Inteligencia Artificial: Cómo usar la IA para ganar más en 2026 | Nicolás Rojas - Dinstinto

Bienvenidos a Dinstinto: Presentando a Nicolás Rojas Los primeros trabajos que van a volar son los trabajos de entrada. Mucha gente no va a poder conseguir trabajos si no dominan inteligencia artificial y si no pueden mostrar que son mejores al resto gracias al uso de estas herramientas. Yo aprendí programación cuando tenía como como 13 años soy programador de software y he construido empresas de software desde muy chiquito. Participante 2 ¿Cuáles son los conceptos más importantes de inteligencia artificial que todo El Mundo debería entender en 2026? Participante 1 Un agente es autónoma, tú le puedes decir todas las mañanas a las 6:00 h de la mañana busca las 10 noticias más importantes de inteligencia artificial. Luego mira que no haya publicado nada sobre estos temas y envíame un correo. Ahí automatizaste un proceso entero. Participante 2 ¿En tu experiencia, cuáles son los errores más comunes en la implementación de agentes? Participante 1 El. Número 1. Participante 2 Les voy a hablar de todos los casos de uso que hay en diferentes partes del proceso, tanto de ventas como de mercadeo. ¿Cuáles son las herramientas que más te gusta utilizar? Participante 1 Hace 2 años yo tenía que salir a contratar ingenieros que tenían los salarios más altos de cualquier otro trabajo. Hoy en día el costo de hacer eso ya no es 5 salarios, sino 200 dólares al mes. La inteligencia artificial ya está en todos los aspectos de nuestras vidas. Estamos en un punto donde las personas que adopten mejor la inteligencia artificial la sepan usar para su propio beneficio. Van a estar muy por encima de las que no es como saber usar un computador hace 20 años. Participante 2 Bienvenidos al instinto el podcast donde todos los lunes convertimos las huellas del éxito en herramientas para tu camino. Yo soy David llano y el invitado de hoy es Nico rojas, un emprendedor serial que ha fundado dos empresas de tecnología que hoy facturan millones en los últimos años. Nico se ha dedicado a potenciar empresas utilizando inteligencia artificial a través de sus compañías. Hoy se ha posicionado como referente del tema con tan solo 30 años. En este episodio, Nico te va a enseñar cómo utilizar la inteligencia artificial para no quedarte atrás mientras El Mundo sigue avanzando. Nico desde hace mucho tiempo queríamos hacer un episodio de inteligencia artificial y la verdad llegamos a ti y creemos que era la persona adecuada para poder crear un episodio y una Master class sobre inteligencia artificial para todas las personas que están en El Mundo de los negocios. La Trayectoria de Nicolás Rojas y el Nacimiento de Dapta Pero no tiene sentido empezar a hablar de inteligencia artificial sin entender quién eres, así que cuéntame un poco quién es Nicolás y qué es adapta. Participante 1 Buenísimo bueno. Primero. Muchísimas gracias por tenerme acá, yo soy. Un me gusta decir siempre lo mismo, yo me considero un soñador de tiempo completo. Yo empecé a trabajar en programación o descubrí la programación cuando era pequeño. Soy programador de software y he construido empresas de software desde muy chiquito, entonces yo aprendí programación cuando tenía como como 13 años autodidacta, buscando en en internet una clase en el colegio, eso me motivó. Después llegó una persona me pidió que le construyera una página web, no sabía cómo hacerlo, pero me le medí, la construí. Eso se volvió una bola de nieve. Empecé una empresa que hace desarrollo de sofren la medida se llama imaginats. La empecé cuando tenía 17. A ahí en imaginaps con mi socio David nos fue muy bien, crecimos, contratamos mucha gente, desarrollamos software para acompañarse en todo El Mundo y luego en 2023 salí de imaginaps. Para empezar, dubta que data es una plataforma para construir agentes de inteligencia artificial para personas no técnicas, o sea nuestros usuarios. Nuestra audiencia es personas que no son técnicas y la propuesta de valor es que sea muy fácil crear un agente de inteligencia artificial. En el futuro todas las empresas van a tener agentes de inteligencia artificial, así como tienen una página web. Y queremos ser esa compañía que atiende el segmento de pequeñas y medianas empresas, con una experiencia de usuario muy. Qué es la Inteligencia Artificial: Una Explicación Sencilla ¿Fácil quiero entender para vos en términos sencillos, cómo explicarías qué es la inteligencia artificial a todas las personas que nos escuchan? Participante 1 Para definir inteligencia artificial hay que definir inteligencia hoy en día lo que conocemos como inteligencia artificial. Son los modelos de lenguaje chachi pitillo popularizó estas plataformas de chat. Chadibitina salió en en noviembre del 2022, que coincidió mucho cuando yo empecé a que lo empecé en en enero del 2023, un par de un par de meses después, cuando cuando chachi piti salió en noviembre del 2022, eso fue un boom. ¿Porque era como magia era experimentar no sé si te acuerdas la primera vez que que usaste chagallipity, te acuerdas que le preguntaste? No me. Participante 2 Acuerdo que le pregunté, pero sí me acuerdo la primera vez que lo utilicé. Participante 1 ¿Yo le pregunté algo, una receta? Le pregunté cómo, cómo se hace arroz algo así súper súper básico. Y tú ver esa primera reacción, esa primera respuesta. ¿Pues es un momento que marcó prácticamente nuestra generación, eso es lo que hoy en día conocemos como inteligencia artificial, pero la inteligencia artificial ha existido por mucho tiempo atrás y por eso la pregunta es interesante, entonces, qué es inteligencia artificial? Que es inteligencia, la inteligencia es la capacidad de un organismo de aprender y de razonar sobre su experiencia para generar conclusiones y aprender, o sea, básicamente a través del tiempo. Tienes algunas experiencias razonas de experiencia, aprendes, eso es la inteligencia, la capacidad de aprender. ¿Sí, entonces, qué es inteligencia artificial? ¿La capacidad? De algo artificial, o sea de un algo que no es orgánico. De aprender y eso que puede ser, pues metalchips que aprenden solos, máquinas. Pues, pues cualquier cosa que no sea un algo orgánico, algo artificial. La Historia de la Inteligencia Artificial: Desde Google hasta Hoy ¿Hablamos de de la llegada de open a en 2022 con chatgpt, pero la historia de la inteligencia artificial, como lo dijiste de ramonta muchos años atrás, en qué momento realmente empezó la inteligencia artificial? Participante 1 Pues mucha, eso es un debate muy digamos muy interesante, la gente tiene sus perspectivas, dicen que que desde Alan turing los primeros computadores ya son inteligencia artificial. Para volverlo más más simple. A mí me gusta como hablar de casos de uso reales de la inteligencia artificial que 1 no tenía ni idea que existían o que nunca, nunca se imaginó que eso fuera inteligencia artificial. Hay 1 muy básico, todos hemos usado Google toda la toda la humanidad usado Google en algún punto. Seguramente todas las personas que están viendo este vídeo han usado Google o youtube, seguramente lo están viendo en youtube. 1 de los primeros casos de uso que más me parecen interesantes de inteligencia artificial es. ¿En Google cuando 1 pone mal una palabra te sale quisiste decir, no sé qué, entonces tú pones al y te dice, quisiste decir árbol? Eso como eso era inteligencia artificial, fue eso. Fue 1 de los primeros modelos de similares de lenguaje a lo que tenemos hoy en día usados por Google en el año 2001. Pero era en esencia algo muy básico, solo te corregían una palabra sí de avol a árbol y como lo hacían era súper fácil. Cada vez que una persona se equivocaba y tenía que hacer una búsqueda, una segunda búsqueda con una palabra muy similar. Y ahí sí hacía clic en algo. Entonces Google sabía, la primera estaba mal, la segunda estaba bien. Entonces, cómo lo hacían tanto ya la siguiente persona que escribió esa palabra ya tenían cierta certeza de que no quería decir eso, sino que quería decir la siguiente palabra, entonces estamos hablando del 2001. Eso puede ser 1 de los primeros casos de modelos de lenguaje que es parecido a lo que hace chagypitty hoy en día que 1 no se imagina que pues eso era inteligencia artificial. Ya después de eso gran parte de la historia de de la inteligencia artificial como la conocemos hoy en día. Se se remonta a experimentos de Google y a análisis, y. Y a productos de Google otro muy sencillo es. Lo que determina cuánto le pagas a Google por publicidad por una palabra. Eso también es inteligencia artificial de tantas búsquedas que hace la gente. Ellos pueden determinar. Dependiendo de la persona y dependiendo del término de búsqueda, si el resultado que la empresa está pautando vale la pena mostrárselo a la persona, o sea, si la persona le va a hacer clic o no. Y si ellos determinan que la persona no le va a hacer clic así, la empresa pague 1000000 de dólares. ¿No le aceptan esa esa puja ese ese presupuesto? Sí, eso también es inteligencia artificial. Entonces la historia de la inteligencia artificial está muy asociada, como a cómo optimizan la publicidad, cómo cómo estas empresas Google Facebook después llegó Facebook, tik tok, Instagram, todas comenzaron a usar estos modelos de inteligencia artificial para predecir tu comportamiento para mostrarte mejor publicidad. Pero la inteligencia artificial ha estado en en todos los productos que usamos desde hace. 25 años, 30 años. Participante 2 ¿Y, por qué crees que en los últimos 10 años se acelera tanto? No sólo. El, pues el uso del término inteligencia artificial, sino también los casos de uso y las herramientas de inteligencia artificial. ¿Qué ingredientes se juntaron para que la expresión de la inteligencia artificial fuera tan, digamos, pues tan grande? Participante 1 Primero es el incentivo económico, Google tiene el mejor modelo de negocio de la historia, o sea, Google tiene un un modelo de negocio que es extremadamente extremadamente rentable, genera plata. Genera efectivo cash flow de una forma que ninguna otra empresa del mundo lo puede hacer. ¿Sus márgenes son altísimos, entonces, cuando es este incentivo? Y cuando tú tienes tanta plata y puedes contratar tanta gente, las mentes más brillantes del mundo, ir a las mejores universidades, hablar con los mejores investigadores para hacer. ¿Para resolver un problema muy sencillo, cómo hacemos que nuestra publicidad sea 1% más rentable? Con el incentivo económico es tan grande. Pues la inversión se vuelve, se vuelve, digamos, subjetiva. ¿Hoy en día vemos que hay empresas que están pagando billones, billions a talento, inteligencia artificial, pues porque tú si tú mejoras 1%, el algoritmo de predicción de Google de búsqueda, de de de palabras, de ads cuánto es eso en en plata? Entonces creo que obviamente esto es capitalismo y todo está. Con un incentivo económico, pero específicamente en el caso de la inteligencia artificial, entre más investigadores Google, Facebook o estas empresas tenían descubriendo cómo crackear. Ese código como empujarte mejor publicidad en el mejor momento de acuerdo a lo que estabas buscando, entonces les hacía mucha plata. El Impacto de OpenAI y ChatGPT en la IA Moderna ¿Hablaste de Google y Google? Definitivamente es una de las empresas más importantes en esta carrera de la inteligencia artificial. ¿Pero cuál fue el rol de otras compañías como open