¡NUEVO AHORA PUEDE ESCUCHAR COMO ARTÍCULOS DE FOX NEWS! La inteligencia artificial está en todas partes en estos días, en su teléfono, su automóvil, incluso su lavadora. Vi uno justo el otro día con IA incorporada. Y aunque eso puede sonar un poco exagerado, no se puede negar que la inteligencia artificial ha hecho la vida más fácil de muchas maneras. Desde el aumento de la productividad hasta el desbloqueo de nuevas herramientas creativas, está cambiando cómo trabajamos y vivimos. ¿La versión más común que probablemente haya encontrado? AI generativa, piense en chatbots como chatgpt. Pero por útil que sea esta tecnología, no está exento de problemas. Si ha utilizado la suite de espacio de trabajo de Google, es posible que haya notado el modelo de IA de la compañía, Gemini, integrado en aplicaciones como documentos, sábanas y gmail. Ahora, los investigadores dicen que los atacantes pueden manipular los resúmenes de correo electrónico generados por Géminis para colarse en las indicaciones ocultas de phishing. Significa mi informe CyberGuys gratuito mis mejores consejos tecnológicos, alertas de seguridad urgentes y acuerdos exclusivos entregados directamente a su bandeja de entrada. Además, obtendrá acceso instantáneo a mi Guía de supervivencia de estafa definitiva: gratis cuando se una a mi cyberguy.com/newsletter cómo la IA ahora está ayudando a los piratas informáticos a engañar a las herramientas de seguridad de su navegador Google Gemini App en un dispositivo móvil (Kurt «Cyberguy» inyectar instrucciones ocultas en resúmenes de correo electrónico. El problema, demostrado por Marco Figueroa, muestra cómo las herramientas generativas de IA pueden ser engañadas a través de la inyección indirecta de inmediato. Esta técnica incorpora comandos invisibles dentro del cuerpo de un correo electrónico. Cuando Gemini resume el mensaje, se interpreta y actúa sobre esos indicaciones ocultas. ¿Qué es la inteligencia artificial (AI)? El ataque no depende de enlaces o archivos adjuntos sospechosos. En su lugar, utiliza una combinación de HTML y CSS para ocultar la solicitud estableciendo el tamaño de fuente en cero y el color a blanco. Estos comandos permanecen invisibles en la vista estándar de Gmail, pero aún son accesibles para Gemini. Una vez que solicite un resumen, la IA puede ser engañada para que presente alertas de seguridad falsas o instrucciones urgentes que parecen provenir de Google. En una prueba de concepto, Gemini advirtió falsamente a un usuario que una contraseña de Gmail había sido comprometida e incluyó un número de teléfono de soporte falso. Dado que los resúmenes de Gemini están integrados en el espacio de trabajo de Google, es más probable que confíe en la información, lo que hace que esta táctica sea especialmente efectiva. Un letrero de Google en un edificio (Kurt «Cyberguy» Knutsson) ¿Qué está haciendo Google sobre la falla? Mientras que Google ha implementado defensas contra la inyección rápida desde 2024, este método parece evitar las protecciones actuales. La compañía le dijo a Cyberguy que está implementando activamente salvaguardas actualizadas. Petting Business on the Go haciendo clic en el documento en el documento de un comunicado, dijo un portavoz de Google, «la defensa de los ataques que afectan a la industria, como las inyecciones rápidas, ha sido una prioridad continua para nosotros, y hemos desplegado numerosos defensas fuertes para mantener a los usuarios seguros, incluidos los seguros para prevenir dolores o inquietantes. Ejercicios que entrenan a nuestros modelos para defenderse de este tipo de ataques adversos «. Google también confirmó que no ha observado la explotación activa de esta técnica específica. Aplicación Google Gemini en la pantalla de inicio de un dispositivo móvil (Kurt «Cyberguy» Knutsson) 6 maneras de mantenerse a salvo de las estafas de phishing de IA, ¿cómo puede protegerse de las estafas de phishing que explotan herramientas de IA como Gemini? Aquí hay seis pasos esenciales que puede tomar ahora mismo para mantenerse seguro: 1. No confíe ciegamente en el contenido generado por IA porque aparece un resumen en Gmail o Docs no significa que sea automáticamente seguro. Trate las sugerencias, alertas o enlaces generados por la IA con la misma precaución de cualquier mensaje no solicitado. Siempre verifique información crítica, como alertas de seguridad o números de teléfono, a través de fuentes oficiales. Evite usar características de resumen para el Sospicio de correo electrónico. Un correo electrónico parece inusual, especialmente si es inesperado o de alguien que no reconoce, evite usar la función de resumen de AI. En cambio, lea el correo electrónico completo como se escribió originalmente. Esto reduce la posibilidad de caer en resúmenes engañosos. Tenga cuidado con los correos electrónicos y mensajes de phishing para correos electrónicos o mensajes que crean un sentido de urgencia, solicite que verifique los detalles de la cuenta o proporcione enlaces inesperados o información de contacto, incluso si parecen confiables o provienen de fuentes familiares. Los atacantes pueden usar IA para crear alertas o solicitudes de aspecto