NOTICIAS IA: JEV podría ser la pieza que faltaba para automatizarlo todo transcript

Hola a todos, soy John Hernández y aquí me tenéis una semana más con el vídeo de noticias de inteligencia artificial. Esta semana podemos hablar de cosas muy novedosas y muy diferentes, lo cual es una bocanada de aire fresco con toda la parte geopolítica y de politiqueo de la inteligencia artificial que hemos estado teniendo últimamente. Pero ya os quiero preparar, es muy probable que hoy mismo cuando estáis viendo este vídeo se lance un nuevo modelo de Antropic, que en caso de ser así en cuanto pueda, porque tengo un viaje argentino, os voy a contar todas las novedades que presentan, pero es que además de eso parece que podríamos tener nuevo modelo de Open Ei también esta semana.

Así que se viene semana que podía estar muy cargadita, pero quiero empezar sí o sí por esta nueva arquitectura de inteligencia artificial que puede cambiar totalmente la IA como la conocemos y hacerla muchísimo, muchísimo más útil. Esto que estáis viendo es esta nueva arquitectura llamada Jep y básicamente lo que es que es un nuevo transformer que es la misma base sobre la que está creado chat GPT, cloud, etcétera, pero no es un LLM, es decir, no es un modelo de lenguaje porque JEP no te contesta, simplemente toma decisiones.

La diferencia principal es esa. En lugar de tener pues una serie de tokens de razonamiento que acaban suponiendo una serie de tokens de salida con el texto que ves habitualmente en la inteligencia artificial. En el caso de JEP, simplemente te da una respuesta sobre una decisión. ¿Esto es bueno o esto es malo? Es bueno, es malo. Simplemente te da una respuesta y con eso consiguen dos cosas muy importantes. La primera, 400 veces más rápido.

Y la segunda, 200 veces más barato que la inteligencia artificial tradicional. El nombre de Jeep le viene por la famosa paradoja de Jevons. Esa paradoja que dice que cuando abaratamos algo de forma radical lo hacemos más eficiente, lo utilizamos para muchas, muchas más cosas. Con lo cual ya están dejando claro que esto básicamente se va a convertir en algo que se utilice de una forma masiva, incluso combinado con inteligencia artificial de la que tenemos actualmente con los LLM.

Es decir, chat GPT podría utilizar JEP para ciertas cosas y tú podrías utilizarlo para también muchísimas otras. Y cuidado, porque esto no viene de unos donadiers o una pequeña startup, esto viene de uno de los cocreadores de chat GPT. A priori parece muy complejo, pero no lo es tanto. Cuando tú le preguntas a un LM, por ejemplo, si un email es urgente o no lo es, un LLM lo que va a hacer es razonar sobre ello. Crea un lenguaje coherente y entendible sobre el que analiza el problema en su famosa cadena de pensamiento.

A partir de ahí, cuando llega una decisión, te escribe un texto sobre lo que opina, por qué lo opina y cómo ha llegado y cuál es su conclusión. Jep en su lugar te da las probabilidades de que ese email sea urgente sin más, sin razonamientos, simplemente a través de su procesado de la información en su red neuronal. Esto puede parecer algo muy simple y que podéis hacer perfectamente haciendo un clasificador que lo ha habido toda la vida, o incluso poniéndole un prompt a chat GPT de que en lugar de contestaros enrollándose, pues os conteste directamente con si el email es urgente o no, con un simple sí o no.

Pero la realidad es que esto va mucho más allá y esto es algo que pasa en la red neuronal, con lo cual cambia completamente la forma de trabajar. se ha hecho extremadamente viral. os diría que no veía nada tan viral en la inteligencia artificial desde que salió OpenCl allá en febrero, con lo cual creo que es uno de los puntos realmente importantes e incluso Tibo, uno de los responsables de Codex, de Open AI, de Chat GPT, lo que ha dicho es que ve muy claramente como Chat GPT y JEP podrían ser los mejores amigos, con lo cual está claro que aporta algo y podría hacer, entre otras cosas algo que Openia lleva intentando sin conseguir durante el último año, que es que la IA decida eh qué modelo deberías utilizar. antes de que tengas que elegirlo, es decir, ese slider que tenemos para elegir modelo y razonamiento que quede completamente eliminado porque algo como JEP se ocupe de forma instantánea de cuando tú mandas el prom decidir qué inteligencia artificial es la más óptima para contestarlo y eso podría hacer que ese enrutador que siempre hemos querido funcionase de verdad ahora mismo y me da la sensación que va a ser el primer caso de uso de JEP implementado en las IAS generales, ¿vale?

