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00:00Estamos aquí en el programa de conocernos en el INCADE y tenemos el gusto de estar charlando
00:15con uno de nuestros disertantes estrellas de nuestro INCATECH, evento que generamos
00:21para seguir dando conocimiento de toda la tecnología, de toda la vanguardia y todas
00:27estas herramientas maravillosas que permite hoy la inteligencia artificial actualizar
00:33en los ámbitos laborales, en los ámbitos educativos, incluso en sistemas de salud
00:37para tener de alguna manera aportes significativos y valiosos. Pero para eso vamos a hablar con
00:44él, él es Facundo Cajen y me gustaría que se presente él personalmente. Buenas, ¿cómo
00:50estás Facundo? Bueno, un gusto estar acá Silvia, muchas gracias por la invitación.
00:55Facundo, ¿no? Dedicado, a ver, a mí lo que me gusta es resolver problemas de distintas
01:02índoles, con equipos diversos. Así que me he metido en varios proyectos con distintas
01:08finalidades. Mis últimos logros, mis últimos, digamos, los mejores resultados que he obtenido
01:15en el último tiempo han sido trabajando un poco en la intersección de inteligencia artificial
01:19con blockchain, por ejemplo, para lo que es la preservación y la conservación de la
01:24naturaleza, que justo estando hoy acá, sentado en esta hermosa provincia, tipo, qué mejor
01:30lugar para contar esto, ¿no? Con toda la naturaleza y la biodiversidad y los ecosistemas
01:34que nos rodean. Y actualmente, desde mediano a medio, bueno, como líder de inteligencia
01:40artificial generativa, también ayudando a distintos clientes, distintos proyectos a
01:44aplicar toda esta cosa que explotó últimamente, de último año y medio, con GPT para acá.
01:50Por más que la inteligencia artificial tiene más de 50 años de historia, en realidad,
01:53aunque no lo parezca, ahora lleva las masas, lleva a nuestra oficina, lleva a nuestras
01:58fábricas, pero es algo que ya existía. Y entonces, bueno, ayudando a las empresas,
02:03¿no? A ver cómo mejorar esos procesos, a hacer cosas de forma más eficiente y a lograr
02:09que lo que hoy en día necesitamos, lo podamos comunicar a la computadora con lenguaje natural.
02:16Así como estamos hablando nosotros y nos entendemos y no tenemos que andar con instrucciones
02:20muy detalladas con punto y coma de qué pasa si no nos funciona.
02:23Claro, con tantos protocolos que al final genera otra distancia con la tecnología.
02:28Facundo, él cuenta muy humildemente a lo que se dedica. Hizo una presentación muy
02:33corta, pero es extenso el terreno que viene experimentando en el mundo de tecnología.
02:37De hecho, también es autor de libros, así que también vamos a conocer un poquitito
02:42sobre ese contenido. Pero necesitamos esto, Facundo, más voces que nos hablen de estos
02:48temas. Entonces, para comenzar de algo muy sencillito, ¿qué es para vos la inteligencia
02:53artificial? Hermosa la pregunta. Porque estamos hablando
02:56un montón de inteligencia artificial, sabemos que la consumimos, sabemos que la utilizamos
03:00todos los días. Y yo creo que en el fondo todos, me voy a incluir incluso, somos analfabetas
03:05digitales. Muchas veces pensamos que porque tenemos en nuestro teléfono Instagram, Facebook,
03:11la aplicación que sea y subimos una foto, sabemos utilizar la tecnología, sabemos todo
03:15lo que pasa. Y en realidad, no. Cuando apretamos ese botón, por atrás, hay un montón de
03:20funciones que hubo gente que diseñó, que programó, servidores que se conectan, formas
03:25en las que se guarda la información, formas en las que se procesa y analiza esa información
03:28para convertir esos datos en información, quizás, de forma más rica. Y la respuesta
03:37sobre qué es la inteligencia artificial, no solo es relevante, sino que la respuesta
03:43en sí es abierta. Pero yo te voy a dar lo que para mí es esta definición y que, de
03:47hecho, me lo dijo uno de los padres fundadores de la inteligencia artificial, que es el profesor
03:50Stuart Russell, que da clases en Oxford, en Berkeley y en Stanford. El año pasado me tomé
03:57un café de tres horas con él y se me estafó la cabeza. Y obviamente cuando le pregunté
04:03esto, más allá de que había leído sus libros, algunos de sus libros, porque en realidad
04:06son muchos y son socotrozos así, fue como, che, profe, ¿cuál es la definición? Porque
04:13hoy en día lo más sencillo es decir un programa de televisión y es decir, es lo más grande
04:18que pasó en la vida, es la mejor evolución de todas. Y eso es describir algo, pero no
04:23es contar qué es. ¿Qué es? La inteligencia artificial es un ente racional, como vos,
