An Interview with Android Engineer and AI Security Researcher Ivan Mishchenko Entrevista con el ingeniero de Android e investigador de seguridad de IA Ivan Mishchenko A medida que la inteligencia artificial se incorpora profundamente en las aplicaciones móviles, el papel del juicio de ingeniería está cambiando.Hoy en día, la construcción de productos móviles alimentados por IA ya no se refiere sólo a la velocidad de la innovación o la precisión del modelo. Los hackathons se han convertido en un reflejo temprano de este cambio.Una vez enfocados principalmente en el prototipo rápido, ahora funcionan como bases de pruebas para la IA aplicada, las prácticas de seguridad móvil y la madurez de la ingeniería. Ivan Mishchenko, ingeniero senior de Android, investigador de seguridad de IA, y destinatario del , ha servido como miembro del jurado en varios eventos internacionales de tecnología, incluido el y Su experiencia se encuentra en la intersección del desarrollo de Android, la inteligencia artificial y la seguridad de aplicaciones móviles.  (Developer of the Year – Artificial Intelligence) Premio de Líderes Digitales 2025 NextGen Hackathon (December 2025) Armenia Digital Awards (November 2025) Premio de Líderes Digitales 2025 Hablamos con Ivan sobre su papel como juez de hackathon, los desafíos de evaluar los proyectos móviles impulsados por la IA y cómo la experiencia bancaria en el mundo real influye en su enfoque a la innovación y la seguridad. Ivan, ¿cuál fue el foco principal del NextGen Hackathon que juzgaste? El NextGen Hackathon se centró en la construcción de productos digitales prácticos que integran la inteligencia artificial de una manera significativa. , que plantea inmediatamente preguntas sobre la privacidad, la protección de datos y la integración segura de la IA. mobile-first applications Desde la perspectiva del jurado, el reto no era recompensar la novedad por sí solo, sino evaluar si la IA realmente mejoró el producto y si la solución podría evolucionar de manera realista más allá de una demostración. ¿Qué criterios priorizó usted personalmente al evaluar los proyectos de IA móvil? Mi marco de evaluación se construyó en torno a varias dimensiones principales: 1 Arquitectura del sistema He prestado atención a cómo los equipos estructuraron sus aplicaciones. Incluso en condiciones de hackathon, las decisiones arquitectónicas son importantes.La separación clara de las preocupaciones, el diseño modular y la escalabilidad indican si un proyecto puede sobrevivir al crecimiento del mundo real. Seguridad por diseño La seguridad era un enfoque central. Las aplicaciones móviles a menudo manejan datos personales o financieros sensibles, y los componentes de la IA introducen superficies de ataque adicionales. Evalué los flujos de autenticación, las prácticas de almacenamiento de datos, el uso de cifrado y la conciencia de los riesgos específicos de la IA, como la fuga de datos o el uso indebido de modelos. La calidad de la integración Los proyectos fuertes demostraron una comprensión clara de por qué se necesitaba la IA, cómo se realizaba la inferencia (en dispositivo o basada en la nube), y cómo se comportaba el sistema cuando los modelos fallaban o devolvían resultados inciertos. Maturidad Ingeniería Las APIs limpias, la lógica comprensible y los compromisos realistas son importantes incluso en los primeros prototipos. De la evaluación de hackathon a los sistemas bancarios de producción Un factor que influyó fuertemente en mi enfoque como miembro del jurado es mi experiencia directa con la implementación de soluciones de seguridad similares basadas en la IA. . production banking environments He trabajado en aplicaciones de banca móvil en Georgia, incluyendo proyectos para , donde la seguridad, la fiabilidad y el cumplimiento reglamentario son requisitos no negociables. En estos entornos, los errores arquitectónicos o las decisiones de diseño inseguras pueden conducir a pérdidas financieras, violaciones reglamentarias o daños a la reputación. Space Bank En mi labor profesional he estado involucrado en: 
 
 
 
 
 Diseño de arquitecturas Android seguras para aplicaciones financieras Implementación de flujos de autenticación biométrica con mecanismos de retroalimentación Aplicación de la lógica de detección de fraude asistida por IA basada en el análisis del comportamiento del usuario Garantizar el almacenamiento seguro de los datos, la encriptación y el acceso controlado a los recursos sensibles Esta experiencia influyó directamente en la forma en que evalué los proyectos de hackathon. no solo evaluaría si una idea funcionaba en una demostración, sino si podría pasar de forma realista a un entorno regulado y de alto riesgo como el bancario o la fintech. ¿Cómo ha afectado esta experiencia del mundo real su feedback a los equipos? Uno de los roles más valiosos de un juez experimentado es traducir. Para ello, los equipos de la fase temprana pueden aplicar inmediatamente. industry-grade constraints Al revisar proyectos, a menudo he referido a los desafíos del mundo real que se encuentran en los sistemas bancarios: 
 
