POR QUÉ el 95% de los proyectos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL fracasan | #401 — vídeo y transcripción

[00:00] O  sea,  no  hay  nadie  haciendo  lo  que
[00:01] 
[00:01] vosotros  hacéis.
[00:02] 
[00:02] Tal  cual,  ¿no?
[00:02] 
[00:02] Eh,  antes  de  empezar  a  grabar,  dices  que
[00:04] 
[00:04] todos  los  approaches  que  la  gente  está
[00:06] 
[00:06] haciendo  a  día  de  hoy  para  hacer  agentes
[00:08] 
[00:08] están  condenados  al  fracaso.
[00:09] 
[00:09] Sí.  Lo  que  nosotros  hacemos  es  permitir
[00:11] 
[00:11] que  con  lenguaje  natural  tú  puedas  hacer
[00:13] 
[00:13] unboardín  a  un  trabajador  digital,
[00:14] 
[00:14] acompañado  por  la  plataforma  se
[00:16] 
[00:16] autoconfigura  y  la  clave  está  que  el
[00:18] 
[00:18] trabajo  que  hace  es  totalmente  auditable
[00:20] 
[00:20] y  si  le  vuelves  a  dar  los  mismos  datos,
[00:21] 
[00:22] vuelves  a  tener  la  misma  solución.  La
[00:23] 
[00:23] información  está  superfaggmentada.
[00:25] 
[00:25] Entonces  tienes  que  conectarlo  a
[00:26] 
[00:26] distintas  fuentes  de  información  y  que
[00:27] 
[00:27] además  van  cambiando.
[00:29] 
[00:29] Hay  un  montón  de  IPs  externos,
[00:31] 
[00:31] credenciales,  cosas,  tokens  revocados  y
[00:33] 
[00:33] todo  esto.  ¿Cómo  cómo  soporte  todo  esto
[00:37] 
[00:37] ecosistema?  Aquí
[00:38] 
[00:38] lo  que  los  modelos  te  cuentan  que  están
[00:39] 
[00:39] haciendo  no  es  verdad,  que  están
[00:41] 
[00:41] pensando  no  es  verdad.  Todas  las  tareas
[00:42] 
[00:42] que  se  llevan  a  cabo  para  la  resolución
[00:44] 
[00:44] del  problema  se  hacen  con  código.
[00:46] 
[00:46] ¿Quién  quién  escribe  el  código  y  cuándo?
[00:47] 
[00:47] O  sea,  en  tiempo  en  tiempo  de  ejecución
[00:50] 
[00:50] va  escribiendo  el  código.
[00:51] 
[00:51] Nosotros  esto  que  está  pasando  es  muy
[00:53] 
[00:53] común.  O  sea,  si  tú  vienes  con  un  cambio
[00:55] 
[00:55] paradigma  es  normal  el  challenge.
[00:56] 
[00:57] Mola  tener  la  mente  abierta.  Hablando  de
[00:58] 
[00:58] mente  abierta,  AGI.
[01:01] 
[01:01] Eh,  mira,  mi  opinión  de  la  AGI.
[01:04] 
[01:04] Bienvenido  a  las  historias  de  Startups
[01:07] 
[01:07] de  INY.
[01:10] 
[01:10] Bienvenidos  una  semana  más  al  podcast  de
[01:12] 
[01:12] IDNIC.  Yo  soy  Bernard  Ferrero.  Hoy  estoy
[01:13] 
[01:13] con  Ilet,  CTO  de  Factorial.  ¿Qué  tal,
[01:15] 
[01:15] Il?
[01:15] 
[01:16] Hola,  hola  a  todos,  todo  bien.  Gracias.
[01:17] 
[01:17] Y  estamos  con  David  de  Maisa.
[01:19] 
[01:19] Sí.  Eh,  David  Villalón,
[01:22] 
[01:22] eso  es
[01:23] 
[01:23] de  Valencia.
[01:24] 
[01:24] Así  es.
[01:24] 
[01:24] Muy  bien.
[01:25] 
[01:25] Valenciano.
[01:26] 
[01:26] Valenciano.  Oye,  tú  e  estás  construyendo
[01:30] 
[01:30] la  manera  correcta,  tal  como  tú  dices,
[01:33] 
[01:33] de  hacer  agentes  o  de  hacer
[01:34] 
[01:34] automatización  agéntica.
[01:36] 
[01:36] Sí.
[01:36] 
[01:36] Para  Enterprise.
[01:37] 
[01:38] Sí.
[01:39] 
[01:39] Eh,  antes  de  empezar  a  grabar,  dices  que
[01:40] 
[01:40] todos  los  approaches  que  la  gente  está
[01:42] 
[01:42] haciendo  a  día  de  hoy  para  hacer  agentes
[01:45] 
[01:45] están  condenados  al  fracaso.
[01:47] 
[01:47] Sí.
[01:50] 
[01:50] Pero  vosotros  tenéis  la  manera.
[01:52] 
[01:52] Sí.
[01:52] 
[01:52] Vale.  ¿Me  puedes  explicar  For  Damis?  Em,
[01:56] 
[01:56] ¿qué  es  lo  que  está  haciendo  el  mercado
[01:57] 
[01:57] hoy?  ¿Por  qué  está  mal?  ¿Y  qué  estáis
[02:01] 
[02:01] haciendo  vosotros?
[02:02] 
[02:02] Sí,  yo  creo  que  sí.
[02:03] 
[02:03] Venga.
[02:05] 
[02:05] O  sea,  no  es  que  esté  mal,  ¿eh?  y  que
[02:09] 
[02:09] hay  que  entender  que  el  mercado
[02:10] 
[02:11] principalmente
[02:12] 
[02:12] no  está  mirando  lo  que  va  a  pasar  en  el
[02:14] 
[02:14] futuro.  Es  decir,  lo  que  ellos  no
[02:15] 
[02:15] entienden  es  que  hay  varios  puntos,  ¿no?
[02:18] 
[02:18] Eh,  la  IA  está  construida  encima  de  los
[02:20] 
[02:20] lls.  Entonces,  ya  asumimos  que  tiene
[02:22] 
[02:22] alucinaciones  por  defecto,  aunque  se
[02:23] 
[02:23] vayan  reduciendo  y  que  no  es  fiable,  es
[02:26] 
[02:26] decir,  que  es  uniable,  que  me  dé  un
[02:27] 
[02:27] resultado,  no  quiere  decir  que  me  vaya  a
[02:28] 
[02:28] volver  a  dar  el  mismo  resultado  con  los
[02:30] 
[02:30] mismos  datos.  Entonces,  empiezas  por
[02:32] 
[02:32] ahí.  Luego  lo  que  ocurre  es  que  hay  otro
[02:34] 
[02:34] punto  que  es  la  velocidad.  A  día  de  hoy
[02:36] 
[02:36] la  llavan  en  slow  motion,  todavía  va  un
[02:37] 
[02:38] poquito  despacito  y  me  da  tiempo  a  más
[02:39] 
[02:39] menos  seguir  la  velocidad  que  sigue.
[02:41] 
[02:41] Pero  cuando  tengamos  500,000  tokens  por
[02:44] 
[02:44] segundo,  que  viene  a  ser,
[02:45] 
[02:45] ¿cuántos  tenemos  hoy?
[02:46] 
[02:46] Máximo  llegas  a  unos  3000  con  Grock  o
[02:49] 
[02:49] con  cerebras  system,
[02:50] 
[02:50] pero  con  modelo.
[02:51] 
[02:51] Exactamente.  Con  cerebras  system,  por
[02:53] 
[02:53] eso  digo  máximo.  Llegas  a  3000  con  en
[02:56] 
[02:56] plan  GPUs  especializadas  como  LPUs  de  la
[02:58] 
[02:58] empresa  Grock  especializadas  en  eso.
[03:04] 
[03:04] Sí.  La  edad  del  mercado,  80  60  tokens  on
[03:07] 
[03:07] average  por  segundo.
[03:08] 
[03:08] Exactamente.
[03:08] 
[03:08] Vale.  Y  y  luego  hay  una  ventana  de
[03:10] 
[03:10] contexto  que  tiene  un  límite  de  un
[03:12] 
[03:12] millón.
[03:12] 
[03:12] Y  luego  tienes  el  concepto  de  la  ventana
[03:14] 
[03:14] de  contexto  que  tienes  pues  unos  1
[03:16] 
[03:16] millón  tienes  con  4.1  con  el  modelo  4.1
[03:18] 
[03:18] de  Openi  Ahora  tienes  eh  2  millones  con
[03:22] 
[03:22] Gémini  que  son  10  también  y  que  todo  eso
[03:24] 
[03:24] va  a  seguir  creciendo.  De  todas  maneras
[03:26] 
[03:26] una  ventana  de  contexto  más  grande  no
[03:28] 
[03:28] implica  que  funcione  mejor.  Hay  un  paper
[03:31] 
[03:31] eh  que  se  llama  Lima,  que  mi  cofundador
[03:33] 
[03:33] Manu,  que  sabe  muchísimo  de  ella,  eh  eh
[03:36] 
[03:36] siempre  pone  el  ejemplo  que  te  prueba
[03:38] 
[03:38] que  a  partir  de  cierto  nivel  de  128,000
[03:40] 
[03:40] tokens  el  performance  decae.  Entonces  no
[03:43] 
[03:43] es  que  aunque  tengas  un  millón  no  quiere
[03:45] 
[03:45] decir  que  pueda  llenar  un  millón  de  de
[03:46] 
[03:46] datos.  Pero  esto  no  tiene  por  qué
[03:47] 
[03:47] siempre  ser  así,  no  entiendo  que
[03:49] 
[03:49] yo  estoy  planteando  el  problema  eh  un
[03:51] 
[03:51] poco  general,  no  tiene  por  qué  ser
[03:52] 
[03:52] hablas  de  que  va  a  evolucionar  eh
[03:54] 
[03:54] o  sea,  puede  ser  que  evolucione  los  del
[03:56] 
[03:56] LMEMS  y  que  puedan  digerir  una  ventana
[03:58] 
[03:58] de  contexto,  puedan  dar  buenos
[03:59] 
[03:59] resultados  con  una  ventana  de  contexto
[04:00] 
[04:00] más  grande  o  no.
[04:01] 
[04:01] Sí,  yo  creo  que  sí.  O  sea,  el  esto  va  a
[04:03] 
[04:03] seguir  avanzando  un  montón,  o  sea,  todo
[04:05] 
[04:05] el  mercado  está  enfocado  en  seguir
[04:06] 
[04:06] resolviendo  estos  problemas,  pero  por  la
[04:08] 
[04:08] naturaleza  de  los  modelos  siguen  siendo
[04:10] 
[04:10] modelos  probabilísticos  y  vas  a  seguir
[04:12] 
[04:12] teniendo  el  problema,  aunque  reducido  de
[04:14] 
[04:14] las  alucinaciones,  que  yo  no  creo  que
[04:15] 
[04:16] también  sea  o  sea  también  es  una  ventaja
[04:17] 
[04:17] porque  permite  a  los  modelos  ser
[04:18] 
[04:18] creativos  y  Carpaz  decía  que  los  modelos
[04:22] 
[04:22] eh  alucinan  por  defecto,  es  decir,  que
[04:24] 
[04:24] alucinan  todo  el  rato,  solo  que  el  99%
[04:26] 
[04:26] lo  hacen  de  veces  como  nosotros
[04:28] 
[04:28] queremos.  Eh,  entonces  tiene  sentido,
[04:31] 
[04:31] pero  si  tú  unes  esos  problemas  eh  eh  ya
[04:35] 
[04:35] te  plantean  un  reto  para  solucionarlo,
[04:36] 
[04:36] pero  supongo  que  escuchas  al  mercado  y
[04:38] 
[04:38] dices,  "Vale,  voy  a  montar  un  rag
[04:40] 
[04:40] avanzado,  entonces  voy  a  meterle  un
[04:41] 
[04:41] knowledge  graph,  eh,  un  code
[04:43] 
[04:43] interpreter,  porque  lo  mismo  me  puede
[04:44] 
[04:44] ayudar  a  como  tool  y  voy  a  ponerle
[04:46] 
[04:46] function  calls,  es  decir,  voy  a  voy  a
[04:49] 
[04:49] [ __ ]  la  API  de  Open  AI  y  voy  a  ponerle
[04:52] 
[04:52] eh  herramientas,  ¿no?  Y  yo  incluso
[04:54] 
[04:55] servidores  MCP  que  está  muy  de  moda
[04:56] 
[04:56] ahora.  Vale,  ¿podemos  explicar  todo  esto
[04:58] 
[04:58] que  has  dicho?
[04:58] 
[04:58] Sí.
[04:59] 
[04:59] ¿Qué  es  un  rag?
[05:00] 
[05:00] Un  rag  es  retrieval  aumentation.  Un  rag
[05:02] 
[05:02] es  un  concepto  y  quiere  decir  que  tú
[05:04] 
[05:04] tienes,  no  es  que,  o  sea,  rag  no  hay  una
[05:07] 
[05:07] forma  solo  de  hacer  rag.  Rag  es  un
[05:08] 
[05:08] concepto  y  es  retrieval  aumented
[05:10] 
[05:10] generation  y  significa  que  cogiendo
[05:13] 
[05:13] información  extra  a,  o  sea,  tú  llenas  de
[05:15] 
[05:15] información  la  ventana  de  contexto  del
[05:17] 
[05:17] modelo,  eh,  a  información  extra  para
[05:20] 
[05:20] ayudar  a  contextualizar  la  respuesta  o
[05:22] 
[05:22] la  pregunta  que  un  cliente,  por  ejemplo,
[05:23] 
[05:23] ha  hecho
[05:24] 
[05:24] y  llenas  de  información  y  tú  luego
[05:27] 
[05:27] comprar  uninaring  pues  lo  ordenas  dentro
[05:29] 
[05:29] del  contexto.  Y  digo  que  es  un  concepto
[05:31] 
[05:32] porque  hay  muchas  formas  de  solucionar
[05:33] 
[05:34] el  rag.  Tú  puedes  hacer  embeddings,
[05:36] 
[05:36] luego  eh  que  son  eh  un  tipo  de  modelos,
[05:39] 
[05:39] o  sea,  luego  tú  puedes  añadir  graphs  eh
[05:43] 
[05:43] o  sea,  es  decir,  grafos  de  conocimiento,
[05:46] 
[05:46] eh  para  todavía  hacer  una  búsqueda
[05:48] 
[05:48] híbrida  que  se  llama,  o  sea,  tú  puedes
[05:50] 
[05:50] luego  hacer  distintas  estrategias  para
[05:52] 
[05:52] cómo  tú  recuperas  esa  información  y  la
[05:55] 
[05:55] metes  dentro  de  la  ventana  de  contexto.
[05:58] 
[05:58] Nosotros
[05:58] 
[05:58] y  luego  cómo  coges  el  output,  ¿eh?  No,  y
[06:01] 
[06:01] validas  que  que  es  correcto,  ¿no?  O  sea,
[06:04] 
[06:04] es,
[06:04] 
[06:04] o  sea,  tú  no  sabes  si  lo  que  te  has
[06:06] 
[06:06] traído  es  correcto.  Nosotros  ya  cuando
[06:08] 
[06:09] nosotros  arrancamos  con  Maya  hace  2
[06:10] 
[06:10] años,  o  sea,  porque  también  has has  sido
[06:13] 
[06:13] muy  fuerte,  yo  creo  que  el  mercado  por
[06:16] 
[06:16] esa  dirección  tiene  casos  de  uso,  o  sea,
[06:18] 
[06:18] no  estoy  diciendo  que  a  funcionar,  tiene
[06:19] 
[06:20] casos  de  uso.
[06:20] 
[06:20] Bueno,  has  sido  tú  mismo,  eh,
[06:21] 
[06:21] pero  sí,  pero  en  industrias  reguladas  sí
[06:23] 
[06:23] que  lo  veo  más,  ¿cierto?  Industrias
[06:25] 
[06:25] reguladas  sí  que  lo  veo.
[06:25] 
[06:25] O  sea,  industrias  reguladas  básicamente
[06:27] 
[06:27] enterprise,  o  sea,  para  empresas,  ¿no?,
[06:29] 
[06:29] que  quieran
[06:30] 
[06:30] utilizar  agentes  de  forma  segura,  ¿sí?
[06:32] 
[06:32] Para  automatizar  la  información  de  forma
[06:34] 
[06:34] determinística,  sabiendo  y  pudiendo
[06:35] 
[06:35] trazar  lo  que  está  haciendo  la  gente  y
[06:37] 
[06:37] sabiendo  cuál  es  el  resultado  en  liarla.
[06:39] 
[06:39] Sí,  lo  que  nosotros  hacemos,  eh,  y  te
[06:42] 
[06:42] respondo  porque  luego  lo  otro  no  es
[06:43] 
[06:43] cara,  porque  falta  un  punto  que  es
[06:44] 
[06:44] cuando  llegas  a  producción  lo  que  tienes
[06:46] 
[06:46] que  empezar  a  tener  que  hacer,  ¿vale?  Lo
[06:48] 
[06:48] que  nosotros  hacemos  es  permitir  que  con
[06:49] 
[06:49] lenguaje  natural  tú  puedas  hacer  un
[06:51] 
[06:51] boardín  a  un  trabajador  digital,  es
[06:53] 
[06:53] decir,  tú  puedas  definir  con  lenguaje
[06:54] 
[06:54] natural  cuál  es  el  proceso  que  quieres
[06:56] 
[06:56] que  haga,  no  la  tarea,  el  proceso  en  to
[06:57] 
[06:57] end  y  acompañado  por  la  plataforma  se
[07:00] 
[07:00] autoconfigura  y  una  vez  lo  tienes  hecho,
[07:02] 
[07:02] lo  puedes  desplegar  y  la  clave  está  que
[07:04] 
[07:04] el  trabajo  que  hace  eh  es  totalmente
[07:07] 
[07:07] auditable  y  si  le  vuelves  a  dar  los
[07:09] 
[07:09] mismos  datos,  vuelves  a  tener  la  misma
[07:11] 
[07:11] solución  y  además  permite  tener  gobierno
[07:14] 
[07:14] de  datos  y  evaluaciones  autónomas  de
[07:16] 
[07:16] performance.
[07:17] 
[07:17] Eh,  eso  es  lo  que  nosotros  permitimos.
[07:20] 
[07:20] Entonces,  no  tienen  que  hacerlo  mal  los
[07:21] 
[07:21] técnicos.  Lo  pueden  hacer  las  personas
[07:22] 
[07:22] que  hacen  las  tareas,  que  son  las  que
[07:24] 
[07:24] tienen  el  knohow,  no  la  gente  que  es
[07:25] 
[07:25] técnica,  porque  pueden  hacer  onboarding
[07:27] 
[07:27] con  lenguaje  natural,  no  son  cajitas  con
[07:29] 
[07:29] flechas,  con  eh  construcción  de  flujos,
[07:32] 
[07:32] que  justamente  ayer  Open  AI  anunció  eso
[07:34] 
[07:34] no  es  eso,  porque  nadie  sabe  hacer  eso,
[07:37] 
[07:37] ¿eh?  o  bueno,  toda  la  gente  que  vende
[07:38] 
[07:38] automatizaciones  tiene  8  NI,  pero  eh  el
[07:41] 
[07:41] 99%  de  la  gente  no,
[07:43] 
[07:43] no  está  claro.  Y  y  luego  nuestra
[07:46] 
[07:46] propuesta  de  valor  se  basa  en  esa
[07:48] 
[07:48] trazabilidad  real  como  fundamento,  como
[07:50] 
[07:50] trust,  eh,  y  a  partir  de  eso  luego
[07:53] 
[07:53] permitir  que  cualquier  persona  sea  capaz
[07:55] 
[07:56] de  hacer  onboarding  a  ese  trabajador  y
[07:57] 
[07:57] tal  y  compartirlo  con  su  equipo  o
[07:59] 
[07:59] conectarlo  a  cada  vez  que  me  cambie  el
[08:01] 
[08:01] SharePoint  que  me  ocurra  x  cosa,  eh,  que
[08:03] 
[08:03] me  se  me  añada  un  fichero  en  Google
[08:05] 
[08:05] Drive  que  ocurra  x  cosa.
[08:06] 
[08:06] ¿Y  eso  está  funcionando  hoy  en
[08:08] 
[08:08] producción?  Sí,  tenemos  que  hacer  de  uso
[08:09] 
[08:09] en  producción  funcionando
[08:11] 
[08:11] desde  hace  cuándo
[08:12] 
[08:12] es  hace  unos  meses.
[08:14] 
[08:14] Hace  solo  unos  meses,
[08:15] 
[08:15] sí.  O  sea,  nosotros  hicimos  la
[08:16] 
[08:16] tecnología.  Bueno,  realmente  el  primero
[08:19] 
[08:19] fue  a  inicio  de  este  año,  o  sea,  a
[08:20] 
[08:20] finales  de  año  pasado  ya  tuvimos  el
[08:21] 
[08:21] primero  en  producción.
[08:22] 
[08:22] El  primer  trabajador  digital,  tal  y  como
[08:24] 
[08:24] tú  dices,  es  un  agente,  ¿no?
[08:26] 
[08:26] Exactamente.  Sí.  La  diferencia  es  que
[08:28] 
[08:28] una  agente  tú  preguntas  y  son  muchas
[08:30] 
[08:30] cosas,  para  mí  un  trabajador  digital  ya
[08:32] 
[08:32] te  ya  te  define  un  propósito  que  es
[08:34] 
[08:34] trabajar,  es  hacer  una  tarea  y  tú  no
[08:36] 
[08:36] contratarías  a  un  trabajador  digital.  Es
[08:38] 
[08:38] una  tarea.  Procesos  una  tarea,  me
[08:40] 
[08:40] refiero.  Bu,  esa  es  una  conversación
[08:42] 
[08:42] interna  que  hemos  tenido  de  qué  es  tarea
[08:43] 
[08:43] o  proceso.  Es  superamplia.
[08:46] 
[08:46] Cuando  me  refiero  a  tarea,  me  refiero  a
[08:49] 
[08:49] objetivos,
[08:50] 
[08:50] ¿no?  Un  caso  de  uso  puede  ser  un  un
[08:52] 
[08:52] cierre  contable.  Eh,  hay  una  tarea  que
[08:54] 
[08:54] el  humano  es  hacer  un  cierre  contable,
[08:56] 
[08:56] pero  el  humano  entiende.
[08:56] 
[08:57] Buena  suerte  haciendo  un  cierre
[08:58] 
[08:58] contable.
[08:58] 
[08:58] Lo  sé,  lo  sé,  pero  estamos  se  hacen.
[09:00] 
[09:01] Pero  esto  sí  que  es  indeterminístico.
[09:03] 
[09:03] En  un  cierre  contable  puede  aparecer
[09:05] 
[09:05] cualquier  cosa.
[09:05] 
[09:06] Sí.  Y  puede  aparecer  que  fallen  datos,
[09:07] 
[09:07] que  una  columna  esté  mal,  que  tengas  una
[09:10] 
[09:10] invoice  que  no  cuadre,  pueda.  Claro,  por
[09:12] 
[09:12] eso  no  puedes  hacer  un  workflow
[09:13] 
[09:13] predefinido.
[09:14] 
[09:14] Por  eso  nosotros  no  hacemos  cajitas  con
[09:15] 
[09:15] flechas.
[09:16] 
[09:16] De  entre  las  tareas  que  hacéis  es  un
[09:17] 
[09:17] cierre  contable
[09:18] 
[09:18] también.  Sí,
[09:19] 
[09:19] tenéis  un  trabajador  digital  desde
[09:21] 
[09:21] principios  de  año  haciendo  qué
[09:23] 
[09:23] el  primero  era  eh  gestión  de  facturas.
[09:26] 
[09:26] El  primero,
[09:26] 
[09:26] ¿qué  significa  gestión  de  facturas?
[09:27] 
[09:27] Invoice  processing  de  toda  la  vida,  pero
[09:29] 
[09:29] que  no  es  tan  trivial.
[09:30] 
[09:30] ¿Qué  significa  processing?
[09:31] 
[09:31] Que  quiere  decir  que  tú  recibías  una
[09:32] 
[09:32] factura.  Esto  era  para  un  gran  una  gran
[09:36] 
[09:36] porque  ahora  en  pasado  estructura.  Sí,
[09:37] 
[09:37] sí,  sí  que  está,  sí  que  está.
[09:38] 
[09:38] Vale,  vale.
[09:39] 
[09:39] Ah,  es
[09:40] 
[09:40] ahora  entraremos  en  en  doble  clics.  50
[09:42] 
[09:42] dobles  clics.
[09:43] 
[09:43] Sí  que  está,  sí  que  está.  Eh,  y  hablaban
[09:47] 
[09:47] pasado  simplemente  porque  ha  sigido
[09:48] 
[09:48] evolucionando.  Yo  te  digo  donde  empezó
[09:49] 
[09:49] el  cuál  era  el  problema,  que  ya  no  es  un
[09:51] 
[09:51] problema  porque  está  resuelto,
[09:53] 
[09:53] ¿vale?  El  problema  era  que,  y  además  es
[09:55] 
[09:55] un  problema  no  resuelto  en  el  mercado,
[09:56] 
[09:56] que  la  gestión  de  facturas  suena
[09:58] 
[09:58] sencillo.  Yo  cojo  un  PDF,
[10:00] 
[10:00] a  veces  escanners,  le  hago  un  OCR,
[10:03] 
[10:03] traigo  la  información  y  técnicamente  la
[10:06] 
[10:06] gente  se  cree  que  eso  ya  es  el  fin,  pero
[10:07] 
[10:07] la  realidad  está  que  muchas  veces  tienes
[10:09] 
[10:09] que  hacer  conciliaciones.  Tú  te  viene
[10:11] 
[10:11] una  factura  y  tienes  además  que  ver  si
[10:12] 
[10:13] el  vendor  existe  y  luego  tienes  que  ver
[10:14] 
[10:14] si  esa  transacción  la  tienes  ya
[10:15] 
[10:15] contabilizada  o  no  antes  de  subir  al
[10:17] 
[10:17] sistema  y  luego  el  output  además  tiene
[10:18] 
[10:18] que  ser  un  Jason  en  este  caso  y  el
[10:20] 
[10:20] Outputus  se  tiene  que  postear  en  una
[10:22] 
[10:22] base  de  datos.  Eh,  entonces
[10:25] 
[10:25] esa  tarea  eh  con  RPAS  antiguos,  que  era
[10:28] 
[10:28] la  la  otra  capa  de  automatización  que
[10:30] 
[10:30] existía,  que  es  el  Robot  Process
[10:31] 
[10:31] automation.
[10:32] 
[10:32] Esto  lleva  20  años  haciendo,
[10:34] 
[10:34] exactamente,  pero  tenía  un  performance
[10:35] 
[10:35] del  65%.  ¿Por  qué?  Porque,  uy,  es  que  el
[10:38] 
[10:38] cliente  me  ha  enviado  tres  facturas  y  el
[10:40] 
[10:40] sistema  tengo  preparada  para  una
[10:41] 
[10:41] factura.  Y  es  que  me  han  tres  facturas  y
[10:43] 
[10:43] una  es  de  la  semana  pasada,  ¿eh?  Y  la
[10:45] 
[10:45] otra  es  de  hace  3  meses  y  la  el  mundo  no
[10:50] 
[10:50] es  determinista.  El  mundo  y  la  gente  tú
[10:52] 
[10:52] contratas  a  trabajar  de  esto  y hay  mucha
[10:54] 
[10:54] filosofía.  Podíamos  dedicar  otro
[10:55] 
[10:55] podcast.
[10:56] 
[10:56] Bueno,  me  refiero  que  bueno,  ostras,  sí,
[10:59] 
[10:59] sí,  son  rabit.  Me  quiero  decir  que
[11:04] 
[11:04] si  tú  contactas  a  gente  es  porque  los
[11:06] 
[11:06] casos  de  uso  no  son  mecánicos,  porque
[11:08] 
[11:08] ocurren  cosas  que  requieren  que  el
[11:09] 
[11:09] humano  comprenda.  Entonces,  el  problema
[11:12] 
[11:12] que  había  era  que  existía  esta  múltiple
[11:15] 
[11:15] causística  de  es  que  a  veces  es  un
[11:17] 
[11:17] escáner  y  no  y  lo  hace  RMF.  Es  que  y
[11:20] 
[11:20] ¿qué  ocurre  al  final?  Que  nosotros  lo
[11:22] 
[11:22] resolvimos.  Eh,  crear  un  trabajador
[11:24] 
[11:24] digital  cuya  función  era  leer  esa
[11:26] 
[11:27] factura.  Llamar  al  trabajador  digital
[11:29] 
[11:29] cuando  tú  lo  despliegas  se  comparte  para
[11:30] 
[11:30] que  lo  puedas  usar  desde  una  UI  o  lo
[11:33] 
[11:33] pongas  conectado  a  que  escuche  un  correo
[11:35] 
[11:35] o  tiene  una  API.  Ellos  en  este  caso  eran
[11:37] 
[11:37] desarrolladores.  Entonces  llaman  a  la
[11:39] 
[11:39] API.  Cada  vez  que  reciben  una  factura,
[11:41] 
[11:41] ellos  llaman  a  la  API  y  le  envían  la
[11:42] 
[11:42] factura.  Y  el  trabajador  lo  que  hace  es
[11:44] 
[11:44] coge  la  factura,  la  entiende,
[11:47] 
[11:47] eh  se  va  a  la  base  de  datos  de  vendors
[11:50] 
[11:50] que  tienen,  buscar  si  existe  la  base  de
[11:52] 
[11:52] datos  de  vendors,  este  vendor.  El  nombre
[11:54] 
[11:54] a  veces  no  hace  uno,  entonces  tienen  que
[11:56] 
[11:56] saber  buscar  bien  cuál  es  el  vendor  que
[11:58] 
[11:58] tienen.  Una  vez  encuentran  el  vendor,  en
[12:00] 
[12:00] caso  de  encontrarlo,  buscan  el  ID.  Con
[12:02] 
[12:02] el  ID  del  vendor  se  pone  a  buscar  en  la
[12:03] 
[12:03] base  de  datos  de  transacciones,
[12:05] 
[12:05] encuentran  si  la  transacción  está  en  el
[12:06] 
[12:06] sistema  y  con  eso  elaboran  un  informe  en
[12:09] 
[12:09] JSON  que  luego  el  trabajador  digital
[12:12] 
[12:12] postea  en  la  base  de  datos  totalmente
[12:14] 
[12:14] autónomo  en  toend  y  han  pasado  de  un  65
[12:17] 
[12:17] access  rate  a  un  98  access  rate,
[12:19] 
[12:19] pero  ya  no  es  un  100,  o  sea,  no  es  un
[12:21] 
[12:21] 100.  El  problema  es  saber  cuál  es  el  2%
[12:23] 
[12:23] que  no  funciona
[12:23] 
[12:23] y  eso  es  lo  que  mais  hace  porque  como  yo
[12:25] 
[12:25] no  utilizo  lenguaje  natural,  es  decir,
[12:28] 
[12:28] yo  no  hago  chain  of  thought  y  el  chain
[12:29] 
[12:29] of  thought  hay  un  paper  que  se  llama
[12:31] 
[12:31] chain  of  thought  is  not  explainability,
[12:32] 
[12:33] es  decir,  cadena  de  pensamiento.  Es  lo
[12:34] 
[12:34] que  hacen  los  modelos,  los  razonadores.
[12:37] 
[12:37] Eso  prueba  que  el  que  es  el  paper  que
[12:40] 
[12:40] tenemos  a  que  tenemos  aquí.  Prueba  por
[12:43] 
[12:43] esta  frase  tan  killer  que
[12:45] 
[12:45] lo  que  los  modelos  te  cuentan  que  están
[12:46] 
[12:46] haciendo  no  es  verdad,  que  están
[12:49] 
[12:49] pensando  no  es  verdad.  Entonces,  si  yo
[12:50] 
[12:50] pusiera  otro  modelo  por  encima  revisar
[12:52] 
[12:52] si  lo  ha  hecho  bien,  no  me  vale  de  nada
[12:53] 
[12:53] porque  está  revisando  algo  que  no  es
[12:55] 
[12:55] verdad.  Entonces,  yo  no  puedo  auditarlo.
