Google y Amazon muestran cómo la inteligencia artificial está revolucionando los negocios y la educación en el I Foro IA España.
Categoría
🤖
TecnologíaTranscripción
00:00Bueno, pues comentaba antes creo que al consejero Estremeño que a la hora de regular la IA
00:11igual con los diez mandamientos no bastaba. No sé si lo de no cometer adulterio es muy
00:16aplicable pero lo de honrar a los padres y a las madres pues está muy bien y yo creo
00:20que aquí tenemos a dos empresas, representantes de dos empresas que podemos pensar que son
00:27padres y madres de la inteligencia artificial tal y como se está aplicando hoy día. Los
00:34dos trabajan en el cloud de Amazon y de Google. Y bueno, vamos a ver. Amazon, desde que empezó
00:47la explosión con ChatGPT que pasamos de no hablar nada de inteligencia artificial, los
00:51que no eran técnicos a que todo el mundo hablase de ello y Amazon parece como si estuviese
00:57desaparecido de combate cuando habéis sido pioneros en muchísimas cosas. Igual aquello
01:01de que también se ha hablado antes de la diferencia entre la inteligencia artificial
01:04tradicional y la generativa, vosotros estabais muy destacados en tradicional y al menos a
01:10nivel mediático habéis quedado un poco opacados con toda esta revolución pero imagino que
01:15estáis haciendo muchas cosas. Sí, bueno, efectivamente el impacto mediático
01:19seguramente no es lo que más nos preocupa sino el ayudar a los clientes a utilizar esta
01:25tecnología para transformar las industrias donde operan y transformar las experiencias
01:29de sus clientes. Como muy bien decías hace a lo mejor un par de años, un poquito más,
01:33yo creo que un agente conversacional para el público en general como ChatGPT puso
01:37a nivel mediático muy de relieve el potencial de esta tecnología, de la inteligencia artificial
01:44pero nosotros pensamos que esta tecnología va mucho más allá de ese impacto que realmente
01:48estamos viendo un momento histórico donde tenemos una tecnología delante nuestro que
01:52va a ser una de las más transformadoras de nuestra era seguramente y nos permite afrontar
01:57pues algunos de los desafíos más importantes de la humanidad y hacerlo desde el sacar el
02:01máximo provecho y rendimiento de las personas y de las organizaciones. A tu pregunta, durante
02:06más de 20 años literalmente Amazon y AWS ha estado haciendo un uso muy intensivo de
02:12la inteligencia artificial y Machine Learning, primero internamente y luego democratizando
02:17su uso a nivel externo con clientes y partners. Seguro que si me decían algunos ejemplos
02:22internos le puede resonar a la gente, por ejemplo cuando hacemos las transacciones en
02:28Amazon.com donde vendemos más de 4.000 productos al minuto todo está gestionado por un sistema
02:34de recomendaciones de Machine Learning que luego hemos visto implementados en plataformas
02:39como Netflix donde realmente estamos haciendo un sistema de recomendaciones en función
02:43de lo que el usuario requiere y necesita. Cómo nuestros proveedores suben sus productos
02:50a la plataforma está impulsado por inteligencia artificial generativa, tenemos un asistente
02:54interno que se llama Rufus donde un proveedor dice en un lenguaje natural, este es el tipo
03:00de producto que quiero hacer, genera mis imágenes para posicionarlo dentro de Amazon.com, en
03:05función de los ratings que se pueden ver a ese tipo de productos y categorías hazme
03:09recomendaciones de cómo posicionarlo. Son ejemplos muy reales de cómo implementar esto,
03:14pero sobre todo a tu pregunta destacar que durante los últimos 20 años literalmente
03:19más de 100.000 empresas están utilizando el Machine Learning de Inteligencia Artificial
03:22en AWS, empresas como 3M, AstraZeneca, BMW, la Liga de Fútbol Nacional en Estados Unidos,
03:29en fin aquí en España el BBVA, Conecta, Centro de Servicio Cántabro, infinidad de ejemplos
03:35de clientes que están utilizando de su día a día nuestra tecnología.
03:38Pero cuando dices la Liga de Fútbol de Estados Unidos, ¿el fútbol de verdad o el suyo?
03:43En este caso el suyo, pero en Europa la Bundesliga todo el sistema de analítica lo hace con
03:48inteligencia artificial nuestra y esto reformula un poco las experiencias, es decir, en función
03:53de cómo estas organizaciones ofrecen esas experiencias de datos, imaginemos luego la
03:57gente en casa cómo puede construir experiencias sobre lo que está visualizando en un partido
04:02de fútbol o cómo pueden construir ligas alrededor de manera más virtualizada, quiero
04:06decir que sobre la plataforma del dato y utilizando la inteligencia artificial las organizaciones
04:12transforman toda la industria en la que están operando.
04:15Muy bien, a ver Javier, en cambio con Google pues todo el mundo sabe cosas que hace Google
04:22de inteligencia artificial porque si tienes un Android pues tienes el Google Assistant,
04:28si sabes un poco más conoces Gemini y todo lo que viene detrás, el Barth, ¿se sigue
04:34llamando Barth o lo habéis vuelto a cambiar de nombre?
04:36No, ahora es Gemini también.
04:37Ahora es Gemini también, bien.
04:38Gemini es una sola palabra para muchas cosas.
04:41Bien, bien.
04:42Y luego últimamente una cosa que ya es menos conocida que es Project Astra, que es como
04:46intentar aunar todo y que sea un asistente en la vida real, ¿puedes contarnos un poco
04:53de qué va?
04:54O sea, los proyectos que la gente puede consumir más o menos, en qué estado están y qué
04:59planes tienen un poco a futuro cercano, porque tampoco vamos a irnos muy lejos.
05:03Sí, si no, no estaríamos aquí.
05:06Bueno, a ver, yo creo que efectivamente estos últimos años pues hemos vivido todos una
05:11revolución en esta adopción o irrupción de la inteligencia artificial generativa.
05:18A nosotros nos gusta decir que el camino viene mucho más atrás, realmente pues la inversión
05:23en inteligencia artificial y para hoy ya no digo si es tradicional o generativa o nueva,
05:28pero vamos, inteligencia artificial llevamos un montón de años.
05:32Nosotros en Google, nuestro CEO hizo un statement hace 8 años, en el 2017, diciendo somos una
05:39compañía AI first, es decir, que vamos a poner inteligencia artificial en todo lo que
05:43hacemos.
