El auge del empleado «full-stack»: cómo la IA está creando una nueva generación de puestos de trabajo

Puntos clave

• La IA no solo está eliminando puestos de trabajo. También los está fusionando, y es precisamente en esos puestos fusionados donde la demanda de contratación está creciendo más rápidamente.
• Está surgiendo una nueva categoría de profesionales: aquellos que cuentan con un profundo conocimiento en una disciplina y, además, saben aprovechar la inteligencia artificial en tres o cuatro disciplinas afines.
• Ya están apareciendo quince puestos de trabajo relacionados con la IA en las ofertas de empleo de los ámbitos de producto, ingeniería y marketing.
• La unidad de valor está pasando de las tareas realizadas a los resultados empresariales obtenidos.
• La contratación basada en los cargos está dejando de funcionar porque los cargos ya no describen lo que las personas son capaces de hacer.

Durante los últimos años, gran parte del debate en torno a la inteligencia artificial y el empleo se ha centrado en una pregunta:

¿Qué puestos de trabajo sustituirá la IA?

En Zilker Partners creemos que se está produciendo otra transformación que podría resultar aún más importante. La inteligencia artificial no se limita a sustituir puestos de trabajo, sino que los combina. Estamos viendo cómo las fronteras tradicionales entre las funciones laborales comienzan a desaparecer a medida que los empleados utilizan la inteligencia artificial para ampliar de forma espectacular lo que son capaces de lograr. 

Ahora, un ingeniero de software puede crear prototipos de interfaces, analizar requisitos, redactar documentación y probar aplicaciones con la ayuda de la inteligencia artificial.

Un gestor de producto puede crear prototipos funcionales sin tener que esperar a que finalice un sprint de ingeniería.

Un especialista en marketing digital puede investigar un mercado, crear contenidos, desarrollar ideas creativas, diseñar páginas de destino, analizar el rendimiento de las campañas y automatizar los recorridos de los clientes.

Cada vez es más habitual que un diseñador pase directamente del concepto al código de producción.

El resultado es una nueva generación de profesionales que no encajan del todo en las descripciones de puestos que las empresas han utilizado durante los últimos 20 años. A esta tendencia la denominamos «el auge del empleado full-stack».

¿Qué es un empleado «full-stack»?

El concepto de «full-stack» no es nuevo. Las empresas tecnológicas llevan años contratando a desarrolladores «full-stack», es decir, ingenieros capaces de trabajar tanto en el front-end como en el back-end de una aplicación. La inteligencia artificial está ampliando ese concepto mucho más allá del desarrollo de software.

El nuevo perfil de empleado «full-stack» cuenta con una amplia experiencia en una disciplina principal, pero utiliza la inteligencia artificial para llevar a cabo partes importantes de varias disciplinas afines.

En lugar de especializarse exclusivamente en una sola función, estos empleados pueden asumir, cada vez más, la responsabilidad de un resultado empresarial completo. Y eso está empezando a dar lugar a categorías laborales totalmente nuevas.

Producto y tecnología: de especialistas a creadores

Pensemos en cómo se han desarrollado tradicionalmente los productos de software. Una iniciativa típica de producto podría incluir:

Responsable de producto → Investigador de experiencia de usuario → Diseñador de producto → Desarrollador front-end → Desarrollador back-end → Ingeniero de control de calidad → DevOps

Cada función aporta conocimientos especializados antes de pasar el trabajo a la siguiente persona. Ese modelo no está desapareciendo. Pero la IA lo está reduciendo. 

Un ingeniero con experiencia, dotado de modernas herramientas de desarrollo de IA, puede ahora avanzar mucho más a lo largo de esa cadena de forma autónoma. El resultado es una categoría cada vez más amplia de puestos centrados en crear y asumir la responsabilidad de los resultados, en lugar de limitarse a completar una única fase del proceso de desarrollo.

1. Ingeniero de productos de IA

Combina: Gestión de productos + Ingeniería de software + Ingeniería de IA

El puesto de ingeniero de productos de IA podría ser uno de los roles tecnológicos más determinantes de la era de la IA.

En lugar de recibir requisitos detallados por parte de un gestor de producto, estos ingenieros participan cada vez más en la identificación del problema, la determinación de la solución, el desarrollo de la interfaz, la conexión de los sistemas subyacentes y la puesta en marcha del producto terminado.

