多くの企業は当初、特にエンジニアリング職において、候補者が不公平に利用することを恐れて面接でのAIツールの使用を禁止していました。このアプローチは、実際のパフォーマンスを評価するのではなく、AIの使用を防ぐことに焦点を当てていました。著者は、AIが現在知識労働における標準的なツールとなっているため、面接からAIを除外することは人工的な環境を作り出すと主張しています。Warpでは、逆のアプローチを採用し、候補者が実践的な機能構築演習中に自由にAIを使用できるようにしました。このアプローチにより、優秀な候補者はAIに指示を出すのに費やす時間を減らし、まず問題を理解することに時間を費やすことが明らかになりました。彼らは、AIを加速のために使用する前に、思慮深い質問とメンタルモデルの構築を優先します。対照的に、他の候補者は過度に指示を出し、AIの出力を容易に受け入れる傾向があり、エラーや誤解につながります。著者は、AI時代に重要なスキルはプロンプトエンジニアリングではなく、判断力であると強調しています。AIは実行のコストを下げましたが、問題定義と評価を含む優れた判断の価値は下げていません。この認識は、採用戦略も再形成しており、迅速に学習し、曖昧さの中で成功し、AIを効果的に指示できる個人に焦点を当てています。AIの速度を補完するためには、深いドメイン知識が引き続き不可欠です。Warpは、AIに頼るのではなく、AIを活用できる人材を採用しています。重要な面接の質問は、「AIなしで成功できるか？」から「AIツールを使用する際に、誰が一貫して最良の判断を行使するか？」へとシフトしました。これは、成功の強力な予測因子であることが証明されています。