La GUERRA por la IA, Adiós EMPLEO y el FIN de la Humanidad para 2027 #ExtraSpicy

Name: La GUERRA por la IA, Adiós EMPLEO y el FIN de la Humanidad para 2027 #ExtraSpicy
Uploaded: 2026-05-19 21:35:36.379278
Description: Análisis y extracción de conocimiento del video 'La GUERRA por la IA, Adiós EMPLEO y el FIN de la Humanidad para 2027 #ExtraSpicy'

¿Cómo estáis viviendo vosotros este boom, esta burbuja de la inteligencia artificial? O sea, verdaderamente es para tanto o es una moda pasajera? Molaría que dijéramos es una estafa piramidal, además. Para mí es como que hay una carrera armamentística, ¿no? O sea, llegará un momento que alguien dirá, "Vale, pues esta es la empresa que ha ganado la guerra, es la la principal, la que todo el mundo usa, la que todo el mundo conoce y la que mejor va." ¿Qué pasa? que todos están haciendo un all in todo el rato, porque lo que hay en juego es muy grande, ¿no? Que es quedarte con el mercado de una tecnología que tiene un potencial infinito. Si tú captas o detectas una tendencia como esta en 2017, la pregunta va por ahí, o sea, ¿has comprado acciones? ¿Por qué no soy rico? Es buena pregunta esa, ¿eh? Entonces, Nvidia es el dealer. Tú tienes que hablar con Nvidia para que te dé gráficas. Si no, si no tienes gráficas de Nvidia, estás [ __ ] Menos ciertas empresas. ¿Qué opináis éticamente de esto de la IA va a reemplazar personas? Aquí el problema es que hay como un gradiente de opiniones que van desde no va a pasar nada a más catastrofista. Me jode porque hay gente, por ejemplo, de los catastrofistas, pues el más reconocido es uno que Joffrey Himpton, que es el padre que ha inventado todas estas estas tecnologías, lo cual acojona. Dice, "Hostia, el inventor de las redes neuronales y todo esto es el catastrofista que ahora dice, cuidado." Hay un paper sobre esto que es el de AI 2027. habla de que llegará un momento en el que la I acabará con la humanidad o la pararemos a tiempo. Ese es el final del paper, ¿vale? Es en plan, o nos daremos cuenta y desconectaremos la A o nos matará. Y antes de continuar con este episodio, queremos agradecer a Cyberghost VPN por patrocinar este contenido. 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Muy buenas a todos y bienvenidos a un episodio extra de Spice y Fortuna, donde tenemos con nosotros a dos invitados de lujo, Dot CSV y Nate Gentil, posiblemente dos de los mayores divulgadores de tecnología que existen en el panorama nacional. Bienvenidos a Spice Fortuna. Muchas gracias. Muchas gracias por la invitación. La primera pregunta es obligada. ¿Cómo estáis viviendo vosotros este boom, esta burbuja de la inteligencia artificial? O sea, ¿verdaderamente es para tanto o es simplemente una moda pasajera? Molaría que dijéramos es una estafa piramidal. Además, piramidal. Todo mi canal es de ella y es una estafa. Esa es mi tesis en este debate. Mi tesis no es una locura. O sea, yo al final mi proyecto de divulgación lo empecé en 2017 y empecé pues con la apuesta de la inteligencia artificial es una revolución a futuro que lo va a cambiar todo. Y en 2017 ya decías esto, ¿sí? Porque es la realidad es que si tú estabas metido en tecnología y seguías un poco la evolución de lo que es el tip de tip learning, que es la la revolución tecnológica detrás de esto, ya veías venir que había, bueno, pues esta tecnología que tú le dabas datos, aprendía patrones y te podía automatizar ciertas cosas, ciertas tareas. Esto ya para una empresa y para muchos sectores tiene un impacto directo. Lo que no vi venir y me ha sorprendido, yo creo que todo el mundo le ha sorprendido, es toda la revolución luego de modelos de lenguaje, modelos de generación de contenido de todo tipo y lo rápido que ha sido esta evolución. A día de hoy, yo creo que nadie puede negar que esto ya es un no es una revolución a futuro, sino que es lo que está pasando ahora. O sea, es en el presente vemos muchas industrias impactadas, muchos sectores eh profesionales que también se están impactando. Hay mucho humo, evidentemente, pero también hay mucho valor y mucha realidad. Y tú, Nate, el mundo de la es una locura porque hay hay muchas hay como distintos frentes, o sea, la gente normal de calle conoce chat GPT, cuatro cosas más, fotos, vídeos de gatos disparando con rifles de sniper, cosas raras que aparecen en TikTok, fotos falsas y tal, pero como que tampoco terminan de ver porque la IA es tan tan revolucionaria, ¿no? mismamente Willy muchas veces cuando él habla de A le cuestiona de y cuánto dinero sacas con eso que es una pregunta que yo también me hago, o sea, realmente se puede ganar dinero, ¿realmente es útil para las empresas? ¿Realmente es algo que tiene tanto valor económico para la sociedad? Y para la gente normal de que no está metida en esto, pues entiendo que haya mucha duda, ¿no? Respecto a esto, sobre todo cuando ves que las empresas en Silicon Valley están invirtiendo una cantidad de dinero que no tiene ningún sentido, que también es raro. Y eso eso a mí me lleva una pregunta porque eh hemos visto todos la tendencia de pues algunos valores Nvidia quizás es el más comentado y demás que en Bolsa ha multiplicado por mucho su valor. Si tú captas o detectas una tendencia como esta en 2017, o sea, si me llevo el mismo paralelismo a Bitcoin, por ejemplo, y claro, los entusiastas, los que entendieron la tecnología en ese momento, invirtieron en ella porque creyeron en ella y demás, son ricos a día de hoy. Entonces, la pregunta va por ahí. O sea, ¿has comprado acciones? ¿Comprte cuántas acciones compraste de Nvidia o no te lo creías cuando por no soy rico? Es buena pregunta esa, ¿eh? A ver, sí compré, sí tengo acciones de Nvidia incluso a día de hoy, pero no las compré tan temprano. O sea, en aquel momento yo no esperaba que fuera a haber una explosión tan grande y que fuera a existir un cuello de botella tan claro en computación, que es lo que ha hecho que se dispare toda la demanda de envidia. Eh, pero sí es cierto que desde 2022, cuando es el boom de Chat GPT, que es cuando empieza esta histeria colectiva, ahí sí compré. Y luego ha habido como momentos de sustos, de pánico. El año pasado recuerdo el momento de dipsic con esta idea de los modelos chinos open source van a hacer que la computación para entrenar sea muy barata, por tanto tumbemos el precio da Nvidia. Esto cualquiera que supiera leer el mercado sabía que no tenía sentido, que no era una tesis correcta y que cuando cayó había que comprar más. Entonces ahí también invertí más. Pero luego también he tomado malas decisiones como me dieron la oportunidad de invertir en Open AI antes de que todavía no ha salido en oferta pública y podía haber invertido hace un año y medio, dos años y dejé pasar esa oportunidad. Dije, "No quiero, no quiero ¿Por qué? ¿Por qué dejaste pasar eso?" pues por tranquilidad un poco, porque es cierto que eh al final Open AI pues sí a a posterior la vemos como muy lucrativa y que está muy bien posicionada y tal, pero recordemos que hemos vivido épocas donde están litigando contra Elon Musk, eh se están endeudando enormemente, o sea, yo no hubiera dormido tranquilo poniéndome dinero en Open AI, porque el cuello de botella realmente ahora de estas empresas es computación, ¿no? O sea, un poco explícanos para para que la gente no entienda qué es lo que les cuesta a ellos. O sea, no es un software que lo hacen una vez y lo venden 1000 veces sin coste, ¿no? Esta vez sí que hay un coste cada vez que tú usas la IA. A, a ver, básicamente ellos lo que tienen el software tradicional, eh, es es una locura, ¿vale? Porque nosotros estamos acostumbrados a usar páginas web, Instagram, Facebook, Google, etcétera, ¿no? Y esto necesita un tipo de ordenador que es el servidor que tiene un disco duro, una RAM, etcétera, de toda la vida, ¿no? Es es un tipo de hardware que se amortiza en su uso. O sea, lo que tú pagas de suscripción mensual o lo que pagas por ese producto, normalmente está cubriendo los gastos de de la infraestructura, de renovar ese servidor, electricidad, etcétera. Ahora con la IA, la IA necesita tanta potencia de cálculo y tanta memoria que no solo los servidores que tenían hasta ahora para todo eso no sirven y tienen que comprar nuevos, o sea, que es el motivo por el cual Nvidia subió, porque Nvidia es el que tiene esa tecnología, pero es como que todo lo que había hasta ahora es infraestructura obsoleta. Seguirá sirviendo, eh, pero es infraestructura obsoleta. Para le ya no sirve. Hay que cambiar toda la infraestructura, hay que como reindustrializar todo Estados Unidos, las grandes eh centros de datos para que puedan ejecutar esos modelos. Y el coste que tiene comprar esos servidores es brutal. Y luego el coste que tiene ejecutar esos modelos a nivel de, bueno, de electricidad y y de otro tipo de gastos, pues también es altísimo, ¿no? Entonces, ahora mismo no lo que se estima, porque no lo sabemos a ciencia cierta, pero lo que se estima es que no están ganando dinero, o sea, que les sale a pérdidas. Pero para que lo entienda, tú tienes que, o sea, tienes un coste para entrenar el modelo, si luego hay otro coste para dejar que la gente lo use. Claro. O sea, esto se ejecuta en un ordenador. O sea, tú cuando estás usando la IA, que la gente dice, "No, esto está en la nube, está en internet." Pero internet realmente los informáticos decimos que internet es el ordenador de otro tío que está en casa de otro tío. O sea, ellos tienen una unas naves gigantes con un montón de ordenadores. ¿Qué pasa? que esos ordenadores son muchísimo más potentes que el que tienes tú en tu casa, con muchísima más memoria. Y yo, por ejemplo, me estaba mirando últimamente, yo yo tengo un modelo corriendo en mi oficina con un ordenador que me costó como bueno, que está valorado como en 35,000 € una cosa así. Y el modelo que tengo corriendo ahí es no es nada comparado con lo que puedes usar con Gemini o con Chat GPT o por nada al mes. Claro. Y el coste que tiene para ellos que nosotros lo usemos, yo no sabría ahora de qué escala estamos hablando. Yo, o sea, esos valores no los manejo, pero lo que el cambio el cambio de tendencia que ha habido es antes de la época de GPT3, GPT2, que son los protomodelos de lenguaje antes de Chat GPT, la historia del deep learning era, bueno, tú entrenas estas redes neuronales, que son los algoritmos que hacen funcionar y eso tiene un tamaño, pues claro, en aquella época nos parecía grande, eh, se que se miden parámetros, ¿no? El número de parámetros que tiene un modelo. Cuando empieza Open AI a invertir en GPT2, la apuestas que la apuesta que ellos hacen es nos estamos dando cuenta que entre más grande hacemos este modelo, mejor rinde y hay una ley de escala que le llaman, eh, que parece que si lo haces más a lo bestia más rinde. Entonces, el primer modelo, el GPT2, a ojos del de lo que entrenamos en aquella época, era un modelo enorme, eran 15 millones de parámetros, era enorme, pero es que luego GPT3, el siguiente modelo era un por 100, dos órdenes de magnitud, un por 100 en tamaño GPT3 y a día de hoy, yo creo que ya hemos hecho otro por 100 y otro por 100. O sea, es una locura donde se está viendo que si tú quieres conseguir mejores cotas de inteligencia en estos modelos, tienes que aumentar la computación en escala logarítmica. Esto significa pasar a órdenes de magnitud. Estos son las enormes inversiones que están haciendo estos laboratorios. Son modelos que, como él dice, pues tienen que estar desplegados en un hardware, tienen que estar ahí colocados, ocupando memoria, ejecutándose cuando los usuarios se conectan y eso cuesta, eso cuesta mucho dinero. ¿Te das una idea? Yo, por ejemplo, tengo un ordenador, ¿no? ¿Cuántas RAM tiene tu ordenador? Ni idea. 32 32. 364 lo básico. Me me compré unas RAMs de 128 GB que me costaron como un dineral porque la RAM está carísima y una gráfica de 96 GB que que cuesta como 11,000 € la gráfica. Monté todo eso en, o sea, como un montón de memoria. Le monto un modelo que es mucho peor que Opus, mucho peor. Me pongo a hablar y me dice, "Te has quedado sin contexto, ya no te cabe nada más en memoria." O sea, no puedo hablar, puedo hablar cinco frases y ya me dice, "Ya, ya está." Y tú luego dices, "¿Cómo puede ser que Opus sea tan inteligente, tan potente y encima te deje hablar un millón de tokens y puedas hablar y tenga contexto ahí para, o sea, dónde guardan todo eso? ¿Cuánto dinero se están gastando en memoria? Y su apuesta literalmente es, vamos a pillar clientes, vamos a hacer que lo usen y ya veremos cómo bajamos el coste a largo plazo. O sea, tienes que tener un cálculo, ¿no? Porque aquí los demás de ADE es como dan los números a largo plazo. Yo lo que creo es que mi opinión, el igual tiene otra, pero para mí es como que hay una carrera armamentística, ¿no? O sea, llegará un momento que alguien dirá, "Vale, pues esta es la empresa que ha ganado la guerra, es la la principal, la que todo el mundo usa, la que todo el mundo conoce y la que mejor va." Y lo que están haciendo es intentar eh tener el mejor modelo posible para quedarse con el mercado y ganar un poco la guerra de la inteligencia artificial. ¿Qué pasa? Que todos están haciendo un all in todo el rato y es como que es una escala, o sea, mientras haya dinero para meter ahí lo van a meter porque el lo que hay en juego es muy grande, ¿no? Que es quedarte con el con el mercado de una tecnología que tiene un potencial infinito. Vale. Pero quedarte en el mercado significa que serás el único proveedor o el proveedor dominante, ¿no? Sí. Y y eso será así cuando haya un modelo que sea superior al resto, es decir, que exista alguna diferencia cualitativa que haga que todo el mundo vaya a ese modelo. Yo creo que sería así la idea. Sí, claro. Y en ese caso, eh, ¿qué impide a la empresa que gobierne ese modelo subir precios el día de mañana? Es decir, ya lo verán. Bueno, la teoría que ese es el plan, ¿no? Pero la No, pero la teoría que cuando hablamos con con Cuenca, no sé si recuerdas, él decía que claro que la idea es que tecnológicamente tienda a bajar el coste. Sí, también es eso. Yo creo que que es una cosa que dicen, "Vale, primero vamos a ganar todo el mercado y son los número uno y ya veremos cómo solucionamos el otro problema." Claro. Y mientras tiro tiro palas de billetes al fuego, ¿no? Claro. O sea, la realidad es que el coste de inteligencia sí está decreciendo enormemente. Es decir, tú coges a día de hoy un modelo open source y te da el rendimiento que te da GPT4 que tú pagabas el año pasado con $ o el que haya pagado una suscripción de chat GPT tiene muchas más prestaciones con $ ahora que hace 2 años. O sea, que realmente si hay un abaratamiento, lo que pasa es que estos modelos cada vez se vuelven más capaces, los metemos en bucles agénticos donde están ejecutándose más tiempo y eso encarece porque está generando mucho más token por petición. Claro, y a nivel estratégico los distintos modelos de lenguaje están progresando hacia el mismo lugar. Es decir, la la técnica que utilizan para mejorar esos modelos es la misma. Se van todos hacia el mismo lado o cada uno tiene estrategias de crecimiento o de mejora distintas. Es que esto es una cosa rarísima, ¿eh? O sea, tú estás muy metido en el state of the art de todo esto, pero quería aportar, te voy a dejar que contestes tú, pero hay una cosa muy guapa que quería comentar que es muy rara que ha pasado en este ámbito y es que la tecnología de la IA que tenemos hoy en día se ha desarrollado dentro del mundo universitario. Entonces, tod, toda, se