Una compañía obsesionada con medir todo y tomar decisiones estrictamente basadas en datos tiene serios problemas:
1. Anti-human. Measureship-driven corporations become increasingly anti-human as qualitative signals are deprecated and quantifiable efficiency and management-by-dashboard take over, often at the expense of basic common sense.
2. Directionless. Lacking a forward-looking radar, measureship-driven corporations become confused and directionless over time. When you reflexively measure everything, what matters is rapidly buried beneath a morass of complexity, measurement theater, and bureaucracy.
3. No New Ideas. Measureship-driven corporations struggle to innovate beyond the pursuit of incremental gains because backward-looking data must first evidence every forward-looking decision, eliminating entire categories of idea, imagination, experimentation, and innovation in the process.
4. Lazily Value Extractive. Incrementalism and a lack of new ideas mean measureship-driven corporations are forced to pursue value-extractive tactics to grow because they lack the philosophical capacity, business systems, and imagination to do the hard work of value creation.
Eventualmente llega un competidor que se enfoca más en la experiencia del usuario, y ya no eres relevante.
La forma de contrarrestar esto es con buenas prácticas de liderazgo:
Have Empathy & Be Relentlessly Pro-Human: Where measureship believes that organizations should be led via quantitative dashboards, leadership rolls up its sleeves and focuses first on the human experience – for customers and employees. By starting from the principle of creating value for the people we serve rather than extracting it for ourselves, we can focus much more intently on innovation and the few metrics that matter rather than the many that do not.
Elevate Qualitative Signals: Where measureship-driven corporations deprecate qualitative signals and ignore the obvious silo problems their method creates, the leadership-driven alternative elevates qualitative signals to help establish a more integrated competitive advantage. Qualitative signals provide an essential balance to the quantitative, together providing a superior understanding of the customer, their needs, wants, and desires.
Create Narrative Driven Strategies: Human beings respond to story, narrative, and metaphor. To beat competitors stuck optimizing for the status quo, we must articulate strategies via a set of clear and compelling narratives that excite our people to change the status quo rather than optimize it. Where measureship-driven corporations manage via low-context incremental numerical uplift, leadership-driven alternatives lead via high-context, inspiring stories of the future we intend to create.
Use Minimum Viable Metrics: While the measureship-driven organization wastes time, energy, and resources on the distracting and irrelevent measurement of everything, smart alternatives start from the position of MVM “Minimum Viable Metrics.” The idea being to identify the few measures that really matter so the organization can focus most of its energy and resources on creating value and a lot less on measuring & extracting it.
Lead Through New Ideas: Because measureship struggles to innovate and has little capacity for new ideas, the leadership alternative is to lead through forward motion. When you are the one bringing new ideas to the table, you force measureship competitors to play catchup. Keep doing this, and they’ll never catch up because you’ve forced them into a permanent game of ‘behind the 8-Ball.’
Una de las personas que más tiempo lleva asistiendo a los conversatorios mensuales de Pathways, nos contó en la última edición sobre Momlancers:
Momlancers surge cuando al convertirnos en madres, nos cuestionamos sobre: nuestra carrera, prioridades y estilo de vida.
Para algunas, seguir trabajando significaba hacerlo a medias, ajustando horarios y sacrificando sueños; para otras, significó dejar el trabajo por completo, enfrentándose a la incertidumbre de no saber cuándo volverían a tener una oportunidad laboral.
Esta es la realidad del 50% de las mujeres que se convierten en mamás, donde el mundo laboral no tiene espacio para ellas porque ser madre es incompatible con ser profesional.
Por eso, en Momlancers queremos demostrar que las mamás también pueden ser exitosas, profesionales, talentosas y apasionadas.
Trabajamos junto a empresas para implementar políticas laborales flexibles, creando un ambiente donde el trabajo y la vida familiar pueden coexistir en armonía.
Aquí, visibilizamos y celebramos las historias de éxito donde una madre logra encontrar un lugar donde se prioriza la integración de nuestros roles, ser madre y profesional.
Momlancers es una respuesta a la necesidad de muchas madres que buscan no tener que elegir entre su carrera y su familia, demostrando lo mucho que tienen que ofrecer, gracias a sus experiencias y habilidades únicas.
No conocía esta iniciativa. Pero nada más de escuchar la emoción en la voz de quien nos lo compartía se me puso la piel chinita.
Alrededor del 80 % de las empresas de YC que presentaron esta semana se centraron en la IA, con un puñado de startups de robótica y semiconductores. Este grupo de empresas ha podido demostrar un uso comercial anterior en comparación con las generaciones anteriores, dijo Tan.
