Canva exige usar IA en sus entrevistas técnicas. ¿Deberías tú?

Sí, puedes exigir a los candidatos que usen IA en las entrevistas técnicas, y tres de los mayores empleadores de ingeniería del mundo ya lo hacen. Canva, Meta y Google han abierto una ronda concreta a los asistentes de IA, se lo han dicho a los candidatos por adelantado y han reescrito el problema para que un solo prompt no lo resuelva. Ninguno ha accionado un interruptor para toda la empresa. La decisión que importa no es si permitir o no la IA. Es qué etapa la permite y qué evalúas cuando lo hace.

Canva dejó de vigilar el uso de IA en las entrevistas y pasó a exigirlo

El 11 de junio de 2025, el equipo de ingeniería de Canva publicó un artículo de Simon Newton con un título que no dejaba lugar a interpretaciones: «Sí, puedes usar IA en nuestras entrevistas. De hecho, insistimos en que lo hagas».

Para los candidatos de backend, machine learning y frontend, Canva eliminó su entrevista de Fundamentos de Informática —la ronda de algoritmos y estructuras de datos— y la sustituyó por una competencia nueva: programación asistida por IA. Los candidatos traen sus propias herramientas. El artículo menciona Copilot, Cursor y Claude. La justificación fue directa: «En lugar de luchar contra esta realidad e intentar vigilar el uso de IA, decidimos apostar por la transparencia y trabajar con esta nueva realidad».

Lo más instructivo no es la política, sino lo que le pasó al problema. Canva retiró los ejercicios autocontenidos, al estilo del Juego de la Vida de Conway, y los sustituyó por escenarios de producto ambiguos. Su ejemplo publicado: construir un sistema de control para gestionar despegues y aterrizajes en un aeropuerto con mucho tráfico. Eso no se resuelve de una tacada. No hay respuesta que memorizar ni forma de avanzar sin decidir qué construir primero y defender esa decisión en voz alta.

Canva también avisó a los candidatos de lo que venía. En palabras de la propia empresa: «ahora informamos a los candidatos con antelación de que se espera que usen herramientas de IA, y les recomendamos encarecidamente que practiquen».

La justificación interna era de lo más prosaica y, para la mayoría de equipos de ingeniería, familiar: casi la mitad de los ingenieros de frontend y backend de Canva ya usaban a diario una herramienta de programación con IA. La entrevista se había alejado del trabajo real.

El manual defensivo no aporta información útil

La mayoría de los equipos ha tomado el camino contrario, y los datos apuntan a que ese esfuerzo se está desperdiciando.

El informe AI Workforce Transformation 2025-2026 de Karat, publicado el 7 de enero de 2026 y basado en 400 responsables de ingeniería de Estados Unidos, India y China, encontró tres cosas que solo cobran sentido juntas. El 62 % de las organizaciones sigue prohibiendo el uso de IA en las entrevistas técnicas. Esos mismos responsables calculan que más de la mitad de los candidatos la usa igualmente, pese a la prohibición. Y el 71 % afirma que la IA ha complicado la evaluación de las competencias técnicas.

Léelo como una sola frase: la mayoría de los equipos prohíbe, la mayoría cree que la prohibición no funciona y evaluar se ha vuelto más difícil de todos modos. Con la prohibición consigues teatro de cumplimiento, no medición.

La parte de hacer cumplir la norma pinta aún peor. Documentos internos de Amazon a los que Business Insider tuvo acceso en febrero de 2025 indican a los candidatos que no usen herramientas de IA generativa durante las entrevistas «salvo permiso explícito», y advierten de que incumplirlo «puede conllevar la descalificación». Amazon también difundió una guía para ayudar a los entrevistadores a detectar el uso de IA, con pistas como que el candidato teclee mientras se le formula la pregunta, que lea en lugar de responder o que desvíe la mirada. Eso es poligrafía de aficionado en una ventana de 45 minutos, y es el mejor argumento disponible de que la detección no funciona. Cubrimos esa carrera armamentística en contratar ingenieros cuando todo el mundo tiene la misma IA.

