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 --> 00:00:39,960
Muy buenas, bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio

8
00:00:39,960 --> 00:00:41,359
de BIMpraxis.

9
00:00:41,359 --> 00:00:43,719
Hoy os traemos la arquitectura del segundo cerebro

10
00:00:43,719 --> 00:00:44,560
digital.

11
00:00:44,560 --> 00:00:46,079
¿Estáis listos?

12
00:00:46,079 --> 00:00:47,460
Pues entramos en materia.

13
00:00:47,939 --> 00:00:51,340
Y bueno, para arrancar este análisis a fondo,

14
00:00:51,340 --> 00:00:53,079
quiero que imaginemos algo.

15
00:00:53,079 --> 00:00:56,200
Imaginemos tener a un oficinista incansable trabajando de

16
00:00:56,200 --> 00:00:57,820
madrugada en nuestro ordenador.

17
00:00:58,359 --> 00:00:59,219
Un sueño, vamos.

18
00:00:59,579 --> 00:01:00,820
Totalmente.

19
00:01:00,820 --> 00:01:03,359
Un oficinista que está ahí, en silencio, analizando

20
00:01:03,359 --> 00:01:06,819
cada PDF que te descargas, organizando facturas, resumiendo

21
00:01:06,819 --> 00:01:10,640
informes pesadísimos y, lo más importante, conectando conceptos

22
00:01:10,640 --> 00:01:11,219
por su cuenta.

23
00:01:11,219 --> 00:01:13,019
Exacto, de forma autónoma.

24
00:01:13,000 --> 00:01:13,579
Eso es.

25
00:01:13,579 --> 00:01:15,700
Para que a la mañana siguiente tú te

26
00:01:15,700 --> 00:01:17,939
sientes, te tomes el café y todo tu

27
00:01:17,939 --> 00:01:20,640
conocimiento esté estructurado y listo para responder a

28
00:01:20,640 --> 00:01:23,040
lo que le pidas con una precisión milimétrica.

29
00:01:23,040 --> 00:01:24,859
O sea, esto ya no es ciencia ficción,

30
00:01:24,859 --> 00:01:25,060
¿verdad?

31
00:01:25,060 --> 00:01:25,819
Para nada.

32
00:01:25,819 --> 00:01:28,420
Es una realidad técnica hoy mismo.

33
00:01:28,420 --> 00:01:32,920
A ver, piénsalo, tradicionalmente, cómo gestionábamos todo esto.

34
00:01:32,920 --> 00:01:38,540
Teníamos repositorios estáticos, carpetas, etiquetas, la típica aplicación

35
00:01:38,540 --> 00:01:40,719
de notas, que a fin de cuentas es

36
00:01:40,719 --> 00:01:42,140
un almacén pasivo.

37
00:01:42,140 --> 00:01:44,219
Metes algo ahí y coge polvo.

38
00:01:44,200 --> 00:01:46,519
El famoso cajón desastre digital.

39
00:01:46,560 --> 00:01:47,579
Eso es.

40
00:01:47,579 --> 00:01:50,659
Pero ese paradigma estático ya ha muerto.

41
00:01:50,659 --> 00:01:53,239
Ahora estamos en medio de una evolución clarísima

42
00:01:53,239 --> 00:01:57,239
hacia ecosistemas que son descentralizados, que son activos

43
00:01:57,239 --> 00:01:59,400
y, sobre todo, que están dotados de una

44
00:01:59,400 --> 00:02:02,400
inteligencia artificial que ejecuta acciones de verdad.

45
00:02:02,719 --> 00:02:05,299
Ya no es solo buscar una palabra clave.

46
00:02:04,819 --> 00:02:05,579
¡Qué va!

47
00:02:05,579 --> 00:02:08,360
Es un salto conceptual tremendo.

48
00:02:08,439 --> 00:02:11,520
Hemos pasado de archivar cosas a mano a

49
00:02:11,520 --> 00:02:14,599
construir motores de computación cognitiva.

50
00:02:14,620 --> 00:02:16,719
¿Ya no te importa en qué subcarpeta metiste

51
00:02:16,719 --> 00:02:17,300
un informe?

52
00:02:17,639 --> 00:02:18,979
Claro, te da igual.

53
00:02:19,000 --> 00:02:21,060
Lo que importa es cómo ese informe interactúa

54
00:02:21,060 --> 00:02:22,740
y se entrelaza por sí solo con el

55
00:02:22,740 --> 00:02:24,120
resto de tu base de conocimientos.

56
00:02:23,659 --> 00:02:26,699
Y para lograr esta especie de magia hay

57
00:02:26,699 --> 00:02:29,360
tres pilares fundamentales en código abierto.

58
00:02:29,460 --> 00:02:31,379
Forman una especie de trinidad que funciona en

59
00:02:31,379 --> 00:02:32,879
perfecta sincronía.

60
00:02:32,580 --> 00:02:34,960
Hosh, G-Brain y Pipali, ¿no?

61
00:02:35,419 --> 00:02:36,759
Exactamente.

62
00:02:36,759 --> 00:02:40,219
Koji sería la interfaz conversacional, digamos el rostro.

63
00:02:40,219 --> 00:02:43,439
G-Brain es la memoria relacional estructurada, el cerebro

64
00:02:43,439 --> 00:02:44,319
profundo.

65
00:02:44,319 --> 00:02:46,900
Y Pipali asume el rol de brazo ejecutor,

66
00:02:46,900 --> 00:02:49,639
las manos dentro de tu propio sistema operativo.

67
00:02:49,520 --> 00:02:51,740
Vale, pues vamos a ir desgranando esta trinidad

68
00:02:51,740 --> 00:02:53,879
paso a paso, porque tiene tela.

69
00:02:53,879 --> 00:02:55,840
Empecemos por la puerta de entrada.

