La WWDC 2026 se acerca rápidamente y Apple ha destacado a cuatro ganadores de la aplicación Swift Student Challenge. Este año, Apple destaca las herramientas de inteligencia artificial que los ganadores del Swift Student Challenge utilizan para hacer realidad sus ideas.
Apple da la bienvenida a 50 distinguidos ganadores del Swift Student Challenge a su conferencia de desarrolladores
Cada año, Apple invita a 50 de los distinguidos ganadores del Swift Student Challenge a asistir a la WWDC. Susan Prescott, vicepresidenta de Relaciones con Desarrolladores Mundiales de Apple, dice que la combinación de herramientas Swift e IA se encuentra entre las presentaciones ganadoras de este año.
«La profundidad de la creatividad que vemos en el Swift Student Challenge nunca deja de sorprendernos», dijo Susan Prescott, vicepresidenta de Relaciones Mundiales con Desarrolladores de Apple.
«Los ganadores de este año han encontrado formas notables de aprovechar el poder de las plataformas Apple, Swift y las herramientas de inteligencia artificial para crear aplicaciones que son tan impresionantes desde el punto de vista técnico como significativas. Estamos increíblemente orgullosos de apoyar su viaje y no podemos esperar a ver qué crean a continuación».
EL Cuatro aplicaciones o parques infantiles de aplicaciones que presenta Apple incluir:
- Manos firmes creadas por Gayatri Gundadkar
- Entrenador de lanzamiento creado por Anton Baranov
- Asuo creado por Karen-Happuch Peprah Henneh
- LeViola creada por Yoonjae Joung
Las herramientas de inteligencia artificial son parte de la historia de cada desarrollador este año
Gundadkar creó Steady Hands como «una aplicación de juegos que utiliza la estabilización del Apple Pencil para ayudar a las personas con temblores a crear arte» con la ayuda de Claude:
Inspirada en parte por las funciones de accesibilidad de Apple, como Touch Accommodations, comenzó aprendiendo conceptos de SwiftUI, utilizando Claude de Anthropic para ayudarla a desarrollar lecciones sobre temas como cómo PencilKit maneja los datos de los trazos. Y para caracterizar los temblores de un usuario, creó una herramienta que analiza datos de movimiento sin procesar del iPad y el Apple Pencil. Capta los movimientos de la mano y aplica técnicas de procesamiento de señales para identificar la frecuencia e intensidad de los temblores de un usuario.
Baranov desarrolló Entrenador de lanzamientoal que llama «un compañero impulsado por Apple Intelligence para tanque de tiburones pitches», con una mezcla de Foundation Models de Apple y Claude Agent en Xcode de Apple:
Para ayudar a los usuarios a superar la ansiedad por las presentaciones, Baranov aprovechó el marco Foundation Models de Apple para generar resúmenes y comentarios contextuales personalizados después de cada sesión, alertando al usuario sobre palabras de relleno como «me gusta» o «um». También usó Claude Agent en Xcode 26 para traducir la aplicación a 20 idiomas y consultó a amigos y colegas para que lo ayudaran a identificar palabras de relleno en otros idiomas.
Asuo es una aplicación que «proporciona rutas seguras en tiempo real para las personas en zonas inundables”. Henneh también pide ayuda a Claude con la codificación:
Después de diseñar la interfaz de Asuo en Figma, Henneh recurrió a Claude para que la ayudara a diseñar el simulador de lluvia en la pantalla de inicio de su aplicación, así como a implementar el algoritmo de búsqueda de ruta A*. «Como soy diseñadora, no me ocupo de las partes más técnicas”, comparte. «Cuento con la ayuda de los agentes de IA. Algo que me hubiera llevado meses se podría hacer en tres o cuatro días».
Joung creó LeViola, la «aplicación diseñada para hacer que aprender y tocar la viola sea más accesible”, utilizando una combinación de Claude, OpenAI Codex y Google Gemini:
Aunque Joung ha estado codificando durante mucho tiempo (cuando era un adolescente en Seúl, Corea del Sur, creó un temporizador para controlar la electrónica en el aula y recientemente desarrolló un dispositivo complementario de inteligencia artificial para personas mayores que viven solas), es nuevo en Swift. «Cuando se me ocurrió la idea de usar mis manos para tocar el instrumento y usar la superposición de la cámara para ayudar a los usuarios a navegar en su propia postura del arco, no sabía por dónde empezar”, dice. Para familiarizarse con el lenguaje de codificación, Joung utilizó Claude, así como Codex de OpenAI y Gemini de Google. Luego experimentó con Create ML para entrenar su propio modelo antes de integrarlo en su aplicación usando Core ML.
Puede obtener más información sobre cada área de juegos o aplicación en la tienda de Apple. aquí.
La conferencia de desarrolladores Apple WWDC 2026 comienza el lunes 8 de junio. La compañía presentará iOS 27, macOS 27 y más.
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