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

2
00:00:15,660 --> 00:00:17,739
BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

3
00:00:20,239 --> 00:00:23,480
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

4
00:00:23,480 --> 00:00:26,460
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

5
00:00:26,460 --> 00:00:27,120
construcción.

6
00:00:28,699 --> 00:00:29,440
¡Empezamos!

7
00:00:36,869 --> 00:00:41,170
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

8
00:00:41,170 --> 00:00:42,469
de BIMPRAXIS.

9
00:00:42,469 --> 00:00:46,450
Hoy os traemos la guía definitiva para sobrevivir

10
00:00:46,450 --> 00:00:48,750
a la sopa de letras de la inteligencia

11
00:00:48,750 --> 00:00:52,030
artificial, de proyectos a agentes autónomos.

12
00:00:52,369 --> 00:00:53,329
Hola, ¿qué tal?

13
00:00:53,450 --> 00:00:55,630
Encantado de estar aquí para, bueno, para intentar

14
00:00:55,630 --> 00:00:57,049
desenredar todo esto un poco.

15
00:00:57,329 --> 00:00:58,429
Porque tela, ¿eh?

16
00:00:58,990 --> 00:01:01,530
Imaginemos por un segundo que en el tiempo

17
00:01:01,530 --> 00:01:03,670
que tardamos en grabar este análisis a fondo,

18
00:01:03,829 --> 00:01:08,489
un asistente invisible hubiera leído y clasificado nuestros

19
00:01:08,489 --> 00:01:12,450
últimos 500 correos electrónicos y que además hubiera

20
00:01:12,450 --> 00:01:12,450
leído y clasificado nuestros últimos 500 correos electrónicos.

21
00:01:12,450 --> 00:01:14,829
Hubiera negociado un presupuesto con un proveedor.

22
00:01:15,189 --> 00:01:18,390
Y hasta programado un pequeño videojuego para móviles,

23
00:01:18,450 --> 00:01:18,590
¿eh?

24
00:01:18,930 --> 00:01:21,329
Exacto, y todo eso sin que nadie haya

25
00:01:21,329 --> 00:01:22,290
tocado un teclado.

26
00:01:22,349 --> 00:01:24,230
O sea, no es ciencia ficción, es lo

27
00:01:24,230 --> 00:01:26,030
que ocurre cuando dejamos de tratar a la

28
00:01:26,030 --> 00:01:30,450
inteligencia artificial como un buscador glorificado y entendemos

29
00:01:30,450 --> 00:01:32,629
cómo funcionan los agentes autónomos.

30
00:01:32,890 --> 00:01:35,329
Claro, el problema es que la industria tecnológica

31
00:01:35,329 --> 00:01:37,709
asume que todo el mundo comprende la diferencia

32
00:01:37,709 --> 00:01:40,590
estructural entre darle una instrucción a un chat

33
00:01:40,590 --> 00:01:43,750
genérico y, digamos, programar un entorno cerrado.

34
00:01:44,090 --> 00:01:44,730
Totalmente.

35
00:01:44,810 --> 00:01:47,629
Y claro, el problema central ahora mismo es

36
00:01:47,629 --> 00:01:49,650
la sobrecarga absoluta de jerga técnica.

37
00:01:50,069 --> 00:01:52,109
Cada semana abres las noticias.

38
00:01:52,230 --> 00:01:53,590
Y hay un bombardeo.

39
00:01:53,590 --> 00:01:58,829
Que si skills, agents, projects, gems, plugins… Madre

40
00:01:58,829 --> 00:02:01,310
mía, parece que hace falta una ingeniería solo

41
00:02:01,310 --> 00:02:02,769
para entender el menú de inicio.

42
00:02:03,010 --> 00:02:05,170
Ya, y la paradoja reside en que toda

43
00:02:05,170 --> 00:02:07,989
esta arquitectura de software se diseñó originalmente para

44
00:02:07,989 --> 00:02:10,729
eliminar fricción, no para generar esta frustración.

45
00:02:10,729 --> 00:02:13,930
Si entiendes las diferencias, dejas de pelearte con

46
00:02:13,930 --> 00:02:14,270
la IA.

47
00:02:14,389 --> 00:02:15,889
Y pasas a ser tu asistente.

48
00:02:16,069 --> 00:02:18,370
Por eso la misión de hoy es traducir

49
00:02:18,370 --> 00:02:21,270
todo este lenguaje alienígena a herramientas prácticas del

50
00:02:21,270 --> 00:02:21,789
día a día.

51
00:02:21,949 --> 00:02:24,909
Porque hay una diferencia abismal entre memorizar un

52
00:02:24,909 --> 00:02:27,590
glosario y saber cómo ensamblar estas piezas.

53
00:02:27,830 --> 00:02:28,370
Eso es.

54
00:02:28,610 --> 00:02:31,610
Hay que saber ensamblarlas para que ejecuten trabajo

55
00:02:31,610 --> 00:02:32,050
real.

56
00:02:32,330 --> 00:02:34,150
Así que vamos a empezar por los cimientos.

57
00:02:34,389 --> 00:02:36,069
A ver, el entorno de trabajo.

58
00:02:36,430 --> 00:02:39,330
Si pensamos en nuestra relación actual con la

59
00:02:39,330 --> 00:02:41,409
IA, se parece bastante… Se parece bastante a

60
00:02:41,409 --> 00:02:44,849
un escritorio lleno de papeles desordenados.

61
00:02:45,050 --> 00:02:46,169
Un caos absoluto.

62
00:02:46,210 --> 00:02:46,990
Sí, sí.

63
00:02:47,169 --> 00:02:48,949
Miras el historial de uso de una cuenta

64
00:02:48,949 --> 00:02:51,430
promedio y hay un chat sobre la receta

65
00:02:51,430 --> 00:02:53,909
de una tarta de mancena, seguido de otro

66
00:02:53,909 --> 00:02:56,810
sobre física cuántica y luego, yo qué sé,

67
00:02:56,870 --> 00:02:58,610
un borrador para un despido improcedente.

68
00:02:58,789 --> 00:03:00,490
Todo mezclado en el mismo sitio, claro.

69
00:03:00,750 --> 00:03:01,270
Exacto.

70
00:03:01,569 --> 00:03:05,189
Según la documentación que manejamos, los famosos proyectos

71
00:03:05,189 --> 00:03:08,349
o projects nacen para solucionar esto, como si

72
00:03:08,349 --> 00:03:10,710
fueran archiveros con instrucciones estrictas.