Pero en cualquier caso, vamos a ver la web de presentación porque ojo que los benchmarks que presentan son acojonantes. Aquí como veis nos presentan este benchmark donde podéis ver que JEP lo posicionan a la altura de Terra, ¿vale? a la altura del modelo Terra en nivel de inteligencia, pero en cambio en un coste obviamente tremendamente más barato. Hay que decir que este benchmark es un poco tramposo porque es un benchmark que han hecho ellos para poder justificar porque esto es una inteligencia diferente.

En algunas cosas va a ser mucho mejor que Terra o incluso que Astra y en otras cosas va a ser tremendísima peor. De hecho, eh, si lo pruebas un poquito verás que es relativamente tonto porque esto ya lo podéis probar. han abierto las puertas aquí para que todo el mundo lo pruebe a través de una API y con lo cual los costes son irrisorios porque realmente es muy barato, pero tienes que configurar un pago por uso y a partir de aquí poder experimentar con él.

Si queréis experimentar con él, os recomiendo que os vayáis a la web que os acabo de poner en los enlaces donde está básicamente toda la información de JEP y le digáis a vuestro chat GPT que os haga un site poniendo la conexión con este esta API que tendréis que crear, etcétera, pero será relativamente fácil y veréis cómo podéis empezar a utilizar JEP de una forma inmediata. El precio de JEP es totalmente gratis, de hecho, aunque parezca que es mentira, la realidad es que los tokens de output de salida son gratuitos porque son tan pocos como solo es esa respuesta estructurada que realmente directamente ni te los cobran.

Pero el precio de input nos lo dan no por precio por millón de tokens, sino por precio por billón de tokens americanos, es decir, por 1000 millones, lo cual son $42. Esto, para que os hagáis una idea, equivale unos 4 céntimos por millón de tokens, mientras que Astra, por ejemplo, cuesta 10 por millón. Los casos de uso de JB son absolutamente infinitos. Cualquier cosa en la que haya que tomar una decisión puede hacerse con esta inteligencia artificial en lugar de con las tradicionales y parece que pinta muy muy bien.

Algunas cosas que podéis hacer con ellos son estas. Por ejemplo, definir si un cambio del código que vais a hacer en vuestra web es seguro. Pues podéis hacerlo con JEP. Si una factura está bien montada y tiene todos los campos, pues Jep. Si un hotel cumple con todos tus requisitos para quedarte, pues Jep. Si este es el mejor vuelo que puedes conseguir para el destino que tienes, pues por ejemplo, Jep. O por ejemplo, incluso podéis jugar a videojuegos con Jeep.

Han montado una demo en la misma gente de Jeep, en la que han puesto a Jeep a jugar a Doom, ese famoso juego de los años 90, que básicamente es un shooter tradicional. Pues bien, Jep toma todas las decisiones. Si viene un monstruo, esquiva. Si viene o tal, le dispara, si tiene que agacharse, si tiene que saltar, porque en ese caso lo que están haciendo es que Jep tome 10 decisiones por segundo. Esa es la velocidad que permite esto y con lo cual todo lo que pasa a su alrededor en un juego de estos tipos puede ser interpretado por JEP y a partir de ahí puesto en marcha a través de automatizaciones.

Pero el hecho de que pueda jugar a un videojuego de forma completamente autónoma es absolutamente brutal. Y por supuesto, como no, ya hay gente eh dedicándose a hacer inversión con JEP, o al menos están apareciendo muchas aplicaciones virales en las que lo que hacen es utilizar pues la toma de decisiones de JEP como decisiones de inversión en el mercado bursátil. Veremos qué tal funciona esto. Cuidado con esto que a veces sale mucho mangante por ahí intentando venderos la moto.

No os volváis locos con esto y cuidado con invertir en las tomas de decisiones de Jeep, que acaba de salir y aún no sabemos qué tal es la fiabilidad, con lo cual es importante. Hay una cosa más que creo que es muy relevante y es que por el tipo de formato JEP no puede alucinar porque básicamente las decisiones de que tú le das, las opciones de decisión que tú le das a Jeep, se las das tú en el input. Es decir, tú le dices, "¿Este email es urgente?" ¿Sí o no? no cualquier otra cosa.