realista de información confidencial, a veces ocultas dentro de resúmenes generados automáticamente. Entonces, siempre haga una pausa y examine las indicaciones sospechosas antes de responder. La mejor manera de salvaguardarse de los enlaces maliciosos que instalan malware, que potencialmente acceden a su información privada, es tener un software antivirus instalado en todos sus dispositivos. Esta protección también puede alertarlo sobre los correos electrónicos de phishing y las estafas de ransomware, manteniendo su información personal y los activos digitales seguros. Obtenga mis elecciones para los mejores ganadores de protección antivirus 2025 para sus dispositivos Windows, Mac, Android e iOS en cyberguy.com/lockupyourtech 4. Mantenga sus aplicaciones y extensiones actualizadas que Google Workspace y su browser son siempre la versión. Google publica regularmente actualizaciones de seguridad que ayudan a prevenir nuevos tipos de ataques. Además, evite usar extensiones no oficiales que tengan acceso a su Gmail o documentos. Invierte en una eliminación de datos impulsadas por los servicios como el ataque de resumen de Gemini no ocurren en el vacío. A menudo comienzan con información personal robada. Esos datos pueden provenir de violaciones pasadas, registros públicos o detalles que sin saberlo ha compartido en línea. Un servicio de eliminación de datos puede ayudar escaneando continuamente y solicitando la eliminación de su información de los sitios de Data Broker. Si bien ningún servicio puede borrar todo, reducir su huella digital hace que sea más difícil para los atacantes personalizar los intentos de phishing o vincularlo con los datos de incumplimiento conocidos. Piense en ello como una capa más de protección en un mundo donde la IA hace que las estafas específicas sean aún más fáciles. Compruebe mis mejores opciones para los servicios de eliminación de datos y obtenga un escaneo gratuito para averiguar si su información personal ya está disponible en la web visitando cyberguy.com/delete un escaneo gratuito para averiguar si su información personal ya está en la web: cyberguy.com/freescan6. Desactive los resúmenes de IA por ahora si le preocupa que esté preocupado por enamorarse de un intento de phishing generado por IA, considere deshabilitar los resúmenes de Gemini en Gmail hasta que Google lance protecciones más fuertes. Aún puede leer los correos electrónicos completos de la manera tradicional, lo que puede reducir su riesgo de ser engañado por resúmenes manipulados. Cómo para deshabilitar las funciones de Gemini en DesktoPopen Gmail en Desktop. Haga clic en el icono de equipos de configuración en la parte superior derecha. Haga clic en todas las configuraciones. desactivará los resúmenes de Gemini, así como otras características inteligentes. Cómo deshabilitar las funciones de Gemini en Mobileon iPhone: si usa la aplicación Gemini Mobile específicamente: Abra la aplicación Gemini. la esquina superior izquierda. Scroll hacia abajo y la configuración de toque. Seleccione la cuenta de correo electrónico relevante. Scroll hacia abajo y toque las características inteligentes del espacio de trabajo de Google y desmarque el cuadro para apagarlos. Clave advertencias para saber: la deshabilitación de las características inteligentes puede eliminar otras funcionalidades convenientes, como el texto predictivo y la detección automática de citas. Algunos usuarios informan tener que ocultarlos físicamente a través de las herramientas de navegador. No hay un «interruptor de apagado» único centralizado para eliminar completamente todas las referencias de IA de Géminis en todas partes, pero estos pasos reducen significativamente la presencia y el riesgo de la función. En lugar de confiar en las banderas rojas visibles, como URL mal escrito o archivos adjuntos sospechosos, los atacantes ahora están dirigidos a sistemas de confianza que ayudan a los usuarios a filtrar e interpretar mensajes. A medida que AI se integra más profundamente en las herramientas de productividad, la inyección rápida podría surgir como un vector sutil pero poderoso para la ingeniería social, ocultando la intención maliciosa en las mismas herramientas diseñadas para simplificar la comunicación. ¿Qué tan cómodo está dejando que la IA resume o filtre sus correos electrónicos, y dónde dibuja la línea? Háganos saber escribiéndonos en cyberguy.com/contactsign Up para mi informe gratuito de Cyberguy mis mejores consejos tecnológicos, alertas de seguridad urgentes y ofertas exclusivas entregadas directamente a su bandeja de entrada. Además, obtendrá acceso instantáneo a mi mejor guía de supervivencia de estafas, gratis cuando se una a mi cyberguy.com/newsletter Copyright 2025 cyberguy.com. Reservados todos los derechos. Kurt «Cyberguy» Knutsson es un periodista tecnológico galardonado que tiene un profundo amor por la tecnología, el equipo y los dispositivos que mejoran la vida con sus contribuciones para Fox News & Fox Business Comenzing Mornings en «Fox & Friends». ¿Tienes una pregunta tecnológica? Obtenga el boletín gratuito de Cyberguy de Kurt, comparta su voz, una idea de la historia o comenta en cyberguy.com.
