El mercado laboral para los aspirantes a ingenieros de software se ha vuelto extremadamente competitivo. Esta situación se ha visto intensificada por decenas de miles de despidos en todo el sector, lo que ha aumentado la presión sobre las vacantes disponibles. Sin embargo, más allá de la saturación de candidatos, el auge de la inteligencia artificial (IA) ha introducido una variable disruptiva que está transformando no solo la ejecución del trabajo, sino la forma en que las empresas evalúan el talento.
Para los responsables de contratación, la preocupación central es profunda: ahora que la IA posee la capacidad de escribir código, resulta complejo determinar quién, o qué conjunto de habilidades específicas, definen realmente a un buen ingeniero de software en la actualidad. Según expertos en desarrollo profesional e ingenieros consultados por CNN, existe una desconexión crítica, ya que los procesos de entrevista no se han adaptado a la manera en que la IA ha transformado las responsabilidades diarias de los programadores.
Stefan Mai, exingeniero de Meta y Amazon y cofundador de Hello Interview, describe este impacto con contundencia: “Yo diría que la IA ha impactado las entrevistas de ingeniería como una bomba atómica”. Esta industria ha sido una de las primeras en experimentar una transformación tangible. Un informe de la división de investigación de Google reveló que el 90 % de los trabajadores tecnológicos utilizan la IA para tareas como escribir y modificar código, lo que representa un incremento del 14 % respecto al año anterior.
La utilidad de estas herramientas es evidente en la operatividad de las grandes firmas. Greg Brockman, presidente de OpenAI, mencionó recientemente que un ingeniero de su compañía utilizó IA para implementar un cambio en el sistema que, en condiciones normales, le habría tomado una semana al equipo. De manera similar, Varun Mohan, director de Google DeepMind, explicó que muchas aplicaciones internas de Google se desarrollan en su mayor parte mediante la herramienta de codificación Antigravity. Por su parte, Boris Cherny, director de Claude Code en Anthropic, afirmó que el 100 % de sus contribuciones al producto en un periodo de 30 días fueron escritas por Claude Code.
Este escenario sugiere una evolución del rol profesional. Cherny sostiene que la ingeniería de software se está orientando más hacia la toma de decisiones estratégicas que hacia la escritura manual de código, sugiriendo que el título de “ingeniero de software” podría ser reemplazado por términos como “constructor”. En sintonía con esto, Mohan enfatiza que la IA no pretende reemplazar a los ingenieros, sino permitir que dediquen la mayor parte de su tiempo a definir qué es lo que deben construir. Madhu Kurup, vicepresidenta de ingeniería de Indeed, comparó esta relación con Google Maps: la herramienta indica la mejor ruta y las condiciones del tráfico, pero no elige el destino ni decide la hora de salida.
No obstante, la transición no está exenta de riesgos y dudas. El mismo informe de Google indica que el 46 % de los trabajadores tecnológicos confían solo “un poco” en la calidad del código generado por IA, y un 31 % considera que la IA solo mejora el código “ligeramente”. Además, la IA ha empezado a afectar las nóminas; según la consultora Challenger, Gray & Christmas, la IA fue la razón principal citada por las empresas para los recortes de empleo en abril por segundo mes consecutivo, con despidos previstos para 2025 y 2026.
El conflicto más evidente reside en el proceso de selección. Durante años, se han utilizado pruebas estandarizadas similares a los exámenes de admisión universitaria, pero aplicadas a la programación. Jordan Leonard, cofundadora de Leopard.FYI, señala que estas pruebas no miden la capacidad del trabajador para delegar tareas a un agente de IA o utilizarla para resolver problemas con eficiencia.
Casos reales ilustran esta brecha. David Barajas, un desarrollador de software, relató que en múltiples entrevistas recientes se le prohibió explícitamente el uso de cualquier herramienta de asistencia de IA, llegando incluso a pedirle que compartiera su pantalla para asegurar que no hacía trampas. Sujata Sridharan, ingeniera con una década de experiencia, coincide en que la mayoría de las empresas siguen utilizando pruebas tradicionales centradas en la comprensión del código puro, ignorando la realidad del trabajo asistido por IA.
Esta volatilidad también afecta los requisitos técnicos. Leonard menciona que una empresa cambió los requisitos de una vacante en solo tres semanas, eliminando la exigencia del lenguaje Ruby on Rails porque la IA puede traducir otros lenguajes a este fácilmente. Esto convierte la búsqueda de empleo en un “objetivo en constante movimiento”.
Como respuesta, algunos empleadores están virando hacia preguntas que evalúen el análisis de problemas y la ponderación de ventajas y desventajas, habilidades que antes se reservaban para puestos de alto nivel. Algunas startups experimentan con jornadas presenciales de medio día o permiten el uso de IA en la selección. A pesar de estos intentos, Stefan Mai concluye que el problema de cómo evaluar el talento en la era de la IA sigue siendo un “problema sin resolver”.