Buen momento para recordar que la productividad de un desarrollador no se puede medir:
Digamos que tienes un par de desarrolladores trabajando en el mismo proyecto, y por accidente, ambos recogen la misma tarea el mismo día. El primero, Frank, se va y escribe un marco de 1000 líneas que resuelve el problema maravillosamente. El código está bien escrito, bien probado, y su implementación y funcionamiento están bien documentados. El segundo desarrollador, Peter, se dirige al parque por el día, donde piensa en el problema mientras alimenta a las palomas. Alrededor de las 4:45, Peter regresa a la oficina, elimina 100 líneas de código, implementa el cambio… y el problema se soluciona.
¿Cuál de estos dos desarrolladores fue más “productivo” hoy? La respuesta es: No importa.
En su forma más esencial, la procrastinación es una respuesta emocional ante la incomodidad. No es una falta de carácter, ni una debilidad de fuerza de voluntad.
Es tu sistema nervioso buscando una alternativa menos estresante a una actividad con la que no sabe cómo lidiar.
¿Cómo se lidia con la procrastinación? La respuesta amplia es: a través de la introspección. Necesitas entender qué es lo que realmente te está generando esa aversión hacia la tarea que tienes en frente. Después, y solo después, podrás entender cómo es que puedes ayudarle a tu cerebro a desatorarse.
Aquí están algunos pasos que puedes seguir:
Haz una lista de actividades que asocias directamente con tu procrastinación. Haz memoria y describe con mayor detalle posible qué es lo que tenías que hacer, el nivel de presión que tenías, etc.
Analiza qué tan severa fue tu procrastinación en cada una de esas situaciones, y escríbela al lado de cada una.
Lee tus respuestas, y encuentra características que tengan en común. Hacerlo te ayudará a definir la causa de tu reacción emocional.
Por ejemplo, podrías encontrar que las ocasiones en que más sufres de la procrastinación son cuando tienes deadlines impuestos por terceros. O cuando tienes que hablar sobre algo en lo que no te sientes competente. Tal vez procrastinas cuando tienes que entregar malas noticias, o cuando no tienes la confianza de hacer lo que te pidieron.
Darte cuenta de esto no va a resolver tu problema de procrastinación de una vez por todas. Pero sí te va a ayudar a entender en qué es lo que tienes que poner atención, y qué es lo que tienes que modificar de tus procesos creativos para eliminar el componente emocional de las tareas que tienes que hacer.
La procrastinación no se va simplemente con fuerza de voluntad. Date la oportunidad de resolverlo de una manera humana.
Programar y desarrollar software no son la misma cosa. Programar es escribir código, y desarrollar software es resolver problemas.
Escribir código es una actividad que cada vez necesita menos de un humano gracias a la inteligencia artificial. Pero problemas por resolver siempre va a haber, y es ahí donde está la siguiente ola de oportunidades en la industria.
Quiero que este artículo te sirva como una llamada de atención. No importa si vas iniciando tu carrera, o llevas ya mucho tiempo en esto; quiero que me escuches: saber programar ya no te garantiza un empleo.
Aquellos que nada más saben programar están viendo llegar el final de su carrera profesional en tiempo real. Unos están en negación total, y otros —los que la van a librar— se están adaptando. Todavía tienes oportunidad de ser de los segundos.
Es desalentador ver lo que está pasando con la programación. La creatividad está siendo reemplazada por diseños repetitivos y poco originales generados por IA. Todos los sitios web lucen iguales, solo otro clon de ShadCN. Hubo un tiempo en que el desarrollo web era una forma de arte, donde las personas creaban experiencias únicas e inspiradoras. ¿Ahora? Es algo sin alma, predecible y optimizado únicamente para bots y ganancias rápidas.
Para quienes están comenzando en tecnología: piénsenlo dos veces. Programar es una gran habilidad para aprender, pero no dejen que los atrape. Exploren otras carreras donde su creatividad y esfuerzo sean realmente valorados. Incluso ingenieros experimentados con más de 20 años de carrera están teniendo dificultades, así que solo puedo imaginar lo duro que es para los recién graduados.
La industria está cambiando, y no para bien.
No es cierto que la creatividad y el esfuerzo ya no son valorados. Sí lo son, pero cada vez más en otras habilidades que no son escribir código.
La industria no está “cambiando para mal”. Solamente está cambiando — como lo ha hecho muchísimas veces en el pasado.
