El auge y la caída de Builder.ai: Separando la verdad de la ficción en el mundo de las startups de IA

2025-06-12
El auge y la caída de Builder.ai: Separando la verdad de la ficción en el mundo de las startups de IA

Informes recientes sobre la startup de IA Builder.ai afirmaban que utilizó 700 ingenieros para falsificar un sistema de IA. Sin embargo, este artículo revela una historia diferente. A través de entrevistas con exempleados, el autor revela que Builder.ai construyó un generador de código que utiliza LLMs como Claude, no un 'Turco Mecánico', como se informó inicialmente. La caída de la empresa no se debió a la falsificación de IA, sino a una mala gestión interna, incluida la reconstrucción de herramientas ya existentes (Slack, Zoom, etc.) y graves acusaciones de fraude contable. Esta pieza corrige información incorrecta anterior, destacando los peligros de las narrativas falsas en la tecnología y los desafíos que enfrentan las startups en rápido crecimiento. Sirve como una advertencia y un testimonio de la importancia de verificar las fuentes.

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Startup

Deepfakes de IA engañan a startup casi contratando candidatos falsos

2025-03-12
Deepfakes de IA engañan a startup casi contratando candidatos falsos

Vidoc Security, una startup, estuvo a punto de contratar a dos impostores generados por IA. Estos deepfakes sofisticados pasaron entrevistas técnicas con impresionantes habilidades de codificación, utilizando currículums falsos y entrevistas en video con filtro de IA para enmascarar sus verdaderas identidades. La startup finalmente descubrió el engaño y compartió medidas preventivas, incluyendo exigir a los candidatos que desactiven los filtros de video, grabar las entrevistas y verificar las identidades. Este incidente destaca los riesgos de seguridad emergentes que plantea la IA y subraya la necesidad de mayores precauciones en los procesos de contratación remotos.

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Codificación asistida por IA: Dos caras de la moneda

2025-01-05
Codificación asistida por IA: Dos caras de la moneda

El auge de las herramientas de codificación asistida por IA ha revolucionado la ingeniería de software, pero no es perfecta. Este artículo explora dos patrones típicos de uso de IA: "iniciadores" e "iteradores". Los iniciadores utilizan IA para construir prototipos rápidamente, mientras que los iteradores usan IA en su flujo de trabajo diario para completar código, refactorizar y más. Si bien la IA aumenta significativamente la eficiencia, también presenta el "problema del 70%": la IA maneja rápidamente la mayor parte del trabajo, pero el 30% restante de ajuste fino aún requiere intervención humana, especialmente desafiante para los desarrolladores sin experiencia. El artículo enfatiza que la IA es más adecuada para desarrolladores experimentados, ayudándolos a acelerar las soluciones a problemas conocidos y explorar nuevos enfoques, en lugar de reemplazarlos por completo. En el futuro, la codificación asistida por IA se moverá hacia "agentes inteligentes" con mayor autonomía y capacidades multimodales, pero la supervisión y orientación humanas seguirán siendo cruciales. En última instancia, la esencia de la ingeniería de software permanece inalterada, y la demanda de ingenieros experimentados puede incluso aumentar.

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