Realización de entrevistas e entrevistando en la era de las herramientas de IA

Gracias por venir. Esta es una charla sobre las entrevistas en la era de la IA. Este tema ha surgido en creo que todas las salas de discusión hoy, por lo que probablemente esté en la mente de muchos de nosotros, ya sea en el lado de la contratación o en el lado de las entrevistas.

Entonces, la agenda es una breve introducción aquí. Hablaremos sobre la IA, como un elefante en la habitación, un poco de historia sobre las entrevistas para ingeniería de software, y luego habilidades, cosas en las que pensar para las entrevistas en el futuro.

Aquí estoy haciendo mi mejor imitación de Combustion Man de Avatar. No sé si conocen la serie, pero es genial. Y un poco de información sobre mí. Actualmente soy el VP de ingeniería de Vercel. Vercel es una plataforma de implementación y herramientas para desarrolladores que espero que muchos de ustedes estén usando. Hacemos un SDK de IA para facilitar la construcción de aplicaciones de IA, y es muy fácil construir estas cosas en Vercel, así que vale la pena echarle un vistazo. He hecho entrevistas de cena con el CEO porque así se hacía al principio de mi carrera, con acertijos, algoritmos, estructuras de datos, todo tipo de entrevistas cuando estaba pensando en ir al Valle del Silicio. Fue un cambio completo para mí. Fue muy diferente. He fallado miserablemente en algunas de esas entrevistas. He pasado algunas de manera inesperada. Así que solo sepan que es un proceso. Te vuelves mejor haciéndolo. Pero esto es de lo que vamos a hablar hoy.

Entonces, IA. No es el elefante en la habitación. Obviamente pasamos todo el día en las salas de discusión hablando sobre IA de alguna forma u otra, y es el tema de todos los CEO del Valle del Silicio hoy en día. Todos los que están construyendo una empresa están pensando qué hacer con ella. Por eso elegí el tapir. Si no conocen el tapir, el tapir es un animal muy lindo. Es más bien una mezcla entre un caballo y un rinoceronte que un elefante, y eso es lo que es. Elegí el tapir porque creo que la IA en el contexto de las entrevistas sigue siendo un tema bastante tabú... Es un tema peligroso. Y tengo algunas preguntas para establecer una base. Así que esta es la que me intriga mucho.

¿Permite tu empresa actualmente que los candidatos usen IA en las entrevistas técnicas? Así que tengo curiosidad. De acuerdo. Y en realidad, tal vez otra forma de preguntarlo es, ¿tu empresa tiene una política con respecto al uso de IA durante las entrevistas técnicas? ¿Se ha establecido esto incluso? De acuerdo. Muy pocas. Creo que por eso el tapir es una buena analogía. Nadie quiere realmente tocar este tema.

Entonces, ¿utilizas IA en el trabajo de manera regular? De acuerdo. Ahora, si tuvieras la opción, estás a punto de hacer una entrevista técnica, ¿te gustaría usar IA? Sí. La mayoría de ustedes. Yo definitivamente sí. La uso cada vez que escribo código. No querría cambiar lo que estoy usando. Así que nuevamente, esto entra en la sección de opiniones. Entonces, las preguntas de las que vamos a hablar hoy, ¿cómo están cambiando herramientas como Copilot el panorama de las entrevistas de codificación? Un ejemplo bastante interesante de esto, este tipo es el cofundador y CTO de una empresa llamada Hatchways. Hatchways ayuda, son como una empresa de servicios de entrevistas. Y en realidad, hay un artículo muy perspicaz sobre IA durante el proceso de entrevista. Pero lo divertido es que él eligió un título sensacionalista, que usar IA es hacer trampa. Y creo que por eso es un tema tabú, porque no hemos decidido si es hacer trampa o si es lo mejor del mundo. Así que esta es la pregunta. ¿Deberíamos aceptar o resistir IA durante el proceso de entrevista? ¿Y las élite code, los desafíos de codificación tradicionales, están volviéndose obsoletos ahora? Así que vamos a hablar un poco sobre las entrevistas de codificación. Un poco de historia, retrocediendo a los años 60, esta es la realidad. Si querías programar computadoras, podrías aprender Fortran, COBOL en la escuela, pero no tenías una en casa. Y por lo tanto, los procesos de entrevista no se realizaban típicamente en computadoras. Eran bastante teóricos. Se trataba de descomponer problemas, preguntas de resolución de problemas. Y realmente sobre intelecto y comprensión. Y así es como se hacía. Y si eras inteligente, podías conseguir el trabajo. Y avanzamos a los años 80, y ahora las computadoras se están proliferando un poco, en los años 80 y 90. Y por lo tanto, los lenguajes de programación específicos se convierten en parte del proceso de entrevista, ¿verdad? Entonces, ¿entiendes la sintaxis de C++? ¿Puedes escribir correctamente Java orientado a objetos? ¿Puedes explicar cómo funciona la herencia de prototipos, etc.? Y la depuración. La depuración ahora es un poco más parte del proceso.