 
 
 expectativas regulatorias en torno a la protección de datos Limitaciones del hardware móvil y del uso de la batería Modelos de amenazas que involucran dispositivos comprometidos o intercepción de red Al fundamentar el feedback en estas realidades, los equipos se animaron a repensar sus soluciones no sólo como prototipos, sino como productos futuros potenciales.En varios casos, los equipos ajustaron sus arquitecturas durante el mismo hackathon introduciendo inferencia en dispositivos, mejorando los flujos de autenticación o separando la toma de decisiones de IA de la lógica de la interfaz de usuario. ¿Qué problemas comunes has observado en los proyectos móviles impulsados por IA? El tema recurrente fue Algunos equipos transmitieron datos de usuario sensibles a APIs de terceros sin anonimización ni salvaguardas claras. over-reliance on external AI services Otro desafío común fue malinterpretar las limitaciones de Mientras que los modelos en el dispositivo mejoran la privacidad y la latencia, requieren una optimización cuidadosa y expectativas realistas. a menudo sugiero arquitecturas híbridas que combinan la inferencia local con la validación de backend segura. on-device AI Los equipos más fuertes trataron la seguridad como una restricción de diseño en lugar de un obstáculo.Esta mentalidad condujo consistentemente a soluciones más robustas y creíbles. ¿Cómo influye tu fondo de investigación en tu papel como juez? Mi investigación se centra en , incluyendo detección de phishing, autenticación biométrica, detección de anomalías y aprendizaje automático en dispositivos. he publicado artículos revisados por pares sobre estos temas y he presentado la investigación en conferencias internacionales. AI-assisted security in Android applications Debido a este contexto, naturalmente evalúo los productos a través de una lente orientada a las amenazas: 
 
 
 
 ¿Cómo se puede abusar de este sistema? ¿Qué suposiciones hace sobre el comportamiento del usuario o la integridad del dispositivo? ¿Cómo se comportaría en condiciones adversarias? Al mismo tiempo, mi objetivo es equilibrar el rigor académico con la orientación práctica.Los hackathons son sobre creatividad y impulso, y mi papel es ayudar a los equipos a alinear la innovación con expectativas de ingeniería realistas. Desarrollar un marco de seguridad primero para evaluar la IA móvil A través de la investigación, el trabajo de producción y la participación del jurado, he desarrollado un marco consistente para evaluar las aplicaciones móviles impulsadas por la IA. Este marco combina: 
 
 
 
 Principios de seguridad móvil Evaluación de riesgos Consideraciones de escalabilidad arquitectónica En lugar de tratar la IA como una característica aislada, la valoro como parte de un sistema más amplio que incluye la autenticación, el almacenamiento de datos, la red y la interacción del usuario.Esta perspectiva a nivel del sistema sigue siendo relativamente rara en entornos de desarrollo temprano, donde la IA a menudo se juzga principalmente por las métricas de precisión o la novedad. Nuestra aportación consiste en introducir Evaluación de productos de IA para plataformas móviles, donde las restricciones y riesgos difieren significativamente de los sistemas basados en la web o en la nube. security-first, system-level thinking Reconocimiento internacional y confianza profesional Mi invitación a servir como miembro del jurado en eventos como y Reflejan el creciente reconocimiento internacional de mi experiencia en seguridad de IA móvil. NextGen Hackathon Armenia Digital Awards Estas funciones implicaban la responsabilidad directa de evaluar el trabajo de los equipos competidores, evaluar la calidad técnica, la postura de seguridad y el potencial de innovación. 
 
 
 Premio Líderes Digitales 2025 (Developer of the Year – Inteligencia Artificial) Premio Cases & Faces (AI y Machine Learning, Estados Unidos) Demostran un reconocimiento profesional sostenido en varios países y contextos industriales. Por qué la participación del jurado es importante para los ingenieros superiores Servir como juez es tanto una responsabilidad como una forma de contribución profesional. permite a los ingenieros experimentados: 
 
 
 
 Influencia de las normas técnicas emergentes Equipos de orientación temprana Identificar los riesgos recurrentes de la industria en una etapa temprana Para mí, el trabajo del jurado refuerza la idea de que el liderazgo de la ingeniería se extiende más allá de la escritura de código. Consejos para los equipos que construyen aplicaciones móviles alimentadas por IA Hay tres principios que enfatizo constantemente: **La seguridad es una característica, no una reflexión posterior \ Los usuarios pueden no notar inmediatamente una buena seguridad, pero notarán su ausencia. Si un equipo no puede explicar qué hace un modelo y por qué es necesario, es probable que se aplique demasiado temprano o incorrectamente. ** Ingeniero para la realidad, no demostraciones \ Casos de Edge, fallos y escenarios de mal uso son donde se definen productos profesionales. Mirando hacia adelante: la IA responsable como ventaja competitiva A medida que la inteligencia artificial se convierte en un componente estándar de las aplicaciones móviles, el éxito a largo plazo dependerá de la confianza, la seguridad y la ingeniería responsable. Mi trabajo, a través de los sistemas bancarios, la investigación académica y los jurados de hackathon internacionales, está impulsado por el mismo objetivo: asegurar que la innovación no supere la fiabilidad y la confianza del usuario.Los productos más exitosos impulsados por IA del futuro serán construidos por ingenieros que entienden tanto la capacidad técnica como la responsabilidad. Participar como miembro del jurado es una de las maneras en que contribuyo a modelar ese futuro ayudando a los equipos emergentes a alinear su creatividad con los estándares del mundo real. 
 
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Juzgar el futuro de la IA móvil: una entrevista con Ivan Mishchenko

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