1
00:00:09,679 --> 00:00:15,660
Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

2
00:00:15,660 --> 00:00:17,699
BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

3
00:00:20,260 --> 00:00:23,480
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

4
00:00:23,480 --> 00:00:26,440
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

5
00:00:26,440 --> 00:00:27,120
construcción.

6
00:00:28,719 --> 00:00:29,440
¡Empezamos!

7
00:00:36,829 --> 00:00:40,109
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

8
00:00:40,109 --> 00:00:41,109
de BIMPRAXIS.

9
00:00:41,229 --> 00:00:44,310
Hoy os traemos la muerte del código repetitivo

10
00:00:44,310 --> 00:00:46,130
al integrar inteligencia artificial.

11
00:00:46,130 --> 00:00:47,969
Y ya era hora, la verdad.

12
00:00:48,390 --> 00:00:48,909
Totalmente.

13
00:00:49,030 --> 00:00:52,289
Pues, a ver, para arrancar, imaginemos el siguiente

14
00:00:52,289 --> 00:00:52,969
escenario.

15
00:00:53,369 --> 00:00:56,250
Existe la necesidad de auditar una noticia diplomática

16
00:00:56,250 --> 00:00:59,429
internacional sobre las relaciones entre Canadá y el

17
00:00:59,429 --> 00:01:01,990
Reino Unido, para verificar si es falsa.

18
00:01:02,189 --> 00:01:04,129
Un caso de uso muy típico hoy en

19
00:01:04,129 --> 00:01:04,329
día.

20
00:01:04,590 --> 00:01:05,109
Exacto.

21
00:01:05,109 --> 00:01:07,290
Y el objetivo es conectar el motor de

22
00:01:07,290 --> 00:01:10,549
reconocimiento visual de Microsoft con la capacidad analítica

23
00:01:10,549 --> 00:01:12,810
del modelo CloudSonnet de Anthropic.

24
00:01:13,069 --> 00:01:13,510
Casi nada.

25
00:01:13,790 --> 00:01:14,170
Claro.

26
00:01:14,290 --> 00:01:16,129
O sea, lograr que esos dos sistemas… …

27
00:01:16,129 --> 00:01:19,010
de empresas rivales se comuniquen, procesen la imagen,

28
00:01:19,269 --> 00:01:22,090
detecten que es una noticia fabricada y devuelvan

29
00:01:22,090 --> 00:01:23,730
el análisis completo a tu servidor.

30
00:01:23,930 --> 00:01:24,650
Sí, sí.

31
00:01:24,890 --> 00:01:27,609
Y la meta, ojo a esto, es hacer

32
00:01:27,609 --> 00:01:30,489
todo esto en menos de cinco minutos, con

33
00:01:30,489 --> 00:01:33,870
un coste operativo exacto de 0 ,002 dólares

34
00:01:33,870 --> 00:01:37,709
y, lo más importante, sin escribir ni una

35
00:01:37,709 --> 00:01:40,409
sola línea de código de infraestructura.

36
00:01:40,689 --> 00:01:41,469
Madre mía.

37
00:01:41,650 --> 00:01:44,129
A ver, hasta hace muy poco, si propones

38
00:01:44,129 --> 00:01:46,269
esta arquitectura a un equipo de ingeniería… …

39
00:01:46,269 --> 00:01:48,829
bueno, habría provocado unas cuantas risas en la

40
00:01:48,829 --> 00:01:49,049
sala.

41
00:01:49,290 --> 00:01:49,849
Ya te digo.

42
00:01:50,049 --> 00:01:52,810
Habría provocado risas porque, claro, el coste en

43
00:01:52,810 --> 00:01:55,109
horas de desarrollo para establecer esa pasarela de

44
00:01:55,109 --> 00:01:57,569
comunicación habría sido astronómico.

45
00:01:57,709 --> 00:01:58,109
Total.

46
00:01:58,409 --> 00:02:01,030
Integrar sistemas heterogéneos siempre ha sido el gran

47
00:02:01,030 --> 00:02:02,290
cuello de botella, ¿sabes?

48
00:02:03,049 --> 00:02:06,750
Tradicionalmente, hablar de orquestar múltiples modelos implicaba construir

49
00:02:06,750 --> 00:02:08,629
un andamiaje técnico masivo.

50
00:02:08,810 --> 00:02:10,409
Sí, el temido boilerplane.

51
00:02:10,669 --> 00:02:11,189
Eso es.

52
00:02:11,289 --> 00:02:14,189
Cada proveedor tiene su propio esquema de autenticación,

53
00:02:14,289 --> 00:02:16,669
su propio formato para los… … payloads de

54
00:02:16,669 --> 00:02:19,250
datos, su forma de estructurar los Jasons.

55
00:02:19,870 --> 00:02:22,430
Mapear todo eso a mano requiere meses de

56
00:02:22,430 --> 00:02:25,270
trabajo tedioso que no aporta ningún valor directo

57
00:02:25,270 --> 00:02:25,870
al usuario final.

58
00:02:26,229 --> 00:02:27,550
Vale, vamos a desgranar esto.

59
00:02:27,789 --> 00:02:31,389
Hoy exploramos cómo la plataforma Eden AI está

60
00:02:31,389 --> 00:02:34,669
transformando de raíz todo esto al eliminar ese

61
00:02:34,669 --> 00:02:36,069
trabajo repetitivo.

62
00:02:36,289 --> 00:02:36,750
Eso es.

