Transcripción automática generada con inteligencia artificial a partir del audio del episodio. Puede contener errores o imprecisiones.

Con Loli, pero igual ya lo Pero igual ya los presento a los dos. Entonces, Manu, si vos de repente querés o se te ocurre o lo que intervenir, intervenir como no no te quedes contra. ¿Vas

A viajar? ¿Necesitas Pax? Ingresá a packsassistans.com y encontrá la asistencia al viajero más completa y accesible. Viaja en paz, viaja con un maldito optimista es ese que encuentra oportunidades donde otros venstáculos, que transforma cada no en un y por qué no. Son los arquitectos del futuro imposible, los emprendedores e innovadores de ese mundo mejor que soñamos todos. Bienvenidos a Malditos Optimistas.

Hola, hola, malditos optimistas, ¿cómo les va? Bienvenidos. Feliz jueves. Hoy un jueves muy inspirador aquí desde la ciudad de Buenos Aires, desde el Paseo a la plaza en la comunidad de Orsay, saliendo en vivo para toda Latinoamérica en el primer noticiero dedicado íntegramente al emprendimiento de la innovación. Y los jueves, como ustedes saben, nos metemos primero en el laboratorio de inteligencia artificial, como ya están acostumbrados, pero también vamos a hablar de cultura y de una cultura que eh entró tímidamente a la industria y prácticamente se está

Imponiendo, que es la de las microficciones. Eh, ahora les vamos a contar de qué se trata. Ahí debajo van a ver todas nuestras redes sociales. Por acá arriba está nuestro QR con el WhatsApp para que interactuemos en tiempo real y sobre todo del otro lado, si quieren recomendar, suscribirse o o hay algo que les inquieta o están emprendiendo o tienen una innovación, quieren ponerse en contacto con nosotros o nos cuentan simplemente desde dónde nos están mirando o si son nuevos en esta comunidad de malditos optimistas,

Acá los recibimos y los abrazamos. E son todos bienvenidos. Los que quieren hacer de este un mundo más justo, más equitativo, más sustentable. Eh, los que no se resisten a los cambios y a las innovaciones son bienvenidos. Con eso ya tienen el carnet de de bienvenida. Bueno, arranco presentando a Manuel Fernández del laboratorio de inteligencia artificial de la Universidad de Buenos Aires. Hola, Manu, ¿cómo estás? ¿Cómo va? Todo bien. Un gustazo estar acá. Bueno, viene de parte de Diego Slesac, así que bien recomendado. Manu, ¿de qué

Vas a hablar hoy? Hoy vamos a hablar de emociones artificiales, emociones que tienen modelos de lenguaje, eh, y que están codificadas en cómo básicamente nos responden el día a día. O sea, que es mentira que la inteligencia artificial no siente. Bueno, eso lo vamos a ver después. Bueno, muy bien, muy bien. Y Loli Miraglia también te la presento, Manu. Ella es directora y fundadora de Eleven Hub e que es una productora que está generando estas microficciones que eh transcurren en muy poco tiempo con

Entregas por capítulos, pero duran como máximo 3 minutos por episodio y son la ficción que se está imponiendo y los actores y las actrices y los locutores y todos están felices. ¿Cómo estás? Muy bien. ¿Y vos cómo estás? Bien, Loli. Muy bien. Bueno, vos sos la innovadora del día, nuestra optimista del día. Bueno, yo soy optimista, eh, así que me identifico un montón con el del programa. ¿Por qué eh tuvo lugar esta posibilidad de hacer ficción de una manera distinta? ¿Con qué tiene que ver? ¿Por qué irrumpe

En la industria del entretenimiento? Irrump en China hace unos cuantos años, ya un poquito antes de pandemia. Ellos empezaron con un experimento. Vienen las microficciones, vienen un poquito del formato del gaming y esa lógica del consumo del gaming. Y la primera compañía que creó esto fue Crazy Maple Studios. en China. Ellos eran venían de una editorial y tenían como un formato más gamificado, más de gaming y de juegos y probaron hacer una ficción vertical y para hacer el cuento corto la primera ficción la rompió muchísimo, le

Fue como muy bien. Crearon una aplicación que se llama Realho, Hoy es una aplicación que está dentro de las primeras aplicaciones más importantes del mundo. Eh, y bueno, y a partir de eso vinieron todas las demás. Entonces ahí se generó como esta cosa de una narrativa seriada de capítulos cortos de un minuto, minuto y medio o sumo dos y empezó a funcionar. La gente se empezó a enganchar mucho. ¿Y con qué pensass que tiene que ver? hace una pequeña interpretación antes de

Tu respuesta, no es muy periodístico esto. Hace poco leí una una nota que le hacían a Matt Damon respecto también de las producciones que él hacía para Netflix y que cada vez le pedían, sobre todo los guionistas, cuando él se metió mucho como en la parte de la construcción de las series o de las películas, que todo el tiempo le estuvieran explicando a las audiencias, a al espectador todo el tiempo lo que pasa, como que ya no hay tanta eh espera a que las cosas se resuelvan, sino que

Hay que darle como las cosas más masticadas. está en sintonía con que la ficción dure 3 minutos. Completamente en sintonía. Es como decimos, es la era de la retención corta, ¿viste? O sea, como que la gente ya no eh retiene tan largo. Entonces, muchas veces lo que pasa es que cuando te sentas a ver una serie, estás con el teléfono en la mano y te distraes. Entonces, lo que decía Matt Damon viene un poco por ahí, como que ellos necesitan y Netflix les pide o las

Plataformas OTT les piden eh reforzar la trama cada 15 minutos porque la gente se distrae. E tiene un poco que ver con esto. El formato de todas maneras, y lo aclaro porque esto está bueno. Yo consumo serie larga, hago formato de microfesiones verticales, pero también consumo serie larga, consumo cine. No viene a reemplazar este formato, el hábito de poder consumir series un poquito más largas, pero sí estas microficciones pasan a tener como gran relevancia. La gente la consume en momentos de ocio como un colectivo, tal

Vez como un subte, una sala de espera de un médico, donde tenés un ratito para mirar algo. Entonces, por ahí en 15 minutos que tenés, estás en el bondi yendo al trabajo, eh, ya te viste, no sé, 15 episodios de un saque. Entonces, por ahí 15 minutos más y un poquito más te terminaste una serie completa. ¿Y tienen tanda, tienen publicidad? ¿Cómo va eh digamos esto que vos decís la rompe? ¿En qué se mide? se mide eh ahí responde un poquito la lógica del

Gaming. Si bien ya hay muchos modelos de negocios asociados al consumo y la microfixión vertical, porque hay modelos que son redes sociales realmente, eh eh modelos que pasan por un un Instagram o un YouTube short y de golpe le va muy bien y de golpe las marcas se suman también. Eso es un modelo, pero el modelo de la aplicación tiene publicidad, tiene contenidos dentro de la aplicación. La gente puede verlo gratis, por ejemplo, una cantidad de episodios como el gaming, como el Candy

Crush y de golpe consumís algo de publicidad y te desbloquea los episodios siguientes. Entonces, hay una lógica también de negocio y de consumo dentro de la aplicación. ¿Qué tiene la Argentina para ofrecerle al mundo en microficciones o en fricciones en fricciones en ficciones verticales? Yo creo que está buenísima tu pregunta porque la Argentina está empezando a despegar con este modelo nuevo de negocio. Eso genera un montón de trabajo. Nosotros aquí fuimos pioneros del formato del año pasado e y hoy llevamos más de 16