a i en todo este desarrollo de inteligencia artificial y en los últimos años de de esta tecnología? Participante 1 Varios investigadores de Google en la Universidad de Toronto fueron los que hicieron el el paper. Famoso que se llama atention y solid, que es el que introdujo. La arquitectura transformer que ya no estamos poniendo muy técnicos, pero eso es lo que permitió que existiera chaggpit y digamos la inteligencia artificial como la conocemos hoy en día, que son los chats que te que te genera respuestas. Como si estuvieran pensando si entonces. Para irnos investigadores de la Universidad de Toronto, algunos trabajan en Google, otros eran visitantes en en en Google y sacan este paper. Y ese paper, básicamente lo que hizo es crear una nueva arquitectura. Para generar un resultado de lenguaje, básicamente lo que hacen es dado un un input de unas, un grupo de de palabras. ¿Cuál es la probabilidad de que la siguiente palabra sea x o y o z sí? Lanzar esta arquitectura. Y mucha de esa gente es pues de Google. Los casos de uso en los que se pueda aplicar Google ya los venía trabajando durante mucho tiempo. Google translate ya tenía modelos de lenguaje, ya existían, por ejemplo, servicios como el buscador de youtube. Youtube comenzó a optimizar los vídeos, no por no por cuando la gente le daba click, sino que tanto porcentaje del vídeo veían. Tenían que analizar el vídeo para recomendarte vídeos similares. Entonces toda esta tecnología ya se venía usando lo que encontraron fue una mejor forma. De trabajar todos esos modelos de lenguaje que se aplicaban en diferentes cosas. Entonces creo que ahí open a i es una historia muy larga y creo que puede ser un podcast entero. Aparte hay un podcast de adquire que habla mucho de de de todos estos términos, YY la gente que quiere entrar más en detalle para ir ahí a escucharlo, pero en esencia. Open i comenzó a reclutar mucho el talento de Google que venía con pues con todas estas. Investigaciones con todas estas ideas para buscar cómo lo pueden aplicar de otras formas a otros problemas que no necesariamente fueron los problemas que que estaba haciendo Google. Y el. La gran idea, la gran innovación de open i fue. Chat g p t o sea GPT es el modelo GPT que De hecho, pues así le pusieron el modelo, pero es un término general de inteligencia artificial, eso no es. Participante 2 Propietario de o sea. Participante 1 GPT no es un Trade Mark de open a i pero g p 3 g p t 4 g p 3.5 esos sí son marcas tradmarks de openty, pero GPT es una palabra genérica que significa. Generative pretrain transformer, que es básicamente un un arquitectura de Del elemento sí. Open ahí lo que hizo fue poner ese GPT en una interfaz de chat esa. Fue la innovación en noviembre del 22 que estalló todo, pero hay otros jugadores muy relevantes. Google tenía sus propios chips, pero también nvidia. Ahora tiene los los chips que están usando la la mayoría de compañías. Entonces es una historia muy muy larga, muy complicada. El rol de open a IY también hay una disputa gigante con hilo en Moss porque esto empezó como Open Source, pero después lo volvieron. Privado muy, muy recientemente hay mucho trasfondo, pero en esencia. Opening comenzó a traerse mucho talento de Google, ese talento de Google. Empezó a descubrir otras formas de aplicar esta tecnología y el gran boom fue el chat usar SGPT en un chat. Ahí ya se abrió la mente a muchas. Participante 2 ¿Posibilidades y por qué? Si Google había sido como el pionero en el desarrollo de inteligencia artificial y tenía todas estas aplicaciones ya integradas en sus herramientas, en su buscador, en youtube, por qué open se llevó el crédito como el pionero de i a, sobre todo ante los ojos del público, no ante la gente técnica, porque seguramente ya la gente técnica entendía que la inteligencia artificial. Estaba siendo desarrollada en gran parte por Google, pero porque opera, llegó y se básicamente se se llevó todo el crédito. Participante 1 ¿O sea, primero por la innovación del chat no o sea la pregunta que querían resolver ellos era como ya vamos hasta el público? Y lo llevaron a través de un antes de eso eran puras apis que apis sí es la forma en la que se conectan diferentes softwares cuando ya no lo es tan técnico y una persona como mi mamá lo puede usar y entender sin entrenamiento. Eso cambia completamente el paradigma. No, ya no lo estás usando para una optimización interna de tu producto. ¿Ya es un producto por sí mismo y al principio no saben cómo monetizarlo y hoy en día también hay como muchas preguntas alrededor de eso, pero si tú te pones a pensar, pues por qué Google no? No empujó esto más. Y eso ya es especulación YY hay muchos hilos en red y foros y podcast hablando de esto pero. ¿Chagy pity es la primera amenaza real del negocio que tiene Google, que es búsqueda, que es el negocio más rentable en la historia del mundo y la y cuál es la razón que cuando tú buscas en chachipitita una respuesta no te da un link a una página web entonces? Google tiene el dilema del innovador más grande que es. Si ellos siguieron con esta tecnología de construir este chat su buscador. ¿Qué entonces ya su buscador no es? ¿No es tan importante y su buscador es el generador de plata más grande de la historia, no? Entonces, imagínate el dilema tan impresionante para 1 como líder de de Google es encontramos una innovación tan grande que puede. Canibalizar y dañar completamente nuestra vaquita lechera. Otra empresa sí puede explotar esto al máximo porque no tiene una máquina de generación de dinero como como lo tiene Google. Aún así, o sea estamos, estamos hablando mucho como de lo que pasó, pero yo creo que Google, a pesar de que ha sido más lento, está repuntando. ¿Ha sacado mejores modelos, tuvo varias salidas en falso con modelos anteriores, pero yo creo que igual está muy bien posicionado para para sacarle provecho y open a i está ahorita como en en una turbulencia interesante, no? O sea. Es que a esta hora estamos arrancando, esto fue hace 2 años. No hay todavía mucho camino por recorrer antes. Participante 2 De empezar a hablar como de todos estos conceptos y. Temas importantes que tienen que entender todas las personas sobre inteligencia artificial. Quiero hablar precisamente de esos 2 años, porque esos 2 años no se han sentido como 2 años, sino que se han sentido como una vida entera. Desde ese primer modelo de de chat g Pitt. A. ¿Que desarrollos han pasado, o sea suena, suena raro porque son 2 años, pero desde el momento en que la humanidad entera conoció y pudo utilizar un modelo de inteligencia artificial como tu mamá, como mi abuelo, como cualquier persona hasta hoy, qué cambios han sucedido? ¿Que tenemos que entender la historia de inteligencia artificial? Participante 1 Pues creo que esta pregunta también es otro podcast entero de 3 horas, pero a ver si 1 si 1 lo resume hay hay diferentes capas en donde ocurre la innovación. Entonces, si 1 coge como toda la industria de la inteligencia artificial o la cadena de valor. Lo que está más cerca al consumidor son las aplicaciones del día a día para consumir y para empresas con las que no interactúa, no o sea chagypitti para ayudarme a pensar, no sé un guión de un podcast. Para ayudarme a escribir un correo. Eso es como lo más cercano al al al usuario y en el lado del negocio no sea un chatbot para vender más, calificar clientes que llegar a mi negocio por por chat o por voz o por lo que sea. Debajo está el modelo, el modelo al que le sacaron. Chat g pittty ya era el el g p 3, o sea ya habían hecho dos iteraciones del GPT que no eran por chat. Entonces, debajo de eso viene la capa de los modelos en los modelos han habido 1000 1000 modelos que han salido. No están los los que hemos hablado que son los americanos. Los chinos han salido con las innovaciones como Deep sigimi. Que han tenido unos resultados muy interesantes, entonces también como que se ha abierto mucho el campo antropic tiene los modelos de cloud que son muy buenos. Eso ya es en la capa del modelo debajo de la capa del modelo está la capa del del procesamiento, o sea, los los chips que corren la infraestructura. Y ahí también ha habido. Han habido muchas innovaciones, Google tiene sus propios chips. Que esa es la otra particularidad de Google. Google es el único jugador que tiene todo verticalmente integrado, o sea, Google hace sus propios chips, tiene su propia arquitectura para programarlos, tiene los modelos y tiene las aplicaciones, no o sea yo ya uso dentro de Google docs. Yo ya uso gemini, entonces es es la única empresa que está completamente verticalizada 1 mira open a i entonces open i tiene el chat, tiene el modelo, tiene algunas otras aplicaciones, la de sora y bueno todas estas. Luego tienen modelo, pero ellos no tienen ni la arquitectura de los chips ni los chips. No de ahí para abajo no tiene nada. Entonces en cada 1 de esos niveles han habido muchas innovaciones, las más notorias para el público, para nosotros son los modelos, entonces cada vez que hay un modelo nuevo hay un revuelo. Acaba de salir 3 de Google. Que hasta en este momento para mí es el que estoy usando más en el día a día. G p t 5 salió hace poquito que hubo muy malas, muy mala recepción de Del público de g p t 5. Muchas críticas, muchos problemas antrópicas acá o varios acaban de sacar 1 que es específico para programación para software. Entonces creo que hay demasiada innovación, hay que cómo clasificarla en donde entra. Y arriba también en las aplicaciones, como en de cara al usuario ha habido muchas cosas, las aplicaciones para programación. Participante 2 Global, por ejemplo. Participante 1 Lo es la aplicación debajo tiene algunos modelos cursor también, por ejemplo, pero cursor ya sacó su propio modelo. O sea, ya ellos hicieron, ya fueron un paso más adelante comenzaron usando los modelos que todos usamos y ya después crearon su propio modelo. Y eso lo estamos viendo cada vez más con más personas, entonces hay mucha innovación en todas esas capas toca, toca saber es como entender qué es relevante y qué no es relevante. Sí o sea por una persona normal para mí, pues no es óptimo ponerme a probar todos los modelos, a ver cuál es el no, o sea si gemini 3 me funciona bien y me está dando buenos resultados a menos de que ya haya una cosa que todo El Mundo mejor dicho dice que es lo máximo, pues para que me cambio. El usuario a pie con mi mamá. Cuando el gran cambio agpt 5. Se me quejaba todo el tiempo. Y se va a reír cuando le has ido, pero me decía, no se demora más en responderme, ya no, ya no se acuerda de todas las conversaciones que teníamos ya es más bruto. Y esa era la percepción de ella. Por detrás, el anuncio era que era el mejor modelo más ventana de contexto. Mejor creo que es muy diferente como los aspectos técnicos de esas innovaciones de los modelos y ya la experiencia del usuario en el día a día. En el papel era el modelo más top de lo top de lo top y todo El Mundo se quejaba de g p 5. Participante 2 ¿Ahora que entendimos que la inteligencia artificial cómo empezó? Obviamente. De una manera resumida porque hablar de toda la historia como lo dices es un podcast de 3 horas. Y el estado de la inteligencia artificial al día de hoy, los avances que han habido en los últimos 2 años. IA para 2026: Modelos, Aplicaciones y Diferencias Clave Hablémosle a los emprendedores, empresarios y a las personas que están en El Mundo corporativo