63
00:02:36,889 --> 00:02:39,990
Nuestra misión en este análisis es comprender cómo,

64
00:02:40,110 --> 00:02:43,229
a partir del material y las demostraciones presentadas

65
00:02:43,229 --> 00:02:44,930
por Taja, que es el CEO de la

66
00:02:44,930 --> 00:02:48,849
compañía, cualquier persona puede combinar decenas de modelos

67
00:02:48,849 --> 00:02:51,490
de IA, gestionar los costes y generar APIs

68
00:02:51,490 --> 00:02:53,889
listas para producción sin tocar código base.

69
00:02:54,189 --> 00:02:56,229
Y para entender por qué esto está ganando

70
00:02:56,229 --> 00:02:58,629
tanta atracción, hay que observar el estado actual

71
00:02:58,629 --> 00:02:59,770
del ecosistema de las APIs.

72
00:03:00,069 --> 00:03:01,490
Claro, que es un caos ahora mismo.

73
00:03:01,909 --> 00:03:02,469
Exacto.

74
00:03:02,550 --> 00:03:05,629
En un entorno donde cada semana surge un

75
00:03:05,629 --> 00:03:08,530
modelo nuevo con más contexto o un coste

76
00:03:08,530 --> 00:03:11,750
más reducido, pues el peor enemigo de un

77
00:03:11,750 --> 00:03:14,610
equipo de desarrollo es el vendor lock -in,

78
00:03:14,610 --> 00:03:17,370
el famoso bloqueo del proveedor.

79
00:03:17,629 --> 00:03:18,370
Totalmente.

80
00:03:18,409 --> 00:03:20,250
Estás atado de pies y manos.

81
00:03:20,669 --> 00:03:21,409
Así es.

82
00:03:21,509 --> 00:03:24,490
La premisa base de Eden AI es actuar

83
00:03:24,490 --> 00:03:26,409
como una capa de abstracción universal.

84
00:03:26,889 --> 00:03:29,949
Ofrecen acceso directo a una variedad inmensa de

85
00:03:29,949 --> 00:03:33,610
modelos listos para usar, permitiendo seleccionar la mejor

86
00:03:33,610 --> 00:03:35,210
opción del mercado en cada momento.

87
00:03:35,610 --> 00:03:36,210
Ajá.

88
00:03:36,270 --> 00:03:39,430
Y bueno, para quienes buscan soluciones más acotadas,

89
00:03:39,550 --> 00:03:43,189
también incluyen un constructor de chatbots personalizados que

90
00:03:43,189 --> 00:03:44,590
ingiere documentos propios.

91
00:03:44,610 --> 00:03:46,949
Como PDFs, que es un punto de entrada

92
00:03:46,949 --> 00:03:47,610
excelente.

93
00:03:47,770 --> 00:03:49,530
O sea, para que nos hagamos una idea,

94
00:03:49,729 --> 00:03:53,270
la integración tradicional es como si para montar

95
00:03:53,270 --> 00:03:55,930
un coche tuvieras que fabricar las piezas del

96
00:03:55,930 --> 00:03:57,430
motor desde cero cada vez.

97
00:03:58,009 --> 00:03:58,490
Literalmente.

98
00:03:58,669 --> 00:04:01,150
Y mientras que Eden AI es como tener

99
00:04:01,150 --> 00:04:05,009
un garaje infinito, donde simplemente encajas el motor

100
00:04:05,009 --> 00:04:06,650
que mejor te convenga ese día.

101
00:04:06,930 --> 00:04:08,449
Me gusta mucho esa analogía, sí.

102
00:04:08,650 --> 00:04:10,669
Pero claro, yo soy un poco escéptica con

103
00:04:10,669 --> 00:04:10,949
esto.

104
00:04:11,110 --> 00:04:14,370
¿Qué pasa si ese motor maravilloso falla en

105
00:04:14,370 --> 00:04:14,590
mi trabajo?

106
00:04:16,149 --> 00:04:19,029
¿Qué pasa si mi plataforma de salud depende

107
00:04:19,029 --> 00:04:21,550
de un servicio externo y los servidores de

108
00:04:21,550 --> 00:04:23,350
ese proveedor sufren una caída?

109
00:04:23,430 --> 00:04:25,129
Que devuelven un error 500, claro.

110
00:04:25,310 --> 00:04:25,910
Exacto.

111
00:04:25,910 --> 00:04:28,509
Si devuelven un error 500, el servicio en

112
00:04:28,509 --> 00:04:29,949
cascada también se cae.

113
00:04:30,170 --> 00:04:32,670
¿Cómo aborda esta herramienta el problema de la

114
00:04:32,670 --> 00:04:35,829
tolerancia a fallos sin obligarnos a programar bucles

115
00:04:35,829 --> 00:04:37,329
infinitos de reintentos?

116
00:04:37,430 --> 00:04:39,949
Pues mira, esa es la preocupación arquitectónica número

117
00:04:39,949 --> 00:04:40,329
uno.

118
00:04:40,329 --> 00:04:43,350
Lo fascinante aquí es cómo resuelven la resiliencia

119
00:04:43,350 --> 00:04:46,250
del sistema mediante los llamados proveedores de respaldo,

120
00:04:46,329 --> 00:04:47,629
o fallback providers.

121
00:04:48,170 --> 00:04:49,470
Ah, vale.

122
00:04:49,730 --> 00:04:51,810
O sea, un plan B automatizado.