70
00:02:55,840 --> 00:02:58,439
Antes de automatizar nada, necesitas un sitio donde

71
00:02:58,439 --> 00:03:00,539
dialogar con tus datos de forma natural y

72
00:03:00,539 --> 00:03:02,520
segura, y ahí brilla Coche.

73
00:03:02,900 --> 00:03:05,280
Sí, es la pieza fundamental para la interacción.

74
00:03:05,280 --> 00:03:07,780
A ver si te encaja esta analogía.

75
00:03:07,780 --> 00:03:09,460
Las aplicaciones de notas de toda la vida

76
00:03:09,460 --> 00:03:11,819
son como un archivo gigante en un sótano

77
00:03:11,819 --> 00:03:13,039
oscuro.

78
00:03:13,039 --> 00:03:15,560
Puedes tener el documento más brillante del mundo,

79
00:03:15,560 --> 00:03:18,080
pero tienes que pasarte horas abriendo cajones.

80
00:03:17,599 --> 00:03:19,919
Y acordarte de cómo lo llamaste.

81
00:03:19,580 --> 00:03:20,919
Claro, exacto.

82
00:03:20,919 --> 00:03:23,740
En cambio, Coach es como ese archivero incansable

83
00:03:23,740 --> 00:03:25,919
que se ha leído absolutamente cada página de

84
00:03:25,919 --> 00:03:28,960
tu sótano, la ha entendido perfectamente y está

85
00:03:28,960 --> 00:03:31,219
en el mostrador esperando a que le preguntes.

86
00:03:31,000 --> 00:03:33,719
Me encanta la analogía, porque es tal cual.

87
00:03:33,719 --> 00:03:36,120
A nivel técnico, Coach opera como un motor

88
00:03:36,120 --> 00:03:39,699
RAG, o sea, generación aumentada por recuperación, pero

89
00:03:39,699 --> 00:03:41,659
de grado industrial.

90
00:03:41,659 --> 00:03:43,900
Es capaz de ingerir de forma nativa volúmenes

91
00:03:43,900 --> 00:03:47,939
gigantescos de PDFs, archivos Markdown, Word, hasta bases

92
00:03:47,939 --> 00:03:49,379
de datos enteras de Notion.

93
00:03:49,659 --> 00:03:51,360
Una barbaridad de formatos.

94
00:03:51,159 --> 00:03:53,379
Sí, sí, se lo traga todo.

95
00:03:53,379 --> 00:03:55,039
Pero lo que lo eleva por encima de

96
00:03:55,039 --> 00:03:58,520
un simple buscador es que usa agentes personalizados.

97
00:03:58,520 --> 00:04:01,759
Te permite crear diferentes personas o asistentes y

98
00:04:01,759 --> 00:04:03,800
a cada uno le asignas directrices y bases

99
00:04:03,800 --> 00:04:06,159
de conocimiento completamente aisladas.

100
00:04:06,159 --> 00:04:07,020
¿Aisladas?

101
00:04:07,020 --> 00:04:08,000
Eso es clave.

102
00:04:08,000 --> 00:04:10,199
La separación técnica es vital.

103
00:04:10,199 --> 00:04:11,580
Yo no querría que la gente que me

104
00:04:11,580 --> 00:04:13,460
redacta correos de trabajo tenga acceso a mi

105
00:04:13,460 --> 00:04:15,659
carpeta de finanzas o a informes médicos.

106
00:04:15,659 --> 00:04:16,259
Vamos.

107
00:04:16,420 --> 00:04:17,399
Te imaginas, ¿no?

108
00:04:17,399 --> 00:04:19,300
Te mando un correo al jefe adjuntando tu

109
00:04:19,300 --> 00:04:20,579
última analítica.

110
00:04:20,379 --> 00:04:21,800
Madre mía, un desastre.

111
00:04:21,759 --> 00:04:24,160
Pues con HOT evitas de raíz esa contaminación

112
00:04:24,160 --> 00:04:25,740
cruzada del contexto.

113
00:04:25,800 --> 00:04:28,259
Y además, todo este entramado se sostiene sobre

114
00:04:28,259 --> 00:04:30,019
una privacidad absoluta.

115
00:04:30,000 --> 00:04:31,939
Es agnóstico respecto a los modelos.

116
00:04:31,920 --> 00:04:33,079
O sea, que no te obliga a usar

117
00:04:33,079 --> 00:04:35,000
chat GPT o similades.

118
00:04:34,819 --> 00:04:35,680
Para nada.

119
00:04:35,720 --> 00:04:38,620
Si quieres soberanía de datos innegociable, lo puedes

120
00:04:38,620 --> 00:04:40,639
ejecutar 100% en local.

121
00:04:40,699 --> 00:04:43,180
Usas Oyama, por ejemplo, o lo compilas vía

122
00:04:43,180 --> 00:04:45,259
Harbour o Docker para que tire de tu

123
00:04:45,259 --> 00:04:48,420
tarjeta gráfica doméstica sin siquiera tocar Internet.

124
00:04:48,720 --> 00:04:49,839
Maravilloso.

125
00:04:49,720 --> 00:04:51,740
Y bueno, si no tienes hardware y prefieres

126
00:04:51,740 --> 00:04:53,660
la nube, pues te conectas por API con

127
00:04:53,660 --> 00:04:56,620
OpenAI, Anthropic o Gemini sin problema.

128
00:04:56,839 --> 00:04:59,740
Es una flexibilidad brutal, desde luego.

129
00:04:59,740 --> 00:05:02,555
Pero aquí me surge una duda técnica bastante

130
00:05:02,555 --> 00:05:04,755
profunda y creo que es el elefante en

131
00:05:04,755 --> 00:05:05,875
la habitación.

132
00:05:05,855 --> 00:05:06,415
Dispara.

133
00:05:06,775 --> 00:05:09,535
A ver, si Hosh ya hace todo esto,

134
00:05:09,535 --> 00:05:14,035
si ingiere documentos, los procesa con algoritmos vectoriales,

135
00:05:14,035 --> 00:05:17,875
entiende la similitud semántica para darte respuestas precisas.

