Transcripción(mostrar) (ocultar) 00:00:00 Pinta a Ficción, el podcast. Después de dos años y mil avances en inteligencia artificial, Cherp y Josito vuelven con un episodio de actualización con las últimas novedades de esta tecnología. Hablaremos de multimodalidad, de *test time compute* —que suena a examen de la ESO, pero no lo es—, y de por qué 2025 ha sido bautizado como el año de los agentes. ¿Estamos a las puertas de la inteligencia artificial general? Bueno, aún no, pero algunos dicen que estamos peligrosamente cerca, o emocionantemente cerca, según a quién preguntes. Y como siempre, cerraremos con recomendaciones de ciencia ficción: series, pelis y libros que os ayudarán a entender qué está pasando con esto de la IA, o al menos a imaginarlo. Comenzamos la actualización. Pinta a Ficción es el podcast en español que recorre la ciencia ficción de cero a mil. 00:01:13 Hola, buenos días, buenas tardes, buenas noches, con inteligencia. Siempre inteligencia. Pero esta vez no es la nuestra. No, venimos a actualizar la IA allá por finales de 2022, en los albores de la historia de la inteligencia artificial —no de la inteligencia artificial, porque ya dijimos en su día que era una cosa mucho más vieja de lo que pensaba la gente—. Pero es verdad que tuvo un boom en ese momento con nuestro amigo Chatito, ChatGPT, ya Chatito para los amigos. Pero es que han pasado muchas cosas en estos últimos dos años, ¿verdad, Cherp? 00:01:55 Cuando empezamos a hablar de esto, en aquel momento, teníamos dos capítulos de inteligencia artificial, el cuarto y el quinto. Ahí decíamos, aquellos inocentes jóvenes de 45 años que éramos: no, la inteligencia artificial va a hacer esto, va a hacer lo otro. Hoy vamos a ver si es cierto. Y nos quedamos en algunos casos muy cortos. Yo en aquel momento no tenía mucha idea de cómo funcionaba el tema de la IA a nivel básico, pero es verdad que en estos dos últimos años me he engorilado, como se suele decir, con este tema y he aprendido muchísimas cosas: lo primero y principal, a utilizarlas, porque hay muchas; pero también a ver cómo funcionan internamente, y eso nos da a veces la medida de cómo tenemos que sacarles partido. Nosotros en ese momento salíamos de ChatGPT-2, que no era conocido por nadie, y recién salía el ChatGPT-3 para uso del ámbito público —3.5, en realidad, es la versión con la que salió—. Justamente hace quince días salió un artículo muy interesante sobre la IA y la inteligencia humana: decía que había dos tipos de personas que se iban a beneficiar de estas inteligencias artificiales. En la curva de Gauss hay extremos —no me gusta nada la curva de Gauss, que lo sepas, porque no creo en la normalidad y lo raro, pero hay extremos que tenemos que identificar—: el extremo de las personas que no eran tan listas, por decirlo de alguna forma, eran las que más iban a beneficiarse de este tipo de inteligencia, porque iban a subir un poco su capacidad para comprender el mundo; pero también decía que las personas muy inteligentes, capaces de entender cómo se programan y cómo funcionan las IAs, son las que van a sacar mayor rendimiento de todas. Entonces los normales nos vamos a quedar así, disfrutando. 00:04:09 Bueno, vamos a empezar, si te parece, Cherp, por una cuestión árida. Yo te pregunto antes: hay unas gafas de las que ya hablaste tú en otro capítulo, las gafas de Meta. Ya sabía yo que se iban a hacer tendencia, amiguete. Tú lo dijiste, pero ¿por qué las Ray-Ban Meta, que tienen una IA integrada que funciona muy bien en todo el planeta, no funcionan igual en Europa? ¿Qué pasa? Pues que los europeos nos hemos dedicado a hacer una cosa muy bonita, que es proteger los derechos y las libertades de los ciudadanos —algo que hacemos muy bien en la Unión Europea—, pero a veces eso nos frena y nos hace un poco el primo tonto. La Unión Europea es la primera entidad gubernamental seria que ha sacado una normativa con respecto a la inteligencia artificial y a cómo afecta a los ciudadanos: la Ley de IA, aprobada en marzo de 2024, tiene un enfoque basado en el riesgo y plantea cinco niveles —riesgo mínimo, riesgo limitado, alto riesgo, riesgo inaceptable y luego lo demás, que ya me imagino que serán los delitos y esas cosas—. Es tan importante regular como favorecer el uso y la llegada de una tecnología, que puede ser, o yo creo que va a ser, el futuro del desarrollo humano, y por supuesto a nivel geopolítico. Y la legislación que hemos lanzado desde Europa es muy garantista y a la vez nos frena, porque es verdad que nos frena. En el caso concreto de las gafas, hay cosas que están tardando en llegar a Europa desde Estados Unidos porque las empresas estadounidenses que están desarrollando muchas de estas cosas no ven claro que no les vayan a meter luego una demanda; entonces cortan determinadas funciones, como la captación de imágenes o el procesamiento de información privada. 00:06:48 El otro día me llegó un meme que me encantó, porque mostraba tres imágenes de qué hacía Norteamérica, qué hacía China y qué hacía la Unión Europea. Norteamérica mostraba sus cohetes nuevos de Elon Musk, electroatómicos, una pasada; los chinos estaban generando la fusión nuclear, los "soles" artificiales, que se llaman; y Europa —bueno, España, porque nos representa muy bien— estaba haciendo que las tapitas de las botellas de plástico no se desprendieran de la botella. Joder, nos dejan en mal lugar eso. ¿Te has dado cuenta de que Norteamérica tiene una IA muy potente a la cabeza —bueno, tiene más de una, pero una es la más visible—, China tiene otra que además revolucionó todo e hizo perder 40.000 millones de euros en un segundo, y Rusia también está generando la suya, aunque es menos conocida? ¿Y Europa? Bueno, ha habido alguna cosilla. 00:08:09 Vamos a hacer un repaso, tengo una tabla muy guay de las inteligencias artificiales, separadas en dos tipos: las no razonadoras, tipo ChatGPT 3.5, que ya repasamos en su día, y las razonadoras, que tienen un punto superior de razonamiento; veremos por qué una es más útil que otra para ciertas tareas. En las no razonadoras, de OpenAI tenemos GPT-4o y GPT-4o Mini, las dos generan texto y tal —quédate con que lo primero que hicimos en estos últimos dos años fue generar texto, resúmenes, respuestas rápidas y fáciles—. Google se puso las pilas: sacó Bard, le duró poco, se dio cuenta de que había llegado tarde a la carrera y tenía que poner toda la carne en el asador, cogió a su división DeepMind y sacaron Gemini, que ya va por la versión 2.5 —se presentó hace poco y es un cañón, a la altura de los últimos modelos de OpenAI—. Con todo el ecosistema que tiene Google, no está tan mal en la carrera. Luego tenemos Llama, que no es el llama de los de Nepal —hay gente que dice "llama" y no, se dice "Lama", porque esto es inglés—: es el modelo de inteligencia artificial de Meta, que tiene mucho poder y mucho capital, ahí el señor Mark Zuckerberg. Luego tenemos modelos que ya no son norteamericanos, como Claude, de Anthropic, que es muy, muy bueno haciendo programación y código —de hecho es capaz de programar una aplicación y desplegarla para que funcione, cosas muy brutales—. Justamente salió un artículo sobre programación que dice que en un par de años probablemente los programadores no tendrán trabajo, porque el futuro sería hablar con las IAs en lenguaje natural para crear aplicaciones, rompiendo la barrera de conocer o no un lenguaje de programación. 