123
00:04:52,009 --> 00:04:52,470
Eso es.

124
00:04:52,529 --> 00:04:55,350
En código puro, interceptar un try -out y

125
00:04:55,350 --> 00:04:58,689
enrutar la petición hacia otro modelo requiere gestionar

126
00:04:58,689 --> 00:05:02,029
a sincronía, volver a formatear el payload, manejar

127
00:05:02,029 --> 00:05:04,790
nuevos errores… Un dolor de cabeza, vamos.

128
00:05:05,089 --> 00:05:07,689
Un dolor de cabeza que introduce mucha latencia.

129
00:05:07,889 --> 00:05:10,810
Pero en el ecosistema de Eden AI… Esta

130
00:05:10,810 --> 00:05:13,050
capa de redundancia se configura a nivel de

131
00:05:13,050 --> 00:05:13,430
nodo.

132
00:05:13,430 --> 00:05:14,050
Ya veo.

133
00:05:14,250 --> 00:05:15,790
Se establece un proveedor principal.

134
00:05:16,269 --> 00:05:18,970
Digamos, el modelo de Microsoft para la extracción

135
00:05:18,970 --> 00:05:19,370
de texto.

136
00:05:19,529 --> 00:05:21,629
Y se asigna a Amazon como respaldo.

137
00:05:21,829 --> 00:05:22,329
Entiendo.

138
00:05:22,670 --> 00:05:25,529
Entonces, la plataforma asume el rol de middleware.

139
00:05:25,730 --> 00:05:27,810
Si el endpoint de Microsoft tarda más de

140
00:05:27,810 --> 00:05:30,529
la cuenta, Eden AI intercepta ese fallo en

141
00:05:30,529 --> 00:05:33,850
tiempo real, traduce internamente los parámetros al formato

142
00:05:33,850 --> 00:05:36,250
de Amazon y ejecuta la llamada, sin que

143
00:05:36,250 --> 00:05:37,629
la aplicación principal se entere.

144
00:05:38,149 --> 00:05:38,709
Exactamente.

145
00:05:38,769 --> 00:05:40,310
Y la latencia añadida a la aplicación es

146
00:05:40,310 --> 00:05:40,310
la misma.

147
00:05:40,329 --> 00:05:42,370
La durada por este cambio es de milisegundos.

148
00:05:42,610 --> 00:05:45,550
Para el cliente final, el sistema simplemente sigue

149
00:05:45,550 --> 00:05:46,149
funcionando.

150
00:05:46,750 --> 00:05:50,490
Garantizas una alta disponibilidad empresarial sin mantener bloques

151
00:05:50,490 --> 00:05:53,389
de código gigantescos dedicados a gestionar desastres.

152
00:05:53,569 --> 00:05:54,149
¡Qué locura!

153
00:05:54,389 --> 00:05:56,769
Ya que hemos tocado el tema de estandarizar

154
00:05:56,769 --> 00:05:59,149
datos, creo que es el momento perfecto para

155
00:05:59,149 --> 00:06:00,290
cuestionar el cómo.

156
00:06:00,529 --> 00:06:03,529
A ver… Entiendo la teoría de la tolerancia

157
00:06:03,529 --> 00:06:04,629
a fallos en el backend.

158
00:06:04,889 --> 00:06:07,589
Pero el material hace mucho hincapié en que

159
00:06:07,589 --> 00:06:10,310
toda esta orquestación se realiza visualmente.

160
00:06:10,310 --> 00:06:10,850
Sí.

161
00:06:11,029 --> 00:06:13,069
Mediante un constructor de flujos de trabajo.

162
00:06:13,350 --> 00:06:13,730
Eso es.

163
00:06:13,889 --> 00:06:16,470
Un lienzo con nodos de arrastrar y soltar.

164
00:06:16,689 --> 00:06:19,709
Y quienes hemos trabajado con herramientas no -code,

165
00:06:19,930 --> 00:06:22,790
sabemos que unir cajitas de colores suena muy

166
00:06:22,790 --> 00:06:23,009
bien.

167
00:06:23,129 --> 00:06:25,269
Hasta que los esquemas de datos chocan.

168
00:06:25,490 --> 00:06:25,949
Claro, claro.

169
00:06:26,129 --> 00:06:27,889
Los mapeos son el terror.

170
00:06:28,250 --> 00:06:28,810
Exacto.

171
00:06:28,930 --> 00:06:31,930
¿Cómo resuelve la interfaz visual el mapeo de

172
00:06:31,930 --> 00:06:34,810
variables entre, por ejemplo, un sistema de reconocimiento

173
00:06:34,810 --> 00:06:36,829
óptico y un gran modelo de lenguaje?

174
00:06:37,069 --> 00:06:39,029
Esa es la clave del diseño de la

175
00:06:39,029 --> 00:06:39,370
plataforma.

176
00:06:39,370 --> 00:06:42,470
Para ilustrarlo, la demo desgrana ese caso de

177
00:06:42,470 --> 00:06:43,949
uso de la noticia de la BBC que

178
00:06:43,949 --> 00:06:44,529
decías antes.

179
00:06:44,709 --> 00:06:44,889
Sí.

180
00:06:44,990 --> 00:06:46,889
La arquitectura requiere tres eslabones.

181
00:06:47,149 --> 00:06:48,529
Primero, el nodo de entrada.

