많은 기업들이 처음에는 면접에서 AI 도구 사용을 금지했는데, 특히 엔지니어링 직무의 경우 지원자들이 이를 부당하게 사용할 것을 우려했기 때문입니다. 이러한 접근 방식은 실제 성능을 평가하기보다는 AI 사용을 방지하는 데 초점을 맞췄습니다. 저자는 AI가 이제 지식 노동의 표준 도구가 되었으므로, 면접에서 이를 배제하는 것은 인위적인 환경을 조성한다고 주장합니다. Warp에서는 반대 전략을 채택하여, 지원자들이 실제 기능 구축 연습 중에 AI를 자유롭게 사용하도록 허용했습니다. 이 접근 방식은 뛰어난 지원자들이 AI 프롬프트에 시간을 덜 쓰고 먼저 문제를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애한다는 것을 보여주었습니다. 그들은 AI를 활용하여 속도를 높이기 전에 신중한 질문과 정신 모델 구축을 우선시합니다. 대조적으로, 다른 지원자들은 과도하게 프롬프트하고 AI 출력을 너무 쉽게 받아들이는 경향이 있어 오류나 오해로 이어집니다. 저자는 AI 시대에 중요한 기술은 프롬프트 엔지니어링이 아니라 판단력이라고 강조합니다. AI는 실행 비용을 낮췄지만, 문제 정의와 평가를 포함하는 좋은 판단력의 가치는 낮추지 않았습니다. 이러한 인식은 또한 빠르게 배우고, 모호함 속에서 번성하며, AI를 효과적으로 지시할 수 있는 개인에게 초점을 맞추면서 채용 전략을 재편하고 있습니다. AI의 속도를 보완하기 위해 깊이 있는 도메인 전문성은 여전히 필수적입니다. Warp는 AI에 의존하는 것이 아니라 AI를 활용할 수 있는 인재를 채용하고 있습니다. 핵심 면접 질문은 "AI 없이 성공할 수 있는가?"에서 "AI 도구를 사용할 때 누가 일관되게 최고의 판단력을 발휘하는가?"로 바뀌었습니다. 이것은 성공을 예측하는 강력한 지표임이 입증되었습니다.