[12:57] 
[12:57] Pero  si  lo  que  yo  he  hecho,  que  es  la
[12:58] 
[12:58] clave  de  Maya,  que  nosotros  innovamos
[13:00] 
[13:00] creando  una  tecnología  que  se  llama  KPU
[13:02] 
[13:02] Neless  Procession  Unit,  ahora  luego
[13:04] 
[13:04] puedo  explicar  qué  es,  pero  yo  lo  que  he
[13:06] 
[13:06] hecho  es  ha  sido  todo  código,
[13:08] 
[13:08] simplificado,  ha  sido  todo  código  y  en
[13:09] 
[13:09] un  entorno  controlado.  Yo  sí  que  puedo
[13:11] 
[13:11] poner  luego  un  modelo  mucho  más
[13:13] 
[13:13] inteligente  por  encima,  un  o  GPT5,  High,
[13:16] 
[13:16] incluso  el  Provo  para  que  me  digas  si
[13:18] 
[13:18] ese  código  está  bien  tirado  dadas  unas
[13:21] 
[13:21] instrucciones,  un  knoow,  un  eh  y  además
[13:25] 
[13:25] la  tarea  no  me  la  ha  hecho  la  IA,  me  la
[13:27] 
[13:27] ha  hecho  el  código.  Otra  cosa  es  que  la
[13:28] 
[13:28] IA  me  haya  definido  el  código  que  se
[13:29] 
[13:30] tiene  que  hacer,  pero  me  la  ha  hecho  el
[13:31] 
[13:31] código.  Entonces,  si  yo  vuelvo  a  dar  los
[13:33] 
[13:33] mismos  datos  y  he  tenido  un  success,  yo
[13:35] 
[13:35] vuelvo  a  tirar  el  mismo  código.  Pero  los
[13:37] 
[13:37] modelos  de  razonamiento  hacen  esto,
[13:39] 
[13:39] construyen  código  determinista  para
[13:41] 
[13:41] resolver  un  problema.  La  pregunta  es,
[13:42] 
[13:42] no  lo  hacen.
[13:43] 
[13:43] No,  no,  no,  no  es  así,  no  sé,
[13:45] 
[13:45] no  hacen  eso.  Ellos  a  veces  utilizan
[13:48] 
[13:48] code  interpreters  como  tool,  entonces  en
[13:49] 
[13:49] un  paso  te  va  a  utilizar  Python.  Sí,
[13:51] 
[13:51] pero
[13:52] 
[13:52] tú  no  controlas  el  entorno  de  ni
[13:53] 
[13:53] siquiera  de  Python  en  el  que  lo  está
[13:54] 
[13:54] ejecutando.
[13:55] 
[13:55] ¿Tú  cuándo  crees  el  código?  En  el
[13:56] 
[13:56] momento,  el  momento  de  compilación,
[13:58] 
[13:58] digamos,  cuando
[13:59] 
[13:59] se  entenderá  igualmente  si  luego  hacemos
[14:01] 
[14:01] una  demo,  pero  yo  lo  creo  el  código
[14:03] 
[14:03] después  de  tener  cuando  me  entran  los
[14:04] 
[14:04] datos.  Yo  ya  tengo  un  trabajador  de  F.
[14:06] 
[14:06] En  el  momento  se  crea  el  código  en  el
[14:07] 
[14:07] vuelo
[14:08] 
[14:08] y  se  pero  no  se  crea  todo  de  golpe
[14:10] 
[14:10] porque  entonces  ni  se  hace  planning
[14:12] 
[14:12] porque  no  conoce  el  problema  que  va  el
[14:14] 
[14:14] espectro  del  entorno  en  el  que  va  a
[14:16] 
[14:16] navegar  o  las  circunstancias  que  se  va  a
[14:17] 
[14:17] encontrar.  Entonces,  planning  no
[14:19] 
[14:19] funciona.  Y  luego,  en  segundo  lugar,  si
[14:22] 
[14:22] se  pone  a  generar  un  script  larguísimo
[14:25] 
[14:25] de  Python  para  resolver  el  problema,
[14:27] 
[14:27] asume  muchas  cosas  que  no  tiene  el
[14:29] 
[14:29] contexto.  Entonces,  yo  le  voy  diciendo
[14:30] 
[14:30] que  haga  dos  líneas  de  código.
[14:31] 
[14:31] Claro,  hacemos  un  paso  atrás  porque
[14:33] 
[14:33] empezamos  con,  mira,  todo  el  mundo  está
[14:34] 
[14:34] haciendo  cosas  incorrectas.  Por  eso
[14:37] 
[14:37] compar  ahora  tenemos  RAC,  tenemos
[14:39] 
[14:39] calling  y  tenemos  esta  descripción  de
[14:40] 
[14:41] agentes  que  es  un  trabajador  virtual.
[14:43] 
[14:43] ¿Por  qué  RAC  to  calling  y  todo  esto  best
[14:45] 
[14:45] practices  ahora  no  funciona  y  no  llegan
[14:47] 
[14:48] al  100%?
[14:48] 
[14:48] O  sea,  no  lo  digo  yo,  95%  de  proyectos
[14:51] 
[14:51] según  el  reporte  del  MIT  no  han  llegado
[14:53] 
[14:53] y  es  lo  que  producción
[14:54] 
[14:54] a  producción  y  están  dando  retorno  de
[14:56] 
[14:56] inversión.
[14:57] 
[14:57] Pero  aquí  tenemos  que  hacer  también
[14:59] 
[14:59] double  clic.  ¿Por  qué?  Porque  tú  también
[15:00] 
[15:00] estás  explicando  que  mira,  tenemos  toda
[15:02] 
[15:02] la  descripción  perfecta  que  el  empleado
[15:04] 
[15:04] tiene  que  hacer  y  en  mayoría  de  empresas
[15:06] 
[15:06] esto  no  pasa.
[15:06] 
[15:06] Sí,  exactamente.  Eh,  te  respondo  ya,
[15:08] 
[15:08] solo  te  digo  que  ese  2%  nosotros  podemos
[15:10] 
[15:11] decirte  que  no  es.  Entonces  es  la  una  de
[15:12] 
[15:12] las  ventajas  que  tenemos  porque  eso  es
[15:14] 
[15:14] trast  al  final.  Te  podemos  decir  que  se
[15:15] 
[15:15] ha  equivocado  y  podemos  enrotarlo  a  un
[15:17] 
[15:17] humano.  ¿Y  por  qué  ahora  no  está
[15:19] 
[15:19] funcionando?
[15:20] 
[15:21] Em,  no  es  que  no  esté  funcionando,
[15:23] 
[15:23] porque  hay  casos  de  uso  en  los  que  sí
[15:24] 
[15:24] que  funciona.  Customer  service,  si  ese
[15:26] 
[15:26] tipo  de  casos  de  uso  sí  que  puede
[15:27] 
[15:27] funcionar.  Y  el  motivo  principal  es
[15:30] 
[15:30] porque
[15:34] 
[15:34] hm  cuando  tú  vas  a  producción  y  es  es
[15:37] 
[15:37] justo  similar  a  lo  que  estamos  hablando,
[15:40] 
[15:40] tú  necesar
[15:42] 
[15:42] de  lo  que  está  ocurriendo,  ¿vale?  Y  no
[15:44] 
[15:44] solo  uno,  este  es  uno  de  los  primeros,
[15:45] 
[15:45] si  tú  no  te  puedes  fiar  de  lo  que  está
[15:47] 
[15:47] ocurriendo,  tienes  que  meter  al  humano,
[15:48] 
[15:48] ¿vale?  A  revisar  el  resultado  final,
[15:50] 
[15:50] porque  no  te  puedes  fiar  realmente  de  lo
[15:52] 
[15:52] que  está  ocurriendo  en  el  proceso,  de
[15:53] 
[15:54] que  no  hay  ninguna  alucinación.
[15:55] 
[15:55] Entonces,  si  tú  pones  al  humano  en  el
[15:57] 
[15:57] resultado  final  para  revisar  la
[15:58] 
[15:58] información  y  además  no  se  puede  fiar  de
[16:01] 
[16:01] realmente  toda  la  traza  que  ha  visto  de
[16:03] 
[16:03] lo  que  ha  ocurrido  ni  incluso  del
[16:05] 
[16:05] contenido  intermedio,  el  humano  tiene
[16:07] 
[16:07] que  casi  hacerlo  al  revés  en  decir,
[16:10] 
[16:10] "Vale,  ¿cómo  ha  llegado  a  este
[16:11] 
[16:11] resultado?"  intentar  descifrar  qué  es
[16:13] 
[16:13] cierto  y  qué  es  falso  de  todo  lo  que
[16:14] 
[16:14] está  viendo  y  tarda  más  tiempo  en  hacer
[16:16] 
[16:16] eso  muchas  veces  que  en  llevar  a  cabo  la
[16:18] 
[16:18] tarea.  Entonces,  hay  un  motivo  de
[16:20] 
[16:20] business  por  el  que  no  funciona  y  es  que
[16:21] 
[16:21] no  hay  retorno  de  la  inversión.  Desde  un
[16:23] 
[16:23] punto  de  vista  tecnológico,
[16:26] 
[16:26] hay  un  problema  muy  grande  y  es  que  la
[16:27] 
[16:27] mayoría  de  empresas,  sobre  todo  las
[16:29] 
[16:29] enterprises  que  iba  dirigido  el  MIT,  son
[16:31] 
[16:31] están  muy  fragmentadas.  La  información
[16:33] 
[16:33] está  superfaggmentada,  entonces  tienes
[16:35] 
[16:35] que  conectarlo  a  distintas  fuentes  de
[16:37] 
[16:37] información  y  que  además  van  cambiando.
[16:39] 
[16:39] Eh,
[16:39] 
[16:40] son  ambiguas,  eh,  se  solapan,
[16:42] 
[16:42] algunas  son  navegadores,  algunas  son  son
[16:44] 
[16:44] navegadores,  otras  son  sistemas  incluso
[16:47] 
[16:47] más  antiguos,  eh,  mainframes,  otras  son
[16:50] 
[16:50] sí  que  los  tienen  como  APIs,  o  sea,  que
[16:51] 
[16:51] buena  suerte,  otras  no  tienen  políticas
[16:53] 
[16:53] de  de  acceso.
[16:56] 
[16:56] La  parte  de  integración  dentro  del
[16:57] 
[16:57] sistema  es  otra  parte  que  parece
[16:59] 
[16:59] trivial,  pero  no  la  es.  Porque  cuando  tú
[17:02] 
[17:02] tienes  un  trabajador  digital  es  otro  de
[17:04] 
[17:04] los  motivos  que  no  se  relaciona  tanto
[17:05] 
[17:05] con  RAG,  os  hablo  de  un  poco  de  lo  que
[17:07] 
[17:07] cuesta  llevar  a  producción.  Pongamos  que
[17:09] 
[17:09] yo  tengo  un  trabajador  que  hace  el
[17:11] 
[17:11] cierre  contable  y  es  un  trabajador  que
[17:13] 
[17:13] yo  puedo  tirarlo  de  forma  autónoma  para
[17:15] 
[17:15] que  se  ejecute  o  se  lo  puedo  dar  a  mi
[17:16] 
[17:16] equipo  para  que  cada  uno  haga  el  cierre
[17:18] 
[17:18] contable  de  sus  clientes  porque  soy  un
[17:20] 
[17:20] despacho  de  Vale,
[17:24] 
[17:24] si  ese  trabajador  tiene  un  service
[17:25] 
[17:25] account,  eh,  es  decir,  tiene  una  cuenta
[17:28] 
[17:28] de  servicio  sobre  el  sistema  que  hace  la
[17:31] 
[17:31] contabilidad,
[17:32] 
[17:32] si  David  lo  utiliza,  eh,  no  debería  de
[17:36] 
[17:36] poder  ver  los  permisos  que  otros  tienen.
[17:38] 
[17:38] todo  ese  tipo  de  cosas  de  no  está,  os  lo
[17:42] 
[17:42] digo,  no  está  resuelto  como  tal  de  forma
[17:44] 
[17:44] para  este  nuevo  paradigma.  Eso  es  otro
[17:46] 
[17:46] problema  enorme  a  nivel  de
[17:47] 
[17:47] integraciones.
[17:48] 
[17:48] Sí,  pero  yo  también  estoy  pensando  que
[17:50] 
[17:50] aquí  tenemos  máximos  diferentes.  Por  un
[17:52] 
[17:52] lado,  tú  puedes  meter  un  LMA  agente
[17:54] 
[17:54] grandísimo  que  es  una  caja  negra  y  tú  no
[17:56] 
[17:56] sabes  qué  está  pasando  y  en  este  caso
[17:57] 
[17:57] sí,  tú  no  puedes  verificar  nada,  es  muy
[17:59] 
[17:59] complejo  y  después  es  prompts  de  de
[18:02] 
[18:02] miles  de  líneas.  Pero  por  otro  lado
[18:04] 
[18:04] también  puedes  este  problema  muy  muy
[18:07] 
[18:07] largo  pasar  en  trocitos  y  cada  trocito
[18:09] 
[18:09] verificar  más  que  mira  hay  unema  más
[18:11] 
[18:11] pequeño,  mucho  más  enfocado  y  hay
[18:14] 
[18:14] structured  output.  Trac  de  output
[18:15] 
[18:15] significa  que  si  hay  solo  un  límite  de
[18:18] 
[18:18] que  el  puede  responder,  no  es  una  un
[18:19] 
[18:19] texte  grande.
[18:20] 
[18:20] ¿Y  cómo  sabes  que  está  bien?
[18:22] 
[18:22] Y  que  claro,  conals  y  todo  esto,  ¿sí?
[18:24] 
[18:24] No,  pero  ¿cómo  sabes  que  está  bien  el
[18:25] 
[18:25] extractor  de  output?  Es  decir,  ¿cómo
[18:27] 
[18:27] sabes?
[18:27] 
[18:27] No,  eso  tú  puedes  verificar  también
[18:28] 
[18:28] manera  determística.  Si  esperas  Jason
[18:30] 
[18:30] con  tres  posibilidades,  verifico,  ¿cómo
[18:33] 
[18:33] sabes  que  el  contenido  del  Jason  está
[18:34] 
[18:34] mal?  O  sea,  está  bien.  Te  hablo  de  que
[18:37] 
[18:37] de  que  si  estás  haciendo
[18:38] 
[18:38] hablas  de  business  de  business  concept
[18:39] 
[18:40] aquí.  Okay.
[18:40] 
[18:40] Te  te  hablo  de  estás  haciendo  una
[18:41] 
[18:41] extracción  de  un  documento  de  escrituras
[18:43] 
[18:43] constitucional.  del  apoderado,  ¿vale?
[18:45] 
[18:45] ¿Cómo  sabes  que  ha  encontrado  realmente
[18:47] 
[18:47] el  apoderado  correctamente  en  en  en  el
[18:50] 
[18:50] proceso?  Claro  que  ahora  no  puedes  no
[18:52] 
[18:52] puedes  garantizar  eso  100%,  pero  puedes
[18:54] 
[18:54] llegar  a  99  con  un  periodo.
[18:58] 
[18:58] Sí,  tienes  un  datos  de  IVALS  para
[19:00] 
[19:00] verificar  todo  esto.
[19:01] 
[19:01] Y  eso  es  para  un  caso  de  uso,  o  sea,
[19:03] 
[19:03] tienes  que  todo  eso  para  un  caso  de  uso
[19:05] 
[19:05] y  las  empresas  tienen  muchísimos  que  es
[19:07] 
[19:07] un  poco  lo  que  hacemos  nosotros  al  final
[19:09] 
[19:09] lo  que  hacemos  es  trabajarlo  desde
[19:10] 
[19:10] código.  Entonces,  yo  lo  que  te  puedo
[19:12] 
[19:12] decir  es  si  en  base  a  las  instrucciones
[19:15] 
[19:15] y  al  conocimiento  que  nosotros  llamamos
[19:16] 
[19:16] knoow,  eh  las  ha  seguido  correctamente  y
[19:20] 
[19:20] está  bien  definido  lo  que  es  el
[19:21] 
[19:21] apoderado  en  base  a  como  la  empresa  lo
[19:23] 
[19:23] entiende,  porque  hay  distintas  empresas
[19:24] 
[19:24] que  pueden  tener  perspectivas  distintas
[19:27] 
[19:27] y  si  ha  seguido  esa  regla  para  hacer  la
[19:29] 
[19:29] extracción,  ya  sea  utilizando  regx  o  tú
[19:31] 
[19:31] les  especificas  que  nosotros  le  demos
[19:33] 
[19:33] para  seleccionar  trozos  de  datos  dentro
[19:35] 
[19:35] de  de  documentos.
[19:37] 
[19:37] Y  yo  con  eso  lo  que  sí  que  puedo
[19:39] 
[19:39] verificarte  es  si  lo  ha  entendido  bien  o
[19:41] 
[19:41] lo  ha  entendido  mal  a  la  hora  de
[19:43] 
[19:43] extraerlo,  si  ha  hecho  extracción
[19:44] 
[19:44] correctamente.  Y  si  luego  me  das  el
[19:46] 
[19:46] mismo  documento,  voy  a  poder  ejecutarte
[19:48] 
[19:48] el  mismo  resultado  sin  sin  cambio  de
[19:50] 
[19:50] como  David,  o  sea,  no  me  está  quedando
[19:52] 
[19:52] claro  cómo  qué  haces  tú  diferente
[19:54] 
[19:54] que  la  la
[19:55] 
[19:55] porque  dices  reggex  para  saber  el
[19:56] 
[19:56] apoderado,  pero  es  que  tú  puedes  no
[19:58] 
[19:58] saber  que  estás  buscando  el  apoderado.
[19:59] 
[19:59] Sí,  lo  que  hacemos  nosotros  diferente  es
[20:01] 
[20:01] que  la  resolución  del  problema  lo  hace
[20:05] 
[20:05] eh  no  es  la  I  haciéndome  por  por
[20:08] 
[20:08] inferencia  dándome  el  resultado  de  la
[20:09] 
[20:10] extracción.  Todo  lo  que  todas  las  tareas
[20:12] 
[20:12] que  se  llevan  a  cabo  para  la  resolución
[20:14] 
[20:14] del  problema  se  hacen  con  código.
[20:16] 
[20:16] Ya,  esto  ya  lo  he  entendido.  ¿Quién
[20:17] 
[20:17] quién  escribe  el  código  y  cuándo?
[20:20] 
[20:20] ¿Cuándo?  Cuando  le  das  al  botón  de  toma
[20:22] 
[20:22] los  datos,  empieza  a  hacer  la  tarea,  ahí
[20:24] 
[20:24] empieza  a  escribir  el  código,  pero  no  lo
[20:26] 
[20:26] escribe  todo  de  golpe,  escribe  un
[20:27] 
[20:27] pasito,  ve  que  tal  ha  ido,  con  lo  tal
[20:29] 
[20:29] ese  ve  que  tal  ha  ido
[20:30] 
[20:30] en  tiempo  en  tiempo  de  ejecución  va
[20:32] 
[20:32] escribiendo  el  código.
[20:33] 
[20:33] Exactamente.  Pero  no  todo  el  script  de
[20:35] 
[20:35] golpe,  sino  poquito  a  poco.  ¿Por  qué?
[20:37] 
[20:37] Porque  entonces  también  la  respuesta  que
[20:38] 
[20:38] obtiene  el  sistema  es  de  la  ejecución  de
[20:40] 
[20:40] códigos.  No  obtiene  y  no  puede  no  me
[20:43] 
[20:43] esquive  el  script  entero  porque  no  sabe
[20:44] 
[20:44] lo  que  se  va  a  ir  encontrando  a  lo  largo
[20:46] 
[20:46] del  es  como  funciona  una  CPU,  por  eso  se
[20:48] 
[20:48] llama  KPU,  ¿eh?  ¿Cómo  funciona  el
[20:50] 
[20:50] sistema  operativo?  Va  hicier
[20:51] 
[20:51] instrucción.
[20:52] 
[20:52] Me  pregunta  aquí  al  final  si  yo  entiendo
[20:54] 
[20:54] correctamente,  el  LM  está  escribiendo
[20:55] 
[20:55] código  y  después  está  verificando  output
[20:57] 
[20:57] de  este  código.
[20:58] 
[20:58] Sí,
[20:59] 
[20:59] por  eso  tú  has  probado  cloud  code  o
[21:02] 
[21:02] alguien.  Sí,  sí,  sí.  Tú  a  ves
[21:04] 
[21:04] preguntando,  por  favor,  escríbeme  un
[21:05] 
[21:05] test
[21:06] 
[21:06] que  después  pasa.  Sí.
[21:07] 
[21:07] Y  a  veces  que  el  está  generando  está
[21:09] 
[21:09] escribiendo  un  test  de  perdón  de  [ __ ]
[21:11] 
[21:11] y  después  está  corriendo  y  mira,  todo
[21:13] 
[21:13] pasa,  todo  perfecto.  ¿Cómo  tú  puedes
[21:14] 
[21:14] eliminar  eh  esto  aquí?  Porque  cuando  tú
[21:17] 
[21:17] le  pones  que  me  haga  un  test,  te  hace  te
[21:18] 
[21:18] escribe  un  código  entero.  Es  lo  que  te
[21:20] 
[21:20] digo,  te  escriben  ficheros  enteros  de
[21:22] 
[21:22] scripts  enteros.  Nosotros  no  hacemos
[21:23] 
[21:23] eso.
[21:24] 
[21:24] No,  a  veces  es  un  test  muy  sencillo  de
[21:26] 
[21:26] tres  líneas  y  todo  y  que  mira  que  ha  un
[21:28] 
[21:28] over  optimized  para  cas  de  uso  que  solo
[21:30] 
[21:30] pasa.
[21:30] 
[21:30] Sí.  Nosotros  cómo  lo  hacemos  es  que
[21:33] 
[21:33] primero  controlamos  el  entorno,  que  eso
[21:35] 
[21:35] es  lo  que  yo  creo  que  es  que  todo  el
[21:37] 
[21:37] mundo  se  centra  en  la  y  realmente  la
[21:38] 
[21:39] innovación  está  casi  en  el  otro  lado,
[21:40] 
[21:40] que  es  en  el  en  el  entorno.
[21:42] 
[21:42] ¿Qué  significa  el  entorno?  ¿Qué  entorno?
[21:44] 
[21:44] entorno  es  el  ordenador  en  el  que  se
[21:45] 
[21:45] ejecuta.  Es,  o  sea,  nosotros  podemos
[21:47] 
[21:47] ofrecer  no  solo  esa  trazabilidad,  sino
[21:49] 
[21:49] además  el  gobierno  de  los  datos  y  demás,
[21:51] 
[21:52] porque  nos  hemos  centrado  en  ese  entorno
[21:53] 
[21:53] de  ejecución,  ese  ordenador  que  la  IA
[21:55] 
[21:55] utiliza  para  ejecutar  las  tareas,  ¿qué
[21:57] 
[21:57] permisos  tiene?  ¿A  qué  puede  acceder?
[21:58] 
[21:58] ¿Cómo  le  cargo  las  variables  para  que  la
[22:00] 
[22:00] IA  no  pueda  acceder  a  ellas,  pero  pueda
[22:02] 
[22:02] utilizarlas?  los  credenciales  porque
[22:04] 
[22:04] seguridad,  eh,
[22:05] 
[22:05] pero  esto  hay  muchos  frameworks  que  no  y
[22:08] 
[22:08] Asure  eh,  y  Microsoft  se  centra  en  dar
[22:11] 
[22:11] esas  herramientas  de  enterprise  de  data
[22:13] 
[22:13] governance,  de  trazabilidad  de  datos.
[22:15] 
[22:15] Sí,  pero  ellos  construyen  a,  por
[22:17] 
[22:17] ejemplo,  cuando  haces  Power  Automate,  tú
[22:19] 
[22:19] predefines  un  workflow  a  y  metes  luego
[22:21] 
[22:21] la  IA  de  por  medio,  que  es  lo  mismo  que
[22:23] 
[22:23] ha  hecho  que  ha  hecho  Open  AI.  O  sea,  yo
[22:24] 
[22:24] si  queréis  centrar  la  conversación  en  la
[22:26] 
[22:26] parte  técnica,  por  mí  genial,  eh,  eh,  yo
[22:28] 
[22:28] solo  y,  o  sea,  es  un  paradigma.  No
[22:30] 
[22:30] puedes  decir  que  tú  haces  algo
[22:31] 
[22:31] totalmente  diferente  y  no  explicarlo
[22:33] 
[22:33] para  que  lo  entendamos  estas  dos
[22:35] 
[22:35] personas  que  están  aquí  sentado.
[22:36] 
[22:36] Pero  yo  creo  yo  creo  que  se  entiende.  Si
[22:38] 
[22:38] no  se  entiende,  ¿qué  es  lo  que  no  se
[22:39] 
[22:39] entiende?
[22:40] 
[22:40] Vale.
[22:41] 
[22:41] Yo  no  entiendo  qué  hacéis  diferente.
[22:43] 
[22:43] O  sea,  tú  dices,  "Escribemos  un  código,
[22:45] 
[22:45] ¿vale?"  Sí.
[22:46] 
[22:46] Eh,  para  cada  problema  que  se  va
[22:47] 
[22:47] encontrando  indeterminísticamente  la  IA,
[22:50] 
[22:50] ¿no?  Pues  tú  a  priori  eh,  de  inicio  tú
[22:53] 
[22:53] no  sabes  que  imagínate  para  para
[22:56] 
[22:56] contabilizar  algo,  pues  tienes  que  ir  a
[22:57] 
[22:57] buscar  una  escritura.
[22:58] 
[22:58] ¿Conoces  RPA?  Sí,  conozco  RP,  pero  un
[23:01] 
[23:01] momento,  tú  para  contabilizar  algo  no
[23:02] 
[23:02] sabes  que  tienes  que  ir  a  buscar  una
[23:04] 
[23:04] escritura  y  para  buscar  esta  escritura
[23:06] 
[23:06] tienes  que  buscar  un  apoderado.  Y  eso  tú
[23:08] 
[23:08] no  lo  sabes  de  inicio.  Tú  estás  haciendo
[23:10] 
[23:10] una  herramienta  de  de  cierre  contable  y
[23:13] 
[23:13] estás  contando  con  el  ABC  de  problemas
[23:14] 
[23:15] de  cierre  contable,  pero  esto  estamos
[23:16] 
[23:16] hablando  ya  de  longtails,  de
[23:17] 
[23:17] casuísticas.  Sí.
[23:18] 
[23:18] Entonces,  tú  estás  diciendo  que  tienes
[23:20] 
[23:20] un  código  que  escribe,  o  sea,  que  tienes
[23:23] 
[23:23] una,  no,  no  sé  cómo  llamarle,  una  gente
[23:25] 
[23:25] eh,  que  escribe  un  código  para  ir  a
[23:28] 
[23:28] buscar  el  apoderado  y  que  determinas  de
[23:31] 
[23:31] forma  unívoca  que  esto  está  bien,
[23:34] 
[23:34] si  no  que  la  instrucción  está  bien
[23:36] 
[23:36] ejecutada  y  seguida,  o  sea,  es  decir,
[23:38] 
[23:38] que  has  seguido  bien  las  instrucciones  y
[23:40] 
[23:40] el  knohow.  Eso  es  lo  que  yo  te  digo.  Si
[23:42] 
[23:42] las  instrucciones  están  mal,  yo  te  voy  a
[23:44] 
[23:44] decir,  "Está  bien  las  instrucciones,
[23:45] 
[23:45] pero  si  tú  has  definido,  si  está  mal
[23:47] 
[23:47] definido  lo  que  quieres  que  haga."
[23:48] 
[23:48] Pero  es  que  el  problema  es  que  está
[23:49] 
[23:49] siempre  mal  definido  porque  el  lenguaje
[23:51] 
[23:51] natural  es  ambiguo.
[23:52] 
[23:52] Pero  es  que  esa  es  la  clave  eh  eh  de  la
[23:55] 
[23:55] plataforma.  La  plataforma  lo  que  hace
[23:56] 
[23:56] los  datos  están  los  datos  están  mal,
[23:58] 
[23:58] el  lenguaje  natural  y  la  pregunta  está
[23:59] 
[23:59] mal,
[24:00] 
[24:00] ¿vale?  Los  conceptos  y  las  entidades
[24:03] 
[24:03] están  explicadas  de  múltiples  formas  que
[24:05] 
[24:05] son  contradictorias  entre  sí.  Ese  es  el
[24:07] 
[24:07] problema  del  dominio  de  Enterprise,  no
[24:08] 
[24:09] lo  has  dicho  antes.  Y  eso  sin  entrar  en
[24:10] 
[24:10] el  acceso  y  los  permisos  a  los  datos,
[24:12] 
[24:12] que  efectivamente  también  son
[24:13] 
[24:13] imposibles.  Y  luego  hay  más  todavía  que
[24:15] 
[24:15] es  cuando  tienes  100,  ¿qué  haces  para
[24:16] 
[24:17] gestionarlos  todos?
[24:18] 
[24:18] Esto  también  me  interesa,  eh,  cómo
[24:19] 
[24:19] escalan  100  agentes.
[24:20] 
[24:20] O  sea,
[24:23] 
[24:23] nosotros,  o  sea,  esto  que  está  pasando
[24:25] 
[24:25] es  muy  común,  o  sea,  si  tú  vienes  con  un
[24:26] 
[24:26] cambio  paradigma,  es  normal  el
[24:28] 
[24:28] challenge.  Y  no  es  un  cambio  paradigma,
[24:29] 
[24:30] es  otra  opción  que  que  a  lo  mejor  a
[24:31] 
[24:31] largo  plazo  es  distinta.  iba,  o  sea,  lo
[24:33] 
[24:33] has  explicado  bien,  pero  hay  un  punto
[24:35] 
[24:35] que  es  distinto.
[24:38] 
[24:38] Yo  tengo  predefinido  un  programa  en
[24:40] 
[24:40] lenguaje  natural.  En  vez  de  hacerlo  un
[24:41] 
[24:41] código,  lo  tengo  hecho  en  lenguaje
[24:42] 
[24:42] natural,  ¿vale?  Y  ese  programa  tiene
[24:44] 
[24:44] instrucciones,  tiene  punteros  a  datos,
[24:46] 
[24:46] ¿vale?  En  lenguaje  natural,  donde  yo  con
[24:49] 
[24:49] mi  plataforma  he  intentado  reducir  la
[24:50] 
[24:50] ambigüedad  en  todo  lo  que  puedo.  Si
[24:52] 
[24:52] tienes  que  buscar  en  una  tabla,  te  digo
[24:54] 
[24:54] dónde  tienes  que  enfocarte.  O  sea,  yo  ya
[24:56] 
[24:56] he  ayudado  mi  sistema  a  definir  un
[24:58] 
[24:58] programa  lenguaje  natural.  tiene  su
[25:00] 
[25:00] sección  de  instrucciones,  su  su  sección
[25:02] 
[25:02] de  más  que  es  la  más  ambigua,  de  knohow,
[25:04] 
[25:04] de  conocimiento,  de  detalles  que  le
[25:07] 
[25:07] pueden  hacer  que  funcione  mejor,  que
[25:08] 
[25:08] puede  utilizar  y  qué  no.  Punterse  a  los
[25:09] 
[25:10] datos.  Vale,  tengo  eso  escrito  y  yo
[25:12] 
[25:12] tengo  una  tecnología  que  se  llama  Capeu,
[25:13] 
[25:13] ¿vale?  Mi  nuestra  tecnología.  Cojo  el
[25:16] 
[25:16] programa  Lenguaje  Natural,  que  es  la
[25:18] 
[25:18] tarea  de  de
[25:20] 
[25:20] ¿Cómo  está  escrita  esta  tarea?
[25:22] 
[25:22] El  lenguaje  natural.
[25:23] 
[25:23] Pero  tienes  un  ejemplo.  Ponme  un
[25:25] 
[25:25] ejemplo.
[25:25] 
[25:25] Sí,  si  quieres  hacemos  una.  Venga,  vamos
[25:27] 
[25:27] a  hacer  una  demo.  Vamos  a  hacer  una  demo
[25:29] 
[25:29] porque  si  no  nos  perdemos
[25:32] 
[25:32] que  es  el  problema  de  de  este  mundo,  o
[25:34] 
[25:34] sea,  todo  el  mundo  está  haciendo  esto
[25:35] 
[25:35] que  tú  dices  que  estás  haciendo,
[25:36] 
[25:37] ¿no?  La  gente  lo  que  está  haciendo  es
[25:38] 
[25:38] [ __ ]  ahí  están  haciendo  dos  cosas  y  me
[25:40] 
[25:40] puedo  equivocar,  ¿vale?