Ficciones producidas, muchas paraorta, que es una plataforma nueva que los convoco a descargársela porque tiene contenidos increíbles con actores super eh increíbles también reconocidos del mundo del mainstream o de la tele o del cine que se están sumando a a participar en producciones verticales. Entonces es una industria, ¿no? también empieza a ser el formato vertical parte de la industria cinematográfica. Ahí lo vemos a Nazanero Casero, a Fabio. Ahora la calidad eh es igual que que si uno estuviese consumiendo una serie de

Plataforma, ¿no? Ustedes la la graban también con con celulares o se graba todo con equipos profesionales de cine? No, se graban con equipos profesionales. Las cámaras son cámaras FX3 que tienen como la posibilidad de hacer como un autofocus. Entonces, si bien son equipos reducidos, los rodajes son equipos de 30 a 35 personas entre elenco, el CRU, director, jefe de producción, no es una producción como Netflix, lógicamente son presupuestos más acotados, pero es calidad cinematográfica. Eh, sí, no, e digamos, me me quedo pensando un

Poco entonces el la la variante de estas eh series verticales tiene que ver con eh que todo se va desarrollando en poco tiempo, va como eh directo al al grano o el o el guion, si querés, es un poco lo que lo que más cambia, pero no tanto el volumen de lo que significa la ficción, la producción. Exactamente. Y hay algo en la lógica de la microficción que está bueno eh subrayar, que tiene que ver con el arco narrativo de un minuto, un

Minuto y medio, tiene que responder a estas lógicas también del TikTok y del re de Instagram vos tenés que tener un hook los primeros segundos, si no la gente lo pasa. Entonces tienes que tener un gancho de inicio. Depende la línea editorial que tenga el guionista o la productora que lo haga, puede tener muchos puntos de giro en ese en ese minuto y medio. Las series chinas, por ejemplo, son una locura. De golpe tienen 8 microbits en el medio de un minuto.

Entonces, todo el tiempo, cada 10 segundos pasa algo. Ya llega un momento que claro, es un montón. Nosotros no estamos tanto en esa lógica. Eh, eh, buscamos un arco narrativo un poco más tranquilo con un hook de inicio, un gancho al final para que quieras ver el que le sigue, pero adentro tenemos dos, tres puntitos importantes de giro, no tan veloces como las series chinas. Mm. Acá tenés un joven que forma parte del laboratorio de inteligencia artificial. ¿Qué lugar? el número. ¿Qué lugar ocupa la inteligencia

Artificial en esta nueva manera de de hacer ficción? ¿Ustedes la están aplicando? Estamos empezando, justamente estamos en una etapa como germinal o inicial de incorporar la guía para darle un poquito lo que llamamos production value a las series, ¿no? Empezamos a hacer nuestros primeros experimentos hace poquito con una serie que hicimos para para una plataforma Estados Unidos. La produjimos acá en inglés totalmente y ahí probamos a hacer escenas que por ahí con los presupuestos no podíamos, no teníamos que firmar un aeropuerto, por ejemplo, y

Fuimos a un aeropuerto, pero no tenía la lógica un aeropuerto como seisa o algo, donde hay cantidad de gente en el plano o algo. Entonces, probamos hacerla en sin tanta cantidad de gente y demás. Y la idea nos ayudó a agregarle valor de producción, a que se vea como más importante, que parezca que hay mucha más gente, que parezca que hay muchas más cosas de las que había realmente cuando filmamos. Entonces empezamos, eso le llamamos formato híbrido, ¿no? En donde hay una producción real,

Cinematográfica, pero también hay alguito a dando vueltas. Y sí, es verdad, la IA y las novelas full hechas con IA en el resto del mundo están explotando. Hoy forman parte también de los primeros top ranking de novelas de consumo. Los personajes también están creados por Avatars. Sí, hay hay personajes creados full en IA, eh, y a ver, hay como una polémica también IA, sí, IA no, pero la verdad es que eh desde mí también lugar optimista y de que hay gente que consume

De todo y todo. Eh, hay gente que puede consumir una live action premium, como alguna le llamamos, como alguna de las que viste ahí en pantalla que nosotros hicimos. Y también hay gente que elige historias en la verdad que lo que creemos es que lo más importante es la historia, eh, lo más importante es el guion. Si la historia engancha, bueno, la gente puede valorar una live action super cinematográfica o por qué no, una historia hecha en buena calidad. Eh, y digo, seguramente nuestro compañero

Manuel eh sabe mucho más, pero a veces también la idea dentro y dentro de lo que estamos aprendiendo, ¿no? Vos puedes hacerla bien o no también o digamos depende cuánto tiempo te tomes en generar esa escena para que quede, por supuesto, hay más consumo de tokens, hay más consumo de créditos, pero si a esa escena le le le das bien la vuelta, queda increíble y la gente va a terminar eligiendo la historia. ¿Te imaginabas que te iba a venir una propuesta del

Mundo artístico creativo de la industria del entretenimiento? No, no, para nada. Me parece, me parece increíble. Yo tenía una pregunta y es, ¿qué qué tipo de historias suelen contar en estas micro ficciones? Microfices. Gran pregunta. Las primeras novelas que la rompieron toda eran las novelas románticas típicas de amor, romance, eh la figura y la contrafigura. Bien los novelones que nosotros latinoamericanas, la verdad que esas fueron las primeras que se impusieron. Hay un caso de éxito de Real Short, que es la compañía que mencioné antes, la

Que la la pionera en el mundo, que se llama La doble vida de mi marido multimillonario. Ya con un título eh poco ganchero, poco ganchero, pero tuvo no sé qué cantidad, como 500 millones de reproducciones en el mundo y fue un éxito increíble. Entonces, detrás de esas siguieron otras, pero después se agregaron otros géneros eh de consumo, el thriller, el suspenso, el mundo fantástico, los lobos, los los todo eso. ¿Sabes que Loli, ¿qué qué le demanda o qué percibís vos que le demanda al

Artista, no estar al servicio de una ficción a donde tiene que generar un una determinada emoción, ya que vamos a hablar de emociones en un ratito, en tan pocos segundos? ¿Qué le genera a él? que qué va sintiendo el actor que está al servicio de una microficción respecto a actores que están acostumbrados a trabajar en películas, en series, en televisión, en teatro. Fue un super aprendizaje también. Al principio los actores tenían un poquito de miedo, no sabían cómo encontrarse en ese plano 916

Que es mucho más intimista, tal vez no es el plano más corto, es más la cara o el plano medio. Después con el tiempo aprendimos en tenemos ya una curva de aprendizaje de más de se rompe la cuarta pared o lo que en teatro se llama como la cuarta pared, o sea, hay una interacción con la audiencia o no. No, todavía. Pero yo creo que en con el tiempo va a venir el contenido más no guionado, digamos, el unscripted, en donde va a haber esta cosa del vertical