Es más rápido. Y así están probando si puedes hacerlo. Pero también es la era de la película Hackers. Y lo que es bastante interesante de esto, sabes, esto es como cero crash, era el nombre de este chico. De repente, ya sabes, al estilo de La Venganza de los Nerds, la programación se volvió más genial y vanguardista en la cultura. Y la idea de que podrías usar la programación para fines maliciosos, ya sabes, extraer un centavo por cada transacción, es una cosa. Y así, el proceso de entrevista para ingeniería de software comienza a incorporar entrevistas de comportamiento y comprender tu experiencia previa. Y esto es bastante nuevo en el proceso de entrevista. Entonces, llegamos a los años 2000 y 2010, habilidades realmente prácticas como ¿puedes administrar sistemas? ¿Entiendes, ya sabes, algunos de los software libre que ha salido? ¿Entiendes TCP/IP, ya sabes, redes fundamentales, conocimiento de base de datos, administración de sistemas? Pero también HTML, CSS y JavaScript, porque los productos que se ponen en la web se entregan a los clientes a través de esta tecnología. Entonces, qué tan bien lo entiendes comenzó a formar parte de la entrevista. Famosamente, también surgieron las entrevistas en pizarra durante este tiempo, donde te dan un problema Y en tiempo real, estás codificando en una pizarra en code, y están probando tu sintaxis. Como he hecho una entrevista en pizarra donde te penalizan por omitir un punto y coma, ¿verdad? Como, ya sabes, no teníamos REPLs para hacer esto muy fácilmente, pero lo hacíamos en pizarras. Muy estresante. Si has hecho una entrevista en pizarra y no la has practicado, puede sentirse muy combativa potencialmente. Pero, ya sabes, nuevamente, esta también es la era de algunos de los acertijos. Esto fue famosamente el acertijo de Google que se publicó en vallas publicitarias en Silicon Valley, que si hacías los cálculos y la teoría y la investigación detrás de esto, terminabas en HTTP 714, ya sabes, a un sitio web, que te llevaba a otro acertijo, que tenías que resolver. Y así, básicamente, nuevamente, comenzó a proliferar la idea de que los problemas analíticos de múltiples etapas eran parte del trabajo.

Entonces, ¿sabes, llegamos al presente, ¿verdad? Este es el espectro de la pila completa. Se espera que comprendas sistemas operativos, marcos web, lenguajes de programación, varios de ellos, bases de datos, servidores web, clientes, cómo los clientes interactúan con estos backends, tú sabes, JavaScript, CSS, y HTML, y aplicaciones nativas. Y probablemente, si la empresa en la que trabajas está construyendo productos de consumo, tienen ambos de estos elementos en producción, comunicándose constantemente con servicios backend, por lo que tú debes comprender las redes, los RPC, cómo escribir el código para hacer eso. Así que se vuelve bastante intenso.

