La inteligencia artificial está transformando el mundo laboral a una velocidad sin precedentes. En este episodio de TechTalks hablamos sobre la revolución IA: ¿Destrucción o evolución del empleo?
Categoría
🗞
NoticiasTranscripción
00:00Tech Talks, el espacio donde la tecnología se encuentra con el futuro. Exploremos las
00:10tendencias y las historias que están definiendo el futuro digital y tecnológico. Bienvenidos
00:16a la conversación del mañana.
00:17Hola, un saludo muy especial y bienvenidos a este segundo episodio de Tech Talks, donde
00:23hablamos de tecnología. Aquí con Carlos Betancourt Gálvez, BTO, bienvenido.
00:30Muchas gracias por estar aquí con nosotros hoy también y por invitarnos a este programa
00:34tan espectacular. Hoy segunda parte de Inteligencia Artificial.
00:39Cristian Parada, Cero Azul.
00:41Igualmente un agradecimiento estar otra vez aquí con ustedes conversando, hablando de
00:45cosas bacanas de este mundo de la tecnología.
00:49Aquí estamos con ustedes. Un agradecimiento a la emisora Frecuencia U de la Universidad
00:54de Medellín que retransmite este podcast y a todo el equipo de IFM Noticias, de BTO
00:59Digital y de Cero Azul que está en todas las redes sociales donde ustedes tienen disponibles
01:04estos podcasts donde hablamos de tecnología, diálogos de tecnología con este segundo
01:09episodio, como decía Carlos Betancourt, Inteligencia Artificial.
01:12Sí señor. Y bueno, la vez pasada haciendo un recap y los invitamos también a que revisen
01:19el episodio anterior. Hablamos de la IA y todos los cambios que están ocurriendo en
01:23el mundo hoy debido a ella. Y les propongo que hoy nos entremos en todas esas profesiones
01:28que se están transformando. Incluso antes de este podcast hablamos de que de pronto
01:34van a cambiar o que van a tener una revolución. Pero yo quiero hablar de transformación porque
01:38no quiero ser apocalíptico.
01:42Pero a ver, sin ser apocalíptico, hay profesiones que realmente van a acabarse. Ahora usted
01:48verá si usted si quiere acabar con la profesión porque usted puede seguir sobreviviendo si
01:52se actualiza o no, Cristian.
01:53Pues es así, es así. Ahí les voy a dar un datico para que empecemos a hablar de esto
01:59y es hay una película que se llama Figuras Ocultas, no sé si la han visto. Son tres
02:04mujeres afro que trabajan en la NASA y ellas tienen un rol allá que es un rol de matemáticas.
02:12Ellas les toca hacer cálculos matemáticos todo el tiempo y resulta que llega uno de
02:18los primeros computadores de IBM que es gigantesco. Es un área de 20 por 20 para poder tenerlo
02:26y una de ellas empieza a leer el manual de ese computador. Cuando el computador lo ponen
02:33a hacer el procesamiento que ellas hacían, y ahí es donde viene ese miedo, el computador
02:39falló y no había quien lo arreglara. Y ella con todo su equipo de matemáticas las instruyó
02:48y las volvió las mejores en ese manejo. Eso se llamaba Pascal en ese tiempo y todo esto.
02:55Y entonces se volvieron las mejores manejando el computador que las iba a reemplazar con
03:01la nota para que vean la película.
03:04Qué interesante. Usted tiene una pregunta, ¿no?
03:07Sí.
03:08Usted me dijo, venga, cuando iniciemos yo quiero que me dé la palabra porque yo tengo
03:12una pregunta clave para Christian. Yo estoy espectáculo, quiero saber cuál es esa pregunta
03:18y hacia dónde va dirigidas.
03:19Yo tengo un video en TikTok que sin duda es de los más polémicos que he puesto y
03:25tiene un montón de reproducciones, más de 100 mil, en la cual digo que los analistas
03:29de datos van a tener trabajo y que no recomiendo a ningún joven hoy estudiar análisis de
03:35datos, porque entre otras cosas, y pueden probarlo, pues si uno sube un archivo de Excel
03:40a aplicaciones como Notebook, LLM que es de Google o ChatGPT, tú puedes hoy hablar con
03:46ese archivo y preguntarle, por ejemplo, dime tendencias, estadísticas, qué piensas de
03:51esto, qué debería hacer, incluso con Copilot.
03:54Y entonces este post ha sido muy polémico porque hay gente que me dice, no, eso no se
03:58va a acabar, hay que estudiar análisis de datos y todo lo que hay detrás de la IA son datos.
04:04Pero entonces la pregunta que le quiero hacer a Christian, y tiene que ver con esto,
04:09los desarrolladores. Hablemos de desarrolladores hace tres años, después de pandemia, y
04:14hablemos de desarrolladores hoy. Hace tres años un desarrollador, primero era muy costoso
04:19y segundo era muy escaso, porque había un boom de desarrollo de programación como una
04:24especie, no sé si llamarlo burbuja, pero hoy qué está pasando con el mundo de la
04:28programación. Y cómo la IA está impactando el mundo de la programación y por qué hoy
04:33es barato.
04:34Y se le va a complementar. Si yo quiero un script, ya no voy al desarrollador, ya no
04:42le pregunto al ingeniero, sino que le pregunto, dame un script a Charly Bitt, dame un script
04:47que me haga esto y programa sin saber de programación.
04:51Bueno, eso es una de las primeras cosas que empezó con la IA. De hecho, cuando salió
04:59ChatGPT al mundo, lo primero que sorprendió fue que era capaz de escribir programación,
05:06era capaz de programar, por decirlo de alguna manera. Y yo coincido contigo, había una
05:12gran burbuja porque la programación es algo que no es tan simple, es complejo, y al ser
05:18complejo, las capacidades son más limitadas en las personas. Entonces había menos personas
05:24que lograban programar y era muy complejo conseguir un desarrollador, ¿cierto? Un desarrollador
05:29bueno. ¿Qué pasa hoy? Yo sé que existen muchísimas aplicaciones de desarrollo. Sé
05:36que hay aplicaciones que tú les dices, créame un sitio web, créame esto y él te lo programa.
05:41Pero todavía hay una gran ventana para que pasemos a ese mundo en el que la IA hace todo
05:47por sí sola. Hoy tenemos un rol que se llama el front-end engineer y es el desarrollador
05:52que es capaz con IA de ser más eficiente. Porque aplicaciones que desarrollan hay muchas,
05:57pero yo no veo al gerente en ChatGPT programando su próxima web. ¿Quién la programa?
06:04El DTI, el desarrollador. Sigue siendo el desarrollador, sólo que ya no desarrolla
06:09escribiendo una cosa a mano, sino que se ayuda a estas aplicaciones.
06:14O sea, digamos que utiliza ahora la IA para ser más eficiente, todavía no es autónoma
06:21la IA, pero digamos que sí cambia la función del analista, del programador y del desarrollador.
06:28O sea, ya no es el desarrollador que conocíamos antes, sino que comienza a tener nuevas competencias,
06:33nuevas funciones, aunque sigue siendo desarrollador. Interesante, ¿no? Ese cambio es una modificación
06:39más exigencia. Es como decir que antes los aviones se pilotaban, pero eran absolutamente manuales.
06:48El piloto automático no significa que no haya piloto, sino que el piloto continúa,
06:52pero que hace otra cosa diferente, no solamente pilotar el avión. Eso va a cambiar,
06:57pero aún falta un poquito para llegar allá.