05:44Entonces, claro, hay un montón de productos que tienen mucha repercusión porque como
05:48personas, como ciudadanos, pues nos llegan prácticamente a todos, ¿no?
05:51Como puede ser Gmail, como puede ser el buscador, como puede ser Google Maps, los Androids que
05:56comentabas, los teléfonos.
05:57Entonces, pues estamos dotando de inteligencia artificial a muchos de esos servicios y muchas
06:03de estas cosas están pasando desde hace un montón de años.
06:05Los filtros de spam de Gmail, no sé cuántos tenéis cuentas de Gmail, pero los filtros
06:09de spam son maravillosos, sobre todo si lo comparas con otro servicio de correo electrónico
06:14que te puedas dar de alta a contratar y empiezas a ver cuánto realmente llega y ves que realmente
06:20en Gmail se están filtrando el 99% de esos spams.
06:23Los que tenemos una cuenta con un nombre muy popular, igual discrepamos.
06:26Bueno.
06:27No sabéis la cantidad de Doris Rodríguez y Diego Rodríguez del mundo mundial utilizan
06:33mi cuenta para poner los formularios.
06:36Pero cuéntame un poco más de Proyecta Astra porque es una cosa que igual no es tan conocida
06:39porque todavía no las tenemos en dispositivos y es una cosa un poco más futurista que siempre
06:45resulta atractivo.
06:47Proyecta Astra es una visión que tenemos de cómo pensamos que debe ser un asistente
06:53digital en el futuro inmediato, no estamos hablando de algo muy lejos y se hizo un primer
06:58teaser, se enseñó un poco por dónde va la tecnología hace unos meses y básicamente
07:05la idea es que a día de hoy tenemos con esto de la guía generativa modelos que son capaces
07:11de entender nuestro lenguaje y que hasta ahora estamos acostumbrados en el chatbot a escribirles
07:16y en muchos de ellos tienes el botoncito del micrófono y puedes hablarles y al final
07:20no hacer nada más que traducirlo a texto.
07:22Bien, a día de hoy nuestra familia de modelos Gemini lo que tienen son capacidades multimodales
07:28y entonces lo que te permite es que el modelo directamente te entienda el texto, el audio
07:32y el vídeo.
07:33Entonces, este Proyecta Astra lo que enseña es un asistente digital, que insisto está
07:38muy cerca, que vamos a tener todos en el móvil, de hecho la aplicación ya existe, se llama
07:43Gemini y que lo que va a hacer es que pueda escucharte y ver lo que tú estás viendo
07:53y que en determinado momento tú puedas ir por la calle y vayas encendiendo la cámara
07:57y le digas oye, ¿me puedo decir en esta tienda qué horario tienen y si puedo comprar fruta
08:02no sé qué?
08:03Entonces, a partir de ahí abrimos un nuevo capítulo porque hasta ahora estos asistentes
08:10digitales nos escuchaban, yo tengo en casa, me imagino que tú tendrás Alexa, yo tengo
08:16un montón de Google Homes porque me gusta mucho la domótica y automatizar cosas y hasta
08:21ahora tenían la capacidad de escucharnos y ahora estos asistentes van a ver y pueden
08:27ver la cámara, pueden ver la pantalla, evidentemente elegimos nosotros, aquí la privacidad va por
08:32delante, pero también vienen familias de asistentes que estarán, esto lo llamamos
08:36Project Mariner, es paralelo a Astra, a un asistente que esté viendo lo que estás
08:41haciendo en tu pantalla y puede hacer cosas por ti en tu pantalla, entonces, bueno, yo
08:45creo que ganamos peso y empezamos a ver cómo ese compañero digital que visionamos empieza
08:52a cobrar mucha más relevancia porque va a estar más integrado con nuestro día a día
08:55como personas.
08:57Sí, a mí, aprovechando un poco el hilo de Javier, en AWS, más allá de impulsar soluciones
09:06propias, por ejemplo, mencionábamos Alexa y se ha anunciado ya que en Estados Unidos
09:10lanzamos Alexa Plus, donde vamos a dar un giro muy radical a esa experiencia mucho más
09:14natural con todos los modelos de lenguaje que ocurren en Amazon Bedrock, donde además
09:18ponemos esa competencia agéntica para que ya él sea capaz de navegar en Internet en
09:22función de lo que tú le solicitas y ejecutar cosas para ti, pero más allá de eso, cogiendo
09:27todo el espectro del potencial de la IA generativa, nuestra propuesta es que todas las compañías
09:33puedan convertirse en compañías de inteligencia artificial y esto lo hacemos en función
09:37de cuatro principios fundamentales. Uno es dar soluciones y servicios muy sencillos de
09:44IA generativa, es decir, igual que AWS democratizó el uso del cloud, de los servicios cloud,
09:49está democratizando la generación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa y de
09:52su uso en todo tipo de organizaciones, de todos los tamaños, en todos los sectores,
09:56independientemente también de la capacidad tecnológica que muchas veces tienen las personas,
09:59queremos democratizarlo al máximo. El segundo punto, lo mencionaba Javier, es la capacidad
10:05de lenguajes que tenemos hoy disponibles. Desde el principio hemos sabido en AWS que
10:10no va a haber un único modelo para todo y el tener la capacidad de elegir cuál es mejor
10:15para tu caso de uso es primordial. Tenemos algunos que son mejores para razonar, otros
10:20son más rápidos y tienen menos latencia. El coste tiene muchísimo impacto. Entonces,
10:25dar la capacidad de que las organizaciones elijan los mejores modelos de lenguaje o fundacionales
10:29o multimodales para cada caso de uso me parece primordial. Muchas veces cuando hablamos esto
10:34con organizaciones nos dicen, bueno Víctor, entonces significa que cualquier empresa prácticamente
10:38va a poder hacer lo mismo. ¿Cómo competimos en el mercado? Y la clave está en los datos,
10:43como siempre. La estructura de datos que tiene cada organización es lo diferencial. Por eso
10:48el tercer punto para nosotros es coger los mejores modelos disponibles pero personalizarlos
10:53con el propio dato que tiene una compañía. Y por cerrar, para poder escalar esas aplicaciones
10:59necesitamos que sea con una infraestructura lo más económica y eficiente posible. Todas
11:04las organizaciones han hecho ejemplos, pero cuando lo quieren implementar a escala es
11:07muy difícil económicamente y ese sería el otro pilar sobre el que construye la propuesta.