El coste también se nota en el calendario. Robert Half encuestó a más de 2 000 responsables de contratación estadounidenses en noviembre de 2025: el 67 % señala que revisar candidaturas generadas con IA ha ralentizado sus contrataciones y el 65 % dice que verificar las competencias de los candidatos se ha vuelto más difícil.

Qué cambiaron realmente Canva, Meta y Google

Tres empresas, tres circuitos de entrevistas distintos, un único movimiento estructural idéntico. Cada una acotó la IA a una sola etapa, dejó el resto intacto y avisó a los candidatos antes de esa etapa, no después.

El portavoz de Meta lo presentó como algo poco llamativo: «Es evidente que nos centramos en usar IA para ayudar a los ingenieros en su trabajo diario, así que no debería sorprender a nadie que estemos probando cómo poner estas herramientas a disposición de los aspirantes durante las entrevistas». El planteamiento interno añadía un segundo motivo: una ronda con IA se parece más al entorno real de desarrollo y hace menos rentable hacer trampas con un LLM. Cuando la herramienta está permitida, colarla deja de ser una ventaja.

Brian Ong, vicepresidente de selección de Google, dio el mismo razonamiento de forma oficial: el piloto existe «para reflejar mejor cómo trabajan nuestros equipos en la era de la IA». Según el documento interno del que informó Business Insider, los entrevistadores valoran tres cosas: la ingeniería de prompts, la validación de los resultados y la capacidad de depuración.

El cuarto dato es una marcha atrás, y es el más convincente de todos. Anthropic prohibió a los aspirantes usar IA en mayo de 2025 y abandonó la prohibición en julio de ese mismo año. Lo que adoptó después no es un sí ni un no: la IA se permite en los materiales de candidatura y en la preparación de la entrevista, se permite en los ejercicios para casa cuando las instrucciones así lo indican, y no se permite en las entrevistas en directo salvo que se diga lo contrario. Un laboratorio de IA no consiguió sostener una prohibición general en su propio embudo, y la sustituyó por una regla etapa por etapa.

Abrir o cerrar la IA es una decisión de etapa, no de empresa

«¿Permitimos la IA?» es la pregunta equivocada, porque el circuito no es una sola cosa. Un ejercicio para casa y una conversación de diseño de sistemas miden facultades distintas, se desarrollan en condiciones distintas y tienen una exposición a la IA completamente distinta. Un único interruptor a nivel de empresa garantiza que una de esas etapas quedará mal configurada.

Dos definiciones, porque aquí los términos no son decorativos:

• Una etapa abierta a la IA espera que el candidato use un asistente, y los criterios evalúan cómo lo dirige, lo verifica y lo corrige.
• Una etapa cerrada a la IA no admite asistente, y se mantiene lo bastante corta y acotada como para que sea justo pedir un rendimiento sin ayuda.

Un circuito por defecto tendría este aspecto:

La regla práctica: mantén una etapa cerrada a la IA solo si sabes explicar qué te dice el rendimiento sin ayuda que la versión abierta ocultaría. «Parece más riguroso» no es una respuesta. «Esta ronda comprueba si es capaz de sostener en la cabeza una disyuntiva de sistemas distribuidos mientras yo le llevo la contraria» sí lo es.

Rediseña el ejercicio para que un solo prompt no lo resuelva

Abrir una etapa a la IA sin cambiar el problema es el modo de fallo clásico. Si en 2023 un ingeniero competente resolvía tu ejercicio para casa en tres horas, hoy un asistente lo termina en doce minutos y habrás convertido una evaluación en un trámite. Cuatro cambios hacen casi todo el trabajo:

1. Haz el enunciado ambiguo. El sistema de control aéreo de Canva no tiene esquema definido, ni alcance delimitado, ni un primer paso obvio. El candidato tiene que elegir, y esa elección es la señal.
2. Parte de código imperfecto, no de un repositorio en blanco. Entrega un repositorio inicial con problemas reales dentro: una condición de carrera sutil, una consulta N+1, un test que pasa por el motivo equivocado. Comprender y corregir es un objetivo más difícil que generar, y por eso la ronda piloto de Google se apoya justo en ello.
3. Exige un entregable sobre el proceso. Pide una descripción de la pull request que nombre una cosa en la que el asistente se equivocó y cómo la detectó. Quien no haya verificado nada no puede fingir ese párrafo de forma convincente.
4. Puntúa las disyuntivas que planteó, no los tests que pasó. Si tu corrección es una batería de tests, la IA gana la evaluación y tú no aprendes nada.