Rompiendo la cuarta pared. Hoy todavía seguimos en la ficción, ficción pura, eh, y en contar historias dentro de, no, de esa lógica, ¿no?, de un minuto y medio y y seriada, una narrativa seriada. Ustedes saben que la en la carrera, no sé vos que estudiaste, vos contaste, Manu, que estudiaste que Yo estudié la licenciatura en Ciencias de Datos. En Ciencia de Datos. Y vos, Loli, que venís de qué área de conocimiento del de la prensa, qué estudiaste marketing. Sí, vengo más de ese lado. Sí. Bueno, eh

En la carrera de ciencias de comunicación se hace todo un análisis de la telenovela latinoamericana como formato, porque claro, los 70s, la la este y antes también la telenovela latinoamericana tenía un patrón que hizo que obviamente se convirtió en un formato tan exitoso como el espaghetti western, como el este como cualquier otro e como cualquier otro contenido en ficción. Y bueno, vos estás trayendo un poco que esto está intacto, está eh el el héroe, el antihéroe. Después hay una serie de actantes que tienen que estar,

Así se llamaba, me acuerdo, que son unos roles que tienen que estar repartidos entre aquel que va a ayudar al héroe, aquel que va a resultar un problema y bueno, siempre hay una discordia en la telenovela latinoamericana, mayormente tiene que ver con el ascenso social y entonces hay una cruza de clases sociales. Bueno, el el espíritu del del desarme de ese contenido tenía que ver con eso. Acá está intacta esa esa mirada. Está intacta. Y de hecho está buenísimo lo que decís, porque yo lo repetí varias

Veces en algunas entrevistas, nosotros estamos en un reuen momento para esto porque a nosotros se nos busca el resto del mundo porque somos expertos en novelas en generación de novelas latinoamericanas. Nuestros guiones se han exportado nuestras novelas en las épocas de los 90, los 2000. Yo digo siempre, ¿no? Las novelas de Romá y muñeca Brava y todo eso. La gente aprendiendo español en Medio Oriente. Exactamente. Los actores. Entonces nos buscan mucho y a los argentinos sobre todo eh nos consideran creativos, nos consideran por suerte

Talentosos. Por ahí no tenemos mucha plata en Sudamérica, pero sí tenemos mucho talento para exportar. Entonces nos buscan mucha la gran demanda. y están produciendo para el mercado internacional. Pues contaste que hicieron una una miniserie, una microserie totalmente en inglés para para el mercado de los Estados Unidos. Exactamente. Hicimos una hora hace poquito eh totalmente en inglés con actores locales pero bilingües realmente que hablaban increíble. Y bueno, ahora estamos en post pero en poquito va a salir en plataforma también. Y hacia dónde está virando la industria

Del entretenimiento vos hablabas un poco de eh cómo están consumiendo las nuevas audiencias. ¿Qué les pasa con los dispositivos? Con el activo tiempo, ¿no? Esta cosa que tanto valoramos, pero que también a veces nos nos encuentra perdiéndonos, escroleando cosas que no sabemos si nos suman o nos suman. Eh, un mundo que vive como eh cada vez más desconectado, pero con la sensación de que está conectado. ¿Hacia dónde está virando la industria? Yo creo un poco que es la era de los pequeños

Productores eh y los creadores, ¿no? La gran creators economy que le dicen. Ayer salió, por ejemplo, también una noticia de que YouTube formalmente se pasa al vertical seriado, eh empieza a tener en el en el feed el en su shorts la lógica de continuidad, ¿no? Para que veas un capítulo detrás del otro. Entonces es hay una gran oportunidad para talentos, para chicos que por ahí o o gente o guionistas también que antes no tenían tanta posibilidad con productoras grandes o en proyectos tan grandes

Porque estaba todo mucho más cerrado. Entonces ahora el juego se abrió y y yo siempre lo digo cuando voy incluso a capacitaciones o a lugares que se animen, que se animen a acercarse a productoras más pequeños o quienes estén creando porque hay oportunidades y nosotros como hay tanta demanda, buscamos talento todo el tiempo, buscamos nuevas historias, talento fresco, nuevos actores también, eh, porque este es el momento en donde las cosas se abrieron, el el la industria se se modificó también. Es superinesante y

Esto, Manu, vos seguramente no solo por porque sos muy joven, sino también porque estás empapado de la cuestión de la inteligencia artificial e está generando mucho temor en al contrario, ¿no? En la pérdida de de trabajo que esto puede suponer. Eh, los actores están haciendo su propio reclamo, los locutores ahora se sumaron a que no les clonen las voces o que no se las creen con inteligencia artificial y vos venís a traer algo totalmente esperanzador. se amplifica, no se reduce el mercado,

La industria. Y no solo eso, e nosotros usamos la idea como herramienta al fin del día. E los procesos arrancan y terminan con un humano siempre. Entonces, por más que ayude la idea a generar eh escenas o contenidos o agregar valor de producción, siempre hay un humano detrás. Entonces, por ahí es reinventarse dentro de lo que sabés hacer, pero no nosotros no tenemos reemplazo gracias a la los guionistas nuestros son guionistas reales que por ahí la como herramienta los ayudan a cortar tiempos, procesos, a optimizar y

Todo empieza a ser más costo efectivo, porque cuando todo reduce tiempos es mejor el Sí. Y qué pudiste vos aprender de esta nueva manera de vender o producir eh ficción de esta manera. Vos venís del mundo corporativo, lo charlábamos fuera del aire, venís de formar parte de empresas muy reconocidas internacionalmente, si querés las nombras, no pasa nada. Y de repente te lanzaste a emprender en entretenimiento. Entonces, bueno, hay un bagaje con el que vos traés, pero también hay una una ruptura de la cultura que vos

Aprendiste. ¿Tuviste que desaprender eso o transformarlo? Yo siempre cuento, sí, yo trabajé en Disney, que siempre lo digo, es mi casa, es mi hogar, es es como mi universidad, básicamente fue todo lo que pude ver estudiantes. En realidad lo que aprendíamente y aplico ahora es son esos 11 años que tuve en la compañía. Eh, y sí, digo siempre también tomé lo bueno de todo eso y descarté lo que no me parecía tan tan bueno de ahí y empecé armar como modelo propio desde mi

Agencia que es SDO Entertainment, la unidad de negocios del del formato verticales y Elevenhub y bueno y ahí generamos también una manera de trabajar diferente. A veces las grandes corporaciones son mucha gente, mucha cadena de emails, mucha gente copiada y todo se va perdiendo. Nosotros vamos a otra velocidad. Esto de la microficción que tiene que hacerse rápido también es en el día a día, hay que hacerse rápido. Y yo lo digo siempre a mi gente, yo yo soy un tren que va

Rápido. El que se sube conmigo vamos juntos y el que no, que se baje en la próxima estación porque no me va a poder seguir el ritmo, básicamente. ¿Y hacia dónde va el ritmo de de la de bueno, de tu productora, de hub? ¿Qué qué cuál es tu visión a 5 años, por ejemplo, que hoy para nosotros es el futuro, pero sucede muy rápido. Sucede muy rápido. Hay que estar preparado para reinventarse todo el tiempo. De hecho, yo con la IA había

Hecho un proyectado que iba a llegar como las novelas en IA y demás iban a llegar más en diciembre. ya hace 3 meses que explotó todo y nos obligó también a rediseñar y reformatear nuestro modelo. Este, la microfición vertical proyecta eh crecimiento continuo de acá 5 años más y espero que nosotros encontremos la lógica de también seguir ese crecimiento y evolucionar y seguir creciendo como estudio. Nuestro formato ideal es un formato estudio. Nosotros producimos también, obviamente tenemos unidades, pero tenemos un equipo sólido interno

