1
00:00:10,000 --> 00:00:15,800
Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

2
00:00:15,800 --> 00:00:17,920
BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

3
00:00:20,519 --> 00:00:23,620
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

4
00:00:23,620 --> 00:00:26,559
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

5
00:00:26,559 --> 00:00:27,179
construcción.

6
00:00:28,859 --> 00:00:29,519
¡Empezamos!

7
00:00:37,320 --> 00:00:39,840
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

8
00:00:39,840 --> 00:00:41,299
de BIMPRAXIS.

9
00:00:41,420 --> 00:00:44,619
Hoy os traemos BIMPRAXIS, la era de los

10
00:00:44,619 --> 00:00:47,259
agentes autónomos y la mega inversión de Google.

11
00:00:47,840 --> 00:00:49,880
Y menudo tema tenemos hoy sobre la mesa,

12
00:00:49,880 --> 00:00:50,539
la verdad.

13
00:00:50,520 --> 00:00:51,539
Ya te digo.

14
00:00:51,539 --> 00:00:54,000
A ver, para ponernos en situación, imagina una

15
00:00:54,000 --> 00:00:56,859
sala de juntas de altísimo nivel, dos directores

16
00:00:56,859 --> 00:00:59,479
ejecutivos se sientan a negociar el futuro de

17
00:00:59,479 --> 00:01:02,140
sus empresas, se dan la mano y cierran

18
00:01:02,140 --> 00:01:03,759
un acuerdo multimillonario.

19
00:01:04,719 --> 00:01:06,620
La típica escena que todos tenemos en la

20
00:01:06,620 --> 00:01:07,439
cabeza.

21
00:01:07,519 --> 00:01:07,980
Exacto.

22
00:01:07,980 --> 00:01:10,739
Pero el detalle clave aquí es que la

23
00:01:10,739 --> 00:01:13,439
verdadera negociación, o sea, todo el análisis de

24
00:01:13,439 --> 00:01:17,099
riesgos, las concesiones estratégicas y los puntos ciegos

25
00:01:17,099 --> 00:01:19,120
de la otra parte, ya se han calculado

26
00:01:19,120 --> 00:01:20,200
y resuelto horas antes.

27
00:01:21,060 --> 00:01:21,680
¿Por quién?

28
00:01:21,680 --> 00:01:24,840
Pues por sus respectivos agentes de inteligencia artificial.

29
00:01:24,659 --> 00:01:28,260
Jugando una especie de intrincada partida de ajedrez

30
00:01:28,260 --> 00:01:30,340
digital en la sombra, claro.

31
00:01:30,340 --> 00:01:32,459
Eso es, ni más ni menos.

32
00:01:32,459 --> 00:01:34,079
Y bueno, esto que suena a pura ciencia

33
00:01:34,079 --> 00:01:37,159
ficción es precisamente la infraestructura que se está

34
00:01:37,159 --> 00:01:38,359
construyendo a día de hoy.

35
00:01:38,879 --> 00:01:41,200
Y a una velocidad de vértigo, además.

36
00:01:41,159 --> 00:01:42,420
Totalmente.

37
00:01:42,420 --> 00:01:44,560
Y nuestra misión en la exploración de hoy

38
00:01:44,560 --> 00:01:47,680
es comprender este enorme cambio de paradigma.

39
00:01:47,739 --> 00:01:49,579
La transición de la IA como un simple

40
00:01:49,579 --> 00:01:52,700
asistente pasivo a una verdadera plantilla de agentes

41
00:01:52,700 --> 00:01:55,980
autónomos que ejecutan tareas complejas.

42
00:01:55,579 --> 00:01:58,180
Para mapear todo este territorio vamos a basarnos

43
00:01:58,180 --> 00:02:00,459
en dos documentos fundamentales.

44
00:02:00,459 --> 00:02:03,060
Una presentación técnica muy reciente de Google Cloud

45
00:02:03,060 --> 00:02:06,040
y, por otro lado, una entrevista súper reveladora

46
00:02:06,040 --> 00:02:08,879
de la revista Time al CEO de Google,

47
00:02:08,879 --> 00:02:10,080
Sundar Pichai.

48
00:02:09,960 --> 00:02:10,620
Vale.