intentando construir su carrera. ¿Cuáles son los conceptos más importantes de inteligencia artificial que todo El Mundo debería entender en 2026? Participante 1 Yo creo que lo más importante que tiene que aprender una persona, una de las cosas más importantes es que una cosa es el chat, lo que 1 usa en chat g p t o en Android. Otra cosa es el modelo, sí, entonces el chat es la interfaz donde 1 interactúa y el modelo que son los l dem que sacan las empresas. Eso es lo que 1 escucha que todo el tiempo Google saca un modelo nuevo o no sé qué saca un modelo nuevo. Los modelos vienen. Para ser mejores en unas cosas que en otras cosas, entonces hay algunos modelos, por ejemplo, que son muy buenos para crear contenido, para escribir texto, para escribir blogs, artículos, noticias. Hay otros modelos que son muy buenos para generar imágenes. Ahí es donde 1 comienza a entender el modelo de Google de imágenes que es nano banana es diferente al modelo GP 3.5 de open a i el 3.5 es muy bueno para texto para todo lo que 1 le genera y por texto, pero si yo quiero hacer una imagen pues me voy a esa nano banana, eso es importante, cada hay modelos para cada cosa, para imágenes, para texto, para vídeo. Para programación. ¿Y es muy importante que una persona sepa como bueno, si yo quiero lograr algo en mi negocio, en mi empresa, en mi carrera como profesional, a dónde voy, dónde busco, cómo encuentro algo nuevo, cómo me actualizo sobre eso? Participante 2 Es decir, no solo es importante entender que hay diferentes empresas que desarrollan inteligencia artificial que podemos utilizar todos, como por ejemplo GPT. Google con germinai sino que cada una de esas inteligencias artificiales tiene diferentes modelos que sirven para diferentes cosas, entonces diferentes herramientas y cada herramienta tiene diferentes modelos que sirven para diferentes funciones. Participante 1 Exactamente y la segunda cosa que es muy importante que la gente conozca muy bien, es que. Hay diferentes aplicaciones que usan los modelos de forma diferente. Entonces, por ejemplo, si yo soy una persona que trabaja en finanzas y gran parte de lo que yo tengo que hacer en mi día a día es matemático, tengo que buscar un modelo que sea mejor con análisis matemático. Entonces probablemente el GPT 3.5, que es súper barato pero muy viejo, no es el mejor en matemáticas y ahí necesito un modelo que piense más como el g p t 5. Que va a ser mejor en matemáticas cientos dependiendo de lo que yo haga, voy a tener que encontrar aplicaciones que usen esos modelos. Si yo soy un creador de contenido, entonces yo soy un creador de contenido y quiero hacer vídeos en masa o quiero hacer imágenes estáticas. La herramienta que yo voy a usar para hacer una imagen estática va a ser diferente a la herramienta que uso para hacer un vídeo. Entonces si yo me voy a hacer un vídeo. Voy a usar el vídeo 3 de Google o si voy a hacer una imagen estática uso el nano banana. Es importante saber que estas aplicaciones son diferentes, que los modelos son diferentes. Y no es que chachi piti me hace el vídeo me hace la foto que ese es 1 de los errores más comunes que veo que comete la gente y es que usan una cosa para para todo y después dicen no, ese esa imagen que me generó chagit está horrible, pues es muy mala, es está bien para lo que es capaz de hacer ese modelo. Si te vas a un modelo que sirve para hacer, imagínese, el resultado va a ser mejor porque. Participante 2 También es importante entender cuál es la diferencia entre inteligencia artificial de consumidor e inteligencia artificial de negocios. Participante 1 Si yo soy una empresa usar inteligencia artificial en mi empresa hay hay dos formas de verlo, yo le puedo dar chachi piti a todo El Mundo en mi empresa. Pero chachipitty es una aplicación de consumidor. Cada persona de mi empresa va a usar su chagpiti, le va a mejorar su trabajo 100%, pero no es colectivo, o sea, cada cada licencia o cada chat de chat gpt de cada persona es es individual. No estoy automatizando un proceso, no estoy utilizando inteligencia artificial aplicada a un problema específico de mi negocio. Le di una herramienta un copiloto a. Mi a mi persona en mi empresa que está bien, está perfecto. Pero es un caso de consumidor que es un caso de uso de empresa en inteligencia artificial cuando ya coges un proceso de negocio y lo optimizaste, lo volviste mejor. Lo cambiaste lo volviste a construir con herramientas de inteligencia artificial, entonces te pongo un ejemplo, el ejemplo más fácil de todos los chatbots de inteligencia artificial. Entonces en whatsapp ya hoy en día hemos interactuado muchos de nosotros con un chatbot que te responde por whatsapp con inteligencia artificial. ¿Eso antes qué era una persona respondiendo mensajes? Ahora una empresa como mejora ese proceso le pone un agente en la mitad que el primer contacto. El diagnóstico lo hace una inteligencia artificial, responde más rápido y ya los casos que sí tienen que pasar a un humano pasan a un humano. Eso es un caso de uso de de inteligencia artificial para el negocio. Fíjate la importancia. Ambos pueden estar usando el mismo modelo de ella y pueden estar usando no sé g p t 5 o cloud 4.5. Pero la forma en la que lo uso en un caso el chat GT en otro caso es un un chat de whatsapp que le responde a mi cliente es es diferente. ¿La forma en la que yo lo estoy usando? Entonces esa es la gran diferencia entre entre consumidor y negocio y pues en el negocio hay 1000 formas de usar inteligencia artificial. Para optimizar procesos y la clave es cómo identificar qué problema quieres resolver, qué oportunidad quieres atacar, qué proceso quieres intervenir y cuáles son las mejores herramientas para hacer eso. Áreas de Negocio Transformadas por la Inteligencia Artificial ¿En qué áreas de los negocios tiene mayor impacto la automatización con inteligencia artificial? Participante 1 La respuesta a esa pregunta depende del tipo del negocio. Entonces, podemos coger diferentes tipos de negocios, si yo soy una empresa que hace reclutamiento, digamos que yo me encargo de de hacer headhunters recluto para otras empresas. ¿Cuál es el proceso más intensivo? Conectar con candidatos, leer hojas de vida. Responderle mensajes de preguntas a los candidatos sobre las vacantes salir a buscar nuevos candidatos, entonces ahí tal vez algo que me pueda ayudar mucho es automatizar la lectura de las hojas de vida para saber cuáles personas tienen las experiencias que yo necesito. Eso lo hace LinkedIn, por ejemplo, ya por por default. Eso es un caso de interés artificial. Si yo soy una empresa que soy una agencia de marketing. A mí me sirve, es más un chachi pitty que lo que está haciendo es dándome un un brief creativo de mi cliente para una nueva campaña que voy a sacar. Entonces le reboto ideas. Me genera algunos gráficos y uso eso lo refino y tengo mi creativa. Entonces depende mucho el tipo de empresa, pero cualquier empresa va a tener como dos segmentos grandes de casos de uso, los que son de cara al cliente y los que son de backoffice. Front Office o back Office y ya dependiendo del tipo de empresa hay que mirar cuál qué caso uso en en esos procesos impacta más al negocio. Participante 2 Cuando hablamos me decías que. ¿Te gustaba dividirlo precisamente por backoffice front Office, pero que el mayor impacto que se podía percibir en la mayoría de los negocios en el front Office, no en el back Office que el back Office tenía un poco más de complejidad, por qué? Participante 1 Porque cualquier proyecto de software o cualquier proyecto empresarial tiene que tener un un retorno a la inversión, o sea, 1 analiza cualquier acción que 1 hace en la empresa desde un retorno a la inversión, entonces eso es dando dos pasos hacia atrás. Cuando yo voy a analizar el retorno de la inversión, yo lo puedo hacer de 2 formas. Invertí para reducir costos, o invertir para generar más ingresos o las dos. Y ahí pues soy un genio y en mi empresa me van a amar. Cierto entonces. Cuando una empresa va a usar inteligencia artificial, normalmente es. O en la Junta directiva que está diciendo, hay que usar inteligencia artificial. Miren cómo usan inteligencia artificial, pero hay que usarla para algo o hay personas que donde sea la opción más de abajo hacia arriba que dicen, tengo un proceso de negocio. ¿Como para vender más o tengo un proceso de negocio como hago para que me cueste menos este proceso de negocio? Las dos generan impacto económico, cierto, pero si tú le preguntas a cualquier empresario, pues en dependiendo del tipo de empresa, generalmente siempre van a entender más cuando van a ganar más plata cuando van a vender más cuando van a crecer más a la misma inversión, entonces. Si 1 mira ese retorno de la inversión siempre es más fácil para la empresa saber que si yo invierto en x herramienta de inteligencia artificial y voy a vender 10 x más al mismo ingreso al perdón al mismo costo. El retorno es más transparente, es más fácil. En cambio, si yo invierto XY reduzco tanto mi costo no es tan claro, las mejores empresas hacen los dos haces subes tus ventas y también optimizas tu operación interna con inteligencia artificial. Generalmente es más fácil explicar o hacer el caso para vender más. Participante 2 Antes del episodio hablábamos de los diferentes casos de uso, las diferentes áreas donde la inteligencia artificial puede tener un mayor impacto para las empresas y hablamos de ventas, mercadeo, servicio al cliente y quiero enfocarme sobre todo en ventas y mercadeo que son. Cómo la IA Impulsa Ventas y Estrategias de Marketing ¿Para todas las empresas y todo El Mundo siempre quiere saber cómo vender más, en qué tareas concretas impacta más la inteligencia artificial para aumentar las ventas en los negocios? Participante 1 Hay una actividad muy básica en cualquier proceso de ventas que es calificar leads. Me llega un lead, me llega una persona interesada en mi negocio, me puede escribir por mi página web. Me puede escribir por whatsapp, me puede poner un formulario en Facebook. Yo como negocio tengo que identificar si es mi cliente potencial o no. Hay empresas que generan muchos leads, hay negocios que son muy masivos. Y, pues fantástico, todo El Mundo quiere tener muchos clientes interesados y tiene un problema muy grande, y es que no tienen suficiente gente de ventas para que hable con todos esos leads. ¿Entonces, qué haces automatizas? ¿La calificación de ese lead para que tu mano solo hable con los mejores y ahí qué vas a hacer? Vas a aumentar el porcentaje de conversión de tu, de tu proceso de ventas. Ahora hay otras empresas que no generan tantos leads, generan poquitos, pero qué problema tienen que se demoran mucho en responderles. Te escribiré a las 23:00 h de la noche en el ecommerce de en tu ecommerce buscando ayuda para saber si tenían envío a ibagué. Y no había nadie para responderle y le salió un mensaje que vuelve el otro día. Si 1 e i le responde, sí, mira, tenemos envío a ibague y no sólo eso, sino que estamos en Black Friday y tienes una promoción. La persona va a comprar en ese momento y no perdiste la venta. Entonces, aún cuando las empresas no no generan leads en masa, la inmediatez en la atención genera un impacto muy positivo y van a vender más y hay muchas empresas que se dedican a hacer agentes de inteligencia artificial para ecommerce. Y les va muy bien porque es muy sencillo, si tú no tienes