El muro de lo idéntico
He evaluado a un montón de ingenieros. Currículums, pruebas técnicas para casa, portafolios, rondas de entrevistas. Y algo cambió en los últimos dos años, en silencio y por completo: los currículums empezaron a parecerse entre sí.
No porque los candidatos sean peores. Porque las herramientas mejoraron.
Ahora todos tienen un perfil impecable en GitHub. Todos lanzaron una app full-stack, un chatbot, un “proyecto de machine learning”. El código compila; el README está ordenado y una IA escribió la mayor parte —y se nota. No porque esté mal, sino porque es igual. Cien proyectos competentes, verosímiles, intercambiables.
Voy a decir en voz alta lo que nadie dice, porque muchos recién egresados lo están sintiendo y encima les dicen que es su culpa: el trabajo de entrada para el que se prepararon está desapareciendo. Ese donde filtrabas los datos, armabas el dashboard, limpiabas el reporte, escribías código repetitivo… esa era la rampa de entrada y ahora la maneja la IA.
El peldaño desapareció.
Esa es la angustia real que se esconde detrás del titular “la IA se está quedando con los empleos”. No es que la IA se quede con el puesto del arquitecto senior. Es que se queda con el trabajo que convertía a un egresado en un arquitecto senior.
Así que si te estás graduando justo en este momento, la pregunta no es “¿Cómo me veo competente?”. Todos se ven competentes ya. La pregunta es más filosa y da un poquito de miedo: ¿qué puedes mostrar que un prompt no pueda producir?
Lo que de verdad busco ahora
Esto es lo que cambió de mi lado de la mesa.
Antes aprendía muchísimo solo viendo cómo alguien podía construir la cosa. Ahora cualquiera la construye —o hace que una máquina la construya—. Así que “¿Lo sabes construir?” ya casi no me dice nada. Es lo mínimo para sentarse a la mesa y la mesa está repleta.
Lo que busco ahora es más viejo y mucho más difícil de fingir: ¿lo sabes defender?
Dame un proyecto real que de verdad te importe y no te voy a preguntar si funcionó. Te voy a preguntar: ¿por qué este enfoque y no el otro? ¿Qué se rompió y qué hiciste a la 1 de la mañana cuando se rompió? ¿Qué recortarías si tuvieras la mitad del tiempo? ¿Con quién no estuviste de acuerdo en el equipo y cómo se resolvió? ¿Cuál es la parte que todavía no te deja tranquilo?
Esa conversación no la puedes generar con un prompt. Quien de verdad hizo el trabajo responde con su propia voz —con detalles, con cicatrices—. Quien nada más vio a una máquina hacerlo se queda sin respuestas como a los noventa segundos.
Ese filtro no es nuevo. La IA nada más lo volvió el único que importa, porque en silencio borró todo aquello detrás de lo que antes te podías esconder.
Los que destacan ya se entrenaron para esto
Lo cual me lleva a un grupo de personas que llevo quince años observando, mucho antes de que nada de esto fuera titular.
En RoboCupJunior, adolescentes construyen robots totalmente autónomos —máquinas que tienen que percibir, decidir y actuar sin nadie al mando de los controles— y luego los defienden ante jueces, mientras a veces se les caen en plena cancha, delante de todos. Se muere un sensor una hora antes de una final y el equipo tiene que replantear todo en voz alta, contra reloj. Nadie puede especializarse para librarse de lo que se le da mal: es código y mecánica y diseño y una presentación de cinco minutos, todo al mismo tiempo.
Vuelve a leer eso y fíjate en algo. Eso es casi exactamente el trabajo de hoy. No la talacha —la talacha ya se fue. El criterio. La colaboración bajo presión. Hacerte responsable de algo real que puede fallar donde todos lo ven.