11:14Una cosa que has mencionado, que me resulta interesante lo de adaptar la inteligencia
11:18artificial a la necesidad de cada organización, no solo empresas, también instituciones públicas.
11:22Por ejemplo, tengo un compañero de facultad que está utilizando Notebook LM, que ese
11:30es vuestro, me imagino que tendréis una cosa parecida, para redactar contratos menores
11:37–trabajo en una institución pública–, contratos menores de la administración, aportando
11:42la documentación necesaria para ese caso de uso concreto, para que pueda producir ese
11:48resultado. ¿Cómo funciona más o menos este tipo de inteligencias?
11:53Bien, pues, a ver, esto, hablando en temas técnicos, se llama un RAG, un Retrieval Augmented
12:01Generator, que es un nombre técnico, que probablemente no nos dice nada, pero básicamente
12:05de lo que estamos hablando es de un sistema o un agente, como lo queramos llamar, que
12:11es capaz de procesar tu información, la procesa utilizando esta guía generativa, la indexa,
12:18y luego es capaz de responderte en base a la información que hay ahí. Y no responde
12:24lo que estamos acostumbrados cuando interactuas con este tipo de chatbot, con información
12:28general con la que han sido entrenados, sino que responde con tu información, que normalmente
12:32es privada y que está adecuada a lo que sea que estás haciendo en tu día a día, en
12:36tu negocio, en lo que sea. Entonces, esto al final lo que te da es la capacidad de procesar
12:42tu propia información y, como decía Víctor, aquí lo relevante son los datos de la organización
12:47o de la entidad o de los ciudadanos de los que estemos hablando. Entonces, aquí tenemos
12:52la capacidad de, de forma totalmente privada, montar un sistema que analiza esa información
12:57y que es capaz de responderme, incluso es capaz de generar un podcast y que te lo narre.
13:02Pero esto al final, coincido con Víctor en que lo importante es que lo que intentamos
13:07es no solamente dar un servicio, sino llevarlo al mundo de las empresas y de las organizaciones
13:12para que la gente se pueda montar esos propios servicios. Y que nos pasa un montón hablando
13:16con cualquier empresa, de cualquier vertical, de cualquier ámbito, pues todo el mundo ha
13:21sido expuesto en los últimos dos años a estas tecnologías. Y entonces la presión
13:26que hay sobre los departamentos de innovación, sobre los departamentos de sistemas, pues
13:30es tremenda para decir, oye, tenemos que tener proyectos de inteligencia artificial,
13:34de inteligencia artificial generativa, quiero un chatbot, quiero dar servicio a mis empleados,
13:39a mis ciudadanos, a mis clientes. Entonces, lo que hacemos con este tipo de herramientas
13:43es llevar esta tecnología al mundo empresarial para que precisamente se puedan poner en marcha
13:50y que pensemos un poco en el caso de uso, que yo creo que es un poco el caballo de batalla.
13:54Bueno, hablando de eso, quizá al final lo que más permite a las empresas y a las organizaciones
14:03adentrarse en este mundo es tener ejemplos, casos de uso concretos que de repente piensen
14:09ah, pues esto se parece a una cosa que podríamos hacer. ¿Qué casos de uso así tenéis un
14:16poco en mente que puedan excitar ese interés y vencer un poco a veces esa resistencia interna
14:21que hay a adoptar estas tecnologías? Bueno, antes salió algún tema sanitario,
14:27si queréis os comparto dos o tres ejemplos que tenemos ahora mismo. Por ejemplo, el Hospital
14:32Sant Joan de Déu lo que hace es, utilizando Amazon Vero, que es nuestra plataforma para crear
14:36aplicaciones, luego os cuento un poco cómo funciona, tiene un entorno en el que es capaz
14:40de pronosticar muchísimo más rápido enfermedades no frecuentes. Entonces, siendo capaz de hacer
14:45esa detección a tiempo, pues luego puede implementar una serie de tratamientos. En el
14:50Hospital Clínic de Barcelona, por ejemplo, han hecho una aplicación para limitar la tasa de
14:56no-show, que administrativamente tenía muchas complejidades, mucha gente que hace la reserva
15:00y luego no acude. Bueno, pues se ha reducido un 43%. El otro día, discutiendo con la persona
15:06de innovación que lidera innovaciones sanitarias, nos contaba un ejemplo también que había hecho
15:09con Amazon Verroc, donde había bajado eso una tasa del 50%. Entonces, yo creo que todo lo que
15:14sea eficientar procesos, hoy en día tiene muchísimo impacto y nos ayuda también luego
15:19con las organizaciones y las administraciones públicas como a traccionar y a generar esa
15:23dinámica para hacer un uso más fuerte. Yo, por lo que me toca más en mi día a día como
15:28director de Educación, te contaré algún ejemplo específico en el proceso de enseñanza
15:33y aprendizaje. Nosotros, por ejemplo, trabajamos con ETECS, que ellos hacen soluciones tecnológicas
15:40para la educación. Como padre y como director de Educación, uno de los casos que a mí más
15:45me gusta es el de Lingokids, que es una plataforma para enseñanza de idiomas online. En ese momento
15:49que tenemos por la noche, donde estamos leyendo un cuento a nuestros niños, ahora le damos
15:54la oportunidad a que el niño elija cómo quiere que sea ese cuento. Entonces, el niño
15:57elige qué tipo de personajes, qué tipo de diseño quiere, el padre puede decir qué
16:03tema de contenidos aprender y, en función de eso, se le genera un cuento de manera automática
16:08que el padre le lee al niño. Y, en función de lo que ocurre, el padre recibe un feedback
16:13con un lenguaje natural donde se le explica qué ha ocurrido. Entonces, me parecen ejemplos
16:17muy claros de cómo podemos impactar en el proceso de enseñanza y aprendizaje. Antes
16:21hablaba con la directora de la cátedra de la Francisco y Vitoria, ejemplos donde también
16:26podemos intentar ser ayudantes de los docentes en todo el proceso de evaluación, que es
16:32algo que siempre históricamente en Educación hemos querido aumentar. Entonces, tenemos
16:37pilotos también muy claros donde, en diferentes regiones y en diferentes países, en función
16:42de las rúbricas del contenido que tiene que aprender un estudiante, le hacemos una
16:46pre-evaluación para que el docente, en función de eso, pueda directamente evaluar aquellas
16:52competencias que son más importantes dentro de exámenes. Entonces, bueno, ejemplos muy
16:56concretos de cómo estamos cambiando un poquito la educación.
