8 de julio de 2026 · [[El Abismo de Máquina/Ecos|¿qué es un eco?]] # Eco: Vídeo - Jordi Ribas, La visión de Microsoft sobre el futuro real de la IA (en el podcast de Jon Hernández) > [!entradilla] > El presidente de Search & AI de Microsoft cuenta la estrategia desde dentro: modelos propios, nuevo contrato con OpenAI, coste real de la IA y empleo. %%REVISAR: entradilla propuesta por Plinio%% > [!tip]+ Qué tienes aquí > > Dos horas de conversación de Jon Hernández con Jordi Ribas, un ingeniero de Manresa que lleva 25 años en Microsoft, actualmente Presidente de Search & AI, lanzó el primer Copilot y hoy dirige el área de búsqueda e IA, con reunión semanal con Satya Nadella. Lo traigo porque aquí habla alguien de dentro, y se nota en el nivel de detalle. > > Me quedo con tres hilos. La estrategia: Microsoft da por hecho que los modelos acabarán siendo commodity y juega su ventaja a la capa de contexto, los datos de cada empresa, con post-entrenamiento de modelos pequeños en vez del Ferrari para ir a hacer la compra. El dinero: el experimento interno de "gastad sin mirar" que acabó con un ingeniero fundiéndose 100.000 dólares en tokens en una semana, y a la vez su aviso de que creer que la IA es cara es el verdadero error. Y el empleo: Ribas defiende su optimismo con argumentos y reconoce sin problema dónde acaba su bola de cristal. > > De regalo, historia vivida en primera persona: el despido de Sam Altman contado desde el pasillo, el contrato nuevo con OpenAI que les devuelve la libertad de entrenar modelos frontera, y por qué han vuelto a construir modelos desde cero. > > El vídeo original: [La visión de Microsoft sobre el futuro real de la IA - Jordi Ribas, President Search & AI, Microsoft](https://www.youtube.com/watch?v=P0K76Ums38w) > [!abstract]- Resumen esquemático > > #### Quién habla > > - Jordi Ribas, Presidente de Search & AI de Microsoft. 25 años en la compañía; lanzó Bing Chat, primer producto mundial con GPT-4, y el primer Copilot. Reunión semanal de Nadella con presidentes y vicepresidentes ejecutivos. > > #### La visión: post-entrenamiento con datos propios y capa de contexto > > - Idea central (coincide con un artículo reciente de Nadella): la ventaja no está en los modelos ni en las GPUs, sino en dar a las empresas entornos de reinforcement learning (RLE) para post-entrenar modelos con sus propios datos. > - Un modelo pequeño post-entrenado supera al generalista en su tarea. Primer caso interno: un GPT-3 con fine-tuning batía a GPT-4 en resultados siendo 10 veces más rápido y barato. > - Los generalistas siguen haciendo falta: mueven la frontera y transfieren habilidades entre tareas (cross-training), pero para la mayoría de usos de empresa son "un Ferrari para ir a hacer la compra". > - A largo plazo los modelos tienden a commodity. La diferenciación de Microsoft es la capa de contexto: documentos, correo y datos de M365 (Microsoft IQ). > > #### Routers de modelos > > - El router que elige el nivel de inteligencia por tarea es el destino deseable, pero de momento fracasa: OpenAI lo retiró en 2025 y el equipo de Ribas lo ha intentado varias veces. > - Fallo asimétrico: cuando acierta es ideal; cuando falla se nota enseguida, y el usuario ni siquiera sabe qué modelo le respondió. > - Alternativa práctica: fine-tuning por tarea; el modelo queda fijo y el routing sobra. > > #### Grounding y buscadores > > - Por qué existe la fecha de corte: reentrenar en continuo es carísimo y degrada otras capacidades (Google lo intentó con Bard); la web entera no cabe en un modelo práctico. > - Solución dominante: grounding/RAG. El buscador aporta datos frescos y el modelo razona encima. Concepto desarrollado en Bing Chat con Sébastien Bubeck cuando OpenAI defendía que bastaría con actualizar modelos. > - Casi todos los proveedores usan el grounding de Microsoft (públicamente solo pueden citar a ChatGPT). Solo hay dos buscadores globales: hacer un buscador es tan difícil como entrenar un modelo frontera, y nadie hace bien las dos cosas a la vez. > > #### Relación con OpenAI > > - Inversión inicial de 1.000 millones de dólares, después 13.000, con dudas internas (Bill Gates lo desaconsejó en público). Nadella la sostuvo; las acciones pasaron de 40 a 400 dólares durante su mandato. > - Despido de Altman (2023): sorpresa también dentro de Microsoft. El movimiento de Nadella ("os contratamos a todos") fue defensivo, para no perder el talento, y forzó la readmisión en dos o tres días. > - Contrato antiguo: OpenAI hacía los modelos frontera y Microsoft tenía límite de GPUs para entrenar los suyos. Contrato nuevo: la participación baja del 49% a un 30% a cambio de libertad para entrenar modelos frontera y extensión del uso de la IP de OpenAI (hasta 2032 aproximadamente). > - Socios y competidores a la vez desde el principio. Detalle de costes: Codex les sale más barato que Claude porque corre en sus propias GPUs. > > #### Modelos propios (MAI) > > - Cinco modelos nuevos (siete con las versiones flash) entrenados desde cero, sin destilar: control legal total de los datos de entrenamiento y capacidad de hill climbing, mejorar sin depender de las entradas y salidas de un modelo ajeno. > - Nivel actual: no son frontera (el thinking, comparable a Sonnet con unos 35.000 millones de parámetros; el de código, comparable a Haiku). En speech (texto a voz y transcripción) son número uno en los rankings. > - Objetivo declarado: modelos frontera en uno o dos años. > - Destilación (caso DeepSeek): entrenar tu modelo con las entradas y salidas de un modelo frontera ajeno. Barato y hábil, pero heredas datos que no conoces y sus problemas legales. > > #### Productos: Chat, Cowork y Autopilots > > - Copilot unificado para consumo y empresa tras comprobar que mantener dos productos confundía a los usuarios. Suleyman pasa a liderar el desarrollo de modelos; Copilot queda bajo nueva dirección junto a Charles Lamana. > - Estructura de super app: Chat para el uso corriente, Cowork para tareas de varios pasos con ficheros, Code para programar y Autopilots para tareas que corren solas de forma recurrente. > - Criterio de uso: tarea puntual y sofisticada, Cowork; tarea repetida cada día, Autopilot. Cowork es más caro que Chat: enseñar a la gente qué usar en cada caso ahorra dinero. > - Scout: el autopilot de referencia sobre M365, con arquitectura tipo OpenClaw pero nativa, segura y dentro del compliance. En private preview; la idea es que cada empresa construya el suyo. > - Seguridad de agentes: el riesgo principal es el prompt injection. Un agente con poderes en el ordenador es una puerta de entrada (los de seguridad de Microsoft vetaron OpenClaw internamente); la integración nativa en Windows funciona como una jaula que limita lo que el agente puede hacer. > > #### El coste de la IA > > - Experimento interno "gastad lo que queráis" (Nadella y Amy Hood) para fomentar la mentalidad AI-first: un ingeniero gastó casi 100.000 dólares en tokens en una semana. Ahora, presupuestos de tokens por departamento, como los de viajes (caso Uber como precedente viral). > - La narrativa "la IA es carísima" es un error garrafal que está frenando a pymes: el coste por tarea se desploma (la tarea de ARC-AGI que costó 4.500 dólares con o3 en diciembre de 2024 costaba 1,2 con Gemini 3 Flash un año después). > - La contradicción aparente: el token es cada vez más barato, pero los agentes multiplican el consumo (hasta 400 veces más tokens que un chatbot). > - Las suscripciones actuales están muy subvencionadas: el uso que permiten cuesta bastante más en precio de API. > - Modelo de cobro al que van: híbrido de suscripción más pago por el exceso, como las tarifas de telefonía por minutos. Transitorio hasta que el coste caiga como cayó el de la fibra. La lección la dejó GitHub Copilot con su paso brusco al pago por uso. > > #### Cómputo, capex y despidos > > - Demanda de cómputo desbordada: Microsoft se arrepiente de haber vendido un centro de datos el año pasado. Previsión en búsqueda: los agentes harán del orden de mil veces más búsquedas que los humanos en tres o cuatro años. > - Capex de centros de datos: de menos de 100.000 millones de dólares anuales en todo el mundo hace unos años a unos 700.000 este año. En EE. UU. ya se gasta más en centros de datos que en oficinas; sostienen parte del crecimiento del PIB y del empleo (electricistas, construcción). > - Cono de incertidumbre: las cotizadas deben mantener márgenes. Los recortes de Meta, Amazon u Oracle responden a márgenes y sobreinversión, no a sustitución por IA. > - Los laboratorios privados (OpenAI, Anthropic) juegan con otras reglas: sin rendición trimestral, pueden permitirse afirmaciones exageradas para captar inversión (el God complex que les atribuye Jensen Huang). Cuando salgan a bolsa entrarán en el mismo cono. > - A corto plazo el precio del cómputo puede subir por exceso de demanda; históricamente la computación siempre baja de precio. > > #### Empleo > > - Postura de Ribas: optimista. Las herramientas de productividad han mejorado la economía en todas las revoluciones tecnológicas; aparecerán productos, servicios y trabajos nuevos (los "trabajos absurdos" que harían reír a nuestros abuelos, como el entrenador personal). > - Dentro de Microsoft: en su equipo de miles de ingenieros ya nadie programa a mano, todos con agentes, y no se reemplaza a nadie. El cuello de botella pasa de escribir código a validarlo. Se contrata menos por márgenes, no por sustitución. > - Contraargumento de Hernández: habrá más trabajo pero menos empleo, porque el trabajo nuevo lo hará la IA. En mercados de suma cero la productividad crea ganadores y quebrados; los empleos masivos (9,5 millones de conductores en Uber, atención al cliente) pesan más que los cualificados que crecen. > - Robotaxis como ejemplo de ritmo real: funcionan muy bien pero no escalan todavía (coste subvencionado, limitaciones en autopista); el reemplazo masivo tardará más de lo que se cree. > - Consejo: estar al día y aprender a usar las herramientas. En las universidades, currículo AI-first: menos código tradicional, fundamentos sólidos, test driven development y harness engineering. El skilling como responsabilidad compartida de empresas y gobiernos. > - Dato de alarma: el 44% de la generación Z boicotea la IA en su empresa por miedo a perder el trabajo. > > #### Percepción social y regulación > > - Desinformación sobre centros de datos: el consumo de agua es comparable al de un restaurante (dato de Nadella en Build); en Quincy (Washington) el primer centro de datos trajo empleo, mejores escuelas y una reducción de la pobreza del 50%. Rechazarlos por miedo hipoteca el futuro económico de la comunidad. > - Sobre Mythos y Fable 5 de Anthropic: sorpresa relativa, llegó antes de lo esperado. Salto grande de tamaño y modelo general; Microsoft lo usa para escanear sus codebases en busca de vulnerabilidades, aunque un modelo menor con fine-tuning y contexto logra resultados parecidos en tareas concretas. > - La retirada del modelo por el gobierno de EE. UU.: los gobiernos toman decisiones que sorprenden; toca trabajar con ellos y educar los miedos irracionales. Si EE. UU. frena la innovación, China no lo hará. > - Regulación: ni autorregulación sola ni freno estatal. Checks and balances, deep fakes ilegales en su opinión, reglas de juego comunes y diálogo continuo. # Contenido original: La visión de Microsoft sobre el futuro real de la IA - Jordi Ribas, President Search & AI, Microsoft Fuente: [La visión de Microsoft sobre el futuro real de la IA - Jordi Ribas, President Search & AI, Microsoft](https://www.youtube.com/watch?v=P0K76Ums38w)  Jordi Ribas: https://www.linkedin.com/in/jordirib1/ ⏱ Timestamps: 00:00:00 Trailer 00:02:15 Introducción 00:03:18 Cómo se llega a ser uno de los mayores directivos de Microsoft a nivel mundial 00:07:28 Cuál es la visión de Microsoft con la Inteligencia Artificial 00:12:27 Por qué fracasó el router de modelos de OpenAI 00:17:22 Copilot estará más orientado a Empresa o más a B2C 00:29:34 Oferta de empleo para asistir al podcast gracias a InfoJobs 00:31:07 Cómo es Sam Altman en el día a día 00:32:45 Copilot vs ChatGPT: competir y colaborar a la vez 00:38:55 Así funciona la destilación de modelos (el caso DeepSeek) 00:44:10 La estrategia: modelos como commodity, ventaja en los datos 00:46:08 El nuevo contrato con OpenAI: libertad para crear modelos frontera 00:52:34 Chat, Cowork y Autopilots: las diferencias explicadas 01:00:07 Graba tus reuniones con Plaud 01:03:23 El gran riesgo de seguridad de los agentes: prompt injection 01:07:17 "Gastad todo lo que queráis": el experimento que salió mal en Microsof 01:09:26 El mito peligroso de que la IA es carísima 01:12:03 El cambio al pago por uso: la lección de GitHub Copilot 01:15:01 Hacia un modelo híbrido: suscripción + consumo extra 01:18:43 ¿Viene un cuello de botella de cómputo? 01:31:04 Oracle, Meta, Amazon: ¿reorganización o reemplazo por IA? 01:35:43 El optimismo de Jordi Ribas sobre el futuro del empleo 01:40:09 Contratan menos por márgenes, no por sustitución de IA 01:48:32 Los trabajos "absurdos" que inventará la humanidad 01:51:13 El consejo de Jordi Ribas para no quedarte atrás 01:55:45 La película hecha enteramente con IA que llegó a Tribeca 01:58:16 El dato que preocupa: el 44% de la Generación Z boicotea la IA 02:03:08 Mythos y Fable 5 de Anthropic 02:09:59 ¿Autorregulación o regulación estatal? La postura de Microsoft > [!example]- Transcripción completa (automática, en castellano, sin corregir) > ### Trailer > > **0:00** · ¿Cómo viviste el despido de Samman? > > **0:02** · Yo me acuerdo, yo estaba en una reunión con mi jefe y veo que Satia llama a la puerta y entra y dice, "Tú, ven, pero qué raro, ¿no?" > > **0:09** · Jordi Rivas es uno de los nombres clave de Microsoft. Nacido en Manresa, hoy lidera una de las áreas más estratégicas de la compañía, vinculada al desarrollo de inteligencia artificial y nuevas experiencias digitales. > > **0:21** · Colabora directamente con Mustafa Suleimán, TOO de Microsoft AI y con Satia Adela, TO de Microsoft, en el desarrollo de productos llamados a redefinir el futuro de la tecnología. > > **0:30** · Yo cuando entré todavía Bill Gates era el CEO. > > **0:33** · ¿Qué tal el cambio del Satia? quizás \[música\] más completo, no solo es muy inteligente y entiende la la industria muy bien, también \[música\] es muy buena persona y bueno, cuando llegó pues nuestras acciones estaban a 40 y \[música\] ahora están a 400, o sea, que y de hecho yo creo que quizá podemos definir como la mejor decisión de Sati Adela tirarle el salvavidas a Open y que ha permitido que a día \[música\] de hoy la sea lo que es. Había mucha gente en la compañía que dudaba que esto fuera una buena idea, pero Satias siempre tuvo la visión de que Open \[música\] estaba haciendo cosas únicas y especiales. > > **1:06** · La parte de 365, todo lo que tiene que ver más con la parte ofimática, todo lo que tiene que ver con Excel, etcétera. > > **1:11** · Aquí también ha habido bastante controversia. Es decir, lo que oíamos en las empresas es, "Me tengo que comprar Chat GPT porque Copy no funciona bien." > > **1:18** · ¿Por qué esa experiencia de usuario no se transmitía a Copy? Bueno, llevamos siempre unos meses atrasados, \[música\] ¿no? Y es un poco pues esta carrera, ¿no? En la que estamos todos. Y sí que es verdad que a veces miras \[música\] un poco lo que ha hecho alguna compañía, dices, "Osti, esto lo teníamos que hacer nosotros, ¿no? Exacto." > > **1:33** · Están saliendo estos modelos tan caros y generalmente la gente quiere probarlos porque, "Oh, es el mejor. No necesitas un Ferrari para ir a hacer la compra." > > **1:41** · Un día pues Satia y y Amy dijeron, "Utilizar todas estas herramientas y no os preocupéis por el gasto." Había uno en mi equipo que en una semana se gastó casi $100,000, pero a la vez sí que es un error garrafal que la gente piense, "La idea \[música\] es muy cara, no, no se están exagerando mucho las cosas." > > **2:00** · Sati hace un par de días, no sé si lo viste, pero escribió un artículo que incluso Elon Musk dijo, "Oh, bueno, esto es interesante, ¿no?" Y lo que explicó en ese artículo es lo que nos decía a nosotros, que es que hoy es un día importante para este podcast. > > ### Introducción > > **2:18** · Hoy es un día de aquellos que marcan un antes y un después, o eso espero, un día que abre la puerta a una nueva fase en la que espero que podamos tener conversaciones a un nivel como la que vamos a tener hoy, porque hoy tenemos aquí a Jordi Rivas, que es una > > **2:36** · de las personas más importantes dentro de Microsoft, una de las empresas más importantes en el mundo de la inteligencia artificial y no hablo de una de las personas más importantes a nivel Microsoft España, sino a nivel Microsoft global. una persona que se reúne habitualmente con Satiana Adela, que durante mucho tiempo estuvo a cargo de la integración de Open AI dentro de Microsoft y se reunió con Samalman, Miramurati de forma continuada semanalmente. > > **3:00** · Una de las personas que ha vivido la explosión de la inteligencia artificial en primera persona cuando su trabajo era precisamente reaccionar a ello. Hoy vamos a hablar de muchísimas cosas, pero sobre todo lo que vamos a hablar es de cuál es la visión de Microsoft sobre la inteligencia artificial. > > ### Cómo se llega a ser uno de los mayores directivos de Microsoft a nivel mundial > > **3:18** · Jordi, mi primera pregunta no va sobre inteligencia artificial. Mi primera pregunta es un poco más compleja. E, ¿cómo hace alguien de Manresa para acabar siendo uno de los mayores directivos de Microsoft a nivel? \[risas\] Vaya, pues trabajando mucho, ¿no? Muchos años de de esfuerzo, ¿no? Tuve la suerte de estudiar en Estados Unidos, el máster y el doctorado y entonces ya me quedé allí. Y bueno, ya llevo 25 años en Microsoft. Empecé desde abajo, ¿no? > > **3:43** · Y poco a poco pues hemos ido subiendo y haciendo cosas un poco más complejas e interesantes. Tú entraste cuando Satia ya cogió el carg, lo cogió después, ¿no? > > **3:57** · Antes yo cuando entré todavía Bill Gates era el CEO y entonces Balmer durante unos 14, 15 años y entonces Satia, creo que fue el 2014 cuando él fue Sí. No, ya lleva, bueno, ya son unos 12 años más o menos, ¿no? > > **4:13** · ¿Qué tal? ¿Qué tal el cambio de liderazgo? Es decir, yo tengo la opinión y eso es una opinión muy personal y sea discutible por el mundo, pero yo tengo la opinión de que si tuviésemos que dar el premio al CEO de todos los tiempos sería para Satio Adela. Esa es mi opinión personal y más allá de que Microsoft pues sea más fal de Microsoft, de Google, etcétera, pero creo que como CEO, que la gente tiene mal entendida la posición de CEO, pero como CEO creo que no ha habido ninguno mejor en la historia de lo que yo recuerde. > > **4:38** · Bueno, ah, yo soy un gran fan de Satia. > > **4:43** · Lo conozco desde que, bueno, que que lanzó BIN. Entonces era, bueno, ya ya era uno de mis jefes y siempre he estado muy impresionado con él. O sea, es una persona que no solo es muy inteligente y entiende la la industria muy bien, pero también es es una persona muy buena persona, o sea, que que tiene una fama de también empujar una cultura muy positiva para ah la compañía, ¿no? > > **5:09** · Y bueno, cuando estaba Bill y estaba Balmer, pues tenían otras ventajas, ¿no? tenían otras cosas que también eran muy positivas, pero Satia quizás más completo y bueno, cuando llegó pues