Déjame explicarte.
Más rápido, más barato, menos trabajo
Entre 1811 y 1816, artesanos ingleses protestaron en contra de las nuevas máquinas que les estaban quitando el trabajo. Los nuevos telares y máquinas de hilar industriales introducidos durante la revolución industrial hicieron que el expertise de los artesanos fuera menos relevante.
Gracias a la nueva maquinaria, las empresas comenzaron a producir más, más rápido, y de manera más económica. Las oportunidades de empleo comenzaron a favorecer a personas menos calificadas, y que estaban dispuestas a trabajar por un salario más bajo.
La automatización bajó los costos de un proceso especializado, haciendo redundante la necesidad de contratar artesanos altamente calificados. Siempre y cuando alguien tuviera las nociones requeridas para lograr un resultado de calidad relativamente aceptable usando las nuevas herramientas, las empresas estaban dispuestas a contratarlo.
Hoy en día todavía puedes hacer una carrera en costura, pero innegablemente es más difícil. Para sobresalir, debes de tener otras habilidades más allá de saber usar aguja e hilo. Date un episodio de Next in Fashion, para que veas que la mejor ejecución no es nada sin buen concepto, diseño, marketing y posicionamiento. Y suerte. Mucha suerte.
“La historia nunca se repite. El hombre siempre lo hace,” dijo Voltaire. Saber programar ya no es suficiente si quieres seguir siendo relevante en el mercado laboral, al igual que saber manejar la tela no fue suficiente hace 200 años.
Saber programar ya no te hace especial
Los Increíbles es una de mis películas favoritas. Hacia el final de la historia, cuando Síndrome por fin los atrapa, les explica su plan:
… Y viejo y habiéndome divertido, todos mis inventos los venderé para que cualquiera pueda ser superhéroe. Todo el mundo se convertirá en súper.
Y cuando todos sean súper… nadie va a ser.
Síndrome quiere hacer desaparecer a los superhéroes haciendo sus poderes (que los hacía especiales) redundantes: en un mundo donde cualquier hijo de vecino tiene acceso a tecnología que efectivamente lo deja hacer lo mismo que un súper, los súper ya no van a ser especiales.
Hace 15 años, saber programar era como un superpoder: solo unos cuantos sabíamos, y para los que no, lo que hacíamos era un misterio casi mágico. La barrera de entrada tan alta en la industria hacía que los (relativamente) pocos que sabíamos cómo hacer que las computadoras siguieran órdenes tuviéramos un cierto estatus social al cual nos acostumbramos, y llegamos incluso hasta esperar. Todavía recuerdo cómo, por allá de 2013, las pláticas entre programadores eran una competencia para ver quién había ignorado a más reclutadores durante la última semana.
Después de tantos bootcamps, campañas de educación, y por supuesto, la IA, la barrera de entrada para ser suficientemente competente programando es más baja que nunca.
Aprender a programar es cada vez más fácil. Tanto por la abundancia de materiales educativos, como por la realidad de que cada vez es menos necesario profundizar en las bases de la disciplina1.
Saber programar es una competencia común. Aprenderlo cada vez es más fácil.
Poco a poco, todos se están convirtiendo en súper.
Y cuando todos sean súper… nadie va a ser.
Saber programar, en unos años, va a ser una habilidad tan ordinaria como saber usar una calculadora. Hasta nos va a dar risa que alguna vez hubo universidades con carreras dedicadas a enseñarla.
Saber programar no es lo más importante para desarrollar software
Programar y desarrollar software no son la misma cosa. Programar es escribir código, y desarrollar software es resolver problemas.
Con el aspecto técnico resuelto (parcialmente) por inteligencias artificiales, las discusiones técnicas dejarán de ser la parte más importante del desarrollo. Los “programadores” ahora se dedicarán a tener discusiones sobre la ética y seguridad del código generado por la computadora. Las tareas técnicas serán resueltas, en su mayoría, gracias a la ley de Moore. Desarrollar software ya no se tratará de programar.
Hace 4 años, cuando publiqué ese artículo, me cayeron muchas críticas en Twitter por tener el atrevimiento de sugerir que saber programar iba a dejar de ser lo más importante del desarrollo de software.
Sin embargo, en 2025 aquellos que solamente saben programar se la están viendo más difícil que nunca. Como Carlos dijo, incluso los que tienen 20 años de experiencia están teniendo dificultades para encontrar trabajo.