El cuadro de evaluación: puntúa la colaboración, no el resultado

En una entrevista técnica con IA permitida, evalúa seis cosas: cómo descompone el candidato un enunciado ambiguo, cuándo decide no usar la IA, cómo valida lo que se genera, cómo lo diagnostica y lo corrige, si plantea preocupaciones de producción sin que se lo pidan y si sabe explicar código que no ha escrito.

Esto combina las cinco competencias publicadas por Canva y los tres criterios declarados de Google, y se apoya en los criterios de juicio de cómo cribar ingenieros por competencia real en la era de la IA. La mecánica de ponderación está en nuestra guía de cuadros de evaluación estructurados, y aquí la ponderación importa más que en un circuito tradicional, porque la varianza está en Validación de resultados y Corrección.

Esa ponderación tiene pruebas detrás. En la Developer Survey 2025 de Stack Overflow, la principal frustración con la IA, con un 66 %, son «las soluciones de IA que casi aciertan, pero no del todo», y un 45,2 % dice que depurar código generado por IA lleva más tiempo. La desconfianza activa en la precisión de la IA subió al 46 % desde el 31 % del año anterior, mientras que solo un 3,1 % declara tener mucha confianza.

Y ahora el dato incómodo. Un ensayo controlado aleatorizado de METR publicado en julio de 2025 entregó a 16 desarrolladores de código abierto con experiencia 246 incidencias reales de sus propios repositorios. Con herramientas de IA disponibles, fueron un 19 % más lentos. Después estimaron que la IA les había hecho un 20 % más rápidos. La muestra es pequeña, pero interpreta el resultado como el argumento a favor de la entrevista abierta a la IA, no en contra. Si ingenieros con experiencia no distinguen si su asistente les está ayudando, saber cuándo dejar de escribir prompts es una habilidad escasa y difícil de fingir. Y además es invisible en una entrevista con la IA prohibida, porque el candidato que acepta una respuesta casi correcta y el que la caza al vuelo parecen idénticos frente a una pizarra.

Avisa a los candidatos antes de la etapa, no después

La parte de comunicarlo no es una cortesía. Es el control antifraude.

La encuesta de Gartner del 2.º trimestre de 2025 a 3 000 candidatos reveló que un 6 % admitió haber participado en fraude durante entrevistas —hacerse pasar por otra persona o que otra persona se hiciera pasar por él— y prevé que en 2028 uno de cada cuatro perfiles de candidato del mundo será falso. Jamie Kohn, directora sénior de investigación del área de RR. HH. de Gartner, lo dijo sin rodeos: «Cada vez les cuesta más a los empleadores evaluar las capacidades reales de los candidatos y, en algunos casos, su identidad».

La mitigación que recomienda Gartner no es contratar a un proveedor de detección. Es fijar expectativas claras y comunicar tus estándares de contratación, incluyendo de forma explícita cómo defines un uso aceptable de la IA. Hasta una consultora centrada en el fraude de candidatos acaba llegando a la respuesta constructiva.

Hay una segunda razón para publicarla. La misma encuesta encontró que solo un 26 % de los aspirantes confía en que la IA los evalúe con justicia. Quien entra en un proceso con una política de IA no declarada está adivinando tu criterio y se pone en lo peor, y esa ambigüedad te cuesta buena gente en la parte alta del embudo.

