Fabian Schwartz: Bienvenido a celebrite. El invitado de hoy es Alejandro, legado egresado de los Andes, profesor de Great School of Business de rosario coautor del libro, yo ya y líder del ecosistema de Ágata, bienvenidos, Alejandro, y muchas gracias por tomarte el tiempo hoy de estar con nosotros y de pronto, para iniciar. Cuéntanos
Fabian Schwartz: quién es Alejandro y qué es ágata.
Alejandro Delgado: Claro que sí. Primero, muchas gracias. Fabián por la invitación. Estoy muy feliz de lograr este podcast tan importante.
Alejandro Delgado: Bueno, pues, ¿quién es? Alejandro delgado estudió Derecho. Siempre digo que estudié Derecho y porque ya no ejerzo hace muchos años, pero pues estudié Derecho en la Universidad de los Andes, fui abogado de derecho del entretenimiento de derecho informático a derecho de las telecomunicaciones durante unos años en firmas de abogados. Digamos que ese aspecto legal obviamente también lo lo tengo.
Alejandro Delgado: Pero desde el 2 010 hacia acá empecé a trabajar muchos más temas de política pública y regulación del sector Tic. En general, estoy trabajando en Ministerio Tic en la C, B, C, en la A, N. E en la Secretaría de Desarrollo Económico de Bogotá, siempre trabajando temas de tecnología, innovación y competitividad.
Fabian Schwartz: Y entiendo que tú eres el líder de ecosistema ágata que es ágata para que nuestros oyentes
Fabian Schwartz: sí,
Fabian Schwartz: con texto.
Alejandro Delgado: Ágata es una. Es la agencia analítica de datos de Bogotá. Es una empresa, no es una entidad pública, es una empresa de economía mixta, que los socios principales son E, T, B y grupo energía Bogotá. Pero pues, es muy interesante. El esquema porque es una empresa, no es una entidad pública, como le digo, porque es una diferencia muy grande. La gente a veces cree que ágata es una entidad pública.
Alejandro Delgado: pero no lo que hacemos son soluciones y herramientas de analítica y de inteligencia artificial, especialmente para entidades públicas, pero también lo estamos haciendo para el sector privado. Entonces es muy interesante, porque lo que hacemos es tener una un desconocimiento técnico muy valioso y en conocimiento de lo público para generar esas capacidades.
Fabian Schwartz: Yo estaba aquí leyendo ese libro. Creo que es Durasco Tori, ese libro, y, y, pues, tiene casos muy interesantes, particularmente con el gobierno y artificial. ¿cómo llegaste tú
Fabian Schwartz: a la inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Bueno, yo, en mi trabajo en el ministerio Tic, yo trabajé en varios aspectos de políticas públicas del sector, y después fui jefe de la Oficina Internacional del Ministerio cuando era jefe de la oficina internacional. Trabajamos, era justo en el momento del acceso a la o C D, E.
Alejandro Delgado: Entonces en ese famoso club de buenas prácticas que existe
Alejandro Delgado: para entrar al auge. Hay que hacer muchas cosas.
Alejandro Delgado: Y justamente en ese momento también ellos estaban haciendo la primera recomendación de inteligencia artificial, los primeros lineamientos, estaba hablando de hace muchos años, 2 012 2 013
Alejandro Delgado: Entonces, desde esa época, la o C, D, E ha venido analizando a nivel de política pública qué es ese mundo de inteligencia artificial y cómo se debería regular o manejar o incentivar o mitigar los riesgos. Entonces, Desde ese momento empezó para mí mi mundo por inteligencia artificial, desde la política pública en la Ocde.
Alejandro Delgado: Ahí empecé a hacer unas recomendaciones, pues las recomendaciones de la U. D. E. Colombia. Tenía que mandar unos comentarios. Y eso fue lo que empezamos a hacer desde acá. Desde ahí
Alejandro Delgado: ha sido un mundo increíble, porque, pues todo ha pasado en este momento el 2 012. Hasta ahora cambió todo cierto, pero a nivel de política pública y tendencias. Cada vez se hablaba más de inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: entonces yo también en la C. R. C, la Comisión de regulación de comunicaciones ayudaba a escribir el documento de tendencias. Hay un reporte de tendencias digitales de la C R, C cada año.
Alejandro Delgado: y eso lo ayudaba a escribir.
Alejandro Delgado: Y pues ahí, obviamente, siempre parecía inteligencia artificial. Entonces siempre me ha llamado la atención. Siempre es una tendencia muy importante, pero ya no es tendencia. Ya es una realidad el cambio, pues obviamente todos lo conocemos noviembre de 2 022 que se masificó inteligencia artificial, pero desde el 2 012, estoy en eso. En ese mundo de análisis de inteligencia artificial, ¿desde qué aspectos so socioeconómicos y de regulación podría tener.
Fabian Schwartz: Sí, claro. Yo creo que desde Chec Pt todo el mundo habla de inteligencia artificial, y veo tú Estás muchos años antes ya con con el tema, tú tú tienes de pronto un ejemplo, algo que donde tú ves yo viendo un libro, hay muchos ejemplos, Pero para compartir unos donde ves que la la I A puede acelerar significativamente los resultados de este un gobierno, de una entidad o también de una empresa.
Alejandro Delgado: Sí es muy interesante esa pregunta, porque, en efecto, los casos de uso son muy interesantes.
Alejandro Delgado: Primero, la inteligencia artificial puede funcionar para muchos casos de uso en el sector público, pero también no hay que mitigar o delinear inteligencia artificial solamente con inteligencia artificial generativa.
Alejandro Delgado: porque mucha gente lo relaciona, entonces inteligencia artificial igual. Un chatgi pití,
Alejandro Delgado: pero puede tener muchas más aplicaciones y tiene muchas más técnicas. Entonces los casos de uso, también para el sector público no necesariamente tienen que ver con inteligencia artificial generativa.
Alejandro Delgado: Incluso pueden ser por ahora pura, analítica de datos predictiva, digámoslo, no, no tan avanzado como machine learning of the learning entonces
Alejandro Delgado: casos de uso que pueden ser desde chatbots claramente, pues que eso sí es lo que la gente relaciona más directamente, pero también análisis de scoring crediticio alternativo, por ejemplo, en la secretaría de desarrollo económico. Hicimos para la secretaría. Hicimos un scoring, el crédito de crédito alternativo, que es muy interesante porque 1 coge fuentes que los bancos no cogen
Alejandro Delgado: para analizar el riesgo, Especialmente era para las Pymes.
Alejandro Delgado: entonces es un es una salida de vía fuentes que en riesgo no cogen los bancos.
Alejandro Delgado: Fuentes diferentes para so po saber si le entregamos o no un crédito a una Pyme o no.