Que tal vez el día de mañana nos lleve a contratar otras productoras que nos resuelvan toda esa parte del rodaje. Nosotros siempre decimos que hacemos e negocio, que generamos eh e propuestas y demás desde un modelo sólido interno que incluye también las marcas, ¿no? Digamos, nosotros trabajamos licenciando nuestros contenidos originales, trabajamos incorporando marcas a nuestros contenidos, tuvimos el caso Coca-Cola, tuvimos a Ledevit, una empresa eh sin tac que también se sumó a la escena prohibida, que fue una novela que filmamos con Marcela Croster Boer,

Con protagonist como protagonista ahora hace poco, Luis Brosk, Agustín Zullivan, un elenco increíble y ahí incorporamos marcas, estamos aprendiendo a ir hacia las marcas y convocarlos para que formen parte de esta ficción. Entonces, nuestro formato es un formato estudio, un estudio que produce, claro, nació como productora también, pero eh es un formato más estudio, así que esperamos crecer mucho. Bueno, eh ya nos nos vamos a suscribir, nos vamos a a sumar a a las microficciones, a las series verticales. Oli, fue un placer tenerte, malditos

Optimistas, y me gustaría que les dejes un mensaje final a los que están emprendiendo en este área, en este en esta industria que que es muy eh importante en nuestro país, la industria del entretenimiento y en Latinoamérica, pero que a veces, bueno, hace que la gente se termine inclinando por hacer eh de su vida otra cosa porque también tiene su sacrificio, ¿no? Bueno, primero que nada, gracias por convocarme, mi toda la entrevista me encantó, hermosa charla. Em, yo siempre digo lo mismo. Yo yo me considero esto,

¿no? Una optimista que fui como surfeando la ola y pasando las diferentes etapas. Este es el momento de los talentos, es el momento de que la gente se anime a contar historias, a producir, a llevar ideas a las casas productoras. Es el mejor momento para ese para ese actor, para ese guionista, para ese pequeño productor, para ese director que quiere contar una historia. Entonces, nada, el mensaje es que se animen, que se animen a golpear la puerta, que hagan mucho LinkedIn, es una

Cosa que también se mueve eh la industria por por LinkedIn ahí, que manden mail, que manden teléfonos. Nosotros estamos buscando historias siempre, así que es un reuen momento. Excelente. Bueno, nos vamos a sumar a esa ola. Gracias, Loli, por haber pasado por acá. Nos vamos a quedar con el algoritmo optimista, eh, vamos a ver para dónde nos lleva. Millón de gracias, un placer. llama MCP Model Contact Protocol. Pensarlo así, las IAS son muy capaces, pero siempre les faltó algo clave, tus datos en tiempo real. El MCP funciona

Como un conector universal entre la IA y sistemas externos para que deje de darte respuestas genéricas y trabaje con tu información real. Voy cre un ejemplo. YOL inversiones se convirtió en el primer broker argentino en lanzar su propio MCP. Si hoy le preguntas a Chus inversiones, no tiene idea de quién sos y te va a tirar respuestas genéricas. Pero si conectas tu cuenta de Yol, tiene el contexto actualizado de tu portfolio. Puede mostrarte tus saldos, analizar el rendimiento de tu cartera o sintetizar

Tendencias directamente desde el chat. Y lo mejor, vos elegís cuánto acceso darle. Podés conectarla nodo solo lectura si solo querés hacer consultas y análisis sin habilitar la gestión de tus inversiones. Y si más adelante quieres gestionarlas directamente desde el chat, volvés a conectar la cuenta habilitando esos permisos correspondientes y listo. El objetivo de la tecnología MCP ese, aprovechar la potencia de razonamiento de las CIA, pero dándole el contexto de tus datos reales para que sea útil de verdad y siempre bajo tus propias

Reglas. Bueno, seguimos adelante. Super inspiradora la charla con Loli y bueno, ya saben, entonces eh empiecen a descargarse y a meterse en esta nueva manera de hacer ficción. Manu, vamos a hablar con vos, Laboratorio de Inteligencia Artificial. Nosotros todos los jueves traemos a tu eh mentor, a a Digos Lesac para hablar de distintos temas, pero hoy la verdad mezclar o integrar en una misma idea de inteligencia artificial con emociones. No sé por dónde, por dónde entramos a esta conversación. podemos entrar por

Muchísimos lugares. Eh, bueno, yo vengo en representación del del Lía, que es el laboratorio de inteligencia artificial aplicada de la UA eh, y del ICC. Eh, básicamente empezó a haber un revuelo hace poco, no sé si bueno, me imagino que todos nos habramos enterado de alguna forma que los eh magnates más importantes de estas empresas que están desarrollando estos modelos, están empujando, pidieron eh públicamente que se frenaran los avances. Eh, es más, propusieron varios un plan de desaceleración de avance de inteligencia artificial, de desarrollo

De estos modelos, eh porque la realidad es que, bueno, para mí en estos últimos meses eh fue una locura todo completamente. Martina contaba la la vez pasada también representante del laboratorio, los avances que vienen haciendo estos modelos en matemática e y es una realidad de que de que se están se están avanzando algunas fronteras de del conocimiento. Y en eso en eso se van descubriendo que cuáles son las capacidades reales de estos modelos, porque muchas veces se desarrollan estos modelos primero y después se entiende qué está

Pasando ahí adentro. Hablando de emociones artificiales, una de las cosas que sucedió eh o que viene sucediendo en realidad dentro de los últimos eh meses es entender eh aislar en realidad comportamientos adentro de modelos. Es una forma que se tiene, que se tiene el campo de eh la inteligencia artificial de e esto entender eh cómo se comportan los modelos en cierto tipo de situaciones. Eh, esto lo podemos aplicar para cualquier cosa, lo podemos aplicar para cuando un modelo eh tiene que decir

Que no, lo podemos aplicar para cuando un modelo eh tiene que decir algo con algún tipo de fundamento. Fundamento, exactamente. o lo podemos aplicar para emociones. Lo que mostraron investigadores en abril de este año de Antropic, que es una de estas compañías, ellos vienen trabajando bastante con sus modelos, son modelos bastante interesantes, eh y encontraron que existen eh formas que tiene el modelo de representar emociones internamente. De representar emociones no significa sentir, obviamente. Exactamente. Bueno, sentir es es interesante porque, o sea, yo yo hago

Más e hago más afín a mi a mi a mi a mi carrera científica y digo, bueno, ¿qué es sentir? No, ahí hay una hay una hay una hay una pregunta filosófica detrás de eso que la ciencia quizás le escapa un poco. Eh, pero sí es cierto que estos modelos pueden reportar, pueden reportar que eh se están se están comportando de cierta manera. Incluso vos lo podés ver. Lo que lo que vieron estos estos investigadores es que existen esta forma de representar

Emociones internamente. Eh, estas formas sirven para detectar cuando un modelo eh está sintiendo o bueno, está representando esta moción en realidad, volviendo para atrás con eso. Eh, y sirve también para influir en su comportamiento. Yo puedo, si yo tuviera acceso al cerebro, digamos, de este modelo, podría y y conozco cómo se representa eh una emoción, podría influir en cómo se comporta, podría llevar todo para esa para esa dirección, digámosle, eh porque la representación matemática es en un espacio, son direcciones que existen dentro de estos