136
00:05:17,455 --> 00:05:18,175
Sí.

137
00:05:18,635 --> 00:05:21,755
Entonces, ¿por qué los desarrolladores insisten en que

138
00:05:21,295 --> 00:05:24,735
necesitamos una capa subyacente de datos mucho más

139
00:05:24,735 --> 00:05:25,655
compleja?

140
00:05:25,775 --> 00:05:27,635
O sea, ¿por qué añadir una pieza tan

141
00:05:27,635 --> 00:05:30,815
bestia como GVT-Frame a la ecuación si Hoxha

142
00:05:30,815 --> 00:05:31,515
busca también?

143
00:05:31,875 --> 00:05:33,935
Esa es la gran pregunta, de verdad.

144
00:05:33,955 --> 00:05:36,315
Y ahí está la frontera real entre un

145
00:05:36,315 --> 00:05:39,795
simple buscador hipervitaminado y un verdadero cerebro digital

146
00:05:39,795 --> 00:05:40,375
autónomo.

147
00:05:41,115 --> 00:05:43,315
La clave está en la diferencia entre la

148
00:05:43,315 --> 00:05:47,375
similitud matemática y el entendimiento relacional puro.

149
00:05:48,115 --> 00:05:49,395
Explícame eso un poco más.

150
00:05:49,735 --> 00:05:52,015
A ver, en un RAG tradicional, los vectores

151
00:05:52,015 --> 00:05:55,015
son buenísimos agrupando conceptos parecidos.

152
00:05:54,535 --> 00:05:57,575
El sistema sabe perfectamente que una manzona, una

153
00:05:57,575 --> 00:05:59,715
naranja y un plátano son frutas.

154
00:05:59,815 --> 00:06:01,635
Están cerca en el espacio vectorial.

155
00:06:01,935 --> 00:06:03,515
Vale, comparten campo semántico.

156
00:06:03,795 --> 00:06:04,275
Exacto.

157
00:06:04,915 --> 00:06:07,995
Pero los vectores fallan estrepitosamente cuando intentas buscar

158
00:06:07,995 --> 00:06:11,415
relaciones causales, jerárquicas o deterministas.

159
00:06:11,375 --> 00:06:12,795
El vector no tiene ni idea de quién

160
00:06:12,795 --> 00:06:15,615
compró esa manzana ayer, ni en qué supermercado,

161
00:06:15,615 --> 00:06:17,135
ni si se pagó con tarjeta o en

162
00:06:17,135 --> 00:06:17,975
ejectivo.

163
00:06:17,575 --> 00:06:20,175
Claro, no entiende la acción entre los objetos.

164
00:06:20,015 --> 00:06:21,035
Eso es.

165
00:06:21,035 --> 00:06:24,755
Para entender relaciones reales, quién hizo qué, cuándo

166
00:06:24,755 --> 00:06:27,155
y con quién, tienes que ir mucho más

167
00:06:27,155 --> 00:06:28,635
allá del vector.

168
00:06:28,635 --> 00:06:31,395
Tienes que construir un grafo semántico.

169
00:06:31,395 --> 00:06:34,555
Y ahí es exactamente donde entra G-Brain.

170
00:06:34,695 --> 00:06:36,715
Que, por cierto, G-Brain no es un invento

171
00:06:36,715 --> 00:06:38,595
de cuatro frikis en un foro de Internet,

172
00:06:38,595 --> 00:06:38,615
¿eh?

173
00:06:38,615 --> 00:06:40,975
Esto lo creó Gary Tan, que es nada

174
00:06:40,975 --> 00:06:42,975
menos que el CEO de Y Combinator, para

175
00:06:42,975 --> 00:06:46,495
sus propios agentes autónomos, Open Claw y Hermes.

176
00:06:46,375 --> 00:06:48,275
Fíjate si lo usa en serio que su

177
00:06:48,275 --> 00:06:52,795
cerebro personal maneja ya más de 146.000 páginas

178
00:06:52,795 --> 00:06:56,515
y rastrea a más de 24.000 personas.

179
00:06:56,755 --> 00:06:57,695
Una salvajada.

180
00:06:57,695 --> 00:06:59,235
Las cifras son de otra liga.

181
00:06:59,235 --> 00:07:00,295
Totalmente.

182
00:07:00,295 --> 00:07:02,355
Y para sostener esa escala sin que el

183
00:07:02,355 --> 00:07:05,595
ordenador explote, Gbrain toma una decisión de diseño

184
00:07:05,595 --> 00:07:06,555
radical.

185
00:07:06,775 --> 00:07:10,035
Utiliza archivos de texto plano en formato Markdown

186
00:07:10,035 --> 00:07:12,555
guardados en un repositorio Git de toda la

187
00:07:12,555 --> 00:07:14,855
vida, como su única fuente de la verdad.

188
00:07:15,035 --> 00:07:16,795
Archivos de texto que puedes abrir con el

189
00:07:16,795 --> 00:07:17,415
blog de notas.

190
00:07:17,715 --> 00:07:18,895
Tal cual.

191
00:07:18,895 --> 00:07:22,615
Esa capa física, súper sencilla, luego se respalda

192
00:07:22,615 --> 00:07:25,275
con una base de datos Postgres adaptada para

193
00:07:25,275 --> 00:07:28,935
vectores o incluso versiones basadas en Wasm como

194
00:07:28,935 --> 00:07:32,315
PG Lite para entornos locales sin instalar servidores

195
00:07:32,315 --> 00:07:33,395
complejos.

196
00:07:33,455 --> 00:07:35,475
Y aquí viene, para mí, el truco de

197
00:07:35,475 --> 00:07:37,455
magia de toda esta arquitectura a nivel de

198
00:07:37,455 --> 00:07:37,875
costes.

