HackerRank pone en producción a Chakra, un entrevistador con inteligencia artificial
Esta semana TechCrunch reportó que HackerRank hizo disponible de forma general a Chakra, su entrevistador basado en IA, tras seis meses de beta en los que la herramienta condujo más de 500.000 entrevistas con compañías como Snowflake, Snorkel y Capgemini como clientes de prueba.
La propuesta es poco convencional: en lugar de aplicar una prueba de código aislada, Chakra observa al candidato trabajar sobre un repositorio real y le hace preguntas de seguimiento sobre sus decisiones mientras programa. Según el reporte, lo que antes requería tres instancias separadas -una entrevista de screening con el reclutador, una prueba take-home y una entrevista técnica con un ingeniero- ahora se condensa en una sola sesión con Chakra.
Un detalle relevante: la herramienta no prohíbe el uso de IA durante la entrevista, sino que evalúa cómo el candidato la usa -cómo redacta sus prompts, cómo juzga las sugerencias que recibe y cómo se adapta cuando cambian los requisitos-. HackerRank afirma que, gracias a este enfoque, las alertas de actividad sospechosa bajaron entre un 70% y un 80% respecto a evaluaciones técnicas convencionales. Al final, Chakra genera un informe y una puntuación para el equipo de contratación, pero la decisión de avanzar o no con el candidato queda en manos humanas.
Qué significa esto para los procesos de reclutamiento y selección
Para los equipos de selección técnica, lo primero que cambia es el diseño del propio embudo. Si una sola instancia puede reemplazar el screening inicial, la prueba técnica y la entrevista con un ingeniero, los reclutadores van a tener que repensar en qué etapa agregan valor: ya no se trata de coordinar tres pasos, sino de decidir bien a quién invitar a esa única instancia y qué hacer con el informe que arroja. Eso traslada la presión hacia el filtro previo -la revisión de CV y la preselección-, que vuelve a ser el punto donde se define la calidad del proceso completo.
Lo segundo es un cambio de criterio de evaluación. Durante los últimos meses se ha instalado la discusión sobre cómo detectar el uso indebido de IA en pruebas técnicas y CVs. Chakra plantea una salida distinta: en vez de perseguir el uso de IA, lo incorpora como parte de lo que se evalúa. Para un reclutador, esto implica aprender a leer un reporte que ya no dice simplemente “aprobó o no aprobó”, sino cómo razonó el candidato, qué tan bien delegó tareas en una IA y cómo defendió sus decisiones técnicas. Los comités de contratación van a necesitar criterios nuevos -y probablemente capacitación- para interpretar ese tipo de informe sin caer en la tentación de delegarle también la decisión final a la máquina.
Tercero, la caída reportada en alertas de actividad sospechosa (70-80%) es un dato que le importa directamente a cualquiera que haya lidiado con pruebas take-home resueltas por terceros o con IA sin ningún control. Si la tendencia se confirma fuera del entorno de beta, herramientas que integran la supervisión del proceso -no solo del resultado- podrían volverse un estándar esperado en procesos técnicos, especialmente para roles donde el fraude en evaluaciones remotas ha sido un dolor de cabeza constante para los equipos de RR.HH.
Por último, que empresas como Snowflake o Capgemini ya hayan probado esta modalidad en beta es una señal para equipos de selección en Chile y Latinoamérica que compiten por talento técnico similar o que evalúan candidatos para roles globales: es cuestión de tiempo para que este tipo de entrevista se vuelva parte de la experiencia habitual que los candidatos esperan, y vale la pena anticipar cómo el propio proceso de selección se comparará con eso.
La misma lógica, aplicada de forma distinta en IntelCV
En IntelCV.com trabajamos sobre un principio parecido al que persigue Chakra: automatizar las etapas que consumen más tiempo del proceso de selección -recepción y filtro de CVs a través de un buzón de correo exclusivo por vacante, aplicación automática de tests a los candidatos que califican, coordinación de entrevistas según la disponibilidad del reclutador- sin quitarle al equipo humano la decisión final. Cada candidato llega acompañado de un informe completo para que esa decisión se tome con información, no a ciegas ni delegada por completo a un algoritmo.
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