Y ponles nombre a esas cosas: habilidades blandas —de esas que nunca cayeron bien en un currículum y que ningún prompt puede fingir. Pensar en sistemas que abarquen código, hardware y estrategia a la vez. Mantener la calma cuando el plan se cae frente al público. Trabajar en equipo con clase mientras el reloj corre. Y la más rara de todas: saber con exactitud cómo falla tu propia creación y cómo ponerla de nuevo en pie antes del siguiente partido. En una cancha de RoboCup, diagnosticar tu propio problema y resolverlo en vivo es todo el juego —y resulta que también es la mayor parte del trabajo en la ingeniería.
No lo digo porque ayudé a gobernar RoboCupJunior. Lo digo porque cuando me siento frente a alguien que lo vivió, la entrevista se siente distinta. Tiene respuestas de verdad, con su propia voz, porque lo vivió en carne propia.
Aquí está el momento en que me lo volvió innegable. Este año, tres equipos campeones de RoboCupJunior —de Croacia, Eslovaquia y Alemania— se juntaron en una sola escuadra y entraron a una liga de investigación Major, de esas que normalmente llenan los laboratorios universitarios. Robots hechos por adolescentes, plantándose de tú a tú varios peldaños más arriba. Nadie les regaló el siguiente peldaño. Se lo construyeron ellos mismos.
Ese es justo el instinto que el mercado laboral de la era de la IA anda desesperado por encontrar y que es pésimo para detectar: no “¿Sabes seguir el camino?”, sino “¿Sabes construir uno cuando el camino se acaba?”.
Entonces, ¿qué haces en concreto?
Si eres estudiante —o le haces de mentor a uno— casi todos los consejos que andan dando vueltas (“súbelo a LinkedIn, arma un portafolio, haz contactos desde temprano”) son ciertos e inútiles, porque todo mundo ya los está siguiendo. Aquí va la versión más filosa.
Deja de esconder tus fracasos: cúralos. La historia de éxito impecable es lo que todos entregan y lo que la IA escribe mejor. En el momento en que puedes decir “aquí es donde se rompió y esta es la cosa fea que hice para salvarlo”, dijiste algo que una máquina no puede decir. Documenta el recorrido, no solo el resultado.
Aprende a defender cada decisión. Escoge un proyecto y conócelo al dedillo —no el camino feliz, sino las concesiones que hiciste. Si no puedes explicar por qué elegiste X en lugar de Y, no elegiste de verdad. Eligió la herramienta.
Muestra a propósito las partes humanas. El desacuerdo que supiste manejar. El compañero que cargaste o que te cargó. La presentación que diste cuando el demo se murió. Esas son las partes de un currículum que la IA no puede generar —y son justo las que hoy filtra la contratación.
Y debajo de las tres: haz algo real y difícil, con otras personas, que te permita fallar en público. Esa es toda la receta. No tiene que ser RoboCup. RoboCup resulta ser una de las mejores versiones que conozco —por eso le he dado quince años.
El mercado está filtrando a los humanos
Este es el replanteamiento que le dejaría a un recién egresado, porque los titulares dan miedo y casi siempre se equivocan en la solución.
La IA no subió la vara de lo que puedes construir. Borró esa vara. Lo que queda es una vara de criterio, de responsabilidad y de capacidad para trabajar con otras personas en algo que importa —y esa siempre fue la vara de verdad. Nada más que antes nos podíamos esconder detrás de la talacha.
Lo que aprendí: la gente a la que le vaya bien en la próxima década no es la de un proyecto más impecable hecho con IA. Es la que puede sentarse a una conversación difícil sobre algo real que construyó y responder a cada pregunta con su propia voz.
Por qué importó: cambió lo que les digo a los estudiantes asustados. Las herramientas se volvieron más rápidas; ser una persona en quien se puede confiar para resolver problemas difíciles se volvió más raro y valioso. Si alguna vez te paraste frente a unos jueces junto a un robot que podía caerse, ya sabes cómo se siente eso —y estás más listo de lo que el mercado te dice.
La IA volvió “¿Lo sabes construir?” algo sin valor y “¿Lo sabes defender?” lo que lo es todo. Haz una cosa real y difícil con otras personas —y sé capaz de responder por cada una de sus partes.