La exageración mundial que rodea a la beneficios potenciales de AI ha captado la atención del mundo de los negocios y más allá, por lo que no sorprende que las nuevas empresas SaaS nuevas y existentes lo estén integrando en sus productos. Según uno reciente encuestael 35 % de las empresas SaaS ya utilizan IA, mientras que otro 42 % planea hacerlo en un futuro próximo.

Sin embargo, el riesgos potenciales son tan numerosos como los beneficios, y esta realidad crea desafíos para incorporar IA en aplicaciones SaaS. Estamos entusiasmados de tener tres expertos líderes que pueden resolver esos desafíos en el Etapa de SaaS en TechCrunch interrupción 2023que tendrá lugar del 19 al 21 de septiembre en San Francisco.

Panelistas, incluidos Ines Chami, científico jefe de Numbers Station; David DeSanto, director de productos, GitLab; y Navrina Singh, fundadora y directora ejecutiva de Credo AI, se unirán a nosotros para una discusión llamada «IA para SaaS».

La discusión se centrará en si, por qué y cómo debe hacer que la IA sea parte de su producto principal. Y, dado el conocido problema de sesgo y toxicidad de la IA (los algoritmos pueden acabar discriminando o perjudicando a determinados segmentos de clientes), cómo hacerlo de forma ética y responsable.

Otras áreas que veremos incluyen subirse al tren de la IA (no todos los problemas requieren IA para encontrar una solución), los riesgos asociados con la IA basada en la nube y la carga de datos confidenciales a través de un servidor de terceros, y los posibles problemas de responsabilidad derivados del uso de IA entrenada en datos públicos e incluso con derechos de autor.

También es probable que toquemos la regulación, como la Ley de IA de la UElo que puede presentar obstáculos para la implementación de IA en SaaS.

Obtenga más información sobre nuestros oradores, y sus calificaciones para abordar este tema desafiante, a continuación.

Inés Chami: Científica jefe de la Estación de Números

Ines Chami recibió su doctorado del Instituto de Ingeniería Computacional y Matemática de la Universidad de Stanford. Antes de asistir a Stanford, estudió matemáticas e informática en la École Centrale Paris.

Chami está particularmente entusiasmado con la creación de modelos inteligentes para automatizar el trabajo intensivo en datos. Su trabajo abarca aplicaciones como la construcción de gráficos de conocimiento y la limpieza de datos. Por su trabajo en el aprendizaje de la representación gráfica, Chami ganó el premio de disertación doctoral Stanford Gene Golub 2021. Mientras obtenía su doctorado, hizo una pasantía en Microsoft AI and Research y Google Research, donde fue coautora del capítulo de aprendizaje de representación gráfica del libro de Kevin Murphy «Probabilistic Machine Learning: An Introduction».

David DeSanto: director de producto de GitLab

David DeSanto se enfoca en brindar una experiencia de producto estelar a los usuarios de GitLab, desde nuevas empresas hasta empresas globales. Dirige la división de productos de GitLab (gestión de productos, monetización y operaciones de productos, experiencia del usuario) para definir y ejecutar la visión y la hoja de ruta del producto de GitLab.

Es responsable de facilitar una sólida colaboración entre producto, ingeniería, el director ejecutivo y otros ejecutivos. DeSanto también aprovecha los comentarios de los clientes y de la industria para crear, enviar y dar soporte a productos que mejoran la posición de GitLab dentro del mercado de DevSecOps.

DeSanto tiene una maestría en seguridad cibernética de la Universidad de Nueva York y una licenciatura en informática de la Universidad Millersville de Pensilvania. Es un orador frecuente en las principales conferencias internacionales sobre temas como inteligencia de amenazas, seguridad en la nube, problemas de seguridad de GNSS y problemas de SSL/TLS, además de ser coautor de “Threat Forecasting”.

Navrina Singh: fundadora y directora ejecutiva de Credo AI

Navrina Singh es la fundadora y directora ejecutiva de Credo AI, una plataforma de gobierno de IA que permite a las organizaciones entregar e integrar inteligencia artificial de manera responsable mediante la medición, el monitoreo y la gestión proactiva de los riesgos de IA.

