Los científicos ahora pueden descifrar la actividad cerebral relacionada con el monólogo interno silencioso en las cabezas de las personas con hasta un 74% de precisión, según un nuevo estudio. En una nueva investigación publicada hoy en Cell, los científicos de la Universidad de Stanford decodificaron palabras imaginarias de cuatro participantes con parálisis severa debido a la ELA o el accidente cerebrovascular del tronco encefálico. Además de ser absolutamente salvajes, los hallazgos podrían ayudar a las personas que no pueden hablar se comunican más fácilmente usando interfaces cerebrales (BCIS), dicen los investigadores. «Esta es la primera vez que logramos comprender cómo se ve la actividad cerebral cuando piensas en hablar», dijo en un comunicado la autora principal Erin Kunz, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Stanford. «Para las personas con discapacidades severas y motores, los BCI capaces de decodificar el discurso interno podrían ayudarlos a comunicarse mucho más fácilmente y más naturalmente». Anteriormente, los científicos han logrado decodificar el intento de habla usando BCIS. Cuando las personas intentan hablar físicamente en voz alta involucrando los músculos relacionados con el habla, estas tecnologías pueden interpretar la actividad cerebral resultante y escribir lo que están tratando de decir. Pero aunque efectivos, los métodos actuales de comunicación asistida por BCI pueden ser agotadores para las personas con control muscular limitado. El nuevo estudio es el primero en tomar directamente el discurso interno. Para hacerlo, los investigadores registraron la actividad en la corteza motora, la región responsable de controlar los movimientos voluntarios, incluido el habla, utilizando microelectrodos implantados en la corteza motora de los cuatro participantes. Los investigadores encontraron que el discurso intentado e imaginado activa patrones similares, aunque no idénticos, de actividad cerebral. Entrenaron a un modelo de IA para interpretar estas señales de habla imaginadas, decodificando las oraciones de un vocabulario de hasta 125,000 palabras con una precisión de hasta un 74%. En algunos casos, el sistema incluso recogió pensamientos internos no previos, como los participantes de los números contados en silencio durante una tarea. Para las personas que desean usar la nueva tecnología pero que no siempre quieren sus pensamientos internos sobre la explosión completa, el equipo agregó un mecanismo controlado por contraseña que evitó que el BCI decodificara el discurso interno a menos que los participantes pensaron en una contraseña («Chitty Chitty Bang Bang» en este caso). El sistema reconoció la contraseña con más del 98% de precisión. Si bien el 74% de precisión es alta, la tecnología actual todavía comete una cantidad sustancial de errores. Pero los investigadores esperan que pronto, los dispositivos de grabación más sensibles y los mejores algoritmos puedan aumentar aún más su rendimiento. «El futuro de BCIS es brillante», dijo en un comunicado Frank Willett, profesor asistente en el Departamento de Neurocirugía de Stanford y el autor principal del estudio. «Este trabajo da una verdadera esperanza de que el discurso BCIS pueda algún día restaurar la comunicación que sea tan fluida, natural y cómoda como el discurso conversacional».
Etiqueta: ai Página 3 de 19
AI está aquí para quedarse, ¡y lo sabemos! Los jugadores líderes están en un movimiento constante para identificar oportunidades aptas con IA, implementos que ofrecen resultados rápidos. Pero el dilema comienza cuando las empresas comienzan a definir los objetivos reales, el tamaño del proyecto, los costos y, por supuesto, los resultados. Ahí es donde entran rápidos con AI, es práctico. Es de bajo riesgo. Es económico. Y su USP, se ve resultados rápidamente. Quick Wins With AI es una herramienta con el objetivo de simplificar o automatizar tareas básicas que pueden ayudarlo a ahorrar tiempo y ser eficiente sin requerir que se convierta en un asistente tecnológico de la noche a la mañana. ¿Cómo utilizamos este recorrido innovador? Exploremos. ¿Qué son las victorias rápidas con la IA? Pequeños proyectos que tienen un alto impacto, que resume la estrategia de victorias rápidas con IA. El objetivo de cualquier negocio es hacer el trabajo a tiempo, cuanto más rápido, mejor. Las victorias rápidas son exactamente eso. Trabajas en algunos puntos débiles en tu negocio que afectan el panorama general. Piense en automatizar las consultas de los clientes o racionalizar la gestión de inventario. Estos proyectos son pequeños ajustes que brindan importantes actualizaciones a la forma en que funcionan las cosas. Son relativamente fáciles de implementar, rentables y muestran valor rápidamente. Las victorias rápidas se tratan de comenzar pequeños pero pensar estratégicamente. Por ejemplo, desea renovar su cadena de suministro con AI. Puede comenzar primero con la predicción de los niveles de stock para una sola línea de productos. Puede avanzar gradualmente hasta toda la cadena de suministro. Esto le dará la oportunidad de administrar los cambios a un nivel micro antes de aplicarlos a toda la cadena de suministro. De esta manera, elige proyectos que se alinean con sus objetivos comerciales, con una interrupción mínima, y le da una idea del poder de la IA. Es como probar una nueva receta antes de comprometerse con un cambio de menú de curso completo. El crecimiento de su negocio con IA podemos ayudarlo a estrategias de estrategia un viaje de adopción de IA sin fricción ¿Cuáles son los principales beneficios? ¿Por qué molestarse con las victorias rápidas? Porque tienen un golpe sin el dolor de cabeza de una transformación de IA a gran escala. Estos son algunos de los principales beneficios: Resultados rápidos: las victorias rápidas significan resultados rápidos. Verá una diferencia en eficiencia y satisfacción del cliente en cuestión de semanas. Rentable: las victorias rápidas lo ayudan a ahorrar dinero utilizando datos ya disponibles en su base de datos. No necesita gastar millones en nuevos sistemas. Bajo riesgo: con victorias rápidas, puede comenzar con poco. De esa manera, no tendrá una gran pérdida si su proyecto falla. Construye confianza: ver que AI le da resultados en un área puede desarrollar su confianza en él y ayudarlo a expandir sus usos en su negocio. Edge competitivo: puede usar AI para hacer pequeños ajustes en su negocio. Esto lo ayuda a adelantarse a sus competidores que todavía tienen procesos manuales. Tener su primer tiempo de respuesta en un 37% o un 52% de resoluciones de boletos más rápidas son los tipos de victorias que hacen que la IA se sienta como un cambio de juego. Cómo lograr las victorias de negocios rápidos utilizando AI Puede encontrar la oportunidad de ganar rápido sin tirar la IA en cada problema. Aquí hay una guía paso a paso para ser estratégica con esas oportunidades de oro y algunos consejos de expertos para facilitar el proceso: 1: Encuentra puntos débiles: puede comenzar mirando dónde se retrasa su negocio. ¿Su equipo de servicio al cliente se está ahogando en preguntas repetitivas? ¿Está perdiendo las ventas debido a decisiones de precios lentos? Puede hacer una lista de procesos que parecen lentos o torpes. Consejo experto: la mejor manera de encontrar un punto de dolor sería echar un vistazo a sus datos. Por ejemplo, si su equipo de servicio al cliente pasa 20 horas a la semana respondiendo consultas, ha encontrado un área para trabajar. 2: Encuentra la herramienta AI correcta: ¿Qué es lo que realmente quieres lograr con AI? Realmente piensa en eso primero. Luego ven las herramientas que lo ayudarán a lograrlo. ¿Manejo de consultas efectivas? Los chatbots pueden ayudar. ¿Necesita ayuda para establecer un buen modelo de precios? El análisis predictivo podría ser la herramienta que necesita. Consejo de expertos: Proyectos con resultados claros y medibles, que deberían estar en la parte superior de su lista de prioridades. Vaya específico: reduzca el tiempo de respuesta del cliente en 30 ٪, aumente las ventas en un 5%. Esto te llevará a los resultados más rápido. 3: Comience con los datos existentes: su CRM, registros de ventas o análisis de sitios web son minas de oro para ideas de IA, así que use estos datos para obtener una victoria rápida. Consejo de expertos: limpie sus datos antes de comenzar. Esto optimizará el proceso para usted. 4: Elija las herramientas correctas: puede elegir herramientas que lo ayuden de la mejor manera posible. Estas herramientas también pueden crecer con su negocio para que no tenga que gastar mucho para escalar o bajar. Puede usar herramientas como chatbots y soluciones en la nube para lograr esto. Consejo de expertos: debe elegir un proveedor que lo ayude a implementar sin problemas estas herramientas y guiarlo si lo necesita. Empresas como Fingent crean soluciones de IA personalizadas y pueden apostar lo mejor para su negocio. 