Superpower AI
El reclutamiento tecnológico está en un punto de inflexión. El clásico desafío de código, antes una prueba confiable, pierde fuerza mientras la IA, con herramientas como ChatGPT, cambia las reglas en silencio. Ahora, exámenes rápidos se resuelven con pocos comandos a la IA, borrando la frontera entre habilidad real y ayuda artificial.
En Get on Board lo hemos visto con claridad. Las revisiones profundas de portafolios brillan más que las pruebas rígidas cuando se trata de detectar talento tecnológico genuino. Aquí te explicamos por qué los portafolios ofrecen una ventana más auténtica y confiable para evaluar a un candidato.
🤖 Desafíos de código: perdiendo terreno en la era de la IA
Pero el código asistido por IA cambia el juego. Herramientas como ChatGPT, Cursor, Windsurf, Claude Code o GitHub Copilot escupen soluciones optimizadas más rápido que muchos desarrolladores, y eso pone en duda si el resultado muestra talento propio.
- Interferencia de IA: Código generado por IA dificulta medir la habilidad real individual.
- Falta de trabajo en equipo: Los desafíos se centran en el trabajo solitario, ignorando comunicación y colaboración, clave en la práctica real.
- Presión y sesgo temporal: Algunos programadores brillan cuando tienen espacio para pensar, no bajo reloj.
Estas limitaciones explican por qué los desafíos por sí solos no cuentan toda la historia.
📁 La revisión de portafolios revela la historia detrás del código
- Evolución auténtica: Los portafolios reflejan aprendizaje y adaptación constante, no sólo un instante congelado.
- Colaboración en acción: Pull requests, revisiones y discusiones muestran habilidades comunicativas y trabajo en equipo.
- El contexto importa: Saber por qué y cómo se tomaron decisiones pinta un cuadro más completo que un fragmento aislado.
El verdadero éxito en el reclutamiento tecnológico está en entender no sólo lo que se codifica, sino la historia detrás del código.
🔍 Cómo se adaptan los reclutadores
- Toma la revisión de portafolios como base: Investiga historias de trabajo reales para descubrir habilidades auténticas y crecimiento.
- Usa desafíos de código con criterio: Opta por pruebas personalizadas que resalten diseño o arquitectura, donde la ayuda de IA es menos directa.
- Aprovecha la IA inteligentemente: Plataformas como Superpower AI aceleran el análisis y reducen sesgos humanos.
- Forma a tus equipos: Entrena entrevistadores para identificar narrativas de trabajo en equipo y resolución en portafolios.
- Fomenta que los candidatos cuenten sus historias: Pide explicaciones sobre sus decisiones para validar pensamiento crítico y dominio técnico.
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