Antes de fundar Credo AI, Singh pasó casi dos décadas creando productos para dispositivos móviles, SaaS e IA en empresas como Microsoft y Qualcomm. Es miembro del Comité Asesor Nacional de Inteligencia Artificial (NAIAC) del Departamento de Comercio de EE. UU., que asesora al presidente y a la Oficina Nacional de Iniciativas de IA.

Singh también es un joven líder mundial en el Foro Económico Mundial y actualmente se desempeña como miembro de la junta ejecutiva de Mozilla, apoyando su carta de IA confiable. Vive en Palo Alto con su familia.

TechCrunch interrupción 2023 se lleva a cabo en San Francisco del 19 al 21 de septiembre. Puede ahorrar hasta $600, pero la fecha límite es agosto a las 11:59 p. m. PDT. Date prisa y compra tu pase Disrupt ¡hoy!

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GitLab ha publicado una solución para una vulnerabilidad de seguridad crítica que se encuentra en dos de sus productos, y se les pide a los usuarios que apliquen el parche de inmediato.

GitLab es un paquete de software DevOps que permite a los usuarios desarrollar, asegurar y operar el software utilizado por los equipos de desarrolladores que necesitan administrar su código de forma remota y tiene unos 30 millones de usuarios registrados, incluido un millón de clientes que pagan.

La plataforma de desarrolladores GitLab anunció hoy una nueva función de seguridad impulsada por IA que utiliza un modelo de lenguaje extenso para explicar las posibles vulnerabilidades a los desarrolladores, con planes de expandir esto para resolver automáticamente estas vulnerabilidades utilizando IA en el futuro.

A principios de este mes, la compañía anunció una nueva herramienta experimental que explica el código a un desarrollador, similar a la nueva función de seguridad que anunció GitLab, y una nueva función experimental que resume automáticamente los comentarios de los problemas. En este contexto, también vale la pena señalar que GitLab ya lanzó una herramienta de finalización de código, que ahora está disponible para los usuarios de GitLab Ultimate y Premium, y su función de revisores sugeridos basados ​​en ML el año pasado.

La nueva función «explicar esta vulnerabilidad» intentará ayudar a los equipos a encontrar la mejor manera de corregir una vulnerabilidad dentro del contexto de la base de código. Es este contexto el que marca la diferencia aquí, ya que la herramienta puede combinar la información básica sobre la vulnerabilidad con información específica del código del usuario. Esto debería hacer que sea más fácil y rápido remediar estos problemas.

La compañía llama a su filosofía general detrás de agregar funciones de IA «velocidad con barandillas», es decir, la combinación de código de IA y generación de pruebas respaldada por la plataforma DevSecOps de pila completa de la compañía para garantizar que todo lo que genera la IA se pueda implementar de manera segura.

GitLab también enfatizó que todas sus funciones de IA están diseñadas teniendo en cuenta la privacidad. «Si nosotros son conmovedor ynuestro intelectual propiedad, cual es códigowmi son solo yendo a ser enviando eso a a modelo eso es GitLabs o es dentro del GitLab nube arquitectura”, me dijo David DeSanto, CPO de GitLab. “Tél razón por la que eso es importante para nosotros, y esto se remonta a empresa DevSecOps – es eso nuestro clientes son fuertemente regulado. Nuestro clientes son generalmente muy seguridad y cumplimiento consciente, y nosotros sabía nosotros podría no construir a código sugerencias solución eso requerido a nosotros enviando él a a tercero-fiesta AI.» También señaló que GitLab no usará los datos privados de sus clientes para entrenar sus modelos.

DeSanto enfatizó que el objetivo general de GitLab para su iniciativa de IA es multiplicar por 10 la eficiencia, y no solo la eficiencia del desarrollador individual sino el ciclo de vida general del desarrollo. Como señaló acertadamente, incluso si pudiera multiplicar por 100 la productividad de un desarrollador, las ineficiencias posteriores al revisar ese código y ponerlo en producción podrían anularlo fácilmente.

“Si desarrollo es 20% de el vida ciclo, incluso si nosotros hacer eso 50% más efectivo, eres no en realidad yendo a sentir eso”, dijo DeSanto. “Ahora, si nosotros hacer el seguridad equipos, el operaciones equipos, el equipos de cumplimiento también más eficiente, entonces como un organización, estás yendo a ver él.»