07:01Y más que la eficiencia, yo comparo esto como cuando estábamos en el colegio,
07:07nos ponían una investigación y los que estábamos en Medellín, íbamos a la Biblioteca Pública Piloto
07:12o a la hemeroteca allá en la playa, donde están todos los periódicos históricos de Colombia
07:17y perdíamos una tarde buscando una sola cosa. Le preguntaban, no sé,
07:22¿Quién era Rafael Uribe? Y cuentan noticias de la época. Entonces, no había enciclopedia,
07:27no había nada. Le tocaba a uno irse allá a la biblioteca o a la hemeroteca.
07:31Y coger los microfins. ¿Te tocó los microfins? También.
07:34Y meterla sin tica y darle vueltas para buscar.
07:37Y eso, para ninguna duda, eran cuatro horas. En código es lo mismo.
07:41Cuando yo empecé a trabajar después de estudiar Ingrediente Electrónica en ascensores Andino,
07:46una época muy bonita de mi vida, me tocaba hacer código para los ascensores,
07:51para los indicadores de piso, para la botonera. Cuando uno pide el botón,
07:55quiero un día o dos veces y borro la llamada. Eso me tocaba en lo mío en Andino.
07:58Y yo recuerdo que hacer un código era una tarde entera. Y si había un fallo,
08:03encontrarlo me demoraba hasta un día a veces. Porque ¿dónde está el fallo?
08:06¿Dónde está el fallo? Se cae el abisor.
08:08Cuando uno programaba el DOS o cuando uno programaba HTML,
08:12cuando yo empecé a hacer páginas web en España, era desde el cero.
08:17Los blogs apenas tenían algunas líneas, pero uno tenía que, para darle diseño y todo,
08:23había que trabajar el HTML, que no era el 5, el HTML, en su momento, línea por línea.
08:29Y entonces había espacios, comillas, símbolos, todo, y uno cogía y trabajaba.
08:34Cuando iba a la parte de poderlo ver gráficamente, alguna falla,
08:38y lo mismo que usted decía, comience a buscar línea por línea, línea por línea,
08:43a buscar en dónde está el fallito, en un espacio, en una comilla mal puesta,
08:47en algo, pero era tonto, pero te tardabas horas y horas haciéndolo.
08:51Y eso es lo que había antes.
08:53Entonces, comparando con la biblioteca, ya hoy uno metió un código en chat GPT,
08:58la versión O1, que es la versión de razonamiento, y en menos de 5 minutos
09:03te encuentras el error, pero es que no termina todo.
09:06Y te lo optimiza.
09:09Entonces, hay rutinas que a lo mejor, hechas por un humano, son subóptimas,
09:15no están perfeccionadas para que sean más rápidas, para que gasten menos memoria.
09:19Al subirlo a un sistema de estos, impedirle que lo optimicen,
09:22hay una altísima probabilidad de que entregue unas funciones
09:26que no sea algo que tú tenías en 50 líneas, se lo entrega en 5 o en 10.
09:30Cristian, es que esa parte de optimización me llama mucho la atención,
09:34sobre todo porque es que los procesos se simplifican
09:39y la inteligencia artificial, teniendo, digamos, la bitácora
09:45de todo el conocimiento humano, prácticamente en todo el mundo,
09:49coge los promedios, el promedio de la gente, del entendimiento,
09:53de las sensaciones, de los gustos, de las preferencias.
09:56Y entonces, hoy en día lo que hace la inteligencia es que yo le planteo
10:00cualquier cosa y le digo lo quiero para llegar a tal público.
10:04La inteligencia artificial me optimiza el mensaje en su redacción,
10:08en su uso de colores, en la imagen necesaria,
10:11y busca lo que le gusta a la mayoría.
10:14Cada día, sobre todo en temas de marketing, es también más fácil
10:17hacer mensajes que sean optimizados.
10:19Es así, es así, Nacho, con el tema.
10:23Y mira que Carlos decía una cosa importante,
10:26y es que ya empezamos a desaprender en la programación
10:31lo que son los lenguajes.
10:33O sea, ya realmente vamos a lo que tú decías, al final, al fin.
10:38Necesito que esto haga lo otro.
10:40Pero ya no hay tanta necesidad de entender qué dice cada una
10:44de esas líneas, porque por algo se llama lenguaje.
10:47Porque él te va diciendo, tomo esto, hago esto, hago lo otro.
10:50Pero ya pasamos derecho a esa parte y validamos ese resultado.
10:54No sé qué tan bueno sea, no sé qué tan malo sea,
10:57pero es lo que está pasando.
10:59En la sesión anterior hablábamos de que nos empezamos a volver
11:03un poquito perezosos de entender.
11:05Es pereza de entender o no pereza.
11:07No tenemos necesidad de entender porque la IA nos muestra
11:11un resultado.
11:13Yo lo veo como son los gerentes en las empresas.
11:16Los gerentes piden un resultado, no piden proceso.
11:19No dicen, muéstrame todo el proceso de cómo llegamos
11:22a ese indicador, piden un indicador.
11:24Nos volvimos gerentes de la IA y le decimos, deme un resultado
11:28y usted mire a ver cómo lo hace y puede que lo haga
11:31en 10 líneas o en 100.
11:33Más o menos es como lo veo.
11:35Carlos, me recuerda a la historia y prehistoria de la matemática
11:39con el hábaco y la gente sabía cuál era el proceso del hábaco,
11:43luego llega la calculadora y a la gente le olvidó
11:45la calculadora.
11:46Usted sabe el resultado y le pide lo que quiera,
11:48pero usted no hace el proceso mental del hábaco.
11:51A eso pasa.
11:52Pero vamos al tema de las profesiones.
11:54Ustedes tienen un listado que anda rondando por ahí
11:59hace unos días, donde hay una serie de profesiones,
12:03sin ser apocalípticas, como dice Carlos,
12:06que sí están en riesgo, bien sea o de desaparecer
12:09o de modificarse.
12:11O sea, ¿cómo usted puede subsistir?
12:13O sea, si usted llegó y estudió una cosa,
12:16ve a ver si le toca reaprenderla, modificarse,
12:19porque usted sigue viviendo, la inteligencia artificial
12:22no es que lo reemplace, puede que le facilite
12:24o sí puede que lo desplace.
12:26Yo empiezo.
12:27Los radiólogos.
12:28Empiezo por los radiólogos.
12:30Me tomaste una vibra.
12:31¿Sí?
12:32Ah, ¿tu esposa es radióloga, no?
12:34Sí, sí.
12:35Bueno, lo siento, ¿no?
12:36Sí, mira.
12:37Oye, definitivamente, a ver, la radiología...
12:40Hoy man es diagnóstico.
12:42Tiene muchas vertientes.
12:43Una vertiente es el intervencionismo,
12:45que es operador dependiente.
12:48Con esto quiero decir, pues, que sí hay que tener
12:50un humano manipulando.
12:51Filtración.
12:52Instrumentos y también la ecografía.
12:54Esa parte lo hace la ecografía.
12:55Es operador dependiente.
12:56Claro.
12:57Pero sin duda alguna, que hace mi esposa todos los días
13:01en un computador, encontrar patrones,
13:04encontrar desviaciones de colores,
13:06encontrar desviaciones de superficies.
13:09Y eso correlacionarlo con todo su acervo médico,
13:13todo lo que aprendió durante muchos años,
13:15para decir, esta persona tiene una probabilidad,
13:19que siempre los radiólogos hacen de probabilidades,
13:21de que tenga este o este o este diagnóstico.