una persona respondiendo preguntas de clientes a las 23:00 h de la noche o de la noche, pues pones una inteligencia artificial y vas a vender más yo. Participante 2 Creo que una de las cosas más complicadas en en la opción de inteligencia artificial es saber cómo implementarla en las empresas, porque parece un reto muy grande cuando digamos una empresa quiere trabajar en su prospección y hacer que todos esos leads que le llegan sean más fácil analizarlos. ¿Vos como Nicolas, cuál sería el paso que le recomendarías? Pues el paso a paso que le recomendarías para poder llevar eso de quiero automatizarlo a logré automatizarlo. ¿Cómo tiene que vivirse ese proceso para poder lograrlo? Participante 1 Cualquier implementación de inteligencia artificial tiene que basarse en la experimentación. Hay empresas que buscan contratar un externo que llegue, le identifique los problemas y le entregue la inteligencia artificial que necesita para solucionar sus problemas. Eso no pasa, sí hay consultoras, hay empresas que te ayudan a diagnosticar los problemas, pero creo que la buena implementación de inteligencia artificial parte de que haya una cultura interna de gente que entiende cuáles son los problemas. ¿Qué herramientas existen para atacar estos problemas con inteligencia artificial? Y que se le da la confianza a ese grupo de personas en la empresa de probar cosas de experimentar. Que hemos visto que fracasan desde mi desde dapta porque. Se le pone mucha presión a un equipo de generar un resultado inmediato. Entonces se dio la directiva de Junta directiva de 2025. Es el año donde metemos inteligencia artificial, se hacen unas macrocotizaciones de proyectos gigantes, se hace una implementación que cuesta un montón de plata y luego mes 1 mes dos. UY, los resultados no están tan buenos, esto no sirve, esto nunca nos va a generar resultado matado el proyecto. Eso me parece a mí que es un error. Yo creo que la adopción de inteligencia artificial tiene que ser más pequeña. Con victorias rápidas y tempranas y muy visibles que después se vayan expandiendo en la organización. Creo que el mejor escenario es cuando llega una persona y tiene un problema muy sencillo. Hace año y medio 2 años, él era el boom de los agentes de ella que toman notas en las llamadas. Muchas veces esas decisiones de usar esas cosas no venían del gerente de la empresa, la Junta directiva. Alguien dijo alguien de un vídeo de tik tok y dijo, uy, esta cosa me puede tomar notas. En mi reunión se metió, lo usó gratis, le funcionó, le dijo al jefe. El jefe le gustó, el jefe lo implementó para 20 vendedores y eso fue un caso de éxito. Implementó de inteligencia artificial que no fue un proyecto de millones de dólares, entonces creo que. Cuando las empresas adoptan esa esa mentalidad de proveemos herramientas. A mí me pasa mucho con mi empresa. Prueban, prueban datos, pero prueban otras dos 3 herramientas y comparan y eso está bien, está perfecto. Mira los resultados prueban cambian cosas, cambian los proms cambian la forma en la que se conecta con las personas, ETC. Si no hay esa experimentación, es el error más común de de de las empresas usando inteligencia artificial y no va a haber retorno. Participante 2 Si estás aquí es porque te interesa aprender sobre negocios y crecimiento personal. Todas las semanas nos sentamos con las mentes más brillantes para descifrar su receta de éxito. No quieres perderte ningún episodio y quieres apoyarnos la manera más sencilla de hacerlo es siguiendonos en Spotify o en la plataforma de podcast, donde nos escuches. Puedes encontrar el botón de seguir entrando en nuestro perfil. Además, si te gusta nuestro contenido, agradecemos mucho que nos califiques con 5 estrellas. Ahora sí, de regreso al episodio, además de prospección y de un tema de respuesta rápida, por ejemplo, con este caso de uso que dijiste en ecommerce. ¿De qué otra manera se puede utilizar? La inteligencia artificial para ventas que tan cerca crees que estamos, por ejemplo, de vendedores como artificiales porque he visto muchos estos casos en LinkedIn en diferentes vídeos. ¿De demos de personas vendiendo que claramente son inteligencia artificial, que tan cerca crees que estamos de ese tipo de casos de uso hay? Participante 1 Una forma de verlo que es como reemplazar todo el trabajo de un humano. A mí no me gusta verlo de esa forma. Yo creo que una forma más inteligente que las empresas puedan usar inteligencia artificial, escoger un proceso y mirar cuál es tu cuello. ¿Te llamas grande y cómo automatiza algo muy específico de ese proceso para liberar el cuello? Por eso en ventas. Muy sencillo entender cómo resolver el problema con intereses artificiales, pero hay 1000 otros casos de uso. Creo que pues si fuéramos a tener un vendedor que hace un proceso de venta punta a punta, hay muchos puntos de Falla. Si yo fuera el gerente de esa empresa buscando automatizar mis ventas, lo que haría es identificar dónde tengo mi problema al principio contactando los leads, al final haciéndole seguimiento a la propuesta que le envié. O simplemente no estoy llamando a una suficiente cantidad de gente para tener prospectos y ahí le metes inteligencia artificial y el resto del proceso sigue igual y tus humanos hacen la parte más complicada. Y esa mezcla entre el humano y la inteligencia artificial para potenciar lo humano, en mi opinión, es la mejor forma de de hacerlo, pero puede que mañana Google saque o Tesla saque su robot humanoide y esa vaina empiece a vender solo quién sabe, eso es en ventas. En mercadeo hay otros casos de uso de generación de contenido, hacer piezas gráficas, vídeos. Hay gente que está haciendo vídeos de de UGC con gente que parece humana, full inteligencia artificial. Hay demasiadas cosas que generan un impacto inmediato. Participante 2 ¿En El Mundo del mercadeo, qué tan eficiente crees que son estas campañas de donde no se utiliza ningún ser humano, donde son todas generadas por inteligencia artificial, por ejemplo? Participante 1 Hay hay casos de éxito nosotros en nuestros procesos de marketing hemos probado muchos vídeos siempre generados para inteligencia artificial. No les van muy bien, pero no creo que sea por el hecho que sea inteligencia artificial. Creo que es más por nosotros que no hemos encontrado la forma de hacerlo funcionar, entonces eso vuelve a la iteración. Es muy fácil echarle la culpa a la herramienta y decir no, eso no funciona. ¿Eso no va a generar un vídeo que genere views, pero entonces por qué si hay gente que lo está usando y está generando views? Participante 2 Millones. Participante 1 Muchas, o sea yo conozco influencer 100% digitales. Que la gente no se da cuenta que son digitales en Instagram y ahí seguramente mucha gente que está viendo esto que sigue una cuenta en Instagram que no es un humano y eso va a seguir pasando con el tiempo entonces. Si yo como dueño de negocio, digo, hago un experimento de inteligencia artificial no genere views. Tú no es culpa de la herramienta, o sea, si hay otra gente que sí lo está logrando, de pronto es que eso no le funciona. A mi negocio hay 1000 variables, mi óptica es toca seguir aprendiendo, entonces mi equipo sigue experimentando, sigue probando con prompt, sigue probando con herramientas. De pronto no fuimos buenos usando esa herramienta, miremos otra de pronto la forma de hacerlo no es intentar hacer todo un vídeo completo, sino le metemos pedacitos chiquitos de internet artificial a los vídeos. Que ya tienen humanos es cómo jugamos con las posibilidades, pero no hacerla fácil que no, eso no funciona, no lo vamos a volver a hacer. Participante 2 Cuáles son los casos de uso que más te han funcionado a vos en data y que has visto a otros dueños de negocio utilizan en en mercadeo sobre todo. Participante 1 Nosotros arrancamos nuestro primer caso de uso que tuvo éxito en dapta era hacer blogs para la página web. Y eso lo comenzamos a vender como locos y todo El Mundo nos compraba eso, pero hay un problema ahí es que si ya todo el contenido de los blogs de todo el Internet es inteligencia artificial, pues nada, agrega valor y todo es muy, pues generado por por modelos, entonces comienza a aparecer. Yo creo que para nosotros en marketing nosotros hacemos mucho contenido para redes, entonces lo que nos sirve mucho son herramientas de inteligencia artificial para. Cortar vídeos para hacer clips para sacar los captions de los vídeos le pasamos la transcripción del vídeo y que nos genere los hashtags para sacar los las grafiquitas para youtube. Las imágenes para los posts de de Instagram o de LinkedIn. Todo lo que tenga que ver con. Lograr más volumen con la misma cantidad de gente, manteniendo la calidad. Sí, no reemplazar a una, no reemplazar todo el proceso, o sea, yo no espero. ¿Que me haga el guión cliente artificial luego que todo el vídeo se interese artificial y luego que lo publique inteligencia artificial no? Pero pues si mi persona puede en vez de publicar un vídeo diario publicar 20 porque tiene herramientas que lo están ayudando, el impacto decía. Entonces esa es más la filosofía. Las Herramientas de Inteligencia Artificial Preferidas de Nico Nico y luego hablar de todos los casos de uso que hay que se puede utilizar en creación de contenido en calificación de leads. Bueno, en fin, en diferentes partes del proceso, tanto de ventas como de mercadeo. Y hay muchos casos de uso más, pero enfoquémonos enfoquoémonos en estos dos. ¿Cuáles son las herramientas que más te gusta utilizar? Participante 1 Cuando nosotros comenzamos a explorar inteligencia artificial para nosotros. Prácticamente todos los modelos para escribir contenido largo, o sea un blog. Un ebook cosas así y nos fue muy mal, nos fue muy mal con todos. Entonces muy al principio comenzamos a usar una herramienta que se llama jasper, que es específicamente para escribir contenido. Entonces ahí ya pues al menos yo ya usando la plataforma en vez de ir a h g t a pedirle un blog, entonces ya me iba jasper. En vídeos en generación de vídeos hemos probado muchas cosas. Depende qué tipo de vídeo generemos, pero en generación de vídeos Google tiene un modelo que se llama o una plataforma, una app o 3 b e o 3. Muy buena, muy buena para generar vídeos. Me parece un poquito cara pero pero genera muy buena. Lali es que te venden la licencia dentro del Google workspace que 1 paga de la empresa y son como 150 dólares por. Por asiento, pero con un montón de tokens. Pero creo que varía dependiendo del tipo de organización. Y ya es porque nosotros hacemos mucho volumen de vídeos. En generación de contenido en escala, usamos Opus clip Opus clip es lo más top para generar mucho contenido. Si yo tengo por ejemplo este podcast cuando salga seguro lo vamos a pasar por Opus clip y eso me va a generar de una pieza de 1 hora. No sé. 100 vídeos de diferentes momentos. Y lo bacano es que no sólo te genera el vídeo, sino que te dice cuál es la probabilidad de que se vuelva viral. Y 1 como humano al principio yo veía esos resultados y yo decía como no se hasta yo sé redes sociales, este vídeo le iba a ver mal y era el que mejor le iba, le iba perfecto o sea ya 1 comienza a incluso sorprenderse por los resultados de la de la inteligencia artificial en generación de imágenes. Acaba de salir nano banana en la última versión de Google no existe mejor modelo en generación de imágenes y es el único que puede generar