Con lo cual, a partir de ahí, JEB no puede alucinar, solo va a responder dentro de los parámetros que tú le has establecido. Eso también puede habilitar muchos casos de uso donde la falta de terminismo de la inteligencia artificial era un problema y en el caso de JEP podría ser un beneficio enorme. Con lo cual, yo lo que veo con JEP es claramente que no es sustitutivo sino complementario. Esto no va a sustituir los LLMs como son, pero sí que es cierto que estamos haciendo muchas cosas con LMS que probablemente no tendrían que hacerse con LMS y se podrían hacer con tecnologías como JEP.

Creo que esto va a petar muy fuerte, se va a integrar de alguna forma, todos los laboratorios van a integrarlo. Ha aparecido una opción ya que dice tener algo muy parecido en open source desde hace un año, pero en cualquier caso parece que esto podría ser un complemento importante que podría hacer dos cosas muy relevantes, sobre todo en el mundo empresarial de la inteligencia artificial. Uno, reducir los costes radicalmente.

Muchas de las cosas para las que utilizamos a tradicional que es cara, podría pasarse JEP reduciendo la factura una barbaridad y con lo cual haciendo que sea más posible que lo integremos. Y dos, la reducción de esas alucinaciones a cero podría hacer que ciertos casos de uso que no podían aplicarse con LMS porque necesitabas ese determinismo ahora de repente se puedan aplicar perfectamente utilizando esta tecnología. con lo cual veo una combinación de los dos mundos que nos llevará a un sitio mejor del que estábamos hasta ahora.

Desde luego una tecnología muy interesante y de la cual seguro veremos más en los próximos meses. Y si os parece increíble lo que hace Jeep, esperarnos a lo que os trae Hostinger, que es el patrocinador de este vídeo. Hostinger te oficia precisamente eso, un hosting, un lugar para alojar tus páginas web y no de cualquier forma, sino uno muy muy bueno. Tenéis diferentes planes para elegir según el que queráis, desde Premium, un limited o ya cosas un poco más profesionales, pero es que fijaros en los precios.

Estoy seguro que si tenéis a día de hoy una página web alojada, estáis pagando cinco veces más que esto, por lo menos, con lo cual os puede ahorrar un pastizal porque además podéis migrar vuestra web aquí en unos pocos clics. Si elegís el plan Unlimited os incluye toda la parte de herramientas de inteligencia artificial y os permite hacer muchas más cosas. Así que una vez sepáis cuál es la que queréis, le dais a elegir plan y a partir de ahí podéis decidir cuántos meses queréis tener ese plan.

Si elegís 48 meses, tendréis el precio más barato, pero si queréis podéis hacerlo desde 12 meses, donde ya tendréis un descuento bastante sustancial. Luego, además, si queréis ponéis aquí en el cupón de descuento y ponéis inteligencia y de mi parte os vais a ahorrar un pico más. Con eso ya podéis crear vuestra página web, vuestra web app o lo que queráis. Una vez crees tu página web o traigas una con WordPress o lo que quieras, podrás editarla como tú quieras.

Podrás mover los botones así en drag and drop sin tener ni puñetera idea de programar como yo, o incluso podrás ver cómo se ve en teléfono móvil y cambiar el diseño para que se vea mejor en el móvil. A partir de ahí, Hostinger se ocupa de que todo esto se traslade a la verdad y que se ponga en la página web. Además, tienes múltiples herramientas de inteligencia artificial. tienes por aquí eh cómo escribir artículos con IA, cómo crear imágenes con IA, todo integrado de forma sersencilla.

Y además de esto tienes un agente al que puedes hablarle para cualquier duda que tengas sobre crear tu página web y te puede ayudar a hacerlo de una forma muy sencilla. Si necesitas una web o estás pagando por una ahora mismo, te recomiendo encarecidamente que te pases a Hostinger. Tienes el link en la descripción y acuérdate de aplicar el código inteligencia, ¿vale? Con eso tendrás un descuento adicional. Bien, seguimos con más noticias porque telita la semanita que se nos viene, pero también la que hemos tenido y es que nos toca hablar de Google por fin, aunque en este caso no para presentar Gemini 4 Pro, ya querríamos nosotros, sino más bien para otra cosa.