Pero eso no debería de ser sorpresa para cualquier persona que esté poniendo atención. El mercado laboral cada vez es más competitivo, es cierto. Pero se vuelve virtualmente impenetrable para aquellos que no tienen las habilidades que están en demanda.
El futuro de los que nada más saben programar
Yo también conozco programadores con 20 años de experiencia que están siendo rechazados por el mercado laboral. Y te puedo asegurar que no es porque sean malos programando: es porque no tienen las habilidades que el mercado está pidiendo.
Es porque en esos 20 años que tienen trabajando, no se preocuparon por desarrollar ninguna otra habilidad además de programar.
Cuando la empresa tiene máquinas textiles que pueden hacer más, más rápido, a menos costo, tu maestría en manejo de hilo y aguja es completamente irrelevante.
¿Qué importan tus 20 años de experiencia, si puedo obtener un resultado comparable (tal vez no igual, pero comparable) con un ahorro del 90 % si contrato a alguien no tan experimentado, pero que le pueda hacer las preguntas correctas a un LLM?
Un principio bastante popular de la programación es: primero haz que funcione, luego hazlo elegante. La realidad es que lo que realmente le importa a la gran mayoría de las empresas es que funcione. Y ya. Y si pueden hacer que algo funcione (y ya) por menos dinero, créeme: lo van a hacer.
Para muchos negocios, lo que importa es que las cosas funcionen razonablemente bien. Y si pueden llegar a una solución que funcione razonablemente bien por 10 pesos, ¿por qué invertirían 1,000 para tener una que funcione marginalmente mejor (o más elegantemente) que la alternativa?
Entonces, ¿qué nos depara el futuro del mercado laboral en tecnología? La respuesta es sencilla: la ventaja competitiva la tendrán aquellas personas que saben hacer algo más que programar. Hablar con clientes, crear y nutrir relaciones, comunicarse con personas sin conocimientos técnicos, entender la economía del mercado en el que está su empresa.
Resolver problemas.
Las oportunidades laborales para los programadores son cada vez más raras, sí; pero oportunidades para personas que puedan resolver problemas hay más que nunca.
Y no digas que no. ¿Cuándo fue la última vez que preferiste escribir tu propio algoritmo de sorting en vez de hacer npm install? ↩︎
Como líder, es tu trabajo promover comportamientos saludables y sostenibles en tu equipo. Pero no importa cuánto lo intentes, o qué tanto empeño le pongas, cada persona es un mundo: en algún momento te va a tocar trabajar con alguien a quien le va a costar más descansar cuando tiene que descansar, y desconectarse cuando se tiene que desconectar. Un workaholic.
Esta es una de las situaciones más difíciles a las que te puedes enfrentar, porque como sucede con todas las cosas que involucran personas, no hay una forma 100 % correcta de abordar la situación.
En su libro Extreme Ownership, Jocko Willink menciona que “un estándar no es lo que predicas, sino lo que toleras”. ¿Cuál es el mensaje que recibe el resto del equipo al ver que uno de sus compañeros está trabajando más tarde, más duro, más forzado que ellos? Si no tomas cartas en el asunto, y toleras este comportamiento, es probable que el resto del equipo lo vea como el estándar, y antes de que te des cuenta, no van a estar quemados, sino quemadísimos.
Entonces, ¿qué haces?
Podrías tomar la ruta pragmática, y decirle que no tomar descansos es equivalente a dejar dinero sobre la mesa. Los días de vacaciones son un beneficio para el empleado, y podrían ser considerados parte de la compensación. Si no los toma, o trabaja mientras debería de estar desconectado, es efectivamente como si le estuviera regalando labor a la empresa.
Otra opción es darle retroalimentación. Usando el modelo SBI, podrías decirle que trabajar fuera del horario esperado, o participar en discusiones cuando se supone que debería de estar de vacaciones, pone un mal ejemplo en el equipo, porque entonces los demás van a sentir que ellos tampoco pueden descansar, y se van a sentir más presionados.
O podrías marcar límites más estrictos basados en las expectativas de la relación laboral.
Pero aquí es donde aparece una de las complicaciones que vienen con ser un líder empático y responsable: no sabes por qué esta persona trabaja tanto. Tal vez realmente le encanta su trabajo, y genuinamente no puede dejar de pensar en él. Quizá lo hace porque quiere quedar bien contigo, y así le enseñaron que se demuestra su valor en un equipo.
O puede ser que trabajar sea su manera de lidiar o escapar de sus problemas personales.
Aunque no te corresponde diagnosticar a nadie (ni intentar resolverle sus problemas), una vez que conectas con la humanidad de las personas con las que trabajas, comienzas a pensar en este tipo de cosas.
