Felix Rieseberg, gerente de ingeniería de Anthropic, escribió en su blog personal que desde este mes ha dejado de usar las entrevistas de programación tradicionales en sus contrataciones. La razón es directa: este tipo de pruebas mide cosas que Claude ya hace mejor que los candidatos.
Rieseberg ha dirigido en Anthropic los equipos de ingeniería de Claude.ai, Cowork y Claude Code para escritorio, es co-mantenedor de Electron y antes trabajó en Notion, Stripe, Slack y Microsoft. Describe la entrevista de programación como un indicador “débil pero útil”, que permite adivinar a grandes rasgos quién rendirá bien en el equipo; ahora, dice, ese indicador ha dejado de funcionar.
“Claude is now better at both” (Claude ahora es mejor en ambas)
La frase aparece en el contexto de una comparación entre un reto de programación en React y un cuestionario de ensamblador: ya sea un framework de front-end o un detalle de bajo nivel, el modelo responde mejor que las personas. También escribe que quienes más influencia tienen en su equipo no guardan relación con lo bien que les va en estas pruebas, y que la entrevista de programación, aunque se use en todas partes, nunca ha sido popular.
Dos novatos, un fin de semana
El hilo principal del texto es un consejo para ingenieros con poca antigüedad, titulado “Hunger beats tenure”, que viene a decir que las ganas vencen a la antigüedad. El ejemplo que pone es la interfaz gráfica de Claude Code: los ingenieros estaban acostumbrados a que Claude Code existiera como herramienta de línea de comandos, y la interfaz gráfica tardaba en aparecer. Dos ingenieros recién incorporados, Anthony Morris y Alice Zhao, construyeron un prototipo funcional en un fin de semana y, unos ocho días después, lanzaron la primera versión pública.
Sus recomendaciones se resumen en cinco puntos:
- Primero, entender qué quiere lograr la empresa, idealmente qué objetivos le importan al “jefe de tu jefe”, y luego elegir tareas que influyan en el negocio en lugar de limitarse a vaciar la lista de pendientes;
- Alrededor de esos objetivos, buscar unas cuantas ideas audaces;
- Usar un fin de semana para hacer un prototipo, saltándose el documento de requisitos, la búsqueda de apoyos y la agenda de diseñadores y product managers;
- Cada prototipo lleva una sola idea, para que la dirección vea la oportunidad y también vea que eres quien puede seguir adelante;
- Aprovechar la mirada del recién llegado: al no haber oído tantas razones de que “esto no se puede hacer”, resulta más fácil lograrlo.
Resume el cambio de fondo en una frase: ejecutar ya no es caro. El conocimiento de frameworks acumulado durante años determinaba cuánto impacto podía generar una persona; con los modelos reduciendo el costo de escribir código, esa barrera se ha aflojado. En Notion le dijeron una vez que el modo sin conexión era imposible; después descubrió que la complejidad del modelo de datos era real, pero que la oposición de los fundadores era solo una suposición de todos.
Lo que significa para la contratación en China
Rieseberg también admite que aún no ha encontrado un formato de entrevista mejor. Ahora revisa currículums y portafolios, en busca de pequeños prototipos que “muestren gusto, empatía y pensamiento con principios”, y dice que no cree que la entrevista de programación vuelva. Es un ajuste de un gerente para su propio equipo; Anthropic no ha anunciado oficialmente un cambio en el proceso de contratación de toda la empresa y, por ahora, no se puede verificar si otros equipos lo seguirán.
Para los ingenieros chinos, esta lógica dista bastante de la contratación actual. Las grandes empresas del país, tanto en la selección de recién graduados como en la de profesionales con experiencia, mantienen por lo general las pruebas en línea y la fase de algoritmos escritos a mano, y los bancos de problemas de las plataformas de práctica siguen siendo el equipo estándar para preparar una búsqueda de empleo. Cuando la capacidad de resolución de los modelos supere a la de la mayoría de los candidatos, la nota de la prueba distinguirá a cada vez menos gente y los entrevistadores tendrán tarde o temprano que buscar otras señales; además, en las pruebas remotas ya resulta cada vez más difícil vigilar si el candidato usa IA.
El cambio más realista quizá aparezca primero en el plano de los trabajos presentados. Una pequeña herramienta que funciona, o una serie de commits realmente fusionados en un repositorio de código abierto, es más difícil de delegar en una IA que la nota de un problema de algoritmos y se acerca más al “gusto” del que habla Rieseberg. La barrera también está ahí: la premisa para hacer un prototipo en un fin de semana es entender primero qué necesita el negocio, y en ese paso el modelo ayuda poco.
Fuentes: blog personal de Felix Rieseberg, CocoLoop (recopilación editorial); se verificaron el alcance del cambio en las entrevistas, el número de personas que hicieron el prototipo de la interfaz gráfica de Claude Code y el plazo hasta la primera versión pública.