Todo es Fake: Trabajos del futuro

¿Qué trabajos se pierden y cuáles aparecen con la IA? ¿Por qué es importante hacerse amigos en el mundo que viene? ¿Cómo lidiar con tu jefe cuando es un algoritmo?

En este nuevo episodio de #TodoEsFake, Tomás Vizzón habló con Daniel Yankelevich, director en informática e investigador principal en @fundarpoliticas, para tener claridad y esperanza en el futuro.

Episode Transcript

(00:07):
Mi ley prometió a principios de este año que Argentina será un
polo de inteligencia artificial en El Mundo.
Muchos lo celebraron, pero rápidamente surgió el debate.
¿Se fomentará la producción de tecnologías o usaremos la
Patagonia como una gran heladerapara enfriar data centers?

(00:33):
¿Hacia dónde va la? Industria del software.
¿A qué carreras debería apuntar un joven estudiante cuando 1 de
cada 3 gerentes en Estados Unidos prefieren contratar una
inteligencia artificial antes que alguien de la generación Z?
De todo esto hablé con Daniel Sankelevich, doctor en
informática e investigador principal en fundar.

(00:59):
Todo fake, un podcast sobre lo que viene y lo que.
Ya es bueno, Dani, gracias por participar de un nuevo episodio
de todo. Fake gracias por la invitación.
Un placer que vamos a tener una conversación sobre inteligencia
artificial. ¿Trabajos del futuro en qué
momento se encuentra Argentina con respecto a a la idea de ser
un polo tecnológico de de Latinoamérica?

(01:21):
Y aprovecho para empezar por ahí, porque Miley en sus
inicios, en sus primeros meses de gobierno, se empezó a juntar
con muchos líderes tecnológicos si se quiere, o mostrarse con
líderes tecnológicos y plantear la idea de que íbamos camino a
hacer un esto, un puerto tecnológico o un lugar de
avanzada de la inteligencia artificial.

(01:41):
Sin embargo, después empezaron aaparecer algunas voces críticas
que decían que no no eran. Un desarrollo en inteligencia
artificial. Lo que quería hacer ni ni
generar muchos empleos, sino másbien poner heladeras en la
Patagonia para que vengan otros a minar datos.
¿Qué hay de todo esto? Sí, la verdad es que empiezo con
una mala noticia. Argentina no va a ser el Tercer

(02:04):
Polo de inteligencia artificial,por más que lo enuncien con
bombos y platillos, por lo menosen un plazo mediano que estamos
viendo. No, no va a pasar eso no va a
pasar, porque para eso tiene quepasar un montón de cosas.
Y ser un polo de inteligencia artificial implica conocer
inteligencia artificial, aplicarla, usarla, meterla
dentro del sistema productivo, utilizarla para dar mejores

(02:25):
servicios, para que el Estado funcione mejor, para un montón
de cosas. Y la verdad que eso tiene poco
que ver con armar data centers en Patalonia.
Ahora lo de armar data centers no está mal.
No es que está mal de por sí puede ser interesante, puede ser
útil. Es otra línea, otro sector más
que se puede desarrollar que está bien.
¿Qué trabajo genera eso? No genera muchísimo empleo,

(02:48):
depende del tamaño del data Center tiene, hay dos temas con
eso, punto 1, cuánto ayuda, es decir, cuánto trabajo genera,
cuánto económicamente, cuánto rinde, etcétera, etcétera.
Ahora sí, la verdad, yo tengo una legislación que son los rii,
que básicamente le permite que paguen muy, muy pocos impuestos,
con lo cual a nivel impuestos noes que van a pagar mucho.

(03:08):
Y un data Center te genera cientos de trabajos.
Tampoco para decir, bueno, esta es la estrategia de la
Argentina. Inteligencia artificial me
parece sumamente pobre. ¿Y esos ciento de trabajo que
son específicamente? Mucho de mantenimiento,
mantenimiento del data Center, de mantenimiento técnico.
Son, son buenos, pero no son malos empleos.
Es es una linda, digamos, puede ser un lindo sector, sobre todo

(03:30):
si lo complementas con con Energía Atómica como se está
hablando. Está muy bien ahora.
¿Eso no es una estrategia de inteligencia artificial?
Ajá. Otro problema que tiene más allá
de la generación de trabajo, quepor ahí no es una cosa que 1
diga. Bueno, esto va a impactar en la
productividad de una, porque además el data Center está
instalado en Patagonia y los queusan ese data Center es gente de
Singapur, de Luxemburgo, que sé yo quién es.