texto. Que el el texto que genera no sé si alguna vez te pasó que generabas texto y era como disléxico. Sí, entonces te genera unas vainas ahí todas raras de Transformers, eh ya escribe bien, entonces tú puedes pedirle que te haga un una infografía, por ejemplo, y te la genera perfecta. En digamos ya en en en interfaz de chat. Últimamente utilizo mucho yemy 3 se volvió como mi mi principal chat antes usaba g p t 5 chat gpitty el con el modelo g p t 5. Pero ya a mí me parece más rápido. Me parece que razona mejor. Me parece que mantiene mejor el contexto cuando 1 ya le da suficiente información de 1 genera muy buenos resultados y en en ventas y en calificación de leads seguimientos usamos muchas herramientas de. Muchas herramientas para transcripción de llamadas, entonces los Note takers que se meten en las reuniones los usamos tantos que sacamos 1 nosotros para para matar ese costo y bueno y para usarlo para entrenar a gente de inteligencia artificial, pero todo lo que tiene que ver con transcripción de de reuniones Google tiene 1. Antes usamos firefly, hemos probado un montón. En ventas también hay muchas plataformas que te ayudan con el entrenamiento en ventas hay 1 que se llama gong. Es también muy buena, tiene diferentes funcionalidades. Obviamente usamos nuestra propia tecnología de apta para llamar gente y hacer llamadas de calificación de prospección. ETCY, el chat para escribir correos responder ETCY hay una que no sé si la gente la conozca mucho, se llama fixer que es para automatizar los correos, entonces fixer con y entonces te llega un correo y tú automatizas como dependiendo de ciertas reglas que responda solo que lo archive que le ponga una etiqueta y eso ahorra un montón de tiempo para la gente que. Muchos correos porque pues normalmente es pura basura, no, entonces tú vas con eliminando y fixer te automatiza todo eso, pero no hay hay 1000 1000 masas. Eficiencia y Resistencia a los Agentes de IA en Servicio Sigo pensando sé que. Participante 2 Esta pregunta es difícil para ti, sobre todo porque trabajas en en todo este tema de inteligencia artificial. Y en cómo facilitar la vida a los dueños de negocios, pero. ¿Qué tan útiles son estos modelos de inteligencia artificial o no modelos? Qué tan útiles son estas herramientas de inteligencia artificial, por ejemplo, de voz en servicio al cliente en Atención al Cliente tienes estadísticas o métricas que dicen qué tan eficientes son en ciertos en ciertas partes del proceso, porque sé que hay mucha gente que le tiene resistencia todavía a hablar con agentes, por ejemplo de inteligencia artificial que te que te respondan una llamada. Participante 1 Estoy súper sesgada claramente porque eso es a lo que nos dedicamos nosotros, pero lo que te puedo decir es si tú buscas atención de una empresa como. ¿Tú vas a buscar inmediatez? ¿Personalización y que te escuchen buen servicio y que te resuelvan lo que quieres lograr, cierto? Entonces, si tú pones un escenario donde tú como consumidor vas a una empresa, dejas tus datos y te llaman humano a los 2 días. Pues sí, te llamo un humano y la conversación lo máximo y te pregunto por cómo quedó el Partido Nacional, pero. Fue 2 días después, ese lee ya está un poquito más frío. Si tú miras la contraparte, si tú dejas los datos en un formulario y le das click en enter y en ese instante te llama una inteligencia artificial que a veces la gente, pues ya con con los avances en en tecnología de voz, muchas veces la gente no sabe qué es una idea. Ya de inmediato la experiencia es diferente, es como esta gente es esta gente es otro nivel. Me llamaron de una. ¿Ahí le preguntas a oye, tal vi que dejaste tu formulario lo tiene fresquito, ahí tiene la página web, cómo te puede ayudar ya? La experiencia empieza de una forma muy diferente. Y así sea inteligencia artificial, digamos que esa llamada inicial no le va bien al cliente. Tienes 1000 herramientas para transferírsela a un humano para que el mismo i le diga como oye, mira, disculpa. Somos una inteligencia artificial, lo estamos probando. Ya te comunico con 1,1 humano, entonces hay también muchas formas de que eso desemboque en en el resultado que buscas, pero a la larga si eres un consumidor y te resuelve el problema, no te importa si ese día hay o no ese i. Total por tus que te resuelvan. Participante 2 Ahorita me contabas de varias herramientas que utilizabas en el día a día y que podrían utilizar otros negocios para optimizar sus negocios con inteligencia artificial, pero no tiene sentido tener esta lista de mercado como herramientas que tienes que utilizar o que podrías utilizar para potenciar tu negocio si no la estás utilizando bien. Evitando Errores Comunes al Implementar Herramientas de IA ¿En qué se equivocan las personas utilizando estas herramientas? ¿Por ejemplo, de qué manera nos equivocamos construyendo promps para estos chats como jemina y como GPT? ¿Qué errores has visto y cómo utilizarlas bien? Participante 1 Hay un concepto que tal vez agregaría a los a lo que me preguntaste que es importante entender que he hecho. Creo que lo anoté en mis notas y se me olvidó y es lo que significa un en inglés se llama One shot. Trump. ¿Entonces, cuando yo estoy en chachipit y yo quiero que me por ejemplo, quiero que me genere un blog, le digo, genérame un blog sobre inteligencia artificial y le doy enter, pues, cómo crees que sale el resultado? Participante 2 Genérico. Participante 1 Genérico no le di nada, entonces después tú lo lees y tú le dices como uy, no está muy genérico, entonces le dices, está muy genérico enfoquémlo en inteligencia artificial aplicada en backoffice para procesamiento de archivos en empresas. Enter. Va a salir un poquito mejor, entonces ya no le va a hacer otro general, sino le vas a decir en el tercer párrafo cámbiale esto para que hable más de no sé qué. Eso se llama un prompt, un mutishot. O sea le diste varios mensajes y en cada mensaje ibas refinando el resultado. Si la mayoría de gente espera un muy buen resultado en el primer intento en el primer pronto. ¿Entonces? Si mi expectativa es que el primer resultado sea perfecto, estoy fallando y no estoy entendiendo cómo funciona esto. Sí, porque en la mayoría de casos yo voy a necesitar iterar. Voy a tener múltiples intentos refinando ese resultado hasta que ya llego al resultado final. La mayoría de gente que está viendo esto seguro se puede relacionar con ese problema porque ha tenido conversaciones larguísimas con chayipitty, donde le dice como no así no. Cambia el tono para que sea más amigable en un correo. Muy rara vez te va a generar el resultado que quieres en el primer intento. La Clave del Prompting: One-shot vs. Multi-shot ¿Entonces, ese es un concepto importante? Oneshot vs multihot no sé si eso tiene traducción como un tiro como el primer tiro o múltiples tiros ajá sí, y el primer tiro te va a ir mal. Entonces, si me preguntas como errores más comunes, cuando la gente hace prompting o utiliza estas herramientas, esperar que el primer tiro te salga perfecto como lo estás buscando, eso no pasa, tienes que refinarlo, tienes que iterarlo y eso aplica no solo para chayipiti, sino para todo. Si estás haciendo un chatbot day que te responde por texto. La primera vez que lo usas que lo pruebas, no va a ser lo que esperas, tienes que seguirlo entrenando, eso es como entrenar a una persona. Si tú coges un vendedor nuevo y le das un guión de ventas y le dices listo, venda la primera llamada, no va a ser igual que la llamada. 505 meses después de que está en el trabajo, pero mucha gente sí espera que en lo en el primer intento esa perfección. Y desisten ahí es cuando ya dicen no esto no sirve. Participante 2 ¿Y, qué tan cierto es que la mejor forma de construir un prompt es con la misma inteligencia? Participante 1 Artificial. Es muy cierto, o sea nosotros al principio cuando hacemos blogs, por ejemplo. En la estructura automatización del blog le decíamos a a gemini que generara el pronto que luego le vamos a chatgip, eso tiene un nombre y 1 va encadenando los diferentes, los diferentes modelos. Claro, o sea, si tú le das un prontale ahí para que te genere el prom que vas a usar para el resultado que buscas mejoras la probabilidad de que el primer intento si te funcione bien. Un Fundador Tech y su Uso Diario de la Inteligencia Artificial ¿Nico va a hacer una pregunta densa como la de ahorita las herramientas, porque vas a tener que entrar a tu? Cerebro profundo. Una actualización mejor dicho, muy profunda y muy precisa. Porque seguramente mejor dicho, seguramente esta respuesta no la tienes que maneada, no vas a saber respondérmela muy rápido. Pero tienes un montón de herramientas de inteligencia artificial que utilizan no solamente en la empresa, sino tú como fundador. Quiero pintar ese mapa. ¿Como está utilizando en su día? ¿Un fundador que se dedica a crear inteligencia artificial, cómo funciona? ¿Qué herramientas utilizas, cómo las conectas? ¿De qué manera operas diferente a todas las personas que tal vez no están tan familiares ni tan Deep en El Mundo de la I a? Participante 1 En el día a día estoy pensando, yo qué hago en un en un día normal, pero algo muy básico, yo hago contenido contenido en redes todos los días a las 6:00 h de la mañana me llega un correo con las 10 noticias de inteligencia artificial más importantes del día anterior, de las que no he hablado en redes. Esa es la primera, entonces yo tengo mi automatización como yo tengo que hablar de y a todos los días en en redes para mi contenido. Automatización ya de entrada todos los días me llegan las noticias. Luego cuando voy a cuando iniciar mi día yo tengo. Yo escribo un pues mi lista de tareas, o sea mi mi todo y me too lo tengo en en chaggpit. Entonces generalmente yo tengo una conversación abierta del día donde voy hablando como cosas. Antes tenía. En las notas de Apple tenía todas las notas como que iba tomando el día a día. Ahora la mayoría de las notas las voy tomando. Es en en conversaciones. ¿Chachipiti entonces eso? ¿Además que hoy en día con geminis y con ambos con geminiti yo le puedo preguntar como qué tengo pendiente el día anterior? Y ahí mira cómo mi calendario y mis notas y me dice cómo mira, tienes pendiente mandarle la propuesta de no sé qué a tal persona. Entonces miro mi lista de tareas del día, pero con el contexto que ya tengo. Y. Redactar correos. Uso Apple Intelligence pase todos mis correos a Apple inteligencia en el computador no es tan bueno, es es difícil de usar como que te resume los correos, pero no está, no me gusta mejor dicho, pero lo uso YY también chachi PT como para para poder redactar correos. En programación no programó tanto hoy en día porque en el equipo tengo gente ya mucho más, mucho más crack. Pero yo uso 1 que mi equipo no usa que se llama kiro 1 1 e i de programación un agente que es de Amazon. Y me dieron acceso como al beta me gustó y me gustó más que cursor. Me gusta más que cloud code y bueno, ese ese me gusta mucho para escribir código cuando hago pruebas. Creo que ya o sea tampoco es. La única es como esa del Tour por la mañana como para saber qué voy a hacer en el día y ya. Cómo Diferentes Perfiles Profesionales Usan la Inteligencia Artificial Analicemos diferentes perfiles de personas y cómo utilizarían la inteligencia artificial y cómo no, cómo utilizarían, sino cómo deberían estar utilizando la inteligencia artificial hoy, porque