La IA ha potenciado la codificación, pero ha generado un problema de desorden propio.

      La IA puede escribir 10 veces más código, pero ahora las empresas se están ahogando en él.

      Los herramientas de codificación de IA se suponía que harían el desarrollo de software más rápido y fácil. Lo hicieron, pero tal vez un poco demasiado bien. Las personas están escribiendo código más rápido que nunca, y esto ha creado un nuevo conjunto de problemas para las empresas.

      Según The New York Times, una empresa de servicios financieros comenzó a usar Cursor, una herramienta de codificación de IA, y pasó de producir 25,000 a 250,000 líneas de código por mes. Eso suena como una victoria, pero creó un retraso de un millón de líneas de código no revisado.

      “La cantidad de código que se está entregando, y el aumento en las vulnerabilidades, es algo con lo que no pueden mantenerse al día”, dijo Joni Klippert, CEO de StackHawk, una startup de seguridad que trabaja con la firma.

      El problema se ha extendido por Silicon Valley. Las empresas ahora están produciendo más código del que tienen personas para revisar, y esa brecha se está convirtiendo en un riesgo de seguridad.

      Entonces, ¿cuál es el problema?

      El rol responsable de detectar errores en el código generado por IA se llama ingeniero de seguridad de aplicaciones. No hay suficientes de ellos. “No hay suficientes ingenieros de seguridad de aplicaciones en el planeta para satisfacer lo que solo las empresas estadounidenses necesitan”, dijo Joe Sullivan, un asesor de Costanoa Ventures.

      No es solo un problema de personal. Las herramientas de codificación de IA funcionan mejor en laptops personales que en servidores seguros de la empresa, lo que significa que los ingenieros están descargando bases de código completas en dispositivos personales. Si una laptop se pierde, también se pierde una gran cantidad de datos sensibles.

      ¿Es realmente más IA la respuesta?

      Predeciblemente, Silicon Valley así lo piensa. Empresas como Anthropic, OpenAI y Cursor ya están construyendo herramientas de revisión impulsadas por IA para ayudar a detectar errores en el código generado por IA. Cursor incluso adquirió una startup de revisión de código para integrar esto en su producto.

      Como lo expresó el jefe de ingeniería de Cursor, “la fábrica de desarrollo de software se rompió. Estamos tratando de reorganizar las partes en cierto sentido”.

      Tengo mis dudas. Sí, la IA eventualmente podrá detectar errores en el código, pero la revisión humana seguirá siendo necesaria antes de liberar la producción final. Recientemente, un código de IA causó una interrupción en Amazon, resultando en más de 100,000 pedidos perdidos y 1.6 millones de errores.

      Ninguna empresa quiere ver eso suceder, y no estoy seguro de que los revisores de código de IA sean la respuesta.

      Rachit es un periodista tecnológico experimentado con más de siete años de experiencia cubriendo el panorama de la tecnología de consumo.

      El próximo MacBook Neo de Apple ya está en camino, y está recibiendo una actualización significativa.

      Más RAM, un chip más rápido y una ventana de 2027, el próximo MacBook Neo se está formando antes de que el actual se haya calentado. Un momento después de que el primer MacBook Neo llegó a las estanterías, Apple ya está planeando su sucesor. Según Tim Culpan, un columnista de tecnología con sede en Taiwán y exreportero de Bloomberg, en su boletín Culpium, un MacBook Neo de próxima generación está en camino para llegar en 2027, con dos actualizaciones sustanciales.

      ¿Qué está cambiando realmente y qué no?

      Gemini está obteniendo una función de Proyectos para ayudarte a organizar tus chats de IA.

      Gemini finalmente está obteniendo la función de organización de chats que los usuarios avanzados han estado esperando. Si usas Gemini regularmente, ya tienes docenas de chats esparcidos por la barra lateral, cubriendo todo, desde investigaciones laborales hasta planificación de viajes de fin de semana. Encontrar un chat antiguo puede sentirse como buscar una aguja en un pajar.

      Por eso Google está probando actualmente una nueva función en Gemini llamada Proyectos, que te permitiría organizar tus chats en carpetas dedicadas, muy parecido a cómo ChatGPT ya maneja esto con su propio sistema de carpetas. La función ha comenzado a aparecer para un pequeño grupo de usuarios, aunque aún no está completamente funcional.

      Las funciones de salud mental de IA de Google se sienten útiles, pero no son suficientes por sí solas.

      Google está afinando su enfoque en la seguridad de la salud mental con una actualización clave a su plataforma Gemini, introduciendo una función de soporte de crisis de “un toque” diseñada para conectar a los usuarios con ayuda del mundo real más rápido. El movimiento es parte de un esfuerzo más amplio para garantizar que las herramientas de IA actúen de manera responsable en situaciones sensibles, especialmente cuando los usuarios pueden estar experimentando angustia.

      En el núcleo de esta actualización hay un mecanismo de seguridad rediseñado que se activa cuando Gemini detecta señales de posibles crisis de salud mental, incluyendo autolesiones o pensamientos suicidas. En lugar de continuar una conversación estándar de IA, el sistema cambia hacia una intervención inmediata. A los usuarios se les presenta una interfaz simplificada que les permite comunicarse instantáneamente con apoyo profesional a través de llamadas, mensajes de texto, chat en vivo o sitios web oficiales de líneas directas de crisis.