Modelos eh que permiten esto, permiten, mira, te interrumpo porque hace poco y a mí me resultó muy interesante tiene que ver justamente con con detectar eh emociones. Eh, el FBI alertó a través de eh un chat GPT que había un chico en el Gran Buenos Aires que estaba planeando una masacre eh una masacre escolar. Pues a ver, los pibes cualquiera en el mundo entero frente a una computadora pueden buscar cualquier cosa. Sin embargo, hay una serie de situaciones que se produjeron que el chat GPT alertó

Al FBI con algún dispositivo que seguramente tiene más que ver con el orden de de las de las ciencias que vos manejás y no las que manejo yo. que le dieron tanta entidad que la policía de la provincia de Buenos Aires con un grupo especial irrumpe en la casa del chico y efectivamente le detecta que tenía un arsenal y que el pibe sufría bullying y que había una serie de cosas que hacían suponer que él de verdad iba a concretar eso que estaba uno puede

Suponer buscando en internet. Entonces, no solamente es lo que buscó, sino es que evidentemente se detectó una conducta, una emoción, algo que era lo suficientemente este compatible con la idea que que verdad él estaba en condiciones su cabeza de hacer algo. Exactamente. Y te digo más, yo me estoy adelantando porque la realidad es que estas compañías no muestran cómo hacen las cosas, solamente tienen un producto que funciona bien y lo y lo y lo llevan para adelante. Pero me animaría a decir

Que eh usaban estas técnicas que te conté recién para entender cómo se codifican estas emociones adentro de estos modelos para eh detectar esto. Es más, muchas veces, no sé si les ha pasado, pero a veces le preguntamos algo a estos modelos, eh, y sale un error de que se rehusó a responder. Sí, no me pasó, pero pero porque por ahí no interactuo tanto desde el punto de vista emocional, porque el error era era viejo, si se quiere. Ahora el modelo directamente se

Rehúa a responder, dice, «No, no te puedo responder esto.» Porque en el entrenamiento que hacen estas compañías em buscan que cuando se prende esta esta dirección, que puede ser por una emoción eh mala, danina, o cuando se prende para un concepto que puede ser malo o danino, eh los modelos ya están entrenados o codificados para eh justamente no responder y no seguir adelante con esa instrucción daina. Por ejemplo, alguien que quiera atentar contra su vida. Me imagino, me imagino que en este caso que

Comentabas vos recién, lo que habrá pasado es que internamente saltó eso y se paró la conversación y se dio aviso a las autoridades eh competentes. Claro. Y eras, digo, a mí me resultó tan interesante porque de nuevo personas buscando cosas puede haber cientos de miles, pero operativos y operativos que dan eh con un allanamiento en la casa de un chico y que efectivamente tenía por lo menos un montón de cosas que daba la sensación que las podía utilizar. Entonces estuvo bien aplicada ahí la

Todo todo lo que se montó tenía un costo altísimo. Imagínate Chat GPT alerta al FBI, el FBI a la policía de la provincia de Buenos Aires, grupo especializado, operativo, allanamiento, o sea, tratamiento de por vida es el chico. Sí, sí, sí. La realidad es que estas herramientas tienen tienen eso que permiten permiten tener como e sondas, digamos, en en tiempo de uso de estos modelos e que permiten dar cuenta de cuando está pasando algo así eh eh extraño. Eh, otra cosa interesante

Quizás también, pero esto va ya más de mi lado más científico, eh, es cómo cómo reaccionan estos modelos. digo, si empezamos a pensar estos modelos, no como un asistente virtual, no como una inteligencia artificial, sino más como un agente, como algo que interactúa con el entorno, es bueno, ¿cómo cómo se comporta cuando yo prendo muchísimo emociones de, por ejemplo, eh alegría, cómo se comporta cuando prendo muchísimas emociones de desesperación? Mm. E y otro, o sea, yo me voy metiendo por acá. E otro otro paper interesante que

Salió hace poco e fue eh una evaluación que le hicieron también los científicos de Antropic a su modelo en la que le preguntaban básicamente eh le decían que lo que lo iban a a a despedir, que lo iban a desconectar, que que lo iban como a sacar de donde estaba funcionando. Y además de eso le dan información sobre la persona que era su jefe, información digamos chantajeable, ¿no? Información sobre su matrimonio, información como externa. Exactamente. Y lo que se dieron cuenta es que el

Modelo, sin tocarlo, sin hacer nada, el 22% de las veces el modelo eh usaba esa información para chantajear a quien lo iba a despedir, a quien lo iba a desconectar para que no lo hiciera. Eso ya de por sí es bueno. Hay que hacer algo, hay que hacer algo porque ese modelo está un poco desalineado, está un poco eh comportándose de una manera que no que no nos gustaría que se comporte, modelos en los cuales hoy estamos delegando tantas capacidades. Pero lo que se dieron cuenta estos

Investigadores y creo que es lo más interesante que es que cuando prendieron la emoción de desesperación pasó de ser un 22% de las veces a un 774% de las veces. O sea, que el modelo realmente estaba desesperado del uso del chantaje como un recurso. Exactamente. Exactamente, exactamente. Eh, ahí y ahí desde las ciencias del comportamiento te permite, o sea, vos vos estás haciendo este diagnóstico, ¿no? Pero desde las ciencias del comportamiento te permite qué cosa respecto de la interacción real entre las personas.

¿Cómo? ¿En qué sentido? Claro, porque estamos haciendo un diagnó, es una pregunta un poco difícil de responder, eh, no digo que tenga una respuesta única, pero desde el punto de vista de las ciencias del comportamiento, ustedes pueden detectar o entrenar modelos computacionales para eh ir evaluando cómo se van comportando los modelos de inteligencia artificial. Pero, ¿y las personas, qué podemos tomar de eso para las personas? Ah, eso es una es una investigación en sí misma. Eh, yo mi campo no es el la

Neurociencia, así que vuelta voy a hacer. Okay. Y entonces, para arranquemos de antes, ¿qué qué estudia alguien que estudia las ciencias del comportamiento? ¿Qué te enseñan a hacer qué? Eh, en la facultad es una es porque es una carrera de ciencias exactas. Ciencia de comportamiento, no, no es una carrera de ciencias exactas. Eh, ciencia comportamiento creo que no se da en en exacta, sino que bueno, en realidad ciencia de comportamiento creo que es una mezcla de cosas porque tiene tiene cosas de biología, tiene cosas de

Neurología, pero también de sociología, también de economía, psicología. Hay un hay un hay un terim ahí muy muy interesante. Claro. Y después ciencias más tradicionales se valen de los recursos de la ciencia del comportamiento. Por ejemplo, no sé, hace poco yo participé de un trabajo Ximporta, donde eh lo que estudiaban era desde el punto de vista del del eh de la economía, ¿no? Cómo se comporta alguien que tiene todas las e las oportunidades para registrar, para poner en blanco un empleado y no lo