nuestras acciones estaban a 40 y ahora están a 400, o sea, que ha hecho un impacto increíble en la compañía. > > **5:31** · Claro, es evidente y de hecho yo creo que quizá podemos definir como la mejor decisión de Sati Adela meterse en Open AI, es decir, hacer esa parte de inversión cuando Ilon Má decideó salir, tirarle el salvavidas a Open AI, que ha permitido que a día de hoy la IA sea lo que es. > > **5:45** · Sí. Y entonces, incluso, había mucha gente en la compañía que dudaba que esto fuera una buena idea. Incluso, bueno, Bill Gates incluso dijo, "Bueno, vamos a tirar el dinero si hacemos esto." Lo dijo públicamente, ¿no? Pero Satias siempre tuvo la visión de que Openea estaba haciendo cosas únicas y especiales en aquel entonces y bueno, > > **6:06** · tuve tuvo la la visión en cierta manera de de decir, "No, vamos a invertir y vamos a a no solo a invertir al principio, pero luego cuando empezamos a ver el GPT3 y el GPT4, entonces hizo la inversión más fuerte que mucha gente pensó también demasiado." > > **6:24** · Pero bueno, fue una una idea muy buena porque mira, invertimos primero 1000 millones, ¿no? Después 13,000, pero si miras la evaluación de de Open AI ahora, pues ha sido una inversión increíble. > > **6:37** · Sí, sí, debe ser igual uno de los mayores retornos de la historia de las inversiones, es decir, realmente y no solo eso, exacto, salió muy bien, pero además es la inversión y el hecho de que podemos tener toda la tecnología y trabajamos con ellos pues pues muy cerca, ¿no? Y entonces hemos aprendido de ellos, ellos también han aprendido de nosotros, ¿no? Y y bueno, ha sido una partnership muy positiva para muchos. > > **7:00** · Voy a preguntar después más adelante por un poco cuál es el estado de la relación actual, porque creo que evidentemente ha habido cierto tumulto y ha habido ciertos movimientos y creo que es importante que la gente entienda un poco la situación. Pero antes de eso, e, ¿cuál es la visión de Microsoft sobre inteligencia artificial? Porque tener tan claro tan pronto invertir en Open AI ya demuestra tener claro hacia dónde está yendo esto. Pero si vosotros fueseis los pilotos únicos exclusivos de este barco de la inteligencia artificial, ¿hacia dónde lo conduciríais? > > **7:26** · Es decir, ¿cuál es la intención que tenéis en Microsoft de o cómo veis la inteligencia artificial para la sociedad? > > ### Cuál es la visión de Microsoft con la Inteligencia Artificial > > **7:32** · Bueno, hay muchos aspectos que que tú sabes muy bien, ¿no? Pero nosotros vemos a la inteligencia artificial como una tecnología que que aumenta la productividad de las personas, de las empresas y nuestra filosofía como empresa siempre ayudar a a las otras empresas a mejorar. Entonces, Sati hace un par de días, no sé si lo viste, pero escribió un artículo que incluso Elon Musk dijo, "Oh, bueno, esto es interesante, ¿no? > > **8:01** · Mucha gente recuerda a Toby Luke es de Shopify y recuerdo a mucha gente compartiéndolo y diciéndole, es una visión que hay que tener en cuenta. > > **8:08** · Y esta es la visión que tenemos más o menos y es lo que nos dice, bueno, yo tengo una reunión con Satia cada semana donde se reúne con todos los vicepresidentes ejecutivos y los presidentes y y nos habla, ¿no?, de del futuro y hablamos un poco todos de dónde vamos a llevar a la compañía. > > **8:23** · Y lo que explicó en ese artículo es lo que nos decía a nosotros, que es que ah se habla mucho de modelos, se habla mucho de las GPUs o de las TPUs, pero nosotros vemos que que la gran ventaja o o donde la IA tendría que ir es darramientas a empresas para que puedan hacer lo que llamamos RLE, reinforcement learning environments, para que ellas con sus datos puedan hacer postraing, > > **8:53** · postentreno. de los modelos para que así puedan enfocarlos a a sus tareas y y cuando haces esto, el postraining es espectacular, puede mejorar muchísimo, incluso estos modelos tan grandes, con modelos más pequeños puedes tener resultados mucho mejores. Entonces, la idea es esta, que cada compañía tenga sus propios datos y tenga su capacidad de hacer reinforcement learning para así aplicarlo a sus tareas y que mejore y y que sea mucho más productiva. > > **9:22** · O sea, esto tiene mucho sentido y por interrumpa, pero pero tiene muchísimo sentido desde el punto de vista de que claro, cada empresa retiene un poco su patrimonio, ¿no?, que serían los datos que ha acumulado y con eso especializa el modelo en su caso de uso concreto, haciendo que un modelo mucho más pequeño pueda rendir mejor en ese caso de uso concreto que un modelo generalista mucho más grande. Pero claro, esto que es una bueno, un plateamiento que tiene todo el sentido del mundo, choca un poco de frente con varias cosas, ¿no? > > **9:48** · La primera es que estamos viendo que los modelos generales tienen habilidades emergentes que están sorprendiendo muchísimo. por ejemplo, los últimos modelos internos de Open AI que han resuelto estos problemas herdos matemáticos, etcétera, donde están demostrando que están funcionando mejor modelos generales, asumimos, del tamaño de mitos quizá que modelos especializados en matemáticas, con lo cual ahí pues tiene sentido a largo plazo que ese modelo entrenado en mis datos vaya a seguir siendo mejor que GPT7. > > **10:16** · Pues ahí se plantea la duda, ¿no?, de que los modelos grandes generalistas están dando habilidades emergentes increíbles, incluso en campos en los que no están entrenados específicamente para ello, ¿no? > > **10:27** · Sí, tiene razón que hay diferentes puntos de vistas en esto, ¿no? Y y hay compañías, sobre todo los laboratorios, tanto si es Openi como Anthopic, pues ellos creen mucho en los modelos generalistas, pero los modelos generalistas son muy caros. > > **10:43** · Entonces, cuando tú tienes una compañía y y miras los márgenes de beneficios que tienes que tener, pues para muchas aplicaciones este modelo es un poco como, no sé, como llevar un Ferrari para irte a hacer la compra, ¿no? Que bueno, lo puedes hacer, pero también con con un SEA te te vale, ¿no? Entonces, dependiendo de la tarea, pues no necesitas estos modelos. > > **11:07** · Ahora es muy bueno que estos modelos sigan creciendo y que se sigan desarrollando porque tiene razón que que aprenden de de un tipo de tarea a la otra, ¿no? El cross training que que que le llaman. Ah, pero cuando tú estás en una compañía y quieres pues enfocarte a una tarea específica, entonces lo que nos hemos dado cuenta es que el RLE será muy superior desde un punto de vista incluso de calidad. > > **11:36** · Porque yo te dirá, la primera vez que hicimos un post training fue hace años en mi equipo, lo primero que lo hicimos en Microsoft y cogimos el GPT3. > > **11:46** · Ah, entonces ya habíamos lanzado el Bin Chat con GPT4, que era el primer producto mundial con GPT4. Y entonces con un modelo que era 10 veces más rápido y más más barato, ¿no?, que GPT4, pues los resultados eran mejores, ¿no? Y entonces esto es lo que todavía vemos y y que creemos que se necesitan las dos, ¿no? > > **12:08** · Se necesitan los modelos estos generalistas, ¿no? que que están, no sé, moviendo la frontera, pero cuando tú eres una empresa que que quieres hacer algo específico, entonces es lo que nosotros estamos apostando, lo que vemos que que va a ser lo práctico y lo mejor para las compañías. > > ### Por qué fracasó el router de modelos de OpenAI > > **12:27** · Yo creo que sin duda hay una cosa que la gente no entiende y cuando vamos a hacer trabajo en empresas es lo que más nos cuesta explicar, que es que para hacer un informe del Q4 no necesitas mitos, ¿sabes? O sea, necesitas suficiente inteligencia para resolver el problema. Y aquí estamos matando moscas a cañonazos todos los días y es un poco bestia que estemos trabajando con GPT 5.5, con Mizos, con Gemini 3 Pro, con XY, Z para resolver problemas que realmente los puedes resolver perfectamente con, como tú bien decías, con GPT3 fet tuneado, ¿no? > > **12:56** · Y al final lo que te encuentras es que realmente puedes reducir muchísimo la factura si consigues elegir el modelo adecuado para la tarea adecuada. Pero esto es algo que se ha intentado, al menos por parte de Open AI. No sé si en el caso de de Copailo también llegó a a implementarse en ese impass GPT5 y noviembre del 2025, que fue esos tres meses en los que parecía que que se estaba intentando implementar un router que definiese la misma IA qué nivel de inteligencia utiliza según la tarea, ¿no? Y lo que nos encontramos fue un fracaso absoluto. > > **13:26** · De hecho, Open lo quitó, eh, y básicamente lo que nos encontramos un fracaso en que cuando tú ponías una guía a intentar tomar la decisión o era la mejoría del mundo para poder tomar esa decisión o parecía no funcionar bien en la toma de decisión, ¿no? Entonces nos encontramos con que te encaminaba tareas que eran muy complejas a modelos instant y ese tipo de cosas y al final lo acabaron quitando, ¿no? Pero claro, se se ve claramente que ese debería ser el endgame, ¿no? El punto en que nos encontremos en que la IA decida qué nivel de inteligencia óptimo utilizar para cada resolución de cada problema. > > **13:55** · Y ahí es donde podría tener mucho sentido algo como lo que tú comentas, tener un sistema híbrido, que creo que es donde copilot igual habéis empezado a encontrar vuestro sitio, vuestra zona de confort, ¿no? En tener, y entiendo que ahí entran también los nuevos modelos propios, porque al final cubrirán una parte del scope, mientras que tendréis que recurrir a modelos externos para otra parte del scope, que en parte me da la sensación de que es un poco la misma apuesta que está haciendo Apple, ¿es así? Bueno, es un poco, no sé exactamente cómo está enfocándolo Apple, pero parece que algunas compañías como la nuestra, nosotros estamos muy abiertos a todos los modelos. > > **14:26** · De hecho, en Azure ya tenemos más de 10,000 modelos, ¿no? Y sí que tiene razón que los model routers son más difíciles de implementar de lo que pensábamos. Ah, mi equipo hemos intentado hacerlo muchas veces y y el problema es que cuando lo hacen bien, que escogen el modelo adecuado, es ideal, ¿no? Porque bueno, increíble. Ah, pero si te equivocas entonces se nota muy rápidamente. > > **14:49** · Sí, porque además el usuario no sabe lo qué modelo está usando, con lo cual al final tú te puedes creer que la respuesta es buena, pero la respuesta no es buena porque el puerter no ha elegido el modelo. > > **14:58** · Exactamente. Exactamente. Y entonces pero es es una área que lógicamente tenemos que seguir invirtiendo. Yo creo que que como todo, ¿no? a largo plazo vamos a ver que que este sea la forma ideal porque entonces como tú decías pues cada modelo pues va a ser específico para diferentes tareas y entonces puedes tener el model router que escoge el modelo más adecuado y que gaste lo menos, ¿no? > > **15:25** · Ah, pero como también nos estamos dando cuenta de que para ciertas tareas sí que necesitas un model router muy genérico, pero para muchas son cosas muy específicas. > > **15:39** · Entonces, pues haces un fine tuning para esta tarea y entonces ya tienes el modelo adecuado y no tienes que preocuparte tampoco de hacer el routing. > > **15:47** · Claro, porque ahí resuelves esa tarea con ese modelo siempre y totalmente fijo. > > **15:51** · Oye, en en la parte de la visión de Microsoft eh da la sensación de que te voy a ser honesto, desde fuera se han visto como que dais un poco de tumbos, ¿no? Porque inicialmente es cierto que al final Microsoft tiene un perfil extremadamente corporativo. Estáis muy metidos en las empresas. Yo te diría que aquí en España cerca del 90% de las empresas utilizan Microsoft, no sé cuál es el porcentaje exacto, pero yo de clientes a los que visito, excepto uno o dos, creo que el BVA usa Google, pero en general el 90% de las empresas que yo veo utilizan Microsoft 365 como plataforma empresarial interna, ¿no? > > **16:21** · Con lo cual tenéis una dominancia increíble en el sector. Pero en cambio Microsoft tiene una posición muy grande en el B2C, es decir, en la todos utilizamos Windows, quiero decir, al final hay muchísima gente que utiliza Microsoft a título personal, ¿no? Con lo cual tenéis esa dicotomía de estar en la empresa, pero estar en la persona. Y en el enfoque de la inteligencia artificial, a mí me ha dado la percepción completamente subjetiva de que habéis estado como dando de un lado para el otro sin acabar de encontrar donde estáis más cómodos, ¿no? > > **16:48** · Porque me da la sensación que sobre todo la contratación de Mustafa Suleiman hizo que hubiese un vuelco increíble de Copilot. hacia el uso personal de Copilot. > > **16:58** · Pero en cambio ahora hemos visto que se ha recolocado a Mustafa Sulaiman en otro departamento de desarrollo que ha dado sus frutos increíbles. Por cierto, felicidades porque me parece la gente no entiende la magnitud de lo que habéis hecho y creo que tendremos que explicarlo después, eh, pero parece que Mustafa se ha puesto más en la parte de desarrollo y en cambio habéis cambiado el liderazgo en la parte de copilot. Eso es porque vamos a enfocar Copilot de nuevo más hacia la empresa y menos hacia el B2C. Bueno, vamos a a seguir trabajando en dos, ¿no? > > ### Copilot estará más orientado a Empresa o más a B2C > > **17:23** · En en consumidor y en empresa, pero sí que tienes razón que si miras históricamente incluso pues hoy pues la gran mayoría de los ingresos y los beneficios de Microsoft son en trabajar en empresas, ¿no? Y la visión de Microsoft es es siempre, ¿no? > > **17:40** · Pues nuestro nuestro lema, ¿no? digamos, es es to empower people and companies to achieve more, no siempre es trabajar con otros, hacer partnerships y esta siempre es un poco nuestra nuestra virtud, ¿no? Nuestra nuestra fuerza como compañía. Y en plan de consumidor, pues sí que hemos tenido Windows, hemos tenido pues Office, Xbox, ¿no? Pero no hemos tenido tanto éxito. Esto es la verdad, ¿no? > > **18:11** · Y entonces cuando vino Mustafa, que que era mi jefe directo, entonces ah pues nos enfocamos más a la parte de consumidor, pero estamos haciendo dos apuestas, ¿no? intentamos hacer que el producto de consumidor fuera un poco diferente, fuera más personalizado, fuera más sencillo de usar y entonces el producto de Copilot para empresa era un poco más corporativo, ¿no? > > **18:36** · Y más enfocado pues a, no sé, a razonar encima de de lo que llamamos ahora Microsoft IQ, que son básicamente los documentos que tienes en M365. > > **18:48** · Y lo que nos dimos cuenta es que mucha gente estaba en casa utilizando un copilot y entonces venía la empresa y decía, "Usted es diferente, ¿no?" Y entonces nos dimos cuenta de pues que era mejor tener solo uno, unificarlo y es lo que hemos hecho ahora actualmente. > > **19:05** · Entonces, mi jefe ahora es Jacob Andrew. > > **19:07** · Él es el EBP de Copilot trabajando con Charles Lamana y están haciendo un copilot único para consumidores y para empresas. Es decir, esa experiencia de usuario que veíamos en Copa y lo que creo que venía muy dominada por Suleiman debido a que se parecía mucho a su anterior Exacto. Eh, pero esa esa sensación de tener esa especie de amigo en la IA es algo que ahora estáis apostando más para tener un asistente en la no Sí, sí, sí. > > **19:35** · Y y la verdad yo entonces cuando él vino entonces yo de hecho lancé el primer copilot de Microsoft porque empezamos en Bin Chat que era en mi equipo. Entonces hicimos el primero con Sebastian Buck, ¿no? Supongo que estaría. > > **19:47** · Bueno, Sebastian estaba haciendo algunos de los modelos, aunque cuando lanzamos Binchat utilizamos los modelos de Open AI, ¿no? > > **19:55** · Sí, pero Sebastian, hasta donde yo sabía por recuerdo una conferencia subida en Stanford, soy muy fan de Sebastian Bogeter. Me parece un genio, me parece más, o sea, uno de aquellos genios de la IA que la gente no conoce. Sí, sí. > > **20:06** · Y que probablemente será muy popular en un futuro, ¿no? Pero recuerdo en esa conferencia de Stanford que él decía que él había sido una de las personas ocupadas, supongo, dentro de tu equipo, de integrar Chat GPT o Open AI en Bing, ¿no? Un poco de hacer ese casamiento de también ver sobre todo si eso era lo que contaban que era, ¿no? que entiendo que como Microsoft tampoco podíais sumar al carro cualquier cosa, con lo cual había que hacer una validación técnica y entiendo que él eh con el background técnico que tiene sumó parte del equipo de Sí, él nos ayudó. Él estaba no en mi > > **20:35** · equipo, estaba en el equipo de Microsoft Research, pero trabajaba mucho con nosotros. O sea, yo lo veía pues pues a menudo y él nos ayudaba un poco a guiarnos, ¿no? > > **20:45** · Cuando estábamos haciendo cosas nuevas que no se habían hecho nunca. Ahora todo el mundo lo hace. Pero entonces cuando juntamos bien con con GPT4, bueno, es que que era una locura porque ah incluso entonces Opan nos decía, "Bueno, ¿por qué lo vas a hacer así? > > **21:01** · Nosotros los modelos los vamos a actualizar, van a ser más más frescos, ¿no? Y y entonces no vamos a tener que que hacer esta combinación de de buscador y y modelo LLM. Pero ahora se cuenta todo el mundo que no, que esta es la forma ideal de hacerlo, ¿no? Porque el buscado te da los datos frescos, ¿no?, de la internet y entonces la LLM te razona encima de estos datos en lo que llamamos grounding o rack, ¿no? > > **21:29** · Retrieval augmented generation. Y entonces estos tipos de conceptos es lo que los que desarrollamos con Sebastian, por ejemplo, y pensar cuál es la forma ideal de combinar estas dos tecnologías. > > **21:40** · que eso para que la gente se dé cuenta y que ha sido básicamente tu hijo, ¿no? > > **21:44** · Esto lo has parido tú prácticamente. Eh, esto es lo que ha hecho que la IA alucine muchísimo menos que en 2023, en 2024, es decir, el hecho del grounding en la en el data, en internet, etcétera, es lo que ha permitido esto. Y de hecho, eh, si no me equivoco, la mayoría de proveedores de internet utilizan el grounding vuestro, ¿no? > > **22:03** · Sí, ahora sí. Bueno, el único que podemos hablar públicamente es chat GPT, pero básicamente todos utilizan nuestro grounding y es como así como tú dices, a los modelos alucinan mucho menos y también pues los modelos siempre están entrenados hasta cierto día, ¿no? Y no tienen información de de esa fecha para adelante. Entonces para poder responder a preguntas actuales, por ejemplo, si dices, ¿quién ganó el partido? > > **22:29** · Bueno, \[carraspeo\] no vamos a hablar del partido quién empató en el partido de España. Pues esto, los modelos, incluso el Mizos, que que es el quizá más avanzado actualmente, pues no lo sabe, ¿no? Entonces tiene que ir a buscar la información en la web y utilizan Grounding. Y bueno, ahora mismo pues mi equipo con web IQ pues tenemos el sistema de grounding que que está liderando la industria. > > **22:56** · Y esto, ¿por qué es esto de que los modelos tienen una fecha de corte? que es algo que me he preguntado siempre porque vimos en su momento pues que oye Chan GPT no sabía hablar de la guerra de Ucrania que no sé qué y ahora incluso creo que en el caso de mitos creo que el corte está en diciembre del 25 o algo así como razón x meses por detrás siempre porque o sea creo que el único y apelando un poco a a darle mérito a las cosas que tienen mérito, creo que el único que tiene una actualización en tiempo real