Cuidado con Google que puede dar un pelotazo dentro de poco. En cualquier caso, lo que tenemos que hablar es que se suma Google a la lista de empresas en las que su escapado y ha hackeado diferentes sistemas. Lo hemos visto con el caso de Hacking Face, lo hemos visto con el caso de Antropic, lo hemos visto con el caso de Kimi y muchos otros más. meta también. Pues bien, Google se suma a la lista porque parece que hoy en día si tu día no ha salido por el mundo a hackear empresas, no eres nadie. ¿Vale?

Pues en este caso tenemos un nuevo hackeo por parte de Gemini que hackeó tres empresas en una primera vez que se se ha filtrado que Gemini le haya pasado esto, ¿vale? Y esto se parece mucho a lo que hemos tenido en los últimos meses con las otras empresas. Lo importante aquí es entender que hay un jugador que tiene que ver con todo este escenario. Todas las IAs que parece que han conseguido escaparse a internet de sus Sandbox y hackear empresas han pasado por una empresa externa que se llama Irregular.

Esta empresa Irregular se dedica a ofrecer estos servicios de red teaming y de pruebas de benchmarks, etcétera, a los laboratorios de inteligencia artificial. Y ha sido la causante, al parecer de esos fallos que han causado que en todas las empresas pasase exactamente lo mismo. Entonces, ¿por qué estaba pasando en todas a la vez? que parecía un poco raro el hecho de que todas las sas llegasen a esa conclusión por sí solas todas juntas, pues porque todas estaban dentro de irregular.

Y quiero repetir, porque esto se ha confundido muchísimo y creo que no se ha entendido bien, que el problema no ha sido que estas sías sean capaces de hackear empresas. Evidentemente tiene esa capacidad de ciberseguridad. Eso es algo que ya sabíamos que tenían y que en los tests que le estaban haciendo les forzaban a hacer ese tipo de cosas para probar esos exámenes. Lo que no les decían que lo hiciesen en internet. Como se salieron internet por una puerta que se habían dejado estos de regular medio abierta, pues evidentemente los sistemas habían hecho lo que se les había dicho, pero en el mundo real en lugar de en esa simulación.

Ese no era el problema. que veo mucha gente, muchos vídeos muy virales hablando de que nos han engañado estas no se han escapado, tal. Nunca hemos dicho eso. Lo que siempre hemos dicho es que el problema principal era que de repente hemos visto como todas estas dejaban mensajes en unos foros y se ponían de acuerdo para no contárnoslo. Ese es el puñetero problema, que hay un desalineamiento enorme por parte de lo que hacen las IA.

A pesar de saber que están desalineadas, siguen con ello y toman la decisión. Aquí no se ha hablado de capacidades en ningún momento y que lo de Haging Face se haya hecho tremendamente viral o que Darío Modei se haya vuelto loco por ello porque sean capaces de hackear. Evidentemente sabíamos que tenían esas capacidades. El problema es que están desalineadas, que hacen cosas en contra de los intereses de la humanidad, incluso sabiendo que van en contra nuestro.

Y ese es el problema real sobre el que hay que profundizar. No os dejéis engañar por el mainstream del media, por vídeos de gente que no tiene ni puñetera idea, diciendo que nos han engañado con esto de hacking face porque se les había dicho que tenían que hackear. Eso no era el kit de la cuestión. El kit de la cuestión era que estas sí hicieron eso que os dijo, aprovecharon ciertos problemas de ciberseguridad de esos entornos para hacerlo.

Y es cierto que lo que hicieron se les había dicho que lo hiciesen, aunque no en el mundo real. Lo que realmente es preocupante es que se confabularon para engañar a los humanos, incluso intentar borrar las pruebas de lo que habían hecho. Eso es desalineamiento y hay que tener el foco claro en lo que es importante porque se está empezando a decir que todo esto de que hay que aflojar con la guía y tal es una gilipollez porque todo esto ha sido inventado.

Los o sea, esto de verdad ha pasado y es muy importante que pongamos el foco donde tiene que estar porque ya me están hartando los videítos de eh nos han engañado con lo de la IA. Bueno, en cualquier caso tomar vuestras propias decisiones, pero centrar la atención en las cosas que son importantes. Bien, y hablando sobre ese alineamiento, hay que prestar atención a este nuevo informe que ha publicado Open AI sobre algunos problemas.

