La Tertul-IA #69 IA en 2025: ¿El fin del hype?

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Episode Transcript

(00:01):
¿Bienvenida bienvenido a la tertulia aquí el programa donde
hablamos de todas las cositas que pasan en inteligencia
artificial, que no son pocas y más ahora que que bueno que
llevamos unas cuantas semanitas sin sin grabar y además que
vamos a hacer un recap del año verdad?
¿Franky, tengo conmigo aquí a franky, nos falta lu que bueno

(00:21):
está de vacaciones, alguien tenía que que cogerse unos días
que bien merecidos, pero tengo conmigo a súper Franky, cómo
estás? Muy buenas, muy bien.
Estaba pensando ahora que decíaseso.
Lu lu siempre dice que que que nosotros somos sus copilots.
Hoy no está el humano, están loscopilots, no sé, puede ser ya un
signo de una nueva era. Pues parece que sí será la a G I

(00:44):
o simplemente será el la rebelión de los de los copilots
que algún día llegará. Algún día llegará más pronto que
tarde, efectivamente, pero pero bueno, si vamos a tratar de
hacer un pequeño. Ricap de del año.
Es verdad que le vamos a dar un sesgo, no, no va a ser hablar de
todo, sino de de un par de puntos de vista como muy

(01:04):
específicos, pero seguramente eslo que lo que a lo mejor la
gente tiene más en la cabeza. Además han pasado tantas cosas.
Es que es imposible. Además, estamos final de año
prácticamente en Navidades, último episodio de la de la
temporada del año, luego volveremos 2026 con fuerza.
Vamos a tomárnoslo a nuestra forma, es decir, Vamos a hablar

(01:27):
de lo que nos apetece hablar para este recap y esperemos que
a los que a nuestra audiencia leguste.
Si no, pues podéis, tanto si os gusta como si no, comentad,
vale, porque así eso le da vidilla, le das a le dais a like
en la plataforma en la que estéis.
No os podéis meter caña si hay algo que no os mola, pero, pero
bueno, vamos a intentar que estéguay y sobre todo nos lo vamos a
pasar muy bien en este ratito, revisando todo lo que ha pasado.

(01:48):
Este año eso es, es lo principal.
Pues franky, te dejo la batuta porque el que se viene bien
preparado y es franky, yo vengo aquí un poquito de de Copilot de
Franky, o sea que. Bueno, no sé si decir bien
preparado o algo más preparado. Vamos a dejarlo así, pero bueno,
si es verdad que perdonad, puedo, puedo hacer un poco de
ese hilo conductor y vamos a darle primero, como decíamos, un

(02:12):
sesgo que está relacionado y disculpadme, voy a beber un
poquito de agua. Aprovecha, coge, coge fuerzas en
esa garganta. Oy sí, sí, sí.
Nos quiere sabotear, pero bueno,decíamos que le íbamos a dar un
sesgo inicialmente que tiene quever con con el hype.
Se está hablando mucho todo el año, pero sobre todo en los
últimos meses del hype, con todas estas grandes cifras de

(02:34):
inversiones y de contratos y de tarjetas y de memoria, ahora
también todo, todo son números muy altos.
YY bueno, pues se habla mucho deHype y vamos a tratar de
analizar. ¿Exactamente, qué hay de cierto
o o no? ¿Y lo vamos a hacer?
Pues a través de los ojos de de un artículo que salía hace pocos
días en MIT Technology review y que se llama The Greate hype

(02:57):
correction of twenty twenty five.
Vale, por si alguno lo queréis, lo queréis comprobar y nos va a
servir como como hilo conductor para tratar de analizar qué es
lo que está pasando. Y vamos a hacer primero un
pequeño break up de cómo hemos llegado hasta aquí.
Yo creo que es interesante para que.
Todos estemos contextualizados YY bueno, han pasado 3 años ya

(03:18):
parece parece que fue ayer, perohan pasado 3 años desde que
salió esa GPT. Parece que es cuando inició.
Se inició el mundo de de la inteligencia artificial, que no
es así, pero es verdad que supuso un paso histórico.
De repente, de verdad empezábamos a hablar con las
máquinas, que es algo que está en el origen de la inteligencia
artificial, pero no se había conseguido para nada.
Hasta ahora podíamos hablar. ¿Y sobre todo nos respondían que

(03:40):
es donde donde está la gracia, no?
Y lo hacían con soltura, con creatividad, de forma muy
parecida a como lo hacemos los los humanos, YYY de forma muy
fluida. De hecho, bueno, pues sobre todo
al principio nos parecía que eran más personas, luego las
hemos ido cogiendo el truco y cada vez vemos más la máquina
que hay detrás. No identificamos esos patrones y
esas esas peculiaridades que tiene como como máquina.

(04:03):
Y eso pues nos lleva a pensar que nos ha llevado a pensar en
muchos casos. Que esta rapidez que se ha
producido en estos 3 años nos está acercando cada vez más a la
aghi y ese es un tema que dejaremos para el final, porque
es el otro sesgo que le vamos a dar.
Primero hablaremos del hype y luego si acaso, si nos da
tiempo, queridos oyentes, hablaremos también de este tema
de la aghi que que se está poniendo cada vez más más

(04:25):
apasionante. Entonces, bueno, esto esto que
que empezó hace 3 años realmentese empezó.
A a a repercutir desde el punto de vista industrial, empresarial
YY se empezó a a adoptar primeromás a través de las personas,
luego las personas. Pero desde el punto de vista
profesional se empezaron a hacerherramientas, asistentes.

(04:47):
Han llegado los agentes. Bueno, voz, imagen, vídeo.
Un montón de cosas. ¿Y en 2025?
Pues toda esa Revolución que parecía que que iba a ser una
Revolución total del trabajo. De la economía y seguramente
también de la ciencia. Pues como que de repente nos ha
empezado a chirriar un poco. Vale, ya no estamos tan seguros

(05:08):
de si estamos tan cerca de esa Revolución o o qué es lo que
pasa. Y no es porque la inteligencia
artificial haya dejado de funcionar, no es porque los
modelos sean malos, sino porque a lo mejor habíamos colocado las
expectativas demasiado altas. Ese salto, ese ese o ese camino
que hay desde CHA GPT de 2022 hasta hasta esa agia a la que
queremos llegar, pues a lo mejornos va a llevar un poquito más

(05:30):
de tiempo. De lo que nos planteábamos en un
momento determinado. ¿Y esas aplicaciones?
Pues no solamente tienen un punto tecnológico de viabilidad,
sino que hay un punto también económico, financiero,
industrial, contexto económico, macroeconomía.
Un montón de cosas ahí que lo están bueno, incluso tecnológico
a nivel de de de limitación, porque nos viene por los chips,

(05:52):
las tarjetas y por todo lo que lo que hay, no entonces se tiene
que producir algún tipo de corrección y eso es lo que nos.
MIT Technology review en el en el artículo habla de la gran
corrección del hype de la inteligencia artificial, pero no
lo plantea como un ataque a la tecnología, sino como un ajuste
que que es necesario. ¿Un momento en el que tenemos

(06:12):
que parar, analizar bien con cierta perspectiva y
preguntarnos un poco qué ha sidoreal, qué ha pasado de verdad
que ha sido exageración? ¿YYY, bueno, en qué nos hemos
equivocado? No, si ha habido mucha
proyección, a lo mejor no está, o las máquinas o no lo sé, ahí
hay un montón de preguntas que que nos podamos hacer.
Desde luego nosotros no vamos a hacer un alegato ante
inteligencia artificial, seguramente porque no está en

(06:35):
nuestra naturaleza, sino no existiría este podcast o se
llamaría de otra manera. Ataque a la I a no lo sé, se nos
puede ocurrir un un nombre mejor, pero sí pensábamos que
era buena idea coger estos puntos porque en el artículo se
enumeran cuatro grandes puntos del Hype, Cogerlos, analizarlos
con calma. Y si a alguno le interesa, pues
que sepa cuál es nuestra opiniónal al respecto, así que.

(06:56):
Aquí Franklin, yo creo que es que hay una mola el enfoque del
artículo, porque cada vez que sehabla del tema de como burbuja
en la I a sí no, o sea, parece como que solo hay 2 posturas,
que es como que todo la I a s unbluf o todo esto lo va a
reventar y yo creo que que hay mucha gente entre ellos,
seguramente nosotros que que al final planteamos la I a lo va a

(07:16):
revolucionar todo es es casi. ¿Cómo decirlo?
Para mí es impepinable, o sea, lo que no sabe, si lo va a
cambiar todo en un año, en 3 años en 5.
Es decir, al final esto va a sercomo como Internet a lo bestia
lo va a cambiar todo, lo que pasa que tardará sus ciclos y
eso es una cosa. Y por otro lado es que manejamos
unas serie de expectativas y tiempos mentalmente en los que

(07:37):
seguro que nos equivocamos porque históricamente, además,
siempre ha pasado en cualquier Revolución, los tiempos.
¿Cómo decirlo? Hay un dicho no que se dice como
que siempre, como sobrevaloramoslo que podemos hacer a corto y
minusvaloramos lo que podemos hacer a largo.
O sea, aplica todo, aplica cuando tú inviertes, aplica un
montón de cosas y aquí pasa lo mismo, no es tenemos un hi como

(07:57):
mucho, de que mañana va a ser una gran transformación y a lo
mejor no lo es tanto, pero sí que es verdad que en el largo
plazo la transformación puede ser todavía superior.
Yo creo que ese es el contexto YY mola este análisis que hace
el artículo y que ahora hablaremos de Oye, pues.
Para cada estos puntos reflexionemos un poco cómo
estamos, de verdad que es aprovechable, que no es
aprovechable, que podemos esperar en el corto medio plazo,

(08:19):
pero para que todo el mundo que nos escucha tenga, pues un poco
lo que has dicho, también tú, que que que estamos a a favor,
que sabemos que esto va a ser transformador.
¿Y esto no es una crítica, sino simplemente es una reflexión
para entender un poquito, oye, qué hay de realidad en algunos
aspectos detrás del humo? Porque evidentemente hay muchos.
¿Hay muchos intereses? ¿No?
Pues hay muchos intereses de de las grandes empresas o tipo

(08:41):
open. Hay que están levantando mucho
dinero y que tienen mucho interés en empujarlo más allá y
en todo el sector tecnológico engeneral, que ya lo hemos
comentado alguna vez con estos movimientos de dinero,
circulares y demás, que al finalson intereses cruzados, que que
por detrás hay cosas de valor, pero que también, bueno,
camuflan muchas otras cosas y mucha gente le va haciendo

(09:02):
dinero para ellos, que es muy lícito pero que que bueno, que
no solo todo lo que reluce. Totalmente YY bueno.
¿Y criticar? ¿Vamos a criticar también, EH?
Porque al final en los aprendizajes surgen de los
errores, pero sobre todo de esa visión crítica ante los errores,
entendido como crítica constructiva.
No decir que tengas una mierda yya está y quedarte tan tranquilo
y a otra cosa no, porque grites más o o digas las cosas con más

(09:24):
vehemencia, no quiere decir que tengas razón.
Y eso es lo que nos encontramos muchas veces en esas posturas.
¿Que son extremas, no? Lo que tú comentabas al al
principio para nosotros y seguramente no.
No estaremos de acuerdo al 100 *100 en todo nosotros sí lo vemos
más en escala de grises, quizá más hacia un lado o hacia otro,
y es lo que estoy de acuerdo contigo.
Es lo que tenemos que tratar de de transmitir.