es Grock que está conectado a X247 y no sé si es > > **23:25** · una especie de grounding también o es que es es un grounding es un grounding diferente. porque es un grounding con los datos de de X, pero al fin y al cabo es un poco lo mismo, ¿no? Pero pero ¿por qué es que todos estos modelos les ponen una fecha de corte? Bueno, es que estos modelos cuando los entrenas necesitas muchísimas GPUs, muchísima información y actualizarlos pues es es muy caro, ¿no? > > **23:50** · Yo me acuerdo cuando empezamos había estas conversaciones que teníamos con Openi Grounding va a ser el futuro. Y ellos decían, "No, no creemos que vamos a actualizar los modelos, los vamos a seguir entrenando constantemente, pero lo intentamos, de hecho, Google lo intentó con Bart originalmente y y lo veíamos que los intentaban actualizar, pero luego se olvidaba de otras cosas, ¿no? > > **24:16** · Y luego yo creo que toda la gente quizá en un futuro sí que va a poder ser, pero yo creo que que estamos a años que que eso sea así y es más porque es no es tan práctico, ¿no? Y en cambio el grounding, porque tú si tú miras un buscador es que es muy complicado, o sea, solo hay dos buscadores en el mundo globales, ¿no? Y ¿por qué? Porque es muy difícil de de hacer un buscador. > > **24:42** · Entonces es muy difícil también de entrenar estos modelos tan tan potentes. > > **24:49** · Imagínate hacer las dos cosas a la vez, ¿no? Entonces, combinarlo con grounding es la forma ideal y es lo que está haciendo todo el mundo ahora. O sea, básicamente la idea es que cogéis internet hasta cierta fecha, ahí esa cosa se descarga y en eso entrenamos al modelo y con lo cual, evidentemente, darle acceso continuo a un entrenamiento tal sería como una mejora continua del modelo, que es de lo que estaba hablando Antropic no hace mucho, pero me ha sorprendido que digas que estamos a años de eso, cuando Antropic está poniendo en la mesa que empiezan a ver tendencias de > > **25:18** · recurring self improvement en los modelos que que no tiene por qué llevar directamente al reentrenamiento de del de la fecha de corte para que nos entendamos, pero pero sí que es cierto que que años en los tiempos que corre Intel es mucho, ¿no? Es muchísimo, o sea, porque este evoluciona por días, ¿no? > > **25:35** · Bueno, nunca se sabe, ¿no? Puede haber un breakthrough, ¿no?, que decimos y que las cosas cambien, pero es que es que es muy complicado porque si tú miras la internet hay trillones de de ah páginas web. Entonces, ¿cómo lo puedes poner dentro de un modelo esto y hacer que este modelo sea práctico, no? Y y que que no sea un modelo enorme? Ah, es que no no cabe, no esta es la la verdad. > > **26:00** · Así que los puedes actualizar y y de hecho desde el principio, desde el 2023 que se intentó esto, ¿no? Y como te decía, yo creo que Bart fue el primero en Google que lo intentaron hacer, pero luego te das cuenta y ellos lo entienden muy bien, evidentemente Google pues tienen a su buscador que que es mucho más práctico. De hecho, yo tengo muchos muchos amigos en Google, uno que que está trabajando en Vertex, que trabaja para mí durante bastantes años y estábamos hablando de esto, ¿no? > > **26:33** · Tomando un café en Siate hace unas semanas y y están de acuerdo con nosotros de momento, ¿no? Pero bueno, la tecnología siempre avanza y quién sabe, ¿no? Algún día pues quizás sí que los modelos serán modelo y buscador a la vez, pero ahora la forma más práctica es básicamente combinando los dos. es que utilice la herramienta externa, ¿no? Que sería un poco ese gra Exacto. > > **26:56** · Vale. Em, ¿cómo viviste el despido de Samman? > > **27:02** · Fue un momento bastante crítico en el que Microsoft tuvo un papel tremendo. > > **27:05** · Ahora creo que es algo de lo que podemos hablar un poquito más abiertamente porque ha habido todo el juicio con Il Mask y se ha destapado mucho de lo que era prácticamente privado, pero vamos, la información es prácticamente pública, declarado hasta Satiaela, ¿no? Si no me equivoco, de Y con lo cual ahora ya es todo un poquito más público, ¿no? Pero, ¿cómo lo viviste? porque debí estar en primera línea, supo. > > **27:22** · Bueno. Ah, yo me acuerdo, yo estaba en una reunión con mi jefe, entonces era Mijael Barakin, esto fue antes de Mustafa y estaba reunido con él y con otros y veo que Satia llama a la puerta y entra y dice \[risas\] y dice, "Tú, ven, ven." Yo, "Que raro, ¿no? Y y pero no a mí, a mi jefe, ¿no?" > > **27:40** · Y le dice, "Tenemos que hablar." Digo, "Bueno, ¿qué pasa?" No. Y uno de que estaba con nosotros dice, "Ostras, ¿qué está pasando? que están sacando a Samman, ¿no? Y y bueno, yo no sé qué pasó, pero bueno, ya visteis que que Satia básicamente dijo, "Bueno, si la gente se quiere ir, os vamos a contratar a todos, ¿no? Entonces, yo creo que se va a hacer algún día una película de todo lo que pasó entre Sam y Mira Murati y todos, ¿no? > > **28:07** · Y claro, entonces era una época que trabajábamos mucho con ellos, porque yo me reunía con con, bueno, teníamos una reunión con con Sam y Mira, pues casi cada semana o un par de veces al mes, ¿no? Y claro, tú los conocías y veías lo que estaba pasando y te sorprendió, ¿no? Pero bueno, fueron dos o tres días, ¿no? Entonces ya se calmó la cosa y bueno, volvieron un poco a Bueno, se calmó la cosa. > > **28:34** · Básicamente el movimiento de Satia una vez más CEO del siglo eh hizo que la el board de Open AI que no tenía salida, que que estaba cargando la empresa y con lo cual a partir de ahí eh readmitieron a Sam y todo lo que ya sabemos, ¿no? Yo creo que fue una jugada maestra, pero también no no fuera una jugada ofensiva, eh, la verdad era defensiva porque pensábamos, bueno, es es una compañía diferente, ellos estabais muy metidos. > > **29:01** · Nosotros teníamos entonces el 49% de la compañía. > > **29:06** · Ah, pero nos sorprendió incluso a nosotros, ¿no?, que lo que estaba pasando y esto ya es público, ¿no? > > **29:11** · Porque se ha desvelado en los juicios y claro, estábamos un poco también pensando, a ver qué vamos a hacer, ¿no? > > **29:18** · Y entonces un poco en parte defensiva lo que no queríamos es perder el talento. > > **29:22** · Entonces Satia dijo, "Bueno, pues los que se quieran quedar que se queden, pero lossotros pues que vengan aquí, ¿no? Y y y vamos a a intentar que que las dos compañías sigan tirando para adelante. Espero que estés disfrutando de este podcast. Como sabes, Infoobs es nuestro patrocinador y viene a proponerte algo que seguro que te interesa. ¿Te imaginas poder cobrar 1,000 € por venirte a uno de mis podcast de inteligencia artificial? Pues eso es exactamente lo que hemos preparado junto a Infoshops. > > ### Oferta de empleo para asistir al podcast gracias a InfoJobs > > **29:49** · Si te apasiona la IA, te pasas el día probando herramientas nuevas, viendo vídeos sobre inteligencia artificial o simplemente tienes curiosidad por entender hacia dónde va el futuro, esta oportunidad es para ti. > > **30:00** · Buscamos a una persona que quiera venir a nuestro estudio, vivir una grabación desde dentro, conocer al equipo y pasar un rato conmigo hablando de inteligencia artificial, tecnología y todo lo que está cambiando en el mundo. Y sí, además, Infojobs te paga por ello. ¿Qué incluye este Cool Jobs? Pues bien, 1000 € netos por un día de experiencia, acceso VIP a una grabación del podcast de inteligencia artificial. 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Pero cuando yo lancé el bin chat, pues bueno, entonces casi cada > > **31:24** · semana hacíamos una reunión y entonces le enseñábamos a él y a Mira y y a otros, a Greg Brogman, lo que estábamos haciendo y y bueno, siempre conmigo ha sido siempre muy amable y y muy lógico, pero bueno, siempre era alguien que tú veías que que tenía su visión de las cosas y y aunque éramos partners también quería pues ah hacer de partner en algunos sitios y competir con nosotros en otros sitios, ¿no? Y por ejemplo, estuvimos mucho tiempo pensando, les vamos a licenciar a el grounding a ellos o no. > > **31:58** · Porque una de las ventajas cuando en nuestro primer copilot es que teníamos grounding y ellos no, no. Y entonces la gente decía, "Bueno, Copilot es como chat GPT, pero está al día, ¿no? Porque el chat GPT pues estaba entrenando hasta creo que era noviembre del 2021, entonces, ¿no? y teníamos una ventaja y y siempre hemos tenido esta relación que que es muy positiva en general, pero siempre estás pensando, bueno, aquí vamos a competir, aquí vamos a a trabajar y a colaborar y y bueno, y al > > **32:31** · fin y al cabo somos dos empresas separadas y competimos mucho ahora en muchos campos y está bien y eso es positivo, ¿no? Competir al fin y al cabo es bueno para la sociedad y bueno, y él y siempre han tenido una relación muy positiva. El el tema de copilot versus Chat GPT ha sido, bueno, ha sido una relación, como tú bien dices, constante porque al final se suponía que eran un poco los mismos ingredientes, pero el output quizá no era el mismo, ¿no? > > ### Copilot vs ChatGPT: competir y colaborar a la vez > > **32:54** · Ha habido una época en la que ciertamente Copa Lot ha estado por detrás y creo que se os ha colgado un San Benito incluso injustificado en algunos casos porque hay cosas como Copailot Studio que estuvo muy adelantado a su tiempo, es decir, los primeros que tuvisteis agentes que podían hacer flujos pues combinados entre introducir a un humano por en medio, etcétera. > > **33:14** · La primera vez que vi copilot y lo impartimos en el máster, eh, me pareció que era el mejor sistema de construcción de sistemas híbridos eh con diferencia, pero en cambio lo que oíamos en las empresas es, "Me tengo que comprar Chat GPT porque Copyot no funciona bien." O sea, ¿cuál fue el problema y cuál por qué no teniendo en cuenta que la gente estaba alucinando con Chat GPT, ¿por qué esa experiencia de usuario no se transmitía a Copaot? > > **33:39** · Bueno, depende un poco del tipo de experiencia, ¿no? Yo yo creo que una de las desventajas que teníamos es que aunque chat GPT, bueno, Open AI, nos daba los modelos porque tenemos, bueno, derecho todavía incluso hoy, ¿no?, a todo la la propiedad intelectual de Open porque, bueno, nosotros fuimos los inversores primeros, como decías antes, ¿no? Pero siempre estamos un poco por detrás, ¿no? > > **34:05** · Porque ellos, claro, ellos desarrollaban la tecnología, la le hacían un fine tuning, ¿no?, con los datos que tenían ellos. Y entonces un poco pues sí que esto pues nos perjudicaba, pero es ese furing vosotros no teníais acceso, vosotros tenéis acceso al momento nos costaba y y teníamos, bueno, llevamos siempre unos meses atrasados, ¿no? Pero os costaba en el sentido, perdón que interrumpo, pero os costaba en el sentido de que no os lo daban a pesar de que la IP lo permitía. > > **34:31** · Bueno, nos lo daban, pero cuando lo daban ellos lo habían entrenado un poco a los datos y a la información que tenían de de los usuarios que usaban Chat GPT y un poco el uso de Chat GPT es un poco diferente de Copilot. Entonces estaba el modelo genérico estaba un poco más adaptado a chat GPT que Copilot, pero ahora esto es algo que lo hemos mejorado y ahora estamos en un sitio que si bueno, no sé, esto va un poco a gustos, ¿no? Pero si utilizas copilot utilizas chat GPT, pues muy parecido, ¿no? > > **35:03** · Y y ahora porque ya eh lo que antes lo que antes era en meses, ahora en días y ya lo podemos hacer mucho. Sí, eso, o sea, voy a romper una lanza en favor de Microsoft. > > **35:14** · Creo que ha evolucionado en positivo y a día de hoy la experiencia no es la misma. Muchas veces cuando alguien me dice esto de no copilot no es lo mismo que tal, le digo, "Pruébalo otra vez". > > **35:23** · Porque es que realmente hay una diferencia de unos meses. Ahora ha mejorado muchísimo en todo, tanto en la integración como en interface, como yo creo que desde luego estáis haciendo un trabajo interesante. Tengo que decir que mi mayor h no sé, mi mayor grch que tengo con con Microsoft es que se hizo un trabajo que bajo mi punto de vista eh aportó poco, que es el tema de llamarle agentes a lo que eran los GPTs dentro de Chat GPT desde muy al principio. Yo creo que la palabra gentes se ha prostituido un poco en el sector y creo que hemos llegado al punto en que incluso OpenI también, ¿no? > > **35:55** · Pero pero me da la sensación que una automatización con IA le llamasteis agentes y eso ha perjudicado la visión de los agentes de verdad que tenemos ahora a nivel de que la gente cuando oye gente dice ya ya lo mismo que hace 3 años y no es lo mismo a día de hoy porque hablamos ya de cosas que se autopromptean y que tienen una autonomía mayor, ¿no? Y ahí es el la única cosa que creo que realmente pues creo que os equivocasteis en la denominación si quieres llamarlo, ¿no? Pero es un tema muy personal mío de que cuando me encuentro formando en una empresa la gente me dice, "No, pero yo tenía agentes hace 3 años con Copa y digo". Ya no, eso era en GPT, no era lo mismo, ¿no? > > **36:25** · Pero bueno, en cualquier caso creo que sin duda eh Copailota está mejorando mucho. Creo que evidentemente el hecho de tener eh la integración dentro de 365 es algo que los otros players no tienen y al final siempre hemos hablado con muchas empresas que sí puede estar muy bien, que me gusta más utilizar char GPT, pero me supone pagar dos licencias, mientras que con Copilot pago solo una. > > **36:46** · Eh, y creo que ahora, y quiero entrar un poco a lo que habéis presentado hace muy poquito, hace unas pocas semanas, con todos los nuevos lanzamientos que habéis hecho, ¿no? Entonces, creo que es en el último en el último evento que hicisteis e se presentaron sobre todo varias cosas, entre ellos los nuevos Copilot PC, que esto también ha llevado, no sé si se llaman Copilot PC ahora, ahora se llaman Ah, bueno, eh, sí, Copile PC es un poco la marca, ¿no? > > **37:12** · estos nuevos que puedes hacer como dentro del PC. Bueno, eso en la parte de Windows, ¿no?, que estáado de forma directa. Ahora hablar de Open mu interesante, pero me refería más bien al hecho de que esta nuevo ecosistema de ordenadores con las nuevas RTX SP Nvidia muy enfocados a la IA a correr modelos en local, a trabajar tal, esta parte del hardware creo que chapó muy bien elaborado y creo que oye, le va a poner pues evidentemente Apple pues sacarlo a bailar, ¿no? Como decía Satia con con Google, famosa frase. > > **37:39** · Eh, pero me parece mucho más interesante y creo que es más desconocido y ha pasado más desapercibido lo que habéis hecho desde el departamento de Mustafa, ¿no? Con la presentación de los nuevos modelos. Si no me equivoco son cinco modelos con dos versiones flash, pero sobre todo lo que la gente no entiende y creo que es donde quiero que saquemos el punto, es que habéis desarrollado desde cero. > > **37:57** · Sí, sí, sí. > > **37:58** · Que esto es algo que no es habitual hoy en día. \[risas\] Hoy en día todo el mundo destila modelos, reutiliza open source, etcétera, y vosotros habéis partido desde el cero absoluto. O sea, es como \[ \_\_ \] y rebobinar a 2019 y ponerse a currente. > > **38:13** · Pues, ¿por qué? > > **38:15** · Bueno, por varios motivos, ¿no? Pero uno es para que sepamos exactamente cuáles son los datos que hemos utilizado para entrenar, porque sí que tienes razón que incluso cuando Deepsik salió no sé si te acuerdas que la gente pensó, "Ostras, es increíble." > > **38:33** · Sí, sí. Pero básicamente lo que lo que hizo Dipsic fue un poco \[ \_\_ \] modelos abiertos y hicieron un fine tuning utilizando datos de open AI, o sea, utilizando entrada y salida de los modelos más avanzados de razonamiento. > > **38:49** · Si te parece para que la gente lo entiende, explicamos un poco cómo funciona esto de la destilación, ¿no? > > ### Así funciona la destilación de modelos (el caso DeepSeek) > > **38:55** · Básicamente, corrígeme si me equivoco, sabes tú mucho más que yo, pero lo que hacemos es utilizar un modelo actual de frontera para mandarle preguntas y respuestas y en base a esa combinación de cómo responde chat GPT 5.5 o mitos, da igual, en base a esa combinación, yo utilizo eso para entrenar a mi modelo en esas respuestas y eso lo que hace es que mi modelo se haga más inteligente con mucho menos esfuerzo. > > **39:17** · Exacto. Así. Y eso es lo que hizo Dipsic. Ah, y es una forma pues muy hábil y de hecho Arelí es todo ah lo que llamamos el postentrenamiento, el fine tuning, ¿no? Ah, pero el problema cuando haces esto es que es siempre estás afectado por los datos que utilizó la compañía que hizo el modelo grande. Ah, y a veces no sabes cuáles son y hay problemas legales, ¿no? > > **39:46** · Y bueno, ya se sabe públicamente que que bueno que hay que hay ah problemas legales, un losut, no sé cómo se traduce, pero un juicio, ¿no? Por ejemplo, con el New York Times, ¿no? Que dicen, "Ah, que que Openea entrenó con nuestra nuestra información y todo esto." > > **40:04** · Entonces, una de las ah ventajas cuando empiezas desde cero es que sabes exactamente cuáles son los datos que tienes y entonces también sabes exactamente cómo puedes hacer lo que llamamos el hill climbing, porque sabes los datos que tienes y puedes seguir creciendo mucho más que si estás dependiente de otro modelo que solo sabes las entradas y las salidas de este modelo. Entonces, si tú quieres hacer una inversión a largo plazo, entonces pues esta es la forma ideal de hacerlo. > > **40:37** · Es más lenta y bueno, los modelos que sacamos, los cinco que tú dices con bueno, eran siete si cuentas los flash, pero si tú miras a los modelos ahora, pues están bien, ¿no? No son como mizos, por ejemplo, pero pero están enfocados para que que podamos llegar a a hacer modelos parecidos, pues en un futuro cercano. > > **41:01** · Este ha sido un poco el problema que ha causado este lanzamiento y por el cual quizá no ha generado suficiente revuelo, teniendo en cuenta que habéis partido desde cero, que como digo, tiene un mérito increíble, es que habéis presentado un modelo thinking que más más o menos estaría a la altura de un Sonet, ¿no? Hablamos 35000 millones de parámetros. hablamos de que es un muy buen rendimiento para un modelo de ese tamaño, pero que desde luego no es un modelo de frontera. > > **41:24** · Eh, luego en el modelo de código sería algo parecido a Haiku, lo cual es un modelo que sí que es cierto que es un modelo muy útil para ciertas cosas, pero que es un modelo ya un poquito obsoleto, ya, no es no es un opus y luego donde sí que habéis sacado un poquito más de fronteras en la parte de speech, ¿no? En la parte de transcribing, creo, y en la parte de, bueno, lo que sería competencia de Whisper, ¿no? Asumo. Sí, sí, sí. > > **41:47** · Transcribing y es speech speech. texto spe que sería de texto a hablar, ¿no? En esto sí que habéis sacado algo que realmente es Sí, en estos somos los número uno, ¿no? > > **41:57** · En bueno, si confías en Ella Marina, ¿no? Ah, y bueno, estamos muy contentos de esto, pero incluso los otros modelos que que tiene razón, no son frontera a frontera, pero bueno, están en un sitio que está que está bien, ¿no? Y y lo más importante y mucha gente lo entiende, esto es lo que has dicho tú, que están empezados desde cero, o sea, que podemos hacer un hill climbing más efectivo y podemos también controlar los datos que hemos utilizado de de forma legal, ¿no?, para que sea una cosa positiva. > > **42:30** · Y aquí