(03:53):
Y esto se factura de una empresaen Estados Unidos se factura
acá. Entonces la verdad que tenés el
data Center físicamente ahí. Pero económicamente, en tu
cadena de valor lo que impacta es muy, muy poco.
Es alquilarle el campo a. Un exactamente exactamente es
otra, otra más. Está bien, tengo vaca, tengo una
Center, tengo eólica. Bueno, sí, está.
Bueno, no digo que estén, digamos está, puede estar bueno,

(04:15):
pero es un sector pequeño y que no tiene una relación tan
directa con usar y a con tener inteligencia artificial, con
meterla en el sistema productivo.
Y tiene un problema. Que no tienen la energía, poner
energía eólica o poner o tener vacas, que es el consumo.
Digo el impacto en el medio ambiente porque consumen mucha

(04:36):
agua para enfriar. Está bien en Patagonia, por ahí
un poquito menos que en otro lado, pero consumen agua igual y
bueno, contaminan. Hubo en algunas experiencias que
se hicieron en Uruguay, en Chile.
¿Hubo temas con esto, con lo delconsumo del agua?
Sí, data centers, que consume unmontón de agua en en lugares que

(04:56):
ya empiezan a tener problemas deagua.
Entonces compiten por recursos naturales como cualquier otra
cosa. Y físicamente como para que lo
entienda el que está escuchando,esto es, son galpones de
computadoras. Sí, son muy interesantes de ver
ahí los más chiquitos son como un container, digamos como
varios containers, los más grandes son enormes, hace muy

(05:17):
poquito. Mark Zuckerberg anunció que iba
a construir un data Center en Luisiana y lo que lo que dijo es
que iba a tener el tamaño de Manhattan más o menos wow.
Así que imagínate, hay hay muchavariedad, los grandes son
ciudades. La verdad es que ahí no hay
muchos ciudades. Por lo general son un galpón

(05:38):
grande. Con un sistema de refrigeración,
con agua, con seguridad, con cosa para una cantidad de cosas,
Ah, porque. Te iba a decir, o sea, como una
una ciudad de de de datos, de mineración, de datos, de minería
de datos. Perdón, sería como un un
Chernobyl. ¿O sea, siento que es como
radioactivo, no? A ver.

(06:00):
No creo que tanto, sí hay que tener cuidado y 1 de los temas
que pasó en otros países es estodel consumo de agua no se se
debían, se debían el río y después anda anda a protestar.
Es decir, que empieza una com una competencia por recursos
naturales que necesitan. Ojo, eso también se puede
resolver, pero hay que planificarlo cuidadosamente.

(06:21):
Yo creo que la idea esta de decir voy a desarrollar data
Center con Energía Atómica a la vez para.
Donde Argentina está muy bien posicionada en los temas de
Energía Atómica. Entonces eso me permite meterlo
en una cadena interesante, que yo es una buena idea, claro, la
verdad es que está pasando poco de eso todavía y la verdad que
para decir vamos a hacer un polode inteligencia artificial, ya

(06:43):
no te digo el Tercer Polo, que eso es una.
Eso es ridículo. Es casi casi a un poquito de
vergüenza ajena, que es ese planteo.
Pensando que está Israel, que está Inglaterra, que está, digo,
hay un montón de jugadores más allá hay hay, sí, pero digo más
allá de Estados Unidos y China, si vamos a hacer el Tercer Polo

(07:05):
digo, hay un montón de jugadoresque están De hecho hoy yo no sé
cuánto. Digamos que si si miramos lo que
está haciendo Chile en desarrollo de inteligencia
artificial a través de muchas iniciativas.
Y bueno, nos estamos quedando unpoquito atrás, no en El País.
¿Y cómo se puede conformar esa cadena de valor?
Digo tratando de hacer esta comparación con el campo del que

(07:25):
tiene, del que vende la vaca sola o el que llega.
No sé a a procesarla y exportarla y trabajarla o poner
un restaurante. No sé cómo es la cadena de valor
ahí que se puede ir generando bueno ese.
Tema es súper interesante, todavía estamos aprendiendo en
Fundala, estamos dedicando mucholaburo a entender eso y a ver
dónde se puede. Incorporar inteligencia

(07:48):
artificial en las diferentes cadenas de valor o en la o o 1
cadena de valor de inteligencia artificial.
Pero para vamos a empezar por esto de inteligencia artificial,
digamos para para tener producirvoz y estar ser parte del
ecosistema de inteligencia artificial.
¿Bueno, necesitas, necesitas data centro, necesitas poder de
cómputo, para lo cual necesitas energía, necesitas una serie de
recursos, necesitas datos? Estas muchos datos para entrenar

(08:11):
modelos eso es un problema hoy en El Mundo, el el que digamos
que de alguna manera se están acabando los datos disponibles
para entrenar sistema de inteligencia artificial.
Como es eso, o sea, no es que hay un exceso de datos.
Hay un exceso de datos, pero ya se usaron, es decir, los
sistemas que todos usamos viste los los el elem's, ciertos
modelos como el chachipití, el cloud yemina y todos estos.