16:59Hombre, espero que al software del hospital, lo habéis llamado House o el software diagnosticador,
17:07de ayudar a los profesores a reducir el trabajo de la pila de exámenes a corregir, también
17:14podría estar bien. ¿Qué estáis haciendo vosotros?
17:18Bueno, pues hay un montón de ejemplos. Yo creo que hemos visto estos dos últimos años
17:23una ebullición y yo creo que ha sido el mayor dinamizador de proyectos y de iniciativas
17:29en el mundo de tecnologías y de información de los últimos años. Yo destacaría un par
17:35de ejemplos. Uno de servicio interno, que es un poco cuando construimos este tipo de
17:41agentes, este tipo de servicios para los propios empleados de la casa. Y ahí tenemos algún
17:44ejemplo, por ejemplo, gestiones de recursos humanos y demás. Me viene a la cabeza en
17:48Aedas Homes, que es una promotora, que ha montado, pues lo que comentabas antes, una
17:52especie de notebook LM privado, totalmente controlado por ellos, donde suben repositorios
17:57y una herramienta les ayuda a analizar la normativa, ¿no? De decir, oye, pues tengo
18:01esta parcela, quiero construir, necesito determinar cómo hay que hacer la gestión
18:07del agua, los metros cuadrados, las lindes, no sé cuánto. Y esto lo que hace es que
18:12procesa toda la documentación del ayuntamiento, de la diputación, de no sé qué y tal. Esos
18:16PDFs tremendos que no hay quien se los lea, ¿vale? Pues esto lo que hace es que te montas
18:21un agente al que le pregunta la información y la persona, el arquitecto que está diseñando
18:26ese proyecto, pues es capaz de ir mucho más rápido en el diseño de, oye, pues cómo
18:30tiene que ser la casa, cuántos metros tengo que dejar o hasta dónde puedo edificar, ¿no?
18:34Algo tan sencillo y de tanto valor, ¿no? Cómo puede ser eso.
18:38Y luego, pensando en el mundo exterior, pues en el mundo exterior, al final, cuando hablamos
18:44de chatbot, todo el mundo pensamos en aplicaciones tipo, pues eso, mensajería, ¿no? Que tenemos
18:49o bien una aplicación del móvil o vía WhatsApp, ¿no? Ahí, por ejemplo, tenemos Mutua Madrileña,
18:53que está dando servicio a sus usuarios utilizando este tipo de tecnologías. Ayuntamiento de
18:58Valladolid, por ejemplo, la agencia tributaria, ese es uno de los que más queremos, ¿vale?
19:02Porque, bueno, pues evidentemente está ahí. De hecho, la anécdota curiosa es que se lanzó
19:08durante la pandemia, si os acordáis, el proyecto del sueldo mínimo vital, ¿no? Y fue y creo
19:12que sigue siendo el chatbot con mayor tráfico que hemos registrado hasta la fecha, ¿vale?
19:17Porque tuvieron, pues como 40.000 peticiones por minuto en el momento que salió en el
19:20telediario que salía de iniciativa, ¿no? Y se abría un WhatsApp para que la gente
19:24pudiese preguntar, ¿no? Entonces, es un ejemplo de cómo estos servicios que están
19:28automatizados pueden escalar, pueden escalar muy bien y pueden, pues, resolver determinado
19:32tipo de problemáticas que, si no, pues serían muy complicados.
19:38Yo quería dar un poco pinceladas de cómo podemos ayudar a las organizaciones a hacer
19:41esos casos de uso, porque la experiencia me dice que todas las organizaciones ya tienen
19:45identificadas oportunidades reales de cómo solucionar ciertas cuestiones en sus industrias
19:50utilizando la tecnología. Lo que me preocupa mucho es darles las herramientas para que
19:54puedan llevar eso a cabo. Nosotros lo hacemos con un stack tecnológico que es lo más completo
20:01posible en tres ámbitos fundamentales. En la parte superior tenemos Amazon Q, que es
20:08el asistente virtual, para que, de manera muy rápida y sencilla, podamos o ayudar a
20:13los desarrolladores en todo lo que tiene que ver con generación de código o ayudar a
20:17los profesionales en cualquier ámbito de negocio a generar aplicaciones y casos de
20:21uso específicos. Algún ejemplo interno. Cuando nosotros probamos Amazon Q internamente,
20:27cogimos 30.000 aplicaciones en producción y el amigo que es ingeniero sabe muy bien
20:32la complejidad que lleva de llevar de Java 8 y 11 a Java 17. Lo hicimos usando Amazon
20:37Q y el ahorro que se generó fue de 4.500 años. Han sido espectaculares las cifras
20:44y lo hacía de una manera tan eficiente que generamos un ahorro de 260 millones por cómo
20:49se había hecho de mejor que se lo hubiera hecho el equipo a cargo. Con lo cual, esa
20:54parte de asistente de arriba nos da toda esa ventaja para, de manera muy rápida, implementar
20:58estas mejoras. Luego, en el ledger intermedio tenemos lo que mencionaba antes de Amazon
21:02Bedrock, que es un servicio totalmente gestionado mediante un pago por uso para elegir de entre
21:08todos los modelos disponibles cuáles son los mejores para cada caso de uso y generar
21:12esas aplicaciones de manera segura y a escala. Yendo a tu introducción de qué rol juega
21:18Amazon en todo esto desde el inicio y, además, ofrecemos una infraestructura que es la que
21:24algunas empresas como Antropic están eligiendo como su proveedor de cloud preferente para
21:30generar y entrenar sus propios modelos. Tenemos la inversión en unos chips propios, Trainium
21:35e Inferencia, unos para hacer los entrenamientos y otro para utilizar esos modelos y la inferencia
21:40en las aplicaciones, que genera unos ahorros de un 40 o 50%. Con lo cual, lo que estamos
21:45invirtiendo es que cada vez se puedan entrenar modelos de manera mucho más rápida, mucho
21:49más eficaz y que eso revierta en que las organizaciones pueden implementarlo a escala
21:54de manera muchísimo más económica, usando nuestra infraestructura o el cloud en general.
22:03Una cosa que puede preocupar un poco a mucha gente, porque al final parece que con las
22:09nuevas guías generativas lo que hacen es copiarse Internet, de hecho es todo la parte,
22:14y entonces a uno a veces tiene la sensación de que cuando usa inteligencia artificial
22:22alguien se va a quedar con todo lo que está, por ejemplo, si es un chatbot, con toda su
22:27conversación y la va a usar en otras conversaciones, las respuestas, las preguntas. ¿Cómo funciona
22:34esto realmente? ¿Cómo protegeis tanto uno como otro la privacidad de los usuarios?