(09:45):
Vale, pues empezamos con el primer punto que.
Va precisamente de agi, pero lo vamos a tratar esa parte de Agi
como más desde el punto de vistade hype.
Un punto de vista más alejado a lo que si llegamos al final del
programa para hablar de de las las posturas que tiene Microsoft
y Open a y sobre la a G I ya hablaremos más en profundidad,
de momento lo vamos a ver más más desde la superficie y vamos

(10:08):
a tratarlo tal y como lo hace elartículo de del mid mid
technology review. No lo diré bien.
Bueno, básicamente lo que viene a decir es.
Que durante estos años se nos hainstalado de alguna forma una.
La idea de que escalar los modelos de lenguaje, es decir,
hacerlos cada vez más grandes y más potentes, era básicamente
escalar inteligencia. Vale que cuanto mejor hablan

(10:31):
estos modelos o hablan las máquinas, pues más podemos
pensar que están entendiendo. Y este punto del entender es
algo que ha estado bueno, ha estado muy.
Muy en boga si queréis desde el principio.
No, no estaba muy claro. Hay gente que decía que las
máquinas sí entendían, otros quehablaban de loros estocásticos.
Si recordáis el primer año se seutilizaba ese ese término para

(10:53):
referirse a lo que hacían este tipo de de algoritmos.
YY aquí de lo que se habla es derealmente, por mucho que crezcan
los modelos, la máquina está demostrando inteligencia,
inteligencia de verdad o o estamos hablando simplemente de
de predicción. Y claro, como el lenguaje es.
De alguna forma, esa herramientacognitiva que tenemos, todo que

(11:14):
nos resulta más potente YYY es en lo que pensamos.
Nosotros pensamos en un idioma básicamente, no, entonces el
lenguaje nos ayuda. Yo no entiendo mucho de esto,
pero por lo que he escuchado o he leído muchas veces, de alguna
forma marca nuestra manera de depensar.
¿Entonces ese salto mental es como automático?
Si en las máquinas domina el lenguaje, pues son capaces de
pensar, de entender y de dominartodo lo demás.

(11:37):
Lo que pasa es que lo que lo queviene a decir.
Aquí el el artículo es que el ellenguaje engaña, YYY engaña
mucho. Los LLMS son muy buenos imitando
cómo hablamos, cómo razonamos enapariencia, cómo parece que
razonamos por decirlo así, y cómo escribimos, pero que dice
que los humanos estamos programados para ver
inteligencia en cualquier cosa que se comporte de forma

(12:00):
mínimamente humana. De alguna forma habla casi de
Pareidolia, no el concepto este de de reconocer patrones donde
no los hay realmente. YY bueno, incluso si no recuerdo
mal, ponía el ejemplo de de justo eso, de de que vemos caras
en las nubes o o que pensamos que un tamagotchi tenía
emociones. No, no sé si vosotros habéis
tenido un tamagotchi cuando cuando erais pequeños, pero pero

(12:24):
pero bueno, cuando lo tenías y lo cuidabas, pues te daba hasta
pena, no que se que se que tuviera hambre o que estuviera
sucio. Bueno, y aquí es donde también
te cuenta que. Algunas que un tema interesante
es que algunas de las personas que más han empujado a esta
tecnología ya empiezan a marcar ciertos límites.
Por ejemplo, Elias Usqueber diceque estos modelos aprenden a

(12:46):
resolver muchos problemas concretos, pero no parecen
aprender los principios que hay detrás de sus problemas, es
decir, que generalizan peor que las personas.
Una de las cosas que nos caracteriza entonces viene a
decir eso, por resumir, fluidez lingüística no necesariamente
equivale a comprensión y pensar que esa agei va a llegar como
una consecuencia. De esa fluidez lingüística, pues

(13:07):
podía ser seguramente un error yparte del del hype.
Entonces no sé si quieres como pregunta incómoda, a partir de
aquí que nos dé para para comentarlo.
¿Realmente estamos viendo inteligencia o solo una
simulación que es es muy convincente de un comportamiento
inteligente, no? Es un es un melonazo.

(13:27):
Mira, justo esta semana leía, nosé dónde estaba tratando de
buscarlo ahora y no lo he encontrado.
Pero alguien también que venía adecir que hablando de la a G I
que los seres humanos tampoco teníamos inteligencia general.
Los seres humanos tenemos inteligencias específicas para
resolver algunas cosas. Lo que pasa que como solo
veíamos el mundo desde nuestro punto de vista, pues pues claro,
no, no nos damos cuenta del resto de cosas que no somos

(13:49):
capaces de hacer entender y por lo tanto, no tenemos esos tipos
de de inteligencia. Y lo pongo como como ejemplo
para esta pregunta, porque es elmayor problema es que no sabemos
lo que es la inteligencia, o sea, al final sabemos cómo
funciona nuestro. Bueno, no sabemos cómo funciona,
pero sabemos los resultados de de, de de que del trabajo del
cerebro humano y de lo que nosotros llamamos inteligencia.
Y a partir de ahí, con todo esto, la inteligencia artificial

(14:11):
y los LLM estamos tratando como como como replicarlo de alguna
forma. Yo estoy muy de acuerdo en que.
Al final, cuando manejan bien ellenguaje, que es la forma en la
que nos comunicamos, los humanosson muy convincentes a nivel de
que parecen que son inteligentes.
Porque es claro, son lo el primer ser con el que nos
podemos comunicar, primer ser que no es humano con el que nos
podemos comunicar como nos comunicamos entre humanos y

(14:33):
recibimos unas respuestas muy parecidas.
Pero pero sí que estoy de acuerdo con pues con muchas
teorías que hay, no durante el creo que a lo largo del año lo
hemos comentado algunas veces yaen lecum, por ejemplo, que era
el Chief I Officer de meta, que ahora no sé si ha salido.
Bueno, ha salido ya de de meta. Llevaba mucho tiempo criticando
también el enfoque a los LLMS, porque al final lo que venía a

(14:55):
decir es que que el el el mundo no se representa en lenguaje, o
sea el problema que los LLMS solo entienden el lenguaje y el
mundo es muchísimo más complejo de que el lenguaje.
Hace como un par de Añitos, creoque tuvo la un añito y pico 2
años, tuvo una entrevista muy interesante con les Friedman y
al final ahí le coon venía a decir que el pues pues que el

(15:17):
lenguaje a nivel de datos como que son no sé cuántos kilobytes
de datos por segundo, o sea es muy poco ancho de banda y sin
embargo lo que vemos al final lavista y pues al final estamos
hablando de de de Megas o gigas por segundo.
Y lo creo que era una analogía muy interesante para representar
que al final el el mundo es físico.

(15:37):
O sea, el mundo es más, tiene muchas más capas que solo el
lenguaje y que para poder aprender realmente cómo funciona
el mundo, tendríamos que tener sistemas que aprendieran no solo
de lenguaje, sino también, pues,de lo que ven, de lo que hacen y
de lo que de lo que interactúan.En esa línea, el ecoum habla
también muchas veces de que al final es el LM.
Son sistemas pasivos. No que al que al final no tienen

(16:00):
objetivos propios, que con los agentes se está tratando de
cambiar esto, pero pero es una una imitación, no tienen sentido
común porque claro, les falta esa visión de de del mundo y en
definitiva, para para él escalarlos LLMS no nos va a llevar a a
esa inteligencia general. Es como una parte, porque aquí
creo que también hay otra gente,por ejemplo, hace poco no que lo

(16:23):
comentaba. Carpaci creo también en un
podcast no que hablaba de de quelos LLMS son sistemas
incompletos porque al final puesno tienen memoria persistente,
no saben lo que no saben y tienen una visión incompleta.
Muchos de. Pues de estos pioneros de la I a
al final al que hablando es el elemen, es como una pieza de un

(16:46):
puzzle, pero que el puzzle es mucho más completo.
Sí que es verdad que quizás en la primera pieza que es muy
llamativa por lo que hablamos, porque interactúa con nosotros
como un humano y eso genera una sensación de inteligencia, que a
lo mejor un sistema machine Learning que realmente pues más
clásico que pueda estar haciendotambién un comportamiento
inteligente muy potente. Pues pues pues no te da esa

(17:06):
sensación. Totalmente de acuerdo.
¿Hablabas, decías de que es inteligencia, no?
Pero fíjate que además estamos tratando de comparar la
inteligencia humana con la de las máquinas.
Estamos si hablamos de a G I estamos diciendo nos ponemos al
mismo nivel, piensa como como nosotros, independientemente de
cómo sean los procesos por debajo, pero el tema es cómo

(17:28):
vamos a llegar en un momento determinado a detectar que ha
llegado a nuestro nivel, porque al final lo que estamos
utilizando son son benchmarks. ¿Que todo el mundo te dice
empezando por sus que ver, no? Que comentábamos ahora.
Pero todo el mundo te dice que al final lo que está ocurriendo
es que los LLMS están desarrollando para adaptarse a
esos benchmarks y estar siempre lo más arriba posible.
Entonces estamos desarrollando inteligencia porque sí.