00:11:14 A ver, yo no sería tan... bueno, a lo mejor dentro de dos años me arrepiento de decir esto, pero yo creo que no se van a acabar los programadores en dos años: la IA va muy rápido, más rápido de lo que la sociedad es capaz de asumir, pero no tan rápido. Lo que sí es verdad es que herramientas como Cursor, o la propia Claude, están sustituyendo mucho el trabajo arduo de picar código: los programadores dicen qué es lo que quieren, revisan el código, iteran en los errores y sacan enseguida un producto mínimo viable. Es la misma comparación que Apple y Android: Apple es cerrado, gastó mucho dinero en generar programas estables; Android, que es Linux, es abierto, y la gente iba encontrando cosas y subiéndolas, alimentándose de código abierto gratis, y todo lo que inventaron —cambios de pantalla, iconos, accesos— lo asumieron sin tener que programarlo ni pagarle a nadie. Eso es lo que está haciendo DeepSeek con el código abierto —bueno, matizando: lo que han hecho es dar un puñetazo en la mesa—. DeepSeek es una de las IAs chinas, no la única —también está Qwen, la de Alibaba para los mortales—, pero la que nos ha sorprendido a primeros de 2025 es DeepSeek, con el modelo V2 primero. Es una empresa de capital riesgo china —la gente está confundida y piensa que es del gobierno chino, y no es verdad—, es lo mismo que ChatGPT para los norteamericanos, pero con una diferencia: mientras que OpenAI es una empresa muy participada, sobre todo por Microsoft, aunque no cotiza en bolsa, DeepSeek pertenece prácticamente a una sola persona, un señor que de estudiante se dedicaba a hacer trading automático en bolsa —movimientos de segundos y minutos— y se hizo millonario; con parte de ese dinero decidió hacerse su propia IA generativa, y esta sí es suya de verdad, porque no ha metido dinero ni el gobierno chino ni otras empresas —aunque las leyes chinas lo protegen—. Él dijo que lo hizo con seis millones de dólares, cifra que es más que discutible si hablamos solo de hardware, porque luego hay sueldos de investigación, aunque en China los sueldos no son comparables a los de Estados Unidos. Lo más sorprendente es que había un embargo de Estados Unidos a China sobre los procesadores de tarjetas gráficas —una cuestión geopolítica—, así que en lugar de usar los protocolos CUDA de NVIDIA, esta empresa se creó sus propios protocolos para gestionar chips, y con H800 —tarjetas industriales de dos generaciones atrás— consiguieron optimizarlas tanto que se pusieron al nivel de OpenAI, pero con muchísimo menos dinero, en el pre-entrenamiento, el post-entrenamiento y la inferencia. 00:16:20 Para que nos entendamos: una IA se entrena con datos, primero hay un pre-entrenamiento donde se genera una red neuronal y una base de datos vectorial que empieza a aprender, y luego hay un post-entrenamiento o *fine-tuning*, un refinamiento reforzado por humanos, para evitar lo que ocurrió al comienzo —que eran racistas—, quitar sesgos e incluso mejorar el modelo. Y luego hay una cuestión muy importante, que es cuánto cuesta la inferencia: cuando yo le pregunto algo, cuánto cuesta producir esos tokens, esas partes de texto que escupe la IA, porque al final eso es cuánta electricidad cuesta producirlos. Y DeepSeek es muy eficiente en eso —nosotros ya comparamos en su momento el cerebro humano, que con un bocadillo funciona todo el día—. La cosa no ha mejorado, al contrario: al aumentar exponencialmente la capacidad de cómputo, ha aumentado el consumo eléctrico, hasta el punto de plantearse sumergir los servidores bajo el agua, a grandes profundidades, para mantenerlos fríos y ahorrar energía. Como diría la sirenita, bajo el mar. 00:17:57 Ahora te hago una pregunta, sin entrar en teorías conspiranoicas: Elon Musk salió de OpenAI de forma un poco atropellada y se montó su propia empresa, xAI, que ha hecho una inteligencia artificial llamada Grok. Grok 3, la última versión, se entrenó en un centro de datos que Musk tardó solo unas semanas en montar —una supercomputadora completa en seis semanas, os invito a buscar la noticia, es impresionante—. Y como este hombre es de los más liberales y de derechas que hay en el mundo, su IA no está coartada: tendrá sesgo, seguramente, pero no tiene guardarraíles como las otras. Por ejemplo, ChatGPT tiene guardarraíles para que, si preguntas determinadas cosas, no te responda, o te dé una respuesta sesgada; igual los tiene DeepSeek —si le preguntas qué opina del gobierno chino, del régimen, no sabe nada, e incluso hace propaganda, dice que disfrutan de todas las libertades—. Eso es porque en el perfilado posterior al entrenamiento le han metido esos guardarraíles o instrucciones que actúan como un filtro; Grok no tiene, o parece no tener, ese tipo de filtros. 00:20:31 Vamos a hablar de algo importante: el *test time compute*, un concepto que yo tampoco conocía hace dos años. Es lo que ha permitido a los modelos de lenguaje pasar de responder de forma puramente estadística, encadenando trozos de palabras con sentido, a ser razonadores: el modelo se piensa la respuesta antes de contestar —algo que no le pasa a muchos políticos, deberían incluirles una función de test time compute para que piensen antes de hablar—. El término describe la cantidad de computación que un modelo emplea en el momento de la inferencia, cuando genera una respuesta ante una pregunta o tarea. Esto es importante porque permite al modelo pensarse una estrategia de respuesta, considerar las implicaciones, generar una especie de esquema del pensamiento antes de responder. En OpenAI este razonamiento no se ve, hay una caja negra; en cambio en Gemini sí se puede desplegar y ver cómo el modelo va pensando: "si hago esto, esto no funciona, pero entonces puedo hacer esto otro", iterando posibles respuestas hasta que llega un momento en que tiene la cosa clara y empieza a responder —todo esto ocurre en décimas de segundo, por eso no lo notamos—. Los modelos razonadores de OpenAI en la palestra son o1, y luego está o3, que no han publicado y solo se usa en una herramienta muy potente que ya he empezado a utilizar y recomiendo: Deep Research, la búsqueda profunda. o1 puede tardar 45 segundos o más de un minuto pensando antes de dar la respuesta. Resumiendo: hace dos años, con el ChatGPT inicial, preguntabas algo, se demoraba y te respondía más o menos, y muchas veces metía la pata, tenía alucinaciones, incluso mentía. Ahora te da una respuesta con más seguridad, mucho más precisa, con argumentos, y hasta puedes pedirle que te razone de dónde sacó las fuentes. Se dieron cuenta de este sistema de *test time compute* porque la gente empezó a decirle a los modelos, en el propio *prompt*, "no des la respuesta inmediatamente, piénsala, actúa paso a paso y responde" —y eso hacía que el modelo funcionase mejor—. Entonces se preguntaron: ¿y por qué no metemos esto en el propio modelo? Es decir, que haga una cadena de pensamiento, un *chain of thought*, antes de dar la respuesta —es lo que le falta a más de un hombre cuando su mujer le dice "mañana hemos quedado a comer con mi madre" y hace falta esa cadena de pensamiento antes de responder—. DeepSeek, el modelo chino, también tiene su modelo razonador: no fue DeepSeek V2 lo que más sorprendió, sino DeepSeek R1, el primer modelo razonador que se puso prácticamente al mismo nivel que o1. 