Habr AI
Fuente de noticias de IA. Los artículos son seleccionados y adaptados por la redacción de Hamidun News.
Últimas publicaciones
Por qué los textos generados por AI irritan a los lectores de Habr y cómo editarlos manualmente
Habr AI publicó una columna que sostiene que lo que irrita a los lectores no es el texto de AI en sí, sino su confianza vacía, su estructura formulaica y la falta de pensamiento propio — y explica cómo la edición lo corr
Singapur introduce AI en la escuela primaria, y Asia debate sus beneficios
Tras la decisión de Singapur de presentar AI a los alumnos de primaria, el debate pasó de la moda de las tecnologías educativas a la cuestión de si estas herramientas socavan la memoria, la atención y el aprendizaje mism
Cinco generadores de imágenes con AI gratis: una prueba honesta de 2026
Analizamos los cinco mejores generadores gratuitos de imágenes con AI en 2026: en qué se diferencian, dónde fallan en tareas complejas y cuál elegir para una tarea concreta.
OpenAI, Qwen y GigaChat: por qué a las empresas rusas les resulta cada vez más difícil elegir modelos de AI
El autor analiza cómo las empresas rusas quedan atrapadas entre las restricciones de OpenAI y Anthropic, la costosa inferencia local y el compromiso de recurrir a modelos Qwen ajustados.
OWASP SAMM recibe la extensión Agentic SAMM para el desarrollo seguro con agentes de AI
El proyecto Agentic SAMM amplía OWASP SAMM para agentes de AI: añade controles de contexto, llamadas a herramientas, confianza en servidores MCP y el riesgo de sesiones autónomas largas.
Habr AI publicó el caso de Rozitta Parser: cómo el vibe coding consume el sueño y el tiempo
Una arquitecta sin experiencia en desarrollo convirtió, con ayuda de DeepSeek, Claude y Gemini, un parser de Telegram en Rozitta Parser en seis meses — y describió cuánto sueño, dinero y tiempo personal consume ese tipo
Senar: por qué los agentes de AI no reemplazan a los programadores y cambian el proceso de desarrollo
En la segunda parte de la serie sobre Senar, el autor muestra que un agente de AI escribe código rápidamente, pero no sabe dudar, recordar el contexto del proyecto ni asumir la responsabilidad por las consecuencias.
SimpleOne: AI en ITSM se ha convertido en el estándar corporativo para soporte y service desk
SimpleOne describió cómo las empresas integran AI en el soporte: automatizan hasta el 80% de las solicitudes típicas, aceleran el cumplimiento de los SLA y mantienen los datos dentro de un perímetro seguro.
Jitsi Meet: por qué la transcripción para historias clínicas electrónicas requiere Jigasi y Vosk
El análisis mostró que la transcripción en Jitsi Meet se basa en Jigasi, XMPP/SIP y reconocimiento de voz externo, y que para las historias clínicas electrónicas eso no basta sin posprocesamiento con LLM y revisión manua
Google, Tambo y GenUI: tres enfoques para interfaces de AI construidas sobre la marcha
El análisis de Generative UI muestra cuándo la AI no solo debe responder con texto, sino también construir una interfaz: desde la generación de HTML hasta A2UI de Google y los componentes listos para usar en Tambo.
SimpleOne mostró por qué Claude y los revisores de AI no distinguen el código generado por AI del código humano
SimpleOne propuso una prueba con pares de funciones en la que ni siquiera un revisor de AI pudo distinguir de forma consistente el código humano del generado, y explicó por qué el problema está en el contexto y no en el
Pyotr Tripolsky mostró en Habr un agente de AI para analizar noticias y señales de Bitcoin
Pyotr Tripolsky publicó en Habr un esquema de un agente de AI que busca eventos recientes del mercado, filtra el ruido y emite una señal de corto plazo: BUY, SELL o WAIT.
Las grandes empresas de AI están disparando los precios de la memoria y cambiando las reglas de la industria del videojuego
El boom de los centros de datos para AI disparó los precios de la memoria y el almacenamiento, elevó el costo de los PC y las consolas y, al mismo tiempo, empujó a los estudios de videojuegos hacia una automatización más
Suno 5.5 mejora la copia de voz y la preservación de la melodía en el modo Cover
En la actualización de Suno 5.5, el modo Your Voice ya ofrece voces reconocibles, y la combinación con Cover permite trasladar la propia melodía, pero la calidad todavía depende mucho del dataset, el rango y el estilo.
Alfa-Bank describió el «vibe leadership»: cómo AI asumió las tareas rutinarias y aceleró el crecimiento de la plataforma A-Token
Un alto directivo de Alfa-Bank explicó cómo la AI interna AlfaGen automatizó la documentación técnica, ahorró millones y liberó a los equipos de producto para centrarse en la estrategia y el crecimiento.