si no lo hacen hoy se están quedando detrás de todo el talento que sí está utilizando la inteligencia artificial. Entonces te tiro el talento, te tiro el perfil y tú me respondes bien, sí 1 c e o. Participante 1 Eso no lo hice yo. Esto lo hizo Felipe, mi socio, Felipe llegó y cogió todas nuestras fuentes de datos. El CRM, la plataforma de pagos. Nuestra plataforma de tickets de soporte en nuestra plataforma de servicio al cliente todo. Se conectó todas las fuentes de datos a nuestra base de datos. Con el que se llaman MMCPMCPS, que es como generar conexiones con con estas diferentes plataformas y tiene 1, 1 a. I no sé ni siquiera cómo llamarlo, pero 1 le pregunta algo algo de data de la empresa y te da el resultado como si fuera un analista de data instantánea. Entonces, por ejemplo, yo le pregunto. ¿Cuántos minutos de llamadas de inteligencia artificial hicimos ayer enter y me y me da la respuesta y me sacó una tabla y luego le digo, cuántos fueron en Colombia? ¿Cuántos fueron en Estados Unidos de esas cuánto, cuántos tuvieron más de? 2 minutos de duración tan dame top 3. Agente de análisis de datos para tomar decisiones 1 como sí o que necesita datos a la mano para tomar decisiones importantes y si 1 puede tener a su disposición cualquier dato de la empresa de cualquier fuente de información cruzada. Con todo, el resto es una herramienta poderosísima. ¿Y cómo? Participante 2 Cuidar la información sensible en esa tarea. Participante 1 Bueno, eso es otra, eso es una discusión técnica. Yo me enfoco más, como en el caso de uso, o sea, sí ahí hay que tener 1000 1000. Restricciones, por ejemplo, ya muchos modelos tienen reglas de privacidad interesantes. Cuando 1 usa Google workspace entonces la información que 1 está usando a través de Jamie y de los de de las diferentes herramientas de Google, eso no se está usando para entrenar modelos. Hay gente que tiene despliegues de de modelos, opensource de código abierto en sus servidores, entonces ahí ni siquiera se está exponiendo la data al internet. Hay muchas, muchas opciones, pero pues yo creo que o sea creo que es secundario. Creo que si 1 quiere lograrlo ya después el equipo técnico encuentra la forma de hacer que eso pase. 1 contrata a alguien pero. O es es más con el caso de uso de que quiero lograr segundo perfil, un vendedor, un vendedor, por ejemplo, mi papá, mi papá es el agente comercial de imaginar mi empresa de desarrollo de software y él lo usa mucho para escribir propuestas. Cuando un cliente le dice como no mira quiero hacer un software que haga ta ta ta ta ta con estas 27 tecnologías, pues muchas veces no conoce la tecnología 23. ¿Entonces cómo cuál es esta tecnología? La tenemos desarrolladores que lo hagan para escribir propuestas para escribir correos. Para hacer los mensajes de seguimiento a un cliente que no te responde. Para tomar notas en las reuniones, incluso también las inteligencias artificiales de voz para tomar mensajes. Ahí yo conozco vendedores que 1 los llama y contesta un mail y hola que nos Nicolás está en una llamada. Déjame tu mensaje también eso eso funciona y calificación de leads, que es lo que hacemos nosotros en up. Participante 2 ¿Si escuras que nuestros vendedores de la empresa no está utilizando inteligencia artificial en una tarea, cuál sería esa tarea o esas tareas? Que más te indignarían porque dices, no estás perdiendo el tiempo. Participante 1 Escribir una propuesta, por ejemplo, si 1 tiene un cliente grande, a veces nosotros no tanto, pero hay hay compañías que escriben, no sé licitaciones y pues 1 a veces tiene que mandarse un carretazo larguísimo de cómo funciona la arquitectura de la plataforma y normalmente un vendedor va y le pregunta al de ingeniería y tiene que tener una reunión y tiene que copiar, sabes para escribir una propuesta para escribir un correo, no para todo, o sea yo me indignaría. Creo que hace poco me indigné porque no estábamos usando, no estábamos usando nada para hacerle seguimiento a los clientes, entonces teníamos, no sé cómo 50 propuestas enviadas. Y no le estamos dando seguimiento, no estamos dando llamadas, no estamos usando whatsapp automatizado para hacer el seguimiento y nosotros somos un equipo muy pequeño entonces. Pues o o contratas 10 vendedores más o tus dos vendedores están usando inteligencia artificial al máximo para lograr el resultado. Entonces a mí me indigna cualquier cosa que no sea con ella hay. Participante 2 Inventos, tercer perfil, un marketero. Participante 1 Un marketero para hacer para ayudar con la ideación de campañas para ayudar con la búsqueda de de como el estado del arte o el análisis de otras empresas, otras compañías de mercadeo para rebotar ideas con. Con inteligencia artificial. Y para generar como brief creativos, me parece que ahí, en esa parte de ideación hay algo muy grande, luego en la parte de creación. Guiones, piezas de contenidos largos como un blog o un ebook. Luego coger contenido largo y quebrarlo en contenidos más pequeños. Por ejemplo, coger un vídeo de 1 hora y ponerlo en clips más pequeños. Ahí también usar inteligencia artificial, infografías gráficas para Instagram, publicación automática de de post. Todo eso, pero en la ideación creo que es donde en un marketero más se beneficia de eso y luego en la operación masiva. O sea, que si tienes una persona que está generando x resultado, pues ahora genere 5 x 10 x. Con herramientas de i. Participante 2 Cuarto perfil, una persona de Recursos Humanos. Participante 1 Una persona de Recursos Humanos es buena porque hay mucho profesional de Recursos Humanos. Análisis de hojas de vida analizar hojas de vida de candidatos anteriores para los reclutadores es importante también como hacer análisis de los de los candidatos. He visto muchos reclutadores que toman notas con inteligencia artificial de una entrevista con un candidato y después le dicen a la I a y que le saque un perfil. ¿Psicométrico esa persona de acuerdo a la conversación, de acuerdo a las respuestas, te puede dar cosas que tal vez no viste en la entrevista o te puede dar preguntas, qué le puedes hacer en la segunda entrevista entonces? Analizar hojas de vida, analizar las entrevistas, preparar entrevistas, no como a partir de una hoja de vida. Qué preguntas hacer, cómo medirle diferentes tipos de cosas y ya después seguimiento a los candidatos como whatsapp, voz para que al final logres conseguir un candidato y ya después hay muchos roles en en Recursos Humanos, pero. Encuestas a los empleados con inteligencia artificial chat bots de gestión de cosas sencillas como pedir un permiso. ¿Opel vacaciones o pedir un certificado? Automatizar todo eso con con ella ahí y entrenamientos a Recursos Humanos. A mí me parece que es 1 de los de las áreas donde si los profesionales de Recursos Humanos se vuelven buenos con ella y hacen 10 veces más impacto con las mismas herramientas que tienen. Participante 2 Y quinto y último perfil, una persona financiera. Participante 1 Hay un nuevo lanzamiento que es que ya se pusaría ahí dentro de Excel. Al principio, las primeras versiones eran alucinadas, mucho generaban respuestas que no eran muy buenas. El momento en el que se puede usar inteligencia artificial dentro de Excel. ¿Toda la profesión financiera va a cambiar para contadores, para analistas financieros, para personas que hacen reconciliaciones, entonces ver saber cómo va ese proceso, qué tan cerca estamos de que leáis se puede usar en en hojas de cálculo? Va a ser importante análisis de estados financieros, todo lo que tenga que ver con proyecciones financieras y de acciones, supuestos simulaciones. Eso se puede hacer con chachipit con. Con antropic y también. Todo lo que tenga que ver con entrada de datos a como sacar datos de un lado y ponerlo en otro lado también me. Participante 2 Parece importante a ver cuando estaba planeando este episodio. Criterios Clave para Seleccionar Herramientas de Inteligencia Artificial Yo me imaginé que muchas personas iban a querer saber herramientas diferentes para poder utilizar, pero no solamente es importante darles un montón de herramientas, sino también darles un poquito de criterio de cómo pueden elegir esas herramientas. Cuando sale algo cuando encuentras una herramienta. Cómo elegir si utilizarla o no, porque hay muchas herramientas que realmente no son tan buenas. ¿De qué manera lo haces tú y de qué manera lo hace tu equipo? Participante 1 Creo que hay que ser muy pragmático, es una pregunta muy buena porque. También he hecho como que hay que hay que iterar, pero tampoco tú puedes iterar infinitamente sobre una herramienta que no se adapte a lo que tú estás buscando. Entonces yo creía que lo primero es probar rápido con algún caso de uso que te genere algún impacto. ¿Tiene que generarte algún impacto? Yo no uso, por ejemplo, yo personalmente no uso nano banana, el generador de imágenes o yo nunca usaba generación de imágenes antes, porque a mí en mi rol en mi cargo no me sirve para nada. Si para que yo quiero que genera una imagen, yo no soy el que publica en redes sociales. O sea, no, no, no me sirve. Pero cuando salió nano banana ya podía hacer una infografía, entonces ya me sirve para hacer una presentación con el equipo, entonces yo le doy la data como mira. Esta es la data de los mejores clientes del mes pasado. Hazme una infografía con este estilo de marca. Ahora ya puedo usar esa herramienta y ya me genera un resultado específico. Me ahorro tiempo. Y me devolvió a tiempo para hacer para usar en otras cosas, entonces creo que depende mucho. ¿Cómo de qué objetivo quieres lograr? ¿Y si esa herramienta puede llegar a generar ese objetivo si no lo puede generar? No, no hay que perder el tiempo, o sea, la generación de imágenes hace 6 meses, hace dos semanas no te podía generar una buena infografía a menos de que hicieras 1000 cosas y multishot hoy en día sí. Entonces ya ahí sí vale la pena probarlo. En agentes de voz pasaba lo mismo hace 2 años. Por costo era inviable que pudieras hacer una llamada de inteligencia artificial a 1000 clientes porque te iba a costar un dólar. La llamada. Estoy exagerando, no sé cuánto, pero hay hay momentos donde las herramientas o hacen sentido o no hacen sentido y a medida que van cambiando puede que una herramienta vieja. Hoy en día se hace sentido para tu empresa como o para tu rol, como el caso mío de de enano banana. Entonces la gente tiene que mirar es qué quiero resolver, qué quiero lograr, qué objetivo específico quiero. Lograr con esta herramienta. La herramienta lo resuelve sí o no, y si sí lo resuelve, pues ahí ya es iterar hasta que me me genere un buen resultado, si no lo resuelve, pues no, no la sigo usando. Participante 2 Nicole verdadero potencial de la inteligencia artificial, no es utilizar cada herramienta de manera aislada como si fueran silos. Entonces utilizo esto utilizo esto utilizo esta definitivamente sí tiene un potencial de impactar la manera en la que trabajamos, sobre todo como personas, pero las empresas tienen una oportunidad de impacto. Aún mayor cuando utilizan varias herramientas de inteligencia artificial. Qué Son y Cómo se Construyen los Agentes de Inteligencia Artificial Juntas y ahí es donde entra el concepto de agentes de inteligencia artificial de manera sencilla. ¿Cómo definirías qué es un agente de inteligencia artificial? Participante 1 Una cosa es tener un copiloto que es como el chat