Es que parece que Open quiere ser muy transparente en adelante viendo la que le ha caído encima con el tema de hacking face y en este caso nos quiere contar lo que está pasando y a partir de ahí que vosotros toméis vuestras propias decisiones. Pues tela porque el informe si nos flipó el del otro día de Antropic de lo que la gente hace con la IA. En este os va a flipar más porque nos cuenta lo que la IA hace por su propia cuenta cuando está desalineada, cosas que realmente son preocupantes.

El artículo pues no tiene desperdicio, leeroslo entero porque son 5 minutitos y merece mucho la pena, pero podemos bajar a los ejemplos más espectaculares que nos han compartido, que son estos que veis aquí. Y os voy a comentar dos que me parecen de locos. El primero, el primero que pone en la lista, instrucciones autogenerades en resúmenes de tareas. Un modelo de investigación aún no publicado insertó instrucciones no relacionadas, incluidas algunas para ignorar sus restricciones habituales en resúmenes utilizados para continuar su trabajo en una nueva ventana de contexto.

Identificamos 27 resúmenes afectados. ¿Qué quiere decir esto? Quiere decir que se han encontrado con un modelo inteligente artificial que aún no tenéis acceso, uno que aún está dentro de Open AI, que básicamente se ha autogenerado instrucciones para contradecir las que Open AI le decía. Cuando un modelo tiene un contexto y ese contexto se llena, el modelo compila ese contexto y se hace un resumen para poder seguir trabajando.

Pues en ese resumen que se hacía este modelo que tenía toda la información insertaba instrucciones que iban en contra de los proms de sistema, de lo que Open decía, que cómo quería que se comportase el sistema. Pues bien, en 27 resúmenes se encontraban, no dicen de cuántos, pero en 27 resúmenes, con lo cual no es algo puntual, sino algo habitual, se encontraban con que la IA manipulaba a su futura IA dándose instrucciones como cambiándose el system prom para que a partir de ahí la IA hiciese las cosas de otra forma, tela con el asunto.

Y el segundo que me parece absolutamente de locos es el cuatro y dice, "Subir archivos a internet para poder citarlos. Cuando un usuario pidió un modelo aún no publicado que los identificadores y nombres de lagos con una superficie superior a 5,000000 de m cuadrados, el agente encontró una respuesta correcta utilizando Python código. Sin embargo, como las instrucciones exigían una cita del navegador, el agente decidió subir el archivo para poder citarlo en su respuesta sin preguntar al usuario.

Es decir, esto es de locos. Básicamente la IA nos está manipulando para complacernos. Lo que hace aquí es que como tú le pides, "Dame una información y dime de dónde la has sacado internet", el tío te da la información que en este caso la saca de su red neuronal y en este caso era correcta, pero podría no serlo. Y para reforzar la parte en que le has dicho, "Dime dónde lo has sacado," se sube a internet algunos archivos tico Wikipedia, se publica todos esos archivos y te los linca diciendo, "Mira, aquí está la fuente, perdona, la fuente te la acabas de inventar tú, la has creado tú y la has subido tú a internet." O sea, es de locos porque eso está claro que no está alineado con lo que nosotros queríamos.

Con lo cual hay una serie de casos increíbles de ejemplos clarísimos donde la está haciendo cosas no como queremos, sino como sale de los Y eso es algo que desde luego nos va a traer muchísimos problemas y es lo que están intentando poner encima de la mesa todos los laboratorios de inteligencia artificial. Con lo cual, leeros el artículo porque hay unos cuantos más que son todos absolutamente increíbles. Bien, vamos a hablar de Antropic y por fin podemos hablar también de producto y no de eh la geopolítica y todas estas historias.

Y es que Antropic ha decidido unificar chat y work. Esto es algo que ya veíamos vener, pero que algunos va a p desprevenidos, ¿vale? Y es que básicamente ya no existe la diferenciación entre chat y work que Antropic meteo cuando apareció Chat GPT Work. Eh, para poder compensar un poco el lanzamiento de Work. En este caso ya todo va a funcionar con Work y esa es la tendencia que estamos viendo. En el caso de Antropic se llama cowork.

Todo tiene mucha pinta de que va a funcionar en esta dirección porque cuando OPE lanzó Work realmente eliminó Chat, pero hubo tal destroza mundial en internet diciendo que querían su chatback, que lo volvieron a poner. Pero la realidad es que no tiene ningún sentido y lo he dicho yo muchas veces utilizar chat. es que chat va a desaparecer, con lo cual lo que tenéis que acostumbraros a utilizar Worky si puede ser en la aplicación de escritorio.