X5 Tech añadió la evaluación de habilidades con AI a las entrevistas para desarrolladores
X5 Tech incorporó un bloque de AI en las entrevistas para desarrolladores y evalúa no la prohibición de herramientas, sino cómo el candidato formula prompts, verifica las respuestas del modelo y asume la responsabilidad
Por qué AI encarece los errores en requisitos y arquitectura, pese a acelerar el desarrollo
AI aceleró el camino de la idea al prototipo, pero por eso los fallos en requisitos y arquitectura se volvieron más costosos: una decisión equivocada ahora escala antes de que se la pueda detener.
Habr AI: por qué crear una AI sintiente puede ser más peligroso que potenciar el cerebro humano
En una columna de Habr AI, el autor sostiene que el desarrollo de una AI sintiente conlleva más riesgos éticos y existenciales que las interfaces neuronales y la mejora del propio ser humano.
Anthropic, OpenAI, Google y Microsoft iniciaron una guerra de plataformas de AI en lugar de una carrera de modelos
El mercado de AI está pasando de una carrera de modelos a una lucha por plataformas: ahora importa controlar no solo los modelos en sí, sino también la ejecución de agentes, los datos, la seguridad y los flujos de trabaj
OpenGrall presenta el modo “Ingeniero”: el robot escribe drivers y configura módulos por sí mismo
OpenGrall incorporó el modo “Ingeniero”: con una orden de texto, el robot puede crear plugins, escribir código para nuevo hardware y calibrar módulos, pero la decisión final sobre la integración sigue en manos de una per
SD Studio convierte Stable Diffusion local en “su propio Midjourney” con un asistente LLM
SD Studio combina Stable Diffusion local, un LLM y presets listos en un solo pipeline para producir ilustraciones más rápido en la propia GPU y evitar pagar de más por servicios externos.
Habr explicó cómo proteger el control por voz del hogar inteligente contra filtraciones y hackeos
En Habr analizaron por qué el reconocimiento preciso por sí solo no basta para un hogar inteligente: sin cifrado, verificación del hablante, auditoría y procesamiento local, los comandos de voz pueden interceptarse o fal
BentoML mostró cómo convertir Grounding DINO en un servicio de producción con una API web
Con Grounding DINO como ejemplo, el autor mostró cómo BentoML empaqueta un modelo de visión por computadora en un servicio con validación de parámetros, Swagger UI, build de Docker y endpoints listos.
Habr describe un framework de AI para Claude con Clean Architecture y ciclo de TDD
Un autor en Habr presentó un framework que guía a Claude mediante historias, planes de prueba y quality gates para obtener código al estilo de Clean Architecture y TDD en lugar del vibe coding caótico.
Falcon Tech explicó cómo la visión por computadora para la ciudad creció hasta convertirse en una red de 4.000 sistemas
Falcon Tech describió cómo, en ocho años, convirtió el monitoreo de estacionamiento en una plataforma de videoanalítica a gran escala: en Moscú ya funciona en más de 4.000 sistemas integrados de hardware y software.
Falcon Tech mostró cómo el sistema de videomonitoreo para Moscú surgió del control del estacionamiento
Falcon Tech explicó cómo construyó un sistema de videomonitoreo para Moscú: del control del estacionamiento al análisis de la carga sobre la infraestructura urbana con datos de miles de sistemas integrados de hardware y
MTS: las primeras decisiones arquitectónicas en AI tomadas hoy fijan limitaciones para las próximas décadas
En una columna en Habr AI, el equipo de MTS compara el desarrollo de AI con una deuda técnica multicapa: las decisiones en código, datos y procesos que se toman ahora limitarán los productos durante muchos años.
Un ingeniero de red_mad_robot mostró cómo montar un servicio de NER para currículums: del etiquetado a la API
En Habr se publicó un análisis práctico de NER para currículums: el autor muestra cómo definir entidades, recopilar y etiquetar un dataset, comparar modelos BERT y empaquetar el resultado en FastAPI.
Mo Gawdat, de Google X: por qué la principal amenaza de la AI no está en el código, sino en la ética
El exdirectivo de Google X Mo Gawdat cree que la AI ya controla nuestra atención, acelerará una dolorosa reestructuración del mercado laboral y chocará con el principal límite de la humanidad: la falta de ética.
Cómo AI está cambiando la arquitectura del SOC: por qué las reglas de correlación ya no bastan
El SOC ya no puede apoyarse solo en reglas de correlación: los ataques modernos son más silenciosos, más largos y más complejos, por lo que AI asume cada vez más el filtrado del ruido y la recopilación de contexto.