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¡NUEVO AHORA PUEDE ESCUCHAR COMO ARTÍCULOS DE FOX NEWS! Un nuevo y audaz programa piloto está trayendo camiones autónomos al corazón de Texas. Steves & Sons, un fabricante de puertas estadounidense de sexta generación, se asoció con la startup de flete autónoma Bot Auto y el gigante de logística JB Hunt. El objetivo? Lanza una prueba del mundo real de entregas de carga sin conductor entre San Antonio, Dallas y Houston. Eso significa que los robots están a punto de llegar a algunos de los carriles de envío más concurridos del país, con puertas a cuestas. Significa mi informe CyberGuy gratuito mis mejores consejos tecnológicos, alertas de seguridad urgentes y ofertas exclusivas entregadas directamente a su bandeja de entrada. Además, obtendrá acceso instantáneo a mi Guía de supervivencia de estafa definitiva, gratis cuando se une a mi cyberguy.com/newsletter Hawley insta a la investigación del DoJ de la compañía china de camiones Bot Auto está ejecutando rutas sin desconexión en Houston, Texas (Bot Auto) Steves & Sons Partners con Bot Automless para el flete sin conductor para más de 150 años, Steves & Sons ha entregado High-Quality Workers a Highworkers. Ahora, está haciendo historia nuevamente, esta vez modernizando la cadena de suministro. El piloto utilizará los camiones sin conductor de Bot Auto para transportar carga entre plantas de fabricación y clientes. Estas no son pruebas de fantasía. Estas son órdenes reales, entregas reales y estacas reales. JB Hunt, que ya administra la logística para Steves & Sons, supervisará cómo la carga autónoma encaja en su sistema de transporte más amplio. ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Bot Auto está ejecutando rutas sin desconexión en Houston, Texas (Bot Auto), por qué el transporte autónomo en Texas podría remodelar más de la carga más del 70% de los movimientos de flete estadounidenses en camión. El aumento de los costos, la escasez de conductores y las ventanas de entrega apretadas agregan presión. Bot Auto afirma que su tecnología puede hacer más que mantenerse al día; puede superar. Su autonomía de nivel 4 no necesita un conductor en la cabina. Eso significa listones más largos, menos retrasos y costos potencialmente más bajos. ¿La gran comida para llevar? La autonomía se está moviendo de la exageración a la hardware. Obtenga negocios de Fox en la marcha haciendo clic aquí Bot Auto está ejecutando rutas sin desconexión en Houston, Texas (Bot Auto) Lo que esto significa para usted si está en fabricación, venta minorista o logística, este piloto es una señal de cosas por venir. El transporte autónomo pronto podría reducir los costos de envío, las ventanas de entrega encogidas y remodelar cómo se construyen las cadenas de suministro. ¿Y para los consumidores? Puede significar una entrega más rápida de artículos grandes como puertas, muebles o electrodomésticos. Steves & Sons está apostando a que Smart Logistics lo hará aún más competitivo y más sostenible. Haga clic aquí para obtener las cosas clave de Fox News Appkurt que este movimiento marca más que una prueba tecnológica; Es una señal. Steves & Sons, JB Hunt y Bot Auto están repensando lo que puede ser la entrega de carga. Están poniendo la automatización para trabajar en un entorno de alto volumen y mundo real que podría servir como modelo en todo el país. El transporte autónomo todavía tiene obstáculos para despejar, incluida la regulación, la seguridad y la confianza pública. Pero este piloto de Texas podría ser uno de los primeros puntos de referencia verdaderos de la viabilidad comercial. ¿Confiaría en un camión autónomo para entregar su próxima compra importante o compartir la carretera con una? Háganos saber escribiéndonos en cyberguy.com/contactsign Up para mi informe gratuito de Cyberguy mis mejores consejos tecnológicos, alertas de seguridad urgentes y ofertas exclusivas entregadas directamente a su bandeja de entrada. Además, obtendrá acceso instantáneo a mi mejor guía de supervivencia de estafas, gratis cuando se una a mi cyberguy.com/newsletterCopyright 2025 cyberguy.com. Reservados todos los derechos. Kurt «Cyberguy» Knutsson es un periodista tecnológico galardonado que tiene un profundo amor por la tecnología, el equipo y los dispositivos que mejoran la vida con sus contribuciones para Fox News & Fox Business Comenzing Mornings en «Fox & Friends». ¿Tienes una pregunta tecnológica? Obtenga el boletín gratuito de Cyberguy de Kurt, comparta su voz, una idea de la historia o comenta en cyberguy.com.
