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Esta semana en IA, dos startups están desarrollando herramientas para generar y sugerir código: Magia y Codeio — recaudaron casi 500 millones de dólares en total. Las rondas fueron altas incluso para Estándares del sector de la IAespecialmente teniendo en cuenta que Magic aún no ha lanzado un producto ni generado ingresos.
¿A qué se debe entonces el entusiasmo de los inversores? Bueno, la codificación no es un negocio fácil ni económico, y tanto las empresas como los desarrolladores individuales demandan formas de agilizar los procesos más arduos que la rodean.
Según uno encuestaEl desarrollador promedio pasa cerca del 20 % de su semana laboral manteniendo el código existente en lugar de escribir algo nuevo. En un artículo separado estudiarLas empresas dijeron que el mantenimiento excesivo del código (que incluye abordar la deuda técnica y reparar códigos de bajo rendimiento) les cuesta 85 mil millones de dólares por año en oportunidades perdidas.
Muchos desarrolladores y empresas creen que las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar en este sentido. Y, por si sirve de algo, los consultores están de acuerdo. En 2023 informeLos analistas de McKinsey escribieron que las herramientas de codificación de IA pueden permitir a los desarrolladores escribir código nuevo en la mitad del tiempo y optimizar el código existente en aproximadamente dos tercios del tiempo.
Ahora bien, una IA de codificación no es una panacea. El informe de McKinsey también concluyó que ciertas cargas de trabajo más complejas (como las que requieren familiaridad con un marco de programación específico) no necesariamente se beneficiaban de la IA. De hecho, se necesitaban desarrolladores junior más extenso completar algunas tareas con IA versus sin ella, según los coautores del informe.
“Los comentarios de los participantes indican que los desarrolladores iteraron activamente con las herramientas para lograr una (alta) calidad, lo que indica que la tecnología se utiliza mejor para ayudar a los desarrolladores en lugar de reemplazarlos”, escribieron los coautores, enfatizando el hecho de que la IA no es un sustituto de la experiencia. “En última instancia, para mantener la calidad del código, los desarrolladores deben comprender los atributos que componen el código de calidad e impulsar la herramienta para obtener los resultados correctos”.
Las herramientas de codificación de IA también tienen problemas de seguridad y de propiedad intelectual sin resolver. Algunos análisis muestran que las herramientas han dado como resultado Más código erróneo se han ido incorporando a las bases de código en los últimos años. Mientras tanto, las herramientas de generación de código entrenadas en código protegido por derechos de autor han sido atrapó regurgitar ese código cuando se le solicita de cierta manera, lo que representa un riesgo de responsabilidad para los desarrolladores que lo utilizan.
Pero eso no disminuye el entusiasmo por codificar IA por parte de los desarrolladores (ni tampoco de sus empleadores, en realidad).
El mayoría En una encuesta de GitHub de 2024, más del 97 % de los desarrolladores afirmaron haber adoptado herramientas de IA de alguna forma. Según esa misma encuesta, entre el 59 % y el 88 % de las empresas fomentan (o ya permiten) el uso de herramientas de programación asistida.
Por lo tanto, no es sorprendente que el mercado de herramientas de codificación de IA pueda valer unos 27 mil millones de dólares para 2032.por Polaris Research) —en particular si, como Gartner prediceEl 75% de los desarrolladores de software empresarial utilizarán asistentes de codificación de IA para 2028.
El mercado ya está en alza. Empresas emergentes de codificación de IA generativa Cognición, Junto a la piscina y Cualquier esfera Hemos cerrado rondas gigantescas en el último año, y la herramienta de codificación de IA de GitHub, Copilot, ha Más de 1,8 millones de usuarios de pagoLas mejoras de productividad que podrían generar las herramientas han sido suficientes para convencer a los inversores (y a los clientes) de que ignoren sus defectos, pero veremos si la tendencia se mantiene y exactamente por cuánto tiempo.
Noticias
“Emotion AI” atrae inversiones: Julie escribe sobre cómo algunos VC y empresas se sienten atraídos por la “IA de las emociones”, el hermano más sofisticado del análisis de sentimientos, y cómo esto podría ser problemático.
Por qué los robots domésticos siguen siendo una basura: Brian analiza por qué muchos de los intentos de crear robots domésticos han fracasado estrepitosamente. Según él, todo se reduce al precio, la funcionalidad y la eficacia.
Amazon contrata a los fundadores de Covariant: Sobre el tema de los robots, Amazon contrató la semana pasada Los fundadores de la startup de robótica Covariant junto con “aproximadamente una cuarta parte” de los empleados de la empresa. También firmó una licencia no exclusiva para utilizar los modelos de robótica con inteligencia artificial de Covariant.
NightCafe, el generador de imágenes OG: Un servidor presentó NightCafe, uno de los generadores de imágenes originales y un mercado para contenido generado por IA. Sigue funcionando a pesar de los desafíos de moderación.
Midjourney se adentra en el hardware: Midjourney, rival de NightCafe, se adentra en el mundo del hardware. La empresa hizo el anuncio en una publicación en X; su nuevo equipo de hardware tendrá su base en San Francisco, según informó.