Copia esto, ajusta los detalles y ponlo en la propia etapa:

Ejercicio para casa: se espera que uses herramientas de IA. Usa lo mismo que usas en el trabajo, incluidos Copilot, Cursor o Claude. No estamos comprobando si sabes escribir código sin ayuda; estamos evaluando cómo acotas un problema ambiguo, cómo verificas lo que produce tu asistente y cómo lo corriges. En la descripción de tu pull request, cuéntanos una cosa en la que el asistente se equivocó y cómo la encontraste. Tu siguiente ronda es una conversación en directo sobre este código sin IA, así que entrega solo trabajo que puedas defender línea a línea.

Esa última frase hace más por la integridad de la evaluación que cualquier producto de vigilancia remota. Si a la etapa abierta a la IA le sigue una conversación cerrada a la IA sobre el mismo código, las entregas fingidas se desmoronan al primer contacto.

Los problemas de equidad que nadie ha resuelto

Son tres, y ninguno tiene respuesta publicada.

Acceso a las herramientas. Los planes útiles de Cursor, Claude y Copilot cuestan dinero, así que exigir IA puede imponerle una suscripción a un candidato en paro. Google facilita Gemini y Meta facilita un asistente dentro de CoderPad. El artículo de Canva no aborda en ningún momento a quién le corresponde aportar la herramienta. Pon tú la herramienta o pon el presupuesto, y que la elección de herramienta no sea nunca una variable puntuable.

Asimetría de práctica. Canva «recomienda encarecidamente» que los candidatos practiquen. Cualquiera que hoy trabaje en una empresa con presupuesto de IA lleva un año practicando a costa de su empleador. Publica el formato y un problema de ejemplo, no solo la política.

Ganancias desiguales. Karat encontró que la IA elevó la productividad media un 34 %, según los propios encuestados, pero de forma desigual: amplió la brecha entre los ingenieros fuertes y los flojos. Para la contratación júnior eso corta por los dos lados, y nadie lo ha resuelto.

Y si un ejercicio para casa se va ahora a varias horas con herramientas de pago encima, págalo. Los pagos a candidatos se configuran en cualquier etapa de Kit.

¿Esto produce mejores contrataciones? Todavía nadie lo sabe

Sé honesto con las pruebas, porque los proveedores que venden en este mercado no lo van a ser.

Canva no ha publicado tasas de aprobado, ni volúmenes de candidatos, ni comparativas de calidad de contratación. Lo que contó, a través de Joel Knudsen, su responsable global de captación de talento tecnológico, en el ATC2025 de noviembre de 2025, es cualitativo: conversaciones más ricas sobre disyuntivas y casos límite, la posibilidad de plantear escenarios realistas más complejos y la observación de que los candidatos necesitan tanto destreza con los prompts como capacidad crítica de revisión de código. Útil, pero no es un resultado controlado. Meta y Google están en fase piloto. El ensayo de METR incluía a 16 desarrolladores.

Así que instrumenta tu propio cambio. Registra las tasas de aprobado por etapa durante seis meses antes y después, el abandono de candidatos en la etapa que cambiaste y la correlación entre la puntuación de esa etapa y las valoraciones del responsable a los 90 días. Si la etapa abierta a la IA no separa a los candidatos mejor que la ronda a la que sustituyó, habrás aprendido algo concreto en lugar de haberte apuntado a una moda. Merece la pena construir esa disciplina si tenemos en cuenta lo equivocados y seguros de sí mismos que llegan a ser los consejos de contratación con IA y el cuidado con el que los equipos deben trazar la línea de la autonomía de la IA dentro de la propia entrevista.

Cómo configurar un circuito abierto a la IA en Kit

La política de IA es una propiedad de la etapa, no de tu empresa, así que vive en la configuración de la etapa. Kit modela el pipeline como etapas independientes con configuración independiente, lo que significa que el circuito partido de Meta no necesita ningún concepto nuevo: un ejercicio de código abierto a la IA y una entrevista en directo cerrada a la IA conviven en el mismo pipeline.