13:24Por otra manera, en psicoherencial,
13:26ya estamos viendo I.A.S.,
13:28y se hacen estudios muy, muy importantes,
13:31donde hay un estudio que es en el Hospital de Castilla la Mancha,
13:33en Toledo.
13:35Ya, por ejemplo, el tamizaje de mama,
13:37para encontrar cáncer de mama,
13:39lo hacen con I.A.S. supervisadas por radiólogos.
13:43Y volvamos a lo mismo, la productividad.
13:45Si antes un radiólogo podía revisar N número de mujeres al día,
13:50pues ya una máquina las pasa,
13:53de forma seria como una fábrica,
13:55y cuando hay un warning, una alerta,
13:57el radiólogo entra y revisa.
14:00No antes.
14:01Entonces, lo que es normal, de alguna manera ya pasa,
14:03y el radiólogo no pierde tiempo,
14:05viendo cosas que son normales.
14:07Es decir, la radiología no va a desaparecer,
14:10si necesita la intervención humana,
14:11lo que necesita es un nuevo experto,
14:13tendrá que ser más experto el radiólogo,
14:15para poder entender lo que la I.A.S. le va a reflejar.
14:19Cuando uno va a un aeropuerto,
14:21hay un detector de metales.
14:23Todos lo hemos pasado, ¿no?
14:25Antes de esa tecnología, ¿qué había?
14:27A uno lo tenían que requisar completamente.
14:29La cachada.
14:30O incluso se pasaba en un aparatico así,
14:32después ya llegó el arco,
14:34y ya con el arco, y también está el equipo de rayos X,
14:38y los perros, eso cuando hay intervención humana,
14:41cuando te pasan a un lado,
14:43cuando alguno de los sistemas automáticos detecta
14:46que hay algo anómalo,
14:48ahí sí entra un humano a hacer ese doble check.
14:51Y eso está pasando en la medicina.
14:52Eso es un sistema, podemos definir de alguna manera,
14:56la inteligencia artificial como un sistema automático,
14:58o un sistema realmente de aprendizaje,
15:00el learning machine, todo el tema,
15:02para que nos sigamos metiendo por la misma línea
15:04y vamos a la siguiente profesión.
15:05Pero es un sistema realmente automático,
15:07¿es la inteligencia artificial una herramienta,
15:11o como yo la defino, un compañero de trabajo?
15:14Es que si vamos a lo básico,
15:17podemos decir que la IA son procesos automatizados,
15:21pero con razonamiento,
15:23que es la gran diferencia.
15:25Porque antes uno hacía procesos de automatización,
15:28tú decías, si uno esto, entonces haz lo otro,
15:31pero tal vez ahora que con la IA hay razonamiento,
15:34hay decir, pero no siempre es esto,
15:36tal vez yo puedo hacer otra cosa por aquí.
15:39Entonces eso es lo que hace ese gran cambio.
15:41Pero como lo decía Carlos,
15:43son esos procesos que son como tan automatizados,
15:46tan mecánicos, tan operativos,
15:49a los que más impacta la IA.
15:52La parte operativa.
15:54Esa parte de repetición y repetición.
15:56Por eso hay cosas como los cálculos.
16:01Todo lo que tenga que ver con cálculos
16:03puede ser una de las profesiones que tienden a transformarse.
16:07Los calculistas, por ejemplo, de los edificios,
16:10los ingenieros calculistas,
16:12¿terminan siendo desplazados?
16:14Generalmente estos son roles de personas
16:16que estudian física, matemática,
16:18todas estas ciencias exactas.
16:22Y son las ciencias que la IA puede hacer
16:25y puede hacer muy bien.
16:27Porque si algo puede hacer la computación
16:30es ser exacta, ¿cierto?
16:32Entonces tal vez sí se van a transformar mucho
16:34porque van a hacer operaciones que un humano,
16:38como el ejemplo que les daba al inicio,
16:40se demora mucho.
16:41Esto lo puede hacer rápidamente.
16:43Y en la IA hay unos estudios basados precisamente en eso.
16:47¿Cuánto se demora la IA en solucionar
16:49un problema matemático físico?
16:51Y los puntajes de las IA,
16:54el puntaje de O1, el puntaje de DIPSIC, el puntaje de R1,
16:59el puntaje de estas IA está dado
17:01por el tiempo que se demoran
17:02solucionando esos problemas matemáticos,
17:05que son casi que imposibles de solucionar por un humano.
17:09Hay en estos días el tema que ha llegado
17:12que la NASA, que en Chile descubrieron un asteroide
17:18que puede impactar en Colombia o Venezuela.
17:22Hay simulaciones hechas en IA
17:26de cómo podría, por ejemplo, parte de Bogotá
17:29quedar evaporizada si cayera en Bogotá, todo el tema.
17:32Lo pregunto en términos de IA.
17:35¿La IA podría hacer esos cálculos más exactos
17:38y desplazar a los astrónomos?
17:40Sin duda alguna, Nacho.
17:42Es que, a ver, y sobre todo por la posibilidad
17:45de generar escenarios muy rápidos
17:48y de tener información que puede ir cambiando rápidamente
17:53en el tiempo y irse acomodando,
17:55la IA sin duda puede tener aproximaciones
17:57mucho más fidedignas a la realidad.
18:00Y nuevamente, yo quiero que nos centremos en la eficiencia,
18:03porque a lo mejor para calcular esas trayectorias
18:07se necesitaban, no sé, 50 científicos
18:10para ir a un laboratorio, uno midiendo la velocidad,
18:13otro la luminosidad, otro midiendo los materiales,
18:16otro midiendo un montón de variables,
18:19cada uno con una especialización particular,
18:22incluso muchas veces no conociendo bien las otras ciencias,
18:25pues la IA tiene esa ventaja,
18:27y es que es especialista en muchas cosas,
18:30y puede encontrar interrogamientos, causalidades,
18:34que el ser humano no puede ver.
18:37Me deja en un pensamiento más apocalíptico
18:42y que no queríamos,
18:44porque es que si entonces la IA me reemplaza 50 astrónomos,
18:48perdón, 50 astrónomos o astrofísicos,
18:52si ahora necesito uno en vez de 50,
18:55¿qué pasa con esos 49?
18:57¿Qué va a pasar entonces cuando la IA,
19:00precisamente en términos de eficiencia,
19:02me termina desplazando a un montón de personas?
19:05Seguramente la respuesta que ustedes pueden tener en algún momento
19:09es que pasó cuando la industria automotriz,
19:11antes todo lo hacía a mano,
19:12luego llegaron un montón de máquinas
19:14y ¿qué pasó con la gente?
19:16¿Qué podríamos aproximar en este siglo
19:18frente a esta nueva forma de trabajar?
19:20Aparecen muchísimas nuevas roles en la sociedad,
19:25y son roles que se van a ir a otras áreas,
19:28ya no tan científicas a veces.
19:30Como tú lo decías,
19:32pasó en todas las revoluciones industriales,
19:35cada que hay una revolución industrial
19:37hay una transformación de la sociedad,
19:39y nuevos roles, nuevos cambios y nuevas cosas.
19:42¿Cuáles son?
