Perder un teléfono puede convertirse en una búsqueda de varios minutos cuando no es posible utilizar las herramientas tradicionales de localización. Eso fue lo que le ocurrió a Ben Zhang, quien recurrió a Claude para encontrar su dispositivo en su lugar de trabajo.
Según el relato difundido sobre el caso, Zhang no podía utilizar la función Find My, por lo que buscó una alternativa que permitiera determinar la cercanía del teléfono. La solución pasó por utilizar la señal Bluetooth del dispositivo.
Claude le ayudó a desarrollar una herramienta específica para esta tarea. El proyecto, denominado findphone, quedó publicado en GitHub y permite localizar dispositivos Bluetooth cercanos desde la línea de comandos de un computador Mac.
El funcionamiento se basa en la intensidad de la señal, medida en decibelios (dBm). A medida que el usuario se acerca al dispositivo, el valor se aproxima a cero. De esta manera, la persona puede desplazarse por una habitación y observar cómo cambia la señal para determinar si se está acercando o alejando del teléfono.
La herramienta también cuenta con un modo que genera sonidos cuya frecuencia aumenta a medida que mejora la señal, de forma similar al funcionamiento de un sensor de estacionamiento. Esto permite realizar la búsqueda sin tener que observar constantemente la pantalla.
Sin embargo, el sistema tiene limitaciones. El propio proyecto advierte que la intensidad de Bluetooth es solo una referencia aproximada de distancia y puede verse afectada por paredes, estructuras metálicas o personas. Por ello, la tendencia de la señal resulta más útil que un valor individual.
Además, el programa no puede hacer sonar el teléfono ni entregar una dirección exacta. Solo puede detectar dispositivos que tengan Bluetooth activado y se encuentren dentro de un rango aproximado de entre 10 y 20 metros en interiores, con una distancia menor cuando existen obstáculos.
El caso muestra uno de los usos que están adquiriendo las herramientas de inteligencia artificial generativa en el desarrollo de software: crear soluciones específicas para problemas cotidianos a partir de instrucciones en lenguaje natural, en lugar de depender exclusivamente de aplicaciones diseñadas previamente para una determinada función
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