Según un artículo en The Register, «Anthropic engineer declares the coding interview dead«, las entrevistas técnicas a candidatos a desarrolladores basadas en que lleven a cabo pruebas tradicionales de programación ya no tienen ningún sentido, dado que la inteligencia artificial es perfectamente capaz de hacerlo mejor que los propios candidatos en este tipo de pruebas. Como escribe el ingeniero de Anthropic, Felix Rieseberg, no ve correlación entre lo buenos que son sus ingenieros y lo bien o mal que funcionan en ese tipo de pruebas, por lo que han dejado de resultarle útiles para predecir quién trabajará bien en su equipo. La decisión es algo que ha adoptado su equipo, no se corresponde (al menos todavía) con una decisión a nivel de toda la compañía, pero podría tener mucho sentido: ¿por qué utilizar un tipo de examen cuya relación con el futuro desempeño profesional de la persona prácticamente no existe? En un artículo escrito en su blog personal, Rieseberg explica que busca en los portfolios pequeños prototipos que revelen criterio, empatía y decisiones fundamentadas, y aconseja a los ingenieros identificar problemas relevantes para su compañía y construir demostraciones centradas en buenas ideas. Como ya defendían algunos hace años, el propósito de la contratación de ingenieros debería ser la creación de valor para la compañía, y la inteligencia artificial es capaz de hacer más visible esa distinción. En junio de 2025, Canva comenzó a afirmar que esperaba que los candidatos que entrevistaba para puestos en la compañía utilizasen inteligencia artificial, y sustituyó los ejercicios clásicos por problemas más ambiguos y realistas. Con ello esperaba poder observar cómo los candidatos aclaraban requisitos, dividían tareas, revisaban resultados o corregían errores. Si lo pensamos, tiene sentido: no parece muy lógico examinar a los candidatos exigiéndoles que durante ese examen, prescindan precisamente de las herramientas que van a utilizar todos los días de manera habitual. Esto no quiere decir que el rigor técnico ya no sea necesario: es importante mantener los fundamentos informáticos y la responsabilidad sobre todo el código que uno entrega, lo que convierte en recomendable pedir al candidato que nos explique sus decisiones, que detecte fallos o que demuestre que entiende lo que ha construido. De hecho, Rieseberg aclara que aún no tiene construida una metodología que sustituya a las pruebas tradicionales, y que aunque está experimentando con varias, no posee aún una receta universalmente validada. Pero exigir criterio y capacidad de supervisión plantea otra cuestión: ¿cómo se desarrollan esas capacidades si desaparecen los puestos de entrada en los que tradicionalmente se aprendía el oficio? Un estudio de Stanford que ya he comentado hace tiempo viene a afirmar que los puestos para trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial presentan una brecha del 19% respecto a la trayectoria de las menos expuestas, que viene sobre todo de una menor contratación. Hablamos de resultados descriptivos, no de estimaciones causales. La pregunta, por tanto, es muy clara: ¿cómo van a adquirir experiencia personas que encuentran cada vez menos puertas de entrada a la profesión? Me parece interesante conectar esto con lo que vemos en educación: un cambio en las herramientas debería obligarnos a plantear la revisión de lo que realmente estamos evaluando. ¿Cuántos procesos de selección y exámenes siguen premiando destrezas aisladas que no tienen correlación con nada, en lugar de comprobar el nivel de comprensión, la capacidad de verificación o la calidad de las decisiones del entrevistado o examinado? ¿No deberíamos plantearnos cambiar eso de manera prioritaria? ¿Hasta cuándo vamos a seguir pidiendo a alguien que demuestre que sabe trabajar prescindiendo precisamente de las herramientas con las que tendrá que hacerlo?