Y volviendo a esta pregunta sobre la obsolescencia de los desafíos de codificación, esto es en febrero. Gaspar es uno de mis ingenieros favoritos de Vercel, y había redactado un desafío de codificación de pila completa que realizamos como parte del proceso de entrevista. Es una entrevista de 90 minutos, ¿de acuerdo? Y te damos un problema. Puedes construir algo en tu máquina, puedes usar las herramientas que quieras y, ya sabes, ponte manos a la obra, construye algo. Y Gaspar me escribe, me dice, oh, lo hice en dos minutos usando GPT y herramientas de codificación y asistencia. El mundo ha cambiado. Y tiene razón. Es muy interesante. Recientemente salió este artículo, estaba en Hacker News, pero era un tipo que había entrevistado a Stack Overflow por segunda vez, y estaba realmente enojado. Le fue muy bien en las entrevistas, llegó a su última entrevista con Joel Spolsky, lo cual me encantaría, aunque tal vez no me encantaría, llegar a mi última entrevista con Joel Spolsky, pero llega a su última entrevista y le hacen una pregunta, es algo así como esta famosa pregunta de Facebook, es tomar un número decimal y convertirlo a base negativa dos. Y así escribió en su blog, dice, bueno, esta pregunta que es posible y se puede hacer en 40 minutos realmente se trata más del proceso de resolución de problemas que de cualquier otra cosa, pero es la pregunta más estúpida que he tenido, y no me importa lo que diga nadie más. Así que tuvo una mala experiencia, estaba enojado, es una pregunta de estilo off by one, ¿verdad? Errores de redondeo, precisión de tipo riguroso. Así que pensé que sería divertido conectar esto al SDK de IA de Vercel y ver qué tipo de respuestas obtenemos. Porque esta es una pregunta de estilo de código de élite. Veamos si simplemente comienza. Creo que presioné el botón. Mira. Así que en realidad son dos modelos uno al lado del otro, y esto soy yo ingresando la pregunta. Así que GBT 4.0 y Gemini Flash. Bien, esta pregunta de 40 minutos está a punto de terminarse en 20 segundos. Bastante asombroso. Pero mira esta parte. La salida de cada uno es diferente. GBT está desfasado por un poder completo aquí. Entonces, ¿qué te dice eso? Te dice que en realidad, si no sabes que está desfasado, podrías tomar el código del primero y pasar a la siguiente tarea.

Lo desglosaste, elegiste esta capa fundamental, porque ahora vamos a dar problemas más largos, asumiendo que podrías usar GBT para esto. Creo que los entrevistadores ahora elegirán entrevistas para jugar con esto, donde si eliges un modelo y ejecutas parte de la entrevista a través de él, obtendrás la respuesta incorrecta. Y si no puedes ver correctamente que esta es la respuesta incorrecta, fallarás en la entrevista. Así que ahora es tanto un beneficio real como un riesgo total para pensar en esto.

Y de hecho, esto es solo un análisis. Lo conecté a GBT para preguntarle, ya sabes, bien, te equivocaste por un factor de 10. ¿Cuál fue el problema? Y fue un error de redondeo. Entonces, una vez más, los errores de redondeo siempre han sido parte de este tipo de entrevistas, y seguirán estando sujetos a error con IA.

Muy bien. Entonces, ¿cuáles son las cosas, qué habilidades se valorarán en el futuro? ¿Qué valorarán las empresas? ¿En qué necesitarás practicar y mejorar? ¿Cómo deberías pensar en esto? Creo que la competencia técnica con herramientas de IA sin duda se convertirá en parte del bucle de la entrevista. ¿Cómo se verá realmente eso? Entonces creo que, ya sabes, dadas un conjunto de herramientas, tienes el bucle interno. Esto en realidad es el lenguaje que proviene de un artículo que salió la semana pasada de Google sobre cómo han estado instrumentando y construyendo IA para su equipo de ingeniería de software. Y ha sido un trabajo de años. Pero estas son las áreas donde están haciendo pruebas. ¿Verdad? Como si diéramos sugerencias en el IDE durante las revisiones de código, ya sabes, durante la búsqueda de código, obtienen un gran feedback de datos sobre si está funcionando. ¿Verdad? Como si eliges que la parte de revisión de código fue buena y la aceptas, estás en tu IDE, completas una línea de código, o estás en la búsqueda de código y obtienes los resultados que deseas del texto asistente de IA. Entonces, la IA en el bucle interno ya es bastante común hoy en día. Pero realmente, el artículo comienza a hablar sobre cómo llevar la IA a este bucle externo de tu proceso de desarrollo. Y como gerente, esto es lo que me emociona ahora. En términos de gestión de errores, planificación, diseño de código, actualizaciones de bibliotecas, cosas que originalmente solían ser las partes menos divertidas del mantenimiento de software. ¿Podemos aprovechar realmente la IA en algunas de esas? Pero también las partes más suaves. Como estaba pensando en esto y hablando de ello en la sala de discusión antes. Sabes, si el inglés, por ejemplo, no es tu primer idioma, pero trabajas en una empresa donde ese es el caso, ¿deberías pasar tu RFC por Grammarly? Absolutamente. ¿Verdad? Esto no es una pregunta para mí. Las percepciones y los cerebros de las personas toman todo tipo de decisiones de sesgo inconsciente sobre otras personas. Y estás combatiendo eso todos los días en el trabajo. Estás combatiendo la percepción para generar confianza y encontrar las cosas correctas para tener un impacto en. Así que creo que esto jugará un papel. Si puedes usar una herramienta para que tu lenguaje natural se vea mejor, deberías hacerlo. Esta es una diapositiva que proviene de la charla de Jared Palmer hace unos días en la conferencia Lead Dev en Londres.

