Evaluaciones Técnicas Resistentes a la IA en Ingeniería

Introducción

El proceso de selección de talento especializado en automatización industrial y control de procesos enfrenta un nuevo desafío: la capacidad de las inteligencias artificiales generativas para resolver problemas técnicos complejos. Un reciente artículo de Anthropic, titulado “Diseñando evaluaciones técnicas resistentes a la IA”, expone las lecciones aprendidas tras tres iteraciones de una prueba de ingeniería de rendimiento que el modelo Claude superaba consistentemente. Este fenómeno no es anecdótico; refleja una realidad que los gerentes de proyectos, líderes técnicos y departamentos de RR.HH. en el sector industrial deben comenzar a considerar urgentemente.

La relevancia para nuestro sector es directa. Las evaluaciones para puestos de ingeniero de PLC, especialista SCADA o arquitecto IIoT tradicionalmente se basan en problemas de lógica, diseño de sistemas o resolución de fallos. Si un candidato puede delegar estas tareas a una IA, ¿qué estamos midiendo realmente? La noticia de Anthropic no habla de un producto, sino de una metodología crítica para preservar la integridad de la contratación técnica. En este análisis, exploraremos las implicaciones de este hallazgo y cómo las empresas de automatización pueden adaptar sus procesos para evaluar la experiencia práctica, el criterio de campo y la capacidad de juicio que aún son dominio exclusivo del ingeniero humano.

El Desafío de Evaluar la Experiencia Real en la Era de la IA

El caso de estudio de Anthropic se centra en una prueba de “ingeniería de rendimiento” que, tras varias versiones, seguía siendo resuelta eficazmente por la IA. Los intentos por hacerla más compleja o específica no fueron suficientes. La clave del aprendizaje radica en que incrementar la dificultad técnica no es la solución. En nuestro contexto industrial, un problema complejo de sincronización de motores mediante un PLC o el diseño de una arquitectura de red para un sistema SCADA distribuido podría, en teoría, ser esbozado por una herramienta como ChatGPT o Claude, especialmente si se le proporciona el contexto adecuado.

La metodología que emerge como efectiva se basa en tres pilares fundamentales, extrapolables a nuestras disciplinas:

Evaluación de Juicio y Compensaciones (Trade-offs): En lugar de pedir “diseña un sistema de control para una cinta transportadora”, la consigna debería ser “diseña tres alternativas de control para esta cinta, comparando coste, robustez y tiempo de implementación para cada una, y justifica tu elección final basándote en un escenario de alto desgaste y mantenimiento limitado”. La IA puede generar opciones, pero la elección fundamentada en experiencia de campo es humana.
Integración de Contexto Empresarial y de Proceso Único: Las pruebas deben incorporar restricciones reales y a menudo “irracionales” de una planta específica: un protocolo de comunicación heredado, una limitación de presupuesto caprichosa, o la necesidad de interoperar con una máquina de un proveedor concreto. Este contexto desestructurado y específico es difícil de trasladar completamente a una IA y requiere un razonamiento adaptativo.
Énfasis en la Depuración y Análisis de Fallos (Troubleshooting): Presentar un listado de código de un programa de PLC (en Ladder, ST o SCL) que no funciona como se espera, junto con los síntomas en campo (e.g., “el variador arranca pero se detiene a los 2 segundos con alarma F11”). Evaluar el proceso sistemático de diagnóstico, las preguntas que haría el candidato al operario de turno y el plan para aislar el fallo (¿es el software? ¿el cableado? ¿la parametrización del variador?).

Beneficios y Aplicaciones para la Industria de la Automatización

Adaptar las evaluaciones técnicas bajo estos principios no solo filtra el “ruido” de las respuestas generadas por IA, sino que conduce a una contratación de mayor calidad con beneficios tangibles:

Contratación por Competencias Reales: Se identifica a candidatos con experiencia práctica genuina, capaces de tomar decisiones bajo restricciones del mundo real, no solo de resolver problemas teóricos. Esto reduce el riesgo de contratar a alguien que no puede traducir el conocimiento a la planta de producción.
Alineación con las Necesidades del Proyecto: Una evaluación que simula un desafío real del negocio (e.g., “integra este nuevo sensor IIoT con el sistema legacy de la planta”) predice mejor el desempeño futuro. Es especialmente útil para roles en integración de sistemas, puesta en marcha y soporte técnico avanzado.
Industrias con Alto Impacto: Sectores con procesos críticos y alto costo de fallo, como la farmacéutica (cGMP), energía o automoción, son los que más se benefician. Un error en la selección de un ingeniero de control puede traducirse en paradas de producción, problemas de calidad o incumplimientos normativos.
ROI en la Contratación: Aunque difícil de cuantificar, el retorno de inversión se manifiesta en una menor rotación, un tiempo de ramp-up más corto para los nuevos ingenieros y una reducción de los riesgos en proyectos de automatización e Industria 4.0. Invertir en diseñar una mejor evaluación ahorra costes asociados a una mala contratación.

Perspectiva Industrial Vibe: Más Allá de la Contratación

Este fenómeno trasciende el proceso de selección y señala una tendencia profunda en la profesión. La habilidad central del ingeniero de automatización está evolucionando de ser un “resolvedor de problemas técnicos puros” a un “arquitecto de soluciones y tomador de decisiones”. Las IA generativas se convertirán en herramientas de productividad, similares a cuando pasamos de programar PLCs en lenguaje máquina a usar entornos gráficos como TIA Portal o Studio 5000. La destreza ya no estará en escribir el código desde cero, sino en definir la estrategia, validar la salida de la IA, integrarla con el sistema físico y asumir la responsabilidad última.

Las implicaciones para la formación son claras. Los programas técnicos y las certificaciones profesionales deben empezar a enfatizar habilidades como:

El diseño de experimentos para validar comportamientos en campo.
La gestión de la incertidumbre y la toma de decisiones con información incompleta.
La comunicación técnica efectiva con otros departamentos (producción, mantenimiento, calidad).
La evaluación crítica de soluciones propuestas, ya sea por un colega o por una IA.

La empresa que primero logre integrar este nuevo paradigma en su cultura de evaluación y desarrollo no solo contratará mejor, sino que construirá un equipo preparado para liderar la próxima ola de la automatización inteligente.

Conclusión

La capacidad de la IA para superar evaluaciones técnicas tradicionales es una llamada de atención para la industria de la automatización. La respuesta no es prohibir la tecnología, sino evolucionar nuestros métodos para medir lo que realmente importa.

El foco debe desplazarse de la resolución pura de problemas a la evaluación del juicio técnico, el análisis de compensaciones y la capacidad de diagnóstico en contextos reales y desestructurados.
Las evaluaciones efectivas simulan los verdaderos desafíos de un proyecto, incorporando limitaciones específicas de negocio, procesos y equipamiento heredado.
Este cambio metodológico conduce a una contratación más precisa, reduce riesgos en proyectos críticos y prepara a los equipos para usar la IA como una herramienta, no como un sustituto.

La próxima vez que diseñes una prueba para un ingeniero de sistemas de control, pregúntate: ¿estoy evaluando algo que Claude podría hacer, o estoy poniendo a prueba el criterio experto que solo se gana en el campo? Te invitamos a compartir tu experiencia o perspectivas sobre este desafío en los comentarios.

Fuente: anthropic.com