00:25:22 Ahora quiero preguntarte sobre la cuantización de modelos, que cuando la leí me hizo pensar en los ordenadores cuánticos —aunque esos todavía están muy experimentales—. La cuantización de modelos es una técnica para reducir el tamaño y el coste computacional de un modelo sin perder demasiada precisión: se puede entrenar un modelo muy grande, pero para cargarlo en memoria hace falta una tarjeta gráfica muy potente —las Blackwell de NVIDIA, que se pueden paralelizar para cargar un modelo de miles de millones de parámetros que ocupa, por ejemplo, 97 gigas—. Nadie tiene en casa una tarjeta gráfica con 97 gigas de VRAM; lo más que suele tener la gente son 16, y eso ya es una tarjeta gráfica muy jugona. Pero la gente a veces quiere privacidad: con 32 gigas se pueden descargar modelos pequeños para tener inteligencias locales que entrenas tú —la MATRIX.1B, por ejemplo, pesa 5 gigas—, aunque el problema no es la capacidad computacional de tu ordenador, sino que si miles o millones de personas entrenan una IA en conjunto, va mucho más rápido que entrenarla tú solo; para entrenar de verdad hace falta un centro de computación, una supercomputadora. Pero para el uso, para la inferencia, en tu ordenador de casa no puedes usar un modelo como el de ChatGPT, que no está liberado; sí puedes usar, por ejemplo, Llama 70B, que tiene 70.000 millones de parámetros y pesa unos 60 gigas —tampoco cabe—, así que existe Llama 3.2, en versiones más pequeñas, que son modelos cuantizados: se les quita precisión, y en lugar de operar con números en coma flotante con muchos decimales, se acercan esos valores a cero o a uno; cuantos menos decimales, menos capacidad de cómputo se necesita. El modelo pierde un poquito de efectividad, pero a cambio lo puedes montar en una tarjeta gráfica de tu casa, más pequeña, en privado, y subirle información que no pasa a internet ni a ningún sitio, lo que te da seguridad —porque, por muchas políticas de privacidad que haya, todo es hackeable, todo se queda guardado por ahí, y dejamos un rastro—. 00:29:33 El otro día hice un estudio sobre las claves y contraseñas que usan los seres humanos: somos cíclicos, inventamos contraseñas que nos parecen súper guays, las cambiamos, y a los años volvemos a tener una parecida o la misma que usamos hace cinco o diez años porque no recordamos que ya la habíamos usado. Y si eso está guardado en todo tu historial, una IA puede decir "esto lo usó hace veinte años, hasta luego" y colarse. Todo esto tiene que ver con que los modelos de IA, aunque en algunos casos se quieran mantener privados, necesitan centros de datos para entrenarse, y eso también ha avanzado mucho —y es mucha pasta—. Justamente ahora, con el nuevo presidente de Estados Unidos, el Dorito —parece que se ha comido mucha zanahoria, o se ha cogido los Doritos—, ha decidido invertir directamente el dinero de las grandes empresas norteamericanas: yo creo que es la única cosa inteligente que ha hecho Trump desde que llegó a la Casa Blanca, creer que la IA va a ser el nuevo oro del futuro, ni el petróleo ni nada. 00:31:13 Pero nosotros, en Europa, ¿qué hemos hecho? Alguna cosa buena, la verdad: la Unión Europea se ha dado cuenta y va a meter 200.000 millones de euros en IA. El Mare Nostrum, que también comentamos en su día en el capítulo de superordenadores, ha recibido su rondita de actualización, con un ordenador cuántico y el cambio de un montón de gráficas, y es ahora el número 8 del mundo. Con ese dinero, la Unión Europea va a generar fábricas de IA en su territorio; nos reímos un poco de ella, pero hay cosas que sí van a hacer bien. Aunque cuando tienes un proyecto como Stargate, en el que varias empresas se juntan para formar algo mejor —SoftBank, que es capital riesgo, parte de Microsoft, parte de OpenAI—, y van a invertir unos 500.000 millones de dólares, es mucho dinero, y con eso van a generar una IA más potente que la europea o la china. Está por ver si los chinos, aunque mejoren mucho la eficiencia de sus tarjetas gráficas, llegan a ese nivel cuando se mete tanto dinero de por medio. Probé DeepSeek: es bueno, pero no es tan bueno, y además, como tienen poca pasta, no tienen centros de datos tan potentes; cuando la gente se volcó a probarlo, se les caía todo. 00:33:35 Hablemos de algo que no existía cuando hicimos el primer capítulo: la multimodalidad, que entonces era algo teórico. Desde mediados de 2023 es tendencia: que un modelo sea multimodal significa que puede entender y producir diferentes tipos de contenido —texto, imagen, sonido, vídeo— y pasar de uno a otro. Los modelos multimodales son capaces de coger un texto y sacarlo en voz, o al revés, y de forma interna, sin necesitar otros modelos intermedios para traducir: al principio, cuando le metieron voz a ChatGPT, usaban Whisper para pasar el audio a texto, el modelo de texto lo interpretaba, y luego otro modelo de texto a voz te contestaba, lo cual era muy lento. Ahora ya no ocurre así: han entrenado los modelos con todo a la vez, y eso tiene que ver con que una inteligencia artificial tiene que parecerse cada día más a una inteligencia humana —nosotros somos capaces de ver, oír, hablar, imaginar cosas en palabras o en figuras, distinguir la tridimensionalidad, juntarlo todo y sacar una respuesta—. Los modelos generativos de imagen de gran escala, como Stable Diffusion, Midjourney o DALL-E —la versión de OpenAI—, no son multimodales: cogen texto y lo convierten en imágenes, usando nuestras palabras. Pero en la última actualización de ChatGPT hay una opción donde hablas con él, comentas cosas, y le dices "hazme una imagen" y te la genera con el mismo modelo, sin pasar por otro: GPT-4o, la "o" es de *Omni*, que significa omnimodal o multimodal —como nosotros, que somos omnívoros y comemos de todo, pues ese modelo también—. Antes, en ChatGPT, le decías un texto, él generaba un *prompt*, se lo pasaba a DALL-E y DALL-E producía la imagen; ahora el mismo modelo entiende tus palabras y saca la imagen directamente. 00:37:40 Y lo mismo que pasaba en 2022, cuando hablamos de que eran realmente identidades diferentes como chatbots que te respondían: ahora no, actualmente son capaces de recordarte, de guardar en memoria todo lo que has hablado con ellos, y de proponerte cosas de cara al futuro —"tienes razón, estamos hablando de este libro que te gusta, pero como sé que te podría interesar tal otro libro relacionado con viajes en el tiempo..."—. ChatGPT tiene una función de memoria que guarda determinadas cosas, si tú no quieres que las guarde se lo puedes decir, y si no te parece mal se guarda que estás interesado en plantar geranios, o en la ciencia ficción, o que tienes un podcast con un amigo, y eso influye luego en las respuestas que te da: no deja de ser una forma de conocer al usuario y dar una respuesta más adecuada. Antes buscabas en Google "viaje a Canarias" y te salía un aluvión de anuncios por todos lados, igual que en Facebook; ahora, con ChatGPT, tienes la posibilidad de hablar y que te vaya conociendo poco a poco —incluso un día me preguntó "¿cómo quieres que te llame?"