No se limitan a preguntarse: «¿Qué debería programar?». Se preguntan: «¿Qué problema estamos intentando resolver? ¿Puedo crear la solución?».

2. Ingeniero de producto

Combina: Producto + Experiencia de usuario + Desarrollo full-stack

Los ingenieros de producto se sitúan a medio camino entre los gestores de producto tradicionales y los ingenieros de software. Se espera de ellos que comprendan a los usuarios, tomen decisiones sobre el producto y lancen al mercado software que funcione.

La IA hace que este modelo sea considerablemente más potente, ya que los ingenieros pueden utilizarlo para agilizar la programación, la investigación, las pruebas, la documentación y la creación de prototipos.

3. Ingeniero de diseño

Combina: Diseño de producto + UX/UI + Ingeniería front-end

Históricamente, los diseñadores creaban la experiencia y los desarrolladores la plasmaban en software. El ingeniero de diseño se encarga cada vez más de ambas cosas. Entiende el diseño visual y la experiencia de usuario, pero también es capaz de crear interfaces con calidad de producción.

En lugar de:

Diseñador → Desarrollador

…las empresas cuentan cada vez más con alguien capaz de:

Diseño → Prototipo → Construcción → Iteración

4. Diseñador de productos de IA

Combina: Investigación de la experiencia de usuario + Diseño de producto + Diseño de interacción con IA + Creación de prototipos

Los productos de IA plantean retos de diseño totalmente nuevos.

¿Qué debería decir un asistente de IA? ¿Cuándo debería un agente actuar y cuándo pedir permiso? ¿Cómo deberían los usuarios entender lo que está haciendo un sistema de IA? ¿Cómo debería responder la aplicación cuando el modelo tiene dudas?

Los diseñadores de productos de IA se encargan cada vez más tanto de la experiencia de usuario tradicional como de la interacción entre las personas y los sistemas inteligentes.

5. Ingeniero de IA destinado en el frente

Combina: Ingeniería de software + Arquitectura de soluciones + Consultoría + Éxito del cliente

Una de las funciones híbridas que está cobrando mayor importancia es la de ingeniero desplegado en primera línea.

El modelo surgió en Palantir, donde los ingenieros trabajaban codo con codo con los clientes en lugar de limitarse a seguir una hoja de ruta de producto. Desde entonces, ha sido adoptado por los principales laboratorios de IA, y tanto OpenAI como Anthropic y Google han contratado personal para desempeñar versiones de este puesto.

En lugar de permanecer dentro de una organización de ingeniería tradicional, estos ingenieros trabajan directamente con los clientes para convertir la tecnología en soluciones empresariales funcionales. Necesitan conocimientos técnicos profundos, pero también visión empresarial, habilidades de comunicación y una comprensión de los flujos de trabajo de los clientes. En muchos sentidos, son en parte ingenieros, en parte consultores y en parte gestores de producto.

6. Ingeniero de agentes

Combina: Ingeniería de software + Ingeniería de IA + Automatización de procesos empresariales

La próxima generación de aplicaciones de IA no se limita a responder preguntas. Los agentes de IA se diseñan cada vez más para realizar tareas.

Los ingenieros de agentes desarrollan sistemas capaces de razonar a la hora de realizar tareas, acceder a herramientas, interactuar con aplicaciones y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. Para ello, es necesario comprender el desarrollo de software, los modelos de IA, las API, los procesos empresariales y la arquitectura de sistemas.

7. Ingeniero de automatización con IA

Combinaciones: Desarrollador + Ingeniero de integración + Analista de negocios

Algunas de las oportunidades más valiosas que ofrece la inteligencia artificial en las empresas no son, en absoluto, nuevas aplicaciones. Se trata de procesos ya existentes que pueden automatizarse.

Los ingenieros de automatización con IA analizan los flujos de trabajo y conectan modelos, agentes, API, bases de datos y aplicaciones empresariales para automatizarlos. Comprender el proceso empresarial llega a ser casi tan importante como comprender la tecnología.

8. Ingeniero de evaluación de IA

Combina: Control de calidad + Ciencia de datos + Ingeniería de IA

Las pruebas de software tradicionales suelen plantear la siguiente pregunta: ¿ha generado el software el resultado esperado? La IA generativa plantea una pregunta más compleja: ¿era realmente buena la respuesta?