Alejandro Delgado: Y eso es bien interesante, porque
Alejandro Delgado: el mundo de la inteligencia artificial no solo es inteligencia artificial generativa, pueden ser también algoritmos mucho más avanzados puede ser un conocimiento mucho más avanzado del usuario final. En el caso de entidades públicas, pues
Alejandro Delgado: los sus usuarios somos los ciudadanos, o también puede ser para procesos internos.
Alejandro Delgado: para mejorar los procesos internos. Por ejemplo, un gran dolor de las entidades públicas son las Pq Rs.
Alejandro Delgado: Porque las quejas y reclamos peticiones, quejas y reclamos las P. Q. R. Es un dolor de cabeza porque muchas personas le escriben a la entidad pública y por ley hay que responder ¿verdad?
Fabian Schwartz: Mhm: Sí.
Alejandro Delgado: Para responder hay que tener un ejército de personas.
Alejandro Delgado: Lo bueno es que con la inteligencia artificial se puede seleccionar mucho más fácil las las respuestas más frecuentes y responderlas automáticamente y las que no. Pues ahí sí tener unas personas que lo o mandarlo a las áreas correspondientes o tener un pequeño ejército mucho más chiquito que responda a esas Pq. Rs: Es decir, ¿puede hacer más fácil la vida a la entidad pública
Alejandro Delgado: con una herramienta como una herramienta de solución de Pq Rs para la entidad pública.
Fabian Schwartz: Yo yo viéramos de lo que he leído en tu libro, pues hay hay también números acerca de todo, particularmente pues en ahorro de tiempo, pero también ahorro de carga de de eficiencia. Llamémoslo así
Fabian Schwartz: que ve. Es posible. Digamos que que 1 puede esperar
Fabian Schwartz: en casos así.
Alejandro Delgado: Para mí, los 2 principales casos de uso, No, no el sector público primero, pero en general, es salud
Alejandro Delgado: y educación.
Alejandro Delgado: Para mí, eso va a ser el impacto más grande de inteligencia artificial. Va a ser en esos 2 sectores por 2 razones. Uno en temas de salud por por temas de descubrimiento de drogas.
Alejandro Delgado: diagnóstico, facilidad de diagnóstico y tratamiento personalizado.
Alejandro Delgado: Entonces esos 3 aspectos que la inteligencia artificial puede ayudar. Va a hacer que de verdad la salud en general del ser humano vaya a mejorar en los próximos años, y eso es un mensaje que eso no es generativo, Por ejemplo, eso es deep learning u otras técnicas. Entonces
Alejandro Delgado: el gran valor que puede hacer de un sector no necesariamente tiene que ser generativo. Porque ¿por qué lo digo? Porque hay muchas personas ahorita que están diciendo que, pues no le están viendo valor productivo o eficiente a la inteligencia artificial en general, porque hay mucho humo.
Alejandro Delgado: Puede que el humo sea de un segmento específico.
Alejandro Delgado: pero no de toda la inteligencia artificial. Lo que pasa es que lo que no se ve inteligencia artificial es lo que de pronto más valor puede tener. Por ejemplo, en el sector salud.
Alejandro Delgado: En el sector educación.
Alejandro Delgado: también pueden ser
Alejandro Delgado: educación personalizada
Alejandro Delgado: y mejoras en en el sentido de cómo aprender de cómo enseñar y cómo aprender. Eso es muy interesante. Eso sí, tiene que ver un poco más congenerativa, pero también tiene otras técnicas.
Alejandro Delgado: Entonces, para el sector público lo que decías de eficiencia, pues las Pq Rs es generación de tiempo claramente mitigación de tiempo.
Alejandro Delgado: Y, pero un tema muy importante es los datos.
Alejandro Delgado: o sea, no solo es un tema de inteligencia artificial en general de llegar a la solución final de qué hacer con la inteligencia artificial, sino qué hacer en realidad con los datos antes de pensar en inteligencia artificial. Yo digo, antes de de correr, hay que caminar.
Alejandro Delgado: correr sería tener soluciones de inteligencia artificial, caminar sería tener los datos Bien.
Alejandro Delgado: Y eso es un problema de todas las organizaciones, público o privadas, es que la gente cree que intereses artificiales. Magia, pues no es magia. La verdad es un tratamiento de datos bueno
Alejandro Delgado: y una calidad del dato. Bueno, es lo más importante para poder tener buena inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: entonces el mensaje ahí también para tus oyentes. Y y los que nos están viendo es, por favor, miren muy bien el tema de datos. Lo primero que hay que hacer es tratar los datos de una manera correcta.
Fabian Schwartz: Yo, es un punto muy interesante. Estaba hace poquito con un grupo de personas del sector farma.
Fabian Schwartz: Y la idea, inicialmente era conversar como la inteligencia artificial, pues ayuda y terminamos muy rápido. Mira lo que tú dices sobre el tema de datos, porque resulta incluyendo nombres muy grandes del sector. Tienen muchos datos en diferentes excelentes y y diferentes bases de datos. Y ya el problema que empezamos a discutir finalmente. No fue inteligencia artificial, sino como limpiar, unificar los datos
Fabian Schwartz: en ese.
Alejandro Delgado: Totalmente. Una cosa es que a mucha gente no sabe qué datos tiene, empezando por ahí, no así sean estructurados o no estructurados, pero no saben que tienen. Y lo otro es. Ahí sí. Lo que dices totalmente es lo que tienen, pues está muy mal, o sea, la calidad del dato, está pésimo, entonces hay que cuidar muy bien todos esos temas antes de de poder pensar en otros aspectos de analítica, datos más avanzada o inteligencia artificial.
Fabian Schwartz: Sí, eso también veo. Y y mira, yo yo creo que para todo el mundo es claro: los 2 grandes en en ciencias arbitrales. Estados Unidos, veces China, más o menos no. Pero, Pero, ¿cómo ves Latinoamérica y C y Colombia, en particular en en esta imagen. Como, Bueno.
Alejandro Delgado: Gran pregunta. El tema geopolítico está totalmente de moda por todo lo que está pasando con Trump, porque Trump hizo un cambio geopolítico también en inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: para que se den cuenta un poquito de la historia de la geopolítica de tecnología. Esto no es nuevo. Esto viene de mucho tiempo atrás. Antes se hablaba más del miedo o de competir a nivel de infraestructura de telco. Por ejemplo, el gran dilema era 5. G. Entonces, ¿quién va a tener la infraestructura de 5 G. Estados Unidos
Alejandro Delgado: estaba preocupada por algunos temas de China entonces hacía geopolítica a través de unos mecanismos, ya sea Tlcs, acuerdos bilaterales, diplomacia hacen todo para lograr, su co su interés digamos estratégico, ¿cierto?
Alejandro Delgado: Eso ya pasó, digo, bueno, o sigue, pero pues ya no es lo importante, sino que ahora se dieron cuenta desde hace varios años que la inteligencia artificial, por su dimensión por su gran poder, porque no es una tendencia cualquiera, No es un blockchain que tiene un aspecto mucho más cortico. Un ámbito mucho más cortico no es un C F Ts: No es un, no es mucho más amplio.