(08:33):
Se entrenaron con los datos que estaban en Internet.
En un momento empezamos a cargarmuchos datos digitales en
Internet y eso generó increíblescantidad de datos.
Bueno, eso se usó para entrenar estos sistemas, imágenes, texto,
blogs, libros. Hace muy poquito.
También la hace un par de semanas salió un una base de
datos con los papers que usó. ¿La inteligencia artificial de

(08:58):
meta para entrenarse? Ajá.
¿Entonces vos te puedes buscar? Cualquier científico puede
buscarse ahí y decir, a ver, usaron mis papers y te encontré
y encontré decir, Ah, mira, estos 3 los usaron esos 5.
Entonces mucha de la informaciónque estaba disponible ya se usó.
Y empiezan a faltar datos. Además, muchos de estos datos
tienen copyright y empiezan los juicios.
En New York Times. En un momento dijo, pará Loco,

(09:20):
Estás usando mis artículos para entrenar a una inteligencia
artificial. Después le preguntan las
noticias de la inteligencia artificial y no a mí y yo no te
di permiso para eso. Te pedí permiso para leerlo a la
la nota, no para que pagándome 20 dólares.
¿Entonces, la que falten datos tiene que ver con con que?
¿Cada medio o cada generador de datos empieza a entender cuáles

(09:44):
son sus derechos, hay sus datos?Exactamente hay hay un mix, una
parte es eso, sin dudas, una parte es eso y otra parte es
que, efectivamente, ya hay muchoque ya se usó.
Entonces hay que buscar datos nuevos.
¿Dónde están esos datos? Bueno, ahí los datos tienen un
valor, son un activo y como biendecís vos, hasta ahora eso no se
veía, en particular muchas actores privados, nosotros como

(10:07):
personas. Y también el el estado de los
Estados. El Estado argentino no trata los
datos como un activo, los trata bastante mal en ese sentido y
poco a poco se va dando cuenta ydice, Ah, para por ahí.
¿Por qué con por qué decís que los trata mal?
Y un una muestra de eso. Hay muchos síntomas.
Un primer síntoma es que cuando vos vas a hacer un trámite te

(10:29):
piden datos que ellos tienen. De hecho que ellos generaron te
lo piden de vuelta. ¿Dame fotocopia del DNI, Pará me
lo diste vos el DNI? ¿Por qué me pedís fotocopia
partida de nacimiento? Bueno, no la tengo.
Ah, me la tenéis que pedir pedímela y después traérmela.
Es ridículo, ese es un síntoma. Otro síntoma son los hackeos,
todos los problemas de seguridadque hay recurrentemente que

(10:51):
muestran que la verdad no se tomó muy en serio durante
bastante tiempo el tema de cuidadoridad privacidad no se
cuidaron como un activo. Y ese no cuidado lo es también
tercer síntoma en el funcionamiento cotidiano del
Estado. Vos vas a a cualquier
ministerio, las sillas son un activo, están en un inventario.

(11:13):
Vos tenéis un inventario de 30 sillas, si en un día alguien va
y hay 29 para hubo un problema, problema, inventario.
¿Qué pasó con los datos? Si te afanan los datos, no
sabéis qué pasó entonces. No están registrados, no hay
inventarios, no hay catálogos dedatos, salvo en algunos casos
donde se empiezan a tomar un poco más en serio.
Pero esto es por el accionar, digamos, de de las últimos

(11:37):
manejos del Estado argentino. ¿O es algo medio mundial porque
no se tenía? Conciencia no es medio mundial,
es no había conciencia. Yo creo que la la política
Argentina. ¿Tiene aún menos conciencia que
el promedio mundial? Digamos.
Había muy poca conciencia. Y sigue habiendo poca conciencia
de El valor que eso tiene, de los problemas que eso puede

(11:58):
causar y de los beneficios que trae.
Porque no hay que mirarlo solo del lado negativo, digamos.
Usar bien los datos te trae unosbeneficios enormes.
Si yo puedo hacer modelos predictivos YY darme cuenta de
predecir cosas. Situaciones en las cuales pueda
hacer intervenciones preventivas.
En salud, no como. En salud, en en un montón de
cosas yo hubiera podido tener datos.

(12:21):
Esos datos me permiten reaccionar más rápidamente a 1,
1, 1 evento como la inundación en Bahía Blanca tienen un
impacto enorme en la población yhablar de salud como bien
dijiste vos, una pandemia, un montón de cosas, no donde yo
necesito datos para poder hacer eso.
Ahí va volviendo entonces al tema de de de la cadena de
valor. ¿Cuáles son hoy los los nuevos

(12:43):
empleos? ¿O de, digamos de alguna manera,
qué tiene que estudiar hoy un chico de que va a estar por
empezar su carrera universitariapara tratar de ingresar a ese
mundo y aportando algo nuevo o algo que es muy reciente?
Mira, hay una una anécdota muy divertida que es de un señor que
se llama Sofi Hilton, que es un capo de la inteligencia
artificial, es decir, un tipo 1 de los pioneros de la

(13:03):
inteligencia artificial que. Fue director de de de doctorado,
de gente que hoy está en las grandes empresas, un tipo muy,
muy sólido y muy conocido, que De hecho el año pasado ganó el
Premio Nobel. Es 1 de los que le dieron el
Premio Nobel por inteligencia artificial y por el desarrollo
de la inteligencia artificial y el tipo.
¿En el 2017 le en una entrevistale preguntaron, Bueno, qué pasa