19:43Como te decía,
19:44ahorita aparecen un montón de roles nuevos
19:46que la IA necesita data,
19:49data no puede hacer nada,
19:50Carlos lo decía,
19:51hay uno midiendo la velocidad,
19:53la IA podría hacer eso más eficiente,
19:55pero necesita data,
19:56y entonces ahí vienen unos elementos
19:58que se llaman los feeds,
19:59las personas que alimentan la ciudad con información,
20:02empiezan a surgir nuevas cosas
20:04con la diferencia de que hoy estamos muy acelerados,
20:07entonces son roles que van a durar,
20:09no como antes que duraban 30 años,
20:11sino que van a durar 5,
20:12y en 5 van a volver a transformarse
20:14y van a aparecer otras y otras cosas
20:18hasta que lleguemos a la famosa singularidad.
20:22Comienza un proceso de transformación,
20:27lo que hemos estado hablando,
20:28de eficiencia,
20:29en donde ya ahora les explico yo
20:31por qué digo que la IA es un compañero de trabajo
20:33en vez de una herramienta,
20:35pero eso lo haremos después de la siguiente pausa.
20:45Y retomamos en Tech Talk,
20:47agradeciendo a todos ustedes,
20:50primeramente al equipo de IFM,
20:52al equipo de Celo Azul,
20:54aquí con mi amigo Cristian,
20:56para invertir hoy un poco la lógica
20:58que siempre empiezo por BTO Digital,
21:00agradeciendo al equipo de BTO Digital,
21:02y pues todo este trabajo también del equipo de IFM,
21:05noticias y por supuesto
21:06a la Frecuencia Universidad de Medicina
21:09que nos retransmite.
21:11Les decía yo que yo considero
21:13en algún momento
21:14que la IA no solamente es una herramienta
21:18como muchos la plantean,
21:20pues el que se mete a trabajar la utiliza
21:23y es su herramienta
21:24como en algún momento hacemos con Google
21:27o como hacemos con WhatsApp
21:29y la usamos como una herramienta adicional,
21:31pero yo veo que hay más,
21:33el que se mete y trabaja a profundidad
21:35lo que tiene es una compañera de trabajo.
21:37Por ejemplo, y voy a meterme en temas de periodismo,
21:40pues la IA, el periodismo no puede
21:42y no va a reemplazar al periodista,
21:43la información es hoy en día lo que ocurre ya
21:46y la memoria histórica de la IA
21:50no solamente es lenta mientras se recaba,
21:53sino que es que como no ve el futuro,
21:55no ve el presente realmente,
21:56sino que está alrededor del pasado,
21:58no hay forma de decir
21:59es que reemplazó al periodista
22:01con lo que acaba de pasar.
22:02La IA no va a saber
22:04si hubo un accidente en un avión
22:06y qué pasó en el accidente,
22:07está hablando en este instante,
22:08él no sabe eso,
22:09no lo va a poder hacer,
22:10lo puede hacer tiempo después
22:12y los algoritmos tardan,
22:14a veces 24, 48, 72 horas,
22:17a veces tardan semanas
22:19para que en el mundo
22:20se cubra toda la red de Internet.
22:22Entonces, ahí es cuando yo digo,
22:24yo le digo a un periodista
22:25hazme una noticia sobre algo
22:27que está ocurriendo,
22:28entonces llega el periodista y lo escribe,
22:32yo llego, lo reviso y le digo
22:34no, ¿sabes qué?
22:35Cambia esto, mueve esto,
22:37mejoralo, se lo devuelvo al personaje,
22:39¿listo?
22:40Lo mismo,
22:41yo a veces cojo, le digo a la IA
22:44con la información que tengo,
22:46hazme y escríbeme y mejorame esto
22:49y cuando me llega y se equivoca o algo,
22:51yo le digo corrígelo,
22:52es lo mismo que hice con una persona
22:54y termina siendo la IA,
22:56no me reemplaza el periodista,
22:57pero sí me mejora.
22:59Ahora, sí hay algunos, digamos,
23:02puestos y funciones
23:03en donde yo optimizo al periodista
23:05porque ya no necesito un,
23:07digámoslo así,
23:08un corrector de estilo,
23:10porque yo entreno a la IA,
23:12le doy el estilo de mi medio
23:14y le digo,
23:15corrígeme basado en mi estilo
23:16y él me lo organiza.
23:18Hasta ahí lo está haciendo,
23:19en este momento,
23:20lo hace New York Times,
23:21lo hace Wall Street Journal,
23:23lo hace Washington Post,
23:25lo hacen las grandes,
23:27los grandes periódicos en el mundo,
23:29desconozco bien cómo es el periodo,
23:31el proceso en el tiempo
23:32o en el colombiano,
23:33pero nosotros lo estamos implementando
23:35en IFM Noticias.
23:36Ahora, es una, una, una,
23:38es un, espérate a ver,
23:40un compañero,
23:41que yo le pido y me hace,
23:43¿sí?
23:44Le pido y me hace.
23:45Es básicamente,
23:46no es una herramienta.
23:47¿Ustedes qué piensan de eso?
23:49Voy a poner una antítesis
23:52y quiero ser un poquito irreverente hoy.
23:54Adelante, adelante
23:55y con preguntas picantes.
23:57¿Quién de ustedes hoy
24:00se pondría a estudiar,
24:01por ejemplo, mandarín
24:03o hindi
24:04o incluso inglés?
24:05Ojo,
24:06porque es muy pesado.
24:08Ya hoy,
24:09con los avances de la IA
24:11y las velocidades que tiene,
24:13invertir cinco, diez años
24:16aprendiendo un segundo idioma
24:17y hacerlo bien hecho,
24:18pienso ya no tiene sentido.
24:20Sentido más allá,
24:21pues, de desarrollar el cerebro.
24:23Si vale la pena uno estudiar cosas,
24:25pues, porque es como,
24:26el cerebro,
24:27dicen que es un músculo,
24:28obviamente no es un músculo,
24:29pero hacen el simil,
24:30aunque solo el cerebro
24:31no lo está retando
24:32y no le ponen cosas nuevas,
24:33pues, se queda estancado,
24:35el cerebro no avanza,
24:36no crece.
24:37Pero ya hoy tenemos IAS,
24:39incluso equipos
24:40que te pones en el oído,
24:41te puedes ir para la India,
24:43y tienes traducción simultánea.
24:46Un oficio que ya no va a existir más,
24:48eso no tiene sentido.
24:49El traductor,
24:50en la ONU,
24:51por ejemplo,
24:52hay cinco, diez señoras
24:53hablando diferentes idiomas
24:55y con diferentes presidentes
24:57con audífonos.
24:58Esa profesión va a desaparecer,
25:00esa sí va a desaparecer.
25:01Y yo estoy seguro que
25:03un niño
25:04en muy pocos años
25:05le van a decir,
25:06no aprende inglés,
25:07más bien aprenda a tocar bien piano,
25:09porque tocar piano
25:10da felicidad.
25:11Porque tocar piano
25:12genera endorfinas.
25:13Es cierto.
25:14O hacer arte,
25:15genera esto.
25:16Entonces,
25:17será que estamos llegando
25:18a un mundo
25:19donde vamos a tener
25:20más ciencias sociales,
25:21más ciencias humanas
25:22y más arte.
25:23Tienes razón.
25:24Hubo una época
25:25en que la memoria
25:26era la media de las escuelas.
25:31Tenías que prenderte
25:32las tablas de multiplicar.
25:33Ahora ya no te piden
25:34las tablas de multiplicar,
25:35te piden esquemas bien,
25:36aprendas a razonar,
25:37porque para eso tienes
25:38la calculadora del computador.
25:39Al resultado.
25:40Al resultado.
25:41Bueno,
25:42pero tienes una pregunta picante.
25:43Sí,
25:44la pregunta picante era esa.