Alejandro Delgado: tiene un impacto mucho más fuerte
Alejandro Delgado: también en temas de democracia, también en temas de de so sociales y económicos, entonces es un una, un un tema que hay que manejar muy bien y el que maneje esto bien, pues tiene un poder geopolítico mucho más grande.
Alejandro Delgado: Y eso viene desde muchos más años atrás. El primer documento, Digamos que hubo una voz de alerta a nivel de Estados Unidos sobre sobre inteligencia artificial. Fue Obama en el primer mandato de Obama
Alejandro Delgado: llegó el primer mandato de Obama y sacó una primer, un primer documento de voz de alerta estratégica de Estados Unidos de que debería tener unas herramientas de política pública para avanzar en inteligencia artificial, porque ya empieza un tema de China. Está avanzando
Alejandro Delgado: y tomó algunas medidas. El gobierno de de Obama, el gobierno de de Biden
Alejandro Delgado: tomaron medidas, tomaron medidas y una de ellas fue el tomar el salario, porque, pues hay un segmento muy importante en la geopolítica, y son los chips los microchips, o sea, un personaje muy famoso, una empresa muy famosa que se llama
Alejandro Delgado: Envidia.
Fabian Schwartz: En el.
Alejandro Delgado: Entonces ahí empieza a jugar Taiwán.
Alejandro Delgado: Entonces, el juego geopolítico actualmente está entre Estados Unidos y China, Pero hay un componente de Taiwán muy importante.
Alejandro Delgado: Y cuando se dan cuenta de eso, pues obviamente lo que tratan es de demorar el avance chino a través de la no importación de productos de semiconductores o de elementos para producir semiconductores en China.
Alejandro Delgado: Y eso generó, pues la teoría que Estados Unidos tenía era que bueno eso vamos a demorarlos con esto que estamos haciendo. Los vamos a demorar unos 5 a 10 años en su desarrollo de inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Sí, esa era la teoría.
Fabian Schwartz: Sí.
Alejandro Delgado: Cuando 1 ve dipsic ¿Qué pasa.
Fabian Schwartz: Sí.
Alejandro Delgado: Para el chorizo, la teoría se fue para el chorizo. Entonces, ahora estamos en ese en ese problema, pues si 1 de los Estados Unidos. Uno dice: Ok, no me sirvió mucho la la estrategia porque, pues, en efecto, pueden avanzar con capacidad de cómputo, pues sin sin cómputo. Ahora debo decir que hay teorías que dicen que no es tan cierto que Gep Sik no tenga capacidad de cómputo y que sí pudo conseguir algunos chips de Nvidia.
Alejandro Delgado: Entonces digamos que doy ese disclaimer por si acaso alguien lo ha leído, Pues sí, es verdad, yo también lo he leído, pero pues la teoría es esa, no, entonces lo que sí es cierto a
Alejandro Delgado: es que ahora tenemos un gobierno en China. Algunas empresas en China que otra vez están volviendo a meterle mucho a inversión. Entonces, ayer anunció, No sé si viste ayer, anunció Alibaba.
Fabian Schwartz: Sí.
Alejandro Delgado: Por por 55 billones de de dólares.
Alejandro Delgado: Entonces eso empieza otra vez: inversión fuerte de de empresas allá, Dep, si que es un gran ejemplo, Sí, muy interesante. Igual analizar lo que están haciendo, porque no solo es que lo hicieran con mucha menor posibilidad de cómputo y con muchas menos cosas, sino que, bueno, es open source, entonces tiene otras variantes.
Alejandro Delgado: Y Estados Unidos, pues también está con Trump, diciendo: hágalo
Alejandro Delgado: empresas, no los voy a regular o los va a regular muy poquito.
Alejandro Delgado: háganlo acá, y háganlo mucho.
Alejandro Delgado: Entonces, ayer también, casualmente, anunció Apple inversiones por 500 billones de dólares en infraestructura solo en infraestructura
Alejandro Delgado: en Estados Unidos. Entonces ese tipo de cosas. Lo que refleja es que ahora sí viene una gran inversión. La gran pregunta que me hago es
Alejandro Delgado: cuándo van a ver ese retorno de inversión a esas empresas
Alejandro Delgado: porque, como hablábamos del valor de casos de usos reales.
Alejandro Delgado: pues la gente a a veces dice, bueno, Chachi, Piti, Chapitti o club 3 o anto, o sea, tropic o P, N a o Microsoft, o a todas esas empresas, pero todavía no han visto el valor real, o sea, está monetizando. Sí que es una diferencia con, digamos, la Nu, la la lo que vimos el 99 2 000 con Internet, el dot Com, pues la la burbuja.
Alejandro Delgado: La gran diferencia es que sí, hay monetización.
Alejandro Delgado: Eso Sí, hay monetización en este momento y vemos que hay mucho uso. Hay 400 000 000 de personas usando diariamente, no diariamente, pero mensualmente Open hay, o sea, chat, los chats de Open A. Entonces digamos que sí hay uso. Y si hay monetización, pero las inversiones
Alejandro Delgado: que se está, se necesitan para lograr todo lo que está pasando son astronómicas.
Alejandro Delgado: Vamos a ver cuando pasa ese retorno de inversión.
Alejandro Delgado: y eso es un ahí viene un tema de democratización, del interés artificial, de quién va a resultar ganador de eso. Y pues, de temas de competitividad y de competencia.
Fabian Schwartz: Pero yo me imagino, es un poco como los diferentes highters que estamos en un momento así donde todo el mundo pone dinero y y pues, nuevamente después se enfría. Es un poquito lo que en muchas ocasiones antes no se han visto, los los se han visto retornos pero no esperados
Fabian Schwartz: como lo vez con
Fabian Schwartz: con ella y.
Alejandro Delgado: Yo creo que a nivel de degenerativa, específicamente, si hay un Hype en el sentido en que mucha gente no lo sabe. Usar
Alejandro Delgado: lo usa, pero no lo sabe. Usar. Y eso es un problema muy grande, porque eso genera muchas expectativas que en realidad la generativa no va a cumplir.
Alejandro Delgado: Entonces, por ejemplo, le interesa artificial generativa para muchas personas del que no como tú y yo, que nos la pasamos en estas, pues para la gente lo usa y cree que es la última verdad, O sea que lo que resulta del problema de preguntarle a la máquina, es verdad.
Alejandro Delgado: Y eso es falso.
Alejandro Delgado: En realidad, eso es falso. Es un trabajo de diferencia y probabilidad, O sea, y en general, la inteligencia artificial es pura probabilidad, diferencia.
Fabian Schwartz: Sí.