(13:26):
con el empleo, la idea y el empleo?
Y él dijo, Bueno, es muy temprano para saber cómo va a
impactar, qué sé yo, pero la verdad, si vos estás estudiando
radiología. Sos como el Coyote del Dibujito
animado del Correcaminos. ¿Estás corriendo en el aire, no
te diste cuenta que ya te estás por caer?
¿No? Cuando mires para abajo te vas a
caer. No hay que entrenar más
radiólogos porque la inteligencia artificial es mejor

(13:49):
interpretando imágenes que una persona bueno. 181920, etcétera,
etcétera. ¿Qué pasó con los radiólogos?
No sólo aumentó muchísimo la demanda de radiólogos.
Hay unos datos bastante contundentes en cuanto al
aumento de demanda en Estados Unidos en en los, digamos,

(14:11):
pedidos de trabajo, lo show openings para radiólogos, sino
que aumentó el salario de los está bien.
Tuvimos la pandemia en el medio,hay otros, pero la verdad es que
aumentó muchísimo. Una cosa que yo creo que tenemos
que aprender de eso es que la relación entre la tecnología del
empleo no es tan directa, no es tan sencilla y no es tan fácil

(14:32):
decir, bueno, que algo se puede hacer, no quiere decir que se
vaya a hacer. Es decir, el hecho de que haya
inteligencia artificial, que interprete las radiografías, no
quiere decir que eso sea lo mejor solución y que sea lo
mejor y que se va a hacer seguramente y en todos lados a
la vez. O K.
Con lo cual. Decir, van a desaparecer
determinados empleos o estoy seguro que va a aparecer un

(14:55):
empleo de tal forma o que la ya va a reemplazar a las personas
de tal manera. Decirlo con certeza con los
datos de hoy y es no solo es jugado, es un poco pedante
porque la verdad es imposible saberlo.
Claro, sí podemos saber que hay actividades concretas en los
cuales. La I a empieza a jugar un rol
muy importante y que las van a cambiar, y un ejemplo de eso es

(15:17):
programación. Tienen en la programación de
computadoras la I a está funcionando muy bien y muchos
programadores están usando I a como un asistente.
Claro, por eso se escucha cada tanto esta pregunta de nos sirve
más la esta. Esta frase nos sirve más los
programadores o si o en modo de pregunta, no.
O sea, si vamos a necesitar programadores.

(15:37):
Sí, cuando aparecieron los L dems.
Los los modelos de lenguaje, todos de de manera muy común
decir, bueno, todos nos vamos a quedar sin trabajo, nos van a
reemplazar un robot, etcétera, etcétera.
¿Bueno, ahora bajo un poco la histeria con los programadores
también pasa un poco eso no, no va a haber más programadores?
Sí, es un poco apresurado y un poco extremista decirlo de esa
manera. Lo que es verdad es que lo la el

(16:00):
trabajo del programador. Va a cambiar, ya está cambiando
y hoy programar sin utilizar estos asistentes.
Claro, hay muchas tareas y es más, si vos querés hacer un
website que haga alguna cosa y que guarde en una base de datos
no sé qué, no sé cuánto sin saber programar, lo podéis hacer

(16:21):
usando el el una de estas herramientas y la verdad que.
Funcionan muy bien para eso, conerrores y yo la he usado algunas
veces. Y sí, te tira errores, tenés que
tocarlo, pero la verdad empezar de ese a ver qué es lo que
hacían, lo que hacía la gente que programaba antes, agarraba
algún programa existente y lo tocaba.

(16:42):
Sí, sí, sí, claro. Esto es parecido mejor porque es
alguien inteligente que te eligeel programa y que ya lo toca por
vos. Entonces vos después lo tenés
que revisar menos. Claro, ahora si no entendés nada
de nada. Puede haber problemas, no son
tan sofisticados todavía en de acá 5 años o o más, que es el
tiempo que toma alguien en en formarse, digamos, o por ahí un

(17:05):
poco menos en el caso de programadores, pero ponele más o
menos en un horizonte de de Del trabajo profesional y va a
estar, va a estar fuerte. Es decir, si vos te formas como
yo, lo que sí diría es si te formas como programador.
Hoy tenés que aprender a usar estas herramientas, eso es sí o
sí. Yo leía también esta semana un

(17:26):
Newsletter de Scott Gallaway quetira siempre como mucha
información vinculada al mundo tecnológico.
Y justo este envío fue estuvo vinculado al mundo del trabajo.
Bueno, aporta algunos datos interesantes que me me gustaría
batir con vos, como por ejemplo que.
Que muestra un informe en donde en Estados Unidos se está
demostrando que muchas empresas están optando por contratar

(17:51):
servicios de inteligencia artificial en vez de chicos de
generación Z, digamos de entre 20 y 25 años.
¿Esto tiene que ver también porque muchos, muchos de estos
puestos laborales son como la entrada al mundo del trabajo,
no? Y.
Es lo más sistematizable o automatizable.