Y su presentación aquí fue realmente sobre la rueda nativa de IA. Esto se trata del desarrollo de productos que se construyen sobre IA y cómo deberías hacer esto. Si comienzas con las evaluaciones aquí, estas son las indicaciones, ¿verdad? Aquí es donde construyes tus pruebas para saber si las herramientas de IA que estás utilizando te están dando las respuestas que esperas. Porque no son pruebas unitarias, ¿verdad? Son sistemas no deterministas que alimentan tu producto al final del día generando datos, influyendo en tus modelos y estrategias, que luego construyes en el producto.

Y ahora ese producto no importa si no obtienes distribución. Obviamente, también hay excelentes herramientas para eso en el espacio de IA. Y luego obtienes retroalimentación. Oh, bien, este tipo de herramienta, el modelo no funcionó bien cuando alguien intentó un caso de uso patológico. Pero resulta que 1,000 personas vinieron a tu sitio e intentaron algo similar a ese caso de uso que el modelo ha clasificado como tal. Ahora ajustas tus evaluaciones. Y ahora sigues construyendo. Comprender cómo construir con IA será esencial. Y comprender cómo construir estas piezas del rompecabezas es bastante diferente que simplemente hacer TDD, escribir código y validar con análisis. Creo que se está volviendo mucho más enriquecedor. Y creo que vale la pena saberlo. Y creo que esto se reflejará en las entrevistas.

¿Eso significa que LeetCode está muerto? No lo creo del todo. LeetCode tiene un lugar interesante en términos de establecer una línea de base para determinar si las personas deberían pasar a la segunda etapa de una entrevista, tal vez. Pero también creo que no es la habilidad en la que las empresas realmente se preocuparán. Les importa tu capacidad para construir excelentes productos, tu intuición, tu capacidad para colaborar con otras personas, etc. Así que creo que LeetCode probablemente sea menos importante ahora de lo que nunca ha sido. Así que volvemos al futuro. Creo que si volvemos a esas cosas en las primeras entrevistas de las que estaba hablando, creo que muchas de esas cosas aún importan. Porque no pasan de moda. Cosas como la comunicación. Ser capaz de hablar durante una entrevista. Esta es la parte más importante. Incluso en las entrevistas en la pizarra que he realizado, por lo general, si terminas en el otro lado de esas entrevistas, lo que la gente comenta durante la reunión de evaluación no es la sintaxis específica del código que se escribió, sino cómo el desarrollador comunicó su estrategia, cómo la planteó de antemano y luego cómo convirtió su pensamiento en código. Esa traducción. Esa comunicación sigue siendo extremadamente valiosa.