73
00:03:10,729 --> 00:03:13,689
Pero mi duda es, ¿qué cambia exactamente a

74
00:03:13,689 --> 00:03:16,349
nivel técnico al meter un chat dentro de

75
00:03:16,349 --> 00:03:16,789
un proyecto?

76
00:03:17,090 --> 00:03:19,110
Pues, a ver, lo que cambia es la

77
00:03:19,110 --> 00:03:21,110
gestión de lo que llamamos la ventana de

78
00:03:21,110 --> 00:03:21,430
contexto.

79
00:03:21,770 --> 00:03:23,990
En un chat normal, la IA arranca en

80
00:03:23,990 --> 00:03:24,330
blanco.

81
00:03:24,389 --> 00:03:26,129
No sabe quién habla ni qué se espera

82
00:03:26,129 --> 00:03:26,509
de ella.

83
00:03:26,949 --> 00:03:28,129
Vale, parte de cero.

84
00:03:28,330 --> 00:03:28,969
Eso es.

85
00:03:29,009 --> 00:03:31,990
Al crear un proyecto, estamos configurando una capa

86
00:03:31,990 --> 00:03:33,909
de memoria a largo plazo que envuelve a

87
00:03:33,909 --> 00:03:35,389
todos los chats que abras ahí dentro.

88
00:03:35,710 --> 00:03:37,949
Si subes el manual de recursos humanos, o

89
00:03:37,949 --> 00:03:40,110
los procesos de facturación… O el manual de

90
00:03:40,110 --> 00:03:42,430
identidad visual… Claro, cualquier cosa.

91
00:03:42,530 --> 00:03:44,849
El sistema inyecta esos documentos en el prompt

92
00:03:44,849 --> 00:03:46,889
del sistema de forma invisible antes de cada

93
00:03:46,889 --> 00:03:47,229
respuesta.

94
00:03:47,590 --> 00:03:49,949
La IA restringe su conocimiento a ese universo

95
00:03:49,949 --> 00:03:50,610
documental.

96
00:03:50,789 --> 00:03:53,650
O sea que el proyecto precarga toda esa

97
00:03:53,650 --> 00:03:56,949
información en milisegundos para que la IA actúe

98
00:03:56,949 --> 00:03:59,009
como un empleado que ya se ha leído

99
00:03:59,009 --> 00:04:00,349
los manuales de la empresa, ¿no?

100
00:04:00,490 --> 00:04:01,030
Efectivamente.

101
00:04:01,669 --> 00:04:04,889
Cualquier respuesta estará alineada con esas reglas, acabando

102
00:04:04,889 --> 00:04:07,270
con la necesidad de recordarle constantemente el contexto.

103
00:04:07,550 --> 00:04:08,169
Vale, vale.

104
00:04:08,509 --> 00:04:11,430
Entonces, el proyecto nos… Nos da un entorno

105
00:04:11,430 --> 00:04:12,849
ordenado y privado.

106
00:04:13,090 --> 00:04:15,969
Pero luego la industria nos bombardea con otro

107
00:04:15,969 --> 00:04:20,490
término, los GPTs personalizados, o GEMS, en el

108
00:04:20,490 --> 00:04:21,430
ecosistema de Google.

109
00:04:21,790 --> 00:04:23,170
Sí, los famosos GEMS.

110
00:04:23,329 --> 00:04:25,490
A primera vista parece lo mismo.

111
00:04:25,790 --> 00:04:27,750
O sea, ¿para qué hace falta crear un

112
00:04:27,750 --> 00:04:30,269
GEM si el proyecto ya te organiza la

113
00:04:30,269 --> 00:04:30,509
información?

114
00:04:31,050 --> 00:04:34,050
Pues la división fundamental aquí es la protección

115
00:04:34,050 --> 00:04:36,350
frente al usuario y la hiperespecialización.

116
00:04:36,490 --> 00:04:39,269
Un proyecto es una mesa de trabajo dinámica

117
00:04:39,269 --> 00:04:39,769
maleable.

118
00:04:39,769 --> 00:04:42,589
Un GPT personalizado, por el contrario, es como

119
00:04:42,589 --> 00:04:45,509
empaquetar a un becario hiperespecializado en una caja

120
00:04:45,509 --> 00:04:45,910
sellada.

121
00:04:46,050 --> 00:04:48,569
Ah, vale, en una caja sellada.

122
00:04:48,709 --> 00:04:50,629
Sí, se utiliza cuando tenemos un proceso muy

123
00:04:50,629 --> 00:04:51,129
afinado.

124
00:04:51,189 --> 00:04:54,050
Por ejemplo, un humanizador de textos para redes

125
00:04:54,050 --> 00:04:54,430
sociales.

126
00:04:54,670 --> 00:04:57,089
Y queremos compartirlo con todo un departamento sin

127
00:04:57,089 --> 00:04:58,410
que nadie rompa la configuración.

128
00:04:58,550 --> 00:05:00,209
O sea que actúa como un guardián.

129
00:05:00,629 --> 00:05:01,189
Exacto.

130
00:05:01,189 --> 00:05:05,269
El GPT personalizado bloquea las instrucciones base para

131
00:05:05,269 --> 00:05:09,029
que un compañero no modifique accidentalmente el comportamiento

132
00:05:09,029 --> 00:05:09,490
del modelo.

133
00:05:09,769 --> 00:05:12,029
Y menos mal que existen esos candados.

134
00:05:12,310 --> 00:05:15,569
Porque repasando las fuentes, hay una anécdota reveladora

135
00:05:15,569 --> 00:05:18,149
sobre los GEMS de Google que demuestra por

136
00:05:18,149 --> 00:05:20,250
qué no podemos dejar a la IA operar

137
00:05:20,250 --> 00:05:23,009
libremente en tareas repetitivas.

138
00:05:23,209 --> 00:05:25,370
Sí, la de la generación de imágenes, ¿verdad?

139
00:05:25,569 --> 00:05:26,029
Esa misma.

140
00:05:27,009 --> 00:05:29,209
Resulta que, a la hora de generar imágenes,

141
00:05:29,430 --> 00:05:31,230
al modelo a veces se le cruzan los

142
00:05:31,230 --> 00:05:34,110
cables por la configuración de temperatura o creatividad

143
00:05:34,110 --> 00:05:37,430
y decide añadir 200 palabras sin sentido flotando

144
00:05:37,430 --> 00:05:38,389
en el cielo de la imagen.