[25:43] 
[25:43] Pero  lo  que  nosotros  tendríamos,  porque
[25:44] 
[25:44] también  lo  hemos  hecho,  la  primera  es
[25:47] 
[25:47] estilo  N8N,  estilo  lo  que  acaba  de
[25:49] 
[25:49] lanzar  Open  AI,  que  es  tengo  cosas
[25:51] 
[25:51] predefinidas  que  son  workflows  agénticos
[25:53] 
[25:54] y  meto  a  la  IA  en  el  medio  en  algunos
[25:55] 
[25:55] puntos  donde  van  a  verse  los  problemas
[25:58] 
[25:58] de  aunque  puedan  reducir  el  nivel  de
[26:01] 
[26:01] alucinaciones,  etcétera,  para  tareas
[26:03] 
[26:03] complejas  se  vuelve  muy  rígido.
[26:05] 
[26:05] Entonces,  no  es  capaz  de  no  solo
[26:06] 
[26:06] descarlos  y  luego  que  no  ni  Dios  monta
[26:08] 
[26:08] eso  para  los  casos  de  uso  realmente  que
[26:10] 
[26:10] se  tienen  que  hacer  y  que  y  que  son
[26:11] 
[26:11] complejos.  Ya.
[26:12] 
[26:12] Y  la  segunda  parte  es  utilizar  eh
[26:16] 
[26:16] también  frameworks  de  agentes.  Puedes
[26:18] 
[26:18] tener  algunos  de  LCH,  o  sea,  puedes
[26:19] 
[26:19] tener  Kirai,  puedes  tener  otros  en  ese
[26:21] 
[26:21] estilo  donde  con  lenguaje  natural  tú
[26:23] 
[26:24] creas  agentes  a  los  cuales  les  das
[26:25] 
[26:25] herramientas  o  servidores  MCPS  o  incluso
[26:28] 
[26:28] registros  de  servidores  MCPS  que  son
[26:30] 
[26:30] como  herramientas  en  la  nube.  incluso  un
[26:33] 
[26:33] code  interpreter  también  eh  con
[26:35] 
[26:35] soluciones  que  hay  de  mercado  y  con  eso
[26:37] 
[26:37] y  prompt  engineering  tú  te  montas  un
[26:39] 
[26:39] agente  o  múltiples  agentes  que  trabajan
[26:41] 
[26:41] como  si  fueran  multiagénticos.
[26:43] 
[26:43] Entonces  ahí
[26:44] 
[26:44] es  lo  que  dice  Ilia,  ¿no?  O  se  separas
[26:46] 
[26:46] el  problema  en  en  pequeños  problemas  que
[26:48] 
[26:48] son  fáciles  de  validar,
[26:50] 
[26:50] cada  uno  por  separado  y  luego  te  creas
[26:52] 
[26:52] pues  sistemas  más  complejos  que
[26:54] 
[26:54] orquestran  entre  todos  estos.  El  el
[26:56] 
[26:56] problema  es  que  eso  asume  que  has
[26:58] 
[26:58] resuelto  el  problema  para  uno  y  cuando
[27:00] 
[27:01] lo  haces  en  n  y  entonces  hay  el  problema
[27:03] 
[27:03] que  el  problema  que  tiene  ese  sistema
[27:05] 
[27:05] que  tiene  bastantes,  pero  uno  de  ellos
[27:07] 
[27:07] es  que  si  te  falla  es  muy  difícil
[27:09] 
[27:09] encontrar  dónde  está  el  fallo  y  los  la
[27:11] 
[27:11] IA  de  por  sí  es  supercleja  porque  es  yo
[27:13] 
[27:13] lo  es  un  sistema  dinámico,  o  sea,  tiene
[27:16] 
[27:16] 1000  piezas,  entonces
[27:18] 
[27:18] todo  es  un  sistema  dinámico.  estás
[27:20] 
[27:20] aumentando,  estás  aumentando  a
[27:22] 
[27:22] complejidad  muchísimo  de  de
[27:26] 
[27:26] si  tienes  un  fallo  se  propaga  y  luego
[27:28] 
[27:28] encontrar  dónde  has  tenido  el  fallo  es
[27:29] 
[27:29] muy  complejo,  ¿eh?  Y  luego  resuelves  ese
[27:31] 
[27:31] fallo  que  te  puede  luego  mejorar  lo
[27:33] 
[27:33] otro.
[27:33] 
[27:33] Eso  también  pasa  con  el  software
[27:34] 
[27:34] tradicional,  ¿eh?
[27:35] 
[27:35] Sí,  pero  la  diferencia  es  que  aquí  es  un
[27:39] 
[27:39] lo  que  lo  que  pasa  mucho  con  la  es  lo
[27:40] 
[27:40] tienes,  lo  tienes,  crees  que  lo  tienes,
[27:42] 
[27:42] lo  lanzas  a  producción  y  vuelves  y
[27:43] 
[27:43] vuelves  a  a  tirarlo  atrás.  Lo  lanzas  a
[27:45] 
[27:45] producción  y  vuelves  a  tirarlo  atrás.
[27:46] 
[27:47] Eso  es  lo  que  está  pasando,
[27:48] 
[27:48] que  con  el  software  tradicional  no  pasa
[27:50] 
[27:50] tanto.  Lo  tienes,  vas  a  producción,  lo
[27:51] 
[27:51] puedes  tirar  atrás,  pero  es  mucho  más
[27:53] 
[27:53] cerrado  lo  que  puedes  llevar  a  cabo  y
[27:55] 
[27:55] luego  que  mejor  muchas  cosas,  ¿eh?  En  el
[27:59] 
[27:59] ámbito.  Os  si  queréis  os  hago  la  demo.
[28:00] 
[28:00] Sí,  sí,  sí,  porque  tengo  un  millón  de
[28:02] 
[28:02] preguntas,  pero  sí,
[28:03] 
[28:03] pues  hazlas,
[28:04] 
[28:04] ¿no?  Quiero  quiero  quiero  ver.
[28:06] 
[28:06] Vamos  a  hacer  un  un  caso  de  uso.
[28:09] 
[28:09] A  ver,  dale  grabar  a  la  pantalla.
[28:10] 
[28:10] Sí,  sí.  Vo  voy voy  antes  a  abrir  eh
[28:13] 
[28:13] que  luego  lo  pondremos.  Voy  a  abrir
[28:15] 
[28:15] esto.
[28:16] 
[28:16] Y
[28:17] 
[28:17] mira,  tú  decías  que  no  hacías  workflow.
[28:18] 
[28:18] No,  no,  no  es  que  voy  a  decirte  eso.
[28:21] 
[28:21] Siempre  que  vamos  con  estos  workflows.
[28:24] 
[28:24] Me  lo  voy  a  poner.  Estoy  grabando  la
[28:26] 
[28:26] pantalla.
[28:27] 
[28:27] Vale,
[28:27] 
[28:27] vale,  pero  no  se  ve  toda  la  pantalla,
[28:29] 
[28:29] creo.  Vale,  espérate.  Discar  y  eh
[28:33] 
[28:33] display.
[28:35] 
[28:35] Vamos  a  hacer  un  caso  de  uso,  ¿vale?
[28:38] 
[28:38] caso  de  uso  de  gestión  de  requerimientos
[28:39] 
[28:39] legales.  Si  yo  quiero  hacer  este  caso  de
[28:42] 
[28:42] uso  hoy,  esto  es  lo  que  tendría  que
[28:44] 
[28:44] hacer.
[28:45] 
[28:45] Claro,  pero  es  que  realmente,  o  sea,  la
[28:48] 
[28:48] el  cliente  quiere  un  workflow  porque  no
[28:52] 
[28:52] quiere  que  para  hacer  un  caso  de  de  he
[28:54] 
[28:55] dicho  de  requerimientos  de
[28:56] 
[28:56] Sí,  supinas  se  llama  en  inglés.
[28:57] 
[28:57] Supinas.  Eh,  un  banco  recibe  una
[28:59] 
[28:59] denuncia  de  alguien,  ¿no?
[29:00] 
[29:00] Sí.  Y  recibe  un  requerimiento  legal  de,
[29:02] 
[29:02] oye,  dame  toda  la  información  de  David
[29:04] 
[29:04] que  tengas.  Vale.  Y  hay  ahí  un  proceso
[29:06] 
[29:06] determinístico  que  hay  que  seguir  en
[29:08] 
[29:09] este
[29:10] 
[29:10] determinístico  a  nivel  de  qué  cosas  se
[29:11] 
[29:11] tienen.  Se  intenta  hacer  determinístico,
[29:14] 
[29:14] pero  las
[29:14] 
[29:14] Pero  a  ver,  hoy  es  determinístico,  no
[29:16] 
[29:16] hay  No,
[29:17] 
[29:17] no,  no  es  determinístico.  A  ti  te  vienen
[29:19] 
[29:19] ficheros  como  estos,  que  es  un  es  un  MOC
[29:22] 
[29:22] data,  ¿vale?  Es  una  demo,  eh,  lo  tengo
[29:24] 
[29:24] que  decir  públicamente.
[29:26] 
[29:26] Eh,
[29:27] 
[29:27] entonces  eh  no  no  está  grabando.  Ahora
[29:30] 
[29:30] sí
[29:30] 
[29:30] te  vienen  te  vienen,  empiezo  de  nuevo,
[29:32] 
[29:32] te  vienen  ficheros  como  estos.  Vale,
[29:34] 
[29:34] como  los  que  estamos  viendo  en  pantalla.
[29:36] 
[29:36] Y  este  fichero  es  un  ejemplo,  pero  te
[29:38] 
[29:38] pueden  venir  superdtintos  o  fotos  o  de  1
[29:41] 
[29:41] estilos.  Entonces,
[29:42] 
[29:42] quier  hacer  un  proceso  determinista,
[29:43] 
[29:43] pero  es  que  los  requerimientos  también
[29:45] 
[29:45] te  dicen  qué  te  están  pidiendo,  entonces
[29:47] 
[29:47] te  van  a  pedir  cosas  distintas  cada  vez.
[29:49] 
[29:49] Son  pasos  determinísticos,  pero  qué  está
[29:51] 
[29:51] pasando  en  caso  cada  paso.
[29:52] 
[29:52] Sí,  o  sea,  el  por  eso  digo,  no  es  el
[29:55] 
[29:55] determino,  o  sea,  no  todo  por  eso  tienes
[29:58] 
[29:58] humanos,  porque  le  va  a  venir  esto  y  va
[29:59] 
[29:59] a  tener  que  pedir  otra  cosa  más.  que  los
[30:00] 
[30:00] humanos  también  necesitan  determinismo.
[30:01] 
[30:01] O  sea,  tú  cuentas
[30:02] 
[30:02] un  proceso.
[30:03] 
[30:03] Exacto.  Y  el  proceso  es  determinista.
[30:05] 
[30:05] Los  pasos  es  lo  que  dice  Elía,  los  pasos
[30:07] 
[30:07] a  seguir  cuando  recibes  una  un  subpina
[30:10] 
[30:10] de  estos
[30:11] 
[30:11] son  deterministas,  están  definidos  lo
[30:12] 
[30:12] que  tienes  que  hacer,  pero  cada
[30:13] 
[30:13] documento  puede  ser  diferente.
[30:16] 
[30:16] Cada  paso  es  distinto.
[30:17] 
[30:17] Exactamente.  Vale,  pues  ahí  vamos  a
[30:19] 
[30:19] estamos  alineándonos.
[30:20] 
[30:20] Venga.
[30:21] 
[30:21] Entonces,  tú  tienes
[30:22] 
[30:22] este  este  workflow  que  no  que  no  que  no
[30:24] 
[30:24] hacéis  workflow,  pero  es  un  work.
[30:25] 
[30:25] No,  esto  no  lo  hemos  hecho  nosotros.
[30:26] 
[30:26] Esto  es  un  ejemplo  para  que  veáis  de
[30:28] 
[30:28] cómo  se  ve,  cómo  sería  intentar  llevarlo
[30:30] 
[30:30] a  cabo,  que  no  está  resuelto.  Vale.  Eh,
[30:32] 
[30:32] puedes  ampliarlo  porque  no  veo  nada.
[30:35] 
[30:35] Pues  recibe  la  supoena.  O  sea,  es  que  no
[30:38] 
[30:38] quiero  entrar  en  muchos  detalles,  ¿vale?
[30:41] 
[30:41] Es  vas  muy  tienes  que  leer  el  fichero,
[30:43] 
[30:43] buscar  información,  extraer,  consultar
[30:46] 
[30:46] la  base  de  datos,  ver  si  existe  el
[30:48] 
[30:48] cliente,  si  existe  el  cliente,  buscar
[30:50] 
[30:50] toda  la  información  del  cliente  y  luego
[30:52] 
[30:52] tendrías  que  podrías  poner  la  IA  de  por
[30:53] 
[30:53] medio  en  alguno  de  esos,  en  algunos  de
[30:55] 
[30:55] esos  y  en  el  RP  antiguo  no  podrías,
[30:57] 
[30:57] ¿vale?
[30:57] 
[30:57] Y  el  resultado  de  todo  esto,  ¿qué  es?
[31:00] 
[31:00] Voy.  No,  no.  Y  el  resultado  de  todo  eso
[31:01] 
[31:01] es  muy  buena.  Es  un  informe  que  te  dice
[31:04] 
[31:04] si  has  encontrado  a  al  cliente  o  no  y
[31:06] 
[31:06] qué  información  has  encontrado  el
[31:08] 
[31:08] cliente.  Ni  más  ni  menos.  Es  un
[31:10] 
[31:10] documento.  Sí,  son  datos.  Vale,
[31:11] 
[31:11] solo  eso.  O  sea,  pues  no,  esto  no  solo
[31:13] 
[31:13] eso.  Es  pequeño,  digamos.  Es  como
[31:15] 
[31:16] es  Sí,  o  sea,  no  voy  a  si  ahora  enseño
[31:17] 
[31:17] otra  cas  también  más  complejo,  pero  es
[31:19] 
[31:20] pequeño.
[31:20] 
[31:20] Todo  eso  es  para  para  saber  si
[31:21] 
[31:21] encuentras  al  cliente
[31:23] 
[31:23] y  no  y  encontrarlo  y  recabar  la
[31:25] 
[31:25] información  y  encontrar  si  tiene  otras
[31:26] 
[31:26] posibles  cuentas  también  con  otro
[31:28] 
[31:28] nombre,  con  algún  tipo  de  relación,
[31:30] 
[31:30] ¿vale?
[31:30] 
[31:31] Dentro  del  banco.  ¿Vale?  Entonces,  si  tú
[31:32] 
[31:32] quisieras  automatizar  esto,  pues  esa  esa
[31:35] 
[31:35] es  la  dirección.  Nosotros  lo  que  hacemos
[31:37] 
[31:37] es  y  lo  que  estamos  enseñando  ahora  es
[31:39] 
[31:39] Maya  Studio  que  te  permite  hacer
[31:41] 
[31:41] unboarding  al  trabajador  digital
[31:43] 
[31:43] utilizando  lenguaje  natural,  ¿vale?
[31:45] 
[31:45] Entonces,  en  vez  de  tener  que  hacer
[31:47] 
[31:47] promptinin  o  definirlo  porque  la  gente
[31:49] 
[31:49] no  sabe,  esto  va  pensado  para  el  tío  que
[31:50] 
[31:50] hace  las  subpoenas  o  el  jefe  de  los  que
[31:52] 
[31:52] hacen  las  subpoenas,  ¿vale?  Pero  el  que
[31:54] 
[31:54] conoce  ese  proceso  de  paso  uno,  paso
[31:56] 
[31:56] dos,  paso  tres  y  para  hacer  onboarding
[31:58] 
[31:58] lo  explicas  como  si  fuera  un  nuevo
[32:01] 
[32:01] junior  que  acaba  de  entrar  a  la  empresa.
[32:03] 
[32:03] El  lenguaje  es  supernatural.  Entonces,
[32:05] 
[32:05] voy  a  poner  eh  de  nombre,  la  vamos  a
[32:08] 
[32:08] llamar  indic  y  le  vamos  a  poner  eh  su
[32:10] 
[32:10] poena  y  lo  voy  a  poner  en  aquí.  Mira,
[32:14] 
[32:14] ¿esto  qué  es?  La  descripción  de  lo  que
[32:15] 
[32:15] la  descripción  de  lo  que  tenemos  que
[32:17] 
[32:17] hacer.  Tu  tarea  es  leer  la  subpoena,  el
[32:19] 
[32:19] PDF  y  de  la  base  de  datos  de  los
[32:21] 
[32:21] clientes  buscar  por  la  información  que
[32:23] 
[32:23] se  pide,  porque  es  una  investigación,
[32:25] 
[32:25] tienes  que  buscar  otras  posibles  cuentas
[32:27] 
[32:27] que  existan  y  eh  encontrar  la  y  al  final
[32:31] 
[32:31] enviar  un  correo  electrónico  con  toda  la
[32:33] 
[32:33] información  que  se  requiere.  ¿Vale?  Este
[32:35] 
[32:36] este  caso  no  lo  he  hecho  muy  complejo,
[32:37] 
[32:37] luego  os  enseñaré  otros  mucho  más
[32:38] 
[32:38] complejos.  Ya  he  hecho,  pero
[32:39] 
[32:39] esto  no  es  como  un  cierre  contable,  un
[32:41] 
[32:41] cierre  contable,
[32:41] 
[32:41] ¿no?  Ahora  os  enseño  otro  que  es  como
[32:43] 
[32:43] cierre.  Me  gustaría  verlo.
[32:46] 
[32:46] Voy  a  buscarte,  pero  eh  entonces
[32:49] 
[32:49] clicamos  on  board.  Esto  no  te  permite
[32:51] 
[32:51] hacer  la  tarea.  Estamos  de  acuerdo.  Al
[32:52] 
[32:52] menos  yo  no  podría  hacer  la  tarea  si
[32:53] 
[32:53] alguien  me  lo  explica  así.  Yo  no  sería
[32:55] 
[32:55] capaz  de  de  llevarla  a  cabo.  Cuando  tú
[32:58] 
[32:58] clicas  on  boarding,  lo  que  hacemos  por
[32:59] 
[32:59] detrás  es  saltas  a  esto  que  tenemos
[33:02] 
[33:02] aquí.  ¿Qué  es  esto?  En  la  parte
[33:04] 
[33:04] izquierda  nosotros  tenemos  un  chat  eh
[33:06] 
[33:06] que  te  permite  hacer  de  processer,  es
[33:08] 
[33:08] decir,  te  permite  traducir  el  lenguaje
[33:11] 
[33:11] de  negocio  a  procesos.  Y  en  la  parte
[33:13] 
[33:13] derecha  tenemos  entre  comillas  el
[33:15] 
[33:15] cerebro  de  este  trabajador  digital.
[33:17] 
[33:17] Tenemos  las  instrucciones  que  va  a
[33:18] 
[33:18] seguir,  las  variables  de  entrada  en  este
[33:21] 
[33:21] caso  que  va  a  utilizar,  los  datos  de
[33:24] 
[33:24] entrada  porque  no  es  un  chatbot,  recibe
[33:26] 
[33:26] datos,  se  ejecuta  y  te  da  el  resultado,
[33:28] 
[33:28] el  output.  Tenemos  la  sección  de  knohow,
[33:31] 
[33:31] saber  hacer,  que  es  donde  se  acumula  el
[33:33] 
[33:33] saber  hacer  o  donde  lo  alineas  a  esos
[33:35] 
[33:35] conceptos.
[33:36] 
[33:36] ¿Dónde  sale  este  enojado?
[33:37] 
[33:37] Puedes  subirs.
[33:39] 
[33:39] ¿Qué  es  un  SOP?
[33:40] 
[33:40] Estándar  process  son  documentos  de
[33:42] 
[33:42] procesos  que  los  que  las  enterprise
[33:44] 
[33:44] tienen.  O  si  tú  contratas  a  David  en
[33:48] 
[33:48] Factorial  y  le  quieres  explicar  cómo
[33:50] 
[33:50] hacer  una  tarea,  Factorial  no  tiene
[33:51] 
[33:51] ningún  documento  para  que  David  sepa
[33:53] 
[33:53] cómo  hacer  una  tarea.
[33:54] 
[33:54] Tiene  50  notions  escrito  en  diferentes
[33:57] 
[33:57] épocas  que  dicen  cosas  diferentes  sobre
[33:59] 
[33:59] cómo  hacer  esto.  Pues  para  eso  entonces
[34:01] 
[34:01] el  trabajador  digital  lo  que  hará  será,
[34:03] 
[34:03] o  sea,  el  worker  builder,  que  es  la
[34:05] 
[34:05] parte  izquierda,  lo  que  hará  será
[34:07] 
[34:07] buscarte  por  contradicciones,  es  decir,
[34:10] 
[34:10] eh  la  parte  izquierda  te  busca
[34:12] 
[34:12] contradicciones,  te  mira  por  problemas
[34:14] 
[34:14] que  puedan  existir  en  las  instrucciones
[34:16] 
[34:16] que  has  subido.
[34:20] 
[34:20] Te  optimiza  porque  la  gente  no  sabe
[34:22] 
[34:22] explicar  el  proceso,  solo  sabe  decirlo.
[34:24] 
[34:24] Entonces  eso  es  lo  que  hemos  hecho  para
[34:26] 
[34:27] alrededor  de  nuestra  tecnología.  antes
[34:28] 
[34:28] de  que  tú  le  des  al  botón  de  RAN,  que  es
[34:30] 
[34:30] toda  una  plataforma  para  ayudar  a
[34:31] 
[34:31] traducir  el  lenguaje  de  negocio  con
[34:33] 
[34:33] todas  sus  complejidades,  a  un  proceso  en
[34:35] 
[34:35] lenguaje  natural,  porque  no  van  a
[34:37] 
[34:37] entender  flechas.  Solo  para  aclarar  si
[34:39] 
[34:39] yo  tengo  esto  claro.  Ah,  tenemos  estos
[34:42] 
[34:42] datos  de  lenguaje  natural,  después
[34:44] 
[34:44] tenemos  algunos  documentos
[34:46] 
[34:46] de  igual  y  tenemos  este  agente  ah  level
[34:49] 
[34:49] agent  que  está  preparando  instrucciones,
[34:52] 
[34:52] extrayendo  variables,  extrayendo
[34:53] 
[34:53] metadata  y  preparando  más  paso  a  paso  un
[34:56] 
[34:56] workflow  en  lenguaje  enoral  para  otro
[34:58] 
[34:58] agente  que  vamos  a  correr.
[34:59] 
[34:59] B  para  la  KU,  o  sea,  para  el  trabajador
[35:01] 
[35:01] digital  que  va  a  hacer  la  tarea.
[35:02] 
[35:02] Exactamente,  eso  es  lo  que  tenemos
[35:04] 
[35:04] hecho.  Luego  tenemos  la  sección  de
[35:05] 
[35:05] integraciones  y  tools.  Nosotros  contamos
[35:07] 
[35:07] con  unas  350
[35:09] 
[35:09] crece  muy  rápido.  O  sea,  a  día  de  hoy
[35:11] 
[35:11] hacer  integraciones  no  es  tan  costoso,
[35:14] 
[35:14] pero  tan  costoso  porque  utilizáis  el  MCP
[35:17] 
[35:17] que  está  publicando  estas  herramientas.
[35:19] 
[35:19] Integración  MCP  y  dos  porque  a  día  de
[35:20] 
[35:21] hoy  si  le  pasas  la  documentación
[35:22] 
[35:22] adecuada  y  cómo  la  quieres  hacer,
[35:23] 
[35:23] cualquier  modelo  te  lo  va  a  programar.
[35:25] 
[35:25] Ya.  Vale.
[35:26] 
[35:26] Y  luego  porque  además  nuestro  sistema
[35:28] 
[35:28] como  es  un  ordenador  puede  interactuar
[35:30] 
[35:30] con  APIs  e  con  navegadores
[35:33] 
[35:33] of  the  box.  tú  se  lo  dices  en  en  el  chat
[35:35] 
[35:36] y  ahora  lo  veremos.  Un  ejemplo,  eh,  y  es
[35:38] 
[35:38] capaz  de  configurártelo  todas  las
[35:40] 
[35:40] instrucciones  y  el  kow  que  haga  falta.  Y
[35:41] 
[35:41] luego
[35:42] 
[35:42] ¿Quién  lo  está  quién  es  el  usuario  de
[35:44] 
[35:44] esto?
[35:44] 
[35:44] Un  business  user.  Eh,  hay  dos,
[35:46] 
[35:46] ojo  porque  un  business  user
[35:49] 
[35:49] programar  integraciones  y  tal,
[35:50] 
[35:50] cero  cero.  No  saben,  no  vas  a  ver  un
[35:52] 
[35:52] ejemplo  ahora  en  tiempo  real,  se
[35:53] 
[35:53] autoconfiguran,
[35:54] 
[35:54] ¿vale?
[35:55] 
[35:55] Tienes  por  un  lado  el  Business  Uer  y  por
[35:57] 
[35:57] otro  el  process  Engineer,  gente  que
[35:58] 
[35:58] viene  de  hacer  RPA,  que  que  viene  a
[36:00] 
[36:00] hacer  automatizaciones  y  que  ya  tienen
[36:02] 
[36:02] las  piezas  en  su  cabeza  de  cómo
[36:04] 
[36:04] funciona.
[36:05] 
[36:05] O  sea,  vosotros  vais  al  cliente  que  ya
[36:06] 
[36:06] tiene  RPA,
[36:08] 
[36:08] tiene  sentido.
[36:09] 
[36:09] Por  ejemplo,  sí,  sí,  sí,  es  un
[36:10] 
[36:10] Es  fácil  de  explicar.
[36:11] 
[36:11] Sí,  ellos  lo  entienden.  Ellos  entienden
[36:13] 
[36:13] el  valor  de  esta  primera  porque
[36:15] 
[36:15] entienden  que  es  como  que  la  construye
[36:16] 
[36:16] en  tiempo  real  un  RPA  para  resolver
[36:18] 
[36:18] dentro  de  un  caso  de  uso  una
[36:20] 
[36:20] transacción.  Y  puedes  poner  ejemplos  de
[36:22] 
[36:22] RPAs  que  están  funcionando  en  el
[36:23] 
[36:23] mercado,  Legacy,  o  sea,
[36:25] 
[36:25] UIPH,
[36:25] 
[36:25] UIP,
[36:26] 
[36:26] eh  Power  Automate,
[36:29] 
[36:29] eh
[36:30] 
[36:30] Blue  Prisim,  son  ejemplos.  Ahora,  ahora
[36:33] 
[36:33] hay  RPA  2.0,  N8N,  Zapier.
[36:36] 
[36:36] Claro,  todos  estos  están  haciendo
[36:38] 
[36:38] también  lo  mismo,  agentes,
[36:40] 
[36:40] intentan  hacer  agentes.  Sí.  UIP  no  tiene
[36:43] 
[36:43] un  framework  de  agentes,
[36:44] 
[36:44] ¿no?  O  sea,  tienen  un  framework  que
[36:46] 
[36:46] hacen  lo  que  hemos  estado,  lo  que  he
[36:47] 
[36:47] estado  diciendo,  que  el  problema  en  el
[36:49] 
[36:49] que  te  encuentras  es  la  falta  de
[36:51] 
[36:51] verificabilidad  que  tienes  de  los
[36:53] 
[36:53] resultados,  o  sea,  que  ese  es  uno  de  los
[36:55] 
[36:55] problemas  core.
[36:55] 
[36:55] Vale,  vamos  a  dar  la  verifica  bien
[36:57] 
[36:57] vuestra.
[36:58] 
[36:58] Entonces,  todavía  no  hemos  ejecutado
[36:59] 
[36:59] RAM,  ¿vale?  O  sea,  si  estoy  puedes  hacer
[37:01] 
[37:01] deploy,  hay  sistema  de  gestión  de
[37:02] 
[37:02] versiones.  Ahora  os  cuento  más,  ¿vale?
[37:05] 
[37:05] Entonces,  lo  primero  que  nos  pregunta,
[37:07] 
[37:07] que  me  quedo  sin  voz,
[37:09] 
[37:09] es  eh  bienvenido,  tal,  tal,  e,  ¿qué  tipo
[37:12] 
[37:12] de  databes  utilizas?  Entonces,  para  esta
[37:14] 
[37:14] demo  voy  a  pasarle  un  here  is  your
[37:18] 
[37:18] database.  Voy  a  pasarle  una  base  de
[37:19] 
[37:19] datos  que
[37:19] 
[37:19] Pero,  ¿qué  quieres  una  base  de  datos?
[37:21] 
[37:21] Yo  tengo  un  spreadshe  en  este  caso  que
[37:22] 
[37:22] es  donde  lo  tengo  guardado.
[37:23] 
[37:23] Eso  lo  entiende  el  business  eh  business
[37:26] 
[37:26] person.
[37:27] 
[37:27] Podemos  hacer  una  prueba,  pero  le  puedo
[37:29] 
[37:29] decir,  "No  entiendo  lo  que  me  estás
[37:30] 
[37:30] diciendo."  Y  puedes  utilizar  inglés  o
[37:32] 
[37:32] español,  obviamente,  porque  es  un
[37:33] 
[37:33] modelo,  o  sea,  eso  ya  es  está  resuelto.
[37:36] 
[37:36] Y  te  dice,  eh,  que  es  una  base  de  datos.
[37:38] 
[37:39] Sí,  si  hace  Si  se  lo  preguntas,  sí.  Y  si
[37:40] 
[37:40] le  preguntas  en  acerca  de  estudio
[37:42] 
[37:42] también  te  orienta,  o  sea,  esto  es  esta
[37:44] 
[37:44] es
[37:45] 
[37:45] vale,
[37:46] 
[37:46] esto  no  solo  sabe  cómo  hacer  el  proceso,
[37:48] 
[37:48] sino  que  entiende  la  plataforma  en  la
[37:49] 
[37:49] que  se  encuentra.  Si  ahora  vemos  lo  que
[37:50] 
[37:50] ha  pasado,  las  instrucciones  han
[37:52] 
[37:52] cambiado.  Ahora  la  variable  entrada  ya
[37:54] 
[37:54] ha  entendido  que  es  un  Google  Sheet  de
[37:55] 
[37:55] forma  autónoma.  Y  aquí
[37:57] 
[37:57] se  le  has  pasado  un  Google  Sheet  como
[37:59] 
[37:59] base  de  datos.
[38:00] 
[38:00] Le  le  he  pasado  un  Google  Sheet  abierto,
[38:01] 
[38:01] un  Excel  muy  muy  grande  de  cientos  de
[38:03] 
[38:03] miles  de  líneas  como  base  de  datos  en
[38:04] 
[38:04] este  en  este  sitio  para  que  encuentre,
[38:06] 
[38:06] pero  no  le  he  explicado  lo  que  se  va  a
[38:07] 
[38:07] encontrar,  no  le  he  dicho  cómo  cómo  está
[38:09] 
[38:09] conectado.  Voy  a  poner  un  ejemplo,  voy  a
[38:12] 
[38:12] hacer  la  demo  y  luego  os  enseño  un
[38:13] 
[38:13] ejemplo  también  de  cómo  se  conecta  una
[38:14] 
[38:14] integración  como  supis,  por  ejemplo,  que
[38:16] 
[38:16] es  otra  base  de  datos.
[38:19] 
[38:19] me  pide  el  correo,  le  voy  a  dar  mi
[38:20] 
[38:20] correo
[38:23] 
[38:23] y  eh  qué  está  pasando  ahora  que  no  está
[38:26] 
[38:26] leendo  este  Google  Sheet,  al  final  es
[38:27] 
[38:27] solo  rellenando  todas  las  variables.
[38:29] 
[38:29] Exactamente.  Está  preparando  la  la
[38:30] 
[38:30] información.  Ah,  y  está  entendiendo  el
[38:33] 
[38:33] concepto.  Entonces,  lo  que  he  hecho
[38:35] 
[38:35] también  aquí  en  la  base  de  datos  es  le
[38:36] 
[38:37] he  cambiado,  lo  he  puesto  un  poco
[38:38] 
[38:38] complicado,  le  he  puesto  indig  a  una
[38:40] 
[38:40] columna  para  que  es  donde  tiene  que
[38:41] 
[38:42] buscar  la  información.  Ahí  es  donde  está
[38:43] 
[38:43] la  clave  de  todo,  que  es  buscar  la
[38:45] 
[38:45] cuenta.  Y  ahora,  eh,  h  next  step.
