Sí, puedes usar IA en nuestras entrevistas. De hecho, insistimos
Original: https://www.canva.dev/blog/engineering/yes-you-can-use-ai-in-our-interviews/
Cómo rediseñamos las entrevistas técnicas para la era de la IA
La naturaleza de la ingeniería de software está cambiando rápidamente. En Canva, creemos que nuestro proceso de contratación debe evolucionar junto con las herramientas y prácticas que nuestros ingenieros usan a diario. Por eso nos complace compartir que ahora esperamos que los candidatos a ingenieros Backend, Machine Learning y Frontend utilicen herramientas de IA como Copilot, Cursor y Claude durante nuestras entrevistas técnicas.
La realidad de la ingeniería moderna
En Canva, casi la mitad de nuestros ingenieros frontend y backend son usuarios diarios activos de herramientas de codificación asistida por IA. Nuestros ingenieros aprovechan la IA para prototipar ideas, comprender nuestra extensa base de código y generar código. Esto les permite centrarse en lo más importante: Empoderar al mundo para diseñar (se abre en una nueva pestaña o ventana).
No solo alentamos, sino que esperamos que nuestros ingenieros utilicen herramientas de IA como parte de su flujo de trabajo diario. Creemos que estas herramientas son esenciales para mantenerse productivos y competitivos en el desarrollo de software moderno.
Sin embargo, hasta hace poco, nuestro proceso de entrevistas pedía a los candidatos resolver problemas de codificación sin las mismas herramientas que usarían en el trabajo. Nuestro enfoque incluía una entrevista de Fundamentos de Ciencias de la Computación centrada en algoritmos y estructuras de datos. Este formato precedió al auge de las herramientas de IA, y se pedía a los candidatos escribir el código ellos mismos.
Ignorar las herramientas de IA durante las entrevistas significaba que no estábamos evaluando verdaderamente cómo los candidatos desempeñarían su rol real.
Nuestra filosofía: Transparencia sobre detección
El surgimiento de herramientas de entrevistas con IA ha cambiado completamente el panorama. Los candidatos usan cada vez más asistencia de IA durante entrevistas técnicas, a veces de forma encubierta mediante herramientas diseñadas específicamente para evitar la detección.
En lugar de luchar contra esta realidad e intentar controlar el uso de IA (algo cada vez más difícil (se abre en una nueva pestaña o ventana)!), decidimos adoptar la transparencia y trabajar con esta nueva realidad. Queremos ver qué tan bien los candidatos colaboran con la IA para resolver problemas. Este enfoque nos da una señal más clara sobre cómo realmente se desempeñarán al unirse a nuestro equipo.
Nuestros experimentos iniciales confirmaron lo que sospechábamos: los asistentes de IA pueden resolver trivialmente preguntas tradicionales de entrevistas de codificación. Cuando probamos nuestras preguntas de Fundamentos de Ciencias de la Computación con herramientas de IA, produjeron soluciones correctas y bien documentadas en segundos, a menudo sin requerir seguimiento o aclaraciones.
Para obtener una señal significativa sobre las habilidades de resolución de problemas y codificación de un candidato, necesitábamos repensar nuestro enfoque. Permitiríamos y animaríamos el uso de herramientas de IA, además de modificar nuestro formato existente para tenerlo en cuenta.
También entendemos que el trabajo de ingeniería implica mucho más lectura y comprensión de código que escribir código desde cero. Los ingenieros pasan la mayor parte de su tiempo entendiendo bases de código existentes, revisando pull requests e iterando soluciones, en lugar de implementar algoritmos desde cero. Con herramientas de IA generando código inicial, una habilidad crítica es la capacidad de leer, entender y mejorar ese código. Nuestras entrevistas tradicionales no evaluaban estas capacidades esenciales.
Adoptando la complejidad y ambigüedad
Reconociendo la necesidad de cambiar, rediseñamos nuestras preguntas para que sean más complejas, ambiguas y realistas: desafíos que requieren genuino criterio de ingeniería incluso con asistencia de IA. Estos problemas no pueden resolverse con una sola indicación; requieren pensamiento iterativo, clarificación de requisitos y buena toma de decisiones.