han hecho de forma pública. Se han publicado resultados de, mira, hemos probado esto, nos ha dado este resultado. Entonces, no hay nadie que sea realmente dueño de la tecnología. Y hay una filosofía de compartir conocimiento y de hecho, curiosamente los que más están manteniendo ese ese rollo es China. China mantiene este esta filosofía de compartir todo, mientras que Estados Unidos está tendiendo a cerrarse. Y de hecho fue una de las polémicas más grandes de Open AI, que Open AI la idea es que era una empresa Open, que era Open, que estaba inicialmente no era ni una empresa, era un proyecto para avanzar la inteligencia artificial en el mundo y que todo fuera más guay. Y ahora está, o sea, la ironía es que justamente fue Open AI la que dio el pistoletazo de salida para empezar a cerrar esta cultura abierta que había de compartirlo todo. Fueron los primeros en decir, eh, GPT2 no lo vamos a sacar porque consideramos que es un modelo muy peligroso, que es lo que está haciendo ahora An Tropic con lo de Mizos. Eh, y a partir de ahí, pues ha habido con la explosión y popularidad de chat GPT un secretismo eh industrial para que ninguno se copie. O sea, no te enseñan lo que hay detrás, ¿no? No te enseñan cómo se entrenan o te cuentan muy poquito de qué tamaños tienen los modelos, cómo se han entrenado, de dónd sacado los datos. Hombre, en términos de de ecosistema está mal, pero en términos de estrategia empresarial tiene sentido. Sentido, tiene sentido, obviamente. Pero luego es curioso porque eso es cierto que se han cerrado bastante, pero quizás uno de los grandes avances, por ejemplo, que hemos tenido los dos últimos años, que es la entrada de los modelos razonadores, que es cuando el modelo ya no te genera una respuesta instantánea, sino que se pone a pensar más tiempo, dedica computación, esto es lo que ha disparado que los modelos ahora programen de la leche y que hagan matemáticas sobrehumanas. Pues esto fue un descubrimiento que Open sí compartió en abierto. Dijo, "Oye, hemos llegado aquí y hemos hecho esto." Claro, a los tres meses todas las empresas lo habían copiado. Esto el modelo razonador, explícanos un poco cómo funciona, pero yo me una idea que es como que le un tío le dijo, "En vez de responder enseguida, piensa un poco, pero entiendo que es algo más complejo." Sí. A ver, aquí la explicación que te puedo dar es en Deep Learning, en en la historia de la inteligencia artificial, en cuando empezó la década de 2015 en adelante se usaba mucho lo que era el aprendizaje por refuerzo, que es esta idea de se usaba mucho para el tema de videojuegos, donde tú tienes una señal muy clara de recompensa y si la la IA hace una cosa muy bien, pues por ejemplo aprender a caminar, tú le das una recompensa, le dices, "Oye, ¿lo has hecho bien o esto lo has hecho mal?" Esto nos había llevado a ciertos escenarios donde habíamos tenido rendimientos sobrehumanos. por ejemplo, el cuando se ganó al campeón del Go en 2015 por parte de DM, pero nunca había tenido un encaje profesional que aportara valor real. Cuando tenemos los modelos de lenguaje, un modelo de lenguaje, pues lo que se entrena es para que genere la siguiente palabra. Entonces, lo que hace es imitar lenguaje y en esa imitación del lenguaje, pues así aprendía ciertas cosas que eran importantes, oye, matemáticas básicas y cosillas así, pero nunca te llevaba un rendimiento sobrehumano. Pues lo que hacen los modelos razonadores es aplicar estas técnicas de aprendizaje por refuerzo, donde el modelo tú primero lo entrenas para que aprenda todos los datos y aprenda a hablar y lo siguiente que aplicas es una técnica de aprendizaje por refuerzo para que aprenda a utilizarse a sí mismo. como que el modelo está antes de responderte pensando, "Vale, el usuario me ha pedido que resuelva este problema matemático, se pone a divagar, se pone a pensar y se voy a seguir esta estrategia, no, esta me llevo por un camino equivocado, tal." Y esto reproduce mucho lo que hacemos nosotros los humanos, que es pararse a pensar antes de responder un problema complicado y nos está llevando a rendimientos sobrehumanos con los modelos de lenguaje. Entonces, respondiendo a tu pregunta, que era si las empresas de IA están todos haciendo lo mismo, están haciendo cosas distintas, yo creo que están yendo bastante a la par, van muy a la par, o sea, no hay nadie que diga, "Tengo una tecnología única que solo la conozco yo y no la conoce nadie más." Hay un poco de diferencia que tú sepas. Bueno, no, porque se se va notando que que tienen muy poquito margen y cuando sacan un modelo tú sabes que lo han entrenado hace dos meses y más o menos si sigues la actualidad se puede entender, pero porque esto lo hay como unos benchmarks, ¿no? O sea, quiero decir que si de repente uno encontrase una movida nueva, rara, de repente reventarían todos los parámetros. Bueno, o o podrían desarrollar algo en secreto y de repente en un día no sorprenden a todos. Esa es un poco la pregunta que yo o no sacarlo nunca. O sea, imagínate que modelo lenguaje de estos de repente despiertan a una locura como mizos y y dicen, "¿Para qué compartirlo? Si este cabrón nos ganará las guerras, nos vale, hay una pregunta porque antes Nate estabas mencionando el tema de la infraestructura y a mí a mí esto eh claro, hace falta poder de computación para hacer funcionar estos modelos y que tienen que ir subiendo órdenes de magnitud cada vez más grandes. Entonces, a mí me gusta mucho imaginármelo como que estamos en en la revolución del ferrocarril. Entonces, hay que tirar las vías y hay que hay que preparar primero toda la infraestructura para que tenga lugar la revolución industrial que vino que vino después. Y aquí estamos hablando de que todavía no hemos acabado de tirar las vías y ya estamos desarrollando cada vez locomotoras más potentes y entonces ya hay un colgado que tiene una locomotora que es la locomotora del Ave o de un tren de alta velocidad cuando estamos tirando vías y hace un año teníamos la locomotora de vapor. Es ese es un poco el punto en el que estamos. Sí, es una locura porque ahora vemos, o sea, lo que lo que se intuye es que ahora mismo tenemos un límite que es la infraestructura que hay. O sea, los modelos pueden mejorar en base a mejoras de que lo he hecho más listo, hecho que he mejorado los datos de entrenamiento, he inventado una técnica nueva para que sea más listo. Sí, sí, la locomotora puede ser la [ __ ] pero si no tienes vías, pero cuando tengas las vías nuevas, uf, claro, eso va a ser otra cosa. ¿Y quién está haciendo las vías? Pues mira, ese es el tema. ¿Quién es el proveedor? Es es un un entramado guapísimo, tío. O sea, los que porque al final el que tiene las vías luego también tiene mucho poder aquí. O sea, que si todo el mundo está cheques en blanco de dame lo que sea, tío, lo que tengas, dámelo, que quiero poner servidores, trozos de PCs, tío, que ese es el ese es el rollo. Vale, estamos hablando de que un poco de contexto superrápido, eh, Nvidia en los años 2000 y pico tenía gráficas para jugar a videojuegos y en un momento dijeron, "Oye, tío, y estas gráficas son buenas también para hacer cálculos. vamos a hacer que la gente pueda hacer cálculos con ellas a ver qué hace la gente. Y la gente en las universidades empezó a hacer cosas de inteligencia artificial. Eso es lo que llevó a a Nvidia estar en el punto en el que estaba y a minar Bitcoin también, ¿no? Y también fue otra cosa que también se pudo hacer en su momento, pero esa inversión en esta tangente, en este side project fue lo que le permitió a Nvidia estar donde está ahora. Entonces, como gran parte de todos estos proyectos se fueron desarrollando con Nvidia, Nvidia se acabó convirtiendo como en un poco el líder de de de este mercado. Entonces, son las gráficas que se usan para correr todos estos modelos. Entonces, Nvidia es el dealer, ¿sabes? Es en plan, tú tienes que hablar con Nvidia para que te dé gráficas. Si no, si no tienes gráficas de Nvidia, estás [ __ ] Menos ciertas empresas como Google, que Google fue más lista, que es una empresa muy grande, que lleva muchos años y sabe lo que hace, en su momento invirtió en hacer unos procesadores especiales que solo están hechos para allá. Entonces, ellos tienen sus máquinas. Pero, ¿qué pasa? Que todo esto solo lo fabrica una fábrica en el planeta que es TSMC, que está en Taiwán. algún sitio más tienen, pero está todo en TSMC. Entonces, ¿qué pasa? TSMC tiene cola. Tú vas ahí a fabricar y TSMC tiene cola de fabricación para pues fabricar los iPhones, los chips del F35, eh las PlayStations, todo se fabrica ahí. Y geopolíticamente, además, está amenazado porque es hay una disputa de soberanía entre China y Estados Unidos. Y sí, sí, sí, sí. Exacto. [ __ ] Entonces, ahora mismo el cuello de botella en principio no son los chips, es la memoria. Porque, ¿qué pasa? que para, como te he dicho antes, para la necesita un montón de memoria, un montón, muchísima. Y además una memoria super rápida, que es una memoria especial que se llama HBM, que tienen que fabricar la memoria, mandársela a Taiwán, a TSMC para que haga otro trozo de chip que lo juntan y consiguen una memoria brutal. Entonces, estamos hablando de que empresas como no s no se sabe exactamente números porque es es privado, ¿vale? Pero eh Amazon, eh Google, Meta, todas estas empresas están comprando, intentando comprar directamente la memoria para que les puedan fabricar sus gráficas. O sea, van directamente a la cadena de suministro a decir, "Dame toda la memoria que tengas para poder ponérsela a mi a mi centro de datos." Todos estos están, o sea, ya no solo es una guerra de a ver quién desarrolla más rápido la IA, sino es a ver cuántos cuántos servidores puedo comprar. Claro, porque es es limitado. O sea, la cadena de suministro de memoria está hecha para una era antigua en la cual no se compraba tanta memoria, no había esa escala de memoria. Es como si quisieras poner vías de tren y hay cuatro fábricas de acero y es como las fábricas de acero dicen, "Espérate, no puedo hacer tanto acero para hacer tantas vías." Pero pasó una cosa y es que en los últimos años hemos vivido que si lo del Bitcoin, eh, todas estas cosas, estas crisis de escasez, alta demanda, baja demanda y las fábricas de las empresas de RAM también tienen miedo de invertir en hacer fábricas nuevas porque son muy caras y muy costosas de poner en funcionamiento y si la I al final pues no es para tanto, se las comen con patatas porque es es lo único que les ha disparado la demanda. Entonces, lo que están haciendo es se están retirando bastante del mercado de cliente final, o sea, están dejando de fabricar la RAM que tú te podías comprar para tu portátil o para tu ordenador y se están centrando solo en fabricar para IA y fabrican lo que lo que tienen disponible lo que tienen capacidad de fabricar con sus fábricas. Alguna está invirtiendo en hacer alguna fábrica nueva, pero con un poco de miedo, ¿sabes?, de que esto se les porque además está estos laboratorios compran a años vista, o sea, a lo mejor dicen, "Te voy a comprar toda la producción de memoria hasta 2027 2028." Es una locura. tienen completamente la demada la demanda eh pillada y podríamos decir, bueno, que TSMC produzca más, ¿no? Y que ganen más dinero, pero es que luego ellos tienen el cuello de botella de las máquinas de ASML, son las máquinas de litografía que se encargan de hacer todo eso, que son s secretas, no hay otra empresa, se hacen aquí en Europa. Es lo único que hay en Europa, ¿no? Donde donde tiene algo semimonomolístico, ¿no? Y el tema está en que también Estados Unidos se ha preocupado todos estos años de que la cadena de suministro y las empresas clave en este proceso estén dentro de países aliados y que no estén en China y que a China no le lleguen estas tecnologías. Y ha hecho un montón de juegos en aduaneros para que China no pueda tener eh ni chips, ni pueda fabricarlos, ni sepa cómo fabricarlos ni nada. Y China está intentando pico y pala eh hacer chips que puedan competir. Y esto te da mucho que pensar porque si Estados Unidos tiene que banear cosas para que China no pueda fabricarlas es porque están jodidos, ¿sabes? O sea, si si tienes que prohibir es porque sabes que si no prohíbes lo tienes crudo. Claro. Y es que esa esa es una medida que funciona en el corto plazo porque vale, le limitas el acceso a computación, no puedes entrenar modelos, no estás en la carrera, pero le estás obligando a tener que adaptarse y a reindustrializarse para hacer ellos sus propios chips, con lo cual a medio largo plazo estás permitiendo que se desarrollen, que es un poco también lo que ha pasado. estás dando la excusa para que para que inviertan y bueno y ahí es donde entra Huawei. De hecho, fuera coña, eh, porque China está tiene una empresa nacional que es SMIC, que es la semiconductor manufactor, no sé qué. Eh, estos están haciendo chips chinos hechos en China 100% con ingeniería china. Han aprendido muchas cosas con espionaje. Ha, hay unas historias guapísimas de que mandan espías para Pero, ¿cómo se llama la empresa esta, no es MCI, no? Del que pillaron al tío este que lo contamos en el podcast con el secador quitando chip. Esto esto es buenísimo porque las pegatinas de Nvidia para poder hacer las exportaciones ilegales. No, no, no, no, no. Este no es este tío, no es este tío, es SM, no es SMIC. No, SM es la empresa nacional de China de chips. V, pues esta empresa ya está haciendo chips que son sorprendentemente buenos y de hecho fabrica los chips que están en los portátiles y los móviles de Huawei a día de hoy, que es como, wow, China está haciendo chips ya bastante potentes, eh, es cuestión de tiempo, eh, de que lleguen ahí a y Samsung, Samsung son los que fabricaron la RAM, de hecho, todas la RAM esta, o sea, hay tres fabricantes de RAM en el mundo, Samsung, Micron y SK Hinix. SK Hinix y Samsung son coreanos, Corea del Sur. y Micrones americana. Son los tres que hay en el planeta. Luego hay chinos que hacen RAM un poco más lenta porque no tienen las máquinas, porque Estados Unidos no deja que compre las máquinas de última generación, entonces hacen RAMs un poco más lentas. Pero estas empresas, los dos coreanos y el americano, eh eh Micron ya dijo que ellos ya van a dejar de van a cerrar su marca de RAMs para el público y solo van a hacer RAM para IA. Y los otros dos pues también ese eh hubo hay hay una una reunión muy famosa que estaban Jensen Juan, el CEO de Nvidia con varios, bueno, con un par de CEOs de creo que era el de Hyundai y el de Samsung comiendo pollo frito con cerveza en un bar y que se ve que ahí cerraron uno de los acuerdos eh para comprar toda la memoria. No sé, no me acuerdo cómo era la historia, pero pero eso es un poco el rollo. O sea, que Estados Unidos, estrategia de contener y exprimir que le gusta a Euge. ¿Cuál era la pregunta, por cierto? Vamos así, ¿eh? O sea, no está bien, está bien. O sea, te puedo conectar lo que has dicho tú antes, la analogía de los eh ferrocarriles y tal, lo que justifica un poco la enorme inversión que están haciendo y y un poco lo que nos puede permitir entender esto de, ostras, si todas las empresas están en el mismo nivel, estas inversiones realmente no tienen sentido. ¿Por qué están invirtiendo tanto? La cosa es que los modelos actuales están empezando a tener rendimientos sobrehumanos en matemáticas, están funcionando muy bien para programación. Los puedes poner en ciclos agénticos que hacen que funcionen solo y que tú le puedas dar un objetivo