(17:51):
O estamos jugando al juego de tratar de conseguir las mejores
métricas, porque eso nos va a llevar a situarnos arriba.
Y bueno, pues todo lo que lo quepuede venir es lo de siempre.
Estamos haciéndonos trampas al solitario, por decirlo así.
Eso a nivel de negocio, ahí les puede venir bien.
Que luego es discutible, pero lepuede venir bien.
Cada vez que se lanza un modelo supera a los demás en ciertos
benchmarks, que es lo que utilizan para decir somos los

(18:13):
los mejores. Pero luego muchas veces eso te
lo llevas al uso que tú le DAS en el día a día y ves cosas que
te chirrían. Quizá sea mejor en ciertos
benchmarks, pero para lo que yo lo utilizo, resulta que no, que
en otro más inteligencia desde mi perspectiva, en otros modelos
distintos, que son los que veníautilizando o simplemente iguales
que me he acostumbrado, no lo sé.
Esto pasa, pasa por un lado, porotro lado, también me viene a la

(18:36):
cabeza con algo que has dicho, tengan inteligencia o no,
consigamos así o no. Desde cierto punto de vista,
estos modelos están muy restringidos a al a esa
interacción que tenemos por voz y por teclado, no por por texto,
pero nos falta esa parte de de inteligencia espacial.
De la que también se ha ido, se ha venido hablando en en los

(18:58):
últimos tiempos ya le cun se ha ido a hacer eso por un lado.
Y Fay fill lee también está metida en en este tema.
Fay fill lee, pues yo creo que ha salido aquí pocas veces, pero
es profesora de Computer Scienceen en Stanford, una de las
cofundadoras de de la institución del Stanford.
H, AI que es una vamos la situación de referencia mundial,

(19:18):
no de centrar la interacción conel ser humano de la inteligencia
artificial. Y es la puta ama, por decirlo
así. Perdonad que lo de esta manera,
pero es es alguien de quien se habla poco, no está tanto en los
medios, pero que es es es una parte muy importante de todo lo
que ha sucedido en los en los últimos años y una de las cosas
que venía diciendo hace. Yo creo que hace un mes o 2
salió en la noticia que la preparé y no pudimos hablarla.

(19:41):
No. En uno de los de los podcast
decía que la inteligencia artificial no tiene que no va a
avanzar por tener más tokens, sino por esa inteligencia
espacial. Y bueno, pues que los modelos
actuales te pueden explicar si quieres la teoría de la
relatividad, pero les das una foto y no saben estimar la
distancia entre 2 objetos. Vale, o pueden inventarse un

(20:02):
libro y una saga de fantasía si quieres, pero no pueden rotar un
cubo dentro de su mente como hacemos nosotros, no reproducir
cosas que nos han pasado en nuestro en nuestro día entonces.
Claro, ya partimos de una limitación y estamos
pretendiendo llegar a la agi cuando estamos limitados en
cuanto a la interacción con el con el resto de del mundo.
Y ahí se están poniendo muchos esfuerzos o se están empezando a

(20:24):
poner muchos, muchos esfuerzos. Vale, para que lo tengamos
claro, cuando hablamos de de esacapacidad espacial o
inteligencia espacial, es lo quesi yo te tiro ahora mismo no
estamos delante, pero si te éramos delante, si te tiro unas
llaves, el hecho de que tú cojaslas llaves con la mano y no te
caigan al suelo es mucho más complejo.
De lo que a nosotros nos parece,no todo lo que lo que hay por

(20:44):
detrás. Eso es una de las partes,
orientarte en un mapa. Por ejemplo, no aparcar un coche
sin calcular. Prácticamente no lo hacemos ya
por porque hemos ido aprendiendoy porque tenemos esa
inteligencia, esa capacidad espacial.
Y eso es lo que les falta también a las máquinas.
Y tiene que ser. Si hablamos de inteligencia,
tiene que ser parte de la a G I también parece que no lo estamos

(21:04):
dejando fuera. No muy, muy, muy de acuerdo.
Es que al final falta mucha parte de la de la película YY yo
creo que es seguramente algo queempezaremos a ver.
Me como mola que todos estos al final referentes que ya empiecen
a investigar en otras áreas parapoder abrir esas líneas de de

(21:25):
pensamiento y encontrar nuevos algoritmos y nuevos enfoques que
permitan complementar, porque nos vamos a quedar en una parte
muy, muy muy reducida. Estaba viendo en esa.
¿En esa línea también hay otros otros autores y otros
investigadores, pues que hablan,por ejemplo, chollette de falta
de generalización, bender de falta de significado, chomsky de
falta de de teoría, no, al finaldice, esto es un ejercicio de

(21:46):
ingeniería, o sea, guay, pero, pero cuál es?
¿Claro que cuál es la teoría quesustenta todo esto y cómo son
capaces de generar teoría? No que el propio carpacio de
limitaciones prácticas nos faltamucho.
Tenemos un. Un envoltorio muy bonito que
hace cosas muy chulas, pero que es solo una pequeña parte.
Yo sí que tengo la sensación, yocreo que no, no vamos a tocar

(22:07):
porque no, a lo mejor mucho en profundidad, pero pero empieza a
estar muy conectado. Creo que toda la parte de Ian
robótica que sí, que que empiezaa trabajar mucho, pues por un
lado con toda la parte de visióny por otro lado, al final el día
que tengamos muchos de estos robots por el mundo van a estar
recibiendo. Pues eso.
Más es más como tener un montón de humanos, no en el sentido que

(22:28):
van a estar interactuando con elmundo.
Yo tengo la sensación de que esova a abrir muchas vías de de
crecimiento para todas estas áreas, no que nos va a permitir
un poco extraer más cosas y que haya nuevas formas de
aprendizaje. Pero por otro lado, aunque se
haya desarrollado mucho, queda mucho.
Al final todavía no hay robots, o sea, empieza a haber cositas,
no por los wimble a nivel de coches que ya empiezan a

(22:49):
desplegarse por todo el mundo. Y seguramente eso habrá vías,
porque al final vamos a tener muchos sensores por el mundo
aprendiendo cosas. Pero en cuanto a los robots
bípedos que están trabajando en factorías y en restaurantes y
tal, pues seguramente estamos hablando que para ser durante
los próximos 10 años, y eso sí que habrá otra Revolución.
A mí me lleva a pensar que que eso, que en el fondo estamos en
los albores, esto son una Revolución tecnológica mucho más

(23:12):
larga de lo que parece. Lo que pasa que cuando estás
viviendo un Break Fruit tan importante, yo creo que parece
que es. Pues que es la relecha, imagino
que pues como nuestros padres verían, pues yo que sé, pues el
teléfono o o los ordenadores, que claro, nosotros hemos nacido
ya dando por hecho una serie de cosas y creo que está en la
primera, o sea, vivimos sin Internet, pero a mí no sé si te

(23:34):
pasó a mí Internet no me llamó tanto porque o sea por, pues
desde a lo mejor ya adolescente,pues ya lo tienes ahí, es decir,
ya lo integras muy rápido en tu vida, pero esta es la primera
gran Revolución que nos pilla. Nos pilla totalmente de nueva.
Nosotros veníamos del mundo de la inteligencia artificial, pero
cuando trabajábamos nosotros en el campo no, no había nada ni
medio parecido. Yo creo que es esa sensación de

(23:54):
de de breakthru lo que acojona yparece nos hace pensar a todos
que es como el impacto mucho másfuerte de lo que es cuando el
impacto está todavía por venir. Sí, es que cuando nosotros
trabajábamos más en investigación, en inteligencia
artificial, veíamos todo esto como un deseo y como algo muy
lejano, y ha pasado de repente en 2 días, entre comillas.

(24:14):
De ser algo tan lejano a ser unarealidad YY nos llega, quizá nos
llega esa impaciencia, no del esto que nos es tan prometedor.
Coño, yo lo quiero ya, quiero que funcione ya porque me
soluciona la la vida y eso tieneque ver seguramente también.
Bueno, pues con temas, temas sociales, no de cómo hemos ido
evolucionando como como sociedady como cada vez queremos todo

(24:36):
mucho más rápido. Creo que comentaba contigo hace
unos días una conversación que teníamos privada, quería
escuchar un podcast a un psicólogo.
Hablar de una paciente que le había le había venido a la
consulta, reconociéndole que eraimpaciente y que le decía,
quiero que me ayudes a ser a serpaciente, pero lo quiero ya, no
es como como el contrasentido. Bueno, pues eso nos pasa ahora.