199
00:07:38,535 --> 00:07:40,375
Porque si tú usas un modelo de lenguaje

200
00:07:40,375 --> 00:07:44,175
masivo para leer 146,000 páginas buscando extraer quién

201
00:07:44,175 --> 00:07:46,355
invirtió en qué empresa o quién conoce a

202
00:07:46,355 --> 00:07:46,635
quién.

203
00:07:46,635 --> 00:07:49,775
Te arruinas, literalmente te arruinas pagando tokens.

204
00:07:49,435 --> 00:07:50,135
Claro.

205
00:07:50,195 --> 00:07:53,355
Pero Gbrain usa un concepto que llaman 0LLM,

206
00:07:53,355 --> 00:07:53,495
¿verdad?

207
00:07:53,775 --> 00:07:54,675
Ceroía.

208
00:07:54,475 --> 00:07:56,415
Eso es brillante.

209
00:07:55,495 --> 00:07:58,655
Cada vez que guardas una página, el sistema

210
00:07:58,655 --> 00:08:01,855
lanza expresiones regulares, las clásicas regex, a una

211
00:08:01,855 --> 00:08:02,775
velocidad absurda.

212
00:08:03,275 --> 00:08:05,795
Analiza la sintaxis del texto y extrae conexiones

213
00:08:05,795 --> 00:08:08,635
clave, tipo fundó la empresa tal, invirtió en

214
00:08:08,635 --> 00:08:10,375
cual o trabaja en este sitio.

215
00:08:10,375 --> 00:08:13,735
O sea, construye todo el inmenso grafo relacional

216
00:08:13,735 --> 00:08:16,435
conectando a toda esta gente, sin gastar ni

217
00:08:16,435 --> 00:08:19,695
una fracción de céntimo en inteligencia artificial.

218
00:08:19,715 --> 00:08:20,735
Ni un céntimo.

219
00:08:20,735 --> 00:08:24,035
Es extracción puramente determinista.

220
00:08:24,895 --> 00:08:26,375
Y el impacto que tiene esto en la

221
00:08:26,375 --> 00:08:28,575
precisión es demoledor, ¿eh?

222
00:08:28,155 --> 00:08:32,295
En los benchmarks de la industria, como BrainBench,

223
00:08:32,295 --> 00:08:35,615
G-Brain alcanza una precisión de casi el 50%

224
00:08:35,615 --> 00:08:37,475
en los primeros 5 resultados.

225
00:08:38,115 --> 00:08:40,395
Ojo, un 50% es muchísimo.

226
00:08:40,395 --> 00:08:41,835
Es una barbaridad.

227
00:08:41,835 --> 00:08:43,495
Para que te hagas una idea, un RAG

228
00:08:43,495 --> 00:08:46,915
vectorial de los buenos apenas llega al 18%.

229
00:08:46,795 --> 00:08:49,335
Estamos hablando de una mejora de más de

230
00:08:49,335 --> 00:08:51,135
31 puntos porcentuales.

231
00:08:51,435 --> 00:08:53,995
O sea, destroza el modelo tradicional.

232
00:08:53,695 --> 00:08:56,935
Lo fulmina, porque hace una búsqueda híbrida.

233
00:08:56,935 --> 00:09:00,275
Mezcla mectores, suma palabras clave y además le

234
00:09:00,275 --> 00:09:02,495
añade el peso del grafo.

235
00:09:02,695 --> 00:09:05,715
Las páginas que reciben muchos enlaces internos cobran

236
00:09:05,715 --> 00:09:08,295
más importancia, como el PageRank de Google de

237
00:09:08,295 --> 00:09:10,795
los inicios, pero en tu disco duro.

238
00:09:10,615 --> 00:09:11,555
Entiendo.

239
00:09:11,555 --> 00:09:13,575
O sea que el grafo de Hebrain sería

240
00:09:13,575 --> 00:09:16,035
el equivalente al clásico tablón de corcho de

241
00:09:16,035 --> 00:09:16,975
un detective de película.

242
00:09:17,475 --> 00:09:19,575
Exacto, el de los hilos rojos.

243
00:09:20,095 --> 00:09:22,715
Lleno de chinchetas, fotos y los hilos conectando

244
00:09:22,715 --> 00:09:23,495
sospechosos.

245
00:09:24,015 --> 00:09:26,015
Pero aquí la enorme ventaja es que los

246
00:09:26,015 --> 00:09:28,715
hilos rojos se conectan solos al instante y

247
00:09:28,715 --> 00:09:30,635
no tienes que pagarle al detective para que

248
00:09:30,635 --> 00:09:31,315
los ponga.

249
00:09:31,475 --> 00:09:33,695
Muy buena forma de verlo, sí.

250
00:09:33,695 --> 00:09:35,275
Pero claro, para que ese tablón no sea

251
00:09:35,275 --> 00:09:37,795
un caos de hilos inmanejable, he visto en

252
00:09:37,795 --> 00:09:39,515
las fuentes que te exigen un patrón de

253
00:09:39,515 --> 00:09:40,815
escritura súper estricto.

254
00:09:41,235 --> 00:09:43,575
La llamada verdad compilada arriba, que es como

255
00:09:43,575 --> 00:09:46,035
el resumen actualizado, y el historial o línea

256
00:09:46,035 --> 00:09:47,875
de tiempo cronológica abajo.

257
00:09:47,395 --> 00:09:49,975
Ese patrón es la regla de oro.

258
00:09:49,975 --> 00:09:52,155
Si tú vas metiendo datos infinitos al final

259
00:09:52,155 --> 00:09:53,935
de un documento a lo largo de los

260
00:09:53,935 --> 00:09:56,215
meses, la ventana de contexto de la IA

261
00:09:56,215 --> 00:09:58,615
crece sin control y el modelo se vuelve

262
00:09:58,615 --> 00:09:59,975
loco, se pierde.