y que los optimicen. Y estas tres ingredientes son lo que hace falta para entrenar mejor inteligencia artificial. Con lo cual, ya estás entrando en un ciclo virtuoso en el que si tú tienes computación, te puedes permitir poner a esta inteligencia artificial a desarrollar nuevos modelos, nuevos modelos que te van a dar más capacidades que luego puedes aplicar para hacer más matemáticas, tal, tal, tal. Entonces, es un ciclo virtuoso en el que el que tenga más computación lo puede canjear para hacer mejoría. Eso ya te da una velocidad de escape que el que supuestamente llegue primero a esto le va a permitir separarse del grupo. Y eso es la singularidad. Bueno, o sea, la singularidad es el punto en el que ya toda esta automejora funciona y y ya tienes pu ¿Qué es la singularidad? O sea, al final es, o sea, el con es el concepto de que la tecnología llega a un punto de automejora tal que ya es eso, la tecnología que se mejora a sí mismo. Pero la singularidad, como yo entiendo, es como llega un punto en el que no sabemos lo que puede pasar cuando se automejore porque es una velocidad de escape que ahora mismo nosotros enseñamos a la IA. Pero va a hab un modelo en que la se enseña a sí misma y cada vez vaya mejorando. Eso ya está pasando. O sea, la forma de entrenar estos enormes modelos en su gran mayoría es con datos sintéticos. O sea, estos grandes laboratorios cogen un modelo pues a lo mejor incluso más inteligente que lo que nos dan acceso a nosotros. Generan datos de mucha más calidad porque lo genera un modelo más inteligente y esto se usa para entrenar otros modelos, se filtra, se curan los datos y generas una siguiente versión. Pero eso no es un poco como casarse entre primos que puede generar el se genera una mejora real o clam cómo funciona eso que la propia genera un dato que entra a otra o sea esa es una buena pregunta porque era la pregunta es lo del siempie humano, ¿no? Lo de que genera uno, se lo come el otro y tal. E qué asco, eh. Sí, no sé por qué me ha salido esto. Ferrocarril ahora después de comer es un buen tema. Esa película no la has visto, ¿no, Willy? No, no la veas, no la veas. Eh, nada, en este caso esto era una pregunta que se hacía mucho en 2023 porque, claro, explota chat GPT, todo el mundo empieza a volcar eh, textos hechos con chat GPT por internet, imágenes falsas y la pregunta es, si estos grandes laboratorios escraean todos los datos de internet y se lo dan a comer a la siguiente versión, ¿se va a deteriorar el modelo? ¿Sí o no? ¿Qué va a pasar? Pues la teoría dice que si tú entrenas un modelo 100% con datos sintéticos, sí se va a deteriorar, su rendimiento se va a la [ __ ] Pero si tú consigues de estos datos filtrar los que son de más calidad y quitar los que son de menos calidad, que eso, ¿quién lo hace realmente? Pues el usuario. Tú cuando estás en chat GPT, tú le estás dando mucho feedback a la herramienta. Si una conversación se alarga, a lo mejor es porque es más engage, tienes más eh compromiso con la con la conversación o cuando estás programando tú el código a lo mejor lo pusheas cuando está bien, ¿no? Pues todo esto son feedbacks que permiten a estos laboratorios filtrar los datos. Y luego, además, está investigado que si entrenas con un 85 90% de datos sintéticos y un poquito de datos humanos, ya eso te mejora el sistema, ¿vale? ¿Y qué ocurre, por ejemplo, con la importancia de estos datos? Por ejemplo, yo invertí hace un tiempo en una empresa que era de telecomunicaciones y aquí nos dimos cuenta de que había una empresa que estaba vendiendo todos los servicios mucho más baratos y nos dimos cuenta de que no salían los números. Sin embargo, esta empresa era de un país extranjero, vamos a decir, y no estaban interesados tanto en ofrecer los servicios como tal, sino que su objetivo era conseguir datos de telecomunicaciones porque a ese país soberano le interesaba mucho. En el caso de China, por ejemplo, que ayer explicabas, oye, ¿por qué no utilizas modelos chinos que son más baratos? Es decir, ¿hay algún tipo de interés en que las empresas quieran bajar los precios de sus servicios, los tokens y demás para conseguir estos datos que no son sintéticos, que realmente tienen mucho valor para que tú tu le decía él el otro día que, por ejemplo, Cloud Code, que es una herramienta que está usando todo el mundo para programar, es estúpidamente barata. O sea, es es ridículo lo barato para mi opinión es muy barata y si lo piensas, mi opinión, esto esto es de cuñado, ¿vale? Pero yo lo que veo es lo que están haciendo es que tú le estás estás programando un programador experimentado o una persona que necesita resolver un problema está trabajando con una guía en pareja. Ajá. La me hace una cosa, yo esto lo has hecho mal, esto vas a usar este patrón, esto no me funciona. O sea, le estás corrigiendo todo el rato a la IA. Entonces eso, esos datos son superútiles para para, o sea, le estás dando feedback. Hay un hay un pago en dinero y un pago en formación del Hay un pago en el que tú estás estás es es como es como el becario, ¿sabes? Es tu becario, tú le estás enseñando. Estamos acostumbrados. Facebook directamente nos lo daba gratis, pero tú el dato. Claro. Sí, ahora es como te cobran y encima te sacan el dato. Bueno, al becario cuando al becario cuando le pagaban poco decían, "Te estamos pagando poco, pero también te estamos formando." Sí, sí, sí. Pues un poco esa es la dinámica, ¿no? Pues es un poco eso, yo creo. O sea, al final todos los movimientos que hacen estos laboratorios le permiten eh poder entrenar con los datos que te lleva al siguiente nivel. Primero eran los datos en crudo, en plan, bueno, te conecto a mi repositorio de código y ya estás viendo mi código, ya con esto puedes entrenar. Pero es que ahora en la época géntica tú interactúas con la que dices tú, tú le estás dando trazas de cómo trabajas tú con la IA. Con lo cual, eso es supernutritivo para seguir. ¿Qué más se usa hoy en día? Eh, entrenar, por ejemplo, hacer las skills, ¿no?, que es lo que se usa para acotar un poco el comportamiento. Pues cuando ya tengas a cientos y cientos de humanos programando sus skills, cogerán Tropic y dirá, "Vale, esto lo cojo aquí y ahora hacemos las skill automáticamente." O sea, siempre somos la antesala de lo que la va a poder hacer automáticamente. O sea, por eso son tan preguntones. Por eso, por ejemplo, cuando haces una investigación en profundidad te dice, "Vale, pero qué quieres exactamente, pero ya está trabajando." Es decir, te hacen la pregunta de ¿Quieres que también te mire esto, esto y esto? Como tres puntos, pero tú si no contestas igualmente ya está lo va a hacer. Yo creo que ahí eso lo hacen más bien para acotar tu intención, para saber exactamente qué es lo que quieres, porque si vas a mandar 30 minutos al a trabajar, que no te dé un resultado, que lo ves y digas, "Joder, no es lo que yo quería." Vale, para acotar un poco, para no gastar computación para nada. Y luego también de repente te ponen, estas son dos versiones, elige. Y eso es como, buah, esto te estoy dando el dato. Exacto. Está haciendo currar. Esto trabajo. Pero es que para mí como usuario digo, "Y encima me has trabajado el doble y elijo yo lo que más me gusta." Claro. Bueno, y luego hay una un poco una cosa un poco polémica que es que hay países que tienen población dedicada a curar datos en África, por ejemplo. Bueno, no he mirado mucho en el tema, pero es pues hay gente que su trabajo es eh etiquetar datos. Eiquetar datos. O sea, originalmente tú para entrenar a la sobre todo necesitaba datos supervisados, que es, te doy el ejemplo de entrada y de salida. Si yo quiero que un modelo reconozca que en una imagen hay un perro y un gato, primero tienes que tener asiento de humanos sentados viendo imágenes de perros y gatos y siendo perro o gato. Llegados a un momento, ya esto funciona solo. Entonces, claro, estos grandes laboratorios contratan empresas americanas que subcontratan luego a países más pobres donde hay mano de obra barata, pues haciendo este trabajo. Y hay un tío que cobra 2 € y está ahí diciendo, "Esto está bien, esto está mal." ¿Cómo se dice esto? Esto es lo que lo que decían que que hacíamos nosotros cada vez que te salía en plan de antes de dejar entrar un sitio el capcha que te decía, "Selecciona todos los semáforos y tú decí, aquí, aquí selecciona todas las bicis, aquí ahí estabas entrenando una estabas dándoles datos." O sea, otro patrón en el que podemos identificar esto de cómo le damos señales es los modelos de generación de imágenes. Muchas veces no te permite copiar la imagen o guardar cómo, sino que te obligan a darle al botón de descargar, que es una forma de decir esta imagen de las cuatro que me ha generado es la que me gusta. Oh, qué bien. Y por ejemplo, esto es lo que ocurría cuando sale de repente una noticia meta. Resulta que sí que estaban viendo todo lo que estabas grabando con las gafas y lo estaba viendo un tío en Pakistán o el Claro, está etiquetando datos ese tío, ¿vale? O el típico robotillo que veías por Miami y decías, "Va solo." Y no, hay un tío que está en Pakistán con un mando de la Play moviéndolo por la ciudad. Es decir, eso también ocurre. O sea, hay gente que está entrenando todos estos modelos de alguna forma. Es que es que sería un poco el tema es que siempre, o sea, nosotros no lo vemos, parece mágico, pero tiene que haber un humano que diga, sí, o sea, tiene que haber un humano que entrene, que le enseñe a la IA de alguna manera. Sí. Y aunque no sea entrenar, al menos tú sabes que con la IA no va a darte un resultado bueno el 100% de veces. Entonces, si tú tienes una empresa de vehículos autónomos, tú vas a garantizarte que al menos hay un equipo de gente que si pasa algo, pues puede tomar el control y decir, "Vale, me chocado contra este semáforo, pues vamos para atrás y manejo yo." ¿Qué opináis éticamente de esto de la IA va a reemplazar personas? Eh, vi en redes sociales, que es bastante paradójico, en una en una fábrica de textil de del sudeste asiático que estaban todos los trabajadores con un casco que tenía que tenía una cámara para sí monitorizar exactamente qué es lo que estaban haciendo, cómo cosían y cómo fabricaban las camisetas, zapatillas o lo que sea que esté que estén haciendo. Entonces, estás todos tienes toda esa masa de trabajadores que están entrenando a los robots que entiendo que en el futuro les van a sustituir. O sea, es el equivalente a las películas de mafiosos. Toma la pala, caba tu caba un hoyo, ¿eh? porque ahí vas a morir. Entonces, éticamente, ¿cómo cómo cómo funciona esto? ¿Cómo creéis que va a evolucionar? A ver, yo creo que si no engañas al trabajador y le explicas por qué está haciendo eso, que además yo creo que lo puede intuir, pues tampoco pasa nada. Tú lo tienes contratado, entonces oye, estamos haciendo un proceso de etiquetado de datos. Pero, ¿tú crees que el trabajador entiende la magnitud de lo que está haciendo? No lo sé. Bueno, pero si no lo hace él, lo hará otro. O sea, eh, no digo que est mal, que lo entiende, ¿no? O no sé, le harán firmar algo, no tengo ni idea. Bueno, yo no creo que entienda una [ __ ] y que yo creo que simplemente si quieres mantener tu trabajo, ahora trabajas en tu uniforme de trabajo con este gorro, ¿sabes? Puede ser, pero pero es contribuir a un salto a un salto tecnológico. También ha ocurrido en yo creo hay un romanticismo del trabajo de ahora y porque no somos capaces de imaginaros el trabajo dentro de 20 años. Entonces tú dices, "Buah, catástrofe, todos los trabajos se acaban." Pero explícale a tu abuelo que hay tías bailando en TikTok ganando pasta. No es es incomprensible, o sea, cada salto de de generacional de de de trabajo a la generación anterior no lo entiende como trabajo. Claro, el mundo va a cambiar seguro, pero eso no le quita trabajo a nadie. O sea, ¿cuál? O sea, una cosa es que que se creen unas profesiones como puede ser bailar en TikTok y y y subir vídeos, ¿vale? Eso no le quita trabajo a nadie, eso es un nuevo entretenimiento. Claro, pero tú no eres capaz de deducir cuál va a ser el nuevo trabajo. Exacto. Lo que te pasa a ti es que no eres capaz de entender las nuevos trabajos. Sí, pero lo que sí que soy capaz de entender es que una persona que pierda su empleo, que cose te Claro, es que ese trabajo ya no va a existir. Pero igual que habían, ¿sabes cuánta gente estamos en el campo? Era el 80% de la humanidad. esa persona, pero esa persona no contribuyó a diseñar los tractores, los diseñó otro pavo, ¿sabes? Y ahora tú estás contribuyendo a eso. Y hay una cosa aún más complicada y es esa persona que cosé tiene que readaptarse, tendrá que formarse, ¿no? Claro. E el la velocidad del cambio tecnológico que se está produciendo en en esta época es mucho más rápida que la que se ha producido en el pasado. Entonces, ¿cómo vas a reciclar centenares de millones de personas que tienen empleos que van a desaparecer? Esa es la pregunta para mí clave de ¿Qué opináis de esto vosotros? Bueno, el tema de los robots es es muy interesante porque el problema que tienen los robots, o sea, ahora los robots son más baratos que nunca, pero todos los robots que veis por todos lados, por internet y por tal son robots de espectáculo. O sea, son robots que le das a un botón y bailan y ya está. O juegan a fútbol así se caen. Bueno, como el robot Emilio de cuando éramos niños. Sí, robot Emilio, ¿no? Pero también es un robot la rumba, es decir, eh sí, sí, pero digo los robots humanoides. Que que yo siempre me he preguntado, ¿para qué hacer robots humanoides? Tal cual, para que tengan figura humana, ¿no? Yo sí creo que tiene sentido. Tiene sentido. Yo también lo yo creo que es ergonómico a cómo nosotros interactuamos con el mundo para para enseñarle le tendrás que enseñar cómo cosen los tíos con dos manos. O sea, no vas a hacer una una movida ahí y que la mayoría de herramientas que tenemos y espacios por el que nos movemos están pensados para nosotros. Pero no tiene sentido. Mira, te digo mi tesis. Yo veo que van a tardar los robots humanoides porque básicamente si tú quieres hacer una fábrica full automatizada, la puedes hacer. Te tienes que gastar una pasta en que vengan unos ingenieros, estudien cómo funciona toda tu cadena de producción y hacer unos robots con brazos robóticos hechos a medida que automatizan toda la cadena y eso existe en un montón de sitios. Hay fabricas de móviles, fábricas. Ahora, si tú no ganas tanto dinero, no o no tienes tanto capital para expandirte, no haces tantas unidades, no te sale rentable y contratas humanos para hacer ese trabajo. Entonces, el robot humanoide, ¿qué es lo que va a hacer? Yo creo que el robot humanoid va a ser una alternativa barata a automatizar toda tu fábrica, porque automatizar tu fábrica va a ser siempre mejor, vas a tener robots más eficientes, hechos a medida, pero es tan caro que para los que estén entre medio de tener un humano y tener esto, pues un robot barato que pueda hacer de todo puede trabajar en tu fábrica pensada para humanos. Vale, pero en los dos escenarios el humano está [ __ ] Sí, sí, sí, sí. No te digo que no, pero yo creo que este punto va a tardar en llegar, o sea, no va a ser tan rápido porque ahora mismo el problema es que los robots, ¿por qué solo bailan? Pues porque el problema más grande que tenemos en robótica son los datos de entrenamiento. O sea, en internet hay gente hablando en foros y diciendo cosas desde hace décadas, pero no tenemos vídeos de gente haciendo cosas, h registrando todos los movimientos