Alejandro Delgado: Y eso la gente no lo toma como una inferencia, probabilidad y lo toma como una cosa cierta. Y ese es el problema, porque entonces ya no piensan ahí viene el tema. Lo que hemos hablado tantas veces es pensamiento crítico. Si no se
Alejandro Delgado: educa en que la realidad de la inteligencia artificial generativa es que es una diferencia de una probabilidad que cada vez va mejorando. Eso es cierto. Cada vez va mejorando. Cada modelo va mejorando su su probabilidad diferencia. Pero pues igual es probable diferencia.
Alejandro Delgado: Y 2.
Alejandro Delgado: El otro tema que hay que saber degenerativa para el usuario final es que, pues, debe debe pensar críticamente, y eso significa verificar fuentes. Lo mínimo es verificar fuentes, no tomar como real todas las todos los resultados de una inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Es decir.
Alejandro Delgado: ahí viene el juego de
Alejandro Delgado: aprender a usar las herramientas de buena manera.
Alejandro Delgado: Y no solo usarla, aprender una herramienta X, sino a través, aprender a manejar, a preguntarle a la máquina y a corroborar la información que den las máquinas en general, o sea, puro pensamiento crítico.
Alejandro Delgado: Eso es importantísimo. O sea, sin pensamiento crítico. Sí, vamos a tener un serio problema después.
Fabian Schwartz: De hecho, lo comparo un poco. Mi mente con 2 cosas. Uno es cuando yo soy de Belindos. Cuando empecé a manejar inicialmente. Yo tenía un mapa y estaba mirando con el mapa y hoy ni se usarlo y uso weys, o algo así, o antes, cuando cuando hice llamadas. Yo tenía de la mayoría de la gente que llama frecuentemente el número en en
Fabian Schwartz: pues memorizar hoy. Y ahora apenas me acuerdo en mi propio número, y pero eso con dificultades, y y me imagino lo que tú dices. Es un poco esto que la gente deja de de pensar. Pero ahora, a una escala mucho más grande, ¿cuál es el riesgo que ves.
Alejandro Delgado: El riesgo es, son varios, 1 que la gente tome, por cierto, cosas que no son reales.
Alejandro Delgado: Ese es el mayor riesgo.
Alejandro Delgado: Eso es un tema no solo de las preguntas que 1 le haga a la máquina y responda, y 1 tome eso como cierto siempre, sino también a nivel de imágenes y video. Entonces todo el tema Deep Save es un gran riesgo.
Fabian Schwartz: Ya.
Alejandro Delgado: Los deep fakes son un riesgo muy grande, no solo para
Alejandro Delgado: para temas de, pues, desafortunadamente, pornografía infantil, que es terrible, o sea, lo ya lo estamos viendo. Y hay temas horribles de infantil con Deep Fake, sino también en el sector privado.
Alejandro Delgado: pues con las empresas que le están haciendo Scams o fraudes con deep fake de los C. D. Foods, por ejemplo, de los chief Financial officers de las empresas que personifican al C, I e F, o
Alejandro Delgado: diciendo: hágame esta orden de compra a esta cuenta, pero es muy parecido a la persona que autoriza normalmente, pero en realidad no es.
Alejandro Delgado: Entonces digamos que para mí un riesgo del de eso es
Alejandro Delgado: la personificación de las personas con Deep Fakes
Alejandro Delgado: y el tomar como cierto cosas que no son, entonces hay un riesgo alto si 1 no sabe nada, O sea, si 1
Alejandro Delgado: le pregunta cosas que la persona no sabe nada del tema.
Alejandro Delgado: es aún más grande el riesgo que si 1 conoce al menos un poquito el tema de lo que está preguntando y le pregunta.
Alejandro Delgado: porque ahí 1 tiene más pensamiento crítico, pues porque sabe más cosas.
Alejandro Delgado: pero el tema es si una persona que no sabe nada, le preguntas. El señor Va Crep o la señora va a creer todo lo que le diga el Chayjupp o la solución X.
Alejandro Delgado: Eso es un es un riesgo grande.
Fabian Schwartz: De hecho, si 1 lo piensa más, pues llegamos a un punto donde 1 ya no puede crear ni en sus ojos, porque todo se puede simular y probablemente a una calidad que que literalmente no se puede distinguir por un humano, tú crees que eso debería.
Fabian Schwartz: Los gobiernos regular o.
Alejandro Delgado: Es un tema interesante. Mira, por ejemplo, qué ha pasado en el mundo? Yo estuve en un reciente viaje en Estados Unidos, y esto en Utah.
Alejandro Delgado: Estuve con los que regularon el tema en Utah, pues no es en en concreto lo que hicieron. Fue una legislación especial de inteligencia artificial generativa donde obligaban a a las Emm a los chatbots
Alejandro Delgado: que sean especializados en un tema, digamos, por ejemplo.
Alejandro Delgado: algo que necesite licencia.
Alejandro Delgado: Si 1 es un abogado, necesita una licencia, Si 1 es un médico, necesita una licencia, ¿verdad?
Alejandro Delgado: Si es un chatbot especializado en derecho, una legaltech
Alejandro Delgado: o una healthdek, un chatbot especializado en salud
Alejandro Delgado: obligatoriamente por esa ley obligatoriamente Al principio Al final de la pregunta
Alejandro Delgado: debe automáticamente salir un mensaje, que es. Yo soy un sistema, inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Okay, yo soy un sistema, no soy una persona
Alejandro Delgado: y para el resto de profesiones que no necesitan licencia
Alejandro Delgado: No, no necesariamente tienen que poner obligatoriamente al final y al principio al final. Pero si la pre persona le pregunta obligatoriamente, debe responder que es un chat.
Fabian Schwartz: Y tú tú crees. Yo estaba usando un programa que se llama Ageen, que crea un avatar de ti. Es súper realista. Al menos en la versión, pro. Es muy difícil ver que que no eres tú, particularmente en un vídeo, sino
Fabian Schwartz: tú tú crees que estas personas falsas, digamos, deberían, En todos casos
Fabian Schwartz: decía que no son la persona real, que son una hija.
Alejandro Delgado: Sí, sí. Yo creo que sí. Lo que ha pasado. Por ejemplo, la regulación en China Deep Fake, que tiene que ver con ese tipo de de soluciones. Lo único que pueden hacer por ahora es obligatoriamente poner una marca de agua en el avatar.
Fabian Schwartz: Ya.
Alejandro Delgado: Para identificar qué es un avatar.
Alejandro Delgado: Lo que obligan es que siempre que haya ese tipo de soluciones que la es visualmente. Y pues, parecido a un avatar o algo parecido a un deep fake visual o de imagen y video.
Fabian Schwartz: Entonces.
Alejandro Delgado: Debe salir una marca de agua diciendo que es un que es un avatar o lo que sea.
Alejandro Delgado: Eso está pasando. Eso está pasando también.
Fabian Schwartz: De hecho, otra cosa que me ocurre en pues en todos los nuevos técnicas, o sea, el Internet, la robótica, la Revolución Industrial. Siempre todos pensaban listo. Ahora, esa tecnología va a acabar con el trabajo humano. Todos nos van a reemplazar y chequeamos o nos quedamos todos sin trabajo.