25:45¿Qué ponemos a estudiar
25:46a nuestros hijos?
25:47Y ahí se la pregunta
25:48ya está más fuerte.
25:49Esa sí está más fuerte.
25:50¿Qué ponemos a estudiar
25:51a nuestros hijos?
25:52Y yo se la voy a complementar
25:53para que opinemos
25:54sobre qué ponemos
25:55a estudiar a nuestros hijos
25:56con algo que decía Nacho.
25:57Y es,
25:58la idea no puede ser
25:59la misma.
26:00La idea no puede ser
26:01la misma.
26:02La idea no puede
26:03saber el futuro,
26:04pero ojo con algo.
26:05Hay un libro que se llama
26:06Sálvese quien pueda
26:07de Andrés Oppenheimer
26:08y de ahí yo saqué algo
26:09que me impresionó muy curioso
26:10que habla precisamente
26:11de las profesiones,
26:12¿cierto?
26:13Sálvese quien pueda.
26:14Pero hay un tema
26:15que yo lo llamo
26:16como la paradoja
26:17del partido de fútbol
26:18y es que la IA dice,
26:19quienes trabajan
26:20en este tema
26:21en el investigativo,
26:22que con la IA
26:23no se puede saber
26:24el futuro,
26:25pero ojo con algo.
26:26Hay un libro
26:27que se llama
26:28Sálvese quien pueda
26:29de Andrés Oppenheimer
26:30y de ahí yo saqué algo
26:31que me impresionó muy curioso
26:32que con la data suficiente
26:33una IA puede saber
26:34cómo va a terminar
26:35un partido de fútbol,
26:36¿cierto?
26:37Entonces esa paradoja dice,
26:38ese concepto dice
26:39si sabemos el clima,
26:40la dirección del viento,
26:41el estado de salud
26:42de los jugadores,
26:43las características,
26:44cómo está de alto
26:45la grama,
26:46el peso y la masa
26:47del balón.
26:48La emocionalidad.
26:49La emocionalidad,
26:50el lugar,
26:51el clima,
26:52la tribuna
26:53y un millón de datos
26:54que son inviables
26:55de procesar por un humano.
26:56Una IA
26:57puede saber
26:58cómo va a terminar
26:59un partido de fútbol
27:01Una IA podría dar
27:02una probabilidad
27:03de 70-80%
27:04de cómo va a terminar
27:05el partido.
27:06De hecho hay un juego
27:07que se llama Hat-trick
27:08que hace eso.
27:09Tú te juegas
27:10al entrenador
27:11pones y con la inteligencia
27:12artificial
27:13mides
27:14y te pones con otro
27:15que tiene también
27:16inteligencia artificial
27:17y vas a la probabilidad
27:18y no hay ahí.
27:19Y en la IA
27:20hay un concepto
27:21que se usa mucho
27:22eso sí no es futuro
27:23ni ciencia ficción
27:24que es la predicción.
27:25Sí se usa mucho
27:26con IA
27:27la predicción.
27:28Se usa la predicción
27:29en el mundo de la energía
27:30para saber
27:31cuánto va a costar
27:32la energía mañana.
27:33Se usa la predicción
27:34en datos financieros
27:35cuánto voy a vender
27:36dependiendo de qué.
27:37Entonces
27:38si la IA
27:39hoy está dando
27:40un 50%
27:41de probabilidad
27:4260
27:43qué pasa
27:44cuando sea el 90%
27:45cómo va a cambiar
27:46el mundo
27:47cuando ya
27:48ni siquiera
27:49la se puede apostar
27:50en un partido de fútbol
27:51porque ya sabemos
27:52cómo va a terminar.
27:53La IA le ganó
27:54a Max Enríquez
27:55con las predicciones
27:56climatológicas
27:57por ejemplo.
27:58Pero yo creo que
27:59ahí si ya entramos
28:00nuevamente
28:01a temas muy humanos
28:02y es que va a ser
28:03un mundo muy aburrido
28:04¿no?
28:05Total.
28:06Porque ¿dónde está?
28:07O sea
28:08parte
28:09de lo que le da sabor
28:10a este mundo
28:11en el que vivimos
28:12es la incertidumbre
28:13y esa maliposita
28:14en el estómago
28:15porque incertidumbre
28:16para lo bueno
28:17y para lo malo.
28:18Como era bueno
28:19no saber si
28:20¿será que le gustó
28:21a esa niña
28:22o no le gustó?
28:23Y ya uno comía
28:24pero ya sabes
28:25ya sabes.
28:26Mis hijos dirían
28:27es muy viejo
28:28porque ese es tu mundo
28:29y esa es tu forma
28:30de verlo.
28:31Ellos tienen otra forma
28:32en la que aprenden
28:33un mundo totalmente diferente
28:34y acaban
28:35y están empezando
28:36y cada generación
28:37trae sus problemas
28:38y sus soluciones.
28:39Son cosas diferentes
28:40ellos tendrán
28:41otras diversiones
28:42pero a mí
28:43si me llama la atención
28:44es algo
28:45en el plano
28:46de las profesiones
28:47y del laboral.
28:48Siempre dijeron
28:49que los avances
28:50tecnológicos
28:51y yo pues
28:52empecé con la máquina
28:53de escribir
28:54¿no?
28:55Así de sencillo
28:56si quería grabar
28:57tenía que tener
28:58una grabadora
28:59con un cassette
29:00si quería escribir
29:01tenía que tener
29:02papel y un lápiz
29:03si quería tomar
29:04una foto
29:05una cámara aparte
29:06con un rollo fotográfico
29:07que había claro
29:08¿verdad?
29:09Todo gastaba tiempo
29:10todo gastaba tiempo
29:11teníamos el mundo
29:12muy ocupado
29:13si yo grababa
29:14tenía que desgrabar
29:15yo
29:16escuchar
29:17gastar un tiempo
29:18o sea
29:19había un montón
29:20de procesos
29:21para sacar una noticia.
29:22Hoy en día
29:23pues todo lo tenemos aquí
29:24si quiero video
29:25si quiero tomar nota
29:26si quiero grabar
29:27lo tengo acá
29:28si quiero desgrabar
29:29lo desgrababa solo
29:30con la inteligencia artificial
29:31en fin.
29:32Y aún así
29:33a mí me decían
29:34que cuando llegaba la tecnología
29:35lo que iba a tener
29:36era tiempo
29:37para el disfrute
29:38o sea
29:39no Nacho
29:40vas a estar muy tranquilo
29:41porque entonces
29:42ya no vas a hacer lo mismo
29:43no vas a gastar tanto tiempo
29:44pero yo les digo
29:45no me alcanza el día
29:46mientras más cosas
29:47supuestamente
29:48me hace la tecnología
29:49mientras más tiempo
29:50me ahorra la tecnología
29:51mientras más eficacia
29:52mientras más optimización
29:53tengo
29:54más trabajo tengo
29:55y menos tiempo tengo
29:56para descansar
29:57¿por qué esa paradoja?