Se aprueba el proyecto de ley SB 1047: La legislatura de California acaba de aprobar el proyecto de ley de inteligencia artificial SB 1047. Max escribe sobre por qué algunos esperan que el gobernador no lo firme.
Google implementa medidas de seguridad electorales: Google se está preparando para las elecciones presidenciales de Estados Unidos implementando salvaguardas para más de sus aplicaciones y servicios de inteligencia artificial generativa. Como parte de las restricciones, la mayoría de los productos de inteligencia artificial de la empresa no responderán a temas relacionados con las elecciones.
Apple y Nvidia podrían invertir en OpenAI: Nvidia y Apple son según se informa en conversaciones para contribuir a la próxima ronda de recaudación de fondos de OpenAI, una ronda que podría valorar la ChatGPT fabricante de 100 mil millones de dólares.
Trabajo de investigación de la semana
¿Quién necesita un motor de juego cuando tienes IA?
La semana pasada, investigadores de la Universidad de Tel Aviv y DeepMind, la división de investigación y desarrollo de inteligencia artificial de Google, presentaron GameNGen, un sistema de inteligencia artificial que puede simular el juego Doom a una velocidad de hasta 20 fotogramas por segundo. El modelo, entrenado con abundantes secuencias de juego de Doom, puede predecir eficazmente el siguiente “estado de juego” cuando un jugador “controla” al personaje en la simulación. Es un juego generado en tiempo real.
GameNGen no es el primer modelo que lo hace. OpenAI Sora poder Simular juegos, incluido Minecrafty un grupo de investigadores universitarios presentó a principios de este año una IA que simula juegos de Atari. (Otros modelos similares abarcan desde Modelos mundiales a JuegoGAN y el propio Google Genio.)
Pero GameNGen es uno de los intentos de simulación de juegos más impresionantes hasta el momento en términos de rendimiento. El modelo no está exento de grandes limitaciones, en concreto, fallos gráficos y la incapacidad de “recordar” más de tres segundos de juego (lo que significa que GameNGen no puede crear un juego funcional, en realidad). Pero podría ser un paso hacia tipos de juegos completamente nuevos, como juegos generados por procedimientos con esteroides.
Modelo de la semana
Como ha escrito mi colega Devin Coldewey sobre antesLa IA se está apoderando del campo de la previsión meteorológica, desde un rápido “¿cuánto durará esta lluvia?” hasta una previsión de 10 días, pasando por predicciones a un siglo de distancia.
Aurora, uno de los modelos más nuevos que ha llegado al mercado, es el producto de la organización de investigación de inteligencia artificial de Microsoft. Aurora, que se entrena con diversos conjuntos de datos meteorológicos y climáticos, se puede ajustar para realizar tareas de pronóstico específicas con relativamente pocos datos, afirma Microsoft.
“Aurora es un modelo de aprendizaje automático que puede predecir variables atmosféricas, como la temperatura”, afirma Microsoft explica en la página de GitHub del modelo. “Ofrecemos tres versiones especializadas: una para la predicción meteorológica de resolución media, otra para la predicción meteorológica de alta resolución y otra para la predicción de la contaminación del aire”.
El rendimiento de Aurora parece ser bastante bueno en relación con otros modelos de seguimiento de la atmósfera (en menos de un minuto, puede producir un pronóstico de contaminación del aire global de cinco días o un pronóstico meteorológico de alta resolución de diez días), pero no es inmune a la tendencias alucinatorias de otros modelos de IA. Aurora puede cometer errores, por lo que Microsoft advierte que no debe ser “utilizada por personas o empresas para planificar sus operaciones”.
Bolsa de sorpresas
La semana pasada, Inc. reportado que Scale AI, la startup de etiquetado de datos de IA, despidió a decenas de anotadores, las personas responsables de etiquetar los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados para desarrollar modelos de IA.
Al momento de la publicación, no se había hecho un anuncio oficial, pero un ex empleado le dijo a Inc. que se despidieron a cientos de personas (Scale AI lo niega).
La mayoría de los anotadores que trabajan para Scale AI no son empleados directos de la empresa, sino que son contratados por una de las subsidiarias de Scale o una empresa externa, lo que les da menos seguridad laboral. Los etiquetadores a veces pasan largos períodos sin recibir trabajo o son expulsados sin contemplaciones de la plataforma de Scale, como les sucedió a los contratistas en Tailandia, Vietnam, Polonia y Pakistán. recientemente.
En relación con los despidos de la semana pasada, un portavoz de Scale dijo a TechCrunch que contrata a contratistas a través de una empresa llamada HireArt. “Estas personas (es decir, las que perdieron sus empleos) eran empleados de HireArt y recibieron indemnizaciones y beneficios COBRA hasta fin de mes de parte de HireArt. La semana pasada, menos de 65 personas fueron despedidas. Creamos esta fuerza laboral contratada y la ampliamos hasta el tamaño adecuado a medida que nuestro modelo operativo evolucionó durante los últimos nueve meses; menos de 500 personas han sido despedidas en los Estados Unidos”.
Es un poco difícil analizar exactamente lo que Scale AI quiere decir con esta declaración cuidadosamente redactada, pero lo estamos investigando. Si usted es un ex empleado de Scale AI o un contratista que fue despedido recientemente, Contáctenos de cualquier forma que te sientas cómodo haciéndolo.