145
00:05:38,589 --> 00:05:39,569
Sí, o de repente...

146
00:05:39,769 --> 00:05:42,430
Se renderiza todo en tonos verde cazador, porque

147
00:05:42,430 --> 00:05:44,689
encontró un patrón estadístico irrelevante.

148
00:05:44,810 --> 00:05:45,470
Madre mía.

149
00:05:45,509 --> 00:05:46,769
¿Y por qué hace eso?

150
00:05:46,970 --> 00:05:50,250
Ese fenómeno se conoce como alucinación inducida por

151
00:05:50,250 --> 00:05:51,410
falta de restricciones.

152
00:05:51,670 --> 00:05:54,529
Si dejamos el modelo abierto, la IA intenta,

153
00:05:54,529 --> 00:05:58,389
digamos, sobrecomplacer, añadiendo elementos que cree que aportan

154
00:05:58,389 --> 00:05:58,610
valor.

155
00:05:58,930 --> 00:06:00,189
Claro, se viene arriba.

156
00:06:00,490 --> 00:06:01,350
Se viene muy arriba.

157
00:06:01,509 --> 00:06:04,610
El GPT personalizado soluciona esto mediante lo que

158
00:06:04,610 --> 00:06:06,689
llamamos prompts negativos estructurados.

159
00:06:06,910 --> 00:06:09,269
Le decimos a nivel de código, bajo ninguna

160
00:06:09,269 --> 00:06:11,750
circunstancia, vas a incluir texto en los píxeles

161
00:06:11,750 --> 00:06:12,350
generados.

162
00:06:12,350 --> 00:06:13,230
Y cero verde.

163
00:06:13,490 --> 00:06:13,970
Vale.

164
00:06:14,110 --> 00:06:16,689
Y al empaquetarlo en un gem, ese problema

165
00:06:16,689 --> 00:06:18,910
desaparece para cualquiera que pulse el botón de

166
00:06:18,910 --> 00:06:19,350
generar.

167
00:06:20,250 --> 00:06:20,769
Entendido.

168
00:06:20,769 --> 00:06:23,189
Esto resuelve el caos dentro de una plataforma

169
00:06:23,189 --> 00:06:23,930
concreta.

170
00:06:24,089 --> 00:06:26,410
Pero aquí me surge un problema operativo bastante

171
00:06:26,410 --> 00:06:26,810
gordo.

172
00:06:27,069 --> 00:06:28,050
A ver, cuéntame.

173
00:06:28,350 --> 00:06:30,649
Si hoy configuramos toda esta maravilla en el

174
00:06:30,649 --> 00:06:33,350
ecosistema de OpenAI, pero mañana la empresa decide

175
00:06:33,350 --> 00:06:35,970
migrar a Cloud o a Grok, ese entorno

176
00:06:35,970 --> 00:06:37,029
ordenado se queda atrás.

177
00:06:37,689 --> 00:06:39,550
¿Cómo evitamos perder meses?

178
00:06:39,769 --> 00:06:41,290
¿Cómo evitamos perder meses de trabajo afinando instrucciones?

179
00:06:41,790 --> 00:06:43,490
Ah, buena pregunta.

180
00:06:43,730 --> 00:06:46,189
Y aquí es donde entra el concepto de

181
00:06:46,189 --> 00:06:47,889
las skills o habilidades.

182
00:06:48,250 --> 00:06:48,550
Ya.

183
00:06:48,670 --> 00:06:52,709
Pero francamente, leyendo la documentación, tengo una teoría

184
00:06:52,709 --> 00:06:54,610
que necesito poner a prueba contigo.

185
00:06:55,110 --> 00:06:58,410
¿Acaso una skill no es simplemente un bloc

186
00:06:58,410 --> 00:07:00,529
de notas donde hemos guardado un prompt muy

187
00:07:00,529 --> 00:07:02,910
largo para copiarlo y pegarlo cuando nos haga

188
00:07:02,910 --> 00:07:03,230
falta?

189
00:07:03,410 --> 00:07:05,670
Fíjate, esa es la trampa mental en la

190
00:07:05,670 --> 00:07:06,910
que cae la mayoría de la gente.

191
00:07:06,949 --> 00:07:09,449
Pero mecánicamente son universos distintos.

192
00:07:09,769 --> 00:07:13,250
Un prompt copiado es lenguaje natural estático.

193
00:07:13,370 --> 00:07:13,730
Vale.

194
00:07:13,889 --> 00:07:16,290
Una skill, sin embargo, es un flujo de

195
00:07:16,290 --> 00:07:19,670
trabajo reutilizable empaquetado como código estructural.

196
00:07:20,029 --> 00:07:23,689
Hablamos de archivos con extensiones como .md de

197
00:07:23,689 --> 00:07:27,509
Markdown o .yml de Yamal.

198
00:07:27,670 --> 00:07:28,329
Espera, espera.

199
00:07:28,509 --> 00:07:30,790
O sea, si lo entiendo bien, ¿no le

200
00:07:30,790 --> 00:07:32,670
estamos pasando un texto para que lo lea?

201
00:07:32,750 --> 00:07:36,410
¿Le estamos pasando un engranaje de software para

202
00:07:36,410 --> 00:07:37,290
que lo ejecute directamente?

203
00:07:37,810 --> 00:07:39,750
Esa es la distinción crítica, exacto.

204
00:07:39,769 --> 00:07:42,790
Un archivo YAML le dice a la IA,

205
00:07:42,850 --> 00:07:45,089
mira, paso uno extrae estas variables.

206
00:07:45,430 --> 00:07:47,930
Paso dos, aplica esta lógica condicional.

207
00:07:48,189 --> 00:07:51,170
Paso tres, devuelve el resultado en formato JSON.

208
00:07:51,529 --> 00:07:53,589
O sea, no depende de que la IA

209
00:07:53,589 --> 00:07:55,009
interprete nuestra prosa.

210
00:07:55,189 --> 00:07:57,529
Le da un carril de código por el

211
00:07:57,529 --> 00:07:57,970
que circular.

212
00:07:58,490 --> 00:07:59,009
Totalmente.

213
00:07:59,089 --> 00:08:01,610
Y lo más revolucionario es la portabilidad.