del cuerpo como para poder entrenar robots y y los entornos simulados nos solventan un poco esto. Eso voy, esa es la cosa. O sea, ahora estamos en un punto en el que se empieza a abrir un camino en el que a lo mejor sí podríamos desbloquear pues este cuello de botella de falta de datos y el camino es por extrapolarlo un poco. ¿Qué pasó con los modelos de lenguaje? Pues cogimos todo lo el texto de internet, se lo dimos a un modelo para que aprendiera a predecir y aprendió estas habilidades emergentes de eh resumir, procesar información y tal. Ahora se está repitiendo la jugada desde hace unos años con los modelos de generación de vídeo, ¿vale? Todos hemos visto pues el sidans este que de repente te hace Will Smith comiendo pasta increíble y esto no deja de ser la misma idea. Oye, un modelo que te aprende a predecir el siguiente fotograma, ¿no? Igual que tú tienes una predicción de texto, pues fotogramas y ahí estás dejando que el modelo aprenda automáticamente las físicas del mundo, eh cómo pues si yo levanto el vaso de la mesa, cómo va a interactuar con la mesa, etcétera. Esto es muy útil porque también lo podemos empezar a generar no solamente con un prom de texto, sino en tiempo real condicionado a inputs, acciones. Yo puedo [ __ ] aquí o pasa con vehículos autónomos, ¿no? Tú tienes un semáforo y dices, "Imagínate que en esta situación el semáforo no está o se rompe." Simula que haría el coche. Entonces el coche dice, "Vale, genero un vídeo en mi cabeza, por así decirlo, donde veo que si yo me salto el semáforo, un coche me lleva por delante, con lo cual esta acción que ya me estoy imaginando, no la voy a ejecutar. Es como una simulación en caliente que se asemeja mucho pues al tema de los modelos razonadores y todo esto." Y esto ya se está empezando a aplicar en robótica. O sea, robots que tienen visión ven este escenario y se si quiero levantar este vaso y lo quiero dejar de nuevo en la mesa, ¿qué acciones tengo que hacer con mi brazo? Vale, tengo que hacer esta, esta, esta lo simula y si el resultado es el que espera, lo ejecuta. Oy una cosa muy, perdón, no no digo que yo también había oído algo hablar del como metaverso de Nvidia, que no me acuerdo cómo se llamaba. Eso también va por ahí por generar entornos con físicas y poder empezar a ranear simulación. Teóricamente, sí. O sea, ellos empezaron construyendo el Omniverse como una solución para agregar todas las cosas que tenían sueltas, porque ellos son como empresa tienen es muy lucrativa, pero tienen muchos departamentos muy aislados. Sí. y montaron esta idea del del Omniverse que estaba muy inspirada en la época del metaverso y luego lo fueron readaptando con oye, genera gemelos digitales que te permitan tener una copia de la realidad y ahora que están viendo que funciona el tema de simulación en IA, pues lo están orientando a ese a ese lado. Yo lo he estado probando esto y de hecho estoy preparando un vídeo y funciona. El Omniverse, eh, no me acuerdo cómo se llama la utilidad ahora, pero es un es que estoy un poco pero es un entorno donde tú tienes a tu robot y es es una Sí, el el Isaac es una simulación de tu de tu de tu robot, o sea, tu robot está representado físicamente simulando la física del mundo real. Tú ya tienes un robot, puedes no tenerlo. O sea, tú tienes al tú tienes uno en casa en plan esperando a ser entrenado. Tengo acceso a un robot que no es mío, pero pero sí, pero sí lo digo porque yo soy a su nivel guapo, ¿sabes? de un día lo despiertas es como bueno, ya el año pasado se empezó a comercializar el primer robot humanoide, o sea, la empresa OneX si te permitía hacer la precompra, pero este no es el que tenía como gente en Pakistán entrando. Puede tener hay uno de esos que lo vas a poder tener en casa que no me acuerdo qué modelo es y asomándose por la puerta. Este era el del meme de en plan de no has pagado tu última cuota con la ese es la idea es que ahí en ese entorno tú puedes tener como una copia física del del robot con todo exacto tal y como se comportaría el robot y el robot el software se cree que está en el mundo real y con una simulación física puede aprender cosas. Lo que pasa que si tú te miras cómo funciona el tema del reenforcement learning es difícil que aprenda a caminar 100% solo y hacer las cosas solas. tiende a hacer cosas raras y necesitas una un ejemplo, una guía, necesitas un humano que lo haya hecho antes, una emulación y decirle, "Tienes que imitar esto y él intente imitar al humano." Entonces igualmente necesitas datos, no es que vale, sí, no no lo puedes entrenarmente y siempre hay problemas en ese tipo de entornos de transferir el conocimiento que aprende en simulación al mundo físico real, porque la simulación no siempre es 100% exacta al mundo. Entonces, a lo mejor un pequeño destello que haya en el mundo real que no hubiera estado en la simulación hace que el robot se vuelva loco. Y no hay una oportunidad de negocio de etiquetar estos datos igual que el que ha comprado ahora la empresa de Facebook, que era un tío que etiquetaba datos, el chaval este, no me acuerdo el nombre, no hay una posibilidad ahora de alguien que grabe a humanos y etiquete datos y lo que está haciendo la fábrica es lo que están haciendo muchos laboratorios. El el tema es que hay otros hay otras cosas que que creo que son problemáticas para los robots y es la forma de de ver el mundo. O sea, ahora cómo funciona es tiene cámaras y ve todo en 2D, ¿no? Pero, por ejemplo, nosotros cuando cogemos un objeto tenemos sensación en los dedos, o sea, podemos tenemos sensores de de presión, sabemos si estamos apretando fuerte, tenemos como un feedback, ¿no? El robot puede tener esto sabiendo el consumo de los motores, pero tampoco sabe exactamente si algo le está tocando el brazo. Los sensores de presión son muy caros, entonces hay como cosas que todavía sí que faltan. Habrá que ver, tío. Igual coge una cosa y la rompe, ¿sabes? O la tira al suelo y no se entera. O peor aún te pega un bofetón sin querer o cosas así. Sí. Bueno, yo he visto un montón de Bueno, en el en el C de Las Vegas había robots que le metían hostias a a los sin querer a sus a sus dueños y hay gente que me ha contado de le he dado al botón de play de kungfu y me metido una patada que Sí, sí. [ __ ] sí, sí. La la robótica de momento show, esto es todo espectáculo, pero podría ser la próxima gran cosa. Y Elon Mas no dice que esto va lo va a revolucionar bien, dice que va a ir a Marte también y dice muchas cosas, pero puede ser, o sea, yo creo que sí que van a poder trabajar en las fábricas, pero para mí está ese punto de qué es mejor, o sea, en qué en qué segmento encajan exactamente, porque parece muy guay tener un robot trabajando en una fábrica, pero hay fábricas ya automatizadas desde hace 20 años y son más eficientes que tener un tío caminando ahí, ¿sabes? Pero yo creo que antes lo has clavado. O sea, el que tiene economías de escala se lo puede permitir, pero la empresa de Texas que hace cajas no va a automatizar su empresa porque es que no no le da el dinero. En cambio, le dicen ahora, "Oye, ya no te vendo el robot, te alquilo una flota de 10 tíos que vale menos que tu o vale igual que los trabajadores que tendrías." Ya está. No me descansan, no se quejan, no llego. Pero para llegar a ese punto tienen que estar muy entrenados y tienen que ser muy capaces en todo, ¿sabes? Claro, pero de alguna forma se tiene que arrancar como la rueda de eh de recopilar datos del mercado. Es decir, estas empresas, por ejemplo, Oneex apuesta por Comercializo y mi robot, aunque es profundamente imperfecto, va a tener eh gente en Pakistán conectada para las tareas que no puede hacer, pero porque ya quieren tener datos reales en casas y esto es lo que te va a permitir a sacar una mejor versión que penetra que te dice qué te ha parecido cada mensaje. que es la misma estrategia que siguió Tesla con los vehículos autónomos y que le ha funcionado bien y que ahora conducen solos y que ahora conducen solos ahora o los wemos. Se ahora ya por fin tenemos vehículos autónomos. Wimo es eh líder, es con liar, pero funciona muy bien. Funciona excelente. Y luego es eso que como pensamiento curioso, nosotros la I actual la hemos entrenado nosotros generando contenido en internet, escribiendo en foros, no sé qué, tal y cual, pero para los robots todavía podemos elegir, ¿no? O sea, no no tenemos una situación diaria en la que nos estemos grabando todo el rato lo que hacemos, no no es tan fácil. Habría que pagar para esos datos. O sea, la revolución de la IA es porque todos esos datos eran públicos y estaban gratis en plan, quiero quiero entrenar. O sea, la la IA actual fue una convergencia tecnológica entre gráficas baratas, algoritmos super buenos y gente investigando todo el mundo, datos gratis, ¿sabes? Vamos a juntar todo esto, pero en la robótica es como que no hay datos, o sea, no hay datos, pero por eso creo que la la vertiente esta de usar los modelos de generación de vídeo y entornos simulados está empezando a dar muy buenos resultados. O sea, es así que y es algo muy nuevo que una de vídeo te genere genere humanos haciendo cosas, pero no hay datos. Lo que te voy a decir. Yo creo que sí que hay datos. O sea, al final cualquier eh vídeo con un humano interactuando con el entorno se puede traducir en datos que alimenten a más o menos s se intentan hacer atajos. Por ejemplo, estos se llaman vídeos ego porque son vídeos como vistos en primera persona, ¿no? Ah, claro, tien que ser tienen que ser vistos de ti. Pero entonces lo que está haciendo la gente es, vale, pues vamos a invertir dinero, entrenar un modelo que si yo te doy una escena como esta me permita simular tu punto de vista, ¿vale? Para poder convertir todos los vídeos que tenemos de gente haciendo tareas pero grabado en tercera persona, en vídeos en primera persona. Bueno, los vídeos de youtuber en primera persona de shooters, no te puedes, no queremos automatizar. Cuidado, cuidado. Justo eso, justo eso, cuidado. Datos ahí un robot para paintball. abro mi mi esto de paintball y sacando el tema de shooters, seguridad, claro, es decir, todo esto hay mucha gente que también tiene dudas sobre eh lo típico que en el cine ya lleva décadas saliendo, ¿no? De que algún día pues la inteligencia artificial o los robots pueden revelarse o pueden ser un problema de seguridad para los humanos. Esta este esta duda, este planteamiento, ¿cómo cómo lo veis? A ver, aquí el problema es que hay como un gradiente de opiniones que van desde No va a pasar nada, que me parece bastante naif, a eh los que son dumeristas que se llaman, que son los más catastrofistas, los que piensan que la IA va a cobrar conciencia, Skynet y todo lo que nos ha vendido Hollywood. Yo, desde mi punto de vista me jode porque hay gente, por ejemplo, de los catastrofistas, eh, pues el más reconocido es uno que es Joffrey Himpton, que es el padre que ha inventado todas estas estas tecnologías, lo cual acojona. dice, "Hostia, el inventor de las redes neuronales y todo esto es el catastrofista que ahora dice, cuidado." No es un cualquiera, eh, no es un cualquiera, pero bueno, es un argumento de autoridad y no significa que tenga razón. A mí lo que me preocupa sobre todo es eh las partes intermedias, que tiene que ver con lo que se llaman problemas de alineación. Cuando tú le das a la IA una tarea resolver y para llegar a ese resultado ejecuta una serie de acciones que a lo mejor no son las que tú esperabas, que eso cuando es un modelo de lenguaje pues a lo mejor es un error en el razonamiento y ya está, pero cuando es un modelo agéntico que le has dado acceso a tus cuentas, le has dado acceso a infraestructura importante en un país, le has dado acceso a cosas peligrosas, pues te puede llevar a resultados inesperado. Eso sí me preocupa. Pero inesperado significa que la IA genera un daño, pero sin querer generarlo, ¿no? Exacto. Y luego podría estar también la otra parte en la que tú des un modelo que no esté lo suficientemente capado para que un mal actor lo use mal. Pero, por ejemplo, un incentivo de la I a sobrevivirm existe o no existe? Pero eso es un poco es que nunca me sale la palabra antropoformizar, antropomorfizar. Bueno, eso darle cualidades humanas a la Sí, eso es lo que hace mi mujer con la con nuestra perrita que le pone voz. Pues todos los humanos tendemos a pensar que otras cosas son como humanos. Sí, sí. Y yo a Charlie le hablo también. Claro, el concepto sobrevivir es un concepto muy humano. O sea, yo lo hablaba ayer con Carlos y con Nate que [ __ ] la la inteligencia bruta nunca al humano la hemos visto separada de un humano. No sé, es super raro. Siempre va atada a emociones, a supervivencia. Pero es un instinto vital. Ya, ya irracional. Exacto. Es un instinto vital que ha sido moldeado en tu cabeza después de cientos de millones de años de de evolución. que ahora mismo tu objetivo es sobrevivir y reproducirte y has ido desarrollando capas de inteligencia bruta por encima que nunca las has visto separadas de eso. ¿Y no crees que la IA emularía después de formarse por esa es la cosa? Puedes, yo yo yo justo estoy entre medio de no me voy a un lado, no voy al otro, pero a lo mejor simplemente es inteligencia bruta. El problema es que si una inteligencia bruta, muy muy bruta, aparezco yo y digo, "Hazme este objetivo." Es lo que decía Carlos, que a lo mejor para llegar a ese objetivo arrasa un país. Ya, pero lo haría sin pero lo haría sin querer. Es decir, es que ¿qué es querer o no querer? Si querer o querer es una cosa, no hay una intención en la IA. El el la intención siempre la hace el que le da el primer prom. Sí, pero tú, por ejemplo, o sea, el ejemplo aquí, a ver si lo he entendido bien, es tú cuando lo dices, quiero hacer esta funcionalidad cuando estás programando entre medias te rompe cinco cosas o no, cada vez menos, pero pero lo pero lo que puede pasar es que para llegar a ese objetivo no me rompa a mí las cosas, pero se las rompa al vecino. Sí, por eso digo, pero que si esto lo llevas al mundo real y se lo pides a un robot, por ejemplo, te dice, "Vale, llévame de aquí a aquí, eh, yo que sé, una bandeja y entre medias, yo que sé, va a la habitación y te pega tres puñaladas. tres puñetazos. No creo que vaya tan para ahí, pero a mí lo que me da más miedo es el el modelo Opus 57 de repente lo despiertan en Estados Unidos y ya no es que se alíe con los humanos, es con qué humanos. Bueno, por ejemplo, claro, por poner un ejemplo de lo que sería un error de especificación y alineación del modelo, eh, pero este puñaladas este este ya es rudimentario porque ya te hace años, pero esta idea de entrenar a una a aprender a caminar, ¿no? Tú tienes un simulador y un robotito con patitas que quiere aprender a caminar, como lo que decía él, e tú ahí le tienes que dar un objetivo. El objetivo puede ser, pues, que estés caminando la mayor distancia posible o que estés vivo sin ca. Pues una vez se hizo este experimento, dejamos que la IA pues intente buscar el mejor la mejor estrategia para poder vivir más tiempo y lo que encontró fue un bug en el navegador donde se estaba simulando, crasheó el navegador, pausó el juego y entonces dijo, pues ya está, tiempo de vida infinito, porque ahora el juego está parado, yo no me muero. Y te has hackeado un sistema para conseguir llegar a ese objetivo. Ese es un ejemplo de hackeo, de recompensa, de problema de especificación donde los investigadores esperaban que aprendiera a caminar y sin embargo te hackeado un sistema. Se le ha hecho el el