[38:51] 
[38:51] Podemos  seguir,  pero  vamos  a  hacer  un
[38:52] 
[38:52] RAM  para  que  no  se  alargue.  Entonces,  lo
[38:53] 
[38:53] primero  que  voy  a  hacer  va  a  ser  copiar
[38:56] 
[38:56] y  asegurarnos  de  que  tenemos  la  base.  Lo
[38:58] 
[38:58] segundo  que  voy  a  hacer  va  a  ser  eh  acá
[39:01] 
[39:02] no  me  hace  falta.  Recip  email,  email
[39:03] 
[39:03] font  number.  Fijaros  que  aquí  tengo
[39:05] 
[39:05] variables  que  no  tengo.
[39:08] 
[39:08] ¿Qué  significa  que  tienes  variables  que
[39:09] 
[39:09] no  tienes?  Yo  tengo,  me  está  pidiendo
[39:10] 
[39:10] datos  que  no  tengo.  Yo  no  tengo  el
[39:11] 
[39:11] correo  electrónico  del  usuario,  la
[39:14] 
[39:14] supuena,  no  tengo  esa  información.  I
[39:15] 
[39:15] don't  have  the  information
[39:18] 
[39:18] o  email,  phone  number.
[39:21] 
[39:21] Ah,
[39:22] 
[39:22] pero  si  quitas  esas  variables  de
[39:23] 
[39:23] instrucciones,
[39:24] 
[39:25] va  a  tener  que  leer  la  supoena,  extraer
[39:26] 
[39:26] la  información  y  salvar  base  de  datos.
[39:28] 
[39:28] Claro,  porque  tienes  estos  variables
[39:29] 
[39:29] ahora  en  las  instrucciones.  Por  eso  si
[39:30] 
[39:30] tú  quitas  en  teoría
[39:33] 
[39:33] lo  va  a  cambiar,  me  va  a  cambiar  todas
[39:35] 
[39:35] las  instrucciones.  Esa  es  la  clave.  eh
[39:37] 
[39:37] va  a  entender,  vale,  si  estos  datos  no
[39:38] 
[39:38] los  utilizo,  entonces  mi  proceso  cambia.
[39:40] 
[39:40] Sí,  yo  no  voy  a  utilizar  estos  datos.
[39:41] 
[39:41] Este  este  agente,  volvemos  al  principio,
[39:44] 
[39:44] ¿qué  hace?  Te  configura  un  trabajador
[39:46] 
[39:46] digital,  te  configura  un  Word  natural,
[39:48] 
[39:48] busca  busca  estos  datos
[39:50] 
[39:50] en  una  base  de,  o  sea,  lee  el  documento,
[39:52] 
[39:52] lee  el  documento,  extrae  la  información,
[39:54] 
[39:54] extrae  lo  que  se  tiene,  mira  a  ver  lo
[39:56] 
[39:56] que  se  tiene  que  extraer,  se  va  a  la
[39:58] 
[39:58] base  de  datos,  busca  si  existe  esa
[40:00] 
[40:00] persona,  busca  si  esa  persona  tiene
[40:01] 
[40:01] otras  posibles  cuentas  dentro  del  banco
[40:04] 
[40:04] con  otras  eh  nombres,  con  otra
[40:06] 
[40:06] información  ah  que  pueda  tener  conexión
[40:08] 
[40:08] en  común,  la  recopila  y  en  este  caso  me
[40:11] 
[40:11] envía  un  correo.  Te  puedo  enseñar  otro
[40:13] 
[40:13] que  hace  un  trade  finance,  que  se  lee  un
[40:14] 
[40:14] montonazo  de  documentos,  se  va  a
[40:16] 
[40:16] consultar  tres  bases  de  datos,  te  hace
[40:17] 
[40:17] la  conciliación,
[40:19] 
[40:19] te  te  elabora  un  documento,  te  lo  sube  a
[40:22] 
[40:22] una  base  de  datos  y,  o  sea,  la
[40:23] 
[40:23] complejidad  la  puedes  extender.  Intenta
[40:25] 
[40:25] hacerlo  sencillo  para  que  se  entienda  la
[40:27] 
[40:27] plataforma.  Pero  también  quiero  aclarar
[40:28] 
[40:28] una  cosa.  Tú  estás  diciendo  que  mira  en
[40:30] 
[40:30] 8n  muy  rígido,  muy  complejo  hacer  esto,
[40:33] 
[40:33] pero  pero  al  final  tú  has  está  haciendo
[40:36] 
[40:36] más  o  menos  lo  mismo,  pero  en  el  texto
[40:38] 
[40:38] lo  voy  a  definir  el  lenguaje  natural,
[40:40] 
[40:40] pero  eh  fíjate  que  yo  no  estoy  diciendo
[40:42] 
[40:42] cómo  tiene  que  leer  y  extraer  la
[40:43] 
[40:43] información.
[40:45] 
[40:45] Claro.
[40:47] 
[40:47] Structurado,  pues  no  no no  conectas
[40:49] 
[40:49] estos  piezas.  Vale,  vale,  vale,  vale.
[40:50] 
[40:50] Entonces,  yo  simplemente  no  estoy
[40:52] 
[40:52] difiriendo  un  flujo  de  código,  esto
[40:53] 
[40:53] lenguaje  natural  de  momento  y  va  a  ser
[40:54] 
[40:54] así  hasta  que  le  dé  al  botón  de  run,
[40:56] 
[40:56] ¿vale?  Entonces,  I  don't  have  the
[40:58] 
[40:58] information  about  the  email,  the  phone
[40:59] 
[40:59] number.
[41:01] 
[41:01] Pero  y  el  input  variable  son  las  que  tú
[41:03] 
[41:03] has  definido  aquí.
[41:04] 
[41:04] Yo  no  lo  definido,  lo  ha  definido  la
[41:07] 
[41:07] Vale.  O  sea,  a  partir  de  la  de  la
[41:08] 
[41:08] del  inicio  de  la  instrucción
[41:09] 
[41:09] del  inicio  de  la  instrucción,  él  ha
[41:10] 
[41:10] encontrado  variables,  pues  ha  encontrado
[41:12] 
[41:12] las  variables  que  le  estás  pidiendo,
[41:14] 
[41:14] ¿no?  Y  te  las  ha  marcado.  Estas  son  las
[41:16] 
[41:16] variables  que  estamos  buscando.
[41:17] 
[41:17] Sí.
[41:21] 
[41:21] Las  input  variables  son  los  datos  de
[41:24] 
[41:24] entrada.  Insisto  que  igualmente  esta  Yui
[41:25] 
[41:25] que  estáis  viendo  la  semana  que  viene  en
[41:27] 
[41:27] dos  semanas  va  a  cambiar,  eh,  vamos  a
[41:28] 
[41:28] hacerlo  mucho  más  sencillo,  pero  el
[41:30] 
[41:30] concepto  es  igual,  o  sea,  que  se
[41:31] 
[41:31] entiende,
[41:31] 
[41:31] ¿vale?  No,  no  está  muy  bien.
[41:33] 
[41:33] Las  variables  de  entrada  son  qué  datos
[41:35] 
[41:35] va  a  utilizar  el  trabajador  digital  para
[41:37] 
[41:37] llevar  a  cabo  la  tarea,  ni  más  ni  menos,
[41:39] 
[41:39] qué  datos  yo  le  voy  a  dar  que  pueden
[41:40] 
[41:41] venir  porque  el  cliente  se  lo  dé,  porque
[41:42] 
[41:42] luego  cuando  lo  tenga  la  API  serán
[41:44] 
[41:44] parámetros  de  entrada  o  porque  son  los
[41:46] 
[41:46] que  va  a  ir  a  buscar  a  un  eh  Drive,
[41:49] 
[41:49] Google  Drive,  ¿qué  datos  va  a  utilizar
[41:50] 
[41:50] para  hacer  la  tarea?  Esos  son  las
[41:52] 
[41:52] variables  de  entrada.  y  le  digo,  pues
[41:53] 
[41:54] mira,  y  lo  que  le  estoy  diciendo  es  I
[41:55] 
[41:55] don't  have  information  about  the  email
[41:57] 
[41:57] for  number  and  email  recipen.  I  don't
[41:59] 
[41:59] need  that
[42:01] 
[42:01] input  those  input  variables.  Those  input
[42:04] 
[42:04] variables.
[42:06] 
[42:06] Pero,  ¿y  esto,  ¿por  qué  te  los  pregunta
[42:08] 
[42:08] estos  inputs?  ¿De  dónde  salen
[42:11] 
[42:11] estos  de  aquí?  Salen  de  la  descripción
[42:12] 
[42:12] inicial  que  hemos  hecho  de  la
[42:13] 
[42:13] información  que  necesita,  porque  tiene
[42:15] 
[42:15] que  buscar  la  información  del  cliente.
[42:16] 
[42:16] Fijaros  que  me  ha  quitado  las  variables
[42:17] 
[42:17] de  entrada.  Ahora  ya  si  le  doy  aquí  pues
[42:19] 
[42:19] ya  no  las  tengo.  Y  ahora  puedo  copiarla.
[42:22] 
[42:22] podría  deducir  que  el  mismo  que  no  tiene
[42:25] 
[42:25] de  estos  datos.
[42:25] 
[42:25] Sí.  Eh  eh  y  pero  depende  de  la
[42:27] 
[42:27] descripción  que  yo  le  que  yo  le  haga.
[42:29] 
[42:29] Ah,  en  la  descripción  yo  no  ponía  que  no
[42:31] 
[42:31] tenía  esos  datos.  Entonces  él  lo  asume.
[42:33] 
[42:33] Y  lo  que  nosotros
[42:34] 
[42:34] eso  es  lo  que  en  el  modelo  tradicional,
[42:36] 
[42:36] bueno,  tradicional  no  tiene  nada  de
[42:37] 
[42:37] tradicional,  hace  un  forward  deploy
[42:39] 
[42:39] engineer  típicamente,  ¿no?
[42:40] 
[42:40] Hace  un  process  engineer,  te  diría.  El
[42:42] 
[42:42] process  engineer  se  sienta  con  el
[42:44] 
[42:44] business  user  y  le  empieza  a  hacer
[42:45] 
[42:45] preguntas  y  es  el  que  le  va  configurando
[42:47] 
[42:47] el  proceso  o  le  defines  el  flujo  de  RPA.
[42:49] 
[42:49] V.  Pero,  ¿qué  vas  a  recibir  de  datos
[42:51] 
[42:51] nosotros?
[42:53] 
[42:53] Eh,  el  modelo  al  final  en  la  parte
[42:55] 
[42:55] izquierda  lo  que  va  a  hacer  es
[42:56] 
[42:56] preguntarte,
[42:57] 
[42:57] te  va  a  pedir  información,  te  va  tras  un
[42:59] 
[42:59] RAM,  puede  acceder  al  run  y  decirte  que
[43:01] 
[43:01] ha  funcionado,  que  no  ha  ido  bien.
[43:03] 
[43:03] O  sea,  el  worker  builder,  que  lo  que
[43:05] 
[43:05] llevamos  a  la  izquierda,  este  Prosis
[43:06] 
[43:06] Engineer,  no  solo  te  ayuda  a
[43:08] 
[43:08] configurarlo,  sino  a  optimizarlo  y  a  si
[43:11] 
[43:11] no  sabes  cómo  utilizar  estudio,
[43:12] 
[43:12] preguntarle.  O  sea,  es  lo  que  hemos  nos
[43:14] 
[43:14] hemos  enfocado  en  la  plataforma  en  ese
[43:16] 
[43:16] sentido,  que  se  pueda  utilizar  con
[43:17] 
[43:17] lenguaje  natural.  Ahora  es  escrito,
[43:19] 
[43:19] meter  voz  no  cuesta  nada  y  esto  va  a
[43:21] 
[43:21] seguir  obviamente  iterando  producto  eh
[43:24] 
[43:24] tiene  que  seguir  mejorando  un  montón
[43:26] 
[43:26] esto.  Vale,  entonces  vamos  a  hacer  una
[43:27] 
[43:27] prueba,  eh  menos  hablar  y  más  prueba.
[43:29] 
[43:29] Entonces
[43:35] 
[43:35] ha  ganado  supone  a  found
[43:38] 
[43:38] te  van  a  escribir  un  montón  de
[43:39] 
[43:39] potenciales  clientes,  lo  sabes,  ¿no?
[43:41] 
[43:41] Poniendo  aquí  tu  email.  Sí.  Bueno,  eh,
[43:45] 
[43:45] I  don't  have  the  account  number.
[43:50] 
[43:50] Number  needs  to  be  extracted,  aunque  lo
[43:54] 
[43:54] queamos,  ¿vale?  Extracted  from  the
[43:57] 
[43:57] supina.
[43:59] 
[43:59] Vale,  I  want  to  send
[44:02] 
[44:02] the  final  sold  as  an  email  to  David
[44:08] 
[44:08] an  email,  please.  Entonces,  lo  que  estoy
[44:10] 
[44:10] haciendo  ahora  mismo  me  está  pidiendo  el
[44:11] 
[44:11] account  number  y  le  digo  que  no  lo  tengo
[44:13] 
[44:13] y  que  no  lo  tengo.  Yo  no  tengo  eso.  Eso
[44:15] 
[44:15] está  en  la  supuena  y  se  tiene  que
[44:17] 
[44:17] apañar.  Entonces,  con  eso  va  a  ir
[44:18] 
[44:18] cambiándome  de  nuevo  la
[44:19] 
[44:19] Pero  esto  también  lo  podría  derivar,
[44:20] 
[44:20] ¿no?
[44:21] 
[44:21] Lo  como  poder  derivarlo  lo  puede,  pero
[44:23] 
[44:23] si  lo  dejo  la  ventana  a  que  me  derive
[44:25] 
[44:25] las  cosas  es  donde  empezamos  a  tener  la
[44:28] 
[44:28] variabilidad  y  el  sistema,
[44:29] 
[44:29] ¿no?  Sí,  sí,  la  variabilidad  está  en
[44:30] 
[44:31] todos  lados.  Pero,  ¿quién  responde  esto?
[44:33] 
[44:33] O  sea,  ¿quién  es  es  una  persona  de  MA  la
[44:36] 
[44:36] que  está  respondiendo  eso  o  es  el
[44:37] 
[44:37] cliente?
[44:38] 
[44:39] Es  el  cliente.  O  sea,  lo  que  va  a  hacer
[44:40] 
[44:41] el  lo  que  hace  el  sistema  este  te  hace
[44:43] 
[44:43] preguntas.  Ah,  y  te  va  ayudando  a
[44:45] 
[44:45] entenderlo.  Yo  lo  que  pasa  es  que  ahora
[44:46] 
[44:46] para  ir  más  rápido  no  estoy  siguiendo
[44:48] 
[44:48] las  preguntas  que  me  está  haciendo.  Voy
[44:50] 
[44:50] al  grano  para  para  lo  que  estamos
[44:51] 
[44:51] haciendo.  Pero  una  persona  que  no  sabe
[44:52] 
[44:52] nada  se  mete  aquí,  lee  el  chat,  va
[44:54] 
[44:54] respondiendo  lo  que  el  chat  le  va
[44:56] 
[44:56] diciendo  y  se  va  autoconfigurando.  Esa
[44:58] 
[44:58] es  la  la  clave.
[45:00] 
[45:00] No  hemos  hecho  el  RAM  todavía.  Eh,
[45:01] 
[45:01] sí,  sí,  sí.  Pero  hablando  de  errores
[45:02] 
[45:02] humanos,  porque  al  final  yo  estoy
[45:04] 
[45:04] leyendo  chat  y  casi  todo  que  no  está
[45:06] 
[45:06] preguntando  cosas.  está  mi  haido  ha
[45:08] 
[45:08] quitado,  pero  al  final  tú  quitas  ahora
[45:11] 
[45:11] variables,  tú  estás  ajustando  cosas
[45:13] 
[45:13] porque  tú  sabes  limitaciones  del  sistema
[45:15] 
[45:15] pero  si  soy  usuario  nuevo  para  mí,  mira,
[45:18] 
[45:18] account  number  tiene  sentido,  todo  esto
[45:20] 
[45:20] tiene  sentido,  va  adelante.  Es  como,
[45:24] 
[45:24] ¿cuál  es  este  feedback  loop  al  final  de
[45:26] 
[45:26] de  todos  cosas?  Porque  me  parece  tenemos
[45:28] 
[45:28] que  correr,  ver  resultados
[45:31] 
[45:31] y  cambiar  instrucciones.
[45:31] 
[45:31] Lo  primero  que  haces  es  configurarlo  y
[45:33] 
[45:33] leer  que  las  instrucciones  en  lenguaje
[45:34] 
[45:34] natural  tienen  sentido  y  están
[45:35] 
[45:36] correctas.  Eso  es  lo  primero  que  tú
[45:37] 
[45:37] haces  y  tú  leer  como  una  persona  normal
[45:39] 
[45:39] si  lo  que  está  lo  que  está  puesto  tiene
[45:41] 
[45:41] sentido.  Si  a  mí  me  pide  un  account
[45:43] 
[45:43] number,  es  que  lo  estamos  viendo,  lo
[45:44] 
[45:44] estamos  viendo,  me  pide  un  account
[45:46] 
[45:46] number  y  yo  digo,  "No  tengo  account
[45:47] 
[45:47] number,  pues  le  puedo  la  gente  le  dice,
[45:50] 
[45:50] oye,  que  yo  no  tengo  account  number."  El
[45:53] 
[45:53] modelo  este,  por  eso  os  digo  que  va  a
[45:54] 
[45:54] cambiar  en  la  siguiente  versión  que
[45:56] 
[45:56] venimos  ahora,  mejora  muchísimo,  porque
[45:57] 
[45:58] lo  que  hemos  nosotros  hemos  aprendido
[45:59] 
[45:59] mucho  a  lo  largo  de  estos  meses  de  cómo
[46:01] 
[46:01] la  gente  utilizaba  el  chat.  Al  inicio  el
[46:02] 
[46:02] chat  no  te  decía  nada  de  estudio,  ahora
[46:04] 
[46:04] vemos  que  la  gente  lo  utiliza  para
[46:05] 
[46:05] preguntarle  también  sobre  la  plataforma.
[46:07] 
[46:07] Entonces,  lo  fuimos  mejorando.
[46:10] 
[46:10] La  el  punto  principal  de  la  plataforma
[46:12] 
[46:12] es  permitir  que  la  gente  con  lenguaje
[46:14] 
[46:14] natural  pueda  configurar  un  trabajador
[46:15] 
[46:15] digital  y  no  tienen  ni  idea  de
[46:17] 
[46:17] convertirlos  en  procesos,  solo  saben
[46:18] 
[46:18] hablar  de  negocio.  Entonces,  que  alguien
[46:20] 
[46:20] de  negocio,  hablando  negocio,  se
[46:22] 
[46:22] convierta  en  un  proceso,  como  estás
[46:23] 
[46:23] viendo,  con  esos  pasos  alto  nivel
[46:25] 
[46:26] deterministas,  tienes  que  leer  esto,
[46:27] 
[46:27] luego  irte  a  una  base  de  datos,  luego
[46:29] 
[46:29] buscar,  luego  hacer  tal  y  luego  el  cómo
[46:31] 
[46:31] es  donde  se  el  knoow  se  va  a  ir  dando
[46:33] 
[46:33] información,  pero  además  donde  la  va  a
[46:36] 
[46:36] ir  encontrando  ese  proceso  en  tiempo
[46:37] 
[46:37] real  para  resolver  el  problema.  ¿Vale?
[46:40] 
[46:40] Entonces,  ahora  lo  es  tan  fácil  como  eh
[46:43] 
[46:43] [ __ ]  la  la  base  de  datos,  ponerle  no  lo
[46:47] 
[46:47] tenemos  desplegado,  estamos  testeando  el
[46:48] 
[46:48] correo  y  eh  le  voy  a  subir  aquí  la  el
[46:52] 
[46:52] escáner  este,  ¿vale?  En  este  caso  para
[46:55] 
[46:56] como  motor,  o  sea,  como  herramienta
[46:57] 
[46:57] dentro  de  la  KPU,  nosotros  podemos
[46:59] 
[46:59] utilizar  a  41  o  podemos  poner  otro.
[47:01] 
[47:01] Pongo  41  porque  va  muy  rápido.  Más  5
[47:03] 
[47:03] el  usuario  de  negocio  no  tiene  idea.
[47:05] 
[47:05] Lo  sé,  lo  sé,  pero  le  puede  preguntar
[47:07] 
[47:07] también  cuál  es  el  que  tiene  que
[47:08] 
[47:08] utilizar  y  se  lo  dice.
[47:09] 
[47:09] Ya,  pero  ya  ya
[47:10] 
[47:10] si  hace  falta.
[47:11] 
[47:11] tiene  chat  GPT  para  preguntarle,
[47:13] 
[47:13] aprender  a  programar  y  aprender  a
[47:15] 
[47:15] construir  a  la  familia  si  quieres.
[47:16] 
[47:16] Es  ese  feedback.  Sé  que  por  experiencia
[47:19] 
[47:19] eh  ponerle  que  escoja  modelo  no  es  la
[47:21] 
[47:21] solución  idónea.  Para  nosotros  ahora  en
[47:23] 
[47:23] la  fase  en  la  que  estamos  nos  vale,  nos
[47:25] 
[47:25] ayuda  a  resolver  casos  de  uso.
[47:27] 
[47:28] Y  lo  que  estáis  viendo  pantalla
[47:30] 
[47:30] es  eh  la  innovación  un  poco  de  MA.  Ahora
[47:32] 
[47:32] lo  estáis  viendo.  Esto  se  llama  Chain  of
[47:34] 
[47:34] Work  o  cadena  de  trabajo.
[47:36] 
[47:36] Esto  este  concepto  es  vuestro.
[47:37] 
[47:37] Sí.  Vale,
[47:38] 
[47:38] es  la  cadena  de  trabajo.  Eh,  ¿por  qué?
[47:41] 
[47:41] Porque  lo  que  estáis  viendo  son  pasos  de
[47:43] 
[47:43] código,  es  decir,  atómicos  de  código,
[47:45] 
[47:45] pero  como  el  business  user  no  entiende
[47:47] 
[47:47] el  código,  es  con  una  capa  de
[47:49] 
[47:49] interpretabilidad  encima  que  te  dice  qué
[47:51] 
[47:51] está  pasando  en  cada  paso,  cuál  es  el
[47:53] 
[47:53] resultado  intermedio  de  cada  paso,  qué
[47:55] 
[47:55] knohow  se  aplica,  qué  herramientas  se
[47:57] 
[47:57] utiliza  y  con  qué  datos  se  va
[47:59] 
[47:59] utilizando.  Eso  para  cada  uno  de  los
[48:00] 
[48:00] pasos.  Entonces,  yo  sé  que  en  el  primer
[48:02] 
[48:02] paso  ha  identificado  a  partir  del
[48:04] 
[48:04] fichero  que  teníamos  el  account  number,
[48:06] 
[48:06] que  estaba  en  pequeño  dentro  del  fichero
[48:08] 
[48:08] que  es  el  89  5260.
[48:11] 
[48:11] En  el  segundo  paso  se  ha  ido  a  ver  la
[48:12] 
[48:12] base  de  datos  de  clientes.  Está
[48:14] 
[48:14] buscando,  está  preparando  el  sistema
[48:16] 
[48:16] para  acceder  a  la  base  de  datos  y  está
[48:19] 
[48:19] está  resolviendo  el  el  problema.  Y  si  no
[48:21] 
[48:21] encuentra  una  solución  que  funciona
[48:23] 
[48:23] porque  la  base  de  dator  no  está
[48:24] 
[48:24] disponible  por  lo  que  sea  o  la  API  se
[48:27] 
[48:27] equivoca  con  el  parámetro,  no  pasa  nada.
[48:28] 
[48:28] es  capaz  de  ver  que  no  está  funcionando
[48:30] 
[48:30] una  dirección  e  irse  en  otra  dirección.
[48:33] 
[48:33] Pregunta  tonta,  ¿por  qué  esto  es  no
[48:36] 
[48:36] howow?  Porque  honestamente  un  clot  code
[48:38] 
[48:38] o  algún  otro  agente  hace  lo  mismo  con
[48:40] 
[48:40] tool  calls  y  ahora  yo  veo  un  chain  de
[48:42] 
[48:42] tool  calls  con  resultados  y  con  un
[48:44] 
[48:44] contexto  que  estáando  aquí
[48:47] 
[48:47] porque  tienes  que  tener  todas  las  por
[48:50] 
[48:50] primero  porque  no  lo  hace  primero  tienes
[48:51] 
[48:51] que  tener  todas  las  todas  las  tools
[48:53] 
[48:53] definidas  para  poder  hacer  esta  tarea  y
[48:55] 
[48:55] en  este  caso  no  tienes  todas  las  tools
[48:56] 
[48:56] definidas
[48:57] 
[48:57] por  eso.  Pero  imaginamos  que  esta  gente
[48:58] 
[48:58] está  generando  estos  tools  on  the  fly,
[49:00] 
[49:00] pero  concepto  es  lo  mismo.  Es  como  yo
[49:02] 
[49:02] estoy
[49:02] 
[49:02] No,  pero  no  es  que  no  genera  tools  on
[49:03] 
[49:03] the  fly.  Esto  no  hace  function,  no  hace
[49:05] 
[49:05] llamada  a  la  API  con  un  function  call.
[49:07] 
[49:07] Yo  entiendo.  Es  como  es  como  detalle
[49:08] 
[49:08] técnico,  pero  a  nivel  de  lógica  es  como
[49:11] 
[49:11] un  paso  por  paso.  Yo  estoy
[49:13] 
[49:13] te  lo  voy  a  simplificar  más.
[49:14] 
[49:14] Vale.
[49:15] 
[49:15] Tú  no  puedes  crear  lógica  con  las  con
[49:18] 
[49:18] function  calls.  Tú  no  puedes  hacer  que
[49:21] 
[49:21] utilice  tres  tools  en  un  bucle  donde  el
[49:25] 
[49:25] del  summary  extraiga  la  información.  me
[49:27] 
[49:27] lo  me  lo  donde  de  lo  que  busca  la  base,
[49:30] 
[49:30] o  sea,  no  tú  no  puedes  crear  lógica  con
[49:32] 
[49:32] los  modelos,  no  están  creando  a  día  de
[49:34] 
[49:34] hoy  lógica  utilizando  las  herramientas
[49:37] 
[49:37] en  un  solo  paso.  Tú  piensas  que  aquí  lo
[49:39] 
[49:39] que  está  haciendo  es  escribir  código
[49:41] 
[49:41] atómico  donde  además  crea  lógica  para
[49:43] 
[49:43] utilizarlo.
[49:44] 
[49:44] Por  eso  es  como  sí  entiendo  que  tú  estás
[49:45] 
[49:45] haciendo,  pero  al  final  es  como  agente
[49:48] 
[49:48] el  LM  está  creando  una  herramienta  que
[49:50] 
[49:50] está  agrupando  otras  herramientas  en  el
[49:52] 
[49:52] mismo  paso,
[49:53] 
[49:53] ¿no?  crea  una  pieza  de  código  que  puede
[49:55] 
[49:55] estar  hecha  en  Python  o  en  Go,  o  sea,  o
[49:57] 
[49:57] en  JavaScript.  Crea  piezas  de  código  que
[50:00] 
[50:00] en  el  entorno  en  el  que  tiene,  que  lo
[50:02] 
[50:02] conoce,  se  ejecuta,  que  es  lo  que  está
[50:04] 
[50:04] pasando  ahora  a  ahora  mismo.  Y  aquí
[50:06] 
[50:07] tengo  el  resultado  y  ahora  pues  lo
[50:08] 
[50:08] tendré  en  el  correo,  pero  no  voy  a  abrir
[50:09] 
[50:09] el  correo,  pero
[50:10] 
[50:10] hombre,  sería  sería  bueno,  ¿eh?
[50:12] 
[50:12] Voy,  voy,  pongo  pausa,  lo  abro  y  lo
[50:15] 
[50:15] pona,  pon  pausa,  pero  queremos  ver  el
[50:17] 
[50:17] correo.
[50:17] 
[50:17] Os  lo  enseño,  ¿eh?
[50:20] 
[50:20] Entonces,  lo  que  está  haciendo  es  ha
[50:22] 
[50:22] tardado  un  minuto  39.  Insisto  que  esta
[50:23] 
[50:23] tarea  es  sencilla,  es  más  para  que
[50:25] 
[50:25] entendáis  el,  o  sea,  para  que  se
[50:26] 
[50:26] entienda  un  poco  la  dirección  y  os
[50:27] 
[50:27] enseño  si  queréis  ahora  otra  más
[50:28] 
[50:28] compleja.
[50:30] 
[50:30] La  diferencia  de  si  yo  hubiera  resuelto
[50:32] 
[50:32] esto  con  un  modelo,  lo  que  hubiera  hecho
[50:33] 
[50:33] ha  sido  tendría  algunas  herramientas  a
[50:35] 
[50:35] lo  mejor  para  procesar  los  datos,  lo
[50:36] 
[50:36] habría  puesto  en  la  ventana  de  contexto
[50:38] 
[50:38] y  luego  habría  empezado  a  hacer  eh
[50:40] 
[50:40] function  calls,  eh,  por  ejemplo,  pues
[50:42] 
[50:42] para  acceder,  tengo  la  herramienta  de
[50:44] 
[50:44] acceder  a  la  base  de  datos  de  tal,  pero
[50:46] 
[50:46] la  explicación  de  por  qué  hace  eso,  por
[50:48] 
[50:48] ejemplo,  todo  eso  no  es  eh  faithful,  no
[50:52] 
[50:52] el  motivo  y  la  razonamiento  no  es
[50:54] 
[50:54] faithful  y  el  orden  en  el  que  lo  hace
[50:56] 
[50:56] tampoco  es  determinista.  Yo  le  vuelvo  a
[50:58] 
[50:58] dar  los  mismos  datos  o  le  vuelvo  a  dar
[51:00] 
[51:00] otro  y  no  te  vuelvo  a  dar  el  mismo
[51:01] 
[51:01] resultado  siempre.
[51:03] 
[51:03] Pero  espera,  es  como  voy  a  hacer  double
[51:05] 
[51:05] clic  aquí.  Es  como  tenemos  este  proceso
[51:08] 
[51:08] en  instructions  que  es  un  natural
[51:10] 
[51:10] language  normal  como  idioma  normal.  Por
[51:12] 
[51:12] eso  después  el  LM  está  separando  esto
[51:15] 
[51:15] paso  por  paso.
[51:17] 
[51:17] Estoy  intentando  pensar  queé  cómo  está
[51:20] 
[51:20] construido  esto  interno.  Está  separando
[51:21] 
[51:21] paso  por  paso  y  está  ejecutando  cada
[51:23] 
[51:23] paso  para  ver  los  resultados.