49
00:02:10,620 --> 00:02:12,719
Vamos a desgranar esto porque hay que empezar

50
00:02:12,719 --> 00:02:14,680
poniendo las cartas sobre la mesa.

51
00:02:14,759 --> 00:02:15,879
Y es que las cifras de las que

52
00:02:15,879 --> 00:02:19,719
hablan estas fuentes desafían cualquier lógica empresarial tradicional.

53
00:02:19,719 --> 00:02:22,419
Las cifras son, sin duda, el indicador más

54
00:02:22,419 --> 00:02:24,919
claro de que el panorama tecnológico ha cruzado

55
00:02:24,919 --> 00:02:27,020
el punto de no retorno.

56
00:02:27,219 --> 00:02:30,080
Fíjate que en la entrevista Sundar Pichai menciona

57
00:02:30,080 --> 00:02:32,860
un detalle personal que da muchísimo contexto.

58
00:02:33,080 --> 00:02:35,699
Acaba de celebrar su vigésimo segundo aniversario en

59
00:02:35,699 --> 00:02:36,819
la compañía.

60
00:02:36,539 --> 00:02:39,520
Madre mía, 22 años, o sea que ha

61
00:02:39,520 --> 00:02:41,439
estado en primera fila en todas las grandes

62
00:02:41,439 --> 00:02:42,539
transiciones.

63
00:02:42,319 --> 00:02:43,460
Exacto.

64
00:02:43,460 --> 00:02:44,740
Ha visto el paso de la web de

65
00:02:44,740 --> 00:02:47,300
escritorio al ecosistema móvil y de ahí a

66
00:02:47,300 --> 00:02:48,199
la nube.

67
00:02:48,379 --> 00:02:51,939
Pero los números asociados a esta transición hacia

68
00:02:51,939 --> 00:02:55,340
la IA generativa y autónoma hacen palidecer a

69
00:02:55,340 --> 00:02:56,319
todas las anteriores.

70
00:02:56,919 --> 00:02:59,060
¿No hablamos de subir un poco el presupuesto?

71
00:02:59,219 --> 00:02:59,560
¡Qué va!

72
00:02:59,560 --> 00:03:02,120
Estamos hablando de una auténtica avalancha de capital.

73
00:03:02,960 --> 00:03:04,560
A ver, si miramos los datos de la

74
00:03:04,560 --> 00:03:08,000
presentación, en el año 2022, la inversión en

75
00:03:08,000 --> 00:03:11,259
gastos de capital de Google, el famoso CAPEX,

76
00:03:11,259 --> 00:03:13,340
fue de 31.000 millones de dólares?

77
00:03:14,039 --> 00:03:15,900
Que ya de por sí era una cifra

78
00:03:15,900 --> 00:03:18,080
astronómica para cualquier corporación.

79
00:03:18,080 --> 00:03:18,620
Claro, claro.

80
00:03:18,620 --> 00:03:20,780
Pero es que la proyección para este año

81
00:03:20,780 --> 00:03:25,139
planean invertir entre 175.000 y 185.000 millones.

82
00:03:26,060 --> 00:03:28,020
Casi seis veces más en solo cuatro años.

83
00:03:28,280 --> 00:03:29,280
Es una locura.

84
00:03:29,280 --> 00:03:32,039
Ante esto, la reacción natural es el escepticismo.

85
00:03:32,180 --> 00:03:34,319
Yo me pregunto, ¿no existe un riesgo masivo

86
00:03:34,319 --> 00:03:36,280
de estar inflando una burbuja especulativa?

87
00:03:36,120 --> 00:03:39,000
O sea, inyectar todo ese dinero en centros

88
00:03:39,000 --> 00:03:40,680
de datos antes de que el mercado de

89
00:03:40,680 --> 00:03:42,879
consumo haya integrado esto del todo parece una

90
00:03:42,879 --> 00:03:44,793
apuesta, digamos, imprudente.

91
00:03:44,793 --> 00:03:46,713
Esa es la lectura habitual si lo analizas

92
00:03:46,713 --> 00:03:49,233
como un producto de software tradicional.

93
00:03:49,633 --> 00:03:52,413
Pero el hardware subyacente nos cuenta otra historia.

