30 pertanyaan wawancara untuk menilai keterampilan AI kandidat.

Seberapa baik mereka bekerja dengan AI itu sendiri. Sama untuk setiap peran.

✓Dengarkan ✕Waspadai

1. 1

   Kapan terakhir kali AI salah dalam pekerjaan Anda? Bagaimana Anda menyadarinya?

   ✓Momen yang spesifik, dan pemeriksaan yang menangkapnya.

   ✕“Biasanya benar.”

2. 2

   Bagikan layar Anda dan tunjukkan prompt yang Anda pakai minggu ini. Mengapa Anda menulisnya begitu?

   ✓Konteks, batasan, contoh, dan seperti apa hasil akhirnya.

   ✕Satu baris, lalu berharap.

3. 3

   Kapan Anda memilih untuk tidak memakai AI?

   ✓Batas yang jelas: data sensitif, keputusan penting, hal yang lebih cepat dikerjakan manual.

   ✕“Tidak pernah”, atau “selalu”.

4. 4

   Apa yang Anda periksa sebelum pekerjaan buatan AI diserahkan ke orang lain?

   ✓Pemeriksaan konkret: sumber, tes yang dijalankan, angka yang dicek acak.

   ✕“Saya baca sekali lagi.”

5. 5

   Alat AI apa yang Anda pakai untuk pekerjaan apa, dan mengapa?

   ✓Chat, agen, dan AI di dalam alat lain, masing-masing dengan alasan.

   ✕Satu alat untuk semuanya, tanpa alasan.

6. 6

   Ceritakan tugas yang Anda pecah menjadi langkah untuk AI, bukan meminta sekali jadi.

   ✓Membagi pekerjaan dan memeriksa setiap langkah sebelum lanjut.

   ✕Semuanya dalam satu prompt raksasa.

7. 7

   Seperti apa jawaban AI sebelum Anda memercayainya?

   ✓Bisa diverifikasi, dan sesuai dengan apa yang sudah mereka ketahui.

   ✕Percaya saat terdengar yakin.

8. 8

   Apa yang sudah Anda buat untuk dipakai ulang: template, instruksi kustom, workflow, agen?

   ✓Sesuatu yang menghemat waktu mereka setiap minggu.

   ✕Mulai dari nol setiap kali.

9. 9

   Apa yang pernah Anda coba lakukan dengan AI tetapi gagal? Apa yang Anda lakukan sebagai gantinya?

   ✓Jujur soal batasnya, dan mengubah pendekatan.

   ✕Tidak bisa menyebut satu pun.

10. 10

    Bagaimana pekerjaan Anda berubah dalam setahun terakhir karena AI?

    ✓Lebih banyak waktu untuk keputusan, lebih sedikit untuk draf pertama.

    ✕“Saya jadi lebih cepat saja.”

Bisakah mereka membedakan perbaikan yang nyata dari yang hanya tampak benar?

✓Dengarkan ✕Waspadai

1. 11

   Perbaikan dari AI membuat tes yang gagal jadi lulus. Apa yang Anda periksa sebelum merge?

   ✓Apakah memperbaiki penyebabnya atau hanya menyembunyikan gejalanya. Edge case. Membaca seluruh diff.

   ✕“Tesnya lulus, jadi sudah beres.”

2. 12

   Bagaimana Anda meninjau pull request 400 baris yang ditulis AI?

   ✓Meninjaunya seperti kode orang asing, meminta dipecah, menjalankannya.

   ✕Membaca sekilas lalu menyetujui.

3. 13

   Kapan Anda membiarkan agen berjalan sendiri, dan kapan Anda maju selangkah demi selangkah?

   ✓Tergantung risikonya dan apakah bisa dibatalkan. Tes sebagai pagar pengaman.

   ✕Selalu membiarkannya berjalan, atau tidak pernah.

4. 14

   Bagaimana Anda memberi agen konteks tentang codebase yang belum pernah dilihatnya?

   ✓Menunjukkan file, konvensi, dan contoh. Menyimpan file instruksi proyek.

   ✕“Dia akan paham sendiri.”

5. 15

   Ceritakan bug dari AI yang baru Anda tangkap belakangan. Apa yang bisa menangkapnya lebih awal?

   ✓Menyebut celahnya, dan apa yang mereka ubah sesudahnya.

   ✕Tidak bisa mengingat satu pun.

Bisakah mereka mengambil keputusan yang tidak akan diambil AI untuk mereka?