[51:26] 
[51:26] Sí.  y  está  escribiendo  el  código  para
[51:28] 
[51:28] cada  pasig  ejecutándolo
[51:29] 
[51:29] o  si  RPA
[51:30] 
[51:30] puede  ser  que  vale  muy  lento  hoy  pero  no
[51:33] 
[51:33] entiendo  la  diferencia  honestamente  con
[51:35] 
[51:35] Tool  calls  porque  al  final  si  tú
[51:37] 
[51:37] preguntas  ahora  el  MGPT5  o  algo  mira
[51:39] 
[51:39] tienes  esto,  por  favor  crea  un  plan
[51:41] 
[51:41] primero,  después  házeme  hazme  como  esos
[51:45] 
[51:45] llamadas  en  la  cadena  va  a  pasar  lo
[51:47] 
[51:47] mismo,
[51:47] 
[51:48] ¿no?  Porque  tú  no  puedes  combinar  tool  y
[51:50] 
[51:50] no  puedes  combinar  tool  calls  ni  puedes
[51:52] 
[51:52] llegar  a  la  flexibilidad  que  te  da  la
[51:54] 
[51:54] lógica  de  hacer  código  libre.  Esto  no
[51:56] 
[51:56] está  haciendo  tool  calls,  esto  está
[51:58] 
[51:58] haciendo  código  libre  y  no  tiene  por  qué
[52:01] 
[52:01] definirse  funciones.  Puede  literalmente
[52:03] 
[52:03] tirar  el  contenido  de  la  función  e  o
[52:06] 
[52:06] crearse  un  loop  con  una  tool  y  llamar  al
[52:08] 
[52:08] final  de  la  de  hacer  un  try  catch  dentro
[52:11] 
[52:11] de  la  tool.  Eso  no  lo  puedes  hacer  con
[52:13] 
[52:13] con  tool  calls.  No  puedes  aplicar  la
[52:15] 
[52:15] lógica  del  código  per  sé  con  las  tool
[52:18] 
[52:18] calls,  eh,  porque  son  funciones.  No  sé
[52:21] 
[52:21] si  me  estoy  explicando.  No  puedes
[52:22] 
[52:22] Sí,  pero  pero  con  con  code  interpreter,
[52:24] 
[52:24] ¿vale?  Pero  si  tú  lo  haces  solo  con  code
[52:26] 
[52:26] interpreter  y  el  code  interpreter  lo
[52:27] 
[52:28] tienes  como  una  tool,  luego  tienes  que
[52:29] 
[52:29] controlar  todo  el  code  interpreter,  o
[52:31] 
[52:31] sea,  eh  es  donde  tienes  que  controlar
[52:33] 
[52:33] todo  el  code  interpreter,  pero  tú  no
[52:35] 
[52:35] puedes  combinar  ese  code  interpreter  con
[52:36] 
[52:36] las  function  calls  que  le  has  con  las
[52:38] 
[52:38] otras  herramientas  externas  que  le  has
[52:40] 
[52:40] metido.  Tendrías  que  instanciar  todas
[52:41] 
[52:41] las  herramientas  dentro  del  code
[52:42] 
[52:42] interpreter  y  utilizar  únicamente  el
[52:44] 
[52:44] code  interpreter,  que  va  la  dirección  de
[52:45] 
[52:46] lo  que  está  haciendo  MA.  Y  y  si  eso  lo
[52:48] 
[52:48] haces  en  esa  dirección,  el  problema  que
[52:49] 
[52:49] tú  tienes,  el  reto  que  es  es  escalar  eso
[52:52] 
[52:52] y  eso  es  muy,  o  sea,  es  más  complejo  de
[52:54] 
[52:54] lo  que  parece,  pero  ves  ahora  un  poco  la
[52:57] 
[52:57] diferencia  y  con  esas  tool  calls  que
[53:00] 
[53:00] aunque  puedan  ser  iguales
[53:02] 
[53:02] también  la  forma  en  la  que  instancia  la
[53:03] 
[53:03] tool  y  la  utiliza  no
[53:07] 
[53:07] no.  No,  o  sea,  el  lo  que  te  explica  no
[53:09] 
[53:09] es  verídico  y  tendrías  que  hacer  solo
[53:10] 
[53:10] toolcs,  solo  sería  tool  call,  tolcol,
[53:12] 
[53:12] tolcol,  tolcol.  Y  sabes,
[53:14] 
[53:14] entiendo,  entiendo  que  al  final,
[53:16] 
[53:16] intentando  simplificar  esto  al  máximo,
[53:18] 
[53:18] que  tenéis  un  metaol  que  con  parámetros
[53:22] 
[53:22] vosotros  podéis  hacer  una  composición  de
[53:24] 
[53:24] otras  llamadas.  Es  que  mira,  yo  voy  a
[53:26] 
[53:26] pasar,  imaginamos  que  20  tool  calls  y
[53:28] 
[53:28] este  tool  está  creando  un  tool  de  manera
[53:30] 
[53:30] dinámica  para  llamar  todo  esto,
[53:31] 
[53:31] ¿no?  Tenemos  un  ordenador  que  le  escribe
[53:35] 
[53:35] import.  Primer  paso,  eh,  o  npm  install.
[53:40] 
[53:40] Primer  paso,  siguiente  paso,  tal.  Lo  que
[53:42] 
[53:42] pasa  que  conoce  el  ordenador  y  si  me  si
[53:46] 
[53:46] le  da  por  escribirme  lenguaje  natural,
[53:48] 
[53:48] pom,  no  funciona,  obviamente  no  compila,
[53:50] 
[53:51] o  sea,  no  no  ejecuta.
[53:53] 
[53:53] Y  en  vez  de  hacerlo  con
[53:57] 
[53:57] y  eso  lo  que  me  permite  al  final  es  que
[53:59] 
[53:59] yo  me  voy  guardando  todo  obviamente  y  lo
[54:01] 
[54:01] voy  ejecutando  y  cuando  llego  al  final  y
[54:03] 
[54:03] he  resuelto  el  problema,  estos  pasos  que
[54:05] 
[54:05] se  ven  en  la  pantalla  que  están  con
[54:06] 
[54:06] lenguaje  natural  para  que  el  usuario  de
[54:08] 
[54:08] negocio  lo  entienda  y  con  la
[54:09] 
[54:09] verificación  de  que  está  bien,  por
[54:11] 
[54:11] detrás  yo  tengo  un  código,  yo  haso  el
[54:13] 
[54:13] input  de  data  y  si  me  vois  a  lanzar  lo
[54:15] 
[54:15] mismo,  ya  te  he  resuelto  el  problema  con
[54:18] 
[54:18] código  para  ese  caso  de  uso  ya  te  he
[54:20] 
[54:20] resuelto  esa  transacción  con  código  y
[54:22] 
[54:22] Eso  no  lo  puedes  hacer.
[54:24] 
[54:24] ¿Qué  es  lo  que  has?  O  sea,  hasheas
[54:26] 
[54:26] el  input  data  tú  lo  puedes
[54:27] 
[54:27] el  input  del  principio  de  todo.
[54:29] 
[54:29] Claro.  Los  datos  que  más  da  de  entrada.
[54:30] 
[54:30] Si  el  resultado
[54:31] 
[54:31] puedes  explicar  lo  mismo  con  otro
[54:32] 
[54:33] lenguaje.  Entonces  ya  no,  o  sea,  con
[54:35] 
[54:35] otros.
[54:35] 
[54:35] Claro,  si  me  cambian  las  instrucciones
[54:36] 
[54:36] ya  no  para  esos  datos  ya  no  lo  me
[54:39] 
[54:39] cambias  el  programa.
[54:40] 
[54:40] No,  no.  Eh,
[54:41] 
[54:41] ah,  pero  puedes  pedir  lo  mismo  de  otra
[54:42] 
[54:42] manera.
[54:44] 
[54:44] No,  es  que  no no  quiero  complicarlo.  Eh,
[54:46] 
[54:46] lo  que  lo  que  eso  es  una  forma  de
[54:48] 
[54:48] explicar  de  que  una  vez  es  una  ventaja
[54:50] 
[54:50] que  una  vez  yo  ya  lo  tengo  resuelto,  yo
[54:51] 
[54:51] ya  tengo  la  traza  de  código  que  para
[54:53] 
[54:53] esos  datos  con  estas  instrucciones  de
[54:55] 
[54:55] esta  versión  me  resuelve  el  problema.
[54:57] 
[54:57] Entonces,  si  yo  vuelvo  a  dar  lo  mismo,
[54:58] 
[54:59] me  puede  volver  a  dar,  obviamente,  el
[55:00] 
[55:00] mismo  resultado.  Eh,  y  si  estoy
[55:02] 
[55:02] contento,  pues  lo  puedo  ir  y  desplegar.
[55:04] 
[55:04] Y  ventaja  que  esto  tiene,  pues  me  puede
[55:05] 
[55:05] hacer  ficheros  de  me  puede  generar
[55:08] 
[55:08] ficheros  de  output,  el  que  yo  quiera.
[55:10] 
[55:10] Tengo  toda  la  flexibilidad,  docs,  eh,
[55:12] 
[55:12] Excels,  me  puede  interactuar  con
[55:15] 
[55:15] herramientas  externas,  con  navegadores
[55:17] 
[55:17] externos.  Imagínate  todo  eso  ya  no  solo
[55:19] 
[55:19] con  tools,  sino  que  además  luego  las
[55:20] 
[55:20] utilice  de  forma  reliable  y  que  yo  pueda
[55:24] 
[55:24] ir  a  alguien  y  decir,  "No,  es  que  le  ha
[55:25] 
[55:25] dado  por  utilizar  esta  tool."  No,  ese  es
[55:27] 
[55:28] el  problema,  o  sea,  eh  uno  de  los
[55:30] 
[55:30] problemas  principales.  La  decisión  de
[55:32] 
[55:32] usar  la  tools  está  en  la  pero  aquí  no
[55:33] 
[55:33] utiliza  tools.  Aquí  se  construye  eh  lo
[55:37] 
[55:37] que  haga  falta  de  código,  ya  sea
[55:38] 
[55:38] utilizando  un  paquete  de  npm  o  un
[55:40] 
[55:40] paquete  de  Python  ya  preinstalado.
[55:42] 
[55:42] Pero  al  final,  ¿dónde  sacamos  este
[55:44] 
[55:44] determinismo?  Porque  tú  estás  diciendo
[55:45] 
[55:45] que  mira,  un  codex,  un  cloud  codes,
[55:48] 
[55:48] agent  de  open  AI,  no  son  determinísticos
[55:51] 
[55:51] y  vuestra  herramienta  es  por  eso
[55:53] 
[55:53] en  la  segunda  ejecución,  que  esa  es  la
[55:54] 
[55:54] clave,  la  no  existe.
[55:57] 
[55:57] Ah,  es  la  segunda  porque  si  hay  un  plan
[55:59] 
[55:59] y  después  está  Vale,  vale,  vale,  vale.
[56:00] 
[56:01] Ahora,
[56:01] 
[56:01] o  sea,  en  la  segunda  ejecución  con  el
[56:02] 
[56:02] mismo  dato  es  donde  viene  ese
[56:03] 
[56:03] auditabilidad  y  ese  determinismo  porque
[56:05] 
[56:05] ya  lo  tengo.  La  primera  no  puede  ser
[56:07] 
[56:07] determinista  porque  no  por  naturaleza,  o
[56:09] 
[56:09] sea,  pero  una  vez  yo  ya  lo  tengo
[56:11] 
[56:11] resuelto  para  ese  caso  de  uso  con  esos
[56:13] 
[56:14] datos,  por  eso  está  muy  enfocado  RPA,
[56:15] 
[56:15] porque  son  procesos  repetitivos  que  la
[56:18] 
[56:18] gente  ya  entiende  como  como  cajas  negras
[56:20] 
[56:20] o  como  o  como  una  función  establecida,
[56:23] 
[56:23] ¿no?  Que  aunque  haya  cierta
[56:24] 
[56:24] incertidumbre  dentro  o  cierta
[56:26] 
[56:26] indeterminación  dentro,
[56:27] 
[56:27] eh  básicamente  está  determinado  lo  que
[56:30] 
[56:30] se  espera  de  esta  función.
[56:31] 
[56:31] El  mercado  lo  llama  APA  en  planentic
[56:33] 
[56:33] process  automation  más  que  RPA.  y  vamos
[56:36] 
[56:36] a  ese  mercado  porque  lo  entienden,
[56:37] 
[56:37] porque  ellos  se  han  peleado  con  estas
[56:39] 
[56:39] cajas  con  flechas  toda  la  vida  y  ahora
[56:41] 
[56:41] de  repente  esto  para  ellos  es  como,
[56:42] 
[56:42] ¿qué?  ¿Que  puedo  hacer  esto  en  tiempo?  Y
[56:45] 
[56:46] el  determinismo  insisto  en  que  viene  yo
[56:48] 
[56:48] hecho  esto,  o  sea,  y  te  viene  la  durante
[56:50] 
[56:50] la  segunda  ejecución  con  los  mismos
[56:52] 
[56:52] datos.  Ahora  bien,  cambio  las
[56:53] 
[56:53] instrucciones  porque  el  correo  quiero
[56:55] 
[56:55] que  me  lo  haga  en  chino  mandarín.  Vale,
[56:57] 
[56:57] pues  si  lo  cambio,  ya  no  tengo  el
[56:59] 
[56:59] problema  con  código  que  te  resuelve  eso.
[57:02] 
[57:02] Me  toca,  puedo  recuperar  del  pasado  que
[57:05] 
[57:05] han  tenido  éxito  cosas,  pero  me  tengo
[57:08] 
[57:08] que  cambiar  la  cola  o  el  final.  Ahora,
[57:10] 
[57:10] en  vez  de  venirme  esta  suponena,  me
[57:12] 
[57:12] viene  una  con  50  páginas.  ¿Me  vale  todo
[57:15] 
[57:15] lo  anterior?  No,  me  valen  algunas  cosas
[57:17] 
[57:17] de  lo  que  haya  hecho  anteriormente,  que
[57:19] 
[57:19] para  eso  está  en  low  y  la  magia  de  la
[57:21] 
[57:21] plataforma  que  va  haciendo  que  el  worker
[57:23] 
[57:23] aprenda.  Vale,  pero  ahora  tengo  que
[57:26] 
[57:26] hacer  cosas  nuevas.  Ahora  tengo  que
[57:27] 
[57:27] leerme  50  páginas,  no  es  lo  mismo  que
[57:29] 
[57:29] leerse  una.  Y  luego  encima  tengo  que
[57:30] 
[57:31] buscar
[57:31] 
[57:31] va  a  crear  otro  el  mismo  business.
[57:33] 
[57:33] Exactamente.  El  mismo  el  mismo
[57:35] 
[57:35] user.
[57:35] 
[57:35] El  No,  no,  no.  Este  lo  va  a  poder  hacer.
[57:38] 
[57:38] Esa  es  la  Ahí  es  donde  viene  la
[57:39] 
[57:39] adaptabilidad.  Este  ya  está  preparado
[57:41] 
[57:41] para  resolver  esa  tarea  y  yo  ya  le  he
[57:43] 
[57:43] puesto  que  tiene  que  leer  y  extraer  la
[57:45] 
[57:45] información  relevante.
[57:46] 
[57:46] Por  eso,  por  para  entenderte,  tenemos
[57:48] 
[57:48] este  workflow  interno  que  que  hemos
[57:50] 
[57:51] casheado  y  pero  sí  hay  otro  input,
[57:54] 
[57:54] olvidamos  este  cash  y  repensamos  cada
[57:55] 
[57:55] vez,  ¿vale?
[57:56] 
[57:56] Claro,  pero  él  puede  pero  él  sabe,  él
[57:58] 
[57:58] tiene  experiencia,  me  explico.
[58:00] 
[58:00] Él  tiene  experiencia  y  él  tiene  esa
[58:02] 
[58:02] lógica  guardada  y  y  aprendizaje  que
[58:04] 
[58:04] tiene  de  la  misma.  Y  en  este  caso  el  Lem
[58:06] 
[58:06] está  decidiendo  si  vamos  a  usar  esta
[58:08] 
[58:08] cash  o  vamos  a  olvidar  todo  y
[58:10] 
[58:10] no.  Eso  es  eh  eh  no,  eso  es  si  hay  un
[58:13] 
[58:13] success,  entonces  vuelves  a  utilizar  los
[58:16] 
[58:16] mismos  datos.  Es  decir,  si  yo  he  tenido
[58:17] 
[58:17] éxito  en  la  ejecución,
[58:18] 
[58:18] ¿quién  determina  el  éxito?
[58:21] 
[58:21] ¿Quién  determina  el  éxito?
[58:22] 
[58:22] El  sistema.
[58:23] 
[58:23] Pero  en  caso  de  esos
[58:25] 
[58:25] y  el  humano  dando  click,
[58:26] 
[58:26] imaginando  estos  50  páginas,  que  en  la
[58:29] 
[58:29] primera  página  hay  account  number,  pero
[58:30] 
[58:30] hay  49  otras  páginas  también  con  otros
[58:33] 
[58:33] account  numbers.  sistema  este  va  a  darte
[58:35] 
[58:35] okay  porque  en  la  primera  página  hemos
[58:37] 
[58:37] encontrado  account  number,  pero  input  es
[58:39] 
[58:39] también  diferente.
[58:40] 
[58:40] Sí,  primero  se  leerá  todo  el  documento  y
[58:42] 
[58:42] probablemente  vea  que  hay  más  de  un
[58:44] 
[58:44] account  number  y  entonces  si  no  es  capaz
[58:45] 
[58:45] de  resolverlo  o  parará  y  te  dirá,  "No
[58:48] 
[58:48] soy  capaz  de  resolverlo  con  las
[58:49] 
[58:49] instrucciones  que  tengo  en  este
[58:50] 
[58:50] momento."  En  el  caso  de  que  ese  esa
[58:52] 
[58:52] causística  no  esté  contemplada  o  no  esté
[58:54] 
[58:54] dibujada.  Y  entonces  lo  ves,  eh
[58:58] 
[58:58] no  ha  llevado  a  cabo  la  tarea  y
[59:01] 
[59:01] no  puede  equivocarse.
[59:02] 
[59:02] Lo  haces.  Sí.  Esa  es  la  clave,  puede
[59:04] 
[59:04] equivocarse,  pero  sabes  que  es  un  error,
[59:06] 
[59:06] no  una  alucinación.  Esa  es  un  poco
[59:07] 
[59:07] también  parte  la  clave,  puede
[59:09] 
[59:09] equivocarse,  puede  extraerme  la
[59:11] 
[59:11] información  no  correcta,  pero  yo  puedo
[59:12] 
[59:12] ver  cómo  ha  utilizado  el  código,  puedo
[59:15] 
[59:16] ver  cómo  ha  hecho  esa  extracción,  cómo
[59:17] 
[59:17] ha  hecho  esa  tarea.  Entonces,  convierto,
[59:19] 
[59:19] lo  podemos  hacer  resistente  a  las
[59:20] 
[59:20] alucinaciones.  No  quiere  decir  que  no  me
[59:23] 
[59:23] vaya  a  alucinar,  quiere  decir  de  que  me
[59:24] 
[59:24] caso  que  me  alucine,  no  va  a  funcionar,
[59:26] 
[59:26] me  va  a  cascar  el  código  en  caso  de  que
[59:28] 
[59:28] se  invente  variables  o  lo  haga.  Y  en  el
[59:29] 
[59:29] caso  de  que  malinterprete  un  concepto,
[59:32] 
[59:32] voy  a  ver  por  propiamente  cómo  ejecutar
[59:34] 
[59:35] la  tarea  para  hacer  esa  extracción  que
[59:37] 
[59:37] no  la  que  no  está  bien  entendido.  Y  eso
[59:39] 
[59:39] es  como  nosotros  estamos  consiguiendo
[59:41] 
[59:41] llevar  a  a  producción  estos  casos  de
[59:43] 
[59:43] uso,  porque  necesitas  tener  esa
[59:45] 
[59:45] auditabilidad  y  esa
[59:47] 
[59:47] Pero  entiendo  esto  para  false  negatives
[59:49] 
[59:49] para  para  false  positives  es  exactamente
[59:51] 
[59:51] este  que  tenemos  50  account  numbers  y  LM
[59:54] 
[59:54] extrayendo  primera  y  está  feliz  con
[59:56] 
[59:56] esto.  Ah,  esto  tú  cómo  puedes  valerar
[59:59] 
[59:59] esto  porque  al  final  paso  está  pasando.
[60:01] 
[60:01] Es  como  mira  account  numbers  y  y  podemos
[60:04] 
[60:04] ejecutar  todo  el  workflow,  pero  nos  nos
[60:06] 
[60:07] falta  un  montón  de  datos  en  este  caso.
[60:09] 
[60:09] En  ese  Pero  es  es  que  no  son  tontos.
[60:11] 
[60:11] Quiero  decir  a  lo  que  me  refiero  con  los
[60:12] 
[60:12] modelos,  aunque  sigue  las  instrucciones
[60:14] 
[60:14] es  el  problema  de  no  del  mismo.  A  veces
[60:16] 
[60:16] son  muy  inteligentes,  a  veces  son  muy
[60:17] 
[60:17] tontos.
[60:19] 
[60:19] principalmente,  o  sea,  digo  hipótesis
[60:22] 
[60:22] porque  no  sé  cómo  se  va  a  comportar,
[60:24] 
[60:24] literalmente  sé  lo  cómo  se  va  a
[60:25] 
[60:25] comportar  nuestro  sistema.  Si  las
[60:27] 
[60:27] instrucciones  tú  pones  lee  la  lee  y  y
[60:30] 
[60:30] busca  por  los  saca  por  el  account  number
[60:32] 
[60:32] y  a  la  hora  de  hacerlo  el  modelo  B  que
[60:34] 
[60:34] tiene  varios  account  numbers  lo  que  va  a
[60:35] 
[60:35] hacer  probablemente  vaya  a  ser  buscar
[60:37] 
[60:37] por  todos  los  account  numbers  que  que
[60:38] 
[60:38] existen  y  si  no  es  capaz  de  encontrarlo
[60:40] 
[60:40] todos  es  cuando  luego  pase  el  checker,
[60:42] 
[60:42] el  quality  assurance  que  nosotros
[60:43] 
[60:43] llamamos  checker,  eh,  que  es  lo  que  pasa
[60:46] 
[60:46] después,
[60:46] 
[60:46] es  el  humano,
[60:47] 
[60:47] ¿no?  es  la  es  un  modelo,  o  sea,  es
[60:49] 
[60:49] encima  un  servicio  encima  construido  con
[60:51] 
[60:51] otra  KPU  que  es  nuestra  tecnología
[60:53] 
[60:53] simplemente  para  decirnos  si  la
[60:55] 
[60:55] ejecución  ha  tenido  sentido  o  no  ha
[60:57] 
[60:57] tenido,  o  sea,  si  ha  seguido  las
[60:58] 
[60:58] instrucciones,  si  ha  seguido  el  knohow  y
[61:01] 
[61:01] si  el  el  resultado  es  coherente,  pero  no
[61:03] 
[61:03] lo  hace  una  traza  de  lenguaje  natural,
[61:05] 
[61:05] lo  hace  una  traza  de  código  más  todo  el
[61:07] 
[61:08] contexto  del  knohow  anterior,  más  todo
[61:10] 
[61:10] el  contexto  de  las  instrucciones,  lo  que
[61:12] 
[61:12] nos  permite  con  mucha  seguridad  decir,
[61:14] 
[61:14] pero  no  100%
[61:16] 
[61:16] 100%  no  hay  Nada,  eh,  pero  una  regla  de
[61:19] 
[61:19] Pero  nosotros  lo  que  lo  hemos  hecho  es
[61:20] 
[61:20] conservador.  Prefiero  que  me  digas  que
[61:22] 
[61:22] está  mal  y  esté  bien,  que  me  digas  que
[61:24] 
[61:24] esté  bien  y  esté  mal.
[61:26] 
[61:26] Vale.  Y  Vals,  al  final,  ¿cuándo  metemos
[61:29] 
[61:29] una  persona  aquí?  Que  mira,  al  final  un
[61:31] 
[61:31] error,  tenemos  que  ajustar  algo  con
[61:33] 
[61:33] ¿Cómo  cómo  podemos  hacer  esto
[61:34] 
[61:34] para  meter  una  persona?  Ah,  el  está  lo
[61:38] 
[61:38] que  yo  lo  puedo  desplegar,  ¿vale?  Y  si
[61:40] 
[61:40] yo  lo  despliego,  tengo  el  control  tower.
[61:43] 
[61:43] Eh,  por  un  lado  tengo  controlware,  puedo
[61:45] 
[61:45] generar  tokens  para  compartirlo.  Aquí
[61:46] 
[61:47] tengo  el
[61:47] 
[61:47] y  desplegamos  en  vuestra  cloud
[61:49] 
[61:49] o  en  tu  cloud.  Si  quieres,  si  lo  quieres
[61:50] 
[61:50] en  premis,  lo  puedes  tener  en  premis,
[61:52] 
[61:52] eh,  sin  ningún  problema.  Y  si
[61:54] 
[61:54] pero  es  una  máquina,  en  cualquier  caso
[61:55] 
[61:55] es  una  máquina  que
[61:56] 
[61:56] sí  es  esa  es  un  poco  también  nuestra
[61:57] 
[61:58] ventaja.  Sale  también  más  barato  porque
[62:00] 
[62:00] la  IA  no  es  la  que  está  haciendo  la
[62:01] 
[62:01] extracción,  está  haciéndolo  con  código  y
[62:03] 
[62:03] me  sale  más  barato  escalar  esto  que  si
[62:05] 
[62:05] escalo  solo  utilizando  el  LMS  con  tokens
[62:07] 
[62:07] y  que  racks  y
[62:09] 
[62:09] no  hay  agentes  eh  chinos  tipo  Manus.
[62:12] 
[62:12] Manus  utiliza  un  code  interpreter,  una
[62:14] 
[62:14] máquina  de  Linux  como  herramienta  para
[62:15] 
[62:15] llevar  a  cabo  cosas  como  hacer
[62:17] 
[62:17] presentaciones,  etcétera.
[62:19] 
[62:19] Ah,  pero  luego  utilizan  un  montón  de
[62:20] 
[62:20] herramientas  más,  pero  sí  que  van  en  esa
[62:22] 
[62:22] dirección,  por  eso  también  funcionan  tan
[62:23] 
[62:23] bien,  eh,  van  en  esa  en  esa  dirección,
[62:27] 
[62:27] pero  ellos  no,  ellos  lo  tienen  como
[62:28] 
[62:28] tool,  que  es  es  que  es  un
[62:31] 
[62:31] tienen  la  máquina  como  tool,
[62:33] 
[62:33] ¿sí?  Lo  tienen  como  una  function  call,
[62:35] 
[62:35] eh,  por  así  decirlo.  Nosotros  no.  tú  ves
[62:38] 
[62:38] mi  código  de  el  código  que  tengo  y  yo  no
[62:41] 
[62:41] tengo  ninguna  llamada  de  function  cola
[62:44] 
[62:44] externamente.  Sol,  tengo  el  modelo,
[62:45] 
[62:45] ¿vale?
[62:46] 
[62:46] Y,
[62:48] 
[62:48] o  sea,  es  que  no,
[62:51] 
[62:51] nosotros  en  este  sentido
[62:54] 
[62:54] no  no  venimos
[62:56] 
[62:56] con  ego  ni  a  decir,  "Oye,  que  esto  es
[62:58] 
[62:58] así,  ¿sabes?  Eh,  porque  nadie  lo  sabe.  Y
[63:00] 
[63:00] es  que  esto  sí  que  me  parece  importante
[63:01] 
[63:01] en  este  momento  de  la  conversación.
[63:04] 
[63:04] Nosotros  planteamos  algo  que  remueve  un
[63:06] 
[63:06] poco  porque  vienen  eh  vienen  dos  dos
[63:10] 
[63:10] Manu  y  yo,  los  y  venimos  a  decir,  "Oye,
[63:13] 
[63:13] que  es  que  creemos  que  no  tiene  mucho
[63:16] 
[63:16] sentido  eh  algunas  cosas  cuando  los
[63:18] 
[63:18] calas  y  y  nos  podemos  equivocar.  Hay
[63:22] 
[63:22] mucho  mercado  para  lo  otro,  o  sea,  para
[63:23] 
[63:23] lo  otro  me  refiero  para  RCK,  chatbots,
[63:25] 
[63:25] tal."  O  sea,  esto  no  tiene  que  servir  de
[63:27] 
[63:27] va a  pues  ya  no  voy.  MA  va  a  un  mercado
[63:30] 
[63:30] regulado  Enterprise  con  una  necesidades
[63:32] 
[63:32] superdintas  de  la  queancia  es  todo  el
[63:34] 
[63:34] mundo  Enterprise,  yo  insisto,  eh,  o  sea,
[63:36] 
[63:36] no  hay  nadie  en  enterprise  que  si  esto
[63:38] 
[63:38] va  bien  no  prefiera  esto.  Yo  te  hablando
[63:41] 
[63:41] no  conozco  a  nadie,  ¿no?  Incluso  para
[63:43] 
[63:43] hacer  customer  service  dices,  [ __ ]  es
[63:45] 
[63:45] que  yo  no  est  chatbot.  Aquí  hay  una  cosa
[63:47] 
[63:47] que  es  importante.  Yo  no  hago  chatbot.
[63:49] 
[63:49] Entonces,  a  mí  para  que  me  utilices  en
[63:50] 
[63:50] real  time
[63:53] 
[63:53] sí  es  lento  y  no  está  pensado  para  eso.
[63:55] 
[63:55] Esto  está  pensado  para  hacerte  una  tarea
[63:56] 
[63:56] en  toend,
[63:57] 
[63:57] ¿vale?
[63:58] 
[63:58] Un  proceso  en  to  end.
[64:00] 
[64:00] Pero  un  chatbot  tiene  tareas  en  to  eh,
[64:02] 
[64:02] también.  O  sea,  un  sistema  de  ticketing,
[64:04] 
[64:04] sí,  tú  le  puedes  dar  a  un  chatbot  una
[64:06] 
[64:06] function  call  que  sea  un  worker.  Eso  sí
[64:07] 
[64:07] que  puedes  hacerlo.
[64:10] 
[64:10] Traducido  eso.  Tú  le  puedes  dar  a  un
[64:12] 
[64:12] chatbot  que  tú  tienes  como  customer
[64:13] 
[64:13] service  una  herramienta  que  sea  llamar  a
[64:15] 
[64:15] uno  de  mis  trabajadores  digitales  como
[64:17] 
[64:17] herramienta.  Eso  puedes  hacerlo.  Eh,
[64:21] 
[64:21] esta  es  la  vista,  esta  es  una  vista  que
[64:23] 
[64:23] cualquier  miembro  del  equipo  que  tenga
[64:24] 
[64:24] permiso  se  puede  clonar  el  worker.  Ah,
[64:27] 
[64:27] puede  cualquier  persona  venir  y
[64:28] 
[64:28] utilizarlo  eh,  sin  necesidad  de  tener
[64:30] 
[64:30] que  hacer  prontiñ  ni  copiar  y  pegar
[64:31] 
[64:31] prons.  tiene  da  los  datos  y  ejecuta.
[64:34] 
[64:34] Aquí  no  hay  prompt  engineering,
[64:35] 
[64:35] ¿no?
[64:37] 
[64:37] Y  luego  tienes  la  API.  Cada  worker  se
[64:39] 
[64:39] puede  utilizar  con  como  una  API,  ¿eh?
[64:42] 
[64:42] Entonces,  cualquier  persona  puede
[64:43] 
[64:44] utilizarlo.  La  API  y  aquí  fijaros  que
[64:45] 
[64:45] tengo  la  versión  uno.  Pero  si  yo  me
[64:47] 
[64:47] vengo  aquí  y  creo  una  nueva  versión  y  le
[64:49] 
[64:49] digo  que  de  email
[64:53] 
[64:53] I  want  it  in  Chinese
[64:56] 
[64:56] Chinese.
[64:57] 
[64:57] Por  cierto,  abre  abre  tu  email  en  algún
[64:58] 
[64:58] momento.
[64:59] 
[64:59] Voy.  Eh,  eh.  Os  pauso  la  grabación  y  y
[65:03] 
[65:03] os  lo  abro.  Eh,  eh,  me  cambia  esto.  Veis
[65:06] 
[65:06] que  me  lo  ha  cambiado  a  chino  y  si  yo
[65:08] 
[65:08] ahora,  fijaros,  aquí  tengo  la  versión
[65:10] 
[65:10] uno  y  si  yo  despliego  la  versión  dos,
[65:13] 
[65:13] pues  recargo  y  ya  tengo  la  versión  dos
[65:14] 
[65:14] desplegada,  con  lo  cual  me  permite
[65:16] 
[65:16] asíncronus  y  además  la  API  es  la  misma,
[65:19] 
[65:19] eh,  y  lo  único  que  me  cambia  es  que  a  lo
[65:21] 
[65:21] mejor  puedo  añadir  variables  de  entrada,
[65:22] 
[65:22] etcétera,  pero  yo  solo  lo  implemento  una
[65:24] 
[65:24] vez  y  además  me  permite  recuperar  los
[65:26] 
[65:26] ficheros.  Entonces,  yo  hago  una  vez
[65:28] 
[65:28] implementación,  esto  para  los  técnicos,
[65:29] 
[65:29] yo  hago  una  vez  de  implementación  y
[65:30] 
[65:30] luego  así  mi  equipo  de  negocio  puede
[65:32] 
[65:32] seguir  mejorándolo  y  como  mucho  me
[65:34] 
[65:34] pinguea  de  al  oro  que  ha  añadido  una
[65:36] 
[65:36] nueva  variable  de  entrada  para  que  yo
[65:37] 
[65:37] haga  lo  que  quiera  con  con  eso.
[65:38] 
[65:38] Tienes  que  cambiar  IP  después.
[65:41] 
[65:41] Sí,  sí,  tengo  que  cambiarlo.  Tranquilo.