(18:11):
Entonces es lo que mejor resuelve una inteligencia
artificial y mucho más barato. ¿Qué, qué, qué, qué pasa ahí,
qué, qué se pueden encontrar estos chicos o hacia dónde ir,
digamos? Sí, yo creo que ahí confluyen
dos cosas, por un lado, este tema de automatización de
reemplazo por la máquina, que con el cual hay que tener un
poquito de cuidado. Yo siempre sostengo cuando

(18:33):
cuando se hablan estos temas, que inventar trabajo no es el
futuro del trabajo. Es decir, si vos decís, estoy
trabajando en una construcción, usamos una pala mecánica.
La pala mecánica me reemplaza por ahí 10 obreros.
Volver a usar 10 obreros en vez de la pala mecánica para que
haya más trabajo no es una buenasolución, esa no es la solución.

(18:55):
La solución es usar la pala mecánica y.
Conseguir trabajo y armar una estructura económica que permita
darle trabajo a los 9 que quedanafuera de lo que pasa.
Que eso impactaba a los sectoresmás bajos de las clases Obreras,
el trabajo manual, entonces las clases medias y el trabajo del
conocimiento, el trabajo intelectual no nos veíamos así.

(19:16):
¿No le interesaba? Claro, en cambio, ahora dice,
para vienen por mí. Trabajo los contadores.
¿Está muy mal esto, no? Bueno, es lo que lo que pasó en
ese sector entonces. Si la I a puede puede ayudar a
automatizar, a mejorar productividad, fantástico.
Ahora el el problema no es la I a.
El problema es qué hacemos económicamente y cómo cambiamos

(19:37):
la estructura de trabajo para que darle trabajo a toda esta
otra gente. Y eso lo que pasa que miramos
para atrás y el el el digamos, la estructura de trabajo actual
no está bien preparada para eso.Entonces va a ser un puede ser
un problema. Lo bueno es que ahora sabemos
eso y sabemos lo que pasó en otras ocasiones.

(19:59):
Eso está estudiado. Entonces podemos pensar futuros
posibles distintos a la gente sin trabajo y podemos pensar en
cómo reorganizar la estructura de trabajo para que eso funcione
un poquito mejor. Y el otro día también leía con
respecto a este tema. Como bueno decían, Bueno,
planteaban todas estas problemáticas.

(20:20):
¿Bueno, pero que estudia mi hijo, no?
O sea que que yendo como. Decía, bueno, nada, obviamente 1
un poco. Como decías vos, recién nunca
puede adivinar el futuro, porqueademás el futuro ahora de 5 años
es una locura. Pero bueno, si hay algo ligado,
si vos querés que estés, que queesté bien económicamente ligado
a finanzas, ligado a informática, vas, vas, vas a

(20:40):
estar como más o menos en temas y el tercer punto era que se
haga amigos. Decía claro, vos TEN en cuenta
que más allá de lo que estudie, que se haga amigos, porque la
manera de contratar personas sigue siendo.
Un amigo de un amigo. Entonces, si vos tenes buenas
relaciones sociales, es probableque siempre tengas trabajo.
Sí, esto del del digamos que se haga amigos, me me parece una

(21:03):
excelente traducción de lo que se menciona mucho en El Mundo
del digamos, la discusión sobre el futuro del trabajo y en los
temas más de de análisis de sociedad.
Que es el capital social, no el cuál es el capital social que
tiene una persona y el armado deredes.
Eso va sin lugar a dudas, va a tener muchísima importancia y
muchísimo impacto. ¿Y te agrego una cosita más que

(21:24):
no mencionamos, pero creo que vale la pena comentar sobre este
tema, que es tener un jefe algorítmico, es decir, va a
bueno, va a pasar, no? Ya pasa.
Que hay gente cuyo jefe no es una persona es 1 y a o 1
algoritmo, lo que sea, es decir,lo de rappi, por ejemplo.
Claro, el empleado de Rapi va a un lugar y tiene un algoritmo

(21:48):
que le dice, llegaste tarde, no te bajo punto, subo punto Rappi,
Uber que dicho, bueno, eso pasa en determinados, en determinados
lugares va empezar a pasar más que.
El que te evalúa en tu trabajo ya no es un ser humano y no, y
también la inversa. Vos evaluar algoritmos y decidir

(22:08):
qué algoritmo merece sobrevivir a seguir siendo usado y cuál no
lo vas a sacar, vas a cambiar, qué sé yo, algoritmos que
reaccionan en milésima de segundo contra humanos, que
reaccionamos evaluando algo por ahí en minutos.
Estamos hablando de muchos órdenes de magnitud, digamos de
de diferencia en en eso, y eso también es un problema.
¿Cómo vamos a interactuar? Jefes, empleados de la otra vez

(22:31):
la estructura del trabajo metiendo inteligencia artificial
allí adentro. Sí, porque digamos, eso
reorganiza todo. Eso es algo yo.
Yo hice una serie que se llamó plataformas que están en
Youtube, con que lo trabajé bastante con Juan Otabian y
Conversábamos bastante sobre esetema, porque además el que
trabaja o trabajaba no sé si ahora sí, pero me parece que sí