Tres cosas que configurar cuando creas la oferta de empleo y montas el pipeline:

1. Escribe la política en la descripción de la etapa que ve el candidato. Cada tipo de etapa lleva un texto dirigido al candidato, así que la regla se lee en el portal justo en el momento en que se aplica, no enterrada en un correo enviado tres semanas antes. Eso es el aviso previo de Canva, implementado. El resumen para la parte alta del embudo va en la declaración de tu formulario de candidatura.
2. Pon el contrato de IA en las instrucciones del ejercicio. En una etapa de ejercicio de código, las instrucciones se suben al repositorio privado del candidato junto a una plantilla inicial. Ahí es donde nombras las herramientas permitidas y exiges el párrafo de la pull request sobre en qué se equivocó el asistente. Un repositorio inicial deliberadamente imperfecto convierte la tarea en comprensión y corrección.
3. Dale a la etapa abierta a la IA su propio cuadro de evaluación ponderado. Añade Descomposición, Contención con la herramienta, Validación de resultados, Corrección, Estándares de producción y Explicación como criterios ponderados, y puntúalos durante la revisión de candidaturas. Una etapa abierta a la IA no debería compartir criterios con una cerrada.

Kit no vende detección de IA ni tiene una casilla de «política de IA», porque no hace falta ninguna de las dos. La política son la configuración de la etapa, el texto que ve el candidato y unos criterios de evaluación. Cuando el circuito funcione, guárdalo como plantilla de proceso para que el siguiente puesto arranque ya configurado en lugar de tener que rehacerlo.

Preguntas frecuentes

¿Es hacer trampa usar IA en una entrevista de programación?

Solo si esa etapa decía que no. Hacer trampa es incumplir una regla declarada, así que la solución es declarar la regla en cada etapa en lugar de dar por supuesta una norma compartida. Karat encontró que el 62 % de las organizaciones prohíbe la IA mientras sus responsables calculan que más de la mitad de los candidatos la usa igualmente: eso es lo que pasa cuando una regla inaplicable se topa con una herramienta que todo el mundo ya tiene abierta.

¿Qué empresas permiten la IA en las entrevistas técnicas?

Canva la exige en su competencia de programación asistida por IA para puestos de backend, ML y frontend. Meta está pilotando una ronda con IA que sustituye a una de sus dos entrevistas de programación presenciales. Google está pilotando una ronda de comprensión de código asistida por IA para puestos júnior e intermedios en EE. UU. con Gemini. Anthropic permite la IA en los materiales de candidatura y en los ejercicios para casa cuando así se indica, pero no en las entrevistas en directo. Amazon la prohíbe salvo permiso explícito.

¿Cómo evalúas a los ingenieros cuando todo el mundo tiene IA?

Cambia lo que exige el problema. Plantea un enunciado ambiguo sin una única respuesta correcta, parte de una base de código imperfecta en lugar de una en blanco, exige un entregable que explique el proceso y haz que a la etapa abierta a la IA le siga una conversación breve, sin IA, sobre ese mismo código.

¿Deberían los ejercicios para casa permitir la IA?

Sí, en casi todos los casos. Los ejercicios para casa no están supervisados y la prohibición es inaplicable, así que un veto convierte la etapa en una prueba de la honestidad del candidato más que de su competencia. Permítela, sube la dificultad y puntúa la verificación y la capacidad de corregir, no si el resultado final es correcto.

¿Cómo comunicas a los candidatos tu política de IA?

En la etapa a la que se aplica, en la vista que el candidato tiene de esa etapa, antes de que empiece. Resume la política general en el momento de la candidatura y luego repite la regla concreta en cada etapa. Gartner recomienda comunicar cómo defines un uso aceptable de la IA como medida antifraude, no solo por cortesía.

Canva, Meta y Google no decidieron si la IA tiene sitio en la contratación. Decidieron en qué ronda lo tiene, reescribieron el problema en consecuencia y avisaron antes a los candidatos. Eso es un cambio de configuración y una tarde escribiendo criterios de evaluación, no una filosofía. Elige la única etapa en la que el uso de IA más se parece al trabajo real, ábrela, haz el problema demasiado ambiguo para un solo prompt y puntúa la colaboración. Después mide si separó a los candidatos mejor que aquello a lo que sustituyó.