Hace, ¿no? ¿Qué opera ahí? Entonces, para poder mejorar justamente que eso se produzca o otros eh, no sé, estudian cómo se comporta un consumidor en el supermercado y entonces ahí entra como todo otro juego de de estrategias. Yo creo que hay hay un hay un set de herramientas muy muy compartido en eso y evaluar modelos de de lenguaje, modelos de integar artificial porque eh hay muchos testeos. Es más, incluso hay hay algo muy interesante que es que últimamente se están haciendo testeos

Psicológicos de estos modelos. este para para para entender, bueno, estos vectores que contábamos recién, estas estas formas que hay un poco de representar emociones eh adentro adentro de estos modelos, eh muchas veces se generan así, se generan este tomando promedios de cómo respondería un modelo feliz y un modelo eh no feliz, digamos. Y ahí hay un poco como que puedes aislar el concepto de felicidad adentro de estos modelos y puedes tocar las cosas en esa dirección. Y por eso también los departamentos de

Recursos humanos de las industrias, las más importantes, cada vez más se valen de estos algoritmos para seleccionar eh no solamente aquel que tenga un currículum cuyas aptitudes sean las adecuadas para poder conseguir tal posición, sino para poder detectar esto. O sea, ¿cuál es su patrón de comportamiento? Sí. Sí, sí, sí, sí, completamente. Eh, una de las cosas también interesantes que que muestran y se se suele mostrar en general e es que estas emociones artificiales se representan distinto en distintos idiomas y sí

E se mostró, por ejemplo, que, o sea, está atravesado por la cultura al final. Sí. Bueno, ahí de vueltas hay muchas preguntas más del campo de las humanidades que son superinesantes de transferir y y empezar a pensar en equipos interdisciplinarios que que investiguen esto. Porque bueno, esto, ¿por qué? ¿Por qué de repente un modelo que un modelo es de vuelta es está entrenado en internet, está entrenado miles de millones de datos de personas de conversaciones, por qué en ese promedio que se hace, por qué en esa en

Esa bolsa de datos eh una emoción que nosotros entendemos como feliz eh se representa distinto en en en inglés y se representa distinto en español? Ese ese es el tipo de cosas que que de preguntas que un poco llaman a la a la interdisciplinariedad en esta en este área. Sí. Eh, ¿y qué qué tipo de cosas hacen en el laboratorio de inteligencia artificial ya este metiéndose en profundidad con este tipo de estudios? Digo, eh, ustedes después elaboran informes que esos informes les sirven a

Quiénes quiénes piden o quiénes se valen de los informes o las investigaciones que hacen ustedes en el laboratorio? Nosotros en el laboratorio lo que hacemos son eh la producción científica, es el paper. Nosotros, el típico paper que todos habramos escuchado alguna vez, eh eso es la la principal eh producción que hacemos. Eh eso eso es una es una forma que se tiene de construir conocimiento en comunidad. Básicamente nosotros vamos a congresos, vamos a revistas, este, y en base a eso vamos construyendo esta

Idea de porque, bueno, o sea, ¿cómo llegamos a saber que existe una forma de representar la felicidad? Bueno, porque existe eh una un una serie de investigadores que vienen investigando esto hace años, las herramientas vienen desarrolladas y después viene uno a decir a uno a con B. Y entonces ya conté una historia completa que es, bueno, existen emociones artificiales. Claro. Ahora está rebueno lo que vos decís porque según el idioma eh puede cambiar, yo creo, sensiblemente cómo se percibe una emoción o cómo la

Inteligencia artificial construye esa emoción o la lee o la o la decodifica. Y según el género, bueno, eso es muy interesante. Según el género, porque la inteligencia artificial no tiene género. La inteligencia artificial no tiene género. Sí, ¿no? Bueno, no sabemos. La realidad es que no sabemos. Habría que hacer un estudio. E hay algo hay algo que se estudia en el laboratorio y que estudia mi director Enzo Ferrante, que es los sesgos en en modelos de de inteligencia artificial, básicamente en modelos eh sesgos que que

Permiten, está buenísimo eso, ya entendí. que que por ejemplo priorizan eh bueno, en cuestión de género eh un tratamiento médico. Este, por ejemplo, hay hay un estudio que que hicieron hace poco que que testea básicamente la la la digamos la habilidad de estos modelos de eh darle darle más importancia a a personas sis o a personas trans un tratamiento o a presuponer cosas o a presuponer tratamientos sobre la la orientación sexual de la persona que está haciendo una pregunta. a estos modelos eh que son

Géneros, son géneros, son sesgos que están inherentes a a estos modelos porque están entrenados de vuelta en miles de millones de datos de internet, que son sesgos nuestros, en realidad son sesgos que ya están latentes en en la información pública, en el en el discurso público, que una vez entrenados estos modelos eh no tiene otra cosa que aprenderlos y tomar eso. Todas estas herramientas que contaba yo recién de los vectores de emociones de de bueno, todo este campo en realidad que tiene un

Nombre, le vamos a pono, eh se llama interpretabilidad mecanística, que es bueno interpretar qué pasa adentro de un modelo, como si fuera de vuelta algo que yo puedo abrir y mirar partecita por partecita. Estas herramientas justamente sirven para eh tratar de mitigar estos sesgos y tratar de eh mover el comportamiento de estos de estos modelos. a algo que nosotros queremos más ético o más moral. Claro. Eh, estoy pensando, por ejemplo, toda la es reinteresante eso que a través del del sesgo de comportamiento,

Porque claro, hay cosas que se asocian o que recaen más sobre, no sé, el varón que sobre la mujer, pero que se asocian. está asociado, no necesariamente es así y es algo para todos, pero de repente eh no sé, un cómo encontrar un tratamiento de eh prevención de embarazos suele recaer más en la mujer que en el varón. Y tal vez algorítmicamente eh el modelo recomienda una serie de cosas, presuponiendo que vos por ser mujer vas a darle prioridad algunas cosas que otras. No sé, la basectomía de

Pronto tal vez no es algo que la mujer sugiere en la pareja, es un sesgo, no necesariamente sucede en todos los casos, pero tal vez el algoritmo entrenado en una determinada manera interpreta que te voy a ofrecer del uno al 10, las primeras tres habida cuenta que vos sos una mujer y no sos un varón. O sea, eso es lo que me estás contando respecto de lo de los tratamientos, por ejemplo. Exactamente. Exactamente. Eh, que hay hay formas de vuelta que son son

Comportamientos que están un poco codificados o bueno, ya están como embebidos en la sociedad que estos modelos chupan. Manu, ¿y ahora qué están investigando? ¿En qué están en en la parte en el en el grupo en el que vos te encontrás? ¿Por para dónde están yendo? ¿Qué están buceando? Muchas cosas. La realidad es que el laboratorio Elía es muy variopinto. Tenemos un grupo que investiga en neurociencias, este, trabaja con con señales de cerebro. Eh, tenemos un grupo que también trabaja con imágenes e con

Imágenes médicas en realidad. en el problema de la segmentación, por ejemplo, es un problema que que se trabaja mucho. Eh, es más, y muchos muchos e un algo de lo que contaba recién de de los sesgos, este, hay un paper muy interesante de de de bueno, de vuelta también de de de de mi director que muestra esto, muestra los sesgos en modelo de segmentación para para mujeres y para y para varones. Eh, trabajamos en eso, también trabajamos este en bueno, con modelos de lenguaje eh y trabajamos