Obviamente, conocer los fundamentos, la lógica simbólica, cómo se convierte en estructuras de datos y algoritmos, sigue siendo valioso. Pero lo más importante, puse esta parte del lenguaje natural aquí, para que la interacción humano-computadora se mueva hacia el lenguaje natural como entrada para generar código o sistemas, lo que significa que nuestra capacidad para aprovechar el lenguaje natural es cada vez más importante. Estudiar cómo tu lenguaje afecta a los modelos. Esta es la parte de la ingeniería de instrucciones. No lo descartes. Porque básicamente estás descubriendo cómo usar otro tipo de lenguaje de programación. Extremadamente valioso. Y creo que se convertirá en parte de las pruebas. Si estoy entrevistando a alguien para que construya cosas con modelos, probaré si su capacidad para generar instrucciones es buena. ¿Y cómo saben si están generando buenas instrucciones? Volvamos a esa rueda nativa de IA.

Resolución de problemas. Universal. La capacidad de enfrentar un problema realmente difícil que te asusta en una entrevista corta, donde estás bajo presión y no quedarte en blanco. ¿Puedes descomponerlo en piezas? Tal vez no puedas resolver todas las piezas. Tal vez puedas resolver la mitad de ellas durante la entrevista, pero la otra mitad es bastante rutinaria y puedes hacerlo con IA. O puedes identificar qué piezas son las correctas para pasar a usar un sistema de IA. Creo que eso se convertirá en parte de la entrevista. Entonces, una de las cosas que intentas averiguar es, ¿cuál es la capacidad de alguien para dedicar tiempo y ser efectivo? Y si puedes identificar las cosas que deberían ser realizadas por una IA en lugar de por ti, eso es extremadamente útil. Y eso significa que lo sabes porque lo has intentado.

Esto también está cambiando el panorama educativo, ¿verdad? Este artículo habla sobre una serie de universidades en Estados Unidos y cómo han enseñado programación. Tradicionalmente, la sintaxis, ¿verdad? Como Java. Cuando estaba en la escuela, solo se aprendía Java. Python terminó entrando en los planes de estudio de forma reluctante durante un tiempo. Pero ahora están comenzando a enseñar depuración y pruebas, porque todas estas cosas influyen, nuevamente, en esa rueda nativa. Así es como se construyen los productos y esto es lo que las empresas buscan contratar. Así es como consigues trabajos. Por lo tanto, esto está cambiando el plan de estudios y estoy seguro de que las formas de trabajar con estos modelos y con IA en la escuela se convertirán en parte del plan de estudios. Si estás yendo a la escuela y no está en el plan de estudios, ve a otra escuela, ¿verdad? Probablemente sea una buena elección.

Entonces, nuevamente, todas estas cosas, las entrevistas, al final del día, llegas a la reunión de evaluación, ¿verdad? Y están hablando de la mentalidad de crecimiento de un candidato y su capacidad para aprender. No sabemos qué producirá la IA dentro de seis meses.

Pero si encuentras personas que aman aprender y que son buenas en aprender, que dadas primitivas pueden usarlas, esto siempre será increíblemente valioso durante el proceso de entrevista. Y es algo que buscaría cuando estoy entrevistando a personas.

Entonces, buen diseño. Este es un aspecto fundamental y creo que se aplica mucho al proceso de entrevista. Si te piden construir algo de principio a fin, estás siendo calibrado por tu gusto por el buen diseño. ¿Y qué significa eso? Retrocede en el tiempo. Esta es la era del unicornio. Cuando llegué a Google en 2007, buscaban diseñadores que pudieran code. Los unicornios en la industria es como lo pensaban. Ahora, ya sabes, diseñadores que pueden code, ingenieros que pueden producir, ingenieros que pueden diseñar. Ingenieros, es una fase muy diferente. Pero necesitas aprender estas cosas y estarán en el proceso de entrevista porque ahora estamos buscando cabras en lugar de unicornios. Gracias. Gracias. ¿Qué opinas sobre la Ley de IA de la UE? ¿Afectará mucho al proceso de entrevista al prohibir puntuar a los candidatos por IA, especialmente para contratación masiva? No soy la mejor persona para preguntar sobre contratación masiva. Así que no creo que deba dar una opinión al respecto, para ser honesto. Yo, sabes, trabajo tiendo a trabajar he trabajado en grandes empresas antes de esto. Y la puntuación siempre la hacían las personas y luego hacíamos análisis de ello.