182
00:06:48,850 --> 00:06:50,910
Aquí defines el esquema de datos que el

183
00:06:50,910 --> 00:06:51,769
flujo va a recibir.

184
00:06:51,990 --> 00:06:54,209
En este caso, configuran un archivo de imagen

185
00:06:54,209 --> 00:06:56,269
y una consulta de texto dinámica.

186
00:06:56,430 --> 00:06:58,750
Vale, ese sería el punto de ingesta.

187
00:06:58,930 --> 00:07:01,290
Y de ahí pasamos al procesamiento.

188
00:07:01,629 --> 00:07:02,149
Correcto.

189
00:07:02,149 --> 00:07:04,189
Ahí entra el segundo nodo, que es el

190
00:07:04,189 --> 00:07:05,269
OCR multipágina.

191
00:07:05,769 --> 00:07:08,389
Configuran a Microsoft como principal y Amazon de

192
00:07:08,389 --> 00:07:08,810
respaldo.

193
00:07:09,370 --> 00:07:11,550
El reto aquí no es invocar al OCR,

194
00:07:11,610 --> 00:07:12,930
sino cómo pasarle la imagen.

195
00:07:13,129 --> 00:07:14,550
Claro, el formato.

196
00:07:14,790 --> 00:07:17,209
Pues en la interfaz visual, en lugar de

197
00:07:17,209 --> 00:07:20,589
escribir código para parsear el archivo, simplemente vinculas

198
00:07:20,589 --> 00:07:22,709
el campo de entrada del OCR a la

199
00:07:22,709 --> 00:07:24,350
variable de imagen del primer nodo.

200
00:07:24,410 --> 00:07:26,889
La plataforma serializa los datos por debajo.

201
00:07:27,110 --> 00:07:27,589
Vale.

202
00:07:27,689 --> 00:07:29,610
Aquí es donde la cosa se pone muy

203
00:07:29,610 --> 00:07:30,230
interesante.

204
00:07:30,670 --> 00:07:33,050
Porque el texto extraído por ese OCR de

205
00:07:33,050 --> 00:07:35,430
Microsoft no es el resultado final, ¿verdad?

206
00:07:35,629 --> 00:07:36,329
No, qué va.

207
00:07:36,449 --> 00:07:37,269
Es sólo el contexto.

208
00:07:37,709 --> 00:07:38,870
Es el combustible.

209
00:07:39,370 --> 00:07:41,449
En el tercer nodo añaden a Cloud Sonnet

210
00:07:41,449 --> 00:07:42,029
de Anthropic.

211
00:07:42,209 --> 00:07:44,670
Y el mecanismo para conectar estos dos mundos

212
00:07:44,670 --> 00:07:45,449
es brillante.

213
00:07:45,569 --> 00:07:46,930
Sí, es súper ágil.

214
00:07:47,170 --> 00:07:49,329
En lugar de tener que limpiar el JSON

215
00:07:49,329 --> 00:07:52,290
de Microsoft, simplemente seleccionas el texto en bruto

216
00:07:52,290 --> 00:07:55,250
del OCR y lo inyectas dinámicamente en el

217
00:07:55,250 --> 00:07:56,129
LLM.

218
00:07:56,370 --> 00:07:58,709
Es como tener a un intérprete simultáneo de

219
00:07:58,709 --> 00:08:00,370
la ONU integrado en el lienzo.

220
00:08:00,829 --> 00:08:01,329
Totalmente.

221
00:08:01,970 --> 00:08:03,910
Microsoft habla en su propio dialecto visual.

222
00:08:04,110 --> 00:08:07,709
Pero el motor de Eden AI traduce instantáneamente

223
00:08:07,709 --> 00:08:09,350
ese resultado al formato de texto.

224
00:08:11,110 --> 00:08:13,649
Esa metáfora del intérprete es muy precisa.

225
00:08:14,029 --> 00:08:17,189
La plataforma abstrae por completo la transformación de

226
00:08:17,189 --> 00:08:17,430
datos.

227
00:08:17,670 --> 00:08:21,009
Tú diseñas la orquestación semántica, es decir, qué

228
00:08:21,009 --> 00:08:23,790
hace la información, mientras que el motor subyacente

229
00:08:23,790 --> 00:08:25,250
maneja la sintaxis técnica.

230
00:08:25,730 --> 00:08:26,649
Qué pasada.

231
00:08:26,790 --> 00:08:29,110
Y a esto le suman el System Prompt

232
00:08:29,110 --> 00:08:31,050
y la consulta del usuario, ¿no?

233
00:08:31,329 --> 00:08:31,889
Exacto.

234
00:08:31,930 --> 00:08:34,049
Y por eso cuando ejecutan la prueba con

235
00:08:34,049 --> 00:08:36,149
la captura de la BBC, opera de manera

236
00:08:36,149 --> 00:08:37,029
súper fluida.

237
00:08:37,029 --> 00:08:40,370
El OCR extrae los caracteres, los transfiere al

238
00:08:40,370 --> 00:08:43,549
LLM, el modelo evalúa la consulta y alerta

239
00:08:43,549 --> 00:08:45,029
sobre la falsedad de la noticia.

240
00:08:45,269 --> 00:08:48,929
Una colaboración perfecta por 0 ,002 dólares.

241
00:08:49,250 --> 00:08:52,029
Es que democratiza por completo la experimentación arquitectónica.

242
00:08:52,690 --> 00:08:53,210
Sin duda.