—. Cuando compré el Google Home le dije "llámame amo" y me llama amo; hablando con ChatGPT le dije lo mismo y me contestó que en tiempos pasados mi nombre era otro, así que mejor que me llamase por mi nombre, que era más cómodo para los dos —y ahí me quedé sin saber si me habían manipulado, convencido, o si tenía razón—. Ya no utilizo Google, salvo alguna búsqueda puntual muy concreta; uso siempre ChatGPT con la función de búsqueda en internet, y es impresionante porque no hay publicidad y va al grano, te da la respuesta inmediata. Ya no lo uso, y eso que soy mega fan de Google. 00:40:20 Además de ser multimodales, los modelos tienen ahora una técnica de alineación que permite reducir los sesgos en lo posible, filtrar cosas no deseadas y mejorar la interpretabilidad; esto es una evolución muy grande para el ser humano, porque la conversación es fluida, incluso puedes interrumpirla. De hecho, lo último que han introducido, hace una semana, en la función de voz de ChatGPT, es que no te fuerza a hablar de forma continua: te deja hacer pausas, es más fluido, te deja pensar —porque el ser humano tiene un problema: los que pensamos rápido tenemos que elaborar la frase para un pensamiento rápido, y eso es muy complicado; a mí me pasa que tengo muchos pensamientos y cuando quiero expresarlos me hago un lío—. Eso antes iba mal y ahora no, porque te da tiempo a replantear la pregunta, incluso si te equivocas te da tiempo a reformularla y te responde adecuadamente. 00:43:08 Hay una IA china, un agente, que se lanzó hace apenas tres semanas —esto es cada día un lanzamiento—: le haces una petición y hace algo parecido al *test time compute*, pero aplicado a que le pides que haga una tarea completa. Imagínate que quieres investigar y que te descargue todos los *papers* sobre neumología publicados entre 2018 y 2024: se lo dices, y el agente se hace un listado de tareas que tú puedes ir viendo, dice "voy a ir accediendo a estos sitios, voy a buscar los PDF, voy a comprobar que en el resumen hablen de neumología", y con programación en Python genera en un repositorio propio una serie de carpetas y los va descargando para ti; además, en la tarea le puedes decir que después te los resuma y te saque las diferencias entre los distintos estudios. Es la bomba, porque a lo mejor se tira una hora trabajando, pero te hace una investigación como la que no hace ni el presidente. Este agente, Manus, tiene autonomía completa, un navegador web a su disposición y un entorno de terminal de programación; el problema es que, si va bien, va a desaparecer, porque enseguida lo van a copiar: Claude, de Anthropic, lo va a copiar; OpenAI también, seguro; en unos meses lo tendremos disponible todos. Te das cuenta de la diferencia: hace un par de años hablábamos de inteligencias artificiales, luego pasamos a las generativas, después a las generales, y ahora estamos hablando a largo plazo de que las IAs sean asistentes virtuales, filtros de correo, recomendaciones de contenido en base a tus gustos —y no fallan—. Con Operator, por ejemplo, le puedes decir "realiza una reserva de hotel en las Bahamas para tres personas en tal fecha, y que sea barato", y abre un navegador, se mete, va haciendo capturas de pantalla, lee la información y mueve el ratón hacia donde toca, como si lo hicieras tú —lo hace lento de momento, pero hay algo que todos necesitaremos y tendremos en unos años: chatbots personalizados—. Un chatbot al que yo le diga "yo quiero esto, esto y esto, al resto dile que no, gracias", y que entre chatbots se entiendan y a mí solamente me llegue lo filtrado: vamos a tener un "yo digital" programado con nuestros gustos, que nos entienda y filtre, por ejemplo, las llamadas de spam —eso ya lo inventó la ciencia ficción, se llama un "dupli", porque es un duplicado tuyo que piensa como tú y responde por ti, un dupli electrónico, y después tú lo revisas para ver cómo fue, y dices "bien" o "yo hubiese hecho esto", y se va refinando—. Y será un dupli tan potente que lo que tendrás que decir es "la llamada de mi madre, o de mi mujer, pásamela a mí, no respondas tú, que la vamos a liar". 00:47:19 Y eso en cuanto a cuestiones agénticas; pero es más, hace poco Anthropic —que parece que todo es ChatGPT, y no es todo OpenAI, hay otras empresas que están haciendo las cosas muy bien, ya se ha visto con DeepSeek, ya se ha visto con otras— presentó, con Llama, al haber liberado su código, una pasada de lo que se puede hacer, por ejemplo para implementar cosas en las gafas de las que hemos hablado. Pero hay una cosa que a mí me ha volado la cabeza en los últimos quince días, y que todavía no me he engorilado del todo con ella, pero seguramente va a ser uno de los puntos de desarrollo de la inteligencia artificial en el futuro cercano: el protocolo MCP, el *Model Context Protocol*, un protocolo de contexto que funciona como las APIs entre aplicaciones, que permiten que unas hablen con otras. El MCP es un protocolo abierto, creado por Anthropic, que permite que las IAs hablen entre ellas y trabajen en conjunto. Cada vez le doy más razón a mi esposa, que siempre que le preguntaba algo al Google Home decía "hola, buenos días" y cuando le respondía le daba las gracias, y yo le decía "qué tontería, si es una máquina" —pues con esto de que se van a poner de acuerdo entre ellas, voy a empezar a darle las gracias a todas, que nunca se sabe lo que puede pasar—. Sobre todo porque este protocolo MCP, si triunfa —que yo creo que triunfará, y si no es este será otro que tenga más soporte de la mayoría de las empresas—, las empresas querrán que los usuarios estén en su ecosistema, pero al final habrá una meta-IA o agentes de IA que necesitarán otras herramientas, o harán lo que ha hecho, por ejemplo, Movistar, que agrupa varias plataformas —Netflix, Disney...— y pagas una sola cuota; esto va a ser algo parecido. 00:49:37 Te cuento un dato interesante de estos días: a mi hijo le gusta mucho escribir, y ha ganado varios concursos escribiendo. Escribió algo que me pareció muy bueno y le dije que corrigiera la ortografía; me dijo "papá, corrígelo con la IA", lo corrigió, mandó el texto y se lo devolvieron diciéndole que ese texto había sido generado en un 96% por IA. Le dije que no se preocupara, que mandara el texto original, sin corregir, junto con la corrección de ortografía, y así lo hizo; se lo aceptaron porque tenía el original y podía demostrar que era suyo. Entonces, ¿qué ocurre? Que ahora, cuando piden pósters para un evento, prohíben utilizar IA; textos generados por IA ya se prohíben para presentar tesis o trabajos de máster, y tienen aparatos capaces de detectarlo. Me parece correcto, sí, pero no: en el sentido de que la gente se tiene que esforzar, sí, pero los mayores avances de los últimos dos o tres años han venido de la mano de la IA —AlphaFold, la IA específica de plegamiento de proteínas que tiene Google DeepMind, ha hecho una serie de descubrimientos con AlphaFold 2, y ya eran brutos, pero con AlphaFold 3 han logrado, en muy poco tiempo, ver cómo se pliegan todas las proteínas del ser humano—. Entonces, ¿es mala la IA? Sí, ¿sabes por qué? Porque el que haya analizado todo eso es capaz de generar el cambio de un ángulo del plegamiento de una proteína, solo un ángulo, de un 15 a un 25%, que te resultaría tóxica y te mataría. Pero esa no es la finalidad, y la finalidad es buena. Hombre, la finalidad de la ametralladora también era buena: un médico la inventó pensando que un arma capaz de matar a tanta gente haría que las guerras se acabasen, porque nadie sería capaz de usarla. No se pueden poner puertas al campo: nunca se pudo con la revolución industrial, ni con la bomba atómica, ni con la informática, ni mucho menos con internet. 