No saber usar IA es como no saber usar Internet 🤖🎙️ Elena Alfaro, Head of Global AI Adoption BBVA

Hablante 1 ¿Todos utilizamos inteligencia artificial de una manera u otra, pero realmente trae retorno a las empresas? Esa es la gran pregunta en la que muchos de vosotros podéis tener, pues una empresa o trabajar en una empresa y vuestros jefes no ven claro que esto vaya a traer retorno. Yo creo que lo trae y llevo mucho tiempo con ello, pero que os lo diga yo pues a veces no tiene por qué ser suficiente. Así que hoy nos hemos traído a la responsable global de adopción de inteligencia artificial del BBV a. Una empresa con más de 100000 empleados que ha hecho un proyecto muy interesante, integrando la inteligencia artificial entre sus trabajadores y los resultados muy buenos, pero mejor que nos lo cuente ella. Elena Alfaro, Disfrutad de la charla. Elena, muchísimas gracias. Es un placer tenerte aquí hoy. Oye, antes de meternos en toda la parte del banco y en todo lo que habéis hecho, que habéis hecho muchísimo, siempre sois un ejemplo que a mí me gusta poner, porque creo que sois de las empresas españolas, al menos que mejor lo ha hecho con la inteligencia artificial. Así que ahí venga, dado que que vengo con un sesgo propio de de admiración a lo que habéis hecho estos últimos años. Pero antes de entrar ahí, tú eres además de en lo que trabajas en el Banco, Eres madre y tienes una vida personal que evidentemente a veces es difícil de de separar. ¿Pero cómo ves el tema de inteligencia artificial tú a título personal? Hablante 2 ¿Vale, pues a ver, me cuesta bastante separar porque porque desde que llevo en este tema, no, no con mía generativa, sino desde que llevo en data, que es hace ya un montón de años, pues estoy bastante fascinada con el tema, lo reconozco, no? ¿Entonces es algo que como además ha estado muy presente en todo lo que es la la la digital, no de los últimos, pues eso, 1012 años, pues yo lo he vivido siempre como muy, muy cercano y muy muy integrado en mi, en mi día a día, no? ¿Entonces lo habla de ahora? Pues mira, a mí en general nunca me gustó el término inteligencia artificial, creo que ha sido confuso durante muchos años. Creo que sigue añadiendo ahí una parte de algo amenazante, desconocido y tal en la en la era anterior, la del machine Learning, que todavía para mí sigue muy vigente, no, pero alguien habla gente suele hablar de esto como oye, pues la ella clásica, no la tradicional. Bueno, pasado, pasado. ¿Ahí lo que yo veía es que cuando tú hablabas de inteligencia artificial era muy claro que era algo que todavía, pues como que estaba llegando no? Y aterrizando YY de hecho cuando aterrizaba en algo cambiaba de nombre, no cuando la e aterrizaba en en yo que sé en Netflix, pues ya era Netflix cuando ella aterrizaba en traducción, traducción, cuando en logística, en logística, no cuando en buscadores, en buscadores y a ella la dejabas de llamar inteligencia artificial, no, entonces, bueno, vivíamos un poco en esa idea de que lo que está por venir se llama I a y lo que ya ha llegado ya lo tenemos interiorizado y es otra cosa y de hecho la gente. No suele ver los recomendadores de Spotify de TikTok como sea algoritmos no, si lo vemos entonces eso quizás pues ha quedado un poco. ¿Yo creo que no he entendido suficientemente no? Ahora por algún motivo cuando llega a la Generativa ya sí se llama ahí a todo el tiempo no, con lo cual creo que la sensación esta de que esto es algo, pues eso, que que que va muy rápido, que me supera, que que en cierto modo pues me puede llegar a amenazar, creo que está bastante presente, con lo cual a mí el término no me gusta. ¿Y tampoco en bueno, en general me me es muy difícil de definir inteligencia, no, así que casi vamos a dejarlo en que para mí es la I es una herramienta, ya lo era antes, no? Lo que sucede es que lo que ha pasado en los últimos meses años es que es una herramienta que ha sido mucho más visible al público en general. Desde luego con la llegada de de Charlie Piti, no en en noviembre del 22. ¿Pues ha sido como 111, cosa tan mágica no para todo el mundo que de repente, pues se se ha convertido en todo, no, pero para mí sigue siendo una herramienta, la sigo viendo con un montón de pragmatismo, es útil, es es peligrosa en algunos casos y lo bueno es saber dónde es útil y dónde no lo es, no? Y entonces esto lo intento aplicar tanto en mi, en mi día a día, en el trabajo y desde luego en mi casa, con mis hijos, mis hijos a veces me dicen. ¿Jo, mamá, ya podías haber sido una madre normal y no estar enterada no todo el tiempo de todo, porque es verdad que desde desde que son pequeñitos y usan pues aplicaciones digitales, yo siempre estoy ahí diciéndole, pero tú sabes por qué te está saliendo ese vídeo, pero tú sabes por qué te recomienda esa canción? Entonces ellos más o menos saben, no me escuchan tanto como me gustaría. Hablante 1 ¿Pero toman conciencia? Hablante 2 Y ahora con la ola esta, pues imagínate, pues yo llego a casa a veces por la tarde y me dice, mamá, me dejas el Chajepete bueno, y entonces ahí ya. ¿Intento en la media de lo posible estar con ellos y enseñarles a que hoy aquí la clave es que tú estés no al mando, no? Hablante 1 ¿Qué edad tienen tus hijos? Hablante 2 Pues tengo una hija que está a punto de cumplir 17 años, Lucía, y un hijo que tiene 13, que se llama Diego. Hablante 1 ¿Y con qué diferencias ves? Porque a mí me pasa que tengo maya tiene 9 y noa tiene 11, con lo cual están mucho más cercanos, igual al al de 13 y aún están un poco como ausentes. ¿A esto no? Yo sí que he visto que en maya, por ejemplo, como cuando yo empecé con la guía con la generativa, ella tenía como 5 años lo he integrado. Súper rápido y ahora y ya ella no dice búscalo en Google y dice Preguntale hecho al GPT, no, entonces es como que lo tiene mucho más nativo y no. En cambio veo que está haciendo la transición más despacio, no como que ya había asumido ciertas cosas y que ahora tiene que convertirlas. Pero a mí me preocupa un poquito más y cuando voy a dar charlas, por ejemplo, a FPS o a universidades, me preocupa más, más cerca del punto en que tienen que decir. Hablante 2 Que. Hablante 1 ¿Tengo que hacer en la vida, no? ¿Entonces con la de 17 qué tal? ¿Qué tal lo lleváis? Hablante 2 ¿Pues no es, es muy buen punto y la verdad es que no, no tengo la respuesta, no te voy a dar una respuesta que digas me va a dar la clave, no? O sea, aquí lo primero que intentamos siempre es que ella sea consciente de para qué la está utilizando. O sea, la tentación no de los niños, de cualquiera de nosotros, de usarla para que nos haga la vida más fácil a costa de delegar. No, si quieres es constante, no, y no estamos libre ninguno de nosotros entonces. Esa es la parte en la que más hincapié hacemos, no para que ella entienda, pues para que lo está usando. Yo creo que hay veces que lo usa bien y hay o sea bien, en el sentido de que dice, Oye, voy a preparar un examen, pues mira, lo voy a preparar con chat porque me va a preguntar y me va a hacer un test y me va. ¿Entonces en ese sentido yo creo que he aprendido bastante bien, no? ¿Incluso a veces haciendo algún prom juntas me dice, quita que no, sabes que no se lo estás pidiendo bien, no? Y me dice y digo, bueno, bien, hay otras muchas veces seguro de las que no me entero, que lo que haces foto a los deberes y. ¿Entonces eso es eso, es eso? ¿Es delicado, no? Porque ya digo que la tentación es súper súper grande. Respecto al tema de del trabajo, la verdad es que ahora mismo yo la única recomendación que en este punto mañana no sé, pero en este punto la única recomendación que hago es, mira, elige algo que te guste, pero tienes que estar dispuesto a seguir aprendiendo el resto de tu vida. O sea, el skill es aprender a aprender si quieres no y mantener, pues algunas capacidades que que por suerte mi hija tiene, no que son, pues el espíritu crítico la. La capacidad de colaborar este tipo de cosas. Esto está bastante manido, no las típicas ces, pero es que en el fondo eso es lo que lo que va a ser más difícil. Es curioso que lo que hemos llamado soft skills, no habilidades blandas durante un montón de tiempo son las más difíciles de replicar por la I a y en cambio las que hemos superpuesto en el pedestal, que son las duras. ¿Resulta que esas sí las puede replicar de de manera muy fácil, no? Entonces haz algo que te guste, que te interese genuinamente porque vas a tener que dedicarle tiempo. Aprende ya por supuestísimo usarla a usarla en tu beneficio y tienes que estar dispuesto a seguir aprendiendo toda la vida. Hablante 1 Sí, yo siempre les digo un poco que mi recomendación suele ser entregar el pensamiento crítico, porque el sesgo de la I a de autoridad es enorme. Es increíble cómo algo que casi siempre te da respuestas correctas. Dejas de de de ponerlo contra la pared. ¿Y de y de evaluar las respuestas, como que automáticamente, bueno, lo que ha pasado con groc en X no, que de repente la gente es groc, es esto verdad? Como si realmente porque le dijese groc que lo comprobase fuese a ser verdad, no, eso pensamiento crítico, creo que es lo más básico que nos hace falta, y luego esa capacidad de adaptación no, que yo creo que es un poquito que va a ser lo más difícil. No vamos a necesitar mogollón de emprendedores, vamos a estar en un mundo en que bueno, veremos cómo acaba, pero desde luego creo que la capacidad de poder adaptarse a lo que sea que venga. Con una buena actitud para ello y no pensando en que mala suerte he tenido que me quería dedicar a hacer tal cosa y ahora no tiene sentido, creo que va a ser tremendamente importante, pero sí, YY. Hablante 2 ¿Disculpa una una parte que también creo que es importante es intentar quitarle las ansiedades, no? O sea, es muy fácil en este mundo y yo lo veo ya, pues también en el trabajo, no es, es que no estoy al día, es que Fíjate, ahora ha llegado esto y no me ha dado tiempo a probarlo. Yo lo vivo en primera persona, mi equipo lo vive, pero todo el mundo no. Entonces los niños y los niños que están ahora decidiendo pues qué estudiar y tal. ¿Yo creo que viven una ansiedad respecto a oye, es que nada, nada que haga, me va a mantener safe, no? Hablante 1 Seguro, Jo, yo creo. Hablante 2 ¿Que hay que intentar quitarle hierro a eso, porque porque hemos llegado hasta aquí, que no como humanidad, gracias a nuestra capacidad de reinvención y creo que vamos a seguir en ese camino, no hay, o sea, por qué vamos a pensar que justo aquí es donde ah, pues mira, ya está, no se acabó? No, en absoluto, no, y yo no sé, yo yo me comparo a mí con mi hija. Yo a la edad de mi hija, yo la veo mucho más espabilada a ella de lo que era. Yo no sé si te a mí me pasa que. Hablante 1 Exactamente lo mismo. ¿Y si yo tuviese las herramientas que ahora mismo les estamos dando, creo que podría llegar mucho más lejos, no? El tema es que evidentemente, quizá la sociedad como la conocemos como la hemos vivido nosotros en nuestras generaciones. Quizá no va a ser válida para ellos, esto me encanta. Cómo lo dice Yoano Harari, que creo que también te gusta, que dice aquello de que somos la primera generación de la humanidad, que no tiene ni puñetera idea de cómo ayudar Asus hijos, no, y yo creo que esa humildad, que es lo primero que digo, no cuando me dicen, Oye, qué le digo a mis hijos, no tengo ni puñetera idea, o sea, yo no soy quien para poder decírtelo, porque creo que nadie a día de hoy sabe cuál va a ser el mundo dentro de 10 años, no, entonces creo que hay diferentes fases, creo que tu hijo pequeño o mis hijos que tienen, pues eso, 1015 años, creo que está en una fase en la que yo espero. Que los adultos de la sala hayamos puesto orden en el tema antes de que ellos lleguen al momento de tomar que tener decisiones. Pero creo que para mí es mucho más complejo para aquellos chavales que tienen 1621, que creo que es ese punto donde les llevamos diciendo muchos años, haz esto, ese es el camino que te va a llevar a la estabilidad económica, tal consigues un buen trabajo, etcétera. Y ahora se encuentran con que nada de lo que les dijimos quizá tenga sentido. En definitiva, yo estoy muy contigo de que de que el la recomendación tiene que ser, haz lo que quieras que te apasione. Pero hazlo con ellos. Hablante 2 Sabes que sin. Hablante 1 Duda es lo que va a cambiar. Hablante 2 Tienes que estar dispuesto a seguir aprendiendo después y ya está claro. Hablante 1 ¿Oye, tú eres optimista o pesimista con esto de laia? Hablante 2 Yo a ver, yo soy optimista, realista. Hablante 1 O sea, un pesimista encubierto. Hablante 2 No a ver una cosa. ¿O sea, yo llevo trabajando en data desde el 2012, no? Y siempre he tenido esta sensación dicotómica no de de ostras. Esto es súper potente para lo bueno y para lo malo. ¿Entonces, si yo no fuera optimista, no podría trabajar en esto? Yo trabajo en esto porque creo que se puede utilizar para lo bueno y que desde dentro voy a ser capaz de contribuir. No, si no entiendo la gente que trabaja en esto y es pesimista, o sea, es lo mismo que alguien. No es que yo soy yo, soy innovador, pues si eres innovador es porque piensas que el futuro es mejor que el presente, sino no puede ser innovador, no, pues es un poco por ahí. O sea, soy optimista, pero tengo un montón de cautelas. Respecto a las cosas que pueden no ir bien, no, no tanto las del extremo de la mala intención, que también, por supuesto, porque esos riesgos existen. O sea, aquí normalmente siempre hacemos la dicotomía, lo que es malísimo, el, el, el, el demonio y lo que es buenísimo y super bueno para la humanidad. La vida sucede en el centro. ¿Entonces? Pues eso, quitando la parte de lo que de lo que alguien con mala intención