Uno de los datos más divertidos, tal vez el más divertido, sobre la puntuación de una serie de trabajos que se realizó en Google, es que Google tenía un sistema de puntuación del uno al cuatro para los candidatos después de la entrevista. Y una cosa que descubrieron fue que alguien que obtuvo un uno durante el proceso de entrevista y tal vez dos cuatros y un tres y fue contratado tuvo un mejor desempeño y tuvo más impacto a lo largo de su carrera en Google que las personas que obtuvieron tres cuatros y un tres. Así que creo que lo que se encuentra es, nuevamente, esta capacidad de adaptación y las personas que causan más variabilidad en sus puntuaciones pueden resultar mejores para trabajar con ellas.

Pero en la contratación masiva, hacemos contratación personalizada en Vercell. Así que no soy el experto en ese tema. Gracias. ¿Hay alguna forma de reconocer si una persona está utilizando IA o no durante una entrevista? Lo están haciendo. Lo están haciendo. Creo que realmente creo, nuevamente, volvemos a esta pregunta. ¿Cuántos de ustedes utilizan IA durante su trabajo o en su vida diaria? La respuesta es sí. Así que si piensas que la entrevista es algo así como un laboratorio de vida independiente, eso es algo que podrías hacer como entrevistador y construir bucles de entrevista de esa manera.

Puedes saber si no están utilizando IA porque los metiste en una habitación y les quitaste su computadora. Simplemente creo que no es una prueba muy buena para determinar si quieres trabajar con esta persona. Claro que puedes, pero creo que es mucho mejor asumir, como en mi ejemplo de entrevista con Gaspar, que las personas podrían llegar a un prototipo funcional en dos minutos en lugar de 20. Pero eso no cambia cómo voy a evaluar el resultado de la entrevista. Significa que está bien, lograron que algo funcione en dos minutos. Ahora, ¿en qué gastaron su tiempo? ¿Dónde me muestran su habilidad? ¿Dónde me demuestran que saben hacer algo que me impresionará o me sorprenderá? Eso sigue siendo cierto en todas las entrevistas que he realizado y creo que ahora está bien, los conceptos básicos ya no son tan impresionantes. Pero los fundamentos y cómo los aprovechas y los problemas que puedes identificar, eso sigue siendo increíblemente importante. Sí. Nuestra siguiente pregunta es sobre principiantes y personas que recién comienzan. ¿Se vuelve más difícil conseguir el primer trabajo como principiante cuando las tareas simples ahora se hacen con IA? Hay muchos temores al respecto. Sí, hay mucho miedo aquí. Sabes, no contrato principiantes para hacer tareas simples. Así que creo que como principiante que busca su primer trabajo, este es el momento más importante para elegir lo mejor. Si esto te impide conseguir un trabajo como principiante, no quieres trabajar allí. Quieres ir a un lugar donde puedas aprender lo más posible, tienes menos que perder en esta etapa de tu carrera. Así que nuevamente, no creo que esto signifique que pierdas oportunidades. Si pierdes una oportunidad por esta razón, estás solicitando en la empresa equivocada. En una entrevista me preguntaron si y cómo utilizo la codificación de IA, pero al final no me eligieron. ¿Qué intención crees que puede tener esta pregunta? Creo que esto se remonta a identificar si descompones un problema en cinco pasos y sabes cómo lo hiciste. ¿Ok, qué partes utilizaste IA para? En ese punto, creo que el entrevistador tiene una percepción de si has tomado las decisiones correctas en cuanto a eso, ¿elegiste las piezas correctas para darle a una IA y por qué? ¿Y elegiste las piezas correctas para hacer tú mismo y por qué? Nuevamente, en mi ejemplo de la conversión relativamente rutinaria, si elegiste IA para hacerlo y no sabías cómo depurarlo, habrías fallado en la entrevista, ¿verdad? Así que creo que esto es parte de saber dónde implementar y dónde no implementar IA.

Saber para qué es bueno y para qué no es tan bueno. Hoy esto va a cambiar, ¿verdad? Como ese error no ocurrirá y será un fracaso inmediato, ¿verdad? Hice la pregunta sin proporcionar el instinto de que cuando redondeas es una parte muy importante de la pregunta. Entonces, cuando mejores en dar indicaciones y en usar AI, sabrás cómo usarlo correctamente. Basado en tu experiencia haciéndolo, si no te lo enseñan en la escuela, lo cual no estoy seguro de que lo hagan, invertir tiempo en aprender cómo hacerlo para prepararte para entrevistas parece increíblemente valioso. Como en todas partes, necesitas intentarlo varias veces y luego lo dominarás.

