Hace un año o dos, preguntar a un ingeniero si usaba IA para escribir código habría sido una pregunta adicional útil, pero hoy en día, se está convirtiendo en una parte normal de cómo se construye el software.
El cambio ha ocurrido sorprendentemente rápido. La Encuesta del Ecosistema de Desarrolladores 2026 de JetBrains, basada en más de 15,000 desarrolladores profesionales, encontró que el 90% de los desarrolladores estaban usando agentes de codificación con IA en el trabajo al menos semanalmente entre mayo y julio de 2026, con un 68% usándolos todos los días. Claude Code solo estaba siendo utilizado en el trabajo por alrededor del 39% de los desarrolladores profesionales en todo el mundo, aumentando desde el 18% en enero. En EE.UU., ese número alcanzó el 47%.
Eso no significa que cada desarrollador haya dejado de escribir código. Significa que la forma en que trabajan los desarrolladores está cambiando. En lugar de escribir manualmente cada línea, muchos ingenieros ahora usan IA para explorar ideas, escribir partes de una característica, corregir errores, entender código desconocido, ejecutar pruebas y resolver problemas más rápido.
Para las startups, eso crea una pregunta bastante importante: ¿Si tus ingenieros ya están trabajando de esta manera, debería tu proceso de contratación seguir evaluándolos como si la IA no existiera?
La IA Ha Cambiado la Forma en que Trabajan los Ingenieros
Durante mucho tiempo, GitHub Copilot fue el nombre más asociado con la codificación asistida por IA. Se convirtió en una parte familiar del kit de herramientas del desarrollador, particularmente porque funcionaba directamente dentro de las herramientas que los desarrolladores ya estaban usando.
Pero el mercado ha cambiado rápidamente.
Según la última encuesta de JetBrains, la adopción en el lugar de trabajo de GitHub Copilot cayó del 29% un año antes al 21% en mayo-julio de 2026. Claude Code, mientras tanto, creció del 18% en enero al 39% durante el mismo período. GitHub Copilot sigue siendo mucho más conocido, con el 79% de los desarrolladores globales habiendo oído hablar de él, pero la conciencia y el uso real ya no son lo mismo.
Esa es una distinción importante para cualquiera que esté contratando ingenieros.
No necesariamente tienes que preocuparte por cuál es la herramienta de IA número uno en este momento. Las herramientas seguirán cambiando. Lo que importa es que los agentes de codificación con IA han pasado de ser algo con lo que los desarrolladores experimentaban a algo que muchos ahora usan como parte de su día laboral normal.
En otras palabras, la herramienta puede cambiar, pero la nueva forma de trabajar ya está aquí.
Qué Significa Esto para Tu Equipo
Esto importa aún más cuando estás contratando para una startup.
Un pequeño equipo de ingeniería no tiene el lujo de pasar meses construyendo cada característica manualmente. Necesitas personas que puedan entender un problema, tomar buenas decisiones, moverse rápidamente y saber cuándo algo necesita una mirada más cercana.
La IA puede ayudar con parte de ese trabajo, pero no reemplaza a la persona que toma las decisiones. En realidad, esa es la parte más importante de este cambio.
Un desarrollador puede pedirle a un agente de IA que construya algo en minutos. Pero considera qué pasa después:
1. ¿Qué pasa cuando la respuesta parece correcta y no lo es?
2. ¿Qué pasa cuando la IA malinterpreta un requisito importante?
3. ¿Qué pasa cuando cambia algo en una parte de la aplicación y silenciosamente rompe algo en otro lugar?
Esas son preguntas de ingeniería, y se están volviendo más importantes, no menos.
La investigación de JetBrains muestra que los desarrolladores que usan estas herramientas varían significativamente en cuánto dejan que la IA haga. Entre los desarrolladores que usan Claude Code la mayoría de las veces, por ejemplo, alrededor del 32% reportan que los agentes generan más del 80% de su código. Eso significa que no hay un único flujo de trabajo de "desarrollador con IA". Algunas personas usan agentes intensivamente, mientras que otras todavía hacen la mayoría de la codificación ellas mismas.
Entonces el objetivo de tu entrevista no debería ser encontrar a alguien que deje que la IA escriba todo. Debería ser entender cómo la usan y si saben cuándo no confiar en ella.
No Solo Preguntes Si Usan IA, Pregunta Cómo la Usan
Si estás actualizando tu proceso de entrevista, uno de los cambios más fáciles es también uno de los más útiles. Deja de tratar la experiencia con IA como una pregunta de sí o no.
¿Has usado Claude Code?
Sí.
Eso no te dice mucho.
En cambio, pide al candidato que te cuente sobre una situación real:
1. ¿Dónde usaron una herramienta de codificación con IA?
2. ¿Qué estaban tratando de construir?
3. ¿Qué dejaron que la herramienta manejara?
4. ¿Qué verificaron ellos mismos?
5. ¿Cometió un error la IA? ¿Cómo lo detectaron?
La respuesta puede decirte mucho más que el nombre de la herramienta que usan.
Alguien que dice, "Uso IA para generar código más rápido," realmente no te ha dicho cómo trabaja. Pero alguien que dice, "Dejo que el agente maneje la primera versión, pero noté que estaba haciendo la suposición equivocada sobre cómo funcionaban nuestras relaciones de base de datos, así que lo detuve y reescribí esa parte yo mismo," te está dando algo mucho más útil.
Esa persona está demostrando juicio — y esa es la habilidad que las startups deberían valorar.
Fluidez con IA No Significa Dependencia de IA
También hay una trampa aquí. Solo porque alguien usa IA intensivamente no los hace automáticamente un ingeniero mejor. De hecho, lo opuesto puede ocurrir cuando alguien acepta todo lo que una herramienta de IA produce sin entenderlo.