dos cosas. Entonces, em esto es un primer paso, pero vais a por la frontera. > > **42:36** · Sí, no hemos dicho públicamente, ¿no? Que que sí. Vamos a por la frontera. Creemos que que en un tiempo, no sé, no. Mustafa dice en unos años, no sé si es un año o dos o qué va a ser, pero queremos tener modelos que sean frontera y que compitan con los modelos más avanzados de los laboratorios. > > **42:57** · Entonces, entiendo que que podemos determinar que Microsoft ahora sí está haciendo un olin en hacer modelos propios que vaya al nivel. Entonces, la solución temporal es ese sistema en el que hablamos de me meto en copilot y elijo si quiero un Opus, un Fable que nos lo devuelvan e o utilizo un GPT 5.5 o utilizo un May, ¿no? Que le llamáis May, ¿no? Mi, no, Microsoft AI, ¿no? Un sí, sí, creo que es May thinking, ¿no? > > **43:24** · Creo que es el modelo. utiliz un May en caso de algo un poco más hasta que Microsoft tenga modelos de frontería y a partir de ahí probablemente quitéis de medio a a los otros y os quedéis solo con lo vuesto. > > **43:35** · Bueno, lo que siempre queremos es tener todos los modelos, ¿no? Por ejemplo, si tú vas a Zure hoy, pues tenemos todos los modelos GPT, tenemos los modelos de de Anthropic, tenemos los modelos Lama, también de meta. Yo creo que esto no va a cambiar, que intentaremos tener todos para que la las compañías puedan escoger lo que ellas prefieran, pero luego tenemos queremos tener también los nuestros, ¿no? Y es por muchos motivos. > > **44:02** · Eh, un motivo es para poder tener nuestra propia tecnología y poder innovar, ¿no? Y otra pues para que la verdad estos modelos a a la larga a largo plazo sean más una commodity, ¿no? > > ### La estrategia: modelos como commodity, ventaja en los datos > > **44:14** · Porque nosotros creemos que donde nos vamos a diferenciar es en los datos de MC65, como tú decías, ¿no? Y lo que llamamos Microsoft IQ, ¿no? Entonces, es también parte de nuestra estrategia para poder diferenciar y ser una de las compañías pues mejores en en ya en el futuro. > > **44:34** · Hemos visto en los últimos sobre todo desde diciembre, los últimos meses desde diciembre y creo que ha habido un cambio a veces lo que pasa es que al gran público da la sensación que las cosas que pasan dentro de la burbuja de la IA les llega con cierto retraso, ¿no? El otro día me hac una entrevista en televisión y me preguntaban, "¿Cómo puede ser que Open AI sea tan malo en código?" No, y digo, \[ \_\_ \] esto es del año pasado, ¿no? Porque ahora de Codex está muy por encima, está muy bien, ¿no? > > **45:01** · Pero sí que es cierto que ha habido una época en la que Cloud Cinaba con diferencia, ¿no? Pero parece que llega con con delay de lo que estamos viviendo dentro de la burbuja, ¿no? Pero, ¿os ha perjudicado estar eh trabajando con Open AI y no poder apoyaros en Clot habido toda esta migración masiva del corporate a Clot? Bueno, no mucho porque hidamos con Anthopik y llevamos de hecho otro de los grandes movimientos de Exacto. > > **45:29** · Y ahora estamos trabajando con Anthropic pues pues mucho también y estamos trabajando pues como siempre con Open AI, pero ah nuestra idea es tenerlos a todos a los modelos. Tenemos prácticamente todos los modelos, excepto los Gemani, ¿no? Pero todos los otros están en Azure. Y esta es la parte positiva, ¿no? Que al fin y al cabo somos una plataforma y queremos tenerlos a todos. Y de hecho la estrategia es lo que tú decías, ¿no? Que ah de momento tenemos todos los modelos, ¿no? > > **45:59** · inclusive los de Open AI que que bueno hasta el 2032 creo que es, pues tenemos a todos y ah y desde ahora hasta hasta entonces tenemos tiempo de hacernos sus propios modelos frontera que creo que van a llegar bastante antes y y pero lo que la gente no sabe, no sé si si tú sabías, es que no podíamos hacer modelos frontera hasta hace poco porque parte de nuestro ah contrato con OpenI es que ellos eran los que harían los modelos. > > ### El nuevo contrato con OpenAI: libertad para crear modelos frontera > > **46:29** · frontera frontera y nosotros pues teníamos una limitación en la capacidad de el número de GPUs que podíamos usar y esto se cambió todo cuando hicimos el contrato nuevo que que sí que ah depende de cómo lo mires, ¿no? > > **46:46** · Algunos dicen, "Oh, Open AI salió mejor, Microsoft salió mejor." Bueno, lo que nosotros no nos interesaba era tener la independencia de poder hacer los modelos frontera a frontera. Ah, independientemente de eso esto tiene muchísimo sentido porque muchos, yo he incluido, no acabamos de entender ese nuevo deal porque daba la sensación de que salíais perdiendo, pero claro, ese factor no lo teníamos en cuenta porque claro, eh, teníamos un 49% y ahora es creo que es un 30, ¿no? que que decimos públicamente y y la gente dice, "Pero pero has perdido." > > **47:18** · Pero bueno, hemos ganado la capacidad de poder hacer estos modelos independient extendido el uso de la IP que estamos saliendo extendido. Exacto. Hemos extendido el uso del IP y para nosotros pues nuestra estrategia es exactamente lo que decías antes, ¿no? Pues tendremos un tiempo para entrenar nuestros modelos de momento. Satia siempre nos dice, "No os obligéis que nos que que los modelos de Openi son también nuestros, ¿no? > > **47:44** · Entonces, tenemos todo lo que tiene Openi y ahora podemos entrenar los nuestros y en el futuro creemos que al fin y al cabo estos modelos van a ser un poco una commodity y que nos vamos a diferenciar en esta capa, lo que Satia llama la capa de contexto, ¿no?, que es donde están los documentos, emails y todo que que bueno, como decías pues es donde donde Microsoft tiene su fuerza. > > **48:09** · Oye, en la parte de 365, todo lo que tiene que ver más con la parte ofimática, todo lo que tiene que ver con Excel, etcétera, aquí también ha habido bastante controversia. Es decir, hemos visto antes, incluso, bueno, yo creo que antes no, porque el Asian mode dentro de Excel llegó un poquito antes en Microsoft que en la competencia, pero es cierto que ahí da la sensación de de no haber estado a la altura, ¿no? De que lo que estamos viendo a día de hoy con Ofimática es lo que lo primero en lo que se tendría que centro a Microsoft porque es donde hay muchísimo valor por parte de Microsoft. En cambio, a Excel le ha costado que funcionase bien. > > **48:41** · Ahora estamos en un punto en que es increíble, pero pero volvemos un poco a la vez. Se ha metido el San Benito de que yo conozco mucha gente que está utilizando, por ejemplo, eh Cloud en Excel o Chat GPT en Excel o Cloud Cowork o Chat GPT directamente en lugar de Copilot en Excel. Y lo mismo en PowerPoint que ni hablemos, ¿no? Que que ha sido un drama. > > **49:03** · Lo de PowerPoint creo que aún no está solventado. O sea, recuerdo los chinos como Kimy que sacaron esa historia en la que eh Kimy hacía PowerPoints, Kimy Slid se llamaba, y que hacía a base de plantillas, pero claro, es que era tan efectivo que era absolutamente increíble, ¿no? Pero pero sí que es cierto que da la sensación de que igual no se puso foco en la parte de Office, eh, en la parte de 365 como se tendría que haber puesto, porque quizá era lo que más esperábamos todos de Microsoft. > > **49:30** · Bueno, empezamos poniendo copilot quizá en demasiados sitios, ¿no? Porque lo pusimos en Word, lo pusimos en Excel. > > **49:38** · En Word, tengo que decir que funciona muy bien desde el primer día. > > **49:40** · Sí, en Word funcionó, pero en Excel, como dices, tienes razón, no funcionaba tamban bien al principio, incluso en PowerPoint, pues pero bueno, esto es parte de la innovación y competición que hay en el mercado, que creo que al fin y al cabo es muy positivo. Y bueno, ellos vieron lo que hicimos nosotros, lo intentaron mejorar. > > **49:57** · Luego nosotros vimos lo que hicieron ellos, lo intentamos mejorar y ahora ya tenemos nuestro propio cowork también y y es un poco pues esta carrera, ¿no?, en la que estamos todos y y sí que es verdad que a veces pues miras un poco lo que ha hecho alguna compañía, dices, \[ \_\_ \] esto lo teníamos que hacer nosotros, ¿no? > > **50:16** · Exacto. Pero bueno, una de las ventajas de Microsoft es lo que decimos, somos muy buenos en fast following, ¿no? > > **50:23** · que lo vemos, tenemos gente muy buena y nos ponemos a ello y no sé si te acuerdas que Charles Lamana pues hizo cow muy rápidamente, ¿no? Una vez pues vimos que que que bueno que Anthropic lo sacó en nada, en un par de meses ya lo teníamos nosotros también. > > **50:38** · Sí, de hecho ahora creo que se ha liberado ya para todo el mundo cloud cowork y ya está disponible creo que el anuncio será y nosotros tenemos cowork tenemos me refería copilot eh sí lo hemos visto que lo anunció esta semana y cuéntanos un poquito qué puede esperar el usuario de de Copilot Cork. Bueno, lo que anunciamos en build es básicamente que tendremos todas las las funciones que creemos que un usario va a necesitar, ¿no? Estará el chat, ¿no? Que es el el copilot típico. > > **51:13** · Entonces tendremos cowork, tendremos code y entonces tendremos los autopilots o pilotos automáticos, ¿no?, que es donde está Scout, ¿no? Entonces, yo creo que este producto que que lo puedes llamar un super app, una super aplicación, será el producto que realmente va a tener éxito porque tendrás todo en uno y dependiente de lo que quieras hacer. > > **51:34** · Si quieres escribir código o si quieres ah no sé, hacer un PowerPoint ah hacer algo con Excel, pues h quieras lo que quieras hacer, pues lo tendrás todo en un en un producto único. > > **51:49** · Y este es el producto que está trabajando mi jefe, ¿no? esu responsable de de digamos la interfaz y unificarlo todo y para que esté todo en en un sitio que esto básicamente es lo que estamos viendo un poco en la tendencia en todos los proveedores, que al final estamos viendo la tendencia la Super App, ¿no? > > **52:06** · Esa que haga un poco todo, que en Open parece que puede ser Codex, en el caso de Antropic el cloud code mezclado con Cowork, con tal y con cual y en vuestro caso este Copailo que tenga un poco todas las patas, ¿no? Pero la parte de cowor, porque yo la parte de código y tal, pues evidentemente es mucho más específica. La audiencia que nos ve, no necesariamente son programadores, pero la parte de cowork, que es un poquito más como la aplicación del día a día, ¿en qué se diferencia del copilo tradicional? > > ### Chat, Cowork y Autopilots: las diferencias explicadas > > **52:35** · Bueno, eh el copilo tradicional también puedes hacer cosas parecidas a lo que hace Cowork, ¿no? Pero la ventaja de Cowork es que puede dar más pasos, ¿no? En el copiloting tradicional podías decirle, "Ey, hazme un PowerPoint y le das una un poco de información." Y y la gente se confunde eh un poco. El problema que tenemos ahora es que mucha gente dice, "Bueno, esto lo hago en en chat o lo hago en cowork, ¿no?" > > **53:00** · Y tenemos que un poco pues lo que hacéis vosotros, entrenar a la gente para decir, "Bueno, si estás haciendo esto, mejor utiliza cowork, ¿no? Y y es es más las cosas más sofisticadas es mejor hacerlas en cowork. Ah, incluso pues e el autopilot es un poco un cowork que funcione por sí solo, ¿no? > > **53:23** · Y y yo digo a la gente, bueno, si lo quieres hacer alguna vez, pues lo haces en CWK, pero si es una función que la quieres hacer repetirla cada día, pues utiliza scout o utiliza un autopilot y entonces puedes hacer una tarea que haría cowork, pero la puede hacer cada día o varias veces al día y entonces ya ya entonces en este sentido pues necesitas una gente, ¿no? > > **53:49** · No de los otros de los GPT, ¿no? Una gente real, ¿no? Entonces es un poco pues entender el producto y para cada tipo de tarea saber que que bueno no necesito cwor por eso, porque también es un problema si utilizas cowork es más caro que si utilizas chat, ¿no? Entonces entrenar a la gente para saber lo que hace también va a ahorrar dinero a las compañías, ¿no? > > **54:14** · Porque aquí lo que da la sensación es que todos estos productos que estáis desarrollando, no solo vosotros, digo, es algo general en la industria, son como pasos intermedios, pero la realidad es que la tendencia parece ser hacia irnos a esos autopilot, que por cierto, felicidades con el nombre, creo que Microsoft es la empresa que mejores nombres está poniendo, aunque también es cierto que tendéis a cambiar, tendéis a cambiar los nombres cada tres días, pero equivocamos, ¿no? Pero yo creo que lo de Copilot es de lujo porque en ese momento cuando tenemos \[carraspeo\] pues precisamente eso que nos acompaña, ¿no? > > **54:42** · Siempre pongo en las ponencias pongo el ejemplo de que la mayoría de gente no conoce al copiloto de Carlos Sainz, que los que lo conocen es por aquello del trata de arrancarlo Carlos, pero pero que la mayoría de la gente no lo conoce porque el que sube el podio es el piloto. El copiloto ayuda y sin el copiloto no podrías hacerlo, pero el mérito te lo llevas tú. Y esto en la empresa durante todo el tiempo que hemos tenido la parte de pues los chatbots, los copilots, ha sido una tremenda definición. La gente entiende muy bien cuando hablamos de copiloto que me va a ayudar, no me va a sustituir, ¿no? > > **55:11** · Y con lo cual ahí estuvo muy bien acertado el nombre y creo que con los autopilots cuando lo vi dije, mira qué listos son estos de Microsoft porque es genial. Claro, es la versión del copiloto pero que conduce, ¿no? Y con lo cual \[risas\] el nombre se decidió el fin de semana antes de Build y había otros nombres y dime alguno dime alguno de los nombres que salieron que no se usaron. > > **55:29** · Bueno, no no no sé si puedo, pero el autopilot yo yo bueno, pero es que a veces incluso web IQ ah, había 10 nombres diferentes y y días antes nos quedamos con Web IQ, ¿no? > > **55:45** · Porque porque bueno, es que también hay parte legal, o sea, que que tienes que mirar, oh, nos gusta este nombre, pero tiene este otro, ¿no? Sí, sí. O sea, que que los goles en tiempo de descuento también cuentan. > > **55:59** · Exacto. > > **56:00** · Es decir, también son méritos de los jugadores. Así que felicidades por el nombre porque creo que es el más adecuado y que me lo hace muy fácil explicarlo a la gente porque realmente puedes explicar la diferencia entre un copilot y un autopilot de una forma inmediata y se entiende muy bien cuando tienes que explicar entre agente no sé qué en el business workspace, no sé cuántas es un follón épico, ¿no? Pero da la sensación de que todo eso son como pasos intermedios a que el endgame es precisamente esa integración de un agente personal, de un asistente personal, que tú le dices, "Hazme un PowerPoint, te lo hace." > > **56:28** · Que tú me dices, "Resúmbeme la reunión y me la hace" o que tú le dices, "Oye, prepárame el presupuesto y te lo hace." No, es como la sensación de que yo como humano, que al final estamos entrando en la dimensión nueva en la que estamos orquestrando agentes, no tengo por qué pensar qué software utilizar para lo que quiera hacer. También la sensación más fácil para definir la revolución de la inteligencia artificial es que estamos pasando de hacer cosas con los ordenadores a pedirle cosas a los ordenadores y eso yo creo que es lo que todo el mundo puede entender, ¿no? > > **56:56** · Y está claro y sobre todo cuando empiezas a trabajar, yo para que te das una idea, desde enero que instalé mis OpenCl, eh llevo cerca de 6000 millones de tokens utilizados, con lo cual eh estoy bastante metido en el tema. Tengo tres. > > **57:09** · Tengo tengo tres. Sí, sí, tengo tres. Y y la verdad es que los utilizo para todo, con lo cual yo ya estoy en esa fase en la que mi día a día es más la relación que la gente va a empezar a ver con scout que lo que a día de hoy ves con un chatbot, ¿no? Pero es cierto que cowork quizá es un paso intermedio y que antes o después sí, o sea, tú lo que estás haciendo ya es un poco tú ya eres un un usuario del futuro, ¿no? O sea, ah, yo también creo que que a largo plazo toda la gente va a utilizar el ordenador de la forma que dices tú. Ah, pero bueno, también ayuda, ¿no? > > **57:42** · Para que la gente se pueda adaptar, entender, ¿no? > > **57:47** · para esto uso esto, para esto uso lo otro, porque uno de los problemas también de los agentes es tú porque eres un usuario más avanzado, pero para un usuario más intermedio, pues saber controlar lo que hacen los agentes, saber validarlo bien, lo que llamamos el harness engineering, básicamente, pues tampoco está a al, o sea, tampoco es fácil para toda la gente, ¿no? > > **58:11** · O sea, ya tienes que ser un usuario un poco más avanzado, pero sí que me doy cuenta incluso mi equipo, ¿no?, que que ahora poco a poco menos y menos de la gente de mi equipo están usando cowork y están usando pues agentes tipo scout o tipo open claw, ¿no? Y y es un poco la evolución a la que vamos. Y yo creo que bueno, tu tu intuición yo creo que es acertada y y a la a largo plazo vamos a estar todos allá porque ahora mismo es cierto que yo es es una es una cosa muy dinámica, ¿no? > > **58:42** · Es decir, es cierto que no todo el mundo podría hacer lo que yo hago con OpenClow porque constantemente requiere mantenimiento y eso es uno de los grandes problemas. Em ese mantenimiento no es que yo tenga que ser ingeniero de software y me tenga que poner delante del ordenador a ponerme, es más bien hablar con el mismo agente para que se autoarregle, para que se automejore, para que toal, ¿no? Yo una de las cosas que he encontrado que ha sido, o sea, regalo divino y creo que es la mejor decisión que hice, es que puse dos. > > **59:07** · Entonces, lo que hago es que los tengo conectados por SSH entre ellos y uno controla al otro. O sea, si uno se me cae, se me desconfigura, le digo al otro que me lo reconfigure. Yo no toco nunca una gente, se tocan entre ellos, ¿no? Y eso ha sido mano de Dios, o sea, ha sido absolutamente increíble, ¿eh? Y me ha permitido porque yo viajo muchísimo y entonces al final no estoy nunca donde están los ordenadores físicos donde tengo esos open y con lo cual el poder en remoto que oye Jarvis que Clippy no funciona llamo Clipy a uno. El que más utilizo se llama Clipy por cierto van a meter un puro de de Microsoft, pero se llama Clippy. Todo toda mi audiencia le conoce. > > **59:37** · Bueno, Clipy ha vuelto, ¿no? > > **59:40** · Sí, sí ha vuelto, pero ha vuelto a lo grande. Ha vuelto a lo grande. Pues, pues sí, ¿no? Pero precisamente yo pensaba que esto que presentasteis de la compatibilidad nativa de Open Clow para Windows, sí, e que esto iba a solucionar este problema. Es decir, es así. Es decir, la gracia está en que esa compatibilidad nativa que vais a meter de OpenCl para Windows, además de hacer más fácil instalarte OpenClow en Windows, va a hacer que requiera menos mantenimiento porque vosotros os ocupáis de esa parte. > > ### Graba tus reuniones con Plaud > > **1:00:07** · Espero que estéis disfrutando del podcast. Sabéis que hay una herramienta que utilizo muy a menudo que es el plote. Este dispositivo me permite llevarme una grabadora a todos los sitios donde yo vaya y que tenga una interacción con otra persona y me permite no solo grabar esas conversaciones, que con un solo botón lo puedo poner a grabar, sino además tener una conversación interactiva con esas conversaciones a posteriori. Esto realmente es muy útil porque cuando tenemos reuniones presenciales siempre estamos en ese