I test automatizzati sono ampiamente utilizzati dalle aziende per selezionare i programmatori più talentuosi, ma questi test non sono privi di difetti e possono essere manipolati dall’intelligenza artificiale. Inoltre, i test di codifica generici possono essere inefficaci, poiché possono essere automatizzati e manipolati. Secondo un sondaggio, più della metà degli intervistati riferisce di conoscere qualcuno che ha imbrogliato durante un test di codifica come parte di un processo di colloquio. La disponibilità di strumenti basati sull’intelligenza artificiale come ChatGPT ha reso più facile barare su questi test. Tuttavia, gli strumenti di intelligenza artificiale non eliminano la necessità di programmatori, ma alleviano solo l’onere cognitivo di tradurre le idee in codice e spostano il livello di intenti a un livello più umano.
Mentre le valutazioni automatizzate della codifica possono essere utili nel processo di screening e possono accelerare il processo di assunzione, non dovrebbero essere l’unico mezzo di valutazione. Le aziende dovrebbero adottare un approccio olistico all’assunzione, che tenga conto non solo delle capacità tecniche e dell’esperienza di un candidato, ma anche della sua idoneità culturale e del potenziale di crescita all’interno dell’azienda. Le revisioni del codice, i colloqui tecnici, i colloqui comportamentali e le valutazioni dei campioni di lavoro rappresentano vari mezzi importanti per acquisire una comprensione completa delle capacità di un candidato e adattarsi a un ruolo e a un’azienda.
Secondo alcuni esperti, il futuro dei colloqui tecnici potrebbe essere guidato dall’intelligenza artificiale, ma con meno test di codifica automatizzati che richiedono che un candidato raggiunga una soluzione nota e più interviste con una persona che verifichino come un candidato affronta, spiega e risolve problemi che hanno molte possibili risposte. Le future valutazioni dei candidati potrebbero quindi concentrarsi sulla parte fondamentalmente umana del compito, come i processi di risoluzione dei problemi e di pensiero necessari per far sì che le macchine facciano cose nuove ed entusiasmanti. Inoltre, potrebbero essere adottate soluzioni migliori per superare le attuali preoccupazioni sulla manipolazione guidata dall’intelligenza artificiale dei test di codifica.
In sintesi, i test di codifica automatizzati possono essere utili per accelerare il processo di screening e valutare le competenze dei candidati, ma non dovrebbero essere l’unico mezzo di valutazione. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale come ChatGPT possono essere manipolati e quindi devono essere utilizzati con cautela. Il futuro dei colloqui tecnici potrebbe essere guidato dall’intelligenza artificiale, ma con meno test di codifica automatizzati e più interviste con una persona che valutino come il candidato affronta e risolve problemi. In definitiva, le aziende dovrebbero adottare un approccio olistico e incentrato sull’uomo all’assunzione, valutando non solo le competenze tecniche, ma anche l’idoneità culturale e il potenziale di crescita dei candidati.