Los mejores ingenieros no son necesariamente los que piden a la IA que haga más trabajo. Son los que saben qué trabajo darle, cómo dirigirla, y cómo verificar lo que regresa. Esa distinción se está volviendo cada vez más importante a medida que los agentes de codificación se vuelven capaces de manejar partes cada vez más grandes del trabajo.
El análisis de Anthropic de aproximadamente 400,000 sesiones de Claude Code encontró que las personas generalmente toman las decisiones de planificación, como decidir qué necesita hacerse, mientras que Claude maneja gran parte de la ejecución. La investigación también encontró que las personas con mayor experiencia en el dominio tienden a hacer más trabajo por instrucción.
Esa es una forma útil de pensar sobre el futuro de la ingeniería. El valor no está simplemente en escribir código más rápido. Está en saber qué debería construirse, dar la dirección correcta, detectar problemas, y decidir si el resultado es realmente lo suficientemente bueno para enviar.
¿Qué Debería Significar "Ingeniero Senior" Ahora?
Este cambio también plantea una pregunta más grande sobre antigüedad.
Tradicionalmente, un ingeniero senior era alguien que podía resolver problemas técnicos difíciles de forma independiente, tomar decisiones arquitectónicas, revisar el trabajo de otras personas, y ayudar a un equipo a avanzar. Esas cosas siguen importando, pero ahora hay otra capa.
Un ingeniero senior fuerte debería saber cada vez más cómo trabajar efectivamente con herramientas de IA sin entregar su juicio a ellas.
Debería ser capaz de dividir un problema grande en partes más pequeñas, dar a un agente de IA una dirección útil, revisar el resultado, detectar errores sutiles, y entender cuándo hacer algo manualmente es realmente más seguro o rápido.
Esa es una habilidad diferente de simplemente saber cómo escribir código, y es algo que tu proceso de entrevista realmente puede probar.
La Diferencia Se Muestra Rápidamente
Imagina que estás entrevistando a dos desarrolladores para el mismo puesto.
El primer candidato te dice que ha estado usando IA durante el año pasado y dice que les ayuda a "codificar mucho más rápido."
El segundo candidato te cuenta sobre un proyecto reciente donde usaron un agente de IA para trabajar a través de una migración de base de datos. El agente produjo la mayoría de la implementación inicial, pero el candidato notó que había malentendido cómo se conectaban los registros históricos. Detectaron el problema durante las pruebas, cambiaron el enfoque, y revisaron la migración final manualmente antes de que estuviera cerca de producción.
El segundo candidato no solo ha demostrado que saben cómo usar una herramienta de IA. Han demostrado algo mucho más valioso: juicio. Saben cuándo delegar, cuándo cuestionar el resultado, y cuándo tomar control ellos mismos.
Esa es la clase de señal que tu proceso de contratación debería buscar.
Qué Deberían Cambiar los Fundadores
No necesitas reconstruir completamente tu proceso de entrevista de la noche a la mañana. Comienza con algunos cambios simples.
Pregunta a los candidatos cómo la IA se ajusta a su flujo de trabajo normal. Dale un problema práctico y permite que usen las herramientas que normalmente usarían. Luego enfoca tus preguntas en las decisiones que tomaron, no solo en el código que produjeron.
Pregunta qué fue lo que la IA hizo mal, qué verificaron, y qué no confiarían a un agente de IA para manejar sin supervisión.
Esas preguntas te dan una imagen mucho más clara de cómo alguien realmente trabajará en tu equipo.
Y no conviertas la entrevista en una prueba de quién conoce la mayoría de las herramientas de IA, ya que las herramientas cambiarán. La habilidad importante es aprender a trabajar con ellas sin perder la capacidad de pensar de forma independiente.
Esto Es Más Que Solo Claude Code
El cambio más grande no es que Claude Code se haya vuelto popular. Es que el desarrollo asistido por IA se está convirtiendo en parte de la definición normal de ingeniería de software.
JetBrains encontró que el 90% de los desarrolladores profesionales estaban usando agentes de codificación con IA en el trabajo al menos una vez a la semana a mediados de 2026. Eso no significa que las habilidades tradicionales de ingeniería hayan desaparecido. Significa que el trabajo ahora incluye otra capa de trabajo con máquinas que pueden manejar partes cada vez más grandes de la implementación.
Entonces, si tu proceso de contratación aún pide a los candidatos que demuestren solo qué tan bien pueden escribir código sin IA, podrías estar midiendo solo parte de cómo realmente trabajarán una vez que se unan a ti.
La pregunta ya no es simplemente: "¿Puede esta persona escribir buen código?"
Se está convirtiendo en: "¿Puede esta persona usar cada herramienta disponible, incluyendo IA, mientras aún toma buenas decisiones de ingeniería?"
Esa es una pregunta mucho más útil para una startup responder.
Y si no tienes el tiempo para rediseñar tu proceso de contratación alrededor de la forma en que los ingenieros realmente trabajan hoy, ese es el lugar donde MyNextDeveloper ayuda al conectar startups con ingenieros verificados y talento en IA que entienden los flujos de trabajo de desarrollo moderno y pueden contribuir desde el primer día.
TL;DR
Las herramientas de codificación con IA se han convertido rápidamente en una parte normal de cómo trabajan los desarrolladores, especialmente en las startups. Eso significa que contratar ingenieros basándose solo en qué tan bien pueden codificar sin IA ya no te cuenta toda la historia. Lo que importa ahora es si saben cómo usar IA efectivamente, detectar sus errores, y tomar buenas decisiones ellos mismos. Los mejores ingenieros no solo están usando IA para escribir código más rápido — saben cuándo confiar en ella, cuándo cuestionarla, y cuándo tomar el control.
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