243
00:08:53,409 --> 00:08:56,350
Perfiles no tan técnicos pueden visualizar y diseñar

244
00:08:56,350 --> 00:08:59,230
el flujo exacto de la información sin depender

245
00:08:59,230 --> 00:09:01,190
de un equipo de ingeniería durante tres semanas.

246
00:09:01,629 --> 00:09:02,149
Eso es.

247
00:09:02,250 --> 00:09:04,090
Pero claro, esto me lleva a la pregunta

248
00:09:04,090 --> 00:09:04,509
inevitable.

249
00:09:05,250 --> 00:09:06,769
¿El entorno de pruebas?

250
00:09:06,769 --> 00:09:07,009
Sí.

251
00:09:07,029 --> 00:09:07,370
El sandbox.

252
00:09:07,690 --> 00:09:09,750
Siempre funciona de maravilla en las demos.

253
00:09:10,250 --> 00:09:10,950
Siempre sí.

254
00:09:11,129 --> 00:09:13,370
La gran barrera suele ser el despliegue.

255
00:09:13,750 --> 00:09:16,370
Yo monto este lienzo y está muy guay.

256
00:09:16,389 --> 00:09:19,370
Pero, ¿cómo lo saco de ahí, para integrarlo

257
00:09:19,370 --> 00:09:21,490
en una base de código real que atienda

258
00:09:21,490 --> 00:09:22,509
miles de peticiones?

259
00:09:23,409 --> 00:09:26,110
¿Simplemente conecto esto a mi aplicación y ya

260
00:09:26,110 --> 00:09:27,850
ejecuta toda la cadena por sí solo?

261
00:09:28,070 --> 00:09:30,470
Pues sí, porque el puente hacia producción es

262
00:09:30,470 --> 00:09:32,330
la generación automatizada de APIs.

263
00:09:32,590 --> 00:09:34,090
¿Te genera la API directamente?

264
00:09:34,590 --> 00:09:34,809
Sí.

265
00:09:34,809 --> 00:09:37,370
Una vez que el flujo está testeado, la

266
00:09:37,370 --> 00:09:40,830
plataforma compila esa lógica y levanta endpoints dedicados

267
00:09:40,830 --> 00:09:42,389
exclusivamente a ese flujo.

268
00:09:42,590 --> 00:09:45,769
No exportas código, expones la máquina a través

269
00:09:45,769 --> 00:09:47,570
de peticiones HTTP estándar.

270
00:09:47,710 --> 00:09:50,549
Entonces, a ojos de cualquier aplicación externa, el

271
00:09:50,549 --> 00:09:52,769
flujo entero se convierte en una única caja

272
00:09:52,769 --> 00:09:54,210
negra a la que llamas a través de

273
00:09:54,210 --> 00:09:54,529
una API.

274
00:09:54,950 --> 00:09:55,509
Exactamente.

275
00:09:55,909 --> 00:09:59,490
Tienen ejemplos listos para integrar en Python con

276
00:09:59,490 --> 00:10:03,029
Django o FastAPI y en NodeJS para JavaScript.

277
00:10:03,029 --> 00:10:06,690
El sistema expone dos puntos de conexión principales.

278
00:10:06,750 --> 00:10:07,110
Vale.

279
00:10:07,269 --> 00:10:09,970
El primero es un endpoint post para lanzar

280
00:10:09,970 --> 00:10:10,610
la ejecución.

281
00:10:10,909 --> 00:10:14,129
Ahí es donde envías el payload inicial, la

282
00:10:14,129 --> 00:10:15,350
imagen y la pregunta.

283
00:10:15,990 --> 00:10:19,049
Claro, pero al lanzar ese post, nos enfrentamos

284
00:10:19,049 --> 00:10:20,909
a la asincronía de la IA.

285
00:10:21,289 --> 00:10:22,450
Ese es el gran tema.

286
00:10:22,669 --> 00:10:25,370
Si enviamos un documento de 50 páginas para

287
00:10:25,370 --> 00:10:29,110
un OCR y luego un LLM, esa operación

288
00:10:29,110 --> 00:10:31,429
no se va a resolver en 200 milisegundos.

289
00:10:31,629 --> 00:10:32,210
Para nada.

290
00:10:32,210 --> 00:10:34,210
Puede tardar segundos o minutos.

291
00:10:34,549 --> 00:10:37,570
Entonces, si mi aplicación usa un método GET

292
00:10:37,570 --> 00:10:39,929
estándar para ver si ya está el resultado,

293
00:10:40,309 --> 00:10:42,570
tengo que implementar una técnica de polling.

294
00:10:42,730 --> 00:10:45,909
Estar preguntando constantemente al servidor si ha terminado.

295
00:10:46,190 --> 00:10:47,269
Uf, no.

296
00:10:47,389 --> 00:10:50,730
El polling constante es una práctica arquitectónica terrible

297
00:10:50,730 --> 00:10:51,990
para la escalabilidad.

298
00:10:52,169 --> 00:10:53,850
Ya, saturas el ancho de banda a lo

299
00:10:53,850 --> 00:10:54,210
tonto.

300
00:10:54,309 --> 00:10:56,110
Mantienes conexiones abiertas.

301
00:10:56,269 --> 00:10:58,649
Consumes recursos en cliente y servidor.

302
00:10:58,710 --> 00:11:00,070
Es un desastre.

303
00:11:00,190 --> 00:11:01,950
Por eso usan webhooks.