(22:51):
sobre específicamente eso que essobre organización gremial.
Y esto, claro, cambiaba todo porque cuando le tenés que
reclamar un algoritmo, que te juntes en la calle a hacer.
Ruido. No le importa.
No le importa nada, entonces bueno, nada había ahí.
No sé si seguirá pasando, pero en ese momento había como
pequeños apagones en la aplicación, como cosas para
reclamar también mejoras salariales.
Pero sí es interesante eso de lovincular, digamos, no solo con

(23:15):
colegas y amigos, sino también con tus superiores.
Sí, la. Juan estuvo bueno confundar fue
coautor de un paper sobre el tema este no de las bueno
plataformas. Creo que lo citas en la sí, sí,
sí, sí, sí lo citas. El paper s una de las primeras
huelgas que se hizo contra el uso de I a fue la famosa huelga,

(23:39):
que creo que fue en el 23 de losguionistas de Hollywood.
Fue una huelga bastante. Fuerte que duró mucho tiempo,
con manifestaciones con sí, sí se.
Decía que en 2024 se publicaron menos series, básicamente por
eso. Sí, sí fue, fue importante y la
protesta no era más sueldo que esto y lo otro era para.

(23:59):
No usen mis guiones para entrenar, ya no me reemplacen
con un algoritmo y llegaron a unbuen acuerdo.
¿Si era un acuerdo que satisfizotodas las partes, qué se yo?
La verdad es que eso mostró, porun lado, que que puede ocurrir y
Por otro lado lo que te digo quees muy difícil saber por dónde
va a venir, porque la verdad yo te decía cuáles van a ser.
A lo mejor va a ser la protesta gremial contra la automatización

(24:21):
y la I a y guionista de Hollywood, yo no sé si a alguien
se le ocurriría o en primer lugar, no.
¿Dónde va a empezar la próxima revolución socialista?
¿Bueno, con los guionistas de Hollywood armados con Molotov,
no? Bueno, ese fue sorpresivo.
Claro, YYY pensando desde el otro lado, también como la la
lo, lo que vas viendo vos en tusinvestigaciones, la la

(24:43):
inteligencia artificial acerca también personas que no tenían
nada que ver con por ahí, con determinados este conocimientos
técnicos a trabajos vinculados ala tecnología.
Sí, totalmente de a poco empiezaa ocurrir eso.
Hay un un grupito de de investigadores de Harvard que
estudia esto de la del impacto en productividad de la

(25:06):
inteligencia artificial. ¿Sacaron hace un par de años un
trabajo muy lindo que hicieron con una consultora grande
mundial que se llama BCG, en la cual armaron grupitos de muy
parejos, no? O sea decir si cada grupito
tenía un senior, dos junior, no sé como grupitos parejos de en
cuanto a sus capacidades y les yuna cantidad de tareas.

(25:27):
Parejas informe de tal cosa, buscar tal cosa que eso lo
repartieron a las hicieron randomizano al azar para que
fuera un estudio serio y se a lamitad le dijeron, vos no podés
usar inteligencia artificial, a la otra mitad le dijeron vos usá
inteligencia artificial y después midieron productividad,
resultados, calidad del trabajo,etcétera, etcétera.

(25:49):
Y la verdad encontraron. Un impacto en productivo
bastante grande en tareas de consultoría.
En cuanto al digamos, me funciona muy bien los Grupos
usando I a como un asesor más como parte del grupo.
La semana pasada sacaron un paper, en ahora en marzo del del
del 25, con la repitiendo este trabajo en forma muy similar,

(26:17):
pero en una empresa de consumo masivo que es Procter and amble.
Y bueno, el mismo, el mismo tipode trabajo.
Pero además preguntaron cómo se sentía la gente y porque la
verdad que una de las cosas que nosotros pensábamos es la usar
ya para automatizar la tarea. ¿Va relegar a las personas a

(26:38):
trabajo menos creativo? No, porque al final la guía es
la que crea, la que mezcla, la que propone.
¿Y va a va a generar más brecha en entre las personas que la
puedan usar mejor y peor, qué séyo?
Y la verdad es que más allá de que confirmaron esto del impacto
en productividad, una cosa que pasó es que gente no técnica
podía usar la I a para traducir conceptos técnicos y poder

(27:00):
participar en discusiones, que es rarísimo eso, gente de ventas
metiéndose en discusiones técnicas pidiéndole a I a que le
explico para esto que quiere decir en término de mi.
¿De mi venta mi laburo concreto,qué sé yo?
¿Es que yo creo que ese es el uso más más explorado hoy, no?
O sea esta idea de la de la traducción interdisciplinaria

(27:22):
desde idiomas a cosas, compleja programación para que.
Alguien tenga más nociones para justamente conversar con otro
perfil más técnico. ¿Bueno, una cosa que nosotros
estamos haciendo es tratando de entender esto, porque hay un
análisis de volviendo a la pregunta de cómo se inserta esto
en la productividad en la cadenade valor?
No, la mayor parte de de los estudios van por cadena de

