Principales destacados
- La IA se convierte en una competencia obligatoria: Google afirma que la fluidez en inteligencia artificial ahora es un requisito para todos los puestos de ingeniería de software.
- Gemini llega a las entrevistas: los candidatos pueden utilizar IA en pruebas de programación, mientras que los entrevistadores experimentan con herramientas para transcribir conversaciones y preparar evaluaciones.
- La contratación cambia de perfil: además de programar, los profesionales deben demostrar que saben orientar, validar y corregir las respuestas generadas por la inteligencia artificial.
Google está cambiando la forma en que contrata ingenieros de software. En lugar de evaluar únicamente la capacidad de escribir código, la empresa quiere descubrir si los candidatos pueden trabajar eficazmente con inteligencia artificial.
El cambio acompaña una transformación que ya está ocurriendo dentro de la propia compañía: las herramientas de IA están cada vez más presentes en el desarrollo de software, y saber utilizarlas empieza a considerarse una competencia profesional esencial.
Según documentos internos analizados por Business Insider, Google está ampliando las pruebas de IA en diferentes etapas del proceso de selección. Aunque los cambios siguen en fase piloto, la dirección es clara.
💻 Programar con IA ahora forma parte de la prueba
El nuevo modelo permite que los candidatos utilicen un asistente de inteligencia artificial aprobado por la empresa durante determinadas entrevistas de programación. La herramienta elegida para estas pruebas es Gemini.
La iniciativa comenzó con una etapa centrada en la comprensión de código, destinada a candidatos de nivel júnior e intermedio en equipos seleccionados de Estados Unidos, incluidas las áreas de Cloud y la división de plataformas y dispositivos.
La propuesta es evaluar tareas más cercanas a la rutina real de desarrollo, en lugar de depender exclusivamente de ejercicios tradicionales de algoritmos.
Los candidatos deben demostrar que pueden:
- Leer y comprender una base de código existente.
- Identificar y corregir errores.
- Optimizar el funcionamiento del software.
- Formular instrucciones eficaces para la IA.
- Validar las respuestas recibidas y detectar problemas.
🔎 El detalle importante: saber pedirle una solución a Gemini no es suficiente. El candidato también debe reconocer cuándo la respuesta es incorrecta, incompleta o inadecuada para el problema planteado.
🧠 No basta con usar IA. Hay que saber evaluarla
La exigencia de fluidez en IA va más allá de conocer herramientas populares o escribir buenos prompts.
Según el material divulgado, los entrevistadores deben evaluar competencias como la ingeniería de prompts, la validación de resultados y la depuración de código.
Esto cambia el peso de algunas habilidades en el proceso de selección. Un profesional puede recibir ayuda de la IA para producir una solución, pero sigue siendo responsable de comprender el resultado y comprobar que realmente funciona.
💡 La nueva competencia no consiste únicamente en producir código más rápido. Se trata de saber cuándo confiar en la IA, cómo corregir sus errores y cómo garantizar la calidad de lo que entrega.
Google también ha informado de que la integración de productos de inteligencia artificial es obligatoria en la mayoría de los puestos de ingeniería de software por encima del nivel inicial.
En la práctica, esto indica que la familiaridad con la IA deja de ser una ventaja exclusiva de determinados proyectos y pasa a formar parte de las expectativas para buena parte de los puestos de ingeniería.
🎙️ Gemini también ayuda a quienes realizan las entrevistas
La inteligencia artificial no se está probando únicamente del lado de los candidatos.
Los documentos internos indican que Google también experimenta con Gemini para transcribir entrevistas realizadas a través de Google Meet, tomar notas y ayudar a los entrevistadores a redactar evaluaciones personalizadas para cada puesto.
La idea es incorporar herramientas de IA al trabajo de selección, incluidas actividades que tradicionalmente dependen de anotaciones manuales y de la elaboración de informes por parte de los propios entrevistadores.
Sin embargo, existen límites definidos por la empresa.
⚠️ No toda automatización está autorizada: se ha indicado a los empleados que no desarrollen herramientas ni agentes independientes de IA para casos de uso relacionados con la contratación y las entrevistas.
Esto demuestra que Google intenta ampliar el uso de la tecnología sin permitir que cada equipo cree sus propios sistemas de selección sin supervisión.
📊 De un proyecto piloto a un cambio más amplio
Las iniciativas se implementaron por fases a lo largo de 2026 y llegaron a otras áreas de la empresa. Aun así, Google sigue clasificando estas actualizaciones como proyectos piloto.
Brian Ong, vicepresidente de selección de personal de la compañía, afirmó que Google está probando cambios en su proceso de contratación de ingenieros de software, incluida la evaluación de la fluidez en IA, para reflejar mejor la forma en que trabajan sus equipos.
El contexto ayuda a explicar la iniciativa.
En abril, Google declaró que tres cuartas partes del nuevo código producido internamente eran generadas por inteligencia artificial y revisadas por humanos, según Business Insider.
Si la IA ya participa en una proporción tan significativa del desarrollo, tiene sentido que la empresa quiera evaluar esta habilidad durante la contratación.
🌐 Meta también sigue este camino
Google no está sola en esta transformación. Meta comenzó a implementar una entrevista de programación con IA en octubre de 2025, según información de Hello Interview.
Hay una diferencia entre los enfoques descritos: mientras que el proyecto piloto de Google utiliza Gemini, la entrevista de Meta permite, según los informes, que los candidatos elijan entre diferentes modelos.
Las entrevistas tradicionales de algoritmos siguen formando parte de la preparación para los procesos de selección de Google. Por tanto, el nuevo enfoque no significa que los fundamentos de la programación hayan dejado de importar.
El escenario es más exigente: los profesionales pueden tener que demostrar que saben resolver problemas sin asistencia y, en otra etapa, que pueden aprovechar la IA sin aceptar ciegamente sus respuestas.
🚀 ¿Qué significa esto para quienes trabajan en tecnología?
El cambio apunta a una nueva combinación de competencias valoradas en el mercado de la ingeniería de software.
| Competencia | Qué empieza a importar |
|---|---|
| Programación | Escribir, comprender y mantener código de calidad |
| Ingeniería de prompts | Orientar a la IA para obtener resultados útiles |
| Depuración | Identificar y corregir errores en el código generado |
| Validación | Comprobar si la solución cumple los requisitos |
| Integración de IA | Incorporar funciones inteligentes a productos y sistemas |
La tendencia también plantea una cuestión importante para el mercado laboral: ¿cómo evaluar la capacidad individual de un candidato cuando parte de la solución puede ser producida por una herramienta?
Google parece apostar por un modelo que combina ambos aspectos. El dominio de los fundamentos sigue siendo necesario, pero la capacidad de trabajar con IA pasa a evaluarse de forma explícita.
Para quienes se preparan para puestos de ingeniería, esto significa que estudiar algoritmos y estructuras de datos puede no ser suficiente. También será necesario demostrar pensamiento crítico, conocimiento de los límites de los modelos y habilidad para convertir respuestas automatizadas en soluciones fiables.
Y hay una consecuencia aún mayor: si una de las mayores empresas tecnológicas del mundo empieza a tratar la fluidez en IA como un requisito general para sus ingenieros, otras organizaciones podrían seguir el mismo camino. La cuestión ya no es solo quién sabe programar, sino quién puede producir software de calidad en un entorno en el que la IA participa cada vez más en el trabajo.