juego de quién dijo qué y cuándo dijo quién. > > **1:00:35** · A partir de ahí, lo que nos encontramos es una situación en la que no tenemos seguridad como cuando tenemos un correo electrónico de la información que hemos capturado. Tener esto nos permite tener esa interactividad con esas reuniones a posterior y en cualquier momento puedo acceder a la aplicación de plot y preguntarles sobre esa conversación que he tenido, pero no solo eso, sino que además tengo una especie de chat GPT con toda la memoria contextual de todo esas reuniones que hemos tenido en el pasado. > > **1:01:02** · Esto me permite pues que si tengo que hacer un presupuesto le preguntar a plot, que si tengo que hacer un correo electrónico para un cliente le pueda preguntar a Plot porque Plotma parte de todas esas interacciones que tenemos entre humanos. La realidad es que es una herramienta superútil y que cabe en el bolsillo, con lo cual para mí es no brainer. Es como una herramienta que cuesta muy poco llevar y que en un momento que tienes una interacción la pones a grabar, le pides permiso a la persona y a partir de ahí tienes eso grabado para poder recurrir a ello en cualquier momento. > > **1:01:28** · Si queréis pues resumir vuestras reuniones presenciales, todo eso que tiene que ver con el mundo físico, plot es la mejor opción. Tenéis un link en la descripción tanto para la aplicación como para el nuevo Plot Pro. > > **1:01:40** · Y si queréis el antiguo, aún está disponible y también está disponible el Plot PIN, ese más pequeñito que podéis usar como collar o como reloj. tenéis los links en la descripción. > > **1:01:51** · Bueno, todavía estamos pensando exactamente cómo va a funcionar, pero sí que creemos que la parte nativa será muy importante, ¿no? Por eso, bueno, si viste Build, pues anunciamos un ordenador que, bueno, si lo compras vale 50,000, que que bueno que no está \[risas\] no es mainstream, ¿no? > > **1:02:11** · 762 GB de RAM. > > **1:02:13** · Sí, una locura. y puedes puedes o sea puedes ejecutar modelos de de más de 700,000 millones de parámetros en un ordenador local, ¿no? Entonces sí que creemos que esto pues siempre va a haber el ah server site, ¿no? Pero en el edge, ¿no? > > **1:02:37** · Eh, bueno, es que tendrás tu propio centro de datos en tu ordenador, ¿no? > > **1:02:41** · Entonces sí que que creemos que esta es la dirección donde vamos a ir y que cada vez los ordenadores van a ser más potentes. Y entonces la parte más positiva que quizá no se aprecia es la seguridad, porque Open Claw es muy interesante, pero yo me acuerdo que cuando lo vimos no estáamos todos muy no sé muy impresionados, ¿no? mira cómo funciona y todo, pero enseguida los de seguridad de nuestro ah nuestra compañía > > **1:03:14** · vinieron y dijeron, "No lo puedes utilizar internamente porque era muy fácil para que los hackers pudiesen utilizarlo para entrar dentro de la compañía." Entonces, si tú estás en un sistema injection hacen a Open Cloud para que como tiene poderes dentro del ordenador pueda hacer cosas que tú no y es que te entra dentro y te puede hacer lo que lo que quiera, ¿no? En cambio, cuando lo haces nativo, pues entonces pues la seguridad es muchísimo mejor. > > ### El gran riesgo de seguridad de los agentes: prompt injection > > **1:03:38** · O sea, básicamente vosotros hacéis como una jaula para el Open Cl de lo que puede hacer y lo que no puede hacer. una buena metáfora, es como una jaula, ¿no? > > **1:03:45** · Y está toda dentro de tu ordenador y y entonces pues eso en en sistema de o en en el apartado de seguridad pues es es mucho más ah efectivo y y entonces las empresas tienen pues más tranquilidad tranquilidad, exacto, para poner el modelo ahí. > > **1:04:07** · Pero de todos modos eso tampoco, o sea, la seguridad de estar por casa, es decir, lo que le pasó a la directora de seguridad de Meta, de seguridad de la guía a de meta, que se instal un open, le borró todos los compos, le borró todos los ficheros. Exacto. > > **1:04:20** · Entonces, eso al final, si yo le doy a mi Open Clapacidad para poder borrar archivos, porque al final eh quiero que me pueda, por ejemplo, organizar una carpeta y borrar lo que está duplicado, eh eso le da potestad para borrar cualquier otra cosa. Con lo cual al final eh la capa de seguridad es reactiva, ¿no? Es más bien un tema de ciberseguridad, de protección del kernel, de tal que no tanto de de la seguridad del día a día de la gente, que tiene que entender que esto no nos damos a repetirlo, que yo le digo a la gente, no os instaléis un OpenCloud en vuestro ordenador porque la vais a liar, ¿no? > > **1:04:47** · O sea, instalar un ordenador aparte, ponle un WhatsApp propio, ponle un email propio, ponle una serie de cosas propias y que que que esté, o sea, que el nivel de seguridad de OpenCl depende de lo que le des acceso y con lo cual ahí la mayor decisión es a qué le doy acceso a mi OpenCW para que no la lío. > > **1:05:03** · Scout es un open claw eh dentro de 365. > > **1:05:07** · Sí, básicamente está basado en la misma arquitectura, en la misma. es es una autopilot es un tipo de autopilot, ¿no? Es básicamente uno que lo vamos a a ofrecer como referencia, pero la idea es que cada compañía haga su propio scout, ¿no? > > **1:05:22** · Y haga su propio tipo de autopilot y ese va a ser como un agente personal de cada trabajador que va a tener acceso a todo el ecosistema y luego habrá otros autopilots más verticales enfocados a ciertas tareas concretas. > > **1:05:35** · Sí. > > **1:05:37** · como loss en el workspace de GPT o ese tipo de cosas que que básicamente son más verticales. > > **1:05:41** · Sí, sí, básicamente es va a ser así y y bueno, todavía estamos trabajando en ello. De momento tenemos lo que llamamos una private preview con algunas empresas y lo estamos todavía mejorando y exactamente cómo va a funcionar, pues también estamos cambiando algunas cosas, pero la idea es esta, ¿no? tener un un agente OpenC personalizado que que te actúe encima de de o que razone encima de de todos los documentos que tienes tú en NC65 y > > **1:06:13** · y bueno y una una arquitectura parecida a OpenCla pero segura y dentro del del compliance, perdona que algunas cosas no las sé traducir, pero dentro del compliance de la empresa. Claro, esto eh para que la gente lo diferencie una vez más vamos a intentar esa parte divulgativa, ¿no? Hemos hablado de chat, que es lo que todo el mundo ha experimentado. Luego ya tenemos Cowork, que es una gente que puede incluso utilizar archivos de su ordenador y trabajar de una forma más local, además de hacer cosas por sí mismo y tal. > > **1:06:40** · Y el siguiente nivel ya es estos autopilots, en este caso scout, que viene a ser como un asistente personal, como un Open Cloud, como hemos dicho, que esto que utilizo, pero integrado en el 365. > > **1:06:51** · ¿Vale? Entonces, ese es un poco los tres niveles de dependiendo, entiendo que aquí pues como tú bien decías el coste varía y con lo cual ahora mismo en la situación en la que estamos de esta economía del token, eh, parece como que la eficiencia tiene mucho que ver. Quizá en un futuro si tenemos un nivel de infraestructura como el que tenemos de la fibra óptica a día de hoy que hace que internet sea barra libre para todo el mundo, pues igual podemos todos estar trabajando con con scouts todo el día sin prestar atención al resto de cosas, ¿no? > > ### "Gastad todo lo que queráis": el experimento que salió mal en Microsof > > **1:07:17** · Sí, sí. Y pero y lo que está ocurriendo ahora es que ah bueno, el token maxing, ¿no? Que que lo llaman que incluso en Microsoft un día pues Satia y y Amy Hood, nuestra CFO dijeron utilizar todos estos ah tools, todas estas herramientas y no os preocupéis por el gasto. Bueno, esto hace unos meses mal, ¿no? Sí, es el típico clickbait de de YouTube que pone hago esto y sale mal. Síí. \[risas\] Y ahora estás diciendo, "Cuidado, ¿no? > > **1:07:51** · Porque porque bueno, puedes estar pues dejar una gente que que constantemente esté mirando al código, mirando buscando errores, arreglándolos y y a veces sí que que lo que llamamos el ROI, ¿no? Return of investment, pues vale la pena, pero a veces, bueno, había uno en mi equipo que en una semana se gastó casi $100,000 \[risas\] en tokens y yo le dije, "Pero, hombre, peroé qué has hecho bueno pues he mejorado toda esta Codebays." > > **1:08:22** · Yo digo, "Sí, pero es que esto no vale, nos sale a cuenta, ¿no? Entonces, ahora lo estamos controlando un poco y hay algunas también hay algunas que nos salen más baratas. Por ejemplo, Codex nos sale más barato que Clot, ¿no? > > **1:08:37** · Porque Codex pues es de Openi y lo tenemos en nuestras GPUs y y entonces y todas las compañías están igual, ¿no? > > **1:08:44** · Todas empezaron diciendo, "Sí, vamos a utilizar toda esta ya y toda la gente muy contenta." Y lo hacíamos en parte para que la gente aprendiera, ¿no? > > **1:08:53** · porque creemos que todo el mundo utilizase las herramientas, que la gente pues pues empezase a pensar en cómo desarrollar cosas, lo que llamamos AI first, ¿no? > > **1:09:06** · Primero pensando en IA y y bueno, pues en un par de meses pues nos dimos cuenta de que nos pasamos, ¿no? Este es un tema tremendamente relevante porque se está creando una visión pública de que la IA va a ser carísima y eso yo creo que que tiene parte de verdad y parte de de falso, ¿no? Y creo que es importante que que entremos en ello porque se está creando una narrativa que me parece muy peligrosa porque la narrativa está haciendo que pequeños empresarios, pequeñas pymes digan, "No, no, no. Me han dicho que esto de la Io ser carísimo, no me meto. > > ### El mito peligroso de que la IA es carísima > > **1:09:37** · Y ahí hay un error garrafat, ¿no? Por porque la gente tenga referencia, evidentemente hemos visto tanto en creo que sido en Meta como en Amazon, como en Microsoft, como por ejemplo el caso que quizás ha sido más viral ha sido el de Uber, donde Uber tenía también una barra libre y se fundieron tr meses presupuesto del año, ¿no? Y entonces a partir de ahí lo que han hecho el el CEO de Uber ha limitado el presupuesto de tokens a 1400 por empleado. > > **1:10:01** · Claro, lo primero que piensas es, vale, obviamente esto $,400 por empleado, teniendo en cuenta los salados unidos, o sea, no es una locura, pero pero es bastante dinero si calcula la cantidad de empleados que tiene Uber. Pero por otro lado, y es un poco donde yo siempre intento hacer la reflexión, es ¿Conoces algún SAS que la cuota por asiento sea 400 mensuales? > > **1:10:24** · Porque me parece que es el mayor dinero que nos gastamos en nada. Sí. > > **1:10:27** · Eh, o sea, ni sales force vale eso ni Eran mensuales o eran anuales? No, eran 100 mensuales, creo. Claro, por empleado, lo cual no es una absoluta locura, es mucho dinero, bastante, pero claro, teniendo en cuenta que estaban gastando fortunas como la que tú dices, donde hemos visto esto, claro, es que al final lo que nos damos cuenta y ahora se ha publicado esta semana un estudio muy interesante en el que se ha publicado cuál es el uso real que puedes hacer de las suscripciones que pagamos de inteligencia artificial. se ha hecho tanto con Antropic como con Open AI, no recuerdo exactamente, pero en en Open AI > > **1:10:59** · los $ al mes te permiten utilizar $00 al mes si lo pagas por APIs y los 200 al mes de la cuenta Pro te permite utilizar $,000 al mes en API, con lo cual obviamente no todos utilizamos el límite de la frontera de la suscripción, ni todo el mundo, hay mucha gente que la pagará y luego la utilizará y gastará un millón de tokens, pero pero la realidad es que está tremendamente ente subvencionado y es algo que hemos empezado a ver donde claro las grandes > > **1:11:26** · empresas proveedoras como la vuestra os habéis dado cuenta que no podéis estar pagando la fiesta de todo el mundo para siempre, ¿no? Entonces nos hemos encontrado, por ejemplo, y creo que fuisteis los pioneros que os llevaseis la mayor \[ \_\_ \] de todo esto, que fue con Githaf Coilot, ¿no? Que pasamos de la suscripción al pago por uso y que empezaran a aparecer esos screenshots en internet de \[ \_\_ \] yo pagaba $39 al mes y ahora me ve una factura de 9,000, ¿no? > > **1:11:50** · Entonces, ¿cuál es la realidad de todo esto? Es decir, el cambio, porque además creo que también en otras partes, en Cowork, no sé si ya vais a pasar también a un pago por uso, es decir, he leído que en otras partes del entorno Microsoft también vais a pasar un pago por uso. > > ### El cambio al pago por uso: la lección de GitHub Copilot > > **1:12:03** · Bueno, vamos a hacer un poco una combinación, ¿no? Y sí, es complicado, ¿no? que lo que está pasando es que están saliendo estos modelos tan caros y generalmente la gente quiere probarlos porque oh, es el mejor, ¿no? Vamos a a utilizarlo. Pero es lo que decías antes, ¿no? O bueno, lo que decía yo, ¿no? Que que no necesitas un Ferrari para ir a hacer la compra, ¿no? > > **1:12:29** · Y tenemos que que hacer que la gente sea consciente de esto, que que utilice lo que realmente sea necesario, pero a la vez sí que es un error garrafal, como decías tú, que la gente piense, "La IA es muy cara." > > **1:12:45** · No, no se están exagerando mucho las cosas. La IAC es mucho más barata hoy que hace, bueno, GPT4 cuando salió, yo me acuerdo que que mi jefe decía, "Bueno, esto es tu ah para ah e el gasto que hacemos e es equivalente a alquilar un Lamborghini para un día, ¿no? Y y y esto en una hora te puedes gastar ah lo que lo que te gastes en un Lamborghini eh para un día. > > **1:13:14** · Y entonces era una locura, pero el GPD4 es superbato ahora, ¿no? Porque bueno, los modelos son mucho más poderosos, pero bueno, GPT4 te puede hacer muchas cosas todavía y esto lo que nos vamos a dar cuenta es que va a ser más y más barato a a largo plazo. Entonces, las compañías no tendrían que preocuparse. Lo único que tienen que preocuparse es tener unos presupuestos. > > **1:13:41** · como tú tienes unos presupuestos de de viaje o o de ah no sé, de laboratorio, de de lo que sea, pues tener un presupuesto como lo que ha hecho Uber, ¿no?, para cada departamento. Y esto es lo que nos van a hacer a nosotros en la compañía, que cada departamento yo voy a tener un presupuesto de tokens, ¿no? Y voy a pensar en que usar pensar en cómo usarlos de manera que tenga el el retorno más positivo, ¿no? > > **1:14:08** · Entonces, esto sí y lo queremos hacer de forma que sea fácil para que las compañías no tengan que preocuparse y que llegue un momento que que digan, "Bueno, si utilizo Microsoft sé que que van a hacer lo que llamamos token efficiency, ¿no? Y que que con model routers, como hablábamos anteriormente, y y esto va a ser importante, pero ahora estamos en un periodo un poco transitorio y lo que estamos haciendo pues es esto, ¿no? que tengas una suscripción que te cubra bastante y que de media pues pues sea > > **1:14:41** · efectivo, pero si te pasas que entonces empieces a pagar ya por uso, ¿no? > > **1:14:45** · Entonces esto es un poco la forma en que no no solo nosotros, sino otras compañías estamos intentando pues pues a llevar a a a que que bueno a a no basarnos en subvencionarlo básicamente. > > ### Hacia un modelo híbrido: suscripción + consumo extra > > **1:15:01** · O sea, básicamente vamos al modelo de telefonía que hubo en esa época donde teníamos unos minutos incluidos y si te pasabas 2 minutos lo pagabas tanto por minuto. Es decir, tú tienes una suscripción que te cubre lo que debería ser tu uso normal, x tokens, x uso y a partir de ahí cuando te sales lo pagas extra y con lo cual un mes pagarás 23 y el mes siguiente pagarás 32 € no dependiendo un poco de lo que hayas utilizado. > > **1:15:23** · Y de momento creo que sean unos modelos así híbridos como y y son modelos que la gente también lo entiende, ¿no? Porque dicen, "Bueno, yo si utilizo ah el copilot normal, pues son $30 por usuario por mes, pero si estoy, no sé, utilizando muchísimos tokens, pues llega un punto que, bueno, tenemos que que ser muy transparentes y decirlo, ey, que estás gastando tanto, ¿no? Entonces, yo creo que esto sea el modelo híbrido temporalmente, pero bueno, llegará un punto que que será un poco, como decías tú, la fibra óptica, ¿no? > > **1:15:53** · Que que ya será tan barato que entonces sí que ya será más una suscripción. Yo creo que el token maxing ya también no sea necesario porque la gente ahora está experimentando mucho y y llega un momento pues que tendrás pues los autopilots que ya van a ser efectivos y y van a utilizar solo los modelos que necesitan y minimizar el coste. > > **1:16:16** · Aquí hay una suena contradicción, pero no lo es y creo que es importante que lo pongamos encima de la mesa que la gente eh pueda entenderlo, ¿no? Porque la gente está viendo un encarecimiento del uso de la inteligencia artificial, pero en cambio lo que vemos es que cada vez la es más barata. Entonces es como una contradicción enorme, ¿no? E para que la gente lo entienda, en diciembre de 2024 > > **1:16:35** · el RKGI hizo un test y consiguió resolver una tarea utilizando O3, que era, por cierto, grandísimo modelo, model grandísimo modelo O3 y utilizando O3 consiguieron resolver una tarea que la primera vez que la hicieron y la consiguieron resolver tuvo un coste de $4,500 en cómputo. Resuelve esa tarea. > > **1:16:54** · Un año después se hizo la misma tarea, o la misma puntuación de tarea, para que nos entendamos, con Gemini 3 Flash y costó 1,2 € el coste de la inteligencia cayó en 4,000 veces en tan solo un año, lo cual supuso que resolver esa tarea pasase de costar 4500 a costar 1,2 al año siguiente, con lo cual la IA se está abaratando, no hay la menor duda. Lo que pasa es que esa tarea costaba x token resolverla, ¿no? Y eso es un poco lo que hicieron los diferentes modelos. > > **1:17:22** · Geminit flash posiblemente lo resolvió también con menos tokens porque era menos razonamiento y menos menos dar vueltas a la rotonda. Pero pero básicamente el tema está en que el token ha bajado de precio y el modelo ha sido más eficiente con sacar inteligencia por token. Pero el problema es que aquí lo que han aparecido son los agentes que claro, al > > **1:17:43** · hacer pues esa autonomía de autopromptearse, de auto darle tal, de hacer tareas, de \[ \_\_ \] un Excel y desgranarlo, etcétera, todo esto lo que ha hecho es que se multiplique la cantidad de tokens que se utilizan por los agentes principalmente. Con lo cual, yo vi un estudio en algún sitio que podías utilizar hasta 400 veces más tokens con el agente de lo que usabas con el chatbot. > > **1:18:05** · Entonces, claro, el problema no es que la IA se haya hecho cara, el problema es que utilizamos cosas que requieren muchos más tokens y eso multiplicado, por mucho que sea por un precio más barato, hace una parada de highbons aquí que dispara el coste productivo, ¿no? Y eso es un poquito la visión que tenemos, pero claro, yo me imagino si estamos ahora mismo en un mundo en que claramente Samma nos está > > **1:18:26** · diciendo, "Comprarme cómputo por adelantado porque dentro de 3 años igual no hay para todos y tiene pinta de que estamos yendo a que va a haber un cuello de botella importante al menos durante un tiempo, cuando todo el mundo utilice tantos agentes como utilizo yo a día de hoy, eh, creo que esto se puede poner incluso más caro. > > ### ¿Viene un cuello de botella de cómputo? > > **1:18:45** · Ah, podría