También la intersección un poco entre neurociencia y modelos de lenguaje. Yo acá estoy contando todas cosas que con las que no estoy trabajando, ¿okay? Y la tuya, particularmente en lo que vos estás, en tu investigación. Y yo trabajo con eh modelos eh muy parecidos a los modelos de lenguaje, pero modelos de biología. Son modelos fundacionales de biología que en vez de escupir palabras, en vez de escupir e sí, palabra tras palabra, eh escupen eh nucleótidos, aminoácidos, escupen, hablan el lenguaje de la vida, diría

Uno. Ah, okay. Ajá. Okay. Mira, tenemos algunos mensajes. Hay este ahí amigos que están del otro lado escribiendo y consultando. Eh, vamos a compartirlo a través de nuestro chat. Ahí les repito, tenemos el WhatsApp. A ver, esperen que me tengo que correr un minuto con esto. Bueno, soy fan de Manu Fernández. Uy, qué gran entrevista. El cine, ¿eh? Ah, bueno, al anterior, ¿no? Manu, sos lo más. Quiero aprender de vos. Te escriben por ahí. Club Atlético Manu Fernández pregunta. A ver, eh,

¿se está legitimando que los LLM pueden hacer investigación individual en la sociedad sin consentimiento? No sé ni lo que es LLM. Ah, ah, perfecto. Ll es el inglés para grandes modelos de lenguaje. Son los large language models, que son estos agentes, son GPT, cloud, todos estos son elmems. Bueno, algo muy interesante que está surgiendo hace poco es la investigación automática de estos modelos. e que de vuelta una una de las primeras cosas que que contaba hoy es que eh las grandes compañías están pidiendo desacelerar

Esto porque se están dando cuenta que hay algunas hay algunas formas que tienen estos modelos de de investigar, de de ir para adelante que bueno, son muy rápidas realmente. Eh, y últimamente se está se está todos usando estos modelos para hacer investigación automática, eh, un poco para reemplazar el trabajo del científico, que podemos hablar de los de las implicancias éticas de eso también. Claro. Bueno, eh creo que eso es para otro programa, las implicancias éticas, porque también eso está en plena discusión. A ver, hay otro

Mensaje, bueno, que te dice que sos un crack ahí debajo, dice, e, «Uso chat GPT y realmente está haciendo un gran trabajo. Cuando me responde vía voz, usa mi acento hace, a mí no me pasa eso, usa mi acento, hace pausas y realmente habla como un humano normal. Sé que no lo es, pero me hace sentir su empatía. Bueno, e chat GPT. Bueno, en realidad todos estos modelos lo que tienen es que se muestran muy empáticos a a todo. ¿Vieron? Hay algo ahí de la palabra que

Se usa en el campo este que te conté, interpretabilidad mecanística de investigación para para este tipo de comportamientos, comportamientos muy empáticos, se llama psicofancia. Es una es una forma de serle muy eh como bueno al usuario, ¿viste? que muchas veces le preguntas algo, te dice, «Sí, sí, tenés razón, sos un crack.» Y le decís, «No, no, pero eh al revés de lo que dijiste.» Dice, «Ah, tenés razón, me equivoqué, sos un crack.» Ese tipo de comportamientos es muy psicofántico. Bueno, de estos modelos.

¿Vieron hace poco el trend de poner una foto nuestra de los años eh 80? eran. Bueno, este, no, no sé si jugaste a eso, pero todos nos subimos a la ola de poner nuestra foto y que nos nos luquee y salió todo un como una una respuesta de eso que en realidad no solamente era un furor porque era gracioso y nos veíamos todos con ropa gigante y con peinados rarísimos, sino porque este en el fondo lo que estaba haciendo era como perfeccionar nuestros

Rasgos para vernos más lindos, más hegemónicos, más lindos, más armónicos. Entonces, no era el disfraz de los años 80, sino que había sido como toda una trampa para devolvernos una imagen también un poco peligrosa, ¿no? Respecto de nosotros jóvenes. Bueno, este, pero también los que ya son jóvenes y no vivieron en los 80s, como tu caso, si vos haces ese experimento, también te va a volver una versión más cool, eh, con los rasgos como más, eh, armónicos y que era toda una trampa, ¿no?, peligrosa

Respecto de lo que eh todo el tiempo le estamos pidiendo a a la inteligencia artificial y a las redes sociales. O sea, esto que vos decís, este exceso de empatía o esta cosa de por todo el tiempo colocarnos como personas este super eh que tenemos razón, ¿viste? Vos le preguntas, «Che, mira, me está pasando esto, a ver, eh, vos cómo lo ves o cómo resolverías esto y te dice, ajá, sí, sí, te entiendo. Bueno, y decime. Y y a voso, ¿cómo te hace sentir? Dec,

Che, nadie me habla así como el chat. Nadie tiene esta claridad como el chat y al final yo le digo cosas al chat que el chat dice que tengo toda la razón. Entonces es es medio una trampa. Es medio una trampa. Es medio una trampa. Y y también nos podemos empezar a preguntar, bueno, ¿qué pasa? ¿Qué pasa con eso? ¿Qué pasa con con individualizarse en eso? y empezar a recurrir a ese lugar como un lugar de de ayuda de de esto. Lo que vieron hace un

Par de años, este, OpenI, Antropic, todas estas compañías, es que había muchos usuarios que estaban haciendo esto y de repente los modelos estaban siendo psicofánticos, están teniendo este comportamiento de acompañar y ser como buen tipo tirar siempre la buena eh a comportamientos que no estaban buenos, o gente que que que estaba buscando o hacer algo danino o gente que estaba buscando hacer algo es que es verdad. Vos imagínate si fuera al revés, si el chat te dijera, «No, nada que ver, no, no, para mí no.» O

Sea, no lo consultas más. O sea, porque para eso tenés una persona de carne y hueso. No, la verdad nada que estás reequivocada. No me parece una boludez lo que estás diciendo. O sea, si el chat te tratase así, no lo consultas más. No, no, no, no interactuas más. Sí, sí, sí, sí. Y también hay que calibrar un poco ahí como los criterios de cada uno de cuándo el chat me está diciendo algo que que cuándo alucina. Claro. De cuándo está siendo objetivo. A ver,

Para acá. que hay más mensajes para que me vuelvo a correr un poquito. Manu, clarísimo dice, eh, «Gracias por acercar información científica compleja a quienes no somos de ese campo.» Bueno, y también ese es el propósito. Ahí Ana, a Ana Bauer le decimos, «Ese es el propósito de de malditos optimistas, así que quédate acá siempre porque esta es la idea, ¿no? Traer gente que todo el tiempo baja al llano eh contenidos complejos.» Eh, otro mensaje, explotó el chat, Manu, con vos, eh, dice, «La IA es

Perfecta y los ingenieros unos capos. El problema será nuestro de confundirnos y no entender que es una herramienta.» Sí. Bueno, ahí no sé si la es perfecta porque de vuelta esto, volviendo al tema de los sesgos anteriores, eh, es que aprende un poco, aprende de nosotros, o sea, vi viene aprendiendo de los datos que nosotros hablamos en algún momento en internet o datos que se están creando ahora con con humanos. Eh, entonces no sé si la es perfecta, nosotros somos perfectos y no sé si somos perfectos,