Por ejemplo, en lugar de pedir implementar el Juego de la Vida de Conway, podríamos presentar un desafío como: "Construye un sistema de control para gestionar despegues y aterrizajes de aviones en un aeropuerto congestionado".
Presentando entrevistas de codificación asistida por IA
Hemos pilotado una nueva competencia llamada "Codificación Asistida por IA" que reemplaza nuestro filtro tradicional de Fundamentos de Ciencias de la Computación para roles backend y frontend. En esta entrevista, se espera que los candidatos usen sus herramientas de IA preferidas para resolver desafíos de productos realistas.
No se trata de dejar que la IA haga todo el trabajo. Evaluamos habilidades más importantes que nunca:
- ¿Entienden cuándo y cómo aprovechar la IA efectivamente?
- ¿Qué tan bien desglosan requisitos complejos y ambiguos?
- ¿Pueden tomar decisiones técnicas sólidas usando la IA como multiplicador de productividad?
- ¿Pueden identificar y corregir problemas en código generado por IA?
- ¿Pueden asegurar que las soluciones generadas por IA cumplan estándares de producción?
Abordando preocupaciones internas
Cuando propusimos este cambio, algunos ingenieros mostraron preocupación comprensible. La reacción inicial fue temer que simplemente reemplazáramos fundamentos rigurosos con lo que un ingeniero llamó "sesiones de programación por vibra".
Esta preocupación era válida. Mantener el rigor técnico es crucial para productos de clase mundial. Sin embargo, al explicar que la fluidez en código y profundidad técnica seguían siendo requisitos absolutos (solo evaluados en otro contexto), el sentimiento cambió a apoyo positivo. Seguimos evaluando fundamentos mediante el nuevo proceso, y esperamos que los ingenieros asuman plena responsabilidad del código que producen, ya sea escrito por ellos o con ayuda de IA.
Lo que hemos aprendido
Nuestro piloto reveló grandes insights. Los candidatos más exitosos no solo daban indicaciones a la IA y aceptaban su resultado. En su lugar:
- Hacían preguntas reflexivas para clarificar requisitos
- Usaban la IA estratégicamente para subtareas definidas mientras mantenían control de la solución global
- Revisaban y mejoraban críticamente el código generado
- Demostraban fuertes habilidades de depuración cuando las soluciones de IA tenían problemas
Curiosamente, candidatos con mínima experiencia en IA a menudo luchaban, no por incapacidad para codificar, sino por falta de criterio para guiar efectivamente a la IA o identificar sugerencias subóptimas.
Mirando hacia adelante
Somos conscientes de que este cambio requiere adaptación. Por eso ahora informamos a los candidatos con anticipación que deberán usar herramientas de IA, y recomendamos encarecidamente practicar con ellas antes de la entrevista.
Este cambio refleja nuestra filosofía "IA en todas partes" en Canva. No solo construimos funciones de IA para usuarios, sino que reimaginamos cómo trabajamos, creamos y resolvemos problemas en toda la organización.
Creemos que el futuro pertenece a ingenieros que combinen creatividad humana y criterio con capacidades de IA. La competencia con estas herramientas no solo es útil para tener éxito en nuestras entrevistas, sino esencial para prosperar en Canva.
Los primeros resultados son prometedores. Nuestras entrevistas con IA son más atractivas para candidatos e entrevistadores, y brindan señales predictivas sólidas sobre desempeño. Lo más importante: nos ayudan a identificar ingenieros que aprovechan la IA de manera reflexiva y efectiva. Exactamente el tipo de personas que queremos construyendo el futuro de la comunicación visual.
El panorama de IA sigue evolucionando a ritmo sin precedentes, y nuestro enfoque debe evolucionar con él. Lo que funciona hoy podría necesitar ajustes en seis meses. Estamos comprometidos a evaluar y adaptar continuamente nuestro proceso para asegurar que siempre evaluamos las habilidades más relevantes para el éxito en ingeniería.