214
00:08:01,769 --> 00:08:04,310
Al ser un archivo físico que puedes tener

215
00:08:04,310 --> 00:08:06,129
en tu disco duro, te lo llevas donde

216
00:08:06,129 --> 00:08:06,670
quieras.

217
00:08:06,970 --> 00:08:09,350
Nuestra lógica de trabajo ya no pertenece a

218
00:08:09,350 --> 00:08:09,689
una empresa.

219
00:08:09,689 --> 00:08:12,350
Esa tecnológica concreta nos pertenece a nosotros.

220
00:08:12,709 --> 00:08:15,290
Eso democratiza por completo el conocimiento.

221
00:08:15,709 --> 00:08:18,889
De hecho, hay una regla de productividad fantástica

222
00:08:18,889 --> 00:08:20,310
en las fuentes que analizamos.

223
00:08:20,470 --> 00:08:21,990
La regla de los dos.

224
00:08:22,129 --> 00:08:24,329
Así, la regla de los dos es clave.

225
00:08:24,430 --> 00:08:27,230
Si alguien se encuentra haciendo la misma petición

226
00:08:27,230 --> 00:08:29,629
manual a una IA más de dos veces,

227
00:08:30,470 --> 00:08:32,889
debería estructurarla y guardarla como una skill.

228
00:08:33,269 --> 00:08:35,830
El ejemplo del creador de bocetos, el B

229
00:08:35,830 --> 00:08:39,149
-Roll Sketch, lo ilustra perfectamente, creo yo.

230
00:08:39,309 --> 00:08:39,570
¿Sí?

231
00:08:39,690 --> 00:08:40,570
Es un gran ejemplo.

232
00:08:40,870 --> 00:08:43,450
En lugar de escribir cada vez, oye, necesito

233
00:08:43,450 --> 00:08:46,769
una imagen vertical en proporción 9 -16, con

234
00:08:46,769 --> 00:08:49,690
estilo de dibujo a lápiz, fondo blanco roto

235
00:08:49,690 --> 00:08:50,830
y trazo grueso.

236
00:08:50,929 --> 00:08:52,850
Pues te creas el archivo de la skill.

237
00:08:53,149 --> 00:08:55,769
Y a partir de ahí, solo dices, usa

238
00:08:55,769 --> 00:08:58,230
el creador de bocetos para ilustrar un servidor

239
00:08:58,230 --> 00:08:58,830
informático.

240
00:08:59,049 --> 00:09:01,649
Y el archivo YAML inyecta todas las restricciones

241
00:09:01,649 --> 00:09:04,090
técnicas de proporción y estilo de forma invisible.

242
00:09:04,429 --> 00:09:06,830
Y fíjate, podemos llevar la complejidad mucho más

243
00:09:06,830 --> 00:09:08,610
allá de generar simples imágenes.

244
00:09:08,850 --> 00:09:09,190
Ah, sí.

245
00:09:09,190 --> 00:09:10,090
¿Cómo en qué casos?

246
00:09:10,269 --> 00:09:12,629
Pensemos en el caso del respondedor sarcástico de

247
00:09:12,629 --> 00:09:14,289
redes sociales que vimos en la investigación.

248
00:09:14,629 --> 00:09:15,509
Ah, el de Facebook.

249
00:09:15,769 --> 00:09:16,250
Buenísimo.

250
00:09:16,509 --> 00:09:19,009
Sí, esta skill no se limitaba a contestar

251
00:09:19,009 --> 00:09:19,250
comentarios.

252
00:09:19,970 --> 00:09:22,009
Ejecutaba un árbol de decisiones entero.

253
00:09:22,210 --> 00:09:24,649
Primero, extraía el comentario del usuario.

254
00:09:25,029 --> 00:09:27,529
Segundo, buscaba el contexto del producto en la

255
00:09:27,529 --> 00:09:28,830
web para entender la queja.

256
00:09:28,909 --> 00:09:32,309
Y tercero, redactaba una respuesta adoptando la voz

257
00:09:32,309 --> 00:09:33,149
de la generación Z.

258
00:09:33,590 --> 00:09:35,370
La anécdota era brillante.

259
00:09:35,629 --> 00:09:38,269
¿Alguien se quejaba del precio exagerado de un

260
00:09:38,269 --> 00:09:39,090
termo de moda?

261
00:09:39,190 --> 00:09:43,110
Y la skill, de forma totalmente automatizada, respondía

262
00:09:43,110 --> 00:09:44,090
a cosas como...

263
00:09:44,090 --> 00:09:45,149
Ehm...

264
00:09:45,149 --> 00:09:47,990
Pagar 45 dólares por un vaso de agua

265
00:09:47,990 --> 00:09:50,730
es un trastorno de la personalidad con garantía.

266
00:09:50,789 --> 00:09:51,190
LOL.

267
00:09:51,450 --> 00:09:53,009
Pal cual, sin filtros.

268
00:09:53,330 --> 00:09:55,389
E incluso, que esto me voló la cabeza,

269
00:09:55,690 --> 00:09:59,450
inyectaba faltas de ortografía a propósito, para sonar

270
00:09:59,450 --> 00:09:59,909
más real.

271
00:10:00,250 --> 00:10:03,350
O sea, ¿cómo consigue una skill que la

272
00:10:03,350 --> 00:10:04,889
máquina decida escribir mal?

273
00:10:05,230 --> 00:10:07,429
Pues mediante parámetros de penalización.

274
00:10:07,509 --> 00:10:09,830
En el código de la skill, se invierte

275
00:10:09,830 --> 00:10:11,070
la lógica habitual del modelo.

276
00:10:11,389 --> 00:10:13,830
En lugar de premiar la gramática perfecta.

277
00:10:13,929 --> 00:10:16,269
Se le instruye para relajar las reglas de

278
00:10:16,269 --> 00:10:18,629
sintaxis y usar diccionarios de jerga de Internet.

279
00:10:19,009 --> 00:10:21,090
Es la demostración de que una skill no

280
00:10:21,090 --> 00:10:22,110
es una petición.

281
00:10:22,149 --> 00:10:25,090
Es una reconfiguración de la personalidad y el

282
00:10:25,090 --> 00:10:26,629
proceso analítico del modelo.

283
00:10:27,009 --> 00:10:29,309
Lo cual nos lleva a un salto cualitativo

284
00:10:29,309 --> 00:10:30,409
brutal, claro.

285
00:10:30,690 --> 00:10:33,470
Tenemos el manoral de instrucciones avanzado con las

286
00:10:33,470 --> 00:10:33,789
skills.