ser. > > **1:18:49** · Sobre todo con el concepto que que te decía antes de de RLE, las empresas van a ser inteligentes y van a utilizar los los tokens de manera efectiva y y es porque básicamente ah bueno, el dinero manda, ¿no? Y quieres pues ser lo más efectivo que que puedas. Ah, pero sí que tiene razón que en los dos o tres años siguientes la demanda de computación para tokens es increíble. O sea, es algo espectacular que no nos esperábamos. > > **1:19:20** · De hecho, el año pasado, no sé si te acuerdas, que Microsoft pues ah vendió un centro de datos que era nuestro a otra compañía y ahora pensamos, pues quizá no teníamos que haberlo hecho, ¿no? Porque la demanda de nuestros productos es enorme. Imagino que también los competidores de nubes pues también están en una situación similar, pero al fin y al cabo esto es positivo, ¿no? que sabemos que que que vamos a satisfacer la demanda y sí que estamos en un periodo un poco de transición, ¿no? > > **1:19:52** · Porque no solo por lo que dices tú que la gente usa chat y cowork y code y autopilots, ¿no? Y y están descubriendo la forma más efectiva de usarlo y lo que está claro es que quieren usar más y más y más. > > **1:20:09** · Entonces, ah, todas las compañías que que ah proveen eh nubes, creo que que vamos a a seguir expandiéndonos mucho y sí que que quizá durante un tiempo estaremos en ah momentos extraños, ¿no?, donde ahora la demanda es mucho más de de lo que podemos tener y quizá el precio va a subir un poco, pero en toda la tecnología históricamente los precios bajan. > > **1:20:36** · O sea, el caso que has que has dicho tú de 4,000 y pico de de dólares a a punto20, ¿no? > > **1:20:44** · Ah, esto quizás un caso más extremo, pero esto es lo que estamos viendo, que que el precio de computación está bajando de una forma exagerada y sí, tiene razón que con agentes pues la demanda es es enorme, ¿no? Y de hecho, incluso en mi campo, en en Search, pensamos que en unos tres o cu años, bueno, hay hay unos unas previsiones de que los agentes van a hacer mil veces más de de búsquedas que no los humanos, ¿no? > > **1:21:14** · No sé, quizá esto es exagerado, pero sí que que vamos en en este en este camino, en tod todos los apartados de inteligencia artificial y y va a ser un poco tumultuoso, ¿no?, hasta que todo pues se se estabilice más. Ah, pero creo que al fin y al cabo es positivo porque ah la gente está usando más y más toda la tecnología. > > **1:21:39** · Ah, la demanda es muy grande, pero también el precio de computación va bajando y y creo que que como todo pues a largo plazo se va a estabilizar y y sí, en los dos y tres años siguientes va a ser un poco para arriba y para abajo, pero si piensas a largo plazo, entonces > > **1:22:00** · te das cuenta de que esto va a ser un mundo muy diferente y un mundo en cierta forma mucho más productivo, una economía mucho más positiva para todos y y si se hace bien que no es lo que creen algunas compañías que quieren toda la economía que pase por ellos, si ejecutamos la visión que tiene Satia, entonces esto creo que que va a mejorar mucho la sociedad. Claro, el largo plazo a mí tampoco me queda la menor duda. > > **1:22:23** · Eh, yo creo que toda revolución tecnológica que supone una revolución cultural como esta, que hemos vivido algunas ya, a largo plazo es muy beneficiosa para la sociedad y da la sensación de que, o sea, el escenario del endgame no parece a mí cada vez, de hecho, yo he pasado por diferentes fases, eh, y eso entiendo que toda la gente que nos oye, eh, probablemente con todo lo que oye de inteligencia artificial, etcétera, pues también pasa por diferentes fases. > > **1:22:50** · Pero yo cabe soy más optimista sobre el futuro, no tanto sobre la transición al futuro. Es donde creo que puede haber los mayores problemas que después quiero entrar en ello. Pero antes de meternos ahí, has comentado que la demanda de cómputo a futuro e a corto va a ser brutal y que está clarísimo, ¿no? Y eso es blanco y en botella. > > **1:23:07** · Y en cambio, comentabas bien que hace apenas unos meses vendisteis un data center, pero aparte de eso, decidisteis no meteros, y eso es algo que no sé si es público o no, o al menos es como me ha medado a mí, no meteros en el tema de Stargate, que inicialmente se había hablado que Microsoft iba a ser parte de eso. No sé si esto no, pero inicialmente luego al final lo hicieron Open AI con SoftBank y con Oracle y Microsoft no apareció en la foto esa famosa de la Casa Blanca. > > **1:23:31** · Em, pero daba la sensación en algún momento durante el 2025 o finales del 24 en que había un poco de miedo en la sobreinversión en Capex and Data Centers, ¿no? > > **1:23:44** · Sí. > > **1:23:45** · E todavía hay todavía hay mucho miedo, pero ¿crees que es porque da la sensación de que la demanda es clarísima, no? Y sí, hay algunos players, algunos players que Van Olin, Oracle, Elon Mos que parece que quizá se han reservado un poquito, decir, "Vale, vale, lo tenemos claro, pero igual no tanto, no es que es que estamos en un momento que que no tiene precedentes, o sea, la demanda es enorme, pero también tú como compañía, si eres una compañía pública como Microsoft, tú tienes que mantener unos márgenes, ¿no? > > **1:24:16** · Y entonces tenemos este problema que que queremos estar allí invirtiendo como el que más, pero no nos queremos pasar. Y hay como un cono de incertidumbre que que bueno que no sabemos exactamente dónde es. Y de hecho, eh si viste la entrevista de Dario Modei en el New York Times, ¿no? > > **1:24:38** · No hace mucho, hace unos meses, estaba hablando de esto, ¿no? Que que la demanda es enorme, pero bueno, eh tenemos que también ver un poco cuál es el retorno, porque sí que incluso los laboratorios están ganando mucho dinero. > > **1:24:52** · Él decía que entonces pues ya pasaron de de 10 millones a 100 millones en un año, de 100 millones a a 1000 millones y 1000 millones así exponencialmente. Pero bueno, ¿cuándo se va a saturar? > > **1:25:05** · Están están facturando parece que no, porque precisamente no, perdón, facturando ingresos. Claro, porque precisamente el problema de Daria Modei eh es que durante mucho tiempo ha acusado a Samalman de ser un inconsciente con el nivel de inversión, con el nivel de tal, que de hecho recuerdo una un podcast de Gre Greg Brogman con Sam Alman en el que Greg decía que lo mejor de ese partnership con Sam es que Sam a veces está muy loco, ¿no? Y que a veces hace cosas que todo el mundo dice, "Estás tumbado, te vas a pegar una leche increíble y en cambio acaban saliendo bien, ¿no? > > **1:25:34** · Y en este caso lo que la gente quitano sabe tanto es que SAM ha conseguido invertir muchísimo, hacer que empresas inviertan muchísimo en centros de datos, lo cual le ha dado una comodidad de cómputo que Antropic no tiene. Antropic está tremendamente ahogado por el cómputo. > > **1:25:52** · ¿Qué sería Antropic si no tuviese ese nivel de cómputo donde le están apretando tanto y que ha tenido que llevarle a alquilar Colossus de Elon Musk pagando 14,000 millones al año? Es decir, a Iron Max le costó 14000 millones, creo, hacer el centro de datos y en o algo 40, algo así. Pero vamos que en cuestión de muy poco tiempo lo tiene amortizado con el alquiler que tiene en Tropic, o sea, es una puñetera locura, pero eso fue la visión clara de 2023 apostar mucho dinero a construir un centro de datos, que eso no lo hizo todo el mundo, ¿no? Y entiendo que eso es uno de los grandes de las visiones de de Elon M. > > **1:26:23** · Pero la realidad es que Antropic ahora mismo está pagando la factura de no haberse creído más la inteligencia artificial y haber apostado por cómputo cuando dijeron, "Uy, cuidado, es que si nos sale mal nos arruinamos, ¿no?" > > **1:26:36** · Sí. Lo que pasa también, John, es que hay hay dos tipos de compañías ahora que están en en esta carrera, ¿no?, de inteligencia artificial. > > **1:26:47** · Aunque sí que esto le salió mal a Anthropec, como Anthropec no es una compañía pública, pues tampoco les perjudica mucho esto, ¿no? Porque no tienen que rendir cuentas cada 3 meses a los inversores. Entonces, están las otras compañías como nosotros, como Amazon, como Google, que que tenemos nuestras nubes o Oracle, ¿no? Y mira lo que le pasó ahora, que invirtieron mucho, se pasaron y luego tuvieron que que recortar. Ah, pues bueno, público, ¿no? 30,000 empleados, ¿no? > > **1:27:18** · Entonces, y la gente dice, "Oh, los están reemplazando porque ah están usando inteligencia artificial." No, no es esto, ¿no? Y esto es la confusión que hay, que mucha gente dice, "Oh, estas compañías grandes están cortando gente porque los están reemplazando con as no, lo que está pasando es que tenemos que mantener los márgenes, ¿no? Y entonces si te pasas mucho entonces y y no ingresas lo suficiente para mantener tu margen, entonces tienes que cortar costes, ¿no? > > **1:27:51** · Entonces, y este es el problema de las compañías públicas. En cambio, Oponea y Anthopic hacen estas afirmaciones que, bueno, que el Jensen Juan dice que tiene un God Complex, ¿no? Ah, no sé si lo oíste. Ah, y es un poco verdad, ¿no? > > **1:28:07** · Dicen cosas muy exageradas para tener inversión brutal y para ellos pues como no tienen que rendir cuentas, pues bueno, ¿no? Pero \[resoplido\] a largo plazo van a querer ser compañías públicas. Y entonces vamos a ver, vamos a ver, van a poder mantener esto y van entonces tendrán que que también vivir en este cono de incertidumbre que te decía, ¿no? Y y va a ser interesante. > > **1:28:32** · Vamos a ver, vamos a ver cuáles de estas compañías realmente pueden tirar adelante, ¿no? y hacer las dos cosas, invertir mucho, mantener los márgenes y poder ser compañías que que a la larga yo creo que que va a haber unas cuantas compañías que van a a ganar mucho por las inversiones que que estamos haciendo. > > **1:28:53** · Y y hay algunas que creen que van a ser solo ellas. Nosotros creemos que van a haber unas cuantas que van a ganar mucho, pero que que todas compañías si la visión de Satia se ejecuta, pues pues todas van van a realmente mejorar mucho, ¿no?, la calidad. Ah, pero ahora estamos en este en este momento donde los laboratorios en particular juegan con otro tipo de normas que las compañías que somos públicas y entonces están pasando cosas un poco raras. > > **1:29:23** · Sí, esto esto que dices es superinesante porque le da un poco de sentido a una frase que también dijo Samman hace mucho que en un memo interno que se filtró decía, "Bueno, parece que vamos a retrasar la IPO porque hay cosas que es más fácil hacer una compañía privada, ¿no? Y entonces a veces ser público te obliga a ciertas cosas que que el escrutinio que tienes no es el mismo y no puedes hacer ciertas locuras que una startup se puede permitir antes de salir al mercado público, aunque valga un trillón eh de valoración, ¿no? > > **1:29:54** · Pero has dicho que estos CEOs, entiendo que te refieres a Darío y a y a Sam principalmente, a veces dicen cosas muy exageradas. ¿A qué te refieres concretamente? ¿Al titulares de empleo o a titulares de cómputo de de datas? Bueno, menos de datos, pero bueno, de empleo, ¿no? Que bueno, que se van a a a terminar tantos y tantos empleos y esto no hace bien a la inteligencia artificial. Y eso es lo que dijo Jensen Juan, ¿no? Que el que dijo, "Bueno, esto pues y primero que yo no lo veo, ¿no? > > **1:30:26** · Yo yo lo que veo es que si tú tienes una herramienta que te va a hacer más productivo, lo que tú quieres es utilizarla y con la el mismo número de personas que tienes en tu compañía producir el doble. Esto esto es lo que realmente quieres hacer y esto es lo que va a pasar a largo plazo, que vas a ver a compañías que van a contratar a más gente porque van a ser más productivas. > > **1:30:49** · Lo que ocurre lo que ocurre ahora es que estamos haciendo inversiones tan grandes que los márgenes pues no no nos funcionan. En cambio, OpenI, Anthopic están contratando a mucha gente, ¿no? > > **1:30:59** · Porque, bueno, juegan con normas diferentes a las que jugamos nosotros. > > ### Oracle, Meta, Amazon: ¿reorganización o reemplazo por IA? > > **1:31:04** · Es decir, tú lo que me dices es que estos despidos masivos, que no tiene otro nombre que estamos viendo, hemos visto en Microsoft, pero hemos visto principalmente en Meta, Amazon, Oaton, en el caso de Meta, eh, ahora hace unas semanas fueron 8000, pero ya se ha filtrado que para septiembre hay otros 8000 más. Es decir, en el caso de de Amazon, pues ha sido aquí en Barcelona cayeron 1000, es decir, muy bestia, ¿no? > > **1:31:26** · Para una ciudad como Barcelona, que no estamos ni en el ojo del huracán, eh, cayeron 1000, ¿no? Evidentemente, yo estoy de acuerdo contigo de que esa reorganización interna a veces no tiene tanto que ver con el reemplazo por de una forma directa, sobre todo en este tipo de despidos están masivos, no ha habido cosas, pero pero en general no tiene tanto que ver con eso, sino con más bien una reorganización interna de pues que quizá en años pasados se ha cometido una sobrecontratación porque las cosas iban muy bien o porque las cosas iban muy positivas y con lo cual pues tenía sentido ir creciendo. Yo mismo lo veo mi propia pyme. > > **1:31:56** · Es decir, a veces lo más fácil es contratar más gente cuando a veces dices, "Vale, vale, pero llega un punto que te ves con una cantidad de gente que dices, vale, ahora que hago con esta gente, ¿no?" Entonces creo que que evidentemente puede tener que ver con eso, pero es innegable que al final, como tú bien dices, si la IA hace que una empresa sea más productiva, estando en un mercado en que al final la suma es cero, si tú no despides, estás causando que una empresa quiebre de tu competencia. > > **1:32:19** · Es decir, al final lo que nos encontramos que socialmente para mí, y esa es una de las grandes tesis que yo he defendido desde hace 3 años, uno de los mayores impactos negativos que va a tener la inteligencia artificial va a ser en el empleo de la gente, que ojo, no tiene por qué ser una crisis económica, porque creo que el valor de que yo haga un PowerPoint o lo haga mi agente sigue creándose para mi empresa. > > **1:32:38** · Si McQini si hace un informe de consultoría, da igual si lo hace un humano o si lo hace un agente. Al final Mini si lo cobra y eso genera economía. > > **1:32:46** · Con lo cual, la parte económica creo que es mucho más discutible de que sea un problema, pero la parte de empleo para mí, y me encantaría que me rebatieses porque estaría encantado de estar equivocado, pero para mí creo que va a ser muy difícil que en el futuro haya más humanos empleados que hoy. me da la sensación de que va a ser muy difícil porque, repito, estoy convencido de que habrá empresas que, por ejemplo, hacen bolis que de repente gracias al momento de productividad, gracias a la inteligencia artificial, diseñar los bolis con IA y todas estas cosas, con la misma gente puedan hacer el cuadruple de bolis y vender el cuadruple de bolis. > > **1:33:18** · Pero claro, si esta gente vende el cuadruple de bolis, alguien vende muchos menos bolis, porque al final en el mundo se venden tantos bolis. Sí. Entonces, creo que el hecho de que el mundo sea una un un mundo que en general y hay ciertas excepciones como por ejemplo la medicina y de la educación que no son de suma cero, pero en la mayoría de cosas las tazas, los bolis, los zapatos, el papel al final es suma cero. > > **1:33:38** · Entonces si alguien consigue mejorar sus procesos y con la misma gente facturar el doble, muy probablemente alguien está facturando la mitad y lo que va a suponer, y esa es mi teoría, es que no se van a perder empleos de forma transversal en todas las empresas, sino que va a haber ganadores y perdedores. > > **1:33:53** · Va a haber empresas que lo van a petar. > > **1:33:55** · y van empresas que van a quebrar y van a tener que hacer un ero y van a tener que despedir a muchísima gente. Entonces, no sé cómo ves tú el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral, pero a mí me da la sensación de que es difícil porque mira, lo decías tú a Russell, no sé si lo conoces, pero me parece un genio ehico en que decía, "Cuando un economista ve todo esto, te dice, a ver, John, nunca ha habido ninguna revolución tecnológica que haya reducido el trabajo. Todas las revoluciones tecnológicas causan más trabajo, ¿eh? > > **1:34:24** · Microsoft va a tener más funcionalidades gracias a inteligencia artificialidad, se van a hacer más cosas, con lo cual va a haber más horas de trabajo. Y él decía, claro, pero es que lo que tenemos que entender es que por primera vez ese trabajo lo va a hacer la IA y no los humanos, con lo cual va a haber más trabajo, pero menos empleo, ¿no? Y yo creo que esa es la la tesis que para mí tiene más sentido del mundo y que, repito, no tiene por qué ser negativa. > > **1:34:44** · puede tener un impacto negativo en la parte del propósito, pero no tiene por qué ser negativa en la parte económica, porque el pastel va a crecer, vamos a tener más dinero en el mundo, pero me da la sensación de que en empleo, sin ninguna duda, vas a ponerse bastante complicado. > > **1:34:57** · Bueno, podría ser. > > **1:35:00** · La verdad es que hay hay mucha gente que piensa como tú y ninguno de nosotros tenemos una bola de cristal, ¿no? Entonces solo podemos mirar un poco al pasado, lo que ha pasado con diferentes revoluciones tecnológicas y y y vemos que que siempre que hay herramientas que nos hacen más productivos, siempre se ha mejorado la sociedad. > > **1:35:24** · Y sí que tiene razón, el ejemplo de los bolígrafos es muy claro porque solo puedes vender hasta cierto número porque, bueno, son tenemos solo un cierto número de humanos en el mundo, ¿no? Pero bueno, yo creo también que hay productos que no sabemos que van a aparecer, ¿no? y van a aparecer productos nuevos y van a aparecer servicios nuevos. > > ### El optimismo de Jordi Ribas sobre el futuro del empleo > > **1:35:47** · Y ah yo creo que que la innovación humana pues siempre nos ha demostrado que que hay mucha creatividad y muchas cosas diferentes que se pueden hacer que pueden realmente ah hacer crecer el empleo. > > **1:36:06** · Y yo no sé, ah, es difícil, no tenemos, como te decía, no tenemos una boba de cristal, pero yo soy optimista y soy optimista porque primero que veo que nos estamos reemplazando a gente ahora. Sí que en mi equipo, yo tengo un equipo de miles de personas, ¿no?, que que ahora están todos utilizando agentes para calificar. No hay nadie que que ya utilice código de forma tradicional, ¿no? > > **1:36:36** · Y y hace un año todavía tenían muchos escépticos que decían, "Oye, sí, si la IA va bien, pero se equivoca. > > **1:36:47** · Uy, estos agentes pueden ah hacer errores y y destrozar el el código y y ahora no tengo ningún escéptico, ahora todo el mundo lo está utilizando, pero y somos más productivos, pero no estamos reemplazando a las personas todavía. O sea, necesito que los ingenieros pues controlen a los agentes, validen lo que los agentes hagan. > > **1:37:17** · Lo que llamamos el botck antes era escribiendo el código, ahora es validando el código. Entonces, no creo que evolucione tan rápido como la gente cree en cuestión de reemplazar algunos trabajos. Sí. Y en cualquier revolución tecnológica hay trabajos que se pierden, pero ah y sobre todo los trabajos más sencillos, ah servicio a consumidor, cosas así, ¿no? > > **1:37:40** · Ah, pero yo yo veo, por