94
00:03:52,573 --> 00:03:55,073
Si conectamos esto con el panorama general, esta

95
00:03:55,073 --> 00:03:57,953
inyección monumental de dinero demuestra que la industria

96
00:03:57,953 --> 00:03:59,973
ya no está en fase experimental.

97
00:03:59,953 --> 00:04:01,553
Ya han salido del laboratorio, vaya.

98
00:04:01,553 --> 00:04:02,213
Tal cual.

99
00:04:02,213 --> 00:04:04,293
Han entrado de lleno en la fase de

100
00:04:04,293 --> 00:04:05,713
despliegue masivo.

101
00:04:05,933 --> 00:04:07,353
De hecho, hay un dato clave en la

102
00:04:07,353 --> 00:04:10,013
presentación que responde a esa duda sobre la

103
00:04:10,013 --> 00:04:10,993
burbuja.

104
00:04:11,073 --> 00:04:13,653
Para 2026 se espera que algo más de

105
00:04:13,653 --> 00:04:15,913
la mitad de su computación de Machine Learning

106
00:04:15,913 --> 00:04:19,173
se destine directamente al negocio de la nube.

107
00:04:18,953 --> 00:04:19,533
Ah, vale.

108
00:04:19,533 --> 00:04:21,793
O sea que Google no está construyendo esta

109
00:04:21,793 --> 00:04:24,933
infraestructura milmillonaria solo para potenciar su buscador o

110
00:04:24,933 --> 00:04:26,173
sus aplicaciones internas.

111
00:04:26,533 --> 00:04:27,533
Exacto.

112
00:04:27,533 --> 00:04:30,313
Están construyendo la red eléctrica del siglo XXI

113
00:04:30,313 --> 00:04:33,533
para alquilarla al resto del tejido empresarial global.

114
00:04:33,253 --> 00:04:36,053
Básicamente están pavimentando la autopista de peaje por

115
00:04:36,053 --> 00:04:37,913
la que tendrá que circular cualquier empresa en

116
00:04:37,913 --> 00:04:38,833
el futuro.

117
00:04:38,953 --> 00:04:41,093
Pero según indican las fuentes, antes de abrir

118
00:04:41,093 --> 00:04:44,493
las barreras, Google aplica una política inquebrantable.

119
00:04:44,553 --> 00:04:46,833
Actuar como el cliente cero de sus propias

120
00:04:46,833 --> 00:04:48,033
tecnologías.

121
00:04:48,013 --> 00:04:50,593
Un enfoque fundamental cuando trabajas a esta escala.

122
00:04:50,553 --> 00:04:54,033
Y fascinante además, es como, a ver, es

123
00:04:54,033 --> 00:04:56,453
el equivalente corporativo a un chef de un

124
00:04:56,453 --> 00:04:59,353
restaurante de alta cocina, que se obliga a

125
00:04:59,353 --> 00:05:01,573
comer su propio menú de degustación todos los

126
00:05:01,573 --> 00:05:03,153
días, plato por plato.

127
00:05:03,993 --> 00:05:07,093
Para detectar el mínimo fallo antes de servirlo.

128
00:05:07,413 --> 00:05:08,613
Exacto.

129
00:05:08,613 --> 00:05:10,713
Si una salsa está ácida o la textura

130
00:05:10,713 --> 00:05:12,813
falla un poco, el chef lo sufre en

131
00:05:12,813 --> 00:05:14,713
su propio paladar antes de que el plato

132
00:05:14,713 --> 00:05:15,433
pise el comedor.

133
00:05:16,213 --> 00:05:18,413
Quieren detectar hasta la más mínima latencia o

134
00:05:18,413 --> 00:05:20,533
alucinación en sus propios servidores.

135
00:05:20,313 --> 00:05:22,133
Es que el concepto de cliente cero va

136
00:05:22,133 --> 00:05:23,793
mucho más allá de un simple control de

137
00:05:23,793 --> 00:05:24,573
calidad.

138
00:05:24,773 --> 00:05:27,513
Es un mecanismo de supervivencia puro y duro.

139
00:05:27,733 --> 00:05:30,173
Al absorber el impacto inicial y obligar a

140
00:05:30,173 --> 00:05:33,413
sus propios equipos a usar esto, identifican cuellos

141
00:05:33,413 --> 00:05:34,673
de botella masivos.