haga con una herramienta, me da miedo lo que pueda pasar sin que. ¿Sí que hay intención, no YYYY esto sucede desde la digitalización, el uso de los datos y ahora, con la I a puede, puede ocurrir, no? Hablante 1 Sí, yo creo que hay una frase en inglés muy popular que creo que define muy bien esto que es home for the best proper for the Wars. No es decir, esperar por lo mejor, pero prepararte para lo que pueda venir. Y creo que con la I a es más necesario que nunca, porque yo tengo que reconocer. Que yo soy me definiría más pesimista, pero por un tema de poca confianza en la capacidad de la humanidad de ponerse de acuerdo, o sea, no creo. Hablante 2 Que en la. Hablante 1 ¿Yo confío en el humano, no? Yo creo que por ahí van los tiros, pero me da la sensación de que los retos que vienen son enormes y no les estamos haciendo ni puñetero caso. Y entonces creo que va demasiado rápido como para que podamos digerir. Yo siempre digo que la tecnología ha cambiado mucho y por ejemplo, los coches han pasado desde el 1900 hasta ahora. ¿De coches que se arrancan con la manivela a que le mandas un WhatsApp y te viene a buscar a la puerta, no? Pero eso ha pasado 125 años y esto está pasando muy deprisa. Entonces yo creo que el mayor peligro de la guía viene derivado de la velocidad. La gente no tiene tiempo, la sociedad no tiene tiempo de digerir el cambio que nos viene encima y no sé cómo nos va a sentar ese cambio. Entonces, bueno, yo tengo esa ese miedo y sobre todo por lo que tú dices, EH, por los efectos colaterales. Yo no creo en esos escenarios de terminator, o sea, creo que prueba de ello somos que los humanos hemos extinguido un montón de especies. ¿Prácticamente los orangutanes y no hemos ido con un machete mandando bebés orangután 1:1, con lo cual muchas veces ha sido, pues porque queríamos nutella y hemos actuado con todos los bosques de Borneo, no? Entonces al final creo que son efectos colaterales y lo que me preocupa es que los efectos colaterales de una tecnología tan potente, con tantos beneficios y a tanta velocidad, sean bastante dañinos como lo fueron la Revolución Industrial. O sea, yo creo que no es algo. Que tengamos que decir no, esto va a ser diferente. ¿No estamos mejor que estábamos antes de la Revolución Industrial? Sí hubo gente que lo pasó muy mal durante la Revolución Industrial, sin ninguna duda. O sea hubo gente que las pasó muy canutas, con lo cual creo que es bueno ser optimista y como tú bien dices, creo que es el objetivo. El otro día hablaba con con una persona que no puedo decir el nombre por porque era una conversación privada, pero pero bastante conocida aquí en España. ¿Y que decía, Presidente, no, si no me queda el optimismo de pensar que esto era mejor, qué qué cojones me queda ya? ¿O sea, ya qué hacemos, no? Entonces yo creo que hay que tener optimismo esperanzador, pero creo que nos falta atención a los riesgos y los problemas que va a traer la inteligencia artificial, que creo que sobre todo la clase política no está metida. Pero bueno, hoy hemos oido hablar de empresa, hemos oído hablar de que vosotros en el BBV a para mí, como digo, Sois uno de los casos de éxito de implantación de la inteligencia artificial y ha tenido mucho que ver contigo y con tu departamento. Quiero que me cuentes que la gente conozca en primera mano cuál ha sido ese proyecto que empezó con un piloto y que luego ha evolucionado mucho más. Cuéntanos desde el principio. ¿Dónde está la idea de que os tenéis que meter con esto de la idea generativa? ¿Cómo aparece chat G? Hablante 2 PT, A ver si quieres. Hago un poco de de retrospectiva porque no todo es ahora. Tenemos mucha GPT para los empleados y tal no, entonces vamos un poquito antes, claro. O sea, desde luego hay mucho trabajo y mucha base, mucha fundación en cómo BBV a Tratado los datos. ¿En los últimos, ya digo, 12, incluso más años, no? Nosotros hemos tenido áreas de data y de big data y de científicos de datos desde hace un montón. Creo que tenemos una fundación muy potente a nivel de conocimiento, no solo de la gente más técnica, sino también de la gente de las áreas de negocio. Sobre el valor de los datos en pues en en todo, pero desde luego en lo que es sería la personalización de los servicios y también la la mayor eficiencia en el uso interno, no entonces en todo esto se apalanca. Pues todo lo que lo que ha venido después, no incluso compañeros míos. ¿Antes de que llegara el gran día 30/11/22 ya tenían área, un área concreta donde trabajaban lo que entonces llamábamos como modelos fundacionales no que era, pues antes de que todo esto llegara se llamaba así, no? ¿Por qué? Porque era fundación para muchas otras cosas. YY es curioso porque yo me recuerdo que hablaba con mi compañero que se llama John, por cierto, como tú. Y me y me decía, Jo, es que esto no le no le interesa a nadie, nadie hace caso y tal. ¿Y de repente, el día a partir de ese día, no de este 30 de noviembre, todo cambió, no? Y pues se revolucionó todo. ¿Por qué? Pues porque de repente, primero la tecnología dio un paso fundamental, que es que pues básicamente decodificó el lenguaje y eso es una cosa muy importante, porque de repente la acercó a cualquier persona, fuera o no técnica y encima, pues de repente se puso ahí disponible para cualquiera, algo que incluso los que estábamos dentro. ¿Yo recuerdo perfectamente ese día en los Grupos de WhatsApp, en los en los que estoy echaban humo y un poco la la idea ahí que había era, estáis viendo esto? ¿Estoy igual de excited si quieres en inglés que que asustado no, o sea porque porque era una cosa era mágica, no? Entonces cuando llegó ese momento empezamos a desarrollar lo que lo que luego pues se convirtió en un portfolio no de proyectos de de guía generativa. Y ahí tenemos, pues un montón de iniciativas. ¿Que vinieron antes incluso de que pensáramos en desplegar a empleados, no? Pues ahí tenemos una iniciativa que tiene que ver con el chatbot de nuestra APP, iniciativas que tienen que ver con los procesos y las operaciones, iniciativas que tienen que ver con ayudar a los gestores a que tengan un copiloto, no que les hagan, pues un gestor, un súper gestor. ¿Si quieres que sepa de todos los productos y tal, entonces hay una serie de iniciativas con riesgos también que ya estaban en curso, no? Lo que nos dimos cuenta es que allí había un espacio, sobre todo los que empezamos a utilizar challipity versión Plus, no, cuando empezaron a salir los los GPTS esta posibilidad de hacer asistentes no en que los podías hacer tú sin saber programar. Nos dimos cuenta algunas personas que lo usábamos en el plano más personal, que eso era una cosa muy revolucionaria en el en el día a día del trabajo, no, independientemente de que estuvieras o no en un proyecto que era de I a o de data, no. ¿Entonces le fuimos dando vueltas a la idea YY bueno, pues estuvimos probando diferentes alternativas, estoy hablándote de pues quizás finales del 23, no? Hablante 1 Sí, porque en noviembre del 23 salen los GPT. Hablante 2 S exacto, fue a partir un poco de ese momento. Hablante 1 De que fue superrevolucionaria me acuerdo, estaba viéndolo en directo con el equipo y decir, BUAH, ahora sí que esto va a pegar fuerte en los negocios porque hasta ayer era un chatbot. Sobre todo la parte inicial, cuando apareció en noviembre del 22 y hasta que apareció chat GPT 3. ¿ creo que fue el que salió luego, ya en marzo o algo así, no? GP cuatro salió GPT cuatro, sí, entonces salió GPT cuatro y ahí la gente empezó a interactuar con la guía y era, pero tal como tú dices, era mágico y la gente estaba empezando a descubrir, pero aún en los negocios era como. Bueno, algo que puedes hacer para. Hablante 2 Tu vida personal teníamos una, fíjate, teníamos una. Nosotros sabíamos que la gente estaba usando las herramientas gratuitas, con todo el riesgo que esto conlleva de de, pues de de pérdida de información, no, entre otras cosas. ¿Entonces ahí al mismo tiempo veíamos que era una cosa que tú podías decir a la gente que no lo hiciera, que no le hicieran el trabajo, pero cómo podías evitar que en sus casas por las tardes se hicieran los resúmenes? Entonces lo que hicimos fue intentar abrir una puerta. Que era, oye, vale, todavía no hemos puesto aquí sobre la mesa las piezas para que esto pueda funcionar en a nivel Enterprise no, de hecho el la versión Enterprise nos no había salido todavía. ¿Entonces empezamos a hacer una especie de registro de Oye, venga, va, si quieres usarla ya para algo de trabajo tiene que ser con info pública, pero cuéntanoslo y te decimos cuál es la mejor herramienta y por dónde tirar, no para intentar que o sea nosotros desde el principio y en BV a en general esta idea de parar la innovación no, no encaja, no, nunca ha encajado no, y aquí lo veíamos súper claro, entonces dijimos, Jo, como hacemos algo? ¿Que no sea prohibir, pero al mismo tiempo no sea barra libre porque hay una, hay una, un riesgo tremendo y sigue habiéndolo, EH? Bueno, entonces eso fue unos meses, pero rápidamente pues eso, estuvimos evaluando herramientas y vimos que no había nada en el mercado en ese momento al nivel de de Chageteo beneyá y entonces contactamos con ellos, que no fue para nada evidente, porque porque hoy tienen 3000 y pico empleados, que son poquísimos, pues que entonces tenían 800 o 900. Bueno, pues conseguimos contactar y ahí. Fíjate ellos lo que nos preguntaron es si íbamos a ser rápidos en firmar un contrato, no, porque ellos saben que las empresas grandes y los bancos no son reconocidos por su rapidez en temas legales y de compliance. ¿Y dijimos en 2 meses vamos a tenerlo YY la verdad es que cumplimos, no? ¿Entonces ahí empezamos y dijimos cómo hacemos esto? Porque claro, dijimos que oye 3000 porque nos parecía un porcentaje que permitía no para hacer una prueba. Hablante 1 Nosotros somos. Hablante 2 120000 empleados aproximadamente todo el mundo, entonces. Bueno, a. Hablante 1 Ver. Hablante 2 ¿No está mal, no? Pero fíjate, ahí empezaron las dudas de OYE, se lo damos todo a los de data, a los de operaciones, a los de ingeniería o hacemos algo mucho más democrático e intentamos realmente probar si esto podría ayudar a cualquiera que era. En mi caso era mi hipótesis, EH, además. Hablante 1 Transversal que afectase todos los departamentos con gente puntual de cada departamento que sumasen esas 3000 licencias. Hablante 2 ¿Entonces esto que ahora parece muy evidente en el momento, no te creas que hubo discusiones, Eh? Entonces, bueno, al final se decidió hacerlo más democrático y decir, venga, pero vamos a poner como unos criterios, no, oye, búscate gente que ya sabes que ya está metido porque había muchísima gente ya técnica y no técnica, eh, muy metida en esto, busca gente que le pueda dedicar el tiempo, busca gente que igual hasta tenga ya un caso de uso registrado en la ola anterior que habíamos dicho de de usar las gratuitas tal. Y con eso, pues empezamos a distribuir YYY para detener llegada real a todas partes. Creamos como una especie de red interna que le llamamos sin mucha imaginación, pero intentando que pues la gente se sintiera empoderada. La red de Champions de I a y así conseguimos que todos los dominios y países tuvieran una persona representante del equipo de adopción. Eh global, que que tenemos un equipo aquí centralizado en España, pero luego tenemos también equipos en el resto de. Hablante 1 Países y dominios. O sea, lo que estás contando es un tinglado de 3 pares, o sea, es montar una aliada importante dentro de una organización como un banco. ¿Entonces esto de dónde sale? ¿Vosotros sois del departamento de data, pero de repente como que te coges este proyecto bajo tu ala y dices, vale, a partir de ahora me encargo de esto, tienes un equipo, lo haces tú solita, o sea? Hablante 2 Vale, no lo lo lo que sucede es que, bueno, esto digo, se apalanca mucho en el en el en el uso de los datos en el banco y en el hecho de que data en el BBV. A está al máximo nivel organizativo desde hace ya, pues 8 años. Al mismo nivel que las áreas, negocio, recursos humanos, ingeniería. ¿Tiene un asiento en el Comité, entonces eso? Bueno, eso es lo primero y luego. Es verdad que nuestro, nuestro nivel directivo en general es bastante pro a la experimentación y a la y a la innovación y al uso de la tecnología, no, entonces yo trabajaba en el mundo de ciencia de datos en ese momento y mi jefe en ese momento, cuando empezamos a hablamos mucho y oye, pues has probado, fíjate, me he hecho un GPT, yo me acuerdo que el primero que me hice. ¿Me Subí, yo me me gusta guardarme los restaurantes a los que voy, me hice un recomendador de restaurantes, no yo que yo no programo, EH? Y yo se lo conté, se lo compartí y dije, Joder, Fíjate, me he compartido otros y dijimos, ostras, esto hay que hacerlo. Entonces bueno, estuvimos charlando un tiempo y un buen día. Me dijo, Oye, he pensado que esto es un rol que voy a crear, que se llama global a a adoption adoption Global de I a y es un roll full time, con lo cual bueno, pepe me dijo en mi plan a eres tú, me dijo. Yo no me lo esperaba, sinceramente Eh, y pero tienes que dejar tu trabajo, tu otro trabajo que tenía, que a mí me encantaba y tenía un equipazo. Y bueno, me me me encantaba mi trabajo en en el mundo de la ciencia de datos y del Machine Learning, en los en en la aplicación al negocio, no, entonces, bueno, me lo pensé un par de días YY la verdad es que lo vi, lo vi claro, no sin mucho razonamiento, por lo que me decía un poco mi el instinto, ostras, no puedo perder este esta oportunidad, entonces. ¿Se hizo un rol nuevo de reporte al gen de data del banco y me pidieron que crearon un equipo desde cero, con lo cual para mí uno de los