[65:42] 
[65:42] No,  no,  este  me  lo  me  voy  a  venir  aquí,
[65:44] 
[65:44] lo  voy  a  borrar,  o  sea,  que  no  te
[65:45] 
[65:45] preocupes,  ¿eh?  Pero  gracias.  Voy  a
[65:47] 
[65:47] abrir  el  correo,
[65:51] 
[65:51] eh.
[65:53] 
[65:53] Ar.
[65:55] 
[65:55] A  ver,  vamos  a  ver.  Tiene  que  estar  por
[65:57] 
[65:57] aquí.  Aquí  está.
[66:00] 
[66:00] Eh,  le  doy  otra  vez.  Vale,  reanudado.
[66:04] 
[66:04] Esto  es  de  las  11:35.  Ha  pasado  un  rato
[66:06] 
[66:06] porque  lo  hemos  enviado  antes.  Yo  no  le
[66:07] 
[66:07] he  dicho  que  hacer,  ¿no?  Tú  utilizas
[66:09] 
[66:09] Supergan,
[66:09] 
[66:10] sí,  ha  venido  de  de  CPU,  voy  a
[66:12] 
[66:12] ampliarlo,  ¿vale?  Ha  venido  del  del
[66:13] 
[66:13] correo  de  capo@amaa.  Aunque  obviamente
[66:15] 
[66:15] se  pueden  saciar  correos.  De  hecho,
[66:17] 
[66:17] pronto  cuando  tú  te  despliegues  tendrán
[66:19] 
[66:19] también  un  correo  electrónico  los
[66:20] 
[66:20] trabajadores  digitales.  Entonces,  podrás
[66:22] 
[66:22] escribir  un  correo  para  que  reciba  los
[66:23] 
[66:23] datos  y  ejecute  las  tareas.  Y
[66:25] 
[66:25] simplemente  me  ha  hecho  la  tarea.  Me  ha
[66:26] 
[66:26] encontrado  a  Peter  Ford,  que  era  la
[66:28] 
[66:28] persona  que  había  que  encontrar,  pero
[66:30] 
[66:30] además  se  ha  dado  cuenta  de  que  con  el
[66:31] 
[66:31] mismo  email  había  otro  usuario  con  otro
[66:33] 
[66:33] nombre  y  aquí  otro.  Yo  no  le  he  puesto
[66:35] 
[66:35] como  quería  el  correo.  Yo  ahora  le  puedo
[66:36] 
[66:36] decir,  "Oye,  cámbiame  el  formato,  cambia
[66:38] 
[66:38] tal."  Ha  sido  una  primera  ejecución  y  si
[66:40] 
[66:40] estoy  contento  con  el  resultado,  ya  sí
[66:43] 
[66:43] que  es
[66:43] 
[66:43] ¿Qué  pasó  con  el  tercero?
[66:45] 
[66:45] Eh,
[66:45] 
[66:46] el  tercero,  ¿qué  pasó?
[66:47] 
[66:47] El  número  de  teléfono,  supongo.
[66:49] 
[66:49] Sí,  es  el  número  de  teléfono.  Y  claro,
[66:51] 
[66:51] aquí  va  el  punto.  Esto  no  lo  vi,  esto  no
[66:53] 
[66:53] lo  ha  escrito.  Esto  viene  de  que  ha
[66:55] 
[66:55] cogido  y  y  ha  hecho  en  el  código
[66:57] 
[66:57] variable  x  nombre  de  variable.
[67:01] 
[67:01] Y  esa  es  la  diferencia.  Eso  no  lo  puedes
[67:03] 
[67:03] hacer  con  Function  Tools  y  eso  me  hace
[67:05] 
[67:05] que  si  yo  vuelvo,  pam,  o  tiene  lo  mismo.
[67:08] 
[67:08] Y  o  sea,  y  por  eso  que  al  final  como
[67:11] 
[67:11] hemos  hecho  la  esto  nosotros
[67:16] 
[67:16] planteamos  un  paradigma  porque  mi
[67:18] 
[67:18] cofundador  que  es  Manu,  que  le  contaba
[67:20] 
[67:20] antes,  es  la  persona  que  más  modelos,
[67:22] 
[67:22] Manuel  Romero,  que  más  modelos  tiene
[67:24] 
[67:24] hechos  en  Haginface,  tiene  unos  500  y
[67:27] 
[67:27] tiene  unos  184  millones  de  descargas.  Es
[67:30] 
[67:30] un  español  tiene  más  descargas  de
[67:32] 
[67:32] modelos  que  Mistral,  solo  un  español  que
[67:35] 
[67:35] es  que  es es  Manu.  El  no,  nosotros  no
[67:38] 
[67:38] hacemos  modelos  y  mira  que  venimos  de
[67:39] 
[67:40] ese  experti  y  yo  lo  admiro  un  montón,
[67:42] 
[67:42] pero  nosotros  veíamos  el  futuro  en  el
[67:43] 
[67:43] sentido  de  lo  que  he  dicho,  veíamos  un
[67:45] 
[67:45] mundo  donde  la  IA  tiene  trillones  de
[67:46] 
[67:46] ventanas  de  contexto  que  funcionan  muy
[67:48] 
[67:48] bien,  tiene  velocidades  vertiginosas,
[67:51] 
[67:51] eh,  como  ahora  kilobyt  y  gigabytes  en
[67:53] 
[67:53] internet.  ¿Cómo  opera  la  IA  en  ese  mundo
[67:56] 
[67:56] y  qué  va  a  ser  importante?  Y  para
[67:57] 
[67:57] nosotros  lo  importante  era  que  fuera  eh
[68:00] 
[68:00] accountable,  que  que  es  decir,  que  yo
[68:02] 
[68:02] pudiera  verificar  qué  está  haciendo
[68:04] 
[68:04] también  para  aprender.  Oye,  me  ha
[68:06] 
[68:06] descubierto  la  cura  del  cáncer,  no
[68:07] 
[68:07] quiero  que  cómo  qué  nos  faltaba  por
[68:11] 
[68:11] entender,  qué  no  entendían  el  proceso.  Y
[68:13] 
[68:13] esa  es  un  poco  el  porqué  de  Maisa,  eh,
[68:15] 
[68:15] el  en  la  vista  de  largo  plazo.  Lo  que
[68:17] 
[68:17] pasa  que  somos  un  poquito  así  también
[68:20] 
[68:20] que  nos  mola
[68:22] 
[68:22] el  ir  fuerte  al  mercado  porque  oye,  el
[68:23] 
[68:23] mercado  dice,  "Oye,  pues  yo  no  quiero
[68:25] 
[68:25] estar  equivocado  porque  ayúdanos  a
[68:27] 
[68:27] entenderlo,  pero  nosotros  no  venimos  a
[68:29] 
[68:29] tumbar  todo  el  resto  de  gente  que  está
[68:30] 
[68:30] haciendo  las  otras  cosas  porque  hay
[68:32] 
[68:32] mercado.  Ahí  venimos  a,
[68:34] 
[68:34] o  sea,  no  hay  nadie  haciendo  lo  que
[68:35] 
[68:35] vosotros  hacéis.
[68:36] 
[68:36] Tal  cual,  ¿no?
[68:38] 
[68:38] En  este  momento  no,  porque  además  ocurre
[68:40] 
[68:40] otra  cosa.  Es  muy
[68:42] 
[68:42] es  muy  complejo  de  escalar,  ¿eh?  O  sea,
[68:45] 
[68:45] ¿cómo  la  escalabilidad?  ¿Cómo  escala
[68:46] 
[68:46] esto?
[68:47] 
[68:47] Cuando  tienes  eh  1000  instancias  de  este
[68:51] 
[68:51] de  este  worker,
[68:52] 
[68:52] lo  que  más  cuesta  es  la,  o  sea,  ya  no
[68:54] 
[68:54] son  instancias,  el  worker  lo  tienes  una
[68:55] 
[68:56] vez,  lo  que  escalas  por  la  demanda,
[68:57] 
[68:57] ¿cuánta  concurrencia  necesito?  Eso  es  lo
[68:59] 
[68:59] más  complejo,
[69:00] 
[69:00] eh,  gestionar  la  la  concurrencia,  la
[69:03] 
[69:03] demanda  y  los  picos  de  demanda  es  lo
[69:06] 
[69:06] principal.  Es  máquinas.
[69:07] 
[69:07] Sí,  pero  sí,  pero  claro,  es  máquinas
[69:11] 
[69:11] pero  con  credenciales  guardando
[69:13] 
[69:13] imágenes.  Pero  es  que  este  este  RAM
[69:15] 
[69:15] tenía  esto  y  este  otro  RAM  tenía  lo
[69:17] 
[69:17] otro.  Cuando  digo  RAM  me  refiero  a
[69:19] 
[69:19] ejecución.
[69:20] 
[69:20] Es  que  cuando  lo  utiliza  David  tiene  que
[69:22] 
[69:22] tengo  que  acceder  a  al  servicio  de  este
[69:24] 
[69:24] sitio,  de  ahí  me  tengo  que  traer  su
[69:26] 
[69:26] autentificación.
[69:28] 
[69:28] Todo  eso  es  un  es  más  complejo  de  lo  que
[69:32] 
[69:32] parece,
[69:32] 
[69:33] que  esto  es  un  básicamente  un  play  de
[69:34] 
[69:34] infraestructura,  ya.  Eh,  o  sea,  es
[69:37] 
[69:37] cómo  escalar
[69:38] 
[69:38] muchas  instancias  de  muchos  workers
[69:42] 
[69:42] que  tienen  governance,  que  me  guardo  y
[69:45] 
[69:45] tal  y  que  además  sea  eficiente
[69:47] 
[69:47] económicamente  y  al  mismo  tiempo  me
[69:49] 
[69:49] cambia  GPT5  y  acaba  de  salir  Sonet  44  y
[69:53] 
[69:53] mi  cliente  no  puede  utilizar  este
[69:54] 
[69:54] modelo,  solo  puede  utilizar  Open  AI  o
[69:56] 
[69:56] solo  puedo  utilizar  Gemini  o  solo  puedo
[69:57] 
[69:57] utilizar  Cloue  y  yo  sé  internamente  que,
[70:00] 
[70:00] o  sea,  sabemos  que  es  por  es
[70:03] 
[70:03] por  eso  clientes  muy  grandes  que  tienen
[70:06] 
[70:06] Eh,  pues  procesos  muy  críticos  y
[70:08] 
[70:09] regulados.  Eso  es,
[70:10] 
[70:10] ¿no?  Y  les  cobras  un  millón  de  euros,
[70:12] 
[70:12] ¿no?  También  vamos  a  clientes  que  son  eh
[70:15] 
[70:15] pequeños  y  no  cuando  digo  pequeños  me
[70:17] 
[70:17] refiero  que  se  pueden  permitir  80  100  al
[70:19] 
[70:19] año  donde  les  damos  15  10  15
[70:22] 
[70:22] trabajadores  digitales,  que  es  muchísimo
[70:25] 
[70:25] porque  puedes  hacer  tareas  superclejas
[70:28] 
[70:28] y  con  eso  lo  tienen.  Tiene  la  plataforma
[70:31] 
[70:31] 10  o  15  trabajadores  digitales  por  100
[70:33] 
[70:33] al  año  y  y  sin  límite  de  uso.
[70:38] 
[70:38] Pero  también  estoy  pensando  a  nivel  de
[70:40] 
[70:40] errores.  Exactamente.  Que  tú  estás
[70:42] 
[70:42] diciendo  que  hay  un  montón  de,
[70:43] 
[70:43] o  sea,  no  nunca  va  a  la  primera,  ¿eh?  O
[70:45] 
[70:45] sea,  obviamente  la  primera  vez  algo  te
[70:46] 
[70:46] hace  no  sentido.  Es  como  hay  un  montón
[70:48] 
[70:48] de  IPIs  externos,  credenciales,  cosas,
[70:51] 
[70:51] tokens  revocados  y  todo  esto.  ¿Cómo  cómo
[70:54] 
[70:54] soporte  todo  esto  ecosistema  aquí?
[70:58] 
[70:58] Esa  es  la  por  eso  digo  que  es  complejo
[70:59] 
[70:59] de  escalar  y  luego  va  más,
[71:01] 
[71:01] ¿no?  Pero,  ¿quién  también  está  haciendo
[71:02] 
[71:02] esto?  Es  una  persona  dentro  de de  una
[71:04] 
[71:04] compañía.  No,  nosotros
[71:06] 
[71:06] vuestro  equipo.  Sí.
[71:08] 
[71:08] Nuestro  equipo  es  el  que  nosotros
[71:09] 
[71:09] tenemos  personas  que  para  esos  clientes
[71:12] 
[71:12] se  encarga  de  traer  de  ayudar  en  ese
[71:15] 
[71:15] como  si  fuera  un  forward  de  plineer  pero
[71:17] 
[71:17] más  SRS  de  bobs  que  que  les  ayudan  en
[71:20] 
[71:20] esa  parte.  Hay  muchas  cosas  que  os  digo
[71:22] 
[71:22] que  no  están  resueltas,  o  sea,  Maisa
[71:24] 
[71:24] está  en  el  10%  en  este  momento.  Habremos
[71:27] 
[71:27] levantado  y  pero  esto  está  en  pañales  y
[71:30] 
[71:30] no  no  en  pañales,  os  hablo  de  todo  el
[71:33] 
[71:33] mercado.  O  sea,  nosotros  iremos  por
[71:34] 
[71:34] delante,  pero  yo  veo  todo  lo  que  nos
[71:37] 
[71:37] queda  por  delante  y  digo,  es  que  hay
[71:39] 
[71:39] tanto  por  resolver.  Ya  puede  funcionar
[71:42] 
[71:42] para  producción.  Sí,  puede  funcionar
[71:44] 
[71:44] para  todos,  para  todo  el  mundo,  que  todo
[71:45] 
[71:45] el  mundo  entre,  ¿no?  Ni  nosotros  ni  el
[71:47] 
[71:47] mercado  está  el  worker  de  las  facturas
[71:49] 
[71:49] sigue  funcionando,  ¿no?
[71:50] 
[71:50] Sí,  sí,  sí.  Sigue  3000  horas,  o  sea,
[71:53] 
[71:53] tiene  unas  3000  4000  llamadas  al  mes  más
[71:55] 
[71:55] o  menos.
[71:55] 
[71:55] ¿Cuánto  lleva  pagando  este  cliente  por
[71:57] 
[71:57] este  worker?
[71:58] 
[71:58] Pues  desde  enero.
[71:59] 
[71:59] ¿Y  cuánto  paga?
[72:00] 
[72:00] Poco.  Es  el  primer  cliente,
[72:03] 
[72:03] paga  unos  500,  600  al  mes.
[72:06] 
[72:06] 600  €  al  mes  para  procesar  las  facturas.
[72:08] 
[72:08] Claro.  Pero  tú  sabes  lo  que  se  vale  un
[72:09] 
[72:09] bot  de  RPA,  un  bot  de  RPA  que
[72:12] 
[72:12] necesitabas  tres  para  hacer  ese  y  un  65%
[72:14] 
[72:14] son  15,000  €
[72:15] 
[72:15] al  año.
[72:16] 
[72:16] 10,000  €
[72:17] 
[72:17] por  ejemplo.  Sí.  que  por  dentro  también
[72:19] 
[72:19] tiene  un  OCR,  o  sea,
[72:21] 
[72:21] tiene  su  propio  OCR.  Sí,
[72:22] 
[72:22] tiene  su  propio  CR.
[72:24] 
[72:24] Eh  eh  y  una  ventaja  que  nosotros  tenemos
[72:27] 
[72:27] que  mola  es  que  somos  agnósticos  a  los
[72:29] 
[72:29] modelos,  etcétera.  Y
[72:32] 
[72:32] esto  es  un  caso  de  uso  de  nuestra
[72:34] 
[72:34] tecnología,  que  es  la  KPU,  pero  yo  a  mi
[72:36] 
[72:36] tecnología  fuera  de  Maisa,  aunque  aquí
[72:38] 
[72:38] te  ayuda  mucho,  ¿no?  Pero  le  meto  acceso
[72:41] 
[72:41] a  Gémini,  al  ordenador,
[72:44] 
[72:44] a  Sora  2,  al  API  de  Sora  2,  le  meto
[72:46] 
[72:46] acceso  a  Level  Laps,  le  meto  acceso  como
[72:49] 
[72:50] API,  me  refiero,  eh,  y  le  doy  los
[72:51] 
[72:51] credenciales  en  el  entorno  y  le  digo,
[72:54] 
[72:54] "Ejecútame  una  película  y  será  son
[72:57] 
[72:57] truño,  no  son  muy  buenas,  pero  lo  hace
[72:59] 
[72:59] bastante  bien.  Nosotros  lanzamos  dos
[73:01] 
[73:01] KPUs,  la  primera  el  año  pasado,  en  marzo
[73:03] 
[73:03] del  año  pasado,  que  mejoraba,  que  no
[73:06] 
[73:06] sabíamos  para  qué  utilizarla,
[73:08] 
[73:08] sinceramente.  La  segunda,  a  final  de
[73:10] 
[73:10] este  del  año  anterior,  en  octubre,  que
[73:12] 
[73:12] le  llamamos  Binchi  KPU,  que  igualaba  el
[73:15] 
[73:15] performance  de  1  utilizando  un  modelo  eh
[73:17] 
[73:17] más  pequeño  que  era  Sony  3.5,  salió  uno
[73:20] 
[73:20] y  dijimos,  pues  mira,  esto  se  puede
[73:22] 
[73:22] hacer  ya  con  un  3.5  y  una  fracción  del
[73:24] 
[73:24] coste.
[73:26] 
[73:26] Y  ahora
[73:28] 
[73:28] pronto  yo  creo  que  lanzaremos  algo
[73:30] 
[73:30] gordo,
[73:31] 
[73:32] una  KPU.
[73:33] 
[73:33] Ahí  estamos,  tenemos  ya  el  camino  y  está
[73:36] 
[73:36] avanzando.  Pero
[73:37] 
[73:37] gordo,  gordo.  ¿En  qué  sentido?
[73:39] 
[73:39] En  que  a  día  de  hoy  un  trabajador
[73:42] 
[73:43] digital  pues  te  puede  trabajar
[73:45] 
[73:45] máximo  repit  creo  que  llegó  a  200  horas
[73:48] 
[73:48] públicamente  o  algo  así  o  no  200  minutos
[73:50] 
[73:50] creo  que  fue.  No,  200  horas  como  3  horas
[73:53] 
[73:53] máximos  o  algo.
[73:54] 
[73:54] ¿Cuánto  era?
[73:54] 
[73:54] 3  horas  o  no  sé  qué.  Ahora  Cloud  COD
[73:56] 
[73:56] estábamos  diciendo  que  mira  14  horas  o
[73:58] 
[73:58] no  me  acuerdo,  pero  no  son  tantos.
[74:00] 
[74:00] Gordo  en  esa  dirección,
[74:01] 
[74:01] pero  también  te  digo  que  no  es  solo  más
[74:03] 
[74:03] tiempo,  es  la  profundidad  de  lo  que
[74:04] 
[74:04] puedes  hacer.  Tú  piensas  que  pasa,
[74:07] 
[74:07] hay  mucho  por  investigar,  ¿eh?  O  sea,  y
[74:09] 
[74:09] pero  tenemos  una  vía  y  está  funcionando.
[74:12] 
[74:12] ¿Qué  pasa  cuando  esto  se  llama  a  sí
[74:14] 
[74:14] mismo  y  comparte  entorno?  Y  entonces  ya
[74:16] 
[74:16] te  digo  que  todavía  lo  que  se  hemos
[74:18] 
[74:18] dicho  del  Function  call  todavía  tiene
[74:19] 
[74:19] más  peso.  Ah,  ¿qué  pasa?  ¿Cómo  se  llama
[74:21] 
[74:21] a  sí  mismo?  y  eh  los  hijos  pueden
[74:24] 
[74:24] trabajar  con  ficheros  y  gestionas  el
[74:26] 
[74:26] contexto  que  la  antana  contexto  virtual,
[74:27] 
[74:27] pues  esto  puede  hacer  cosas  mucho  mucho
[74:31] 
[74:31] más  complejas  y  largas  a  de  hacer  que  no
[74:34] 
[74:34] hace  falta  para  el  mundo  real.  Al  final
[74:36] 
[74:36] hay  que  gente  quiere  invoices,  cierre  de
[74:37] 
[74:37] cuentas  contables,  eh  eh  trade,  algunos
[74:40] 
[74:40] casos  son  más  complejos,  pero
[74:44] 
[74:44] viene,  o  sea,  al  final  mola  porque
[74:45] 
[74:45] nosotros  somos  una  empresa  de  a  mí  me
[74:48] 
[74:48] mola,  somos  una  empresa  que  venimos  de
[74:50] 
[74:50] hacer  deeptech  y  que  nos  mola  el  ir  de  y
[74:53] 
[74:53] el  oye,  que  no  todo  es  hacer
[74:55] 
[74:56] foundational,  que  la  capa  de  encima  y
[74:57] 
[74:57] eso  que  venimos  de  ahí,  hay  muchísimo
[75:00] 
[75:00] valor  por  crear  y  y  es  y  mola  bastante.
[75:04] 
[75:04] ¿Cuánto  facturáis?  Perdona  volver  a  la
[75:07] 
[75:07] realidad.
[75:07] 
[75:07] Gracias.
[75:10] 
[75:10] Cuatro  y  algo.
[75:11] 
[75:11] 4  millones  de  euros.
[75:12] 
[75:12] ¿Con  cuántos  clientes?
[75:14] 
[75:14] Siete.  Casi.
[75:15] 
[75:15] Siete.
[75:16] 
[75:16] Sí.
[75:16] 
[75:16] ¿Y  los  clientes  son  grandes  bancos?
[75:18] 
[75:18] No,  todos  no.  Ahora  van  a  venir  más.
[75:20] 
[75:20] Entonces  espero  que  la  facturación
[75:22] 
[75:22] crezca  bastante.  Eh,  eh,
[75:24] 
[75:24] ¿como  cuánto  cuánto  esperas  que  crezca?
[75:26] 
[75:26] Bastante.  No  lo  sé.  Es  parte  del  juego
[75:29] 
[75:29] de  negociación  que  tengo  ahora,  que
[75:30] 
[75:30] tenemos  ahora.  No,  espero  que  suba,  pero
[75:33] 
[75:33] pero  yo  no  miro  en  el  corto  plazo,  o
[75:35] 
[75:35] sea,  no  miro  de  hacer  un  lobable  100
[75:37] 
[75:37] millones,  estoy  haciendo  esto.  Yo  miro
[75:39] 
[75:39] de  sustainable  business  y  si  ahora  a  un
[75:42] 
[75:42] banco  le  tengo  que  cobrar
[75:44] 
[75:44] 1  millón,  2  millones,  6  millones,  que
[75:47] 
[75:47] suena  mucho,  pero  es  que  lo  que  pagan  a
[75:48] 
[75:48] otros  proveedores  son  30  millones,  40
[75:50] 
[75:50] millones,  pues  no  pasa  nada.  Yo  ahora
[75:52] 
[75:53] voy  a  intentar  ser  el  único  vendor  del
[75:55] 
[75:55] mercado  que  les  puedes  les  puede  ofrecer
[75:57] 
[75:57] una  capa  de  auditabilidad  y
[75:58] 
[75:58] trazabilidad,
[76:00] 
[76:00] darles  una  solución  que  les  funcione
[76:01] 
[76:02] para  los  casos  de  uso  que  tenga,  que
[76:03] 
[76:03] pueda  hacer  Land  expand,  que  pueda  ir  a
[76:05] 
[76:05] cross  departments,
[76:07] 
[76:07] que  tengan  todo  el  gobernas  de  los  datos
[76:09] 
[76:09] y  que  lo  puedan  tener  mañana,  que  no  es
[76:12] 
[76:12] así  porque  hay  que  pasar  por  el  CISO,
[76:13] 
[76:13] seguridad  y  todo  lo  que  quieras.
[76:15] 
[76:15] Y  a  nivel  de  mar
[76:17] 
[76:17] si  vas  a  un  premis,  pues  yo  te  pongo
[76:20] 
[76:20] recursos.  Esos  recursos  es  donde  me  lo
[76:22] 
[76:22] co,
[76:22] 
[76:22] ¿no?  Porque  yo  estoy  pensando  que  al
[76:23] 
[76:23] final  todo  el  mundo  ahora  está  diciendo
[76:24] 
[76:24] que  va  a  ser  más  barato,  todo  bien,  pero
[76:26] 
[76:26] en  vuestra  caso,  los  máquinas  y  todo  más
[76:29] 
[76:29] o  menos  el  coste  es  no
[76:32] 
[76:32] llega  ser  más  alto  que  la  IA.  Exacto,
[76:33] 
[76:33] exacto.  Por  eso  estoy  pensando  lo  mismo.
[76:35] 
[76:35] Sí,  o  sea,  depende  del  eh  nosotros  donde
[76:38] 
[76:38] menos  ganamos  es  en  el  cloud,  pero  es
[76:39] 
[76:39] donde  más  bueno,  no  es  donde  más  apeno
[76:41] 
[76:41] también,  eh,  pero  me  aporta  también
[76:43] 
[76:43] mucho  tener  clientes  en  el  cloud,
[76:44] 
[76:44] entonces  porque  nos  permite  aprender,
[76:46] 
[76:47] eh,  también  eh  porque  un  enterprise  es
[76:49] 
[76:49] mucho  más  cerrado  y  en  un  cloud  puedo
[76:52] 
[76:52] meterte  poso,  aunque  sea  para  saber  que
[76:53] 
[76:53] vas  que  vas  clicando,  eh,  aunque  no  vea
[76:56] 
[76:56] lo  que  haces,  ¿no?
[77:01] 
[77:01] Los  márgenes  ahí  son  mucho  menores
[77:04] 
[77:04] y  hemos  ido  a  perdidas  en  algunas  cosas
[77:06] 
[77:06] en  plan,  pero  en  la  parte  de  Enterprise
[77:09] 
[77:09] Pris  los  márgenes  son  mucho  más  altos
[77:10] 
[77:10] porque  son  premis,  entonces  nosotros  no
[77:12] 
[77:12] pagamos  la  infra,  etcétera.  Ahora  bien,
[77:14] 
[77:14] la  exigencia  es  50x,  ¿eh?  O  sea,  es  es
[77:17] 
[77:17] la  exigencia  es  altísima.  Ah,  el  cliente
[77:20] 
[77:20] lo  quiere  lo  quiere  ya.  Y  si  lo  quieres
[77:21] 
[77:21] ya  se  lo  vas  a  tener  que  dar  ya  porque
[77:23] 
[77:23] están  pagando  y
[77:26] 
[77:26] porque
[77:27] 
[77:27] al  final  eh  nosotros  nos  viene  bien
[77:31] 
[77:31] también  esa  ese  push  y  esa  presión  de
[77:33] 
[77:33] porque  nos  hace  correr.  Yo  hay  una
[77:34] 
[77:34] metáfora  que  digo  siempre  y  no  me  quiero
[77:37] 
[77:37] ir  por  las  ramas  que  es  que  esto  es  una
[77:40] 
[77:40] es  una  es  una  maratón  de  queniatas.  En
[77:43] 
[77:43] el  mercado  en  el  que  estamos  es  salvaje
[77:45] 
[77:45] y  es  una  maratón  de  queniatas.  Eso  es
[77:47] 
[77:47] una  broma  porque  una  maratón  de
[77:49] 
[77:49] quiniatas  yo  no  la  aguanto,  o  sea,  no
[77:50] 
[77:50] aguanto  ni  un  kilómetro  que  son  a  240
[77:52] 
[77:52] del  minuto  y  son  40  km  y  aguanta  tú  así
[77:56] 
[77:56] el  ritmo.  Y  nosotros  es  algo  que,  por
[77:59] 
[77:59] ejemplo,  a  nivel  cultural  de  empresa  es
[78:00] 
[78:00] algo  que  estamos  viendo  que  es  muy
[78:02] 
[78:02] importante  en  este  mercado.  Relacionado
[78:03] 
[78:03] con  márgenes  incluso.  Em  vemos  que  es
[78:07] 
[78:07] superrelevante  el  la  cultura  de  equipo,
[78:10] 
[78:10] el  cuidarla  y  el  al  mismo  tiempo  saber
[78:12] 
[78:12] decir  que  no  a  clientes  para  poder  dar
[78:14] 
[78:14] buen  servicio  a  los  que  tienes  ahora.
[78:16] 
[78:16] aunque  pierdas  margen  en  algunos  sitios
[78:18] 
[78:18] o  menos,  porque  ahora  mismo  no  hay  nada
[78:20] 
[78:21] mejor  que  estar  con  un  cliente  en  un
[78:22] 
[78:22] mercado  que  está  todo  por  descubrir  y
[78:25] 
[78:25] ver  qué  problemas  hay  más  allá  de  que  me
[78:27] 
[78:27] haga  bien  la  tarea,  porque  eso  es  lo  que
[78:30] 
[78:30] os  aseguro  que  el  mercado  no  está
[78:31] 
[78:31] viendo.  Cuando  consigues  que  te  haga
[78:32] 
[78:32] bien  la  tarea,  el  espectro  de  problemas
[78:34] 
[78:34] que  se  te  abren  es,  os  digo,  es  todavía
[78:36] 
[78:36] mayor.  Autorizaciones,  compartir,  roles
[78:39] 
[78:39] y  governance.  Eh,
[78:42] 
[78:42] eh,
[78:44] 
[78:44] una  reflexión,  eh,  Mercor,  que  ahora
[78:47] 
[78:47] pasa  a  ser  la  empresa  de  más  crecimiento
[78:49] 
[78:49] de  la  historia,  supuestamente,
[78:50] 
[78:50] sí,
[78:51] 
[78:51] eh,  que  ha  ido  de  1,illón  a  500  millones
[78:53] 
[78:53] en  20  meses  o  no  sé,  una  locura.
[78:56] 
[78:56] Sí.  E  ellos  encontraron  el  volumen
[79:01] 
[79:01] vendiéndole  a  los  grandes  laps,  o  sea,
[79:03] 
[79:03] experimentaron  con  varias  empresas
[79:05] 
[79:05] buscando  paints  cada  vez  más  grandes  y
[79:07] 
[79:07] acabaron  vendiéndolo  a  los  propios  laps
[79:10] 
[79:10] de  no  los  a  los  frontier  models.  Em,  ¿no
[79:14] 
[79:14] tiene  sentido  para  vosotros  hacer  algo
[79:15] 
[79:15] parecido?  ir  a  buscar  la  el  el  pay,
[79:19] 
[79:19] el  cliente  más  grande  posible,  facturar
[79:22] 
[79:22] mucho  ahí,  generar  mucho  volumen
[79:25] 
[79:25] e  y  luego  ir  bajando  poco  a  poco.
[79:30] 
[79:30] Puede  ser.  No  te  puedo  decir  que  que  no
[79:33] 
[79:33] puede  ser.  Ah,
[79:34] 
[79:34] depende  cuál  sea  el  objetivo.  Eh,
[79:37] 
[79:37] el  objetivo  ahora  mismo  es  es  lo  que
[79:40] 
[79:40] estamos  intentando  hacerlo,  convertirnos
[79:42] 
[79:42] en  el  referente  de  enterprise  a  nivel
[79:44] 
[79:44] B2B.  Eso  lo  quiere  hacer  mucha  gente
[79:46] 
[79:46] de  empresas,  ya,
[79:48] 
[79:48] pero  de  empresas  reguladas  en  nuestro
[79:50] 
[79:50] caso.  Nosotros  no  queremos  convertirnos
[79:52] 
[79:52] por  decirlo.  No  te  conviertes  en  algo
[79:54] 
[79:54] por  decir  que  lo  eres,  te  conviertes
[79:56] 
[79:56] porque  el  mercado  te  reconoce  como  tal.
[79:58] 
[79:58] La  única  forma  de  hacerlo  es  cerrando
[80:00] 
[80:00] clientes,  haciendo  que  estén  contentos,
[80:01] 
[80:01] que  hablen  bien  de  nosotros,  que  les
[80:03] 
[80:03] guste  lo  que  hacemos.  dicho  que  el
[80:04] 
[80:04] proceso  de  meterte  en  un  cliente  en  este
[80:06] 
[80:06] en  este  mundo  regulado
[80:07] 
[80:07] es  lento  y  difícil,
[80:10] 
[80:10] ¿no?  O  sea,  solo  el  acceso,  solo  el
[80:11] 
[80:11] entrar  por  la  puerta,  encontrar
[80:13] 
[80:13] stakeholder  y  explicárselo  ya  lleva
[80:15] 
[80:15] meses.