29:58se las planteo
29:59definitivamente
30:00yo creo que
30:01el ser humano
30:02tenemos todos un problema
30:03y es que nos sentimos improductivos
30:04si no estamos haciendo algo
30:05incluso me atrevería a decir
30:06que
30:07ese mayor trabajo
30:08que tú tienes
30:09la causa no es
30:10todo lo que está pasando
30:11sino que tú mismo
30:12nosotros mismos
30:13escogemos
30:14estamos ocupados
30:15y ese mundo
30:16incluso aquí
30:17entramos ya
30:18en el mundo
30:19en el mundo
30:20de la tecnología
30:21de la tecnología
30:22de la tecnología
30:23incluso aquí
30:24entramos ya
30:25en temas filosóficos
30:26será que la vida
30:27nos está invitando
30:28a los seres humanos
30:29que hagamos una pausa
30:30a que perdamos
30:31esta velocidad
30:32que nos lleva
30:33a ansiedad
30:34a depresión
30:35a tomar malas decisiones
30:36y que en realidad
30:37tengamos un mundo
30:38por ejemplo
30:39de cuatro días
30:40laborables
30:41tres días
30:42libres
30:43o de mitad
30:44mitad
30:45es una buena reflexión
30:46que podemos hacernos
30:47y no solamente eso
30:48sino
30:49pensemos
30:50y quiero ir un poquito
30:51más allá
30:52de lo que está pasando
30:53que nos haga más barato
30:54vivir
30:55y les voy a preguntar esto
30:56¿ya les llegó
30:57el paradigma
30:58de este año o no?
30:59por favor
31:00¿cuánto subió?
31:01por favor
31:02por favor
31:03no hablemos de eso
31:04no hablemos de eso
31:05no
31:06no
31:07no
31:08no
31:09como dicen por ahí
31:10un totazo en un ojo
31:11como les parece
31:12y ustedes saben
31:13por ejemplo
31:14que en Medellín
31:15hace menos de seis meses
31:16entraron
31:17cien nuevos tráficos
31:18o tránsitos
31:19que son personas
31:20que están
31:21en riesgo
31:22por los salarios
31:23para las prestaciones sociales
31:24más barras
31:25por incapacidad
31:26más etcétera
31:27sí
31:28el riesgo
31:29pensemos
31:30pensemos por ejemplo
31:31que un país
31:32muy tecnológico
31:33que obviamente
31:34pues no es todavía
31:35Colombia
31:36pero ahí llegaremos
31:37decide montar
31:38en cada carro
31:39una dashcam
31:40así se llaman
31:41las camaritas
31:42que van adelante
31:43y nos vamos a poner
31:44dashcams
31:45y poner el llenar
31:46de cámaras
31:47la ciudad
31:48volado
31:49por las
31:50infracciones
31:51por acá
31:52por allá
31:53y pueda en tiempo real
31:54la ciudad
31:55saber dónde están
31:56ocurriendo infracciones
31:57y simplemente
31:58realmente haya un solo
31:59o dos o tres
32:00tránsitos
32:01validando
32:02si fue
32:03no fue
32:04si fue
32:05no fue
32:06entonces es un mundo
32:07donde nos volvemos
32:08mucho más óptimos
32:09que a lo mejor
32:10previal no hubiera subido
32:11tanto
32:12y
32:13en definitiva
32:14lo que sí pensamos es
32:15cómo hacemos
32:16que los recursos
32:17que tenemos
32:18que son escasos
32:19que nos ayuden
32:20a todo
32:21a todo menos vivir
32:22buena reflexión
32:23Cristian
32:24el diseño gráfico
32:25¿se desaparece
32:26el diseñador gráfico?
32:27yo pienso que
32:28que no
32:29las artes
32:30las artes
32:31como decía Carlos
32:32son algo que existe
32:33desde hace muchos años
32:34pero yo no necesito
32:35un diseñador gráfico
32:36con Canva
32:37entonces yo
32:38¿cómo me ahorro
32:39lo que me costaba
32:40un diseñador gráfico?
32:41¿sí?
32:42en su salario
32:43en su tiempo
32:44en sus bajas de enfermedad
32:45en lo que fuera
32:46y ¿cómo ya voy?
32:47lo que me hacía
32:48el gerente
32:49en Canva
32:50haciendo sus diseños
32:51o sea el rol
32:52es necesario
32:53el talento
32:54es el que se optimiza
32:55pero el rol
32:56es necesario
32:57necesitamos
32:58personas creativas
32:59en nuestros equipos
33:00necesitamos personas
33:01que hagan
33:02cálculos
33:03y cosas
33:04en nuestros equipos
33:05se optimizan
33:06sí
33:07y estoy hablando
33:08a cinco años
33:09tal vez en cinco años
33:10aparece un robot
33:11que se sienta ahí
33:12y otro que se sienta ahí
33:13y hace este podcast
33:14sin nosotros
33:15es cierto
33:16ya ya ya
33:17ya ya ya ya
33:18ya ya ya
33:19ya ya ya
33:20ya ya ya
33:21ya ya ya
33:22ya ya ya
33:23ya ya ya
33:24ya ya ya
33:25ya ya ya
33:26ya ya ya
33:27ya ya ya
33:28ya ya ya
33:29ya ya ya
33:30ya ya ya
33:31ya ya ya
33:32ya ya ya
33:33ya ya ya
33:34ya ya ya
33:35ya ya ya
33:36ya ya ya
33:37ya ya ya
33:38ya ya ya
33:39ya ya ya
33:40ya ya ya
33:41ya ya ya
33:42ya ya ya
33:43ya ya ya
33:44ya ya ya
33:45ya ya ya
33:46ya ya ya
33:47ya ya ya
33:48ya ya ya
33:49ya ya ya
33:50ya ya ya
33:51ya ya
33:52ya ya ya
33:53ya ya
33:54ya ya
33:55ya ya
33:56ya ya
33:57ya ya
33:58ya ya
33:59ya ya
34:00ya ya
34:01ya ya
34:02ya ya
34:03ya ya
34:04ya ya
34:05ya ya
34:06ya ya
34:07ya ya
34:08ya ya
34:09ya ya
34:10ya ya
