Durante la última década he trabajado como senior software engineer en varias empresas grandes y he entrevistado a cientos de candidatos. He mentoreado a desarrolladores junior y he visto cómo evoluciona la industria de maneras que resultan preocupantes. Tenemos un problema evidente: sitios de preparación de entrevistas que publican preguntas filtradas y prometen ofertas aseguradas están cambiando no solo cómo la gente se prepara para entrevistas sino la propia naturaleza del oficio de ingeniería de software. Sumado al auge de asistentes de programación basados en inteligencia artificial, estamos ante un doble ataque a la competencia técnica que está produciendo desarrolladores que no saben desarrollar.
La epidemia del reconocimiento de patrones consiste en esto: muchos aspirantes memorizan soluciones para un conjunto limitado de preguntas y, cuando se enfrentan a un problema nuevo, quedan paralizados. He visto candidatos diseñar perfectamente un acortador de URLs y luego ser incapaces de explicar algo básico sobre profiling de memoria. Aprendieron a responder entrevistas, no a construir y mantener sistemas. Ese aprendizaje de memoria se potencia por las plataformas que venden respuestas y por la facilidad de generar código con IA sin entenderlo.
La amplificación por IA empeora la situación. Lo que debería ser una herramienta para acelerar ingenieros competentes se convierte en muleta para quienes nunca aprendieron a razonar el código. He conocido desarrolladores junior que pasaron días intentando implementar un sistema de autenticación y copiaban y pegaban código generado por un asistente sin comprenderlo. Cuando el código falla no saben depurarlo porque desconocen su propósito. La IA no es el problema en sí, es el amplificador de la falta de fundamentos.
El resultado es una crisis de falsa confianza. Antes, los nuevos desarrolladores reconocían sus lagunas y los procesos de onboarding contemplaban curvas de aprendizaje. Hoy muchos candidatos rinden mejor en entrevistas pero peor en trabajo real. Los incidentes en producción aumentan cuando un solucionador por patrones se topa con un problema real y no sabe razonar la solución. Además se genera deuda técnica y vulnerabilidades cuando se produce código sin comprensión.
¿Qué podemos hacer para frenar esto? Para empezar, cambiar la cultura de entrevistas. Como entrevistadores debemos priorizar procesos colaborativos que valoren el pensamiento y la comprensión más que la memorización. Para las personas que empiezan en la carrera, el consejo es sencillo y duro: no te engañes a ti mismo. En lugar de aprender 500 problemas de memoria, construye proyectos reales, contribuye a código abierto y despliega sistemas aunque sean pequeños. La experiencia de enfrentar errores en producción y depurarlos es la que forma modelos mentales robustos.
Usa la inteligencia artificial como herramienta, no como sustituto del pensamiento. Cuando una IA te genera código, analiza cada línea, prueba hipótesis, adapta la solución a los requisitos de negocio y verifica que no introduces problemas de seguridad o rendimiento. Si utilizas asistentes IA para aprender conceptos, implementa esos conceptos por tu cuenta para entender sus matices. Así la IA amplifica tu competencia en lugar de reemplazarla.
En Q2BSTUDIO creemos firmemente en esa aproximación práctica y responsable. Somos una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y soluciones de software a medida pensadas para el mundo real. Más allá del código, ofrecemos servicios de inteligencia artificial orientados a empresas y ayudamos a integrar agentes IA de forma segura y efectiva. Nuestra filosofía es combinar automatización y rigor técnico para que las soluciones funcionen en producción y sean mantenibles.
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Finalmente, un llamado a la industria: como entrevistadores dejemos de promover prácticas adversariales que empujan a los candidatos hacia atajos. Como empresas fomentemos procesos de contratación que valoren experiencia práctica y potenciemos el mentoring. Y como profesionales, comprometámonos con la disciplina de la ingeniería: curiosidad, paciencia y la disposición a hacer las millas difíciles que realmente forman ingenieros capaces de innovar y mantener sistemas complejos.
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