142
00:05:34,673 --> 00:05:36,813
Y claro, los resultados internos que están obteniendo

143
00:05:36,813 --> 00:05:39,353
con esta fuerza laboral digital revelan un cambio

144
00:05:39,353 --> 00:05:40,273
radical.

145
00:05:40,413 --> 00:05:42,953
En programación, por ejemplo, el informe señala que

146
00:05:42,953 --> 00:05:46,133
casi el 75% del código nuevo en Google

147
00:05:46,133 --> 00:05:49,533
es generado por IA y aprobado por ingenieros.

148
00:05:49,333 --> 00:05:51,433
Una cifra que asusta un poco si piensas

149
00:05:51,433 --> 00:05:53,653
que en otoño del año pasado era solo

150
00:05:53,653 --> 00:05:55,033
del 50%.

151
00:05:55,173 --> 00:05:56,513
Es un salto brutal.

152
00:05:56,513 --> 00:05:59,133
Y claro, viendo esto, te lanzo la pregunta.

153
00:05:59,133 --> 00:06:01,593
¿Esto significa que los humanos están siendo reemplazados

154
00:06:01,593 --> 00:06:04,213
o simplemente se están convirtiendo en supervisores de

155
00:06:04,213 --> 00:06:05,613
una plantilla digital?

156
00:06:05,613 --> 00:06:07,393
Es una duda muy lógica.

157
00:06:07,393 --> 00:06:09,433
Pero la clave aquí es la optimización del

158
00:06:09,433 --> 00:06:12,053
tiempo humano y la reducción del ruido.

159
00:06:12,053 --> 00:06:14,473
Han pasado a flujos de trabajo agénticos, que

160
00:06:14,473 --> 00:06:16,973
no es lo mismo que un asistente normal.

161
00:06:16,493 --> 00:06:18,933
Ya no es el típico autocompletado donde le

162
00:06:18,933 --> 00:06:20,433
pides un código y te lo escupe sin

163
00:06:20,433 --> 00:06:21,533
contexto.

164
00:06:21,533 --> 00:06:23,413
Porque, a ver, generar código es fácil, pero

165
00:06:23,413 --> 00:06:25,753
mantener un sistema antiguo es una pesadilla.

166
00:06:26,033 --> 00:06:27,233
Exactamente.

167
00:06:27,233 --> 00:06:29,693
Por eso no usan un solo modelo.

168
00:06:29,693 --> 00:06:32,533
En una migración de código altamente compleja que

169
00:06:32,533 --> 00:06:36,413
mencionan, usaron un enjambre de agentes especializados.

170
00:06:36,413 --> 00:06:38,513
Concretamente, tres tipos.

171
00:06:38,513 --> 00:06:41,313
Planificadores, orquestadores y programadores.

172
00:06:42,053 --> 00:06:44,293
O sea, han replicado la jerarquía de un

173
00:06:44,293 --> 00:06:46,633
equipo humano de gestión de proyectos, pero en

174
00:06:46,633 --> 00:06:47,233
silicio.

175
00:06:47,273 --> 00:06:48,173
Tal cual.

176
00:06:48,173 --> 00:06:50,933
El planificador analiza la arquitectura y traza la

177
00:06:50,933 --> 00:06:51,653
ruta.

178
00:06:51,673 --> 00:06:54,553
El orquestador divide eso en microtareas.

179
00:06:54,473 --> 00:06:56,813
¿Y los programadores generar el código?

180
00:06:56,933 --> 00:06:59,673
Y lo más importante, ¿se auditan entre sí?

181
00:06:59,813 --> 00:07:00,713
Ah, claro.

182
00:07:00,713 --> 00:07:02,793
Para evitar romper todo el sistema.

183
00:07:02,593 --> 00:07:03,013
Eso es.

184
00:07:03,013 --> 00:07:05,993
Si el programador comete un error, el orquestador

185
00:07:05,993 --> 00:07:07,933
lo detecta en las pruebas y le obliga

186
00:07:07,933 --> 00:07:09,173
a reescribirlo.

187
00:07:09,273 --> 00:07:11,333
Todo esto ocurre a velocidades de máquina.