5: Prueba y aprenda: su proyecto ahora está listo para su lanzamiento. Puede medir los resultados y ajustar el proyecto según sea necesario. Esto te ayuda a asegurarte de tener lo que funciona perfectamente para ti. Consejo de expertos: ingrese a su equipo para monitorear el rendimiento de la IA. Cuando registra su proyecto regularmente, puede saber con certeza que está obteniendo lo mejor de su inversión. Los casos de uso del mundo real y los estudios de casos damos vida con algunos ejemplos. Las victorias rápidas con IA ya están transformando negocios en todas las industrias. Aquí hay algunas formas en que las empresas lo hacen realidad: Uber aumenta la productividad de los empleados con AI Uber utiliza agentes de IA que ayudan a los empleados a ser más productivos. Les ayuda a ahorrar tiempo y ser más eficientes en lo que hacen. La compañía lanzó nuevos proyectos que ayudaron con la comunicación con los usuarios al hacerlo breve y resumido. También utiliza el contexto superficial de las interacciones anteriores para que el personal de primera línea pueda ser más efectivo en sus procesos y útil para los clientes. Vainas y la «cartelera más inteligente del mundo». Pods trabajó con una agencia de publicidad Tumbras para crear la «cartelera más inteligente del mundo». Usaron Google Gemini para diseñar una campaña en sus camiones. El factor decisivo es que podría adaptarse a diferentes áreas en la ciudad de Nueva York y podría cambiar en función de los datos disponibles en tiempo real. ¡Pudo llegar a 299 vecindarios en solo 29 horas y creó más de 6000 titulares únicos! El seguimiento de expertos por UPS UPS construyó un duplicado de su red de distribución. Ahora, los trabajadores y los clientes pueden ver la ubicación de sus paquetes en un momento dado. ¡Vea cómo AI está transformando el desarrollo de software con AI Leer más! Abordar las ineficiencias y reducir los costos con fingentes fingentes, una compañía conocida por elaborar soluciones de IA personalizadas, ayudó a una empresa privada de chárter de jet que estaba luchando con ineficiencias en sus sistemas debido al software estándar. Los desafíos de esta empresa fueron: los procesos de integración limitados procesos costosos vuelos de «piernas vacías» (aviones que vuelan sin pasajeros) Finger creó una solución de IA personalizada para las necesidades de esta empresa y cambió las cosas. Construyeron una plataforma que se integró con herramientas como Avinode y Airmail. Estas herramientas ayudaron a automatizar el monitoreo y el almacenamiento del correo electrónico para detectar oportunidades de alto valor (como los viajes en los próximos 30 días). La IA también ajustó los precios para los clientes en tiempo real, lo que ayudó a la empresa con competencia. El resultado fue fenomenal. La firma ahora podría planificar los vuelos sin problemas y esto eliminó las piernas vacías. Las herramientas también optimizaron los procesos de reserva que mejoraron la satisfacción del cliente. Estos son ejemplos perfectos de cómo los proyectos de IA que se dirigen a los puntos débiles de una empresa pueden entregar victorias rápidas sin que sea pesado en el bolsillo. Preguntas frecuentes comunes sobre victorias rápidas con IA Aquí hay algunas preguntas comunes que las empresas hacen cuando comienzan con IA: 1: ¿Son caras las herramientas de IA? A: para nada. Las victorias rápidas están diseñadas de una manera que lo ayuda a administrar los costos de manera efectiva. No tiene que gastar mucho porque estas herramientas usan datos ya existentes de su base de datos y son asequibles. 2: ¿Mi equipo tiene que tener experiencia con la tecnología para usar estas herramientas? A: ¡No, no tienen que serlo! Estas herramientas de IA son muy fáciles de usar y si tiene un buen socio, como Fingent, que puede guiarlo a través del proceso y ayudarlo a implementarlo, entonces esa es la mejor manera de hacerlo. 3: ¿Pueden las pequeñas empresas usar IA? A: Definitivamente. De hecho, las pequeñas empresas se benefician mucho de la IA, ya que estas herramientas son escalables. Utilizan datos ya existentes en la base de datos de su empresa, por lo que también es ligero en el bolsillo y de bajo riesgo. 4: ¿Para cuándo puede comenzar a ver resultados? R: Esto depende del proyecto AI que haya elegido implementar. Un chatbot puede ponerse en marcha en aproximadamente una semana, pero si está tratando con algo un poco más complejo que necesita un ajuste fino, como el análisis predictivo, puede llevar un mes en el mejor de los casos. 5: ¿Cómo sé si AI sería la elección correcta para mi negocio? R: Para saber esto, puede echar un vistazo a los sistemas establecidos en su negocio. Si hay algo que lo considera que está basado en datos o lento con procesos repetitivos, puede automatizar estas tareas utilizando una estrategia de implementación de IA. Esto definitivamente ahorrará mucho tiempo y mejorará la eficiencia. Empiece con victorias rápidas con AI la clave del éxito con victorias rápidas? Comience pequeño. Mantente enfocado. Extender la mano. No lo vayas solo. Obtenga ayuda de los expertos. Su primer paso: identifique uno o dos puntos débiles en su negocio. Luego, vea las diferentes herramientas de IA que pueden ayudarlo con él. No tiene que adaptarse fácilmente a sus necesidades y se puede personalizar para satisfacer sus necesidades específicas. Fingent ha ayudado a muchas pequeñas empresas a encontrar la mejor solución a sus requisitos al crear herramientas personalizadas que ofrecen resultados rápidamente. Compruebe nuestras soluciones de IA para descubrir oportunidades con IA, o contáctenos ahora y discutamos su proyecto.
Nota: El artículo se publicó por primera vez en LinkedIn escrito por Patrice Nordey. El mes pasado, tuve la oportunidad de dirigir un grupo de CIO, CDO y CTO en China en una expedición de aprendizaje para explorar los últimos avances en inteligencia artificial. En el transcurso de cinco días intensos, abrimos puertas a algunas de las principales compañías de IA del mundo: Tencent, Baidu, Inc., Bytedance y Sensetime 商汤科技. El interior Patrice Nordey es fundador y CEO de Trajectry. Technode Insider es una plataforma abierta para que los expertos en sujetos discutan la tecnología de China con la audiencia de Technode. También nos comprometimos con los fundadores y CEO de las nuevas empresas y unicornios con AI en ascenso como Versa Inc., Tezign 特赞, Akila, Photog, Chikka.ai y más. A lo largo del viaje, experimentamos una notable tecnología de primera mano, desde aplicaciones de AIOT de AI de hogar inteligente en automóviles con tecnología Xiaomi. Más allá del contenido en sí, también estoy muy orgulloso de haber embarcado varias marcas heredadas con nosotros: Hermès, Chanel, LVMH, Kering, L’Oréal, Cartier y Louis Vuitton. Juntos, exploramos cómo las tecnologías fronterizas podrían reinventar la industria de lujo. A continuación, se encuentran algunas conclusiones de este notable viaje de negocios: China no está probando: es una escala que no solo conocemos a las innovadoras compañías de inteligencia artificial; Fuimos testigos de China ejecutando una estrategia integral de «infraestructura de IA». Desde hardware hasta capas de aplicación, la IA se trata como una prioridad nacional y se desarrolla industrialmente en todos los sectores: manejo, atención médica, cadena de suministro, minorista, automotriz, fabricación, software y hardware. ¡Lo que sea, hay un plan de IA para todo! Al igual que China escalaba ferrocarriles, aerolíneas, telecomunicaciones o infraestructuras energéticas, el país ahora está construyendo sistemáticamente una industria de inteligencia artificial. La contribución de las empresas que conocimos, siempre (IA como infraestructura), Lenovo (IA para hardware), Bytedance (plataforma de motor Volcano), entre otros, es absolutamente crítico. Lo que muchas empresas occidentales solo están comenzando a darse cuenta es que no simplemente están compitiendo contra empresas chinas individuales, sino contra un ecosistema coordinado completo. Las ciudades también están corriendo para liderar la IA, esto no es simplemente un esfuerzo a nivel de país, es una competencia entre las ciudades chinas. Shanghai está invirtiendo fuertemente para convertirse en uno de los epicentros de IA de China. Nos sorprendió ver a la IA integrada en la planificación urbana de Shanghai. Los distritos enteros están dedicados a la investigación académica de IA, la incubación de inicio y la inversión corporativa. Por ejemplo, visitamos el West Bund Ai Valley, un distrito de 1.2 millones de m² que alberga 250 compañías líderes de IA, junto con la isla Zhangjiang Ai, la primera zona de demostración comercial «5G + AI» de China «5G + AI», y el Valle de Robot de Zhangjiang, un centro de innovación de 3.9 km² dedicado a robótica y ai. Juntos, son ejemplos vívidos de cómo la ciudad de Shanghai está cultivando activamente grupos de IA de clase mundial. Deepseek está actualizando todo lo que claramente hay un «antes» y «después» de Deepseek. Como me dijo mi amigo Tianyi Cai, el fundador de Versa Inc.: «Deepseek es el mejor, porque gracias a su modelo de código abierto, puedo aprovechar los USD 300 millones que invirtieron en construirlo. Luego lo hice mi propio, lo entrené y lo personalicé». Incluso los gigantes tecnológicos más grandes de China, como Tencent, que desarrolló su propia LLM (Hunyuan), están utilizando versiones personalizadas del modelo de código abierto de Deepseek para satisfacer sus propias necesidades. Como escribí anteriormente en LinkedIn, la adopción masiva de profundos en todas las empresas del país se siente como si todo el ecosistema de Internet chino recibiera una actualización durante la noche. El comercio minorista impulsado por la IA es el final de los canales que nos reunimos con el jefe de IT de 上海百秋 Comprar rápidamente, un proveedor líder de servicios de comercio electrónico que administra más de 7 millones de SKU para marcas occidentales premium y de lujo como Nike, Cartier, Lemaire o Bottega Veneta. Su hoja de ruta AI ya potencia las operaciones de backend, el servicio al cliente y el análisis predictivo. En Romomo, su plataforma dedicada de transmisión en vivo impulsada con 230 anfitriones profesionales de transmisión en vivo, IA impulsa la gestión de ventas en tiempo real y la participación del cliente. Nos dimos cuenta de que el futuro del comercio minorista ya no se trata de canales, se trata de crear etapas para experiencias sin problemas de AI-ib. Los agentes de IA están reemplazando a los equipos de marketing enteros como la IA, ya es la historia de ayer. ¡Los agentes de IA son el futuro! En Tezign 特赞, probamos Atypica.ai, un agente de investigación de marketing autónomo que crea estrategias de mercado utilizando personajes de consumo generados por IA. En Chikka.ai experimentamos un agente de conversación capaz de entrevistar a los consumidores reales en cualquier idioma con IA de voz a voz. Versa Inc. y Liblibai