aprendizajes y que si alguien me cuando me preguntan, OYE, cómo hacemos tal? Lo primero tienes que dedicar recursos, o sea, tiene que haber un un liderazgo muy claro y un y un empowerment si quieres del liderazgo muy evidente y muy. Hablante 1 Claro. Hablante 2 Si no cree tu jefe en esto, pues tú vas a estar bastante solo y bastante complicado todo. Tu jefe y probablemente los compañeros de tu jefe tienen que creer en ello y luego hay que dedicar recursos, no que no, esto no es ningún secreto para casi nada que se haga en la empresa, o sea, liderazgo y recursos, hasta ahí siempre no, pero hay veces que se nos olvida y dices no venga, si total, esto es esto, es desplegar una tecnología, esto es ponerles en la herramienta, si es si es superchula, lo van a entender y lo van a hacer solos, no, no funciona así, no, entonces, bueno, con estos un poco mimbres, pues definimos un plan. Sobre cómo hacer esto desde muchas perspectivas, desde bueno, desde la propia red hasta cómo hacíamos el training, cómo hacíamos comunidades de práctica y cómo hacíamos también seguimiento del impacto, que esto es lo. Hablante 1 Que nos encontramos en el 99% de las empresas donde yo voy a formar o a o a preparar esos equipos y tal. Lo que nos encontramos es que normalmente esto se lo cuelgan a alguien. Suele ser alguien de IT o alguien de recursos humanos. ¿Claro que tiene su trabajo y que tiene sus cosas entonces? En algunas empresas puntuales empezamos a ver cosas mucho más pequeñas que la vuestra, donde se crean roles tipo I a manager y este tipo de cosas para ayudar a la implementación. Y en la mayoría de casos ese I a manager suele colgar otra vez de IT, etcétera. Pero en algunos casos muy puntuales estamos viendo, decíamos antes que que hemos visto el caso de moderna, donde lo que han hecho es. Crear un rol por encima de los que ya había, es decir, ha encogido a la directora de recursos humanos, la han promocionado un nuevo rol y esa ahora es directora de recursos humanos de IT, enfocado en I a no. Entonces es como algo muy valiente, pero pero estamos empezando a ver que es el camino, o sea que que la I a trae retorno a la empresa, pero como tú bien dices no viene solo hay que implantarlo. ¿Y hemos visto cosas como viste el Paper este del MIT que el 95% de los proyectos de los pilotos fallan? No, yo yo me encanta como la mayoría del media. ¿Lo que ha hecho es hablar de ese paper como que la I a es una mierda y dices no, lo que pone es que el 95% de las empresas no tienen ni puñetera idea de cómo hacerlo, pero que el 5% que lo hacéis bien sacáis unos resultados increíbles, no? Y eso para mí es es la clave de todo esto, no que. Que la I a yo tengo la sensación de que la mayoría de empresas dicen dame 3 Kg de I a porque ahora es lo que toca y necesitamos comprar. ¿I a pero no tienen una estrategia de cómo meterlo en la empresa y ahí es donde las cosas o se están quedando en productividad individual y no se acaba transfiriendo la productividad de la empresa o directamente se hace mal y acaba en fracaso, no? Entonces yo creo que precisamente sois un muy buen ejemplo y creo que ese. ¿Ese hecho de que desde arriba se os diesen los recursos para poder llevarlo bien es una confianza increíble, pero qué es lo que ha llevado al éxito? Hablante 2 ¿No, total, o sea esa, esa es una una parte, no, luego la la o sea porque es es como la la evidente, no liderazgo y recursos, no, luego hay otra súper importante que es con qué filosofía haces esto? No, porque tú puedes tener liderazgo y recursos y decir, Oye, pues venga, vamos a poner a todo el mundo a que use esto a tope. Y que nos digan exactamente el tiempo que ahorran cada minuto en que lo están empleando. O sea, puedes tener una una posición como más. Oye, vamos ya a ver el resultado y tal porque esto esto es muy rápido, yo lo noto cuando lo uso, hago las cosas más rápido, mejor o vamos a hacer un una filosofía que sea más de confianza y experimentación. Entonces eso es una. Eso es una dicotomía muy importante porque tú en el fondo le estás, estás, estás queriendo que las personas empiezan a utilizar una tecnología que potencialmente les puede reemplazar. ¿Entonces, con con como les cuentas esto, o sea con con qué tipo de cuál es, cuál es su rol? ¿No? Entonces ahí tuvimos también súper claro que esto era, no, no tenía nada que ver con un despliegue tecnológico ni de una herramienta que sí utilizó una tecnología, una herramienta que está fenomenal y que es la verdad fácil de que de de que te caiga en tus manos, porque a la gente le gusta, pero aquí hay que hacer un enfoque muy claro en que esto es un proyecto de personas y de transformación de formas de trabajo, no, entonces este fue. ¿El origen de todo y lo y lo y lo dijimos desde el primer momento, nuestro nuestro lema no que es soy el humano en el loop, que ahora está también manido y tal y que y que bueno, nosotros llevamos a a a todas partes, es, oye, esto te empodera a ti, esto es tú eres quien lo dirige, no? Ahora esto te da mucha autonomía, te permite hacer cosas que ni jamás habrías soñado, pero te demanda mucha responsabilidad. Entonces esta idea de toma esto te enseñamos a usarlo úsalo para lo que tú creas. Porque también tenemos algún algún caso, algún experimento que se que se hizo de no, no, es que le vamos a decir a la gente lo que tiene que hacer porque son de yo que sé finanzas y vino alguien y dijo no, vosotros en lo que ya hace es usarla aquí y la gente no la adoptó, igual que cuando se les ha dado la libertad de descubrir por ellos mismos cómo usarla. O sea, la gente conoce su trabajo profundamente, son los primeros, o sea, no tiene que venir nadie, ni de tecnología, ni de data, ni un consultor. No, mira, es que no, joder, es que yo veo. Que si trabajo en compras la tabla resumen de las propuestas de proveedores me la saca y yo lo único que tengo que hacer es supervisar que está bien hecha y a partir de ahí puedo ponerme a hablar con los proveedores en vez de dedicarle todas las horas que tenía a leer. Por ejemplo, es. Hablante 1 Que es una de las grandes cosas de la idea generativa que el hecho de que todo esto funcione por lenguaje natural y que sea tan sencillo hacerte un GPT es algo que te puedes hacer en 1015 minutos sin necesidad de tener. ¿Formación previa porque al fin y al cabo, es lo mismo que cuando Harías el onboarding de un nuevo trabajador diciéndole qué quieres que haga para esa tarea, no? Y entonces creo que esa característica es la que realmente ha hecho que la idea generativa. ¿Ha sido un bombazo increíble, no? Y es que cualquiera puede sacarle provecho sin curva de aprendizaje ni nada por el estilo. Evidentemente hay formas de aprender a usarlo para sacarle mejores y tal. No nos vamos a engañar. A día de hoy no es perfecta la I a y con lo cual cuando tú la usas bien da mejores resultados. Pero la realidad es que yo creo que ese punto de peaje hace que José Luis que trabaja en administración y que su día a día es. No tenemos ni idea porque no estamos micromanas llamando a la gente encuentra casos de uso que tú ni te imaginabas que pudiesen ser útiles, pero hace que realmente esas tareas que llevan 20 minutos le lleven cuatro y todo eso se acaba convirtiendo en productividad. ¿O como decía el informe del trabajo de Microsoft, en mayor felicidad en el trabajo, que es que es increíble que que uno de los mayores retornos que los empleados ven sea ese y no simplemente hago las cosas más rápido o puedo hacer más cosas o puedo generar más negocio, no? Entonces me parece que ese es el punto clave que mucho perfil técnico no he entendido aún. Hablante 2 Sí, de hecho, Fíjate, yo llevo muchos años con 1.1 idea respecto al uso de los datos en la empresa, en la que yo siempre he dicho que es más fácil que un data Scientist aprenda negocio a que uno de negocio aprenda ciencia de datos. ¿Ese ha sido mis últimos 10 años, si quieres no, ahora justo estoy yo digo lo contrario y Fíjate que yo vengo de ahí, Eh? Pero es es más fácil que el de negocio aprenda ahí a a que te venga uno supertécnico y te resuelva el tema de negocio. Y esto me parece muy profundo, no, porque es una tecnología que nace del mismo sitio, del uso de los datos, pero ha cambiado radicalmente. ¿Cómo se puede poner en valor en la empresa? Y yo de verdad que he alucinado con gente cero técnica que hace unas aplicaciones que dice no son aplicaciones productivas, no las no las ponemos en producción enfrente del cliente, obviamente, pero hace una aplicación que le resuelve a a él y a su departamento un tema. ¿Que jamás hubiera recibido presupuesto vía vía la asignación estándar de presupuesto que es necesitas ingeniero, necesitas estos recursos? ¿Lo hacemos en cada QY, entonces tiene que ser para el q siguiente tantos de seguridad que normalmente sí que necesitas, no? ¿Obviamente esto sucede en un entorno seguro, seguro en varios aspectos, Eh? El primero es que todo esto corre en en entornos Enterprise, que son nubes privadas. Tanto en el caso de de o PNE como en el de en el de Google, que también tenemos las herramientas de Yemen y desplegadas a todos los empleados. En este caso esto ocurre en entornos de nube privada con los que ya trabajamos desde hace desde hace también muchísimo tiempo. Y eso es súper, súper importante. ¿Y hay otra parte que tiene que ver con la responsabilidad humana, no? Y ahí tenemos muchísimas iniciativas, pero desde luego, de momento, a día de hoy las herramientas, digamos de acceso a cualquier empleado, no están conectadas. A ningunas otras fuentes de datos, ni ni aplicaciones internas, de manera que ahí. O sea, digamos que este concepto del humano en el loop es una filosofía, pero también es una realidad en el día de cada uno de ellos. Entonces tú haces una aplicación que te resuelve algo que hubieras hecho tu hecho tú a mano o tú y tus compañeros. ¿Y esto es lo que está siendo un una Revolución, porque ahora mismo aproximadamente, pues con con el caso de porque yemina y lo empezamos a desplegar en junio tenemos ya 85000 personas con yemina y en MV a que es? Es una pasada, la verdad. Esto requiere un un curso, 2 cursos obligatorios, un examen que hay que pasar, en fin, que tiene uno onboarding. Y ahí estamos, viendo un poco cómo va evolucionando la creación de gemas y de no duke elems, pero en el caso de chajipity empezamos. Hablante 1 Con ese piloto de 3. Hablante 2 1000, ahora. Hablante 1 Tenéis 11000, pero vamos, volvamos al punto del piloto. O sea, vosotros hacéis el piloto, les accionáis gente de todos los departamentos les hacéis, pues buscáis champions, que ya tengan un perfil para poder sacarle partido a esto. Y a partir de ahí. Implementáis esas licencias de chat GPT Enterprise simplemente donde ellos tienen acceso a poder hacer. ¿Y qué es lo que hacen los usuarios con esas licencias? ¿Qué es lo que os pasa internamente? ¿O sea, de repente, qué es lo que empiezan a hacer ellos? Hablante 2 Vale, entonces nosotros lo que siempre hacemos es intentar ver si la gente usa o no usa. Eso es lo primero, lo primerito de todo eso y semanalmente yo todos los lunes hemos ahí un dashboard que se actualiza el equipo y vemos si la gente usa o no usa no. Entonces primero para que la gente use tiene que conocer. Y ahí lo que hicimos fue un esfuerzo importante de training y super importante para mí. Está al mismo nivel, no sé si más. Hicimos un un esfuerzo de creación de comunidad. ¿Qué significa esto? Pues que abrimos un bueno, tiene varios canales, no, pero abrimos un site donde la gente podía decir lo que hacía. Y podía preguntar por dudas que tenía, aparte del soporte técnico que les damos nosotros. Hablante 1 No, sí, entonces, pero con. Hablante 2 Libertad, no, entonces ahí esto empezó bueno, de hecho en muy poquitas semanas se convirtió en la comunidad de práctica que es una herramienta muy usada en BBV a más activa de la historia del banco. La gente estaba en fire, total, o sea, de hecho, al principio había cosas graciosas, como que la gente decía, pues yo me hago los menús de hacían cosas personales porque les habíamos dicho de forma tan clara, oye, mira, prueba cosas, úsala, úsala, úsala. ¿Te levantas por la mañana, abres el el Gmail, abre chattypity y úsalo todo el tiempo, todo el tiempo y les dimos ideas, les dimos formación, pero también esa esa ebullición de gente comentando fue muy bonito porque de repente era como, pues yo lo he usado para esto, pues ah, qué buena idea, pues tal y yo para esto YY se empezó a mezclar el uso personal con el uso en el trabajo, no? ¿Y me empezaron a salir ejemplos de casos de uso donde joder, ya eran cosas que decías, ostras, es que este este ha descubierto cómo automatizar un proceso? Pues eso de cierre de. Yo que sé de un ámbito de finanzas, de un ámbito legal o de contestación de G and AGE, donde antes dedicábamos un montón de tiempo y un montón de personas, y ahora pues las personas son las mismas, pero están pudiendo hacer cosas mucho más profundas o o respondiendo mucho antes, no, entonces esto empezó a pasar muy rápido. No tenemos eventos donde ellos presentan mensual y al con las 3000 iniciales personas teníamos meses donde venían 2000 personas online. Al evento en el que ellos mismos se contaban entre sí. Lo que pasaba entonces creo que fue. ¿Fue muy importante esta sensación de que somos libres de experimentar, o sea, aquí están confiando en nosotros porque algunas veces a mí alguna persona me decía, Oye, pero tú crees que yo puedo decir que lo uso los sábados? Y yo decía, a ver, esto es tarifa plana porque lo pagamos por licencia. ¿Estás usando tiempo de tu fin de semana para aprender a usar esta tecnología? ¿Por qué no lo vas a decir no? Pero esto choca a veces con las