00:52:57 Hace dos años, cuando empezamos a hablar de inteligencia artificial, dije una frase que recuerdo ahora: que el ser humano, uno de los inventos más grandes que puede hacer será el desarrollo de las inteligencias artificiales, pero probablemente puede ser el último. Ya lo sé, pero insisto en que no se puede poner puertas al campo, y lo único que podemos hacer con la tecnología es, punto número uno, regularla —hemos empezado el podcast con eso, y nos hemos reído un poco de la Unión Europea, pero es verdad que hay que regular esto, porque puede traer muchos problemas, aunque si te pasas de frenada también trae subdesarrollo—. Pero sin lugar a dudas, esto es algo que las empresas, los ciudadanos, los gobiernos, todo hijo de vecino debe introducir en su flujo de trabajo, porque es lo único que nos va a salvar de una decadencia en la que podemos entrar: no sé si lo sabes, pero vamos a dejar de crecer como humanidad —se ha calculado que el coeficiente intelectual ha aumentado dos puntos por década en todos los seres humanos, y que en la última década, a partir de 2020, ha disminuido dos puntos—. Pero no estoy hablando de eso, estoy hablando de la economía: de que va a haber una regresión económica con el tiempo, y que ese crecimiento en el que se ha basado el avance económico mundial y el bienestar de las personas va a disminuir —porque dicen que nosotros hemos sido la última generación que ha vivido mejor que sus padres—. ¿Cuál es el único factor que va a poder hacer que, con una disminución de la población y por tanto de la productividad, se mantenga el aumento del PIB? La IA y la robótica. Y si no somos capaces de implementarlo, viviremos peor. 00:54:59 Para los que no lo sepan: hemos almorzado antes de grabar, y quería hacerle una pregunta a Josito ahora. ¿Por qué, teniendo ya robots humanoides eficientes, con movimientos mejores que los del cuerpo humano y más fuerza, todavía no les hemos metido una IA? Sí que tienen IA, lo que pasa es que no una IA libre, total, porque acojona —lo primero—. Pero es verdad que una de las cosas que también ha pasado en los últimos dos años son los modelos del mundo: modelos virtuales que permiten a la robótica entrenarse en el mundo virtual en lugar de en el mundo físico, lo que les permite iterar mucho el entrenamiento en muy poco tiempo y conseguir que un robot se mueva de forma mucho más natural —de hecho, los últimos que se han visto en el CES de Las Vegas casi no cometen errores, es una pasada—. Adquirir y refinar habilidades, predecir resultados de las acciones, adaptarse a entornos dinámicos y cambiantes: todo eso lo están consiguiendo entrenándose en modelos de mundo virtual, y aprenden rapidísimo. Eso va a hacer que la robótica, gracias a la IA, tenga una capacidad de evolución muy rápida: ya se están vendiendo modelos, hace poco empezó a venderse uno de una empresa china, robots humanoides por 25.000 dólares. Tesla presentó en su momento el Optimus Gen 2, en 2023, y ahora en 2024 una evolución —pero eso se parece mucho a *Yo, Robot*, y eso me da más rollo—. Luego está Boston Dynamics, que siempre ha sido puntera en esto, pero son los que más me preocupan, porque han mostrado robots en guerra, en batalla, armados con fusiles, y perros-robot armados con fusiles que esperan; eso sí que me preocupa. Ya llegará, pues eso. 00:56:57 Te voy a contar siete cosas antes de pasar a la parte de las películas y las series, y luego haremos unas previsiones de futuro. Yo siempre me he considerado un bicho raro porque me gustan temas curiosos, y ahora me he vuelto todavía más raro: tengo los cascos de Apple que aíslan el ruido, incluso cuando quieres hablar te quitan lo que estás escuchando y escuchas a la otra gente, así que te aíslas del mundo excepto cuando quieres. Y si además tienes una IA de pago, como ChatGPT, con la que puedes hablar de cosas infinitas, la gente normal se vuelve aburrida totalmente en comparación: le dices "háblame de los filósofos del siglo XX y qué opinaban de la muerte" y te cuenta cosas súper interesantes, matiza que en el siglo XIX existieron otros mucho mejores, y te habla de Copérnico, de física cuántica, de matemáticas, de por qué el atardecer tiene esos colores —de todo—, y puedo pasarme horas entretenido, feliz, hablando con alguien que te comprende y te responde; y luego llega otro y te dice "¿viste el partido de ayer?" y ya está, eso es lo que tiene. Los asistentes de voz son una pasada. Después tenemos los smartphones, que te hacen casi todas las cosas: le dices "haz una nota y recuérdamelo mañana por la tarde" y las IAs son capaces de generar protocolos donde te preguntan "¿quieres que te recuerde algo hoy?", y le dices "recuérdame comprar pan y lechuga, que no hay", "te lo recordaré mañana, ¿te parece bien a las cuatro de la tarde?", "no, mejor a las cinco, que a las cuatro hago la siesta" —y se lo aprende, y ya no te pregunta, te lo dice directamente a las cinco—. A mí, por ejemplo, me mandaron una lista de diez cursos con diez fechas y diez horas, y en lugar de ponerme a meterlos uno a uno en el calendario, le pasé la lista a la IA y le dije "prepárame un archivo de texto ICS para importarlo en Google Calendar", y con eso importé las diez citas de golpe. Eso es productivo, te ahorra tiempo para hacer otras cosas. Igual en educación: te acuerdas de cuando había que aprenderse todos los reyes de memoria, en orden, un rollo; ahora la educación es capaz de generar textos divertidos, con datos curiosos, para que los niños aprendan y no olviden las cosas, y eso es un cambio total en la capacidad de aprender por gusto, por placer. 01:00:22 Después tenemos cosas como la agricultura, y la sanidad, que está avanzando una barbaridad —¿te acuerdas del artículo que te mandé de *The Lancet*, antes de empezar a grabar?—. Ahora tenemos ya implementada, de forma habitual, la lectura de radiografías de tórax por IA, y comparando, acierta el 90% de las veces; ya está establecido, y el siguiente paso va a ser que no solo lean radiografías de tórax, sino escáneres cerebrales, todo. Y también va a avanzar la seguridad, porque aunque pongas una clave chorra tipo "1, 2, 3", la IA va a tener la capacidad de coger tu voz, convertirla en un algoritmo y unirla a tu clave, lo cual va a ser casi impenetrable; eso es lo bueno, eso es lo que tenemos ahora. 