Los ingenieros de evaluación de IA desarrollan marcos para medir la precisión, la fiabilidad, las alucinaciones, la calidad del razonamiento y el rendimiento general del sistema. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, evaluar su comportamiento cobra cada vez más importancia.

El marketing digital está experimentando la misma transformación

En última instancia, es posible que el marketing experimente una convergencia de funciones laborales aún mayor que la tecnología. Pensemos en una organización tradicional de marketing digital. Podría incluir:

• Especialista en SEO
• Especialista en publicidad de pago en buscadores
• Redactor de contenidos
• Diseñador gráfico
• Analista de marketing
• Especialista en marketing por correo electrónico
• Especialista en operaciones de marketing
• Especialista en CRO
• Responsable de redes sociales

La IA no hace que estas disciplinas pierdan relevancia. Permite a los profesionales del marketing trabajar en varias de ellas a la vez. Esto está dando lugar a una nueva generación de puestos híbridos.

9. Especialista en marketing de crecimiento basado en IA

Combina: Marketing de crecimiento + Medios de pago + Contenido + Análisis + Optimización de la tasa de conversión (CRO)

Los especialistas en marketing de crecimiento siempre han trabajado de forma interdisciplinar. La inteligencia artificial amplía enormemente esa capacidad.

Un especialista en marketing de crecimiento basado en la inteligencia artificial puede investigar a las audiencias, desarrollar mensajes, generar conceptos creativos, crear campañas, analizar resultados y diseñar rápidamente la siguiente ronda de experimentos. El resultado es un profesional del marketing capaz de gestionar una parte mucho mayor del proceso de captación de clientes.

10. Ingeniero de crecimiento

Combina: Marketing de crecimiento + Ingeniería de software + Análisis de datos

Los «ingenieros de crecimiento» eliminan uno de los cuellos de botella tradicionales del marketing: la espera a que la ingeniería dé su visto bueno.

En lugar de pedir a los desarrolladores que creen una página de destino, un experimento, una calculadora, una integración o una herramienta de conversión, los ingenieros de crecimiento pueden crearlas ellos mismos. Las herramientas de programación basadas en IA hacen que esta combinación sea mucho más accesible.

La distinción entre comercializar un producto y crear algo que promocione a la empresa está empezando a desaparecer.

11. Ingeniero de GTM

Combina: Operaciones de marketing + Operaciones de ingresos + Desarrollo + Automatización

El puesto de ingeniero de GTM podría convertirse en uno de los más importantes en el ámbito B2B en los próximos años.

Las organizaciones modernas de comercialización operan con pilas tecnológicas cada vez más complejas que incluyen sistemas de CRM, plataformas de interacción con los clientes, enriquecimiento de datos, datos de intención, análisis e inteligencia artificial.

Los ingenieros de GTM conectan esos sistemas. Pueden crear flujos de trabajo que:

Identificar una cuenta objetivo → ampliar la información sobre la empresa → identificar a los responsables de la toma de decisiones → investigar la organización → personalizar el contacto → actualizar el CRM → canalizar las respuestas → notificar al departamento de ventas.

Lo que antes requería la intervención de varios especialistas en operaciones, ahora puede gestionarse cada vez más mediante un único profesional técnico de GTM.

12. Estratega creativo en IA

Combina: Estrategia creativa + Marketing de resultados + Producción de contenidos + Análisis de datos

Tradicionalmente, los equipos creativos elaboraban las campañas y los especialistas en marketing de resultados medían su rendimiento. La inteligencia artificial cierra cada vez más ese ciclo.

Los estrategas creativos de IA pueden analizar qué anuncios funcionan, identificar patrones, desarrollar nuevos conceptos y utilizar la IA generativa para producir rápidamente variaciones. En lugar de crear varios conceptos creativos principales al mes, las empresas podrían probar docenas o incluso cientos. Esto hace que la estrategia creativa pase de centrarse principalmente en la producción a centrarse en la experimentación y la evaluación.

13. Estratega de contenidos de IA

Combina: Estrategia de contenidos + SEO + IA + Análisis de datos

Los equipos de contenido siempre han necesitado investigadores, redactores, editores y especialistas en SEO. La IA puede encargarse de parte de cada una de estas funciones.