287
00:10:34,269 --> 00:10:36,809
Pero un manual, por muy detallado que sea,

288
00:10:36,929 --> 00:10:38,730
no arregla el motor de un coche por

289
00:10:38,730 --> 00:10:39,169
sí solo.

290
00:10:39,190 --> 00:10:41,269
Alguien tiene que levantar el capó.

291
00:10:41,470 --> 00:10:44,129
Alguien tiene que mancharse las manos, eso es.

292
00:10:44,289 --> 00:10:46,669
Y aquí entramos en el territorio de los

293
00:10:46,669 --> 00:10:48,070
agentes y los conectores.

294
00:10:48,570 --> 00:10:50,669
Siguiendo con la analogía del taller, si la

295
00:10:50,669 --> 00:10:53,730
skill es el manual de reparación, los conectores

296
00:10:53,730 --> 00:10:55,110
serían las llaves inglesas.

297
00:10:55,110 --> 00:10:57,309
Y el agente es el mecánico que toma

298
00:10:57,309 --> 00:10:58,210
las decisiones, ¿no?

299
00:10:58,309 --> 00:11:00,549
Es una excelente forma de visualizar cómo la

300
00:11:00,549 --> 00:11:02,649
IA pasa de ser pasiva a ser activa.

301
00:11:02,950 --> 00:11:05,710
Hasta ahora describíamos un sistema que espera a

302
00:11:05,710 --> 00:11:07,549
que pulsemos la tecla intro para hacer algo.

303
00:11:07,730 --> 00:11:09,169
Ya, ¿qué espera nuestra orden?

304
00:11:09,169 --> 00:11:10,029
Exacto.

305
00:11:10,049 --> 00:11:12,549
Los agentes destruyen esa barrera.

306
00:11:12,690 --> 00:11:15,610
Son modelos de IA dotados de capacidad de

307
00:11:15,610 --> 00:11:17,629
razonamiento secuencial y autonomía.

308
00:11:17,830 --> 00:11:19,690
Pueden leer lo que hay en una pantalla

309
00:11:19,690 --> 00:11:23,009
mediante APIs, mover el cursor, hacer clics en

310
00:11:23,009 --> 00:11:26,029
botones invisibles, y navegar por internet sin supervisión

311
00:11:26,029 --> 00:11:26,389
humana.

312
00:11:26,509 --> 00:11:29,610
Vale, como concepto tecnológico, es fascinante.

313
00:11:29,750 --> 00:11:31,850
Pero aquí tengo que pisar el freno y

314
00:11:31,850 --> 00:11:34,049
admitir que genera un vértigo terrible.

315
00:11:34,429 --> 00:11:37,990
Porque hablamos de un agente utilizando conectores, los

316
00:11:37,990 --> 00:11:41,149
famosos MCPs, para salir de su burbuja y

317
00:11:41,149 --> 00:11:42,710
tocar aplicaciones externas.

318
00:11:42,809 --> 00:11:44,429
Sí, los puentes de software.

319
00:11:44,809 --> 00:11:47,710
Claro, pero darle a un ente virtual acceso

320
00:11:47,710 --> 00:11:50,370
a un Slack corporativo o a un correo

321
00:11:50,370 --> 00:11:52,769
de Gmail suena a que, ante el mínimo

322
00:11:52,769 --> 00:11:55,710
error de interpretación, el agente podría borrar toda

323
00:11:55,710 --> 00:11:56,769
nuestra bandeja de entrada.

324
00:11:56,990 --> 00:11:59,289
O enviar info confidencial a quien no debe.

325
00:11:59,490 --> 00:12:01,850
Y ese vértigo está completamente justificado.

326
00:12:01,970 --> 00:12:04,269
De hecho, es el mayor reto de seguridad

327
00:12:04,269 --> 00:12:04,769
actual.

328
00:12:05,049 --> 00:12:07,049
La magia y el peligro de las APIs,

329
00:12:07,269 --> 00:12:09,149
que son las puertas traseras de nuestro sistema,

330
00:12:09,169 --> 00:12:11,129
es que no tienen fricción.

331
00:12:11,529 --> 00:12:13,789
O sea, que entran como Pedro por su

332
00:12:13,789 --> 00:12:13,990
casa.

333
00:12:14,370 --> 00:12:14,809
Tal cual.

334
00:12:15,090 --> 00:12:17,629
Por eso la configuración de los conectores requiere

335
00:12:17,629 --> 00:12:19,529
actuar con la precisión de un cirujano.

336
00:12:20,149 --> 00:12:22,730
Existen permisos de solo lectura, donde el agente

337
00:12:22,730 --> 00:12:25,590
actúa como un bibliotecario, que revisa facturas y

338
00:12:25,590 --> 00:12:27,610
hace un resumen, sin poder alterar nada.

339
00:12:28,169 --> 00:12:30,289
Vale, eso me tranquiliza un poco más.

340
00:12:30,490 --> 00:12:31,730
¿Y los de escritura?

341
00:12:31,809 --> 00:12:33,750
Pues luego están los permisos de escritura y

342
00:12:33,750 --> 00:12:35,149
borrado, que son los delicados.

343
00:12:35,409 --> 00:12:37,549
Es que la regla de oro en ciberseguridad

344
00:12:37,549 --> 00:12:39,149
para esto, debería ser que los permisos de

345
00:12:39,149 --> 00:12:39,149
escritura y borrado, que son los delicados.

346
00:12:39,169 --> 00:12:41,710
Debería ser que el mecánico prepare el presupuesto

347
00:12:41,710 --> 00:12:43,730
y el informe, pero que la firma final

348
00:12:43,730 --> 00:12:46,049
para cambiar la pieza la ponga siempre un

349
00:12:46,049 --> 00:12:46,309
humano.

350
00:12:46,509 --> 00:12:49,350
Jamás otorgar autonomía total en entornos críticos.

351
00:12:49,529 --> 00:12:50,190
Así es.

352
00:12:50,269 --> 00:12:52,970
El humano se convierte en un supervisor, no

353
00:12:52,970 --> 00:12:53,830
en un ejecutor.

354
00:12:53,929 --> 00:12:56,509
Y para escalar esto, la industria ha creado

355
00:12:56,509 --> 00:12:56,990
los plugins.