22:45A ver, la privacidad de los usuarios al final es clave y ver un poco cómo gestionamos esa
22:51transparencia y los marcos legales de los datos y las interacciones que estaban mencionando,
22:57súper importante. Probablemente nadie se lea los términos y condiciones cuando abrimos
23:01uno de estos chats hacerlo. Igual hace falta una inteligencia artificial que nos haga el resumen.
23:07Que haga el resumen, efectivamente. De hecho hay varios memes al respecto. Tengo una inteligencia
23:11artificial que genera de cuatro conceptos un texto enorme y luego tengo otra que resume
23:15esto en cuatro conceptos. Bueno, pues es importante y de hecho cuando aparecen determinados servicios
23:24que tienen mucha repercusión y que tienen mucho bombo, pues es importante ver un poco la letra
23:29pequeña. Yo os animo a que aquí lo miréis porque al final le ponemos mucha intención y mucho cariño
23:37a cumplir con la regulación de todos los países en los que operamos y esto al final supone un marco
23:43que hay que cumplir y que no es trivial ni mucho menos. Entonces, los modelos al final tienen dos
23:50fases. Siempre que trabajamos con inteligencia artificial distinguimos lo que es el entrenamiento
23:55y luego lo que son las inferencias o las predicciones. Entonces, cuando tú estás haciendo
24:00predicciones, cuando estás hablando con un servicio, no estás de per se enseñando nada al modelo
24:06sino que lo que estás haciendo es interaccionar con un servicio y esa información puede o no,
24:10ahí os digo, leo los términos y condiciones, que se estén guardando esas interacciones.
24:15Y puede o no que tu proveedor te esté diciendo, oye, esas interacciones las voy a utilizar yo
24:19para lo que me dé la gana o no las voy a utilizar o bueno, pues dependerá de cada proveedor.
24:26Al final puede que haya esa transferencia de información de lo que estás utilizando con la
24:30predicción, con el uso del servicio, a los datos que se utilizan para entrenar, no ese modelo porque
24:35ese modelo ya es estático, ya está entrenado, sino la siguiente versión del modelo que entrenemos
24:39dentro de tres, cuatro o cinco meses. Y ahí me gustaría destacar que en todo lo que son los
24:43servicios comerciales, en todo lo que son los servicios de cloud, yo realmente trabajo en
24:48Google Cloud y la propuesta es llevar esto al mundo de las empresas, ahí los términos y
24:53condiciones, lo que garantizan precisamente es que los datos que se están utilizando, que la
24:59empresa X, el organismo X está utilizando para implementar este servicio y sus usuarios accediendo
25:04a ese servicio, nadie accede a ellos, son datos realmente de la empresa y aquí la GDPR, nuestra
25:10amiga, nos pone un marco yo creo que bastante claro de quién es el dueño de los datos y quiénes
25:16somos procesadores de esos datos, con lo cual nosotros lo único que hacemos es gestionar esa
25:20información para que se pueda dar ese servicio, el dueño de los datos es la empresa, el organismo
25:25público que está poniendo esto en servicio y no se utilizan para nada más.
25:30Efectivamente, la seguridad máxima prioridad no puede ser de otra manera, siempre que abordamos
25:35un proyecto de inteligencia artificial o machine learning hay que garantizar que el dato del ciudadano
25:40o de la persona está siempre segura y siempre privada. Nosotros dentro de un proceso de
25:46onboarding para el uso del cloud estándar de cualquier empresa le llevamos a través de un proceso
25:52muy sencillo de mejores prácticas para asegurarnos que cumple todas las regulaciones GDPR y otras
25:59144 certificaciones o regulaciones internacionales que las empresas cumplen cuando construyen
26:04aplicaciones sobre AWS. Amazon Bedrock, por ejemplo, que la usan decenas de miles de empresas
26:12para generar esas aplicaciones de guía generativa, en España cumple el esquema nacional de seguridad
26:17en el grado más alto, lo que significa que cumple con las máximas exigencias de los organismos
26:22públicos y gubernamentales en España. El dato se despliega únicamente en un entorno privado del
26:29cliente y nunca sale de ahí, con lo cual podemos asegurar que está siempre seguro, siempre privado
26:34y siempre encriptado. Javier, que nos has recomendado leer los términos y condiciones,
26:40si utilizamos el chat de Gemini también nos lo aconsejas. Sí, por supuesto, yo creo que todos
26:45conscientes de que tienes delante y la información que pueda estar o no cediendo, pues qué relevancia
26:52tiene. De hecho, no sé si lo visteis, cuando empezó todo esto de la generativa y demás,
26:57pues hubo casos muy sonados de empleados que cogían información confidencial de la empresa y la
27:04ponían en un chat de un servicio totalmente público cuyos términos y condiciones decían
27:09los datos que nos das los podemos utilizar para lo que queramos. Y hubo, por buscarlo por ahí,
27:15hubo por ahí ejemplos de gente que fueron despedidos porque habían puesto información
27:20confidencial propietaria de la empresa. Para eso lo que tenemos, has mencionado Gemini,
27:24tenemos una versión privada de Gemini, tenemos el Gemini que funciona con tu cuenta de Gmail,
27:29que es el público, el que tenemos como personas, yo para los deberes de mis hijos, pues fenomenal,
27:34pero los datos corporativos, pues lo que tenemos es un Gemini profesional, ¿vale? Y ahí lo que
27:39tienes es, normalmente, la protección de datos, es un servicio de pago y tienes una protección de
27:44datos de lo que yo aquí puedo poner información confidencial y está gestionada, de hecho puedo,
27:47ya tengo pues permisos para compartir entre compañeros, ¿no? Hablábamos de Notebook Lm,
27:51pues yo tengo un Notebook Lm empresarial y lo comparto con mis compañeros, subo mis fuentes
27:55de datos y mi vecino, bueno, no mi vecino, mi compañero de departamento puede acceder a esos
28:01datos y reaprovechar el trabajo que yo estoy haciendo. Todo eso tiene sentido, evidentemente
28:05es diferente el mundo empresarial del mundo personal.
28:09Esto nos puede servir de recordatorio, que si estamos usando un servicio que no pagamos,
28:14probablemente los datos que estamos aportando al servicio es como ingresa la empresa en cuestión,
28:20en general, ya no solo inteligencia artificial.