34:11ya ya
34:12ya ya
34:13ya ya
34:14ya ya
34:15ya ya
34:16ya ya
34:17ya ya
34:18ya ya
34:19ya ya
34:20ya ya
34:21ya ya
34:22ya ya
34:23ya ya
34:24ya ya
34:25ya ya
34:26ya ya
34:27ya ya
34:28ya ya
34:29ya ya
34:30ya ya
34:31ya ya
34:32ya ya
34:33ya ya
34:34ya ya
34:35ya ya
34:36ya ya
34:37ya ya
34:38ya ya
34:39ya ya
34:40ya ya
34:41ya ya
34:42ya ya
34:43ya ya
34:44ya ya
34:45ya ya
34:46ya ya
34:47ya ya
34:48ya ya
34:49ya ya
34:50ya ya
34:51ya ya
34:52ya ya
34:53ya ya
34:54ya ya
34:55ya ya
34:56ya ya
34:57ya ya
34:58ya ya
34:59ya ya
35:00ya ya
35:01ya ya
35:02ya ya
35:03ya ya
35:04ya ya
35:05ya ya
35:06ya ya
35:07ya ya
35:08ya ya
35:09ya ya
35:10ya ya
35:11ya ya
35:12ya ya
35:13ya ya
35:14ya ya
35:15ya ya
35:16ya ya
35:17ya ya
35:18ya ya
35:19ya ya
35:20ya ya
35:21ya ya
35:22ya ya
35:23ya ya
35:24ya ya
35:25ya ya
35:26ya ya
35:27ya ya
35:28ya ya
35:29ya ya
35:30ya ya
35:31ya ya
35:32ya ya
35:33ya ya
35:34ya ya
35:35ya ya
35:36ya ya
35:37ya ya
35:38ya ya
35:39ya ya
35:40ya ya
35:41ya ya
35:42ya ya
35:43ya ya
35:44ya ya
35:45ya ya
35:46ya ya
35:47ya ya
35:48ya ya
35:49ya ya
35:50ya ya
35:51ya ya
35:52ya ya
35:53ya ya
35:54ya ya
35:55ya ya
35:56ya ya
35:57ya ya
35:58ya ya
35:59ya ya
36:00ya ya
36:01ya ya
36:02ya ya
36:03ya ya
36:04ya ya
36:05ya ya
36:06ya ya
36:07ya ya
36:08ya ya
36:09ya ya
36:10ya ya
36:11ya ya
36:12ya ya
36:13ya ya
36:14ya ya
36:15ya ya
36:16ya ya
36:17ya ya
36:18ya ya
36:19ya ya
36:20ya ya
36:21ya ya
36:22ya ya
36:23ya ya
36:24ya ya
36:25ya ya
36:26ya ya
36:27ya ya
36:28ya ya
36:29ya ya
36:30ya ya
36:31ya ya
36:32ya ya
36:33ya ya
36:34ya ya
36:35ya ya
36:36ya ya
36:37ya ya
36:38ya ya
36:39ya ya
36:40ya ya
36:41ya ya
36:42ya ya
36:43ya ya
36:44ya ya
36:45ya ya
36:46ya ya
36:47ya ya
36:48ya ya
36:49ya ya
36:50ya ya
36:51ya ya
36:52ya ya
36:53ya ya
36:54ya ya
36:55ya ya
36:56ya ya
36:57ya ya
36:58ya ya
36:59ya ya
37:00ya ya
37:01ya ya
37:02ya ya
37:03ya ya
37:04ya ya
37:05ya ya
37:06ya ya
37:07ya ya
37:08ya ya
37:09ya ya
37:10ya ya
37:11ya ya
37:12ya ya
37:13ya ya
37:14ya ya
37:15ya ya
37:16ya ya
37:17ya ya
37:18ya ya
37:19ya ya
37:20ya ya
37:21ya ya
37:22ya ya
37:23ya ya
37:24ya ya
37:25ya ya
37:26ya ya
37:27ya ya
37:28ya ya
37:29ya ya
37:30ya ya
37:31ya ya
37:32ya ya
37:33ya ya
37:34ya ya
37:35ya ya
37:36ya ya
37:37ya ya
37:38ya ya
37:39ya ya
37:40ya ya
37:41ya ya
37:42ya ya
37:43ya ya
37:44ya ya
37:45ya ya
37:46ya ya
37:47ya ya
37:48ya ya
37:49ya ya
37:50ya ya
37:51ya ya
37:52ya ya
37:53ya ya
37:54ya ya
37:55ya ya
37:56ya ya
37:57ya ya
37:58ya ya
37:59ya ya
38:00ya ya
38:01ya ya
38:02ya ya
38:03ya ya
38:04ya ya
38:05ya ya
38:06ya ya
38:07ya ya
38:08ya ya
38:09ya ya
38:10ya ya
38:11ya ya
38:12ya ya
38:13ya ya
38:14ya ya
38:15ya ya
38:16ya ya
38:17ya ya
38:18ya ya
38:19ya ya
38:20ya ya
38:21ya ya
38:22ya ya
38:23ya ya
38:24ya ya
38:25ya ya
38:26ya ya
38:27ya ya
38:28ya ya
38:29ya ya
38:30ya ya
38:31ya ya
38:32ya ya
38:33ya ya
38:34ya ya
38:35ya ya
38:36ya ya
38:37ya ya
38:38ya ya
38:39ya ya
38:40ya ya
38:41ya ya
38:42ya ya
38:43ya ya
38:44ya ya
38:45ya ya
38:46ya ya
38:47ya ya
38:48ya ya
38:49ya ya
38:50ya ya
38:51ya ya
38:52ya ya
38:53ya ya
38:54ya ya
38:55ya ya
38:56ya ya
38:57ya ya
38:58ya ya
38:59ya ya
39:00ya ya
39:01ya ya
39:02ya ya
39:03ya ya
39:04ya ya
39:05ya ya
39:06ya ya
39:07ya ya
39:08ya ya
39:09ya ya
39:10ya ya
39:11ya ya
39:12ya ya
39:13ya ya
39:14ya ya
39:15ya ya
39:16ya ya
39:17ya ya
39:18ya ya
39:19ya ya
39:20ya ya
39:21ya ya
39:22ya ya
39:23ya ya
39:24ya ya
39:25ya ya
39:26ya ya
39:27ya ya
39:28ya ya
39:29ya ya
39:30ya ya
39:31ya ya
39:32ya ya
39:33ya ya
39:34ya ya
39:35ya ya
39:36ya ya
39:37ya ya
39:38ya ya
39:39ya ya
39:40ya ya
39:41ya ya
39:42ya ya
39:43ya ya
39:44ya ya
39:45ya ya
39:46ya ya
39:47ya ya
39:48ya ya
39:49ya ya
39:50ya ya
39:51ya ya
39:52ya ya
39:53ya ya
39:54ya ya
39:55ya ya
39:56ya ya
39:57ya ya
39:58ya ya
39:59ya ya
40:00ya ya
40:01ya ya
40:02ya ya
40:03ya ya
40:04ya ya
40:05ya ya
40:06ya ya
40:07ya ya
40:08ya ya
40:09ya ya
40:10ya ya
40:11ya ya
40:12ya ya
40:13ya ya
40:14ya ya
40:15ya ya
40:16ya ya
40:17ya ya
40:18ya ya
40:19ya ya
40:20ya ya
40:21ya ya
40:22ya ya
40:23ya ya
40:24ya ya
40:25ya ya
40:26ya ya
40:27ya ya
40:28ya ya
40:29ya ya
40:30ya ya
40:31ya ya
40:32ya ya
40:33ya ya
40:34ya ya
40:35ya ya
40:36ya ya
40:37ya ya
40:38ya ya
40:39ya ya
40:40ya ya
40:41ya ya
40:42ya ya
40:43ya ya
40:44ya ya
40:45ya ya
40:46ya ya
40:47ya ya
40:48ya ya
40:49ya ya
40:50ya ya
40:51ya ya
40:52ya ya
40:53ya ya
40:54ya ya
40:55ya ya
40:56ya ya
40:57ya ya
40:58ya ya
40:59ya ya
41:00ya ya
41:01ya ya
41:02ya ya
41:03ya ya
41:04ya ya
41:05ya ya
41:06ya ya
41:07ya ya
41:08ya ya
41:09ya ya
41:10ya ya
41:11ya ya
41:12ya ya
41:13ya ya