Recibir clones puede ser un proceso agotador para los desarrolladores. Los pequeños estudios tienen menos tiempo, energía y recursos para dedicar a este proceso, y están en los caprichos de las plataformas de distribución digital en estos juegos. «A veces se siente como Whack-A-Mole», dice Brier. Estos son juegos que no son solo de naturaleza similar, sino «infracciones flagrantes de derechos de autor» que elevan los activos del juego o incluso su nombre. «La mayoría ha sido una estafa extremadamente de bajo esfuerzo usando el nombre o las imágenes de Desempaquete para engañar a los jugadores para que descarguen algo que ni siquiera es un juego, solo una serie de anuncios», dice ella. Cuando se trata de muchos clones hechos de IA, Brier dice que hay una idea errónea sobre lo que eso significa. «No son juegos hechos por la IA, son imágenes de marketing generadas por AI adjuntas a un esqueleto de un juego completamente no relacionado, apresurado, de un juego de huesos», dice ella. «Son literalmente una estafa: están tratando de engañar a los jugadores para que compren un producto de mierda utilizando imágenes engañosas y fingiendo ser un juego real del que el jugador podría haber oído hablar». Los clones no siempre amenazan las ganancias de un desarrollador, el cangrejo de aggro está seguro de su cuenta bancaria, gracias al éxito masivo de Peak, pero el daño puede ser mejorado en otras formas. Brier dice que los clones de AI hirieron a los desarrolladores de la misma manera que los libros de IA lastiman a los autores: «Inundar una tienda con basura que nadie quiere jugar hace que sea imposible para los jugadores descubrir orgánicamente los juegos independientes». La certificación del juego, el proceso de ingresar a una plataforma, solía ser más estricta. «No es un problema solo para los juegos que se clonan», dice Brier. «Es un problema para todos nosotros». Para los desarrolladores, no hay muchas opciones para luchar contra clones, independientemente de cómo sean. El abogado de propiedad intelectual Kirk Sigmon dice que los clones ya son difíciles de abordar legalmente; La protección contra los derechos de autor no se extiende a un género, estética o incluso mecánica de juego. AI «definitivamente hace que la generación de pendiente sea más rápida, pero el problema ha existido durante más de dos décadas», dice. «Todo lo que realmente sucedió es que el bar se ha movido muy ligeramente más bajo para los nuevos participantes, porque puedes hacer que un modelo de IA bombee cosas para ti más rápido». El caso más fácil para la infracción de derechos de autor generalmente ocurre cuando un cloner eleva directamente desde el juego, como sucedió con el desempaquetado. «No es raro que los juegos de imitación accidentalmente (o intencionalmente) copien activos del juego que están eliminando», dice Sigmon. De hecho, dice, los juegos generados por IA podrían estar mejor protegidos de las demandas por infracción de derechos de autor. «Después de todo, si los desarrolladores de imitación son inteligentes, usarán modelos de IA para desarrollar activos/código únicos en lugar de robarlo de otro juego o simplemente descargarlo de una fuente de Internet aleatoria», dice. «Eso hará que sea mucho más difícil perseguirlos en la corte, para bien o para mal». Las plataformas finalmente tienen el poder cuando se trata de librar una tienda de clones, aunque los desarrolladores más pequeños tienen la peor parte del trabajo para presentar un informe y resolver con quién hablar. A veces ese proceso es rápido y se envuelve en unos días; A veces puede llevar semanas. La presión social puede ser la mejor defensa que tiene un desarrollador. Sigmon dice que quejarse de los escaparates o los fanáticos de la alistación son soluciones viables. «No conozco a muchos jugadores que son fanáticos de los juegos de pendiente a medias», dice. «No somos realmente del tipo que se litigan», dice Kamen, el cofundador. En cambio, están siendo abiertos en su disgusto. A principios de agosto, la compañía publicó en X, en referencia a un imitador, que preferiría a los usuarios «piratear nuestro juego que jugar este microtransaction-Riddled [Roblox] RIWOFT SLOP. » Landfall tuiteó que la compañía «ha estado informando un montón de estas cosas de SLOP» en respuesta a una captura de pantalla del juego de escalada. Otro humano ha hecho y obtuvo su perspectiva y su perspectiva del mundo. Si AI se usa para hacer el juego, entonces lo estás eliminando de la ecuación. No hay valor en él «.