28:25Vamos a pensar un poco, porque aquí han venido estudiantes, no sé si seguimos teniendo entre ellos,
28:31y ya no solo estudiantes, sino nuestros hijos, etcétera, que van a… su mundo en general
28:39y su mundo profesional en particular va a ser un mundo con inteligencia artificial.
28:49¿Qué consejos podéis dar tanto a padres como estudiantes, yo que sé, desde la elección
28:57de carreras profesionales a el día a día, el aprovechamiento del día a día? ¿Cómo se puede
29:02convivir en este mundo que está empezando pero que cada vez va más de la guía?
29:12Bueno, yo creo que invertir en talento y en carreras STEM es una necesidad en España.
29:19Recuerdo un informe hace un año de Strand Partners, donde solo el 18% de las empresas
29:24decían no tener dificultades serias para incorporar talento digital y acompañar el crecimiento
29:29que puedan tener sus organizaciones. Esto es muy importante.
29:33Access Partners sacaba un informe en España donde decía que si bien podemos generar 282.000 millones
29:39de negocio adicional utilizando inteligencia artificial, no tenemos el talento suficiente
29:44y aquellas habilidades relacionadas con tecnología se van a sobreremunerar un 33%.
29:51Con lo cual, es interesante que nuestros hijos y los jóvenes inviertan en ese desarrollo.
29:58Y una curiosidad, tal vez, cuando se pregunta qué tipo de competencias o de habilidades queremos
30:05en ese talento digital, muchas veces tendemos a pensar en habilidades duras, en código, etc.
30:13El 52% de las empresas marcaban como prioridad 1 y 2 habilidades blandas.
30:19Entonces, todo el desarrollo de pensamiento crítico, creatividad, resolución de problemas,
30:25es algo que tiene que añadirse sobre las carreras STEM y tenemos que trabajarlo de manera muy holística.
30:30Con lo cual, mi humilde recomendación sería obtener una base STEM y tratar de fomentar esas habilidades blandas.
30:37Nosotros, recientemente en España, firmamos con el Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes
30:42el Education Pledge, donde cogimos el compromiso de formar a 500.000 jóvenes en carreras STEM con habilidades blandas.
30:49Yo creo que cualquier colaboración con todos los stakeholders privados, públicos, es bueno para el país.
30:54Tenemos una oportunidad única de liderar la inteligencia artificial a nivel mundial
30:58y necesitamos, entre todos juntos, impulsar el talento.
31:03Yo, muy alineado, de hecho, lo resumo de una forma creo que bastante clara.
31:08Tengo hijos que están terminando bachillerato. Tengo dos. De hecho, si no pasa nada, mi hija el año que viene estará aquí, la Carlos III.
31:17Y yo se lo decía hace unos añitos, porque ahora más o menos tienen las ideas claras, se lo decía muy sencillo.
31:21Digo, podéis estudiar lo que queráis, siempre que sea un doble grado entre lo que queráis e informática.
31:28Porque pienso, como decía Víctor, que la sociedad en la que vivimos ya es digital.
31:34Entonces, evidentemente, no tenemos ni idea de cómo va a ser el futuro laboral de estos chavales que están ahora,
31:39o los que estáis en la universidad, o los que van a entrar, como es el caso de mis hijos.
31:43No tenemos ni idea de lo que va a pasar, porque hay quien dice, no, ya no hace falta programadores.
31:47Porque es verdad, los agentes de IA ya programan de maravilla.
31:50Pero yo sigo creyendo que sigue haciendo falta un componente humano
31:54y que para llevar toda esta tecnología a la sociedad hay que conseguir aplicar
31:59todo lo que hay de conocimiento en la sociedad, ya seas médico, arquitecto, filólogo, lo que sea,
32:06y un plano tecnológico por encima de eso.
32:09Y bueno, como di tanto la lata, al final mi hija quiere estudiar solamente informática,
32:12lo que sea, de momento se lo he dejado para después, ya veremos los másters y demás.
32:16Pero bueno, yo creo que es una realidad y que creo que hay un futuro por delante importante
32:21de aplicar todas estas tecnologías, de aplicar la informática a toda la sociedad.
32:29Por ir un poco, meter un dedito, un dedo gordo del pie en el futuro, también,
32:37bueno, realmente quien rompió mediáticamente el mercado fue OpenAI con ChatGPT,
32:44pero lo cierto es que la tecnología en la que se basan todos estos, la IA generativa,
32:50pues realmente la arrancó DeepMind, que es donde están los cerebritos de inteligencia artificial de Google,
32:56con su paper del LLM.
32:59Con esto a donde voy es que, bueno, tanto Amazon, todavía me acuerdo del Amazon Go,
33:07que nunca llegó a España, que es una pena, esos supermercados donde entrabas,
33:11cogías los productos y cuando te ibas te lo había identificado y te lo cobraba,
33:15sin necesidad de pasar por caja. Ojalá eso estuviese en todos lados ya.
33:20Y, por supuesto, todo lo que ha ido haciendo Google, ¿qué creéis que van a ser,
33:26desde el ámbito que tendré que conocer de vuestras empresas, los siguientes pasitos?
33:32No lo que va a pasar dentro de diez años, que posiblemente no lo sepamos ninguno,
33:36pero ¿qué creéis que va a ser la próxima, si no revolución, evolución en las cosas relacionadas
33:44con la inteligencia artificial que tenemos disponibles?
33:50A ver, nosotros en este 2025 la palabra de moda ya no es IA generativa ni LLM,
33:55la palabra de moda es agentes. Y yo creo que está pasando en toda la industria,
33:59estamos alineándonos hacia, quizás lo podemos llamar las nuevas aplicaciones,
34:04las nuevas aplicaciones móviles, pues a día de hoy lo que hablamos todos es de agentes,
34:07como unos componentes que utilizan IA, pero luego son capaces de hacer cosas por nosotros.
34:11Y hay visiones de tener muchos agentes que hablen entre ellos,
34:14de agentes que orquesten a otros agentes, bueno, aquí esto se puede complicar todo lo que queramos.
34:18Entonces, ahí estamos viendo, hablábamos antes del asistente digital que ya tenemos en el móvil
34:24y que vamos a ver cómo evoluciona, quizás más a nivel personal, pues es una imagen clara.
34:29No sé si habéis visto la película Ager, una persona que se enamora de ese asistente digital.
34:35Yo más que una relación digital lo veo como el colega digital, el amigo que te ayuda,
34:41que tienes ahí como asistente en tu día a día.