263
00:09:59,975 --> 00:10:01,071
Se degrada la memoria, ¿no?

264
00:10:01,371 --> 00:10:04,331
Exactamente, la degradación del contexto.

265
00:10:04,471 --> 00:10:07,171
Al obligarte a compilar la verdad arriba del

266
00:10:07,171 --> 00:10:10,051
todo, el sistema lee siempre el estado actual

267
00:10:10,051 --> 00:10:12,071
preciso antes de tomar decisiones.

268
00:10:12,491 --> 00:10:14,471
Y lo antiguo queda relegado al fondo como

269
00:10:14,471 --> 00:10:14,971
historial.

270
00:10:15,731 --> 00:10:16,431
Vale.

271
00:10:16,351 --> 00:10:18,791
A ver, en la teoría suena espectacular.

272
00:10:18,931 --> 00:10:21,471
Pero seamos sinceros, hagamos un poco de abogado

273
00:10:21,471 --> 00:10:22,451
del diablo.

274
00:10:22,311 --> 00:10:23,071
Venga.

275
00:10:22,191 --> 00:10:25,631
Esto exige una disciplina espartana por parte del

276
00:10:25,491 --> 00:10:26,331
usuario.

277
00:10:26,611 --> 00:10:29,731
Tienes que mantener rutas exactas, redactar las habilidades

278
00:10:29,731 --> 00:10:32,491
en Markdown a mano, mantener un formato súper

279
00:10:32,491 --> 00:10:32,951
rígido.

280
00:10:33,691 --> 00:10:35,831
¿Esto no choca frontalmente con la promesa de

281
00:10:35,831 --> 00:10:36,151
la IA?

282
00:10:36,551 --> 00:10:38,691
¿Te refieres a que nos iba a facilitar

283
00:10:38,691 --> 00:10:39,471
la vida?

284
00:10:39,511 --> 00:10:40,271
Claro.

285
00:10:40,271 --> 00:10:42,091
Se suponía que la IA venía a entender

286
00:10:42,091 --> 00:10:45,951
nuestro lenguaje natural desordenado, a quitarnos trabajo, no

287
00:10:45,951 --> 00:10:48,991
obligarnos a formatear textos como si fuésemos compiladores

288
00:10:48,991 --> 00:10:50,751
humanos de los años 80.

289
00:10:50,791 --> 00:10:53,091
Ya, es una queja súper común y es

290
00:10:53,091 --> 00:10:55,731
una fricción técnica muy real.

291
00:10:55,731 --> 00:10:56,751
Pero está justificada.

292
00:10:57,451 --> 00:10:59,651
Gebrain no hace magia negra ni adivina tus

293
00:10:59,651 --> 00:11:00,911
intenciones.

294
00:11:00,911 --> 00:11:03,491
Requiere que tú le impongas una estructura.

295
00:11:03,551 --> 00:11:05,691
Si le metes basura caótica, el grafo se

296
00:11:05,691 --> 00:11:06,591
rompe.

297
00:11:06,711 --> 00:11:08,631
Basura entra, basura sale.

298
00:11:08,611 --> 00:11:09,371
Tal cual.

299
00:11:09,371 --> 00:11:10,991
Es el peaje a pagar por tener una

300
00:11:10,991 --> 00:11:12,971
precisión casi matemática.

301
00:11:13,071 --> 00:11:15,431
Ahora bien, la solución no es abandonar Gebrain

302
00:11:15,431 --> 00:11:17,751
ni conformarse con peores resultados.

303
00:11:17,271 --> 00:11:21,271
La solución es automatizar quién escribe esos datos.

304
00:11:21,311 --> 00:11:22,911
¡Ah, amigo!

305
00:11:23,331 --> 00:11:26,051
Si Hebrain es una memoria increíble pero súper

306
00:11:26,051 --> 00:11:29,771
tiquismiquis con el formato, necesitas un trabajador incansable

307
00:11:29,771 --> 00:11:32,071
que la alimente como a ella le gusta.

308
00:11:32,291 --> 00:11:33,251
Y ese es Pipali.

309
00:11:33,851 --> 00:11:36,911
Pipali, la tercera gran pieza del puzzle.

310
00:11:36,951 --> 00:11:39,331
El grazo ejecutor, que por cierto también está

311
00:11:39,331 --> 00:11:41,351
desarrollado por la gente de Cojo.

312
00:11:41,351 --> 00:11:43,391
Sí, son del mismo equipo.

313
00:11:43,611 --> 00:11:45,971
Pipali es una aplicación de escritorio nativa.

314
00:11:45,491 --> 00:11:47,491
Tiene el motor en RAST para que sea

315
00:11:47,491 --> 00:11:49,971
seguro y vuele, y la interfaz en Tauri,

316
00:11:49,971 --> 00:11:51,911
así que no te devora la RAM del

317
00:11:51,911 --> 00:11:52,831
ordenador.

318
00:11:52,811 --> 00:11:55,611
Y actúa literalmente como las manos del sistema.

319
00:11:55,631 --> 00:11:57,091
Exactamente.

320
00:11:57,091 --> 00:12:00,731
Mientras Coach, Dialoga y G-Brain estructuran la memoria,

321
00:12:00,731 --> 00:12:03,191
Pipali hace el trabajo sucio en tu máquina.

322
00:12:03,391 --> 00:12:06,071
Operan segundo plano de forma asíncrona.

323
00:12:05,991 --> 00:12:07,571
Dame un ejemplo de cómo funciona en el

324
00:12:07,571 --> 00:12:08,151
día a día.

325
00:12:08,371 --> 00:12:10,951
Pues imagínate que descargas un PDF larguísimo de

326
00:12:10,951 --> 00:12:12,011
investigación.

327
00:12:12,331 --> 00:12:15,171
Pipali, que está vigilando la carpeta de descargas,

328
00:12:15,171 --> 00:12:16,231
lo detecta.