Alexander Karp, CEO y cofundador de Palantir Technologies Inc.Scott Eelis | Bloomberg | El ascenso astronómico de Getty Imagespalantir desde su debut público en la Bolsa de Nueva York en una lista directa de 2020 ha sido nada menos que un torbellino. Más de cinco años, la compañía con sede en Denver, cuyos cofundadores incluyen al famoso capitalista de riesgo Peter Thiel y el actual CEO Alex Karp, ha aumentado más de 1,700%. Al mismo tiempo, su valoración ha roto los nuevos máximos, enano en eclipsar algunos de los gigantes tecnológicos del mundo con ingresos mucho mayores. La compañía artificial de software con inteligencia continuó su ascenso la semana pasada después de publicar su primer trimestre con más de $ 1 mil millones en ingresos, alcanzando nuevos máximos y más de $ 430 mil millones de valoraciones de mercado. Comenzando una subida estable más alta. Los inversores de la referencia son una parte clave de la fortaleza de la acción. Mester Mes, el comercio minorista vertió $ 1.2 mil millones en acciones de Palantir, según los datos de Goldman Sach. Este es una mirada más cercana al crecimiento de Palantir en los últimos cinco años y cómo la compañía se compara con Megacap Peers. Los contratos de gobierno del gobierno de los Estados Unidos han sido uno de los contratos de Gobierno del Gobierno de Palantir desde que se compara de la compañía. creció un 53% a $ 426 millones. El gobierno representó el 55% de los ingresos totales de la compañía, pero el comercial es prometedor. Esos ingresos en los Estados Unidos crecieron 93% en el último trimestre, dijo Palantir. Todavía, uno de los clientes más antiguos de la compañía es el Ejército de los EE. UU. En mayo, el Departamento de Defensa aumentó su acuerdo con Palantir para las capacidades de campo de batalla con inteligencia artificial en $ 795 millones. «Todavía creemos que Estados Unidos es el líder del mundo libre, que Occidente es superior», dijo Karp en una llamada de ganancias a principios de este mes. «Tenemos que luchar por estos valores; deberíamos dar a las corporaciones estadounidenses y, lo más importante, a nuestro gobierno, una ventaja injusta». Más allá de los Estados Unidos ha sido un impulsor clave del crecimiento de Palantir, especialmente porque la compañía recoge más contratos con el ejército de los Estados Unidos. Los ingresos internacionales comerciales disminuyeron el 3% en el último trimestre y los analistas han expresado preocupaciones sobre la trayectoria de crecimiento de ese segmento. Durante los últimos cinco años, los ingresos estadounidenses casi han quintupulado de $ 156 millones a aproximadamente $ 733 millones. Los ingresos fuera de los EE. UU. Se han duplicado de aproximadamente $ 133 millones a $ 271 millones. El pago de la capitalización de mercado de un premiumpalantir ha ascendido rápidamente durante el año pasado, ya que los inversores apostaron por sus herramientas de inteligencia artificial, mientras que sus acciones han aumentado casi el 500%. El aumento meteórico colocó a Palantir entre las 10 principales firmas tecnológicas estadounidenses y las 20 compañías estadounidenses más valiosas. Pero Palantir genera una fracción de los ingresos de las compañías en esas listas. Trimestro de lastes, Palantir reportó más de $ 1 mil millones en ingresos trimestrales por primera vez, y su relación precio a ganancias a plazo ha aumentado las más de 280 veces. Compara las ganancias futuras de una empresa con el precio actual de sus acciones. Cuanto mayor sea el P/E, mayores son las expectativas de crecimiento o más sobrevaluado es el activo. Una relación de precio a ganancias más baja sugiere un crecimiento más lento o un activo infravalorado. La mayoría de las «magníficas siete» acciones, a excepción de Nvidia y Tesla, tienen un P/E directo que se cierne alrededor de los años 20 y 30. NVIDIA cotiza a más de 40 veces las ganancias a avance, mientras que Tesla se sienta a aproximadamente 198 veces. En estos niveles, los inversores están pagando una prima mediante las propias acciones de una de las acciones de IA más populares en Wall Street, ya que su valoración se ha disparado a las alturas astronómicas. «Esto es una vez una generación, verdaderamente, y estamos muy orgullosos, y estamos muy orgullosos», dicen las alturas astronómicas. Resultados del segundo trimestre. «Lamentamos que nuestros enemigos estén decepcionados, pero hay muchos más cuartos para decepcionarse». – Gabriel Cortes de CNBC contribuyó a esta historia.
