La entrevista técnica tradicional podría estar perdiendo su lugar en algunas empresas de inteligencia artificial. Felix Rieseberg, responsable de ingeniería y contratación en Anthropic, anunció que dejó de pedir a los candidatos que resuelvan ejercicios de programación durante el proceso de selección.

En una publicación sobre cómo pueden desenvolverse los ingenieros júnior en sus primeros empleos, Rieseberg explicó que estas pruebas ya no ofrecen una evaluación significativa de las capacidades de los postulantes. Su argumento es que Claude puede resolver tareas de programación mejor que muchas personas, por lo que ejercicios como crear una pequeña aplicación en React difícilmente permiten distinguir a un buen candidato.

## De los ejercicios de código al impacto

Rieseberg sostiene que las pruebas de programación tuvieron utilidad en el pasado, pero que las herramientas actuales han cambiado su valor como método de selección. Si una IA puede completar el mismo desafío con solvencia, observar a una persona hacerlo en una entrevista quizá diga menos sobre su potencial que antes.

En lugar de centrarse en superar una prueba, recomienda que quienes recién comienzan su carrera busquen comprender la organización, conocer a sus equipos e identificar oportunidades para contribuir. La iniciativa y la capacidad de generar resultados concretos pueden ser más reveladoras que una solución escrita bajo presión.

En ese contexto, un prototipo creado con ayuda de IA podría servir como una muestra más valiosa del trabajo de un candidato. No se trataría solo de presentar código, sino de demostrar criterio: cómo se detectó un problema, qué decisiones se tomaron y de qué manera se evaluó el resultado.

## Qué buscar en los candidatos

Rieseberg reconoce que todavía está explorando cómo entrevistar a personas que trabajan bien con herramientas de IA. Mientras tanto, afirma que presta atención a currículos y portafolios con pequeños prototipos que reflejen buen juicio, empatía y una forma de pensar basada en principios.

La idea no implica abandonar la contratación, sino revisar qué habilidades conviene evaluar. En un entorno donde la IA puede asumir una parte cada vez mayor de la escritura de código, podrían cobrar más importancia la formulación de problemas, la calidad de las decisiones y la capacidad de colaborar con estas herramientas.

El cambio también plantea preguntas para el sector tecnológico: ¿cómo medir la competencia técnica cuando una IA puede producir código funcional?, ¿y cómo distinguir entre una demostración llamativa y una solución realmente útil? La respuesta de Anthropic todavía está en desarrollo, pero la decisión de Rieseberg apunta a una transformación más amplia: evaluar no solo lo que una persona puede programar, sino el impacto que puede generar con los recursos disponibles.

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