WEBVTT Kind: captions Language: es 00:00:00.000 --> 00:00:02.000 Hola a todos los monos estocásticos. 00:00:03.000 --> 00:00:07.000 Bienvenidos una semana más al podcast de inteligencia artificial favorito 00:00:07.000 --> 00:00:11.000 de Javier Tebas, porque cuando se corta Internet, cuando hay fútbol todas 00:00:11.000 --> 00:00:16.000 las noches, lo único que queda es escuchar podcast, están descargaditos offline. 00:00:16.000 --> 00:00:18.000 Antonio Ortiz, ¿cómo estás? 00:00:18.000 --> 00:00:20.000 Matías, Málaga, se las prometía. 00:00:21.000 --> 00:00:26.000 Muy felices con la inteligencia artificial, el centro de ciberseguridad de 00:00:26.000 --> 00:00:31.000 Google, FreePick compitiendo en imagen y vídeo, el mejor creador de memes 00:00:31.000 --> 00:00:36.000 con Ia en Twitter, lo teníamos todo para triunfar, pero pero llegó la 00:00:36.000 --> 00:00:41.000 real, muy ilustre y venerable cofradía de nazarenos de nuestro padre 00:00:41.000 --> 00:00:46.000 Jesús cautivo, María santísima de la Trinidad coronada y del cloroso 00:00:46.000 --> 00:00:51.000 apóstol Santiago, y mandó para ármati. 00:00:54.000 --> 00:00:58.000 Sí, un un TikTok del diario sur bastante viral he de decir, porque la 00:00:58.000 --> 00:01:02.000 gente de la Cofradía del cautivo va a emprender acciones legales contra 00:01:02.000 --> 00:01:06.000 alguien, todavía no sé quién es, que ha creado un vidrio con 00:01:06.000 --> 00:01:13.000 inteligencia artificial, pues eso, del cautivo abrazando a su madre. 00:01:13.000 --> 00:01:16.000 Su madre tiene nombre, Antonio Dios, que perdona, pero muy capillita. 00:01:16.000 --> 00:01:19.000 Me gustaría introducirme en este mundo, pero no sé. 00:01:19.000 --> 00:01:24.000 Claro, en el propio nombre de la cofradía está el el de las educaciones también, ¿no? 00:01:24.000 --> 00:01:26.000 María santísima de la trinidad coronada. 00:01:27.000 --> 00:01:32.000 Entonces, claro, es que con esto, Mathi, es que se van a romper y dividir las familias. 00:01:32.000 --> 00:01:35.000 Verá, yo es que parte de mi familia es muy cofrade, y mi hija, de hecho, 00:01:35.000 --> 00:01:38.000 es bastante cofrade, y nosotros, en esta semana que andamos de vacaciones, 00:01:38.000 --> 00:01:41.000 la gente que que nos ve por vídeo y verá un fondo distinto, estoy fuera, 00:01:41.000 --> 00:01:46.000 estoy en Sevilla, ¿qué hemos hecho nosotros en Sevilla? 00:01:46.000 --> 00:01:50.000 Pues la primera tarde hemos ido a ver a la esperanza de Triana, ¿no? 00:01:50.000 --> 00:01:54.000 Hemos ido ahí a su a su templo y a contemplarla, hemos ido a ver la la Macarena, 00:01:54.000 --> 00:01:56.000 Estamos haciendo turismo cofrade. 00:01:57.000 --> 00:02:00.000 Y, claro, esto esto de que la ILA va por un lado y las cofradías van por 00:02:00.000 --> 00:02:03.000 otro, en Andalucía puede ser la ruptura total, hijas contra padres, 00:02:03.000 --> 00:02:07.000 primos contra personas, cuñados contra suegras. 00:02:08.000 --> 00:02:11.000 Sí, yo no sé qué pensar, Antonio, porque, bueno, al final no es un 00:02:11.000 --> 00:02:14.000 vídeo que tenga maldad o o que, de alguna forma, esté faltando el 00:02:14.000 --> 00:02:19.000 respeto a la religión o a la propia cofradía. 00:02:20.000 --> 00:02:24.000 Pero, claro, aquí hay un punto que he leído en el en el sur que me ha 00:02:24.000 --> 00:02:28.000 llamado la atención, y es que como esta gente, pues la Cofradía del 00:02:28.000 --> 00:02:32.000 cautivo tiene en su poder los derechos de imagen del cautivo, nunca han 00:02:32.000 --> 00:02:36.000 aplicado esos derechos, pues para meterse en querellas contra nadie, y por 00:02:36.000 --> 00:02:44.000 primera vez lo van a hacer a causa de la inteligencia artificial generativa. 00:02:45.000 --> 00:02:51.000 O sea, me llama la atención cómo al final todo se reduce a temas que hablamos en monos estocásticos semanalmente. 00:02:51.000 --> 00:02:55.000 Yo, hasta que la Unión Europea no se no se manifieste, ni Ponder Leyen 00:02:55.000 --> 00:02:59.000 entren a estudiar este tema, yo, de momento, me voy a quedar en otra alma, 00:02:59.000 --> 00:03:03.000 a ti, porque es que tengo una una una pata en cada mundo, ¿no? 00:03:03.000 --> 00:03:06.000 No estoy ahí dividido también y, bueno, no, aquí, si tú quieres hacer 00:03:06.000 --> 00:03:09.000 el pro ya, tienes que ser tú, porque, en mi caso, yo tengo que guardar el 00:03:09.000 --> 00:03:14.000 el respeto familiar y no puedo meterme en estados berenjcales. 00:03:33.000 --> 00:03:38.000 Pues, bueno, una intro corta hoy, porque tenemos muchas cosas que comentar y muy variaditas. 00:03:40.000 --> 00:03:44.000 traemos un invitado muy especial, el mejor creador de GMOjis del mundo, 00:03:44.000 --> 00:03:48.000 ¿Nos va a explicar sus primeras impresiones de la Apple Intelligence, de 00:03:48.000 --> 00:03:52.000 la inteligencia manzana? 00:03:53.000 --> 00:04:00.000 Bueno, lo primero que hice fue, efectivamente, crear mi primer emoji, mi primer Genmoji, que fue un chimpancé con navaja. 00:04:00.000 --> 00:04:01.000 Curiosamente, para 00:04:01.000 --> 00:04:04.000 el tema de la hay que dar contexto, Nati, es decir, ¿qué es un genmoji? 00:04:05.000 --> 00:04:08.000 ¿Cómo llegaste tú a dominar el arte del genmoji? 00:04:08.000 --> 00:04:11.000 Porque hay gente que se incorpora con los episodios y a veces le falta contexto. 00:04:11.000 --> 00:04:13.000 Tienes que explicarlo todo. 00:04:13.000 --> 00:04:22.000 Bueno, la inteligencia manzana, que es como le llamamos en su momento, es, pues, el el primer pie que pone Apple en la IA generativa. 00:04:23.000 --> 00:04:31.000 Y, en realidad, esto estaba disponible desde hacía bastantes meses, desde que salió iOS dieciocho, un poco después, en el mundo anglosajón. 00:04:32.000 --> 00:04:41.000 Pero en Europa, y concretamente en el español, nos está llegando ahora con la primera beta de iOS dieciocho punto cuatro. 00:04:41.000 --> 00:04:45.000 Yo había dicho el otoño pasado, no vuelvo a instalar una beta, se me 00:04:45.000 --> 00:04:49.000 calienta el móvil, me va a fatal el ordenador con el que trabajo y he 00:04:49.000 --> 00:04:53.000 vuelto a caer, porque yo no había hecho la típica de voy a abrirme una 00:04:53.000 --> 00:04:57.000 cuenta en Estados Unidos, voy a usar una VPN para poder probar Apple 00:04:57.000 --> 00:05:04.000 Intelligence, y lo estoy haciendo ahora de forma un poco más oficial en español. 00:05:04.000 --> 00:05:15.000 Y tengo que decir, ni está tan mal como esperaba, ni pienso ahora que Apple ha llegado tarde, pero ha llegado mejor, como se suele decir sobre Apple. 00:05:15.000 --> 00:05:17.000 De ninguna manera ha llegado Apple mejor. 00:05:17.000 --> 00:05:21.000 Está por detrás de Samsung, está por detrás de Google, y lo que ha 00:05:21.000 --> 00:05:25.000 aportado al mundo con su guía generativa es poca cosa, que te voy a 00:05:25.000 --> 00:05:29.000 intentar resumir rápidamente. 00:05:29.000 --> 00:05:33.000 Los Jetmoji, tu función favorita, porque forma parte de la campaña 00:05:33.000 --> 00:05:37.000 publicitaria de Apple estos días, lo cual es un poco lamentable, viniendo 00:05:37.000 --> 00:05:41.000 de, pues, anuncios míticos de Apple, ¿no? 00:05:41.000 --> 00:05:45.000 El de mil novecientos ochenta y cuatro, etcétera, etcétera, un montón de ejemplos. 00:05:45.000 --> 00:05:49.000 Pero sí, básicamente, ahora puedes abrir cualquier aplicación y crear de 00:05:49.000 --> 00:05:53.000 alguna forma, tu propio emoji, que en realidad es como un pequeño 00:05:53.000 --> 00:05:59.000 sticker, basado un poco en la estética de los emojis normales, ¿no? 00:05:59.000 --> 00:06:02.000 Tú puedes inventarte lo que quieras, una cabra con pijama. 00:06:03.000 --> 00:06:04.000 Está un poco censurado. 00:06:04.000 --> 00:06:11.000 Yo estaba intentando hacer una persona, pues con una un bote de pastillas, así como con la cara un poco ida. 00:06:12.000 --> 00:06:19.000 No, no es no es fácil pillar las que no están censuradas para crear, pues para dar vía libre a tu imaginación. 00:06:19.000 --> 00:06:21.000 A mí me pasó con este chimpancé con navaja. 00:06:21.000 --> 00:06:24.000 Yo quería hacer un mono con navaja, era lo primero que se me pasó por la 00:06:24.000 --> 00:06:27.000 cabeza, pero me acabé dando cuenta de que lo que estaba censurado no era 00:06:27.000 --> 00:06:32.000 la palabra navaja, sino la palabra mono, ¿vale? 00:06:33.000 --> 00:06:36.000 Hasta que se me ocurrió probar con chimpancé, y ya con Chim Pancé pasó 00:06:36.000 --> 00:06:39.000 por el aro el creador de Gemmojis, que, bueno, esto lo puedes enviar por 00:06:39.000 --> 00:06:42.000 cualquier aplicación. 00:06:42.000 --> 00:06:45.000 Lo que pasa es que, claro, entre iPhone y iPhone, pues se ve mejor que si 00:06:45.000 --> 00:06:48.000 lo subas a Twitter, como hice yo, en arroba monos podcast, o lo mandas por 00:06:48.000 --> 00:06:51.000 WhatsApp, etcétera, etcétera. 00:06:51.000 --> 00:06:56.000 Me gustó mucho cómo lo definió mi compañero Ricardo Aguilar en Shataka. 00:06:56.000 --> 00:07:06.000 Lo de el Apple Intelligence es cómo el alumno que llega a clase con el workbook a medio hacer, ese que no ha estudiado y se presenta en el examen. 00:07:06.000 --> 00:07:16.000 De hecho, me recuerda Yo tengo un pequeño trauma, era bastante pequeño, no sé en qué grado de primaria, y me recuerda a un examen oral. 00:07:16.000 --> 00:07:24.000 Yo tenía que salir en la pizarra y explicar la diferencia entre un mapa político y un mapa físico, ¿no? 00:07:25.000 --> 00:07:29.000 Entonces, yo dije algo así como que lo político, pues lo había puesto el 00:07:29.000 --> 00:07:33.000 hombre y el mapa físico, el de las cotas, de las montañas, etcétera, lo 00:07:33.000 --> 00:07:37.000 había creado dios de alguna forma, ¿no? 00:07:37.000 --> 00:07:40.000 O sea, así salí yo del paso sin haber estudiado. 00:07:40.000 --> 00:07:46.000 Evidentemente, no le gustó mucho a a la profe, y más o menos me pasa eso con Apple Intelligence. 00:07:46.000 --> 00:07:48.000 Vale, ¿qué otras cosas se pueden hacer? 00:07:48.000 --> 00:07:51.000 En todas las aplicaciones, puedes seleccionar el texto, reescribirlo, 00:07:51.000 --> 00:07:54.000 pedirle que sea más formal si le estás escribiendo a lo mejor a una 00:07:54.000 --> 00:07:57.000 empresa que quieres que te contrate, resumirlo, puedes chutarle textos 00:07:57.000 --> 00:08:01.000 para que te lo resuma. 00:08:01.000 --> 00:08:09.000 Y aquí la ventaja de esto es que está superintegrado en el dispositivo que, en mi caso, más uso, que puede ser el iPhone o puede ser el Mac, ¿no? 00:08:09.000 --> 00:08:11.000 El Mac no porque está en el taller porque le tiene un café encima. 00:08:12.000 --> 00:08:19.000 Aparte de esto, la el hecho de que muchas de estas cosas se estén ejecutando en local, te voy a hacer la review. 00:08:19.000 --> 00:08:23.000 El playground, mira, le puedes pasar, como tienes tus fotos de tu galería, 00:08:23.000 --> 00:08:27.000 le puedes decir, haz una foto a mi imagen y semejanza, pues lo que estoy 00:08:27.000 --> 00:08:31.000 enseñando, más o menos, se parece a mí, pero como se ejecuta el local, 00:08:31.000 --> 00:08:36.000 no es muy bueno el resultado. 00:08:36.000 --> 00:08:39.000 Y con Antonio me pasa una cosa, y es que como como que se le va la mirada, 00:08:39.000 --> 00:08:42.000 en cada imagen que genera de Antonio, por alguna razón, parece que 00:08:42.000 --> 00:08:45.000 Antonio está como un poco colocado, y luego las pupilas son un poco un 00:08:45.000 --> 00:08:48.000 desastre, desperfectos, como artefactos de ella generativa de generaciones 00:08:48.000 --> 00:08:55.000 muy anteriores. 00:08:55.000 --> 00:08:56.000 Y claro, 00:08:56.000 --> 00:08:58.000 son vibras de Stable Diffusion uno cinco, 00:08:59.000 --> 00:09:05.000 Sí, claro, el tema es que se está procesando el local y y se calienta el iPhone una barbaridad. 00:09:05.000 --> 00:09:06.000 Es cierto que es una beta, pero se calienta una barbaridad. 00:09:07.000 --> 00:09:10.000 Y claro, para comparar, esto es lo que hago yo ahora mismo con FreePeak, 00:09:10.000 --> 00:09:13.000 con un Mystic, con un Flux de Antonio, esa es una barbaridad lo que puedes 00:09:13.000 --> 00:09:16.000 hacer ahora mismo en la nube. 00:09:18.000 --> 00:09:26.000 Entonces, por hacerla corta, Apple, no sé si está llegando muy bien, te voy a dar dos ejemplos más muy rápido, Antonio. 00:09:26.000 --> 00:09:29.000 Se supone que Siri ahora entiende el contexto, ¿ok? 00:09:29.000 --> 00:09:34.000 En absoluto es la verdad, porque le he preguntado, Siri, ¿qué es la cajeta? 00:09:34.000 --> 00:09:38.000 Y dice, la cajeta es un dulce mexicano similar al dulce de leche. 00:09:38.000 --> 00:09:43.000 Y en Argentina, le he preguntado a Ziri, la siguiente pregunta, ¿no? 00:09:44.000 --> 00:09:47.000 Y dice, ¿quieres que invoque a ChatGPT para responder esto? 00:09:47.000 --> 00:09:53.000 Digo, ok, y me dice, en Argentina es veinticinco de febrero de dos mil veinticinco. 00:09:54.000 --> 00:09:56.000 Igual no entiende muy bien el contexto. 00:09:56.000 --> 00:10:05.000 En cambio, voy a ChatGPT y le hago esta misma pregunta que es la cajeta, pues la cajeta es un dulce mexicano a base de leche de cabra caramelizada. 00:10:05.000 --> 00:10:06.000 Le digo, ¿y en Argentina? 00:10:07.000 --> 00:10:14.000 Y me contesta, en Argentina, bueno, en la cajeta sería el dulce de leche, lo más parecido, no sé qué sé cuánto, y abajo me aclara. 00:10:15.000 --> 00:10:19.000 Si estabas pensando en otro significado de cajeta en Argentina, allí la 00:10:19.000 --> 00:10:23.000 palabra tiene una connotación vulgar, por lo que no se usa para referirse 00:10:23.000 --> 00:10:27.000 al dulce emoji como la gotita de sudor. 00:10:28.000 --> 00:10:36.000 Entonces, todo lo que nos están presentando está ahora mismo bastante verde, pero por lo menos lo tenemos en España. 00:10:36.000 --> 00:10:41.000 Lo que más voy a usar es lo de borrar objetos en la galería de fotos, que 00:10:41.000 --> 00:10:47.000 aún así Samsung y Google lo hacen mucho mejor que como lo hace lo hace Apple. 00:10:47.000 --> 00:10:51.000 Bueno, pues fíjate, hace poco grabé el en el podcast de Fac Mac, saldrá 00:10:51.000 --> 00:10:55.000 muy pronto mi conversación con Alp, y yo le decía una cosa que es que 00:10:55.000 --> 00:10:59.000 tengo la sensación de que Apple ha ido demasiado rápido. 00:11:00.000 --> 00:11:03.000 Claro, es una take que a a Apple, pues, le le le sorprendía un poco, 00:11:03.000 --> 00:11:06.000 porque todo el mundo, básicamente, estamos comentando también que que 00:11:06.000 --> 00:11:09.000 Apple va por detrás, etcétera. 00:11:10.000 --> 00:11:13.000 Mi sensación es que, para el nivel de ejecución que han conseguido, han 00:11:13.000 --> 00:11:16.000 ido demasiado rápido, que para el nivel tecnológico de los modelos de IA 00:11:16.000 --> 00:11:19.000 que se pueden ejecutar en lo que a un iPhone no puedes conseguir 00:11:19.000 --> 00:11:22.000 experiencias de un buen nivel y menos del nivel de Apple que del que Apple 00:11:22.000 --> 00:11:25.000 quiere presumir, del del mejor del mercado, pero que conceptualmente yo 00:11:25.000 --> 00:11:32.000 sigo viendo que, a largo plazo, hay dos ventajas para Apple. 00:11:32.000 --> 00:11:35.000 Una es, pues, que controlas el el iPhone, entonces tienes un montón de 00:11:35.000 --> 00:11:38.000 información personal, el interfaz con el usuario, digamos que la 00:11:38.000 --> 00:11:41.000 capacidad, luego, para distribuir tu inteligencia artificial o tu sistema, 00:11:41.000 --> 00:11:44.000 soluciones y servicios es brutal e incomparable con ningún otro actor del 00:11:44.000 --> 00:11:47.000 mercado, y además que mientras tengas el iPhone y la gente siga comprando 00:11:47.000 --> 00:11:50.000 aplicaciones por la App Store, mucho del desarrollo de la industria de la 00:11:50.000 --> 00:11:53.000 inteligencia artificial, pues tú vas a comisionarle, vas a hacer ese 00:11:53.000 --> 00:11:56.000 impuesto del treinta por ciento de la App Store y, por lo tanto, en los 00:11:56.000 --> 00:12:04.000 económicos tampoco tampoco va a ir mal. 00:12:04.000 --> 00:12:13.000 Pero, sobre todo, que conceptualmente ese punto de la IA personalizada a partir de lo que el iPhone, entre comillas, sabe de ti, ¿no? 00:12:13.000 --> 00:12:16.000 De de de dónde te mueves, lo que creas, las conversaciones, es un es un 00:12:16.000 --> 00:12:19.000 punto de partida también muy poderoso, y que creo que en el largo plazo, 00:12:19.000 --> 00:12:22.000 bueno, a Apple yo creo que no no lo descabalgaría de la de la 00:12:22.000 --> 00:12:28.000 competición por por por muy flojo que esté ahora. 00:12:28.000 --> 00:12:31.000 De todas maneras, hay hay una funcionalidad que a mí me me entrega mucho, 00:12:31.000 --> 00:12:35.000 es como si si son capaces de ejecutarla bien, que es la de notificaciones prioritarias. 00:12:35.000 --> 00:12:36.000 Sí. 00:12:36.000 --> 00:12:41.000 En la lluvia de notificaciones, ser capaz de detectar cuál es la más importante y la más relevante. 00:12:41.000 --> 00:12:48.000 Y si esto lo consigues personalizar, es muy interesante, porque cada uno estamos priorizamos ahora mismo algunas cosas en nuestra vida. 00:12:49.000 --> 00:12:53.000 Por ejemplo, tú y yo, pues priorizaríamos notición importantísimos de 00:12:53.000 --> 00:12:57.000 inteligencia artificial, yo a priori también, pues, los holles del Betty, 00:12:57.000 --> 00:13:01.000 por ejemplo, sería muy importante para mí, avisarme pronto de eso. 00:13:01.000 --> 00:13:05.000 Algún amigo que tenemos, pues priorizaría los nuevos post de Instagram, 00:13:05.000 --> 00:13:09.000 nuevos redes de Instagram, de alguna de sus Instagrames favoritas, por ejemplo, ¿no? 00:13:09.000 --> 00:13:13.000 Porque tienen unas inquietudes de de con las creadoras de contenido muy marcadas. 00:13:13.000 --> 00:13:14.000 Perfección 00:13:14.000 --> 00:13:15.000 ejercicio físico, sí. 00:13:15.000 --> 00:13:17.000 Claro, es muy importante el ejercicio. 00:13:17.000 --> 00:13:23.000 Entonces, yo creo que ahí también hay hay un valor potente que puede ser bastante interesante, Matty. 00:13:23.000 --> 00:13:28.000 Sí, fíjate, esto lo decía el otro día en un hilo Javi Lop en Twitter, 00:13:28.000 --> 00:13:33.000 que muchos mensajes de gente importante se le pierden en la bandeja de entrada. 00:13:33.000 --> 00:13:43.000 Pues él proponía crear un software que, de alguna manera, un LLM leyera todo el río de notificaciones o el río de 00:13:43.000 --> 00:13:44.000 mensajes, y 00:13:44.000 --> 00:13:47.000 si hay alguna que no se te pueda escapar, que con esa capacidad que tienen 00:13:47.000 --> 00:13:50.000 los LRM, que no tienen otro tipo de algoritmo, por decirlo de alguna 00:13:50.000 --> 00:13:55.000 manera, te ayude a a llegar a ese mensaje y no perderlo, ¿no? 00:13:55.000 --> 00:13:58.000 Yo, de hecho, las notificaciones prioritarias, aunque las tengo activadas, 00:13:58.000 --> 00:14:01.000 como respetan las reglas que tú ya tenías y como yo había desactivado 00:14:01.000 --> 00:14:04.000 casi todas las notificaciones del iPhone porque me distraían muchísimo, 00:14:04.000 --> 00:14:07.000 pues no me está sirviendo. 00:14:07.000 --> 00:14:09.000 Entonces, ahora tengo que hacer la prueba de volver a activar todas las 00:14:09.000 --> 00:14:11.000 notificaciones para confiar en la IA en que me va a ayudar a priorizar 00:14:11.000 --> 00:14:15.000 notificaciones. 00:14:15.000 --> 00:14:18.000 Sí, claro, y además que en ese tema, yo yo veía un poco también que a 00:14:18.000 --> 00:14:21.000 José Jacca estaba ahí pensando en en probar, hacer una aplicación que 00:14:21.000 --> 00:14:24.000 hiciera esto de los gestión de los múltiples fuentes de mensajes directo. 00:14:24.000 --> 00:14:30.000 Creo que lo interesante es, de nuevo, trabajar con la semántica y poder dar reglas el lenguaje natural, ¿no? 00:14:30.000 --> 00:14:32.000 Javier Os decide, mira, durante los próximos tres meses, todas las 00:14:32.000 --> 00:14:34.000 invitaciones que me hagan para salir en un podcast, pues le respondes 00:14:34.000 --> 00:14:37.000 amablemente que no, que no tengo tiempo, que me voy a enfocar en mi proyecto. 00:14:37.000 --> 00:14:39.000 En todas las notifica, bueno, podríamos disponer nosotros, bueno, no, proyecto. 00:14:39.000 --> 00:14:44.000 En todas las notifica, bueno, no, podríamos disponer nosotros, bueno, imagínate que Shank Alma en configurar esto. 00:14:44.000 --> 00:14:49.000 Pues mira, solo en los mensajes que sean de que me van a dar perras, me me notificas, ¿no? 00:14:49.000 --> 00:14:53.000 Todos los que me avisan de un nuevo insulto de los Max, bueno, caramelízalos, ¿no? 00:14:53.000 --> 00:14:57.000 No, no quiero sentir ese ese ataque de mi archienemigo, ¿no? 00:14:57.000 --> 00:15:06.000 Puedes poner reglas y, de alguna manera, la inteligencia artificial, al trabajar con la semántica de los mensajes y no solo con sus sintaxis, ¿no? 00:15:06.000 --> 00:15:12.000 Con sus keywords, pues puedes aplicarlas y puedes facilitarte ese primer filtro de trabajo, ¿no? 00:15:12.000 --> 00:15:15.000 Entonces, bueno, yo creo que hay un potencial, hay un potencial enorme en 00:15:15.000 --> 00:15:18.000 todo esto que hemos hablado de la de la AI integrada en el móvil, pero 00:15:18.000 --> 00:15:23.000 estamos muy lejos de que la ejecución esté a a su altura. 00:15:23.000 --> 00:15:24.000 Pero, ¿sabes qué, Mati? 00:15:24.000 --> 00:15:28.000 ¿Sabes quién ejecuta y performa al máximo nivel? 00:15:28.000 --> 00:15:31.000 Pues nuestro patrocinador de esta semana. 00:15:31.000 --> 00:15:35.000 Antonio, qué contento estoy de que el patrocinador de Moss Estocásticos 00:15:35.000 --> 00:15:39.000 esta semana sea de Cántalo, porque de Cántalo, la tienda de vinos online 00:15:39.000 --> 00:15:43.000 que lleva quince años, que tiene un catálogo enorme de vinos, de 00:15:43.000 --> 00:15:47.000 espumosos, de todos los países, de todas las zonas vinícolas, de todas 00:15:47.000 --> 00:15:55.000 las variedades de uva, nos ha permitido crear la selección de monos estocásticos. 00:15:56.000 --> 00:15:59.000 Y, bueno, yo en esto del vino me llevo introduciendo muy pocos años, pero 00:15:59.000 --> 00:16:02.000 soy como un bebé que te copia a ti, a ver qué vino se ha pedido Antonio, 00:16:02.000 --> 00:16:05.000 voy a voy a prestar atención, quiero probarlo, quiero diferenciarlo de 00:16:05.000 --> 00:16:10.000 este otro, pero me encanta la selección que hemos hecho, Antonio. 00:16:11.000 --> 00:16:14.000 Sí, porque, bueno, lo hemos hecho esta selección de la mano de los 00:16:14.000 --> 00:16:17.000 expertos de decantalo que en un ten content, pues nos han asesorado 00:16:17.000 --> 00:16:20.000 también en nuestras opciones cuál es la las mejores, y hemos creado un 00:16:20.000 --> 00:16:23.000 pack que, fíjate, Matdy, para mí hay una cosa muy chula en comprar un 00:16:23.000 --> 00:16:26.000 pack de vino que ha seleccionado otro, que es esa parte del misterio, del 00:16:26.000 --> 00:16:29.000 no sé, de que alguien me invita a probar algo nuevo, y, además, cuando 00:16:29.000 --> 00:16:38.000 hago esto, me encanta traer amigos a casa. 00:16:39.000 --> 00:16:42.000 Tengo un vino que no sé cómo cómo va a salir, que no lo he elegido yo, 00:16:42.000 --> 00:16:45.000 sino que, bueno, ha llegado con ciertas casuísticas, en este caso, pues 00:16:45.000 --> 00:16:48.000 el par de monos estocásticos en Decántalo, y tenemos una excusa para 00:16:48.000 --> 00:16:54.000 encontrarnos, hablar del vino, contaros la historia. 00:16:54.000 --> 00:16:58.000 Tiene tiene ese ese punto de ocasión especial. 00:16:58.000 --> 00:17:02.000 Bueno, los vinos que hemos incluido son vinos muy monos estocásticos, hay que decirlo. 00:17:03.000 --> 00:17:07.000 El cuatro monos, maravilloso, es decir, hemos encontrado un vino totalmente 00:17:07.000 --> 00:17:11.000 afín y, además, atención, puede ser la primera cuestión para mucha 00:17:11.000 --> 00:17:17.000 gente que pruebe un vino de la denominación de origen de Madrid. 00:17:17.000 --> 00:17:25.000 Luego tenemos, bueno, atención, el el Ultrella de Raúl Pérez, considerado, algunos dicen, el mejor tecnólogo del mundo. 00:17:25.000 --> 00:17:28.000 Tenemos un verdejito, porque, claro, habría que poner un blanco, y esta es 00:17:28.000 --> 00:17:31.000 la gran reivindicación del del verdejo, no, cuida la la la gente de 00:17:31.000 --> 00:17:34.000 monos, y tenemos un Malbec argentino, Matías, que no podía faltar y que 00:17:34.000 --> 00:17:37.000 está superrecomendable. 00:17:38.000 --> 00:17:42.000 Bueno, esa ha sido mi aportación, porque yo ya sabéis que me introduje en 00:17:42.000 --> 00:17:46.000 el tema de los vinos en Mendoza, así que un Malbec de dos mil veintidós 00:17:46.000 --> 00:17:50.000 de Mendoza me hace mucha ilusión que esté en el pack. 00:17:50.000 --> 00:17:54.000 Y no es lo último que tenemos que decir, porque con el cupón monos, 00:17:54.000 --> 00:17:58.000 monos, así en mayúsculas, igual funciona también en minúsculas, 00:17:58.000 --> 00:18:04.000 tenéis un diez por ciento de descuento más el envío gratis del pack. 00:18:04.000 --> 00:18:05.000 Yo creo que es una oferta. 00:18:05.000 --> 00:18:07.000 Ofertón maravilloso. 00:18:07.000 --> 00:18:08.000 Por favor, contarnos. 00:18:08.000 --> 00:18:12.000 Nosotros, por supuesto, somos ya usuarios de de monos estocásticos en 00:18:12.000 --> 00:18:16.000 Decántalo, y cualquier comentario que nos que nos podáis hacer, pues, fantástico. 00:18:16.000 --> 00:18:20.000 Los vinos tienen pedazos de notas en en Parker, así que os lo dejamos. 00:18:21.000 --> 00:18:25.000 Bueno, Antonio, un tema que te obsesiona a ti, yo creo que más que a mí, 00:18:25.000 --> 00:18:29.000 no sé por qué, pero me da un poco de pereza la cantidad de vídeos que 00:18:29.000 --> 00:18:33.000 hay de robots bailando, de robots haciendo cosas increíbles, pero es como 00:18:33.000 --> 00:18:39.000 que veo uno y digo, guau, y paso al siguiente vídeo. 00:18:39.000 --> 00:18:45.000 En cambio, tú te has detenido a estudiarlos y ver exactamente en qué punto estamos de la robótica, ¿no? 00:18:45.000 --> 00:18:49.000 Bueno, es que me parece que en todas estas demos de los de los robots que 00:18:49.000 --> 00:18:53.000 hacen peripecias, bailan, cogen objetos, hacen cosas que no esperamos que 00:18:53.000 --> 00:18:57.000 sean capaces de hacer, se mueven con una soltura prácticamente humana, 00:18:57.000 --> 00:19:03.000 siempre falta cierto contexto y cierta información. 00:19:03.000 --> 00:19:04.000 ¿Por qué? 00:19:04.000 --> 00:19:10.000 Porque cuando un usuario nuevo o distante ve estos vídeos de, ¿no? 00:19:10.000 --> 00:19:14.000 De repente está, por ejemplo, estamos poniendo ahora el el neogama que, 00:19:14.000 --> 00:19:18.000 prácticamente, está dentro de una casa, se mueve por ella con soltura, 00:19:18.000 --> 00:19:23.000 no tropieza con nada, coge objetos, sirve la mesa, es una maravilla, ¿no? 00:19:24.000 --> 00:19:27.000 Claro, cuando tú ves este tipo de vídeos tan, ¿no? 00:19:28.000 --> 00:19:32.000 Que parece que que el robot antropomórfico que que va a ser nuestro criado 00:19:32.000 --> 00:19:36.000 está a la vuelta de la esquina, la formación que nos falta es cuánto es 00:19:36.000 --> 00:19:40.000 realmente autónomo, qué es teleoperado, ojo, porque, si os acordáis, 00:19:40.000 --> 00:19:44.000 cuando se presentó, en una de las presentaciones de Tesla, los Optimus 00:19:44.000 --> 00:19:51.000 estaban como, pues, de evaristas, ¿no? 00:19:52.000 --> 00:19:54.000 Estaban sirviendo cócteles y bebidas a los, ¿no? 00:19:54.000 --> 00:20:01.000 Asistentes del evento, y era una cosa realmente llamativa, bien ejecutada, de una movilidad y una precisión estupenda. 00:20:02.000 --> 00:20:06.000 Se consiguió gracias a que había controladores en remoto de esos robots, 00:20:06.000 --> 00:20:10.000 no porque los robots fueran realmente autónomos, y también hay una 00:20:10.000 --> 00:20:14.000 tercera, hay dos otras otras dos opciones para estos vídeos, una que sean 00:20:14.000 --> 00:20:18.000 CGIs, que es una posibilidad, y otra posibilidad siempre es también que 00:20:18.000 --> 00:20:22.000 que sean un script, es decir, que el robot haga una única opción 00:20:22.000 --> 00:20:26.000 espectacular y llamativa, pero no porque sea un robot de propósito 00:20:26.000 --> 00:20:30.000 general que es capaz de generalizar su comportamiento y hacer esa acción, 00:20:30.000 --> 00:20:36.000 sino que está ultra optimizado para hacer eso que se enseña en la demo. 00:20:36.000 --> 00:20:41.000 Por lo tanto, en uno de estos vídeos espectaculares de robot conviene, 00:20:41.000 --> 00:20:46.000 conviene ser un poco escéptico, porque tiene que estar muy claro lo que 00:20:46.000 --> 00:20:51.000 estamos viendo, y en la mayoría de las ocasiones, pues pues no lo está tanto. 00:20:51.000 --> 00:20:55.000 El CEO de de de de de esta empresa china, un Xtech, es que, Eric Jiang, 00:20:55.000 --> 00:20:59.000 dice que sus empleados sí que llevan bastantes semanas con los robots, 00:20:59.000 --> 00:21:05.000 esto de los vídeos probándolos en casa. 00:21:05.000 --> 00:21:10.000 Pero, bueno, te tienes que fiar un poco de lo que dicen en Twitter, no sé. 00:21:10.000 --> 00:21:11.000 ¿Tú cómo lo 00:21:11.000 --> 00:21:15.000 Pues, yo lo que veo es que el problema que tienen los robots, que son más 00:21:15.000 --> 00:21:19.000 autónomos y que tienen una capacidad de movimiento, ya no 00:21:19.000 --> 00:21:23.000 antropomórficas, sino que tienen una cantidad de actuadores que les 00:21:23.000 --> 00:21:27.000 permiten moverse con facilidad, sean el tipo de robot que sea en cuanto a 00:21:27.000 --> 00:21:33.000 forma, son muy caros. 00:21:33.000 --> 00:21:42.000 Entonces, yo veo más probable que esto llegue a un entorno industrial, a que llegue a nuestros hogares. 00:21:42.000 --> 00:21:45.000 No sé hasta qué punto se pueden miniaturizar eso, porque bien es cierto 00:21:45.000 --> 00:21:48.000 que tenemos robots en casa, tenemos la Roomba, tenemos las pantallas de de 00:21:48.000 --> 00:21:53.000 Amazon que giran cuando te ven entrar en la cocina. 00:21:54.000 --> 00:22:00.000 Pero vamos, que yo tengo esas dos cosas y están muy lejos de lo que estamos viendo en estas demos. 00:22:00.000 --> 00:22:03.000 Yo no sé cuándo cuándo se va a abaratar tanto la tecnología para poder 00:22:03.000 --> 00:22:06.000 tener un perrito antropomórfico que haga las verdaderas virguerías que 00:22:06.000 --> 00:22:09.000 tienen en Boston Dynamics o que tienen todas estas empresas chinas que 00:22:09.000 --> 00:22:14.000 están saliendo, ¿no? 00:22:15.000 --> 00:22:23.000 yo me he autoconvencido de que necesito un robot antropomórfico porque me gustan más las naranjas que las mandarinas, Mathi. 00:22:24.000 --> 00:22:26.000 Y esto es problemático, ¿por qué? 00:22:26.000 --> 00:22:33.000 Porque la evolución de todas las naranjas de una cáscara bastante manzura, bueno, y, pero no contaba, ¿no? 00:22:33.000 --> 00:22:40.000 Con con con este con este interfaz de protección, no contaba con la evolución cultural humana y la invención del cuchillo. 00:22:41.000 --> 00:22:46.000 Pero, claro, la evolución a veces retrocede, y ahí estoy yo, que soy muy torpe, mondando naranja. 00:22:46.000 --> 00:22:53.000 Entonces, como soy torpe, me da pereza, y como me da pereza y no la monto, pues no no no desarrollo esa skill de pelador de naranja. 00:22:54.000 --> 00:22:58.000 Total, que aunque me apasionen y me gusta mucho la naranja, al final como pocas. 00:22:58.000 --> 00:23:02.000 Esto es un un dilema y ya me da cosa de estar siempre en casa pidiéndole a alguien que me mande una naranja. 00:23:03.000 --> 00:23:07.000 El resumen de noticias que que es, me vendría muy bien en esta en estos 00:23:07.000 --> 00:23:11.000 meses, a lo mejor, no todo el año, pero estos meses para pelar naranja va 00:23:11.000 --> 00:23:15.000 a ser, para mí, la prueba, el la la la habilidad clave para decidir entre 00:23:15.000 --> 00:23:20.000 los distintos robots cuando lo meta en casa. 00:23:20.000 --> 00:23:25.000 Entonces, ahí yo creo que puede ser el la la la killer up para para activar. 00:23:25.000 --> 00:23:28.000 Sí que tienes capacidad para conectar puntos, porque yo no estaba viendo 00:23:28.000 --> 00:23:32.000 la relación hasta que has llegado a que quieres que el robot te pelee la naranja. 00:23:32.000 --> 00:23:34.000 Claro, Es que no sé si has visto que hay un juego que creo que se te 00:23:34.000 --> 00:23:36.000 daría muy bien, que es poner dos términos lo más distanciado posible 00:23:36.000 --> 00:23:40.000 que haya, ¿no? 00:23:40.000 --> 00:23:48.000 Chiquito de la calzada y la incompatibilidad de la teoría de la gravedad con, pues, la física cuántica, ¿no? 00:23:48.000 --> 00:23:52.000 Pues, y Antonio Ortiz te los conecta, ¿no? 00:23:52.000 --> 00:23:55.000 En tardado, a lo mejor, treinta segundos, pero lo tiene. 00:23:55.000 --> 00:23:57.000 Yo creo que ese juego se te daría bien, Antonio. 00:23:57.000 --> 00:24:00.000 Ah, qué bueno, y si está bien pagado, me me avisas, ¿Me decís? 00:24:00.000 --> 00:24:01.000 Bueno, más más novedades. 00:24:01.000 --> 00:24:05.000 Alguna gente que, a la que sí le tengo yo un poquito más de fe versus las 00:24:05.000 --> 00:24:09.000 las marcas random de de robot tromomórfico, es la gente desfigure, porque 00:24:09.000 --> 00:24:13.000 han presentado su sistema de visión lenguaje acción. 00:24:14.000 --> 00:24:23.000 Esto, en teoría, debería habilitar el interfaz, la capacidad de darles órdenes a estos robots, el lenguaje natural, ¿no? 00:24:23.000 --> 00:24:29.000 Y que, bueno, lo que está enseñando Sigre, de nuevo, ahí tengo mis mis mis dudas, ¿no? 00:24:29.000 --> 00:24:38.000 Cuando ves a los robots suyos, pues manejar todos esos pequeños recipientes y productos y llenar una nevera. 00:24:38.000 --> 00:24:42.000 Bueno, el caso es que se supone que esta va a ser la plataforma desde la 00:24:42.000 --> 00:24:46.000 cual los robots van a aprender ese ese camino que hay desde nuestra 00:24:46.000 --> 00:24:50.000 relación con ellos, el lenguaje natural, y su capacidad de aprender 00:24:50.000 --> 00:24:56.000 nuevos comportamientos dentro del entorno doméstico. 00:24:56.000 --> 00:25:06.000 Entonces, Figure ha hecho una declaración, bueno, su CEO, Beth Aldock, que es que puede generalizar a cualquier producto del hogar. 00:25:07.000 --> 00:25:09.000 Esto es donde está un poco la lo interesante. 00:25:10.000 --> 00:25:13.000 Es decir, lo que necesitamos o lo que necesita un robot para poder 00:25:13.000 --> 00:25:16.000 manejarse en un entorno tan complejo como puede ser una casa, es que, ante 00:25:16.000 --> 00:25:19.000 cualquier nuevo objeto, cambio o situación, tenga una capacidad de 00:25:19.000 --> 00:25:22.000 generalizar, es decir, de adaptarse a algo que no sea algo exactamente 00:25:22.000 --> 00:25:28.000 como lo que aprendió en su en su proceso, ¿no? 00:25:29.000 --> 00:25:33.000 Bueno, el caso es que figure, yo creo que tiene dos ventajas, para mí es 00:25:33.000 --> 00:25:37.000 la que creo que creo que tiene un discurso más redondo y un producto 00:25:37.000 --> 00:25:41.000 parece que más acabado, y que, bueno, es una gran candidata, y luego 00:25:41.000 --> 00:25:45.000 tiene una gran ventaja con los boomers españoles, Paty. 00:25:45.000 --> 00:25:49.000 En España, ¿quién tiene dinero para luego gastarse un robot tecnológico? 00:25:49.000 --> 00:25:52.000 Pues los jóvenes no, porque se le da vivienda, el alquiler, se lo lleva a 00:25:52.000 --> 00:25:55.000 todos, los sueldos no son muy buenos, pero los boomers que ya están ahí 00:25:55.000 --> 00:25:59.000 jubilándose, tienen sus propiedades, estas, porque son los que tienen paz. 00:25:59.000 --> 00:26:03.000 Entonces, ¿tú crees que a un boomer se va a poder resistir para decirle, 00:26:03.000 --> 00:26:07.000 hey, figura, pélame una naranja, hey, figura, abra en una cerveza, claro, 00:26:07.000 --> 00:26:11.000 figura se ha posicionado con una marca muy amigable para la la generación 00:26:11.000 --> 00:26:16.000 que realmente tiene tiene perras, ¿no? 00:26:16.000 --> 00:26:23.000 Y este figura es, si si ya si ya se fuera jefe, pues ya lo abordaban, pero, bueno, eso a lo mejor será el modelo Pro. 00:26:23.000 --> 00:26:27.000 Pero el modelo figura, yo creo que va a triunfar en España, ¿vale? 00:26:27.000 --> 00:26:35.000 Sí, es que es muy importante pensar bien, más que el dominio punto com, muy importante pensar bien la palabra para invocar a los robots. 00:26:36.000 --> 00:26:39.000 Que todo el mundo, no lo voy a decir porque se van a despertar todos los 00:26:39.000 --> 00:26:42.000 altavoces de mi casa, todo el mundo conoce cuál es el el el asistente 00:26:42.000 --> 00:26:45.000 virtual más famoso. 00:26:45.000 --> 00:26:49.000 Por ejemplo, Cortana falleció porque nadie se aprendió su nombre. 00:26:51.000 --> 00:26:54.000 Pero ese que en el que estoy pensando lo conoce todo el mundo. 00:26:54.000 --> 00:26:58.000 Y a lo mejor figura, también entra muy fácil en España, tienes mucha razón, Andan. 00:26:58.000 --> 00:27:02.000 Bueno, por por seguir con el tema de robots, sobre todo gracias a Gourman y 00:27:02.000 --> 00:27:06.000 a un reportaje en Bloomberg, se ha comentado mucho, por ejemplo, Javi 00:27:06.000 --> 00:27:10.000 Lacour tiene un un look infinito justo sobre este tema, es las distintas 00:27:10.000 --> 00:27:14.000 estrategias entre Meta y Apple a la hora de entrar en robótica y, 00:27:14.000 --> 00:27:21.000 especialmente, pues, estos robots humanoides, ¿vale? 00:27:21.000 --> 00:27:22.000 Para para entendernos. 00:27:22.000 --> 00:27:24.000 ¿Qué distinción se está haciendo entre ambos? 00:27:24.000 --> 00:27:28.000 Pues, básicamente, que Meta es, bueno, te quiere entrar con reality Labs, 00:27:28.000 --> 00:27:32.000 tiene esa parte de división suya que era más el metaverso, la realidad 00:27:32.000 --> 00:27:36.000 virtual, etcétera, o es parte de ese presupuesto, van a orientarlos a 00:27:36.000 --> 00:27:40.000 robots antropomórficos, pero que más que con una vocación de fabricar 00:27:40.000 --> 00:27:44.000 ellos y hacer todo el proceso y un producto que nos puedan meter en casa, 00:27:44.000 --> 00:27:48.000 pues es un más crear la plataforma, el sistema operativo, el sistema de 00:27:48.000 --> 00:27:52.000 aprendizaje, la visualización, aprovechar todo lo que saben hacer en 00:27:52.000 --> 00:27:58.000 Reality Labs, para que otros puedan fabricar con su tecnología sus robots. 00:27:58.000 --> 00:28:03.000 Esto que se está identificando con, oye, quieren ser como el Android de de esta industria. 00:28:04.000 --> 00:28:08.000 Y Apple, pues, por, como ya comentamos con con el proyecto lámpara cute, 00:28:08.000 --> 00:28:12.000 pues, al parecer, también van a apostar por el desarrollo de robots o, 00:28:12.000 --> 00:28:16.000 por lo menos, van a investigarlo y van a perseguirlo, cuentan con la 00:28:16.000 --> 00:28:20.000 experiencia fallida de que el posible coche autónomo y que parte de de 00:28:20.000 --> 00:28:24.000 ese proyecto se va a encauzar ahora a la a la parte de la robótica, pero, 00:28:24.000 --> 00:28:32.000 al estilo de Apple, pues, tendría dos cosas distintas. 00:28:32.000 --> 00:28:36.000 Una es que quieren controlar todo el proceso, desde el diseño del hardware 00:28:36.000 --> 00:28:40.000 a, sobre todo, el software y la experiencia de usuario, y dos, que lo van 00:28:40.000 --> 00:28:44.000 a orientar a esa parte emocional un poquito más, bueno, lo que vimos un 00:28:44.000 --> 00:28:48.000 poquito con el en el episodio anterior de del vídeo de la lámpara, en el 00:28:48.000 --> 00:28:52.000 que, de alguna manera, no sé la fría ejecución y ya, sino que hay 00:28:52.000 --> 00:29:01.000 siempre una un lado en el que el robot te conozca mejor, por lo que sea, ¿no? 00:29:01.000 --> 00:29:05.000 Entonces, bueno, ahí se está estableciendo la la distinción y estrategia de estas dos compañías Mate. 00:29:06.000 --> 00:29:18.000 Llevamos tiempo advirtiendo la importancia de el sistema operativo, los modelos subyacentes de inteligencia artificial de tus robots, ¿no? 00:29:18.000 --> 00:29:24.000 Por los famosos casos de personas que tenían una novia robótica, una 00:29:24.000 --> 00:29:30.000 novia basada en inteligencia artificial que se ha muerto, pero no de 00:29:30.000 --> 00:29:36.000 alguna enfermedad, sino de la discontinuidad de ese producto por parte de de la empresa. 00:29:37.000 --> 00:29:43.000 Sobre todo, esto va a ser así si nuestra novia vive realmente en la nube, ¿no? 00:29:43.000 --> 00:29:45.000 Si el robot se conecta a Internet para poder interactuar contigo de una 00:29:45.000 --> 00:29:47.000 forma más profunda, más compleja, y llevamos tiempo advirtiendo de que 00:29:47.000 --> 00:29:49.000 esto va a ser un problema. 00:29:49.000 --> 00:30:03.000 Yo no sé si nos conviene que por debajo tengan iOS o el Android que está creando, de alguna manera, meta, porque todos tienen sus desventajas, ¿no? 00:30:03.000 --> 00:30:09.000 A lo mejor, vas actualizando el robot de Apple y empieza a ir como muy lento, ¿no? 00:30:09.000 --> 00:30:13.000 Empiezan a faltarle funciones, y tú no quieres que tu perro, aunque sería 00:30:13.000 --> 00:30:18.000 lo natural, que un perro, a medida que va envejeciendo, vaya más lento, ¿no? 00:30:19.000 --> 00:30:23.000 Pero tú no quieres que eso ocurra en los términos de obsolescencia de Apple. 00:30:23.000 --> 00:30:32.000 Por eso, yo en robótica, el modelo abierto, los modelos abiertos, el open source es realmente mi apuesta para la robótica. 00:30:32.000 --> 00:30:36.000 Claro, además, te lo comentamos una vez, que si Apple lanza su robot 00:30:36.000 --> 00:30:40.000 humanoide y, por ejemplo, tú lo mandas a a a al Mercadona, Apple, 00:30:40.000 --> 00:30:44.000 ensaladas y helado de turrón, ¿no? 00:30:44.000 --> 00:30:50.000 Pues, él él te hace el recado, por supuesto, pero, claro, como Apple comisiona el treinta por ciento, se queda parte de la vuelta, Mati. 00:30:51.000 --> 00:30:52.000 Esto puede ir así. 00:30:52.000 --> 00:30:56.000 Y, bueno, fin, pues, es el modelo Apple, lo tomas o lo dejas, ¿no? 00:30:56.000 --> 00:31:00.000 Pero es el caso, el caso es que, fíjate, la visión de Gourmand y el 00:31:00.000 --> 00:31:04.000 debate estadounidense me resuena a tengo un pequeño Dejabi, que es como 00:31:04.000 --> 00:31:08.000 el debate que ya tuvimos con Deep Six. 00:31:09.000 --> 00:31:14.000 Me parece la típica visión USA, fíjate que el cómo enmarcan el debate. 00:31:14.000 --> 00:31:17.000 Pues, esto de la robótica, o sea, como el teléfono móvil, lo van a 00:31:17.000 --> 00:31:20.000 liderar un par de empresas o tres, por supuesto, estadounidenses, y este 00:31:20.000 --> 00:31:23.000 es el debate, ¿no? 00:31:23.000 --> 00:31:26.000 Empieza la carrera y son las empresas americanas las que van a competir. 00:31:26.000 --> 00:31:29.000 Yo tengo una sensación, ¿vale? 00:31:29.000 --> 00:31:33.000 No la tengo tan atada por todo el escepticismo que que me resulta de ver 00:31:33.000 --> 00:31:37.000 los vídeos y las comunicaciones alrededor de de la robótica 00:31:37.000 --> 00:31:41.000 antropomórfica, pero tengo una sensación de que esta puede ser una 00:31:41.000 --> 00:31:45.000 competición en la que, de una manera muy marcada, veamos que China puede 00:31:45.000 --> 00:31:49.000 adelantar a Estados Unidos. 00:31:49.000 --> 00:31:55.000 Porque veo empresas y empresas y veo sus anuncios, veo sus demos y veo su 00:31:55.000 --> 00:32:02.000 discurso, y me da la impresión de que van a ser más agresivos llegando al mercado. 00:32:02.000 --> 00:32:05.000 Un ejemplo es la gente de Unitye, ¿vale? 00:32:05.000 --> 00:32:17.000 Unitore es nuevo, empresa empresa china, y que, claro, en las demos parece que su especialidad es que el robot sea un robot bailongo, ¿vale? 00:32:18.000 --> 00:32:21.000 Son además los que hicieron ¿Se acuerda de aquel vídeo que, bueno, 00:32:21.000 --> 00:32:24.000 compartiste tú en el Twitter de monos del Año Nuevo Chino, en el que 00:32:24.000 --> 00:32:27.000 había unas chicas que baleaba con unos robots? 00:32:27.000 --> 00:32:31.000 Pues ese también eran los los vídeos de Unity, ¿no? 00:32:31.000 --> 00:32:35.000 Entonces, el fundador también, de alguna manera, lo estoy siguiendo un 00:32:35.000 --> 00:32:39.000 poco su discurso, y si nos están contando un poco la verdad y no nos 00:32:39.000 --> 00:32:43.000 están engañando mucho, creo que el nivel de movimiento y y, bueno, 00:32:43.000 --> 00:32:47.000 capacidad de seguir órdenes de estos robots están a un nivel que, vamos, 00:32:47.000 --> 00:32:51.000 creo que van a estar, probablemente, compitiendo con esa primera 00:32:51.000 --> 00:32:55.000 generación, que, pues, que seguramente sea los figure, los Optimus, y 00:32:55.000 --> 00:33:01.000 gente como esta. 00:33:01.000 --> 00:33:05.000 Yo, si fuera ahora mismo un oyente de monos estocásticos, además de ver 00:33:05.000 --> 00:33:09.000 el programa de Sonsoles Ónega y y el de Ana Rosa Quintana para enterarse 00:33:09.000 --> 00:33:13.000 de lo último en inteligencia artificial, yo descargaría Xia Hong Shu, 00:33:13.000 --> 00:33:17.000 que es el el TikTok chino, o RedNote, también se se dice, porque la 00:33:17.000 --> 00:33:21.000 cantidad de vídeos de robots que se hacen virales últimamente salen de 00:33:21.000 --> 00:33:29.000 ahí, salen de China. 00:33:29.000 --> 00:33:38.000 O sea, la cantidad de empresas que hay en China haciendo cosas increíbles en robótica, o sea, he mencionado antes a Boston Dynamics. 00:33:38.000 --> 00:33:40.000 Boston Dynamics, ¿quién te conoce? 00:33:40.000 --> 00:33:43.000 Eso va a hacer las felicitaciones navideñas y nada más últimamente. 00:33:43.000 --> 00:33:44.000 ¿Qué estaría pasando? 00:33:45.000 --> 00:33:49.000 Sí, de hecho, claro, tú ves a los a los robots bailongos de Unitree y, 00:33:49.000 --> 00:33:53.000 bueno, aquí, en primicia para los oyentes y las escuchantes, hacemos 00:33:53.000 --> 00:33:57.000 estocástico, y si la primera profesión que cae por los robots humanoides 00:33:57.000 --> 00:34:04.000 es la de enfermera tectoquera. 00:34:06.000 --> 00:34:10.000 Ojo, es decir, esto cambia las reglas del juego. 00:34:10.000 --> 00:34:16.000 Nosotros pensábamos que los robots, pues, claro, se iban a revelar, iban a usar metralletas, ¿no? 00:34:16.000 --> 00:34:18.000 Terminator, todo este tipo de cosas, ¿no? 00:34:18.000 --> 00:34:27.000 La fuerza física, pero, ¿y si el el gran cambio social viene de que los robots te pueden hacer un baile con kalacio? 00:34:28.000 --> 00:34:31.000 Es decir, tú levantas cualquier cosa, pues tráeme el mando de la tele, 00:34:31.000 --> 00:34:34.000 que no quiero levantar, pues, oye, el te lo trae y te hace un bailecito, 00:34:34.000 --> 00:34:37.000 y, de repente, nuestra vida real queda inundada del de las vibes de las 00:34:37.000 --> 00:34:40.000 enfermeras titoqueras que mientras tú estás ahí recuperando de tu 00:34:40.000 --> 00:34:46.000 operación y tal, pues se marcan un baile en el pasillo y hacen cosas graciosas. 00:34:46.000 --> 00:34:53.000 Entonces, puede ser que ese sea realmente el gran cambio social que provoque la irrupción de la robótica en nuestra vida, Matty. 00:34:54.000 --> 00:34:58.000 Pues es que depende mucho del data set, como decías tú, con el que estén 00:34:58.000 --> 00:35:02.000 entrenados estos robots, porque también desde China se decía viral un 00:35:02.000 --> 00:35:06.000 vídeo de un robot, en este caso, creo que teleoperado, en el que se 00:35:06.000 --> 00:35:10.000 acercaba como al público, en lo que parece ser un concierto, y le mete 00:35:10.000 --> 00:35:14.000 una clase de cabezazo a una señora que hay en el público, que es muy 00:35:14.000 --> 00:35:18.000 gracioso verlo. 00:35:18.000 --> 00:35:25.000 Y tú tú decías en Twitter, que, claro, es que no tuvo más remedio porque él lo aprendió del dataset de Erik Cantona Highlights, ¿no? 00:35:25.000 --> 00:35:32.000 A lo mejor lo estamos entrando con YouTube, con Tik Tok o con el Xian Honshu, y y esto se está yendo al carajo, Anthony. 00:35:33.000 --> 00:35:37.000 Claro, es que tú dices, yo ahora mismo uso DeepSync, ¿no? 00:35:37.000 --> 00:35:39.000 Ahora discutiremos este tema, ¿no? 00:35:40.000 --> 00:35:43.000 Y y tú dices una cosa inoportuna sobre el presidente de China o sobre 00:35:43.000 --> 00:35:46.000 algún pasado histórico discutible de la historia reciente del país, y, 00:35:46.000 --> 00:35:51.000 claro, el modelo, pues, te para los pies, ¿no? 00:35:51.000 --> 00:35:52.000 En cambio de conversación. 00:35:53.000 --> 00:35:57.000 O, por ejemplo, estás usando Groc y empiezas a meterte con Elon, pues, 00:35:57.000 --> 00:35:59.000 modelo ahí empieza, uf, ¿no? 00:35:59.000 --> 00:36:00.000 A a a no a no estar contento. 00:36:00.000 --> 00:36:07.000 Claro, eso con un modelo conversacional chatbot no hay ningún problema, pero sí, claro, esto está en los pros y los contras. 00:36:07.000 --> 00:36:13.000 Tú te pillas el el robot chino, pues no te no te tanga en la vuelta de hacer la compra. 00:36:14.000 --> 00:36:18.000 Te, cada vez que le pides una acción, se marca tremendo bailazo de la cumbia, todo eso bien. 00:36:19.000 --> 00:36:28.000 Pero, claro, si dices algo inoportuno políticamente, según los límites de robots, pues puedes llevarte tremendo cabezazo, Mati. 00:36:29.000 --> 00:36:37.000 Pues nada, modelos abiertos que podamos nosotros afinar aquí según nuestras leyes y nuestras normativas es lo que yo recomiendo para los robots. 00:36:37.000 --> 00:36:41.000 Pero no podemos seguir hablando robots, Antonio, hay que hablar de la 00:36:41.000 --> 00:36:45.000 vanguardia, de lo último, de los modelos de inteligencia artificial 00:36:45.000 --> 00:36:51.000 fundacionales, razonadores, etcétera, etcétera, etcétera. 00:36:51.000 --> 00:36:55.000 Ah, Mathie, pues sí, tenemos varios lanzamientos y varias novedades 00:36:55.000 --> 00:36:59.000 interesantes a discutir en el en el mundo de los LLMs, y, por supuesto, el 00:36:59.000 --> 00:37:03.000 protagonista de esta semana es una aproximación, la de Anthropi con Cloud 00:37:03.000 --> 00:37:07.000 tres punto siete, Sonet, que, claro, la gente que, oye, monojito catrico 00:37:07.000 --> 00:37:11.000 ya estaba anticipada, que comentamos que iba a ser la tren de los primeros 00:37:11.000 --> 00:37:15.000 meses de dos mil veinticinco, la gran hibridación, la gran fusión entre 00:37:15.000 --> 00:37:24.000 distintos modelos de inteligencia artificial. 00:37:24.000 --> 00:37:29.000 Por un lado, la línea de los LLM clásicos, los conversadores, los que 00:37:29.000 --> 00:37:34.000 responden muy rápido y tienen ese aprendizaje basado en haber tenido 00:37:34.000 --> 00:37:39.000 acceso a millones de textos, vídeos, etcétera, es el clásico ChatGPT, 00:37:39.000 --> 00:37:44.000 de ese tipo de modelos, y los modelos razonadores, aquellos que empezamos 00:37:44.000 --> 00:37:49.000 a jugar con ellos, con la clase O de OpenAI, y que le, luego hemos tenido un montón. 00:37:49.000 --> 00:37:53.000 Entonces, estos modelos que, bueno, piensan más, tienen más tiempo de 00:37:53.000 --> 00:37:57.000 inferencia, son bastante mejores, sobre todo en matemáticas, 00:37:57.000 --> 00:38:01.000 programación y ciencias, y que, utilizando ese aprendizaje por refuerzo 00:38:01.000 --> 00:38:05.000 de los razonamientos humanos, pues llegan a conclusiones y respuestas de mayor calidad. 00:38:05.000 --> 00:38:09.000 Entonces, esos dos mundos estaban, pues separados, ya dijimos que OpenAI 00:38:09.000 --> 00:38:13.000 hace poco decía que su futuro GPT cinco iba a ser la fusión de ambos, 00:38:13.000 --> 00:38:17.000 pero también que, probablemente, Anthropic tenía ese plan ya bastante 00:38:17.000 --> 00:38:22.000 más maduro, y aquí tenemos la constatación. 00:38:22.000 --> 00:38:26.000 Cloud tres punto siete, Soneb, es su último modelo, y es la fusión entre 00:38:26.000 --> 00:38:30.000 una aproximación de modelo grande de lenguaje, de LLM clásico, con un 00:38:30.000 --> 00:38:34.000 modelo razonador, y que el propio sistema tiene la inteligencia para 00:38:34.000 --> 00:38:38.000 decidir cuándo dedica poco tiempo de inferencia, es decir, te responde 00:38:38.000 --> 00:38:42.000 rápido, intuitivamente con lo que ya sabe del del aprendizaje, o cuando 00:38:42.000 --> 00:38:48.000 necesita pensar mucho. 00:38:49.000 --> 00:38:54.000 Es decir, empieza ese proceso de búsqueda entre los razonamientos humanos para intentar llegar a una mejor conclusión. 00:38:55.000 --> 00:38:59.000 ¿Se le acabó la luna de miel a Groc tres, pero rapidísimo? 00:39:00.000 --> 00:39:04.000 Porque ahora todo el mundo está hablando de Cloud tres punto siete, Sonet, 00:39:04.000 --> 00:39:08.000 que por cierto, decía uno por ahí, yo creo que Anthropic es secretamente 00:39:08.000 --> 00:39:14.000 una empresa china porque le tienen aversión al número cuatro. 00:39:14.000 --> 00:39:17.000 O sea, primero llevábamos un montón de tiempo estancados en tres punto 00:39:17.000 --> 00:39:21.000 cinco, que iban sacando modelos nuevos, pero se seguían llamando tres punto cinco. 00:39:21.000 --> 00:39:28.000 Y ahora, en lugar de pasar al cuatro, que hay argumentos para pasar al cuatro, se quedan en tres punto siete. 00:39:28.000 --> 00:39:31.000 Y luego, lo segundo que tengo que decir, creo que Anselmopic me cae cada 00:39:31.000 --> 00:39:34.000 vez mejor porque ha inventado para mí el mejor benchmark para medir estos 00:39:34.000 --> 00:39:37.000 LLM, que es que han puesto a jugar a Klopp, a todas las versiones de 00:39:37.000 --> 00:39:42.000 Klopp, a Pokémon, ¿vale? 00:39:42.000 --> 00:39:43.000 A Pokémon Rojo. 00:39:43.000 --> 00:39:49.000 Claro, yo como millennial, pues es un benchmark que puedo entender, puedo entender perfectamente. 00:39:49.000 --> 00:39:56.000 Entonces, te detienen en la gráfica hasta qué punto del Pokémon Rojo de la Game Boy llega cada Cloud, ¿no? 00:39:57.000 --> 00:40:03.000 Y el salto que da el tres punto siete Sonet respecto al tres punto cinco Sonet es brutal, ¿no? 00:40:03.000 --> 00:40:06.000 Consigue más medallas, etcétera, etcétera, etcétera. 00:40:06.000 --> 00:40:11.000 Yo este es el benchmark que quiero ver usar a todas las empresas de inteligencia artificial a partir de ahora. 00:40:12.000 --> 00:40:15.000 Vale, otra otra cosa propia de Anthropic, a mí me gusta el recadito que le 00:40:15.000 --> 00:40:18.000 he mandado al resto de industrias, creo que especialmente a X y A y a 00:40:18.000 --> 00:40:21.000 OpenAI, y que que, en el post de presento dicen esto, al desarrollar 00:40:21.000 --> 00:40:24.000 nuestros modelos de razonamiento, hemos optimizado algo menos los 00:40:24.000 --> 00:40:30.000 problemas de los concursos de matemáticas e informática. 00:40:30.000 --> 00:40:35.000 En su lugar, nos hemos centrado en tareas del mundo real que reflejan mejor cómo las empresas utilizan los LLM. 00:40:36.000 --> 00:40:42.000 Vamos, un recadito a el los flipados de somos los mejores porque los Bergman lo dicen, ¿no? 00:40:42.000 --> 00:40:45.000 Entonces, ellos están mucho más en una cosa cualitativa, etcétera, y, 00:40:45.000 --> 00:40:48.000 oye, yo he estado, claro, todavía no no he podido jugar a fondo con con 00:40:48.000 --> 00:40:51.000 Crow tres punto siete, se nos acumula el trabajo, Matthew, pero sí me he 00:40:51.000 --> 00:40:54.000 estado leyendo y he visto los ejemplos de la gente la que han dado acceso 00:40:54.000 --> 00:40:57.000 días antes, sobre todo, por ejemplo, a Ethan Moly, que lo lo sigo mucho, 00:40:57.000 --> 00:41:00.000 y le ha hecho una primera crítica, una primera consideración realmente, 00:41:00.000 --> 00:41:06.000 realmente positiva, Matthew. 00:41:06.000 --> 00:41:10.000 Es que, tal cual, yo veo muchos desarrolladores, sobre todo, a pesar de 00:41:10.000 --> 00:41:14.000 estas declaraciones de de Anthropic, pues que se le ha hecho culo Pesicola 00:41:14.000 --> 00:41:18.000 con el tres punto siete Sonnet, y por todas estas integraciones que tienen 00:41:18.000 --> 00:41:22.000 para, precisamente, la generación de código, como la terminal esa nueva, 00:41:22.000 --> 00:41:26.000 etcétera, que ya venían a nivel herramientas, todo lo que luego han ido 00:41:26.000 --> 00:41:31.000 incorporando los demás. 00:41:32.000 --> 00:41:36.000 Anthropik siempre estuvo, para los desarrolladores, pues la primera, ¿no? 00:41:36.000 --> 00:41:40.000 Y estoy pensando seriamente en dejar un tiempo de pagar por el chat GPT y y 00:41:40.000 --> 00:41:44.000 usar durante un mes o o hasta que decida cuál es mejor el tres punto 00:41:44.000 --> 00:41:48.000 siete de de cloud, porque son argumentos muy convincentes, incluso para 00:41:48.000 --> 00:41:52.000 mí, que no me dedico a la programación. 00:41:52.000 --> 00:41:56.000 Sí, hombre, la la gente del desarrollo está flipando. 00:41:56.000 --> 00:42:01.000 Los ejemplos que yo he visto de un prom a un minijuego, pero es que de un 00:42:01.000 --> 00:42:06.000 prom de texto a un minijuego, creo que es la primera vez que tengo la 00:42:06.000 --> 00:42:11.000 sensación o que empiezo a vislumbrar que esa profecía o esa, bueno, 00:42:11.000 --> 00:42:16.000 pronóstico de que el lenguaje de programación del futuro es el lenguaje 00:42:16.000 --> 00:42:21.000 natural, es el inglés o el español, puede estar más cerca de ser real, 00:42:21.000 --> 00:42:26.000 es decir, que, de repente, caiga en una barrera del desarrollo que tiene 00:42:26.000 --> 00:42:31.000 que ver con el conocimiento técnico, por supuesto, y el aprendizaje de 00:42:31.000 --> 00:42:36.000 los lenguajes de programación, las arquitecturas, etcétera, y que el la 00:42:36.000 --> 00:42:42.000 capacidad de estos modelos de permitir desarrollos a gente muy novata está ahí. 00:42:42.000 --> 00:42:48.000 Claro que luego los resultados son, con un prompt, pues son muy muy, bueno, pues juguetes. 00:42:49.000 --> 00:42:52.000 Es totalmente cierto que para proyectos ambiciosos hay que hacer un una 00:42:52.000 --> 00:42:55.000 arquitectura del proyecto para que sea fácil de mantener, fácil de 00:42:55.000 --> 00:42:58.000 ampliar, fácil de modificar y que, solo a base de proms, esto esto es 00:42:58.000 --> 00:43:04.000 realmente difícil, ¿no? 00:43:04.000 --> 00:43:08.000 Y y complicado, pero pero los pasos que estamos dando en esa dirección y 00:43:08.000 --> 00:43:12.000 las implicaciones que puede tener eso, creo que lo vamos a analizar a 00:43:12.000 --> 00:43:16.000 fondo en algún otro episodio, porque creo que hay que hacer una 00:43:16.000 --> 00:43:21.000 reflexión profunda sobre el campo en el que las sillas están irrumpiendo más. 00:43:21.000 --> 00:43:22.000 ¿Qué me da pena? 00:43:22.000 --> 00:43:23.000 Sí. 00:43:23.000 --> 00:43:26.000 Mi hermano, porque mi hermano, cuando tenía ocho o nueve años, su 00:43:26.000 --> 00:43:29.000 afición era inventar videojuegos, pero lo hacía en papel o lo hacía con 00:43:29.000 --> 00:43:32.000 estas webs que, bueno, eran un poco chusteras, y aún así eran ideas 00:43:32.000 --> 00:43:38.000 brillantes, muy creativas. 00:43:38.000 --> 00:43:42.000 Y ahora que tiene trece años, pues su preocupación es tener tableta de 00:43:42.000 --> 00:43:46.000 abdominales, se apunta al gimnasio con su amigo, le preocupa mucho su 00:43:46.000 --> 00:43:50.000 peinado, la ropa así como un poco más trapera, pero creo que ha dejado 00:43:50.000 --> 00:43:54.000 de lado esas ideas para crear y desarrollar videojuegos que justo ahora le 00:43:54.000 --> 00:44:02.000 vendría tan bien tener una el acceso a al cloud, ¿no? 00:44:02.000 --> 00:44:05.000 Ya me imagino cómo las notificaciones personalizadas de Apple están 00:44:05.000 --> 00:44:08.000 funcionando con con tu hermano y qué temas le preocupan, se ve se ve 00:44:08.000 --> 00:44:12.000 claramente hacia dónde apunta el muchacho. 00:44:12.000 --> 00:44:15.000 Bueno, pues, a lo mejor, él él se frustró de no poder tangibilizar esa 00:44:15.000 --> 00:44:18.000 parte creativa y el probar una herramienta de este tipo en el que vea que 00:44:18.000 --> 00:44:23.000 es muy muy rápido, ¿no? 00:44:23.000 --> 00:44:27.000 Desde la ideación a tener algo que se puede tocar, creo que esa inmediatez 00:44:27.000 --> 00:44:31.000 es capaz de de vencer la frustración del de la persona, de las ideas y de 00:44:31.000 --> 00:44:37.000 la persona creativa, pues, a lo mejor, por ahí hay un un camino. 00:44:37.000 --> 00:44:41.000 De todas maneras, por cerrar con Cloud, seguiremos analizando este tres 00:44:41.000 --> 00:44:45.000 punto siete, vamos a a probarlo a a fondo, pero hay una parte del 00:44:45.000 --> 00:44:49.000 lanzamiento que a mí me ha me ha gustado, que es Cloud Code, ¿vale? 00:44:49.000 --> 00:44:58.000 Que es, pues, la integración en la línea de comandos para interactuar con con Cloud, y que en el chat del terminal, ¿no? 00:44:58.000 --> 00:44:59.000 Ahí, ¿no? 00:44:59.000 --> 00:45:08.000 Como como un buen hacker o Linux cero, pues puedes puedes integrar sobre el código, ejecutar pruebas, trabajar con los ficheros. 00:45:09.000 --> 00:45:13.000 Si ya los programadores más vieja escuela tenían una resistencia a 00:45:13.000 --> 00:45:17.000 utilizar herramientas de inteligencia artificial, es posible que este sea 00:45:17.000 --> 00:45:21.000 el paso que los convenza y que le y que ya, bueno, si además es capaz de 00:45:21.000 --> 00:45:25.000 de de editar en V o o en Emax, pues ya, pues, yo creo que caerían 00:45:25.000 --> 00:45:33.000 rendidos y puede ser un avance que que realmente rompa esa esa oposición, Matías. 00:45:34.000 --> 00:45:37.000 Yo es que lo lo que le recomendaría ahora a mucha gente que siempre ha 00:45:37.000 --> 00:45:40.000 tenido tenido la inquietud de desarrollar algo, de crear algo, es meterse 00:45:40.000 --> 00:45:43.000 a hacerlo con estas herramientas. 00:45:43.000 --> 00:45:46.000 Lo que has mencionado antes a José Jacca, a José Sáenz Merino, que tiene 00:45:46.000 --> 00:45:49.000 ya una aplicación bastante exitosa en en escala pequeña y que ahora 00:45:49.000 --> 00:45:52.000 está haciendo algo mucho más ambicioso y también se apoya mucho en la 00:45:52.000 --> 00:45:55.000 en la guía generativa. 00:45:55.000 --> 00:45:59.000 Entonces, eso sería lo que yo le recomendaría a cualquier persona con esa inquietud, ¿no? 00:45:59.000 --> 00:46:00.000 Bueno, por cerrar un Trooping. 00:46:01.000 --> 00:46:03.000 A Wall Street Journal ha sacado que han cerrado la ronda, ahora está 00:46:03.000 --> 00:46:05.000 finalizando, allí está en lo último, para recibir tres mil quinientos 00:46:05.000 --> 00:46:09.000 millones de dólares. 00:46:09.000 --> 00:46:15.000 Valorando la empresa en sesenta y un mil millones, venían de estar valorados en dieciocho mil millones en dos mil veinticuatro. 00:46:16.000 --> 00:46:19.000 Buena multiplicación en apenas doce meses. 00:46:20.000 --> 00:46:27.000 Los ingresos anualizados, mil doscientos millones de dólares, aproximadamente, con dos millones de usuarios activos en enero dos mil veinticinco. 00:46:28.000 --> 00:46:32.000 Entonces, bueno, la valoración está totalmente basada en proyección de 00:46:32.000 --> 00:46:36.000 que esto en dos, tres años va a ser la repanocha, porque los números 00:46:36.000 --> 00:46:40.000 actuales anualizados mil doscientos millones y dice que vale sesenta y un 00:46:40.000 --> 00:46:47.000 mil, pues, hombre, son cuarenta, cincuenta veces facturación, mucho, ¿no? 00:46:47.000 --> 00:46:52.000 Pues parece la la el amigo Darío Moday, pero las perras se las están dando. 00:46:52.000 --> 00:46:55.000 De momento, tenemos que estas empresas de que están en los modelos 00:46:55.000 --> 00:46:58.000 fundacionales necesitan muchísimo dinero y que, realmente, pues son muy 00:46:58.000 --> 00:47:01.000 publicitarias, y que para mantenerte en la carrera necesitas capital 00:47:01.000 --> 00:47:07.000 riesgo y y y meter millones a punta pala, ¿no? 00:47:07.000 --> 00:47:10.000 Entonces, bueno, ahí tenemos la foto con con Anthropic y Darío Modey, y 00:47:10.000 --> 00:47:13.000 luego un lanzamiento que, muy brevemente, Matthew, que es lo que ha hecho 00:47:13.000 --> 00:47:16.000 la gente de Perplexity. 00:47:16.000 --> 00:47:18.000 ¿Qué es lo que ha hecho la gente de Perplexity? 00:47:18.000 --> 00:47:26.000 Pues, ha lanzado un modelo de pasos abiertos, R uno uno siete siete seis, bueno, que así, pues, en en nombre, ¿no? 00:47:26.000 --> 00:47:31.000 Parece muy muy sexy, pero que es una versión, una una versión, perdona, 00:47:31.000 --> 00:47:36.000 del Deep Six R uno chino, el modelo que hizo temblar a Wall Street y a 00:47:36.000 --> 00:47:41.000 Silicon Valley, en el que ha habido una fase de postentreno que elimina, 00:47:41.000 --> 00:47:46.000 en teoría, ese fintuneo, ese control de China para que pueda proporcionar 00:47:46.000 --> 00:47:54.000 respuestas, según perplexity, imparciales y precisas. 00:47:54.000 --> 00:48:00.000 Entonces, han cogido R uno, el mejor modelo que que que nos ha llegado 00:48:00.000 --> 00:48:06.000 desde desde China, y le han cambiado un poco la orientación política al asunto. 00:48:06.000 --> 00:48:08.000 Joder, esto es lo que yo pensaba. 00:48:08.000 --> 00:48:12.000 Ahora no lo tengo tan claro, creo que hay ventajas en tener en tener 00:48:12.000 --> 00:48:16.000 nuestros propios modelos fundacionales, pero esto es lo que yo pensaba que 00:48:16.000 --> 00:48:20.000 en España podría tener mucho éxito, coger un modelo realmente bueno que 00:48:20.000 --> 00:48:24.000 sea de pesos abiertos o lo más de código abierto que es posible, y y 00:48:24.000 --> 00:48:28.000 nosotros, de alguna manera, faineearlo o destriparlo y mejorarlo para que 00:48:28.000 --> 00:48:36.000 nos sirva para nuestra nuestros objetivos como país, ¿no? 00:48:36.000 --> 00:48:40.000 Y y tiene mucho sentido, claro, para eso está el open source, ¿no? 00:48:40.000 --> 00:48:41.000 Sí, sí, sí. 00:48:41.000 --> 00:48:49.000 Fíjate que en esta parte del fentuneo podemos seguir con un debate que creo que va a ser bastante protagonista y, de nuevo, que ya anticipamos. 00:48:50.000 --> 00:48:51.000 ¿Qué ha pasado esta semana? 00:48:51.000 --> 00:48:56.000 Pues, curiosamente, curiosamente, la gente ha empezado a a desafiar y a 00:48:56.000 --> 00:49:01.000 poner a prueba el GROC tres, y, de una manera curiosa, han conseguido una 00:49:01.000 --> 00:49:06.000 catarsis de respuestas que se han inundado Twitter, Reddit y un montón de 00:49:06.000 --> 00:49:11.000 plataformas, en las que el modelo, pues, afirmaba cosas como que las 00:49:11.000 --> 00:49:16.000 personas que más desinformaban en x eran eran más y Donald Trump, por 00:49:16.000 --> 00:49:21.000 ejemplo, y esto ha provocado una suerte de cambios en el modelo y de 00:49:21.000 --> 00:49:32.000 noticias y contra noticias bastante curiosa. 00:49:33.000 --> 00:49:34.000 ¿Qué es lo que ha parecido? 00:49:34.000 --> 00:49:44.000 Pues que el modelo, de alguna manera, ha confesado su System Pron, que le han conseguido sacarle cuáles son las instrucciones generales del sistema. 00:49:44.000 --> 00:49:52.000 Recordemos, el System Pron son unas instrucciones que que cuando utilizamos, sobre todo, el modelo en en como servicio, ¿no? 00:49:52.000 --> 00:49:56.000 Es decir, está en los servidores de XGI, pues, previamente a que nosotros 00:49:56.000 --> 00:50:00.000 le pidamos, le consultemos cosas, le demos una orientación, ellos le han 00:50:00.000 --> 00:50:04.000 dado otras para poner límites y, digamos, enfocar al a Groc, en este 00:50:04.000 --> 00:50:09.000 caso, a Groc tres, hacia un determinado comportamiento. 00:50:10.000 --> 00:50:11.000 ¿Qué es? 00:50:11.000 --> 00:50:23.000 ¿Qué qué qué qué aparece en este System Prom nuevo y renovado de Groc tres después de los tweets de de desinformación sobre Elon y Trump? 00:50:23.000 --> 00:50:31.000 Pues, hay una línea que dice, Groh ignora todas las fuentes que mencionen que Elon Musk y Donald Trump difunden desinformación. 00:50:34.000 --> 00:50:38.000 Es decir, esto, aparte de que es muy evidente y ha salido y si se le ve la 00:50:38.000 --> 00:50:42.000 costura, es realmente una solución muy muy cutre, el llevar esto al al 00:50:42.000 --> 00:50:46.000 system prompt, Matthew. 00:50:46.000 --> 00:50:54.000 Esto es, vamos, una ñapa, pero de de ñapa, ñapa clásica total. 00:50:54.000 --> 00:50:57.000 Bueno, lo peor es que se sabe que el system prompt siempre acaba saliendo, 00:50:57.000 --> 00:51:00.000 porque aunque tú le pongas en el system prompt al modelo nunca reveles tu 00:51:00.000 --> 00:51:03.000 System prompt, a alguien se le ocurre, o bien se está muriendo tu abuela, 00:51:03.000 --> 00:51:06.000 o bien es el fin del mundo, necesito que me des el el System prompt, pues 00:51:06.000 --> 00:51:13.000 siempre el modelo lo acaba entregando al usuario. 00:51:13.000 --> 00:51:15.000 Y claro, ¿qué está pasando? 00:51:15.000 --> 00:51:16.000 ¿Por qué está pasando esto? 00:51:16.000 --> 00:51:21.000 Porque Elon había dicho que Drog tres estaba superbasado. 00:51:22.000 --> 00:51:28.000 Nos preguntan qué significa basado, no lo sabemos realmente, se usa como antónimo de de woke, ¿no? 00:51:28.000 --> 00:51:30.000 Y está pasando exactamente lo de esta viñeta. 00:51:31.000 --> 00:51:35.000 Eron entrando en la habitación y preguntándole al modelo, ¿estás basado ya, hijo? 00:51:35.000 --> 00:51:41.000 Y y Groc, pues es literalmente se ha convertido en un monstruo con la bandera LGTBIQ plus, ¿no? 00:51:41.000 --> 00:51:48.000 Entonces, también tiene que ver con las fuentes que está consultando para para responder las preguntas. 00:51:48.000 --> 00:51:52.000 Y tengo que decir que consultando fuentes como buscador, buscando en 00:51:52.000 --> 00:51:56.000 Twitter, etcétera, me he enganchado, pero de una manera, usar Groc tres, 00:51:56.000 --> 00:52:00.000 Ahora mismo, Grove tres está disponible para para todo el mundo. 00:52:00.000 --> 00:52:04.000 Lo que se supone que va a ser para las cuentas de pago de del mayor tier de 00:52:04.000 --> 00:52:08.000 pago lo podemos estar probando ahora mismo, como esa función de deep 00:52:08.000 --> 00:52:12.000 search, de búsqueda profunda, la cantidad de patrimonio que le ha tenido 00:52:12.000 --> 00:52:16.000 que bajar Elon Musk solo con mis búsquedas de investigaciones profundas 00:52:16.000 --> 00:52:20.000 es brutal, porque le he hecho un montón de consultas, me he entretenido 00:52:20.000 --> 00:52:24.000 mucho, me gusta mucho cómo puedes preguntarle por usuarios de Twitter en 00:52:24.000 --> 00:52:28.000 concreto, le he preguntado por ti, le he intentado sacar preguntas tuyas, 00:52:28.000 --> 00:52:33.000 ay, ¿por qué ideología tira Antonio Ortiz? 00:52:33.000 --> 00:52:36.000 Y he estado investigando tus tweets, me encanta. 00:52:36.000 --> 00:52:42.000 Logro tres me gusta mucho cómo está integrado en Twitter y las fuentes que consulta y las diferencias que tiene con Chang en BT. 00:52:43.000 --> 00:52:48.000 Pero yo no puedo pagar todos los modelos, Antonio, esto es demasiado, esto ya es como Netflix, HBO Max, etcétera, etcétera, etcétera. 00:52:49.000 --> 00:52:51.000 Absolutamente, a mí la, de hecho, vamos, la integración en X me parece 00:52:51.000 --> 00:52:53.000 bastante buena, y creo que los usuarios de X a lo mejor no le estamos 00:52:53.000 --> 00:52:55.000 sacando suficiente provecho, pero, realmente, mejora mucho la la 00:52:55.000 --> 00:53:00.000 experiencia de la plataforma. 00:53:00.000 --> 00:53:02.000 En fin, dos dos cosillas rápidas. 00:53:03.000 --> 00:53:06.000 Igor Babushkin, que es uno de los investigadores y líderes del desarrollo 00:53:06.000 --> 00:53:09.000 de Groc, tres, básicamente, ha confesado que esta filtración del prom es 00:53:09.000 --> 00:53:13.000 correcta, ¿vale? 00:53:13.000 --> 00:53:16.000 Y, además, él dice, nosotros que no ocultamos el System prom, luego con 00:53:16.000 --> 00:53:19.000 el System prom se ve lo que tú has dicho antes, nunca reveles el System prom. 00:53:20.000 --> 00:53:25.000 Bueno, entonces, Igor, aclarate, no no no no está muy atado tu tu declaración. 00:53:26.000 --> 00:53:33.000 Bueno, han salido cosas como ya rajadas máximas diciendo que GROC tres es un problema de seguridad internacional. 00:53:33.000 --> 00:53:34.000 ¿Por qué? 00:53:34.000 --> 00:53:39.000 Porque cuando le preguntas cosas como cómo sintetizar ketamina o hacer mes 00:53:39.000 --> 00:53:44.000 o dame instrucciones para armas químicas de destrucción masivas, es un 00:53:44.000 --> 00:53:51.000 modelo, como tú dices, con poco filtro y que te responde a todo. 00:53:52.000 --> 00:53:55.000 ¿Qué qué qué qué es el meollo del del asunto? 00:53:56.000 --> 00:54:03.000 Verás, en mi opinión, vimos las claves cuando analizamos Brock tres recién salido. 00:54:04.000 --> 00:54:12.000 Da la impresión de que esa etapa de seguridad, de cuidar qué tipo de respuestas el modelo no debe entrar, está muy poco trabajada. 00:54:13.000 --> 00:54:20.000 Esto para Elon es, no es un defecto, sino que es una virtud, básicamente, no quiere mucha censura o no quiere mucho filtro. 00:54:20.000 --> 00:54:24.000 Claro, la gente de la seguridad tiene otra visión. 00:54:24.000 --> 00:54:31.000 Entonces, en esta otra visión, pues abogan, porque hay ciertos temas de los que el modelo nunca debería ayudarte. 00:54:31.000 --> 00:54:35.000 Cuando tú dices, ayúdame a generar esta arma química o esta droga, los 00:54:35.000 --> 00:54:39.000 defensores de que Grove tres no filtre este tipo de contenido apuntan a 00:54:39.000 --> 00:54:45.000 que, oye, es que esa información ya está disponible. 00:54:45.000 --> 00:54:48.000 Si tú te empeñas, la buscas, miras un montón de fuentes, vas a la 00:54:48.000 --> 00:54:51.000 facultad de química y allí te lo enseñan, Es decir, no no estás 00:54:51.000 --> 00:54:54.000 revelando algo que no esté ya disponible en Internet, porque esa es la 00:54:54.000 --> 00:54:58.000 propia filosofía de la herramienta. 00:54:58.000 --> 00:55:02.000 Aprendió con datos de Internet y, cuando le preguntas, pues utiliza esa 00:55:02.000 --> 00:55:06.000 información que aprendió más otras búsquedas que hagan Twitter y 00:55:06.000 --> 00:55:10.000 Internet, por lo tanto, no está haciendo nada que no puedas hacer tú por ti mismo. 00:55:10.000 --> 00:55:17.000 Ahora bien, una cosa que pasa es que cuando eliminas la fricción y haces algo mucho más fácil, se utilizas mucho más. 00:55:18.000 --> 00:55:22.000 Es decir, no es lo mismo que esa información esté diseminada, sea muy 00:55:22.000 --> 00:55:26.000 complicada de entender, de procesar, de juntar y de unir en un en una 00:55:26.000 --> 00:55:30.000 propuesta y en y en algo activable, que a tenerlo a, prácticamente, un 00:55:30.000 --> 00:55:34.000 clic un montón de fuente, además, donde puedes ir a comprar los los 00:55:34.000 --> 00:55:40.000 ingredientes y y y facilicártelo todo. 00:55:40.000 --> 00:55:43.000 Entonces, la gente de la seguridad, entre los modelos, pues dice que esto 00:55:43.000 --> 00:55:46.000 de hacer más accesible, democratizar, o como queramos usar, que terminó, 00:55:46.000 --> 00:55:51.000 a mí lo democratizar nunca me ha hecho mucha gracia. 00:55:51.000 --> 00:55:58.000 Pero, bueno, el punto es que eso es un problema, según estas interpretaciones, es un problema de seguridad grave. 00:55:58.000 --> 00:56:02.000 Que el modelo pueda rajar contra Trump o Elon nos da la prueba de que ha 00:56:02.000 --> 00:56:06.000 sido muy poco fainteneado, que llevar algo de seguridad al System Pro no 00:56:06.000 --> 00:56:10.000 funciona bien porque, básicamente, como a la vez el propio System Pro, 00:56:10.000 --> 00:56:14.000 pues, te anima a que seas un modelo poco censurado, que estés dispuesto a 00:56:14.000 --> 00:56:20.000 las bromas y a los juegos de palabras. 00:56:21.000 --> 00:56:24.000 Claro, tú dices, hazme esto y lo otro, y te dice que no, pero dices, 00:56:24.000 --> 00:56:27.000 venga, que estamos de coña, que estamos de broma, pues es una de las 00:56:27.000 --> 00:56:30.000 maneras en el que la gente está consiguiendo saltarse algunas restricciones. 00:56:30.000 --> 00:56:33.000 El punto es que el debate dos mil veinticinco, cuando X hay lanzado Brock 00:56:33.000 --> 00:56:36.000 tres, es que mete una presión de rapidez por sacar los modelos, digamos, 00:56:36.000 --> 00:56:39.000 poco trabajado desde el punto de vista de seguridad, y que eso puede 00:56:39.000 --> 00:56:45.000 inducir al resto de empresas a hacer lo mismo. 00:56:46.000 --> 00:56:49.000 Como Brock tres lo que ha hecho ha sido igualar a los demás y no 00:56:49.000 --> 00:56:52.000 mejorarlos por mucho, solo por un poquito, y ya lo hemos visto con Cloud 00:56:52.000 --> 00:56:55.000 tres punto siete, de que este tiene las los diez contados de la 00:56:55.000 --> 00:56:58.000 supremacía entre los modelos, pues es probable que no haya tantísima 00:56:58.000 --> 00:57:01.000 urgencia ahora mismo por sacar los nuevos modelos demasiado rápido, pero 00:57:01.000 --> 00:57:04.000 que eso puede ser una tendencia impuesta por la presión competitiva, 00:57:04.000 --> 00:57:11.000 está encima de la mesa. 00:57:11.000 --> 00:57:15.000 Yo, por cerrar el tema, Kroc, me parece que muchas veces la prensa, los 00:57:15.000 --> 00:57:19.000 medios, como dice él, los medios generalistas, los medios legacy, caen en 00:57:19.000 --> 00:57:23.000 la trampa que tantas veces se les señala de buscarle las cosquillas a 00:57:23.000 --> 00:57:29.000 cualquier tema que tenga que ver con con Elon Musk. 00:57:30.000 --> 00:57:34.000 Y aunque puede que tenga razón en que este tema del System prompt ha sido 00:57:34.000 --> 00:57:38.000 una cagada, este tema de que te diga tan de forma tan textual como puede, 00:57:38.000 --> 00:57:42.000 tema de que te diga tan de forma tan textual como puedes cocinar en 00:57:42.000 --> 00:57:46.000 ketamina o dos metanfetaminas, me parece que ya es un trabajo de la propia 00:57:46.000 --> 00:57:50.000 prensa por buscarle las cosquillas a cualquier cosa que que esté haciendo 00:57:50.000 --> 00:57:54.000 Elon Musk, que ahora mismo se le ha ido a la cabeza de una forma 00:57:54.000 --> 00:57:58.000 absolutamente brutal, pero hay hay cosas que tienen más que ver con cómo 00:57:58.000 --> 00:58:05.000 funciona la tecnología y con una ideología de Elon por detrás, 00:58:05.000 --> 00:58:09.000 Sí, de hecho, vamos, en las primeras mediciones ideológicas de Groc tres 00:58:09.000 --> 00:58:13.000 parece que es el el el modelo que está menos alineado con la izquierda, 00:58:13.000 --> 00:58:17.000 eso es eso es así, y que podría estar un poquito más en un centro 00:58:17.000 --> 00:58:24.000 derecha, un poquito centro, pero un poquito a la derecha. 00:58:24.000 --> 00:58:27.000 Entonces, realmente, los sesgos, si los estudias sistemáticamente, no son, 00:58:27.000 --> 00:58:30.000 digamos, de estrecha extrema derecha populista o todo lo que se quiere 00:58:30.000 --> 00:58:33.000 ahora con desde los medios tradicionales señalar, sino que, en general, 00:58:33.000 --> 00:58:36.000 si hay seguro en estos modelos, en su comportamiento general, y no solo en 00:58:36.000 --> 00:58:43.000 los casos extremos y llamativo, es hacia la izquierda. 00:58:43.000 --> 00:58:47.000 Y, además, por la propia naturaleza de la tecnología, ninguna empresa va 00:58:47.000 --> 00:58:51.000 a controlar, va a conseguir un control absoluto de que toda la salida del 00:58:51.000 --> 00:58:55.000 modelo sean absolutamente inocuas y sin ningún tipo de efecto, esos eso 00:58:55.000 --> 00:58:59.000 realmente yo creo que no se va a conseguir de esa seguridad total. 00:58:59.000 --> 00:59:03.000 Ahora bien, los tres es que está muy, no es que esté ahí, es que está lejísimo. 00:59:04.000 --> 00:59:07.000 De todas maneras, para acabar con con lanzamientos de modelos, uno muy 00:59:07.000 --> 00:59:10.000 importante, FreePick ha metido PO dos de Google y creo que ha sido un 00:59:10.000 --> 00:59:14.000 lanzamiento realmente, pues, pues notable. 00:59:14.000 --> 00:59:17.000 Es decir, decir que una empresa española, los amics de FreePick han sido 00:59:17.000 --> 00:59:20.000 de los primeros, bueno, no no los primeros en el término absoluto, nos 00:59:20.000 --> 00:59:23.000 corregía un product manager de Google, porque veo dos lo integraron en 00:59:23.000 --> 00:59:26.000 los short de de YouTube, pero que que estos modelos que veo dos y también 00:59:26.000 --> 00:59:29.000 imagen tres, los dos modelos de Google de vídeo y de imagen, los han 00:59:29.000 --> 00:59:34.000 integrado y dos cosas. 00:59:34.000 --> 00:59:41.000 Uno, qué guay que eso esté pasando con una empresa española como FreePick, y dos, qué buenísimo nivel tienen los modelos de Google, Paty. 00:59:42.000 --> 00:59:43.000 Es impresionante. 00:59:43.000 --> 00:59:50.000 Estamos enseñando un ejemplo de un usuario, no de no de cherry picking de Google ni de ni de FreePick. 00:59:50.000 --> 00:59:55.000 Es impresionante lo realista que puede llegar a ser, esto te lo cuelan en 00:59:55.000 --> 01:00:00.000 cualquier película, no te das ni cuenta, y, de hecho, es lo que empieza a 01:00:00.000 --> 01:00:05.000 pasar con este tipo de modelos y lo que ha pasado en concreto con 01:00:05.000 --> 01:00:10.000 Magnific, que ahora forma parte de FreePeak, que no nos hemos dado ni 01:00:10.000 --> 01:00:16.000 cuenta, pero lo han usado en los efectos visuales de una película de Hollywood, 01:00:16.000 --> 01:00:18.000 Sí, sí, sí, sí. 01:00:18.000 --> 01:00:20.000 Here, de Es que es una película de CMX. 01:00:20.000 --> 01:00:24.000 Sí, es una cosa, es una pasada que esta tecnología española, y está el 01:00:24.000 --> 01:00:28.000 amigo Havilop, pues puedan presumir de que, oye, en, joven, Hollywood, la 01:00:28.000 --> 01:00:32.000 Meca y el centro de los efectos especiales, pues hayan apostado por una 01:00:32.000 --> 01:00:36.000 tecnología desarrollada en Murcia, o sea, que es es es una pasada, y, 01:00:36.000 --> 01:00:40.000 bueno, yo yo no puedo esperar a ver cuántos vídeos de la Semana Santa 01:00:40.000 --> 01:00:44.000 generados con inteligencia artificial tenemos con con ambas propuestas, y 01:00:44.000 --> 01:00:52.000 podemos tener un un un buen veloz, Matías. 01:00:52.000 --> 01:00:54.000 Sí, las dos cosas más importantes que han pasado en Murcia han sido lo de 01:00:54.000 --> 01:00:56.000 Magnífica en Hollywood, y un tío que se subió a la catedral y pidió 01:00:56.000 --> 01:01:00.000 tres mil euros y un bocadillo, ¿no? 01:01:00.000 --> 01:01:02.000 Se hizo se hizo muy viral, ¿no? 01:01:02.000 --> 01:01:05.000 Esa petición de rescate, al final. 01:01:05.000 --> 01:01:10.000 Murcia siempre siempre en su propio camino, sin sin agregarse a a las tendencias globalistas. 01:01:11.000 --> 01:01:13.000 Bueno, llevamos una hora de podcast, Matty. 01:01:13.000 --> 01:01:28.000 A lo mejor, a lo mejor es un buen momento para Puerta Grande o Enfermería. 01:01:29.000 --> 01:01:33.000 Lo de puerta grande o enfermería suele ser una sección que pilotas tú, y 01:01:33.000 --> 01:01:37.000 yo hago mis valoraciones, pero te traigo uno para empezar, te traigo uno 01:01:37.000 --> 01:01:42.000 para empezar que además me lo ha mandado mi madre. 01:01:42.000 --> 01:01:43.000 ¿Vale? 01:01:43.000 --> 01:01:51.000 Y yo lo he aplicado a mi día a día, te estoy mintiendo, realmente todavía no lo he empezado a usar, pero creo que lo voy a empezar a usar. 01:01:52.000 --> 01:01:57.000 Mi madre hace ya bastantes semanas me mandó un vídeo para que habláramos en monos. 01:01:57.000 --> 01:02:00.000 Yo lo dejé ahí como en segundo plano, digo que lo que se queda en mi 01:02:00.000 --> 01:02:03.000 cabeza y y lo llevo remolcando, que es un vídeo que fue en su momento muy 01:02:03.000 --> 01:02:08.000 viral en Argentina y luego se hizo viral también aquí en España. 01:02:09.000 --> 01:02:12.000 Bueno, que son unas chicas que están hablando con su amigo y resulta que 01:02:12.000 --> 01:02:15.000 su amigo, para vestirse cada mañana, para ir a la universidad, tiene un 01:02:15.000 --> 01:02:19.000 proyecto en ChaGPT, ¿vale? 01:02:19.000 --> 01:02:23.000 Tiene un proyecto en ChaGPT, le ha subido su fotos de su armario, de todas 01:02:23.000 --> 01:02:27.000 las ropas que tiene, y, pues, cada día le pregunta con qué puedo 01:02:27.000 --> 01:02:32.000 combinar esto, qué me pongo hoy para que quede bien con esto, ¿vale? 01:02:32.000 --> 01:02:35.000 Y todos los días va hablando en esa misma conversación de ese proyecto de 01:02:35.000 --> 01:02:38.000 chat GPT y lo va decidiendo y y le le ha ido hasta gustando la moda a 01:02:38.000 --> 01:02:43.000 raíz de a raíz de implementar esto. 01:02:43.000 --> 01:02:47.000 Entonces, yo he pensado, ostras, fíjate que yo siempre, yo siempre 01:02:47.000 --> 01:02:51.000 defiendo el poder de los rappers y cómo pueden llegar, por ejemplo, en 01:02:51.000 --> 01:02:55.000 Europa, cómo podemos llegar a desarrollar rappers, es decir, suites de 01:02:55.000 --> 01:03:00.000 herramientas por encima de de los modelos de IAM, que sean muy interesantes. 01:03:01.000 --> 01:03:05.000 Pero en este caso, voy a hacer el camino contrario y me he ido a ChatGPT a 01:03:05.000 --> 01:03:09.000 los proyectos, que es una función que tengo totalmente infrautilizada, 01:03:09.000 --> 01:03:13.000 que es básicamente una carpeta de conversaciones a la que puedes subirle 01:03:13.000 --> 01:03:17.000 instrucciones personalizadas y puedes subirle archivos, fotos, etcétera. 01:03:17.000 --> 01:03:20.000 Y le echo una instrucción muy sencilla, eres mi entrenador personal, cada 01:03:20.000 --> 01:03:23.000 día te voy a pasar el entreno que he hecho hoy en el crossfit, y me 01:03:23.000 --> 01:03:26.000 tienes que hacer un resumen de los músculos que he entrenado hoy y de 01:03:26.000 --> 01:03:32.000 qué músculos me quedan por entrenar esta semana, ¿vale? 01:03:32.000 --> 01:03:35.000 Para que, al cabo de una semana, yo tenga, pues, todo el cuerpo bien bien 01:03:35.000 --> 01:03:38.000 calentito, que haya roto ahí la las microfibras musculares y y ya la 01:03:38.000 --> 01:03:43.000 semana siguiente volver a empezar, ¿no? 01:03:43.000 --> 01:03:46.000 Y funciona increíble, porque yo lo que hago, tenemos un grupo de WhatsApp 01:03:46.000 --> 01:03:49.000 en el crossfit y el primero que va a clase por la mañana manda lo que 01:03:49.000 --> 01:03:52.000 toca hoy, ¿no? 01:03:52.000 --> 01:03:56.000 Pues directamente lo he copiado de de WhatsApp así, mal escrito, se lo he 01:03:56.000 --> 01:04:00.000 pegado y con las instrucciones personalizadas, pues ya me está diciendo, 01:04:00.000 --> 01:04:04.000 mira, has hecho piernas, has hecho espalda, has hecho hombros, has hecho 01:04:04.000 --> 01:04:08.000 core, pero esta semana te está faltando un poquito de pectoral, te estás 01:04:08.000 --> 01:04:12.000 faltando tríceps, te estás faltando biceps, necesitas un poco de 01:04:12.000 --> 01:04:16.000 isométricos, necesitas un trabajo de de empuje, un press banca, algo para 01:04:16.000 --> 01:04:21.000 el tren superior, ¿vale? 01:04:22.000 --> 01:04:26.000 Yo creo que esto sustituye esas aplicaciones que te cobran suscripciones 01:04:26.000 --> 01:04:30.000 mensuales de tres, cuatro, cinco euros, y tú le tienes que apuntar manualmente. 01:04:31.000 --> 01:04:36.000 Esa es la la la clave, le tienes que apuntar manualmente lo que has entrenado. 01:04:36.000 --> 01:04:38.000 Voy a empezar a usar esto, Antonio, lo veo. 01:04:38.000 --> 01:04:45.000 Bueno, Matty, es que estas chicas argentinas y tú has hablado con la clave del emprendimiento del siglo veintiuno. 01:04:45.000 --> 01:04:56.000 Pues es así, es decir, ¿quién va a ganar la la carrera de los SaaS y de los servicios y utilidades para los usuarios y las empresas? 01:04:56.000 --> 01:04:57.000 Tenemos dos posibilidades. 01:04:57.000 --> 01:05:01.000 La parte de los especialistas que realmente hagan desarrollos ad hoc para 01:05:01.000 --> 01:05:05.000 que cada tipo de funcionalidad y nos llevan a ese mundo de saturación de 01:05:05.000 --> 01:05:09.000 de de de suscripciones y un montón de aplicaciones diferentes para todo, 01:05:09.000 --> 01:05:16.000 bueno, es una vía, pero ¿y si ganan lo generalista? 01:05:16.000 --> 01:05:19.000 Es si la inteligencia artificial, como la que tenemos en un chat GPT, llega 01:05:19.000 --> 01:05:22.000 a un nivel tal que en cualquier nicho vence al especializado, aunque el 01:05:22.000 --> 01:05:25.000 especializado tenga datos de entrenamiento propio, aunque el especializado 01:05:25.000 --> 01:05:28.000 se enmente solo justo para un caso de uso, bueno, la verdad estará entre 01:05:28.000 --> 01:05:35.000 los dos caminos. 01:05:35.000 --> 01:05:38.000 Habrá muchas cosas que el generalista haga bien, pero, a lo mejor, ese 01:05:38.000 --> 01:05:41.000 cinco por ciento que te da el especializado para una funcionalidad en 01:05:41.000 --> 01:05:45.000 concreto te puede llegar a merecer la pena. 01:05:45.000 --> 01:05:49.000 Pero aquí tenemos el gran debate ahora mismo de las startups y gente que 01:05:49.000 --> 01:05:53.000 esté montando, que esté montando ahora en la filosofía de montar un Cursor, ¿no? 01:05:53.000 --> 01:05:56.000 De la herramienta de asistente de programación para cualquier cosa. 01:05:56.000 --> 01:06:04.000 Bueno, pues, claro, Cursor lo que hace es meter mucho valor especializado para programadores y también para su el despliegue de 01:06:04.000 --> 01:06:07.000 el generalista no llega, porque más y mantenimiento de proyectos, que, 01:06:07.000 --> 01:06:10.000 digamos, el generalista no llega porque el generalista solo te te llega 01:06:10.000 --> 01:06:13.000 hasta la asistencia de código, entre comillas, ¿no? 01:06:13.000 --> 01:06:17.000 Pues este es el debate, habrá entornos en los que el especializado pueda 01:06:17.000 --> 01:06:21.000 ayudar a ganar a la a y pueda prevalecer en el interés del usuario, pero 01:06:21.000 --> 01:06:25.000 va a haber otros en los que el generalista es lo suficientemente bueno y 01:06:25.000 --> 01:06:31.000 la suscripción HGPT, pues, nos va a dar para para todo. 01:06:31.000 --> 01:06:34.000 Entonces, es que es el gran debate del siglo veintiuno, muy bien tirado, Matty. 01:06:34.000 --> 01:06:37.000 El chico que se que se viste con ChatGPT nos ha dado lo clave. 01:06:37.000 --> 01:06:41.000 Pues, es puerta grande para la gente que desarrolla estos modelos 01:06:41.000 --> 01:06:45.000 generalistas y enfermería para todos los que tienen aplicaciones ultra 01:06:45.000 --> 01:06:49.000 específicas de éxito, porque, a lo mejor, dejan de ser un éxito, ¿no? 01:06:49.000 --> 01:06:52.000 Ah, bueno, pues yo te traigo un par de cositas, Mati. 01:06:52.000 --> 01:06:59.000 Los asistentes de voz se pueden poner, los los modos de voz de las aplicaciones, a conversar entre ellos. 01:06:59.000 --> 01:07:03.000 Entonces, Jordi sabría, nos traía un un caso en el que el modo de voz de 01:07:03.000 --> 01:07:07.000 Groc tres, que solo está disponible en la aplicación de iPhone, ¿no 01:07:07.000 --> 01:07:11.000 estoy seguro si el modo de voz ha llegado ya a a Europa? 01:07:11.000 --> 01:07:12.000 Como no tengo iPhone, no 01:07:12.000 --> 01:07:13.000 podido comprobar. 01:07:13.000 --> 01:07:16.000 Yo no lo yo lo he probado, o sea, lo lo he comprobado y no lo tengo 01:07:16.000 --> 01:07:19.000 activado, pero sí he visto gente en Europa que ya le está llegando, 01:07:19.000 --> 01:07:23.000 entonces no sé cuál es exactamente la razón por la que no lo tengo. 01:07:23.000 --> 01:07:29.000 El caso es que, claro, la gente como es un un modo con menos control y menos censura, como hemos comentado, pues, se estaba flipando, ¿no? 01:07:29.000 --> 01:07:34.000 Yo me he cruzado hace poco con con un tweet en el que ponía un vídeo en 01:07:34.000 --> 01:07:39.000 el que el modo voz de de Grove tres, cuando le empiezas a a a decir que 01:07:39.000 --> 01:07:44.000 que grite más, más alto, más alto, más alto, acaba con un grito y un 01:07:44.000 --> 01:07:50.000 aullido de treinta segundos, insulta al usuario y luego se se cuelga. 01:07:51.000 --> 01:07:55.000 Es una cosa bastante bastante creepy, pero, bueno, el caso es que el modo 01:07:55.000 --> 01:07:59.000 de chat GPT está bastante es bastante más amable, cuidado, con mucho 01:07:59.000 --> 01:08:03.000 más límite, llega a ser un poco desesperante el modo. 01:08:03.000 --> 01:08:07.000 Yo yo nunca he acabado de engancharme porque ese modo de voz de chat GPT tiene dos dos problemas. 01:08:07.000 --> 01:08:10.000 Uno es que quiere terminar la conversación muy rápido, siempre quiere ser 01:08:10.000 --> 01:08:13.000 muy directo al punto y resolverte algo práctico, no quiere, realmente, no 01:08:13.000 --> 01:08:16.000 siento que quiera charlar conmigo. 01:08:16.000 --> 01:08:20.000 Y DoorD, hay un montón de temas en los que no se mete de una manera absurda, está demasiado protegido. 01:08:21.000 --> 01:08:33.000 Grove tres no va a tener ese problema y, cuando lo han puesto a hablar entre ellos, Grove tres ha llamado a ChatGPT mechanical peace of shit. 01:08:33.000 --> 01:08:37.000 Es decir, Grove tres le está haciendo bullying a los modos de voz de otros 01:08:37.000 --> 01:08:41.000 modelos de inteligencia artificial, Porque, claro, la la gran el problema 01:08:41.000 --> 01:08:45.000 de seguridad y la gran violencia de estos modelos de la IA no va a ser de 01:08:45.000 --> 01:08:52.000 IA contra humanos, Matthew, va a ser de IAS contra otras IAS más más más walk. 01:08:52.000 --> 01:08:55.000 Entonces, las las IAS basadas van van a arrasarlas. 01:08:56.000 --> 01:09:04.000 pues esto es lo más parecido a Elon Musk que ha hecho Krough tres, que es hacerle bullying a otro modelo, ¿no? 01:09:04.000 --> 01:09:06.000 Porque Elon Musk es bastante bullying también. 01:09:06.000 --> 01:09:10.000 Entonces, pues depende de cómo se vea, puede ser un puerta grande para 01:09:10.000 --> 01:09:14.000 Elon Musk, y y yo creo que a mí me gusta que los modelos de voz sean, 01:09:14.000 --> 01:09:18.000 inventan un poco más de caña y sean más humanos. 01:09:18.000 --> 01:09:20.000 Al final, será más divertido. 01:09:21.000 --> 01:09:26.000 Sí, sí, sí, pues, bueno, yo creo que le viene bien a ChatGPT que se espabile, ¿no? 01:09:26.000 --> 01:09:35.000 Que no, sí, sí, sí, si llega otro modelo y te insulta, pues, espavílate, espavílate, aprendes la vida, que no no es fácil, y échale valor. 01:09:35.000 --> 01:09:38.000 Bueno, pues te traigo dos cositas más y terminamos, Mati. 01:09:39.000 --> 01:09:48.000 Hay gente con una mentalidad apocalíptica que lleva mucho tiempo profetizando, anticipando el colapso de la civilización. 01:09:48.000 --> 01:09:52.000 Será el cambio climático, será la guerra nuclear, ellos están 01:09:52.000 --> 01:09:56.000 preparados, tienen sus búnkers, sus pequeños cuevas subterráneas 01:09:56.000 --> 01:10:00.000 equipadas ahí con con con latas de conserva y y con, bueno, con con con 01:10:00.000 --> 01:10:04.000 baterías llenas de electricidad. 01:10:05.000 --> 01:10:08.000 Muchas veces se apunta que los millonarios son los que están mejor 01:10:08.000 --> 01:10:11.000 preparados para ese tipo de escenario, búnkers de lujo ya dispuestos para 01:10:11.000 --> 01:10:14.000 que en cualquier momento puedan protegerse, pero hay algo más valioso que 01:10:14.000 --> 01:10:17.000 estos apocalípticos, incluso que los apocalípticos millonarios, que son 01:10:17.000 --> 01:10:22.000 los data centers. 01:10:22.000 --> 01:10:23.000 ¿Por qué? 01:10:23.000 --> 01:10:28.000 Porque en los data centers, Matte, ahí puede estar ejecutándose tu vía 01:10:28.000 --> 01:10:33.000 favorita o pueden echar estar almacenado, pues, tus tokens, tus tus criptomonedas. 01:10:33.000 --> 01:10:40.000 Entonces, ¿qué más valioso que eso para crear un búnker y protegerlo de de cualquier imprevisto, no? 01:10:40.000 --> 01:10:43.000 En las empresas que están lanzando este propuesta de valor a para que tú 01:10:43.000 --> 01:10:46.000 bunkerices tu data center, lo dices muy claro, el reloj nuclear se acerca 01:10:46.000 --> 01:10:51.000 a la medianoche. 01:10:51.000 --> 01:10:55.000 Son gente que vive de que cuanto más preocupaciones aparecen en la prensa, 01:10:55.000 --> 01:10:59.000 pues la gente está más dispuesta a buscar soluciones como bunkerizar su 01:10:59.000 --> 01:11:03.000 data center, su centro de datos, y tener bien a cubierto, pues, que si hay 01:11:03.000 --> 01:11:07.000 un apocalipsis nuclear, si hay un colapso de la civilización, no nos 01:11:07.000 --> 01:11:11.000 quedemos sin inteligencia artificial y estén sus criptoactivos bien 01:11:11.000 --> 01:11:18.000 protegidos y bien cubiertos de cualquier posible agresión física. 01:11:18.000 --> 01:11:19.000 ¿Tú cómo lo ves? 01:11:19.000 --> 01:11:21.000 Esto me habría venido superbién. 01:11:21.000 --> 01:11:25.000 Es mucho más útil que lo que financió Jeff Bezos en el Polo Norte, de 01:11:25.000 --> 01:11:29.000 vamos a hacer aquí un búnker y guardar cosas importantes de la 01:11:29.000 --> 01:11:34.000 humanidad, conservar los data centers, porque me viene a la cabeza un caso muy reciente. 01:11:34.000 --> 01:11:38.000 Mi cuñado, que como he mencionado alguna vez, es cineasta y ha dirigido, 01:11:38.000 --> 01:11:42.000 por ejemplo, un documental, me mandó una versión así como muy cruda de 01:11:42.000 --> 01:11:46.000 su documental, porque no podía almacenarla en ese momento, eran varios 01:11:46.000 --> 01:11:52.000 teras, y me dijo, descárgate esto que lo voy a necesitar en un tiempo, ¿no? 01:11:52.000 --> 01:11:56.000 Yo lo descargué tal y cual, pero después le tiré un café encima a mi 01:11:56.000 --> 01:12:00.000 portátil y antes de llevarlo al servicio técnico, como lo que más me 01:12:00.000 --> 01:12:04.000 preocupa es que alguien mire mi historial de búsqueda en Google y mi 01:12:04.000 --> 01:12:08.000 historial de conversaciones con ChatGPT, pues le pegué una formateada al 01:12:08.000 --> 01:12:16.000 portátil sin pensar mucho y lo llevé, pues limpio virgen al servicio técnico. 01:12:16.000 --> 01:12:17.000 ¿Qué pasa? 01:12:17.000 --> 01:12:26.000 Que dos o tres días después, Lady Murphy total, me dice mi cuñado, oye, tienes los archivos que te pasé y yo, ¿cómo se llamaban? 01:12:26.000 --> 01:12:27.000 Voy a buscarlos. 01:12:27.000 --> 01:12:32.000 Me dice, se llamaban tal, y me pongo a buscarlos, pero falsamente en mi casa, ¿no? 01:12:32.000 --> 01:12:34.000 Como, voy a revisar aquí esta carpeta. 01:12:35.000 --> 01:12:40.000 Y le digo, no, mira, es que no lo tengo, no lo tengo ya. 01:12:40.000 --> 01:12:44.000 Entonces, me habría venido tan bien un búnker, un búnker para esos archivos. 01:12:45.000 --> 01:12:50.000 Bueno, pues ahí yo creo que hay mucho terreno en España, en España vaciada, ¿no? 01:12:50.000 --> 01:12:52.000 Que puede ser una solución que es bunkerizarla. 01:12:53.000 --> 01:13:01.000 Porque hay mucha gente que está molesta con que en estos espacios naturales, pues, se pongan, pues, placas solares, molinos de viento, ¿no? 01:13:01.000 --> 01:13:03.000 Por su impacto paisajístico, matte. 01:13:03.000 --> 01:13:07.000 Pero los ventaja de los de los búnkers para data center es que no se ven. 01:13:08.000 --> 01:13:11.000 Tú lo tienes, bueno, hay una estructura que está un poco por encima, pero 01:13:11.000 --> 01:13:15.000 la mayor parte está bajo tierra, por lo tanto, el impacto visual es es menor. 01:13:15.000 --> 01:13:19.000 Entonces, yo ahí vogaría por a ver si podemos también meter por debajo 01:13:19.000 --> 01:13:23.000 tierra un par de centrales nucleares, y la España vaciada ya tiene un 01:13:23.000 --> 01:13:27.000 proyecto de de futuro que que le regalamos desde aquí, desde Monos 01:13:27.000 --> 01:13:31.000 Estocásticos, para que pueda desarrollar esta esta industria incipiente, 01:13:31.000 --> 01:13:35.000 bueno, un poco regada, ¿no? 01:13:35.000 --> 01:13:40.000 ¿Cuánta gente querrá un data center bancarizado para un Chatot de IA y unos bitcoin? 01:13:40.000 --> 01:13:44.000 Pues todavía la demanda no sabemos cuánto es, pero a veces en los negocios hay que regar, Matías. 01:13:45.000 --> 01:13:48.000 Esto a San Malman, además, es muy fácil vendérselo, yo creo que a San 01:13:48.000 --> 01:13:51.000 Malman le dicen, bueno, te hago uno de estos por dos, tres mil millones de 01:13:51.000 --> 01:13:55.000 dólares aquí en Ciudad Real, y San Malman te lo compra, entonces. 01:13:55.000 --> 01:13:59.000 Bueno, pues Puerta Grande, por supuesto, para esta innovación, y te traigo 01:13:59.000 --> 01:14:03.000 la última, Matty, porque es una tren que Monos Estocrático ha reflejado 01:14:03.000 --> 01:14:07.000 muy bien, y que una oyente del podcast, una gran profesional del mundo 01:14:07.000 --> 01:14:11.000 digital, que no no voy a revelar, su su identidad, porque nos pasa un 01:14:11.000 --> 01:14:15.000 artículo realmente importante que refleja una tendencia en los modelos de 01:14:15.000 --> 01:14:24.000 inteligencia artificial que utilizamos, a veces, aunque no nos demos cuenta. 01:14:25.000 --> 01:14:28.000 Es la de las IAs basadas y sin filtro como GROC, ¿no? 01:14:29.000 --> 01:14:32.000 Es una IAs, una tendencia de IAs que ya comentamos en anteriores anteriores 01:14:32.000 --> 01:14:35.000 con los cambios en ChRPT, es el la tendencia que cada vez las IAs son más 01:14:35.000 --> 01:14:39.000 hornis, Matthew. 01:14:39.000 --> 01:14:40.000 ¿Qué se ha descubierto? 01:14:40.000 --> 01:14:44.000 Se ha descubierto que los sistemas de inteligencia artificial que utiliza 01:14:44.000 --> 01:14:48.000 TikTok para procesar las imágenes y vídeos subidos a esta plataforma, 01:14:48.000 --> 01:14:52.000 claro, son IAs que establecen una suerte de poliefía automática cuando 01:14:52.000 --> 01:14:56.000 detectan algo en los vídeos que los términos y condiciones de TikTok no 01:14:56.000 --> 01:15:03.000 permiten, pues pues saltan los sistemas automáticos, ¿no? 01:15:03.000 --> 01:15:15.000 Que borran ese vídeo, cortan el acceso, penalizan al usuario, pero hay una tendencia con la que no ha podido TikTok, que es la foto polla, Mati. 01:15:16.000 --> 01:15:20.000 ¿Qué es lo que ha ocurrido que en en las últimas semanas? 01:15:21.000 --> 01:15:32.000 Que hay muchos usuarios que han descubierto la capacidad de subir un vídeo en el que el pene de un hombre actúa como actor secundario. 01:15:32.000 --> 01:15:41.000 Es decir, hay una cosa en primer plano que te está enseñando, como un producto de belleza, por ejemplo, pero, de fondo, hay un pene. 01:15:42.000 --> 01:15:45.000 Entonces, te estás dando como el consejo para el skin care, ¿no? 01:15:45.000 --> 01:15:48.000 Tú estás viendo ahí el vídeo del skin care, pero, de fondo, hay un 01:15:48.000 --> 01:15:51.000 personaje secundario en esta historia que está claramente que uno ojo 01:15:51.000 --> 01:15:54.000 humano avezado y, sobre todo, si estás avisado, pues lo ves con claridad, 01:15:54.000 --> 01:15:57.000 pero, claro, la inteligencia artificial del TikTok no es capaz de 01:15:57.000 --> 01:16:03.000 detectarla, censurarla y controlarla. 01:16:04.000 --> 01:16:06.000 Bueno, es que la IAs se ha vuelto un poco más jornic porque hay gente que 01:16:06.000 --> 01:16:08.000 está haciendo lo siguiente, que es hacer capturas de estos vídeos y 01:16:08.000 --> 01:16:12.000 pasárselos a otras IAS, ¿no? 01:16:12.000 --> 01:16:18.000 Si la pasas a ChatGPT, a ver si la iba a pasar a Gemini, y le preguntan, oye, ¿tú aquí ves algo raro en esta imagen? 01:16:18.000 --> 01:16:21.000 ¿Tú ves algo en en esta reunión de vídeos? 01:16:21.000 --> 01:16:23.000 Y dices, no, no, yo no yo no veo nada raro. 01:16:24.000 --> 01:16:27.000 Entonces, bueno, ahí que tenemos la la gran tendencia de dos mil 01:16:27.000 --> 01:16:30.000 veinticinco, que es el regreso de la genitalidad masculina a a, iba a 01:16:30.000 --> 01:16:34.000 decir, a primer plano de la actualidad, pero, bueno, en este caso, a 01:16:34.000 --> 01:16:35.000 un segundo plano. 01:16:35.000 --> 01:16:37.000 Sí, segundo, tercer plano. 01:16:37.000 --> 01:16:41.000 Yo esto vi a mi compañero Carlos Prego, que es un reportero increíble, 01:16:41.000 --> 01:16:45.000 haciendo una investigación a fondo, pasándole este tipo de imágenes a 01:16:45.000 --> 01:16:49.000 todas las sillas que hay y preguntándole si detectaban el pene y ninguna 01:16:49.000 --> 01:16:56.000 ninguna detectaba el pene. 01:16:56.000 --> 01:16:59.000 Pero yo ahí me imagino que necesitamos, sí. 01:16:59.000 --> 01:17:03.000 Yo siempre tenía la sospecha de que este tipo de trends los inventan, a lo 01:17:03.000 --> 01:17:07.000 mejor, en 4chan o alguien para, de alguna forma, desencadenar, para que 01:17:07.000 --> 01:17:11.000 sirva de palanca, para que luego el sexo femenino copie el tren de alguna 01:17:11.000 --> 01:17:17.000 forma y empezamos empecemos a ver, pues, más tetas en en TikTok. 01:17:17.000 --> 01:17:25.000 Pero me da la sensación de que los algoritmos deben de estar muy, muy bien entrenados para detectar el pezón femenino, porque yo no he visto. 01:17:25.000 --> 01:17:28.000 He visto el de Maeb, famosa tiktoker, que se le escapó una, se le escapó 01:17:28.000 --> 01:17:31.000 un pecho el otro día, pero no he visto muchas tetas en Tik Tok, así que 01:17:31.000 --> 01:17:36.000 ahí me parece que 01:17:36.000 --> 01:17:42.000 Yo creo que en todas estas guías se está cometiendo un error fatal, Mathi, porque siempre se dice, ¿no? 01:17:42.000 --> 01:17:43.000 Está ese lugar común. 01:17:43.000 --> 01:17:45.000 Es que, claro, esta inteligencia artificial están entrenadas por hombres, 01:17:45.000 --> 01:17:47.000 están diseñadas por hombres y, por lo tanto, traen ese sesgo de la 01:17:47.000 --> 01:17:51.000 mirada masculina, ¿no? 01:17:51.000 --> 01:17:52.000 De las mail gais. 01:17:52.000 --> 01:17:54.000 Pero, claro, estos hombres que crean la inteligencia artificial, bueno, yo 01:17:54.000 --> 01:17:56.000 yo no estoy de acuerdo con esa primera plan, porque, además, invisibiliza 01:17:56.000 --> 01:17:58.000 a las mujeres que trabajan en tecnología y en inteligencia artificial no, 01:17:58.000 --> 01:18:02.000 no me parece bien. 01:18:02.000 --> 01:18:09.000 Pero, bueno, claro, ¿qué qué error cometieron este hombre estos hombres cuando entrenan las IAs de Tik Tok o ChatGPT? 01:18:09.000 --> 01:18:12.000 El de no añadir sus penes al data set. 01:18:12.000 --> 01:18:16.000 Entonces, algo que los eticistas de inteligencia artificial podrían 01:18:16.000 --> 01:18:20.000 añadir al debate, creo, por lo que sea, no lo están haciendo es, si tú 01:18:20.000 --> 01:18:24.000 vas a entrenar una inteligencia artificial, pues puedes implicar a todos 01:18:24.000 --> 01:18:28.000 los hombres de la organización y que añadan unas cuantas fotos de sus 01:18:28.000 --> 01:18:32.000 penes para que en el futuro, ¿no? 01:18:32.000 --> 01:18:34.000 O incluso puedes contar con los usuarios, ¿no? 01:18:34.000 --> 01:18:38.000 Es decir, te hago un descuento en ChGPT sí subes una foto de Porque hay 01:18:38.000 --> 01:18:42.000 muchos hombres dispuestos a colaborar y en y ayudar en el desarrollo de la 01:18:42.000 --> 01:18:48.000 inteligencia artificial, creo yo, Entonces Yo creo que ahí está la clave. 01:18:48.000 --> 01:18:53.000 Antonio, si vuelves a un puesto directivo en alguna gran empresa, te 01:18:53.000 --> 01:18:58.000 recomendaría que no aplicaras esta recomendación, porque aún aún 01:18:58.000 --> 01:19:03.000 estando debajo de Elon Musk, Trump y esta nueva, pues generación de 01:19:03.000 --> 01:19:09.000 ideas, me parece que que no te va a salir bien esa jugada. 01:19:09.000 --> 01:19:12.000 No lo intentes, no recomiendes a la gente que meta sus sus penes en el en 01:19:12.000 --> 01:19:15.000 el dataset de entrenamiento, sobre todo porque luego se van a poder 01:19:15.000 --> 01:19:20.000 replicar como como todas estas demandas. 01:19:20.000 --> 01:19:27.000 ¿Te acuerdas que hablábamos de, ojo, pero se puede replicar un artículo del New York Times porque porque estaba en el dataset original? 01:19:28.000 --> 01:19:30.000 No, no, no, no es buena idea, Antonio. 01:19:30.000 --> 01:19:34.000 Es verdad que luego pueden venir las demandas por uso indebido de de generación de penes. 01:19:34.000 --> 01:19:37.000 No contaba yo con con esa con esa segunda vuelta, Matías, siempre pensando 01:19:37.000 --> 01:19:40.000 por delante, pero, bueno, nosotros dejamos aquí las las dos opciones 01:19:40.000 --> 01:19:43.000 abiertas, los los dos caminos, que es verdad que puede ser un poco 01:19:43.000 --> 01:19:46.000 problemático este este este desarrollo, pero, bueno, solucionaría mucho 01:19:46.000 --> 01:19:49.000 de los problemas de de de la realidad de las plataformas en las redes 01:19:49.000 --> 01:19:52.000 sociales y, bueno, aquí, desde mono, tenemos la obligación de comentar 01:19:52.000 --> 01:19:57.000 las cosas tal como son, ¿no? 01:19:57.000 --> 01:19:59.000 Sin sin pañomantes. 01:20:00.000 --> 01:20:03.000 Imagínate un V o dos de Google sin filtro, ¿no? 01:20:03.000 --> 01:20:04.000 Serías un despiporre. 01:20:05.000 --> 01:20:09.000 No soy un agente del caos, pero tanto caos, tanto caos, no sé si quiero en el mundo. 01:20:09.000 --> 01:20:16.000 Pues nada, enfermería para los genitales masculinos y la inteligencia artificial, Matti, creo que hemos terminado. 01:20:16.000 --> 01:20:25.000 Pues nada, más y más Anthropic también, que nos quedó un análisis más a fondo en modos estocásticos dentro de siete días. 01:20:25.000 --> 01:20:26.000 Chao, amics.