Todos tenemos mecanismos para afrontar situaciones incómodas. Yo, por ejemplo, tengo la tendencia a buscar refugio en la comida. Algunos se muerden las uñas o evitan.
Otros trabajan.
Cuando le dices a alguien que tiene que cambiar su comportamiento porque puede tener repercusiones negativas, o peor, le pones límites claros, puede que le estés complicando la vida aún más sin darte cuenta. A mí, mi nutriólogo y mi terapeuta me ayudan a navegar mis compulsiones, y aunque es difícil, tengo la ventaja de que puedo pasar por el proceso relativamente en privado.
Nada más imaginarme el predicamento que sería para mí tener que cambiar algo tan personal para no afectar mi trabajo me hace querer correr al refri, irónicamente. Porque no es como que me fascine la idea de darle 3 vueltas a la alacena entre cada llamada para ver si mágicamente apareció algo sabroso — ya es un reto suficientemente grande controlar la compulsión por sí sola, sin involucrar mi trabajo. Si mi rendimiento en la empresa estuviera en riesgo de verse afectado por eso, no se me haría justo. Pero tampoco me gustaría que mi manager tomara un rol que no le corresponde.
En fin…
Una pregunta es qué puede hacer un manager para evitar que su equipo se queme. Otra muy diferente es dónde dibujar la línea entre ser un buen manager y un buen líder que reconozca y honre la humanidad de las personas, sin tomar un rol que no le corresponde.
En mi grupo en Etsy tenemos varias posiciones abiertas para iOS Engineers y Android Engineers en México. Aclaro: son posiciones diferentes, tenemos múltiples de cada una; no necesitas saber iOS y Android.
Los equipos que están contratando trabajan con temas de observabilidad, arquitectura, modernización, y los sistemas de CI/CD.
Las posiciones son para Senior Engineer (IC3). Típicamente, buscamos que tengas experiencia comprobable en la industria de por lo menos 4 o 5 años, y que hayas trabajado en proyectos complejos. También tenemos otras para gente con menos experiencia profesional; mándame un correo si te interesa.
En iOS usamos Swift y SwuftUI, aunque todavía hay algunas cosas en UIKit que tenemos que migrar. En Android, la mayoría de la aplicación ya está en Kotlin con Jetpack Compose.
El rango salarial (base) para las posiciones de IC3 comienza en $1.275 millones, hasta 1.687 millones al año (brutos), sin considerar bonos, PTU y otras prestaciones.
El esquema de pago es 100 % nómina. Tenemos SGMM, bono anual del 10 %, fondo de ahorro, PTU, y RSU para todas las posiciones.
La chamba acá requiere inglés, porque toca trabajar en equipos internacionales (no hay “equipos mexicanos”).
Las posiciones están abiertas para CDMX y Guadalajara. Si no estás en alguna de esas ciudades, igual manda tu CV, nunca se sabe. Pero sí necesitas estar en México, y poder trabajar aquí legalmente.
Los interesados en aplicar, deben llenar este form. A los que manden el CV les voy a mandar una invitación a una llamada de Google Meet en los próximos días, para responder dudas que pudieran tener.
Management y liderazgo no son la misma cosa. El manager es un rol que se juega en un equipo. El líder es más una forma de ser de alguien que no depende de un rol para ejercer su agencia.
Un líder puede llegar a ser un excelente manager si quiere. Pero no está limitado por su rol, pues encuentra la manera de ser una buena influencia para el equipo.
Un manager sin habilidades de liderazgo puede llegar a tener un efecto adverso en su equipo. Sí, va a llegar a las metas, pero va a terminar quemando a las personas que trabajan con él o ella.
El manager, idealmente, también es un buen líder. Si las habilidades de liderazgo no le vienen de manera natural, no hay tanto problema, pues a final de cuentas son comportamientos que se pueden aprender: coaching, comunicación y feedback efectivos, delegar, etc.
Pero lo importante es entender la diferencia entre el rol y esa forma de ser. Y saber aceptar qué se te da naturalmente y qué no.
Lo peor que puede pasarle a un equipo es tener un manager que llegó al rol por las razones incorrectas: buscar control, status, necesidad de que lo aclamen, ego.
Recuerda que las personas no renuncian a empresas. Renuncian a managers.