188
00:07:11,793 --> 00:07:14,453
El resultado es que completaron esta migración seis

189
00:07:14,453 --> 00:07:16,473
veces más rápido que hace un año.

190
00:07:16,513 --> 00:07:17,913
Seis veces más rápido.

191
00:07:18,973 --> 00:07:19,733
Tela.

192
00:07:20,193 --> 00:07:22,973
Vale, acepto que en un entorno matemático como

193
00:07:22,973 --> 00:07:26,273
la programación esto funcione, pero el informe muestra

194
00:07:26,273 --> 00:07:28,273
que también lo usan en el departamento de

195
00:07:28,273 --> 00:07:29,173
marketing.

196
00:07:29,433 --> 00:07:33,186
Y el marketing es un terreno 100% subjetivo.

197
00:07:33,526 --> 00:07:35,766
Sí, pero el mecanismo de iteración masiva es

198
00:07:35,766 --> 00:07:36,586
el mismo.

199
00:07:36,726 --> 00:07:38,986
Es que detallan que usando Gemini junto con

200
00:07:38,986 --> 00:07:42,866
Chrome, generaron miles de variaciones de activos creativos.

201
00:07:42,986 --> 00:07:44,666
Y lograron un tiempo de respuesta a un

202
00:07:44,666 --> 00:07:47,946
70% más rápido, aumentando las conversiones en un

203
00:07:47,946 --> 00:07:48,866
20%.

204
00:07:49,606 --> 00:07:51,786
¿Cómo se aplica un agente autónomo a la

205
00:07:51,786 --> 00:07:52,786
creatividad?

206
00:07:52,806 --> 00:07:56,026
Pues convirtiendo la creatividad en un ejercicio estadístico

207
00:07:56,026 --> 00:07:57,566
a gran escala.

208
00:07:57,566 --> 00:07:59,266
Un equipo humano igual te hace tres o

209
00:07:59,266 --> 00:08:01,286
cuatro variaciones de una campaña.

210
00:08:01,286 --> 00:08:03,906
Un agente autónomo te genera miles en minutos.

211
00:08:04,426 --> 00:08:07,866
Mezclando imágenes, textos, formatos… Totalmente.

212
00:08:07,866 --> 00:08:11,026
El agente lanza esas variaciones, analiza en tiempo

213
00:08:11,026 --> 00:08:14,166
real cuáles generan más clics y descarta las

214
00:08:14,166 --> 00:08:14,966
demás.

215
00:08:14,966 --> 00:08:17,386
Ese bucle ultra rápido es lo que te

216
00:08:17,386 --> 00:08:19,786
da ese 20% extra de conversión.

217
00:08:19,306 --> 00:08:20,366
conversión.

218
00:08:20,366 --> 00:08:20,726
Increíble.

219
00:08:20,726 --> 00:08:23,406
Y por lo que veo, esta estadística masiva

220
00:08:23,406 --> 00:08:25,606
también la aplican en ciberseguridad.

221
00:08:25,606 --> 00:08:27,846
En su Centro de Operaciones de Seguridad, el

222
00:08:27,846 --> 00:08:30,726
SOC, los agentes filtran decenas de miles de

223
00:08:30,726 --> 00:08:33,326
informes de amenazas no estructurados al mes.

224
00:08:33,326 --> 00:08:35,407
Que es vital, porque la fatiga de alertas

225
00:08:35,246 --> 00:08:37,326
es el talón de Aquiles de cualquier equipo

226
00:08:37,326 --> 00:08:38,686
de seguridad humano.

227
00:08:38,686 --> 00:08:41,166
Hay muchísimo ruido y alertas falsas.

228
00:08:41,166 --> 00:08:44,066
Claro, el sistema agéntico procesa todo ese ruido

229
00:08:44,066 --> 00:08:46,426
y ha logrado reducir el tiempo de mitigación

230
00:08:46,426 --> 00:08:48,766
de amenazas en más de un 90%.

231
00:08:48,766 --> 00:08:51,086
Le quita al equipo de seguridad tareas que

232
00:08:51,086 --> 00:08:52,907
tomarían miles de horas y les da el

233
00:08:52,907 --> 00:08:54,046
informe ya digerido.

234
00:08:54,046 --> 00:08:54,886
Exacto.