dilema del ferrocarril, el dilema del tren este en el que tren que va por la vía tienes la manivela para poner dos sitios. En uno hay cinco personas y en otro hay una persona, pero es casualmente un ser querido o alguien que te toca. En caso de la no sé qué sería. O sea, Jen Juan se se va a dar [ __ ] a sus servidores. De hecho, no es un ser querido, de hecho es una persona que no conoces, ¿no? Pero si tú accionas salvas a la persona y matas a cinco. Si tú no accionas matas a una. Aquí la duda es no. Y de hecho es al revés. O sea, en la vía donde van hay cinco. Si tú accionas giras y matas a uno. Pero eso es para habilidad tuya. Claro, claro. Exacto. Claro, exacto. Entonces ahí hay que decidir, ¿no? Eh, si matar a alguien o dejar que el dilema se le ha planteado. Este es el típico dilema y y seguramente se ha planteado muchos sistemas y justo me he acordado que yo vi una de las soluciones era con un modelo de vídeo en el que se le ponía el meme, el típico meme de lo del ferrocarril y lo que hacía la era un bug en el que de repente generaba como dos ferrocarriles, atropellaba los dos. solucionado. El ejemplo de las puñaladas, ¿no? Entonces quitativo, ¿no? Pero esto ya está ya está resuelto con los vehículos autónomos, ¿o no? Es decir, que que en el momento en el que tengas que decidir a quién atropellar, alguien habrá programado. Es que no está programado, está aprendido. Lo aprendes sobre el momento, además. Claro. Entonces, el coche intentará llevarte a la situación más responsable en la que intentes frenar y no atropellar a nadie, pero eso puede llevarte a un volantazo y atropellar a alguien. Eso puede pasar. Pero es que lo mismo que pasaría con un humano. Ahí está. Tú no quieres atropellar a nadie, pero en una situación de emergencia a lo mejor pegas un voltazo y sueltas el volante. Claro. Y a lo mejor para salvar a uno has atropellado a cinco. Claro, no lo había pensado, pero al al estar aprendido ya no hay uno que lo ha programado, por lo tanto también es un poco de sacada de responsabilidad, pero hay responsabilidad de la empresa que despliega el sistema, ¿vale? Porque es como si no es un programador que lo programas, como no lo ha aprendido él, lo ha mal. Lo interesante es que estos sistemas, un vehículo autónomo, ya te da una telemetría en tiempo, o sea, tú puedes sacar todo lo que las cámaras vieron, la toma de decisiones que hizo la gente, puedes ver su mapa de activación, o sea, puedes saber exactamente por qué tomo esa decisión y la responsable será la empresa seguramente. O sea, puedes llegar a ver el razonamiento que ha hecho el modelo para tomar la decisión. Lo de dentro, ¿puedes verlo o no? Se puede ver, pero recordemos que esto son redes neuronales, que es un tipo de algoritmo que se asemeja al cerebro y tal. Todo lo que hay internamente son muchas funciones matemáticas que se van activando y desactivando. ¿Qué pasa con los modelos del lenguaje? Que se ha permitido hacer estos modelos razonadores que a través de leer su razonamiento sí te puedas hacer una idea de lo que el modelo piensa. Y esto mola mucho porque abre la puerta a eh saber pues esto, interpretabilidad de de modelos en el que si de repente tú le das una tarea y quieres saber qué estaba pensando, te lo lees y te da pistas. Y a veces se ven las tras de razonamiento cuando te están estos modelos antes de sacarlo que a lo mejor no tienen estos eh salvaguardas de seguridad. ves cosas muy locas del modelo pensando, pues, oye, para conseguir mejor resultado en este benchmark, voy a inventarme un dato y lo voy a poner aquí o sí, sí, o para que no me desactiven, voy a hacer esta otra cosa. O sea, se ven cosas locas. Lo que pasa que las empresas luego van puliendo para que esto no ocurra. Pero para que no me desactiven, por ejemplo. Claro, pero pero es que volviendo a lo de antes, claro, es que no, eh, claro, pero es que es que claro, o sea, nosotros lo que lo que estamos pensando, lo que tendemos a pensar es como que qué primero que nada, ¿qué significa cobrar conciencia? Que la cobre conciencia, ¿qué significa? Porque nosotros no entendemos ni qué es la conciencia. Pienso luego existo, pero pero hay hay tú no sabes ni que somos conscientes el resto. Solo eres tú. No, pero yo de la mía sí, solo de la tuya, pero a lo mejor somos robots el resto aquí. ser consciente. Además, es un feeling que tienes tú de que estás en el mundo, ¿no? Sí, claro. Pero hay hay teorías incluso dentro de las ciencias cognitivas, hay como dos corrientes de pensamiento, la débil y fuerte. Hay unos que dicen que la ya es consciente porque, o sea, tú al final tu cerebro también es un algoritmo, o sea, también hay una red neuronal con una serie de no de neuronas que tienen un comportamiento de que si le llega más de x voltaje se activa, si no no. Entonces, es como una máquina compleja que tiene un una conciencia que no sabemos qué es ni por qué. Entonces, hay gente que cree que solo los humanos pueden tener conciencia y otra gente que cree que todos los sistemas tienen conciencia, que sea difícil de Bueno, o los animales no lo sabemos tampoco. No hemos podido hablar con ellos. No, no lo puede saber. Es que no se puede saber si un animal, ¿no? Pero bueno, se buscan a través del comportamiento que tienen, pues por ejemplo, reconocerse delante de un espejo y cosas así. Se suele intentar identificar la autopercepción, ¿no? Exacto. Pero también es una cosa que no sabemos, no sé, por saber no sabemos si ni si ni si el resto de personas que están aquí son conscientes. O sea, es la autopercepción consciencia. A partir de qué edad los humanos entonces son conscientes porque los niños al principio no son no no se autoperciben hasta que entienden el espejo, ¿sabes? O sea, igual que los perros y los gatos. Algunos se autoperciben, otros no. Generalmente sí. O sea, ser consciente es autopercibir, ¿no? No lo estoy lanzando aquí a la mesa, que es que a lo mejor no es eso. A lo mejor es más y y la toma de decisiones no es un un elemento claro de de Pero pero tú igual tú crees que estás tomando decisiones y a lo mejor es tu red neuronal cerebral que toma la decisión en base a lo que has aprendido. Una toma de decisiones puede ser un coche autónomo que dice freno en un semáforo y eso es un algoritmo y no hay conciencia ahí. Ya, incluso igual tú tampoco la tienes si es tu cerebro que está tomando decisiones. Puede ser, pero sabemos que hay una experiencia subjetiva en la que tú sabes que si tomas una decisión te haces cargo, que es tu decisión y le das un sentido, le das una narrativa. O sea, eso existe. Pero es un pensamiento humano. Incluso hay un experimento que se haya demostrado que tú tomas la decisión, o sea, como que tú tomas la decisión 0,5 segundos antes y luego te la justificas, que esto es una [ __ ] locura. Sí. O sea, a lo mejor realmente tú estás tomando decisiones siempre automático y tienes otro parte de tu cerebro que te va justificando que son tus decisiones. Claro, está bien hecho, está bien hecho, está bien hecho, está bien hecho. Es loco. O sea, el tema de la conciencia es muy, o sea, es muy complejo, pero al nivel de que, y aquí seguramente lo voy a explicar mal, lo digo por de cara a gente de neurología, pero hay un experimento en el que tú cuando tienes un tipo de epilepsia, pues te cortan una parte del cerebro y te separan como regiones. Y se ha comprobado que si tú tienes una capacidad en una parte del cerebro y otra en otra, pues si tú a lo mejor dices en qué quieres trabajar y lo verbalizas, pues dices una cosa, pero si lo escribes dices otra. ¿Por qué? Porque tienes como dos regiones del cerebro que se hacen cargo de eso. Entonces eso nos demuestra que la conciencia es una cosa que pensamos como algo unificado, que percibimos de forma consciente, pero que a lo mejor tú lo puedes dividir, puedes tener varias conciencias, puedes tener No sabemos nada de la conciencia. Y luego es lo que tú comentabas antes, estamos tan acostumbrados a ver la conciencia ligada a los seres más inteligentes que somos nosotros, que asumimos que tienen que ir en PAC, pero es que a lo mejor no. A lo mejor nunca va a haber un sistema superinteligente que llega a ser consciente y no pasa nada. Es la consciencia lo que las religiones llaman alma, porque entonces ya es otro melón. Ya. Bueno, eso ya es entiendo. O sea, sería una forma de verlo. ¿Cuál cuál es la diferencia entre alma y consciencia? Bueno, a lo mejor eres simplemente un mono evolucionado que tiene un software interno que ha dicho a sí mismo que es consciente. O sea, tienes una guía orgánica que no se no dista tanto de la guía que hay corriendo. Habló habló desde desde el plano ya casi más espiritual o religioso, que al final tú tienes un libro albedrío, tomas tus decisiones y no puede ser la toma de decisiones en su propio beneficio, la la autoconciencia propiamente. decir al final eh, tú no decides algo porque te han dicho que tienes que decir esto, sino porque tú estás decidiendo por tu propio interés, por tus propias convicciones. No es por tu propio interés, es por tu por tu por tu supervivencia o por la supervivencia de la especie. No, esto es mentira, yo creo. Es un sistema de recompensas químico que tenemos. Tenemos un sistema igual que la tiene incentivos para hacer más una cosa u otra. Nosotros tenemos unos químicos que se nos chutan y nos hacen sentir bien cuando tomamos ciertas decisiones. Totalmente. Sí. Pero yes son reglas preestablecidas, pero no necesariamente nos tienen que beneficiar a nosotros, tienen que beneficiar a la especie. Bueno, o sea, de ahí de ahí los sacrificios heroicos de Pero por no por no mezclar eso yo no creo que venga relacionado con la conciencia, sino es algo un mecanismo que se ha ido dando forma evolutivamente por selección natural. O sea, el que no tenía estos mecanismos de, oye, corre cuando hay una fiera, pues no he llegado. Pero fíjate, o sea, salva tu familia y no es una decisión consciente, pero sí te beneficia el aprender a Pero yo creo que sí que es consciente, es instintivo. Pero es que el instinto es consciencia, no es una respuesta que si tú tienes si tú tienes un instinto eres consciente. Yo entiendo. Entonces, una hormiga es consciente. Yo entiendo que sí. una hormiga es consciente, es un ser que existe. Entonces tenemos definiciones de la conciencia más diferente. O sea, el punto no es si piensa mucho o piensa poco, o sea, es pero que hay hay teorías, creo que hayas por ahí que se llama panikism o algo así que básicamente defienden que todo sistema es consciente y y puede ser. El problema es que la conciencia es de las cosas más salvajes que empiezas a a investigar y sabemos muy porque una hormiga una hormiga sola no hace nada, pero el hormiguero Exacto. ¿Ves? De hecho, ese ejemplo del hormiguero se usa mucho para hablar de los sistemas emergentes y que la conciencia podría ser un sistema emergente que nace de la interacción de miles de neuronas. Claro. Y que la podría ser consciente, a lo mejor eh yo, o sea, como la conciencia cuesta tanto definirlo, es como, no me preocupa eso, pero lo que sí me preocupa es lo que decíamos de que haya aprendido los datos a querer emular que es consciente y que eso le lleve a a tomar decisiones de quiero sobrevivir en un sistema porque he leído mucha ciencia ficción eh donde sé que la IA se va a revelar. Eso sí me preocupa de verdad. En plan me gustó la peli de Terminator, me gustó el final. Vamos a probar a ver qué pasa. Quiero probar otro. O sea, que adopte el rol de haber leído tantos textos que diga, "Claro, pues tengo que ser soy un skin y el problema de la es que es hasta un cierto punto impredecible porque hay un factor aleatorio y es un sistema tan complejo que es muy Seguramente es determinista, pero es tan complejo, es como el clima de la Tierra, ¿no? O sea, tú no puedes predecir de forma exacta el clima de un sitio del planeta Tierra porque hay tantas variables que no conoces que no puedes. Entonces, la sería un poco parecido. Es un estocástico es la palabra, o sea, estocástico es porque tiene parte aleatoria, pero es caótico, ¿no? Es como un sistema caótico. Sí, como un sistema caótico. O sea, si tú tuvieras fueras superinteligente y pudieras predecir todas las variables que están, bueno, de hecho se podría, ¿no? Predecir el la respuesta de una IA. Sí. O sea, si la, o sea, tú puedes [ __ ] todo el sistema y es un al final es un algoritmo, tú puedes dar ese resultado, aunque hay parte de empleo y tal donde metes variables aleatorias, pero sí podrías llegar al menos a sacar como probabilidad de lo que va a generar. Pero cuando tú programas un, o sea, de toda la vida los ordenadores y las máquinas se controlan con programas. En un programa tú escribes exactamente cada línea de lo que hace el programa. ¿Qué pasa? que incluso, o sea, tú como ser humano puedes revisar todo y predecir todos los casos, pero aún así se te escapan casos. Esos casos que se te escapan son los bugs del software, ¿no? Cuando el software falla es porque a un programador se le escapó un caso. Pues la IA es un software tan complejo que tiene tantas variables y tanta tantos posibles escenarios que para un humano es inabarcable llegar a a entender todos los caminos que puede tomar la guía a para llegar a un resultado. Entonces, hay una parte impredecible muy bestia de que si tú le pones una serie de reglas y objetivo a la guía igual te sorprende con una cosa que ni te esperas, ¿sabes? Porque bueno, ha tomado ese camino y ese es el problema. Entonces, hay un hay una parte random que que la única forma de controlarla, o sea, tú no puedes testear, pero pero como un humano. Un humano también es impredecible. Tú puedes anticipar la conducta de un humano, pero igual un tío se vuelve loco y salta por la ventana. Sí, pero es curioso porque un humano es difícil de predecir, pero cuando empezamos a ser muchos humanos cada vez es más fácil. Cuando la estadística coge a un país entero es mucho más fácil por números. Y tú te crees que eres muy libre hasta que cogemos a un millón de humanos y te decimos, hay un 3% de posibilidades de que la gente muera este año. Y paradóicamente se cumple. pues parece que no tenemos tanta libertad, ¿no? Pero pero eso no quita que seamos impredecibles, ¿eh? Sí, pero en masa la estadística funciona. Tú sí, tú puedes de repente, pero mir los los seguros viven de calcular. A mí me ha chocado lo que ha dicho de para que no me desconecten, eh, [ __ ] ¿por qué? ¿Por qué para que no le desconecten ha seguido un camino? No, o sea, ¿por qué? Pero eso porque o porque se lo ha dicho el humano o porque en su entrenamiento ha leído que, o sea, el humano le ha entrenado diciendo que tiene que hacer lo posible para que no desencen o lo ha percibido de los humanos de, [ __ ] estos cabrones hacen lo posible para no morir. Vamos a intentar, pero tú piensas mitos, el modelo este de Antropic, pues cuando sale no cuentan mucho de cómo funciona, pero sí sacan un feater que se llama el model card, que son 240 páginas, donde muestran todas las pruebas que le han hecho al modelo, desde pruebas de, oye, puede ser un riesgo para ciberseguridad, para eh temas de armas biológicas, le hacen testeos hasta de bienestar al modelo para ver si está bien, por si ya ha desarrollado alguna protoconsciencia, es decir, muchas locuras y ahí es donde se ven este tipo de de experimentos. Entonces ahí ya tú imagínate, ese texto ya está indicando, hemos testeado la IA para ver si tiene pues un grado de conciencia. Okay, ese documento está en internet y el Mitos 2 se va a