culturas de la gran empresa y ahí, bueno, yo creo que fuimos un poco libres. Hablante 1 Claro, tenemos datos de que muchos usuarios que usan la inteligencia artificial en la empresa no se lo dicen a su jefe porque tienen la sensación de que les va a hacer reemplazables. En este caso venía de vosotros, pero evidentemente, pues la gente tiene la sensación de que a ver si le pregunto algo y el Banco cree que estoy desperdiciando, pues tiempo de hacer algo que para ellos se percibe como nosotros, pero en cambio lo que tiene que entender todo el mundo. Es que la aclimatación no pasa de la noche a la mañana. Necesitas horas de vuelo y esas horas de vuelo en mi vida personal es lo más útil que. Hablante 2 Puedes ser entonces lo siguiente que empezamos a ver fue cuando se dieron cuenta de que podrían quedar asistentes, no los famosos, los famosos GP Ts, no, y ahí de repente fue también una explosión YY teníamos claro que muchos eran experimentos. No se han llegado a crear en este llevamos desde mayo del 20, si llevamos no llega año y medio, vale, se han llegado a crear 20000. Hablante 1 ¿20000 el piloto duró 5 meses, verdad? Hablante 2 O sea, los primeros 3000 si fue desde mayo hasta más o menos fin de año. O sea, realmente la decisión de comprar más de ampliar fue antes, pero nunca lo llegamos a considerar un piloto. Era como un bueno. ¿Oye, sí, probemos, probemos, probemos, probemos y ya veremos dónde llegamos, no? Entonces se crearon, ya te digo, en estos en todo el mundo probando los GPTS. De hecho open a e sí open a e nos dijo que o sea, que estaban totalmente alucinados porque éramos la empresa que más GPTS por empleado había creado en la historia. YY bueno, hoy ya ya hemos madurado un poco. Tenemos aproximadamente de uso semanal 1500 y de uso mensual 3000. No muchos serán de prueba, pero piensa lo que son 3000 cosas. ¿Assets, software que hacen cosas que antes hacían personas a mano y que ayudan, porque si hay uso mensual te te digo yo que es que se usan, Eh? ¿Y lo interesante es que esto es si me dices oye, cuál es el killer case? El killer case es lo que la GP te store, que es algo que tuvimos que hacer también nosotros internamente, porque la verdad que la interfaz de la GP te store de PN AI tiene todavía espacio de mejora, lo saben, saben y están en ello, pero la realidad es que dijimos cómo hacemos entonces tuvimos que crear algo por fuera y ahora la GP te store es un Bot. Que es el es el GPT más usado, pero este no es el que te resuelve los problemas de de eficiencia. Los que usa mucha gente son generalistas. Normalmente de repente tienes un long tail de algunos que usan 567 personas que los machacan. Hablante 1 Que los usan muchísimos. Hablante 2 ¿Eso es entonces, claro, de nuevo no esta idea de en qué, en cuál de nuestros mejores sueños podríamos haber creado todos estos servicios? ¿Que ojo, que tienen un humano delante, que es quién juzga lo que sale de ahí, quién decide lo que hace con esto, EH? Entonces yo creo que ese ha sido un poco el, o sea, el caldo de cultivo, que es confianza, autonomía, con responsabilidad y experimentación si quieres. Es lo que lo que creo que hoy nos va a permitir dar el siguiente paso, que es que todo el Banco sea usuario, porque además esto, por más que no han sido todos los empleados, ha sido muy visible, ha tenido bastante, bastante, mucho, por ejemplo, mucha gente. Los viernes me siento con mis compañeros sin licencia. Y hacemos un GPT juntos. ¿Esto ha pasado un montón, no muchas, muchas personas han sido como supergenerosas porque claro, tú tienes licencia, esto ha sido, esto es la parte bonita, no, la parte fea era ostras, qué pasa conmigo? No toda la gente que no recibió licencia, esto es que entonces bueno, esto tenía que nosotros tenemos que ir demostrando que esto aporta valor, no podemos y ahora ya que todo el mundo tiene, pues ahora es la fase en la que tenemos que. Hablante 1 El el retorno de esa primera fase, si no recuerdo mal haber leído, era que. ¿Por bajarlo a Tierra era que habíais conseguido que un 80 y pico por ciento lo usase a diario, no? ¿O algo así? ¿Y luego? Hablante 2 Sí, si quieres te digo cifras asializadas, mira, tenemos uso semanal. Estos son cifras de hoy, no las he mirado, aunque es lunes, el lunes pasado 83% entran semanalmente, pero la media son 4 días 4. ¿ días por semana, con lo cual entran semanalmente, pero entran diariamente también, no? Hablante 1 Al nivel de las mayores herramientas que tenéis. Hablante 2 Sí, sí, sí, bueno, por supuesto. O sea, de hecho. ¿Las herramientas para mí hasta ahora se miraban casi en uso mensual, no en uso semanal, Eh? Y esto esto es así. De hecho, tenemos un estamos en percentil de uso para nuestro tamaño de empresa, muy por encima de vamos muy por encima de la media. ¿Entonces eso eso es lo primero, no? La creación de uso de GPTS también es un dato que miramos mucho y que es bastante claro entonces. Lo primero que tienes que mirar es que la gente lo usa, de hecho ya que has mencionado a moderna el el, el la persona de moderna que ha desplegado esto siempre dice bueno el CEO de moderna en realidad dice que a él le vale con que la gente lo use, o sea que todos estamos diciendo como medimos impacto los casos de uso y tal que que ahora si quieres te puedo explicar, pero este este hombre lo que dice es no, no es que como yo lo uso lo uso a diario, yo veo lo que lo que gano con lo cual con que lo usen me vale. Hablante 1 ¿Pero en cambio, también disteis una cifra del retorno en tiempo, no? Hablante 2 ¿Sí, o sea, luego, entonces primero miras la plataforma, la usan o no la usan? Después hacemos una encuesta que que la diseñamos en colaboración con Open I a también porque ellos ya tenían la experiencia, la adaptamos un poquito e intentamos hacerla trimestral. ¿Y ahí obviamente esto es un cualitativo, no? Y es un declarativo anónimo, pero ahí pues empezó el dato en entorno a 2.3 horas y ahora estamos en torno a casi 3, con lo cual la tendencia es creciente, que sobre todo puede ser interesante. Y o sea, que la gente sin, sin tener que sin estar forzados a decirlo, no y sin y sin decir su nombre, digan que están ahorrando tiempo, a mí me parece que es es importante. Hablante 1 Ahora mismo tenéis 11000 personas en el banco en BBV a que se ahorran 3 horas a la semana. Hablante 2 Que hay unos dicen 10, algunos dicen cero Eh, pero en MEDIA 2,9. Hablante 1 Es una auténtica salvajada, o sea, el aumento productivas es casi de un 8 por. Hablante 2 Ciento o sea la la pregunta aquí es cómo canalizas no el ese tiempo YYY es un buen punto porque no, no es evidente, ni está ni está resuelta esta cuestión. O sea, yo yo creo que aquí hay una parte en la que si tú eres usuario. Por eso insistimos mucho también en que los líderes, los jefes, sean muy usuarios para que lo entiendan, no, si tú eres usuario, tú te das cuenta. ¿De que eres capaz de hacer muchas más cosas? Bueno, tú lo vivirás. Hablante 1 No, a mí a mí no me sorprende el dato. Lo que me sorprende es que sea tan transversal porque evidentemente yo lo veo en las empresas que implantamos tenemos 300 empleados haciéndolo, pero cuando te lo llevas a un famil y que el dato se mantenga y que la gente siga sacando esas medias es brutal, porque además hablamos de gente de todo tipo de. Hablante 2 Gente de todo tipo, sí, sí, sí. Sí, pero o sea, de hecho, el el el impacto más claro es menos tiempo, no, pero el siguiente es más, más calidad en el resultado. Y el tercero es más innovación. Cuidado. Hablante 1 ¿Tenéis, tenéis el de calidad? Hablante 2 ¿O sea lo que en la en la encuesta preguntamos, Oye, principalmente dónde ves que el impacto es mayor y entonces la gente responde menos tiempo, más calidad del resultado, más capacidad de innovación? Hablante 1 Vale el segundo valorado después del. Hablante 2 ¿Tiempo es, es la calidad, es la calidad? Sí, luego si quieres pasamos a lo que serían casos concretos, no porque sería como una. O sea, plataforma y datos data driven si quieres de la plataforma encuesta. ¿Y luego tienes los casos de uso donde ya puedes intentar hacer experimentación si quieres y tal no, entonces o sea en en en esta capa intermedia de la encuesta, pues hacemos diferentes preguntas YY o sea esto de que la gente de repente en el 90 y pico por ciento de de casos te dice que ahorra tiempo, es lo primero que tú ves cuando usas la I a entonces dónde van las 2 y pico horas que ahorramos o las 3:00? Pues seguramente que en muchos casos van a que esas personas son mucho más productivas. Yo lo yo ahora mismo. Y también hay una pregunta muy clave, que es si te quito la herramienta. ¿Bueno, o sea, sería la debacle, EH? Sería un drama. ¿De hecho, bueno, yo creo que es un riesgo a contemplar, EH? Que un día yo que sé se apague la I a no y. Hablante 1 Y ahí están los riesgos de sobredependencia. Hablante 2 ¿Que podemos hablar también, no? Pero entonces dices, oye, soy más productivo, pero es verdad que esas ese tiempo también se te puede un poco perder entre las manos. Y eso es un miedo que todos tenemos, no en la empresa. ¿Ahí lo que estamos intentando hacer es dar el paso a que la gente entienda que aquí lo que hay que hacer es entender cómo son las tareas de cada ámbito, no, o sea, los los roles, es lo que hacemos una persona, no, los roles no se reemplazan, se reemplazan las tareas o se o se o se complementan las tareas, no, entonces yo creo que lo que toca ahora, y es en lo que estamos, es hacer un entendimiento más transversal, por área o por departamento, por dominio, si quieres de, oye, qué hacemos aquí? Vale, oye, pues mira, resulta que el 20% del tiempo respondemos preguntas. Oye, pues eso lo podría hacer un un Bot, no con a lo mejor con cierta supervisión. Pero esa tarea la podemos delegar. Pero es que además hacemos estas otras cosas que son pues las reuniones, el hablar con personas, el decidir sobre temas relevantes o el hacer diseño de producto. ¿Es que esas son complementadas por la I a, pero no son reemplazables, no? Entonces yo creo que hasta que no se haga un análisis profundo, no de cómo son esos flujos de trabajo. Va a ser difícil recanalizar realmente estas horas en en en en algo productivo, no, pero ese es el siguiente paso y en el que estamos, pero cualquier persona que la USA sabe que eres más productivo desde el momento cero. Hablante 1 Sí, sin duda. Bueno, pues yo creo que que es que es muy evidente, pero el problema es que hay un peaje a entrada donde la gente aprueba la cuenta gratuita, que a veces yo creo que es uno de los problemas de la I a no que las cuentas gratuitas son muy underwalming comparado con lo que te hace una cuenta de pago, y entonces es como que. Si quieres hacer un trial, dale lo mejor que tienes para que se enganche a ello. No le des lo peor. Esto pasa mucho con las I a s de música, no sé si has probado alguna tipo su uno y tal que te te solían hacer que el modelo gratuito era peor que el modelo de verdad. ¿Entonces tú lo probabas y decías va para esto, no pago, pero en en cambio si pagabas era la hostia, no? Entonces creo que es uno de los problemas que tiene la I a no, que evidentemente tiene unos costes enormes, las cuentas gratuitas y eso les limita mucho, pero creo que sin duda es evidente que cuando la gente lo prueba le saca partido, pero hay una especie de reticencia a entrar. No aprobarlo, que es lo que la gente se está perdiendo porque es que a día de hoy cualquiera se podría beneficiar de esto. ¿Vale, hemos visto toda esta parte del programa este inicial y me decías que llega diciembre del 24 no? ¿Y decidís que oye donde pongo los datos pongo el dinero, no os costó convencer? ¿Osea de dónde sale la decisión de ampliar? Hablante 2 ¿Bien, a ver, o sea, lo lo que estábamos viendo era era una, o sea, yo, claro, probablemente estoy muy sesgada, EH, porque lo he vivido muy en primera persona y estoy aquí como flipando, no, pero la verdad es que vivimos una pequeña Revolución, no? Y que y que también había mucha sensación de de no querer quedarse fuera. De hecho, involuntariamente se creó una idea de escasez porque lo que hicimos fue estar muy cerca de los usuarios que usaban poco. O sea, en todas partes hay gente que no tengo tiempo esto. ¿Fíjate que fueron personas en principio seleccionadas, EH? Pues había algunos que por lo que fuera no, y luego hablando con ellos, la verdad es que fueron supergenerosos, porque lo que les pedimos es que devolvieran la licencia, no, y había muchísima gente esperando. Entonces hicimos listas de espera, siempre intentando echar una mano en que esa persona no, o sea, porque lo que siempre decimos es que no queremos que nadie se quede atrás, porque porque es que ahora lo estamos viendo evidente, si te quedas atrás, malo, no, entonces bueno, oye, mira, es que justo estoy con un proyecto en el que no le voy a dedicar el tiempo se la cedo y se la cedían alguien del equipo. ¿Normalmente lo que hemos hecho es que se la cedan a alguien cercano, no, entonces esto generó una una sensación de que oye pues podría tener una licencia de estas que se reasignan se reasignan de manera permanente, Eh, nunca nos gustó lo de oye, deja que rote la licencia, no te la has aprendido, la la usas no? ¿Entonces cuando cuando empezamos a ver los datos y todas las áreas se dieron cuenta, no a través de sus propios, de sus propios usuarios y de sus propios champions, que esto estaba funcionando, dijimos vale, ahora tenemos vamos a crecer, con cuánto crecemos? ¿No sé, oye, la licencia tiene pinta de que se paga, no? Porque ya con lo con los datos de. Hablante 1 Los datos. Hablante 2 Sí, pero bueno, todos sabemos que en la empresa la gran empresa, pues pues los presupuestos son una cosa seria, no