34:45Y esto mismo lo estamos llamando el mundo empresarial.
34:47Al final, estos agentes en el mundo empresarial son el cómo desarrollar estas nuevas aplicaciones
34:53con las que se interactúa de una forma mucho más natural.
34:56Antes hablábamos de que ya entienden el lenguaje, que ya entienden el vídeo, ya entienden las imágenes
35:01y que nos van a permitir que vayamos buscando casos de uso en el ámbito de las empresas,
35:07en el ámbito de los organismos públicos para aplicar esta tecnología,
35:11no construyendo el superagente que de repente sea capaz de hacer todo,
35:15sino construyendo un montón de pequeños agentes que sean capaces de hacer cosas,
35:19algunas muy atómicas, otras un poco más elaboradas,
35:22pero que nos permitan mejorar el nivel de interacción que tenemos con la tecnología.
35:27En Google acabamos de anunciar un modelo nuevo porque somos una de las pocas empresas en el mercado
35:33que somos capaces de hacer el end-to-end.
35:35Tenemos a los equipos de investigación haciendo modelos de inteligencia artificial generativa
35:41que son de los mejores del mercado y luego los llevamos al mundo empresarial
35:45y tenemos la plataforma y tenemos la infraestructura.
35:48En este comienzo del camino acabamos de anunciar un modelo, también se llama Gemini,
35:55me temo que reutilizamos el nombre, para el mundo de la robótica.
36:00Y si lo pensáis, a mí me parece un ámbito apasionante,
36:04porque hasta ahora estamos hablando de interacciones digitales,
36:07de algo que tiene una CPU, tiene un teclado, una pantalla o lo que sea,
36:14pero que al final hay un ordenador detrás.
36:16Con la robótica lo que podemos hacer es llevar toda esta tecnología al mundo físico
36:21y de repente el modelo este que hemos sacado, que acabamos de anunciar,
36:25es un modelo pensado para que los robots lo utilicen para entender el mundo físico
36:31e interaccionar con él y lo hagan de forma mucho más eficiente
36:33y su programación sea mucho más rápida.
36:35Entonces, probablemente es una de las siguientes fronteras que vamos a ver
36:38y que me parece súper interesante.
36:42Yo creo que el que mayor impacto va a tener en los 18 meses,
36:45lo adelantabas al principio, es el tema de multiagentes.
36:47Cómo estos sistemas autónomos pueden ejecutar de manera independiente tareas
36:51y orquestar entre ellos cómo solucionar problemas que le lanzan a los profesionales.
36:55Yo creo que eso va a ser seguramente la siguiente disrupción
36:58y nosotros lo hemos incorporado como parte de Amazon Bearhug
37:02ya en disponibilidad general anunciado recientemente.
37:05Creo que va a ir por ahí.
37:07El tema de multimodalidad que has anunciado antes, Javier, totalmente de acuerdo.
37:10Creo que eso nos va a facilitar reinventar un poco todas las experiencias.
37:14Resaltar el mensaje que daba al principio.
37:17Más allá de cómo se me ocurra a mí en diferentes casos de uso,
37:20lo importante es cómo vamos a facilitar que las empresas y las administraciones públicas
37:25puedan implementarlo a escala.
37:27Yo creo que ese es el foco que tenemos que poner.
37:29Cómo le damos herramientas para generar aplicaciones que sean muy eficientes,
37:34que sean muy seguras y que podamos implementar en todas las capas de una organización.
37:41Pues igual adentrándonos un poco en eso,
37:45puede ser interesante que nos digáis cómo funcionáis,
37:48tanto en Cloud Platform como en Web Services,
37:52a la hora de entrar en una empresa o un organismo público.
37:56¿Son ellos los que vienen a vosotros?
37:59¿Queremos hacer tal o es un poco más una conversación de
38:03podríais hacer esta otra cosa que igual está mejor?
38:06¿Cómo funciona eso?
38:08Yo creo que ocurre de las dos maneras y de forma muy natural.
38:11Sí que es verdad que muchas veces nos encontramos en las organizaciones en general
38:14que tienen casos muy aterrizados, pero no saben muy bien cómo abordarlos.
38:18Y suele haber un tema cultural, interno, de cómo romper ese mindset
38:22para que la organización te acompañe en innovación.
38:25Esto es general de innovación no solo de inteligencia artificial generativa.
38:28Uno de los mecanismos que sugerimos nosotros y que están funcionando muy bien,
38:31invito a todo el mundo a que entre,
38:33hay una página web que se llama PartyRock, Amazon PartyRock.
38:36Esto es un servicio que generamos primero internamente nosotros, los arquitectos,
38:40cuando nos lanzaban retos las organizaciones,
38:42querían empezar a prototipar muy rápido cómo hacer una aplicación
38:45eligiendo los modelos que resolviera ese problema para la compañía.
38:48Entonces, para hacer ese sistema prototipado muy, muy rápido y muy eficiente,
38:52montamos una plataforma interna que luego hemos habilitado a todo el mundo
38:55de manera gratuita que se llama PartyRock.
38:57Bueno, lo que hacemos en muchos casos es organizar un hackathon
39:00con todas las partes de la organización para que cada departamento lance diferentes retos
39:06y en una sesión de dos o tres horas somos capaces de prototipar aplicaciones
39:10de inteligencia artificial que ellos mismos desarrollan sin tener conocimiento de tecnología
39:15y les permite ver un impacto inmediato.
39:17Entonces, todo lo que sea acompañar ese cambio de mindset con un prototipado muy rápido,
39:22estamos viendo que es algo que funciona muy bien y que invito a todo el mundo a que lo pruebe.
39:28Bueno, yo creo que una visión parecida.
39:29Quizá destacar lo que comentaba Víctor al principio,
39:32que esto de las soluciones cloud al final ha democratizado el acceso a la tecnología
39:38y yo creo que es importante tener claro que hace unos años cuando querías hacer cualquier tipo de aplicación
39:46que utilizase lo mejor que había en el mercado respecto a tecnología,
39:49pues tenías que invertir unos cuantos millones de euros.
39:52Y a día de hoy, gracias a las soluciones cloud, al final, todos estos son modelos de pago por uso.
39:57Entonces, al final, lo que pagas es en función del volumen de consumo que tienes
40:01y tú vas a empezar a desarrollar pero prácticamente no pagas nada.
40:04De hecho, en algunos casos tenemos tierras gratuitas que les sale por cero euros
40:08y luego empiezas a pagar en función del volumen que tengas.