nos mostraron cómo cualquiera puede producir imágenes y videos de calidad de diseñador a escala sin herramientas de adobe. Photog demostró cómo los agentes de IA pueden ejecutar flujos de trabajo de marketing que reemplazan a los equipos enteros, y cómo, en esta nueva era, el éxito ya no se trata de un gran contenido, sino de superar a los algoritmos de redes sociales de Red o Douyin, al igual que en los primeros días del SEO. La economía del agente de IA está a la vuelta de la esquina, el desarrollo de agente se está acelerando tan rápidamente que ya no es una cuestión de si, sino cuándo. Pronto, las personas se equiparán con agentes personales de IA: agentes financieros que negocian las tasas y las acciones comerciales en tiempo real. Agentes de viajes reservando viajes y planes de coordinación con agentes de amigos. Agentes de compras Monitorear las preferencias y administrar listas de deseos. Agentes de bienestar que interpretan el diagnóstico, la programación de citas y las rutinas de recomendación. Las empresas aún no están listas para interactuar con estos agentes personales de los consumidores que actúan como representantes. Pero podemos imaginar que, de la misma manera que un consumidor primero debe interactuar con un chatbot al contactar a su banco, las empresas tendrán primero que interactuar con agentes personales de IA antes de comunicarse directamente con sus clientes. Un escenario aterrador, pero muy probable. En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial WAIC-la semana pasada, conocí a las nuevas empresas que ya construyeron nuevos protocolos para la comunicación de múltiples agentes. ¡Seguramente una gran área para centrarse! La robótica general de uso general es la próxima revolución automática cuando se trata de innovación disruptiva en China, gran parte de la atención del mundo está en el sector automotriz, mucho tiempo en una fase de recuperación, y ahora liderando de repente en nuevos vehículos de energía (NEV). Pero se está realizando otro cambio igualmente profundo: el surgimiento del mercado de robotes humanoides de uso general. Gracias a la IA, Robotics ha recibido un gran impulso. Las máquinas ahora pueden no solo ejecutar tareas, sino también pensar, aprender y adaptarse. Los robots industriales ya están ampliamente desplegados en todo el mundo, realizando tareas especializadas a escala y con notable precisión. Entonces, ¿por qué centrarse en los robots como humanos? Durante un tiempo, no vi el punto, hasta que entendí algunos fundamentos. Para que surja cualquier industria importante, dos condiciones son esenciales: estandarización y escala. Piense en la industria automotriz sin el Modelo T, o Internet antes de la World Wide Web en 1995, es difícil imaginar una adopción generalizada sin una plataforma estándar. La robótica no es diferente. Para alcanzar la producción en masa, reducir los costos y desarrollar una cadena de suministro robusta de fabricantes de componentes y proveedores de software, necesitamos robots de formas y funciones similares capaces de realizar una amplia variedad de tareas. ¿Pero por qué una forma humanoide? Porque nuestro mundo entero (toolas, infraestructura, espacios de vida) ha sido diseñado para humanos. Esto hace que la forma humana sea el diseño más versátil para el despliegue en plantas de fabricación, hospitales, casas e incluso espacios públicos. Junto con compañías más conocidas en Occidente como el Optimus de Tesla, conocimos a impresionantes firmas de robótica china como Kepler Robotics y Fourier, ambas preparándose para liderar esta nueva ola industrial. Muchos expertos predicen que será tan transformador, y tan disruptivo, como la revolución del automóvil en sí. La creatividad recibió un impulso con las herramientas de Genai acelerando el mundo de los medios en una era de industrialización, es natural preguntarse: ¿cómo sobrevivirán las obras de arte genuinas y originales? Para explorar esto, conocimos a un ex arquitecto del equipo de Zaha Hadid, que ahora trabaja como arquitecto y artista de IA. Escuchar su historia fue reveladora: mostró cómo estas nuevas «herramientas» pueden ampliar y profundizar las posibilidades creativas. AI permite la combinación de formas de arte que una vez requirieron tipos de artistas completamente diferentes. Hoy, un solo creador puede dar vida a una idea como una imagen animada, un guión, un largometraje, un poema o incluso una escultura física impresa en 3D, todo desde la misma visión. Y al contrario del concepto erróneo, dominar las herramientas de IA para producir arte convincente requiere habilidades reales, dirección creativa y sensibilidad artística. Alimentos para el pensamiento: las marcas y agencias tomarán tiempo para colaborar con los creadores de IA, y para que los consumidores adopten completamente este cambio. Los debates actuales se centran en si se debe etiquetar el contenido mejorado o producido por AI. Pero quizás la mejor pregunta es: ¿cuán diferente es esto de las fotos retrouchadas de Photoshop en revistas y publicidad que ya nadie cuestiona? El lujo puede tener su momento de IA ¿Cómo puede una industria fundada en la artesanía, la singularidad y la escasez de la IA? Esa fue una pregunta central cuando trajimos ejecutivos de lujo en este viaje. Las marcas de lujo pueden no ser adoptantes tempranos, pero me sorprendió la madurez y la curiosidad de nuestros participantes. Si bien la calidad de Genai aún no está completamente alineada con los estándares de lujo, está mejorando rápidamente. Exploramos cómo AI Solutions puede soportar la venta de clientes minoristas, las ceremonias de venta, la entrega de servicios y la consistencia de la experiencia a escala. En Contaai, vimos soluciones CRM con IA que ayudaban a los gerentes boutique a involucrar a los clientes en conversaciones personalizadas. En Kivisense | AI, XR, AR, 3D Martech, probamos pruebas virtuales casi fotorrealistas para relojes, joyas, bolsas, zapatos y prendas de vestir, experiencia diseñada. Los servicios hiperpersonalizados y el futuro general de la experiencia definitivamente alcanzarán nuevos niveles gracias a Genai y la IA Agente. Los tokens AI son la nueva moneda como economista, mi reflexión final se centra en modelos de negocio, creación de valor y distribución. En conversaciones con varias compañías sobre sus métodos de facturación y estructuras de costos, un tema recurrente seguía surgiendo: el «token de IA» como la unidad de valor fundamental. En el contexto de la IA, se puede considerar una token como una sola unidad de salida de IA, impotente por el procesamiento de GPU, la electricidad y los datos, lo que lo convierte en una moneda ideal para una economía impulsada por la IA. Por ejemplo, en OpenAi, un «token» equivale aproximadamente a ~ 4 caracteres o 0.75 palabras. Hoy, ya estamos utilizando extensos tokens AI para comerciar, consumir, compartir y monetizar las capacidades de IA. Podemos estimar aproximadamente que de 60 a 80 billones de tokens por mes probablemente estén en movimiento en todo el ecosistema global de IA. Pero los tokens AI no son solo una moneda digital, sino que están permitiendo nuevos modelos de negocio, como AI-As-Infraestructura (p. Ej. A este respecto, Sam Altman (OpenAi) y Jensen Huang (Nvidia) comparten una visión convergente del futuro. Igualmente intrigante es el surgimiento de los tokens criptográficos de IA, de la convergencia de blockchain y tokens de IA, ahora valorados colectivamente en más de USD 20 mil millones, un mercado que vale la pena ver de cerca. Y esto es solo el comienzo. Podemos esperar no solo nuevas cadenas de valor, sino también las capitalizaciones de mercado cada vez más conformadas por el volumen de activos tocados con IA en poder de las empresas que cotizan en bolsa. Es sorprendente presenciar toda una economía en proceso. Relacionado
La perplejidad de la startup de IA ha realizado una oferta de adquisición de Chrome de perplejidad audaz, ofreciendo $ 34.5 mil millones en efectivo para comprar el navegador de Google. La medida se produce cuando el Departamento de Justicia de los Estados Unidos continúa presionando a Google para vender Chrome después de su decisión antimonopolio de 2024. El Wall Street Journal dice que la oferta de Perplexity es casi el doble de su propia valoración de $ 18 mil millones. La compañía lo llama una propuesta seria respaldada por las principales empresas de capital de riesgo. Los ejecutivos afirman que pueden asegurar los fondos si Google acepta. Los analistas estiman el valor de Chrome en $ 20–50 mil millones. Si el acuerdo ocurre, el cromo aún se mantendrá. Esta base de código abierto potencia Chrome y otros navegadores como Microsoft Edge, Duckduckgo, Opera y aplicaciones basadas en electrones. La perplejidad ya usa cromo para su navegador Comet, que se centra en la integración de IA. Comprar Chrome daría acceso a la perplejidad a más de 3.500 millones de usuarios. Ese alcance podría ayudarlo a desafiar el safari de Apple en los dispositivos móviles y cambiar el mercado global de navegadores. Los rumores sugieren que Apple ha considerado adquirir perplejidad. Si Apple compró la perplejidad después de una adquisición de cromo perplejidad, podría ganar control sobre uno de los navegadores más utilizados del mundo. Eso le daría a Apple una gran ventaja tanto en la navegación web como en la publicidad en línea. Google continúa rechazando cualquier plan para vender Chrome. Los ejecutivos advierten que una venta podría dañar la seguridad del usuario e interrumpir sus sistemas de recopilación de datos. La compañía ha rechazado las demandas del DOJ y expresó su preocupación sobre cómo otro propietario podría manejar los datos del usuario. En este momento, Google no muestra signos de aceptar la oferta de Perplexity. Pero la presión regulatoria futura podría cambiar eso. Si sucede, la venta sería una de las adquisiciones más grandes y controvertidas en la historia de la tecnología.