356
00:12:57,250 --> 00:13:00,370
Si los conectores son llaves inglesas sueltas, un

357
00:13:00,370 --> 00:13:02,809
plugin es la caja de herramientas premium ya

358
00:13:02,809 --> 00:13:03,669
preconfigurada.

359
00:13:03,990 --> 00:13:06,789
Ah, como el ejemplo del entorno de desarrollo

360
00:13:06,789 --> 00:13:07,250
de Apple.

361
00:13:07,529 --> 00:13:09,990
En los datos de las fuentes, se mencionaba

362
00:13:09,990 --> 00:13:12,230
un plugin diseñado para crear aplicaciones de iOS.

363
00:13:12,730 --> 00:13:14,950
Sí, una maravilla de la automatización.

364
00:13:15,470 --> 00:13:18,250
Cuando se instala, no solo conecta con Xcode,

365
00:13:18,409 --> 00:13:20,409
el programa para hacer apps, sino que trae

366
00:13:20,409 --> 00:13:23,070
integradas nueve skills de programación distintas.

367
00:13:23,230 --> 00:13:25,289
O sea, el usuario pide una app de

368
00:13:25,289 --> 00:13:27,490
lista de tareas, y el plugin ya tiene

369
00:13:27,490 --> 00:13:30,230
al mecánico, el manual y las herramientas soldadas

370
00:13:30,230 --> 00:13:30,669
entre sí.

371
00:13:30,870 --> 00:13:33,730
Y fíjate, el impacto macroeconómico de esto es

372
00:13:33,730 --> 00:13:34,210
profundo.

373
00:13:34,450 --> 00:13:37,029
Cuando se lanzaron plugins similares para el análisis

374
00:13:37,029 --> 00:13:39,909
de riesgos legales, orientados a automatizar la revisión

375
00:13:39,909 --> 00:13:41,590
de millones de documentos para juicios.

376
00:13:41,750 --> 00:13:43,429
El famoso Discovery, ¿no?

377
00:13:43,610 --> 00:13:44,190
Ese mismo.

378
00:13:44,649 --> 00:13:47,970
Pues, las acciones de ciertas empresas tradicionales de

379
00:13:47,970 --> 00:13:49,750
servicios legales cayeron en bolsa.

380
00:13:49,809 --> 00:13:53,029
El mercado entendió inmediatamente que un plugin puede

381
00:13:53,029 --> 00:13:55,590
cruzar referencias en millones de folios en segundos.

382
00:13:56,110 --> 00:13:59,350
Aniquilando las horas facturables de ejércitos de analistas

383
00:13:59,350 --> 00:14:00,190
junior, claro.

384
00:14:00,490 --> 00:14:02,269
Destrucción creativa en estado puro.

385
00:14:02,809 --> 00:14:03,370
Totalmente.

386
00:14:03,509 --> 00:14:05,769
Pero claro, si le damos a este mecánico

387
00:14:05,769 --> 00:14:08,110
las llaves del taller, la caja de herramientas,

388
00:14:08,110 --> 00:14:10,370
y le damos la orden de, oye, no

389
00:14:10,370 --> 00:14:12,730
pares hasta que termines el trabajo, ahí entramos

390
00:14:12,730 --> 00:14:14,549
en la zona más salvaje de esta tecnología.

391
00:14:14,909 --> 00:14:17,289
Los bucles y la autonomía profunda.

392
00:14:17,470 --> 00:14:18,669
Uf, los bucles.

393
00:14:18,929 --> 00:14:20,350
Aquí la cosa se pone interesante.

394
00:14:20,750 --> 00:14:23,210
¿Cómo funciona exactamente un bucle en la mente

395
00:14:23,210 --> 00:14:23,789
de un agente?

396
00:14:23,950 --> 00:14:26,110
Pues un bucle, que frecuentemente se activa por

397
00:14:26,110 --> 00:14:27,990
un comando en el código, como la barra

398
00:14:27,990 --> 00:14:30,509
invertida GOL o META, es un ciclo de

399
00:14:30,509 --> 00:14:31,450
retroalimentación.

400
00:14:31,529 --> 00:14:31,929
¿Vale?

401
00:14:32,190 --> 00:14:34,570
Errores, se corrige a sí mismo y vuelve

402
00:14:34,570 --> 00:14:35,169
a intentarlo.

403
00:14:35,169 --> 00:14:38,149
Es la diferencia entre delegar una tarea y

404
00:14:38,149 --> 00:14:38,850
delegar un objetivo.

405
00:14:39,470 --> 00:14:41,970
Pero, a ver, ¿cómo es capaz un modelo

406
00:14:41,970 --> 00:14:44,409
de lenguaje de criticar su propio trabajo de

407
00:14:44,409 --> 00:14:45,210
manera objetiva?

408
00:14:45,549 --> 00:14:47,889
Si uno mismo escribe un texto, a la

409
00:14:47,889 --> 00:14:50,269
tercera lectura ya no ve sus propias faltas

410
00:14:50,269 --> 00:14:50,909
de ortografía.

411
00:14:51,289 --> 00:14:52,850
Asumo que a la IA le pasa lo

412
00:14:52,850 --> 00:14:55,090
mismo, que sufre de sesgo de confirmación.

413
00:14:55,330 --> 00:14:56,230
Y asumes bien.

414
00:14:56,690 --> 00:14:59,269
Para evitar ese punto ciego, se utilizan los

415
00:14:59,269 --> 00:14:59,830
subagentes.

416
00:15:00,210 --> 00:15:02,889
Cuando se lanza una tarea compleja, el sistema

417
00:15:02,889 --> 00:15:04,129
no usa un solo cerebro.

418
00:15:04,129 --> 00:15:08,529
Instancia múltiples inteligencias artificiales con roles enfrentados.

419
00:15:08,669 --> 00:15:10,110
¿Roles enfrentados?

420
00:15:10,129 --> 00:15:11,409
¿Se pelean entre ellos?

421
00:15:11,750 --> 00:15:12,669
Básicamente sí.

422
00:15:12,789 --> 00:15:15,370
Tenemos al agente creador, que escribe el código,

423
00:15:15,590 --> 00:15:18,190
y al agente crítico, cuyo único parámetro de

424
00:15:18,190 --> 00:15:21,509
existencia es encontrar vulnerabilidades y fallos lógicos en

425
00:15:21,509 --> 00:15:22,549
lo que ha hecho el creador.

426
00:15:22,730 --> 00:15:23,529
¡Qué pasada!