04:28como yo, con distintas capacidades. Pero en definitiva es un ente racional que persigue
04:35una toma de decisiones para lograr un objetivo que se le da de antemano. Entonces, si lo
04:41queremos bajar a algo mega micro, y si me escucha el profe me va a matar, por ejemplo,
04:47tenemos el aire acondicionado, tenemos un trato también, ¿cuál es la función que
04:51tiene? Nosotros nos lo configuramos, por ejemplo, che, tenés que estar en 24. Bueno, si la
04:55temperatura baja, se prende. Si llega ahí, se apaga. O si se pasó porque hace mucho
05:01calor afuera, se prende para bajarla, ¿no? Entonces, ¿qué lo hace en realidad? Absorbe
05:06información de afuera, que en muchos casos es la información que nosotros le damos alimentándolo
05:12con bases de datos, y en base a esa información toma la decisión necesaria para lograr su
05:18cometido una y otra vez sin equivocarse, ¿no? Se puede equivocar, generalmente cuando se
05:24equivoca es porque le dijimos mal el prompt, como se hizo hoy en día, le dimos mal la
05:27instrucción, pero el termostato generalmente nos falla. Si es acá, me prendo, si no es
05:32acá, me apago, y es eso. Y la principal diferencia con nosotros, si bien hay varias, y por algo
05:38se llama inteligencia artificial y la inteligencia humana, como las que conocemos, es que nosotros
05:45dormimos, nos desarmamos, nuestro tiempo de atención es limitado. Pensemos, por ejemplo,
05:52que cualquier persona que hoy en día se esté grabando como médico o médica, como
05:58profesional de la salud, empezó a estudiar cuando el genoma humano no había sido deshijado
06:02por completo, y hoy en día eso se terminó, se concluyó hace un año y medio después
06:05de investigaciones de 20 años y millones de dólares invertidos. Y esa información,
06:11como mucha otra que surge todos los días con nuevos avances en el descubrimiento de
06:15nuevas drogas, nuevos fármacos y demás, imaginate que yo soy la Revención Mundial
06:20de la Salud y tengo el mail de todos los médicos del mundo, yo le puedo mandar un
06:24mail a todos y decir como, che, esta información es nueva. Pero la persona que está del otro
06:28lado es justamente persona. Ergo, las 24 horas del día sí son un límite, porque trabaja,
06:36porque se educa, porque tiene familia, porque tiene sueño, porque quiere vacacionar, porque
06:41se enferma, por lo que sea. Entonces, si bien yo puedo distribuir el conocimiento a todos,
06:45no significa que todos lo van a incorporar a la misma velocidad. Y hoy en día la inteligencia
06:48residencial, vos le das una hoja o un PDF con 250 hojas y lo procesó igual en 3, 4,
06:555 segundos. Esto creo que es el gran distinguo que tienen las máquinas al procesar datos,
07:02la velocidad. Y cada vez esa velocidad es más y más y más. Es exponencial. Es exponencial
07:08y acumular tanta información le permite también después tener inferencias, sacar conclusiones
07:14y comenzar también a generar propias ideas. Tampoco era tan común hace algunos años
07:23encontrar ese tipo de herramientas tecnológicas. Hay un dato, este quizás es un dato ñoño
07:30de nerd, pero que para mí ayuda a comprender la magnitud de qué es lo que está pasando,
07:35qué es lo que estamos viviendo. Si cualquier persona que nos está escuchando en este momento
07:39se siente agobiada por todas las noticias que hay todos los días, que sale una nueva
07:42inteligencia residencial, que sale una nueva tecnología X, blockchain, metaverso, la que
07:47quiera. Y a veces decimos como no, es mucho, basta, hasta acá llegué. Y te sentís abrumado
07:54y abrumada. Estás en lo correcto, sentite abrumado y abrumada porque es verdad. Ahora,
07:59¿por qué es verdad eso? Porque un dato muy relevante es que toda la información que
08:06generó la humanidad, o sea, que pasaron cosas antes, pasaron antes. Pero la información
08:11es lo que tenemos registrado, es lo que tenemos un respaldo histórico que podemos procesar
08:16qué pasó. Toda la información generada por la humanidad, hasta el año 2003, era
08:24el equivalente a unos 5 exabytes de información. 5 exabytes, si sabes lo que es un giga, agreguen
08:31de 18 ceros. Es una barbaridad. Es un pensado. Nos parece inconmensurable. Y al mismo tiempo,
08:40y guarda que este número ahora te voy a mostrar cuánto más creció, tenemos que entender
08:45que una persona promedia, en el siglo XVII, toda la información que adquiría en su vida
08:52era la tirada semanal de hoy en día, digamos el New York Times o un diario grande de tirada
08:57de cualquier país. Eso era como lo máximo que consumía el promedio de las personas.