Comparta en su plataforma favorita ha elevado una vez más el bar en el mundo de la inteligencia artificial con su última innovación, el chip Blackwell Ultra Ai, con nombre en código GB300. Este procesador de vanguardia está diseñado para ofrecer un rendimiento incomparable, lo que lo convierte en un cambio de juego para aplicaciones impulsadas por IA en todas las industrias. En este artículo, nos sumergiremos en las características, los beneficios y el impacto potencial del chip Blackwell Ultra AI, junto con cómo podría dar forma al futuro de la tecnología de IA. ¿Qué hace que el chip Blackwell Ultra AI se destaque? Con su potencia de procesamiento masiva, el GB300 está adaptado para cargas de trabajo complejas de IA, que incluyen aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora. Una de las características más destacadas del Blackwell Ultra es su capacidad para manejar conjuntos de datos a gran escala con facilidad. Esto lo hace ideal para industrias como la atención médica, los vehículos autónomos y las finanzas, donde los modelos de IA requieren inmensos recursos computacionales. Además, la eficiencia energética del chip asegura que entregue un rendimiento de primer nivel sin un consumo excesivo de energía, un factor crítico para el desarrollo sostenible de IA. Chip GB300 AI. Crédito: las aplicaciones de tendencia en el chip de Industriesthe Blackwell Ultra AI se establecen para revolucionar múltiples sectores. En la atención médica, puede acelerar la investigación médica procesando grandes cantidades de datos genómicos, lo que permite el descubrimiento de fármacos más rápido y los planes de tratamiento personalizados. Para los vehículos autónomos, las capacidades de procesamiento en tiempo real del chip mejoran la seguridad y la toma de decisiones, lo que nos acerca a los automóviles totalmente autónomos. En el sector financiero, el GB300 puede analizar las tendencias del mercado y predecir fluctuaciones con una precisión increíble, empoderando a las empresas para tomar decisiones basadas en datos. Además, su escalabilidad lo convierte en un ajuste perfecto para las plataformas de computación en la nube, donde los servicios de IA tienen una gran demanda. Vehículos aisónimos impulsados por el chip Blackwell Ultra AI de NVIDIA, impulsando el futuro del transporte, por qué los Blackwell Ultra Matters para el desarrollo de IA se vuelven cada vez más complejos, la necesidad de un poderoso hardware como el Blackwell Ultra se vuelve más aparente. Los procesadores tradicionales a menudo luchan por mantenerse al día con las demandas de las aplicaciones modernas de IA, lo que lleva a cuellos de botella en el rendimiento. El GB300 aborda estos desafíos de frente, ofreciendo una solución que puede manejar las tareas más exigentes con facilidad. El compromiso de Nvidia con la innovación asegura que el Blackwell Ultra sea a prueba de futuro. Su arquitectura está diseñada para admitir tecnologías de IA emergentes, lo que lo convierte en una inversión a largo plazo para empresas e investigadores por igual. Un clúster de servidor Blackwell Ultra. Crédito: El rumbo del chip Nvidia Blackwell Ultra AI representa un salto significativo adelante en la tecnología de IA. Su rendimiento inigualable, eficiencia energética y escalabilidad lo convierten en una herramienta vital para las industrias que buscan aprovechar el poder de la IA. A medida que la demanda de soluciones de IA avanzadas continúa creciendo, el GB300 está listo para desempeñar un papel fundamental en la configuración del futuro de la innovación. Ya sea que esté en la salud, las finanzas o la tecnología autónoma, el Blackwell Ultra AI Chip ofrece las herramientas que necesita para mantenerse a la vanguardia en la carrera AI. Esté atento a los desarrollos de Nvidia, ya que continúan empujando los límites de lo que es posible con inteligencia artificial.
Imagine poder describir una aplicación en voz alta y verla cobrar vida, sin sintaxis, sin configuración, sin estrés. Esa es la esencia de la codificación de ambientes. No es solo un nuevo estilo de codificación; Es una nueva interfaz entre los humanos y el desarrollo de software, una que está remodelando quién puede construir, qué tan rápido pueden hacerlo y lo que depara el futuro. En este artículo, analizaremos y práctica la codificación de vibos, qué es, cómo funciona, sus limitaciones actuales y hacia dónde se dirige. Codificación de ambientes: explicó simplemente Andrej Karpathy popularizó el término «codificación de vibos», que resumió como «ver cosas, decir cosas, correr cosas». La codificación de vibos es el proceso de explicar su proyecto a un sistema de IA, generalmente en lenguaje natural, y hacer que produzca código funcional para usted. Las herramientas de IA que alimentan este flujo de trabajo incluyen: Copilot de GitHub: ofrece finalizaciones de código relevantes basadas en el contexto del proyecto CHATGPT-puede generar funciones completas, explicar el código y manejar la solicitud de depuración de la lista de fantasmas-Ayuda a los desarrolladores en solitario a construir aplicaciones de pila completa rápidamente cursor-un editor vs basado en código con código AI profundo Estas herramientas se ejecutan en modelos de idiomas grandes. Como el tipo entrenado en miles de millones (sí, miles de millones) de líneas de código de código abierto. No solo adivinan lo que estás tratando de construir: prácticamente han leído el manual para cada idioma importante. Desde Python y JavaScript hasta TypeScript, Go y más allá, entienden cómo los desarrolladores del mundo real escriben código. Han estudiado patrones comunes. Conocen las bibliotecas populares. Y obtienen los marcos que usan la mayoría de los equipos. Es como tener un compañero de codificación súper bien leído, menos los descansos de café. ¿Tiene una idea de desarrollo de software? Permítanos ayudarlo a estrategias un ciclo de desarrollo optimizado ¿Cómo funciona la codificación de ambas? El enfoque de codificación de VIBE tiene como objetivo reducir los esfuerzos de codificación a casi cero. El proceso depende en gran medida de la IA, donde los usuarios pueden generar código simplemente explicando cómo quieren que funcione el software. Los desarrolladores simplemente pueden aplicar indicaciones en lenguaje natural, y el asistente de IA escribe el código, incluida la lógica de backend, la interfaz de usuario frontend e incluso las API. Los códigos se pueden generar, depurar y también refinar. Aquí hay más sobre cómo podría verse un flujo de codificación de vibra básica: elija su plataforma Comience seleccionando un asistente de codificación de IA. Cuando haga eso, asegúrese de complementar su pila y presupuesto tecnológico. Replicen, cursor, copiloto, adorable: todos te ayudan a escribir código. ¿Pero la forma en que interactúan? Totalmente diferente. Algunos se sienten como un copiloto hablador, terminando tus pensamientos antes que tú. Otros son potencias tranquilas: mínimas, rápidas y fuera de su camino. Elegir uno no se trata solo de características. Se trata de descubrir el que coincide. Una vez que hayas elegido tu herramienta, comienza la magia. Estos asistentes de IA no solo sugieren sintaxis, sino que generan código de trabajo real. Lógica de backend? Controlar. Frontend ui? Cubierto. API GANCS? Ya allí. Dígale a la IA que su sueño es su mensaje es su informe de diseño. Solicitud de ejemplo (front-end): «Cree un componente React que anima los puntos en ritmo con una pista de audio. Necesita botones de inicio/parada, colores amigables con el modo oscuro y un accesorio para BPM para poder ajustar el tempo más tarde». Consejos que pagan primero el contexto: mencione la pila tecnológica al frente (reaccionando 18, viento de cola, supabase). Objetivo sobre los detalles: concéntrese en el ‘por qué’, el ambiente que desea, luego los detalles de la capa. Las restricciones ahorran tiempo: el tamaño de la pantalla, los objetivos de rendimiento o las versiones API reducen el espacio de búsqueda para el modelo. Esculta el primer borrador que la IA responde con un «corte aproximado»: código de trabajo más comentarios. Es funcional, no impecable. Aquí es donde canalizas a tu editor de cine interior: ejecutarlo de inmediato. Vea lo que se rompe. Copie Paste cualquier error nuevamente en la solicitud de uso conversador. Trate el modelo como un desarrollador