[80:16] 
[80:16] Estoy  de  acuerdo,
[80:17] 
[80:17] ¿no?  Entonces,  por  eso  digo,  o  sea,
[80:19] 
[80:19] ¿cómo  eliges  el  camino  para  escalar  en
[80:21] 
[80:21] esta  maratón  de  keniatas  que  tú  dices?
[80:24] 
[80:24] Lo  más  rápido  posible,  ¿no?  Si  es  que  es
[80:25] 
[80:25] el  objetivo.
[80:26] 
[80:26] Sí,  lo  lo  lo  es.  Eh,  lo  es.
[80:30] 
[80:30] dándote  cuenta  de  que  no  lo  puedes  hacer
[80:31] 
[80:31] solo  es  un  primer  camino.  Y  que  tienes
[80:35] 
[80:35] que  encontrar  partners  y  partners  pueden
[80:37] 
[80:37] ser  consultoras,  pueden  ser  integradores
[80:39] 
[80:40] y  pueden  ser  otros  que  ya  estén  dentro
[80:41] 
[80:41] de  esos  clientes.
[80:43] 
[80:43] y  que  tú,  en  nuestro  caso  Maisa,  nos
[80:45] 
[80:45] centramos  en  banca,  financieros  y
[80:49] 
[80:49] oportunistas  con  algunas  oportunidades
[80:51] 
[80:51] que  consideramos  que  son  que  son
[80:53] 
[80:53] interesantes  tanto  en  España,  Europa
[80:55] 
[80:55] como  en  Estados  Unidos  en  este  momento.
[80:58] 
[80:58] ¿Qué  es  lo  que  estamos  haciendo?  nos
[80:59] 
[80:59] centramos  ahí  principalmente  y  luego  eh
[81:02] 
[81:02] damos  onboarding  a  nivel  cloud  a
[81:04] 
[81:04] usuarios  que  pues  podéis  ir  vosotros  que
[81:06] 
[81:07] son  más  técnicos  y  que  pueden  ir  más
[81:08] 
[81:08] independientes  y  que  no  tengo  que  ir  no
[81:10] 
[81:10] hay  tanto  que  hacer  a  nivel  complejidad
[81:12] 
[81:12] y  esto  ya  les  va  a  aportar  un  valor
[81:13] 
[81:13] enorme.
[81:15] 
[81:15] Pero  luego  para  hiperescalar  hace  falta
[81:18] 
[81:18] partners  eh  tanto  con  los  cloud
[81:20] 
[81:20] providers  como  con  eh  integrators  y
[81:23] 
[81:23] luego  escalar  a  nivel  de  equipo  y  foco.
[81:27] 
[81:27] Pero  ahora  mismo  no  hay  nadie,
[81:30] 
[81:30] si  te  lo  digo  a  nivel  mundial  y  hablamos
[81:32] 
[81:32] con  los  modeliders  de  estos  temas  porque
[81:36] 
[81:36] a  nivel  mundial  que  puede  ofrecer  el
[81:38] 
[81:38] valor  que  nosotros  estamos  dando  al
[81:39] 
[81:39] sector  que  estamos  yendo,  que  es  banca  y
[81:41] 
[81:41] servicios  financieros  en  este  momento.
[81:42] 
[81:42] Me  refiero  a  nivel  de  core  de  empresa,
[81:44] 
[81:44] de  esos  wes  que  buscamos.  Entonces,  si
[81:49] 
[81:49] en  el  corto  corto  plazo  nos  convertimos
[81:51] 
[81:51] en  los  próximos  89  meses  en  el  referente
[81:54] 
[81:54] para  servicios  financieros  y  bancarios
[81:56] 
[81:56] de  eh  trabajadores  digitales,  agentes  de
[82:00] 
[82:00] agéntica,
[82:01] 
[82:01] suena  bien.  Y  si  en  paralelo  yo  tengo  a
[82:04] 
[82:04] consultoras  yéndome  a  Telecom,  Energía,
[82:06] 
[82:06] etcétera,  porque  ya  están  dentro  y  les
[82:09] 
[82:09] está  funcionando,  pues  doble  bien.  Y  si
[82:12] 
[82:12] a  la  vez  e  tengo  la  parte  de  cloud  con
[82:15] 
[82:15] el  mismo  producto  todo,  todos  los  ratos
[82:17] 
[82:17] con  el  mismo  producto  donde  tengo
[82:19] 
[82:19] clientes  más  startuperos,  más
[82:21] 
[82:21] tecnológicos,  que  no  tengo  que  hacerles
[82:23] 
[82:23] un  onboarding  ni  estar  tan  tan  pendiente
[82:26] 
[82:26] como  un  Enterprise  y  puedo  darles  un
[82:28] 
[82:28] servicio  de  calidad,  pero  no  tengo  que
[82:29] 
[82:29] estar  247,  ¿sabes?  Eh,
[82:32] 
[82:32] ahí  es  donde  empiezas  a  encontrar  que
[82:33] 
[82:33] hay  un  filón  y  por  eso  levantas  y  vas  a
[82:36] 
[82:36] por  él  y  te  y  alguien  tiene  que  hacerlo
[82:38] 
[82:38] y  a  nosotros  nos  mola,  ¿eh?  Y  queda
[82:40] 
[82:40] mucho  por  hacer.  Es  que  a  mí  es  lo  que
[82:42] 
[82:42] me  gusta  y  al  mismo  tiempo  me  da.
[82:44] 
[82:44] Vosotros  sois  rentables.  Has  dicho  que
[82:46] 
[82:46] sois  40  personas.
[82:48] 
[82:48] Eh,
[82:49] 
[82:49] a  día  de  hoy  casi,  o  sea,  lo  fuimos,
[82:52] 
[82:52] levantamos  y  ahora  estamos  en  un  momento
[82:54] 
[82:54] en  el  que  no,  pero  si  quisiéramos
[82:56] 
[82:56] podríamos.  Es  lo  que  Pero  ahora  mismo  no
[82:58] 
[82:58] estamos  pensando  en  eso,  sinceramente.
[83:00] 
[83:00] ¿Cuántos  sois?
[83:01] 
[83:01] Casi  40.
[83:02] 
[83:02] ¿Y  cuántos  queréis  ser
[83:04] 
[83:04] 60  final  de  año?
[83:06] 
[83:06] ¿Qué  perfiles?
[83:07] 
[83:07] perfiles  de  producto  eh  de  UX
[83:10] 
[83:10] principalmente  algunas  personas  de  UX
[83:12] 
[83:13] hay  muchísimo  que  que  hacer  ahí.
[83:15] 
[83:15] perfiles  de  eh  IA,  pero  más  una  mezcla
[83:19] 
[83:19] de  no  es  solo  ya  aplicada,  es  una  mezcla
[83:22] 
[83:22] ya  aplicada  con  Python,  con  otros
[83:24] 
[83:24] lenguajes,  un  poco  gente  que  sepa
[83:26] 
[83:26] programar  muy  bien  y  que  tenga  intuición
[83:27] 
[83:27] por  la  IA  y  e  y  luego  perfiles  de  for,
[83:32] 
[83:32] diría  que  de  clientes  orientado  a
[83:34] 
[83:34] cliente,  tanto  la  parte  de  ventas  de  Go
[83:35] 
[83:35] to  Market  como  la  parte  de  eh
[83:38] 
[83:38] de  Bobs,
[83:39] 
[83:39] exactamente,  forward,  exactamente,
[83:41] 
[83:41] que  hay  muchas  de  estas,  ¿no?
[83:42] 
[83:42] Sí,
[83:43] 
[83:43] sí,
[83:43] 
[83:43] no.
[83:45] 
[83:45] y  menos  de  lo  que  buscamos.  Pero
[83:48] 
[83:48] em  eso  es  principalmente.  Al  final
[83:50] 
[83:50] nuestra  nuestro  foco  ahora  mismo  es
[83:53] 
[83:53] mejorar  el  producto,  aprender,
[83:56] 
[83:56] cuestionarnos  todo  lo  que  nosotros
[83:57] 
[83:57] mismos  decimos.
[83:59] 
[83:59] ¿De  dónde  sacáis  el  talento?  ¿Estáis  en
[84:01] 
[84:01] remoto  o  en  la  oficina  en  Valencia?
[84:02] 
[84:02] Tenemos  oí  en  Valencia.  Eh,  también,
[84:06] 
[84:06] pero  principalmente  es  remoto,  o  sea,  la
[84:08] 
[84:08] oficina  va  el  equipo  que  está  en
[84:10] 
[84:10] Valencia,  un  60%  menos,  eh,
[84:13] 
[84:13] 60%  de  los  de  los  60  y  de  los  60,
[84:15] 
[84:15] sí,  o  menos.  Eh,  lo  he  dicho  un  poco  así
[84:17] 
[84:17] al  tontún,  es  que  como  voy  contando
[84:19] 
[84:19] antes  éramos  más,
[84:21] 
[84:21] pero  a  la  oficina  iremos  unos  10,  eh,
[84:26] 
[84:26] puedes  hacer  que  la  gente  vaya  viniendo
[84:27] 
[84:27] más,  pero  va  el  equipo  más  técnico.  El
[84:30] 
[84:30] ingeniería  sí  que  está  más  en  Valencia.
[84:32] 
[84:32] ¿Y  el  talento  de  dónde  sale?  Pues  viene
[84:34] 
[84:34] un  Head  of  Talent  ahora  que  viene  a
[84:35] 
[84:36] ayudarnos  a  a  descarar  el  talento.  A
[84:39] 
[84:39] está  resuelto.  Ya  está.  está  resuelto.
[84:41] 
[84:41] No,  no,  yo  te  digo  que  eso  es  esa  es  mi
[84:44] 
[84:44] respuesta  de  hace  falta  ayuda,  ¿eh?  Hace
[84:48] 
[84:48] falta  ayuda.  Vienen,
[84:51] 
[84:51] mira,  en  Valencia  vienen  talento  más  del
[84:53] 
[84:53] que  parece,  porque  hay  mucho
[84:55] 
[84:56] persona  que  viene  por  COVID,  que  trabaja
[84:57] 
[84:57] para  empresas  tecnológicas  que  no  se
[85:00] 
[85:00] quiere  volver  a  trabajar  a  Estados
[85:03] 
[85:03] Unidos
[85:04] 
[85:04] y  os  sorprendería  que  hay  más  número  del
[85:06] 
[85:06] que  parece.
[85:09] 
[85:09] Pero  vamos  a  remoto,  o  sea,  es  imposible
[85:10] 
[85:11] escalar
[85:13] 
[85:13] al  para  nosotros  es  imposible  escalar  si
[85:15] 
[85:15] no  es  en  remoto  ahora  mismo  para  el  tipo
[85:16] 
[85:16] de  talento  que  necesitamos.
[85:19] 
[85:19] Vale.  Eh,  ¿cuánto  habéis  levantado?
[85:22] 
[85:22] Levantamos  una  presid  de  C  y  una  S  de
[85:24] 
[85:24] 25.
[85:25] 
[85:25] La  presid  de  5,  ¿cuándo?
[85:27] 
[85:27] En  Se  anunció  en  diciembre  del  24,
[85:31] 
[85:31] ¿vale?  O  sea,  hace  nada.  Se  anunció  en
[85:33] 
[85:33] diciembre,  sí,  pero  fue  a  mitad  de  año
[85:35] 
[85:35] oficialmente.
[85:36] 
[85:36] Y  pichateis  a  todos  los  fondos  de
[85:38] 
[85:38] España,  me  has  dicho,  incluyendo  Idic,
[85:41] 
[85:41] aunque  dices,  o  sea,  yo  no  te  no  te
[85:43] 
[85:43] había  visto  antes.
[85:45] 
[85:45] Yo  creo  no  no  hablé  contigo.  Hablé  No
[85:48] 
[85:48] hablé  contigo,
[85:50] 
[85:50] eh,  pero  sí  que  fue  con
[85:52] 
[85:52] España  porque  me  hubiera  encantado  la
[85:53] 
[85:53] conversación,  eh,  y  me  acordaría.  Picha
[85:56] 
[85:56] a  pitcheamos  a  a  hicimos  España,  Europa,
[86:00] 
[86:00] Estados  Unidos,  ¿eh?
[86:01] 
[86:01] Y  solo  se  escucharon  en  Estados  Unidos.
[86:03] 
[86:03] Nos  escucharon  en  muchos  sitios,  nos
[86:04] 
[86:04] entendieron  muy  pocos  porque  no  sabíamos
[86:06] 
[86:06] exp.  Mira  lo  que  me  ha  costado  hoy
[86:07] 
[86:07] explicarlo,  porque  imagínate  en  un
[86:09] 
[86:09] momento  en  el  que  ni  siquiera  sabía  para
[86:11] 
[86:11] qué  servía.
[86:14] 
[86:14] Yo  sabía  para  qué  servía  a  nivel
[86:15] 
[86:15] fundacional.  Oye,  hallucination  en  plan
[86:18] 
[86:18] yo  lo  hicimos  para  hacer  overcom
[86:20] 
[86:20] limitaciones  de  los  LMS  y  nosotros
[86:21] 
[86:21] teníamos  un  motor  que  podía  utilizar
[86:23] 
[86:23] herramientas  en  ese  momento  y  no  y  te
[86:26] 
[86:26] iba  a  veces,  pero  estaba  ahí,  pero
[86:28] 
[86:28] veíamos  unos  resultados  en  benchmarks
[86:30] 
[86:30] que  que  hacían  4x  el  performa  de  GPT4
[86:34] 
[86:34] utilizando  GPT4
[86:36] 
[86:36] y  no  sabemos  qué  hacer  con  esto.
[86:38] 
[86:38] Entonces,  si  hoy  ya  ha  costado  esos
[86:41] 
[86:41] pequeños  detalles  que  en  la  escala
[86:42] 
[86:42] importan  son  los  pequeños  detalles  que
[86:45] 
[86:45] que  pues  es  un  cambio  paradigma,  no  es
[86:47] 
[86:47] que  miramos  a  otro  punto,  pero  pero  ese
[86:49] 
[86:49] punto  si  lo  escalas  en  el  tiempo  sí  que
[86:51] 
[86:52] es  muy  distinto  como  como  se  ve,  ¿no?
[86:54] 
[86:54] Nosotros  nos  encontrábamos  este  tipo  de
[86:56] 
[86:56] cosa  que  había  un  challenge  enorme,  pero
[86:58] 
[86:58] íbamos  con  un  mensaje  un  poco  también
[86:59] 
[86:59] agresivo  de  que  RAG  no  va  a  escalar  para
[87:02] 
[87:02] casos  de  uso  que  vaya  más  allá  de
[87:04] 
[87:04] chatbots.  Luego  han  salido  1000  papers
[87:06] 
[87:06] que  que  prueban  esa  dirección.  Entonces,
[87:08] 
[87:08] ¿qué  nos  pasó?
[87:10] 
[87:10] Obviamente  nos  pasó  una  respuesta  de  eh
[87:13] 
[87:13] éramos  dos,  tres,  o  sea,  un  equipo  muy
[87:16] 
[87:16] pequeño  de  cuatro  o  cinco  personas.
[87:18] 
[87:18] Teníamos  muy  poca  caja,  o  sea,  unos
[87:21] 
[87:21] 300k,  400k.
[87:23] 
[87:23] ¿Que  de  dónde  salieron  esos?  de  Business
[87:26] 
[87:26] Angels,
[87:27] 
[87:27] Pablo  Fernández  y  otros  Business  Angels
[87:29] 
[87:29] que  se  unieron  a  a  echarnos  una  mano.
[87:31] 
[87:31] Pablo  nos  presenta,  ¿no?
[87:32] 
[87:33] Y  no  Exactamente.  Y
[87:36] 
[87:36] y  nos  encontramos  un  nos  cuesta
[87:39] 
[87:39] explicarlo  lo  que  hacemos  porque  somos
[87:42] 
[87:42] los  primeros  en  el  mundo  hablar  de
[87:43] 
[87:43] razonamiento,  literalmente,  eh,  y  en  ese
[87:46] 
[87:46] momento  no  estaba  en  la  mesa.  E  y  al
[87:49] 
[87:49] mismo  tiempo
[87:49] 
[87:49] todo  el  mundo  habla  de  razonamiento,
[87:50] 
[87:50] pero  lo  que  dice  es  que  no  es
[87:52] 
[87:52] razonamiento.
[87:54] 
[87:54] Sí,  sí  que,  o  sea,  es  que  esa  es  una
[87:55] 
[87:55] conversación  profunda.  Sí,  Rison  y  no  lo
[87:57] 
[87:57] que  están  haciendo  los  modelos.  Eh,
[87:59] 
[87:59] yo  te  hablo  bien  eh  estas
[88:00] 
[88:00] conversaciones,
[88:01] 
[88:01] ¿no?  A  mí  también.  Te  hablo  a  nivel  de
[88:02] 
[88:02] concepto.  A  nivel  conceptual
[88:05] 
[88:05] nosotros  hemos  le  llamamos  Rison  in
[88:07] 
[88:07] Engine  en  su  momento.  Insisto  que
[88:09] 
[88:09] nuestra  dirección  es  un  sistema
[88:10] 
[88:10] operativo  de  IA,  pero  no  está  todavía  la
[88:11] 
[88:11] tecnología  ahí,  pero  es  nuestro  nuestro
[88:15] 
[88:15] nuestra  dirección.  Tenemos  la  validación
[88:16] 
[88:16] de  que  Carpaci  al  final  del  23  habla  del
[88:19] 
[88:19] LLM  OS.  Mm.
[88:20] 
[88:20] Entonces  decimos,
[88:22] 
[88:22] "Vale,  no  somos  los  únicos  locos  que
[88:23] 
[88:24] vemos  esto  en  esta  dirección  y  hacemos
[88:26] 
[88:26] la  presi  de  cinco  en  Estados  Unidos
[88:28] 
[88:28] porque  la  respuesta  que  encontramos  en
[88:30] 
[88:30] España  es  nos  entendemos  que  es  es  es
[88:34] 
[88:34] nuestra  también,  o  sea,  es  de  no
[88:36] 
[88:36] sabernos  explicar,  obviamente,  porque
[88:38] 
[88:38] éramos  una  tecnológica  liter  habíamos
[88:41] 
[88:41] hecho  tecnología,  ni  caso  de  uso  ni
[88:42] 
[88:42] producto,  o  sea,  había,  tenemos  una
[88:44] 
[88:44] tecnología  muy  potente
[88:46] 
[88:46] con  una  que  que  no  sabíamos  ni  los
[88:47] 
[88:47] beneficios  más  allá  que  tenía.
[88:49] 
[88:49] Descubrimos  con  el  tiempo  lo  de  la
[88:51] 
[88:51] ostras,  que  hay  un  mercado  que  valora  la
[88:52] 
[88:52] auditabilidad  y  valora  la  trazabilidad.
[88:54] 
[88:54] Sí,  la  valora
[88:55] 
[88:55] y  pero  no  y  la  trazabilidad.  Y  fuimos  a
[88:58] 
[88:58] Europa,  nos  encontramos  un  poco  a  lo
[88:59] 
[88:59] mismo.  Hay  que  decir  que  sí  que  hubieron
[89:01] 
[89:01] fondos  en  España  y  el  que  creyeron  en  en
[89:05] 
[89:05] en  nosotros,  eh,  no  grandes,  me  refiero,
[89:08] 
[89:08] no  de  liderar,  pero  sí  de  acompañar  y
[89:10] 
[89:10] que  fueron
[89:11] 
[89:11] de  esto  siempre  hay  de  acompañar.  Sí,
[89:13] 
[89:13] pero  pero  es  que
[89:14] 
[89:14] eso se  va  de  liderar,
[89:15] 
[89:15] sí,  pero  de  acompañar  tampoco.  Te  creas
[89:18] 
[89:18] que  había  mucho,  pero  hubieron
[89:20] 
[89:20] cuando  tienes  un  líder  de  una  ronda
[89:22] 
[89:22] tienes  una  compañía.
[89:23] 
[89:23] Sí,  estoy  de  acuerdo.  Y  luego  en  Europa
[89:27] 
[89:27] tuvimos  un  montón  de  investment  comites,
[89:30] 
[89:30] nada,  no  salía.
[89:31] 
[89:31] Sí,  sí.  Y  voleas  San  Francisco  y
[89:35] 
[89:35] aterricé  un  miércoles.
[89:36] 
[89:36] Fuiste  físicamente.
[89:37] 
[89:37] Sí,  sí.  Ya  tenía,  ya  había  abierto
[89:39] 
[89:39] conversaciones,  etcétera.  Ya  tenía  cosas
[89:41] 
[89:41] aterrizadas.  Yo  aterricé  un  miércoles  y
[89:43] 
[89:43] el  jueves  tenía  un  transit
[89:45] 
[89:45] ya.
[89:47] 
[89:47] Eh,  literal,
[89:48] 
[89:48] el  mindset  es  otro  ahí,  ¿no?
[89:49] 
[89:49] Literal,  pero  esto  es  así,  eh,  eh,  y  de
[89:52] 
[89:52] repente  toda  Europa  me  vuelve  a  llamar.
[89:54] 
[89:54] Sí,  claro,  claro.
[89:57] 
[89:57] Que  es  tremendo,  ¿eh?
[89:57] 
[89:57] Y  luego  hicimos
[90:00] 
[90:00] eh  quemamos  muy  poco  porque  no  somos  una
[90:02] 
[90:02] intensa  y  ya  está.  Y  luego  al  final  del
[90:06] 
[90:06] eh  Y  luego
[90:07] 
[90:07] eso  la  ronda  de  de  cinco.
[90:09] 
[90:09] De  cinco,  sí.  de  5  millones  de  dólares
[90:12] 
[90:12] en  que  no  en  euros  son  menos
[90:14] 
[90:14] a  mitad  del  año  pasado.
[90:15] 
[90:15] Sí,  exactamente,  que  se  anunciaron  en
[90:16] 
[90:17] diciembre.
[90:17] 
[90:17] Vale.
[90:18] 
[90:18] Estuvimos  un  poco  callados  tirando  y
[90:20] 
[90:20] probando  muchas  cosas  y  luego  ya
[90:23] 
[90:23] encontramos  el  producto  al  final  del  año
[90:25] 
[90:25] pasado.  Es  que  es  eso,  eh,  al  final  del
[90:27] 
[90:27] año  pasado  empezamos  a  tener  intuición
[90:29] 
[90:29] porque  fuimos  a
[90:30] 
[90:30] preproducto  o  se  invirtieron  5  millones.
[90:32] 
[90:32] Sí,  exactamente.  Pero  porque  es  que  hay
[90:34] 
[90:35] que  tener  en  cuenta,  yo  no,  pero  hay  que
[90:37] 
[90:37] tener  en  cuenta  también  quién  quién  es
[90:39] 
[90:39] es  quién  es  Manu.  Es  que  Manu,
[90:43] 
[90:43] ya
[90:44] 
[90:44] Manu  tiene  mucho  prestes,  no  solo
[90:46] 
[90:46] prestigio,  que  es  que  el  tío  sabe,  o
[90:48] 
[90:48] sea,
[90:49] 
[90:49] y  esto  lo  hicisteis  a  una  valoración  de
[90:51] 
[90:51] 20  pre  o  25  post  por  ahí.  Sí,  de  ese
[90:54] 
[90:54] palo,
[90:55] 
[90:55] ese  palo.
[90:56] 
[90:56] Y  luego  ya  eh  ahora  no  buscábamos  ronda
[91:00] 
[91:00] como  tal  ahora  mismo,  o  sea,  porque  ya
[91:02] 
[91:02] estamos  una  buena  situación,  lo
[91:04] 
[91:04] estábamos  hablando,  vamos,  no  vamos,
[91:05] 
[91:05] vamos,  no  vamos  a  a  la  parte  de  la  de  la
[91:07] 
[91:07] ronda
[91:08] 
[91:08] y  persiguió  Peter
[91:10] 
[91:10] y  Peter  fue  uno  de  los  fondos  que  es
[91:11] 
[91:11] nuestro  war  member,
[91:13] 
[91:13] es  casualmente  el  que  ha  liderado  la
[91:14] 
[91:14] ronda.
[91:15] 
[91:15] Sí,  Peter  creando  la  la  liderado  junto
[91:18] 
[91:18] con  Forge  Point  Capitán,
[91:19] 
[91:19] ¿vale?
[91:20] 
[91:20] eh
[91:23] 
[91:23] y  que  es  un  fondo  de  ciberseguridad  que
[91:25] 
[91:26] tiene  relación  con  bancos  y  demás  y
[91:30] 
[91:30] y  bueno  y  y  NFX  y  Village  Global,  que
[91:32] 
[91:32] son  los  de  la  presid  han  hecho
[91:35] 
[91:35] han  hecho  la
[91:36] 
[91:36] prorrata.
[91:36] 
[91:36] Exactamente.
[91:38] 
[91:38] Y  eso  ha  montado  el  y  eso  ha  sido  esto.
[91:40] 
[91:40] Pero  no  buscamos
[91:41] 
[91:41] y  la  segunda  es  de  25  millones  de  euros.
[91:43] 
[91:43] Sí.  Eh,  no,  dólares,  dólares,
[91:45] 
[91:45] dólares,
[91:46] 
[91:46] dólares.  Ah,  y
[91:49] 
[91:49] y  eso  es  una  valoración  de  más  de  100.
[91:52] 
[91:52] Ahora  van  los  tiros,  pero  no  es
[91:54] 
[91:54] prerevenue,  ya  no  es  ahora  ya  es  con
[91:56] 
[91:57] validación  de  los  buyers,  con  un
[91:59] 
[91:59] pipeline  realista,  ah,  muy  realista  y  y
[92:04] 
[92:04] realmente  el  es  un  bet  en  la  ejecución,
[92:07] 
[92:08] te  diría.  O  sea,  ahora  yo  siempre  se  lo
[92:09] 
[92:09] digo  al  equipo,  depende  de  nosotros,  eh,
[92:13] 
[92:13] y  depende  de  muchas  otras  cosas,  ¿no?
[92:14] 
[92:14] Del  mercado,  de  tal,  pero  tenemos
[92:16] 
[92:16] realmente  depende  de  lo  bien  que  lo
[92:18] 
[92:18] podamos  hacer  y  es  muy  difícil.  O  sea,
[92:20] 
[92:20] ahora
[92:22] 
[92:22] para  mí,  por  eso  cuando  la  gente  te
[92:24] 
[92:24] felicita,  [ __ ]  tío,  25  y  digo,  "No,
[92:26] 
[92:26] tío,  felicidades,  ¿de  qué?  No,  no,  que
[92:30] 
[92:30] lo  que  viene  por  delante,  eh,  [ __ ]
[92:33] 
[92:33] eso  es  algo  que  yo  veo  mucho.
[92:34] 
[92:35] A  mí  me  pasa  lo  mismo,  eh,  cuando  la
[92:36] 
[92:36] gente  te  felicita  por  una  ronda  y  dices,
[92:37] 
[92:38] "No,  no,  de  momento  lo  único  que  celebro
[92:39] 
[92:39] es  que  me  he  diluido."
[92:40] 
[92:40] Exactamente.  Que  me  he  diluido  y  que
[92:41] 
[92:41] tengo  más  presión  y  tengo  que  hacer
[92:43] 
[92:43] delivery  y  que  y  que  tengo  que  correr.
[92:46] 
[92:46] E,
[92:47] 
[92:47] pero  lo  vamos  a  hacer.  Yo,  o  sea,
[92:49] 
[92:49] tenemos  muchísima  convicción  de  que  el
[92:51] 
[92:51] camino  que  estamos  cogiendo  es  el
[92:52] 
[92:52] correcto.  Ah,  y  al  mismo  tiempo.
[92:54] 
[92:54] ¿Te  imaginas  del  futuro?  Perdona  que  te
[92:55] 
[92:55] interrumpa.  ¿Te  imaginas  el  futuro  e
[92:58] 
[92:58] como  un  sistema  operativo,  ¿qué
[92:59] 
[92:59] significa?  ¿Puedes  desarrollar  un  poco
[93:01] 
[93:01] más  esta  visión?  O  sea,  que  un  sistema
[93:02] 
[93:03] operativo  basado  en  IA,  o  sea,  no  hay  no
[93:05] 
[93:05] hay  el  sistema  operativo,  no  hay  los
[93:07] 
[93:07] ordenadores  tal  y  como  los  entendemos  a
[93:09] 
[93:09] día  de  hoy  en  el  futuro.  ¿Qué  te
[93:10] 
[93:10] imaginas?  Yo  me  imagino  que  tengo  puedo
[93:12] 
[93:12] tener  un  dispositivo  que  no  visualizo
[93:14] 
[93:14] todavía  a  día  de  hoy,  pero  que  los
[93:16] 
[93:16] programas  se  construyeron  de  fly,
[93:19] 
[93:19] o  sea,  todo  se  hace,  la  UI  con  la  que  yo
[93:23] 
[93:23] interactúo  se  hace  onde  fly,  no  quiere
[93:25] 
[93:25] decir  que  sea  distinta  cada  vez  que  la
[93:26] 
[93:26] utilizo,  quiero  decir  que  se  hace  onde
[93:27] 
[93:27] fly  porque  reacciona  al  entorno,  por
[93:29] 
[93:29] ejemplo,  y  se  me  va  adaptando  a  lo  que
[93:32] 
[93:32] tengo,  donde  las  bases  de  datos  eh
[93:35] 
[93:36] forman  parte  del  contexto  de  un  modelo
[93:37] 
[93:37] porque  no  me  hace  falta  porque  tienen
[93:39] 
[93:39] trillones  de  de  ventanas  de  contexto  y
[93:42] 
[93:42] donde  al  final  todos  los  sistemas  tienen
[93:45] 
[93:46] una  parte  siguen  seguimos  teniendo  un
[93:47] 
[93:47] legacy,  digamos,  de  de  del  que  queremos
[93:51] 
[93:51] tener  porque  hace  falta,  ¿no?  Hay  que
[93:52] 
[93:52] poner  algunos  tipos,  pero  todo  lo  que
[93:53] 
[93:54] tiene  que  ver  con  la  interacción  con  el
[93:56] 
[93:56] humano  es  muchísimo  más  dinámico.  Ah,
[94:01] 
[94:01] yo  creo  que  la  revolución  de  la  IA  está
[94:02] 
[94:02] en  cómo  interactúan  los  humanos  con  la
[94:04] 
[94:04] tecnología.  Eso  es  lo  que  yo  creo  que  va
[94:07] 
[94:07] lo  que  lo  cambia.  No  va  solo  la
[94:08] 
[94:08] inteligencia,  es  como  va  a  cambiar  a
[94:09] 
[94:09] forma  la  en  que  nosotros  interactuamos
[94:11] 
[94:11] con  la  tecnología  y  eso  si  eso  es  muy
[94:15] 
[94:15] profundo  filosoficamente  porque  ahora
[94:16] 
[94:17] hemos  estar  limitados  a  las  manos  y  a  la
[94:20] 
[94:20] boca  principalmente  y  incluso  al  habla  y
[94:22] 
[94:22] no  tanto  porque  Siri  tampoco  nos  hacía
[94:24] 
[94:24] mucho  caso.  Y  ahora  cada  vez  más  vamos  a
[94:26] 
[94:26] ir  saltando  capas  a  y  vamos  a
[94:30] 
[94:30] a  encontrar  nuevas  formas  de  de
[94:34] 
[94:34] interactuar  con  la  tecnología,  que  para
[94:35] 
[94:35] mí  es  casi  con  la  realidad,  ¿eh?  Y  yo
[94:38] 
[94:38] creo  que  eso  va  a  provocar
[94:41] 
[94:41] y  eso  en  el  fondo  yo  creo  que  va  a  ser
[94:43] 
[94:43] el  concepto  de  sistema  operativo,  que  es
[94:46] 
[94:46] un  sistema  operativo  como  definición.  Al
[94:47] 
[94:48] final  esto  viene  de  mano  de  cómo  lo  ve,
[94:51] 
[94:51] eh,
[94:52] 
[94:52] ¿cómo  tú  ves  defensivilidad  de  todo
[94:54] 
[94:54] esto?  Porque  ahora  yo  veo  que  cada  estos
[94:55] 
[94:56] players  grandes,  Gemini,  hay  un  ejemplo,
[94:58] 
[94:58] un  experimento  con  generar  código  on  the
[95:01] 
[95:01] fly,  como  todos  los  UI  cloud,  lo  mismo,
[95:04] 
[95:04] open  aer  con,  mira,  no  es  así,  pero  es
[95:07] 
[95:07] es  un  poco  el  mismo  concepto.  Vamos  a
[95:09] 
[95:09] generar  ah  estos  widgets  on  the  fly  y
[95:12] 
[95:12] todo.