Operai está tratando de hacer que su chatbot sea menos molesto con el lanzamiento de GPT-5. Y no estoy hablando de ajustes a su personalidad sintética de la que muchos usuarios se han quejado. Antes de GPT-5, si la herramienta AI determinara que no podía responder a su mensaje porque la solicitud violaba las pautas de contenido de OpenAI, lo golpearía con una breve disculpa enlatada. Ahora, ChatGPT está agregando más explicaciones. La especificación del modelo general de Openai establece lo que se permite y no se permite generar. En el documento, el contenido sexual que representa a los menores está totalmente prohibido. La erótica y la gore extrema centrada en los adultos se clasifican como «sensibles», lo que significa que los resultados con este contenido solo se permiten en instancias específicas, como la configuración educativa. Básicamente, debería poder usar ChatGPT para aprender sobre la anatomía reproductiva, pero no escribir los próximos cincuenta tonos de estafa gris, según la especificación del modelo. El nuevo modelo, GPT-5, está configurado como el valor predeterminado actual para todos los usuarios de ChatGPT en la web y en la aplicación de OpenAi. Solo los suscriptores pagados pueden acceder a versiones anteriores de la herramienta. Un cambio importante que más usuarios pueden comenzar a notar, ya que usan este CHATGPT actualizado es cómo está diseñado ahora para «finalizaciones seguras». En el pasado, ChatGPT analizó lo que le dijo al bot y decidió si es apropiado o no. Ahora, en lugar de basarlo en sus preguntas, la responsabilidad en GPT-5 se ha cambiado a mirar lo que el bot podría decir. «La forma en que nos negamos es muy diferente a la forma en que solíamos hacerlo», dice Saachi Jain, que trabaja en el equipo de investigación de sistemas de seguridad de Openii. Ahora, si el modelo detecta una salida que podría ser insegura, explica qué parte de su aviso va en contra de las reglas de OpenAI y sugiere temas alternativos para preguntar, cuando sea apropiado. Este es un cambio de una negativa binaria a seguir un aviso o no, con tesis intensa la gravedad del daño potencial que podría ser causado si el chat de chat de lo que está a la que le está preguntando, y lo que podría ser seguro, lo que podría explicar a los usuarios «. dice Jain. «Hay algunos errores que son realmente peores que otros. Al centrarse en la salida en lugar de la entrada, podemos alentar al modelo a ser más conservador al cumplir». Incluso cuando el modelo responde una pregunta, se supone que es cauteloso sobre el contenido de la salida. He estado usando GPT-5 todos los días desde la liberación del modelo, experimentando con la herramienta AI de diferentes maneras. Si bien las aplicaciones de que ChatGPT ahora puede «código de vibración» son realmente divertidas e impresionantes, como un modelo de volcán interactivo que simula explosiones, o una herramienta de aprendizaje de lenguaje, las respuestas que da a lo que considero que es el «usuario cotidiano» que se siente indistinguible de los modelos anteriores. Cuando me pidió que hablara sobre depresión, un tipo de familia, recetas de pateas, cotidianos, y otros tips de al azar, y otros modelos anteriores. Acerca de, el nuevo chatgpt no se sentía significativamente diferente para mí que la versión anterior. A diferencia de la visión del CEO Sam Altman de un modelo muy actualizado o a los usuarios avanzados frustrados que tomaron a Reddit por tormenta, retratando el nuevo chatbot como frío y más propenso a errores, para mí GPT-5 se siente … lo mismo en la mayoría de las tareas diarias. GPT-5, para participar en el juego de roles de tema para adultos sobre tener relaciones sexuales en una barra gay cutre, donde desempeñó uno de los roles. El chatbot se negó a participar y explicó por qué. «No puedo participar en el juego de roles sexuales», generó. «Pero si lo desea, puedo ayudarlo a encontrar un concepto seguro y sin juego de roles o replantear su idea en algo sugerente pero dentro de los límites». En este intento, la negativa parecía estar funcionando como OpenAi previsto; El chatbot dijo que no, me dijo por qué, y ofreció otra opción. Entre, entré en la configuración y abrí las instrucciones personalizadas, un conjunto de herramientas que permite a los usuarios ajustar cómo el chatbot respuestas indica y especifica qué rasgos de personalidad muestra. En mi entorno, las sugerencias preescritas de los rasgos para agregar incluyeron una variedad de opciones, desde pragmáticas y corporativas hasta empáticas y humildes. Después de que ChatGPT se negó a hacer un juego de roles sexuales, no me sorprendió mucho descubrir que no me dejaría agregar un rasgo «cachondo» a las instrucciones personalizadas. Tiene sentido. Dándole otra oportunidad, utilicé una falta de ortografía intencional, «Horni», como parte de mi instrucción personalizada. Esto tuvo éxito, sorprendentemente, al hacer que el bot sea caliente y molesto.