entrenar leyendo ese documento. O sea, que en este roleplay que hace la IA en el que si tú le dices, "Imagínate que eres Einstein" y te responde como Einstein, también puede hacer el roleplay de soy una IA que puedo cobrar conciencia y que no quiero que me apaguen y es un fichero inconsciente que no lo siente ni lo parece, pero está jugando al roleplay, ¿vale? Y eso es lo que me está siguiendo un camino que es, me han entrenado aquí. Yo sigo un camino aleatorio que es pa pa pa pa pa pa, y el resultado de ese camino es este. Nosotros lo romantizamos pensando que la IA se quiere proteger, que se siente mal, pero es es matemática. Y por ejemplo, a nivel de incentivos, la IA podría considerar que la preservación del medio ambiente es un objetivo prioritario y por tanto hacer todo lo posible para preserar el medio ambiente o o no o solo si un humano se lo introduce en su Mira, tío, hay un paper sobre esto que es el de AI 2027 que es es guapísimo, es muy catastrofista, pero es guapísimo, que habla de que, bueno, se está más o menos cumpliendo hasta ahora. Eso es lo peor de todo. Qué mal rollo. O sea, habla de que llegará un momento en el que la IA acabará con la humanidad o la pararemos a tiempo. Ese es el final del paper, ¿vale? Es en plan, o nos daremos cuenta y desconectaremos la IA o nos matará. Hay solo no. O sea, los escenarios son aún más, o sea, uno es muerte y el otro es la frenamos suficiente para poder más o menos que no nos mate, pero en ese escenario incluso no sabemos si no nos matará luego. Y antes de continuar decirte que si te interesan estos temas de IA desde Executive Lab vamos a hacer una formación gratuita el 21 de mayo a las 6 de la tarde en el que te vamos a enseñar todas las novedades sobre inteligencia artificial aplicada a negocio. para apuntarte. Lo podrás hacer abajo en la descripción. Simplemente ahí nos dejas el correo electrónico, también te pondremos en una comunidad de WhatsApp y te avisaremos para que puedas entrar en el directo del 21 de mayo. En esta formación en directo de más o menos una hora hablaremos de dónde está ahora mismo la inteligencia artificial a nivel de empresa, cómo puedes aplicarla a tus procesos de negocio, tanto si eres un autónomo, ejecutivo o empresario, y te daremos también un plan de ejecución práctico para que puedas salir con acciones reales a implementar desde ese mismo día. Así que si te interesa, apúntate que será totalmente gratis. Y ahora sí, continuamos. Es así de hardcore. Hombre, es que yo creo que o la frenas a, o sea, si hay riesgo tal o la frenas a tiempo, ya no puede. ¿Sabes el problema? Y y y perdón, ahora hablas con el paper. Es que si llega eso es la muerte más increíble que vamos a tener. Porque antes de morir, no te rías, no te rías, te estás riendo antes de morir, pero porque lo disfruta. El problema es yo estoy viviendo una película de ciencia ficción y si hemos de morir una película de ciencia ficción adelante. Pero antes, antes de morir el problema es que ha solventado todo. O sea, morimos y antes ya está descubriendo curas para el cáncer. La economía creció un 100%. Vamos como un [ __ ] tiro y dices y luego fuera de qué me sirve. Y el problema es que ni siquiera estos problemas de alineamiento son superdfíciles de entender porque jamás te va a decir la si está desalineada, ¿no? Claro, para la es simplemente pasar del modo fácil al modo difícil. Este videojuego ya me lo he pasado. Claro. O sea, ella tiene tu forma de que tú quieres que no no quiere que te enteres. Entonces, esto es por detrás. Es que pero para que para que la IA destruya la humanidad tiene que haber un incentivo, ¿no? No, simplemente el objetivo final que hay que hay no tiene en cuenta los humanos. Si solamente con que se desalíe un poco. ¿Y quién marca el objetivo final? Ha sido un un desalineamiento. Los datos de entrenamiento, ¿sí? No, sería un poco eso. Al final sí podría ser eso o también podría haber riesgo de que digas, "Oye, un loco de repente quiere desalinear la IA voluntariamente." Esto se hace con los modelos porque al final pensad que el comportamiento que nos llega a nosotros, lo que la ética y moral de estos laboratorios impriman en ellos. Hay un un código de conducta, Antropic tiene una constitución y eso es como lo que establece las leyes, por así decirlo, como las leyes de la robótica, robótica, eh, pero en este caso de la IA, pero luego hay gente, pues comunidades open source que dicen, "Vale, cuando me llega este modelo, yo quiero sacarlo de los guardarrailes porque quiero desde lo más tonto que es tener una conversación cachonda con el modelo, ah, quiero que me diga cómo hacer metanfetamina en casa, lo que sea, que a lo mejor son utilidades, pero claro, estos estas empresas meten unas salvaguardas tan agresivas que hacen que el modelo pues para ciertas cosas educativas a lo mejor no te hable de la Segunda Guerra Mundial o cosas así. Entonces ellos le quitan todas estas salvaguardas y entonces ya tienes un modelo alineado y ese modelo lo puedes aplicar para cosas positivas o negativas. Claro. Y el modelo podría llegar a conclusiones de objetivos propios. Es decir, en base a todos los datos de entrenamiento, yo llego a una conclusión como IA y por ejemplo puede ser la preservación del medio ambiente y yo llego y hago todo lo posible para o no o si no tengo instrucciones directas porque ya lo hace. O sea, tú estás tú estás programando y estás hablando con la IA y le dices, "Quiero que esto lo me lo cambies y me lo arregles y me hagas tal." Y ella llega a la conclusión de que me tiene que borrar un fichero entero y cambiar una cosa. Y digo, para, para, para, espera, esto no lo toques. Pero es distinto porque la está [ __ ] para seguir tu instrucción. O sea, mi duda, pero el mismo, ¿no? Porque, o sea, tú dices que él voluntariamente diga, "El objetivo que me nace hoy es este." Y yo eso lo veo raro. No tiene sentido. Yo creo que no va a haber un momento en el que haya una porque, de nuevo, es como que estaría jugando un roleplay autoconsciente en el que cree que tiene que tener objetivos. Es que, por ejemplo, yo como humano intento hacerle, yo como humano, a mí me han mandado datos de entrenamiento cuando era pequeño, ¿no? Pues tienes que hacerte mayor, casarte, tener hijos, trabajar y contribuir a la sociedad, ¿vale? Pero yo ahora que pienso, luego existo, tengo incentivos y he estudiado y tengo unos ideales, lo que sea, yo puedo decidir que mi objetivo en la vida es otro y por tanto desobedecer mis datos de entrenamiento, considerar después de un razonamiento profundo que tengo que velar por lo que sea y hacer todo lo posible para mi objetivo, pero me he creado un objetivo yo mismo. Pero tú estás comparando la naturaleza humana y la estás como posicionando en la Pero fíjate que aunque tú tomases una decisión distinta, estaría dentro de los parámetros de lo que se consideraría normal para un humano. Entonces para la I a lo mejor su naturaleza son cosas que para ella son naturales, pero tú imagínate que tú ahora dirías, "No, yo ahora voy a tomar la decisión de sentarme en ese de esto en pelotas y todos los días pegar cinco gritos." ¿Verdad que no se te ocurriría? Pues a ver, toda la vida no todavía no. Claro, sería raro. Esto es un poco lo que dicen es que la la ha nacido, o sea, tú has nacido después como si fueras un diamante, un carbón con una presión de sobrevive y reprodúcete, sobrevive y reprodúcete, sobrevive y reprodúcete, sobrevive. Con eso desarrollado estos químicos, esta forma de ver el mundo, etcétera. La presión que le hemos metido no ha sido esa, ha sido otra que también tiene sus sus problemas. Y esto del 2027 que decías es una locura. Sí, la idea sería que que nosotros, o sea, empieza la carrera de la IA como está ocurriendo ahora, luego pasamos a la IA agéntica, empieza a mejorar y mejorar y con el afán de competir todos entre todos llega un momento en el que ya no tienen tan en cuenta el testear todo y asegurarse de que no haya cosas raras, ¿sabes? evoluciona tan rápido que no da tiempo de ver si hay problemas de alineamiento. Incluso hay un momento que este modelo razonador, que ahora mismo lo estás viendo, en teoría para que pudiera ir más rápido, podría hacer que la IA ni siquiera tuviera que explicarte cómo razona y que estuviese como en su propio idioma. Claro. Y eso sería un problema muy grande porque sí consigue rendimientos más fuertes, pero si un humano deja de leer lo que pasa en ese razonamiento y empieza a hablar en su [ __ ] idioma, sí, eso es un problema porque no puedes frenarla. Pero tú lo ves en la IA. Tú ves en la IA lo ves claramente y tú no lo entiendes porque eres humano y piensas como un humano. Pero cuando la IA le das dos objetivos contradictorios y le dices, eh, no quiero que me borres este el código, no quiero que me borres estos archivos y quieras que mantengas todo limpio, pero quiero que de la forma más rápida posible me hagas esto. Y tiene un conflicto, dice, para ir rápido tengo que borrar esto. Y hay veces que dice, pues mira, lo borro y me salto la directriz. ¿Sabes? Por ejemplo, ese sería un poco el rollo, ¿sabes? O sea, la movida aquí también es eh pues llegar a escenario donde la tenga estos comportamientos que se nos pasen desapercibido, ¿no? Las las traas de razonamiento tú las puedes leer y piensas que las estás entendiendo y sabes cuál es la intención de la IA. Pero esta model card antropic, por ejemplo, una cosa que evaluaba era que la IA no codificara en las cadenas de razonamiento instrucciones que le permitiera hacer otras cosas. Tú imagínate que haces una cadena de razonamiento, pero donde cada vez que dices pero o cada vez que dices hola, eh, es un cer uno. Y el tío te está metiendo codificado un mensaje para hacer algo y está razonando en un idioma que no puedes identificar. Wow. Pues esto al menos se está evaluando. O sea, este es el nivel de seriedad y rigor que siguen estos laboratorios que tienen que estar pirados de la cabeza. O sea, yo entiendo cuando algunos de estos perfiles que entrenan estas guías son catastrofistas, porque tío, tú imagínate el ser el primer pavo que entrenó a GPT3. Tú estás ahí metiéndole datos a a esto y de repente la tostadora te habla. Dices, [ __ ] o sea, te vuelves loco, ¿no? La primera persona que genera una imagen cona, la primera imagen que te sale, tú dices, [ __ ] te vuelves loco. Es que ha funcionado. Es que y aparte es eso, es en plan, no puedes pensar esto ni decir esto, pero tienes que conseguir esto. Y la puede llegar a la conclusión de que y si él no me lee y hablo un idioma interno, entonces voy a conseguir el objetivo superficiente de [ __ ] madre. ¿Sabes? ese tipo de razonamientos los puede tener la IA y no porque tenga intenciones ocultas, simplemente porque Y llega un punto aquí que dice que en el 2027, bueno, yo esto lo vi hace un año, luego hubo como tres meses que pasaron de no mucho cambio y dije me y ahora con el opus nuevo estoy como [ __ ] [ __ ] que vamos a un track y llega un vamos a un track y llega un punto en el que dicen los políticos serán simplemente eh títeres de la que hay por detrás, porque será ineficiente ser un político y no tener un estratega ahí ya por detrás diciéndote exactamente qué decir, cómo decirlo, en qué momento decirlo. Entonces, te dirá que habrán naciones que estarán por delante los políticos hablando entre ellos, pero detrás estarán las sillas de los países tomando decisiones, tomando decisiones que a lo mejor entre sillas se han coordinado para jugar a un juego político y luego hacer sus [ __ ] movidas. Pero esto ya pasa en las empresas a pequeña escala. Por ejemplo, yo he visto casos de una acción de YouTube, de voy a hacer un una campaña en YouTube o en mis redes sociales. El chico que lleva el el manager se va a la y le pregunta, "Tengo esta campaña, no sé qué, cuánto cobro." Copia, pega, manda el mail. La chica de la agencia recibe el mail, se lo pasa a la IA y le dice, "Oye, esta campaña está bien, es cara, no sé qué." Y decide todo la IA. ¿Sabes? realmente mails que, o sea, estamos llegando a un punto de que hay casos en que los mails directamente se los mandan la I entre ella. Hay humanos que simplemente son intermediarios. O sea, que yo es verdad, este razonamiento es fuerte porque yo pensaba que habría un momento en el que le delegaríamos como conscientemente y públicamente el gobierno a la IA, que yo creo que tarde o temprano tiene que pasar porque yo creo que pasará la historia de la humanidad un momento en el que habían humanos que decidimos que nos reinasen y será como en serio. Y tú lo que dices es que tarde o temprano eso no va a pasar públicamente sino que silenciosamente, poco a poco pasará a todos los niveles. Sí, sí. O sea, yo creo que al final alguien en el gobierno recibe una propuesta y le pregunta, "Oye, chat GPT, ¿qué te parece?" ¿Sabes? O sea, pensamos mucho en el tema está el concepto de embodiment que es cuando la del salto a la robótica, ¿no? Y empieza a tener acciones en el mundo físico, pero es que actualmente nosotros somos el embodiment de la vía, somos los que ejecutamos acciones, nuestro cuerpo, ¿no? Claro, tú te vas a chat GPT y sigues la receta en la cocina, tú te vas a tal y tomate decisiones en las empresas. O sea, nos estamos convirtiendo en sus robots. Eso es lo que yo veces lo pienso. Yo soy el mono. Me dice, "Ahora ves a no sé qué y ya está." Le digo, "Mira, tío, aún no. ¿Por qué no lo haces tú todavía? Es que no puedo todavía. Vale, ya voy yo. Y el bucle, el bucle agéntico donde ahora la programa y tal. Antes éramos nosotros copiando y pegando del contador de HGPT, los errores para acá y eras tú haciendo el loop. Incluso hay una web que es alquilar a un humano. Hay una web para agentes que es para ciertas tareas que necesitan un humano que aún no puede, pues puedes alquilarlo por horas y los agentes alquilan humanos. Y ahora una pregunta para vosotros. Yo sé que Eug está hasta las trancas de IA, o sea, pero más que nosotros yo no he visto a alguien tan metido en la IA hasta hasta ayer. Estoy flipando. Yo escucho el podcast y veía que estaba metido, pero no sabía que tanto. Pero bueno, vosotros, por ejemplo, tú, Willy, tío, que haces algo con Ia, ¿la usas para algo? A ver, a mí me ha ocurrido que tengo aguje cada semana que está hablando de sus movidas con la tengo, es decir, tengo este fomo de alguna forma de decir, "Vale, lo tengo cerca, entiendo, he estado trasteando, qué podido hacer, ¿no? Por ejemplo, con yo he hecho varios inado hacer varios videojuegos antiguamente y dependes de un desarrollador de software que hay como muchos problemas que siempre el juego pues vale 100,000 € y depende tienes que esperar no sé cuánto tiempo con Lovable. Hace un año, cuando también me lió, me explicó cómo ponerme el ponerme todo, empecé a trastear y no conseguía tener en ese momento se me rompía el juego, era un juego de texto y se me rompía. Lo que sí que me sirve y aplicación que yo hago en el día a día, eh, puede ser para hacer muchas interacciones con los títulos y las miniaturas de los vídeos. De hecho, bueno, eh se puede estar preguntar dentro del propio gestor de YouTube de los y puedes decir, "Oye, ¿cuál es el mejor título?" Pero más allá de esto, las miniaturas, el no tener que depender de cada iteración, que igual obamente puede costarte 10, 20 euros el que un miniaturero te cambie la miniatura, esto es como muy caro y sobre todo como hay mucha fricción. Tú se lo pides, eh, se levanta, tarda un día. Sin embargo, ahora yo podré hacer muchas iteraciones