427
00:15:23,809 --> 00:15:26,809
Ambos debaten y compiten internamente en milisegundos.

428
00:15:26,889 --> 00:15:30,230
Si el crítico encuentra un fallo matemático, rechaza

429
00:15:30,230 --> 00:15:32,230
el trabajo y obliga al creador a iterar

430
00:15:32,230 --> 00:15:32,549
de nuevo.

431
00:15:32,549 --> 00:15:36,909
Es como simular un departamento entero debatiendo en

432
00:15:36,909 --> 00:15:38,230
la placa base de un ordenador.

433
00:15:38,590 --> 00:15:40,750
Pero esto tiene que tener una trampa enorme.

434
00:15:41,049 --> 00:15:43,029
¿Qué ocurre si se encuentran con un problema

435
00:15:43,029 --> 00:15:44,029
irresoluble?

436
00:15:44,090 --> 00:15:46,210
Y ninguno de los subagentes da su brazo

437
00:15:46,210 --> 00:15:46,610
a torcer.

438
00:15:47,250 --> 00:15:49,830
Ese es el famoso problema del bucle desbocado.

439
00:15:50,090 --> 00:15:53,070
Si no se establecen criterios lógicos de salida,

440
00:15:53,090 --> 00:15:55,690
el agente seguirá intentándolo hasta el infinito.

441
00:15:55,830 --> 00:15:59,070
Y aquí la realidad económica golpea duro, porque

442
00:15:59,070 --> 00:16:01,409
cada vez que el modelo procesa información consume

443
00:16:01,409 --> 00:16:01,830
tokens.

444
00:16:02,549 --> 00:16:04,789
Y para quienes nos escuchan y no estén

445
00:16:04,789 --> 00:16:07,710
familiarizados con la factura técnica, un token es

446
00:16:07,710 --> 00:16:10,870
básicamente como, no sé, como echarle una moneda

447
00:16:10,870 --> 00:16:12,850
a una máquina recreativa cada vez que la

448
00:16:12,850 --> 00:16:14,830
IA piensa o genera una palabra.

449
00:16:15,350 --> 00:16:15,870
Exactamente.

450
00:16:16,009 --> 00:16:18,450
Es una fracción microscópica de céntimo.

451
00:16:18,549 --> 00:16:21,090
Pero en un bucle infinito que procesa miles

452
00:16:21,090 --> 00:16:23,590
de líneas de código por segundo, la máquina

453
00:16:23,590 --> 00:16:25,750
tragaperra se traga las monedas a velocidad de

454
00:16:25,750 --> 00:16:26,049
vértigo.

455
00:16:26,230 --> 00:16:26,990
¡Madre mía!

456
00:16:27,110 --> 00:16:29,289
Un bucle desbocado puede vaciar el saldo de

457
00:16:29,289 --> 00:16:30,830
una API, que es la interfaz de pago

458
00:16:30,830 --> 00:16:32,490
con el servidor, en cuestión de horas.

459
00:16:32,750 --> 00:16:35,289
Por eso, el código de cualquier agente debe

460
00:16:35,289 --> 00:16:36,750
incluir un freno de emergencia.

461
00:16:36,909 --> 00:16:39,590
Un intenta resolver este error, pero al tercer

462
00:16:39,590 --> 00:16:42,190
intento fallido detente y mándame un aviso.

463
00:16:42,289 --> 00:16:44,529
El clásico para el carro que nos arruinamos.

464
00:16:44,750 --> 00:16:45,070
Eso es.

465
00:16:45,230 --> 00:16:46,330
Vital para el bolsillo.

466
00:16:46,549 --> 00:16:49,409
Aunque bueno, cuando el bucle funciona correctamente y

467
00:16:49,409 --> 00:16:52,470
los subagentes logran su objetivo, los resultados son

468
00:16:52,470 --> 00:16:53,090
de no creer.

469
00:16:53,210 --> 00:16:55,590
Para ilustrar hasta dónde ha llegado ya esta

470
00:16:55,590 --> 00:16:58,350
tecnología autónoma, tenemos que hablar del caso de

471
00:16:58,350 --> 00:16:59,470
estudio de Fable 5.

472
00:16:59,730 --> 00:17:01,190
Sí, el del videojuego de la ardilla.

473
00:17:01,490 --> 00:17:04,549
Que cariñosamente podríamos llamar el RuneScape para ardillas.

474
00:17:04,690 --> 00:17:07,410
Es uno de los hitos más impresionantes recientes

475
00:17:07,410 --> 00:17:09,869
sobre la capacidad de razonamiento espacial de la

476
00:17:09,869 --> 00:17:10,130
IA.

477
00:17:10,250 --> 00:17:13,150
La historia, para nuestra audiencia, es que alguien

478
00:17:13,150 --> 00:17:16,130
decidió crear un pequeño mundo virtual, estilo juego

479
00:17:16,130 --> 00:17:18,650
de rol, donde controlas a una ardilla que

480
00:17:18,650 --> 00:17:21,009
recoge bellotas y lucha contra arañas en un

481
00:17:21,009 --> 00:17:21,369
sótano.

482
00:17:21,609 --> 00:17:24,009
Pero ojo, no picó ni una línea de

483
00:17:24,009 --> 00:17:24,190
código.

484
00:17:24,569 --> 00:17:24,849
Nada.

485
00:17:25,009 --> 00:17:26,250
Ni una sola línea.

486
00:17:26,549 --> 00:17:28,690
Le dio un objetivo en bucle a un

487
00:17:28,690 --> 00:17:29,470
agente autónomo.

488
00:17:29,549 --> 00:17:32,369
Le dijo, por ejemplo, quiero que añadas una

489
00:17:32,369 --> 00:17:34,890
cámara de 360 grados que pueda rotar alrededor

490
00:17:34,890 --> 00:17:35,650
del personaje.

491
00:17:36,049 --> 00:17:39,230
Y el agente, utilizando las APIs del ordenador,

492
00:17:39,390 --> 00:17:43,549
analizó el entorno, diseñó las matemáticas necesarias y

493
00:17:43,549 --> 00:17:44,289
escribió el código.

494
00:17:44,529 --> 00:17:47,089
Y al probarlo, claro, la cámara atravesaba las

495
00:17:47,089 --> 00:17:47,509
paredes.