09:03Ahora, hasta el año 2003, 5 exabytes. Perfecto. Al año 2010, estábamos haciendo ya 5 exabytes
09:11cada dos días. Información dada por Eric Schmidt, uno de los ex CEOs de Google.
09:18Al día de hoy, estamos generando 363 exabytes de información todos los días y el año que viene
09:27va a subir, según las estimaciones, a casi 500.
09:30¡Qué increíble! ¡Qué impresionante! Es una magnitud...
09:33Por eso no nos podemos comparar con la magnitud.
09:35No, lógico, lógico.
09:37Ahí viene esta reflexión también de qué bueno lo que estás contando, Facundo,
09:41y cómo estás definiendo también este tema de la inteligencia artificial para entender
09:46la oportunidad que trae también a la humanidad. Tener máquinas haciendo este tipo de acumulación
09:52de datos, que nosotros como personas no sería sano tampoco llegar a ponerlo en carrera
09:57con esas maquinarias. Entonces, viene a tener su participación, pero más que oportuna,
10:03para acumular datos y para generar, seguramente, mejores conocimientos.
10:08Porque eso también es bueno destacar, que hay muchas cosas, de hecho, ahora en la justicia
10:14se están probando con fallos judiciales, en la medicina se están haciendo ensayos también
10:20a nivel medicina con operación y otro tipo de investigación. Entonces, digo,
10:25viene a producir probablemente mucha más asertividad a la hora de generar una respuesta, ¿no?
10:33100%, de hecho, hay un caso, me voy a alejar de la medicina, pero para ir a la precisión
10:40de cosas que no podemos ver, pero que son patrones que están ahí, que para nosotros,
10:44honestamente, no tienen sentido, pero para una máquina que analiza millones de datos,
10:50de entradas de datos, dice como, ah, hey, fíjate que se repite esto cada vez que pasa.
10:56Hay una empresa en China, una prestadora, dan micropréstamos a usuarios que lo requieren
11:06y ellos no te piden acceso a tu historial bancario, a tu historial crediticio, a cuánto
11:12ganás o cuánto delivery pedís o lo que sea. Si te dicen, instalate mi aplicación
11:17que quiero analizar tu comportamiento. Pero no eran esas cosas que yo hubiese pensado,
11:22quizás, obvia, como si van a pedir un préstamo, yo quiero ver cuánto gastas, cuánto te ingresa,
11:26cómo gastas. Y uno de los patrones, algunos de los patrones que logró encontrar en la
11:35empresa fue, por ejemplo, que cuando las personas ingresaban a la plataforma y solicitaban un
11:42préstamo y tenían, por ejemplo, menos del 17% de la batería y no estaban cargando el
11:47celular, que es información que el teléfono genera y vos la podés ver, la tasa de incumplimiento
11:52de devolución de ese pago aumentaba como un 85%. Después, si las personas tenían un
11:5843%, pero la velocidad de ellos al trivir era tanta, la tasa solía ser determinado
12:05por ciento. O sea, comportamientos humanos diferentes al análisis económico, pero que
12:09terminaban traduciendo con una conducta y un comportamiento. Si yo lo veo o yo te lo
12:13cuento, quizás no encuentro sentido. Quizás el único sentido que puedo encontrar es como
12:17bueno, la persona que tiene menos del 17% de batería y no tiene celular cargándose,
12:22está desesperada, quizás. Quizás puedo llegar a esa conclusión, pero no es lo primero
12:29que... Y esto, por ejemplo, en práctica es como que tuvo resultados, se está aplicando,
12:36se analiza, increíble. Sí, sí, le permitió a la empresa tener un crecimiento exponencial
12:41porque fue como, bueno, sé a qué clientes sí puedo ayudar y financiar y con cuáles
12:48otros comportamientos totalmente atípicos a lo que uno piensa que se tendría que...