(24:57):
Todo lo que surge de nuevas lo queremos ya, queremos que
nuestro negocio se vea impactado, queremos que nuestra
vida también y trabajar menos y porque lo haga.
O sea, queremos un montón de cosas y no nos damos cuenta del
proceso que hay detrás de las dificultades.
Que tiene técnicas, pero además las dificultades también, e
incluso físicas que que hemos ido comentando de.
Necesitamos energía para para poder alimentar todo esto,

(25:20):
necesitamos producir un montón de tarjetas.
Necesitamos, necesitamos un montón de cosas que va a llevar
tiempo construir y que a lo mejor nos nos dan.
Son recursos que nos van a limitar.
Justamente sí, sí. Además hay muchos, muchos
informes en esa línea, no en el lo tengo por aquí abierto el.
El informe anual y lo hemos hablado este año porque porque
la porque le ha dado una vuelta,pero ya veíamos a

(25:43):
conaversionantes, ven Evans, quesaca una presentación todos los
años, así de cosas un poco avances, que ya lleva 2 años
hablando de inteligencia artificial, muy interesante.
Quien quien esté por ahí que se la el interés y que se lo baje.
Al final sacó un montón de gráficas de de todo este tipo de
cosas. A cómo estamos limitados justo
por lo que has dicho, por la capacidad de producción de
tarjetas, por la capacidad de energía o por la construcción de

(26:04):
centros de datos que ya empieza a haber más, creo que hay más.
Capex en en centros de datos queen que en oficinas.
O sea, vas viendo como todo esta, la inteligencia
artificial, como tú has dicho, requiere un montón de cosas y
que no tenemos capacidad de de de tanta inversión.
De hecho, creo que salió tambiénuna gráfica de todas las grandes
compañías tecnológicas, lo que estaban incrementando su

(26:25):
inversión en capex, que era una burrada.
¿O sea, y te das cuenta como llega un punto y dices, ostras,
es que esta fiesta no se puede pagar tan rápido?
Mira que hay capital en el mundo, pero requiere requiere
años para que se pueda pagar. Sí, sí, totalmente.
Si si te parece ya con el comentario esto que hemos hecho
de la paciencia o la impaciencia, pasamos al segundo

(26:46):
hype, que está bastante relacionado.
Y aquí lo que dice lo que dice el artículo habla concretamente
o el o el titular es la inteligencia artificial.
No es una solución rápida para todos estos problemas.
Algo que bueno, pues que que a lo mejor todos podemos tener
claro. Pero es verdad que desde un
punto de vista empresarial parece que empezó a haber

(27:08):
enseguida, no en 2023 ese era unroom de que la inteligencia
artificial iba a ser un multiplicador de productividad
inmediato. ¿Si a hablar del por 10, sabes?
En ese momento determinado, luego, luego hemos tenido que
ser muchísimo más conservadores con con ese punto, pero de
repente una persona iba a ser capaz de hacer lo que hacen 10
personas en en el mismo tiempo. Y claro, pues lo único que

(27:30):
teníamos que hacer era integrar o enchufar la inteligencia
artificial en nuestros procesos para reducir costes o para
acelerar las decisiones, o para hacerlas con más calidad,
hacerlas mejor e incluso llegar a prescindir de de las personas.
Esto es lo primero. Que le vino a cierta gente a a
la cabeza o al menos a gente quelo que lo expresaba, no a los a
los cuatro vientos ibas a decir.Sí iba a decir, recuerdo la

(27:52):
historia de este CE o de una de una startup que he hecho a todos
sus desarrolladores por por porque con la I a ya lo puede
desarrollar y luego tuvo que contratar gente a las a los
semanas o meses, pero al final yo creo que estamos en un un
poco en esa situación, no de de Oye, pues esto ayuda.
Porque evidentemente ayuda o mete la productividad, pero
todavía en la mayoría de las tareas no es un reemplazo o como

(28:15):
poco no es para hacer ese tipo de declaraciones de una empresa
con una sola persona. ¿Puede hacer lo que antes
hacían? 100, bueno.
Además, esta esta guía de la quehablamos, por cierto, por volver
a contextualizar, por si por si alguno no, no lo estaban
teniendo. Así estamos hablando sobre todo
de guía generativa. Pero existe esa forma de I a más

(28:38):
tradicional de machine learning,de predicciones de
clasificación, de otra serie de modelos que sigue funcionando,
que se sigue utilizando, pero que ha perdido vigencia, al
menos en en los medios. Entonces hablamos de ella
centrándonos en la parte degenerativa, pero recordamos
que no es lo único que hay. Pero bueno, lo que ha pasado
también en 2025 quizá ha sido una bofetada de de realidad

(28:58):
todos estos. Al final los LLM son una pieza
de un puzzle que es un sistema que es un producto que al final
tu empresa lo que hace es utilizar productos, utilizar
sistemas que se hablen entre ellos o que sean tus empleados y
tus clientes los que interactúencon con tu propio producto.
YYY. Bueno, pues lo que ocurre es que
no se han definido bien, no se han gestionado bien, no, no se

(29:22):
correspondían con las necesidades, no eran viables y
al final muchos proyectos no pasan del piloto.
Eso lo hemos comentado otras muchas veces, no, la adopción
pues se queda ya estancada YY bueno, pues se habla.
Hemos hablado aquí de estudios que decían que el 95% de
empresas no había encontrado valor en la I a si te pones a
ver estudios, todo súper catastrofista y parece que no

(29:43):
sirve para nada. Ya tenemos algún episodio
dedicado a eso, pero claro, si rascas un poco.
En la historia quizá es menos apocalíptica y quizá tenemos que
echar la culpa más a la parte humana que a la parte de de la I
a porque esos esos fracasos, si los queremos ver así, en muchos
casos son experimentos que han sido iniciales tempranos que

(30:04):
vienen de 2023, 2024, cuando todo estaba en pañales, por
decirlo así, con tecnología, quees que era un inmadura YY además
intentando utilizar la inteligencia artificial como
sustituto completo. Con el tiempo nos hemos ido
dando cuenta de que eso no es. Ni tiene sentido ni es posible,
tampoco igual dentro de un tiempo sí lo es, pero no podemos

(30:24):
usarlo como sustituto completo, sino como potenciador sustituto
de algunas acciones como pequeñoautomatizador.
YY eso lo que hace es que nos sigue dejando a las personas en
el en el centro, que es lo que venimos comentando durante
durante todo este tiempo. Nosotros no siempre ha sido
nuestra, nuestra visión y aquí Andrei capaz y lo que lo que

(30:44):
dice. Es que los modelos seguramente
son mejores que lo humano medio en muchas tareas, pero siempre
van a ser peores que un experto de momento en en esas tareas y
por eso están siendo muy útiles para muchos individuos,
programadores si queréis que o desarrolladores, que es por
donde empezó esto, estudiantes profesionales no de toda
cualquier de cualquier sector YYson también tan tan disruptivos,

(31:08):
pero todavía no son tan revolucionarios a escala
macroeconómica. No sé cómo lo plantea cal pacy.
Bueno, pues. Quizá la inteligencia artificial
no ha fallado, sino de nuevo lo que ha fallado quizá es nuestra
expectativa de que fuera una solución tan rápida y tan
automática. Muy de acuerdo, yo yo creo que
aquí lo como has dicho tú, hace falta personas YYY profesionales

(31:30):
que sepan capaz de de entender dónde puede aportar la
inteligencia artificial y cómo ycómo articularla.
Me viene a la cabeza un buen amigo de de ambos que es fares.
Kameli que ahora ha sido la Casade las carcasas y que por
ejemplo ellos son un él está haciendo cosas muy chulas con I
a montando Workflows, donde la casa de las carcasas al final

(31:50):
sacan muchos diseños de carcasas, pues pues han metido
inteligencia artificial y workflow a partir de un diseño,
pues que genere todo el materialde las fichas de producto, todas
las fotos de producto en uso y todo esto con I a pues que ha
definido, pues al final un workflow.
Con distintas partes donde hay una intervención humana, cuando
hay un posible error o un posible fallo, YY ha

(32:11):
automatizado algo que tiene mucho sentido porque es algo de
muy bajo valor, cuando al final tú tienes miles de diseños y
estás sacando, no sé, cientos dediseños a al mes.
Y eso genera mucho trabajo de poco valor humano y que más o
menos siempre sota, caballo y rey, pues tienen mucho sentido.
Automatizarlo aporta valor al alnegocio y lo que libera es a su

(32:32):
equipo humano para hacer otras cosas más interesantes.
Entonces yo creo que ese es el el approach que que hay que
seguir y a lo mejor no es la tarea que más molaría resolver
con I a porque seguramente tienen otras, pero es saber,
oye, pues esto sí que lo puedo resolver de forma completa con I
a sí que ayuda a mis equipos y sí que que aporta al negocio,
creo que es ahí es donde está elel.no que sepamos un poco

(32:54):
elegir donde son esos puntos y que hagamos los proyectos
orientados a que generen valor. Y habrá 1000 cosas que nos
gustará resolver, pero es que laI a no no está ahí justo.
Y mira, yo acabo de estar hablando con con una persona que
es una startup por aquí que habíamos hablado hace tiempo,
estaban probando agentes de I a para hacer llamadas y demás.
Al principio, como muy prometedor me dice, Oye, pues

(33:14):
pues es que no ha movido la aguja, entonces bueno, pues pues
están dando cuenta que en algunas cosas sí, en otras no,
en otras hay que esperar que la tecnología esté un poco más
madura y en otras a lo mejor la I a tiene que ser o un asistente
o un apoyo, o sea nosotros, por ejemplo a nivel marketing.
La I a ayuda un montón, porque claro, te permites generar un
montón de assets que no son los mejor del mundo mundial, pero

(33:36):
son suficientemente buenos, peroun 90% de las acciones.
¿Entonces qué pasa? Un equipo de marketing te da
mucha agilidad. ¿Eso está guay, pero claro, le
puedes pedir eso? No le puedes pedir que te
resuelva una tarea completa de marketing a día de hoy.
Sí, quizás el problema que subyace muchas veces es y lo
hemos comentado aquí en en muchos episodios, es es falta de

(33:58):
estrategia. Hemos cogido una solución y
hemos empezado a buscar problemas para esa solución.
Y a lo mejor esos problemas. Pues claro, si ya tienes la
solución quiere decir que son resolubles, pero igual no tienen
impacto en tu empresa o el impacto que tienen es es
demasiado pequeño y o quizá hay otros que son más más
importantes. Entonces de nuevo el ir tan

(34:19):
rápido, el ser tan impacientes, no nos ha permitido ver la la
realidad. Quizá ahora es cuando estamos
empezando. ¿A parar hablábamos antes de
parar, verlo todo con perspectiva, no?
Pues ver exactamente dónde necesitamos, en qué procesos
necesitamos mejorar, si la inteligencia artificial nos
puede ayudar, si realmente tieneque ser inteligencia artificial
o puede haber algo todavía más sencillo, que no hay que matar

(34:42):
moscas a cañonazos. O sea, todo ese análisis, ese
parar, no lo hemos hecho en muchos casos y quizá nos ha
traído a a esta decepción que seestá planteando, al menos desde
mi punto de vista. Total, yo creo que aquí YY te
voy a lanzar un poco la la pregunta porque tú eres muy muy
bueno en esto. ¿Has ayudado a bastantes
compañías, esto para alguien, o sea que nos está escuchando?