junior, actualice por qué eligió una biblioteca o patrón. Consejo profesional: Mantenga las iteraciones cortas. Si no ha mejorado la compilación después de dos ajustes, reescribe el aviso en lugar de parchear espagueti. Revise, Secure, Ship AI puede componer una melodía, pero aún así domina la pista: Análisis estático y Linting (Eslint, Flake8) Drift de estilo de captura y errores obvios. Los escaneos de seguridad (SEMGREP, SNYK) buscan inyección SQL, autores débiles, secretos expuestos. Unidad y pruebas de integración Comportamiento de anclaje antes de los refactores. La revisión por pares permanece no negociable: las inspecciones formales e informales capturan alrededor del 60-65% de los errores latentes antes de que se fusione el código. Vamos a ponerlo todo juntos, la plataforma te da el escenario. El mensaje establece el script. La iteración dirige la escena. La revisión mantiene a los críticos callados. Repita este bucle y notará un ritmo: ciclos de retroalimentación más cortos, menos interruptores de contexto y más tiempo dedicado a lo que el software debe hacer, no en cómo se deletrea en código. Esa es el ambiente real. Por qué la codificación de vibos está ganando tracción real simplemente porque es más rápido y más accesible. Sobre todo, está permitiendo que incluso los no desarrolladores conviertan las ideas en software de trabajo rápidamente. Sin duda, Vibe Coding promete un nuevo futuro para el desarrollo de software, abriendo puertas a ciclos de desarrollo más rápidos y sin problemas. La velocidad para valorar el tiempo es dinero, especialmente en tecnología. El desarrollo asistido por AI acorta el tiempo de comercialización. ¿Sabía que la investigación muestra que los desarrolladores que usan Copilot GitHub pudieron completar tareas de programación 55-56% más rápidas? AI no solo aceleró las cosas. Golpeó rápido. La disponibilidad con el aviso correcto, los gerentes de productos, los analistas, incluso los fundadores, pueden girar MVP en poco tiempo. No hay Code Bootcamp. No hay noches de insomnio. Solo ideas claras, bien redactadas. Concéntrese en las tareas de alto valor deje que la Boilerplate sea manejada por AI. Los desarrolladores pueden concentrarse en tareas como la construcción de arquitecturas escalables, etc. Estas son áreas donde la visión humana todavía se mantiene infiltrada. Bucles de retroalimentación acelerados iteración más rápida = mejores productos. AI permite pruebas rápidas, revisiones inmediatas y un desarrollo más centrado en el usuario. La democratización de los no ingenieros de construcción de software ahora puede participar significativamente en el desarrollo. Esto crea innovación interfuncional y herramientas internas más rápidas. ¿Quién está usando la codificación de vibra? Cualquier persona de startups, empresas, desarrolladores independientes e incluso campamentos de entrenamiento está adoptando la codificación de VIBE para acelerar la entrega y las barreras técnicas más bajas. El informe 2025 de Snaplogic es notable. Dijo que el 50% de las empresas ya están desplegando agentes de IA en producción. Otro 32% que planea hacerlo dentro del próximo año. Un documento técnico de IBM, 2024, proporcionó un pronóstico interesante. Afirmó que el 40% de la fuerza laboral global necesitará rekilling en los próximos tres años debido a la IA y los esfuerzos de automatización. Hay una indicación circunstancial (pero en crecimiento) de que se está utilizando la codificación de ambas en: Startups: los fundadores están construyendo MVP utilizando herramientas de IA con una codificación tradicional mínima. Prototipos empresariales: AI es utilizado por empresas como Visa y Snaplogic para acelerar las herramientas internas. Educación: para mejorar el aprendizaje, las escuelas de codificación y los campamentos de entrenamiento están incorporando herramientas de IA en sus planes de estudio. Desarrolladores independientes: los equipos SaaS de una persona están enviando aplicaciones más rápido utilizando la lista de replicados y el chatgpt. El informe 2025 de Snaplogic es notable. Dijo que el 50% de las empresas ya están desplegando agentes de IA en producción. Y otro 32% planeando hacerlo dentro del próximo año. Un documento técnico de IBM, 2024 proporcionó un pronóstico interesante. Afirmó que el 40% de la fuerza laboral global necesitará rekilling en los próximos tres años debido a la IA y los esfuerzos de automatización. Las limitaciones: lo que la codificación de vibra no puede hacer (todavía) el hecho es que la IA es lo que es: artificial y no humano. Si bien eso se desarrolla bien en muchos escenarios, falla la prueba de fuego cuando se trata de algunos. Uno de los problemas principales en el sistema de codificación VIBE es la capacidad de incluir el contexto del mundo real, el «por qué» de la tarea. Y el hecho de que su ventana de contexto es comparablemente corta. Lo que significa la necesidad de indicaciones repetitivas y altamente específicas. Además, no se puede esperar que diseñen sistemas desde cero, o garantice un código seguro: todavía necesita supervisión humana y disciplina de ingeniería. A pesar de la exageración, la codificación de ambientes no es una bala de plata. Estas son sus deficiencias actuales: Mates de claridad rápida: indicaciones vagas = salida vaga. Todavía se requiere un pensamiento claro. La arquitectura no es automática: la IA puede construir características. Sin embargo, no diseña sistemas mantenibles. La depuración puede ser opaca: puede obtener código de trabajo, pero comprender y arreglar errores sigue siendo un territorio humano. Problemas de seguridad: la IA no usa flujos de autores, limpia automáticamente las entradas o se adhiere a los estándares OWASP. Fragmentación de herramientas: es un dolor en crecimiento. El código generado por IA a menudo se rompe. Especialmente cuando cumple con sus pruebas, linters o tuberías CI/CD. La velocidad es excelente, pero sin precisión, es el caos. Los equipos ganadores logran el equilibrio: código rápido, transferencias limpias, ingeniería sólida. ¿Cómo pueden las empresas usar la codificación de VIBE estratégicamente? Las empresas pueden usar la codificación de vibos estratégicamente jugando con sus fortalezas y apuntalando sus debilidades. Úselo en áreas de bajo riesgo como la creación de prototipos, que es una de sus superpoderes. Entrene a sus equipos en una escritura rápida: indicaciones específicas y detalladas que no dejan espacio para la ambigüedad. Revise el código generado por la IA como lo haría con el trabajo de un desarrollo junior y obtenga micro con medidas de seguridad. Así es como las empresas pueden experimentar con la codificación de VIBE sin asumir un riesgo innecesario: aprovecharlo por los prototipos y otras herramientas internas que esto podría resultar de alta recompensa. Además, configuraciones de bajo riesgo para la experimentación. Entrenando a sus desarrolladores en la rápida ingeniería de WritingPrompt es la necesidad de la hora. Se está convirtiendo en un conjunto de habilidades real. Establezca el código de AI de revisión del código humano en el circuito como el trabajo de un desarrollador junior; necesita verificación. Cree un aviso reutilizable TemplAtessTandardizar cómo los equipos solicitan patrones comunes como flujos de inicio de sesión, paneles o andamios API. Mida los resultados rigurosamente hechos tiempo de control, errores introducidos y ciclos de implementación para garantizar un valor real. ¡Descubra cómo Fingent está acelerando el proceso de desarrollo de software con AI Explore ahora! Pensamientos finales: ¿Vibe está codificando el futuro? La codificación de ambientes no se trata de eliminar a los desarrolladores, se trata de aumentarlos. Reframa la codificación como una combinación de pensamiento de diseño, comunicación y iteración rápida en lugar de solo una tarea técnica. La tendencia principal es cierta: la IA está acelerando significativamente el desarrollo de software, a pesar de que algunas de las estadísticas que circulan, como 95% de bases de código generadas por IA, no están verificadas. En Fingent, confiamos en que las empresas más prósperas serán aquellas que incorporan cuidadosamente la IA en lugar de las que persiguen sin atención la automatización. ¿Tiene curiosidad sobre las posibles aplicaciones del desarrollo asistido por AI en su empresa? Hablemos.