Fabian Schwartz: Y yo creo que el potencial más grande es es la I A, y porque, claro, también va a crear nuevos. Creo que yo vine en el World Economic Forum de ese año que salió que me acuerdo. Pero como 92 000. Creo que trabajos desaparecen, pero hay más de 100 000 que crecen o algo así en esa escala, los números.
Fabian Schwartz: pero es muy difícil imaginarse que alguien que no sé hoy maneja un taxi que se puede reemplazar con un robotaxi. De hecho, un Tesla. Ya vemos como los experimentos.
Fabian Schwartz: que se vuelve un ingeniero de datos, que es 1 de los trabajos más solicitados. ¿cómo ves tú ese impacto y qué podemos hacer.
Alejandro Delgado: Sí hay sobre el futuro del trabajo. Hay varios aspectos a considerar 1
Alejandro Delgado: los estudios que hay actualmente que salen cada año, cada 6 meses sale 1 nuevo, no solo del Foro Económico Mundial, si no de muchos otros entidades.
Alejandro Delgado: Hay que tomarlo con beneficio inventario. Y el mensaje para todos los que los que analizan eso, o bueno, o los que leen esos estudios es miren muy bien la metodología.
Alejandro Delgado: porque no hay ningún estudio a la fecha
Alejandro Delgado: que analice todos los trabajos.
Alejandro Delgado: muestras de trabajos específicos o de sectores específicos del de de trabajo, entonces eso limita mucho el el tema porque dicen tranquilos.
Alejandro Delgado: va en algunos casos, no va a haber, No va a haber eliminación. Va a haber desplazamiento de trabajos.
Alejandro Delgado: pero pues la muestra es: primero, Chiquitica y 2, un sector así de chiquito del de todo lo que hay de trabajo.
Alejandro Delgado: Eso hay que hacer. Mi mensaje es: hay que hacer un trabajo mucho más grande de análisis
Alejandro Delgado: amplio del sector del del trabajo como tal, porque lo que ha habido es estudios muy concretos de muestras muy chiquitas o de que cogen partes muy pequeñas de todo el trabajo que hay.
Alejandro Delgado: Si 1 coge las más que todo, las habilidades que están, pues podría reemplazar en este momento y en un futuro cercano, la inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: 1 debería coger eso.
Alejandro Delgado: coger la pirámide actual de todos los países? O, Bueno, en el caso de Colombia, por ejemplo, coger la pirámide de trabajo de Colombia.
Alejandro Delgado: Gu cruzarlo con las habilidades que está reemplazando la la inteligencia artificial o bueno, que está mejor, está haciendo mejor la tarea, un sistema, inteligencia artificial que el humano
Alejandro Delgado: y mirar el impacto ahí sí, de esa pirámide concreta, pero de toda la pirámide.
Alejandro Delgado: Y ahí viene mi ahí. Sí, mi pensamiento. Y es que yo creo, como no hay pruebas. No, no sé, yo no he hecho el estudio. No, no quisiera, o sea, es el estudio que más quiero hacer próximamente. Me encantaría.
Alejandro Delgado: Y es
Alejandro Delgado: Yo sí. Creo que hay un gran riesgo para esta parte de la pirámide de aquí abajo, que es la más grande
Alejandro Delgado: de automatización con inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Entonces sí creo que en un futuro va, no, ¿no? Porque mucha gente dice tranquilos, lo que necesitamos es hacer un rescalling, o sea, entrenar a toda esa base que está abajo, que está en riesgo.
Alejandro Delgado: Entrenarlos que con el entrenamiento, puedes, pueden, se van a salvar, o sea que tranquilos. Mi Mi posición personal es que eso no es tan cierto.
Alejandro Delgado: Primero porque no todos los trabajos se van a pues se van a desplazar, sino que hay algunos que se van a eliminar
Alejandro Delgado: cuál es, pues toca hacer el estudio decente. Dos.
Alejandro Delgado: no alcan. No vamos a alcanzar a hacer el skilling de tanta gente.
Alejandro Delgado: o sea, si hay unos que, en un período de transición
Alejandro Delgado: en los próximos años van a quedar bastante
Alejandro Delgado: bastante sobados por la Es mi teoría, pero toca, comprobarla con.
Fabian Schwartz: En es.
Alejandro Delgado: Pero eso es lo que hace pensar algunos estudiosos del tema en general de economía con inteligencia artificial, de la necesidad de un u V I universal, basy king en en la transición, al menos, o sea, en el periodo de transición
Alejandro Delgado: que haber mucha gente supuestamente va a haber, Va a haber gente un poco afectada, pues debemos darle un apoyo. Un subsidio como universal, basing king o algo parecido. Hay muchas formas de diferentes formas de subsidio, pero pero eso es un análisis que hay que empezar a hacer en todos los países, o sea.
Fabian Schwartz: Mhm.
Alejandro Delgado: Desarrollados y no desarrollados.
Alejandro Delgado: Entonces ese es el punto de vista de de eso. Y lo otro de del futuro del trabajo es que estuve con varios investigadores del futuro del trabajo en M. I, T. En Carnegie Melon y en Harvard
Alejandro Delgado: en las 3. Los 3 investigadores me dijeron lo mismo
Alejandro Delgado: y es, no es un tema de trabajo. Es un tema de habilidades.
Alejandro Delgado: entonces hay que el resquiling definitivamente es de habilidades de habilidades. El trabajo como trabajo, como rescatemos ese trabajo ya no debería ser la meta de un gobierno, por ejemplo, sino de la a nivel de habilidad más que trabajo.
Alejandro Delgado: El compest de inteligencia artificial de Colombia, que es, Se acaba de salir. El 41 y 44 salió hace unos días. Es el pues, para los que no saben el que nos están oyendo es la ruta de política pública de de inteligencia artificial en el país
Alejandro Delgado: y tiene muchas actividades, tiene como 100 y pico de actividades es muy, bien muy grande, y una de ellas tiene que ver con eso que acabas de decir con el futuro del trabajo.
Alejandro Delgado: Mi trabajo debe hacer un análisis de eso.
Alejandro Delgado: Está en una actividad del cómplice.
Alejandro Delgado: Lo que dice, pero lo me preocupa un poquito es que dice algo como no lo tengo textualmente, acá pero es como para proteger el trabajo.
Alejandro Delgado: No creo que
Alejandro Delgado: en el
Alejandro Delgado: trabajo, o sea, analizar el trabajo, o sea, el esquema, digamos, la pirámide que digo
Alejandro Delgado: para mirar qué se puede rescatar y qué no. Y ahí sí meter la ficha a lo que se pueda rescatar.