329
00:12:16,231 --> 00:12:17,571
No te pregunta nada.

330
00:12:17,591 --> 00:12:20,371
Lo abre, lo lee, lo resume usando modelos

331
00:12:20,371 --> 00:12:23,831
locales, lo formatea con esos enlaces estrictos que

332
00:12:23,831 --> 00:12:27,011
exige Gbrain y lo guarda en el repositorio.

333
00:12:26,911 --> 00:12:29,531
Retomando lo de antes, es literalmente el oficinista

334
00:12:29,531 --> 00:12:31,031
en prácticas que llega a las 3 de

335
00:12:31,031 --> 00:12:33,991
la mañana, organiza el escritorio, lee los informes

336
00:12:33,991 --> 00:12:36,091
pesados y cuando enciendes la pantalla a las

337
00:12:36,091 --> 00:12:37,971
9, está todo archivado.

338
00:12:37,731 --> 00:12:39,731
Tres directorios críticos.

339
00:12:39,731 --> 00:12:41,511
La seguridad aquí es obsesiva.

340
00:12:41,951 --> 00:12:44,131
Pipali no corre libre por ahí.

341
00:12:44,131 --> 00:12:47,291
Usa un sandbox runtime, un entorno aislado desarrollado

342
00:12:47,291 --> 00:12:49,791
por Anthropic, que le pone muros de contención

343
00:12:49,791 --> 00:12:51,471
dentro del sistema operativo.

344
00:12:51,471 --> 00:12:53,251
O sea que no puede salir de su

345
00:12:53,251 --> 00:12:54,391
cajita de arena.

346
00:12:54,471 --> 00:12:55,351
No puede.

347
00:12:55,351 --> 00:12:57,471
Solo lee y escribe en las carpetas que

348
00:12:57,471 --> 00:12:59,551
tú le autorices expresamente.

349
00:12:59,771 --> 00:13:01,591
Y si tiene que hacer algo crítico, como

350
00:13:01,591 --> 00:13:04,471
instalar un software o tocar algo del sistema,

351
00:13:04,471 --> 00:13:05,211
se pausa.

352
00:13:05,851 --> 00:13:07,751
Entra en espera y te lanza una notificación

353
00:13:07,751 --> 00:13:10,031
al escritorio pidiendo permiso humano.

354
00:13:10,051 --> 00:13:12,131
Vale, tiene el buen juicio de preguntar antes

355
00:13:12,131 --> 00:13:14,311
de meter los papeles en la trituradora Eso

356
00:13:14,311 --> 00:13:17,351
me tranquiliza Robar cada pequeña edición de texto

357
00:13:16,851 --> 00:13:20,111
pero te aseguras de que una alucinación del

358
00:13:20,111 --> 00:13:23,331
modelo no te formate el disco duro Vale,

359
00:13:23,331 --> 00:13:26,451
tenemos el cerebro pensante y tiquismiquis que son

360
00:13:26,451 --> 00:13:29,591
Hodge y G-Brain y tenemos las manos, Pipali

361
00:13:29,211 --> 00:13:33,571
Pero son programas distintos, independientes ¿Cómo logramos que

362
00:13:33,571 --> 00:13:35,711
se comuniquen sin crear un caos absoluto de

363
00:13:35,711 --> 00:13:38,731
archivos duplicados o versiones contradictorias?

364
00:13:38,251 --> 00:13:41,471
Esa es la magia de la integración moderna.

365
00:13:41,471 --> 00:13:43,991
Y todo se basa en un estándar revolucionario

366
00:13:43,991 --> 00:13:46,631
del que se está hablando muchísimo, el Model

367
00:13:46,631 --> 00:13:48,991
Context Protocol o MCP.

368
00:13:48,951 --> 00:13:50,771
El famoso MCP, sí.

369
00:13:50,831 --> 00:13:54,091
Básicamente es un traductor universal y un árbitro

370
00:13:54,091 --> 00:13:55,271
de tráfico.

371
00:13:55,271 --> 00:13:57,331
Conecta la IA con los datos de forma

372
00:13:57,331 --> 00:13:58,791
súper controlada.

373
00:13:58,311 --> 00:14:03,271
En este ecosistema, Gbrain hace de servidor MCP.

374
00:14:03,271 --> 00:14:06,951
Desde la versión 0.31 de hecho, sirve como

375
00:14:06,951 --> 00:14:10,791
thin client exponiendo decenas de herramientas de consulta.

376
00:14:11,011 --> 00:14:11,751
¿Y Pipali?

377
00:14:11,811 --> 00:14:14,991
Un dedo Pipalai le pregunta a Gbrain mediante

378
00:14:14,991 --> 00:14:16,111
este protocolo.

379
00:14:16,111 --> 00:14:18,391
Oye, ¿tenemos ya esto en memoria?

380
00:14:18,391 --> 00:14:20,011
¿Cuál es el contexto actual?

381
00:14:20,011 --> 00:14:21,991
Así no se pisan entre ellos.

382
00:14:21,771 --> 00:14:23,911
Es súper elegante.

383
00:14:23,911 --> 00:14:26,331
Para ilustrarlo, creo que deberíamos repasar el ejemplo

384
00:14:26,331 --> 00:14:28,491
de flujo de trabajo completo que vimos en

385
00:14:28,491 --> 00:14:30,911
las fuentes, porque es crucial para entender el

386
00:14:30,911 --> 00:14:32,531
potencial corporativo de esto.

387
00:14:32,851 --> 00:14:34,811
Es un ciclo fascinante, verás.

388
00:14:34,811 --> 00:14:35,831
Paso 1.

389
00:14:35,831 --> 00:14:38,431
Pipalai detecta por un webhook que un compañero

390
00:14:38,431 --> 00:14:41,211
ha actualizado un ticket en Jira o en

391
00:14:41,211 --> 00:14:41,551
Linear.