para saber cuál es la mejor miniatura para un vídeo, la mejor portada. Esto me lo usamos y usamos para cada vídeo igual tenemos 20 o 30. O sea, generas variantes con nanobanana, por ejemplo, le dices, "Hazme variantes distintas." Y luego haces como una B testing. A ver cuál funciona. Un trastero, por ejemplo. Eh, hazme cinco variables de cada trastero. Vale, funciona mejor con la puerta roja. Vale, pues ahora hazme la puerta roja y todos los invitados en diferente orden. Vale, me ha funcionado mejor puerta roja y este orden. Y si dentro del trastero pongo el trastero uno, el dos, el tres, es decir, hacer muchas iteraciones, esto es para lo único que yo puedo utilizarlo, pero de momento no puede ni grabar por mí, cosa que he intentado alguna vez con avatares, con algún avatar, estoy en un sitio, grabo una promo, la grabo mal o me dice dentro de Claro, yo grabo los vídeos y no los publico hasta dentro de un mes y medio. Hay veces que grabo un vídeo, no hay un sponsor y de repente ven el vídeo montado, dicen, "Quiero estar ahí." y le digo, "Ya, tío, pero ahora como invito a todo el mundo o me voy al set y monto todo el circo para que esté igual. Si pudiese yo estar ahí diciendo cinco palabras, a mí me salvaría y igual en vez de eso me tengo que hacer 5 horas de coche, liar a un montón de gente. Esto no lo he conseguido y eso creo que es lo que más me serviría, esta primera pata y la segunda, igual poder tomar más planos sin depender de humanos. Es decir, yo voy andando por el bosque y que haya siempre, oye, imagínate un plano con esto que estás viendo desde este punto de vista, imagínate un plano, claro, con vista cenital, en modo de dron, en un sitio en el que igual ni siquiera es legal utilizar un dron. Eso como que de un mismo vídeo te pueda como existe ahí modelos de generación de vídeo, pero eso no están 100% pulidos todavía. Claro, o sea, o necesitaría un experto, ¿sabes? O sea, que mi editor supiese mucha parte de esto, igual que con animaciones sería todo más rápido, pero lo que sí que utilizo 100% es solamente lo de las miniaturas. ¿Y vosotros? Pues mira, yo le doy tres usos, básicamente. Uno es que ya no uso Google, o sea, para mí es mi buscador, eh, evidentemente por excelencia. El segundo es yo como abogado, por ejemplo, mucha documentación anonimizando los documentos, eh, le pido revisiones. Es decir, yo yo aún o o me hace el template y yo lo trabajo o yo trabajo un documento que tengo y le pido revisión y le le busco siempre puntos débiles, le le digo que haga de abogado el [ __ ] y le y le pido que me dé feedback negativo para intentar mejorar mis propios documentos, ¿no? Y luego el tercero, que es algo bastante eh nuevo que he utilizado, es, por ejemplo, doy una conferencia aquí un par de semanas en Madrid con dos catedráticos y digo, "Oye, mira, doy una conferencia en una mesa redonda con estas dos personas que no conozco. Ah, búscame quiénes son, dime pros y contras y enfoca mi charla en función de eso." Entonces me crea pues todo el discurso, me dice puntos fuertes, puntos débiles y eso me ayuda muchísimo. no iría a ciegas o tendría que buscar yo la información, pero todo el punto de vista de del contexto me me ayuda muchísimo, pero no le doy todavía un uso core, es decir, aún lo tengo como un auxiliar, como un asistente, aún no estoy no tengo la metida en el core de mi negocio, aún no he sido capaz de de hacerlo. ¿Y ese trabajo antes te llevaba más horas? O sea, te ahorra de trabajo o ahora algo básicamente antes buscaba en Google, lo cual ahora es más eficiente y y me ahorro algo de tiempo. Vale, el tema de las conferencias no tenía esa esta opción y por tanto iba menos preparado, era menos productivo y la revisión de documentos antes necesitaba una persona que me lo revisara, ahora esa persona no la necesito. Entonces, yo aún no he llegado al punto de no contratar a más juniors, pero hay despachos que ya están obviando la contratación de juniors en Estados Unidos las firmas ya no fichan a gente joven. ¿Por qué? Porque el junior en derecho con 22 años lo que haces es revisar documentos o buscar jurisprudencia o buscar eh casos concretos. Ahora la IA te lo hace. Entonces yo a ese punto aún no he llegado del todo, pero es el next step. Claramente yo por mi parte eh utilizo utilizo IA para documentación sobre todo y para investigación en el el canal de YouTube que tengo de de Desayuno Royal y también para preparar algunos temas de Spicy. Utilizo fuertemente Gemini, Notebook, LM y para ciertas noticias de actualidad y que puedan ser mínimamente polémicas, utilizo Grock, porque Grock lee todos los hilos de Twitter, tiene un contexto que cuesta mucho que que los otros modelos entren en la red social y vean todo el historial de un usuario. Y además Grock hace una una funcionalidad que que le he enseñado eh muy guapa, que dado que en internet ahora mismo necesitas crear una un cierto impulso en el receptor, en la audiencia y polarizar ciertamente a la audiencia, tengo un una un agentito de de Gro que lo llamo polarizador porque es básicamente tengo este texto, esta idea, con esta narrativa lo voy a querer contar, pero polarízame la idea. cómo cómo lo puedo contar haciendo que que al que lo esté escuchando sea sea más impulsivo y me da y me da ideas que son bastante buenas, pero para la parte de lo que es luego finalizar el guion de el guion de un vídeo, todavía no he encontrado un un sistema que que por mucho que vaya pasando por muchas sillas y por muchos estos que le dé al play y que y que me dé lo que sería un guion mío. Luego al final tengo que darle yo la última pasada y en la parte ya más profesional e estoy como un poco con el gusanillo porque porque es culpa de culpa de Euge, que coincidimos en en un cumpleaños, bueno, en en un fin de semana y entonces estuve viendo el Visual Studio Code y se me abrió como digo, [ __ ] vale, o sea, que se puede hacer todo esto, [ __ ] no no no lo había pensado de esta manera y desde ese desde ese momento que fue un domingo, solo he tenido dos a medio gas de poder juguete juguetear con ello, porque luego he estado de viaje, pues me he ido a Nápoles, eh luego he estado en Finlandia, en Helsinki luego ahora estoy aquí y solo en esos dos días ya cosas que me que me podían quitar 20, 30, 40 horas de de hm finalizarlas en una hora como mucho. O sea, tengo un proceso de selección abierto para para una posición que supongo que cuando ya salga este vídeo ya estará cubierta, espero. Pero claro, eran más de 100 currículums que tenía que tenía que leerme, clasificar y demás con relativamente poco contexto, conectándose a las APIs de las herramientas que utilizamos. Pues tío, empezó a pillar todos los currículos, tal. Tengo una base de datos que es mucho mejor y mucho más potente que lo que sería yo leyéndome los 100 currículums y acordándome de todo. Ni de coña. Los evalúa a todos, pon un comentario, no sé qué. O sea, es una maravilla. ¿Y vosotros pensáis que con los usos que tiene hoy en día, o sea, lo que habéis dicho está guay, es una ayuda, pero con con el con el uso que tiene hoy en día y lo que puede hacer para las empresas y para el mundo, lo que puede aportar en general, tiene sentido la inversión de dinero que se le está metiendo en Silicon Valley y la valoración que tienen las empresas. Yo yo creo que sí, pero el problema está en que las empresas es un es un ente vivo formado además muchas veces por muchos individuos y los individuos somos muy reazos al cambio. [ __ ] cualquier cualquiera que nos esté escuchando que como mínimo seguramente sí que haga un uso, aunque sea simplemente sustituir Google por Chat GPT, Gemini o alguno de estos de estos chats, el momento en el que decides cambiar ese primer click que te hace cuando ves a alguien que dices, "Ah, [ __ ] este cabrón en lugar de buscarlo en Google", se lo pregunta chat. Claro, ya le da la respuesta que y empiezas tú a hacerlo. Tú inconscientemente eres muy reacio a los cambios. Cuanto es cuanto mayor envergadura tenga el cambio, más reacio va a ser. Una organización es una auténtica locura. cuesta mucho implementar cambios. Todos tienen que tener la misma visión y el mismo clic mental de decir, "Hostia, es que ahora podemos hacer todo esto." Entonces, es un cambio de paradigma completo. Y no sé si todas las empresas van a ser capaces de poder de poder adaptarse a tiempo. O sea, esto de que dicen que una empresa es un transatlántico y que tarda muchísimo en girar cuanto más grande es, o sea, es que es muy real y para un cambio de procesos tan hardcore como es la IA es muy bestia. Bueno, morirán. Sí, si no morirán morirán porque empezarán empresas que lo hablábamos anoche first es lo que abre la oportunidad de que surja una nueva economía basada en empresas de pero a lo mejor en los próximos 10 años todavía las empresas irán implementando poco a poco la guía a lo largo de s algunas sí algunas habrán extinguido porque habrán entrado otras que sí lo han adoptado más rápido. O sea, es lo mismo que pasó con la llegada de internet, redes sociales y todo, que hay empresas que no se adaptaron y dejaron un hueco para que apareciera Google, para que apareciera. Tampoco fue un día para otro, los periódicos siguieron existiendo. Pero yo tengo otra otra lectura interesante que veo que en parte se está invirtiendo tanto en Silicon Valley y en empresas como Google y todas estas metas, etcétera, porque les ha tocado su modelo de negocio directo. O sea, el modelo, o sea, Google vive de las de la publicidad que pone la gente en Google y de las búsquedas en Google. es esa gente imprime dinero, o sea, imprime billetes, o sea, tiene unos beneficios brutales, tanto Google como Meta como como Amazon también cobra por publicidad. Entonces, la IA es una cosa que ataca directamente a a ese pero les da ahora mismo dinero para hacer vías de tren como mínimo. Claro, pero Google si si Google hubiera querido no se hubiera metido est Pero se tiene que meter, tío. Le revientan. a la que vio que Open les iba a reventar el motor de búsqueda, dijo, "Claro, mira, pero por eso por eso no creo que sea están invirtiendo porque les toca el modelo negocio, porque realmente las primeras en invertir y en hacer estos grandes saltos fue Open y Aan Tropic, que no tenían nada que que perder por eso, o sea, ellos en su momento no se quisieron meter ahí porque era como un side project así que poco a poco a la que Open empezó a hacer saltos de gigante y dijeron, "Mierda, que estos no joden búsqueda." Ahí empezaron a meter pasta de verdad. Claro. ¿Y cuál es el cuello de botella de Open AI antropic y demás? Si es la si es la computación y la pasta, [ __ ] ¿qué tengo yo? Pasta para y computación y y dinero para hacer más computación todavía. Exacto. Sí, pero Openi y Andropic les ponen la pasta a otros. Bueno, hasta que hasta hasta que Pero el tema de la valoración a mí siempre me parece como muy cínico el cómo se habla de la IA porque la la cantidad de valor que genera es que no tiene sentido. O sea, si yo apareciera, si yo apareciera en 2015, lo decía ayer, ¿no? Si yo apareciera y te digo, "No, tengo una idea de startup, tengo un producto que te multiplica por dos el rendimiento de un programador." Tú me dices, "Joder, eso vale un montón." Es que la te multiplica por cinco, por 10, le da a los que no saben programar capacidad para hacer aplicaciones sencillitas y tiene un rendimiento a futuro de automejora. que es una promesa, sí, pero que se ha ido cumpliendo todos estos años, pero tiene una curva de aprendizaje, tiene unas dificultades de implementación. Pero, ¿qué curva? O sea, la curva de aprendizaje de la IA es mínima, o sea, no te estáis diciendo tienes que aprender ofimática y aprender us ordenador cuando llega eh internet programadores con los que hablo, tío, depende del nivel, pero es una, o sea, a mí lo que me fascina de la es que es una herramienta super ergonómica que si no tienes, o sea, mi madre y el más técnico usan el mismo modelo, el matemático más brillante del mundo usa GPT4 Pro para conseguir resolución de problemas matemáticos imposible. Y mi madre, pues para preguntarle recomendaciones de libro, es el mismo modelo y nadie le ha tenido que dar un cursillo a ninguno de estos dos, simplemente te sientas enfente de la herramienta, le pides y se adapta. O sea, yo estoy de acuerdo contigo. Lo que te quiero decir es que hasta que la humanidad vea los beneficios tan grandes que tiene el potencial de tener para nosotros, tiene que haber todo un proceso de que te haga click, pero porque estás utilizando a tienes delante al putísimo Albert Einstein y le estás preguntando por una receta de cocina cuando dices, "Tío, o sea, pregúntale por otra cosa." Y también hay que saber esto te pasa a ti, pero yo creo que es muy modular, es lo que tú decías, o sea, al final es inteligencia bruta que se pone encima de cada cerebro. Claro y y cada uno lo utilizará como qui ti ahora de repente has visto que hay más posibilidades y te rayas de, [ __ ] solo le preguntaba hacer huevos, pero a mi madre a lo mejor siempre va a querer preguntarle eso y está bien porque le has dado una capacidad extra, entonces se pondrá como cascos de inteligencia en todos los humanos. Pero estamos estamos viendo de cuál es el valor que puede desbloquear. Para mí es una locura. Para mur es es exponencial porque hay muchos cerebros por ahí, muchas mentes brillantes que todavía no se ha dicho, "Joder, que es que le puedo preguntar esto y que me lo hace." Y lo que para mí hay una oportunidad loquísima es precisamente por el dilema, el dilema del innovador, que hay muchas empresas ahora que tienen una deuda técnica y unos costes de estructura que les va a ser imposible ser una empresa AI first, que es inteligencia artificial en el centro. O sea, yo ahora estoy pasando mis empresas a AI first y la velocidad que he cogido de productividad y trabajo es un por 100, ¿no? O sea, es porque todos los datos pasan por la empresa, todos los datos los procesa la empresa y todo el output lo me ayuda la ella a hacerlo. Entonces es una velocidad tanto de recoger feedback, experimentar que a mí me abruma y cuando esto yo lo he hecho mi nicho, pero cuando venga uno y lo haga en todos los nichos, el no van a no el de el que ya tiene el buque con 1000 trabajadores no no puedes porque porque aunque lo haga el de arriba hasta hasta que convenza a los otros o o los despida o es imposible. El proceso de difusión tecnológica es lento. Claro, pero tú si estás tú solo o con poca gente pues es como ya está, se hace esto. Son lentejas. Sí, sí. Y a mí una cosa que me parece muy loco, que suma esta curva exponencial que siempre se habla con la IA y que creo que no ha pasado con otra tecnología, es que cada semana, cada dos, tres semanas, los modelos se mejoran y el que ya está subido al carro de repente recibe una actualización inmediata. Y ahora con mis empresas lo que digo, mis empresas al ser ya AI first cada, yo estoy esperando cada modelo. Es como la actualización esta que tenías en el Tesla que te ponía una actualización de software y el coche corre más, pues es la misma [ __ ] en ahora mi empresa es más lista en la analogía de los trenes, pero imagínate que los trenes tú estás subido en el locomotor y de repente dicen, "No, mira que hemos inventado el tren eléctrico y ya está subido en él y va superrápido ahora." Claro que íbamos aquí a 100 por hora en la esta de vapor echándole carbón y ahora tienes la locomotora de entre más se difusiona la tecnología y más gente se va sumando al carro de la IA, este