496
00:17:47,630 --> 00:17:51,470
Pero el subagente detectó el error, debatieron, reescribieron

497
00:17:51,470 --> 00:17:54,009
la física de colisiones y lo inyectaron de

498
00:17:54,009 --> 00:17:55,769
nuevo hasta que funcionó perfectamente.

499
00:17:55,970 --> 00:17:57,990
Y lo fascinante de ese proceso es la

500
00:17:57,990 --> 00:17:59,990
paciencia sobrehumana de la máquina.

501
00:17:59,990 --> 00:18:03,809
Un programador humano se frustraría tras 10 intentos

502
00:18:03,809 --> 00:18:05,369
fallidos calculando vectores.

503
00:18:05,549 --> 00:18:08,970
El agente en bucle intentó cientos de iteraciones

504
00:18:08,970 --> 00:18:09,450
en minutos.

505
00:18:09,849 --> 00:18:11,609
De forma totalmente autónoma.

506
00:18:11,730 --> 00:18:15,369
Y después construyeron los puentes de madera interactivos

507
00:18:15,369 --> 00:18:18,250
e incluso programaron la inteligencia artificial de los

508
00:18:18,250 --> 00:18:20,009
enemigos que perseguían a la ardilla.

509
00:18:20,269 --> 00:18:22,769
Todo mientras el usuario humano estaba sentado con

510
00:18:22,769 --> 00:18:25,869
los brazos cruzados, observando cómo su taller mecánico

511
00:18:25,869 --> 00:18:28,630
virtual construía un software complejo desde cero.

512
00:18:28,730 --> 00:18:30,670
Hemos pasado de picante, a buscar piedra en

513
00:18:30,670 --> 00:18:32,750
la mina, a ser los directores de orquesta.

514
00:18:32,910 --> 00:18:33,789
Es una locura.

515
00:18:33,970 --> 00:18:36,049
Y es una dirección de orquesta que altera

516
00:18:36,049 --> 00:18:36,990
el valor del trabajo.

517
00:18:37,349 --> 00:18:39,650
Si unimos una skill, que es el conocimiento

518
00:18:39,650 --> 00:18:42,990
empaquetado, un conector para el entorno, un agente

519
00:18:42,990 --> 00:18:46,509
que ejecuta y un bucle de persistencia, democratizamos

520
00:18:46,509 --> 00:18:47,130
la creación.

521
00:18:47,509 --> 00:18:48,029
Totalmente.

522
00:18:48,170 --> 00:18:51,349
La barrera de entrada para crear tecnología ya

523
00:18:51,349 --> 00:18:53,950
no es saber programar, es saber qué problemas

524
00:18:53,950 --> 00:18:55,690
merecen ser resueltos.

525
00:18:55,809 --> 00:18:57,630
Es un horizonte fascinante.

526
00:18:57,869 --> 00:18:59,930
Hemos visto el viaje completo hoy, ¿eh?

527
00:18:59,970 --> 00:19:02,869
Sí, desde organizar el caos hasta la autonomía

528
00:19:02,869 --> 00:19:03,089
total.

529
00:19:03,369 --> 00:19:06,769
Desde los proyectos, pasando por destilar nuestro conocimiento

530
00:19:06,769 --> 00:19:09,170
en skills, hasta darles las llaves a los

531
00:19:09,170 --> 00:19:10,089
agentes en bucle.

532
00:19:10,250 --> 00:19:12,970
Y todo esto culmina en un escenario que

533
00:19:12,970 --> 00:19:14,190
pone los pelos de punta.

534
00:19:14,369 --> 00:19:16,230
A ver, cuéntame esa reflexión final.

535
00:19:16,549 --> 00:19:18,369
Pues que si todo el mundo empaqueta sus

536
00:19:18,369 --> 00:19:21,309
rutinas, llegará el día en que un agente

537
00:19:21,309 --> 00:19:24,829
de IA esté negociando presupuestos o agendando reuniones

538
00:19:24,829 --> 00:19:26,990
directamente con el agente de IA de otra

539
00:19:26,990 --> 00:19:27,369
empresa.

540
00:19:27,650 --> 00:19:29,829
Sin que ningún humano haya intervenido.

541
00:19:29,970 --> 00:19:32,910
Dejaremos de gestionar tareas para gobernar redes de

542
00:19:32,910 --> 00:19:33,369
agentes.

543
00:19:33,529 --> 00:19:35,950
Nos deja muchísimo que pensar sobre el rol

544
00:19:35,950 --> 00:19:37,829
del trabajador en la próxima década.

545
00:19:37,990 --> 00:19:40,470
Sin duda, es un cambio de paradigma brutal.

546
00:19:40,809 --> 00:19:42,509
Y antes de irnos, os dejo con una

547
00:19:42,509 --> 00:19:44,890
idea que no hemos tocado hoy en profundidad

548
00:19:44,890 --> 00:19:46,309
para que le deis vueltas.

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00:19:46,549 --> 00:19:49,569
Si los agentes acaban haciendo el trabajo técnico

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00:19:49,569 --> 00:19:52,789
de forma autónoma, usando nuestras skills, ¿qué va

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00:19:52,789 --> 00:19:54,609
a pasar con la propiedad intelectual?

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00:19:54,890 --> 00:19:56,390
Uf, ese es otro temazo.

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00:19:56,589 --> 00:19:59,950
Claro, si un agente construye una aplicación millonaria,

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00:19:59,950 --> 00:20:03,549
mientras dormimos, solucionando sus propios errores de código,

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00:20:03,769 --> 00:20:05,289
¿de quién es el mérito legal?

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00:20:05,549 --> 00:20:07,869
¿Del humano que puso la tarjeta de crédito

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00:20:07,869 --> 00:20:10,190
o de la empresa tecnológica que entrenó al

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00:20:10,190 --> 00:20:10,430
modelo?

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00:20:10,769 --> 00:20:12,789
Ahí dejamos la semilla para el debate.

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00:20:13,089 --> 00:20:15,650
Una pregunta excelente para cerrar, desde luego.

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00:20:15,869 --> 00:20:18,990
Antes de despedirnos, hasta el próximo programa, os

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00:20:18,990 --> 00:20:21,250
informamos de que las voces que oyes han

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00:20:21,250 --> 00:20:23,690
sido generadas por la IA de Notebook LM

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y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

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00:20:26,369 --> 00:20:28,630
Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

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00:20:28,630 --> 00:20:31,349
En caso de error, probablemente sean errores humanos.

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00:20:31,630 --> 00:20:32,670
¡Nos escuchamos!