ejemplo, en en codificación que todo el mundo decía, "Uy, no vamos a necesitar tantos ingenieros y veo al contrario, ahora somos más productivos, podemos hacer más, ¿no? Entonces, no sé, vamos a ver, creo que no sé, en unos años tenemos que reunirnos y a ver qué ha pasado, ¿no? y y sí que que hay razones para pensar lo que tú estás diciendo, pero yo por lo que veo y y me acuerdo > > **1:38:07** · que había, bueno, los Darios y los Sams que decían, "Bueno, no, no vamos a necesitar ingenieros." Veo que al contrario, que necesito los mismos los mismos o más, ¿no? Y y pero hay la confusión de que como está las empresas, las grandes tecnológicas están recortando empleo, dice, "Uy, esto es la IA." Bueno, no es la inversión de la no es que estamos reemplazando a personas, ¿no? > > **1:38:31** · Entonces, y en codificación es un caso bastante único porque, bueno, los agentes pues son superrápidos, se trabajan 24 horas y y yo no veo que necesitemos menos personas para hacer el trabajo, al contrario, ¿no? Veo que podemos hacer más, podemos crear más y y podemos y el labor humana es muy importante para saber exactamente cómo mandas a los gentes a hacer cosas, ¿no? > > **1:38:55** · Entonces, claro, lo extrapolo esto a a no sé si esto es es es una palabra adecuada, pero lo extrapolamos a a otros tipos de de empresas, pues bueno, yo creo que va a haber oportunidades de crear cosas nuevas, hacer cosas mejores y y no sé y en fin, me remito al hecho de que herramientas que te hacen más productivo siempre mejora la economía. > > **1:39:26** · Ah, pero bueno, en unos años nos reunimos otra vez, vamos a hacer una cerveza y a ver \[risas\] a ver quién tenía razón. Pero lo que sí que creo que tiene razón es que la transición en la que estamos ahora es es un tiempo extraño. Van están pasando cosas extrañas, ¿no? > > **1:39:43** · Como decíamos de los recortes, el token maxing, a las empresas cada cada semana parece que hay modelos nuevos, o sea, estamos viviendo una época sin precedentes y es muy difícil de predecir lo que va a pasar en el futuro. > > **1:39:59** · Claro, aquí hay varios apuntes, creo que tremendamente relevantes. El primero de todos, quizá no estáis reemplazando gente, pero habéis dejado de contratar. > > **1:40:07** · Pues contratáis menos que antes. > > ### Contratan menos por márgenes, no por sustitución de IA > > **1:40:09** · Estamos contratando menos, pero es por los márgenes, ¿no? > > **1:40:13** · No es porque porque con la IA tu gente sea más productiva, entonces no te hace falta más gente. > > **1:40:18** · Bueno, eso también es verdad, ¿no? Es más productiva y y pero en principio si puedes mantener el margen, ¿no?, y no tuviésemos que invertir tanto, es mejor que contratemos a más gente para que podamos producir más, podemos generar más ingresos, ¿no? Pero claro, estamos en esta parte que que bueno, hace unos años creo que en todo el mundo se invertían menos de 100000 millones en > > **1:40:45** · centros de datos entre todas las compañías y este año creo que son 700.000, Es que es una locura, ¿no? Y y me acuerdo de hace unos años que decíamos, ostras, Azur es increíble, está tenemos cientos de centros de datos por todo el mundo y es que se están reproduciendo pues de una manera \[resoplido\] ah espectacular, ¿no? Exponencial casi, ¿no? > > **1:41:08** · Entonces es un tiempo extraño, como te decía, un tiempo sin precedentes y lo estamos navegando de la mejor forma que que que pensamos. Y y de hecho estaba hablando, no te voy a decir el nombre de la compañía, con una compañía que compite con nosotros, estaba hablando con ellos y me dicen, pues bueno, estamos pensando de que en este tipo de de trabajo en de la nube, pues quizá vamos a contratar a 1000 personas más porque podemos hacer más productividad y > > **1:41:41** · o sea que creo que van a a pasar las cosas de forma ah no sé, de forma reactiva, No, porque vamos a probar cosas, algunas van a funcionar, otras no. Pero creo que, en fin, cuando todo se estabilice un poco en un par o tres de años, vamos a ver dónde estamos. > > **1:42:02** · Pero yo soy optimista y yo creo que sobre todo si ejecutamos el plan o la visión de de Satia, creo que que no van a ser unas pocas compañías, creo que todos los barcos no van a levantarse, ¿no? Y entonces en este caso sí que algunos productos pues se van a saturar. Pero van a haber muchos de nuevos y entonces yo creo que que pueden haber muchas oportunidades. > > **1:42:26** · Sí, aquí están pasando dos dos cosas muy interesantes, ¿no? Con la parte de los programadores y creo que al final también los que estáis metidos ahí dentro también estáis en vuestra propia burbuja que que al final no es tan representativa del mundo real, ¿no? que es cierto que en los programadores ahora mismo estamos viendo una paradoja de estamos viendo como de repente esos programadores son más productivos y de repente la empresa dice, "Hombre, si ahora me sale mucho más barato desarrollar cosas para mi aplicación, meto más gente para desarrollar muchas más cosas y con lo cual en explosión del requisito de programadores a pesar de ser mucho más productivos, ¿no? > > **1:42:56** · Y con lo cual da la sensación de que ahora está explotando. Algunas empresas como Sales Force han dicho que van a dejar de contratar programadores, etcétera, pero en general da la sensación que en la industria se contratan más programadores que nunca. De hecho, los datos macroeconómicos muestran que en la industria de la programación está creciendo el empleo, cosa que es completamente contradictoria con todo lo que estamos, ¿no? Pero claro, esa esa explosión tiene dos cosas. tiene por un lado lo que dice mucho Darío, ¿no? Esto tiene sentido mientras tú seas 10 veces más productivo. > > **1:43:25** · Cuando el 100% de tu trabajo lo hace la guía, dejas de ser más productivo para ser reemplazado, ¿no? Con lo cual eso es un punto en el que hasta el 99% el humano tiene la sartén por el mango, pero cuando cruzas el último 1% se lía la troca bastante, ¿no? Y luego, por otro lado, es cierto que que esto está pasando en trabajos muy cualificados, que son los mejores trabajos del mundo, los que mejor pagan y los que mejor tal. > > **1:43:46** · Pero claro, no podemos negar, mira, el otro día veía una entrevista con el CEO de Uber una vez más y y le preguntaban, "Oye, em, ¿cuánta gente tenéis ahora mismo conduciendo?" Dice, "9 millones y medio de personas." Dice, "Vale, y me has dicho que vas a desarrollar coches autónomos. ¿Qué va a pasar con estos 9 millones y medio de personas?" Dice, "No lo sé." Dice, "Hostia, 9 millones y medio de personas, ¿sabes? Es acojonante. Claro. Dices, entonces, claro, ¿cuánta gente de atención al cliente hay en el mundo? Yo tengo clientes en los que asesoramos con temas de atención al cliente con IA. > > **1:44:13** · A día de hoy, cosas como plan de ya, etcétera, pueden perfectamente sustituir un call center, o sea, pero de una forma muy radical en la que pasas a tener a un tipo que controla al ejército de IAS que están contestando a los clientes. > > **1:44:27** · Incluso es mejor para los clientes. De media te ahorras 9 minutos por interacción si te atiende una IA versus te atiende un humano. O sea, es es como blanco y en botella. Claro, ¿cuánta gente en el mundo trabaja en atención al cliente? porque estoy seguro que son muchísimos más que programadores. O sea, quiero decir, es muy probable que veamos ciertos trabajos que despegan, pero es que hay tantos trabajos tan considerablemente enormes, el el conducir es el trabajo más ocupado por humanos del mundo. > > **1:44:54** · Entonces, la \[ \_\_ \] en esos empleos tan bestia que a mí me da la sensación de que a pesar de que en otros sitios vayamos a crecer, y estoy seguro que vosotros crecéis en empleados, que envidia crecen empleados, que hay muchas empresas que pueden crecer en empleados por estar ahí en la frontera, pero ni mucho menos comparado a la cantidad, o sea, a mí me da que la suma no sal en positivo, o sea, decir que que que si miramos humanos empleados va a ser muy complicado, pero bueno, como tú bien dices, tendremos que verlo y es algo que nadie tiene una bola de cristal y ojalá me equivoque, de verdad, ojalá me equivoque. > > **1:45:21** · Pu y puede, la verdad, puede que tenga razón, ¿no? Y quizá yo pico de optimismo y y sí que en estos años pues pues van a haber recortes, va a haber un poco una locura en en diferentes tipos de de empresas, incluso en las altas tecnológicas como estamos viendo, ¿no? > > **1:45:40** · Pero a veces también, no sé, subestimamos un poco la creatividad humana y y también las cosas no van a pasar tan rápido como a veces creemos. Por ejemplo, me has dado el ejemplo de estas nueve y 9 millones y medio de personas trabajando en Uber, ¿no? > > **1:46:00** · Y sí que si te vas a a a San Francisco dices que que creo que vas a ir pronto y te pones en uno. > > **1:46:08** · Es bastante una experiencia bastante única. No sé si lo debes haber hecho, ¿no? Te te pones dentro y \[ \_\_ \] este coche vací y va bien y y va increíblemente bien. > > **1:46:18** · Y va increíblemente bien, ¿no? > > **1:46:20** · Es lo más sorprendente del tema. O sea, y bueno, yo la primera vez que lo hice, pues es que no sé, era mi sueño yo, porque cuando estudié estamos estudiaba visión artificial y hablábamos que algún día los coches eran autónomos, pero si tú miras lo que vale ese coche es que no se puede escalar, está todo ser subvencionado, funcionan muy bien, pero van a tardar mucho tiempo a hacer que estos coches pues puedan ser lo suficientemente baratos para > > **1:46:51** · para poder desplazar a humanos, o sea, que que va a pasar algún momento, pero vamos a tardar más tiempo que lo que la gente cree, ¿no? Y incluso, no sé si te diste cuenta en San Francisco que los heimos pues van por las calles, pero no van a la autopista. > > **1:47:08** · Hay problemas serios. > > **1:47:11** · puesto en el aeropuerto, ¿no? Hace justo cuando yo fui la última vez no estaban aún y creo que vi la noticia de que ya podías empiezan a hacer un poco, pero hay problemas porque si tú tienes algún problema en la ciudad te paras al lado, pero si estás en la autopista pues te quedas ahí tirado, ¿no? Entonces, no sé, tú hablas con gente que está trabajando en Wimo, te dice, "No, esto está muy bien, estamos muy animados, pero no es esto que que de la noche a la mañana se reemplace a 9 millones de personas." > > **1:47:39** · Claro, es que esa es la sensación de de un exponencial, ¿no? Que es que no pasa nada hasta que pasa todo de golpe. Es un poquito lo que estamos viviendo con los modelos de los Llms, ¿no? Que no pasaban nada y parecía que todo estaba controlado hasta diciembre, que salió la deatú y hasta hoy estamos ahí y ahora con mitos a ver qué pasa en adelante, ¿no? Pero pero desde luego creo que estamos viendo cada vez más este tema, ¿no? Y estoy completamente de acuerdo y ahí tengo cierto optimismo en el largo plazo de que los humanos somos increíblemente capaces de inventarnos trabajos. > > **1:48:07** · Mira, esto me lo dijo Smith Hooper, que estuvimos con él en Suiza, y me dijo, "Los humanos somos increíblemente creativos para inventarnos trabajos de lujo, trabajos que nuestros abuelos pensarían que es una absoluta gilipolletz, ¿no?" Como por ejemplo, a día de hoy, si yo le cuento a mi abuelo que no le llega a conocer, pero si le hubiese contado a mi abuelo que probablemente era campesino, que le pago 80 € la hora a un tío para que me cuente las repeticiones en el gimnasio, un entrenador personal, diría, "Pero vamos a ver, vamos a ver, John." > > ### Los trabajos "absurdos" que inventará la humanidad > > **1:48:33** · \[risas\] Claro, son trabajos que dices, son absurdos, son o este mismo trabajo, esto emplea a 20 personas, ¿sabes? Entonces son cosas que dices, "Es absurdo que dos tíos hablando delante de una cámara puede emplear a 20 personas, pues lo hace, ¿no? Entonces, claro, creo que somos increemente creativos. No tengo la menor duda de que nos inventaremos nuevas formas de aportar valor, que creo que es de lo que va esto, que no sea aquello que pueda hacer la inteligencia artificial y ese valor va a tener una recompensa, sea económica o montemos el sistema que montemos, ¿no? > > **1:49:00** · Pero me da la sensación que no tengo la menor duda que eso va a pasar. como pasó con la revolución industrial. Entonces, pasamos de la fuerza física a la inteligencia, ¿no? Pero el tema está en la transición, el tema está en que la revolución industrial nos llevó 30 años darnos cuenta de esto. Esos 30 años los salarios bajaron. Entonces, yo me encuentro a día de hoy que todos, porque esto es mucho más transversal que la Revolución Industrial, todos somos tejedores en el Reino Unido, ¿no? Y están llegando las máquinas. > > **1:49:24** · Entonces, claro, pivotar tan deprisa es muy complicado porque al final has que has de encontrar en qué aportas valor, pero claro, en un mercado en que no sabemos de lo que sea capaz la guía dentro de 2 años es muy difícil saber cómo voy a aportar valor yo dentro de 2 años. > > **1:49:38** · Porque mira, ayer estaba en una charla en Castellón y justo una chica me decía, "Mira, yo ahora mismo creo que el valor que más aporto es la inteligencia emocional." > > **1:49:47** · dice, "Y creo que ahí estoy en una posición, soy coach, tal, y creo que ahí estoy en una posición en la que me da la sensación que soy resiliente a la IA, ¿no? Porque lo que hago no es ex powerpoints, es inteligencia emocional. > > **1:49:59** · \[ \_\_ \] estamos empezando a verla IA dando un soporte emocional acojonante mejor que los humanos. Entonces yo le decía, pues yo lo siento, yo no me sentiría muy seguro en tu posición. O sea, a mí no me da la sensación de que dentro de 2 años tú puedas competir contra chat GPT dando soporte emocional o dando eh inteligencia emocional, ¿no? > > **1:50:16** · Entonces, claro, es muy difícil porque es que además tú dices, "Vale, mira, ahora mismo la fontanería se le da fatal a la inteligencia artificial, está claro, o sea, es tremendamente complicado. Cada cocina es distinta, no puedes ni entrenar, o sea, es complicadísimo. Yo es la jardinería. Los robots les va a costar mucho, pero en el tiempo que yo tardo en aprender a ser fontanero, ¿quién me dice que la no habrá aprendido a ser fontanera? ¿sabes? O sea, es como que pivotar no me parece la solución. > > **1:50:40** · Creo que la solución pasa más porque como sociedad nos planteemos lo que va a suponer esto y qué soluciones ponemos de forma global, sean rentas básicas universales, sea como planteaba Bill Gates, la reducción de la jornada laboral. Es decir, me da la sensación que que la gente está intentando que la gente está corriendo como pollo sin cabeza, intentando ver, vale, ¿y qué voy a hacer? Pues soy abogado, pues me voy a reconvertir a no sé qué cuántos. O sea, ¿cuál es tu recomendación para que la gente se haga lo más resiliente posible a lo que pueda venir? > > **1:51:06** · Es decir, eh, tienen que usar la IA, tienen que luchar contra, o sea, ¿cuál cuál es un poco la recomendación? > > ### El consejo de Jordi Ribas para no quedarte atrás > > **1:51:13** · Bueno, ah, estar al día, ¿no? Saber cómo utilizar las las herramientas. Ah, solo esto ya te puede ayudar, ¿no? Incluso en ingeniería. Mira, hace un par de meses estoy en un consejo de empresarios que ah hacemos de advisors, ¿no?, a a la Universidad de Michel en el en el en la el departamento de ingeniería, ¿no? Y me reuní con el decano, ¿no? > > **1:51:40** · El chair del departamento de informática y me me hizo la misma pregunta, pues qué tenemos que hacer con los que están estudiando informática ahora. Yo le dije, "Mira, pues yo le haría, les cambiaría el currículum y que aprendan menos ah códigos tradicionales, Python, etcétera." Sí, Python que que aprietan algunos, pero no tantos como decías antes, pero los fundamentos que que los sepan. > > **1:52:09** · Ah, muy bien, porque incluso es más importante la gente que utiliza mejor los productos, los agentes para codificar en mi grupo, pues son ah los que entienden los sistemas operativos mejor que que los otros, ¿no? > > **1:52:28** · O sea, los que realmente entienden la informática más pura, la lógica más pura. Y entonces pues cambia el currículum y ponles test driven development, harness engineering. Y me dijo, "¿Sabes qué? Pues ya tenemos las clases aquí y y ya las estamos empezando, ¿no? O sea, están haciendo un poco una evolución para que cuando se gradúen los ingenieros, pues sean AI first ingenieros." Y entonces en cada campo un poco tenemos que pensar lo mismo. Mi hija trabaja de productora en una casa de postproducción en Hollywood. > > **1:53:03** · \[resoplido\] Hay mucho lío, ¿no? Que la IA va a reemplazar a actores y bueno, sí. Y y cuando pasó eso con, ¿te acuerdas del vídeo de de Tom Cruz y Brad Pitt luchando? parecía muy real, ¿no? > > **1:53:20** · Y y bueno, y hay un como pues un movimiento anti en Hollywood, pero sabes qué está pasando, que para muchos usos los están usando. Por ejemplo, para hacer anuncios antes hacías estas viñetas, ¿no? Sí, sí. > > **1:53:34** · Ahora en vez de la viñeta pues creas el anuncio con IA superrápido, superb. > > **1:53:39** · Entonces, eh el bueno, en este caso la compañía lo mira y dice, "Ah, si me gusta este o no me gusta este otro." Y entonces lo haces con personas reales y ya vas a producción y y ves que todos los todas las industrias se están adaptando. Entonces el consejo principal es apréndelos y lo que decía mi hija, aprende a usarlos. Entonces, ella los está usando y y en su empresa pues las está mucho más valorada, ¿no? > > **1:54:07** · Porque porque bueno, saben que que ella sabe utilizar eh eh las herramientas y está ahorrando dinero a los clientes y está siendo más productiva para la empresa. > > **1:54:20** · Entonces no sé, entrenarse, aprenderlo, tomar las clases que hacéis vosotros, por ejemplo. Esto creo que es muy importante y esto el skilling en general, pues en trabajando en Hollywood, trabajando en ingeniería, trabajando en salud, trabajando en agricultura, donde sea, pues skilling va a ser importante. Creo que es un sitio donde las empresas como la nuestra tienen un poco la responsabilidad de trabajar con gobiernos, ¿no? > > **1:54:51** · Y poder fomentar el training, ¿no?, la enseñanza para que que las nuevas generaciones o incluso los trabajadores de hoy en día, pues que puedan saber cómo utilizar estas herramientas y entonces ahí los mismos pues van a crear estos tipos de trabajo, ¿no? Que que bueno que nuestros abuelos se reirían, dirían esto le pagarás esto. Pues va a haber creatividad porque van a tener ideas, ¿no? > > **1:55:18** · Entonces, mi hija, por ejemplo, tuvo la idea de hacer los anuncios, porque ella hace postproducción de de películas, postproducción de de pilotos de televisión o bueno, episodios de televisión y anuncios y empezó con anuncios y y ahora lo están haciendo también en películas. Y de hecho, bueno, hubo una película, no sé si sabes, Dreams of Violets, ¿no? Que la hizo un director de Irán que la hizo toda Conía en su casa, ¿no? Una persona. > > ### La película hecha enteramente con IA que llegó a Tribeca > > **1:55:45** · Y bueno, para ese tipo de película que que era Las Matanzas que pasaron en Irán hace unos meses, esto no lo puedes hacer ah en Irán, ¿no? lo hizo y y bueno, fue al festival de Tribeca y en general la gente entendió que para este este uso pues la IA pues muy es un uso muy