YYY, oye, no fluye ahí el dinero. Hablante 1 Sí, y el rollo en productividad no siempre se convierte en más dinero para la empresa, no, porque puedes tener una productividad personal, pero que no vaya al PIL. Hablante 2 Con lo cual no. Hablante 1 Es un tema de que tan fácilmente al final tienes que ponerlo. Luego lo recuperas en felicidad del trabajador o en productividad, pero el dinero hay que ponerlo en la mesa. Y 11000 licencias. No sé a cuánto le has cobrado PI. Hablante 2 L pero la casa de el el, el NPSD estaba hasta por por las nubes. No todo, pero dices ya claro, pero. ¿Pero cómo convierto esas 2 y pico horas? No en en en retorno es una apuesta, no oye, sí si la si lo si lo divides entre el precio horario del empleado y tal. Se pagan las licencias con creces, pero pero hay que poner el presupuesto, no, entonces ahí lo que hicimos para un poco como prueba de fuego es oye, para no tener que decir nosotros centralmente otra vez. ¿Cuántas? Porque igual nos columpiamos, hacemos algo que es en nuestra fascinación, pues es una locura o incluso no llegamos. ¿Les preguntamos a las áreas no? Y además les dijimos, además, tenéis que salir de vuestro presupuesto, el dinero para para esta vez no o. Hablante 1 Sea cada área decidió quién se apuntaba y lo pagaban. Hablante 2 ¿Bueno, cada área decidió qué tipo, o sea estratégicamente, pues se decidió, oye, qué salto damos, no? Y ahí fue muy interesante porque hubo áreas, hay áreas que decidieron el 100 * 100 áreas no muy grandes, no, pues auditoría interna lo vio clarísimo. O sea, un auditor tiene un trabajo. Es bastante interesante, más de lo que suena desde fuera. ¿La verdad, Eh, mis amigos, los auditores, que los adoro, EH? ¿No, pero o sea lo que hace un auditor así resumiéndolo mucho es que se tiene que meter en un caso desde cero, porque lo que hace es revisa que lo que está haciendo ese equipo que hace y si eso está compliance con la regulación y nosotros tenemos 700 auditores que hacen esto muchas veces al año, entonces es miro documentación, miro software que me dan, comparo con regulación y no sé si hay alguna vulnerabilidad, entonces es entonces? ¿Ellos vieron clarísimo que no iban a bajar ni una persona al equipo, pero que iban a empoderarlos infinito, no? Entonces decidieron 100 * 100 de ellos. No comunicación, pues creo que emaney también nuestro área BBV a research, obvio no también. Y luego, claro, obviamente, áreas que estaban más justos de presupuesto tenían otras cosas que con prioridad, porque son de abrir la persiana, que que a lo mejor cogieron menos, pero bueno, en media algunos multiplicaron por 12 o por 13. Otro multiplicado por 2 en media se multiplicó por 3. Pero nos gustó ver que esto es algo que vino como una demanda muy poquito tiempo después de empezar a usar la tecnología. No, porque en otros casos cuando tú haces un proyecto de innovación tienes que estar tirando del carro. Centralizadamente más tiempo, más años. Hablante 1 Que ellos admitan pagarlo de su propio presupuesto y aún así multipliquéis la cantidad de licencias. Ese volumen es un éxito absoluto. ¿Es que realmente la gente ha visto que esto es necesario, haya gustado, no? Entonces, realmente buah, increíble. Porque precisamente una de las cosas que a mí me parece, pues de los casos de éxito que se ven de la inteligencia artificial en empresas. Es que muchas veces vienen motivados, pues eso, desde el proveedor, no el proveedor te cuenta el caso de éxito que han tenido en tal sitio, en tal otro, entonces nunca sabes qué ha pasado por ahí. ¿Si eso ha sido un acuerdo con esa marca y tal, entonces a mí me parece increíble y vuestro caso me parece ideal porque es uno de los pocos casos de éxito que hay, donde vosotros habéis puesto el dinero, donde habéis puesto los resultados del estudio, Sabes? Les he dicho esto a mí me funciona y como me funciona no me importa pagar por ello, con lo cual está claro que os hay que traer un resultado, porque vosotros no sacáis nada de contratar 11000 licencias si no tenéis un retorno. ¿Porque las estáis pagando, no? Con lo cual creo que es de los pocos casos de uso que ha presentado Open I, donde se ve claramente que esto ha tenido un retorno positivo para la empresa y me parece increíble. Hablante 2 ¿Cuáles estamos aprendiendo, Eh? O sea, suena, suena, pero estamos aprendiendo. O sea, todo esto. Hablante 1 Es un camino, sí, pero que. Hablante 2 Además, sí, lo que pasa es que como la tecnología, en el fondo no hemos visto, hemos visto una parte pequeña de lo que va a llegar. Entonces, una pieza también filosófica muy importantes es que. O sea, o estamos ahora dentro y aprendiendo, o la ola va que va a seguir y va a seguir más rápida. Yo creo, vamos, la vamos a perder. Entonces esa sensación también de Oye, nosotros esto lo estamos, lo estamos abrazando en primera persona. ¿Es también muy potente? No, pero nos queda mucho aprendizaje todavía. Hablante 1 ¿No, pero ya me parece súper adecuado porque a medida que esto avanza cada vez más rápido, si ya tienes algo de trabajo hecho es más fácil seguirlo, lo mismo que entrar desde cero, sabes? Lo que pasa es que luego es una locura y a mí me gusta mucho la frase que dijo un americano, no recuerdo quién fue, que dijo el cambio se va a producir. Lo que estamos decidiendo ahora es a qué se parece el cambio y creo que precisamente participar en esas fases te permite decidir a qué se parece el caso, cuando el día de mañana va a haber gente que va a tener que copiaros porque no va a poder decidir cómo implementarlo, porque lo único que van a poder hacer es lo que sea que ha hecho el BBV a tenemos que hacerlo, pues no. ¿No podemos competir, no? Con lo cual me parece superaertada Supervaliente YY desde luego creo que ha sido vamos, una decisión del libro. ¿Cuál es la situación actual? Ahora mismo tenéis 11000 licencias, pero además, como decías, habéis desplegado Gemini a prácticamente toda la. Hablante 2 Organización. Nosotros somos usuarios de Google Workspace. Hablante 1 ¿Vosotros trabajáis con Microsoft, Trabajáis? Hablante 2 Eso es y esto es desde hace ya 14 años. O sea, también yo creo que ahí el BBV a fue valiente, no dando un paso a a un proveedor de de nube. Ya lo sé, sí, sí, sí de. Hablante 1 Las grandes empresas sois de las. Hablante 2 ¿Pocas somos usuarios felices, usuarios de Google, la verdad, EH? Nos gusta YY funciona bien y creo que han ido evolucionando la plataforma fenomenal. Hablante 1 Sí, porque para la gente que nos escucha que no viene de una corporate, lo habitual es trabajar con Microsoft con un entorno de 365 donde tienes teams, donde tiene es Excel, PowerPoint y en vuestro caso vosotros tenéis Google Meets, tenéis toda la parte del ecosistema de docs, de sheets, etcétera de Google y con lo cual lo que no tendría sentido aquí es meter Copilot aquí. En este caso lo que tiene sentido es que tienes todo esos workplace metes jaminay. ¿Entonces mi mi pregunta viene más bien, por qué echar GPT? Y no gerine porque da la sensación de que entiendo que gemine debe ser más económico en ese contexto, para que lo hagáis participe a toda la compañía o debe tener algún. Hablante 2 Plan. Hablante 1 Por tokens, alguna. Hablante 2 Cosa, o sea, el el motivo por el que inicialmente fuimos con Charlie Pitti es porque evaluamos todo lo que había en el mercado en ese momento. YY realmente, o sea, es verdad que Google. Google se ha puesto muchísimo las pilas en el último. Hablante 1 Nosotros. Hablante 2 ¿Hemos estado probando todo, EH? De hecho, bueno, parte de de de la misión que tengo yo en el equipo es junto con otros compañeros de del laboratorio de I a es probar cosas. O sea, nosotros estamos constantemente probando tecnología, no porque la vayamos a cambiar mañana, sino por entender el estado del arte y también pues te permite un poco pinchar a veces a los a los proveedores, no el conocer cómo van las cosas. Estamos probando constantemente, entonces estamos, hemos probado todo. En ese momento Google, pues o sea, lamentablemente haber desplegado una tecnología que no funcionaba bien porque nada funciona perfecto, pero que no funciona bien bien hubiera sido quemar una bala muy importante porque tú estás estás hablando de personas que luego igual ya ya mucha gente se quedó anclado en incluso con con sage PET en en la versión yo que sé de hace año y medio y la gente dice no es que esto no funciona tal. ¿Perdona, es que no has probado la siguiente? Bueno. Ahora Google en el último año ha mejorado muchísimo YY entonces bueno, cuando hicimos un piloto volvimos a repetir un piloto con las capacidades que tiene ahora. ¿Y qué pasa? Que al tener el workspace de Google es una integración que funciona increíble. Tienes tienes con Gmail, tienes con Drive, o sea las búsquedas en Drive tenemos Nobuken también que es una herramienta alucinante porque te permite, o sea muchos de los. En las empresas hay mucho Q and a. Todos los departamentos hacen hacen preguntas y respuestas porque tienen documentación que hay unos expertos que responden preguntas, no, casi todos los departamentos. No duke elem no alucina nada. Entonces es un y se puede compartir. ¿En fin, entonces? ¿Se ha hecho? Hablante 1 Un trabajo excepcional con note buque lem desde que vieron esto note buque lem. Supongo que que que lo conoces como nació, pero era un proyecto de estos que hace Google Lab. Hablante 2 De estos. Hablante 1 Sí, sí, 5 tíos, o sea y 5 tíos montaron el tinglado este que se ha convertido. Yo creo que en la APP de I a mejor valorada por la gente que la usa, que es muy poca. O sea, es algo que no se ha hecho masivo, no se ha hecho popular, pero en cambio cualquiera que usa note buque lemm es adicto. Note buque lem y note buque lem para la gente que que nos ve y que no sepa lo que es. ¿Es básicamente una aplicación donde tú le puedes subir documentación y la característica principal es que es capaz de aislarse a la documentación que le has subido, es decir, no entra contaminado ni por tanto con el entrenamiento como este HGPT ni por Internet que a día de hoy HGPT se le puede escapar, no? Pero la característica es eso, que gracias a estar tan anclado a la documentación prácticamente no alucina. Yo lo veo como el deep Research de de Openy Eye, pero con un interface mucho mejor, porque además me parece que hace donde está pivotando notebookelem, que es muy interesante. Es hacia ser la herramienta de transformación de la información. O sea, tú le metes información en un formato y lo sacas en el formato que te de la gana, vídeos, vídeos. Hablante 2 ¿Hot 300 fuentes, Eh? O sea, para mí una de las claves es que casi todas las demás tienen una limitación de número de archivos que puedes subir. Aquí tienes 300 fuentes multimodal. Hablante 1 Sí, sí, páginas web, vídeos de YouTube, documentación. Lo que pasa 300 creo que es en el modelo de Enterprise. Creo que el modelo que la gente va a utilizar igual son 20 o 30, pero. Hablante 2 Pero pero fíjate, incluso con otras Enterprise, esta es el tamaño entonces bueno. La cosa es que Google también ha hecho una apuesta comercial, no para intentar un poco, pues todo el entrar, entrar, no YYYY. Claro, ellos han llegado un poco a la fiesta un poco más tarde y obviamente tienen que hacer algo para tener un poco de footprint entonces. Hablante 1 Bueno, a nivel de precio es más barato que charchipiti, entiendo. ¿Y ahora mismo cómo lo valoráis? ¿Estáis planteándoos cambiar esos charchipiti por Gemini y lo vais a mantener como 2 herramientas paralelas? Hablante 2 Nosotros tenemos ahí una posición clara, hoy ya te digo, mañana igual me preguntas y te digo otra cosa, pero ahora mismo, o sea, nuestra apuesta no es tanto por lo que tienen hoy, que también es por lo que van a ser mañana. Entonces creemos que tener 2 caballos ganadores es mejor que tener uno solo y que además esto nos permite tener a todo, toda la empresa, pues probando todo el mundo con Yemen ahí y un porcentaje cercano al 10% con las 2. Y de hecho. Hablante 1 Eran las 2, eso si te iba a. Hablante 2 Preguntar, de hecho. Ya estamos claro, ahora estamos empezando a hacer métricas, que esto va a ser bastante chulo, donde ves la gente que tiene las 2, la gente que sí, entonces la gente que llevamos poco, Eh, con ambas, pero la gente que tiene las 2 usa más las 2. O sea, la gente que ya venía antes con el aprendizaje, yo lo que pensábamos que iba a pasar es. Hablante 1 Que. Hablante 2 No pensábamos que iban a usar la de pues Google para todo lo que es la integración con con las herramientas, pero como chatbot, pues iban a utilizar seguir utilizando chatgpity porque es al final hay un. ¿Hay una costumbre, no hay un tono también ahí de cómo funcionan los goats, que te hace que te hace acostumbrarte, no? Bueno, los lo que está sucediendo es que esas personas están más abiertas a experimentar porque están usando los 2 más y esto es interesante. ¿Vamos a ver si se mantiene, Eh? Si. Hablante 1 ¿Se mantiene, vale, entonces ahí? De momento tenéis esas personas que usan las 2 y el resto de la organización que utiliza Gemini como integración. Yo creo que desde luego yo también estoy contigo, que Google lo está haciendo muy bien y no sé en qué momento va a ser ese sorpasso. Pero desde luego, lo que creo es que la mayoría de la gente en su casa utiliza chachipiti y entonces ahí tienes un peaje. Hablante 2 Que. Hablante 1 La aclimatación se ha hecho con chachipiti, hoy en día te vas a un restaurante y en la mesa al lado están hablando de chachipiti y hay una cuota de mercado de uso. ¿Creo que es del 80 y pico por ciento, que es una locura, no? Entonces creo que luchar contra eso es difícil y vamos a ver si lo consiguen. Vamos a ver, está a la vuelta de la