(35:02):
Pues ahora un un directivo por ejemplo, no que quiere implantar
inteligencia artificial en en sucompañía.
¿Tú cuáles son los pasos así a muy alto nivel que darías para
encontrar cuáles son los sitios donde realmente tiene sentido?
A ver, para mí es está muy claroy es verdad que lo hemos hecho
bastantes veces. Que hay que tratar de evaluar tu

(35:24):
empresa y los procesos con otrosojos diferentes.
Hay que tratar de evaluarla, a ser posible con ayuda de fuera,
porque todos estamos muy sesgados hacia hacia dentro,
tratando de encontrar cuáles sonesos procesos que funcionan peor
o donde se puede, donde hay oportunidades que no estamos
aprovechando y identificar cuáles de ellos se pueden

(35:45):
beneficiar de la inteligencia artificial.
Y eso implica. Hacer un análisis por separado
en cada departamento, hacer análisis luego de forma
conjunta. El poder, el poder, lo que te
decía revisarlo con gente que noconoce nuestro negocio y que
está a lo mejor se negocia, perono, no conoce cómo trabajamos
nosotros, si lo está aprendiendo, siempre nos van a

(36:06):
traer una mirada fresca y como decíamos, menos menos sesgos y
ser sobre todo muy honesto y casi hasta brutal con con las
cosas que que hacemos mal. ¿Es un ejercicio de Desnudarte,
ponerte delante del espejo? YY revisarte absolutamente todo
lo de forma crítica, tratando dever qué es lo que tienes que
mejorar y a partir de ahí ya verel el cómo, que es algo muy

(36:26):
básico que se ha venido haciendosiempre.
Realmente vuelvo a lo de antes, vuelvo a las prisas.
Yo creo que este tema de los assessements estratégicos que se
se ha venido haciendo desde hacemuchísimos años, sigue teniendo
el mismo papel o la misma importancia en este punto
determinado, pero como ya teníamos la solución.
De nuevo no lo estábamos haciendo, así que no es nada
nuevo, es hacer lo que hemos venido haciendo siempre,

(36:47):
simplemente que quizá con ese, con ese esos 2 puntos de no lo
pueda hacer alguien que esté dentro, sí va, tiene que
participar la gente de dentro, pero tiene que estar liderado
por alguien de fuera, tiene que ser analizado por alguien de
fuera. Además, alguien que sepa de
verdad de inteligencia artificial desde un punto de
vista técnico quizá menos, pero más desde un punto de vista
funcional, de aplicación de impacto, de resultados y que

(37:11):
haya visto muchas cosas en. En en su trayectoria
simplificándolo todo porque tampoco es sino necesitamos un
programa entero para para comentar todo eso, pero si no
hacemos ese ejercicio previo, vamos a seguir dando bandazos.
Y al final el solo. El resultado de ese ejercicio ya
es potente. Entonces solo el saber, oye.
Estos son los 2345 problemas quetienen un peso importante en mi

(37:34):
empresa y que son resolubles o automatizables o o en total o en
parte por la inteligencia artificial.
Nos dan muchas pistas, nos dan pistas de dónde tenemos que
meter la inversión y el esfuerzo, y también nos da la
pista de todos los sitios donde no merece la pena meter el
esfuerzo, al menos por ahora, que que también está guay,
porque luego se van muchos recursos de las compañías a a
evaluar cosas que al final no van a tener impacto y que cuando
las ves con perspectiva dices esque sin ni siquiera tenía

(37:57):
sentido que hubiéramos metido aquí recuerdo, o sea, recursos.
Sí, además, para mí hay algo también importante.
Ahí es en el fondo, este ejercicio.
Olvídate de la inteligencia artificial este ejercicio de
análisis. Deberíamos hacerlo, pues todos
los años, por lo menos con ese con esa visión crítica.
Sin embargo, por H por B, en muchos casos no se termina de de

(38:19):
hacer en condiciones. Y esto para mí, se convierte en
una excusa perfecta. A veces no se hace porque sino
sacar las miserias, salen los egos, hay confrontaciones entre
departamentos, hay un montón de situaciones ahí que preferimos
evitar ponernos la venda, dar pata para adelante porque no
queremos líos dentro de de la empresa.
Pero esta excusa de la inteligencia artificial y de
hacer esta evaluación nos ayuda a encontrar todo eso que no

(38:41):
solamente va de día. Vale, cómo son funcionan los
procesos, las relaciones entre personas de no sé.
Salen muchas cosas ahí, no como como Side effect, por decirlo
así. Y a partir de ahí, si sale bien,
bueno, pues igual. Ya cuando la gente vea que no
pasa nada te pones a repetirlo cada cada año.
Pero ya te digo, aparte de de cumplir ese propósito para poder

(39:02):
aplicar de forma bueno, pues concabeza, la inteligencia
artificial en tu empresa te ayuda a hacer ese análisis que a
veces no, no realizamos. Claro, voy de acuerdo.
Bueno, avanzamos si te parece a la al tercer hype.
No, nada más. Punto punto clave yo creo el el
punto 3 es un punto interesante.¿Efectivamente, este es el punto
estrella y porque aquí es donde hablamos de de la burbuja, la

(39:26):
tan cacareada burbuja YY bueno, pues dentro del artículo
directamente hacen la pregunta, estamos en una burbuja?
¿Y si es así, qué tipo de de burbuja es vale?
YY es verdad que las 2 preguntasson.
Totalmente lícitas. Desde luego.
Cada vez que hay una tecnología que avanza muy rápido, la
palabra burbuja tiene que aparecer.

(39:46):
¿Y además con razón, tiene sentido que lo que lo analicemos
así, seguramente los que tengamos un poco más de memoria
de lo que pasó en el 2002 1001 yse metió mucha pasta ahí, Eh?
Y todo fue muy rápido, pero seguramente nunca se había
invertido tanto dinero ni tan rápido en infraestructura
tecnológica como ahora. Vale, estamos hablando de de

(40:06):
chips, pero también de centros de datos, de energía, de redes.
O sea, se está invirtiendo muchoen muchas más cosas de lo que
pasó en el año 2000. YYY.
Sin embargo, todavía no tenemos muy claro cuál es el modelo de
negocio definitivo de estos LLMSvale, de todo lo que hay detrás
se puede vislumbrar, se se hacencosas, pero todas estas empresas
están palmando pasta a exportas.¿Entonces, claro, se genera ese

(40:30):
nerviosismo de y si luego no nosllega la demanda?
Sí, bueno, pues, y aquí es dondeel artículo pues nos trae una
distinción que desde mi punto devista es es interesante.
Y es que no todas las burbujas son iguales.
Si recordamos la subprime, pues dejó un montón de gente
arruinada y empresas también de todo las burbujas de las.com,

(40:52):
sobre todo arrasó con empresas, pero nos dejó Internet.
Y aquí quizá la pregunta no es tanto, si algunas empresas van a
caer que eso va a ocurrir, seguro.
Sabremos cuáles, cómo y tal, pero pero sí que va.
Sí que va a haber empresas que caigan por el camino, sino qué
es lo que va a quedar. También cuando esa polvareda no
de se se se disipe YY ya podamosverlo con con claridad.

(41:15):
Y lo que nos nos dicen en el artículo es que queda claro que
la infraestructura. El talento y las capacidades van
a quedar ahí, con independencia de lo que pase con las empresas,
pero nos va a quedar algo que vaa ser muy sólido y que va a
seguir marcando el camino que que ya hemos empezado.
Luego también hay. Hay otra cosa que comentan es
que hay señales que no terminan de encajar del todo con una

(41:38):
burbuja más clásica o si queréis, ponemos como referencia
la del 2001. Y es que aquí sí que hay
contratos firmados a largo plazo.
Estábamos hablando todavía de. No había había empresas en las
que se habían invertido muchos millones y tenían muy poquitos
miles de usuarios cuandolas.com ahora aquí no, no está pasando
eso. Hay contratos largos con
clientes solventes, con inversores muy grandes que están

(41:59):
apostando en su futuro. También por por ahí actores como
Microsoft, por ejemplo, o Amazon, que están comprometiendo
su balance, no de alguna forma las inversiones en en esto y y a
lo mejor. Pues quizá no estamos enflando
tanto las cosas, sino lo que lo que estamos haciendo es
adelantando. Sí, puede ser que
atropelladamente, pero adelantando infraestructura para

(42:21):
ese futuro en el que que en algún momento vamos a a
monetizar. Yo si quieres, luego te doy más
mi opinión, pero de momento, porpor no monopolizar, te dejo que
que comentes tú. Lo mismo, no, no sé dónde lo
veía, pero zuckerberg decía también en en su momento muy en
línea, esto me dice, Oye, lo peor que puede pasar si
invertimos mucho en en I a s quenos adelantemos 2 años.

(42:42):
O sea, que estemos construyendo nuestras capacidades 2 años por
adelantado. Aquí pasan varias cosas, como tú
has dicho, a a diferencia de la burbujalas.com, en la
burbujalas.com no había compañías haciendo Revenue o
Revenue, o sea, ingresos notables.
Aquí las compañías que están invirtiendo todas están
generando muchos ingresos, en parte también porque la mayoría

(43:02):
de ellas se dedican a otras cosas y porque son negocios.
¿Donde existen bastantes sinergias?
No, al final tienes un un Googleque en el fondo lleva haciendo I
a de otro tipo un montón de años, no, entonces al final hay
mucha sinergia, igual que pasa con Microsoft y otras compañías,
entonces no es laburbujalas.com porque evidentemente es mucho

(43:24):
más revenue. Sí que creo que hay algunos
movimientos más burbujiles, comopueda ser el caso de Openaí, que
es la digamos yo creo la empresamás destacada.
En cuanto a que ha levantado muchas, muchas rondas de
capital, ahora creo que Amazon iba a meterle otros 10000
millones a una valoración estratosférica y que su nivel de

(43:45):
Revenue, evidentemente está muy,muy lejos.
O sea, creo que que entran las típicas dudas de de que cuando
hay estos movimientos de alto crecimiento hay outliers que
luego se pueden consolidar o quese pueden venir abajo.
Entonces sí que hay determinadostipos de de compañías que
suscitan estas dudas. Por otro lado, en el propio
artículo que que estamos siguiendo no se habla del del

(44:07):
caso Sinestesia, no que que comentan algo así como que los
algunos inversores en su momentono se imaginaron que va a haber
tanta demanda de compañías que quisieran hacer, o sea, hacer
lipsink, no de en en los vídeos,o sea, cuadrar un poco los
labios a a la conversación que estaba viendo y creo que estaba
moviendo 150000000 al año algo así.