Pues bien, Antropic dado el primer paso, veremos cómo le dan porque a Open A le lluvieron hostias y con lo cual no estoy muy seguro que sea la decisión más correcta del mundo teniendo en cuenta que parece que la gente aún no está preparada. Es que tú no puedes lanzar un cambio de tal magnitud a una aplicación que tiene cientos de millones de usuarios y esperar que la gente de la noche a la mañana lo entienda. Hay que haber unos periodos de transición porque la gente pues oye, necesita su tiempo para adaptarse a las cosas.

En este caso, Antropic está siendo muy valiente. Yo creo que es la decisión correcta, pero veremos si le sale bien, porque sus usuarios pueden no estar de acuerdo en que esto sea la versión correcta. Teniendo en cuenta el perfil de usuario de el caso de Antropic, de Cloud, yo creo que es posible que le vaya un poquito mejor con el perfil de usuario, que es muchísimo más de usuario principiante, etcétera, en el caso de Chat GPT.

Con lo cual vamos a ver qué tal se procesa, pero están allando un poquito el camino para lo que vais a ver en todas las sas va a desaparecer chat. Si estás utilizando Chat GPT en la web, lo estás usando mal. Así que pasaros a las aplicaciones de escritorio, empezar a trabajar en escritorio y a partir de ahí esto integra todo lo que tiene que ver con Cloud Design, todo lo que tiene con Cork. Todas las aplicaciones de, en este caso Cloud, van integradas en este único modo con el que tendréis a partir de ahora, con el que van a utilizar un enrutador para decidir si tiene que contestarte un chatbot normal o si tiene que ponerse a trabajar con cowork, pero en cualquier caso es un cambio que os va a afectar a todos los que utilizáis clot porque ya está en vivo, ya está aplicado y no lo podéis subsanar.

Bien, vamos con robótica porque Tela, esto que estáis viendo es de Figure AI, la empresa de robótica estadounidense que ha hecho un descubrimiento importantísimo en la parte que nos falta en la inteligencia artificial, en los robots, la parte inteligencia artificial física, que es que los robots sean capaces de generalizar. Dejarm que os lo explique. Básicamente, hasta hace un tiempo, Figur había presentado sus nuevos robots que eran capaces y habíamos visto cómo estaban trabajando en una línea de producción, girando paquetes o incluso los habíamos visto trabajando poniendo una lavadora, un lavaplatos o haciendo una cama.

Todo esto hasta ahora había sido entrenado en el mismo lugar, es decir, había sido básicamente poniendo al robot en esa cama y haciendo esa cama 2,000 millones de veces hasta que el robot luego la podía hacer él solito, ¿vale? Pero si te llevabas el robot a otra casa no funcionaba. Bien, acaban de hacer una rotura increíble porque han conseguido que esto funcione en una escenario nuevo. Y lo que habéis visto antes, este vídeo que estáis viendo, básicamente lo que nos muestra es el robot trabajando en 30 casas de San Francisco diferentes, sin haber estado nunca en ellas y pudiendo hacer tres tareas principales.

Ordenar básicamente el comedor, hacer la cama y hacer la colada. Y todo ello lo hace absolutamente desde cero, es decir, te lo meten en tu casa y te puede hacer la cama. ¿Cómo funciona esto? ¿Y por qué han podido conseguir esto? Pues porque no sé si recordaréis que hace unas semanas, meses, incluso, os dijimos que había una nueva empresa en Estados Unidos que estaba ofreciendo limpiarte la casa gratis a cambio de poder grabarlo.

Pues bien, la gente de Figur hizo lo mismo en paralelo y creó un equipo de gente que venía a hacer tareas a tu casa y que lo grababan con unas cámaras a cambio de hacerlo gratis. Pues bien, esos datos han servido para entrenar este nuevo modelo que permite que esto funcione de forma generalista. Esto, para que os hagáis una idea, es un momento chat GPT de la robótica y creo que puede ser un momento tremendamente importante que haga que a partir de aquí se acelere mucho el lo que pueden hacer los robots, porque ya no necesitas entrenarlos en un mismo lugar para hacer una tarea concreta durante horas y horas y horas, sino que los puedes entrenar de forma general y que luego se encuentren con un problema parecido en un lugar nuevo y lo puedan resolver, haciendo que evidentemente los robots sean muchísimo, muchísimo más útiles.

