Dejen de evaluar a los ingenieros como si fuera 2021: la fuerza laboral nativa de IA ya llegó
VentureBeat/Ideograma
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Ya estás atrasado si sigues evaluando ingenieros como si fuera 2021. Estamos viviendo lo que creo que será el cambio tecnológico más transformador de nuestra vida, incluso más grande que Internet.
La revolución de la IA se está acelerando a un ritmo que la mayoría de nosotros ni siquiera podemos imaginar. No es pura publicidad. Es una recalibración de lo que significa construir, crear y trabajar. Los fundadores que se preparen ahora liderarán el futuro. Quienes no lo hagan se verán superados por startups de cinco personas, nativas de IA, que operan con una velocidad y precisión diez veces superiores.
Entonces, ¿cómo contratar desarrolladores en esta era de aceleración?
No se les evalúa por su habilidad para escribir código. Se les evalúa para ver su capacidad para orquestarlo. Déjenme explicarles.
Todo fundador busca un "desarrollador de IA". Pero ese término puede significar muchas cosas. ¿Buscas a alguien que cree grandes modelos de lenguaje (LLM) en Python? ¿O a alguien con experiencia en el uso de herramientas de IA para acelerar el desarrollo y reducir errores?
La mayoría de las empresas necesitan esto último. Pero no siempre saben cómo solicitarlo. Por eso, la fluidez en IA, o la capacidad de un desarrollador para navegar y aprovechar una amplia gama de herramientas de IA, se está volviendo tan crucial como el conocimiento de un lenguaje o marco de trabajo específico.
Las herramientas seguirán cambiando. Pero la metahabilidad de aprender a usar nuevos asistentes de IA, evaluar su rendimiento e incorporarlo al flujo de trabajo es la ventaja duradera.
Un orquestador de IA es el arquetipo esencial del desarrollador actual. No escribe manualmente cada línea de código, sino que impulsa, critica, depura y refactoriza el resultado generado por IA. Entiende cuándo delegar en máquinas y cuándo aplicar su criterio. Y sabe cómo comunicarse con agentes de IA como si fueran compañeros de trabajo.
Al mismo tiempo, aunque la IA es rápida, no siempre acierta. Y, desde luego, desconoce las necesidades específicas de tu empresa. Por lo tanto, las características que deberás priorizar al contratar son:
- Arquitectura : la capacidad de ampliar y diseñar sistemas de alto nivel.
- Pensamiento crítico : evaluar compensaciones, tomar buenas decisiones y elegir las herramientas adecuadas para el trabajo.
- Comunicación : esta es la clave. ¿Qué tan bien puedes explicarle tus pensamientos a un robot? La IA no usa heurística. No conseguirás lo que necesitas si no puedes expresar lo que quieres.
Así como no dejamos de enseñar matemáticas porque existan las calculadoras, no podemos abandonar las habilidades básicas de programación solo porque la IA escriba código. Necesitamos desarrolladores que comprendan la arquitectura, sepan cuándo confiar en la IA y cuándo intervenir y corregir lo que falla.
En respuesta a la proliferación de herramientas de IA, mi empresa ha renovado su forma de seleccionar talento técnico. El proceso tradicional de entrevistas técnicas, desafíos de algoritmos y pruebas de programación específicas del lenguaje ya no es suficiente.
Esto es lo que puedes hacer en su lugar:
- Simule la resolución de problemas reales. Pida a los candidatos que creen una función o depuren un problema, pero no les permita escribir código ellos mismos. En su lugar, pídales que usen herramientas como ChatGPT o Claude y que compartan su pantalla constantemente para que pueda observar cómo interactúan con la IA .
- Evalúa la inducción. No solo buscas la respuesta correcta. Quieres ver cómo los candidatos plantean el problema, incitan a la IA y refinan e iteran su resultado. Este ejercicio se centra más en determinar la claridad de pensamiento y la comunicación del candidato que su dominio de la sintaxis.
- Verifica la autenticidad. Sí, la gente intentará hacer trampa compartiendo pantallas, suplantando su identidad o recurriendo a deepfakes. Por eso, insiste en compartir la pantalla completa y tener la cámara activada. Informa a los desarrolladores que no intentas engañarlos; quieres entender cómo trabajan con la IA a diario.
- Pon a prueba tu criterio. Es fácil obtener código funcional de la IA. La habilidad más difícil es determinar si el código es bueno, si se ajusta a la arquitectura del sistema y si es la solución adecuada para el problema. A lo largo de todos estos pasos, querrás comprobar si superan la barrera del pensamiento crítico frente a un simple copia y pega.
Mi equipo solía asumir que los desarrolladores sénior sacarían más provecho de la IA. Pero lo que descubrimos nos sorprendió. En una serie de encuestas, los desarrolladores júnior reportaron altas ganancias de productividad gracias a la IA, pero a menudo carecían del criterio necesario para detectar errores en los resultados. Los desarrolladores sénior, en cambio, se mostraron escépticos o cautelosos, lo que se tradujo en menores ganancias a corto plazo.
Por lo tanto, diseñamos capacitación para cada nivel de experiencia. Para los principiantes, se trata de ayudarlos a reducir el ritmo y a ver dónde la IA los está guiando por el camino equivocado. Para los experimentados, se trata de capacitarlos para integrar la IA sin perder el control. En ambos casos, el objetivo es alcanzar una productividad real sin comprometer la calidad.
Sí, esta transición a la IA da miedo. Y sí, habrá turbulencias. Habrá empleos que desaparezcan y surgirán otros nuevos. Pero quienes aprendan a seleccionar, capacitar y formar equipos en torno al talento basado en IA escribirán el futuro.
Si todavía contratas ingenieros por lo que pueden hacer solos, no estás entendiendo el punto. Empieza a contratarlos por su destreza con las máquinas .
El futuro no es IA contra humanos. Es IA con humanos, y quienes se adapten más rápido ganarán.
Jacqueline Samira es la fundadora y CEO de Howdy.com , que crea y gestiona equipos de ingeniería de software de élite en América Latina.
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