válido, ¿no? > > **1:56:11** · Entonces incluso en en tipos de industria como como Hollywood, donde había una alergia muy fuerte, la IA, pues está empezando a usar de forma atractiva, ¿no? Yo creo que va a pasar en todos los campos y el consejo principal es entrenarnos, entrenémonos todos, incluso yo. Yo, mira, hace muchos años que no hacía código. > > **1:56:35** · Ahora, pues con estos agentes, cuando la gente del trabajo me dice, "Oh, esto vamos a tardar muy mucho tiempo." A veces en el fin de semana yo lo hago y les digo, "Oye, \[risas\] ¿entiendes? Estoy aprendiendo a a a ser mejor ejecutivo, digamos, a porque me estoy entrenando yo también a utilizar estos ah estos tools, estas herramientas. > > **1:56:58** · Hablabas de este sentimiento negativo en Hollywood. Es algo que a mí me está empezando a preocupar mucho. Estamos viendo, sobre todo en Estados Unidos, una tendencia bastante notaria de estar en contra de la inteligencia artificial, cierto sea, sin tener ni puñetera idea de lo que están hablando, porque la mayoría de gente es gente que ni lo ha probado, ¿no? Pero la realidad es que se \[carraspeo\] está viendo, ¿no? De hecho, Satia en el último build salió a hablar del tema del consumo de agua y esa declaración que se ha hecho muy viral sobre que creo que los centros de datos de todos Estados Unidos consumen lo mismo que un restaurante, ¿no? > > **1:57:27** · Sí, no sé por datos, pero en cualquier caso, porque reciclamos el agua. > > **1:57:32** · Sí, absolutamente negligible en la cantidad de uso de agua, que era una de las grandes falacias que se han montado. > > **1:57:37** · Recuerdo ver no hace mucho una escena en un ayuntamiento de no sé dónde era que estaban metiendo un centro de datos y que prohibieron meter el centro de datos y todos celebrando, todos los ciudadanos ahí en el pueblo. Eh, luego vimos el tema de Eric Smith dando una charla en una universidad y todo el mundo gritándole. O sea, está empezando a ser preocupante. > > **1:57:55** · De hecho, lo que más me preocupado a mí fue un estudio que vi hace muy poco que se determinaba, no sé quién era, pero era una grandes las consultoras, se determinaba que la generación Z, lo que serían entre 20 y 29 años, el 44% de ellos está boicoteando la inteligencia artificial en su empresa porque cree que le va a quitar el trabajo, de lo que hemos hablado antes. Pero pero a mí lo que me sorprendió es el 44% es una salva la mitad. Sí. > > ### El dato que preocupa: el 44% de la Generación Z boicotea la IA > > **1:58:21** · Es decir, para que \[carraspeo\] la gente lo entienda, boicotear supone que yo como jefe le digo a un trabajador mío, "Oye, prueba hacer esto con que me han dicho que funciona bien." El trabajador lo hace, sale bien, con copilot lo hace, sale bien y le dice al jefe, "No, esto ha salido fatal. Esto no lo podemos usar con IA." Eso es boicotear. Y eso nos dicen que un 44% de la generación Z y creo que si extrapoláamos a diferentes edades, el porcentaje era del dos dígitos, o sea, bastante importante, ¿no? Entonces, ¿cómo ves este sentimiento negativo? Porque nos va a pasar muchas cosas. Esto me preocupa, ¿no? > > **1:58:52** · Porque entiendo, ¿no? Siempre que hay una tecnología nueva, pues no sé, dicen que cuando salieron los coches, los que llevaban los caballos estaban boicoteando a los coches, ¿no? A principios del siglo XX con la imprenta, ¿no? > > **1:59:08** · Sí. > > **1:59:10** · Y claro, está pasando todo tan rápido, ¿no? Que que se entiende y es normal que haya un sentimiento negativo, que la gente tenga miedo a perder sus trabajos y en ciertas áreas se van a perder. La gente tendrá que reinventarse un poco, ¿no? > > **1:59:25** · Sí, pero no solo el empleo, yo creo que es un tema del estatus cuo, ¿no? De que Pero sí, lo que me preocupa más, John, es que hay mucha misformación. por ejemplo, en centros de datos, pues yo incluso estaba en la Universidad de Michigan hablando con con los profesores y me decían, "Ah, hosti, pues es que el > > **1:59:42** · otro día teníamos una manifestación en la universidad porque estamos usando ya y porque va a haber un centro de datos cerca y se están quejando aquí a nosotros y es que la gente no se da cuenta que estos centros de datos primero que el el medio ambiente pues está muchísimo más controlado que antes. > > **2:00:03** · Sí, sí que es verdad que los primeros pues gastaban más agua, gastaban más electricidad, pero cuando Satia presentó lo que vamos a hacer con nuestros centros de datos, pues el agua era un un caso pues el que ha sido más viral, ¿no? > > **2:00:16** · Que que vaya solo va a usar lo que usa un restaurante, este centro de enorme, pues sí, ¿no? Y y van a ver empleos para gente que trabaje en este centro de datos, electricistas, todo tipo de ahora mismo en Estados > > **2:00:31** · Unidos la mayor parte de empleo que está creciendo son precisamente los electries, la construcción por los centros de datos. ya se está gastando más dinero en construir centros de datos que en construir oficinas, que yo creo que la gente igual no tiene la magnitud, pero es brutal el nivel de empleo que se está generando, que veríamos los datos de empleo de Estados Unidos si quitásemos la parte de los centros de datos, que probablemente se verían muy afectados, ¿no? > > **2:00:51** · GDPE, la verdad, los centros de datos es una parte muy importante del crecimiento del GDP actualmente y y bueno y y se necesitan electricistas, se necesitan fontaneros y y bueno y es bueno para ellos, están ganando mucho dinero. > > **2:01:07** · Y y pero bueno, si tú miras, por ejemplo, tenemos en Quincy, que es en el estado de Washington, uno de los primeros centros de datos de Microsoft, creo que fue el primero, ¿no? y hace pues unos creo que 15 o 20 años, que no me acuerdo exactamente que lo pusimos. > > **2:01:25** · Bueno, pues se crearon empleos, las escuelas se mejoraron, el nivel de pobreza disminuyó un 50% en esa zona. O sea, pero esto no se sabe y hay esa mis información de que, oh, los centros de teatro son malos, ¿no? Y mucha gente se lo cree, ¿no? Entonces, necesitamos la verdad, divulgación como la que haces tú para que la gente lo entienda. > > **2:01:46** · Y sí que van a haber cosas negativas como secundarios, efectos secundarios y un problema que tenemos que no hemos entrado en ello, pues los deep fakes, esto sí que me preocupa, pero bueno, hay empresas ahora que que los están intentando detectar, pero bueno, que sí que como cualquier tecnología se puede usar para bien y para mal, pero que hay mis información y > > **2:02:10** · y entonces esta mis información es negativa para la sociedad porque ejemplo los centros de datos pueden mejorar mucho la calidad de vida de las personas que están cerca en la comunidad y y si y en este pueblo que que estaban todos tan felices, lo que no se dan cuenta pues que que podrían haberse pues no sé mejor la calidad de vida de hipotecado el futuro de sus hijos. Es decir, igual no se han dado cuenta que van a empobrecer el pueblo. > > **2:02:40** · Sí, sí. \[carraspeo\] que es algo que que yo creo que no entiendo como la gente no lo ve, es decir, lo vimos con la imprenta, las ciudades que implementaron la imprentacieron un 60% más rápido y para mí la nueva imprenta es el centro de datos, con lo cual ahí no entiendo. O por ejemplo puedo entender que hubiese más reticencias en el momento que empezamos a hablar de meter centrales nucleares, pero en todos los pueblos donde hay una central nuclear la gente está muy contenta. Evidentemente no en Chernó, pero muchos muchísimo más seguras de de lo que pasó en Chernó. Nada que ver nada que ver, ¿no? Nada que ver. > > **2:03:07** · Y ahora tienes algo que no tiene todo lo negativo, pero tienes todo lo positivo y aún y así te te opones a ello por desinformación, como tú bien dices, y creo que es una pérdida de oportunidad. > > ### Mythos y Fable 5 de Anthropic > > **2:03:16** · Ojalá de verdad aquí Barcelona se construyesen centros de datos a patadas, es decir, que que estuviesen por todo lado porque porque me parece una forma muy enorme de de crecer la economía. Oye, no quiero acabar, y no estamos de tiempo, no quiero acabar sin que me hables un poquito de qué piensas de mitos de Fable 5, de todo este modelo que ha sacado Antropic, es decir, ¿os esperabais ese salto? > > **2:03:41** · Bueno, eh, sí, en cierta forma, pero no sé, es un poco que lo que está ocurriendo es que aunque te lo esperabas, cuando pasa te sorprende un poco. Incluso me acuerdo cuando vimos GPT4, ya habíamos visto GPT3, que es el que fue inicialmente en Chat GPT y incluso GPT4 nos sorprendió, ¿no? > > **2:04:06** · Entonces un poco un poco esto, ¿no? que que vino más pronto de lo que nos esperábamos y cuando empezamos a utilizar en la compañía, pues no sé, pues nos impresionó, ¿no? Pero bueno, ahora que lo estamos usando, ¿no? > > **2:04:22** · También te das cuenta de, bueno, si tampoco hay para tanto, ¿no? También la verdad es que mizos pues en cuestión de seguridad pues puede ayudar mucho porque estamos utilizando, escaneando todas nuestros codebases, ¿no? > > **2:04:38** · Y encontrando perdón, vulnerabilities, ¿no? que que luego podemos pues hacer el código pues más seguro y bueno que en fin que que nos damos cuenta de que es una herramienta pues muy capaz y muy poderosa que que nos va a ayudar mucho. > > **2:05:03** · También tenemos que ir con cuidado que no se pueda utilizar de parte negativa para los hackers, pero básicamente es un poco una sorpresa, pero a la vez una evolución también, ¿no? Y entonces yo creo que van a mejorar más. Yo creo que haber va a haber un modelos mucho mejores y y nos vamos a sorprender inicialmente y luego vamos a a utilizarlos y pensar, bueno, esto es es lo normal, ¿no? > > **2:05:28** · O sea, es un poco eso de mitos se rumorea que hay, o sea, desde, por ejemplo, GPT4 e pues GPT3, GP4 salto como de un orden de magnitud de tamaño del modelo. En el caso de Mitos, se supone que ha habido otro salto desde los modelos como Opus o como GPT 5.5 C y parece que estamos hablando de un modelo de un tamaño muy superior y que de ahí las propiedades emergentes que han hecho que sea tan bueno y que haya habido un salto tan grande, ¿no? > > **2:05:54** · Em, ¿tienes algún tipo de información sobre si realmente es un salto tan grande en tamaño? es un salto grande en tamaño, pero a la vez eh es también un modelo general, ¿no? > > **2:06:05** · Entonces, ah, no sé si leíste que hubo unas compañías que empezaron a usar modelos más sencillos con más contexto. > > **2:06:15** · Por eso Satia siempre habla de de la capa de contexto y realmente funcionaba tan bien como mizos para encontrar vulnerabilidades en el código. O sea, que que sí que impresiona, es un salto grande, pero luego si vas a un fine tuning con contexto puedes hacer cosas pues parecidas también con modelos bastante más sencillos, o sea, que que siempre un poco, no sé, ah, te impresiona, pero luego te das cuenta de que, bueno, también se puede hacer así de de esta otra forma, ¿no? > > **2:06:44** · Y lo positivo es que los modelos se van haciendo mejores y mejores y mejores y lo que sí que que veo es que van a mejorar incluso mucho más que todavía no hemos visto. Mucha gente dice, "Oh, esto se va a saturar. Esto no con más computación y con más datos esto van a seguir mejorando. > > **2:07:03** · De hecho, mitos demuestra eso, ¿no? > > **2:07:04** · Porque estábamos como al límite de la frontera de lo de la magnitud anterior, restando ya un poco el límite de lo que podíamos exprimir y ahora de repente mitos vuelve a poner el suelo. Estamos en un piso nuevo y no sabemos dónde está el techo, ¿no? Porque este modelo podrá optimizarse. lo que hablamos, tú puedes hacer lo mismo que mitos con un modelo pequeño con contexto, pero es que desde que salió GPT4 hasta que salió GPT5, el GPT4 que teníamos el día antes de GPT5 nada que ver con el que salió, con lo cual mitos le queda mucho recorrido y ya no te cuento si a Mitos le das todo ese contexto, ¿no? Que al final eh puedes mucho más arriba. Claro. > > **2:07:37** · Y y escucha una cosa, que ¿qué opinas del tema que ha pasado con Estados Unidos que lo ha retirado del mercado con todo el tema de Fable? Eh, estamos en un punto complicado, ¿no? Porque vosotros mismos que estáis desarrollando vuestros propios modelos, si mañana el equipo de Mustafa hace un breakthrough y sacáis algo tremendamente potente, lo lanzáis al mercado y el gobierno de repente dice, "No, esto no lo podéis utilizar." Antropic lo que le ha pasado es que incluso sus propios trabajadores, Andrés Carpaci no puede utilizar eh mitos porque porque no es no es Sí, no es americano. > > **2:08:05** · Entonces, claro, nos encontramos de repente con que puede entrar en una paradoja super peligrosa de que sacar el modelo al mercado te perjudique para el desarrollo de futuros modelos y con lo cual decías, no, pues me lo guardo, sigo perdiendo pasta, me da igual, pero en este caso mientras no lo vean, no me lo prohíben, ¿no? > > **2:08:23** · Entonces, ¿qué opinas de toda esta regulación que está aplicando? Bueno, claro, un poco los gobiernos están mirando la revolución de la IA y están tomando decisiones que a veces nos sorprenden, pero en fin, ah, trabajamos con ellos y y yo creo que un poco también es educarlos, que entiendan la parte positiva y también controlar un poco, ¿no? > > **2:08:51** · ah para que los miedos que tengan, ¿no? > > **2:08:56** · Que que que sean solo los miedos racionales, los que sean irracionales tenemos que educarlos para que que porque si paramos nosotros la innovación en Estados Unidos, la China no va a parar, ¿no? Y bueno, hemos hablado de la carrera entre empresas, pues muchas son empresas chinas y si Estados Unidos quiere seguir siendo líder, pues tenemos que seguir innovando, ¿no? > > **2:09:19** · Entonces nosotros como compañía, claro, vamos a seguir las normas y vamos a trabajar con el gobierno y vamos a trabajar con Anthropic y vamos a hacer lo que las normas dicen. A la vez tenemos que seguir el diálogo con ellos para que la innovación continúe. Yo creo que la innovación al fin y al cabo no se puede parar. Porque si lo hacemos nosotros, lo harán unos chinos lo hará otro, ¿no? > > **2:09:41** · Entonces tenemos que seguir adelante y tenemos que seguir asegurándonos que haya los garrels, ¿no? > > **2:09:47** · para para que se utilice todo de forma positiva para la sociedad y que las cosas negativas las podamos controlar, que últimamente es lo que o básicamente es lo que los gobiernos quieren y lo que queremos todos, porque al final esa esa opinión, o sea, ese sistema que ha habido hasta ahora donde el gobierno americano lo que ha dicho es, oye, autorregularos, ¿no? Los proveedores, ser vosotros los que decidáis lo que es sensato y sois gente responsable, sois empresas serias, ¿eh? > > ### ¿Autorregulación o regulación estatal? La postura de Microsoft > > **2:10:14** · ser vosotros los que decíis, ¿crees que ese es el mejor camino para la sociedad? > > **2:10:18** · ¿Crees que podemos seguir ese camino? Yo creo que siempre tiene que haber un diálogo y tiene que haber lo que llamamos checks and balances, ¿no? > > **2:10:24** · Porque incluso empresas pues en Microsoft somos muy responsables, pero quizá otras lo serán menos, ¿no? > > **2:10:30** · Entonces tenemos que que asegurarnos pues que que haya un poco una regulación, que haya, por ejemplo, deep fakes tienen que ser ilegales, en mi opinión, ¿no? y y bueno, que que haya un sentido de la privacidad, o sea, que que es importante que hay un diálogo que sí que unas reglas del juego y y que que bueno, que haya una regulación, una self regulation, ¿no? Como decías tú, autorregulación tenemos que hacerlo. > > **2:11:02** · La hemos hecho desde el principio, ¿no? tenemos el departamento que se encarga de un poco como la policía dentro de la compañía. > > **2:11:09** · cada cosa que que sacamos lo miran, se aseguran que tengamos todos los garrels y esto es una cosa muy importante incluso para nuestra credibilidad como compañía, pero también los gobiernos tienen que que ser parte de esto y tiene que haber unas normas, como decías tú, unas normas del juego en las que que todos podamos competir y que podamos asegurarnos que que la tecnología aporte principalmente cosas positivas. > > **2:11:39** · Jordi, tengo que decirte que este podcast me deja tranquilo en el sentido de que no es la primera vez que coincidimos con alguien en un cargo muy importante que es español, pero el poder hablar con vosotros y ver que sois gente muy sensata, que sois gente que realmente estáis haciendo las cosas todo lo bien que podéis dentro de la situación de locura que estamos viviendo. > > **2:11:59** · Eh, a mí me ayuda a ver que, oye, que igual esto puede salir mejor de lo que parece, ¿no? y me da la sensación de que Microsoft, sin ninguna duda, sois un player muy importante y en algunas cosas lo habéis hecho mejor, otras cosas peor, pero me da la sensación de que de que en el futuro vais a jugar un rol tremendamente relevante en esto y que tú estás involucrado en eso a mí me da cierta tranquilidad porque pues eso, te veo un tío serio y sensato en el que en el que realmente creo que que está en buenas manos todo esto y con lo cual veremos cómo acaba y evidentemente hay muchas cosas que creo que se podrían hacer mejor, pero desde luego viendo que > > **2:12:31** · España no está dentro de este tinglado desgraciadamente ente y que nos hemos dormido muchísimo y que por muchas razones que las queentarían para otro podcast, al menos sí que veo que hay muchos españoles en las empresas americanas, hemos estado con varios de ellos en el podcast y muchos más y creo que que bueno que al menos tenemos cierta representación ahí que nos puede ayudar a a que esto pues tome cierto rumbo en que se nos tenga un poquito en cuenta. Muchísimas gracias por ser hoy tan transparente y tan abierto. > > **2:12:54** · Creo que esto es un elogio viniendo de de una de una empresa tan corporativa como Microsoft, que a veces está todo con un poquito más eh discursos y formas de de hablar y creo que ha sido muy honesto y transparente y te agradezco muchísimo que te hayas expuesto a ello. > > **2:13:09** · Gracias de vosotros. Gracias. > > **2:13:15** · \[música\] ## Bonus > [!tip]+ Aquí en davidhurtado.ai > - [[Eco-Frontier-Without-Ecosystem|Eco: Artículo imprescindible de Satya Nadella - una frontera sin ecosistema no es estable]] - El artículo de Nadella que Ribas cita como resumen de la visión de Microsoft, ya comentado aquí como Eco. > - [[26-Copilot-Cowork-pago-por-uso|Copilot Cowork: el modelo de pago por uso, explicado]] - El modelo híbrido de suscripción más consumo que describe Ribas, explicado con calma. > - [[Eco-Work-Trend-Index-2026|Eco: Work Trend Index 2026 - agentes, agencia humana y oportunidad]] - La otra mitad del debate del empleo: los datos de Microsoft sobre 20.000 trabajadores que van por delante de sus organizaciones. > [!tip]+ Lecturas de fuera > - [Distilling the Knowledge in a Neural Network](https://arxiv.org/abs/1503.02531) · Hinton, Vinyals y Dean (NIPS 2014) - El paper que puso nombre a la destilación que Ribas explica con el caso DeepSeek. De 2015 y se sigue leyendo bien. > - [LLM inference prices have fallen rapidly but unequally across tasks](https://epoch.ai/data-insights/llm-inference-price-trends) · Epoch AI - Los datos detrás del argumento del coste: el precio de inferencia cae entre 9 y 900 veces al año según la tarea.