esquina. Yemen hay 3. Y vamos a ver qué pasa con esto y si realmente le he pegado un golpe en la mesa y ahí ya. Hablante 2 O sea, yo creo que más que por más que por el modelo, que también. O sea, los modelos obviamente van a seguir evolucionando, van a ser mejores. Razonadores y tal. ¿Nosotros estamos viendo 2 tendencias, no? Una es que es superimportante en la empresa, que es la integración con contextos de datos. O sea, normalmente tú trabajas con una de estas herramientas y si tienes la tienes integrada con tu espacio de Drive, pues puedes. ¿Tirar contra esa fuente de datos? Si quieres no, pero las empresas tienen muchísimas más fuentes de datos, dentro no. ¿Tú tienes selfox, tienes Adobe, tienes herramientas de recursos humanos, tienes tienes data lakes? No, si quieres contra los que Podrías Podrías conversar, no, en lugar de tener que hacer analíticas más al uso. O sea, hay muchísimas bases de datos y muchas aplicaciones. Isas. Que están en la empresa y que juegan un papel y que en función del departamento al que pertenezca, pues SAP, pues jira y tal, no. Lo que estamos trabajando ahora y lo que el paso que están dando casi todos, es cómo hacer una conexión que sea lo más fácil posible con esas fuentes de datos. Porque imagínate, si ya te vale bastante subir un PDFY conversar con él, imagínate conversar contra todos tus contextos. Entonces esa es la primera tendencia, primero leer datos, pero las siguientes agentic, no. Entonces, una vez que lees datos. El siguiente paso sería escribir. Entonces, cuando cuando tú te integras con todas esas otras aplicaciones y puedes actuar sobre ellas. YYY empezar el flujo desde el lenguaje natural, desde tu Bot, puedes empezar a automatizar procesos. Empezaremos con cosas más sencillas al principio, pero poco a poco. Entonces el camino para mí YYY el motivo por el que vamos a estar más cerca de uno de otro, el futuro. Y ya digo, hoy que mañana da igual, te digo otra. Hablante 1 Cosa va a tener que. Hablante 2 Ver con la integración y con cómo de fácil van a venir las capacidades agentic. Dentro de esa integración en contextos de herramienta de usuario final, es decir, en en contextos no code. Hablante 1 Claro, esto yo creo que es una de las tendencias que estamos viendo cada vez más. ¿Creo que open y en la última presentación que hizo hace unas pocas semanas con el tema de las aplicaciones dentro de chat GPT, se va a llevar un poco la palma o al menos es el camino que claramente está marcado? No, y es la parte más. ¿User lo más usuario final ya la estamos empezando a ver no? ¿Walmart te ha dicho que se va a integrar y vas a hacer el checkout directamente desde changipity, con lo cual da la sensación que estos chatbots que están muy mal llamados como tal, creo que se están convirtiendo en sistemas operativos y creo que desde ahí dentro directamente le vas a decir Oye Méteme esto en el SAP o tal y automáticamente era una especie de conector que quizá ha sido la primera fase no? Y que creo que se ha hecho muy bien ahí también. Para poder hacer esto, pues hay conectores con los que sobre todo integrados con Google en los que puedes, pues hacer que te haga un borrador de un email o te haga un calendario, etcétera. Y con lo cual ya vamos viendo cada vez más esa capacidad agéntica dentro directamente, no, esto es algo que. Larga lo he dicho, aunque vosotros no lo utilicéis. Hablante 2 Microsoft también ha hecho. Hablante 1 ¿Muy bien, EH? Lo. Hablante 2 Lo lo sé, me consta YYY chapo la. Hablante 1 Gracia que tiene Microsoft es que ya está integrado, por lo cual es su propio chatbot. Lo que pasa es que Microsoft tiene el problema porque no tiene un modelo propio y con lo cual va siempre un poco a hostias. Entre lo de open ella y ahora meto antropic, ahora meto x ella y con lo cual ahí están trabajando en sus modelos, que a ver se lo sacan pronto, pero sin duda yo creo que ese va a ser el siguiente punto y otro a mí me parece muy interesante que igual es menor. No sé si en Enterprise ha llegado ya, pero es que justamente. Ante esta estas semanas se ha lanzado la opción de poder compartir proyectos. Los projects a vosotros debieron pillar también de repente porque vosotros empezasteis con los GP 3 como yo. Hablante 2 Los proyectos también tienen muchísima potencia. Hablante 1 Increíbles. O sea, a mí me parece. Sí que es cierto que solapan mucho con los GPTS en algunas tareas. Yo me he encontrado con que muchos GPT que tenía los he convertido a project. Pero. Pero yo creo que la gente también los infravalora mucho. Y una cosa muy buena para el gran público es que los projects sí que son gratis. Es decir, las cuentas gratuitas pueden utilizar projects, mientras que las GPTS. Necesitas una cuenta de pago para crearlos. ¿Entonces los projects parecen un poquito más limitados, pero en cambio, en vuestro caso los habéis empezado? Hablante 2 Sin duda, claro, vinieron un poquito después y fue como es. ¿Es chulo cuando llega una nueva funcionalidad? No, porque es como. ¿Y esto cómo se lo explicamos a la gente? No hay que buscar una manera rápida de que se entienda y que la gente lo empiece a experimentar, no, y es verdad que era difícil posicionarlos cuando ya estabas con los con los GPTS, pero a mí hay una cosa que me parece muy interesante, que es la memoria, o sea el el el project. Tú puedes mantener memoria de todos los chats y eso lo hace súper potente porque o sea igual que que o sea lo que he comentado antes, no, los tendencias son integración de fuentes de datos y agentic, la tercera es memoria, o sea, cuando estas herramientas sean capaces de tener una memoria que funcione bien. Pues lo relevante para TI y para tu área para tu empresa. ¿Entonces ya pues va a ser otro otro paso, no? Los projects te permiten mantener memoria compartida, cosa que con los DPT no es así, claro. Hablante 1 Los GPT son más una herramienta de uso puntual que usas una vez y luego borramos todo lo que hemos hecho y en cambio el Project es de uso continuo y eso le da un. Hablante 2 Potencial. Hablante 1 Los projects tienen una cosa muy chula que no sé si en Enterprise os dejan, pero hemos descubierto un hackeo para poder activar GPTS dentro del. Hablante 2 Project. Y esto ya. Hablante 1 Es la hostia porque ya combinas las 2 cosas. Sí, sí hay nada, tienes que elegir un modelo no razonador y luego en lugar de utilizar la arroba utilizas la barra y te aparecen los GPT. Yo creo que es un bug de open y ahí, pero pero ya te digo que luego te lo enseño pero me parece súper increíble, útil, pero lo que me parece ya la reostia es que acaban de lanzar y que no sé si en otro país os ha llegado ya, pero que en cuentas business y en cuentas personales hace nada. Han lanzado que puedes compartir el project, con lo cual pueden participar otros usuarios. Entonces llegó a vosotros primero antes que a la mayoría de los mortales, no para que la gente lo entienda. ¿No os dais la cuenta que os llegó? Hablante 2 Primero llegó primero en las cuentas Plus, siempre siempre llega primero en las cuentas Plus. Hablante 1 Luego lo de compartir project salió primero en business y en plus no ha llegado hasta literalmente esta. Hablante 2 Semana lo pusieron en veta y creo que ha sido la semana pasada cuando lo han puesto G. Hablante 1 A. Vale, pues ha sido, salió primero en business, luego en Enterprise, pero para que la gente le entienda también vosotros os movéis en un círculo de open I distinto que es a partir de 300 licencias y que con lo cual no es ser que la mayoría de las pymes o mortales acceden, y con lo cual tenéis funciones distintas, un dishword distinto y un montón de funciones especializadas. Pero a mí me parece sí se no. ¿Cuánto es la licencia más allá de lo que os cobren? Hablante 2 A vosotros que estará, vale, o sea. Hablante 1 Están en 50 por ahí de por persona. Vosotros tenéis precios especiales, pero. La historia está en que una de las cosas curiosas de esto de compartirse, creo que va a crear un nuevo formato de trabajo. ¿No? Porque hasta ahora la experiencia con chachipiti era individual, yo trabajaba con chachipiti y tal, pero ahora estamos viendo algo con odbuckleen que permite compartir tableros. Estamos viendo que charg PT En los proyectos nos permite compartir esos proyectos y que múltiples personas interactúen en el proyecto. Está un poco limitado hasta ahora sólo pueden cambiar las instrucciones, cambiar la documentación, pero no pueden entrar en mi conversación, pero yo creo que realmente el siguiente paso va a ser que podamos interactuar una conversación tú y yo con la I a a 3 bandas y eso va a cambiar completamente de nuevo el cómo se hace el trabajo en equipo en las empresas. Hablante 2 No, no, totalmente. O sea, yo creo que la parte la parte de colaboración es es súper importante. YYY. Ahí es donde vuelve a jugar un papel importante, la memoria. Porque porque tú trabajas con otras personas y haces proyectos con ellos. Entonces que sea capaz de mantener un contexto y continuar ese contexto. Pero a nivel equipo a mí me parece súper potente, sin duda. Hablante 1 ¿Sí, sí, yo creo que que estos cambios van a ser los que realmente van a marcar y ahí creo que open y ahí en general va muy por delante, no? El tema de projects, por ejemplo, la gente dice, bah, pero si en ahí tengo James para que quiero projects, Ostia, es que para mí no tiene nada que ver y es un adon increíble que evidentemente puedes hacer muchas cosas solo con el gen, pero realmente. Eso es lo que me ha pasado a mí con chat Jiepi. No sé si te pasa igual, pero me da la sensación de que es una aplicación más redonda. A pesar de que gemin ahí está mejor integrado dentro de workspace y tal, me da la sensación de que chat GPT no solo es una mejora vertical constante, sino que es una mejora horizontal y cada vez me da la sensación que lo puedo usar para más cosas y por eso me encanta chat HP. Hablante 2 T, sí, o sea, yo creo que aquí hay un punto de partida del del que ya tenía un legacy de producto. ¿Así es como lo veo yo, EH? ¿O sea, las empresas y eso es normal, EH? Las empresas ya instauradas que tenían un legacy de producto. No son green field, no, entonces yo creo que open. Y ahí, aparte de que pegó en el clavo cuando la lo decidió lanzar y probar, ahí han tenido muchísimo feedback y no solo feedback, digamos explicito. ¿Han tenido un montón de feedback de los datos de la gente con porque saben para qué lo usan? No, yo creo que tanto Google como Microsoft intentaron de entrada ponerlo por encima de las herramientas que ya tenían y fueron menos libres. YYY. Poner ya por encima de algo que ya estaba funcionando. Para otra cosa es más difícil que hacer algo Greenfield y luego no les quedó más remedio que copiar. No digo que sea el caso hoy, pero tuvieron que ir por ahí. Entonces sí, sí. Hablante 1 ¿Oye, de forma resumida tienes delante de un empresario, imagínate una persona que está pensando qué hacer con esto de la IE a en su empresa, independientemente del tamaño, pensemos en grande, cuál es tu recomendación después de haber pasado por todo esto? Hablante 2 Vale, pues a ver, resumiendo un poco lo primero, tienes que creer en ello tú, personalmente, el que quien lidere digamos que esto suceda, tiene que haber una una apuesta clara y no un medias tintas de bueno, tal no, porque porque por más que no es una tecnología que si quieres se vende sola, es verdad que necesitas que que el cambio suceda y que suceda con una filosofía no. Entonces primero tienes que ser ser usuario YY creer en ello e impulsarlo. Luego hay que dedicar recursos. Tanto tanto en personas como en la apuesta que hagas, por cuántas personas van a tener licencias, o sea, no piloto en una empresa grande, un piloto de 50, pues es que no te va a llevar muy lejos porque va a estar ultrasesgado además y no vas a poder ver y desde luego no vas a poder construir. En base a esta idea de comunidad, la Comunidad se crea a partir de cierto número de de personas que donde hay una interacción constante, no, eso está claro y luego diría que, o sea, la filosofía tiene que siempre pensar en que esto es un es un proyecto de personas. ¿De hecho yo trabajo con todos los departamentos, pero mi partner natural es es recursos humanos, ellos lo tienen muy claro desde el primer momento, es esto, es una, esto es una transformación cultural que usa una tecnología, entonces ese sería el siguiente y después eso permite a la gente, déjales probar, no, no les asustes, al contrario, hazles sentir que ellos son los que están al mando, no? ¿YYY, la verdad es que con con esto para mí todo el mérito está, está la gente, EH? ¿O sea, han sido ellos los que han hecho los casos de uso, ha habido semanas, días que hemos dicho, joder, cómo es posible que esto esté pasando? ¿Es es increíble, pero porque si creas las condiciones, al final esto es como que has plantado unas semillas que florecen, no, pero las flores son de ellos, EH? Y. Hablante 1 ¿Crees que esto es un no brainer? Tenemos gente como keri Markus, como Ramón López de Mántaras, que dicen que esto de la I a pues es un bluff y que todo esto no sirve para nada y que no trae ningún beneficio a la empresa. ¿Tú desde la posición en la que estás de haberlo implementado dentro del BBV a hay un retorno positivo para las empresas? Hablante 2 ¿A ver y doy una opinión, Eh? En base a mi experiencia, para mí es un no brainer, o sea, es es tan evidente que con esto en tus manos eres capaz de muchísimo más que es un no brainer. ¿Luego están los riesgos no? Y luego está el el mal uso y veremos dentro de 2 años si volvemos a hablar. Veremos qué sucede con a mí me preocupa mucho 2 cosas, no los que se quedan atrás, porque de no todo el mundo va a subirse a la ola, eso