Fabian Schwartz: De hecho, eso. Eso. De hecho, veo como un riesgo grande Si intentamos a proteger el trabajo, las consecuencias que vamos a sobre regular o hasta prohibir ciertas cosas de automoción y de día, y eso va a causar que nos queramos atrás de los países alrededor y y medio mente. No me damos.
Alejandro Delgado: Totalmente de acuerdo contigo.
Fabian Schwartz: Nos quedamos años atrás esos ingresos. En esta competencia vamos a quedarnos tanto atrás que nunca nos recuperamos, pienso yo.
Alejandro Delgado: Totalmente de acuerdo. Yo estoy pensando igual que tú.
Fabian Schwartz: Y y lo lo otro que tú dices al inicio me me es también algo que pienso, pues yo tampoco tengo el estudio, ¿no? Pero digamos, es como un experimento mental. Uno dice, pues sí, sí. Ahora to uso otra vez el ejemplo. Los taxis. Ahora todos los taxis van a ser robotaxis. Entonces, ¿qué hacemos con todos los conductores? De hecho, podemos extenderlo a aviones, a barcos, a a camiones. No es que hacemos con todos los conductores.
Fabian Schwartz: Y ahí llega la idea del Universo, el Basic Gincom. Pero tú tú estás familiar con el con el experimento Universo 25
Fabian Schwartz: de los.
Alejandro Delgado: También.
Fabian Schwartz: Entonces, de pronto, para nuestros oyentes, para hace unas décadas, hicieron un experimento que crearon un ambiente el ambiente
Fabian Schwartz: paraíso, digamos donde donde los ratones tenían la comida que necesitaban el agua que necesitaban, que querían y suficiente material para para crear nidos. Y y al inicio en este paraíso se se multiplicaron y se multiplicaron, pero llegaron, digamos, a un un un límite, y de aquí en adelante empezaron básicamente por generaciones, generaciones a a Moria y se extinguieron.
Fabian Schwartz: Y la teoría es una fue relacionada con el espacio que tenían, Pero la otra era si todo está
Fabian Schwartz: como universal basing, como si no tienen que trabajar o tienen un propósito o tienen algo que hacer. Se acaban.
Fabian Schwartz: Y cómo ves eso? Eso? Veo también como una. Obviamente fueron ratones no humanos, ¿no? Pero como.
Alejandro Delgado: Más de 7 estudios de University Basic Kingkomm
Alejandro Delgado: para mirar ese tema de propósito al ser humano, cuando no tiene nada que hacer y le dan una plata porque sí.
Alejandro Delgado: Incluso 1 de ellos fue cre fue financiado por Zamalban.
Alejandro Delgado: el de.
Fabian Schwartz: Open A. Es.
Alejandro Delgado: Eso fue en California. Pero hubo 1 gigante en Finlandia y hubo otros varios en otros lugares del mundo y todavía se sigue analizando eso, pero la con no hay conclusión
Alejandro Delgado: clara: ningún estudio es concluyente. Primer punto. Segundo, hay unos que dicen que
Alejandro Delgado: que sí funcionó para efectos de de
Alejandro Delgado: como que
Alejandro Delgado: algunos emprenden con, con, o sea, tienen una capacidad emprendimiento. Entonces generan, quieren generar algunas cosas de emprendimiento, una nueva unidad económica.
Alejandro Delgado: Hay otros estudios que les fue, o sea, que la verdad es que dicen que no. Yo yo me gasté esa plata en otras cosas que no tienen nada que ver con productividad.
Alejandro Delgado: o sea, que toca hacer más análisis de eso concluyentes o no. Pero sí es cierto que, por ejemplo, la mujer se gasta mejor la plata que el hombre.
Alejandro Delgado: o sea, hay diferente. Ya hay unos temas específicos que 1 va sabiendo cómo cómo manejar. Pero hay muchos otros que no. O sea.
Alejandro Delgado: los estudios, nunca han sido concluyentes. El más grande de verdad fue en Finlandia. Y el problema es que no siguió porque hubo cambio de gobierno
Alejandro Delgado: y en el cambio de gobierno se cayó el estudio. Entonces no siguió, porque lo importante era seguir un poquito más para ver tener datos más reales.
Alejandro Delgado: Entonces ahí eso fue una tristeza, porque iba muy bien
Alejandro Delgado: ese estudio.
Fabian Schwartz: Bueno y a largo plazo, ¿Cómo
Fabian Schwartz: ¿Cómo ¿Cómo impacta.
Alejandro Delgado: Sí. Yo sí creo que igual va a tocar hacer algo, o sea, un subsidio. No puede que no se llame universal sobre si King o algo parecido con los cambios, pero pero sí va a haber una. Yo sí creo toca confirmar que va a haber una base, una grande de personas que toca toca ayudar en el cambio que viene en la transición.
Fabian Schwartz: Y bueno, si si vamos al al punto, ya hemos visto, ya estamos aquí creciendo con la I A y todavía no reemplazamos a todo el mundo, pero pero lo podemos in cooperar. Entonces, ¿cómo ¿cómo piensas Tú podemos manejar esa interacción humano, inteligencia artificial talento humano. Eso es tecnología. En una empresa, una organización.
Alejandro Delgado: Bueno, lo primero para una empresa es un cambio cultural que yo sé que se dice mucho de eso, pero es verdad, o sea, sin cambio cultural, no solo el de la gerencia, sino de la gerencia para abajo, pues tenemos un gran problema, cierto, porque no va a haber. No se van a ver los beneficios de nada.
Alejandro Delgado: Cultura. Es empezar a contar para qué sirve esto.
Alejandro Delgado: pero ahí viene pegadito, data pues data en i Littery. Entonces eso es lo segundo. No solo necesito saber quién de qué se trata esos temas a nivel general, sino también de una vez. Aprender algunos temas de inteligencia artificial puede ser lo mínimo. No todos deben ser técnicos. Eso eso no va a pasar, y no necesariamente hay muchos cursos gratuitos en este momento de introducción a inteligencia artificial que sirven
Alejandro Delgado: porque ya 1 tiene al menos 1 va sabiendo para qué puede servir. ¿y para qué no? Porque como hablábamos al principio, la inteligencia artificial, pues primero no es una sola. O sea, no es solo inteligencia artificial. Tiene muchas más vertientes, como hablamos maxil learning the learning y demás y learning, pues todo lo es supervisado no es su propia. O sea, hay 80 000 subtécticas.
Alejandro Delgado: No, no es necesariamente tienen todo el mundo que aprender
Alejandro Delgado: técnicamente, a hacer un Machine no supervisado
Alejandro Delgado: o una regresión o técnicamente ¿no? Pero sí deben entender que existen esas técnicas que cada técnica sirve para una cosa diferente.
Alejandro Delgado: porque pues ahí vienen
Alejandro Delgado: relacionándose, o la gente ya puede relacionar, ¿no? En este caso, eso me sirve más en mi empresa, o sea, que necesito más esta tecnología que la otra.