304
00:11:01,950 --> 00:11:02,809
Ah, vale.

305
00:11:03,870 --> 00:11:06,250
Lo cual cambia el paradigma por completo.

306
00:11:06,529 --> 00:11:07,070
Totalmente.

307
00:11:07,190 --> 00:11:10,490
En la petición post inicial, incluyes la URL

308
00:11:10,490 --> 00:11:11,789
de un webhook tuyo.

309
00:11:11,830 --> 00:11:13,250
Y te desentiendes.

310
00:11:13,370 --> 00:11:15,850
El flujo procesa los nodos a su ritmo.

311
00:11:15,909 --> 00:11:19,049
Y cuando termina, la plataforma hace una petición

312
00:11:19,049 --> 00:11:21,649
activa contra ese webhook, entregando los datos.

313
00:11:21,870 --> 00:11:22,750
¿Te avisan ellos a ti?

314
00:11:22,950 --> 00:11:23,509
Exacto.

315
00:11:23,809 --> 00:11:26,730
Madre mía, si conectamos esto con el panorama

316
00:11:26,730 --> 00:11:29,769
general, el impacto masivo que tiene esto radica

317
00:11:29,769 --> 00:11:31,929
en la brutal contracción de los ciclos.

318
00:11:31,929 --> 00:11:33,350
Es brutal, sí.

319
00:11:33,470 --> 00:11:35,830
Lo que antes te llevaba semanas de escribir

320
00:11:35,830 --> 00:11:39,929
código de infraestructura, gestionar colas de mensajes, programar

321
00:11:39,929 --> 00:11:43,129
reintentos, todo ese trabajo oscuro, queda delegado.

322
00:11:43,250 --> 00:11:46,049
El salto desde un lienzo visual hasta una

323
00:11:46,049 --> 00:11:49,210
API asíncrona, robusta, ocurre en segundos.

324
00:11:49,610 --> 00:11:52,409
Es una reasignación de los recursos de ingeniería.

325
00:11:52,509 --> 00:11:55,710
Los equipos técnicos pueden dejar de mantener conexiones

326
00:11:55,710 --> 00:11:57,549
y empezar a optimizar el producto.

327
00:11:58,110 --> 00:12:01,669
Ahora bien, para que este análisis sea riguroso,

328
00:12:01,669 --> 00:12:01,909
tenemos que hacer un análisis.

329
00:12:01,929 --> 00:12:04,250
Tenemos que escalar un poco la complejidad.

330
00:12:04,409 --> 00:12:04,850
Venga.

331
00:12:05,129 --> 00:12:07,470
Porque hasta ahora, esto es una tubería lineal.

332
00:12:07,629 --> 00:12:10,809
Entra imagen, va al OCR, luego al LLM

333
00:12:10,809 --> 00:12:11,830
y sale el resultado.

334
00:12:12,309 --> 00:12:15,149
Pero las aplicaciones reales no son líneas rectas.

335
00:12:15,350 --> 00:12:16,710
No, rara vez lo son.

336
00:12:17,049 --> 00:12:18,330
O sea, esto ya no es solo una

337
00:12:18,330 --> 00:12:19,590
cadena de montaje básica.

338
00:12:19,649 --> 00:12:21,470
Es una fábrica inteligente.

339
00:12:21,769 --> 00:12:25,409
Las cintas transportadoras necesitan reaccionar a los datos,

340
00:12:25,649 --> 00:12:29,389
ramificarse, tomar decisiones y conectarse con bases de

341
00:12:29,389 --> 00:12:31,190
datos externas que no tienen nada que ver

342
00:12:31,190 --> 00:12:31,789
con la IA.

343
00:12:31,929 --> 00:12:34,870
Si la plataforma visual no permite ramificar, se

344
00:12:34,870 --> 00:12:35,750
convierte en un juguete.

345
00:12:36,009 --> 00:12:38,029
Esa es una crítica muy habitual hacia las

346
00:12:38,029 --> 00:12:39,169
plataformas no -code.

347
00:12:39,350 --> 00:12:40,669
Y está muy justificada.

348
00:12:40,710 --> 00:12:40,889
Claro.

349
00:12:41,049 --> 00:12:44,289
Pero para evitar ese techo de cristal, incorporan

350
00:12:44,289 --> 00:12:46,029
nodos lógicos y de integración.

351
00:12:46,190 --> 00:12:48,789
El material detalla el uso de nodos IF,

352
00:12:49,009 --> 00:12:51,570
declaraciones condicionales… Vale.

353
00:12:51,850 --> 00:12:54,850
Te permiten inspeccionar el payload en cualquier punto

354
00:12:54,850 --> 00:12:57,009
y bifurcar el flujo en distintos hilos.

355
00:12:57,190 --> 00:12:59,269
O sea, ¿enrutamiento dinámico?

356
00:12:59,269 --> 00:13:02,470
Por ejemplo, imaginemos un sistema de soporte técnico.

357
00:13:02,669 --> 00:13:04,909
Entra un texto y un modelo rápido lo

358
00:13:04,909 --> 00:13:05,570
categoriza.

359
00:13:05,769 --> 00:13:08,309
Si el nodo IF detecta que el ticket

360
00:13:08,309 --> 00:13:11,570
requiere un análisis legal, enruta la información por

361
00:13:11,570 --> 00:13:14,009
una rama distinta hacia un modelo más pesado

362
00:13:14,009 --> 00:13:14,610
y costoso.