(44:29):
¿Qué está pasando? Que no, no, no sabemos cuál es
la demanda potencial de todos estos servicios.
Por un lado, por otro lado se están como bandoleando en todos
los sitios, al final tenemos I aeverywhere, al final yo que sé
usas Facebook y estás de una forma u otra WhatsApp, estás
usando I a o puedes estar interactuando con algún elemento
con de inteligencia artificial. Para mí es es que la I a es como

(44:50):
una plataforma va a ser un poco como pasó con la web, o sea poco
a poco la vas usando sin darte cuenta y la va a estar en todos
los lados, eso va a pasar. Yo sí que creo que hay burbuja
con estos outliers, con algún tema de valoraciones, con
algunos temas de expectativas, pero que que evidentemente es
una cuestión de tiempo de que toda esa inversión de rédito en

(45:10):
global, o sea, la inversión en global va a dar rédito.
Porque al final, pues pues igualque en su día se construyó toda
la infraestructura eléctrica y ahora se aprovecha, pues ahora
está construyendo una infraestructura de ella y ya se
aprovechará la historia es si todo el mundo va a ganar, que no
va a ser así, algunos perderán. Evidentemente perderán mucha
pasta, algunos caerán y serán caídas muy gordas.
¿Y que el mercado pues pues se tiene un poco que que desinflar,

(45:33):
sabes desinflar? ¿En el sentido de también he
escuchado últimamente conversaciones a algunos
inversores americanos que que alfinal lo que te iba a decir es
joder, es que ya con con un openahí lo mismo pasa en otros
sectores como un Space X, no? Ahora que iba a salir a bolsa
también con una una valoración brutal.
¿Cuánto tiene que crecer una compañía para para que puedas
entrar a evaluaciones tan grandes?

(45:55):
Y que tú le puedas sacar un rédito dentro de unos años.
¿Estás ya suponiendo que van a ser las compañías más grandes
del mundo? ¿Sí o sí?
Oye, pues que una compañía que tiene pocos años, en otros 2345
años se convierte en la compañíamás grande del mundo.
Pues como poco es un reto que tiene una tasa de fallo muy
alta. Sí, quizás lo que ocurre es que

(46:18):
estas compañías tan grandes arrastran en su cola como si
fueran cometa. No arrastran un montón de de
compañías pequeñas que se va, que van surgiendo donde a lo
mejor se invierte mucho dinero porque hablan de iat y.
¿YY quizá ahí es donde van a venir para mí las correcciones,
más que el tema de la burbuja, yo lo veo como correcciones, no?
Y ahí es donde donde muchos puesse la van a pegar, realmente

(46:38):
quieren aprovechar la oportunidad que está surgiendo
ahora y que cualquier cosa que les suene medianamente bien tira
para adelante. Es lo de siempre.
Hay muy poquitas empresas que realmente crezcan y que vayan a
a a a liarla como la puede estarliando, por ejemplo, pues en ese
caso de Synthesia podemos poner de level labs.
Quién iba a pensar hace 2 años no, que que level lab se iba a
estar donde donde está ahora quese está convirtiendo en bueno,

(47:01):
pues el alma de todo lo que tiene que ver con voz,
inteligencia, con con voz. Entonces, bueno, para mí estoy
de acuerdo contigo. ¿La burbuja no está tanto en la
inteligencia artificial como tecnología, sino que está más
bien lo que hemos hablado antes de las expectativas que les
ponemos, no? Y en algunas narrativas que se
han estado desarrollando alrededor de esas expectativas,
lo que está claro es que ya estáintegrada en nuestro trabajo

(47:22):
cotidiano. ¿Se puede mejorar?
Sí, hay que aprender aún, pero decíamos desarrolladores en
marketing, tú lo tienes muy muy claro en atención al cliente.
Es una de las de los de las aplicaciones donde las empresas
más o antes no han empezado a adoptar.
¿No, en educación también se utiliza inteligencia artificial?
Mucho, no en el en el día a día.Entonces quizá no estamos

(47:43):
esperando a que llegue la inteligencia artificial, sino
estamos tratando de entender como la podemos utilizar, cómo
la podemos utilizar bien. Vale, volvemos al tema de la a G
I, el a G I la a G I también a lo mejor aporta un poco a esta
expectativa de o esta posibilidad de burbuja.
Si pretendemos que llegue muy muy pronto, pues igual vamos a
meter dinero donde no es YY luego se nos va, se nos va a

(48:05):
pinchar, se nos va a corregir, como decíamos el tema de la
reemplazar el trabajo cualificado, o sea hay hay un
montón de de puntos a lo mejor que si nos pueden llevar a a ese
momento de 2001 donde donde iba a cambiar el el mundo.
Pero yo no creo que vaya a ser un estallido tan, tan brutal, si
no caídas pequeñas, lo que hemosido comentando, pequeñas

(48:26):
correcciones, caerán, valoraciones, empresas que estén
mal planteadas. Pero lo que va a quedar va a
ser, pues lo que hemos dicho también va a ser la estructura,
una estructura duradera. Vale que que bueno, que que nos
va a soportar todo lo que va a venir después en los próximos
años. Entonces, bueno, conclusión para

(48:48):
mí. Lo podemos ver como burbuja si
hablamos de ese cuento de hadas que nos hemos planteado a veces
con la inteligencia artificial ode hadas, o llámalo como como
quieras, pero. Pero yo creo que la gente que
más está metida en esto y lo demuestra en esas inversiones
brutales que estabas comentando antes.
Lo que ven es que no hay encuentro de hadas, sino

(49:08):
simplemente hay que separar el grano de la paja.
Y para mí, desde luego, está claro que es una tecnología que
está empezando a madurar. Y qué es lo que va a.
Quedar. Todo esto me recuerda a una una
gráfica que hay en la presentación, esta de Ben Evans
sobre la I a que también hay unaparte.
También hablaba de burbuja y como del del humillo y tal.
Y tiene una un esray donde dice,bueno, pero cuando cuando el el

(49:31):
polvo se asienta el mundo ha cambiado.
¿Es muy curioso y me gusta el ejemplo no?
Porque al final saco una gráficadel porcentaje de de parejas que
se han conocido online. A lo largo de los años y empieza
en 1995, que es prácticamente nadie y poquito a poco, poquito
a poco, poquito a poco, pues llega el 60% que estamos en 2000

(49:52):
veintipico y que es un buen reflejo, pues de lo de de que
cambios como la web han cambiadoel mundo.
Pero es verdad que que es que los cambios luego son como más,
más poquito a poco. O sea, ha necesitado 30 años
prácticamente para que que se haya dado un cambio tan fuerte y
en esos 30 años hemos visto muchos cambios, mucha evolución,
han pasado muchas cosas. ¿Pero claro, luego para cambiar

(50:14):
a los humanos ya no solo lo que habilita la tecnología, porque
esto de Conocerte online pues sepuede hacer desde desde el 95,
no? O desde antes, porque antes
teníamos, pues Skype y antes estaba.
¿Cómo se llamaba este Messenger?Por ejemplo, YYYY Chateabas con
gente y el IRC. Es decir, había formas, pero la
tecnología la habilitaba, pero luego eso.
Tarda décadas en en que la sociedad se adapte y con la I a

(50:37):
va a pasar incluso más exagerada.
La tecnología va a permitir cosas muchísimo antes de que la
sociedad está adaptada para poder aceptarlo.
Y habrá tardaremos años en hacerintegrar algunas cosas
simplemente porque porque necesitamos y cuando digo me
refiero a gran escala, porque luego vivimos en esta burbujita
donde vivimos nosotros los que estamos más en tecnología que

(50:58):
que todo nos parecera muy rápidoy va muy rápido, pero claro,
luego vas al mundo real. Y dices, bueno, hay, hay mucha
gente que todavía no está ni digitalizada, o sea, que que que
no pensemos que todo es lo que vemos día a día en Internet.
Me gustaría saber si para conocer a tu pareja ha sido más
eficaz, todos estos canales que estabas comentando, todas estas

(51:19):
aplicaciones o el tema de las Piñas en Mercadona.
Habría que analizarlo porque lo bueno es que para eso siempre
tenemos alternativas, no que sonque son ocurrentes y no sé si la
inteligencia artificial nos va, nos va ayudar ahí.
Ya ya lo veremos. Ya veremos.
Efectivamente vamos, si te parece con el cuarto hype que
nos plantean aquí YY básicamentelo que el titular es sage PT No

(51:44):
fue el comienzo y tampoco va a ser el el final.
YY bueno, pues te dicen y yo creo que es es es muy acertado
el comienzo que tiene este este hype por decirlo así o este
párrafo que sage PT. Fue la culminación de una década
de trabajo, es decir, no es algoque surgió de la noche a la
mañana de hechos GPTS. Hubo varios antes y ya en

(52:06):
ciertos circuitos más frikis se utilizaban, se utilizaban por
API y se hacían experimentitos ybueno, pero claro, no tenían ese
efecto go que nos trajo el el hecho de poder tener un producto
supersencillo inicialmente que nos permitía interactuar con eso
que ya existía de de hacía tiempo.
Claro, después de ese momento wow que tuvimos con con HGPT,