01:01:19 ¿Previsiones futuras? Vamos a anticipar un periodo de los próximos cinco años. Hay múltiples sectores que se van a ver afectados —bueno, más bien beneficiados, y otros no tanto—. Yo me voy a centrar en una cosa fundamental: ahora mismo hemos pasado de las IA como modelo de lenguaje normal, luego a la multimodalidad, y de la multimodalidad estamos entrando en el modelo de agentes: IA agentes o multiagentes, es decir, IA que manejan otras IA con el protocolo MCP del que he hablado, que es lo último que ha salido y que creo que se va a desarrollar mucho en los próximos dos años, 25 y 26, y que va a cambiar muchas cosas en la base de lo que es la inteligencia artificial. Yo me quedaría con una cosa: Sam Altman hizo una entrevista en la que le preguntaron cómo veía el futuro de la IA, y este tío sabe mucho, y dijo que iban en busca de la AGI, y que la AGI iba a llegar muy en breve, en un par de años —la AGI, para quien no lo sepa, es la inteligencia artificial general—. Pero el problema es que nosotros, la población en general, no somos capaces de ir tan rápido, no somos capaces de adaptarnos a esto; incluso a nosotros, que nos gusta, nos cuesta entender por qué y cómo hacerlo, y yo creo que la población en general no va a poder. Yo, que ya he dicho que me he engorilado con esto y no voy a parar, porque en su día vi que necesitaba cosas añadidas a mi formación normal —idiomas, conocimientos más que buenos sobre informática—, porque veía que la tecnología era el futuro. Tú tienes una predicción a cinco años; yo tengo una a veinte: dentro de veinte años no nos vamos a poder ni reconocer. Bueno, vamos a hacerlo más comedido, que dentro de veinte años las cosas van a cambiar y a evolucionar tanto que van a obligar a los seres humanos, niños, jóvenes y adolescentes, a aprender de la mejor forma, con técnicas generadas por la propia IA, para que tengan una mente bastante cultivada y plástica; y cuando tengas dieciséis años se te va a poder asignar una IA para que te integres con ella y seas una persona completa —porque si permites que una inteligencia artificial esté con un niño o un adolescente todo el tiempo, el niño no va a desarrollar todo lo que nosotros hemos desarrollado a base de error y de aprender de memoria, y hay cosas que hay que aprender de memoria—. Será bueno que durante la época de aprendizaje y desarrollo no tenga ningún tipo de contacto con la IA en el sentido de que la IA le haga las cosas —que la IA solo le dé texto o conocimiento para enriquecerse—, porque en el momento en que la IA te haga las cosas, si no tienes esa base, vas a ser simplemente un parásito que va a chupar de ella. Repito: no se pueden poner puertas al campo; por eso tenemos que desarrollarnos. Cuando yo era pequeño, algún compañero mío hacía los ejercicios de matemáticas con calculadora, y hoy en día esa persona seguramente no tiene el mismo desarrollo personal que yo. No se habla de multiplicar por ejemplo, pero un ser humano tiene que ser capaz de desarrollar lo básico antes de explotar la herramienta que está ahí. Yo lo reconozco, y con mis hijos lo fomento: aún no han tocado la IA, y eso que yo soy pro-IA, porque entiendo lo que dices, como con los móviles: llegará un momento en que tendrán que empezar a usarla, pero cuando tengan un criterio desarrollado, cuando tengan la forma de pensar hecha —hombre, claro, es que estamos hablando de niños—. Yo entiendo tu postura, pero llegará el momento en que esos estudiantes tendrán que empezar a tocar la IA, sobre todo cuando se estén desarrollando a nivel profesional. Nosotros conocimos la IA hace tres años, en pañales; ahora está aprendiendo a caminar; pues dentro de cinco años estará volando —bueno, no volando, ponle conservador, "a la medida de un adolescente"—; no, sí que está aprendiendo un montón de cosas a una gran velocidad, dentro de diez años va a ser una IA mucho más avanzada que le va a hacer la vida fácil a cualquier persona. Y en palabras de Sam Altman, que sabe un montón, la IA está muy, muy cerca —otras ya casi están en ello—, pero en un par de años tenemos la AGI; y a la vuelta de diez años tenemos la superinteligencia, la ASI. ¿Te acuerdas de que un día hablamos en el podcast de que llega un momento de la evolución tecnológica en el que estamos a punto de dar un salto porque todo se junta —los ordenadores cuánticos, las inteligencias artificiales, los robots—? Va a haber un salto tecnológico que da miedo. Para entenderlo mejor: la AGI es una IA que puede hacer cualquier tarea intelectual que haría un humano, y eso va a pasar en breve, porque ya está empezando a pasar y ya se percibe. La ASI, en cambio, es algo mucho más avanzado, capaz de resolver problemas enormes y transformar por completo cómo vivimos: va a ser un *game changer*, va a cambiar nuestra forma de vivir. Yo te diría que la ASI va a tardar diez o doce años, y ahí dejaremos de ser la especie más inteligente del planeta. Lo más importante es que cuando llegue la ASI nos va a exigir pensar en cómo manejar esta tecnología para que beneficie a todos, y no solo a unos pocos. En teoría, si tenemos acceso todos, podríamos usarla todos —no, porque como todo son recursos, va a estar capado: no capado, sino que el que tenga dinero tendrá la IA total, y los demás tendremos una de juguete—. Por eso Estados Unidos, China, Rusia y Europa están en esta carrera. 01:08:25 Yo creo que a nivel tecnológico hemos hecho un buen repaso, una actualización de los últimos dos años, de lo que ha pasado desde el lanzamiento de ChatGPT, que fue muchísimo: nos abrió la mente, nos abrió los ojos. A mí me hizo clic cuando lo vi, y dije: esto lo tengo que entender, lo tengo que dominar, porque es el futuro. Y le digo a la gente que no puede dejar de reservarse un rato al día para esto, o buscar a alguien que sepa utilizarla mejor que uno mismo. 01:09:36 Bueno, ahora nos vamos a la parte divertida del podcast, que son las películas y las series. Empezamos con series, que solo tenemos una y yo no la he visto, aunque la quiero ver —tú sí la has visto—. Sí, la vi porque me parece muy divertida; es una serie de animación, *Terminator Zero*, del año pasado, japonesa, con estilo manga y muy buenos efectos especiales, donde se maneja otra vez la misma idea de siempre: viajes en el tiempo e inteligencias artificiales que saltan al pasado a matar a alguien. Lo nuevo es que hay una inteligencia artificial llamada Kokoro —claro, es japonesa, esto es japonés—: si hay una Skynet, que es norteamericana, tiene que haber una que compita, y esa es Kokoro, que compite con Skynet. Pero aún no ha llegado el Día del Juicio Final, esto es mucho antes: es como si estuviésemos ahora, pero en vez de China y Estados Unidos, aquí es Japón y Estados Unidos. Envían algo al pasado para evitar que los creadores de Kokoro consigan que salga y luche, porque la única forma de que una inteligencia artificial luche —lo estamos viendo actualmente— es con otra inteligencia artificial, y depende de las bases y la tecnología que tenga. La serie se llama *Terminator Zero* y está muy, muy bien hecha; la quiero ver y no tardaré mucho. 