yo creo que es así y luego los que tienen sobre dependencia y eso es una cosa con la que creo que hay que hay que luchar, no YYY también es otra cosa que en la que insistimos mucho. La idea de human in the look no es solo porque tú válidas, el resultado del del prompt es porque tú estás al mando. Entonces me me preocupa un montón, pero o sea, desde un punto de vista pragmático, es que me parece. Tan indiscutible que aporta valor, porque ya te digo, a mí si me lo quitan mañana a ver, volvería a hacer las cosas como las hacía antes, pero te digo que no, no sería capaz de hacer lo que hago ni de lejos. ¿Entonces creo que sin irnos a a escenarios de de ya, pero dónde nos va a llevar? ¿Qué puede pasar? Si obviamente hay que discutirlo, hay que pensarlo, EH, y hay que trabajar en ello. Si somos super pragmáticos respecto a lo que hoy te aporta la herramienta versus no tenerla, para mí es no brainer. Hablante 1 Y en la gente que tenéis creo que decías, ahora no hay gente que no se va a subir, gente que se va a quedar atrás. Hablante 2 ¿Qué crees que va a pasar? Hablante 1 Con la gente que se queda atrás. A mí me da la sensación de que más que gente que se queda atrás, creo que van a ser empresas, que se me queda atrás. Es que me da la sensación de que evidentemente dentro del banco o dentro de lo que sea de cualquier organización, o sea, si la gente rema en dirección contraria. No queda otra, no. O sea, al final tú tienes una visión de de hacia dónde tiene que ir la empresa y si tienes trabajadores que te están poniendo palos en las ruedas, pues evidentemente eso es un boicot YY ya está, pero pero en general me dará más la sensación de que hay empresas que no le dan la importancia necesaria a esto de la I a y que van a empresas que se van a quedar atrás. ¿Qué crees que va a pasar con esas empresas que se van a quedar a otras? O sea, simplemente pues que no va a poder. Hablante 2 Competir que. O sea, a nivel a nivel personas yo me imagino, y lo digo mucho, esto a veces en internamente es tú. Imagínate que ahora viniera alguien a una entrevista y te dijera, Ah, no, no, pero yo a Internet no me meto, dirías, vale, no, entonces es impensable, o sea, yo creo que va a llegar pronto, ese día en el que en el que no sea yo uso la I a sea lo normal, igual que oye tú sin Internet a día de hoy no, no tendrías. ¿Entrarías en una empresa como un banco? ¿No? A nivel empresas lo que puede pasar es lo que ha pasado con algunas empresas que no se tomaron en serio la ola de Internet. No, es que yo trabajo en el mundo físico. Pues mira, eso no te salva tampoco, no, y creo que esto puede ser incluso más potente todavía, no lo sé, pero o sea, para mí esta ola está al nivel de Internet, incluso por encima, porque encima se apalanca sobre la de Internet. Hablante 1 Claro, es que es el tema, es como como compa interes, no es como que se suma lo que ya teníamos y multiplica. Hablante 2 ¿Se suma a la nube, la móvil y a Internet, entonces, qué puede ir mal? Hablante 1 Sí, sí, sí, es. ¿Tiene toda la pinta del mundo, pero hay una característica de la idea generativa, sobre todo porque es algo que quizá el machine Learning, el deep Learning, tenía un poco más claro, y es que es muy difícil entender que está pasando dentro, no? Algunos científicos lo califican de caja negra. Daría money ha dicho eso de que esto es como una planta, que tú le pones el sustrato, el agua y el sol, pero luego salen las flores que quieren y tú no dependes. No decides parte del proceso, no, con lo cual hay una parte clarísima que además me parece muy curioso porque. Desde la legislación se está intentando exigir cierta, pues explicabilidad y cierta trazabilidad, cuando quizá tecnológicamente el modelo no puede explicarse a sí mismo. Es decir, hay muchas cosas que pasan por cómo esto funciona por dentro, nivel de wait, etcétera, donde no necesariamente la I a te puede explicar, porque ha llegado a una conclusión, entonces claro, en un banco que sois una de las industrias más reguladas y que además se os exigen estándares de transparencia enormes. Cómo ves la I a GENERATIVA no va a ser un problema el hecho de que bueno, evidentemente lleváis utilizando I a para el tema de dar un crédito para un perfil de riesgo, etcétera. ¿Desde hace mucho tiempo, pero hasta ahora yo puedo ir al banco y preguntarle al director de la Oficina, Oye por qué no me has dado la Hipoteca? Y me tiene que poder explicar el porqué no, sino evidentemente tenemos un problema legal, la I a GENERATIVA puede ser que lleguemos a un punto donde para ciertas, para ciertos usos no podemos dar una respuesta. Pero en cambio, nos de beneficios de resultados mucho más positivos, o sea, como ves toda esta relación entre la caja negra y una industria como la banca. Hablante 2 A ver, esto no es nuevo. O sea, esto lo llevamos trabajando desde desde que desde que usamos modelos de machine Learning. Esto es un es una cuestión que está sobre la mesa y que la llevamos trabajando un montón de tiempo. Y hay hay bastantes técnicas que han permitido avanzar en el mundo de Machine Learning en modelos que son más redes neuronales más profundas de poder ser capaces de. Quizás de de de de explicar por qué toma las decisiones, a lo mejor no es tan importante. A veces el peso sea la el cero coma, no sé cuánto no, sino explicar por qué. Entonces esto es súper importante. Nosotros somos una industria regulada y hay ciertos ámbitos donde tú tienes que poder decirle a la persona, obviamente, por qué le denegas un préstamo, porque esto tiene un impacto en su en su calidad de vida no y así. Y yo creo que así debe ser. Yo. Yo creo que hay que tener claro que el la generativa no aplica, por ejemplo, a modelos predictivos de scoring. Para eso tienes técnicas que funcionan genial, que son las de Machine Learning y que se les puede dar explicabilidad y hay que usarlas así. Yo no haría un scolin de riesgos con generativa porque encima es, es, o sea, es es como sabes, no determinista, y en cambio, cuando tú haces un modelo de los otros, si quieres sí que puedes saber exactamente por qué sale el resultado que sale no, o sea, es más basado en datos estructurado. ¿En fin, es una predicción que utiliza otro tipo de técnicas, no? Pero luego también hay un tema que también nos surgió bastante en el tiempo, que es no todo tiene que ser explicable. ¿O sea, si yo yo recuerdo mucho que poníamos el ejemplo de si yo doy un préstamo, obviamente tiene que ser explicable el por qué, pero si yo hago una traducción y la traducción está bien hecha, por qué tengo que entender los pesos del modelo y por qué ha traducido esta palabra por esta otra? Si la traducción está bien hecha, no, o sea, creo que no, no en todos los casos, si la si, yo tengo que resumir un documento y me lo ha resumido bien. ¿Es necesario explicabilidad en ese caso? Yo creo que no, o sea, yo creo que aquí tenemos, tendemos a hacerlo todo blanco o negro, no como el creo que en alguno de tus otros podcast ponéis el ejemplo del coche autónomo. ¿El coche autónomo es mejor o peor que lo que tenemos hoy, no es perfecto, pero es mejor o es peor? ¿No? Con esto pasa lo mismo, todo explicable, todo no explicable, no, habrá que ver en dónde necesitamos explicabilidad, por ejemplo, nosotros en los modelos predictivos de venta. ¿La explicabilidad no es obligatoria por ley, pero yo necesito saber porque a TI te te proponen la tarjeta oro y a otro no porque yo te tengo que darte argumentos de venta, me entiendes? Entonces nosotros mismos hemos trabajado en en explicabilidad porque por negocio requiere saberlo, pero hay muchos otros casos donde la cosa funciona y yo no necesito desentrañar por qué funciona. Hablante 1 Pero no crees que teniendo en cuenta no hoy que yo creo que estamos ahí donde tú precisamente dices donde el machine Learning, el deep learning conviven con la generativa y cada uno utilizan su campo, en algunos se solapan, pero la realidad es que Ostia que que hay cosas donde olvídate de generativa y hazlo con con algo más tradicional. Pero pero no crees que teniendo en cuenta la cantidad de pasta que se está invirtiendo en la generativa, puede ser que la generativa avance a una velocidad distinta de lo que hemos hecho hasta ahora con el machine Learning, el deep learning y vayamos a un punto donde. Quizá nos tengamos que replantear cosas, yo por ejemplo, soy muy muy liberal, yo soy de estos que se ha escaneado con el orbe este de wolcoin y cosas de estas que la gente me dice que estoy muy loco. Mis abogados también dicen que estoy zumbado con estas cosas, pero pero la realidad es que yo soy siempre es una persona, joder, tengo un canal de YouTube, con lo cual la privacidad es como algo que no valoro especialmente, no, entonces la la historia está en que siempre me ha dado la sensación de que cuando yo era pequeña, en mi casa llegaba un libro de un montón de páginas con los teléfonos y direcciones de todo el mundo y no pasaba nada, no eran las páginas amarillas. Y no pasaba nada. Entonces me he dado cuenta que a veces somos sobreproteccionistas, sobre todo en Europa, y nos estamos disparando un poco en el pie, porque entonces hay cosas en las que esa sobreprotección que no digo que sea mala. ¿Va a evitar que la I a te pueda ayudar más? Entonces imagínate lo que decías, no un modelo de decisión. Si te doy un crédito o no te doy un crédito. Claro, nosotros hemos puesto unas medidas de protección para que yo pueda preguntarte por qué no me lo estás dando, para que no haya sesgos racistas, para que no haya sesgos culturales, para que no haya una serie de cosas que hagan que a mí no me lo DAS por por mi cara, no, pero la realidad es que si para la sociedad es mejor que la I a se encargue de determinar eso, porque acaba dando mejores resultados para la para la sociedad, pues igual no es malo que aceptemos. Que si laia lo dice, lo dice entonces ahí entramos en debates éticos muy complejos. Hablante 2 ¿Y depende mucho del caso, Eh? Claro, o sea, por ejemplo, en los médicos, o sea, la no interpretabilidad de una decisión de una operación claro. Hablante 1 Pero en casos médicos es es tremendo. ¿En casos médicos yo creo que es algo mucho más evidente que en la banca no? O sea, si nosotros tenemos que el modelo salva más vidas de lo que eran capaces de salvar los doctores. Es cierto que puede ser que la decisión que tome el modelo una vez puede ser errónea y se cargue alguien. Pero Ostia, tenemos que mirarlo desde fuera, no tenemos que mirar eso, evitar un poco eso que decía, no sé si fue Churchill que decía eso de una muerte es un drama. ¿5000 son estadística, no? Entonces al final tenemos que intentar salirnos evidentemente del caso individual y desde luego se toma una decisión sobre un ser querido, me voy a cabrear mucho, pero la realidad es que si es mejor por el mundo, es como los coches autónomos, lo que hablábamos precisamente con senen, que si si ese coche al final mata menos gente, pues oye, que un día se equivoque, se lleva alguien por delante. Es parte de las reglas del juego. No sé si en muchas más cosas tendremos que dejar de ser proteccionistas. Y esto me lleva precisamente a Europa, no a a una de las cosas, que hay una percepción de que Europa somos sobre proteccionistas, con los derechos fundamentales y tal, haciendo que compliquemos el despliegue de tecnología. Vuestro banco es internacional, estáis en otros lados y estáis haciendo proyectos de tecnología muy importantes. Estáis basados en Europa, pero conocéis perfectamente cómo funcionan otros mercados. ¿Crees que Europa realmente? Está siendo un problema para el despliegue tecnológico de. Hablante 2 La I o a ver y de nuevo opinión. Opinión personal. Yo creo que lo que se ha trabajado con la Ea Act en cuanto al que para mí tiene sentido, o sea, el modelo de riesgo que se ha establecido, donde hay cosas que no se pueden y luego una grandísima mayoría de cosas que sí se pueden y luego un intermedio en el que tienes que tener ciertos cuidados. A mí me parece que esto tiene sentido. ¿Ahora bien, en el detalle, en los detalles, a veces están los problemas, no? ¿Y cómo se despliegan estas leyes? Pues es donde puede haber a lo mejor, pues un exceso de de empleo, de recursos en las empresas a la hora de documentar o de decir, por ejemplo, está I a es este, esta aplicación tiene una I a que tiene, i a detrás, por ejemplo, no, imagínate si tú te pasas en la necesidad de tener que decir constantemente que esta aplicación tiene una i a detrás. Estás metiendo a lo mejor barreras a que la la aplicación tenga, pues sea útil o sea usable cuando eso no tiene sentido, porque es evidente que si es un Bot y es un dibujo, pues eso ya está transmitiendo que o sea, no tendría que poner debajo. Cuidado que se ven allá. Pero la este tema de que en Europa se está siendo mucho más restrictivo que en otros sitios, yo creo que también es un poco a veces mito. Es verdad que en algunos casos somos lo que somos, es lentos, me parece, somos bastante lentos y. ¿Me parece que a veces estamos bastante poco pegados a la a la realidad de la implementación de estas normas, EH? Las normas yo creo que no están mal definidas, pero hace poco leía que en California han sacado, pero una batería de leyes que no son tan famosas como la que la que de la que se habla más es la SB 53 o algo así que son, o sea, totalmente marcianas. O sea, que si el realmente las implementan van a hacer que las empresas tengan tantas barreras para lanzar servicios que yo no sé si la innovación va a seguir en Silicon Valley, entonces. Cuidado con esto. Y otra cosa que creo que es relevante es que Europa, o sea Europa ha, o sea ha liderado mundialmente ciertas regulaciones que tienen que