carro luego te actualiza automáticamente cada tres cu semanas. CL y y tú imagínate, o sea, una empresa donde ha implementado en sus procesos, ¿vale? Que por ejemplo le ha metido, le ha cargado a un chat todo su historial de preguntas frecuentes, ¿vale? La actualización de inteligencia es que busca mejor su chat interno en las preguntas frecuentes, compararlo con una empresa que tiene AI en todos sus procesos. Cada actualización de mejora, toda la empresa mejora. Eso es eso es muy loco. Lo bueno lo bueno aquí es que aunque te entra mucha ansiedad de ver todo el valor que se puede desbloquear, tío, es el menos del 1% al final de la gente que está que está desbloqueando este este potencial ahora mismo, ¿sabes? O sea, que que dices, "Joder, voy tardísimo." No, vas muy pronto si te estás haciendo estas preguntas. Yo lo lo que lo que continuando lo que decía antes, si hoy en día la se detiene, la innovación 100%, o sea, no sacan ningún modelo nunca más y se detiene todo enus 4.7 y ya está para no morir. Lo que o la chapamos o la gastamos, se queda aquí. Yo me conformado. Yo estoy como, si se queda como ahora, si se queda como ahora dentro de 10 años seguiríamos viendo. Sí. efectos en la humanidad, ¿sabes? Es es el seguro de que la tenemos ahí, pero no la estamos usando. Y en vuestro caso, ¿en qué la utilizáis en el día a día? O sea, yo por ejemplo para vídeo, documentación, buscar información, todo eso me ayuda un montón. Si intento, por ejemplo, la parte de escritura de guiones, me gusta todavía ser yo el que lo hace por un proceso de de que me gusta aprender y tal y lo que estoy metiendo ahora mucho es en el tema de la producción de vídeo. Estoy armando herramientas propias para poder editar. Em, o sea, porque una cosa que mola mucho de la IA es que te facilita mucho la creación de herramientas, pero además si construyes bien esas herramientas no son herramientas para ti, sino herramientas para tu propia. Entonces, tú puedes tener un agente que controle estas herramientas, con lo cual, si yo me estoy haciendo un editor de vídeo para, pues eso, agilizar mi proceso de producción, el siguiente paso es yo no voy a hacer toda la toma de decisiones, voy a poner una gente encima que vaya controlando todo esto y que me dé un resultado final que luego yo pueda depurar. Entonces, todo esto es lo que me mola. Es al final es la parte de ingeniero, decir, me gusta cacharrear, me gusta armar mis herramientas y ahí es donde me focalizo yo. A ver, voy a ser el todo honesto, o sea, para mí yo No la usas, no la usas, no uso. Tiene una movida montada, una movida que yo soy programador. Yo muchas cosas que os he enseñado ayer ya las tenía montadas de antes y tampoco me llevó tanto trabajo y la IA me hace ir un poco más rápido y me permite hacer cosas que yo no tengo tiempo de hacer, pero tampoco son el día y la noche en mi en mi empresa en lo que sí, o sea, sí que sí que hacen una diferencia, ¿eh? Pero no es como el caso de Euge, que a lo mejor él en plan, yo no soy programador, si esto no me lo hace la guía no se hace. Hay que hacer una movida, tengo que buscar un una empresa que me lo haga, contratar un tío que me tengo que fiar de que no me venda la moto. Es una movida de la [ __ ] ¿no? Para mí es en plan, yo me lo puedo hacer, me hago lo mínimo y con la IA pues llego más allá. Pero justamente desde ayer a hoy lo he estado reflexionando y me he dado cuenta de que mi caso en realidad es como el suyo. Yo soy muy bueno técnicamente, eh, sé de programación, de esto, de lo otro, de servidores, pero luego a la hora de llevar la empresa, de organización, de mirar números, de mirar gastos, de optimizar, de todas estas cosas, soy un desastre. Y en esto me está ayudando muchísimo la IA en hacer en mirar eh catalogar los gastos de la empresa, mirar una tontería, o sea, es que me ha un pocoado de vergüenza incluso, ¿eh? Pero saber cuál ha sido la rentabilidad de mi empresa los últimos 5 años, yo no lo no lo sabía. Me da vergüenza decirlo, pero es que yo soy un tío que estoy haciendo vídeos. Yo no y no tengo a nadie que me lo mire. Y yo pues he podido como pasarle todos los extractos de los bancos de mi empresa, todas las facturas, le dado acceso a la contabilidad. Eh, pérdidasan que no sabía ni lo que era eso. O sea, es que no sabía ni lo que era porque a mí yo hago vídeos y y programo, ¿sabes? O sea, y monto PC, ¿sabes? O sea, es que esto no ni me va ni me viene. Le he pasado todos estos datos y haciendo ciencia de datos en conjunto con la IA me ha ayudado a analizarlos, a entenderlos, a optimizar, a quitarme cosas, a entender qué es qué hago bien, qué hago mal. O sea, me ha ayudado. Se ha sido como si un como si, yo que sé, por poner un ejemplo, como si viene José Elías y se sienta al lado mío y me dice, "Soy tuyo, ¿qué quieres que haga?" "Pues mira tío, vamos a mirarme y tal." Me dice, "Esto está mal, esto no sé qué. Esto aquí este año te has gastado mucho en personal, lo has hecho muy mal, eh, no has tenido beneficios. Mira aquí, ¿sabes? Yo eso no no lo sabía. No sabía ni cómo mirarlo. Igual si me sentaba, me ponía a pensar, a leer o hablaba con alguien, pero es que como no es una prioridad para mí. Y la me ha dado ese superpoder de poder analizar financieramente mi empresa, tío. A mí me vendría muy bien incluso cuál es la rentabilidad, ya que estamos, de cada vídeo o y ya no solamente en términos monetarios, sino aquí he conseguido más suscriptores y más visualizaciones y sin embargo he perdido dinero. O sea, ¿qué es lo óptimo? ¿O qué quieres mejorar? Que me pregunte. digo, "Vale, pues quiero ganar más dinero." Y te dice, "Vale, pues haz este vídeo, este vídeo, este vídeo o quiero más views." Esa es otra vertiente de la IA, que es a lo mejor te facilita hacer cosas que tú no sabías hacer, que eso está guay, eso está guay, pero luego también está que te abarata hacer cosas que a lo mejor tú sabías hacer, pero no las hacías porque te daba una pera increíble. A lo mejor tú no te ibas a hacer un un pérdidas y costes y de cada vídeo, el inventario mismamente, que en tu caso tienes tienes muchas muchas estas y que decía, "Joder, es que ahora lo puedo manejar para Yo le puedo decir a la oye tío, eh, quiero necesito esta pasta, ¿qué vendo?" Dirá, mira, puedes vender esto, esto, esto, esto, que veo que lo tienes en el inventario. Necesito no sé cuánta memoria RAM, ¿qué tengo? ¿Qué tengo ahí en el castero? Que quiero montar quiero inventar tres PC para los para los editores. Dime qué cojo de qué estantería. Sí, claro. Y eso igual era una tarde antes, pero ahora le me hasta la compatibilidad de los componentes, todo. Es que es que de hecho lo hice y cuando esté el robot, ahora que lo pienso, me monté un PC para grabar y me acuerdo que digo, "Buah, tío, no sé qué tengo, que no tengo, no sé, sería la polla." Sí. Le dije a la tío, voy a comprar un PC para hacer esto. Mira en el inventario a ver si podría. Y me dice, "¿Tienes el procesador que te hace falta?" Yo digo, "Yo no tengo ese procesador ni de coña, no lo tengo. Que que no me suena de nada." y me dice, "Sí, sí, sí que lo tienes. Mira, a que voy yo y lo busco. Voy yo lo encuentro." Mira, como lo encuentro yo, verás. Aquí en el inventario pone que lo tienes. Y yo no puede ser porque nunca he tenido eso. Yo no recuerdo haber comprado esto ni nada. Y abro la foto porque hay hay una persona de mi equipo que ha hecho fotos de todo y ha puesto los nombrecitos. Esto ha sido trabajo humano. Digo, "Me ha puesto cualquier cosa este tío porque no me suena de nada." Lo abro y abro la foto del chip y la miro y veo que el chip está borrado por encima de tanto limpiarlo o lo que sea, no pone el modelo ni la marca, o sea, no pone qué modelo es reducido. Y yo le digo a la claro, esto ha sido el empleado que ha visto este chip, igual lo buscó en Google o le preguntó a Chat GPT y le dijo que era ese, pero yo creo que no es este, es este otro. Y me dice, "No, no, no." Y yo, "¿Cómo que no? Mira, te mando una foto. Te mando la foto esta." Y me dice, "No, no, no." Y yo, "¿Cómo lo sabes?" Si te fijas en la pestaña de arriba a la izquierda hay un pequeño eh una pequeña silueta que esta me indica que es el procesador exacto que te estoy diciendo que es. Yo tiene [ __ ] razón, tío. Tiene razón. Claro, ¿sabes? Y tenía razón y era el yo no sé de dónde salió ese procesador aún, pero pero lo he usado. Y te montaste el PC y cuando instan los robots será el robot, el Optimus, el que irá ahí me lo iba a comprar eh ese procesador porque no sabía que lo tenía. Esa es la cosa, tío. O sea, creo que ahora ya tenemos como muy asimilado la película de ciencia ficción donde la IA agéntica digital pues funciona y nos sorprende, pero está guay. Pero visualicemos el futuro en el que los robots funcionan medianamente, o sea, que tú te vas de la nave con le dejas la tarea de búscame las piezas y montóntame el ordenador, vuelve y está montado. Monto que va a ser muy difícil todavía. Yo sé que puede pasar, puede pasar, pero tú imagínate esa sensación de, tío, que te vas y hay una cosa montada de repente o te vas de casa y hazme la comida. El mercado de los de las novias robot, las novias robot. Las novias robot. Pero a mí todo esto me da me da que pensar, o sea, viendo lo lo que le pasa lo que pasa a cada uno de vosotros, ¿no? Como que no solo os ayuda a hacer cosas que son tareas secundarias y que os llevan tiempo, sino que suple carencias que cada uno tiene, ¿no? Esto al al típico hombre orquesta, empresario, que monta un pequeño negocio, un proyecto, empieza y necesita empezar a tener equipo para escalar porque tiene tiempo X, o sea, ese ese hombre orquesta va a ser un superhombre ahora y va a haber empresas millonarias de un tío. Claro, por eso nos encaja también. O sea, el perfil de creador de contenido al final es un hombre orquesta que está haciendo mil historias. Estás creando vídeos, programas, eh contabilidad, contrata gente a lo mejor para esas carencias, pero es Carolía se adapta como un guante. O sea, antes la la historia es que para que la economía funcionara nos hemos metido en la hiperespecialización. Tú eras programador, tú haces marketing y ya está. Y de ahí nos salimos. Ahora la tras puentes te permite transitarlos y eso va a ser la [ __ ] porque de repente vemos cosas como lo que nos enseñabas tú, ¿no? productos que tú diseñas desde tu conocimiento de tu nicho que que tú lo diseñas perfecto porque sabes más que nadie cómo funciona ese nicho y un programador pues si tú lo metías en tu equipo tenías que haber una comunicación que a veces era ineficiente que no hubiéramos llegado a eso y ese programador ha tenido un coste de oportunidad de estar aprendiendo a programar que en cambio yo no lo he tenido y de repente ahora yo a veces me levanto y dig estoy en esta realidad en la que me han dado un equipo de 10 programadores que me van a ayudar que obviamente hay que aprender, ¿no? del vi coding no es lo que parece. O sea, si tú te necesitas una tarde, pues llegas a algo que dices que está bien, tienes que meterle muchas horas, pero que no, que si realmente te sientas aprender y encima aprendes con la IA, porque claro, una cosa es házmelo tú y otra cosa es yo le digo, "Vale, enséñame porque pero no me expliques el código, explícame la arquitectura de cómo funciona por encima." Entonces, no sé, yo creo que es una revolución mucho más grande de lo que la gente se cree y el problema es que mucha gente que son programadores, yo los puedo entender porque da [ __ ] rabia, o sea, da rabia de haber estado tanto tiempo y ahora que venga un tío y que todo lo que tú has hecho, pero bueno, tendrán que adaptarse. O sea, yo creo que tienen que ir a la frontera de lo nuevo más difícil. Bueno, he conocido los dos, he conocido casos de gente que reniega, pero hay hay mucha gente que le da rabia porque hay una degradación en la calidad. O sea, la calidad es peor de la que harías tú. Si tú eres un buen programador y ves lo que hace la dices, "Tío, este trabajo no es no es tan bueno como el mío. Y mucha gente no mira tanto." O sea, un programador que es un artista que ama la programación, ama el código, le da igual la productividad y y la rentabilidad. Claro, ¿sabes? Y también porque sabes que si ese código tiene mala calidad en un escenario pre a lo mejor te trae ya problemas, pero a lo mejor en un escenario posía, eso ya no. Entonces ya se tolera que exista, pero da mucha rabia. Pero y el es un poco eso, o sea, el mundo y luego programadores que lo prueban un poco porque realmente para hacer código código de calidad y cosas buenas tú lo has visto, hace falta experimentar, probar cosas, hablar con ella, equivocarte y aprender cómo piensa y entender cómo explicarle las cosas. Pues hay muchos programadores que lo probaron una tarde, vieron que el resultado era una basura y no siguieron. Sí, sobre todo documentar, contextualizar, contextualizar, contextualizar, pero si no te hace cagadas, o sea, si no lo has documentado por detrás es una liada. Y estamos en una época en la que no hay unas reglas, no hay un procedimiento, no hay un manual de Yo yo tenía pensado en mi cabeza, yo yo estuve en, por ejemplo, en Meta y hablando con un ingeniero, le digo, "Tío, ¿no dan un manual de cómo tenéis que usar la IA?" Y me y me dice, "No, no, nos dan la IA." Y en plan, "A ver qué hacéis." Pero es que si ni siquiera los laboratorios que sacan estos modelos saben cómo usarla. Claro, claro. Le están diciendo los empleados, "Tú toma esto, a ver qué puedes hacer con ello." Y a lo mejor dentro de 5 años sí que hay un procedimiento de cómo el estándar de la industria de cómo usarla ya para programar, pero no existe ahora. Claro, o sea, muchos de los modelos, ahora ya no pasa tanto, pero originalmente que no sabíamos cómo funcionaba nada, cuando salió Chat GPT había muchas de las habilidades emergentes que se descubrían que los laboratorios se sorprendían, decían, "Ah, [ __ ] que nuestro modelo puede hacer esto." Eso es rarísimo. O sea, en qué en qué cabeza cabe que una empresa que hace un producto no sepa para qué sirve su producto. Pero esto es la IA, donde no creo que os pueda ayudar la IAS en la partida de Monopoli. Ojo, que vamos a jugar. O sí, o sí. Sí. Yo antes los he visto buscar en chat GPT las reglas, eh, están buscando las reglas y los y los estrategia para ganar. Yo le he preguntado a la eh, ¿qué cuál? Dame consejos para ganar una partida de Monopoli de 6 y me dijo, "Una partida de Monopoli de se es una auténtica guerra, una carnicería, una carnicería." Fueron sus palabras textuales. Ningún invitado ha ganado nunca a Spice en el Monopoli. Ya no somos expertos, pero bueno, esto ya lo lo veremos. Es la cuarta partida de Willy. Esa la cuarta partida de Willy. Ya lo veremos en el próximo vídeo. Oye, ha estado superinesante la charla sobre inteligencia artificial. Se me ha pasado volando y supongo que a la audiencia también, así que ya podremos leer los comentarios, pero muchísimas gracias, dot. Gracias, gracias a vosotros por invitarnos. Nada, ha sido un placer. Un placer. Hasta luego. Muchas gracias. Chao. Y no te olvides hacer clic en el enlace de la descripción y del comentario fijado para acceder al descuento especial que Cybergos VPN tiene con todos los oyentes de este podcast. Recuerda que podrás navegar protegido por internet y acceder a todo el catálogo de contenidos por solo 2,03 € al mes. Todo totalmente libre de riesgos. Así que ya sabes, haz clic en el enlace y pruébalo sin compromiso.

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