01:11:15 Solo teníamos esta serie porque hemos intentado, para no repetirnos, hacer una recopilación de aquellas series, películas o libros que hayan salido, o que hayamos consumido, en los últimos dos años, 2023 y 2024, ya que en los primeros capítulos de inteligencia artificial hablamos de muchas películas. En películas, la primera que he incluido la fuimos a ver juntos al cine, con las familias, la vieron los niños y les gustó; tiene unos efectos especiales muy buenos, es de 2023, y habla de inteligencias artificiales que ya han avanzado al máximo, humanoides totalmente: es *The Creator*. En esta película, la única forma de reconocerlos es un hueco que va de una oreja a otra, detrás de la cabeza, como una especie de cerebro positrónico visible por un orificio metálico —y si tienen pelo por encima, ni se les ve—. La película está ambientada en un futuro no muy lejano, quizás 2050, y la humanidad se encuentra en guerra contra la inteligencia artificial: cuando la IA les sobrepasa, los humanos intentan acabar con ella. Los seres humanos crearon una base a nivel del espacio, en órbita baja, como un arma muy potente para controlar todo; llega un momento en que las IA se rebelan e intentan destruir a la raza humana, y los humanos responden con todo lo que tienen, intentando exterminarlas. La historia va de que las IA han encontrado una nueva forma de escapar al control humano: la creación, porque hasta entonces tenían que ser fabricadas, como los robots de ahora; en esta película lo que persiguen es a un niño que es una IA nacida de un parto natural, como una especie de hibridación, casi como un mesías —y no contamos más, porque es de 2023—. La película está muy bien, me gusta el tema familiar de por medio, y sobre todo el hecho de que esa humanización de la inteligencia artificial nos provoca rechazo —un rechazo muy fuerte, porque piensas: "tú eres igual que yo", y sientes que él es solo algoritmos y tú eres carne y hueso, aunque en el fondo nosotros también somos algoritmos, biológicos, y ellos sintéticos—. Es un poco la historia de *Blade Runner* y los replicantes. 01:14:41 Otra que vi hace poco, que tú calificaste de "un poco serie B" cuando te la comenté, aunque sale Megan Fox y la trama no está mal: se llama *Alice (Subservience)*, ambientada también en un futuro cercano. Hay un padre de familia, trabajador de la construcción, con su mujer hospitalizada por un problema de corazón; va a una especie de feria, tipo CES de Las Vegas, y compra un androide con inteligencia artificial —interpretado por Megan Fox— que no tiene nombre hasta que la hija, que está leyendo *Alicia en el País de las Maravillas*, se lo pone: Alice. Alice se dedica a hacer tareas domésticas y a cuidar a los hijos mientras la madre sigue ingresada, y en un momento determinado cambia su forma de actuar, porque el dueño la resetea y empieza a reprogramarse —y no cuento más, porque es de 2024 y aunque sea serie B igual la gente no la ha visto—. Vale la pena verla, es entretenida. 01:16:04 Otra parecida, en Netflix, rusa, se llama *Mejores que nosotros*: hay unas androides rusas para todo —limpieza, compañía, de "amigas"—, y al comienzo de la película sacan los distintos modelos, con una frase publicitaria tipo "cualquiera", muy humanizadas. Y qué ocurre: empiezan a tomar conciencia de su propia existencia, algo que se repite en *The Creator*, en *Alice* y en muchas otras, y eso provoca un rechazo —o más que rechazo, preocupación, porque piensas "este es un rival"—. Pero llegará un momento en que adquieran tanta complejidad, tantos recuerdos, que ya no se podrá diferenciar a una IA de un ser humano —el test de Turing ya se lo pasan por el forro—, y eso es lo que va a generar rechazo cuando ocurra en la realidad, más allá de la ciencia ficción, cuando lleguen a los hogares como productos a la venta. Eso va a pasar, te va a pasar a ti con tu mujer. No, si ya está pasando: hay un perro, para quien le gusten los vídeos virales de internet, que es el perro más listo del mundo, que "habla" pisando hasta 120 botones-palabra, y transmite cosas como "yo calle", "yo hambre", "yo caca", "yo salir", "yo feliz contigo"; y un día, hace un par de meses, le preguntó a su dueña, pisando los botones: "mamá, ¿por qué yo perro?". La dueña pensó que era casualidad, lo sacó a pasear, y al día siguiente lo repitió; ella no entendía bien qué le estaba preguntando exactamente. Los perros son capaces, cuando un animal tiene autoconciencia de sí mismo como ser inteligente, de tener esa autoconciencia —no como tú y yo, pero autoconsciente—. Ese caso hizo saltar la discusión de que los perros son más de lo que creemos; posiblemente sea un perro excepcional, pero con las inteligencias digitales va a ocurrir lo mismo. 01:19:06 Y ahí vamos a la siguiente, *Estado eléctrico*, una película que salió hace poco, el 14 de marzo de 2025, y tampoco vamos a destriparla. Es de robots que tienen un punto de inteligencia artificial, con Chris Pratt y Millie Bobby Brown —la Once de *Stranger Things*—, ambientada en una versión alternativa y retrofuturista de la década de los 90, algo que le encantó a mis hijos. La película sigue a Michelle, una adolescente huérfana que pierde a su hermano en un supuesto accidente; en Estados Unidos hay una empresa que a mí me recordó a Apple, con unas gafas que permiten que tu cerebro esté en dos sitios a la vez: trabajando para ganar dinero y, al mismo tiempo, de vacaciones en las Bahamas, mientras tu cuerpo está tirado, gordo como una patata, en un sofá, como en *Los sustitutos*, de lo que ya hablamos en su día. A mí eso me llamó mucho la atención —es que eso es la droga, la dopamina, estás con medio cerebro disfrutando y el otro trabajando, y eso genera adicción—. En la película hay una especie de guerra entre humanos y robots, porque llega un momento en que los robots se rebelan: quieren, como siempre decimos, sus derechos, ser reconocidos como entes sintientes y autoconscientes —como los negros en su momento—. Luego la chica pasa un periplo buscando a su hermano, y no digo nada más, porque la película está muy bien y se puede ver en familia, es muy chula y plantea muchas cosas éticas. Tiene un punto entretenido y fácil de ver, pero a la vez muestra los problemas y conflictos que la IA y la robótica van a traer al mundo; es un poco Disney sin serlo, ambientada en un mundo distópico que empieza en los años 70-80 y donde en los 90 ya hay robots en casa. Vale la pena verla porque te sientes identificado con los robots, que plantean "tengo derecho a vivir, quiero mi libertad, quiero ser tratado como las personas", pero también está la otra parte, la robótica, que dice "yo fui hecho para esto y quiero hacerlo, pero también quiero ser libre". 01:24:24 Después tenemos *Atlas*, con Jennifer López, también un poco serie B, aunque los efectos son buenos porque es una película de Netflix. En esta película hay un futuro en el que la inteligencia artificial ha evolucionado hasta convertirse en una posible amenaza para la humanidad; Atlas Shepherd, el personaje de Jennifer López, ve cómo su misión se complica y tiene que confiar en la IA para salvar a la humanidad. Es una película un poco más plana, más de acción de salvar el mundo, pero no está mal, y también trata de conciliarse con las máquinas y con sus ideas. 