12:52O por lo menos las entidades financieras lo pueden dar desde otro lugar, digamos. Pero
12:56bueno, son conocimientos nuevos. Lo que siempre decimos aquí en nuestra comunidad educativa,
13:01también estamos construyendo, entre todo, conocimientos nuevos. Por eso también es
13:05importante que todos nos involucremos, que todos comencemos a utilizarlas y a contestar
13:10porque cuanto más, más las máquinas van a poder entender la mirada de todos. Si no
13:15terminan tomando los algoritmos o los datos de pocos para luego dirigir soluciones a la
13:22humanidad. Sin embargo, cuanto todos participemos, más participamos en esto, bueno, más va
13:27a entender la máquina por donde deberían ir las soluciones.
13:30Es que todos nos tenemos que involucrar porque se necesitan equipos multidisciplinarios para
13:34tener estas tecnologías. Exactamente. Y ahí también viene esto Facundo, ¿no?
13:38¿Cómo ves el futuro laboral de muchos campos por la intervención de la Inteligencia Artificial?
13:45A ver, si no estás utilizando la Inteligencia Artificial, úsala. Hay muchos modelos gratuitos.
13:51Los que no son gratuitos, si estás en alguna empresa, digo, las empresas están dispuestas
13:56a pagarlos porque es algo que les mejora la productividad. De hecho, ayer tenía una reunión
14:00con una empresa de un conocido y le estaba ayudando a mejorar el proceso de entrevista
14:08a los potenciales candidatos a unirse a la empresa. Y en un momento, yo le digo como,
14:12che, mirá, yo no sé esta temática porque no soy profesional de este rubro, pero como
14:17están delineadas las preguntas, yo estoy seguro que si me das 10 minutos puedo conducir
14:21al GPT y me saca un 10. Y le digo tipo, ¿lo cambiaría? Y me dice, no, no lo cambiemos.
14:27Yo quiero a la gente que haga trampa. No trampa en el mal sentido, sino como gente
14:32que sepa utilizar que hay una herramienta que nos pueda ayudar a acelerar las cosas,
14:36incluso las que no sabemos. Y obviamente siempre el double check, ¿no? Digo, hay veces que
14:41la AI te encara por un lado y no es porque también depende de la información que leímos
14:46de antemano. Y esto es el análisis crítico, que cada cual va a tener que seguir haciéndolo
14:51porque justamente ahí está la agudeza de las distintas, digamos, disciplinas, formaciones.
14:57Y el ser humano es tomar decisiones.
14:59Es tomar decisiones. Entonces, por más que esté influyendo esa inteligencia artificial
15:03en algún campo, el que lo va a usar va a tener que hacer el análisis crítico de ver
15:08si eso que está haciendo y produciendo la máquina realmente es aplicable en el contexto
15:12donde lo quiere aplicar.
15:14Sí, y un dato muy importante y como te quiero responder la pregunta con certeza sin esquivarla.