363
00:13:14,830 --> 00:13:16,809
Ese es exactamente el propósito.

364
00:13:17,009 --> 00:13:19,950
Y también tienen nodos de bucle, los famosos

365
00:13:19,950 --> 00:13:22,730
loops, para iterar sobre listas de datos como

366
00:13:22,730 --> 00:13:23,529
correos electrónicos.

367
00:13:24,129 --> 00:13:24,669
Ajá.

368
00:13:24,750 --> 00:13:28,269
Y para potenciar aún más esto, incluyen conectores

369
00:13:28,269 --> 00:13:29,250
externos integrados.

370
00:13:29,250 --> 00:13:32,629
Mencionan integraciones directas con repositorios, ¿verdad?

371
00:13:32,850 --> 00:13:33,330
Así es.

372
00:13:33,529 --> 00:13:36,470
Puedes configurar un nodo que interactúe con Supabase

373
00:13:36,470 --> 00:13:40,009
para registrar resultados o descargar archivos de Dropbox

374
00:13:40,009 --> 00:13:41,210
o conectarte con GitHub.

375
00:13:41,509 --> 00:13:42,070
¡Guau!

376
00:13:42,409 --> 00:13:45,269
Incluso tienen web scrapers para extraer texto de

377
00:13:45,269 --> 00:13:46,850
una URL en medio del flujo.

378
00:13:47,049 --> 00:13:48,870
Vale, entiendo el atractivo.

379
00:13:49,389 --> 00:13:52,889
Pero cualquiera que haya programado sabe que siempre

380
00:13:52,889 --> 00:13:55,230
te encuentras con un requerimiento de negocio tan

381
00:13:55,230 --> 00:13:58,009
específico que ningún nodo prefabricado te sirve.

382
00:13:58,009 --> 00:13:59,169
Siempre pasa.

383
00:13:59,629 --> 00:14:02,610
Un algoritmo matemático súper tuyo o limpiar una

384
00:14:02,610 --> 00:14:05,330
cadena con expresiones regulares muy complejas.

385
00:14:05,850 --> 00:14:08,090
Cuando llegas a ese muro en una herramienta

386
00:14:08,090 --> 00:14:09,649
visual, el proyecto se cae.

387
00:14:10,009 --> 00:14:13,070
¿Hay alguna vía de escape para inyectar lógica

388
00:14:13,070 --> 00:14:13,450
pura?

389
00:14:14,049 --> 00:14:14,570
Absolutamente.

390
00:14:14,610 --> 00:14:15,330
Y es vital.

391
00:14:15,850 --> 00:14:18,070
Disponen de un nodo de código personalizado.

392
00:14:18,250 --> 00:14:21,070
Es un entorno seguro donde puedes inyectar código

393
00:14:21,070 --> 00:14:22,190
JavaScript puro.

394
00:14:22,350 --> 00:14:23,350
¡Ah, qué bueno!

395
00:14:23,610 --> 00:14:26,009
En la demo muestran un ejemplo sencillo.

396
00:14:26,009 --> 00:14:28,470
Una función en JavaScript que recibe un nombre,

397
00:14:28,610 --> 00:14:32,250
digamos taja, y devuelve un saludo dinámico estructurado.

398
00:14:32,470 --> 00:14:35,330
Un ejemplo básico, pero demuestra que no es

399
00:14:35,330 --> 00:14:36,250
una jaula de oro.

400
00:14:36,629 --> 00:14:37,149
Exacto.

401
00:14:37,149 --> 00:14:38,289
Es una válvula de escape.

402
00:14:38,549 --> 00:14:40,690
Si no hay un bloque para tu transformación

403
00:14:40,690 --> 00:14:43,129
rara de datos, abres el nodo de código,

404
00:14:43,370 --> 00:14:46,309
programas en JavaScript y ese nodo se integra

405
00:14:46,309 --> 00:14:48,629
en la cadena visual sin romper la arquitectura.

406
00:14:48,809 --> 00:14:49,250
Eso es.

407
00:14:49,409 --> 00:14:52,029
Y si la cosa se pone extrema, recomiendan

408
00:14:52,029 --> 00:14:54,370
apoyarse en su comunidad de Discord, que es

409
00:14:54,370 --> 00:14:56,809
un centro neurálgico para resolver dudas.

410
00:14:56,830 --> 00:14:59,149
Y a ver, esto plantea una pregunta importante

411
00:14:59,149 --> 00:15:01,029
sobre la evolución de la ingeniería de software.

412
00:15:01,289 --> 00:15:01,950
¿Te escucho?

413
00:15:02,230 --> 00:15:04,750
La integración de nodos, condicionales y vías de

414
00:15:04,750 --> 00:15:07,370
escape de código representa un cambio de paradigma.

415
00:15:08,029 --> 00:15:10,610
Históricamente, el valor de un desarrollador era dominar

416
00:15:10,610 --> 00:15:14,269
la sintaxis, gestionar memoria, protocolos HTTP… Sí.

417
00:15:14,350 --> 00:15:17,230
Pero cuando las plataformas asumen toda esa fricción,

418
00:15:17,350 --> 00:15:20,870
el talento técnico evoluciona hacia la macroorquestación de

419
00:15:20,870 --> 00:15:21,129
sistemas.

420
00:15:21,129 --> 00:15:23,830
O sea, el valor ya no es saber

421
00:15:23,830 --> 00:15:25,070
programar la pasarela.