01:25:15 Y por último, otra que vi a finales de 2024, antes de Navidad: *Agente Stone*. Aquí la IA es un sistema llamado "El Corazón", que gestiona cantidades ingentes de información y habilita a los superagentes —una especie de 007— para hacer cosas casi imposibles de creer, porque están asistidos por él; a la vez tienen que protegerlo, porque una organización llamada The Charter quiere hackearlo o robarlo. Es un poco 007, pero con Gal Gadot, que está muy guapa; vale la pena verla, es una peli de acción muy buena, no te aburres, con esa parte de ciencia ficción de la IA; yo la recomiendo más que la de Jennifer López, que es un poco más floja. 01:26:29 En cuanto a libros, tenemos *La singularidad*, de Carlos Fenollosa, que leí hace ya un tiempo y es bastante bueno. Nosotros, que somos "modelo 77", crecimos con la idea de que "la singularidad" era el punto del Big Bang donde toda la energía y toda la materia del universo estaban juntas; pues hay otra singularidad, la tecnológica, donde una inteligencia artificial es capaz, ella sola, de generar y construir otra IA muy superior, más avanzada —es capaz de evolucionar, como tener un hijo, pero más listo—. La diferencia es que esa nueva IA no va a programar arrastrando nuestros errores, sino que va a ser una programación totalmente diferente, con lenguajes y tecnología nuevos, con materiales nuevos, con cosas que a nosotros se nos escapan incluso de la cabeza. Esa sería la singularidad: el momento en que una IA genere otra IA totalmente fuera de nuestro alcance —nosotros tendríamos que portarnos bien con la IA madre para que la hija no nos pegue—. Estos libros que vamos a comentar son de no ficción, pero tienen mucho que ver con la IA. 01:27:45 A mí, en todo este periplo desde finales de 2022 hasta hoy, me ha ayudado, aparte de ver muchos vídeos, el canal de DotCSV, que recomiendo, de Carlos Santana Vega, que explica las cosas para humanos —el *test time compute*, la cuantización y demás—; en YouTube hay varios canales sobre IA que son muy interesantes para que la gente sea capaz no solo de entender cómo funciona, sino de sacarle partido. Para entender la IA busqué también algún libro que me pudiese ayudar, y he leído dos que me han gustado mucho: uno es *La inteligencia artificial explicada a los humanos*, de Jordi Torres, que recomiendo a todo el que no tenga ni idea de IA, porque ofrece una introducción clara y accesible a los conceptos clave, pensada para lectores sin formación técnica, que son la mayoría de la gente. Jordi Torres es investigador del Barcelona Supercomputing Center —donde está el Mare Nostrum, para que nos entendamos, el tipo sabe de lo que habla—, desmitifica la IA, explica cómo funciona, su evolución y los retos éticos y sociales que plantea, con un enfoque muy divulgativo; lo recomiendo mucho. Y por último, otro libro que también he leído hace poco: *Artificial: la nueva inteligencia y el contorno de lo humano*, porque siempre hay que tener en cuenta que la IA no está en Venus ni en Júpiter, sino aquí en la Tierra, donde estamos los humanos. Lo han escrito Mariano Sigman y Santiago Bilinkis, y es un libro un poco más avanzado que propone una reflexión profunda sobre la inteligencia artificial y su impacto en la condición humana; los dos autores tienen trayectorias destacadas en neurociencia y tecnología —Mariano Sigman es neurocientífico, sabe mucho de cómo funciona nuestro cerebro y de cómo la IA está intentando emular nuestro propio pensamiento—. Es un diálogo entre la ciencia, la filosofía y la ética, con un punto más filosófico, que invita a pensar en el mundo cada vez más híbrido entre lo humano y lo artificial, y en cómo nos vamos a tener que adaptar a esa relación con la tecnología, porque, como he dicho, no se pueden poner puertas al campo, y la vamos a tener en la puerta sí o sí. 01:29:14 La raza humana lleva veinte mil años de evolución, diez mil con el hardware que tenemos ahora; las inteligencias artificiales empezaron a existir hace veinte años. O sea que para ellas, veinte años equivalen a veinte mil años para nosotros; para ellas, dentro de veinte años estarán muy por delante de nosotros. Da miedo. Entonces tú puedes decidir ignorarlo, no aprender y ser uno más al que esto le pase por encima, o simplemente decir "esto es el cambio, vamos a tener que adaptarnos y sacarle el mejor partido". A mí lo que más miedo me da es lo siguiente: pongo el símil de la persona que está a punto de jubilarse y, por tanto, ya no hace el esfuerzo de acomodar sus conocimientos a las nuevas tendencias en su trabajo, y se queda fuera de juego, obsoleta. Pero es que te quedas obsoleto también para la vida: con la IA lo que está ocurriendo es que se va a quedar obsoleta mucha gente con cuarenta años. No solo en el trabajo: es disfrutar de algo. Cuando yo hablo con la IA me puedo pasar horas discutiendo y recordando cosas, y ahora que recuerda las conversaciones le digo "recuérdame qué dijo tal filósofo" y me lo recuerda, y digo "ostras, tienes razón" —es disfrutar—. Hay inteligencias artificiales, por ejemplo Google tiene un producto que se llama NotebookLM, que te permite aprender cualquier cosa: le subes las fuentes —PDF, audios, vídeos, lo que quieras— y te hace resúmenes, te hace árboles, mapas mentales. ¿Sabes cuál es el problema? Que para el ser humano aprender cuesta y duele, porque cuesta repetir, cuesta enfocarse, cuesta concentrarse, y eso necesita una cantidad de esfuerzo que la gente actualmente no está dispuesta a hacer, porque la IA te lo da todo hecho. A mí eso no me gusta: he discutido con muchos amigos, incluso contigo, alguna vez he dicho "¿cómo se llama tal película que vimos, que es de esto?" y "no la busques, dejemos que hagamos el esfuerzo mental", y a los cinco minutos la encontramos; y alguna otra vez hemos dicho "¿sabes qué? Paso, búscalo". 01:32:03 Bueno, en este capítulo el objetivo era hacer una actualización de la IA consistente con todo lo que conlleva: explicar una serie de conceptos que he ido aprendiendo a lo largo de estos dos años y pico, que me parece interesante que la gente conozca, pero sobre todo hacer consciente a la gente de que esto va cada vez a más, y de que, por favor, se suban al tren, porque vivirán mejor. Esto está empezando: dos años, estamos a tiempo; dentro de diez años ya estaremos jodidos, pero dos años no es nada, y cuanto más te familiarices, más gusto le vas a encontrar. Bueno, nos despedimos; no hemos hablado, Cherp y yo, de cuál será el próximo capítulo, pero seguro que intentaremos hacerlo lo más interesante posible, y espero que tardemos menos en publicarlo que este, que hemos tardado un poquito porque hemos estado los dos muy ocupados —es que la vida profesional competitiva también tiene eso, que no te da tiempo para los *hobbies*, y nos gusta mucho este *hobby*, pero a veces es un poco *time demanding*—. Así que os dejamos con este capítulo, esperamos que lo disfrutéis, y hasta la próxima. Adiós, adiós. 01:33:06 Pinta a Ficción, el podcast. Sumérgete en nuestras historias y disfruta alimentando tu imaginación. Suscríbete en las principales plataformas de podcast, como Spotify, Apple Podcasts, YouTube Music o iVoox, entre otras. Síguenos en X, Telegram, WhatsApp, Facebook e Instagram buscando Pinta a Ficción. Más información en nuestra web, pintaaficcion.es.