15:21En el campo de la creación del trabajo a lo largo del mundo, el trabajo se divide en
15:25cuatro categorías. Todo el trabajo puede ser, digamos, rutinario o no rutinario y cognitivo
15:31o manual físico. Y se combinan entre sí. Entonces, digo, algo puede ser un trabajo
15:37que sea cognitivo, pero que sea repetitivo o que sea dinámico. Por ejemplo, una persona
15:49que se dedica, por ejemplo, a la contabilidad, es un trabajo cognitivo, pero generalmente
15:54las cosas que suelo ver, si bien los números son distintos, si bien los balances son distintos,
16:00el proceso que tiene que seguir, las fórmulas que tiene que seguir son más o menos las
16:03mismas. En cambio, hay otros laburos en los que todos los días son cosas absolutamente
16:09nuevas, cambiantes. Y cuando dividimos a la economía, si lo imaginamos, no sé, como
16:16un avión con cuatro motores y cada uno de estos motores son estas categorías, podemos
16:21observar que desde que se empieza a registrar la historia de la creación del trabajo, con
16:27la segunda revolución industrial, a partir de ahí tenemos estadísticas más claras
16:31de las anteriores, en un momento las cuatro categorías fueron creciendo. En la época
16:39del 90, en el mundo, las tareas, los trabajos relacionados a las tareas rutinarias se empiezan
16:47a estancar. Y entrando al 2000 empiezan a caer levemente, no muy pronunciadamente, pero
16:52levemente empiezan a caer, mientras que los laburos cognitivos siguieron su paso creciente.
16:58Ahora, cuando llegamos a la pandemia, que hubo muchos cierres de empresas, parate de
17:03la economía, no acá, en el mundo entero, y otros países que tienen otro tipo de políticas
17:08para contratar y despedir, hubo una caída drástica en todas las categorías, es entendible
17:14por el marco, pero lo curioso es que hoy pasaron ya tres años casi desde que volvimos a abrir
17:21la economía, desde que el mundo volvió a girar el engranaje. Hay tres categorías que
17:27todavía siguen por debajo del número que tenían antes de la pandemia. La única categoría
17:32de trabajo que sigue creciendo sostenidamente es el cognitivo dinámico. Entonces, si nos
17:39queremos preparar para el futuro, dentro del mercado laboral, esos trabajos que son más
17:45creativos, que nos cambian, que nos desafían todos los días con cosas distintas, son los
17:49que hoy en día presentan más oportunidades. ¿Y por qué? Porque si decimos que el ING
17:55termina siendo un ente racional, que también lo podés definir si querés como un gemelo
17:59digital tuyo, porque lo que vos sabés, la AI lo puede aprender. Más allá de quizás
18:05después quién toma la decisión final, si vos sabés matemática, la AI sabe matemática,
18:09si vos sabés audiovisual, la AI sabe audiovisual, o el campo de estudio que sea. Entonces, las
18:19tareas que son más rutinarias son más fáciles para la computadora de replicar. Quizás
18:27no me meto en... La que vean patrones, patrones de conducta, patrones de comportamiento, de
18:32procesos... De hecho, hay un estudio de OpenAI, la empresa detrás de GPT, cuando lanzaron
18:39GPT-4, mostraron un listado de muchas profesiones de cómo se iban a ver impactadas. Que impactadas
18:47no significa que desaparecen, sino impactadas. Como que le va a cambiar el día a día a
18:52quien nos lleva adelante. La forma, la... Y los principales, y esto llamó la atención
18:57a mucha gente, los principales campos eran matemáticos, físicos, contadores, médicos.
19:04No figuraba ni el gasista, ni el plomero, ni el docente de la escuela. Era como todo
19:11lo que es ciencia dura, esto es lo primero que podemos hacer. ¿Por qué? Y bueno, porque
19:16todavía, todavía, nunca digamos nunca, sabemos que por ejemplo Tesla está armando
19:19los Tesnobots, que son como robots con forma humanoide, si se lo quiere mencionar así.
19:24Y quizás ahí ese día podamos discutir al plomero y otro tipo de profesiones más manuales,
19:30pero que requieren movimiento, transportarte a un lugar y demás. Pero no nos quedemos
19:35en los laureles de que si tuvimos una educación formal X, de decir como ya tengo el título,
19:42el mundo cambió, el mundo no es más la década del 50 que podías nacer, quizás
19:47tu padre era banquero, vos ingresabas al banco y te quedabas en el banco el resto de tu vida.