41:14ya ya
41:15ya ya
41:16ya ya
41:17ya ya
41:18ya ya
41:19ya ya
41:20ya ya
41:21ya ya
41:22ya ya
41:23ya ya
41:24ya ya
41:25ya ya
41:26ya ya
41:27ya ya
41:28ya ya
41:29ya ya
41:30ya ya
41:31ya ya
41:32ya ya
41:33ya ya
41:34ya ya
41:35ya ya
41:36ya ya
41:37ya ya
41:38ya ya
41:39ya ya
41:40ya ya
41:41ya ya
41:42ya ya
41:43ya ya
41:44ya ya
41:45ya ya
41:46ya ya
41:47ya ya
41:48ya ya
41:49ya ya
41:50ya ya
41:51ya ya
41:52ya ya
41:53ya ya
41:54ya ya
41:55ya ya
41:56ya ya
41:57ya ya
41:58ya ya
41:59ya ya
42:00ya ya
42:01ya ya
42:02ya ya
42:03ya ya
42:04ya ya
42:05ya ya
42:06ya ya
42:07ya ya
42:08ya ya
42:09ya ya
42:10ya ya
42:11ya ya
42:12ya ya
42:13ya ya
42:14ya ya
42:15ya ya
42:16ya ya
42:17ya ya
42:18ya ya
42:19ya ya
42:20ya ya
42:21ya ya
42:22ya ya
42:23ya ya
42:24ya ya
42:25ya ya
42:26ya ya
42:27ya ya
42:28ya ya
42:29ya ya
42:30ya ya
42:31ya ya
42:32ya ya
42:33ya ya
42:34ya ya
42:35ya ya
42:36ya ya
42:37ya ya
42:38ya ya
42:39ya ya
42:40ya ya
42:41ya ya
42:42ya ya
42:43ya ya
42:44ya ya
42:45ya ya
42:46ya ya
42:47ya ya
42:48ya ya
42:49ya ya
42:50ya ya
42:51ya ya
42:52ya ya
42:53ya ya
42:54ya ya
42:55ya ya
42:56ya ya
42:57ya ya
42:58ya ya
42:59ya ya
43:00ya ya
43:01ya ya
43:02ya ya
43:03ya ya
43:04ya ya
43:05ya ya
43:06ya ya
43:07ya ya
43:08ya ya
43:09ya ya
43:10ya ya
43:11ya ya
43:12ya ya
43:13ya ya
43:14ya ya
43:15ya ya
43:16ya ya
43:17ya ya
43:18ya ya
43:19ya ya
43:20ya ya
43:21ya ya
43:22ya ya
43:23ya ya
43:24ya ya
43:25ya ya
43:26ya ya
43:27ya ya
43:28ya ya
43:29ya ya
43:30ya ya
43:31ya ya
43:32ya ya
43:33ya ya
43:34ya ya
43:35ya ya
43:36ya ya
43:37ya ya
43:38ya ya
43:39ya ya
43:40ya ya
43:41ya ya
43:42ya ya
43:43ya ya
43:44ya ya
43:45ya ya
43:46ya ya
43:47ya ya
43:48ya ya
43:49ya ya
43:50ya ya
43:51ya ya
43:52ya ya
43:53ya ya
43:54ya ya
43:55ya ya
43:56ya ya
43:57ya ya
43:58ya ya
43:59ya ya
44:00ya ya
44:01ya ya
44:02ya ya
44:03ya ya
44:04ya ya
44:05ya ya
44:06ya ya
44:07ya ya
44:08ya ya
44:09ya ya
44:10ya ya
44:11ya ya
44:12ya ya
44:13ya ya
44:14ya ya
44:15ya ya
44:16ya ya
44:17ya ya
44:18ya ya
44:19ya ya
44:20ya ya
44:21ya ya
44:22ya ya
44:23ya ya
44:24ya ya
44:25ya ya
44:26ya ya
44:27ya ya
44:28ya ya
44:29ya ya
44:30ya ya
44:31ya ya
44:32ya ya
44:33ya ya
44:34ya ya
44:35ya ya
44:36ya ya
44:37ya ya
44:38ya ya
44:39ya ya
44:40ya ya
44:41ya ya
44:42ya ya
44:43ya ya
44:44ya ya
44:45ya ya
44:46ya ya
44:47ya ya
44:48ya ya
44:49ya ya
44:50ya ya
44:51ya ya
44:52ya ya
44:53ya ya
44:54ya ya
44:55ya ya
44:56ya ya
44:57ya ya
44:58ya ya
44:59ya ya
45:00ya ya
45:01ya ya
45:02ya ya
45:03ya ya
45:04ya ya
45:05ya ya
45:06ya ya
45:07ya ya
45:08ya ya
45:09ya ya
45:10ya ya
45:11ya ya
45:12ya ya
45:13ya ya
45:14ya ya
45:15ya ya
45:16ya ya
45:17ya ya
45:18ya ya
45:19ya ya
45:20ya ya
45:21ya ya
45:22ya ya
45:23ya ya
45:24ya ya
45:25ya ya
45:26ya ya
45:27ya ya
45:28ya ya
45:29ya ya
45:30ya ya
45:31ya ya
45:32ya ya
45:33ya ya
45:34ya ya
45:35ya ya
45:36ya ya
45:37ya ya
45:38ya ya
45:39ya ya
45:40ya ya
45:41ya ya
45:42ya ya
45:43ya ya
45:44ya ya
45:45ya ya
45:46ya ya
45:47ya ya
45:48ya ya
45:49ya ya
45:50ya ya
45:51ya ya
45:52ya ya
45:53ya ya
45:54ya ya
45:55ya ya
45:56ya ya
45:57ya ya
45:58ya ya
45:59ya ya
46:00ya ya
46:01ya ya
46:02ya ya
46:03ya ya
46:04ya ya
46:05ya ya
46:06ya ya
46:07ya ya
46:08ya ya
46:09ya ya
46:10ya ya
46:11ya ya
46:12ya ya
46:13ya ya
46:14ya ya
46:15ya ya
46:16ya ya
46:17ya ya
46:18ya ya
46:19ya ya
46:20ya ya
46:21ya ya
46:22ya ya
46:23ya ya
46:24ya ya
46:25ya ya
46:26ya ya
46:27ya ya
46:28ya ya
46:29ya ya
46:30ya ya
46:31ya ya
46:32ya ya
46:33ya ya
46:34ya ya
46:35ya ya
46:36ya ya
46:37ya ya
46:38ya ya
46:39ya ya
46:40ya ya
46:41ya ya
46:42ya ya
46:43ya ya
46:44ya ya
46:45ya ya
46:46ya ya
46:47ya ya
46:48ya ya
46:49ya ya
46:50ya ya
46:51ya ya
46:52ya ya
46:53ya ya
46:54ya ya
46:55ya ya
46:56ya ya
46:57ya ya
46:58ya ya
46:59ya ya
47:00ya ya
47:01ya ya
47:02ya ya
47:03ya ya
47:04ya ya
47:05ya ya
47:06ya ya
47:07ya ya
47:08ya ya
47:09ya ya
47:10ya ya
47:11ya ya
47:12ya ya
47:13ya ya
47:14ya ya
47:15ya ya
47:16ya ya
47:17ya ya
47:18ya ya
47:19ya ya
47:20ya ya
47:21ya ya
47:22ya ya
47:23ya ya
47:24ya ya
47:25ya ya
47:26ya ya
47:27ya ya
47:28ya ya
47:29ya ya
47:30ya ya
47:31ya ya
47:32ya ya
47:33ya ya
47:34ya ya
47:35ya ya
47:36ya ya
47:37ya ya
47:38ya ya
47:39ya ya
47:40ya ya
47:41ya ya
47:42ya ya
47:43ya ya
47:44ya ya
47:45ya ya
47:46ya ya
47:47ya ya
47:48ya ya
47:49ya ya
47:50ya ya
47:51ya ya
47:52ya ya
47:53ya ya
47:54ya ya
47:55ya ya
47:56ya ya
47:57ya ya
47:58ya ya
47:59ya ya
48:00ya ya
48:01ya ya
48:02ya ya
48:03ya ya
48:04ya ya
48:05ya ya
48:06ya ya
48:07ya ya
48:08ya ya
48:09ya ya
48:10ya ya
48:11ya ya
48:12ya ya
48:13ya ya
48:14ya ya
48:15ya ya