El desarrollo de software siguió el mismo patrón durante décadas. Lento. Lineal. Previsible. Ya no. El ritmo se turboalizó. Bienvenido al SDLC con AI. Estamos hablando de generación de código a velocidad de urdimbre, errores marcados antes de que los humanos puedan parpadear, pruebas escritas automáticamente y los sistemas implementados con precisión predictiva. ¿Cómo se consigue todo esto? Este artículo le dirá exactamente cómo. ¡Acelera el desarrollo de productos con IA en la mezcla! Aseguramos la integración segura de IA en el desarrollo de software con un enfoque humano en el bucle ¿Cómo está cambiando el juego la IA en SDLC? Según McKinsey, las empresas que integran la IA generativa en los flujos de trabajo de desarrollo pueden lograr un ahorro de tiempo del 35 al 45% en las tareas de codificación. Si estás en el software y no estás usando AI, aquí está la dura verdad: ya estás atrasado. ¿Qué está cambiando debajo del capó, entonces? Permitamos esto: AI no es solo un complemento para el SDLC. Es un multiplicador de fuerza completo. En el modelo tradicional, la velocidad y la calidad siempre lucharon entre sí. ¿Quieres enviar rápido? Prueba de sacrificio. ¿Quieres código limpio? Extender la fecha límite. ¿Quieres ambos? Buena suerte contratando 10 nuevos desarrolladores el próximo mes. Ai arroja ese tira y afloja por la ventana. AI acelera los ciclos de desarrollo: los asistentes de codificación como GitHub Copilot ahora manejan la salida del código en proyectos del mundo real. Los desarrolladores ya no comienzan con un archivo en blanco: obtienen una ventaja en ejecución. AI reduce los errores antes de que el código llegue a la producción: AI no solo escribe código, sino que lo revisa. Herramientas como Deepcode y Snyk usan el aprendizaje automático para atrapar defectos de seguridad comunes (y no tan comunes) mientras están escritos. McKinsey informa que las empresas que usan IA en la revisión del código ven la reducción del 20 al 30% en los defectos posteriores a la liberación. Esto da como resultado menos hotías, interrupciones reducidas y clientes más satisfechos. La IA transforma las pruebas de manual a mágica: escribir casos de prueba a mano es lento y aburrido y a menudo está desactualizado antes de que el código esté terminado. Observan cómo los usuarios interactúan con su aplicación, rastrean los cambios en la interfaz de usuario e incluso aprenden de los viejos errores, luego construir casos de prueba para usted. Mientras que los porcentajes exactos varían, las empresas informan un desarrollo de pruebas más rápido y una mayor cobertura de prueba con tuberías de control de calidad mejoradas con AI. AI convierte la depuración en predicción, no reacción: en las configuraciones tradicionales, los desarrolladores buscan errores de forma reactiva. Ai voltea el guión. Herramientas como Datadog y Dynatrace no solo le muestran lo que se rompió, lo advierten antes. Desacelaciones, fugas de memoria, bloqueos? Todos marcados temprano con análisis predictivo. Claro, los resultados varían según la configuración. Pero una cosa está clara: la IA está ayudando a los equipos a intercambiar la lucha contra incendios por la previsión. En pocas palabras? AI no es solo mejorar el SDLC. Lo está haciendo fundamentalmente diferente. El juego no es sobre lo rápido que más puedes codificar. Se trata de cuán inteligentes son sus herramientas. Y herramientas de IA? Son inteligentes, rápidos y siempre aprenden. SDLC tradicional versus SDLC mejorado AI El ciclo de vida de desarrollo de software convencional (SDLC) funcionó de manera efectiva durante muchos años. Resulta que no se ajusta a la factura en el escenario de hoy. Es lento, rígido y propenso a los retrasos. SDLC acuático AI lo arregla. Es significativamente más rápido e inteligente. Así es como los dos se acumulan en las etapas clave del desarrollo: 1. Requisitos de recopilación Tradicional: los equipos confían en reuniones largas. Eso es porque están tomando notas manualmente. Y esas notas están sujetas a diferentes interpretaciones. AI-Enhanced: las herramientas NLP convierten la entrada RAW en historias de usuarios estructuradas en tiempo real. Resultado: requisitos más claros, menos tiempo perdido en los bucles de aclaración. 2. Diseño y arquitectura Tradicional: los arquitectos crean diagramas estáticos manualmente. Cada cambio requiere esfuerzo humano y múltiples ciclos de revisión. AI mejorada: Sugerencias de arquitectura basadas en limitaciones de proyectos y patrones de diseño históricos, eso es lo que las herramientas con IA apoderaron a la mesa. Resultado: decisiones de arquitectura más rápidas, con mayor escalabilidad y menos rediseños. 3. Desarrollo Tradicional: los desarrolladores escriben todo el código manualmente. AI mejorado: los asistentes de codificación de IA pueden automáticamente el código. Pueden sugerir funciones y corregir errores sobre la marcha. Resultado: el desarrollo se acelera. Y desarrolladores gratuitos para centrarse en la lógica y el valor comercial. 4. Prueba Tradicional: QA escribe casos de prueba estática. AI Enganche: las herramientas de IA crean pruebas dinámicas y adaptativas. Resultado: alcance más amplio y pruebas más rápidas. 5. Depuración tradicional: el análisis de causa raíz es manual. Las herramientas de observabilidad impulsadas por la IA notifican a los usuarios de los problemas antes de que se intensifiquen. Resultado: menos tiempo de inactividad, resolución de problemas más rápida. 6. Implementación y mantenimiento Tradicional: CI/CD manual, scripts frágiles. AI mejorada: tuberías adaptativas y redes de seguridad de reversión automatizadas. Resultado: despliegues más seguros y más inteligentes. La influencia de los agentes de IA en el desarrollo de software La influencia de los agentes de IA en el desarrollo de software ya no es teórica: es medible, repetible y rápidamente escalado. Comencemos con lo que realmente hacen los agentes de IA. Estas no son solo herramientas de codificación. Son sistemas inteligentes que analizan su entorno de desarrollo, responden al contexto de entrada y generan soluciones en tiempo real. Piense en ellos como compañeros de equipo integrados y proactivos que abarcan el código, la infraestructura y el flujo de trabajo. 1. Velocidad sin la compensación en el desarrollo heredado, construir nuevas características o productos implica un costo inicial masivo: diseño, andamiaje de código, ciclos de aprobación y QA. Los agentes de IA reducen drásticamente ese tiempo. Según un estudio reciente de GitHub, los desarrolladores que usan copilot pudieron completar tareas de programación un 55% más rápido que aquellos sin él. Pero no se trata solo de ahorrar horas, sino que se trata de preservar el flujo. Los desarrolladores informan que pueden permanecer «en la zona» por más tiempo, porque la IA maneja las partes aburridas: código repetitivo, correcciones de sintaxis y patrones predecibles. Te enfocas en la lógica; El agente llena el resto. 2. Calidad de código constante a la calidad del código de escala tiende a caer bajo presión. La deuda técnica se intensifica. Los equipos se apresuran a cumplir con los plazos. Se omiten las revisiones. Pero la IA no se salta los pasos. Los revisores de código de IA como Deepcode, Codiga y Amazon Codeguru analizan las solicitudes de extracción en tiempo real, las vulnerabilidades de seguridad del indicador y recomiendan refactores, todo antes de que un humano mire el código. Y debido a que están entrenados en millones de ejemplos, aprenden de una base de conocimiento global, no justo lo que su equipo ha visto antes. 3. La cobertura de prueba puede confiar en las pruebas a menudo es donde la calidad se descompone, ya sea debido a la presión del tiempo, la cobertura incompleta o la simple supervisión humana. Pero los agentes de IA eliminan ese cuello de botella 4. La depuración en tiempo real y la depuración tradicional de operaciones predictivas a menudo implica estudiando sobre archivos de registro y replicar problemas días después de que un usuario los informara. Para entonces, el daño está hecho. Ai voltea esto por completo. La observabilidad moderna ahora viene con agentes de IA incorporados que monitorean continuamente el comportamiento de la aplicación. Marcan anomalías antes de causar tiempo de inactividad. 5. Agentes de IA como amplificadores de equipo Es importante tener en cuenta: los agentes de IA no están aquí para reemplazar a sus ingenieros. Los amplifican. Desarrolladores senior todavía arquitectos sistemas. Todavía diseñan interfaces y manejan cajas de borde. ¿Pero ahora? Como los agentes de IA los respaldan, cometen menos errores, se mueven más rápido y envían un mejor código. Gartner predice que para 2027, el 80% de los roles de ingeniería de software incorporarán el desarrollo asistido por AI-AI como parte estándar del flujo de trabajo. El objetivo no es la automatización. Es el aumento. ¡Descubre cómo Fingent está transformando el desarrollo de software con AI! ¡Explora ahora! Cómo Finging mejora el viaje de desarrollo de software con IA en Fingent, no creemos en saltar sobre las tendencias. Creemos en adoptar lo que ofrece un valor comercial medible. Y SDLC con AI ya no es experimental. Está probado, escalable y ya está entregando resultados. En Fingent, no creemos en las tendencias por el bien de Trend. Creemos en usar lo que funciona, y funciona SDLC con AI. Hemos ayudado a los clientes a acelerar el tiempo de comercialización hasta hasta un 40%, mejorar la calidad de la liberación y automatizar las pruebas sin sacrificar la gobernanza o el cumplimiento. Así es como se ve nuestro SDLC mejorado con AI: AI-First Planning: Transformamos las discusiones en bruto en historias de usuarios utilizando herramientas NLP. Desarrollo acelerado: implementamos asistentes de estilo de copiloto para acelerar la entrega. QA más inteligente: utilizamos herramientas de prueba impulsadas por IA que se adaptan a la mosca. No más scripts de prueba estática. Monitoreo proactivo: identificamos problemas antes de que se conviertan en interrupciones porque la observabilidad de IA está incorporada. Cambio seguro: ayudamos a sus equipos a implementar la IA de una manera responsable, estratégica y a la visión de futuro. Fingent incorpora inteligencia en cada etapa, ya sea que esté comenzando desde cero o actualizando un proyecto existente. Porque la velocidad es insuficiente en el mercado actual. Victorias rápidas e inteligentes. ¿Listo para sobrealimentar su SDLC con herramientas de IA que realmente entregan? Hablemos.