La función «explicar este código», por ejemplo, ha resultado ser muy útil no solo para los desarrolladores, sino también para los equipos de control de calidad y seguridad, que ahora comprenden mejor lo que deben probar. Esa, seguramente, también fue la razón por la que GitLab lo amplió para explicar también las vulnerabilidades. A largo plazo, la idea aquí es crear funciones para ayudar a estos equipos a generar automáticamente pruebas unitarias y revisiones de seguridad, que luego se integrarían en la plataforma general de GitLab.

Según el reciente informe DevSecOps de GitLab, el 65 % de los desarrolladores ya utilizan IA y ML en sus esfuerzos de prueba o planean hacerlo en los próximos tres años. El 36 % de los equipos ya utilizan una herramienta de IA/ML para comprobar su código antes de que los revisores de código lo vean.

“Dadas las limitaciones de recursos que enfrentan los equipos de DevSecOps, la automatización y la inteligencia artificial se convierten en un recurso estratégico”, escribe Dave Steer de GitLab en el anuncio de hoy. “Nuestra plataforma DevSecOps ayuda a los equipos a llenar brechas críticas mientras aplica políticas automáticamente, aplica marcos de cumplimiento, realiza pruebas de seguridad utilizando las capacidades de automatización de GitLab y proporciona recomendaciones asistidas por IA, lo que libera recursos”.

GitLab es la última empresa de tecnología en anunciar una ronda de despidos, ya que el gigante de operaciones de desarrollo (DevOps) reveló hoy que reducirá su plantilla en un 7 %.

Ha sido un 2023 difícil hasta ahora para la industria de la tecnología, con la mayoría de las grandes empresas tecnológicas anunciando recortes de personal, incluidas Microsoft, Alphabet y Salesforce. Al igual que todas estas empresas, GitLab atribuyó su decisión al clima económico y, específicamente, a que sus clientes redujeron su propio gasto en software.

“El entorno macroeconómico actual es difícil y, como resultado, las empresas siguen gastando, pero están adoptando un enfoque más conservador para las inversiones en software y se están tomando más tiempo para tomar decisiones de compra”, escribió en un comunicado Sid Sijbrandij, cofundador y director ejecutivo de GitLab. carta al empleado que también publicó en su sitio web.

GitLab salió a bolsa en el Nasdaq hace unos 16 meses, y sus acciones no han tenido un desempeño muy fuerte en los meses intermedios. La primera compañía remota actualmente tiene una capitalización de mercado de alrededor de $ 7 mil millones, sustancialmente por debajo de su valoración diaria de IPO de $ 15 mil millones y su pico de $ 19 mil millones unos meses después.

El número de empleados informado más recientemente por la compañía fue de 1630, revelado en un informe 10-K el año pasado, lo que significa que la ronda de despidos afectará a alrededor de 114 personas, aunque esa cifra específica depende de su número actual de empleados.

“Esperaba que volver a priorizar nuestro gasto fuera suficiente para resistir la creciente recesión económica mundial”, escribió Sijbrandij. “Desafortunadamente, debemos tomar medidas adicionales y hacer coincidir nuestro ritmo de gasto con nuestro compromiso con el crecimiento responsable”.

En términos de indemnización, Sijbrandij dijo que todo el personal afectado recibirá un pago durante el «período de transición», más un pago único equivalente a alrededor de cuatro meses de salario base. También dijo que el personal continuará recibiendo atención médica durante seis meses en lugares donde eso sea parte de su paquete.

Luego de una severa reacción de los desarrolladores, GitLab ha eliminado los planes para eliminar automáticamente los proyectos inactivos de los usuarios gratuitos después de un año.

Fuentes anónimas dijeron El registro (se abre en una pestaña nueva) el plan originalmente estaba programado para entrar en juego en septiembre de 2022, con GitLab afirmando que la medida les ahorraría más de $ 1 millón, pero ahora se retiró luego de las protestas de los usuarios.

Los usuarios suscritos al nivel gratuito de GitLab pronto verán que los proyectos se eliminan automáticamente si han permanecido inactivos durante un año.

De acuerdo a El registro (se abre en una pestaña nueva)personas al tanto han sugerido que esta nueva regla podría activarse a partir de septiembre de 2022, pero aún no ha habido un anuncio oficial.