Algunos libros que recomiendo para pintar una mejor imagen de cómo empezar a integrar estas ideas en tu día a día:
Cualidades que considero esenciales para un buen manager:
Empatía y compasión
Vocación de servicio
Comunicación efectiva y eficiente
Bajo ego
Atención al detalle
Interés genuino por trabajar con personas
Cualquier manager que tenga estos aspectos de su persona bien desarrollados, tiene muy buenas probabilidades de tener éxito en el mercado (depende, claro, de la industria y las expectativas de la empresa. Algunas lo que quieren son capataces que sepan usar Excel 🤷♂️).
En cuanto a metodologías, supongo que no te haría daño saberles a las metodologías ágiles, SCRUM, etc., que son las que más te van a pedir.
Pero aquí está el problema: muchos managers piensan que su rol es aplicar lo que dice el libro al pie de la letra, y en el proceso terminan dañando al equipo más de lo que lo ayudan.
Todas estas metodologías deberían de funcionar, desde mi perspectiva, como un punto de partida, pero no como un fin. Tengo una frase que me ha metido en muchos problemas, porque digo que esas metodologías solamente les funcionaron al 100 % a los que las inventaron.
En la práctica, he visto muchos equipos, productos y proyectos sufrir en vano, nada más porque las personas a cargo no tienen la sensibilidad para identificar que algo no está funcionando. Prefieren seguir el librito, antes de tomar una decisión bajo su propio criterio que no esté alineado con lo que dice el manual.
Es más, agrégales a las cualidades de arriba, una más: tener criterio propio.
He escrito anteriormente sobre mi camino hacia la ruta de carrera en management:
No idealices la carrera. Desarrollar software es una chamba como cualquier otra. Por lo menos cuando yo comencé (por ahí de 2009), que todavía no estaba tan democratizado el acceso a la educación en el área, las personas que nos dedicábamos a esto teníamos un aura de privilegio enorme. Fue muy sencillo para mí (y varios de mi generación) creernos que éramos especiales; até mi identidad a la profesión, y me costó mucho sanar mi relación con mi trabajo cuando me dejó de gustar.
Lo que más te gusta no es necesariamente lo que más te va a pagar. Las dinámicas de mercado, oferta y demanda, tienen el mismo efecto en el laboral que en cualquier otro. Asegúrate de que tus habilidades están bien diversificadas y balanceadas; no pongas todos tus huevos en una sola canasta.
Habiendo dicho eso, si lo que te gusta hacer también es algo con buena demanda, ¡felicidades! Sacaste el boleto ganador. Pero no es para siempre; eventualmente, las necesidades del mercado van a cambiar, y probablemente tengas que reajustar tus prioridades. Y está bien, es parte del ciclo. Eres adaptable.
Más que la tecnología, piensa en qué tipo de problemas quieres resolver. El framework, lenguaje, etc., de moda ahorita, va a dejar de ser relevante en 10 años. Pero los problemas no se van, solamente evolucionan. Y cada vez más el código es menos importante para tener una carrera en desarrollo de software. Así que, en vez de clavarte con tal o cual tecnología, clávate con el usuario al que le estás resolviendo un problema.
Encuentra un hobby que no tenga que ver con programar. Mientras más pronto mejor. Lo que hace falta en la industria son más personas que puedan pensar en otra cosa que no sea código. Y entiendo que te gusta tanto lo que haces que va a sonar tentador pasar tu tiempo libre en eso, también. Pero a la larga, tu carrera, tus usuarios, tus compañeros, se van a beneficiar mucho más de que tengas perspectivas y experiencias diferentes. Además de que va a ser más fácil que encuentres tu balance vida/trabajo cuando llegue el momento.
Comencé mi carrera en 2009. Desde entonces he trabajado de manera remota para empresas de EE. UU. y Europa — no conozco lo que es trabajar desde una oficina corporativa. Mi primer empleo con nómina y prestaciones lo tuve en 2020; antes de eso era puro freelance y contractor.
Actualmente, trabajo para una empresa estadounidense desde Guadalajara (no es FAANG, pero sí líder de industria).
Algunos otros factos:
Probablemente en tu iPhone o iPad tienes aplicaciones instaladas que tienen código que yo escribí.
Este es mi 5.º año como Engineering Manager. Tengo ~15 personas a mi cargo.
Durante un tiempo estuve muy activo en la comunidad open source, sobre todo hace unos diez años que salió Swift. Me gustó tanto que me intenté meter a contribuir al compilador. Si no estoy mal, por ahí debe de haber un par de commits míos en el repo de Apple.
He tenido la oportunidad de participar como ponente en varias conferencias internacionales, en USA y Asia.