235
00:08:54,886 --> 00:08:57,986
Pero claro, si consolidas todo esto, el panorama

236
00:08:57,986 --> 00:08:59,046
es abrumador.

237
00:08:59,046 --> 00:09:00,326
Ya te digo.

238
00:09:00,326 --> 00:09:04,706
Agentes escribiendo código, haciendo campañas de marketing, vigilando

239
00:09:04,706 --> 00:09:06,286
la seguridad.

240
00:09:06,286 --> 00:09:09,386
Delegar tantas funciones críticas parece la receta perfecta

241
00:09:09,386 --> 00:09:11,286
para el caos organizativo.

242
00:09:11,286 --> 00:09:13,166
¿Cómo evitas que se descontrole todo?

243
00:09:13,166 --> 00:09:14,666
Y ese es el núcleo de lo que

244
00:09:14,706 --> 00:09:16,566
presentan para empresas.

245
00:09:16,566 --> 00:09:18,666
La conversación ya ha pasado de si podemos

246
00:09:18,666 --> 00:09:21,907
construir un agente a cómo gestionamos miles de

247
00:09:21,907 --> 00:09:22,866
ellos.

248
00:09:22,866 --> 00:09:26,666
Por eso anuncian la Gemini Enterprise Agent Platform.

249
00:09:26,666 --> 00:09:29,006
Que vendría a ser como el tejido conectivo,

250
00:09:29,006 --> 00:09:29,186
¿no?

251
00:09:29,186 --> 00:09:32,786
Un centro de control de misiones, literalmente.

252
00:09:32,786 --> 00:09:36,046
Sirve para construir, escalar y gobernar agentes con

253
00:09:36,046 --> 00:09:37,226
confianza.

254
00:09:37,226 --> 00:09:40,966
Establece límites, mantiene un registro auditable y asegura

255
00:09:40,966 --> 00:09:43,606
que no se salten los protocolos corporativos.

256
00:09:43,647 --> 00:09:46,306
Aquí es donde se pone realmente interesante.

257
00:09:46,466 --> 00:09:48,566
Porque si la IA ya funciona como esta

258
00:09:48,566 --> 00:09:52,586
plantilla auditable para gigantes tecnológicos, esto está empezando

259
00:09:52,586 --> 00:09:54,266
a afectar al día a día de directivos

260
00:09:54,266 --> 00:09:55,527
y de la gente de a pie.

261
00:09:55,206 --> 00:09:57,366
La entrevista de Time nos da un ejemplo

262
00:09:57,366 --> 00:09:59,686
perfecto con el propio Sundar Pichai.

263
00:10:00,326 --> 00:10:01,666
Sí, sí.

264
00:10:01,666 --> 00:10:02,527
Fíjate en esto.

265
00:10:03,287 --> 00:10:05,626
Pichai cuenta que antes de reunirse con otros

266
00:10:05,626 --> 00:10:08,166
directivos, Le pide a Gemini que le resuma

267
00:10:08,166 --> 00:10:10,886
qué cosas concretas le pueden preocupar a ese

268
00:10:10,886 --> 00:10:12,506
CEO en particular.

269
00:10:12,766 --> 00:10:15,287
Dice que así logra una conexión más humana.

270
00:10:15,686 --> 00:10:17,866
Es una paradoja brillante, la verdad.

271
00:10:17,787 --> 00:10:19,106
Es irónico, ¿verdad?

272
00:10:19,446 --> 00:10:21,946
Confiar en un modelo matemático para lograr empatía

273
00:10:21,946 --> 00:10:22,426
humana.

274
00:10:23,066 --> 00:10:26,126
Pero, claro, al descargar todo ese procesamiento de

275
00:10:26,126 --> 00:10:28,466
datos en la máquina, el directivo se centra

276
00:10:28,466 --> 00:10:30,287
solo en la inteligencia emocional.

277
00:10:30,206 --> 00:10:31,226
Exacto.

278
00:10:31,226 --> 00:10:34,246
Además, Pichai destaca que decisiones que antes tomaban

279
00:10:34,246 --> 00:10:37,907
días ahora están a un comando de distancia.

280
00:10:37,907 --> 00:10:40,027
Y este fenómeno social no se queda en

281
00:10:40,027 --> 00:10:41,106
Silicon Valley.