¿Cómo integras el uso de LLM al escribir y debugging code para proyectos bajo NDA? Creo que en este caso, si te encuentras en esta situación, construir tus propios modelos y trabajar en sistemas locales tiene mucho sentido. Eso parece prudente, pero incluso si tienes un NDA, tu sistema, tu computadora puede que ni siquiera sea legítima en este caso, podrías obtener una máquina virtual en otro lugar. Entonces, en ese caso, aprender cómo poner en marcha un asistente o otro sistema, un modelo al que puedas hacer preguntas en una máquina virtual, parece que, desde cero, sería algo valioso que aprender.

¿Hay algún tipo de artículos de liderazgo que puedas recomendar sobre este tema de cambiar tu proceso de entrevista? Creo que el blog de Hatchways es al menos decente. No hay mucho. En mi investigación para esta charla no encontré muchos artículos sobre esto. De nuevo, creo que todavía es un poco tabú y la gente no está dispuesta a gastar tanto tiempo hablando de ello o publicando sobre ello, pero ya veremos qué sucede en la industria. Las experiencias de las personas. Van a escribir publicaciones en blogs al respecto, como este tipo. Creo que comenzaremos a verlo.

OK. Tal vez te gusten algunas de las preguntas. Tengo muchas aquí. ¿Cuál es tu mayor señal verde en una entrevista? Esa es buena. Vuelvo a empezar, ya sabes, lo primero que sucede es si alguien toma el tiempo, si toma aliento y si se comunica antes de empezar a escribir code. Por lo general, alguien que hace preguntas para asegurarse de entender la pregunta que estoy haciendo es clave, ¿verdad? La repetición. Ya sabes, esto es como la psicología clásica, si estás tratando de debug algo que no funciona con otra persona, generalmente intentas hacer escucha reflexiva, ¿verdad? Repites lo que crees que es el problema. Así que ese es un buen primer paso y generalmente es el primer paso de cualquier entrevistador experimentado comienzan ahí y luego exponen cómo creen que resolverán el problema y luego acuerdas que esa es una buena estrategia o abordas partes de la estrategia y luego escribes code y luego miro, ¿tienes el vocabulario y la fluidez para pasar del natural language al code? Sí, pero comenzar con preguntas y validation es muy importante para mí. Sí, creo que tenemos tiempo para la última pregunta aquí. ¿Cómo podemos educar a las empresas que todavía están en contra de la AI? La principal. No tienes que hacerlo. Van a desaparecer, ¿verdad? Quiero decir, no necesitas educarlos. Encuentra otra empresa. Hay otra que tomaré, que es en qué deberías enfocarte en aprender como principiante en la era de la AI? Y dije esto durante el panel de discussion. Construye algo para uno de tus amigos, tu familia, alguien a quien te importe. Podrías ser tú, pero en realidad creo que es bueno si eliges a alguien a quien realmente te importe y tratas de construir algo para ellos porque vas a ir a mostrárselo y ver si resuelve su problema. En este proceso, utiliza el ciclo de vida nativo de AI para construir algo de principio a fin, un producto en la web con el que puedan interactuar, y luego ellos te dirán si es bueno o no. Y luego puedes mejorarlo y ver si puedes mejorarlo y mejorar el ciclo de vida. Y si haces eso por alguien a quien te importa, es el mejor incentivo como desarrollador, ¿verdad? Si los ves luchar con algo que construiste para ellos, te sentirás terrible y lo arreglarás. Si los ves tener éxito, te sentirás genial y ellos se sentirán genial. Y eso es lo que nos motivó a la mayoría de nosotros, creo, a entrar en la industria: ahorrar tiempo a las personas y hacer que se sientan mejor y logren cosas. Así que esa es la estrategia. Sí. Eso es increíble. Así que muchas gracias, Lindsey. Así que aplaudamos. Gracias a todos. Gracias.