X5 Tech incorpora una prueba de habilidades con IA en las entrevistas a desarrolladores

X5 Tech ha incorporado una evaluación de habilidades con IA en sus entrevistas técnicas y ha dejado de fingir que los desarrolladores trabajan sin estas herramientas. La empresa quiere ver no una solución estéril a un problema, sino el proceso real: cómo el candidato usa el modelo, lo verifica y asume la responsabilidad del resultado.

Cómo cambia X5 la entrevista

El piloto ya está en marcha para desarrolladores Python sénior e ingenieros de QA. En la fase de cribado se avisa al candidato de que la entrevista incluirá un bloque específico de IA. La empresa proporciona la herramienta, así que la persona no necesita llevar su propio stack ni suscripciones.

Durante la sesión, el candidato comparte pantalla y resuelve una tarea junto con el modelo. Para los entrevistadores importa menos la respuesta final que la trayectoria de pensamiento: con qué rapidez formula la petición, aclara los datos de partida, detecta los puntos débiles y cambia de enfoque si el modelo se desvía.

La lógica es simple: si en el trabajo diario el ingeniero usa IA de todos modos, no tiene sentido prohibirla en la entrevista. X5 Tech dice abiertamente que no espera la imagen del «desarrollador del pasado» que lo tiene todo en la cabeza y prescinde por principio de asistentes. Al mismo tiempo, no tener mucha experiencia con IA no cuenta como un punto en contra automático. Si el candidato es sólido en ingeniería básica, la empresa está dispuesta a contratarlo y ponerlo al día después con herramientas, guías y cursos internos.

Qué se considera ahora una señal fuerte

En la entrevista no se mira el mero hecho de usar IA, sino la calidad del trabajo con ella. Pueden preguntar al candidato qué herramientas utiliza y qué entiende por ventana de contexto, tokens, temperatura del modelo, enfoque agéntico y MCP. Otro tipo de ejercicio consiste en entregar un archivo como CLAUDE.md o .cursorrules y pedir que evalúe si ayudará a un agente, dónde hay ambigüedades, contexto sobrante y posibles detonantes de alucinaciones. En otras palabras, ya no se comprueba la memoria, sino el pensamiento de ingeniería en torno a la IA.

• qué herramientas de IA usa realmente la persona y en qué escenarios
• si sabe escribir prompts con rol, contexto y formato de respuesta esperado
• si entiende las limitaciones de los modelos, incluidas las alucinaciones y el tamaño del contexto
• si detecta riesgos de seguridad y evita enviar secretos a servicios públicos
• si es capaz de revisar con sentido crítico el código generado por IA, en lugar de limitarse a pegarlo en el proyecto

Para los júniores el listón es por ahora básico: deben entender los fundamentos del prompt engineering, saber reconocer alucinaciones y no confundir el código generado rápidamente con una comprensión real del sistema. En su artículo, X5 Tech destaca por separado el problema de la dependencia de la IA entre los desarrolladores principiantes: montan la solución más rápido, pero explican peor por qué funciona, cómo depurarla y dónde están sus límites. Por eso una buena señal no es un conjunto de proyectos personales aleatorios, sino unos pocos trabajos bien documentados, con README, el papel del autor, las decisiones tomadas y una explicación de dónde hubo que rechazar los consejos del modelo.

«Quien ha hecho el merge del código es quien responde por él.»

Para perfiles intermedios y séniores los requisitos son más altos. Un desarrollador intermedio ya debe saber construir su propio flujo de trabajo con IA, comprobar respuestas verosímiles pero erróneas y cazar errores en lógica de negocio compleja, bases de código grandes, incidentes en producción y cuestiones de seguridad. El sénior responde del siguiente nivel: cómo integrar agentes y generación de código en el proceso del equipo sin aumentar la deuda técnica. Aquí importan las reglas de uso de las herramientas, la configuración del contexto para el proyecto, la revisión del código generado por IA y un reparto claro de responsabilidades, porque la frase «lo propuso el modelo» no sirve en producción.

Qué significa

El enfoque de X5 Tech muestra un cambio en la contratación: el mercado evalúa cada vez menos la capacidad de trabajar «en el vacío» y cada vez más cómo actúa el ingeniero junto a la IA. Estas herramientas aceleran a los especialistas fuertes, mientras que los débiles dejan al descubierto antes sus lagunas de comprensión, arquitectura y responsabilidad. Para los candidatos la conclusión es directa: no basta con usar modelos; hay que saber explicar el propio proceso, las limitaciones y las decisiones que uno se reserva.