Si de algo les puede servir mi experiencia y perspectiva, AMA!
Voy a estar echándole un ojo y respondiendo las preguntas durante el día.
Con la inteligencia artificial cada vez más presente en todos los aspectos de nuestra vida, tenemos que hablar de su impacto no en el empleo tal cual, sino en el proceso de conseguir un empleo.
Recientemente, discusiones en foros de internet se han centrado en el papel del uso de la IA en los procesos de entrevistas. Muchos usuarios han compartido sus experiencias desde sus perspectivas particulares: como candidatos, entrevistadores, y reclutadores. Estas discusiones nos ofrecen una visibilidad increíble dentro de los procesos más importantes de nuestras carreras. Y creo que debemos de aprovecharlas.
Por eso, me di a la tarea de recopilar las lecciones que creí más relevantes de estas discusiones, y organizarlas de una manera digerible. Esta es una fotografía del momento de que estamos viviendo en la industria, y de ninguna manera es el final de la evolución de las prácticas de entrevista. Al contrario, opino que es solo el principio.
Algunas de las fuentes están enlazadas al final del artículo, para que las puedas leer por tu cuenta.
1. Las entrevistas están migrando de pruebas algorítmicas a desafíos del mundo real
Con la inteligencia artificial haciendo que los problemas tradicionales de código sean triviales, muchas empresas están cambiando el enfoque de sus entrevistas hacia la resolución de problemas en escenarios del mundo real, diseño de sistemas y ejercicios de depuración en lugar de solo evaluar la capacidad para resolver acertijos algorítmicos. Esto es un cambio marcado con respecto a las prácticas de entrevistas que veníamos viendo en la industria, pero uno que creo que hace sentido, incluso si no tuviera nada que ver con la aparición de la IA.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Reformula las pruebas técnicas para centrarse en cómo los candidatos enfrentan problemas de la vida real dentro de su área. En lugar de evaluar solo conocimiento técnico, busca entender cómo razonan y toman decisiones bajo restricciones.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? Las empresas van a comenzar a favorecer a los candidatos que demuestren alguna sensibilidad para aspectos que la inteligencia artificial todavía no puede procesar, como diseño de producto o procesos de negocio. Enfócate en entender cómo resolver problemas en contexto. En lugar de memorizar soluciones a problemas comunes, practica explicando por qué eliges una solución sobre otra. Si es posible, revisa problemas recientes en tu industria y piensa cómo los abordarías.
2. Evaluar la capacidad de los candidatos para usar inteligencia artificial en el trabajo
En vez de prohibir el uso de IA, algunas empresas han optado por evaluar qué tan efectivamente los candidatos la incorporan en su flujo de trabajo. La clave es distinguir entre alguien que solo copia respuestas generadas por inteligencia artificial y alguien que sabe cómo integrarlas estratégicamente en su craft.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Diseña preguntas que requieran el uso de inteligencia artificial, pero que exijan justificación. Por ejemplo, pide que los candidatos resuelvan un problema con IA y luego expliquen sus decisiones, identificando sus limitaciones y oportunidades de mejora.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? Las empresas están buscando personas que puedan utilizar la IA como una herramienta usada con criterio, no como una solución única para todos los problemas. ¿Copiar y pegar sin entender qué estás haciendo, o por qué? Eso lo puede hacer cualquiera. Practica integrar inteligencia artificial en tu flujo de trabajo sin depender totalmente de ella. Antes de una entrevista, haz ejercicios en los que uses IA para mejorar soluciones en lugar de generarlas desde cero. Ten claros los trade-offs de cada herramienta que utilices y prepárate para explicarlos.
3. La comunicación y el criterio importan más que la ejecución técnica
Cada vez más reclutadores están priorizando la habilidad de los candidatos para explicar su proceso de pensamiento y los trade-offs de sus decisiones por encima de la ejecución pura. Hoy en día, que el costo de obtener respuestas que a simple vista parecen correctas, es más importante que nunca para las empresas que sus empleados tengan la capacidad de entender el contexto dentro del cual están ejecutando. Y una de las mejores maneras de buscar esto en una entrevista, es observar si el candidato únicamente llega con la respuesta del examen, o también te muestra el desarrollo del problema.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Introduce preguntas abiertas en tus entrevistas. Por ejemplo, en lugar de evaluar si un candidato puede resolver un problema, pregúntale cómo lo abordaría, qué alternativas consideraría y cómo justificaría su elección final.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? No te enfoques solo en encontrar la solución “correcta”, sino en explicar tu razonamiento. Antes de la entrevista, practica respondiendo preguntas en voz alta, estructurando tus respuestas en pasos claros y destacando las razones detrás de cada decisión. Como escribí en 2021, te tienes que poner a refinar tus soft skills si quieres que tu carrera se mantenga vigente.
