La WWDC 2026 está a la vuelta de la esquina y Apple ha destacado cuatro ganadores de la aplicación Swift Student Challenge. Este año, los ganadores del Apple Swift Student Challenge destacan las herramientas de inteligencia artificial para ayudarlos a hacer realidad sus ideas.
Apple dio la bienvenida a 50 ganadores del Swift Student Challenge en su conferencia de desarrolladores
Cada año, Apple invita a 50 ganadores del Swift Student Challenge a asistir a la WWDC. Susan Prescott, vicepresidenta de Relaciones Mundiales con Desarrolladores de Apple, dijo que la combinación de herramientas Swift e IA se muestra en las presentaciones ganadoras de este año.
“La amplitud de la creatividad que vemos en el Swift Student Challenge nunca deja de sorprendernos”, dijo Susan Prescott, vicepresidenta de Relaciones con Desarrolladores Mundiales de Apple.
“Los ganadores de este año han encontrado formas extraordinarias de aprovechar el poder de la plataforma 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”.
D Apple presenta cuatro aplicaciones o áreas de juego de aplicaciones Incluye:
- Manos firmes de Gayatri Gundadkar
- Entrenador de lanzamiento realizado por Anton Baranov
- Asuo creado por Karen-Happuch Peprah Heneh
- Creado por LeViola Yoonjae Joung
Las herramientas de inteligencia artificial son parte de la historia de cada desarrollador este año
Con la ayuda de Claude, Gundadkar creó Steady Hands “una aplicación que utiliza la estabilización del Apple Pencil para ayudar a las personas con temblores a crear arte”:
Inspirado por las funciones de accesibilidad de Apple, como Touch Accommodation, comenzó a aprender conceptos de SwiftUI, utilizando Claude de Anthropics para ayudarlo a desarrollar lecciones sobre cómo PencilKit maneja los datos de trazo. Y para identificar los temblores de un usuario, desarrolló una herramienta que analiza datos de movimiento sin procesar de iPads y Apple Pencils. Capta los movimientos de la mano y aplica técnicas de procesamiento de señales para detectar la frecuencia e intensidad de la vibración del usuario.
Desarrollado por Baranov Entrenador de lanzamientoLo que él llama “un compañero impulsado por Apple Intelligence”. Tanque de tiburones Pitch”, con una combinación del modelo Foundation de Apple y Cloud Agent en Xcode de Apple:
Para guiar a los usuarios a través de la ansiedad por las presentaciones, Baranov aprovechó el marco Foundation Model de Apple para crear comentarios y resúmenes personalizados y conscientes del contexto después de cada sesión, alertando al usuario para que complete palabras como “me gusta” o “um”. Utilizó Claude Agent en Xcode 26 para traducir la aplicación a 20 idiomas y consultó a amigos y colegas para que le ayudaran a identificar palabras de relleno en otros idiomas.
Asuo es una aplicación que “proporciona rutas seguras en tiempo real a personas en zonas inundables”. Heneh también pide ayuda a Claude con la codificación:
Después de diseñar la interfaz de Asuo en Figma, Heneh recurrió a Claude en busca de ayuda para diseñar el simulador de lluvia en la pantalla de inicio de su aplicación, además de implementar el algoritmo de búsqueda de ruta A*. “Como soy diseñadora, no me sumerjo en las partes más técnicas”, comparte. “Confío en agentes de IA para que me ayuden. Lo que me habría llevado meses hacer, lo puedo hacer en tres o cuatro días”.
Utilizando una combinación de Cloud, OpenAI’s Codex y Google Gemini, Jung creó Laviola, “una aplicación diseñada para hacer que el aprendizaje y Viola sean más accesibles:
Aunque Jung ha estado codificando durante mucho tiempo (cuando era adolescente en Seúl, Corea del Sur, construyó un temporizador para controlar la electrónica en un salón de clases y recientemente creó un dispositivo complementario de inteligencia artificial para personas mayores solitarias), es nuevo en Swift. “Cuando se me ocurrió la idea de usar mis manos para tocar instrumentos y usar superposiciones de cámara para ayudar a los usuarios a navegar en sus propias posturas de arco, no sabía por dónde empezar”, dice. Para familiarizarse con los lenguajes de codificación, Jung utilizó Claude, así como Codex de OpenAI y Gemini de Google. Luego experimentó con ML integrado para entrenar su modelo antes de integrarlo en su aplicación usando Core ML.
Puede obtener más información sobre cada aplicación o área de juegos en Apple’s Showcase. aquí.
La conferencia de desarrolladores WWDC 2026 de Apple comienza el lunes 8 de junio. La compañía está lista para presentar iOS 27, macOS 27 y más.