(27:45):
valor, lo separa en la industriadel vino.
¿Cómo meto inteligencia artificial?
¿Bueno, el marketing que yo en la industria de la construcción,
cómo va a impactar? Bueno, eso hay, hay y hay
bastante trabajo hecho en esa dirección.
Nosotros queremos ver también elotro eje, que es cómo se usa,
para qué se usa, se usa para crear cosas nuevas, se usa para

(28:06):
verificar, se usa para traducir,se usa para entonces, ahí hay
hay usos que 1 puede empezar, note digamos no llegamos.
Todavía nos encantaría llegar a una taxonomía de usos, hay
gente, hay otra gente trabajandoen esto.
Obviamente la gente de antropic está trabajando también en armar
una taxonomía de este tipo y bueno, estamos.
La verdad que es un tema súper interesante. 1 de los de los de

(28:30):
los ejes es automatizar cosas. Genérame un programa que haga
esto, luego le tirás y te generaotras.
Son cosas más interactivas. Que ese es el software a medida,
digamos. Sí podría ser el software a
medida de 1 I a es 1 I a que te hace un software a gente.
Tipo, creación de agentes. Por ejemplo.

(28:53):
Otro uso es esto que que comentabas vos de de traducir de
alguna manera, no de traducir entre bueno Che para y hay
mucho. También en medicina me dieron un
informe que no entiendo nada, explícame qué quiere decir esto,
tengo este este informe o 1 1 algo de auditoria que me dieron,
bueno explícame qué quiere decir, qué impacta en mi

(29:13):
trabajo, qué quiere decir que tengo que hacer, cuándo tengo
que hacer la próxima cita con elmédico en función de este de
este análisis, ese eso se usa muchísimo, que son traducciones.
Pero no traducciones de idioma que también se usa para
traducción de idioma, sino traducciones de técnico a no
técnico. Claro, el otro día veía un story
de un amigo que había ido a un coworking, a una oficina de

(29:34):
coworking y mostraba como en una, en una mesa larga.
Decía que que las 3 personas estaban interactuando en el en
simultáneo, cada 1 para su trabajo con con un elen, un elen
distinto que estaba con Chan Chipiti, otro con chemin y otro
con Claude Bonele. Pero como nada, como ya muy
integrado al al trabajo diario. Pero volviendo a a tal vez el

(29:57):
inicio de de nuestra conversación, que que fue esta
idea de que Argentina tiene la potencialidad para para hacer
1111 buen lugar de desarrollo tecnológico, porque digamos es
una. Es un país que por ejemplo tiene
1111 empresas unicornios, es decir, que están valuadas de más
de 1000 millones de dólares. Y eso lo pone en una en como en

(30:19):
Latinoamérica, como en el segundo país con mayor.
O sea, no sé cantidad de empresas en ese nivel y el.
Mayor por habitante. Y el mayor por habitante.
¿Entonces, qué? ¿Qué?
¿Qué deberíamos pensar para paraun mediano largo plazo de que
qué herramientas les puede dar en los Estados o los gobiernos

(30:40):
para que eso se promueva? Sí hay una.
Parte de esto que es sentido común, si yo te digo, aparece
una tecnología nueva. ¿Y esa tecnología nueva se llama
no importa x vamos a dedicarnos a X qué es lo primero que haces?
Yo lo primero que hago es pongo gente capaz a investigar x, a
que entiendan que es x cómo se puede usar, cuál es la digamos,

(31:03):
la, la, la, la, la, el posible, los posibles problemas usando x
cómo voy a mantener después x, etcétera, etcétera, etcétera.
Bueno, si vos desarmas el sistema de de investigación y de
tecnología y es claro, es un poco un poco difícil que ese sea
un buen camino para llegar. Y la otra parte es, es que está

(31:24):
asociado a esto lo de educación que es.
¿Si yo no te formo gente en XY, también va a ser un poco difícil
el día de mañana poder sostener eso entonces?
Hay una contradicción flagrante entre yo quiero ser un polo de
inteligencia artificial y te desarmo la gente que está
investigando esto, que la verdadhay un sistema, hay una red, un

(31:44):
sistema y una cantidad de investigadores y de gente
trabajando en esto. Es de hace años, de hace muchos
años, que tienen una capacidad importante.
Pero eso se dio porque hubo buenas políticas para el sector.
O por. Voluntarios, digamos como gente.
¿Cómo se dio en el pasado, decís?
Claro, cómo se dio que hoy estemos en esta situación en la

(32:05):
que tenemos cierto desarrollo esporque a veces se da qué sé yo.
Sí, hay a ver, no, no tengo tantos datos tan concretos y no,
no, no me me cuesta tirar rápidamente una una respuesta.
La respuesta más seria sería, nolo sé.

(32:28):
Pero la verdad, lo primero que me hiciste pensar es a ver, sin
lugar a dudas hubo una serie de políticas buenas y claras,
empezando hace muchísimos años, hace no sé 60 años o más,
incluso para el desarrollo de ciencia y tecnología en
Argentina y para la educación enen Argentina.