Por lo tanto, la figura emergente del estratega de contenidos de IA se centra menos en redactar cada palabra y más en decidir:

• ¿Qué deberíamos crear?
• ¿A quién va dirigido?
• ¿A qué preguntas debería responder?
• ¿Dónde debería aparecer?
• ¿Cómo debería utilizarse la IA para producirlo?
• ¿Ha generado algún resultado empresarial?

La ejecución se agiliza. La estrategia cobra mayor importancia.

14. Especialista en estrategias de búsqueda GEO/IA

Combina: SEO + Contenido + Relaciones públicas digitales + Optimización de búsquedas con IA

Desde hace más de dos décadas, las empresas han optimizado sus sitios web principalmente para Google.

Los consumidores acceden cada vez más a la información a través de experiencias basadas en la inteligencia artificial, como ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot y los resultados de búsqueda generados por IA. Esto ha dado lugar a una disciplina emergente conocida comúnmente como «optimización de motores generativos» (GEO) u «optimización de motores de respuestas» (AEO).

El objetivo va más allá de ocupar el primer puesto en las búsquedas tradicionales. Ahora, las empresas quieren que los sistemas de inteligencia artificial comprendan, mencionen y recomienden sus marcas. Para ello, es necesaria una combinación de SEO técnico, contenido estructurado, autoridad de marca, relaciones públicas y un conocimiento profundo de cómo los sistemas de inteligencia artificial descubren la información.

15. Arquitecto de automatización de marketing con IA

Combina: Operaciones de marketing + CRM + Estrategia del recorrido del cliente + Automatización mediante IA

Antes, la automatización del marketing significaba: «Si alguien envía este formulario, envía este correo electrónico». La inteligencia artificial permite crear flujos de trabajo mucho más sofisticados.

Un arquitecto de automatización de marketing basado en IA puede diseñar sistemas que analicen el comportamiento de los clientes, determinen sus intenciones, personalicen la comunicación, generen contenidos y activen acciones en sistemas de CRM, correo electrónico, SMS, publicidad y ventas. El trabajo pasa de gestionar campañas individuales a diseñar sistemas de marketing inteligentes.

Qué tienen en común estos trabajos

Si se analizan detenidamente estas nuevas funciones, se aprecia una tendencia.

Funciones tradicionales	Un nuevo puesto profesional basado en la inteligencia artificial
Producto + Ingeniería + IA	Ingeniero de productos de IA
Diseño + Desarrollo	Ingeniero de diseño
Ingeniería + Asesoramiento	Ingeniero de IA destinado en el frente
Ingeniería + Automatización empresarial	Ingeniero de automatización con IA
Control de calidad + Datos + IA	Ingeniero de evaluación de IA
Marketing + Ingeniería	Ingeniero de crecimiento
Operaciones de marketing + Operaciones de ingresos + Desarrollo	Ingeniero de GTM
Marketing creativo y de resultados	Estratega creativo en IA
SEO + Contenido + Búsqueda con IA	Estratega de GEO
CRM + Marketing + Automatización mediante IA	Arquitecto de automatización de marketing con IA

La inteligencia artificial está eliminando, de hecho, algunas de las barreras entre departamentos. Y eso cambia lo que las empresas deben tener en cuenta a la hora de contratar personal.

De la responsabilidad sobre las tareas a la responsabilidad sobre los resultados

Quizás el cambio más importante no sean los cargos. Es lo que las empresas esperan que los empleados asuman como propio. Las organizaciones tradicionales suelen dividir el trabajo en tareas:

• El diseñador diseña.
• El desarrollador se dedica al desarrollo.
• El escritor escribe.
• El comprador de espacios publicitarios se encarga de comprar espacios publicitarios.
• El analista analiza.

La IA permite a los empleados traspasar esas fronteras. Esto significa que la unidad de valor pasa, cada vez más, de «¿Qué tareas puedes realizar?» a «¿De qué resultado empresarial puedes hacerte responsable?».

• Un ingeniero de crecimiento podría encargarse de la conversión.
• Un ingeniero de producto de IA puede ser el responsable de toda una funcionalidad del producto.
• Un ingeniero de GTM puede ser el responsable de la infraestructura de salida.
• Un estratega creativo especializado en IA podría ser el responsable del rendimiento creativo.
• Un estratega de GEO podría encargarse de la visibilidad en las búsquedas con IA.

La IA se encarga de una mayor parte de la ejecución, mientras que el empleado aporta el criterio, el contexto, la creatividad y la responsabilidad.