ver con protección de las personas, como por ejemplo con GDPRY. Es verdad que en muchos otros países después la han usado como referente para hacer el paso siguiente. ¿Jo, yo creo que de que si Europa cede ese ese rol, que es un rol que me parece que tiene mucho valor, que nos va a quedar, no? Y creo que tiene otro rol también importante en el mundo de la I a que es el de la protección social. O sea, Europa es el el paradigma de donde ha funcionado los modelos de de soporte social, si quieres, no de los más débiles. Me parece que eso que también se está hablando bastante en Europa y se está experimentando, creo que también debería marcar el ejemplo no para para que el resto del mundo pues pues tome nota, no en algún momento. Hablante 1 Sí, este tipo de de de casos donde haces el piloto y o haces la primera implementación de ese tipo de cosas y luego el resto te copia, quedas como superbien y cuando no te copian queda como que palos en las ruedas no, entonces siempre es una erección muy valiente y muy peligrosa. Hablante 2 Es verdad que a veces y he tenido alguna algunas veces trabajo en el pasado con el tema de data. Sí que he tenido relación con entes reguladores y tal YY tengo la impresión de que a veces se va mucho al blanco negro, no del que hablábamos antes de es que no es perfecto. ¿Y si no es perfecto? Yo creo que lo de los niveles de riesgos viene precisamente de habernos dado cuenta de que eso no funciona perfecto, no hay nada que hay que mejorar, no, eso es una y la otra. ¿Me parece que es la cercanía al a los a los casos reales, no? ¿Y ahí con los unboxes y con estas cosas, pues yo creo que se ha intentado la parte de experimentación, pero creo, quién está ahí sentado regulando? A veces no. No conoce no de primera mano, no, y. Hablante 1 Luego la burocracia yo creo que es el mayor de los problemas. También hace poco veíamos estas nuevas y ifarms que están sacando en Europa, donde intentan darle acceso a G PUS a a la gente que tiene una PYME que puede acceder a tener unas h 100 para poder hacer modelos y cosas de este tipo. Y entonces ves el proceso. Y mientras que en Estados Unidos levanto Internet, literalmente me meto en una web y puedo alquilar una GPU en cero coma, aquí tengo que pasar un proceso burocrático, no sé qué selección tal tal que al final hace que sea inválido para el uso para el que se ha planteado. No, entonces sirven para academia para que las universidades estén en tal, pero luego en el día a día no eres competitivo. Si tienes que pasar por todos esos pasos para conseguir que te dejen un h 100 durante 25 minutos para hacer lo que querías hacer, entonces yo creo que ahí hay un problema de de de realismo, no de de que la gente. ¿Que está tomando esas decisiones? ¿De dónde invertir el dinero para que la gente le sea útil? Luego en el terreno no funciona y son cosas como el GPRDY, este tipo de cosas que que acaban dando más problemas, que quizá beneficios. Pero bueno, o sea, es una visión más personal, pero suele. Hablante 2 ¿Ser el cómo más que el qué? Hablante 1 Exacto, sí, sí, porque yo creo que el concepto no es malo y de hecho, una de las cosas curiosas que la gente no sabe es que la I AI a no regula la I a la I a regula productos que incluyen I a eso es algo muy diferente, porque tú podrías desarrollar una I a para venderla en Marruecos o en Canadá, que no vas a tener ningún problema por hacerlo en Europa y la gente se cree. Que estamos aquí con un cuchillo en el cuello de los científicos diciendo no, esto no lo puedes. Hablante 2 Hacer yo. Yo creo que ahí también hemos hecho bastante mal la comunicación, pero bueno, viene de mucha historia, no de y en cambio en otros lugares donde Fíjate, joder, la propia California no, que es un sitio que es La Meca, no de la innovación. ¿Y resulta que tienen unas normas que a veces son peores, EH? Bueno. Hablante 1 La la SB 47 el año pasado, que proponía un montón de legislación sobre ella, se tumbó, la tumbó el Gobernador, la vetó. Y ahora el Gobernador ha empujado estas nuevas porque es el Gobernador de California, está a hostias con Trump y está intentando ir a la contraria. Entonces es un poquito, veremos cómo acaba esto. Probablemente no acabará bien y acabará con o bien que este hombre acabe, que del Presidente o bien que este hombre acabe en la calle, no, pero pero la realidad es que sí han aprueba una ley que obliga a, por ejemplo, a que las empresas de inteligencia artificial. Nombre que estás hablando con una I a muy parecido al I a a y también un tema de mensajes constantes cada 3 horas cuando están hablando con un menor para recordarle que no es una persona, sino que es una I a todo enfocado un poco a bueno en respuesta a esas esos casos que ha habido de suicidios a través de haber interactuado con la I, a lo cual me parece perfectamente correcto. Yo yo también soy el partidario de legislación, creo que tiene que haberla. Creo que todo tiene cierta legislación sin montar una, una tienda, bocadillos. En la esquina de la calle te cuesta legislación también tiene que tener los modelos de I a lo que pasa que creo que en un mundo con el que estamos, si esa legislación no es global, jugamos con diferentes barajas y entonces creo que ahí entramos en la competitividad, que es un problema serio y a la vez también veo que la legislación no tiene que indicar nada, porque en China más legislados que en China no hay nadie y en cambio están desarrollando I a como animales, entonces el tema es. Lo que decimos no el el, el cómo se ejecuta más que el concepto detrás de esto y ahí en Europa creo que que tenemos un problema, que nos tenemos que poner las pilas, pero bueno, oye, vamos a ver dónde nos lleva toda esta parte que también sería interesante. Dónde crees tú que nos lleva a la I a vamos a ponernos aquí, ya vamos a quitarnos el traje del BBV a vamos a irnos al futuro. ¿Tú Elena, dónde crees que la I a nos está llevando como sociedad? Hablante 2 A ver, yo te decía que tengo que pensar en positivo. ¿Porque porque trabajo para que las cosas funcionen en positivo, no? Entonces. O sea, yo creo que creo que la I a debería ser capaz de ayudarnos a mejorar muchísimos de los retos y problemas que tenemos en ahora mismo, como como sociedad y como planeta, los más básicos del cambio climático. Creo que en los temas de de salud, sobre todo de salud personalizada y los temas de educación, el si se hace bien el salto puede ser espectacular. Creo que, por ejemplo, mira Internet. Creo que el Internet al que nos hemos acostumbrado me parece que puede ser mejor, o sea, ahora mismo el Internet que ya está cambiando, no, y lo estamos viendo, pero es es un lugar en el que tienes un montón de contenido soportado por anuncios que te persiguen, no, y nosotros. Okay, vale, pues venga, todos los las cookies, no, yo creo que ese Internet no es lo que era al principio, lo que es ahora no, entonces me parece que hay un espacio de mejora espectacular, no donde lo que la moneda de cambio no sea el tráfico. ¿YY que nos ha llevado a que muchos medios se vendan al clickbait, no, cosa que tampoco creo que sea positiva para nadie, no? Entonces me parece que el el el Internet que nos espera con la I a y ya lo estamos viendo con los experimentos de de navegadores que han sacado tanto perplexity no como como BN a y con atlas. ¿Bueno, y Google está experimentando también me parece que nos pueden llevar a un Internet que sea más más útil, no? Pero creo que en lo en lo fundamental la gente va a seguir interesada en en lo que llevamos interesados desde que somos especie que es en en en tener relaciones de de calidad con los demás, en hacer cosas que nos motivan. Yo que sé el amor va a seguir siendo el amor. Quiero decir que pensando a veces en oye, en 10 años vista como te como nos imaginamos el mundo, yo me imagino, yo veo a mi hija y veo lo que hace y quiero hacer lo mismo que hacía yo con su edad, que es quedar con los amigos, salir, ser un poco más independiente. Si todo esto va a estar modulado por seguro por la I a y por la digitalización, más la I a o. Hablante 1 Sea igual esto que dices amman de que va a llegar la IGIY la vida va a seguir como todos los días. Hablante 2 Sí, sí, sí que por ejemplo, creo que ahora que estamos con lo de que si los trabajos y qué va a pasar con los trabajos nos reemplazan tal. Creo que dentro de unos años vamos a mirar atrás y vamos a decir que pardillos. ¿O sea que pardillos en el sentido de por qué os pensabais que en el año 2025? Era un momento tan importante que ahí se iba a acabar la creación de nuevos trabajos, o sea, cualquier, casi cualquier trabajo del que hacemos, de los que hacemos hoy. Si tú miras 30 años atrás, la gente diría que son de broma, o sea, no diría que no existiría, solo harás en tus ratos libres que grabas una cosa en Internet para que la gente lo vea en un vídeo. ¿Dirían, no, esto no es un trabajo, no, yo creo que dentro de quizás menos de 30 vamos a mirar atrás y vamos a decir, Fíjate, nadie predijo que estos trabajos podrían venir porque van a venir seguro, no? Pero en lo fundamental, creo que vamos a seguir siendo lo que somos y lo que hemos sido durante milenios. Hablante 1 ¿Cuándo crees que viene ese gran cambio? ¿Es decir, dices menos de 30, no? Hablante 2 Creo que sea un gran, o sea, lo veo progresivo. Hablante 1 ¿Pero, en qué momento cambia la vida de la gente? Claro, evidentemente nosotros tenemos en la historia de la humanidad, podemos empezar atrás y tenemos 1.1 antes y un después de. Hablante 2 La Revolución Industrial, un antes y un después. Hablante 1 De sí, o sea, cuando crees que esto va a venir de enserio, porque hasta ahora estamos adoptando, no, pero aún no ha empezado a cambiar la vida de la gente. ¿Bueno, empezamos a ver cosas, Eh? Empezamos a ver muchos despidos en Estados Unidos el año con más despidos desde el COVID y Amazon acaba de anunciar hace muy poco que va a reemplazar. Bueno, no ha anunciado o se ha filtrado una documentación de Amazon que van a despedir a 600000 personas porque van a suscribir por robots. ¿O sea, está empezando a verse cosas, pues es lo que dices que habrá señales, no? ¿Pues estamos empezando a ver señales, pero aún no ha venido la ola donde realmente la gente se dé cuenta de que hace 2 o 3 años vivía diferente de ahora, no? ¿Cuánto tiempo crees que tenemos de de normalidad? Hablante 2 A ver, o sea, yo creo que esto va, va muy rápido, pero al mismo tiempo la la digestión que hace la sociedad y las empresas de todo esto no es rápido. O sea, yo creo que. Es curioso porque hay cosas que que las vemos y decimos, ostras, esto ya está aquí porque está en mis manos y tal. Al mismo tiempo pasa otra cosa, que es que de repente llega algo nuevo y nadie se sorprende. O sea, llega GPT 5. A mi me da rabia, Joe, porque me voy a mi casa por las tardes. A veces digo, ha llegado GPT 5 y tal. Y me miran mis hijos y mi marido, que sí, que está un poco metido y tal y me dicen, bueno. Hablante 1 A mí me parece lo más. Lo más increíble de todo esto que estoy viviendo en estos años es la normalización de la. Hablante 2 Gente, o sea. Hablante 1 Yo de repente le enseño a mi madre un chat porque con el que puedes hablar y te habla como un humano y yo digo, buah, esto es vamos como tener un coche volador y mi madre dice. Hablante 2 Y. Hablante 1 Digo cómo, o sea, a mí me duele. Hablante 2 ¿La cabeza, eso a mí me también me me me pasa, no? Y y a veces con los compañeros que estamos metidos en esto es como que ya vemos la esos de ahí fuera, que no se están enterando de no. Bueno, oye. ¿Ocurre esto? No, que que va rápido, la gente lo súper normaliza súper rápido, pero al mismo tiempo el impacto digamos en las empresas y en la sociedad va más lento, o sea tú no va tú. ¿No sé si la gente habla de chagepete en las cenas, pero desde o sea desde dónde? Desde Fíjate que he hecho tal y bueno he hecho esta imagen, no, yo creo que va a ir rápido y que de aquí a 5 años vamos a ver cambios, sí, importantes. Hablante 1 Esto es increíble porque en el mundo empresarial de en el que tú estás metida. Normalmente los planes son a 5 años, no 3, 5 años no es lo habitual y en cambio recuerdo que era, creo que fue Max tag Mark que decía, si tu empresa tiene un plan a 3 o 5 años, tirarlo a la basura y busca otro no, porque porque con lo que esto. Hablante 2 Va a cambiar el plan, o sea, tiene que estar porque te sirve un poco como de de ya, casi no como faro, sino como carretera. Un poco no, pero tienes que estar dispuesto a. Hablante 1 Que con todo lo que va a cambiar esto hay que hay que. Hablante 2 Ir a las empresas tienen esquemas de decisión. Que no son acompasados con la velocidad de todo esto. ¿Esto os cuesta, no? Y yo creo que se van a ir, se van a ir acostumbrando, pero va a ser menos por eso. Por eso él en forma del MIT del o sea, lo que dice es eso, falla en el 95%, pero porque no han sido capaces de hacer una integración profunda, que es lo que cuesta, no, pero yo creo que en 5 Añitos vamos a ver cosas muy distintas. Hablante 1 Oye, pues lo veremos. Elena. Muchas felicidades por el proyecto que habéis hecho, me parece. ¿De verdad el ejemplo a seguir? Y no me cansaré de ponerlos como ejemplo, porque creo que realmente lo habéis hecho muy bien y al César lo que es. Hablante 2 Del César lo habéis. Hablante 1 Hecho increíblemente bien y creo que realmente sois un ejemplo que la gente puede ver y decir, vale, pues igual me dejo de hostias de si esto es esto es lo otro. Y lo llevo al punto práctico, donde veo que esto retorna 3 horas a la semana por empleado, que esto es realmente lo que también importa. Muchísimas gracias por venir a contárnoslo. Hablante 2 Un súper placer gracias a ti, Ian, gracias.