40:11Lo bueno es que tienen los mismos servicios que tienen las empresas que están pagando millones de euros.
40:16O sea, que realmente la tecnología es súper accesible.
40:19Cuando hablamos de estos modelos de inteligencia artificial,
40:22estos modelos nos cuestan literalmente decenas de millones de euros entrenarlos.
40:26O sea, hacer un modelo propio es una inversión multimillonaria.
40:30Los tenemos ahí como servicio.
40:32Entonces, esto lo que permite es que tu empresa, tu organización pueda utilizar un modelo
40:37sin tener que hacer esa inversión previa de construirlo.
40:40Entonces, yo creo que esa democratización es súper importante
40:43y flexibiliza que iniciativas de este tipo de vamos a hacer un prototipado,
40:48vamos a ver si esto funciona, si los usuarios lo utilizan, lo validan y demás,
40:53pues cuesta prácticamente cero, tiende a cero.
40:56Oye, si esto lo quiero lanzar para 50 millones de personas,
40:59pues evidentemente hay que hacer un estudio económico y ver el coste que va a tener.
41:02Pero empezar es súper rápido y súper económico.
41:07Un tema que ha tocado y que no hemos profundizado y me parece súper interesante,
41:10¿cómo podemos aprovechar el potencial de esos modelos existentes
41:13y ajustarlos, refinarlos, personalizarlos con diferentes técnicas para industrias concretas?
41:19Yo creo que esta va a ser otra de las tendencias.
41:21¿Cómo podemos coger esos modelos donde ha habido una sobreinversión ya
41:24y ahora de una manera muy eficiente podemos personalizarlo para el tema de justicia,
41:29que salía antes, un tema legal, o cómo podemos personalizarlo para un tema médico?
41:33Ahora las inversiones para aprovechar ese potencial de los modelos de lenguaje
41:37y llevarlos a ámbitos muy especializados es relativamente sencillo.
41:41Entonces, yo también invitaría a las organizaciones a mirar eso.
41:43¿Cómo puedo aplicarlo de manera muy especializada y muy concreto
41:46con modelos de lenguaje por sector, por industria, etcétera?
41:50Bueno, ya un poco para terminar, viéndolo ahora,
41:54vamos a hacer un poco de ciencia ficción, que siempre es divertido,
41:58y ver a ver cómo pensáis vosotros que el mundo de la IA va a ser,
42:02ya no a 18 meses, como comentabas Víctor, sino a varios años vista.
42:07¿Quién de vosotros va a construir Skynet?
42:11Esperemos que nadie, ¿no?
42:14Bueno, yo creo que la ciencia ficción nos ayuda y nos inspira en muchos casos
42:18y en otros nos pone un marco que yo creo que es quizá demasiado complicado,
42:23demasiado ambicioso, ¿no?
42:26Estamos viendo, yo diría que evoluciones que son maravillosas, ¿no?
42:29Y antes lo comentaba en la mesa anterior, conducción autónoma, por ejemplo.
42:35No sé si conocéis Weimo, Weimo es una división dentro de Google
42:38que ya tiene coches que conducen solos.
42:41De momento solo están en unas pocas ciudades de Estados Unidos
42:43y hay un tema regulatorio aquí súper importante.
42:45Pero la tecnología va avanzando y va avanzando muy rápido, ¿no?
42:49Entonces, pues eso por ejemplo que parece ciencia ficción ya existe, ¿no?
42:52Si vas a San Francisco, te descargas la aplicación, pides un coche
42:56y viene un coche que conduce solo, ¿no?
42:58Siguen teniendo volantes, siguen teniendo pedales, pero allí no hay nadie dentro, ¿no?
43:02Entonces, bueno, empezamos a ver cosas que ya aparecen del futuro, ¿no?
43:07El futuro ya está aquí.
43:09Yo creo que entre todos como sociedad tenemos que asegurarnos
43:14de que todo esto tenga sentido.
43:15A mí hay una frase que me encanta, que es de Stephen Hawking,
43:18que murió hace unos añitos, pero ya dijo antes de irse,
43:22dijo en los próximos años, él dijo en los próximos 100 años, ¿vale?
43:26Ahora pensamos que pueden ser 20, pues en 15, no tenemos muy claro el margen temporal.
43:31En los próximos 100 años los ordenadores van a ser más inteligentes que nosotros
43:35y es mejor que nos aseguremos que estén alineados con nuestros intereses, ¿vale?
43:39O sea, que yo creo que ahí esa parte de responsabilidad,
43:41esa parte de ética, ¿no?
43:42De entender un poco que la tecnología al final está para trabajar con nosotros.
43:47Y yo siempre lo digo, yo tengo un robot en casa, se llama Conga, ¿vale?
43:53No he tenido que volver a aspirar el suelo, estoy súper feliz, ¿vale?
43:56Es una mejora clara en mi día a día, ¿no?
43:58O sea, que la tecnología yo creo que está ahí para ayudarnos, ¿no?
44:02Y evidentemente tenemos que hacerlo de forma sensata.
44:06Yo creo que tenemos una oportunidad única de liderar desde España
44:09la inteligencia artificial a nivel internacional.
44:12Tenemos unas infraestructuras que son referencia mundial.
44:16En AWS tenemos una región propia con una inversión de más de 15.700 millones en España.
44:22Tenemos una inversión en talento muy importante.
44:25Tenemos un ecosistema de startups que es la NVIDIA en muchos lugares.
44:29Tenemos administraciones públicas que, como han contado esta mañana,
44:31están invirtiendo de manera muy fuerte.
44:33Y yo coincido con la reflexión de Javier final.
44:35Lo que me gustaría es que lo que construyamos, que es inimaginable,
44:39sí que sea de manera muy responsable.
44:41Nosotros para ello tenemos un marco de ocho elementos que miramos.
44:46La equidad, que cualquier colectivo se pueda ver bien representado.
44:51La seguridad y privacidad de los datos que hemos dicho.
44:54La seguridad operativa, la gobernanza, la transparencia, ¿no?
44:57Que se sepa si estás interactuando con un sistema de IA o no.
45:01En fin, que todo lo que hagamos sea sobre ese marco de inteligencia artificial.
45:05Muy responsable.
45:08Bueno, pues yo creo que con esto ya acabamos.
45:10Y pasamos al siguiente panel.
45:13Que llevará a mi compañera Carla Matos.
45:15Que está a punto de presentar un doctorado de inteligencia artificial aplicada al periodismo.