como chat gpit, eso es un copiloto, tú tienes chat gpi pipi acá. Y tú le rebotas ideas y le pides que te revise un correo y le pides que te de ideas y le pides que te genere texto o imágenes o lo que sea, eso es un copiloto, todo depende de tu entrada. Tú le das una entrada al te da una respuesta, tú le das una entrada, te da una respuesta, un agente es autónomo, entonces un agente es por debajo, va a tener 1 o varios modelos, pero va a tener más. Más que ser reactivo tiene la capacidad de ejecutar acciones por tu cuenta. Tú le puedes decir todas las mañanas a las 6:00 h de la mañana. Busca las 10 noticias más importantes de inteligencia artificial. Luego mira que no haya publicado nada sobre estos temas y envíame un correo. Ahí le diste un flujo, automatizaste un proceso entero, entonces el agente lo que hace es que no depende, sólo que tú le estés preguntando, sino es más proactivo que reactivo y te automatiza algo. Participante 2 ¿Y, cómo se crea un agente de inteligencia artificial? Porque si le dices ve investiga las 10 noticias más importantes de inteligencia artificial, ahí hay una acción, esa acción te la tienes que programar en cada una de las herramientas o simplemente programas a la gente con los proms que pondría en las diferentes herramientas. Funciona la construcción de agentes de inteligencia artificial. Participante 1 Eso va a depender de la herramienta, entonces, por ejemplo, la herramienta más popular para construir agentes hoy en día es n 8 n. Entonces n 8 n es tienes una pantalla en blanco y vas arrastrando cajitas y es un flujo de un proceso y cada cajita ejecuta una acción. Tú puedes tener una gente que va a internet y te busca las 10 mejores noticias o te busca las 100 mejores noticias. Luego, la siguiente cajita va a coger de esas 100 y va a buscar. ¿Cuáles son las que la gente está más hablando en redes sociales? Y te dice son estas 20 y luego tienes otra cajita que te dice listo de estas 20. Cuáles son como de las categorías que nos interesan, como por ejemplo nuevos modelos de inteligencia artificial, empresas grandes casos de uso y ya el último paso es te genero el correo y te mando el correo en 8 l es la herramienta más importante para o más popular en este momento, pero hay otras comomake.commake.com es más fácil de usar, es más sencilla. Sappier lleva haciendo es por mucho tiempo. Nosotros en dapta nos metimos a permitir que la gente crea agentes. Al principio éramos muy parecidos a n 8 n, pero a nivel producto nos dimos cuenta que todavía nos faltaba construir mucho, entonces nos enfocamos en cómo crear agentes de de voz y de texto de la forma más fácil posible. Si tú entras a adapta mi plataforma es la forma más fácil de construir un agente de voz o de o de chat por texto. Pero si ya quieres hacer algo que se conecta más herramientas que vaya a diferentes fuentes de información. Lea un archivo PDF tal vez esa no es la mejor, la mejor va a ser n 8 n que si te permite hacer esas cosas, entonces ahí depende mucho de la de la herramienta que uses. Participante 2 Quiero aprovechar un tu cerebro para para construir aquí cosas para instinto y eso. ¿Nota decir si estuviera sentado conmigo, qué Consejo me darías porque está sentado conmigo, así que de qué manera podríamos utilizar el instinto, por ejemplo, agentes de inteligencia artificial? ¿Qué se te ocurre que podríamos hacer nosotros para sacar el mayor provecho de los agentes? Participante 1 En podcast. ¿Hay mucho proceso manual seguro a ti te pasa? Entonces grabas el vídeo después de grabar el vídeo hay que editar, hay que cortar las pausas. Hay que por ejemplo sacar los captions para las diferentes plataformas. El grafiquito de youtube entonces 1 puede ser una gente que después de cada grabación coge la grabación con te lo manda a través de un modelo, te lo pasa por un modelo, te saca los captions para youtube, para Instagram, para tik tok, para lo que sea. Luego se lo manda a opusclip y que me genere 50 clips y que me lo suba a Google drive. Que me generó subtítulos y al final de ese proceso tengo el podcast. 50 clips, todos los captions y las cuatro top mail que voy a usar en youtube y ya eso es mi proceso manual. ¿Se vuelve solo subir, pegar y creo que hasta se podría automatizar la subida a youtube no? Guía Paso a Paso para Implementar Agentes de IA en Empresas Y tú lo programas que ya quedó grabado este en un mes sale directo. Participante 2 ¿Cuánto tiempo se debería demorar la implementación de agentes de inteligencia artificial en una empresa y cuál debería ser el paso a paso? Porque ahorita hablamos de cómo empezar a implementar una tecnología o. Una herramienta puntual en una empresa, pero cuando empezamos a hablar de agentes de inteligencia artificial, se volvió un poquito más complejo porque no solamente toca una parte del proceso, sino que empieza a tocar varias partes del proceso y se pueden automatizar diferentes pasos. ¿Cómo harías esa implementación? Participante 1 ¿Entonces la primera pregunta es, cómo cuánto tiempo debería tomar en una empresa? El tiempo depende de la misma empresa, entonces te voy a poner un ejemplo, nosotros trabajamos con empresas de de logística ayudándolos a calificar sus leads. Una vez llegó un cliente de una compañía que se llama 99 minutos en México son de logística, Samuel Santiago y. Él nos ha nos ha usado bastante, pero en ese momento me escribió por LinkedIn. Frustrado como te escribo como cliente frustrado, me fue mal usando tu plataforma. Me registré todavía no tenía el onboarding. Ya comencé a hacer cosas, pero me trabé. Y yo le respondí ahí mismo por link como montamos una reunión ya y miramos. Le mandé un link, nos metimos una reunión tal y él ya tenía avanzado. Su agente ya había creado la gente, ya lo había probado y había hecho llamadas, pero no lograba conectarlo con su formulario de la página web, que era un typhone como no, no me falta este pedacito. Yo estoy seguro que si me ayudan un poquito ya lo puedo lanzar. Pero la gente ni siquiera estaba perfecto y él ya lo tenía prácticamente habilitado en su página web, o sea, en en lo que yo me subí a esa reunión comenzamos a mirar que había que cambiarle a la gente. Le faltaba mucho trabajo, pero lo lanzó de una ahí en su página web. Si llegaba alguien nuevo, lo iba a llamar la inteligencia artificial. Y cuánto se demoró minutos muy poquito, sí, ahora, después de eso viene un proceso de iteración muy grande, escuchar llamadas de los clientes, hacer más pruebas, iterar, mejorar. Que si dice esto y quiere este servicio, mandémoslo acá por este camino. Si hice este otro servicio, mándamelo por este camino. Pero en teoría esa gente lo lanzó en producción, así como estaba muy rápido. Yo hice que las que las compañías que adoptan mejor internet artificial son las más rápidas en lanzar algo así no sea perfecto al al cliente final, porque es que esto no es es muy diferente. Un agente de i a 1 a 1 software el software siempre te genera el mismo resultado, el I no, cada conversación es diferente. Cada llamada va a ser diferente, nunca va a ser perfecto. La velocidad en la que sacas tu primera versión y comienzas a iterar sobre eso, en mi opinión, determina qué tan bien le va a ir a esa empresa usando inteligencia artificial. Participante 2 Para ir terminando. ¿Conviene analizar cómo le va bien a una empresa y cómo deberían implementar las empresas, agentes de inteligencia artificial y cómo se hace bien, pero yo creo que también se aprende mucho de los errores y de las maneras en las que las empresas se equivocan implementando agentes de inteligencia artificial en tu experiencia, cuáles son los errores más comunes en la implementación de agentes? Evitando Errores Comunes al Implementar Agentes de Inteligencia Artificial El error no es intentar hacer un proyecto gigantesco que te automatice todo un proceso. En vez de buscar algo muy específico con un resultado muy pequeño dentro de un macroproceso. Entonces, por ejemplo, cuando una empresa llega y nos dice a nosotros oigan, quiero automatizar todo mi proceso de ventas con ella. Yo ya sé que eso no va a terminar bien, porque entonces quiero automatizar el primer contacto, la envía, la propuesta, el seguimiento, la llamada de cierre no va a funcionar, no va a funcionar porque es que hay demasiados puntos de Falla. La forma correcta que que una empresa implementa este tipo de cosas es comiéndose el problema de Apple. Resolvemos el primer paso del proceso comercial, luego resolvemos los seguimientos, luego resolvimos, resolvemos la parte del pago. Esto es especialmente importante en las empresas grandes porque las empresas grandes entonces arrancan con un macroproyecto gigante de 6 meses de implementación y desde que empezó hasta que terminó ya salieron cuatro modelos nuevos de IY, pues es muy difícil que que que ese proyecto vea la luz. Ahora hay una salvedad, es que las empresas entre más grandes están más reguladas, tienen más temas de Protección de Datos y todo eso está perfecto. Pero igual 1 puede hacer pruebas de concepto con data falsa de usuarios con data, digamos sintética 1 puede hacer pruebas de llamadas también con con clientes sintéticos con una prueba de una población, un segmento pequeño de la población que acepte hacer la prueba. O sea, hay formas de lograr un resultado de un proyecto rápido, solo toca encontrarlas cuando esto no funciona bien es cuando intentan comerse un problema gigante y nunca salen con nada. Participante 2 Este episodio fue muy cool porque no solamente. ¿Cómo comenzó la inteligencia artificial? ¿Qué deberíamos saber todo sobre la inteligencia artificial? ¿Qué casos de uso hay sobre la inteligencia artificial? ¿Cómo utilizar agentes? Sino que ahora en este momento vamos a comenzar a entender o por lo menos a predecir o a dar hipótesis de cómo creemos que saber el futuro y me parece valioso, principalmente desde tu punto de vista, porque eres una persona que está empapada, inteligencia artificial y todo el tiempo. No solamente tienes una empresa de inteligencia artificial, sino todo el tiempo. Estás haciendo contenidos sobre inteligencia artificial. El Futuro del Trabajo y el Impacto Transformador de la Inteligencia Artificial ¿Cómo crees que se va a ver el futuro del trabajo con la entrada de internet artificial y no solamente con lo que hay hoy, sino con lo que se viene a futuro? Participante 1 Es una pregunta que la verdad lo pienso todos los días y no sé. La respuesta corta es, no sé, yo soy muy optimista. En el sentido en el que creo que los mejores usos de inteligencia artificial en este momento es cuando 1 ayuda al humano, pero también soy realista. Hay empresas que están despidiendo gente porque automatizaron ciertas partes de sus procesos y les va mejor generar mejor resultado, menos costo con inteligencia artificial. Eso es una realidad. Ya hay empresas que están despidiendo gente porque están reemplazando ese trabajo con trabajo de agentes de inteligencia artificial. Y lo hemos visto nosotros en en nuestra empresa, o sea en data gente usando esto que es, pues comienza a reducir su equipo. Como también hemos visto empresas que han crecido porque se desbloquea un cuello de botella, entonces con eso comenzaron a crecer como locos y tuvieron que contratar más gente, pero creo que la tendencia más grande es a. Eliminar trabajos ahora eso es muy peligroso, especialmente para las nuevas generaciones, porque los