En un día soleado en San Francisco, a lo largo de la costa de la ciudad, las familias se sumergieron en el mundo loco de la inteligencia artificial dentro del Museo Exploratorium. Los visitantes hicieron títeres de sombra para que AI identifique, usaron IA para generar canciones, hicieron preguntas de chatbots y se enfrentaron con IA en un juego en el que los jugadores intentaron dibujar imágenes que solo los humanos reconocerían. Una mano de robot gigante se movió y la gente se miró a un chip de videojuegos. Anotaron sus esperanzas y preocupaciones sobre las tarjetas de IA en que se muestran en el museo. Esperanza: AI curará el cáncer. Preocupación: la gente confiará en la IA hasta el punto de que no pueden pensar por sí mismas. Un visitante escucha el componente de audio de la exhibición de «AI en confusión» en las «Aventuras en IA» del Exploratorium en el centro de San Francisco el jueves. Las vallas publicitarias para la compañía AI Fin Line Interestate 80 cuando la autopista ingresa al distrito financiero el miércoles en San Francisco. «Se rompe esas barandillas, esas grandes paredes que la gente ha presentado alrededor de IA y les permite tener una conversación con alguien más», dijo Doug Thistlewolf, quien administra el desarrollo de exhibiciones en el Exploratorium.Art. Espacio de oficina. Bolsalles. Protestas. La locura de IA se ha intensificado en San Francisco, extendiéndose a través de la vida laboral y social en lo que algunos han descrito como una nueva fiebre del oro. El auge de la IA, junto con la elección del nuevo alcalde Daniel Lurie, también ha infundido la ciudad con optimismo, teñido de ansiedad. Algunos se preocupan por el alto costo de vida de la ciudad y si la IA reemplazará a los trabajadores a medida que continúen los despidos tecnológicos. Durante años, Silicon Valley ha estado en el centro de la innovación con algunas de las valiosas empresas tecnológicas del mundo como Meta, Google, Apple y Nvidia localizando su sede masiva al sur de San Francisco. Sin embargo, el ascenso de AI ha dado un foco brillante en San Francisco, hogar de compañías multimillonarias como OpenAI, escala IA, antrópica, perplejidad y databricks.Ai ha desempeñado durante mucho tiempo un papel importante en la tecnología de los consumidores, ayudando a recomendar publicaciones en las redes sociales, lenguajes y asistentes virtuales de energía. Pero la popularidad del chatgpt de OpenAi, un chatbot que puede generar texto, imágenes y código, desencadene una carrera feroz para impulsar la tecnología que toca a las industrias de los medios a la salud. superó los $ 29 mil millones, más del doble de la cantidad durante el mismo período en 2022, según los datos de Pitchbook. A partir del 5 de agosto, VC acuerdos para nuevas empresas de IA en el área, que incluye San Francisco, Oakland y Fremont, representaron el 46.6% de los fondos para las compañías de IA de EE. UU. Este año. La sede de Openai, el fabricante del popular chatbot chatgpt, en Mission Bay, San Francisco. Queda por ver exactamente cómo este frenesí dará forma al futuro de San Francisco, hogar de los teleféricos y la robotaxis. Pregúntele a Chatgpt cómo se verá SF en 10 años y genera una imagen del horizonte de la ciudad con arquitectura futurista y platillos voladores al lado del puente Golden Gate. La IA ha sido un «punto brillante» en la economía de la ciudad, ayudando a San Francisco a recuperarse después de que los minoristas, los trabajadores de oficinas y algunas compañías como X (anteriormente Twitter) abandonaron el área del centro durante y después de la pandemia a medida que el trabajo remoto se recogió. «El impacto económico es [AI companies] Tomemos más espacio de oficinas, pagan más impuestos, contratan a más personas ”, dijo Ted Egan, economista jefe de la ciudad y el condado de San Francisco. En los últimos cinco años, las empresas relacionadas con la IA han alquilado más de 5 millones de pies cuadrados de pies de la oficina de San Francisco y el monto se proyectará, según CBRE, una firma de bienes inmobiliaria y la firma de inversión. La tasa de la oficina de la oficina de la ciudad de 35.8% en el monto se proyectará, según las compañías de las compañías, las compañías, la mitad de las compañías, las compañías de la ciudad. millones de pies cuadrados de espacio de oficina para 2030. Vijay Karunamurthy, residente de Francisco. El sector tecnológico de la ciudad se volvió a rugir solo para recibir un éxito durante la pandemia Covid-19. Ahora, la ciudad está ascendiendo una vez más. Startup. Los niños interactúan con el «espejo gigante» en la exposición «Adventures in AI» del Exploratorium en el centro de San Francisco el jueves. está igualmente emocionado, pero también un poco asustado, sobre cómo afectará a los laboristas. Si me pide una predicción sobre cómo se verá los servicios o cómo se verá el mundo en unos años a partir de ahora, no sé «. AI’s Rise ha inspirado la creación de nuevos espacios en todo San Francisco, donde las personas pueden discutir los beneficios de la tecnología y los riesgos. Notas escritas por personas que visitan el Jueves de la Exposición» Adventures en AI «. La exhibición de IA en el Exploratorium implicó hablar con trabajadores e investigadores de compañías tecnológicas y universidades. La exhibición con sus nietos. Las estaciones. Para escribir correos electrónicos fríos «y» software de envío de droides mientras toca el césped «. Una parada de autobús anuncia, una compañía de software de IA, en el Distrito de la Misión en San Francisco. Un anuncio de AI Startup Outpate dio un tono positivo: “Escucha a los humanos. No los reemplaces ”. Fundada en el centro de San Francisco en 2022, Outss creó un entrevistador de IA para que los investigadores pudieran reunir rápidamente los comentarios de más personas para comprender mejor las necesidades de los clientes y mejorar los productos. Dijo. A lo largo de San Francisco, los fundadores y las compañías inmobiliarias han denominado ciertas áreas como centros de AI. Las comunidades de IA que aparecieron en el área. Colaborate en persona, dijo Michael Phillips, director y presidente de Jamestown. «Si estás trabajando en estos productos rápidos para comercializar y altamente competitivos», dijo, «realmente necesitas estar juntos».
Compartir en su PlatformGoogle favorito acaba de anunciar actualizaciones significativas de su modelo Gemini AI, presentando Gemini 2.5 con capacidades de razonamiento mejoradas. Las últimas mejoras, detalladas en el blog y el blog oficial de Google, muestran los principales avances en el rendimiento de la IA, la eficiencia y las aplicaciones del mundo real. ¿Qué hay de nuevo en Géminis 2.5? 1. Razonamiento mejorado y resolución de problemas Gemini 2.5 introduce un mejor razonamiento lógico, lo que le permite abordar consultas complejas con mayor precisión. Ya sea para resolver problemas matemáticos, analizar datos científicos o ayudar en la codificación de tareas, el modelo actualizado demuestra una comprensión contextual más profunda. ProcessingGoogle de procesamiento más rápido y más eficiente ha optimizado Géminis 2.5 para ser más rápido y más eficiente en los recursos, reduciendo la latencia mientras mantiene un alto rendimiento. Esto lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación automatizadas. Google también presentó Gemini 2.5 Pro. En el que dice que es su «modelo más avanzado para tareas complejas» .Gemini 2.5 Pro Benchmark. El modelo Googlethe ahora maneja el texto, las imágenes, el audio y las entradas de video más sin problemas, mejorando las interacciones en aplicaciones como Google Search, YouTube y Google Workspace.Real-World Aplications Google destacan varios usos clave para Gemini 2.5: Educación: Tutorización personalizada y ayuda Instant Homeo. Compare con otros modelos de IA? Gemini 2.5 compite con el GPT-4.5 de OpenAI y Claude 3 de Anthrope, pero Google enfatiza su eficiencia superior en el manejo de tareas a gran escala. Los puntos de referencia muestran mejoras en el razonamiento matemático, la precisión de la codificación y el soporte multilingüe. ¿Qué sigue para Gemini AI? Google planea más integraciones con Android, Google Cloud y Aplicaciones de terceros, lo que hace que la IA sea más accesible. La compañía también sugiere Gemini 3.0, que se espera a finales de este año con características aún más avanzadas. Relacionado Share en su plataforma favorita