392
00:14:41,791 --> 00:14:43,231
Una tarea de toda la vida.

393
00:14:42,911 --> 00:14:44,331
Sí, exacto.

394
00:14:44,331 --> 00:14:47,531
Pipalai se descarga el adjunto que han subido.

395
00:14:47,531 --> 00:14:48,411
Paso 2.

396
00:14:48,411 --> 00:14:52,071
Redacta un documento Markdown perfectamente estructurado y lo

397
00:14:52,071 --> 00:14:53,791
tira en la carpeta local de Gbrain.

398
00:14:54,251 --> 00:14:56,611
Y ahí se activa Gbrain sin IA de

399
00:14:56,611 --> 00:14:57,091
pago.

400
00:14:57,111 --> 00:14:58,371
Exactamente.

401
00:14:58,371 --> 00:14:59,931
El paso 3.

402
00:14:59,931 --> 00:15:03,227
El proceso en segundo plano de Gbrain, el

403
00:15:03,227 --> 00:15:07,807
demonio, detecta el archivo en milisegundos, extrae todas

404
00:15:07,807 --> 00:15:11,167
las conexiones con Regex, actualiza los vectores en

405
00:15:11,167 --> 00:15:14,267
Postgres, todo gratis a nivel de tokens.

406
00:15:14,267 --> 00:15:15,467
Y paso 4.

407
00:15:15,467 --> 00:15:16,627
Cohoch lo reindexa todo.

408
00:15:16,967 --> 00:15:18,047
Eso es.

409
00:15:18,047 --> 00:15:19,647
Para que en el paso 5 tú saques

410
00:15:19,647 --> 00:15:22,147
el móvil mientras vas en el metro, abras

411
00:15:22,147 --> 00:15:25,067
Cohoch y le preguntes por voz, oye, ¿cómo

412
00:15:25,067 --> 00:15:26,327
está la tarea con Jordan?

413
00:15:26,327 --> 00:15:29,087
Y te responda al instante, con los datos

414
00:15:29,087 --> 00:15:31,667
perfectos que Pipalí metió anoche sin que tú

415
00:15:31,667 --> 00:15:32,727
te enteraras.

416
00:15:32,727 --> 00:15:33,907
Es de locos.

417
00:15:33,907 --> 00:15:35,827
Es la elegancia máxima.

418
00:15:35,827 --> 00:15:38,907
Mantar una arquitectura súper corporativa que hace búsquedas

419
00:15:38,907 --> 00:15:41,927
vectoriales híbridas y de grafos, basándolo todo en

420
00:15:41,927 --> 00:15:44,247
algo tan sencillo y atemporal como archivos de

421
00:15:44,247 --> 00:15:46,067
texto plano en un disco duro local.

422
00:15:45,887 --> 00:15:47,607
Y tan transparente.

423
00:15:47,607 --> 00:15:49,867
Si la IA falla, abres el archivo Markdown

424
00:15:49,867 --> 00:15:51,547
y lo lees tú mismo.

425
00:15:51,547 --> 00:15:52,787
No hay cajas negras.

426
00:15:53,007 --> 00:15:54,227
Claro.

427
00:15:54,227 --> 00:15:55,887
Pero bueno, antes de que los que nos

428
00:15:55,887 --> 00:15:58,007
están escuchando paren el audio y se pongan

429
00:15:58,007 --> 00:16:00,467
a instalar todo esto como locos… Hay que

430
00:16:00,467 --> 00:16:02,487
darles un baño de realidad.

431
00:16:02,447 --> 00:16:04,347
Un buen baño de realidad sobre los costes

432
00:16:04,347 --> 00:16:05,187
de mantenimiento.

433
00:16:05,187 --> 00:16:07,847
Porque esto gratis y fácil no es.

434
00:16:07,367 --> 00:16:08,447
No.

435
00:16:08,447 --> 00:16:10,367
Fácil, desde luego, no.

436
00:16:10,367 --> 00:16:14,507
Mantener este ecosistema exige una disciplina técnica brutal.

437
00:16:14,507 --> 00:16:18,007
Tienes que gestionar Git, montar servidores locales, dejar

438
00:16:18,007 --> 00:16:20,327
corriendo ciclos de sueño nocturnos para que el

439
00:16:20,327 --> 00:16:22,527
sistema consolide la memoria.

440
00:16:22,527 --> 00:16:24,327
El famoso autopilot, ¿no?

441
00:16:24,467 --> 00:16:25,247
Eso es.

442
00:16:25,247 --> 00:16:27,167
Y encima es software super joven.

443
00:16:27,167 --> 00:16:29,467
Estamos hablando de versiones 0.30.

444
00:16:29,467 --> 00:16:31,567
Te sacan una actualización mañana y te pueden

445
00:16:31,567 --> 00:16:34,187
romper todo el flujo de trabajo sin avisar.

446
00:16:34,187 --> 00:16:36,267
O sea que, para tener un cerebro digital

447
00:16:36,267 --> 00:16:39,527
autónomo, primero tienes que convertirte en su administrador

448
00:16:39,527 --> 00:16:41,707
de sistemas a tiempo completo, básicamente.

449
00:16:42,687 --> 00:16:45,467
Por eso, las fuentes también apuntan a alternativas

450
00:16:45,467 --> 00:16:48,367
comerciales más amables, para los que no quieren

451
00:16:48,367 --> 00:16:50,607
lidiar con tanta infraestructura.

452
00:16:50,787 --> 00:16:51,747
¿Como cuáles?

453
00:16:52,147 --> 00:16:54,467
Pues tienes Hindsight, por ejemplo.

454
00:16:54,467 --> 00:16:57,667
Es un servicio gestionado en la nube, multiusuario.

455
00:16:57,807 --> 00:16:59,627
Y lo interesante es que no te obliga

456
00:16:59,627 --> 00:17:02,167
a escribir los skills a mano como G-Brain,

457
00:17:02,167 --> 00:17:04,627
sino que usa la IA para autoaprender tus

458
00:17:04,627 --> 00:17:05,547
modelos mentales.