282
00:10:41,066 --> 00:10:41,766
¡Qué va!

283
00:10:41,766 --> 00:10:44,766
Desde principios de este 2026, agentes de IA

284
00:10:44,766 --> 00:10:48,226
como OpenCloud han ganado una adopción masiva.

285
00:10:48,226 --> 00:10:50,287
La gente está delegando partes enteras de sus

286
00:10:50,287 --> 00:10:53,527
vidas a las máquinas, desde agendas hasta correos.

287
00:10:53,486 --> 00:10:55,647
O el caso de Enana Banana, ser enador

288
00:10:55,647 --> 00:10:58,407
de imágenes que lanzaron el año pasado, logró

289
00:10:58,407 --> 00:11:00,766
más de mil millones de imágenes creadas en

290
00:11:00,766 --> 00:11:02,066
cuestión de días.

291
00:11:02,006 --> 00:11:03,206
¡Mil millones!

292
00:11:03,206 --> 00:11:04,606
Es una locura.

293
00:11:04,606 --> 00:11:07,527
La barrera de entrada ha desaparecido por completo.

294
00:11:07,527 --> 00:11:09,426
Y esto demuestra lo que hablábamos de la

295
00:11:09,426 --> 00:11:10,626
era agéntica.

296
00:11:10,866 --> 00:11:14,506
Hemos pasado del software pasivo a sistemas proactivos.

297
00:11:14,527 --> 00:11:16,040
Pero a ver, a pesar de toda esta

298
00:11:16,040 --> 00:11:18,980
eficiencia y magia técnica, la realidad fuera de

299
00:11:18,980 --> 00:11:20,560
la burbuja es muy compleja.

300
00:11:20,560 --> 00:11:22,300
Y ahí es donde la entrevista de Time

301
00:11:22,300 --> 00:11:23,500
se pone seria.

302
00:11:23,500 --> 00:11:26,260
Sí, hay una disonancia tremenda, porque la IA

303
00:11:26,260 --> 00:11:28,920
tiene un índice de aprobación extremadamente bajo en

304
00:11:28,920 --> 00:11:30,740
Estados Unidos ahora mismo.

305
00:11:30,740 --> 00:11:32,900
La gente tiene una mezcla muy rara de

306
00:11:32,900 --> 00:11:34,480
optimismo y ansiedad.

307
00:11:34,480 --> 00:11:35,820
Es comprensible.

308
00:11:35,820 --> 00:11:38,800
El impacto laboral y existencial asusta.

309
00:11:38,800 --> 00:11:41,280
Entonces, qué significa todo esto?

310
00:11:41,280 --> 00:11:42,760
A mí me da la sensación de que

311
00:11:42,760 --> 00:11:45,500
estamos construyendo coches de Fórmula 1 cada vez

312
00:11:45,500 --> 00:11:48,380
más y más rápidos, pero aún estamos debatiendo

313
00:11:48,380 --> 00:11:51,580
cómo fabricar los cinturones de seguridad o cómo

314
00:11:51,580 --> 00:11:53,460
pavimentar las carreteras.

315
00:11:53,460 --> 00:11:56,440
O sea, la infraestructura y la regulación.

316
00:11:57,400 --> 00:11:58,800
Es una gran analogía.

317
00:11:58,800 --> 00:12:01,500
Y esto plantea una pregunta importante.

318
00:12:01,500 --> 00:12:04,080
¿Cómo lidiamos con el choque entre este desarrollo

319
00:12:04,080 --> 00:12:07,680
tan brutal y nuestras necesidades físicas y sociales?

320
00:12:08,060 --> 00:12:10,640
Pichai responde a esto hablando de prioridades.

321
00:12:10,960 --> 00:12:13,180
Sí, él intenta calmar un poco las aguas

322
00:12:13,180 --> 00:12:14,660
frente a la idea del monopolio.

323
00:12:15,360 --> 00:12:17,740
Señala que es un espacio superdinámico, que hay

324
00:12:17,740 --> 00:12:20,220
empresas líderes hoy que no existían hace tres

325
00:12:20,220 --> 00:12:21,020
años.