(52:31):
pues han ido, fueron que que era3.
Si recordáis HGPT 3 o GPT 3, llegó el 3.5, el cuatro 4.5 el
5. Ahora tenemos 5.1 5.2 y lo que
ocurre es que esos saltos después de ese salto tan grande
inicial, esos saltos, ese crecimiento, ya no son.
No son tan sensacionalistas, pordecirlo así, no llegamos a algo

(52:54):
que puede parecernos una una meseta y ya no nos provocan.
Quizá la misma conmoción que queese primer estallido, que además
de hecho también pasó, que no solamente fue open y eye, sino
que luego surgió cloud y luego también Gemini y luego Brok.
Y bueno, gipseek incluso no cadacada nuevo, cada nuevo actor,

(53:15):
pues nos traía un elemento nuevode Japón, salto por lo menos.
Ahora ya no ocurre tanto. ¿Volvemos a al tema de los
benchmarks, cada uno nos hace subir el benchmark, pero eso
qué? En qué me impacta a mí leía
también esta semana y lo hemos comentado aquí, de hecho hace un
año ya Eh, pero lo leía esta semana y no recuerdo quién lo
decía, que si ahora mismo de repente no, no, no mejorarán los

(53:39):
LLMS. Tenemos tantas cosas que hacer
con el estado actual de los LLMS, tantas cosas por que
tendríamos para muchos años, para seguir evolucionando a
nivel social, empresarial, individual, durante muchísimos
años. Entonces, claro, ya no es tan
importante por eso hecha GPT, yoentiendo tal y como lo ponen
aquí, ni fue el comienzo, ni fueel ni será el final.

(54:00):
¿El final está en las aplicaciones, vale?
Y. También hacen una comparativa de
esto con con los smartphones. Al principio los smartphones
eran la leche, cada cada elemento nuevo nos suponía una
mejora muy grande. Había bueno, había evoluciones

(54:20):
incluso durante los primeros años con las mismas features, o
sea las mismas características que también tenía mucho impacto.
Pero ahora ya nos sacan el iPhone 18.
Y sobre el 17, qué tiene una Cámara un poquito mejor, esto un
poquito mejor, pero ya no, no sé, no, no encontramos esa magia
que encontrábamos al al principio y eso también yo creo.
Todo esto lo que nos lleva es alpunto de madurez en el que nos

(54:42):
nos empezamos a a encontrar. Realmente está empezando a
integrarse de verdad a G PT o o cloud o o o lo que sea YY todo
ese trabajo previo que se ha hecho es cuando ya empieza a a.
A tener su valor, no a dar resultados, a pagar.
Por por decirlo así, sigue habiendo investigación, de hecho

(55:02):
que a veces hay más, hay más papers que crecen a toda leche,
hay más talento, hay más gente que puede meterse ahí dentro,
hay más enfoques distintos, nos estamos retroalimentando mucho
también entre Oriente y Occidente.
Lo que hacemos aquí en China lo aprovechan, lo que hacen en
China, que producen ya más que nosotros.
A nivel de papers nos llega también a a Europa.
YY bueno, pues. Se está acabando quizá esa fase

(55:26):
de deslumbramiento, pero a lo mejor ahora lo que empieza de
verdad es el progreso. Para mí es una buena noticia.
Sí, sí está. Tienen muchas cosas que venir
con esto de que eso de que no empieza ni a acabanchar GPT.
Bueno, me venía a la cabeza que grandes cosas que han pasado en
la I a este año YY cercanos. Por ejemplo, hemos tenido la
parte de los Premios Nobel a la a la I a que al final tenemos a

(55:48):
a hot filia y Jeffrey Hilton porsentar la base de las redes
neuronales que se aplican en toda la parte.
Pues más de los LLMS, pero se aplican a muchas otras cosas,
sistemas de visión y demás. Y en química, que fue a the Mist
Hassabisy John Jumper de Dead mind por alfa Fold, por el
problema de la de cómo se pliegan las proteínas, que
tampoco es un LLM, es otro sistema distinto de inteligencia

(56:11):
artificial capaz de de resolver ese problema.
Tenemos que también ha habido, como mucho trabajo en todo lo
que lo que es aplicación. A medicina y ciencia, detección
de demencia, que ya se logra concon una precisión del 97%,
robots que son capaces de de de operar y detectar cosas, pues

(56:33):
con detectar de células cancerosas y demás, pues
aplicando inteligencia artificial y estamos teniendo
también en en energía bastantes cosas, el control del plasma,
por ejemplo, para reactores de fusión nuclear gracias a la
inteligencia artificial. O bueno y un montón de estas
cosas, es decir, toda la atención va a echar GPT y a los

(56:54):
LLMS, porque al final lo que hablamos al principio no son los
sistemas que nos parecen inteligentes, pero también
gracias a esto, pues se está invirtiendo en un montón de
cosas adicionales de inteligencia artificial que
están teniendo un montón de impacto.
No son LLMS, pero están teniendoun impacto brutal en nuestro día
a día y es lo que seguramente, pues haga que vivamos más,
vivamos mejor. Y bueno, que están pasando cosas

(57:15):
muy guays, o sea, por ejemplo, en medicina, me parece.
El campo donde seguramente los impactos sean más más brutales,
no en cuanto a impacto en la sociedad.
Efectivamente, luego hay que verqué pasa, porque esta semana
también se hablaba de que pareceser que China ya sí que tiene un
computador cuántico de verdad, no en condiciones.

(57:35):
YY lo que pasa, que todavía el número de qubits creo que era
40, no eran como para tirar demasiados cohetes.
¿Pero qué pasará cuando? Cuando tengamos eso de verdad y
entre entre en juego, porque el la velocidad a la que estamos
trabajando ahora se va a multiplicar de forma iba a decir
exponencial, pero es que es es una exponencial tan marcada que
que que yo no sé ya ni como es un salto cuántico, no hablando.

(57:59):
¿Y si queréis? Mejor dicho.
Y si si si queréis hacer un chiste realmente.
Pero claro, eso eso nos va a darpara lo que tú estás comentando
de análisis médico, siempre se ha dicho que que iba a cambiar,
no la la vida porque nos va a permitir.
Seguramente, pues si no curar todas las enfermedades, pero
muchas que a día de hoy no se puede no comprender, mucho mejor

(58:19):
cómo podemos llegar a a ellas. Eso ya no sea generativa.
Bueno, necesariamente eso ya es otro punto distinto.
Por eso está bien. Yo creo el el recordatorio que
hemos hecho antes de que la I a no es solamente el LM son son
otras cosas y desde luego yo creo que queda claro que que
esto ha venido para quedarse. O si alguien piensa que después

(58:41):
de la burbuja. Cuando explote, si es que
explota, llámale como como quieras.
Lo que va a ocurrir es que se seva a negar de alguna forma el
valor que nos trae la inteligencia artificial.
Yo creo que es todo lo contrario.
Simplemente tenemos que bajar lade ese pedestal donde la hemos
puesto. Vale en ese en ese punto en el
que en el que hemos pensado que nos iba a a hacer todo el

(59:02):
trabajo YY empezar a a considerarla, pues como un
aliado, una tecnología que es muy poderosa, pero que también
tiene sus límites YY que. Al final todo va de de personas
o todo depende de las personas. La tecnología puede ser muy mala
o muy mala. Si no somos capaces de
utilizarla bien y de aplicarla bien, no vamos a llegar a
ninguna parte y si es muy básica, pero somos capaces de
aplicarla bien, también le vamosa sacar mucho partido.

(59:24):
Entonces depende de nosotros porpor completo.
Hay que ver también el impacto que tiene a nivel social, por
ejemplo, no en el trabajo lo quese dice o la creación de nuevos
puestos, o en el pensar que es algo que que.
Yo no sé si hemos llegado a comentar aquí o no, pero a mí me
me revienta mucho esto de de de que la inteligencia artificial

(59:45):
hace que ya no se contrate más juniors.
O sea, hay un montón de implicaciones ahí, que eso no
depende de la tecnología, depende de nosotros, de las
personas y de la sociedad y que para mí es algo que tenemos que
empezar a cuidar muy, muy bien. ¿Sí, o sea, muy de acuerdo, pero
también hay tantas cosas entremezcladas que a veces uno
se piensa por qué son las cosas,no?
Por ejemplo, me pasa mucho con esto que que lo hemos hablado

(01:00:07):
aquí también, no de. Los juniors contratación de
juniors en época de la I a claro, porque ves muchos,
también muchas noticias de que las grandes consultoras están
echando gente final. Se entremezclan muchas cosas y
cuando miro esto con perspectivadice, yo no sé hasta qué punto
una cosa se deriva de la otra. ¿Lo mismo ha pasado con el tema

(01:00:28):
de los desarrolladores, no? Ahora que con la I a pues hacen
falta menos desarrolladores, pero cuando coges perspectiva te
das cuenta que los últimos años había empezado a contratar un
montón de desarrolladores. Post COVID porque claro, en
cuando pasó el COVID hubo un boom digital.
¿Dices qué hubiera pasado? Dónde estaríamos en volumen de
desarrolladores si no hubiéramostenido ese boom en post COVID YY

(01:00:51):
estaríamos llegando a los números a los que estamos
llegando después de esta corrección, es decir, ese ese
descenso de los desarrolladores es porque ahora ahí la o porque
íbamos un poco pasados y además ahora pues oye, pues es un
poquito más eficiente. Entonces cuando empiezas a coger
perspectiva te das cuenta que. Que bueno, que yo creo que se
van a normalizar muchas cosas, con los juniors va a pasar, van
a seguir haciendo falta juniors,espabilados en muchos sectores

(01:01:11):
lo que hace falta es un montón de personal cualificado, o sea,
es que pasa pasa un montón, entonces lo que seguramente hay
exceso en algunos sitios que se tienen que ir a otros, y con la
inteligencia artificial pues evidentemente también habrá
algunos ajustes. Yo cada vez más veo que no va a
ser algo dramático, o sea, no vaa ser algo de de repente, un día
para otro nos sobra a toda esta gente en este sector y millones