459
00:17:06,147 --> 00:17:07,547
¿Te quita ese peso de encima?

460
00:17:07,627 --> 00:17:08,647
Muchísimo.

461
00:17:08,647 --> 00:17:11,327
Y viene con más de 40 integraciones oficiales.

462
00:17:11,327 --> 00:17:14,407
Nada de configurar postgres ni historias raras.

463
00:17:15,007 --> 00:17:15,187
Vale.

464
00:17:15,187 --> 00:17:17,467
Pero si alguien nos escucha y dice, no,

465
00:17:17,467 --> 00:17:18,907
yo quiero que mis datos se queden en

466
00:17:18,907 --> 00:17:20,747
mi disco duro local sí o sí, pero

467
00:17:20,747 --> 00:17:22,807
me da pereza montar el servidor postgres de

468
00:17:22,807 --> 00:17:23,127
G-Brain.

469
00:17:23,447 --> 00:17:26,147
Para ese perfil de usuario, que suele usar

470
00:17:26,147 --> 00:17:30,887
herramientas como Obsidian, la alternativa es Enquire MCP.

471
00:17:30,887 --> 00:17:32,947
Es ideal porque te da memoria local a

472
00:17:32,947 --> 00:17:36,047
largo plazo, con una recuperación híbrida de vectores

473
00:17:36,047 --> 00:17:39,147
y búsqueda por palabras clave, y un graph-RAG

474
00:17:39,147 --> 00:17:41,887
muy ligerito, sin tanta complejidad de base de

475
00:17:41,887 --> 00:17:42,187
datos.

476
00:17:42,767 --> 00:17:45,007
Te simplifica la vida manteniendo la privacidad.

477
00:17:45,427 --> 00:17:45,867
Exacto.

478
00:17:45,867 --> 00:17:47,987
Es el término medio perfecto.

479
00:17:47,607 --> 00:17:48,887
Qué interesante.

480
00:17:48,887 --> 00:17:51,207
Al final, todo se reduce a cuánta fricción

481
00:17:51,207 --> 00:17:53,767
técnica estás dispuesto a soportar para tener el

482
00:17:53,767 --> 00:17:55,067
control total.

483
00:17:55,067 --> 00:17:56,827
Es un dilema muy de nuestra época.

484
00:17:56,827 --> 00:17:57,827
Totalmente.

485
00:17:57,787 --> 00:18:00,147
Bueno, ha sido un repaso espectacular de toda

486
00:18:00,147 --> 00:18:01,407
la tecnología.

487
00:18:01,407 --> 00:18:03,347
Pero antes de irnos, me gustaría dejar una

488
00:18:03,347 --> 00:18:04,967
última idea en el aire.

489
00:18:04,967 --> 00:18:08,047
Un pequeño desafío intelectual para reflexionar, más allá

490
00:18:08,047 --> 00:18:10,147
de bases de datos y protocolos.

491
00:18:10,007 --> 00:18:10,987
A ver, sorpréndeme.

492
00:18:10,507 --> 00:18:11,547
Sorpréndeme.

493
00:18:11,287 --> 00:18:14,307
Pésate si logramos de verdad construir estos segundos

494
00:18:14,307 --> 00:18:18,267
cerebros digitales, que son perfectamente eficientes, que conectan

495
00:18:18,267 --> 00:18:20,927
todos los puntos y consolidan toda la información

496
00:18:20,927 --> 00:18:24,387
sin olvidar nada mientras dormimos, ¿qué le ocurre

497
00:18:24,387 --> 00:18:26,247
a nuestra memoria biológica?

498
00:18:26,347 --> 00:18:28,087
Uf, buena pregunta.

499
00:18:27,787 --> 00:18:30,707
Quiero decir, si repasamos la historia, ¿acaso las

500
00:18:30,707 --> 00:18:33,067
mejores ideas de la humanidad no provienen a

501
00:18:33,067 --> 00:18:34,667
menudo de nuestros fallos de memoria?

502
00:18:35,267 --> 00:18:38,087
¿De esas confusiones locas al mezclar dos conceptos

503
00:18:38,087 --> 00:18:39,667
que no tenían nada que ver?

504
00:18:39,687 --> 00:18:42,787
de esa capacidad maravillosa y súper caótica que

505
00:18:42,787 --> 00:18:45,307
tenemos de olvidar lo irrelevante para dejar espacio

506
00:18:45,307 --> 00:18:46,847
a la creatividad?

507
00:18:46,847 --> 00:18:48,947
Te deja pensando, desde luego.

508
00:18:48,947 --> 00:18:51,787
Externalizar la memoria puede tener un coste creativo

509
00:18:51,787 --> 00:18:53,607
que ni nos imaginamos todavía.

510
00:18:53,607 --> 00:18:55,747
Ahí lo dejamos para darle una vuelta.

511
00:18:55,967 --> 00:18:58,247
Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

512
00:18:58,247 --> 00:19:00,167
informamos de que las voces que oyes han

513
00:19:00,167 --> 00:19:02,767
sido generadas por la IA de Notebook LM

514
00:19:02,767 --> 00:19:05,247
y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

515
00:19:05,247 --> 00:19:08,287
Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

516
00:19:08,287 --> 00:19:11,247
En caso de error, probablemente sean errores humanos.

517
00:19:11,247 --> 00:19:11,887
¡Nos escuchamos!

518
00:19:23,187 --> 00:19:25,327
Y hasta aquí el episodio de hoy.

519
00:19:25,327 --> 00:19:26,867
Muchas gracias por tu atención.

520
00:19:36,747 --> 00:19:38,947
Esto es BIMpraxis.

521
00:19:38,947 --> 00:19:41,047
Nos escuchamos en el próximo episodio.