19:52Ese mundo no existe más, de hecho hay estudios que dicen que antes los conocimientos que
19:56adquiríamos valían para toda la vida, después era 20 años, después bajó a 15 y ahora
20:02los estudios están diciendo, todo lo que sepas hoy, buenísimo, en 5 años te vas a
20:07tener que cambiar. O sea, tenemos que aprender a aprender. Adaptarnos y adaptarme, que viene
20:15esto de aprender a aprender y muchas veces hasta desaprender, desaprender para hacer
20:21lugar para los nuevos conocimientos. Y es el mundo que vivimos y es el mundo que tenemos
20:26que aceptar, que es parte de nuestra nueva idiosincrasia como humanos, vamos a tener
20:32que sí o sí abrir la cabeza para entender que esto ya está, ya está y va a venir agigantándose
20:38cada vez más y tenemos que tener la adaptabilidad y como decís, aprender todo el tiempo nuevamente.
20:43Y de hecho hay un ejemplo que estábamos comentando justo un poquito antes de comenzar acá la
20:49nota. Sí, contamos esos ejemplos que están muy buenos. Tengo una amiga que trabaja para
20:54una empresa australiana que se dedica justamente a evaluar a las empresas y a los empleados
21:00que tienen las empresas hoy en día, evaluar qué son las tareas que hacen hoy en día,
21:04cuáles son las capacidades que tienen y para dónde va el mercado. Entonces, uno de los
21:10ejemplos, de los casos de éxito de esta empresa, al analizar a otra compañía, era bueno,
21:16esta empresa que tiene muchos contadores y de vuelta, esto no lo tomen como que yo estoy
21:21atacando a los contadores ni nada por el estilo, o sea, yo estoy contando información, no
21:24se enojen con el mensajero, por favor, tengo muchos amigos contadores.
21:28Acá tenés una.
21:29Bueno, ahí está, a veces ya casi me va a poner peligrosa la cosa.
21:34Pero una de las cosas que me recae en el estudio era como bueno, hoy en día la empresa tiene
21:38muchos contadores, está perfecto. Ahora, muchas de las tareas del lado contable se
21:43van a automatizar y ni hablar si nos metemos en que hoy en día tenemos muchos estados
21:47ya empezando a jugar con lo que puede llegar a ser la creación de divisas digitales centralizadas.
21:53Digo, si el estado tiene control de eso y el estado directamente puede agarrar y decir
21:57como bueno, de cada transacción me llevo un pedacito de impuesto y ya está, y te
22:00liberé de que vos tengas que hacer tu propio informe, como no sé, viste que en Estados
22:04Unidos te encargas vos de hacer tu informe, no bajillas a un contador como haces acá.
22:08Lo podés hacer, pero mucha gente lo hace manualmente y después entran en problemas.
22:12Entonces, si eso va a pasar, el análisis de la empresa fue bueno, muchos de los contadores
22:19que vos hoy en día tenés, de acá a 5 años, el puesto va a estar en peligro, porque vos
22:24en la empresa no vas a tener esta necesidad.
22:26¿Qué significa eso?
22:28Tipo, lo digo ahora y choca.
22:29¿Significa que hay que despedir a esos 50 o X cantidad de contadores?
22:32No.
22:33A lo que se dedica la empresa a esta donde trabaja una amiga es, bueno, en base a los
22:37conocimientos actuales que ya tiene este empleado, ¿dónde puede servir mejor?
22:41¿A qué se puede adaptar mejor?
22:43En base a las necesidades que se vienen para el futuro.
22:45Entonces, por ejemplo, en el caso puntual del departamento de contadores, dijeron, bueno,
22:50a ver, las ciber amenazas están cada vez más latentes, nuestra empresa ya ha sido
22:54punto de ataque, esto es algo que va a seguir pasando, la persona que es contadora o contador
23:00tiene determinadas facilidades por el estudio que tuvo para entender cuestiones logarítmicas
23:05de pensamiento lógico.
23:06Entonces, el análisis de la empresa fue como, bueno, a mucha de esta gente la podemos entrenar
23:11para que de acá a 3 y a 5 años sean las profesiones de ciberseguridad de nuestra empresa.
23:16Buenísimo.
23:17Entonces, existe la transformación.
23:19Hay otros países en donde, por ejemplo...
23:21Que ya lo están haciendo, digamos, la empresa de otros países ya la están viendo y ya
23:25la están haciendo.
23:26Hay empresas que lo están haciendo.
