidenciar el problema de fondo: las empresas están evaluando las habilidades equivocadas. Más allá de que alguien utilice IA para resolver un desafío técnico, nos debemos preguntar si lo que realmente importa es su capacidad para razonar, colaborar, aprender y adaptarse. La habilidad para resolver un ejercicio complicado sobre una estructura de datos bajo presión no necesariamente predice el desempeño laboral ni el impacto real que esta persona tendrá en un equipo técnico. Un candidato puede saber de memoria cómo invertir una lista enlazada pero carecer de la experiencia para entender requerimientos de clientes, trabajar con tecnologías específicas o manejar adecuadamente las prioridades y los cambios en un proyecto.
Por otro lado, alguien que emplee IA para superar ciertas barreras, pero demuestre racionalidad, creatividad y habilidades interpersonales, puede llegar a ser un activo mucho más valioso. A pesar de estas reflexiones, las compañías parecen atrapadas en el ciclo tradicional. Muchas no se atreven a modificar sus procesos de selección, ya sea por comodidad, costumbre o presión competitiva. Sin embargo, este modelo resulta cada vez más fácil de 'hackear' y difícil de justificar, especialmente cuando la inteligencia artificial democratiza el acceso a respuestas y soluciones óptimas. En este sentido, la IA está funcionando como un espejo que revela las fragilidades del sistema, obligando a repensar qué y cómo evaluamos el talento.
Las soluciones alternativas empiezan a emerger en distintos sectores. Algunos entrevistadores prefieren implementar ejercicios prácticos que reflejen problemas reales y específicos del entorno donde opera la empresa, en lugar de preguntas genéricas de programación o algoritmos abstractos. Esto permite evaluar, además de conocimientos técnicos, la capacidad de resolver retos cotidianos, entender el contexto del negocio, trabajar en equipo y manejar la comunicación. Otros optan por pedir a los candidatos que preparen muestras de trabajo o pequeños proyectos que se asemejen a las tareas reales, evitando evaluaciones arbitrarias que quedan fuera del alcance de su desempeño habitual. Un aspecto clave que muchos líderes de contratación comienzan a valorar es la transparencia y la interacción durante la entrevista.
En lugar de prohibir el uso de herramientas externas, algunos permiten que los candidatos consulten documentación, recursos online e incluso vayan guiados en tiempo real con el uso de tecnología. La idea es valorar no sólo el desempeño técnico puro, sino también la capacidad para buscar información relevante, validar soluciones y adaptarse a un entorno que en la realidad laboral nunca es aislado ni perfecto. La cuestión del uso de IA en las entrevistas también abre un debate ético y profesional. Muchos reclutadores intentan prohibir explícitamente el uso de estas herramientas en los procesos de selección, considerándolo una forma de deshonestidad. Sin embargo, otros profesionales señalan que esta visión está desactualizada y no es realista en un mundo donde la inteligencia artificial está integrada en el día a día laboral.
Reconocer que la IA es un aliado más y encontrar formas de evaluar el talento que complementen esta realidad puede facilitar la identificación de candidatos con verdadero potencial y adaptabilidad. En este entorno cambiante, la comunicación entre entrevistador y candidato se vuelve fundamental. Comprender qué recursos está usando cada persona, cuáles son sus puntos fuertes y débiles y cómo piensa resolver problemas complejos o desconocidos puede aportar mucha más información que el simple resultado de un test técnico tradicional. Por ejemplo, entrevistar en persona o mediante video llamada con pantalla compartida permite a los evaluadores observar no sólo la destreza técnica, sino también la actitud, la lógica, el método y la capacidad de aprendizaje en tiempo real. Asimismo, la importancia del trabajo previo queda en evidencia.
En muchos casos, el historial de contribución a código abierto, participación en proyectos reales o experiencia tangible demostrable se vuelve un indicador más fiable y representativo que cualquier ejercicio teórico. Poner el énfasis en resultados, en proyectos actuales, en mostrar habilidades aplicadas, fomenta una cultura donde el beneficio mutuo, la honestidad y el crecimiento profesional se impulsen conforme a la realidad y necesidades de la empresa. Por otro lado, la industria tecnológica debe aceptar que el miedo a los falsos positivos, es decir, contratar gente que no rinde, es comprensible, pero no debe cegar contra la apertura a perfiles diversos y menos ortodoxos. Es mucho más peligroso mantener altos grados de falsos negativos, perdiéndose potenciales talentos únicos y creativos. La inteligencia artificial, empujando estos límites, genera una invitación a ser más flexibles, empáticos y creativos en los procesos de reclutamiento.
La rotura del proceso de entrevistas no está en el uso de herramientas modernas, sino en la resistencia al cambio. La integración de la IA debe ser vista como una oportunidad para diseñar sistemas de evaluación más justos, transparentes y eficientes. Esto no sólo beneficiará a las empresas que necesitan construir equipos más sólidos y diversos, sino también a los profesionales que buscan oportunidades que valoren sus habilidades reales, no sólo su capacidad para memorizar o ejecutar bajo presión. En definitiva, el futuro de la contratación en ingeniería pasa por repensar las preguntas que hacemos y los métodos que empleamos. Es tiempo de priorizar la realidad cotidiana del trabajo, el uso inteligente y ético de la tecnología, y la evaluación basada en el potencial y la colaboración.
Reconocer que nadie puede desarrollar software sin herramientas, incluyendo la ayuda de la inteligencia artificial, será decisivo para construir procesos más resilientes y adaptados a los tiempos actuales. La transformación es inevitable, la invitación queda abierta para quienes quieran liderar el cambio y dejar atrás un sistema que claramente está roto.
