Rob Witoff, de Coinbase, afirmó que la empresa está usando cada vez más inteligencia artificial para acelerar la ejecución, aunque sigue dependiendo de personas con alto criterio para la estrategia y la toma de decisiones. El caso refleja cómo una gran firma cripto está integrando IA en su trabajo de ingeniería.
Rob Witoff, de Coinbase, afirmó que la empresa está usando cada vez más inteligencia artificial para acelerar la ejecución, aunque sigue dependiendo de personas con alto criterio para la estrategia y la toma de decisiones. El caso refleja cómo una gran firma cripto está integrando IA en su trabajo de ingeniería.
Coinbase dijo que más del 95% de su código ya se escribe con ayuda de inteligencia artificial, según Rob Witoff, ejecutivo de la compañía. Aun así, la empresa no plantea sustituir el juicio humano: Witoff señaló que sigue necesitando personas con alta capacidad de decisión para la estrategia y la evaluación de prioridades.
Coinbase dijo que más del 95% de su código ya se escribe con ayuda de inteligencia artificial, según Rob Witoff, ejecutivo de la compañía. Aun así, la empresa no plantea sustituir el juicio humano: Witoff señaló que sigue necesitando personas con alta capacidad de decisión para la estrategia y la evaluación de prioridades.
El cambio importa porque muestra hasta qué punto la IA está entrando en los procesos internos de una de las plataformas cripto más grandes del sector. Para empresas y equipos de desarrollo, este tipo de adopción puede redefinir la forma en que se construyen productos, se acelera la ejecución y se distribuye el trabajo entre ingenieros y sistemas automatizados.
La declaración también sugiere que Coinbase ve la IA como una herramienta para aumentar la productividad, no como un reemplazo total del talento humano. En la práctica, la compañía está combinando automatización para tareas de ejecución con supervisión humana para las decisiones que requieren criterio y contexto.
En el contexto del sector cripto, el caso de Coinbase se suma a una tendencia más amplia de uso de IA en operaciones, soporte y desarrollo de software. A medida que más compañías exploran estas herramientas, la conversación se centra en cómo equilibrar velocidad, calidad y control interno.
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