La paradoja de la IA en las entrevistas: BlackRock exige dominio pero advierte sobre la dependencia

El mundo corporativo navega una nueva y compleja paradoja en la contratación, con el sector financiero—y por extensión, los equipos de ciberseguridad que lo protegen—en el epicentro. BlackRock, el mayor gestor de activos del mundo, se ha convertido en un caso de estudio de esta tensión. La firma ahora exige el dominio de la inteligencia artificial como un requisito básico no negociable para nuevas contrataciones en roles analíticos y técnicos. Sin embargo, en un giro llamativo, los reclutadores y responsables de contratación advierten activamente a los candidatos sobre apoyarse demasiado en respuestas generadas por IA durante las entrevistas. Esto crea una difícil cuerda floja para los aspirantes: demuestra que puedes manejar la herramienta, pero muestra la inteligencia humana innata que existe más allá de ella.

Esta no es una política aislada, sino un indicador de un cambio estratégico más amplio. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan Chase, articuló recientemente el lado complementario de esta ecuación. En un panorama donde la IA está preparada para eliminar ciertos roles técnicos y operativos, Dimon subrayó que las habilidades blandas—inteligencia emocional, comunicación matizada, persuasión y juicio ético—se están volviendo "vitales" y cada vez más valiosas. El mensaje es claro: la automatización maneja lo predecible; los humanos deben sobresalir en lo impredecible.

Para los profesionales de la ciberseguridad, esta paradoja tiene implicaciones profundas. El campo siempre ha sido una mezcla de conocimiento técnico profundo y aguda intuición humana. La IA ahora potencia lo primero, automatizando la detección de amenazas, el análisis de logs y el escaneo inicial de vulnerabilidades a una escala sin precedentes. En consecuencia, la expectativa base ha cambiado. Saber cómo interactuar con, instruir e interpretar la salida de las herramientas de IA de seguridad se está volviendo tan fundamental como entender protocolos de red hace una década.

No obstante, el diferenciador crítico—el factor que definirá la seguridad y el crecimiento profesional en 2026 y más allá—reside en el dominio distintivamente humano. La IA puede identificar una anomalía, pero aún no puede contextualizarla dentro del apetito de riesgo, clima político o matices culturales de un negocio específico. No puede razonar éticamente sobre un dilema turbio de privacidad de datos, explicar con calma un escenario de brecha complejo a un directorio no técnico, o anticipar creativamente nuevos vectores de ataque que explotan la psicología humana, no las vulnerabilidades del sistema.

Esta evolución está remodelando las estrategias de adquisición de talento. Las entrevistas se están volviendo menos sobre examinar comandos memorizados o CVEs conocidos y más sobre ejercicios de pensamiento crítico basados en escenarios. Los responsables de contratación pueden presentar a un candidato un análisis de seguridad generado por IA y pedirle que critique su lógica, identifique posibles sesgos en los datos de entrenamiento o proponga una estrategia de mitigación de riesgos que considere la gestión de partes interesadas. El objetivo es evaluar no solo lo que el candidato sabe, sino cómo piensa.

Además, la demanda se expande rápidamente más allá de los silos de seguridad tradicionales. Las habilidades en gobernanza de IA, seguridad de modelos (proteger los propios sistemas de IA) y ética se están disparando. Los profesionales que pueden cerrar la brecha entre los equipos técnicos de IA/seguridad y las unidades legales, de cumplimiento y de negocio se encuentran muy demandados. Son los traductores y estrategas en este nuevo entorno híbrido.

Las organizaciones ahora enfrentan su propio desafío: desarrollar marcos de evaluación que midan con precisión esta combinación de competencias. Los exámenes técnicos tradicionales se quedan cortos. El futuro apunta hacia métodos de evaluación holísticos que combinen pruebas técnicas prácticas (ej., "usa esta herramienta de IA para analizar este conjunto de datos") con entrevistas conductuales centradas en experiencias pasadas manejando ambigüedad, liderando mediante influencia y tomando decisiones de criterio bajo presión.

Para los individuos, el camino a seguir requiere una capacitación deliberada en dos vías paralelas. La primera es la fluidez técnica en IA: comprender los fundamentos del aprendizaje automático, las capacidades de los modelos de lenguaje extenso y las herramientas de seguridad que los aprovechan. La segunda, y posiblemente más definitoria para la carrera, es el cultivo de habilidades humanas irremplazables. Esto significa buscar proyectos que requieran colaboración cross-functional, ofrecerse para presentar hallazgos a la alta dirección y practicar el arte de crear narrativas alrededor de datos técnicos fríos.

La paradoja de la entrevista con IA, por lo tanto, no es una contradicción sino una clarificación. Las empresas no buscan expertos en IA que también sean personas; buscan humanos competentes y críticos que sean fluidos en el lenguaje de la IA. En ciberseguridad, donde la confianza es la moneda definitiva, el elemento humano—con su capacidad de empatía, ética y estrategia general—sigue siendo la última y más crítica línea de defensa. El mensaje para la fuerza laboral es inequívoco: asóciate con la IA, no te conviertas en ella.