422
00:15:25,149 --> 00:15:27,490
El valor está en el pensamiento sistémico.

423
00:15:27,889 --> 00:15:28,490
Exactamente.

424
00:15:28,690 --> 00:15:31,330
Está en poseer la visión para decidir qué

425
00:15:31,330 --> 00:15:34,490
combinación de modelos, qué lógica de ramificación y

426
00:15:34,490 --> 00:15:36,690
qué conectores van a resolver el problema de

427
00:15:36,690 --> 00:15:38,590
negocio de forma más barata y eficiente.

428
00:15:38,970 --> 00:15:41,649
Es un desplazamiento total hacia el diseño puro

429
00:15:41,649 --> 00:15:42,669
de la lógica de producto.

430
00:15:43,509 --> 00:15:46,590
Prototipas, pruebas con modelos reales y despliegas en

431
00:15:46,590 --> 00:15:47,990
preproducción en la misma tarde.

432
00:15:48,590 --> 00:15:50,590
Entonces, ¿qué significa todo esto?

433
00:15:50,590 --> 00:15:53,970
Si recopilamos lo que hemos analizado, resulta evidente

434
00:15:53,970 --> 00:15:56,009
que EDEN .AI es mucho más que un

435
00:15:56,009 --> 00:15:57,090
directorio de modelos.

436
00:15:57,169 --> 00:15:57,950
Mucho más.

437
00:15:58,250 --> 00:16:01,909
Se posiciona como una capa de infraestructura crítica

438
00:16:01,909 --> 00:16:06,049
que transforma meses de programación en un diseño

439
00:16:06,049 --> 00:16:07,070
visual ágil.

440
00:16:07,490 --> 00:16:11,970
Tolerancia a fallos automática, traducción de formatos, webhooks,

441
00:16:11,970 --> 00:16:16,389
código personalizado… Eliminan la inmensa fricción entre la

442
00:16:16,389 --> 00:16:18,190
teoría y el despliegue en producción.

443
00:16:18,649 --> 00:16:20,570
Es un habilitador tecnológico símbolo.

444
00:16:20,570 --> 00:16:22,570
Sin precedentes para las empresas, desde luego.

445
00:16:22,769 --> 00:16:24,809
Y esto nos lleva a una reflexión profunda

446
00:16:24,809 --> 00:16:26,309
para quienes nos escuchan hoy.

447
00:16:26,509 --> 00:16:29,889
Hemos visto cómo ahora se pueden estructurar arquitecturas

448
00:16:29,889 --> 00:16:33,009
complejas y manejar errores de servidor en minutos

449
00:16:33,009 --> 00:16:34,850
sin infraestructura propia.

450
00:16:35,210 --> 00:16:35,710
Así es.

451
00:16:36,169 --> 00:16:39,389
Ante este panorama, cabe plantearse, ¿qué va a

452
00:16:39,389 --> 00:16:41,490
ocurrir con la barrera de entrada para crear

453
00:16:41,490 --> 00:16:44,149
software complejo en los próximos cinco años?

454
00:16:44,409 --> 00:16:45,210
Es una gran pregunta.

455
00:16:45,529 --> 00:16:47,470
Si la gestión de infraestructura deja de ser

456
00:16:47,470 --> 00:16:50,090
un requisito, es posible que el próximo gigante

457
00:16:50,090 --> 00:16:53,690
tecnológico mundial sea construido por alguien brillante que

458
00:16:53,690 --> 00:16:56,509
simplemente arrastró y soltó los nodos correctos sin

459
00:16:56,509 --> 00:16:59,330
escribir jamás la infraestructura subyacente de su imperio.

460
00:16:59,450 --> 00:17:01,470
Uf, es un escenario fascinante sobre el que

461
00:17:01,470 --> 00:17:03,269
merece la pena meditar, sin duda.

462
00:17:03,789 --> 00:17:04,349
Totalmente.

463
00:17:04,430 --> 00:17:07,210
Ha sido un verdadero privilegio explorar la arquitectura

464
00:17:07,210 --> 00:17:08,789
detrás de este cambio de paradigma hoy.

465
00:17:08,990 --> 00:17:12,450
Un placer profundizar en estos mecanismos arquitectóricos.

466
00:17:12,490 --> 00:17:15,210
Sigan analizando y cuestionando los cimientos de la

467
00:17:15,210 --> 00:17:16,509
tecnología que nos rodea.

468
00:17:16,529 --> 00:17:17,490
Hasta la próxima.

469
00:17:17,490 --> 00:17:20,490
Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

470
00:17:20,490 --> 00:17:22,390
informamos de que las voces que oyes han

471
00:17:22,390 --> 00:17:25,130
sido generadas por la IA de Notebook LM

472
00:17:25,130 --> 00:17:27,690
y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

473
00:17:27,690 --> 00:17:29,750
Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

474
00:17:29,809 --> 00:17:32,509
En caso de error, probablemente sean errores humanos.

475
00:17:32,890 --> 00:17:34,009
¡Nos escuchamos!

476
00:17:44,890 --> 00:17:47,109
Y hasta aquí el episodio de hoy.

477
00:17:47,230 --> 00:17:49,029
Muchas gracias por tu atención.

478
00:17:58,549 --> 00:18:00,470
Esto es BIM Praxis.

479
00:18:00,750 --> 00:18:03,250
Nos escuchamos en el próximo episodio.