23:27Están reconvertiendo y estamos hablando de profesiones, no solamente de oficios liviano
23:32o de personal de terreno.
23:35Estamos hablando ya de profesiones.
23:37Incluso, a ver, a veces cuento este ejemplo y uno me pega muy fácil como, ah, bueno,
23:42pero estamos muy lejos de ese país y demás.
23:44Y pensamos que todos los países en algún momento estábamos en la misma y alguno estaba
23:49peor que otro.
23:50Pero si vos mirás Finlandia, Noruega, que de vuelta lo digo y es como, ay, che, pero
23:54Finlandia, Noruega, estamos años luz.
23:56Hay la forma en la que trabaja el trío de estados, sindicatos, empresas, cuando ven
24:04como, por ejemplo, che, mirá, hoy en día sí, hoy en día tenemos taxistas, tenemos
24:09colectiveros y demás, pero también sabemos, porque ya están haciendo en esos países
24:12experimentos de colectivos autónomos, de taxis autónomos y demás, sabemos que hay
24:17un techo y que nos quedan X cantidad de años hasta que esto pase.
24:21¿Qué vamos a hacer?
24:22¿Nos vamos a agarrar acá en la silla y decir, che, no, en mi país el transportista es una
24:29persona humana y nos vamos a pelear con todos?
24:32Cuando es algo que va a pasar.
24:34Vos lo podés intentar frenar burocráticamente el tiempo que vos quieras, pero el resto de
24:38los países te compiten.
24:39Totalmente.
24:41Entonces, ahí, en esos países en particular, lo que hacen, ellos ven, ellos se encargan
24:46de estudiar entre las tres patas que acabo de mencionar y de esa forma trabajan a futuro
24:52diciendo como, ok, si esto no va a estar más, ¿en qué puede ir?
24:56Como, por ejemplo, en su momento, en estos países, cuando removieron a las personas
25:01la cabina de los peajes, no es que dijeron como, bueno, se cierran los peajes, ahora
25:04el autopaso, o como se llame, y váyanse a su casa y, besitos, sean felices o busquense
25:10su vida.
25:11No.
25:12Hicieron un plan, entrenaron a la gente, se hizo con tiempo, no se esperó a que llegue
25:16el día de que esto ya está.
25:18Que genera la crisis que todos podemos llegar a entender y a conocer.
25:21Pero bueno, qué lindo ejemplo lo que decís Facundo, porque creo que también, así como
25:25muchas veces aprendemos de otros países cosas nuevas e innovadoras, también esto, la manera
25:30de entender el futuro y la adaptabilidad, tenemos que comenzar a ver lo que hacen otros
25:33lugares, justamente en pos de seguir todos evolucionando con los puestos de trabajo,
25:39con las profesiones, y seguir, como decís vos, reaprendiendo.
25:43Así que bueno, es un momento bisagra para la humanidad, sin duda, pero bueno, hay que
25:51aceptar los desafíos y poner lo mejor.
25:53Y para eso estamos aquí, justamente para potenciar el conocimiento de estos temas.
25:58Así que Facundo, te agradecemos mucho de corazón tu generosidad de estar con nosotros,
26:02visitar por primera vez, nos contó Facundo, la provincia.
26:05Felices de que puedas conocer un poco más de nosotros.
26:09Así que gracias Facundo y te deseamos todo lo mejor para este gran camino que estás
26:14haciendo de seguir hablando y seguir poniendo en práctica en distintos escenarios lo que
26:19es tecnología de vanguardia.
26:21Muchísimas gracias Silvia por la invitación, muchísimas gracias a toda la gente de la
26:24provincia que de momento me han sido espectacular.
26:26Genial, gracias.
26:28Gracias.
26:29Gracias.
26:30Gracias.
26:31Gracias.
26:32Gracias.
26:33Gracias.
26:34Gracias.
26:35Gracias.
26:36Gracias.
26:37Gracias.
26:38Gracias.
26:39Gracias.
26:40Gracias.
26:41Gracias.
26:42Gracias.
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26:47Gracias.
26:48Gracias.
26:49Gracias.
26:50Gracias.
26:51Gracias.
26:52Gracias.
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26:54Gracias.
26:55Gracias.
26:56Gracias.