(32:50):
Y esto es a nivel sociedad. La sociedad considera la
educación como un valor importante o lo consideraba por
lo menos, y eso, sin lugar a dudas, ayudó por un lado.
Por otro lado, hay una cuestión de sí, como decís vos, de
voluntades de personas que se dedicaron a esto porque les
gustó. Yo me acuerdo.
¿Hace muchos años, en una charlacon con lino barañao, él

(33:12):
comentaba que decía, bueno, de alguna manera los profesores ya
te estoy hablando de la época dede los noventas, no?
Los profesores subvencionan las universidades porque están
cobrando sueldos muy, muy bajos y aún así lo sostienen por
vocación, por por lo que sea. Y de alguna manera ese trabajo

(33:32):
subvenciona desde lo personal, que la cosa siga funcionando.
Bueno, si eso no es una políticapública, claramente, entonces
hay una mezcla. Hay hubo políticas públicas que
nos llevaron a un buen lugar. Hay.
Sí, instinto de supervivencia hay del argentino, que siempre
está tratando de salir por la creativa.
Tal cual tal cual y bueno. Lo de los unicornios lo muestro

(33:55):
también, no en un ambiente que por ahí no es el mejor para
creación de empresas y para negocios.
¿Qué sé yo? Hay un montón de cosas que
surgen. Bueno, está bueno eso.
Hay una cuestión con respecto a los unicornios, a estos, a estas
empresas que tienen que ver con.En el informe que ustedes
realizan hay una conclusión que se dice bueno, para promover más

(34:16):
este sector hay que generar más mercado y para generar más
mercado, a diferencia de lo que hoy tal vez se piensa, hay que
meter más regulaciones para paraese sector.
Sin embargo, cuando vemos algunode los C o de estas empresas,
sobre todo en en en Twitter, siempre se manifiestan a favor
de la eliminación de reglamentaciones.
Entonces cuál es el la la como es la cuestión.

(34:40):
Sí, es muy buena la pregunta. ¿La verdad es que yo creo que
cuando hablan de regulaciones YYnuestro informe de regulaciones
son cosas distintas, no? ¿Y de alguna manera por ahí
algunos de los tweets que son unpoco no chicanero, bueno, YYY
están pensando en sacarme los impuestos?
No me pidas que te informe lo que voy a hacer, no ese tipo de

(35:02):
cosas. La verdad es que las empresas.
Y esto se escucha mucho en las en las en las conversaciones con
empresas, sobre todo con las multinacionales.
Piden, piden determinado tipo deregulaciones, porque la verdad
es si no dicen pará, pero yo sino no sé cómo cómo funcionar.
Yo estoy y volvemos al ejemplo de los datos, que solo un

(35:22):
ejemplo no, pero yo uso los datos.
¿Muchos datos tienen copyright ono o los generó alguien?
¿Tienen algún otro mecanismo de propiedad intelectual?
¿Qué? ¿En qué?
¿Dónde estoy parado? Estoy haciendo las cosas bien o
me van a hacer un juicio pasado mañana o bueno, entonces tener
un poco más de claridad sobre estas cosas y tener un marco en
el cual la regulación, lo que tepuede dar depende del tipo de

(35:44):
regulación otra vez, pero lo quete puede dar es un un marco, un
lugar donde se puedan hacer las cosas.
Ahora si sobra regulas. Puede haber problemas o si
regular sobre cosas que no sabes, claro, hoy hay de hay en
el. En el Congreso se presentaron
una cantidad enorme de proyectos, de regularla ya y

(36:08):
algunos vos lo mirás. Están sumamente improvisados, la
verdad que no tienen un un conocimiento de lo que está
pasando, lo que puede pasar y. Bueno, eso puede ser un un
problema regular sobre algo que todavía no pasó y que no sabemos
cómo va a ser. Claro, es que es lo que es un
poco lo que vos decís, como que tiene mala prensa la palabra

(36:29):
regulación, pero en realidad es es el orden de un camino.
Es el es ordenar las cosas y es dar reglas claras que se puedan
utilizar. Y a veces también es defender a
los que no tienen el el el poderdefenderse por sí solos, porque
están fragmentado, como es el caso de la de la ciudadanos,
digamos de la gente que. De alguna manera les usan sus

(36:50):
datos y sin sin nada a cambios, usan los datos con algo a cambio
o aclarando bien para qué, por qué los usan, en qué
condiciones. Es una cosa ahora cuando te
hacen firmar no te dicen aceptary o por eso aceptar.
¿No te leíste las 24 páginas de de de?
Cosas que dicen las condiciones.¿Entonces para esas cosas

(37:13):
también hace falta regulaciones o para que tus datos de salud?
No terminen en otro lado, pero la verdad es que hay cosas.
De hecho, la falta de regulaciones también puede
impedir el desarrollo. Y un ejemplo de eso es historia
clínica digital. Es decir, la historia clínica
digital, que es super útil para el ciudadano común.

(37:33):
Sin una buena regulación no se va a implementar nunca.
Entonces, bueno, ahí tenés un untema.
Claro, Daniel, muchas gracias por participar a todas.
Fechas, gracias por por invitarme.