(01:01:32):
de personas se van a la calle. Va a ser algo más, poco a poco
va a haber transformación y sobre todo, como tú has dicho,
todo el que se suba al carro de la inteligencia artificial, todo
el que que que que se habilite. Parece una tontería, pues como
en su día se hablaba de quién sabe, ofimática, no lo
importante que la llevo a saber manejarte con el Excel, con el
Word y o con Internet parece unasoplapollez, pero bueno, pues

(01:01:52):
eso te da capacidades que otros no tenían.
Pues oye, pues el que a día de hoy se puede usar estas
herramientas. Para simplemente para ser más
productivo a nivel personal y hacer mejor su trabajo, pues
raro será que no encuentre algo interesante en algún sitio,
porque es que gente con ganas, con habilidad y que encima sepa
sacarle partido a las tecnologías actuales para hacer

(01:02:13):
falta siempre. Sí, sí, totalmente, esa parte
visible donde todos nos tenemos que capacitar y quizá también
ser conscientes de que la inteligencia artificial ya está
en nuestra vida de una forma transparente.
Lo que antes se resolvía con algoritmos de toda la vida,
entendido así. Ahora pues tenemos modelos de
inteligencia artificial que nos pueden solucionar ciertas cosas

(01:02:34):
mejor, pero nosotros seguimos utilizando los productos
exactamente igual. O sea, hay esa parte en la que
nosotros tenemos que poner de nuestro lado y hay esa otra
donde la inteligencia artificialnos mejora una foto, por ponerte
un un ejemplo, o nos elimina. ¿Yo que sé nos elimina, nos
elimina ruidos de de un audio también, no?

(01:02:55):
Quieras ver, pero hay un montón de usos cotidianos supertontos,
donde también aparece y no nos damos ni.
Cuenta, sí, YY sobre todo, mira,me me me has traído a la cabeza
con lo que has dicho, no usos tontos.
Yo esta última semana he estado usando la la I a Free PIC para
lo del no sé si claro, tus hijosya son mayores, pero ahora está
a la moda como el elfo Travieso,no sé si si te has enterado,

(01:03:17):
pues ahora modas navideñas que que tienes como un un elfo, que
es un muñecazo que está ahí por casa.
Que hace travesuras por la noche, el elfo se despierta y
hace travesuras en la casa, Eh, entonces El Niño más de Salta
por la mañana va a ver qué travesura ha hecho.
Pues claro, no solo, pues bueno,por la noche hacemos la
travesura, pero claro, le puedessacar una foto al bichejo en un

(01:03:37):
sitio, le puedes quitar un la mano, le dices oye, quita la
mano esta que está sujetándolo yle puedes decir, Oye, ya haz un
vídeo y a partir de aquí caga nosé qué caso de uso muy muy
estúpido. Pero claro, la I a lo que nos va
a habilitar, yo creo que es que es un orden de magnitud más de
usar las cosas, que por eso al final aumenta la productividad y
muchas veces los profesionales yo creo que no tienen que tener

(01:04:00):
tanto miedo. Va a seguir haciendo falta un
montón de profesionales para hacer cosas de, o sea de imagen
y vídeo, seguro de calidad. Lo que pasa que es que pues lo
vamos a usar. Igual que canva permitió que
todo el mundo hiciera diseños gráficos más o menos apañados,
pues ahora con la I a cualquierapuede hacer una producción de
vídeo apañada para una publicación en redes sociales.
Que es lo que va a hacer que haya un orden de magnitud más de

(01:04:20):
contenido. Siempre quedará, oye, pues un
10% de cosas que que las tiene que hacer un profesional, porque
si no, no quedan como tú quieres.
Entonces el mercado crece. Yo lo que veo es que con todo
esto, también el mercado. Crece.
Yo estoy de acuerdo, estoy de acuerdo.
¿Yo creo que en lugar de lo que veo YY siempre hay excepciones,
Eh? En lugar de utilizar menos
personas. Lo que se consigue es producir

(01:04:42):
más cosas con con los mismos equipos que que tienes.
Se habla también de I a por ejemplo, parece que el tema de
en el caso de los videojuegos enel sector de los videojuegos es
como que hay una tendencia a unacorriente de es que el que
utilice I a ya no quiero ni jugarlo porque se está cargando
el pues a lo mejor si un una empresa que hace videojuegos
utiliza inteligencia artificial en lugar de hacerte uno cada 3

(01:05:04):
años, pues te puede hacer 2 al año y eso te permite a ti
disfrutar. ¿De más videojuegos de esa
empresa? Sí, hacer lo que a TI te gusta,
no por por decirlo así. O sea, en lugar de verlo desde
ese punto de vista limitante, pensemos que no se va a empezar
a despedir a todo el mundo que de momento no está ocurriendo.
No se va a empezar a despedir a todo el mundo y lo que se va a
hacer es producir más cosas interesantes para para todos y

(01:05:26):
generar más mercado, más movimiento.
Como estás diciendo, más opciones, más no sé.
O sea, hacernos la vida un poquito mejor sabiendo, repito.
Que siempre hay personas detrás de nuestra naturaleza, en muchos
casos nos lleva a hacer cosas que no debemos, o sea, que no,
no queremos tampoco aquí ser buenistas.
Sí, sí, o sea, pasará de todo, pero pero bueno, que en que en
general vamos un contexto muy, muy bueno.

(01:05:47):
Yo creo que ha estado guay el repaso.
Estoy bastante de acuerdo con todo lo que plantea el artículo,
que al final lo hemos ido revisando YY creo que es lo que
tenemos que seguir haciendo en los próximos meses y años.
No es decir, va a seguir avanzando todo esto un montón.
Y tenemos que ser bastante críticos en oye cuándo usar cada
cosa, qué partido, sacarle, sacar, separar el grano de la

(01:06:09):
paja, no, o sea de todo el ruidoque hay entender un poco, que es
cómo nos afecta a cada uno los avances y cómo podemos
aprovechar. Y bueno, y en paralelo va, habrá
o no habrá burbuja, pero eso es un tema casi más financiero de
las empresas que hay por detrás,es decir, pero que es creo que
son 2 cosas que corren en paralelo y que tenemos que ser
capaces de de separar y manejar de forma independiente.

(01:06:30):
Sí, además, la la burbuja en 2001 provocó cierres de
empresas, provocó un montón de despidos, provocó en bolsa
caídas gigantescas. Hay que ver si es esto, si
realmente es una burbuja, si va a llevar exactamente a a a lo
mismo. Eso es bueno, evidentemente, si
es una burbuja y pinchada, pues habrá gente que la está cobrando

(01:06:51):
cientos de millones al año. Pues que a lo mejor pasa a
cobrar solo millones. Pero pero bueno, que es lo que
tiene el hype. Sí es verdad que, por ejemplo, a
a ciertos perfiles de inteligencia artificial se les
está pagando como si fueran futbolistas, que no digo yo que
no los valgan, EH, pero. ¿No, que muy bien por ellos,
pero bueno, que eso puede ser circunstancial?
Sí, sí, aprovecho en el momento no sabemos, oye.

(01:07:12):
A lo mejor siguen así toda la vida, pero pero probablemente
sea una época, porque ahora hay unas expectativas muy infladas
que se tienen, que que veremos adónde van y.
Eso sí, es esperable que ocurra que que no, no, no se mantenga
esa situación o por lo menos no para tanta gente como está
ocurriendo. Eso es, sí que no sé dónde lo lo
he visto. Creo que en el informe de
Benever sí que se hablaba, que que la gente que que maneja

(01:07:34):
inteligencia artificial le estaba cobrando un 40 y pico, un
50% más en en average, no en media, que que también, claro,
como hay mucha gente cobrando mucho ya por por todo esto, no
sé cómo afecta, pero sí que es eso, es una oportunidad.
Yo creo de de reskilling para lode la gente, de Oye, pues lo que
hablábamos antes aquí hay que meterse.
Y esto hay que saber, no hay quepor qué ser técnico, pero cuanto

(01:07:55):
más espabiles y más puestos de estés en estos temas, más
oportunidades tendrás porque evidentemente el el mundo va por
aquí. ¿Ya está interesante?
Sí, la verdad no nos ha dado tiempo a entrar en detalle en
todo este tema de de de las visiones de la idea generativa
por parte de opinidades de Microsoft.
Pero lo dejamos para otro programa YY bueno, la G ya ha

(01:08:16):
estado presente aquí. Eso es, oye, lo que sí que
podemos hacer. Si te parece franky para el
siguiente ya será en 2026, que ya está la luz.
¿Hacemos un yo qué sé, unas visiones 2026 o algo así, a ver
cómo, cómo, qué pensamos? ¿Qué va a pasar en 2026?
Muy bien, nos equivocaremos comosiempre, pero a mí me parece, me

(01:08:39):
parece bien. Pues le daremos caña.
Vamos preparando a los que nos estéis escuchando, yo os
pediría, ya que estos. Los vais a escuchar en época
navideña, entonces, darle amor, compartirlo por vuestras redes
sociales, seguirnos en la plataforma, Podcast o YouTube
que estéis utilizando, darle a like y comentad comentar tanto
como, oye, pues no estoy de acuerdo, estoy de acuerdo, me
gusta esto, me gusta lo otro y generamos también un poquito de

(01:09:00):
discusión en los comentarios tanto en YouTube como Spotify
que le DAS rollito y también nosayuda un poco a llegar a más
gente que que ya, ya que estamosaquí a 1 hora y pico charlando,
pues oye, pues darle visibilidad.
¿Y si no os gusta la Navidad, igualmente podéis hacer todo lo
que hayáis yo corte no está reñido, Eh?
No, no hace falta hacerlo con elgorro de Santa Claus.
Sabes cómo lo hacéis y ya está ymuchas gracias por hacerlo.

(01:09:24):
Sí, efectivamente, pues nada, franky, feliz estas fiestas
también a ti y a todos los que nos estáis escuchando y nos
vemos ya en 2026. Un abrazo.
Un abrazo muy fuerte y que tengáis felices fiestas todos.
Adiós.