El organigrama podría simplificarse

Imaginemos un equipo hipotético de marketing digital.

Equipo digital tradicional

• Especialista en SEO
• Redactor de contenidos
• Especialista en PPC
• Diseñador gráfico
• Especialista en automatización de marketing
• Analista de marketing

Una organización «nativa en IA» podría ir adquiriendo cada vez más las siguientes características:

Equipo de Crecimiento Basado en IA

• Responsable de Crecimiento en IA: Estrategia + Medios de pago + Optimización de la tasa de conversión (CRO) + Análisis de datos
• Estratega creativo de IA: Creatividad + Redacción + Producción de contenidos + Análisis de rendimiento
• Ingeniero de GTM: CRM + Automatización + Datos + Integraciones

Lo importante no es la cifra exacta de empleados, sino la reducción de las barreras funcionales.

Esto cambia el proceso de selección de personal

Hay otro problema que surge de esta transformación.

Los títulos de los puestos de trabajo no se han adaptado a las capacidades.

Una empresa puede decirle a una agencia de selección de personal: «Necesitamos un responsable de marketing digital». Pero cuando analizamos lo que la empresa necesita realmente, el requisito podría ser:

Medios de pago + Análisis + Contenido basado en IA + HubSpot + Páginas de destino + Automatización del marketing

El candidato ideal podría denominarse actualmente «especialista en marketing de crecimiento», «responsable de generación de demanda», «ingeniero de crecimiento», «ingeniero de GTM» o «responsable de crecimiento basado en IA».

Lo mismo ocurre en el ámbito tecnológico. Una empresa puede solicitar un desarrollador sénior full-stack, cuando lo que realmente necesita es alguien capaz de:

Enfoque de producto + Experiencia de usuario (UX) + React + Backend + API de IA + Flujos de trabajo de agentes + Prototipado rápido

Es posible que ese candidato sea, en realidad, un ingeniero de productos de IA. Esto supone un reto importante para los modelos de selección de personal tradicionales, que se basan en gran medida en la correspondencia entre perfiles:

Título del puesto → Currículum → Palabras clave

Es posible que el cargo ya no te indique a qué se dedica realmente esa persona.

La selección de personal deberá pasar de centrarse en los cargos a centrarse en las competencias

La próxima generación de procesos de selección exigirá conocer a los candidatos desde tres perspectivas diferentes.

1. Competencias principales

¿Cuál es la competencia profesional más destacada de esta persona? ¿Ingeniería? ¿Marketing? ¿Desarrollo de productos? ¿Diseño? ¿Datos?

2. Aprovechamiento de la IA

¿Con qué eficacia puede esa persona utilizar la IA para ir más allá de sus funciones habituales? ¿Es capaz de automatizar flujos de trabajo? ¿Sabe crear prototipos? ¿Sabe analizar datos? ¿Sabe desarrollar? ¿Sabe crear?

3. Responsabilidad sobre los resultados

Y lo más importante: ¿qué habilidades puede aportar esta persona por sí misma? En definitiva, creemos que ese es el rumbo que está tomando la selección de personal. En lugar de comparar los currículos con las descripciones de los puestos, los responsables de selección deben, cada vez más, hacer coincidir las capacidades con los resultados empresariales.

La nueva ventaja competitiva no es la IA, sino el talento potenciado por la IA.

Casi todas las empresas acabarán teniendo acceso a modelos de IA similares. Tendrán acceso a asistentes de programación similares. A plataformas de automatización similares. A herramientas de contenido generativo similares. A agentes de IA similares.

El factor diferenciador no será simplemente quién tenga acceso a la IA, sino quién cuente con personas que sepan utilizarla.

Los empleados más valiosos no serán necesariamente aquellos que puedan realizar el mayor número de tareas de forma manual. Serán aquellos que combinen un profundo conocimiento del sector, criterio y creatividad con la inteligencia artificial para lograr resultados que antes requerían todo un equipo.

Ese es el empleado «full-stack». Y creemos que las empresas apenas están empezando a comprender hasta qué punto eso va a cambiar radicalmente la forma de formar los equipos.

Qué significa esto para los empresarios

La próxima vez que contrates a alguien, no empieces diciendo: «¿Qué puesto necesitamos?». Empieza diciendo: «¿De qué resultados necesitamos que se haga responsable la persona que ocupe el puesto?».