[95:12] 
[95:12] Claudia  ha  hecho  eso,  o  sea,  Claudia
[95:14] 
[95:14] acaba  sacar  una  herramienta  que  se  llama
[95:15] 
[95:15] imagin
[95:15] 
[95:15] Exacto,  exacto,  exacto.  Por  eso  es  lo
[95:17] 
[95:17] mismo  que  al  final  ellos  también  juegan
[95:19] 
[95:20] y  yendo  esto  un  poco  a  esta  dirección
[95:22] 
[95:22] por  eso
[95:22] 
[95:22] y  también  con  el  hardware,  ¿no?
[95:24] 
[95:24] Open  dice  que  quiere  montar
[95:26] 
[95:26] o  sea,  pero  si  te  refieres  a
[95:27] 
[95:27] defensividad  de  Maisa  o  defensividad  de
[95:28] 
[95:28] Exacto,  exact  porque  mañana  imaginamos
[95:31] 
[95:31] open  a  clo.
[95:33] 
[95:33] Yo  lo  que  os  he  dicho  es  ya  no  es  la
[95:34] 
[95:34] visión  solo  del  sistema  operativo,  es
[95:35] 
[95:35] como  creo  que  va  a  ir  cambiando  eh  eh  a
[95:37] 
[95:37] nivel  de
[95:38] 
[95:38] sea  quien  sea  que  lo  haga,  ¿no?
[95:39] 
[95:39] Sí.  Eh,  o  sea,  nuestra  defensibilidad  se
[95:42] 
[95:42] basa  en  que  a  día  de  hoy  somos  los
[95:44] 
[95:44] únicos  que  sabemos  que  qué  cuesta  llevar
[95:48] 
[95:48] a  producción  varios  casos  de  uso  de  la
[95:51] 
[95:51] magnitud  que  estamos  haciendo.  Hablamos
[95:52] 
[95:52] de  casos  de  uso  que  son  40,000  horas  al
[95:54] 
[95:54] año  de  humanos,  de  gente  de  que  vale,
[95:56] 
[95:56] que  cobra  40,000  €  con  equipos  de  70.  O
[95:59] 
[95:59] sea,  y  el  coste  es  que  los  números  les
[96:03] 
[96:03] salen  muy  bien.  Somos  muy  baratos  en
[96:05] 
[96:05] este  momento,  eh,  para  quien  nos
[96:06] 
[96:06] contrata.
[96:08] 
[96:08] Ah,  parece  que  no,  eh,  pero  si  haces  los
[96:10] 
[96:10] números  salen.  Ahora  bien,  la
[96:12] 
[96:12] defensibilidad  está  en  literalmente  eh
[96:16] 
[96:16] seguir  aumentando  la  instancia  que
[96:17] 
[96:17] tenemos  de  aprendizaje  en  el  mercado,
[96:19] 
[96:19] seguir  apostando  por  la  convicción  que
[96:20] 
[96:20] tenemos  en  esta  dirección.  Si  el  mercado
[96:22] 
[96:22] nos  dice  que  vamos  en  otra  dirección,
[96:24] 
[96:24] ser  los  capaces  de  movernos  si  hace
[96:27] 
[96:27] falta  a  nivel  tecnológico.  De  momento
[96:28] 
[96:28] nos  está  yendo  bien  por  esta  dirección.
[96:31] 
[96:31] Hay  mucho  trabajo  hacer  en  esta
[96:32] 
[96:32] dirección.  El  tema  es  que  haya  una
[96:34] 
[96:34] innovación,  un  un  que  salte  la  capa  de
[96:36] 
[96:36] abstracción  de  la  tarea  en  la  que  estáis
[96:39] 
[96:39] trabajando  vosotros,  porque  pues
[96:40] 
[96:40] literalmente  estáis  yendo  a  tareas  que
[96:41] 
[96:41] ya  están  automatizadas  con  RPA.  No,
[96:43] 
[96:43] no,  no,  no,  no,  no.  Estamos  yendo  a  lo
[96:46] 
[96:46] que  RPA  no  ha  llegado,  que  es  el  90%.
[96:48] 
[96:48] Vale,  pero  estáis  dentro  de  un  de  un
[96:51] 
[96:51] proceso  que  tiene  claro  el  input  y  el
[96:53] 
[96:53] output,  vamos  a  decir,  ¿no?  Un  sub
[96:55] 
[96:56] subproceso  dentro  de  un  negocio,  pero  tú
[96:58] 
[96:58] no  le  puedes  pedir  a  un  negocio  que
[97:00] 
[97:00] automatización  de  créditos  de  la
[97:01] 
[97:01] aceptación  de  créditos  de  coche  no  es  un
[97:06] 
[97:06] subproceso.  Tiene  muchos  subprocesos  que
[97:09] 
[97:09] son  tareas  que  hace  son  los  pasos  que
[97:11] 
[97:11] estás  viendo  que  el  proceso  hace.  Tiene
[97:13] 
[97:13] que  leer  la  documentación  y  buscar  en
[97:15] 
[97:15] las  nef  si  es  un  moroso  o  no.  tiene  que
[97:17] 
[97:18] hacer  tiene  un  montón  de  cosas,  pero  no
[97:20] 
[97:20] es  son  procesos  pequeños,  son  en  toend,
[97:22] 
[97:22] son  hay  un  humano  que  está  cobrando  x
[97:25] 
[97:25] tanto  al  mes  por  hacer  esa  tarea.
[97:28] 
[97:28] Bueno,  un  humano  no,  o  sea,  un
[97:29] 
[97:29] departamento  de  riesgos  de  un  banco
[97:31] 
[97:31] también  es  uno  de  los  de  es  uno  de  los
[97:33] 
[97:33] focos  que  tiene  eh
[97:34] 
[97:34] centenares  de  humanos  o  miles  de
[97:36] 
[97:36] humanos.  Los  productos  financieros  están
[97:39] 
[97:39] a  día  de  hoy  funcionando  y  tienen  ese
[97:41] 
[97:41] latency  porque  están  operados  por
[97:43] 
[97:43] humanos  que  aunque  puedan  tardar  lo
[97:44] 
[97:44] mismo  que  la  IA,  no  se  ponen  a  hacer  la
[97:46] 
[97:46] tarea  de  forma  inmediata.  Eh,  y  siguen
[97:51] 
[97:51] formando  una  parte  de  la  ecuación.  Es
[97:52] 
[97:52] mejor  [ __ ]  a  su  mano  que  a  lo  mejor
[97:53] 
[97:53] ahora  yo  ya  estoy  haciendo  una  tarea  que
[97:55] 
[97:55] ya  conoce  todo  el  bango  y  enfocarlo  en
[97:57] 
[97:57] hacer  la  otra  parte  que  todavía  no  no
[97:59] 
[97:59] llega  a  la  ella  y  así  y  así
[98:00] 
[98:00] gradualmente,
[98:01] 
[98:01] ¿vale?  Ah,  pero  no  son  pequeños  eh
[98:04] 
[98:04] procesos  ni
[98:06] 
[98:07] son  RPAs.  De  hecho,  nosotros  no  atacamos
[98:08] 
[98:08] a  RPA  directamente  en  el  sentido  de  si
[98:11] 
[98:11] tú  ya  tienes  RPA,  déjatelo,  está
[98:13] 
[98:13] funcionando,  para  qué  lo  vas  a  quitar.
[98:14] 
[98:14] lo  que  funciona  no  lo  toques,  ¿no?  Y
[98:16] 
[98:16] luego  ya  cuando  ya  esté  metido  y  ya
[98:18] 
[98:18] tengas  éxito,  pues  lo  mismo  ese  invoice
[98:20] 
[98:20] processing  que  tienes  en  un  60  sí  que  te
[98:22] 
[98:22] lo  puedes  quitar  más  rápido  de  lo  que
[98:24] 
[98:24] parece  con  un  con  un  worker  porque  se
[98:25] 
[98:25] crean  superrápido.
[98:26] 
[98:26] Hombre,  si  funciona  mejor  en  cuanto  a
[98:28] 
[98:28] calidad  del  resultado,
[98:29] 
[98:30] sí,
[98:30] 
[98:30] y  me  bajas  el  coste,
[98:31] 
[98:31] sí,
[98:32] 
[98:32] pues  claro  que  lo  voy  a  hacer,  ¿no?  Pero
[98:34] 
[98:34] sí,  pero  nosotros  entramos,
[98:35] 
[98:35] es  muy  fácil  de  entender,  o  sea,
[98:36] 
[98:36] sí,  sí,  lo  sé,  pero  nosotros  entramos  a
[98:39] 
[98:39] lo  que  no  pueden  hacer,  que  es  todavía
[98:41] 
[98:41] más,
[98:42] 
[98:42] ya,
[98:42] 
[98:42] porque  luego  hay  mucho  que  entender  las
[98:43] 
[98:43] Enterprise  de  quién  y  quién  lleva  esa
[98:46] 
[98:46] esa  cuenta  y
[98:48] 
[98:48] entréis  entráis  en  los  bancos  por  por
[98:50] 
[98:50] dónde,  por  el  CEO  o  por  el  el  técnico
[98:53] 
[98:53] en  caso  de  bancos,  eh,  nosotros  tienes
[98:56] 
[98:56] no  puedes  entrar  por  un  solo  sitio,
[98:58] 
[98:58] tienes  que  entrar  por  muchos  y  al  final
[99:00] 
[99:00] no  hay  un  solo  Bayer  en  en  enterprise,
[99:03] 
[99:03] no  te  compra  una  persona,  te  compra  un
[99:04] 
[99:04] equipo  y  te  compra  una  una  visión  de  la
[99:07] 
[99:07] empresa,  digamos.  Entonces,  eso  va  desde
[99:11] 
[99:11] arriba  dirección,  eh,  que  equipos  de  de
[99:14] 
[99:14] IA,  te  diría.  Ah,  pero  luego  ya  cuando
[99:17] 
[99:17] vas  hacia  abajo  nos  separamos  de  esa
[99:19] 
[99:19] parte  de  IA,  que  se  vuelve  un  challenge
[99:21] 
[99:21] porque  al  fin  y  al  cabo  no  ya  hemos
[99:22] 
[99:22] tenido  malas  experiencias  ahí  y  nos
[99:24] 
[99:24] vamos  a  la  parte  más  de  RPA,
[99:27] 
[99:27] processation,
[99:29] 
[99:29] automatización,
[99:30] 
[99:30] malas  experiencias  con  las  áreas  de
[99:32] 
[99:32] innovación.  Sí,  algunas  veces  sí  hemos
[99:35] 
[99:35] tenido  buenísimas  y  no  tan  buenas
[99:37] 
[99:37] porque  no  con  demasiada  opinión  tiene
[99:40] 
[99:40] demasiada  opinión
[99:41] 
[99:41] con  las  no  con  las  series  de  innovación
[99:42] 
[99:42] con  las  áreas  de  de  IA,  incluso  algunas
[99:46] 
[99:46] veces  tecnología,  porque
[99:49] 
[99:49] se  ven  amenazadas,
[99:50] 
[99:50] porque  ha  pasado,  o  sea,  y  porque  aunque
[99:52] 
[99:52] nosotros  vayamos  con  otro  discurso,
[99:54] 
[99:54] vamos  con  otro  discurso  y  ellos  llevan
[99:56] 
[99:56] invertir  un  año,  entonces  de  una  forma
[99:58] 
[99:58] indirecta  estás  diciendo,  lo  ven  como
[100:00] 
[100:00] competencia.  Cuando  yo  muchas  veces
[100:01] 
[100:01] digo,  "Tío,  sigue  haciendo  tus  chatbots
[100:03] 
[100:03] y  utiliza  lo  mío  como  API  si  quieres
[100:05] 
[100:05] para  tus  chatbots  o  para  lo  que  estés
[100:06] 
[100:06] montando."  Si,  pero  la  gente
[100:10] 
[100:10] la  IAP  desde  fuera  parece  muy  fácil.
[100:12] 
[100:12] [ __ ]  si  es  prontinir
[100:14] 
[100:14] es  muy  fácil  y  desde  fuera  parece  muy
[100:17] 
[100:17] fácil  y  pero  cuando  te  vas  metiendo  vas
[100:20] 
[100:20] viendo  que  de  fácil  no  tiene  nada  y
[100:22] 
[100:22] entonces
[100:22] 
[100:22] con  la  cabeza,  ¿no?
[100:23] 
[100:23] Totalmente,  totalmente.
[100:25] 
[100:25] Start  hard  to  master  o  whatever.
[100:29] 
[100:29] Eso  choca  mucho  a  las  empresas  y  te
[100:32] 
[100:32] encuentras  una  resistencia,
[100:34] 
[100:34] pero  que  es  normal.  Eh,  yo  también  lo  yo
[100:36] 
[100:36] también  me  resisto  a  que  me  pongan  otros
[100:37] 
[100:37] puntos  de  vista.  Intento  tener  la  mente
[100:39] 
[100:39] muy  abierta  y  nosotros  hemos  aprendido
[100:42] 
[100:42] mucho  por  el  camino  y  a  lo  mismo
[100:43] 
[100:43] hablamos  en  un  año  y  te  digo,  "Oye,
[100:45] 
[100:45] ¿cómo  podía  decir  eso?"
[100:48] 
[100:48] Mola  tener  la  mente  abierta.  Hablando  de
[100:50] 
[100:50] mente  abierta,  AGI.
[100:54] 
[100:54] Eh,  mira,  mi  opinión  de  la  AGI  es  que  en
[100:58] 
[100:58] cierta  manera  ya  está  aquí.  Ah,  solo  que
[101:01] 
[101:01] la  estamos  conceptualizando.  ¿A  qué  me
[101:03] 
[101:03] refiero  con  eso?  Yo  no  estoy  de  acuerdo
[101:06] 
[101:06] que  la  AGI  vaya  a  ser  un  monolito,  que
[101:08] 
[101:08] quiere  decir  que  vaya  a  ser  un  solo
[101:10] 
[101:10] modelo,  al  igual  que  nosotros  no  somos
[101:12] 
[101:12] un  solo  una  sola  unidad,  somos  un
[101:14] 
[101:14] sistema.
[101:16] 
[101:16] Yo  creo  que  la  va  a  ser  un  sistema
[101:18] 
[101:18] porque  si  tú  te  planteas  un  thought
[101:20] 
[101:20] process,  o  sea,  un  pensamiento,  tienes
[101:22] 
[101:22] la  y  le  das  un  ordenador,
[101:26] 
[101:26] es  más  todavía.  ¿Cuál  es  el  límite  de
[101:29] 
[101:29] que  tienes?  No.
[101:32] 
[101:32] ¿Cuál  es  tu  definición  de  J?
[101:35] 
[101:35] Hay  muchas  últimamente.
[101:37] 
[101:37] Es  que  para  mí  em
[101:40] 
[101:40] o  de  Asi,
[101:41] 
[101:41] lo  sé,  lo  sé.  O  sea,  el  ACI,  ¿no?  Que  es
[101:44] 
[101:44] como  lo  siguiente,  que  es  es  como  decir
[101:46] 
[101:46] Dios  sin  decir  Dios  es  como  ellos  lo
[101:48] 
[101:48] plantean,  casi  como  si  fuera  un  Dios  sin
[101:49] 
[101:49] decirlo  por  no  es  como  una  religión,  ya
[101:51] 
[101:51] se  está  haciendo  religión.
[101:54] 
[101:54] Yo  la  lo  veo  como  un  micelio.  E,  ¿qué  es
[101:57] 
[101:57] esto?  El  micelio  es  la  fuente  de
[102:00] 
[102:00] funguis,  de  fungos  de  que  existe  debajo
[102:03] 
[102:03] de  los  bosques,  que  como  nodos  no  son
[102:05] 
[102:05] inteligentes,  pero  como  conjuntos  se
[102:07] 
[102:07] reparten  los  nutrientes  y  son  capaces  de
[102:09] 
[102:09] avisar  la  otra  parte  del  bosque  de  que
[102:11] 
[102:11] hay  un  incendio  y  de  que  tampoco  pueden
[102:13] 
[102:13] moverse,  ¿no?  Pero  de  para  repartir
[102:15] 
[102:15] recursos  y  demás.  E  pero  yo  lo  veo  un
[102:20] 
[102:20] poco  como  Micelio,  por  eso  yo  pienso  que
[102:24] 
[102:24] si  esto  es  un  poco  si  tú  te  pones  a
[102:26] 
[102:26] reflexionar  a  día  de  hoy  cómo  la  gente
[102:28] 
[102:28] ya  cómo  concibe  su  opinión  y  su  forma  de
[102:32] 
[102:32] entender  el  mundo,  ya  está  más
[102:34] 
[102:34] influenciado  por  la  IA  de  lo  que  creen
[102:36] 
[102:36] porque  consumen  contenido  de  TikTok,
[102:38] 
[102:38] YouTube  y  otras  redes  sociales  que  ya  se
[102:41] 
[102:41] lo  está  recomiendo  una  es  un  nodo.  Ya
[102:44] 
[102:44] no,  ellos  ya  no  son  los  que  deciden  qué
[102:46] 
[102:46] consumir.  El  lo  que  deciden  que  consumir
[102:49] 
[102:49] ya  les  está  viniendo  por  distintas
[102:50] 
[102:50] fuentes  con  recomendaciones  de  sistemas
[102:53] 
[102:53] de  que  no  están  interconectados.
[102:55] 
[102:56] Bueno,
[102:57] 
[102:57] luego  el  siguiente  punto  ya  no  solo  a  la
[103:00] 
[103:00] hora  de  también  comunicar  ya  la  IA  está
[103:02] 
[103:02] empezando  a  jugar  un  papel  clave.
[103:04] 
[103:04] ¿Cuántos  correos  escribimos  eh eh  de
[103:06] 
[103:06] verdad  nosotros?  Pues  yo  no  todos.  Yo  a
[103:10] 
[103:10] veces
[103:12] 
[103:12] eh  porque  no  me  expreso  tal,  digo,  "Bu,
[103:14] 
[103:14] ¿cómo  digo  esto  en  inglés?"  Tal,  pues  lo
[103:15] 
[103:15] cambio.
[103:17] 
[103:17] Pero  ya  está  jugando  un  papel  ahí  y
[103:18] 
[103:18] encima  ahora  que  viene  más  la  generación
[103:20] 
[103:20] de  contenido.  Entonces  ya  está,  mi
[103:21] 
[103:21] opinión  ya  está  influenciando  de  alguna
[103:23] 
[103:23] forma  u  otra  una  inteligencia  que  no  es
[103:25] 
[103:25] humana  que  no  se  puede  comparar  o  LMS  es
[103:27] 
[103:27] otro  tipo  de  de  al  igual  que  como  digo
[103:29] 
[103:29] lo  de  los  fungis
[103:32] 
[103:32] influenciar  en  cómo  nosotros  vemos  el
[103:35] 
[103:35] mundo  y  lo  y  lo  entendemos.
[103:38] 
[103:38] Yo  creo  que  no  va  a  haber  un  día  en  el
[103:39] 
[103:39] que  digan,  "Ha  nacido  la  AGI."  Yo  veo  la
[103:42] 
[103:42] AGI  como  internet.
[103:44] 
[103:44] ¿Cuándo  nació  internet?  Bueno,  en  la  WW
[103:47] 
[103:47] con  Astral,  o  sea,
[103:50] 
[103:50] al  panet  militarmente.  O  nació  cuando
[103:52] 
[103:52] salió  la  World  W  o  cuando  llegó  Correo  o
[103:55] 
[103:55] cuando  nacieron  los  móviles  y  las  redes
[103:57] 
[103:57] sociales.  Realmente  fue  una  evolución
[103:59] 
[103:59] del  concepto  de  internet.  Yo  le  y  lo  veo
[104:01] 
[104:01] como  algo  similar.  ya  nos  está
[104:02] 
[104:02] afectando.
[104:03] 
[104:04] O  sea,  al  final  lo  llevamos  mucho  al
[104:05] 
[104:05] concepto  antropomórfico  de  tener
[104:08] 
[104:08] conciencia,  no  tener  agencia,  tener
[104:11] 
[104:11] capacidad  de  decisión,
[104:13] 
[104:13] eh  tener  capacidad  de  proyección  a
[104:14] 
[104:14] futuro,  lo  que  nos  hace  humanos,  ¿no?
[104:17] 
[104:17] Sí,  pero  yo  lo  veo  como  que  estamos
[104:20] 
[104:20] accediendo  a  una  nueva  dimensión  de
[104:21] 
[104:21] información  o  de  entender  la  información
[104:23] 
[104:23] y  que  nos  va  a  hacer  acelerar  en  el
[104:25] 
[104:25] tiempo.  Vamos  a  hacer  progresos  de
[104:26] 
[104:26] 10,000  años  en  un  año.  Ah,  y  cada  vez
[104:29] 
[104:29] será  más  rápido.  haremos  en  un  año  lo
[104:31] 
[104:31] que  tardaríamos  10.000  y  así  te  hablo  en
[104:34] 
[104:34] los  próximos  5  o  10  años.
[104:37] 
[104:37] Yo  es  que  veo  un  crecimiento  exponencial
[104:38] 
[104:38] bestial  y  ese  concepto  de  GI  no  lo  veo
[104:41] 
[104:41] como,  insisto,  un  monolito,  lo  veo  como
[104:43] 
[104:43] el  concepto  de  internet,  pero  ahora  en
[104:45] 
[104:45] otra  dimensión  más  amplia  de
[104:46] 
[104:46] información.  Por  eso  yo  digo  que  no  es
[104:48] 
[104:48] que  ya  esté  aquí,  pero  sí  es  esa  broma
[104:51] 
[104:51] de  Can  you  Field  y  AGI  que  dicen  los  de
[104:54] 
[104:54] San  Francisco,
[104:55] 
[104:55] yo  creo  que  van  en  esa  dirección.  Ah,
[104:57] 
[104:58] sí,  pero  yo  también  estoy  pensando  que
[104:59] 
[104:59] al  final  como  internet  hay  un  miles  y
[105:02] 
[105:02] miles  de  sitios  web,  pero  hay  grandes.
[105:04] 
[105:04] Exactamente.
[105:05] 
[105:05] Y  lo  mismo  aquí  con  con  modelos.  Puede
[105:06] 
[105:06] ser  que  vamos  a  tener  un  montón  de
[105:08] 
[105:08] pequeños  o  este  red,  pero  van  a  ser  dos
[105:11] 
[105:11] o  tres  junt  igual  cuánto  son  modelos
[105:14] 
[105:14] grandes  que  van  a  ser  como
[105:16] 
[105:16] orquestradores  de  todo  de  esto.  Por  eso
[105:18] 
[105:18] al  final  stage  es  son  modelos  esos
[105:20] 
[105:20] grandes  o  es  conjunto  de  todos.  Pero  si
[105:23] 
[105:23] tú  conectas  dos  modelos  son  super  en
[105:25] 
[105:25] plan
[105:26] 
[105:26] o  es  un  modelo  con  un hamiento  col  vamos
[105:29] 
[105:29] a  aquí.
[105:30] 
[105:30] Claro,  claro.  Lo  lo  entiendo  yo.  Ahí  es
[105:33] 
[105:33] donde  veo  estoy  de  acuerdo,  eh.  Yo  yo
[105:36] 
[105:36] estoy  de  acuerdo.  Yo  no  he  dicho  que
[105:37] 
[105:37] vaya  a  ser  superdocratizado  y  en  ese
[105:39] 
[105:39] sentido.  Yo  creo  que  van  a  haber
[105:40] 
[105:40] monolitos  a  que  van  a  haber  algunos
[105:43] 
[105:43] grandes,  pero  no
[105:47] 
[105:47] visualizo  el  GPT50
[105:51] 
[105:52] HGI.  Eh,  podremos  considerarlo  AGI,  eh,
[105:57] 
[105:57] pero  para  mí  formará  parte  de  un
[105:58] 
[105:59] sistema.  Si  es  que  ya  son  sistemas,  es
[106:00] 
[106:00] que  encima
[106:01] 
[106:01] abiertos  o  cerrados,  ¿tiene  acceso  todo
[106:03] 
[106:03] el  mundo  o  son  ventajas  competitivas  de
[106:06] 
[106:06] países  que  usan  contra  otros?
[106:08] 
[106:08] Para  mí  son  van  a  haber  ventajas
[106:10] 
[106:10] competitivas  y  van  a  haber  cerrados
[106:11] 
[106:11] seguro.  Si  ya
[106:13] 
[106:14] ya  está  pasando.  E  y  y  en  Europa,  por
[106:16] 
[106:17] ejemplo,  también  tú  tienes  acceso  a
[106:18] 
[106:18] Sorados.  A  Sora  2.  Yo  no.
[106:21] 
[106:21] Yo  sí  porque  he  utilizado
[106:23] 
[106:23] no  la  App  Store  americana.
[106:25] 
[106:25] Ah,  la  App  Store  americana.  Ah,  bueno,
[106:26] 
[106:26] entonces  sí,  pero  desde  España
[106:28] 
[106:28] no  he hecho  ningún  hacking  de  nada.
[106:29] 
[106:29] El  español  medio  eh,  no  puede,
[106:33] 
[106:33] eh,  y  ahora  es  una  tontería,  pero  el  día
[106:35] 
[106:35] de  mañana  no  sea  tan  tontería.
[106:38] 
[106:38] Si  lo  que  te  está  cayendo  es  algo  que  te
[106:39] 
[106:39] es  capaz  de  hacer  tal,  no  es  tan  tonto,
[106:41] 
[106:41] no  es  tan  tontería.
[106:43] 
[106:43] Yo  creo  que  sigue  haber  mucho  privado,
[106:44] 
[106:44] pero  bueno,  eso  es  lo  que  pienso  de  la
[106:46] 
[106:46] eh,  me  puedo  equivocar,  pero  lo  veo  como
[106:49] 
[106:49] otra  nueva  dimensión  de  información.
[106:52] 
[106:52] David,  tú  eres  mago.
[106:54] 
[106:54] Sí.
[106:56] 
[106:56] nos  has  hecho  un  truco  de  magia  hoy.
[106:59] 
[106:59] ¿Te  imaginas?  Yo  creo  que  yo  creo  que
[107:00] 
[107:00] hoy  en  cierta  manera  os  he  contado
[107:03] 
[107:04] historia.
[107:05] 
[107:05] Sí,  he  intentado.
[107:08] 
[107:08] ¿Sigues  haciendo  trucos  de  magia?
[107:10] 
[107:10] Sí,  sí,  sí,  de  verdad.  De  hecho,  se  lo
[107:12] 
[107:12] hizo  en  fondo.
[107:13] 
[107:13] ¿Sí  o  no?
[107:14] 
[107:14] El  que  invirtió.  Peter,
[107:15] 
[107:15] ¿no?  Bueno,  Peter  también.  Sí,  sí.  Una
[107:17] 
[107:17] cena
[107:18] 
[107:18] también  hecho.  Sí,  pero  lo  hago  con  mis
[107:20] 
[107:20] amigos.  Si  me  lo  suelen  pedir  no  me
[107:21] 
[107:21] sale,  pero  si  me  nace  sí  que  sí  que
[107:24] 
[107:24] desde  que  soy  niño  tengo  como  1000
[107:25] 
[107:25] barajas,  fue  lo  primero  que  me  gusta  un
[107:27] 
[107:27] montón,
[107:29] 
[107:29] pero  sí,  yo  hoy  un  poco  que  ahora  yo
[107:32] 
[107:32] creo  que  estamos  ya  terminando,  ¿no?
[107:33] 
[107:33] Vosotros,
[107:34] 
[107:34] o  sea,  yo  también  para  que  se  entienda,
[107:36] 
[107:36] ¿no?  Nosotros  la  posición  de  Maya
[107:39] 
[107:39] incluso  la  mía.  Yo
[107:41] 
[107:41] todo  lo  que  digo  asumo  que  puede  estar
[107:43] 
[107:43] mal  y  me  gusta  el  challenge  y  me  gusta
[107:45] 
[107:46] entrar  en  esas  situaciones  y  yo  entiendo
[107:47] 
[107:47] que  lo  que  digo  causa  ruido  porque  es
[107:51] 
[107:51] contrario  y  es
[107:53] 
[107:53] es  que  todo  es  contrario  ahora  mismo.  O
[107:54] 
[107:54] sea,  yo  no  creo  que  haya  una  una  voz  tan
[107:56] 
[107:56] fuerte  en  ninguna  dirección.
[107:59] 
[107:59] O  sea,  es  es  todo  el  mundo  son  aguas  que
[108:02] 
[108:02] que  son  o  arenas  movedizas,  no  sé  qué
[108:05] 
[108:05] metáfora  usar,  pero  se  está  todo
[108:07] 
[108:07] moviendo  todo  el  rato,  ¿sabes?
[108:09] 
[108:09] Eh,  y  está  bien,  está  bien  que  sea  así.
[108:11] 
[108:11] O  sea,  esto  es  como,  o  sea,  esto  es  que
[108:13] 
[108:13] hay  innovación,  ¿no?
[108:14] 
[108:14] Sí.
[108:14] 
[108:14] Eh,  que  hay  por,  o  sea,  a  mí  me  parece
[108:16] 
[108:16] muy  interesante  el  espacio  actual,
[108:18] 
[108:18] eh,  pero  no  creo  que  sea  especialmente
[108:21] 
[108:21] contraria  en  lo  que  dices.  O  sea,  yo
[108:24] 
[108:24] celebro  el  eliminar  estos  warflows  de  la
[108:28] 
[108:28] muerte,
[108:28] 
[108:29] ¿sí?
[108:29] 
[108:29] Porque  no  soy  muy  fan.  No,  no  me  imagino
[108:31] 
[108:31] que  el  que  el  usuario
[108:35] 
[108:35] eh  humano  eh  o  sea,  no  no  programador,
[108:40] 
[108:40] no  informático,  que  no  entiende  el
[108:42] 
[108:42] sistema  un  sistema  de  datos  relacional,
[108:43] 
[108:43] etcétera,  sea  capaz  de  montar  Worflow
[108:46] 
[108:46] ahora  porque  sí,
[108:47] 
[108:47] no,  no,
[108:47] 
[108:47] no,  o  sea,  no  tiene  ningún  sentido  esto.
[108:49] 
[108:49] Nosotros  en  Factorial  el  approach  que
[108:51] 
[108:51] estamos  haciendo  es  parecido  en  ese
[108:53] 
[108:53] sentido,  eh,  o  sea,  es  no  queremos
[108:56] 
[108:56] trabajar  home  workflows.  Luego  habrá  y
[109:00] 
[109:00] que  te  creo  los  workflows,  que  eso  ya
[109:01] 
[109:01] pasa  pues  que  8N  me  esquive  el  flujo  en
[109:04] 
[109:04] 8n.  El  problema  que  viene  ahí  es  que  eso
[109:06] 
[109:06] tiene  que  ser
[109:07] 
[109:07] dinámico.
[109:08] 
[109:08] Sí,  es  el  problema.  E  por  eso  nosotros
[109:11] 
[109:11] estamos  muy  tranquilos  con  lo  de  Open
[109:12] 
[109:12] AI,  ¿eh?  Y  creemos  que  hay  un  mercado,
[109:14] 
[109:14] que  por  eso  existen  8N  y  vale  un  billón.
[109:18] 
[109:18] Y  estamos  muy  entusiasmados  por  lo  que
[109:20] 
[109:20] queda  por  delante,  aunque  llevemos  poco
[109:24] 
[109:24] hecho,  como  es  tan  distinto,  ya  aporta
[109:26] 
[109:26] valor,  pero  falta.
[109:27] 
[109:27] Mhm.  Muchísimo.
[109:29] 
[109:29] Muy  bien.  Oye,  pues  David,  muchísimas
[109:32] 
[109:32] gracias.
[109:33] 
[109:33] Nada,  ha  sido
[109:34] 
[109:34] Te  seguiremos  sin  duda,  ¿eh?  Seguiremos
[109:36] 
[109:37] vuestros  progresos  porque  tiene  muy
[109:38] 
[109:38] buena  pinta  lo  que  estáis  haciendo.
[109:40] 
[109:40] Gracias,  Ilia,  como  siempre  y  con  los
[109:43] 
[109:43] demás  nos  vemos  la  semana  que  viene.