Alejandro Delgado: Entonces es esa técnica que la otra. Entonces eso es una cosa. Vamos en cultura, Vamos en data en a literacy y volvemos al tema de datos, porque datos, pues porque es la base. Sin datos de verdad no hay nada, entonces hay que ordenar la casa. Todas las áreas deben ordenar la casa de datos deben saber que tienen que no tienen. Y ahí viene, pues, el trabajo de una persona que que sepa y sigue temas de datos para hacer la magia de
Alejandro Delgado: qué hacer con los datos. Entonces ahí viene el tema de analítica de datos, slash, inteligencia artificial o casos de uso concretos.
Alejandro Delgado: Lo otro en una empresa que es muy importante es gobernanza, inteligencia artificial y lineamientos éticos.
Alejandro Delgado: Entonces viene todo el tema de Okay. Digamos, Ya sé, ya sé que tengo los datos muy buenos. Ya sé que quiero hacer un caso de eso concreto, pero yo sí necesito unos lineamientos de la empresa que me diga que que cuáles son los límites
Alejandro Delgado: de mi caso de uso. O sea que puedo, y qué no puedo hacer a nivel ético
Alejandro Delgado: que L. Que más bien, que todo lo tengan claro que toda la organización lo tenga claro.
Alejandro Delgado: Y el cómo hacer un si es un trabajo in in house si lo vamos a hacer en la organización, pues tiene que ver con esos lineamientos. Debe incluir cómo hacer buena inteligencia artificial o una no buena, sino pues ética. Entonces, o que mitigue riesgos.
Alejandro Delgado: Entonces, los lineamientos no solo es el tema de gobernanza, sino el tema de seguridad de la información, que que también tienen que ver con cómo hacer una inteligencia artificial que mitigue los riesgos relacionados con la producción, por ejemplo, mitigar lo más posible alu alucinaciones. O pues, que que es un problema todavía vigente. Claramente, las alucinaciones
Alejandro Delgado: y los bias, los sesgos, entonces mitigación de sesgos, también
Alejandro Delgado: todos esos tienen técnicas, o sea, cada para mitigar esos riesgos hay ya unas técnicas y cada vez, pues son ya investigadores en el mundo entero que se la pasan analizando eso de cómo mitigar mejor esos riesgos, entonces eso debe estar en un documento en unos lineamientos de inteligencia artificial, incluso de datos, gobernase, datos, inteligencia artificial en su máxima expresión.
Alejandro Delgado: entonces tenemos gobernanza de inteligencia artificial y de datos en la empresa
Alejandro Delgado: y lo otro es.
Alejandro Delgado: pues, que que eso genere un rol, o sea.
Alejandro Delgado: interés artificial para que en una empresa, pues puede ser
Alejandro Delgado: muy bien, pero deben medir muy bien el resultado, pero no es el resultado que deben medir. Deben medir desde la idea, la producción y el resultado las 3.
Alejandro Delgado: Porque porque, pues ahí puede 1 saber desde el principio si va bien la cosa o no, y va bien la cosa o no puede ser, pues problemas éticos o problemas de sesgos, problemas técnicos, pero también problemas de oiga. Usted de verdad no me está impactando el rey como yo pensé,
Alejandro Delgado: o sea, porque esto tiene que ver con
Alejandro Delgado: o con R o I o con una mucha mayor productividad o eficiencia, en lo que la tarea que estoy tratando de de mejorar.
Alejandro Delgado: Entonces, esos son como los tips genéricos que tengo.
Alejandro Delgado: pero claro.
Alejandro Delgado: pero el tema de Roi sí es importante, o sea, satan a él. Incluso lo dijo, o sea, el Presidente de Ma de Microsoft lo dijo la semana pasada o esta semana la semana pasada. Estamos hoy
Alejandro Delgado: la semana pasada. Dijo.
Alejandro Delgado: pues, que todavía falta por ver mucho el tema del impacto productivo de las empresas.
Alejandro Delgado: El todavía todavía falta mucho por analizar.
Fabian Schwartz: Y lo el tema ético, por ejemplo, es un gran tema lo que mencionas eso. Creo que es 1 de los una discusión muy grande. O como eso, muy grande. En pues, en muchos lados.
Fabian Schwartz: cuál ves tú como aparte de sesgo o alucinación, de pronto, como los otros riesgos grandes en términos de ética, inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Y otro tema es discriminación
Alejandro Delgado: que viene incluido con el sesgo, pero especialmente el tema de discrimina. Hay muchos sesgos, pero especialmente el tema de discriminación
Alejandro Delgado: del algoritmo o de la solución, Es un gran problema ético que puede solucionarse, que debe solucionarse, porque porque, especialmente con sistemas de alto riesgo. Bueno, si 1 toma, digamos, la legislación de Europa, hay unos sistemas que son de alto riesgo, que que de verdad el impacto de discriminar es gigante, por ejemplo, sector financiero, empleo
Alejandro Delgado: y también
Alejandro Delgado: entonces, en tema de empleo, pues si estás en un algori, un sistema inteligencia artificial que trate, pues de buscarte el trabajo. Pero pues, si está discriminando que estés de otro color o de otra vertiente o lo que sea, pues ahí estamos muertos.
Alejandro Delgado: Eso Eso es un tema complicado
Alejandro Delgado: y
Alejandro Delgado: otra cosa ética a nivel general de interés artificial que yo veo, que es muy importante para estudiantes, para empresas, para el sector público, para todos.
Alejandro Delgado: académicos, todos.
Alejandro Delgado: es.
Alejandro Delgado: Diga la verdad.
Alejandro Delgado: Si usted usa la herramienta inteligencia artificial, diga que la está usando, no diga que es suyo.
Alejandro Delgado: es un temático que que es importante. O sea, 1 debe decir que usted usó que la la respuesta era suya.
Alejandro Delgado: La respuesta es de un sistema inteligencia artificial que está bien. No está mal, O sea, no, no está mal usarlo.
Alejandro Delgado: Pero sí hay que tener 2 2 temas: 1, el tema este de de decir que es de un sistema, inteligencia artificial y 2, el resultado de su responsabilidad, o sea, si usted va a entregar un trabajo en una universidad, un colegio, sí o un análisis, un research, una investigación en una academia o una investigación en su propia empresa y usa inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: Yo digo, use la herramienta hágalo.
Alejandro Delgado: pero pe de nuevo, volvemos el pensamiento crítico, pero el resultado que me entrega a mí como jefe o como profesor o como el líder de la de la investigación es que usted
Alejandro Delgado: es responsable de lo que me está entregando.
Fabian Schwartz: De plagio, como haces el plagio? Sí.
Alejandro Delgado: No sé, pero es que la gente dice: ¡Ah, no es que qué pena es que la inteligencia artificial se se equivocó,
Alejandro Delgado: sí, pero usted es el responsable de entregarme eso.