A continuación, determina la combinación de conocimientos especializados en el ámbito, capacidad técnica, dominio de la IA y criterio humano necesaria para alcanzar ese resultado. Es posible que descubras que la persona que buscas tiene un puesto que no existía hace unos años. O uno que aún no se ha inventado.

En Zilker Partners, ayudamos a las empresas a orientarse en este panorama laboral en constante evolución, seleccionando a los candidatos no solo en función de dónde han trabajado o de los cargos que han ocupado, sino también de las capacidades que aportan y de los resultados que pueden alcanzar.

Porque, en la era de la IA, es posible que el mejor candidato para el trabajo del mañana no tenga el puesto de ayer.

¿Estás listo para contratar en función de los resultados en lugar de los títulos? Empieza con Zilker Partners y te ayudaremos a definir el perfil de competencias que realmente necesita tu próxima incorporación.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un empleado «full-stack»?

Un empleado «full-stack» cuenta con una gran experiencia en una disciplina principal y utiliza la inteligencia artificial para llevar a cabo partes significativas de varias disciplinas afines. En lugar de limitarse a completar una fase de un proceso, es capaz de asumir la responsabilidad de un resultado empresarial completo. El término amplía el concepto más antiguo de «desarrollador full-stack» más allá de la ingeniería de software, abarcando también el producto, el diseño, el marketing y las operaciones.

¿La inteligencia artificial está creando puestos de trabajo o eliminándolos?

Ambas cosas, pero el efecto más visible a corto plazo es la combinación, más que la eliminación. Se están automatizando tareas concretas, al tiempo que se fusionan las funciones de los puestos de trabajo, lo que da lugar a perfiles híbridos como el de ingeniero de crecimiento, ingeniero de GTM e ingeniero de productos de IA, que hace unos años no existían como denominaciones habituales.

¿Qué es un ingeniero de GTM?

Un ingeniero de GTM combina las operaciones de marketing, las operaciones de ingresos, el desarrollo y la automatización. Se encarga de integrar sistemas CRM, plataformas de interacción con los clientes, herramientas de enriquecimiento de datos y modelos de inteligencia artificial en flujos de trabajo eficaces para la comercialización. El trabajo que antes requería la intervención de varios especialistas en operaciones puede ser gestionado, cada vez más, por un único profesional técnico.

¿Qué es un ingeniero de IA destinado en el frente?

Un ingeniero de IA en primera línea trabaja directamente con los clientes para convertir la tecnología de IA en soluciones empresariales operativas. El puesto combina la ingeniería de software, la arquitectura de soluciones, la consultoría y el éxito del cliente. Este modelo se originó en Palantir y, desde entonces, se ha adoptado ampliamente en todo el sector de la IA.

¿Qué es el GEO y en qué se diferencia del SEO?

La optimización generativa de motores de búsqueda (GEO), también conocida como «optimización de motores de respuestas», se centra en cómo los sistemas de IA —como ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overviews— comprenden, mencionan y recomiendan una marca. El SEO tradicional se centra en optimizar el posicionamiento en una página de resultados. La GEO, por su parte, se centra en conseguir que se mencione la marca dentro de una respuesta generada por IA, lo que depende en mayor medida del contenido estructurado, la autoridad de la marca y las relaciones públicas digitales.

¿Cómo deberíamos redactar la descripción de un puesto de trabajo híbrido relacionado con la inteligencia artificial?

Empieza por el resultado que la persona deberá alcanzar, no por el cargo. Enumera las capacidades necesarias para alcanzar ese resultado, distingue entre los conocimientos especializados imprescindibles y las habilidades complementarias que la IA puede ampliar, y describe las herramientas y los flujos de trabajo que se espera que la persona maneje. Los cargos deben elegirse en último lugar, basándose en cómo denomina actualmente el mercado a ese conjunto de capacidades.

¿Cómo se evalúa el potencial de un candidato en el ámbito de la IA?

Pide a los candidatos que describan un resultado concreto del que se hayan hecho responsables y que expliquen cómo la IA ha cambiado la forma en que lo han logrado. Los profesionales dan respuestas concretas sobre herramientas, flujos de trabajo, modos de fallo y lo que todavía hacen manualmente. Los candidatos que solo describen el uso de la IA para escribir más rápido no suelen trabajar a un nivel «full-stack».