326
00:12:21,120 --> 00:12:23,100
Y destaca el lanzamiento de modelos de código

327
00:12:23,100 --> 00:12:24,580
abierto como Yema 4.

328
00:12:25,400 --> 00:12:27,280
Pero más allá del código están los cuellos

329
00:12:27,280 --> 00:12:28,780
de botella físicos.

330
00:12:27,800 --> 00:12:31,300
A Google le preocupa muchísimo cubrir la demanda

331
00:12:31,300 --> 00:12:32,780
energética de forma sostenible.

332
00:12:33,520 --> 00:12:36,980
Necesitan una reforma urgente de los permisos eléctricos.

333
00:12:36,780 --> 00:12:37,840
Claro.

334
00:12:37,840 --> 00:12:40,240
Es que estos centros de datos consumen cantidades

335
00:12:40,240 --> 00:12:42,700
absurdas de energía y agua.

336
00:12:42,700 --> 00:12:44,940
A eso se le suma la ciberseguridad, la

337
00:12:44,940 --> 00:12:47,620
amenaza de los deepfakes y el reto monumental

338
00:12:47,620 --> 00:12:49,980
de invertir en educación para reciclar a la

339
00:12:49,980 --> 00:12:50,740
fuerza laboral.

340
00:12:51,080 --> 00:12:53,760
Y el punto clave es que Pichai reconoce

341
00:12:53,760 --> 00:12:55,240
algo vital.

342
00:12:55,240 --> 00:12:57,620
Dada la magnitud de esta tecnología, el gobierno

343
00:12:57,620 --> 00:12:59,780
va a tener que involucrarse sí o sí.

344
00:13:00,220 --> 00:13:02,420
O sea, admite que necesitan que los regulen.

345
00:13:02,740 --> 00:13:03,840
Exacto.

346
00:13:03,840 --> 00:13:06,540
Afirma que ninguna empresa puede desarrollar esto de

347
00:13:06,540 --> 00:13:08,340
espaldas a la sociedad.

348
00:13:08,340 --> 00:13:11,180
Se necesitan marcos y barreras de seguridad sin

349
00:13:11,180 --> 00:13:13,940
precedentes, que ahora mismo no existen.

350
00:13:13,940 --> 00:13:16,300
Y esto, bueno, nos lleva a una reflexión

351
00:13:16,300 --> 00:13:18,360
final que quería plantear, volviendo un poco al

352
00:13:18,360 --> 00:13:21,240
principio, al tema de las reuniones de directivos.

353
00:13:21,220 --> 00:13:23,160
Ah, lo de usar Gemani para prepararse las

354
00:13:23,160 --> 00:13:23,620
reuniones.

355
00:13:23,960 --> 00:13:24,980
Exacto.

356
00:13:24,980 --> 00:13:27,540
A ver, si líderes como Sundar Pichai utilizan

357
00:13:27,540 --> 00:13:29,580
a la IA para anticipar qué le preocupa

358
00:13:29,580 --> 00:13:31,840
a otro CEO antes de una reunión, y

359
00:13:31,840 --> 00:13:34,540
sabemos que el otro CEO probablemente haga exactamente

360
00:13:34,540 --> 00:13:36,720
lo mismo con su propia IA… Es lo

361
00:13:36,720 --> 00:13:37,600
más seguro, sí.

362
00:13:37,700 --> 00:13:39,440
Entonces, llegar a un punto en el que

363
00:13:39,440 --> 00:13:42,260
las reuniones humanas sean simplemente el teatro donde

364
00:13:42,260 --> 00:13:45,340
dos inteligencias artificiales juegan al ajedrez a través

365
00:13:45,340 --> 00:13:49,040
de nosotros… Uf, es una perspectiva fascinante e

366
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inquietante a partes iguales.

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Para dejar pensando a nuestra audiencia hoy.

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Totalmente.

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Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

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00:13:56,300 --> 00:13:58,380
informamos de que las voces que oyes han

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sido generadas por la IA de Notebook LM

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y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

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Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

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En caso de error, probablemente sean errores humanos,

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nos escuchamos.

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00:14:20,320 --> 00:14:22,720
Y hasta aquí el episodio de hoy Muchas

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gracias por tu atención Esto es BIMPRAXIS Nos

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escuchamos en el próximo episodio ¡Suscríbete al canal!