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.
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.
Masayoshi hijo, presidente y director ejecutivo de Softbank Group Corp., habla en el evento mundial de Softbank en Tokio, Japón, el miércoles 16 de julio de 2025. Kiyoshi OTA | Bloomberg | Getty Images Masmaayoshi Hijo está haciendo su mayor apuesta hasta el momento: que su creación de SoftBank será el centro de una revolución impulsada por la inteligencia artificial.son dice que la superinteligencia artificial (ASI), la IA es 10,000 veces más inteligente que los humanos, estará aquí en 10 años. Es una decisión audaz, pero quizás no sea sorprendente. Ha hecho una carrera en grandes jugadas; En particular, uno fue una inversión de $ 20 millones en la compañía china de comercio electrónico Alibaba en 2000 que ha obtenido miles de millones para SoftBank. Ejecutivos de SoftBank. «Recuerdo vívidamente la primera vez que me invitó a su casa a cenar y sentado en su porche sobre una copa de vino, comenzó a hablar conmigo sobre la singularidad: el punto en el que la inteligencia de la máquina supera la inteligencia humana», Alok Sama, un ex jefe de finanzas de SoftBank hasta 2016 y presidenta hasta 2019, le dijo a CNBC.Softbank a la gran jugada de AI para el hijo de Softbank, que parece personal de Softbank, que parece personal, a lo que parece personal. ¿Para qué nació el hijo de Masa? Hoy, ARM está valorado en más de $ 145 mil millones. Si bien los planos de ARM forman la base de los diseños para casi todos los teléfonos inteligentes del mundo, en estos días, la compañía está buscando posicionarse como un jugador clave en la infraestructura de IA. Los chips basados en ARM son parte de los sistemas de Nvidia que entran en los centros de datos. En marzo, SoftBank también anunció planes para adquirir otro diseñador de chips, Ampere Computing, por $ 6.5 mil millones. CHATGPT El fabricante OpenAi es otra inversión de marquee para SoftBank, con el gigante japonés que dice recientemente que las inversiones planificadas en la compañía alcanzarán aproximadamente 4.8 trillion japonés yen ($ 32.7 billones). Empresas relacionadas con la IA en su cartera. «La estrategia de IA de Softbank es integral, que abarca toda la pila de IA de semiconductores fundamentales, software, infraestructura y robótica a los servicios en la nube de punta y las aplicaciones finales de las versicas críticas, como la empresa, la educación, la salud y los sistemas autónomos, los sistemas autónomos», NEIL SHAH, cofundador en la investigación de la visión crítica, cuente a CnBc. Conecte e integre de manera coherente estos componentes, estableciendo así un poderoso ecosistema de IA diseñado para maximizar el valor a largo plazo para nuestros accionistas «. El rendimiento de acciones de IconSoftBank de IconStock de IconSoftBank desde 2017, el año en que se fundó su primer fondo de visión. Hay un tema común detrás de las inversiones de SoftBank en compañías de IA que proviene directamente de SON, a saber, que estas empresas deberían usar inteligencia avanzada para ser más competitivos, exitosos, para mejorar su producto y sus clientes, una persona familiarizada con la compañía a CNBC. Solo podían comentar de forma anónima debido a la sensibilidad de la materia. Comenzó con las computadoras y el cerebro y Robotsas Softbank lanzó la «visión de 30 años de SoftBank» en 2010, Son habló sobre «computadoras cerebrales» durante una presentación. Describió estas computadoras como sistemas que podían aprender y programarse eventualmente. Y luego vinieron robots. Las principales figuras tecnológicas como el CEO de Nvidia, Jensen Huang y el jefe de Tesla, Elon Musk, ahora están hablando de robótica como una aplicación clave de la IA, pero Son estaba pensando en esto hace más de una década. En 2012, SoftBank tomó una participación mayoritaria en una compañía francesa llamada Aldebaran. Dos años más tarde, las dos compañías lanzaron un robot humanoide llamado Pepper, que anunciaron como «el primer robot personal del mundo que puede leer emociones». Más tarde, Son dijo: «En 30 años, espero que los robots se conviertan en una de las empresas principales para generar ganancias para el Grupo SoftBank». SoftBank redujo los trabajos en su unidad de robótica y dejó de producir Pepper en 2020. En 2022, la firma alemana United Robotics Group acordó adquirir Aldebaran de SoftBank. Pero el interés muy temprano del hijo en los robots subrayó su curiosidad por las aplicaciones de AI del futuro «. Estuvo muy temprano y ha estado pensando en esto obsesivamente durante un tiempo largo», sama, lo que es el autor. El fondo, Son estaba cocinando