Alejandro Delgado: O sea, usted
Alejandro Delgado: tuvo que haber verificado las fuentes verificado. Lo que me está entregando
Alejandro Delgado: no es de oiga, ¿no? Si es que sí, la inteligencia artificial tiene problemas de de precisión. Entonces, pues, qué pena no eso no es así?
Fabian Schwartz: Otro otro caso que yo he escuchado en la toma de decisiones, incluyendo, asumiendo que no tiene sesgo y asumiendo que dice la verdad, Pues si tenemos en una situación tenemos un un carro automático y y va a tener un accidente y no lo puede evitar, entonces tiene que elegir el carro.
Fabian Schwartz: Si mata a una abuela o un niño.
Alejandro Delgado: Mhm.
Fabian Schwartz: Suena como macabro eso, pero pero pues esa situación puede pasar. Entonces, ¿queremos ¿queremos que la inteligencia toma esa decisión o o y quién quién puede decidir que esa inteligencia puede decidir si.
Alejandro Delgado: Eso es eso es cierto? ¿qué película fue claro que Will Smith estuvo ahí.
Fabian Schwartz: Hay robots de tecnología.
Alejandro Delgado: Sí, hay robot. Ese lema es tenaz y es un buen men mensaje lo que acabas de decir, porque yo Sí, creo que el ser humano debe, o sea.
Alejandro Delgado: la inteligencia artificial, está ahí. Es una gran herramienta. Yo sí creo que va a cambiar muchas cosas. Tiene sus riesgos, pero hay que mitigarlos. Hay que maximizar los beneficios. Eso también estoy de acuerdo, pero lo otro es
Alejandro Delgado: que nosotros debemos poner el límite a la inteligencia artificial, porque, técnicamente, va a poder hacer muchas cosas.
Alejandro Delgado: muchas cosas.
Alejandro Delgado: pero el ser humano ha de ponerse de acuerdo, y me refiero al ser humano, es
Alejandro Delgado: a que debe de existir un acuerdo global.
Alejandro Delgado: de qué puede hacer y qué no puede hacer la inteligencia artificial? Ya lo vimos con la legislación de Europa de prohibiciones de casos concretos en sectores en sistemas de información de alto riesgo.
Alejandro Delgado: pero eso debe ser global. Eso es un acuerdo más amplio
Alejandro Delgado: de todas las regiones. Obviamente, China y Estados Unidos van a decir mucho Europa, pues ya lo hizo, y nosotros, ¿Qué hay Europa? Perdón? ¿el Sur Global, como llaman África y y América Latina. ¿qué, por ejemplo?
Alejandro Delgado: Pues entonces ahí sí tenemos que sentarnos primero a sentar posiciones región
Alejandro Delgado: para poder delimitar que a qué puede hacer y qué no. Por ejemplo, el tema de de guerra autónoma con inteligencia artificial, pues está se están dando. Yo creo que Si me preguntan, Ucrania es el
Alejandro Delgado: piloto de todo lo que va a pasar en los próximos años.
Alejandro Delgado: entonces eso es un un tema muy riesgoso. Y esos límites les toca ponerlos en un acuerdo global.
Fabian Schwartz: Y ese es el gran problema. No es un poco como el tema climático. Eso no logran ponerse de acuerdo por décadas. Entonces es, y ese tema tiene mucho más impacto para la economía.
Alejandro Delgado: Exacto
Alejandro Delgado: es muy interesante y ahora, pues? Bueno, también tiene muchos intereses, No, pues además monetarios, financieros económicos, porque es como hablamos es tan grande que pues ahora tiene mucho más intereses. Entonces, es es increíble. Eso es un gran riesgo, Pero hablando de América Latina. Yo sí Creo que al menos debemos sentarnos más
Alejandro Delgado: bit, Unesco. Han hecho grandes esfuerzos. Eso no se desconoce, pero falta, digamos un algo que sea más
Alejandro Delgado: cómo decirlo, menos Principios y Lineamientos, sino algo más concreto.
Fabian Schwartz: Más aterrizaba.
Fabian Schwartz: Bueno, ¿y qué consejo de pronto tienes para para otros líderes que quieren empezar a incorporar la la I A en su empresa.
Alejandro Delgado: Primero aprendan, o sea, todos, no solo el líder, sino todos en la organización deben aprender lo mínimo
Alejandro Delgado: recursos de introducción en la inteligencia artificial de una
Alejandro Delgado: 2 deben deben saber que que la inteligencia artificial, pues son varias. No es una
Alejandro Delgado: que la inteligencia artificial no es la o la generativa, al menos no es la solución a todo, sino que hay muchas técnicas, deben aprender que el líder debe aprender que no
Alejandro Delgado: no todas sus sus problemas se van a resolver con inteligencia artificial.
Alejandro Delgado: debe escoger muy bien sus batallas.
Alejandro Delgado: porque esto cuesta igual.
Alejandro Delgado: Entonces esto cuesta entonces eso también toca hacerlo, Pero
Alejandro Delgado: el líder debe aprender
Alejandro Delgado: aprobar. O sea, debe tener un espacio de innovación en su organización para poder probar cosas, porque si no lo prueban, pues nunca lo van a hacer.
Alejandro Delgado: O sea, deben tener un sandbox
Alejandro Delgado: no regulatorio, como lo que hablamos siempre. Pero un sandbox interno de dejar hacer a sus empleados cosas con inteligencia artificial. Obviamente, con seguridad, evitar que pongan cosas de de clientes y todo eso, Pero Pero deben aprender herramientas, aprender a pensar críticamente y aprender oye y usar a ser pilotos en un espacio seguro para generar esas capacidades poco a poco.
Fabian Schwartz: Bueno, Alejandro, y para hacer aparte de tu libro yo ya cuáles son los 3 libros más recomendados que debe leer
Fabian Schwartz: una persona para entrar en el tema.
Alejandro Delgado: Mis recomendados son 1. The Coming Wave, que es un libro de una persona que lleva muchos años trabajando inteligencia artificial que se llama Mustafá Suleimán.
Alejandro Delgado: que trabaja ahorita en Microsoft.
Alejandro Delgado: El otro es de la que llaman la madrina de inteligencia artificial, que es faye que trabaja en Stanford, que su libro se llama The World Ice.
Alejandro Delgado: Eso también es muy recomendado sobre inteligencia artificial y 1 general de proyectos que es muy interesante de cómo construir un buen proyecto y los grandes problemas de los superproyectos del mundo que el señor ha trabajado en muchos de esos superproyectos globales que se llama
Alejandro Delgado: hal big things get don't
Alejandro Delgado: entonces. Esos son los temas de mis recomendados del día de hoy.
Fabian Schwartz: Chévere Alejandro, Muchísimas gracias por tu tiempo y también muchas gracias a nuestros oyentes. Si les gustó este episodio, Dan like y compartan sus redes sociales con eso. Muchas gracias. Y hasta la próxima vez.
Alejandro Delgado: Gracias.