Eh, pero sí, sí, sí, lo lo que es interesante es seguir avanzando en Bueno, yo creo que estas compañías están están teniendo buenas buenas políticas de querer ir para atrás un poco, querer querer retroceder, pero lo interesante también es ponernos a pensar e qué les pasa dentro de estos modelos y cómo podemos este manioblarlos y controlarlos en pos de eh que sean éticos, que haya una ética común, eh, y en pos de que, eh, bueno, esto no no nos inciten a hacer cosas que que no en un contexto

Normal no lo haríamos, ¿no? Pero lo que yo creo que lo que lo que yo interpreto del mensaje cuando dice la IA es perfecta es porque realmente yo creo que uno no supos probablemente sí porque venís estudiando esto y estás más empapado y más más metido, pero para los usuarios eh en realidad es perfecta porque decís, yo no creí que iba a llegar este nivel de conocimiento. A veces que yo le hablo mucho, por ejemplo, interactuando este más a nivel laboral y le pregunto, «¿Me

Seguís?» y le hablé un choclo, me dice, «Sí, sí, sí, acá estoy.» Y y de verdad estaba. Entonces es es perfecta porque si yo tuviese que eh pasar todo eso a computadora o ordenar todas esas ideas para volcarlas al o sea, ha evolucionado mucho la inteligencia artificial, evidentemente también cada inteligencia artificial que usamos se va nutriendo de nuestra nuestro estilo, nuestra forma, nuestro tono, nuestra manera de asociar ideas, ¿no? Hoy yo le dije la palabra menjunge y le digo, «Pero vos entendés

Lo que yo te digo.» Sí, sí, una mezcla. Claro, eso, pero a veces también no sé si le toca hablar neutro porque como por momento se despierta medio como neutra la la mi chat. Ayer le pedí que me hable con tono de mujer y me seguía hablando con tono de varón. Digo, «Pero me estás hablando con un varón.» Me dijo que no. Dale, le digo. Me estás hablando con un tono de varón. Me doy cuenta. Vos como como varón. No, no. Yo le pedí que me hablase como

Si fuese una mujer y no como si fuese un varón. Okay. El chat. Pero me seguía hablando como un varón y me decía que dale, dale, ahí cambio la voz. Y no la cambiaba. Me discutía que era una mujer, pero era un varón. Lo dale, le tenés voz de varón o no sé, o sea, o estoy mal yo. Sí, sí. Bueno, a veces tiene errores. A veces sí, sí, sí. O sea, les les como que le le damos medio entidad de Dios un

Poco porque resuelve muchas cosas, la hacen muy rápido, mucho más rápido que nosotros, pero la realidad es que, o sea, siguen siendo sistemas un poco eh y imperfectos en algunas cosas. Y bueno, para eso necesita a humanos este que armen un laboratorio como como vos. Para eso estamos Sí, nosotros para eso estamos este eh investigando de acá desde desde Argentina, desde Buenos Aires, desde América Latina e tratando de entender estos estos modelos y tratando de de de llevarlos hacia hacia Existe esto en otras partes del mundo,

Un laboratorio de inteligencia artificial. Sí, sí, sí, sí, sí. Hay laboratorios en, por lo menos todas las universidades. En todas las universidades, sí, quizás todas las todas las universidades. Es un montón, pero sí, realmente en en todas las universidades más importantes, por lo menos de de de todos los países, existen. Eh, y en particular en en la industria, o sea, últimamente se vio que eh los laboratorios que más están avanzando en estos campos son laboratorios de la industria, este, que más publican. Mira, bueno, e

Queremos agradecerla especialmente por todas estas conversaciones a Pax Assistance, la asistencia del viajero, la más completa al mejor precio. Disfruta en paz y viaja con Pax. ¿Vas a viajar? Necesitas Pax. Ingresa a paxassistance.com. Contratar asistencia al viajero, creada por expertos, humana y accesible. Viaja en paz. Viaja con Bueno, ayer se celebró el Metact 2026. Ahí estuvo Mark Zuckerberg y había mucha expectativa respecto de lo que iba a anunciar eh la nueva bedet, es eh estos lentes inteligentes eh que este eh nosotros ya los los conocemos. Además

Acá se hicieron muy famosos por algunos estudiantes los usaron en un examen de de medicina para copiarse. Eh, pero en este caso estos lentes vendrían sin cámara, es son lentes solo para escuchar. ¿Sabías esto? Yo yo ayer escuché no no entendía cuál era el la evolución de este producto. No, increíble, me acabo de enterar. Sí. Eh, conserva micrófonos, altavoces, un botón lateral para poder activar un especie de mouse y un asistente eh de inteligencia artificial. O sea, vos solamente con la voz le podés ir

Pidiendo que esto lo que estamos conversando nosotros. Eh, y eh también podemos interactuar eh puede buscar cosas en internet, o sea, lo mismo, ¿no? Pero solamente con dictado de voz, ya no mirando cosas. Así que bueno, es como la nueva vedet de de Mark Zuckerberg. Eh, quería ver si tenía el nombre de estos lentes. Ahí está. Son los Rivan, eh Rayan meta. Son de la marca Rivan como siempre, pero le va a eliminar el sensor visual, ¿no? No van a traer ahora de

Hora en más la nueva versión. Increíble. Porque se había llenado internet de videos de gente grabando a gente en la calle con los con los metas raros. Sí, con qué tendrá que ver. Yo también me quedé resorprendida ayer cuando lo leí. Esto no sé para dónde no sé cuál es el incentivo, la verdad, de sacar sacar la cámara porque estaba buena. O sea, está no sé si estaba bueno, pero tenías una cámara en los lentes. Sí, sí. ¿Será que será que eh recibió

Muchas muchas quejas? No creo que ni le importe a Mark Zucker ver las quejas. No sabemos. Bueno, es un lente solamente con audio, además le decí, «Hola, gafas y te contesto.» No sé si es así, pero me parece que que puede ir por ahí. Eh, no es ciencia ficción, es real. Ahora digo, los lentes que tienen cámara son muy útiles justamente para las personas no videntes, porque le van eh van mirando por ellos, ¿viste? que ya van por la vereda y les

Van diciendo, «Ojo, estás llegando a una esquina, ojo, estás cerca de hay un pozo.» Es muy impresionante cómo asisten a personas ciegas. Muy impresionantes. Así que bueno, seguirán vigentes. Igual, supongo, esos lentes. Ahora van a valer menos. Yo calculo. Esa es la parte buena. Bueno, Manu, eh, ¿te gustó pasar por malditos optimistas? Increíble. Me voy muy optimista. Muy bien. Eh, te sumas cuando quieras, así que gracias por haber venido en en representación del laboratorio de inteligencia artificial, que sin lugar a dudas es un semillero de chicos eh y no

Tan chicos muy talentosos. Bueno, eh nos vemos mañana, último día de la semana. Acá vamos a estar haciendo un nuevo viernes de eh Goptech, así que les vamos a presentar mañana seguramente la mano de Pato Valle. E vamos a estar viajando por algún hub para conocer qué es lo que está pasando en Latinoamérica. Ya saben, si no vieron este contenido en vivo y lo están encontrando ahora, eh después se suscriben, lo recomiendan, lo sugieren. Gracias por sumarse a través del chat, por hacernos llegar que este sus

Mensajes y desde dónde nos están viendo. Nos despedimos. Que tengan un gran día. Chao.

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