✓Dengarkan ✕Waspadai

1. 16

   Anda punya 15 wawancara pengguna. Bagaimana Anda memakai AI untuk menarik tema, dan bagaimana Anda tahu itu benar?

   ✓Membaca sebagian sendiri, menelusuri setiap tema ke kutipannya, mewaspadai sinyal yang jarang tetapi penting.

   ✕Memakai ringkasannya apa adanya.

2. 17

   AI memberi Anda roadmap yang membuat semua pemangku kepentingan senang. Apa yang salah?

   ✓Tidak ada trade-off. Rencana yang tidak menolak siapa pun bukan rencana.

   ✕“Tidak ada, kelihatannya bagus.”

3. 18

   Bagian mana dari spesifikasi yang Anda biarkan ditulis AI, dan mana yang Anda tulis sendiri?

   ✓Menulis masalah dan alasannya sendiri. AI untuk struktur dan edge case.

   ✕Membiarkan AI menulis semuanya.

4. 19

   Bagaimana Anda menguji ide dengan AI sebelum tim engineering membangun apa pun?

   ✓Prototipe atau mock-up cepat di depan pengguna.

   ✕Menunggu tim engineering.

5. 20

   Seorang pemangku kepentingan mengirim analisis buatan AI yang mendukung fiturnya. Apa yang Anda lakukan?

   ✓Memeriksa input dan metodenya sebelum kesimpulannya.

   ✕Menilainya dari siapa pengirimnya.

Apakah mereka tahu klaim, audiens, dan kanal mana yang nyata?

✓Dengarkan ✕Waspadai

1. 21

   Draf posting peluncuran dari AI memuat statistik yang hebat. Apa yang Anda lakukan sebelum menerbitkannya?

   ✓Mencari sumbernya, atau membuang angkanya.

   ✕Mempertahankannya karena terdengar benar.

2. 22

   Bagaimana Anda mencegah teks buatan AI terdengar sama dengan yang lain?

   ✓Bahasa pelanggan, contoh sendiri, sudut pandang yang jelas.

   ✕Merasa tidak berpengaruh.

3. 23

   Bagaimana Anda memakai AI untuk riset pesaing atau pelanggan, dan di mana AI menyesatkan Anda?

   ✓Tahu bahwa AI mengisi celah dengan tebakan yang yakin, dan memeriksa sumber nyata.

   ✕Menganggapnya fakta.

4. 24

   Ceritakan cara Anda merencanakan kampanye dengan AI. Di mana keputusan Anda sendiri berperan?

   ✓Memilih audiens, kanal, dan anggaran sendiri, dan punya rencana B.

   ✕Membiarkan AI memilih kanalnya.

5. 25

   Anda punya 20 varian iklan buatan AI. Bagaimana Anda mengujinya tanpa membuang anggaran?

   ✓Mempersempit dulu, menguji beberapa, menentukan sebelumnya apa yang dianggap berhasil.

   ✕Menjalankan semua 20 sekaligus.

Apakah mereka tahu kapan angka yang rapi itu salah?

✓Dengarkan ✕Waspadai

1. 26

   AI menulis query yang menghasilkan angka yang rapi. Bagaimana Anda tahu itu benar?

   ✓Memeriksa jumlah baris, join yang menggandakan baris, dan total yang sudah diketahui.

   ✕“Angkanya terlihat masuk akal.”

2. 27

   Kapan Anda tidak akan membiarkan AI memilih metode analisis?

   ✓Saat metodenya menentukan jawaban, atau datanya punya keanehan yang tidak bisa diketahui AI.

   ✕Tidak pernah memikirkannya.

3. 28

   CFO bertanya “bagaimana Anda tahu?” tentang temuan yang Anda buat dengan AI. Apa jawaban Anda?

   ✓Menjelaskan metode dan pemeriksaannya, tanpa bersandar pada AI.

   ✕“AI yang menghitungnya.”

4. 29

   Bagaimana Anda memberi AI konteks model data dan definisi metrik Anda?

   ✓Membagikan definisi dan skema, serta contoh output yang benar.

   ✕Menempelkan tabel mentah lalu bertanya.

5. 30

   Ceritakan tentang angka yang tampak benar padahal tidak.

   ✓Cerita yang spesifik, dan pemeriksaan yang kini selalu mereka jalankan.

   ✕Tidak bisa menyebut satu pun.