primeros trabajos que van a volar son los trabajos de entrada, los trabajos de data entry de llenar datos, de copiar y pegar de un lado a otro, de responder llamadas muy sencillas de servicio al cliente, como todos los trabajos que tal vez son como un profesional joven, empieza en El Mundo laboral a ganar experiencia. Esos trabajos se están eliminando, entonces, si tú tienes una fuerza laboral que tiene muchos de estos trabajos. Cuyas empresas están automatizadas con intereses donde empiezan sus carreras. ¿Yo tengo mucha gente que hemos contratado en en mi primera empresa en imaginar apps, incluso en data algunos casos que es gente que arrancó trabajando en un call Center, respondiendo llamadas de servicio al cliente, empresa x si ese trabajo ya no existe, esa persona cómo entra al mundo laboral? ¿Cómo adquiere las primeras habilidades sociales y profesionales para seguir escalando en su en su carrera? Eso es lo que a mí más me preocupa porque. Los trabajos que en este momento están eliminando son esos trabajos de entrada, el programador senior, el Ejecutivo senior, que tiene que tomar muchas decisiones. Eso todavía no se está automatizando, aunque yo creería que el trabajo en C e o es lo que más se puede automatizar con ella ahí porque es analizar data y tomar decisiones y ya hay otra gente que ejecuta las acciones, no, pero en este momento los trabajos de entrada son los que están en peligro, entonces creo que lo más importante para la gente es en vez de luchar contra ese cambio. Y es un Consejo que doy siempre en mis redes sociales, si pensamos cómo está el futuro del trabajo en 10 años hay muchos de esos trabajos que no van a existir, que ya hoy no existen. ¿Cómo se vuelve esta generación más competitiva? Volviéndose nativos de inteligencia artificial, tienen que saber dominar, comandar. Esas herramientas que permiten construir los agentes de inteligencia artificial tienen que saber dominar la las herramientas que los reemplazaron. Si no y si se ponen a luchar contra corriente, pues simplemente el mercado no va a generar la cantidad de trabajos que se necesitan. Participante 2 ¿Y crees que también es una época donde van a nacer más dueños de negocios, precisamente por esa dificultad de? Conseguir trabajos de entrada y por lo que te permite generar o crear los agentes de inteligencia artificial. Participante 1 100% o sea yo creo que se va a ver un boom del emprendimiento por dos factores, primero porque hay menos trabajos, entonces la gente joven va a salir a construir más empresas y segundo, porque el costo de construir un negocio va bajando dramáticamente. Si hoy en día yo quiero construir un negocio en software. Hace 2 años yo tenía que salir a contratar ingenieros que tenían los salarios más altos de cualquier otro trabajo. Tenía que salir a contratar diseñadores de experiencia de usuario, tenía que contratar un Project manager. Hoy en día puedo tener un agente de inteligencia artificial que más el diseño, otro que me hace el código, otro que lo publica y otro que me revisa que el código esté funcionando bien y el costo de hacer eso ya no es 5 salarios, sino 200 dólares al mes. Entonces el costo de, por ejemplo, en software, el costo de desarrollar software baja. Eso significa que va a haber más gente haciendo empresas de software y lo mismo aplica todo, o sea el el costo de hacer ciertas cosas va va a bajar, entonces van a haber más emprendimientos en diferentes industrias, no solo en software. A la gente le gusta el software, es porque es muy rentable, entonces ahí va ahí es donde más va a haber nuevas empresas. Entonces va a haber un bundest de nuevos negocios, pero va a haber mucha gente que no quiere empezar un negocio y esa gente que qué va a hacer si yo estuviera hablando con un estudiante de sexto semestre octavo semestre ya se va a graduar un recién graduado. Creo que. Así como hace un tiempo decían si quieren que les vaya bien en la vida, estudio programación. Ya ni siquiera si 1 quiere ganar bien o si 1 quiere que le vaya bien. Y ahora si 1 quiere conseguir un trabajo, mucha gente no va a poder conseguir trabajos, sino dominan inteligencia artificial y si no pueden mostrar que son mejores al resto. Gracias al uso de estas herramientas, entonces eso es como una visión del futuro cercano que ya está pasando desde la óptica de de esta nueva fuerza de trabajo que que va a entrar y no va a haber trabajos, pero pues hay muchas ópticas también. Participante 2 Y en el contexto de hoy, si tuvieras que cerrar data y comenzar otra empresa entendiendo los avances de inteligencia artificial. Y las oportunidades que tienen las empresas y las que se van a venir a futuro. ¿En qué comenzarías un negocio hoy? Participante 1 Definitivamente sí en inteligencia artificial. Cómo adapta una ciudad de inteligencia artificial como que yo ya he usado todos los aprendizajes que hemos tenido de que funciona, que se vende, que no se vende, que si es un problema, que no es un problema para llegar al punto al que estamos. Yo arrancaría. Nuevamente. Haciendo algo, tal vez con hardware. A mí me gustaría trabajar con El Mundo físico. Yo creo que ya en en este punto del avance tecnológico en el que estamos ya se han visto algunas empresas sacando robots humanoides. Creo que todavía están muy lejos de una adopción masiva. Tesla tiene el el su robot humanoide. Hay una empresa que se llama One X, que sacó también un humanoide hace poquito. Creo que todavía falta para que. Estas herramientas o estos humanoides funcionen bien, pero si yo fuera a empezar de cero haría algo más ambicioso. Con El Mundo físico y hay una empresa colombiana muy bacana que es kiwibot, que arrancaron haciendo los robots de delivery ya hoy en día tienen robots para fábricas, tienen robots, cuadrúpedos, tienen 1 que es como un humanoide y ese equipo pues está haciendo una cosa. Tal vez le pediría trabajo a Felipe. Consejos, Libros y Principios de Vida de Nicolás Rojas ¿Nico vas por la sección de preguntas rápidas, cuál es el mejor Consejo que te han dado? Participante 1 Yo creo que el mejor Consejo que me han dado es no escuchar todos los consejos que te dan. Sabes 1 como emprendedor comienza a pedirle consejos a todo El Mundo. ¿Y nos y pues tú no sabes, no? O sea, a la larga todo es experimentación, todo es salir a probar cosas. Participante 2 En mi experiencia, ella es la forma más fácil de inducir un parálisis por análisis. Participante 1 Ah, sí, o sea es que sí, todo El Mundo, si tú vas y le pides consejos a 3 personas, las 3 personas te dicen cosas diferentes, entonces ese es un problema más grande que que no tener consejos. ¿Que chaji PT acentúa ese problema porque entonces tú le dices como mira, tengo este problema en ventas, qué debería hacer? Y te ha no sé un plan de acción y le preguntas a gemini y te dice otras cuatro cosas. Entonces ya ahora no solo es quien te da el Consejo, sino que el mismo a y te da consejos diferentes. Participante 2 ¿Cuál es un libro que te ha marcado? Participante 1 Hay un libro que me gusta mucho. ¿Qué es la autobiografía de Arnold Schwarzenegger? ¿Y por qué me gusta tanto? ¿Por qué Arnold? La gente lo conoce como Terminator, fue el gobernador de California. Arnold es una de las pocas personas en la historia del mundo que fue el mejor del mundo en cuatro disciplinas diferentes. Entonces empezó como fisiculturista, fue el mejor del mundo, luego fue actor, fue el mejor pagado del mundo, luego estuve en política, llegó al cargo más alto que pudo aspirar en Estados Unidos, que era ser gobernador de California. Si hubiera sido americano, hubiera sido presidente. Millonario en Real Estate. Entonces es como una historia, como de no importa la industria, con que hay ciertos rasgos de disciplina, de constancia, de perseverancia, inteligencia que te llevan al éxito. Si tú estás determinado a lograrlo, es como. Participante 2 Un ejemplo de excelencia. Participante 1 Excelencia en todo. Participante 2 ¿Cuál es el principio que rige tu vida? Participante 1 El optimismo. Siempre vas a encontrar peros y siempre vas a encontrar puntos de quiebre en ideas, en negocios o en proyectos en la gente. Pero si no se enfoca en lo bueno y en lo que puede salir bien por encima de lo que puede salir mal. Cosas buenas. Participante 2 ¿Cuál es tu definición de? Participante 1 Éxito para mí. Levantarse todos los días, hacer algo que a 1 le apasione. Y disfrutar el. Pues también asocio el éxito con cosas más tradicionales como formar una familia, quiero tener hijos, ETC. Creería que eso ya sería como la materialización del éxito, pero en el día a día es. Es disfrutar lo que haces en el día a día. Participante 2 ¿Si las personas pudieran quedarse con un solo aprendizaje de este episodio, cuál sería que? Participante 1 La inteligencia artificial ya está en todos los aspectos de nuestras vidas y ha estado en todos los aspectos en muchos aspectos de nuestras vidas por los últimos 25 años. Estamos en un punto donde las personas que adopten mejor la inteligencia artificial la entiendan mejor y la sepan usar para su propio beneficio. Van a estar muy por encima de las que no es como saber usar un computador hace hace 20 años. Dilemas de IA: Ventas vs. Marketing, Lógica vs. Empatía Mouse from zig zag un que prefieres esto lo otro y terminamos. ¿Sólo poder usaría para las ventas de tu negocio o para el mercadeo? Participante 1 Para las ventas. Participante 2 Que la inteligencia artificial duplique la eficiencia de tu back Office o que aumenta el 20% la tasa de conversión de tus ventas. Participante 1 Que aumente un 20% la tasa de conversión. Participante 2 Una inteligencia artificial que pueda ver hoy y hablar perfectamente, pero con razonamiento promedio o una que solo use texto, pero sea un genio de la lógica y la estrategia pura. Participante 1 Solo texto, pero un genio. Participante 2 Si tuvieras que apostar el 80% del valor futuro de adapta en una sola alianza. ¿Lo harías con el ecosistema de Google o con el de open i Google? Una inteligencia artificial para servicio al cliente que sea perfectamente lógica y resuelvo problemas al instante, pero sin ninguna capacidad de empatía o que o una inteligencia artificial que tarde 5 minutos más en responder, pero que haga sentir al cliente emocionalmente atendido. Participante 1 Eso está muy buena, no la primera, o sea resolverle así sea sin empatía, pero resolverle. Participante 2 ¿Y por último, prefieres un agente que solo use tus datos internos y privados y sea 100% preciso? 1 que use toda la información de la web, pero sea solamente un 80% preciso. Participante 1 No, eso no se puede responder, o sea, creo que esa esa sí tiene que ser un balance. Yo preferiría el del 80% que use toda la información. Reflexiones Finales y Agradecimientos del Podcast Dinstinto Nico gracias, muchas gracias. Terminamos un episodio muy cool, muy difícil también para mí, porque yo o sea yo de inteligencia artificial, sí sé, pero no soy un mago, pues ni el técnico que sabe mucho pero. Pero nada gracias. Me disfruté muchísimo este episodio Nico que sean muchos más. Ojalá que creemos muchas cosas muy cool juntos. Seguro. Participante 1 No y es importante tener estas discusiones y aterrizar. Muchas veces se habla inteligencia artificial desde lo abstracto, desde lo técnico es muy complicado, entonces es importante seguir la conversación con términos más normales. Participante 2 Dani. En palafox.