4. El riesgo de currículums y respuestas generadas por inteligencia artificial
Algunos reclutadores ya están descartando candidatos cuyas aplicaciones parecen generadas por IA, ya que perciben una falta de autenticidad o de interés por parte del candidato. Si tu currículum está obviamente hecho con inteligencia artificial, podrías estar mermando tus posibilidades de encontrar un trabajo sin darte cuenta.
También han detectado que, en entrevistas, algunos aspirantes intentan usar inteligencia artificial en tiempo real para responder preguntas, lo que se hace evidente por los tiempos de respuesta y la falta de coherencia en las explicaciones. Esto no es algo necesariamente malo, pero puede dar la percepción de que el candidato está queriendo hacer trampa. Recuerda que la IA es una herramienta más. Si la vas a usar, que sea de manera responsable, y no a escondidas.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Ajusta el proceso para evaluar la autenticidad del candidato. Una forma efectiva es pedirle que describa experiencias previas en detalle, enfocándose en aprendizajes y errores, en lugar de permitir respuestas genéricas que podrían haber sido generadas automáticamente.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? Evita enviar un CV genérico generado por IA sin revisarlo. Personaliza cada aplicación resaltando experiencias específicas. En la entrevista, usa ejemplos personales y anécdotas que muestren tu experiencia real, en lugar de respuestas vagas o demasiado perfectas.
5. El regreso de entrevistas en vivo y paneles
Para evitar la dependencia de inteligencia artificial en entrevistas técnicas, algunas empresas están volviendo a dinámicas en vivo como el desarrollo de problemas en pizarrones, entrevistas en panel y desafíos en tiempo real. De alguna manera, esto es para forzar a los candidatos a mostrar su humanidad en el proceso de entrevistas, lo cual es esperado, aunque puede parecer invasivo o innecesario para muchos candidatos. Sin embargo, como dije antes, la tendencia está marcada en esa dirección.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Evalúa si tiene sentido para tu empresa implementar ejercicios en los que los candidatos tengan que demostrar habilidades sin apoyo externo, como pair programming en vivo o resolver un problema técnico explicando cada paso en voz alta.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? Practica la resolución de problemas en tiempo real. Si es posible, únete a comunidades que hagan live coding o ensalla entrevistas con colegas o amigos. También trabaja en tu habilidad para pensar en voz alta y estructurar tus respuestas de manera clara. Tener la confianza en tus habilidades de comunicación será más importante que nunca si te toca una entrevista de este tipo, así que mientras más cómoda te sientas explicando tu proceso de pensamiento, mejor.
6. El problema no es nuevo; solo se volvió más evidente con la inteligencia artificial
El elefante en la habitación es que las entrevistas técnicas ya eran poco efectivas antes de la IA: muchos procesos de entrevistas simplemente evaluaban la capacidad de memorizar problemas de LeetCode en lugar de habilidades relevantes para el trabajo. Incluso hay (¿había?) toda una industria dedicada a explotar esto. Libros como Cracking the Coding Interview, que te muestran cómo resolver problemas de programación (y ojo, que mantengo que “programación” ≠ desarrollar software) se volvieron extremadamente populares, y hasta “lecturas requeridas” en la industria. Desafortunadamente, muchas personas lo que hacían era memorizar los pasos para resolver un problema, en vez de integrar el conocimiento para poder derivarlo por ellos mismos.
Pero ahora, que se ha obviado la necesidad de comprar un libro, leerlo, y memorizar los pasos, es mucho más evidente el problema: muchos candidatos no saben cómo resolver problemas reales; únicamente saben escribir código.
¿Cómo aplicarlo si eres reclutador? Enfoca las entrevistas en evaluar habilidades transferibles y pensamiento crítico en lugar de conocimiento arbitrario. Considera pedir a los candidatos que adapten una solución generada por inteligencia artificial a nuevas restricciones en lugar de solo evaluar si pueden escribir código desde cero.
¿Cómo aplicarlo si eres candidato? No te limites a practicar problemas de LeetCode sin contexto de negocio. Enfócate en comprender patrones y enfoques generales para la resolución de problemas del mundo real, sobre todo de la industria en la que te quieres especializar.
Fuentes
Aquí tienes algunos de las discusiones en foros que usé para este artículo:
