Transcript

Affterwork · After Work

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Speaker 2: allá con arbal podrás llegar donde te propongas de la
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Speaker 2: forma más sostenible y desplazarte como y cuando necesites con
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Speaker 2: una oferta de renting sostenible segura y conectada y preocuparte
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Speaker 2: sólo de conducir porque nosotros nos ocupamos del resto arbal
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Speaker 2: la transición energética arranca aquí más información en arbal punto
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Speaker 2: es
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Speaker 3: Después del trabajo Afterword, con Eduardo Castillo, Capital Radio
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Speaker 4: Bueno,¿ qué tal? Pues ya comenzamos hoy nuestra conversación, hoy
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Speaker 4: un poco más extendida. Arrancamos nuestro programa con Julián de
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Speaker 4: Cabo y Víctor Magariño, a los que vamos a escuchar
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Speaker 4: atentamente sobre cuáles son sus reflexiones sobre esta nueva, digamos, etapa,
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Speaker 4: fase del desarrollo de la inteligencia artificial. Fases que ya
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Speaker 4: empiezan a ser bastante familiares para el público.¿ Qué sientes
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Speaker 4: con respecto a la inteligencia artificial que usas cada día?¿
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Speaker 4: Qué sientes cuando lees cada vez más titulares que anuncian
1:12
Speaker 4: que quizás la rentabilidad o el mercado está empezando a
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Speaker 4: cambiar de parecer? No significa que esto vaya a ser
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Speaker 4: un fracaso, ojo, sino que simplemente las velocidades que se
1:21
Speaker 4: esperaban igual se tienen que reducir porque se tiene que sobredimensionar.
1:24
Speaker 4: lo que estaba ahora mismo sobredimensionado. El pasado martes hablaba
1:28
Speaker 4: con Félix, que sabéis, todos es mi economista de cabecera,
1:32
Speaker 4: y hablábamos de una palabra que había estado escuchando mucho últimamente,
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Speaker 4: que era la de rotación tecnológica. Y es que los
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Speaker 4: mercados estaban haciendo una rotación tecnológica, que se estaban yendo
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Speaker 4: desde posiciones como las de la apuesta por la inteligencia artificial,
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Speaker 4: a otras con mayor valor y más cíclicas. Rotación tecnológica.
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Speaker 4: Y ahora lo vamos a comentar con Julián de Cabo
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Speaker 4: y Víctor Magariño, entre otras cosas, porque en los últimos
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Speaker 4: días compartían ellos algunos charts, algunos gráficos comparativos sobre la
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Speaker 4: evolución en los mercados o por lo menos el retorno
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Speaker 4: de la inversión en mercados tecnológicos y quizás estaban viendo
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Speaker 4: esta rotación tecnológica Bueno, solo vamos a preguntar a ellos,
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Speaker 4: que son los que lo han leído, lo han interpretado
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Speaker 4: y lo han entendido. Víctor Magariño, muy buenas tardes.¿ Cómo estás?
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Speaker 5: Hola, Eduardo y Julián. Pues muy bien. Aquí encantado de
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Speaker 5: estar otro día más al pie del cañón y hoy
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Speaker 5: con un poquito más de extensión. Estupendo.
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Speaker 4: Para fortuna de los oyentes. Julián de Cabo,¿ qué tal?
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Speaker 4: Muy buenas tardes. Bienvenido.¿ Cómo estás?
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Speaker 6: Muy buenas tardes, querido. Encantado de compartir con vosotros un
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Speaker 6: jueves más.
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Speaker 4: Un jueves más en el que, no sé si del
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Speaker 4: pasado a esta semana, vosotros habéis oído hablar el palabra ese,
2:53
Speaker 4: rotación tecnológica, o lo habéis leído en algún lado.¿ Lo
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Speaker 4: habéis oído? No.¿ Pero os sorprende el palabra?
3:05
Speaker 6: A ver, Eduardo, que nos sorprenda algo a esa altura
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Speaker 6: del partido, entrando ya en el mes de julio, va
3:12
Speaker 6: a estar complicado. Yo la verdad es que no lo
3:14
Speaker 6: había oído. No lo había oído y no sé a
3:16
Speaker 6: qué se refiere en concreto Félix al decir que está
3:21
Speaker 6: cambiando la tendencia de inversión.
3:23
Speaker 4: No, no, no lo dice Félix. Lo dice, lo veíamos
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Speaker 4: en Financial Times. Hablaban de una especie de rotación tecnológica
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Speaker 4: en el sentido en el que los inversores estaban yendo
3:33
Speaker 4: de las magníficas siete, a las que hacía referencia Víctor
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Speaker 4: en alguno de sus chats, hacia valores también tecnológicos, pero
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Speaker 4: que tenían un poco más de de perspectiva cíclica, que
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Speaker 4: cíclicamente siempre habían dado resultado, entonces estaban volviendo a esos
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Speaker 4: valores refugio tecnológicos que han respondido toda la vida, como
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Speaker 4: un síntoma más tal vez de ese cambio de ciclo
3:57
Speaker 4: o cambio de fase en el que venís apuntando desde
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Speaker 4: hace bastante tiempo. Vamos a mirar con cierta perspectiva, menos
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Speaker 4: euforia y más sosegadamente, el desarrollo de la inteligencia artificial
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Speaker 4: desde los aspectos tecnológicos, que además comentabas tú últimamente en
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Speaker 4: tus últimos artículos, Julián, hasta los aspectos financieros y de inversión.
4:18
Speaker 4: Y hacía referencia a eso. No sé si habéis tenido
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Speaker 4: oportunidad de, por lo menos, de echarle un vistazo. A ver, Víctor.
4:27
Speaker 5: Bueno, yo es que estaba intentando preparar un poco el
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Speaker 5: programa de hoy, que sabía que había bien extendido. Y
4:35
Speaker 5: es tal la vorágine de pestañas que tengo abiertas que
4:38
Speaker 5: ya estaba pensando, digo, fíjate, a mí me cuesta seguir
4:43
Speaker 5: a Julián, sinceramente lo digo, porque el tío se ha
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Speaker 5: vuelto últimamente muy, muy, muy tech. De hecho, se
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Speaker 4: lo he comentado. Quiero que sepas que me siento muy
4:53
Speaker 4: bien por lo que acabas de decir, porque el último
4:55
Speaker 4: que ha hecho Julián, que era el de Kodak, te
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Speaker 4: juro que ha habido un momento en el que Ha
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Speaker 4: sido ya con un grado de profundidad tecnológica que yo
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Speaker 4: ya no he podido. Y le iba a pedir hoy, digo, oye,
5:06
Speaker 4: explícanoslo un poco también para los seres humanos normales. Ahora
5:10
Speaker 4: hablamos de ello, pero no te quiero interrumpir, pero te
5:12
Speaker 4: juro que me he sentido muy bien al oírte, Víctor, ¿eh?
5:15
Speaker 5: Efectivamente, entonces, a ver, yo creo que a nosotros nos pagan,
5:18
Speaker 5: o por lo menos a mí me pagan, por simplificar
5:21
Speaker 5: lo complejo, por explicar conceptos muy complicados a gente que
5:25
Speaker 5: no tiene a lo mejor ni el tiempo, a lo
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Speaker 5: mejor ni las ganas, ¿no? Y si tú eso lo
5:30
Speaker 5: explicas bien, rápido y fácil, pues es capaz de mostrar
5:33
Speaker 5: interés en algo que de otra forma le parecería pues
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Speaker 5: un truño infumable, ¿no? Hablando coloquialmente, ¿no? Entonces... Al final,
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Speaker 5: en los últimos 10 minutos, después de, digo, la vorágine de
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Speaker 5: pestañas que tengo aquí, después de los 7, 8 posts de Julián,
5:50
Speaker 5: que ya no sé ni por dónde van, y este último,
5:52
Speaker 5: que efectivamente era especialmente tequi, que ya le he dicho
5:55
Speaker 5: que le va a penalizar el algoritmo, pues digo, vamos
5:57
Speaker 5: a ver, aquí hay 4 o 5 preguntas clave. Y digo,¿ por
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Speaker 5: qué no empezamos por ahí? Porque si no, la gente
6:05
Speaker 5: que nos escucha cada semana, pues entre otros mi papá, 86
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Speaker 5: años ya el hombre, pues luego le cuesta un montón seguirnos. Entonces, bueno,
6:15
Speaker 5: que aquí estoy convencido de que hay gente muy techie
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Speaker 5: y obviamente grandes profesionales de muchas industrias y que el
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Speaker 5: cerebro les da de sobra. Pero no viene mal de
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Speaker 5: cuando en cuando hacer un restart o un reinicio. Si
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Speaker 5: me permites, Eduardo, por centrar un poco el tiro y ahora,
6:31
Speaker 5: si quieres, os dejo a los dos que fluyáis. Todo
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Speaker 5: el mundo habla de los modelos fundacionales, de los LLMs
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Speaker 5: o Large Plan With Model, que es de donde viene
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Speaker 5: todo el tema de la guía generativa. La primera pregunta
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Speaker 5: que ya nos estamos haciendo es¿ dónde está el modelo?¿
6:50
Speaker 5: El modelo está en un megadata center en el cloud?¿
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Speaker 5: El modelo está en algún tipo de dispositivo más cercano,
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Speaker 5: tipo robot o televisión o lo que sea?¿ O el
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Speaker 5: modelo está directamente en la palma de mi mano, como
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Speaker 5: decía Julián en su último post, directamente grabado en el permeta,
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Speaker 5: en el silicio? Entonces, para lo cual hace falta, y
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Speaker 5: ahí podemos introducir, y Julián te invito a hacerlo, conceptos
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Speaker 5: como la cuantización, la eficiencia en el modelo, etc. Pero
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Speaker 5: yo creo que una primera parte es,¿ dónde está el modelo?
7:24
Speaker 5: Esa sería una primera pregunta que la gente tiene que hacer.¿
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Speaker 5: Accedo a la través de cloud?¿ Lo tengo más o
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Speaker 5: menos cerca?¿ Hay parte y parte? Todo esto, ¿no? Por
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Speaker 5: lo tanto, esa es una pregunta directamente relacionada con dónde
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Speaker 5: se procesa. Lo cual está directamente relacionado con la siguiente pregunta,
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Speaker 5: que es cómo se alimenta, y me estoy refiriendo a
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Speaker 5: la energía, cómo se alimenta esto y directamente relacionado es
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Speaker 5: cómo se refrigera. Porque también hay un montón de startups,
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Speaker 5: y lo hemos comentado aquí, lo que está pasando en
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Speaker 5: el mundo de la energía, con la electricidad, con las renovables,
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Speaker 5: con la refrigeración, con los sistemas, con que no da.
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Speaker 5: Y hoy traía un par de temas tan interesantes con
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Speaker 5: el tema de la fusión nuclear, a ver si se
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Speaker 5: puede generar más energía de la que se gasta en
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Speaker 5: generarla y todo esto. Y la tercera pregunta sería,¿ quién
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Speaker 5: usa estos modelos fundacionales?¿ Y para qué? Y aquí entramos
8:21
Speaker 5: en el de personas o empresas, en el de productividad
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Speaker 5: individual o productividad colectiva, en el tema de los estudiantes,
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Speaker 5: que ya venimos comentando, pero que yo creo que es
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Speaker 5: importante leerlo, ya llevamos cuatro años largos en ello, saber
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Speaker 5: quién usa esto y para qué. Hemos hablado también de
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Speaker 5: las guías de compañía, hemos hablado de todo esto, hasta
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Speaker 5: del porno generado por guía, por poner. Entonces,¿ quién y
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Speaker 5: para qué? Y luego, la siguiente pregunta sería un poco, bueno,¿
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Speaker 5: y toda la infraestructura que hay construida alrededor, esto es eficiente?¿
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Speaker 5: O a lo mejor un humano con su cerebro de
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Speaker 5: andar por casa puede ser cognitivamente capaz de hacer X
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Speaker 5: número de tareas? Y luego estarían las preguntas, digamos, ya más...
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Speaker 5: filosófico-éticas que serían, por ejemplo,¿ cuál es el impacto de
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Speaker 5: esto en el trabajo? Y también hemos hablado mucho,¿ me
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Speaker 5: va a quitar el trabajo?¿ Sí o no?¿ Qué trabajos primero?¿
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Speaker 5: Qué trabajos después?¿ Qué habilidades me hacen fundamentalmente humano?¿ A
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Speaker 5: qué velocidad va? Todas estas cosas, ¿no? Y directamente también
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Speaker 5: relacionado con esto es,¿ hay burbuja?¿ Dan los economics de
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Speaker 5: todo esto?¿ Salen los números?¿ Salen ahora?¿ No salen? Y
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Speaker 5: también traigo una purrela de artículos sobre esto. Y luego, finalmente,
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Speaker 5: todo el tema ético y todo el tema legal.¿ Quién
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Speaker 5: tiene la responsabilidad?¿ Es esto ético? Y ahí engancharíamos con
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Speaker 5: temas de la renta mínima universal, también que está en
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Speaker 5: boca de Elon Musk, de toda esta gente. Yo me
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Speaker 5: he permitido, perdonad por la extensión de esta primera apertura,
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Speaker 5: organizar un poco la conversación en torno a esos temas
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Speaker 5: y a partir de ahí le damos al que queráis
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Speaker 4: fíjate que me parece además estupendo y creo que está
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Speaker 4: que se agradece mucho como pues esto en realidad forma
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Speaker 4: parte de lo que yo decía al principio que estamos
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Speaker 4: haciendo pues una reflexión sobre el momento se está cerrando
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Speaker 4: una etapa de la IA y se va a abrir
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Speaker 4: otra y es normal que cuando se está cerrando una
10:20
Speaker 4: etapa te hagas preguntas ¿no? de todo lo vivido experimentado
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Speaker 4: de una manera ordenada en esa etapa que ahora mismo
10:27
Speaker 4: se está cerrando. Sobre el principio de los modelos que
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Speaker 4: arrancaron y que a todos nos sorprendieron,¿ dónde están? Las eficiencias,
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Speaker 4: los usos, la rentabilidad, su impacto, la sostenibilidad. Es decir,
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Speaker 4: una serie de preguntas que yo creo que ahora mismo
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Speaker 4: toca dar las respuestas. Se le está empezando a dar respuestas.
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Speaker 4: Y yo fíjate que creo que Julián con esa serie
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Speaker 4: de post que está compartiendo con la gente a través
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Speaker 4: de LinkedIn creo que está también dando las respuestas a
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Speaker 4: esas preguntas de una manera ordenada. Pero la conclusión es
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Speaker 4: que estamos ante el fin de esa primera fase de
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Speaker 4: la IA, que está reordenándose cosas y que a partir
11:10
Speaker 4: de las respuestas que se den a esas preguntas, pues
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Speaker 4: se iniciará esa segunda fase. Julián, te dejo que hagas
11:16
Speaker 4: una reflexión igualmente.
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Speaker 6: Y qué digo yo después de lo que ha dicho? Porque,
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Speaker 6: madre mía, Daniel, El primer comentario que me ha hecho gracia,
11:30
Speaker 6: no soy ni el primero, ni el segundo, ni el tercero,
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Speaker 6: que me dice que esta semana me ha entendido peor
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Speaker 6: que otras veces.
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Speaker 4: Juro que me siento bien por eso.
11:40
Speaker 6: Claro, y que el artículo es muy técnico. Es muy
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Speaker 6: técnico porque no me quedaba mucho más remedio que ser técnico.
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Speaker 6: He intentado un poco explicar qué es lo que yo
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Speaker 6: creo que está pasando con OpenAI, con NVIDIA, que es
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Speaker 6: una compañía que creo que está jugando sus cartas estupendamente bien.
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Speaker 6: Y que me llama la atención porque abarca, claro, a
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Speaker 6: base de bolsillo también se puede hacer, abarca ahora mismo
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Speaker 6: todas las opciones posibles y yo creo que está construyendo
12:14
Speaker 6: una historia con una solidez envidiable. Lo que intentaba contar
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Speaker 6: el artículo que hacía un paralelo entre lo que fue
12:23
Speaker 6: el declive de Kodak y lo que está haciendo el
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Speaker 6: comportamiento de NVIDIA era que hay una historia desconocida por
12:31
Speaker 6: parte del gran público y es que Kodak en su
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Speaker 6: momento tuvo la... o sea, desarrolló la... perdón, un
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Speaker 4: Estaba yo... Quiero decir que esa es la parte que
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Speaker 4: he entendido del artículo de Julián, la de Kodak, exactamente.
12:51
Speaker 6: La parte de Kodak, lo que la gente no sabe
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Speaker 6: es que Kodak desarrolló la cámara digital y la metió
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Speaker 6: en un cajón en lugar de ponerse a venderla, porque
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Speaker 6: consideraba que con eso acababa completamente... con un negocio estupendo
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Speaker 6: que era el negocio del revelado. Y eso al final
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Speaker 6: la mató. Envidia, sin embargo, ha tenido un comportamiento diferente.
13:10
Speaker 6: Sabéis que hay una historia de la que he hablado
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Speaker 6: ya aquí en más de una ocasión y es que
13:15
Speaker 6: para mí se está desgajando el negocio del entrenamiento de
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Speaker 6: los modelos, del negocio de la inferencia o negocio de
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Speaker 6: la explotación de esos modelos. Envidia hasta ahora había jugado
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Speaker 6: a una arquitectura muy monolítica, muy... Esto sirve para todo
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Speaker 6: y a montarte unos centros de procesos de datos que
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Speaker 6: alucinas con unos procesadores brutales que te sirven para entrenar
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Speaker 6: y te sirven para hacer inferencias. Pero ha comprado por
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Speaker 6: el camino, lo hizo a la altura de Navidad y
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Speaker 6: se habló muy poco de ello, una compañía que se
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Speaker 6: llama Grok, que tenía un diseño de... por decirlo de
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Speaker 6: una manera simple, muy orientado a la inferencia. Y lo
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Speaker 6: que han hecho, en lugar de guardarlo en un cajón,
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Speaker 6: ha sido integrarlo en su nueva plataforma. Con lo cual,
14:00
Speaker 6: están jugando a sus GPUs de toda la vida, están
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Speaker 6: jugando a esa otra carta, que es la carta de Grok,
14:07
Speaker 6: y están jugando, aparte, a una tercera carta que es interesante,
14:11
Speaker 6: que es la posibilidad de que la IA se vaya
14:14
Speaker 6: en buena medida al edge, al filo, a la mochila,
14:18
Speaker 6: como decía el artículo del otro día, y ahí también
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Speaker 6: están presentando arquitecturas muy orientadas a que haya dispositivos que
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Speaker 6: puedan procesar la inteligencia artificial en local. Y por otra parte,
14:30
Speaker 6: por supuesto, Está todo el tema de la plataforma CUDA,
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Speaker 6: que es un poco el gran escudo detrás de todo
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Speaker 6: el posicionamiento de NVIDIA, que es la plataforma que todo
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Speaker 6: el mundo utiliza hoy para desarrollar aplicaciones en torno a
14:43
Speaker 6: la inteligencia artificial apalancada en plataforma NVIDIA. Yo entiendo que
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Speaker 6: el artículo es más técnico de lo que ha solido
14:51
Speaker 6: ser hasta ahora y, de hecho, Víctor, no por tu culpa,
14:55
Speaker 6: no por el comentario que me dejaste en LinkedIn ayer,
14:59
Speaker 6: me parece que fue por la noche, sino porque ya
15:01
Speaker 6: lo tenía preparado. Mañana, que es raro, sabéis que yo
15:05
Speaker 6: normalmente publico Marte, pero mañana saco un artículo completamente diferente
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Speaker 6: hablando de la inteligencia artificial y la formación, basado un
15:15
Speaker 6: poco en el programa anterior donde discutíamos si se estaba
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Speaker 6: utilizando bien o mal la inteligencia artificial en la educación.
15:24
Speaker 6: Eso me ha dado para darle una pensada, escribir una
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Speaker 6: cosilla y añadir lo que sale mañana. Pero bueno, tranquilidad
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Speaker 6: porque a partir de ahora creo que voy a volver
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Speaker 6: a la senda de ser un poco más divulgativo y
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Speaker 6: menos profundamente friki, con perdón.
15:39
Speaker 5: Vuelve,
15:40
Speaker 4: vuelve.
15:41
Speaker 5: Víctor. Yo para desengrasar, hoy he publicado una cosa que
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Speaker 5: es sobre el Día Internacional del Chiste, que es hoy,
15:52
Speaker 5: el miércoles, así de ayer. Entonces, bueno, parece ser que
15:57
Speaker 5: Friedrich Nietzsche dijo que la potencia intelectual de las personas
16:02
Speaker 5: se basaban en la capacidad de utilizar el humor. Entonces, bueno,
16:07
Speaker 5: para desengrasarlo. Pero bueno, bromas aparte y tal, esto es
16:11
Speaker 5: una cosa que se lee en menos de un minuto
16:13
Speaker 5: y es muy desengrasante, ¿vale? Por traducir lo que ha
16:18
Speaker 5: dicho Julián al lenguaje que la gente entienda, pues he
16:21
Speaker 5: pasado un gráfico en nuestro WhatsApp que básicamente viene a
16:25
Speaker 5: decir que en lo que va de año, los siete magníficos,
16:29
Speaker 5: o sea, los Googles, Meta, Microsoft, etc., pues han perdido
16:34
Speaker 5: un 7,5% de valor en bolsa. Y claro, alguno seguro
16:39
Speaker 5: probablemente está siendo sorprendido. Sin embargo, los fabricantes de semiconductores,
16:43
Speaker 5: y ahora los mencionamos, han subido un 107% en lo
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Speaker 5: que va de año. Eso por poner, digamos, un poco
16:52
Speaker 5: en clarividencia el post de Julián, que básicamente dice que
16:56
Speaker 5: NVIDIA le está dando a todos los, a todas las
16:59
Speaker 5: posibles campos en los que probablemente compitan. para que os
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Speaker 5: hagáis una idea en junio Microsoft ha caído un 20%
17:09
Speaker 5: un 20% en bolsa sin embargo Samsung Que no solamente
17:15
Speaker 5: hace teles, acordaros, hace microprocesadores. Micron, SK Hynix y alguna otra,
17:22
Speaker 5: como repito, están
17:23
Speaker 6: subiendo. Claro, esos son los tres fabricantes clave que son
17:26
Speaker 6: los de memoria de alto ancho de banda. Es que
17:29
Speaker 6: esos tres están ahora mismo disparados, Víctor, y lo van
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Speaker 6: a estar una buena temporada porque no hay quien fabrique
17:35
Speaker 6: eso si no son ellos, ¿no?
17:38
Speaker 5: Pues, efectivamente, eso es, digamos, traducido a términos monetarios económicos y,
17:43
Speaker 5: si queréis, y ya con eso termino este argumento, los
17:48
Speaker 5: que suben están vendiendo cantidades siderales de microchip a los
17:52
Speaker 5: que bajan, que están gastando, para que os hagáis una idea,
17:56
Speaker 5: hace dos años los Big Tech, o sea, los Magnificent Seven,
18:03
Speaker 5: gastaban más o menos el 33% de su cash flow
18:06
Speaker 5: en inversiones. Hoy gastan el 93% de su cash flow
18:12
Speaker 5: y además están emitiendo deuda.¿ Y dónde va ese dinero?
18:16
Speaker 5: Pues a los que suben en bolsa. Digamos que esto
18:18
Speaker 5: explicaría la parte económica de lo que ha comentado Julián.
18:26
Speaker 6: Y eso explica también el riesgo enorme que están asumiendo
18:29
Speaker 6: las compañías que están en este mercado, pero incluso las
18:32
Speaker 6: que suben mucho, porque si se les acaba la gasolina
18:35
Speaker 6: a los que están bajando, a ver qué les compra
18:38
Speaker 6: más a los que están subiendo. Esa es la cosa
18:41
Speaker 6: muy polarizada, muy complicada. Yo no sé si estamos ante
18:46
Speaker 6: el final de la primera parte, pero sí que tengo
18:49
Speaker 6: una cierta sensación de que la conversación está girando bastante
18:53
Speaker 6: rápidamente de la maravilla que es la IA y la
18:58
Speaker 6: cantidad de cosas que sabe hacer y lo muy rápido
19:00
Speaker 6: que aprende a lo importante que es ser eficiente en
19:04
Speaker 6: la utilización de la IA. No tanto, o sea, no
19:07
Speaker 6: solo por parte de las compañías que la venden, sino
19:10
Speaker 6: sobre todo por parte de las compañías que la usan.
19:12
Speaker 6: Cada vez hay más gente, afortunadamente, escribiendo sobre cómo hacer
19:16
Speaker 6: un uso racional de la IA en las compañías para
19:20
Speaker 6: sacarle partido, para que no te arruine, porque se están
19:23
Speaker 6: haciendo barbaridades. Con esto de las políticas de vamos a
19:27
Speaker 6: fomentar el uso, ha habido gente que ha tirado cantidades
19:30
Speaker 6: ingentes de dinero en promover ese uso para temas que
19:34
Speaker 6: no tenían el más mínimo valor dentro de las empresas.
19:38
Speaker 6: Yo creo que entramos en una fase que es buena
19:40
Speaker 6: de racionalización que al final espero que le dé estabilidad
19:44
Speaker 6: a todo eso.
19:46
Speaker 5: Sí, esto que acabas de decir tiene que ver, por ejemplo,
19:49
Speaker 5: he leído esta semana que Google ha tenido que cortar
19:54
Speaker 5: el uso de Gemini a Meta. O sea, todos los
19:59
Speaker 5: empleados de Meta utilizaban Google Gemini y Google les ha dicho, oye, tíos,
20:05
Speaker 5: parad que no doy abasto, que no me da la vida,
20:10
Speaker 5: a pesar de los 800 y pico mil millones de dólares.
20:13
Speaker 5: Y entonces ahora en Meta pues tienen un uso más
20:16
Speaker 5: reducido y, como acaba de decir Julián, más racional en
20:19
Speaker 5: este caso de Gemini, ¿no? Otra cosa acaba de salir ahora,
20:23
Speaker 5: el nano banana 2.0, que es infinitamente, nano banana, repito, es, bueno, repito, no, aclaro,
20:30
Speaker 5: es lo que genera las imágenes de Google, que es
20:33
Speaker 5: una bomba, funciona fenomenal. Pues ahora sale muchísimo más eficiente
20:38
Speaker 5: que el nano banana. Con lo cual, la tendencia está,
20:42
Speaker 5: y por supuesto los chinos, bien vía cuantización, bien vía
20:48
Speaker 5: eficiencias en el propio modelo y demás, pues están consiguiendo
20:53
Speaker 5: gastar una décima parte de lo que gastan los norteamericanos.
20:58
Speaker 6: Pero fíjate que parte del problema está en que no
21:01
Speaker 6: hay una cultura de uso todavía por parte del usuario final.
21:05
Speaker 6: Yo mismo confieso que cada vez que abro la IA para...
21:11
Speaker 6: En el caso de Gemini no tanto. Pero en el
21:14
Speaker 6: caso de Cloud, que es una devoradora de tokens a mansalva,
21:19
Speaker 6: cada vez más voy mirando sobre qué voy a interactuar
21:22
Speaker 6: con ella y el grado de dificultad que tiene el
21:24
Speaker 6: tema para ajustar el tipo de modelo que utilizo en
21:27
Speaker 6: cada momento. porque utilizar los modelos de prestaciones más altas
21:32
Speaker 6: con el nivel de esfuerzo más alto incrementa el consumo
21:35
Speaker 6: una barbaridad para cosas que posiblemente no tienen sentido ninguno.
21:38
Speaker 6: O sea, por decirte algo, para hacer una estadística comparada
21:41
Speaker 6: de cómo van los artículos de LinkedIn de esta semana
21:45
Speaker 6: comparado con la semana anterior, Es que no tiene el
21:48
Speaker 6: más mínimo sentido aplicar un Opus 4.8 con esfuerzos ahí. Si
21:52
Speaker 6: es que eso, el modelo más simple y más ligero
21:54
Speaker 6: del mundo, dice, mira, tanto más que la semana pasada,
21:57
Speaker 6: pero eso, eso...
21:59
Speaker 5: Y hasta un Excel, quizás.
22:01
Speaker 6: Claro, y probablemente un Excel en un momento dado. Vamos,
22:03
Speaker 6: un Excel lo que pasa es que te llevaría mucho
22:06
Speaker 6: más tiempo hacer el análisis de lo que te lleva
22:09
Speaker 6: el decirle al bicho, oye, compárame y dime cómo lo
22:11
Speaker 6: estás viendo, ¿no? Pero
22:13
Speaker 2: que
22:13
Speaker 6: eso, al final, yo creo que estamos muy al principio
22:16
Speaker 6: todavía y saldrán herramientas que permitan que las compañías tengan
22:21
Speaker 6: entornos de uso mucho más racionales de lo que tienen ahora.
22:24
Speaker 2: Habrá
22:24
Speaker 6: enrutadores donde un empleado haga una pregunta y el enrutador
22:28
Speaker 6: agarre la pregunta y decida a qué modelo se la
22:31
Speaker 6: va a enchufar para devolver una respuesta acorde a la
22:35
Speaker 6: dificultad que se ha planteado. Pero todavía eso está por
22:39
Speaker 6: llegar y todavía eso requiere un tiempo y una culturalización
22:44
Speaker 6: y un aprendizaje por parte de todo el mundo, ¿no?
22:48
Speaker 5: En este sentido, el de ganar eficiencia, yo no sé
22:52
Speaker 5: si la gente lo sabe, pero los modelos norteamericanos son
22:55
Speaker 5: modelos cerrados, es decir, no son públicos. Sin embargo, varios
22:59
Speaker 5: de los chinos, entre otros DeepSeek y demás, son modelos públicos,
23:02
Speaker 5: es decir, puedes acceder a las tripas del modelo y,
23:06
Speaker 5: por lo tanto, puedes de alguna manera reconstruirlo eliminando las
23:11
Speaker 5: partes del modelo chino que no te gusten, como por
23:13
Speaker 5: ejemplo todos los cortes en los temas de censura, determinados
23:21
Speaker 5: temas y demás, y hay quien ya se está dedicando
23:25
Speaker 5: a sacar modelos basados en la arquitectura de los chinos,
23:29
Speaker 5: pero sin el cap ese del gobierno comunista chino. Con
23:34
Speaker 5: lo cual, bueno, pues esto está llevando a cada vez
23:37
Speaker 5: un uso más exigente. Pero el siguiente tema que has tocado, Julián,
23:41
Speaker 5: claramente es¿ Quién lo usa y para qué? Que era
23:44
Speaker 5: otra de las preguntas que nos hacíamos
23:45
Speaker 4: al principio.¿ Puedo introducir una variable en ese quién lo
23:49
Speaker 4: usa y para qué? Que es una variable de predicción
23:51
Speaker 4: de futuro. Es decir,¿ cómo creéis que se va a
23:55
Speaker 4: usar la inteligencia artificial de aquí a un año o
24:02
Speaker 4: dos años? en cuanto a esas capacidades de ir siendo
24:08
Speaker 4: más inteligentes, si va a estar integrada, como decís, más
24:11
Speaker 4: en la máquina que en el procesamiento o en la
24:14
Speaker 4: mejora del modelo de la nube, en su eficiencia energética
24:19
Speaker 4: y luego los usos a los que hacía referencia el
24:23
Speaker 4: particular y las empresas.¿ Os atrevís a decir cómo se
24:26
Speaker 4: va a usar la IA dentro de un año?
24:29
Speaker 5: Bueno, yo creo que lo primero es partir de cómo
24:31
Speaker 5: se usa hoy, que yo no sé si la gente
24:33
Speaker 5: lo tiene clara, Y luego ya si quieres proyectamos, Eduardo,¿
24:37
Speaker 5: te parece?
24:38
Speaker 4: Me parece perfecto.
24:40
Speaker 5: Vale, pues mira,¿ cómo se usa hoy? Iba
24:44
Speaker 6: a decir, Víctor, que yo soy absolutamente incapaz de hacer
24:46
Speaker 6: un pronóstico sobre lo que va a pasar dentro de
24:49
Speaker 6: un año. Un año es un tiempo absolutamente sideral, Eduardo.
24:53
Speaker 5: Pero bueno, podemos hacer una extrapolation, ¿no? A ver,¿ cómo
24:58
Speaker 5: se usa hoy? Yo no sé si he compartido con
25:00
Speaker 5: vosotros un gráfico que utilizo en mis presentaciones, en mis... bueno,
25:03
Speaker 5: ahora llamados monólogos, que es espectacular cómo se cae en
25:10
Speaker 5: picado el uso de tokens a partir del 1 de junio. Pero,
25:14
Speaker 5: o sea, hay unos niveles de más o menos semana
25:16
Speaker 5: a semana de uso muy intensivo y de repente llega
25:19
Speaker 5: el 1 de junio y caen en picado.¿ Y qué pasa
25:21
Speaker 5: el 1 de junio?
25:22
Speaker 4: Pues que no hay clase.
25:24
Speaker 5: Efectivamente. Con lo cual, user number one, los estudiantes. Tanto
25:30
Speaker 5: de high school como de college, universitarios, bachillerato, etcétera, etcétera.
25:35
Speaker 5: Ese es el número uno. Luego, acordaros de los niños
25:38
Speaker 5: de 12 años que tienen novias basadas en IA artificial. En
25:44
Speaker 5: un minuto les configuran el body, les hacen esto, lo otro,
25:48
Speaker 5: y si quieren que sean más o menos tolerantes, más
25:51
Speaker 5: o menos sumisos o sumisas... Entonces, hay aplicaciones de compañía,
25:57
Speaker 5: companionship también. También el tema para la terapia, para el
26:01
Speaker 5: tema de, oye,¿ cómo va a ser esto?¿ Cómo me encuentro?¿
26:05
Speaker 5: Estoy así?¿ Estoy asada? El tema de terapia. Y eso
26:10
Speaker 5: sería quizá la parte del león del usuario privado. Pasamos
26:17
Speaker 5: al usuario empresarial. Yo creo que aquí Julián estará conforme conmigo,
26:21
Speaker 5: donde hay un uso masivo para programar. Por cierto, estaba
26:26
Speaker 5: leyendo esta semana también, atento Eduardo, no te caigas de
26:29
Speaker 5: la silla. Ya hay más desempleados que han hecho computer
26:34
Speaker 5: science que que han estudiado filosofía. Atento al dato en
26:38
Speaker 5: Estados Unidos. Y estos son datos de 2024 ya. Ha subido
26:42
Speaker 5: más el desempleo entre los computer science graduados en ciencias
26:47
Speaker 5: de la computación que entre los filósofos. Pero bueno, yo
26:52
Speaker 5: creo que el tema de codificación es de largo el
26:55
Speaker 5: uso campeón en el entorno empresarial. Y luego, pues hay
27:00
Speaker 5: una serie de usos, pues eso, para resumir reuniones, para
27:05
Speaker 5: resumir documentos largos, para PDF y tal. Ahí ya sería
27:10
Speaker 5: una purrela para... Y luego ya están los súper mega avanzados,
27:14
Speaker 5: como por ejemplo Julián y tal, que tienen sus pequeños
27:17
Speaker 5: agentes de productividad personal, que le hacen un resumen de esto,
27:20
Speaker 5: que le hacen un resumen de aquello, tal, tal, tal.
27:23
Speaker 5: Y ahí llegaríamos ya a lo que es la compañía, digamos,
27:27
Speaker 5: en su extensión máxima. Y ahí es donde vienen las dudas.
27:31
Speaker 5: Yo estoy ahí muy atento, con la oreja puesta, hablo
27:34
Speaker 5: con mucha gente y demás, y lo que me llega es,
27:38
Speaker 5: de momento, todavía muy tierno. Obviamente, aquí dejo a Julián
27:43
Speaker 5: que opine, y ahora sí que les comento también otra
27:46
Speaker 5: cosa que me ha llamado la atención.
27:50
Speaker 4: Julián.
27:51
Speaker 6: A ver, esencialmente coincido con lo que estás comentando, Víctor.
27:57
Speaker 6: El problema que tengo muchas veces al examinar este tema
28:00
Speaker 6: es que veo la vida desde mi silla y mi
28:03
Speaker 6: silla es una silla rodeada de gente que está absolutamente
28:08
Speaker 6: imbuida por el nuevo paradigma y que están metidos ahí
28:12
Speaker 6: hasta la cocina. porque a nuestro negocio le afecta profundamente,
28:16
Speaker 6: pero es que a la manera de vivir de cada
28:18
Speaker 6: uno de nosotros también, con lo cual está todo el
28:21
Speaker 6: mundo volcado con la inteligencia artificial y por otra parte encantado,
28:26
Speaker 6: porque todo el mundo le encuentra un retorno, le encuentra
28:28
Speaker 6: un sentido. son gente que detecta muy rápido para qué
28:32
Speaker 6: sirve de verdad y para qué no sirve de verdad,
28:35
Speaker 6: pero en general lo que nos encontramos en el lado
28:39
Speaker 6: de los clientes es un despiece mucho más potente que
28:43
Speaker 6: el que podamos tener nosotros. A nosotros nos preocupa más
28:48
Speaker 6: que nos preocupa porque está nuestra supervivencia en juego o
28:53
Speaker 6: la supervivencia del modelo de negocio tradicional Para muchas compañías
28:57
Speaker 6: que han basado, no es el caso de Singular, pero
28:59
Speaker 6: para muchas compañías que han basado su historia en poner
29:02
Speaker 6: cuanta más gente mejor a tirar, cuantas más líneas de
29:05
Speaker 6: código mejor, esto de la IA puede tener un impacto
29:07
Speaker 6: muy grande. Bueno, la semana pasada me parece que fue
29:11
Speaker 6: cuando vimos alguna bofetada muy grande en bolsa de alguna
29:14
Speaker 6: de las consultoras de tecnología de toda la vida, ¿no?
29:17
Speaker 6: Para compañías que hemos tenido otro foco y estamos replanteando
29:22
Speaker 6: las cosas de otra manera, probablemente sea una oportunidad, porque
29:25
Speaker 6: al final nunca hemos tenido como objetivo contratar al mayor
29:29
Speaker 6: número posible de personas para hacer cosas sencillas, sino buscar
29:34
Speaker 6: dónde estaban los temas de mayor valor añadido y evolucionar
29:37
Speaker 6: con ellos. La historia de Singular es un poco la
29:39
Speaker 6: historia de la superación de la barrera tecnológica una y
29:43
Speaker 6: otra vez y hasta ahora no nos ha pillado el
29:45
Speaker 6: toro en ninguno de los cambios de paradigma, pero hay
29:49
Speaker 6: gente que tiene otro posicionamiento y que posiblemente vaya a sufrir.
29:53
Speaker 6: Yo creo que es un poco lo que hemos comentado
29:56
Speaker 6: en alguna ocasión. En muchos sentidos la situación recuerda a
30:00
Speaker 6: lo que pudo ser el cambio a la nube o
30:02
Speaker 6: con mucha más fuerza probablemente porque el impacto es más
30:05
Speaker 6: personal a lo que sucedió con Internet. Pero es pronto,
30:10
Speaker 6: cesamos muy al principio. Si echáis la vista atrás, han
30:14
Speaker 6: pasado escasamente tres años y pico desde que PNI sacó
30:20
Speaker 6: el primer chat GPT que llamó la atención masivamente. Y
30:24
Speaker 6: estamos hablando de un mundo a boca abajo, tres años
30:27
Speaker 6: y pico después. Desde luego, tres años y pico después
30:30
Speaker 6: de la aparición del primer browser, que sería el equivalente
30:35
Speaker 6: al lanzamiento de chat GPT, no había el nivel de
30:38
Speaker 6: inquietud que hay ahora, ni muchísimo menos.
30:45
Speaker 5: Eduardo.
30:48
Speaker 4: Os estoy escuchando muy atentamente. La verdad es que después
30:57
Speaker 4: de esta situación, sí que me gustaría que hicieseis esa
31:02
Speaker 3: predicción
31:04
Speaker 4: porque además tiene implicaciones no sólo de uso y capacidades
31:10
Speaker 4: sino también de tecnológicas un poco apuntando a lo que
31:15
Speaker 4: decía Julián es decir que al final vamos a mirar
31:20
Speaker 4: más al dispositivo que al modelo o no, bueno, no
31:25
Speaker 4: lo sé os invito a que por cómo está evolucionando,
31:30
Speaker 4: dibujéis un posible escenario. Esto ni mucho menos os compromete,
31:34
Speaker 4: pero¿ cómo lo veríais después de haber hecho esta reflexión
31:37
Speaker 4: sobre cómo va evolucionando?¿ Cómo ha ido estrechándose esa frontera
31:42
Speaker 4: entre la inversión en el desarrollo de nuevos modelos y
31:48
Speaker 4: luego el resultado que te da en cómo está apuntando
31:52
Speaker 4: el envidia hacia la implantación en el propio en el
31:58
Speaker 4: propio semiconductor no sé ese tipo de cosas a ver
32:02
Speaker 4: cómo dibujáis ese futuro venga
32:04
Speaker 5: Víctor yo le hacía un comentario a uno de los
32:07
Speaker 5: post de Julián no el último me parece que era
32:09
Speaker 5: el penúltimo donde él se preguntaba si iba a estar
32:12
Speaker 5: en la mochila o iba a estar en grandes data
32:14
Speaker 5: centers muy energy hungry, ¿no? Ambientes de energía y demás.
32:19
Speaker 5: Y yo creo que, y al final también creo que
32:22
Speaker 5: coincidía conmigo, y si no que lo comento, que va
32:25
Speaker 5: a haber un poco de todo. O sea, vamos a
32:27
Speaker 5: estar rodeados, no sé en cuánto tiempo, desde luego quizá
32:32
Speaker 5: un año, un poquito más de un año, pero vamos
32:34
Speaker 5: a estar rodeados de todo tipo de dispositivos inteligentes que
32:38
Speaker 5: además se van a mover y van a interactuar con nosotros.
32:41
Speaker 5: Estamos hablando desde, yo que sé, animales de compañía, hasta
32:44
Speaker 5: robots domésticos, bueno, domésticos para cualquier tipo de uso doméstico
32:50
Speaker 5: y demás. Esto sí, en China ya te atienden en
32:53
Speaker 5: los bares, en los hoteles, te atienden ya robots, por
32:56
Speaker 5: supuesto en la industria automovilística y en cualquier tipo de
33:02
Speaker 5: industria mecánica. Y ahí probablemente una buena parte de estos
33:07
Speaker 5: dispositivos inteligentes van a tener que tener modelos pequeños, reducidos, específicos,
33:13
Speaker 5: cuantizados y van a tener que funcionar en local, con
33:18
Speaker 5: energía local y demás. Eso es un poco como yo
33:21
Speaker 5: lo veía. Los próximos cuatro o cinco años probablemente vamos
33:24
Speaker 5: a ver una explosión de esto. Leía también ahora sobre
33:27
Speaker 5: el tema del coche autónomo. Muy interesante, ¿no? Yo creo
33:31
Speaker 5: que ya incluso hasta España nos estamos preparando ya para
33:34
Speaker 5: legislar sobre el coche autónomo. Ya por fin, veintitantos años
33:37
Speaker 5: después de que viéramos el primero. Pero también se está
33:42
Speaker 5: avanzando mucho en el tema de la inteligencia de actividad generativa,
33:44
Speaker 5: en el tema de resolver los grandes problemas de la humanidad.
33:48
Speaker 5: No sé, pues cosas como que ahora están intentando mirar
33:52
Speaker 5: la mano con el Quantum, pero el Quantum todavía está...
33:56
Speaker 5: no está claro qué vaya a ocurrir. Entonces, a lo
33:58
Speaker 5: mejor todo el tema de la optimización de rutas, la
34:01
Speaker 5: optimización de ciudades, la optimización de, no sé, grandes problemas,
34:07
Speaker 5: de ese tipo de cosas, e incluso problemas muy sofisticados,
34:11
Speaker 5: pues que probablemente van a requerir esos modelos No tan cuantizados,
34:20
Speaker 5: más extensos, con más millones de tokens y que van
34:26
Speaker 5: a querer estar probablemente en el cloud y siendo obviamente
34:30
Speaker 5: explotados de esa manera, ¿no? Y luego está el tema, repito,
34:36
Speaker 5: de las empresas. O sea, sigue siendo un misterio. Hemos
34:40
Speaker 5: comentado ya que se están apoyando en los McKinsey, en
34:45
Speaker 5: los Accentus, en los KPMG y demás. Incluso esta semana
34:49
Speaker 5: leía que Amazon está afrontando un modelo donde le llaman
34:55
Speaker 5: el Forward Deploying Engineer, FDE, ¿no? Donde básicamente es muy sencillo.
34:59
Speaker 5: Como tú tienes complejidad y como tú no te enteras
35:02
Speaker 5: bien de cómo implantar esto en tu empresa, no te
35:03
Speaker 5: preocupes que ya te mando yo un ingeniero que te
35:06
Speaker 5: arregle los problemas del cual te lo mando, eso sí, temporalmente.
35:10
Speaker 5: El ingeniero sabe de toda la infraestructura de Amazon, sabe
35:14
Speaker 5: de todo el cloud, probablemente sea un arquitecto de Amazon,
35:17
Speaker 5: y sabe que tiene que enchufarle de alguna manera los
35:21
Speaker 5: productos de Amazon, ¿no? Y los sistemas y los modelos
35:23
Speaker 5: de de Amazon y entonces eso para mí todavía es
35:29
Speaker 5: un misterio sobre qué campos se va a desarrollar y
35:33
Speaker 5: a qué velocidad va a ir un proyecto empresarial en
35:37
Speaker 5: un año mal lo veo completado entonces yo esto lo
35:41
Speaker 5: veo más entre dos y cinco años una cosa así ¿sabes?
35:45
Speaker 5: eso es un poco mi visión tanto en lo personal
35:47
Speaker 5: como en lo empresarial
35:50
Speaker 4: Julián venga atrévete
35:53
Speaker 6: A ver, Eduardo, el problema es que esto queda grabado. No, no, no,
36:02
Speaker 6: a ver, no tengo ningún miedo a meter la pata, ¿no?
36:06
Speaker 6: Pero sí que lo veo enormemente complejo. Yo creo que,
36:11
Speaker 6: y creo que lo he dicho en alguna ocasión en
36:13
Speaker 6: el programa, creo que lo que ha pasado con los
36:15
Speaker 6: modelos grandes de lenguaje, que es la fase en la
36:18
Speaker 6: que estamos ahora, ha tenido la gran virtud de hacer
36:21
Speaker 6: creer a la humanidad que hay una tecnología nueva que
36:24
Speaker 6: puede ser muy útil para muchas cosas. Ha tenido ese mérito.
36:28
Speaker 6: Yo simultáneamente creo que ese paradigma basado en la estadística
36:32
Speaker 6: aplicada al lenguaje tiene un techo y que no va
36:36
Speaker 6: a ir mucho más para allá y creo que la
36:39
Speaker 6: fase ahora mismo es una mezcla de… cómo se puede
36:43
Speaker 6: optimizar y racionalizar el uso de lo que tenemos ahora
36:48
Speaker 6: y los consumos de todo tipo asociados a ese uso.
36:52
Speaker 6: Y si quieres también la rentabilización de todas esas inversiones
36:55
Speaker 6: que se han hecho, a la par que se estudian
36:59
Speaker 6: alternativas a lo que tenemos, porque se sabe que lo
37:01
Speaker 6: que tenemos no es la respuesta definitiva. Mientras un modelo...
37:05
Speaker 6: que alucine por defecto y su estructura haga imposible que
37:11
Speaker 6: deje de alucinar. Mientras un modelo no tenga una conciencia
37:14
Speaker 6: del mundo, mientras un modelo no sea capaz de validar
37:17
Speaker 6: contra la realidad las hipótesis que está lanzando, estamos jugando
37:21
Speaker 6: con herramientas estadísticas muy avanzadas, pero que tienen un techo, ¿no?
37:27
Speaker 6: Yo creo que estamos un poco en ese punto, en
37:30
Speaker 6: una herramienta que sabemos que va a ser útil y
37:32
Speaker 6: va a cambiar la manera en que se hacen muchísimas cosas,
37:35
Speaker 6: tanto a nivel personal como a nivel empresa, en una
37:40
Speaker 6: herramienta que debería modificar profundamente la manera en la que
37:44
Speaker 6: enseñamos y la manera en la que aprendemos, y sobre
37:47
Speaker 6: eso va un poco el artículo que saco mañana en LinkedIn,
37:55
Speaker 6: Es todo un cambio que es muy difícil anticipar por
37:59
Speaker 6: dónde ha empezado, que ha sido con el lanzamiento de ChatGPT.
38:04
Speaker 6: pedirme que os diga cómo va a estar la cosa
38:07
Speaker 6: dentro de dos años. Va a ser que no es posible,
38:09
Speaker 6: pero creo que las líneas son esas. Por un lado, eficiencia.
38:12
Speaker 6: Por otro lado, ver cómo conseguimos que personas y organizaciones
38:17
Speaker 6: la entiendan y hagan un uso más racional del nuevo activo. Y,
38:23
Speaker 6: por otra parte, incertidumbre, porque esto lo abarca absolutamente todo.
38:28
Speaker 6: Cuando hablaba Víctor de modelos cuantizados pequeñitos, Vamos, yo tengo
38:33
Speaker 6: poca duda de que de aquí a no mucho tiempo
38:35
Speaker 6: estaremos viendo collares de perro de lo más pijo, específicamente
38:40
Speaker 6: orientados a traducir lo que el animal sienta en cada
38:42
Speaker 6: momento para que el propietario lo sepa. Es que hay
38:48
Speaker 6: tal inmensidad de aplicación para una tecnología como esta que
38:52
Speaker 6: estamos muy al principio. Estamos vislumbrando lo que el futuro
38:57
Speaker 6: nos va a traer.
38:58
Speaker 4: No, es muy razonable ese planteamiento, ¿no? Has dibujado un escenario,
39:01
Speaker 4: yo creo que, muy racional, ¿no? Que es precisamente, no
39:07
Speaker 4: os pedía tampoco, pues mira, vamos a estar utilizando esto,
39:10
Speaker 4: yo creo que es un momento de consolidación, como decíamos
39:13
Speaker 4: al principio, ¿no? Víctor hacía una serie de preguntas y es, oye,
39:16
Speaker 4: hemos llegado hasta aquí, vamos a preguntarnos todo esto y
39:20
Speaker 4: a partir de aquí entra una nueva era. Pero yo
39:22
Speaker 4: creo que ahora esa nueva era va a ser un poco...
39:25
Speaker 4: menos eufórica, menos pasional, ¿no? Tanto en las cantidades como
39:30
Speaker 4: en las expectativas, ¿no? Y me parece lógico también, ¿no?
39:33
Speaker 4: Se va a seguir trabajando y no vamos a tratar
39:37
Speaker 4: de esperar esa killer app, como decía Julián en uno
39:39
Speaker 4: de sus artículos, cada día que nos levantamos por la mañana,
39:43
Speaker 4: esperando ver que el mundo ha cambiado y se ha transformado, ¿no? Entonces, bueno,
39:46
Speaker 4: pues llega el momento de, ese momento valle, ¿no? De decir, venga,
39:50
Speaker 4: vamos a ver un poquito cómo va penetrando todo esto
39:54
Speaker 4: con lo logrado hasta ahora. Víctor.
39:57
Speaker 5: Bueno, nos quedaría, si quieres, porque vamos a seguir haciendo radio,
40:02
Speaker 5: espero que mucho tiempo, pero nos quedaría también hablar de
40:05
Speaker 5: los aspectos éticos y los aspectos legales. Y esto puede ser,
40:10
Speaker 5: yo creo que más bien un freno que un acelerador.
40:14
Speaker 5: Leía también un artículo sobre todo el tema de, claro,
40:18
Speaker 5: si yo tengo sistemas de IA en el trabajo, pues
40:22
Speaker 5: ahora ya paso al siguiente nivel en la monitorización del empleado.
40:26
Speaker 5: Ya no le monitorizo la entrada y la salida. Ahora
40:29
Speaker 5: le monitorizo, por supuesto, todo el uso de las aplicaciones empresariales,
40:33
Speaker 5: pero le monitorizo también la velocidad del ratón, la velocidad
40:37
Speaker 5: de la escritura, le monitorizo la mirada, si está más
40:42
Speaker 5: o menos cansado, si está distraído o no. Todo esto
40:45
Speaker 5: hoy en día se puede hacer de manera muy sencilla
40:48
Speaker 5: y a partir de ahí puedo extrapolar si está deprimido,
40:53
Speaker 5: si está contento, si es productivo o no y a
40:57
Speaker 5: partir de ahí puedo poner unos benchmarks, unos listones. y
41:02
Speaker 5: a partir de ahí pueden empezar a pasar cosas no deseables.
41:06
Speaker 5: Esto hay que regularlo
41:09
Speaker 6: Espero que si algún día llegan a eso también pongan
41:12
Speaker 6: un sensor en la ducha para que detecte cuando estoy
41:15
Speaker 6: pensando en un problema que tengo en la oficina y
41:17
Speaker 6: se me ocurre una solución mientras me estoy duchando.
41:21
Speaker 5: A mí me ocurre cuando me aceito. Siempre habrá un
41:24
Speaker 5: imbécil
41:25
Speaker 6: que proponga trackear Desde luego, el primer día que alguien
41:28
Speaker 6: me proponga que va a trackear mi mirada sobre una
41:31
Speaker 6: pantalla como manera de medir mi productividad, cojo la puerta
41:34
Speaker 6: y me voy.
41:35
Speaker 5: No, pero eso fíjate, Julián, que tienes toda razón, pero
41:39
Speaker 5: puede haber a lo mejor profesiones donde eso sea interesante hacerlo.
41:43
Speaker 5: Por ejemplo, en la industria del transporte. un conductor o
41:46
Speaker 5: maquinaria pesada, en fin, trabajos quizá más físicos donde pueda
41:51
Speaker 5: ser interesante trackear, pues fíjate este pobre autobús que se
41:55
Speaker 5: acaba de chocar en el Erida y que... Eso
41:58
Speaker 6: se hace ya...
42:00
Speaker 5: Claro, claro, pero eso tiene que tener unos límites también,
42:03
Speaker 5: es decir,¿ dónde está el criterio de la proporcionalidad? O sea...
42:08
Speaker 5: Una cosa es monitorear esto y otra cosa es que
42:11
Speaker 5: es admisible y que entra en el terreno de lo
42:13
Speaker 5: admisible y que entra en el terreno de lo prohibido, ¿no?
42:15
Speaker 5: Si ya te vas a meter dentro de mi cabeza.
42:18
Speaker 5: En fin, esto yo creo que también da para bastante tema, ¿no?
42:23
Speaker 5: Y luego está todo el tema legal en el término
42:25
Speaker 5: de la responsabilidad, ¿no? Hemos hablado mucho, llevamos ya mucho
42:29
Speaker 5: tiempo hablando de qué pasa si un coche se choca, ¿no? decide,
42:35
Speaker 5: pues eso, que el daño es mejor por aquí o
42:38
Speaker 5: el daño es mejor por allá y demás, ¿no? O
42:41
Speaker 5: qué pasa si una guía se confunde y hace perder
42:44
Speaker 5: a personas, pues, pérdidas económicas o pérdidas más físicas o
42:51
Speaker 5: lo que sea, ¿no? Entonces, todo esto va a llevar también,
42:55
Speaker 5: por ejemplo, estaba leyendo un artículo muy interesante también de
42:59
Speaker 5: que hay una startup que lo que ha hecho ha
43:01
Speaker 5: sido crear una especie de módulos que sirven para que
43:08
Speaker 5: los robotaxis no tengan que conducir un montón de kilómetros
43:12
Speaker 5: hasta llegar al lugar donde los recargan y los limpian. Entonces,
43:18
Speaker 5: hay una nueva startup con un nuevo negocio que va
43:20
Speaker 5: a ser floreciente, que tiene una especie de modulitos que
43:23
Speaker 5: pueden ser transportados y que se acercan, digamos, al coche
43:27
Speaker 5: para que no tenga que hacer toda esa cantidad de
43:28
Speaker 5: kilómetros y que además son capaces de identificar si necesita
43:32
Speaker 5: ser limpiado o no y cómo. Imagínate que se ha
43:34
Speaker 5: quedado un helado de chocolate, pues eso no se puede
43:36
Speaker 5: limpiar de una manera o de otra. Entonces, lo que
43:39
Speaker 5: quería decir es que esto... Entonces, parece que se acaban
43:43
Speaker 5: los puestos de trabajo, pero en realidad, de repente, tienes
43:45
Speaker 5: una nueva industria completamente nueva, ¿no? Y a partir de ahí,
43:49
Speaker 5: pues se van a crear un montón de nuevos puestos
43:52
Speaker 5: de trabajo, nuevas ideas que van a servir para, de
43:54
Speaker 5: alguna manera, proveer a esta nueva realidad que está plagada
44:00
Speaker 5: de inteligencia artificial, ¿no? hablaba Julián de los collares que
44:05
Speaker 5: en nuestra docena de los perros, pero luego de repente
44:07
Speaker 5: pues te hará una, oye, que tu perro está deprimido, bueno,
44:09
Speaker 5: pues entonces ahora lo que hay que hacer es darle
44:10
Speaker 5: un masaje de no sé qué, o sea, una cosa
44:13
Speaker 5: llama a la otra, ¿sabes? Entonces me parece, como ha
44:17
Speaker 5: dicho él, muy interesante ver un poco a dónde va
44:20
Speaker 5: todo esto, ¿sabes?
44:24
Speaker 4: Oye, pues nada, nos quedan, aunque no lo creáis, pues
44:28
Speaker 4: escasos cinco minutos de charla en la que sí que
44:32
Speaker 4: podemos quizás aligerar, porque decía Víctor que tenía 250.000 pestañas abiertas,
44:35
Speaker 4: la del chiste, lo del Día Internacional del Chiste, que
44:41
Speaker 4: yo no sabía que era, a mí me encantan los chistes,
44:43
Speaker 4: pero cada vez se cuentan menos chistes porque corres el
44:45
Speaker 4: riesgo de ofender a algún colectivo, pues yo qué sé,
44:50
Speaker 4: incluso el colectivo de los tertulianos de radio que hablan
44:53
Speaker 4: sobre inteligencia artificial, también se pueden sentir ofendidos, o sea
44:57
Speaker 4: que ojo con los chistes. Pero bueno, seguro que hay
44:59
Speaker 4: otras materias un poquito más ligeras, de esas de lifestyle
45:03
Speaker 4: que te gusta traer de vez en cuando, Víctor.
45:05
Speaker 5: Sí, hay un par, una era, pero la voy a
45:08
Speaker 5: dejar para otro día, es la subida de los divorcios
45:10
Speaker 5: de la gente mayor, pero esa la dejo para el
45:12
Speaker 5: próximo jueves
45:13
Speaker 4: Pero hay una... Está bien, pero es una estadística, es decir,
45:17
Speaker 4: que no es nueva, ¿no?
45:19
Speaker 5: Sí, hay una, pero esa, si queréis la dejamos. Hay
45:21
Speaker 5: una que me ha parecido muy interesante, que es un poco...
45:26
Speaker 5: El crecimiento de la importancia de lo pequeño y de
45:30
Speaker 5: lo local. Yo que llevo 25 años dando clases en marketing
45:34
Speaker 5: internacional y hablando de la globalización y lo bueno que
45:37
Speaker 5: es y que el comercio crezca y tal y cual.
45:40
Speaker 5: resulta que hay una tenencia fortísima a la pequeñitización y
45:44
Speaker 5: esto se engloba con una charla que estuve hace poco
45:47
Speaker 5: de este de Sade que me gustó mucho también le
45:52
Speaker 5: hablaba de que es la antiglobalización y un poco volvemos
45:55
Speaker 5: a las pymes y que las economías de escala ya
45:57
Speaker 5: no son tales y tal y me ha parecido muy
46:00
Speaker 5: interesante¿ Cómo es el triunfo de lo pequeño? Hablábamos en
46:05
Speaker 5: el cine, las producciones locales han ganado como 30 puntos de
46:09
Speaker 5: cuota en mercado a las grandes megaproducciones y demás. Volvemos
46:14
Speaker 5: otra vez a las empresas pequeñas, hoy en día es
46:16
Speaker 5: más fácil que nunca hacer una empresa de uno, básicamente,
46:19
Speaker 5: incluso convertirte tú mismo.¿ Y esto ligaba
46:22
Speaker 4: por ejemplo, a eso de intentar ir a un restaurante,
46:26
Speaker 4: al restaurante de moda de Madrid y no tener mesa
46:28
Speaker 4: porque hay una lista de espera de ocho meses y
46:31
Speaker 4: al final te vas a un restaurante pequeñito donde te
46:34
Speaker 4: hacen la comida casera de toda la vida? Bueno
46:37
Speaker 5: eso es la localización dentro de la localización, ¿no? Pero
46:42
Speaker 5: otra cosa que quiero relacionarla con esto, que he leído,
46:45
Speaker 5: me ha parecido muy interesante, esto viene del entorno de
46:47
Speaker 5: Scott Galloway, no viene de él porque ahora digamos que
46:49
Speaker 5: se ha multiplicado con varios, pero que viene a hablar
46:52
Speaker 5: de que hoy en día no es tan importante tener
46:55
Speaker 5: un producto, sino tener una especie de comunidad de seguidores
46:58
Speaker 5: y luego el producto. Entonces es un poco como el
47:02
Speaker 5: triunfo de los microinfluencers, Y luego, primero crea una comunidad
47:08
Speaker 5: de gente y luego ya pensarás en qué les vendes
47:11
Speaker 5: o qué les cuentas o qué les haces, ¿no? Me
47:13
Speaker 5: ha resultado como muy curioso, ¿no? Y menciona varios startuperos,
47:18
Speaker 5: incluso de un restaurante local de Nueva York y tal.
47:22
Speaker 5: O sea, por eso decía el tema de lo local,
47:24
Speaker 5: el tema de lo pequeño, ¿no? Volvemos otra vez a
47:26
Speaker 5: la pyme, a lo pequeño, a lo micro, a lo...
47:32
Speaker 5: si quieres a lo artesanal un poco esto
47:36
Speaker 6: perdóname que te corte pero me estás recordando muchísimo a
47:41
Speaker 6: un artículo que pasaste esa mañana súper súper súper interesante
47:46
Speaker 6: del Economist y de cómo los modelos reflejan concepciones de
47:51
Speaker 6: la vida completamente diferente a la que tiene su usuario
47:54
Speaker 6: en realidad al final yo creo que es un poco
47:58
Speaker 6: también Lo veíamos reflejado en las críticas o en las
48:02
Speaker 6: reacciones tan negativas que han tenido los capos de la
48:05
Speaker 6: industria cuando han ido a cerrar cursos en universidades este año.
48:10
Speaker 6: Y les han tirado de todo porque la gente está
48:13
Speaker 6: aburrida de globalización, aburrida de que les cuenten por dónde
48:17
Speaker 6: van a tener que ir los próximos 15 días y aburrida
48:20
Speaker 6: de que les impongan una cosmovisión que no necesariamente coincide
48:25
Speaker 6: con la suya. Y a mí todo eso me parece
48:27
Speaker 6: un canto de la esperanza realmente. de esta tendencia al
48:32
Speaker 6: café para todos. Haya gente que sea capaz de levantar
48:35
Speaker 6: la mano y decir a mí esto me importa un pito,
48:37
Speaker 6: no me lo creo y voy a personalizarme un modelo
48:40
Speaker 6: para que utilice unos parámetros mentales parecidos a los míos.
48:44
Speaker 6: Me parece que es un canto a la esperanza de
48:47
Speaker 6: alguna manera. No nos estamos dejando adocenar con la intensidad
48:52
Speaker 6: que algunos querrían que nos dejáramos adocenar.
48:56
Speaker 5: Para mí es una ruptura mental de una cantinela que
48:59
Speaker 5: he llevado los últimos 25 años en mis clases y demás.
49:01
Speaker 5: Y ahora hablar de globalización y de lo local y
49:05
Speaker 5: de lo
49:06
Speaker 6: pequeño. Es epicuro, Víctor. Es el ver el bien, la
49:10
Speaker 6: bondad y la belleza en las cosas pequeñas y próximas
49:14
Speaker 6: y apreciar la maravilla que es ver el sol cada
49:17
Speaker 6: mañana o tomarte una cerveza tranquila con un amigo saboreando
49:21
Speaker 6: realmente esa cerveza y disfrutando de la conversación.
49:25
Speaker 5: O un buen chiste. Y ahí enganchamos con el día
49:29
Speaker 5: internacional del chiste. Y por eso hace un año sacamos
49:31
Speaker 5: lo de Tech Meets Humor. Para intentar formar a la
49:35
Speaker 5: gente haciéndole reír.
49:36
Speaker 6: Y lo que nos queda es una referencia que ojalá
49:39
Speaker 6: España gane dentro de un ratito porque hoy tenemos partido
49:43
Speaker 6: maravilloso
49:44
Speaker 4: contra UCE. Está siendo un mundial muy raro, unos equipos
49:48
Speaker 4: muy raros que yo no había visto nunca. El de
49:51
Speaker 4: Bayern en Alemania. Y con unos resultados, bueno, que son
49:54
Speaker 4: los que son porque el fútbol es fútbol, pero... La
49:57
Speaker 4: verdad es que está siendo un Mundial raro, espero que
50:00
Speaker 4: si cogen esta dinámica, chico, pues yo no sé qué
50:02
Speaker 4: voy a hacer, porque el otro día que pregunté por
50:06
Speaker 4: los cromos que ha sacado quien vende los cromos de
50:08
Speaker 4: toda la vida, que es esta marca italiana,¿ cuántos cromos
50:12
Speaker 4: tenía el álbum del Mundial? 900 y pico cromos, 900 y
50:16
Speaker 4: pico cromos. Pero bueno, esto es una locura. Sí, los
50:22
Speaker 4: peces de las entradas. Más cromos
50:24
Speaker 6: que yogures en el supermercado. Y está claro que el
50:27
Speaker 6: exceso de oferta te apagulla y te hace desgraciado
50:30
Speaker 5: Oye, pero muy raro, pero¿ os acordáis de la porra
50:33
Speaker 5: esta en la empresa y el prompt súper sofisticado? Bueno,
50:38
Speaker 5: pues de 280 vamos el 14. O sea que no debía estar
50:41
Speaker 5: muy mal hecho el prompt
50:43
Speaker 4: Oye, no está mal. Sí, sí, ahí
50:46
Speaker 5: vamos.
50:46
Speaker 4: Que la semana que viene más. Como siempre ha sido
50:48
Speaker 4: un placer escucharos hoy además en versión extendida. Me gusta
50:53
Speaker 4: que de vez en cuando podamos hacerlo. Y como siempre,
50:55
Speaker 4: emplazaros a la próxima semana para que nos charlemos a
50:58
Speaker 4: propósito de vuestras lecturas. Lecturas o escrituras que cada vez
51:03
Speaker 4: van siendo mayores. Las de Julián Comparte y también las
51:06
Speaker 4: de Víctor. Un abrazo, amigos. Cuidaros mucho.
51:09
Speaker 6: Nos vemos
51:09
Speaker 4: la semana que viene. Un abrazo. Amigos, el lunes nos
51:12
Speaker 4: vemos en el Ciber After Work. Nosotros de Capital Radio.
51:14
Speaker 4: Pasad buen fin de semana y como dice Julián, a
51:16
Speaker 4: ver si tenemos suerte, venga, un abrazo, adiós.
51:39
Speaker 3: Capital Radio
51:41
Speaker 7: Sabía que Albert Einstein definía una vez... al interés compuesto
51:44
Speaker 7: como la octava maravilla del mundo... Puede sonar exagerado, pero
51:48
Speaker 7: en economía este concepto es el mejor amigo de su bolsillo.
51:52
Speaker 7: Imagine que lanza una pequeña bola de nieve desde la
51:54
Speaker 7: cima de una montaña. Al principio la bola avanza lento
51:57
Speaker 7: y apenas crece, pero a medida que baja, la nieve
52:00
Speaker 7: que se le pega se convierte en parte de la bola,
52:02
Speaker 7: ayudando a que trape todavía más nieve. Al llegar al valle,
52:06
Speaker 7: esa pequeña canica es ahora un gigante. En sus finanzas,
52:09
Speaker 7: el interés compuesto funciona exactamente igual. A diferencia del interés simple,
52:14
Speaker 7: donde usted retira sus ganancias cada año... En el interés
52:17
Speaker 7: compuesto usted reinvierte estos beneficios, es decir, su dinero genera
52:21
Speaker 7: intereses y esos intereses a su vez generan más intereses.
52:25
Speaker 7: Es el dinero trabajando para usted y no usted para
52:27
Speaker 7: el dinero. La clave aquí no es cuánto dinero invierte hoy,
52:31
Speaker 7: sino cuánto tiempo lo deja rodar. Si empieza a ahorrar
52:34
Speaker 7: una cantidad pequeña a los 25 años, tendrá un tesoro mucho
52:37
Speaker 7: mayor al jubilarse que alguien que empieza a los 45 invirtiendo
52:40
Speaker 7: el doble del capital. La lección es clara. En el
52:43
Speaker 7: mundo de la economía, el tiempo no es solo oro.
52:45
Speaker 7: El tiempo es el motor que multiplica su esfuerzo. No
52:48
Speaker 7: espera tener una gran fortuna para empezar. Simplemente empiece pronto
52:51
Speaker 7: y deje que la bola de nieve haga el ruido.
53:00
Speaker 3: Qué mejor manera de acabar la semana que adentrarte con
53:03
Speaker 3: Gabriel Crespo en el laboratorio? Un espacio ofrecido por Orienta
53:07
Speaker 3: Wealth en el que poder analizar, investigar y reflexionar sobre
53:11
Speaker 3: los aspectos que más influirán en tus inversiones. De la
53:14
Speaker 3: mano de los mejores expertos, demostraremos que la economía no
53:18
Speaker 3: tiene por qué ser complicada y que la buena gestión
53:21
Speaker 3: no solo es para algunos. Entra con Gabriel Crespo y
53:25
Speaker 3: Orienta Wealth en El Laboratorio todos los viernes a las 7
53:29
Speaker 3: de la tarde en Capital Radio. Nos gusta que las
53:36
Speaker 3: personas tengan opinión propia. Quienes aquí hablan también expresan su
53:41
Speaker 3: propia opinión. No representan la opinión de Capital Radio. Aquí,
53:57
Speaker 3: en Capital Radio, está el programa más divertido y de
54:00
Speaker 3: mayor influencia en el mundo del capital humano. Todos los
54:03
Speaker 3: viernes a la una de la tarde, únete a Humanos
54:06
Speaker 3: en la Oficina. Presentado y dirigido por el speaker internacional
54:09
Speaker 3: Miguel Ángel Pérez Laguna. Un programa donde el talento es
54:13
Speaker 3: protagonista en un formato innovador e irresistible que ya se
54:18
Speaker 3: escucha en 13 países. No te lo pierdas. Capital Radio. Información, análisis, previsiones, recomendaciones,
54:36
Speaker 3: todo lo que necesitas saber para tomar tus decisiones de
54:40
Speaker 3: inversión en Mercado Abierto. De 4 a 7 de la tarde con
54:44
Speaker 3: Rocío Arbiza. Capital Radio.