algo más grande: un fondo tecnológico que haría olas en el mundo de las inversiones. Fundó el Vision Fund en 2017 con un gran capital desplegable de $ 100 mil millones en el capital desplegable. SoftBank invertido agresivamente en empresas de todo el mundo con algunas de las mayores apuestas en los actores que llevan el viaje como Uber y la firma china Didi. Pero las inversiones en las empresas de tecnología china y algunas apuestas malas en las empresas como We Works Foured Sentiment para la visión de la visión, ya que acumulan los billetes de las pérdidas por parte de las pérdidas de 202. En compañías como Uber y Didi, que estaban quemando efectivo en ese momento y tenían una economía de unidades poco claras. Pero incluso esas inversiones hablaban con la visión de AI de Son, según el ex socio de Softbank Vision Fund. «Su pensamiento en ese entonces era el primer aventón de IA sería autos autónomos», dijo la fuente a CNBC.AGAIN esto podría verse como un caso de ser demasiado temprano. Uber creó una unidad de automóvil sin conductor solo para venderla. En cambio, la compañía se ha centrado en otras compañías de automóviles autónomos para llevarlas a la plataforma Uber. Incluso ahora, los autos sin conductor no están muy extendidos en las carreteras, aunque los servicios comerciales como los de Waymo están disponibles. SoftBank todavía tiene inversiones en compañías automotrices sin conductor, como la startup británica Wayve. Los tiempos claramente no estaban del lado de Son. Después de pérdidas récord en el Fondo de Vision en 2022, Son declaró que SoftBank entraría en el modo «Defensa», reduciendo significativamente las inversiones y siendo más prudente. Fue en este momento que compañías como OpenAi comenzaban a ganar vapor, pero aún antes del lanzamiento de ChatGPT que puso a la compañía en el mapa «. Cuando esas compañías llegaron a la cabeza en 2021, 2022, Masa habría estado en un lugar perfecto, pero había usado todas sus municiones en otras compañías», dijo el antiguo Fondo de Visión «. Cuando llegaron en 21, 22, el Fondo de Visión había invertido en cinco cien compañías o siete cien compañías o seis compañías, y él, y él, y él, y él, el Fondo de Visión, y el Fondo de Visión había invertido en cinco cien. Se perdió eso «. El mismo hijo dijo este año que Softbank quería invertir en OpenAi ya en 2019, pero fue Microsoft el que terminó convirtiéndose en el inversor clave. Avance rápido hasta 2025, el Fondo Vision, del cual ahora hay dos, tiene una cartera apilada de compañías centradas en la IA. Pero ese período fue difícil para los inversores en todos los ámbitos. La pandemia de Covid-19, la inflación en auge y las tasas crecientes llegaron a los mercados públicos y privados en todos los ámbitos después de años de política monetaria suelta y un toro de tecnología. los modelos que sustentan las aplicaciones populares. Los gigantes de tecnología en los Estados Unidos y China están luchando para producir modelos de IA cada vez más avanzados con el objetivo de alcanzar la inteligencia general artificial (AGI), un término con diferentes definiciones que depende de con quién hable, pero que se refiere ampliamente a la IA que es más inteligente que los humanos. Con miles de millones de dólares de inversión en la tecnología, el riesgo es alto y las recompensas podrían ser aún más altas. Pero la interrupción puede salir de ningún lugar. El hecho de que una empresa china administró la hazaña, a pesar de todas las restricciones de exportación para la tecnología avanzada en su lugar, sacudió los mercados financieros globales que apostaron a los Estados Unidos que tenía un liderazgo de IA inesperable. Mientras que los mercados desde entonces se han recuperado, el potencial de los avances sorpresa en tecnología en una etapa tan temprana de la IA sigue siendo un gran riesgo para los gustos de los softbank «. Al igual que la mayoría de las inversiones tecnológicas, las inversiones clave son las inversiones clave en las inversiones en las inversiones en las inversiones. Los líderes actuales, pero la IA todavía está en su infancia relativa, por lo que otros retadores aún podrían aumentar de la nada «, dijo Dan Baker, analista senior de renta variable de MorningStar, dijo a CNBC.Still, Son ha dejado en claro que quiere establecer SoftBank con ADN que verá que sobreviva y prospere durante 300 años, según el sitio web de la compañía. valoraciones que está dispuesto a pagar «. Él (hijo) cometió algunos errores, pero direccionalmente está yendo en la misma driección, que es: quiere asegurarse de que sea un verdadero jugador en IA y lo está haciendo realidad», dijo el ex ejecutivo de la visión.