Imagine esto: su demostración de sprint termina a las 11:30 a.m. a las 11:35, un agente de IA ha extraído la transcripción de la reunión, abrió tres solicitudes de extracción, documentos generados por el usuario e incluso notas de versión redactadas. Su equipo no se saltó el almuerzo, sin embargo, el acumulado se volvió más ligero. Esa es la nueva cadencia del desarrollo de software, y la única forma de golpearlo constantemente es hacer de cada ingeniero un ingeniero con IA. ¿Cómo está evolucionando la IA los roles de los ingenieros de software? ¿Escribir código? Ese ya no es el evento principal. ¿Los días de que los ingenieros pasen la mayor parte de su tiempo escriben sintaxis y arreglan errores triviales? Desaparecido. AI ha cambiado el juego, no reemplazando a los ingenieros de software, sino al remodelar cuál es su trabajo realmente. Hoy, los ingenieros están asumiendo un papel más estratégico: piense menos «monos de código», más «orquestadores del sistema». En lugar de crear a mano cada línea, los desarrolladores ahora colaboran con modelos de IA. Los copilotos se solicitan a las aplicaciones de andamio ahora. Los agentes se implementan para manejar casos de borde. La automatización ahora reemplaza el trabajo OPS que lleva mucho tiempo que solía consumir horas. ¿Puedes ver el cambio? Los ingenieros pasan más tiempo diseñando sistemas de larga duración y menos tiempo de codificación de forma aislada. Están haciendo mejores preguntas. No «¿Cómo construyo esta función?» Pero «¿Cómo doy forma al sistema para que las siguientes diez características no lo luchen?» Ya no se trata de completar las tareas. Se trata de habilitar la escala. Este cambio de mentalidad, el pensamiento del sistema agudo, es lo que separa equipos rápidos de equipos listos para el futuro. Incluso los desarrolladores junior están sintiendo el cambio. En lugar de estar atrapado en la depuración en silencio, están revisando las sugerencias de IA, aprendiendo por qué ciertos enfoques funcionan y ganando tutoría en tiempo real a través de bucles de retroalimentación integrados en herramientas inteligentes. Llamémoslo como es: una promoción. ¡Acelera el desarrollo de productos con IA en la mezcla! Aseguramos la integración segura de IA en el desarrollo de software con un enfoque de humano en el circuito donde la IA está aumentando las capacidades de los ingenieros de software La IA no es solo empujar la productividad. Está volviendo a cablear todo el kit de herramientas. Desde la generación de códigos hasta la simulación compleja, está llenando los tediosos vacíos, acelerando los bucles de retroalimentación y, francamente, al mimar a los ingenieros al permitirles concentrarse en las cosas divertidas. Aquí es donde está sucediendo la verdadera magia: 1. Las herramientas de IA de programación más rápidas e inteligentes como GitHub Copilot ya están escribiendo código junto con los desarrolladores. Sin embargo, ese es solo el comienzo. En el futuro, la inteligencia artificial no solo ayudará sino que también anticipará. Reconoce el contexto, sugiere patrones arquitectónicos, identifica los errores de diseño temprano e incluso explica las compensaciones. No se trata de una codificación más rápida. Se trata de ingeniería más inteligente. Piense más allá de la autocompletar. Los ingenieros ahora están utilizando AI para girar la plantilla en segundos, sugieren la lógica basada en patrones anteriores e incluso atrapan errores a medida que codifican. Los mejores equipos no solo codifican más rápido, sino que codifican más intencionalmente, entregando el trabajo gruñido a la IA para que puedan arquitectar con claridad. 2. Pruebas automatizadas y QA (que realmente funciona) a nadie le encanta escribir casos de prueba, pero la IA no se queja. Genera pruebas de unidad, integración e incluso de regresión, a escala. Y aprende del comportamiento de su sistema con el tiempo. Altair señala que la simulación impulsada por la IA puede validar cómo un sistema responderá bajo diferentes cargas, configuraciones o escenarios, antes de que incluso llegue a la puesta en escena. Es como tener un ingeniero de control de calidad que trabaja las 24 horas, los 7 días de la semana y nunca saltea las cajas de borde. 3. Diseño y simulación con velocidad sobrehumana en dominios de ingeniería más técnicos (diseño de productos, sistemas mecánicos, plataformas de datos pesados) está desbloqueando algo radical: simulación en tiempo real. Estos modelos usan AI para predecir el comportamiento del sistema que solía tomar horas (o días) de tiempo de cómputo. Con IA en la mezcla, los ingenieros pueden probar ajustes de diseño interminables, sin atascarse en una acumulación de simulación. 4. Documentación inteligente y transferencia de conocimiento No más «Ve a preguntar a Ben». Ahora es, «Revise el documento generado por la IA». No es solo más rápido, es más claro. La transparencia se convierte en el valor predeterminado. 5. La IA de toma de decisiones mejorada no solo ayuda a «hacer», está ayudando a decidir. Las herramientas impulsadas por los modelos basados en datos pueden evaluar las compensaciones en arquitectura, infraestructura y asignación de recursos. ¿Debería usar sin servidor o contenedores? ¿Debería esa tubería de ML ser por separado o transmitir? AI no solo adivina, ejecuta simulaciones, compara los resultados pasados y ofrece recomendaciones de ingenieros respaldadas por datos reales. 6. La AI de colaboración aumentada también interpreta al mediador. Cierre la brecha entre el producto, la ingeniería y el diseño al traducir los objetivos en sugerencias técnicas y equipos de empujón cuando la alineación se desliza. Algunos equipos incluso están incrustando la IA en sus herramientas SDLC para que pueda surgir riesgos, aclarar los requisitos o señalar PRS que necesitan una segunda mirada, antes de que el humano parpadea. 7. Límites borrosos: Superpoderes interfuncionales AI no se contenta con permanecer en un carril, y tampoco deberían sus equipos. El aumento de la IA está eliminando los silos entre ingenieros, diseñadores y líderes de productos. Ahora, un desarrollador puede burlarse de un prototipo de UI. Incluso un diseñador de UX puede sugerir estrategias de implementación. Todos utilizando herramientas habilitadas para AI. El resultado? La colaboración ya no es solo la funcional, es co-creativo. No es un apretón de manos, sino un lienzo compartido e inteligente. 8. Interacciones grupales y cambio Relevante, pero no menos importante, la cultura está cambiando junto con la tecnología. La implementación de AI incluye más que simplemente conectar las herramientas relevantes. Se trata de traer a tu equipo. No es suficiente para enseñar cómo. El verdadero cambio llega cuando la gente consigue el por qué. Eso significa foros sinceros donde los ingenieros preguntan: «¿Esto me reemplazará?» y el liderazgo responde con claridad. Significa evaluaciones de preparación, programas piloto en zonas de bajo riesgo y comunidades de aprendizaje estructuradas. Hecho bien, la IA se convierte en un constructor de equipos, no en una cuña. La IA no es solo agregar caballos de fuerza, está revisando el motor. Esos son los engranajes ocultos en la transformación: alto impacto, a menudo pasado por alto, pero absolutamente esencial. Lo que está claro es esto: la IA no es una «herramienta» en el antiguo sentido de la palabra. Es un colaborador. Un incansable copiloto. Una esponja de conocimiento. ¡Descubre cómo Fingent está transformando el desarrollo de software con AI! ¡Explora ahora! ¿Cómo puede Finging Facilitar el avance de la transformación de ingeniería impulsada por la IA? Se necesita más que simplemente conectar una herramienta elegante y llamarlo un día para abrazar la IA. Se trata de comprender cuándo intervenir como humano, cómo confiar en él y dónde usarlo. La verdadera habilidad? Sorprendente ese equilibrio entre automatización e intuición. Ahí es donde entra fingente. No solo construimos con AI, construimos para ingeniería nativa de AI. Comenzamos entendiendo su ADN de ingeniería. Su pila tecnológica, sus flujos de trabajo, el ciclo de vida de su producto, todo. Luego buscamos fricción. ¿Dónde está goteando el tiempo? ¿Dónde se desperdicia el ancho de banda humano? ¿Dónde está la velocidad acelerado por el código heredado, los procesos obsoletos o los sistemas de silencio? Ahí es donde aplicamos AI, con precisión quirúrgica. Incronamos la inteligencia en el SDLC, no solo atornillándola. Integramos la IA donde realmente mueve la aguja: • Generación de código basada en el aviso conectado a sus convenciones de repo. • Generación de pruebas autónomas que aprenden de sus errores pasados. • Lenguaje natural a la automatización de tareas que convierte las notas de voz en especificaciones listas para ejecutar. • Agentes que triedes, monitorean los problemas comunes y arreglan problemas comunes antes de que su equipo incluso registre los registros. Solo es una inteligencia de inteligencia bien diseñada. Blog: Su sobrealimentación Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) con las herramientas AL. Entrenamos a su equipo para evolucionar con las herramientas. La IA no funciona sin humanos que saben cómo dirigirlo. Es por eso que capacitamos a sus ingenieros, gerentes de productos y personas de operaciones para que hablen el idioma de la IA: mejores indicaciones, supervisión más fuerte, pensamiento de diseño más limpio. Nos aseguramos de desplegar la IA con su equipo para que la adopción se mantenga y la moral suba. Construimos responsablemente, con gobernanza, no conjeturas. Fingent configura sus flujos de trabajo de IA con barandas horneadas en: • Transparencia del modelo • Pistas de auditoría • Privacidad de datos • Caos de protocolos de uso negro de la caja negra. Solo innovación responsable en la que puede confiar. En pocas palabras? Fingent ayuda a su equipo de ingeniería a pasar de «probar AI» a prosperar con él. Traemos los planos, las herramientas y la experiencia práctica para convertir la IA de una palabra de moda en una ventaja comercial. Porque en esta nueva era, no solo necesita más código, necesitas equipos más inteligentes. Y sabemos cómo construirlos.