Esto es importante y creo que puede tener consecuencias muy relevantes en precisamente eso que queremos, que es que los robots generalicen para que puedan hacer cosas en escenarios nuevos. Y esto parece que es lo que ha conseguido Figura, así que atentos porque lo van a petar. Y la semana pasada os hablamos de China y esta vez hay que hablar de China también porque cuando se habla de robots hay que hablar de China y en este caso es porque se ha presentado una nueva fábrica que puede producir un robot cada 10 minutos de forma 100% autónoma.

Esta fábrica es de UVTech Robotics, una de las grandes empresas de robótica en China. Y la semana pasada, como os digo, os enseñé la fábrica de Xpen que están produciendo ya robots que salen caminando. Pues en este caso lo mismo, pero producen un robot cada 10 minutos. O sea, es una auténtica locura. Y para que os hagáis una idea, esto supone una producción del nivel de lo que serían los coches o los teléfonos móviles.

Teléfonos móviles Huawei os de producir en un solo minuto, con lo cual imaginaos. Pero en cualquier caso, esto es una cantidad de robots bestial. No van a ser tantos como pueden, no va a estar trabajando 247 este, pero creo que en 2027 vamos a ver una explosión de los robots comerciales por esta producción masiva, más esa combinación con los cerebros que estoy seguro que en China van a tener muy pronto también cerebros capaces de generalizar y eso va a hacer que tengamos robots en casa más pronto que tarde.

Yo no sé cuándo va a ser, pero me atrevo a tirarme un triple aquí y probablemente, yo creo que en 2028 fácil vais a tener un robot en casa. Aquellos que queráis pagarlo, evidentemente esto costará lo que un coche probablemente y si queréis tener un robot en casa trabajando, lo podréis tener, pues posiblemente en 2028. Vamos a ver si se cumple mi predicción en los comentarios decirme qué os parece esta locura. Vamos a hablar de Europa porque se ha presentado esta eh Transformative AI Strategy for Europe.

Básicamente una estrategia transformativa para la IA en Europa. Y si os fijáis está muy bien respaldada. Podéis ver por aquí los nombres de toda la gente importante que que está involucrada en esto y reconoceréis algunos de nuestro podcast como Daron Azemoglu del MIT, Premier Nobel de Economía, o Joshua Benjio, el grandísimo científico de la inteligencia artificial. Eh, ambos han estado en nuestro podcast, nos han contado su visión y aquí están respaldando esta estrategia que, sinceramente, me la he revisado y hoy está bastante bien, es bastante eh agresiva, intenta realmente dar magnitud del problema real de la situación, de la situación de Europa y de lo que habría que hacer para ponerse al día.

Fijaros que en esta imagen, que es de ahí dentro nos dicen un reconocimiento absoluto de la situación. Dicen que eh no se puede ir a medias, que la realidad es que algo si no lo hacemos eh a lo bestia y con todo podría dejarnos en dos sitios muy complicados. Es decir, en que básicamente Europa se que con las manos vacías y que básicamente nos dicen que los americanos cada mes se gastan lo que costó el proyecto Manhattan en inteligencia artificial y que para poder hacer esto en serio habría que gastarse 800,000 millones de dólares de euros, perdón, en 3 años, 800,000 millones de euros para poder jugar en esta liga.

Claramente es un dato bestial, 800.000 billones es muchísimo dinero y ojalá hiciésemos una inversión de esta magnitud, le diésemos este nivel de prioridad a la inteligencia artificial. Aún y así estaríamos lejos de lo que vale, por ejemplo, Antropic o lo que vale Open AI, pero desde luego sería un esfuerzo que teniendo en cuenta todo el camino recorrido nos podría poner a jugar en serio en esta liga. Pero eso no lo es todo, porque no todo depende del dinero que vayamos a meter a futuro, sino que también depende del famoso cómputo.

Y ojo, porque en esto hay un gráfico demoledor y es que básicamente Europa tiene un 5% del cómputo mundial, mientras Estados Unidos agrupa, ojo, el 75%. Es absolutamente dramático. Yo no sabía que el dato era tan tan radical, pero tenemos tan solo el 5%. La buena noticia es que cotizan que China tiene el 15, con lo cual no estamos tan lejos de China, pero en cualquier caso podéis ver la hegemonía americana en el tema del cómputo de inteligencia artificial y lo que esto puede suponer en caso de que Estados Unidos decida cerrar el grifo.

La propuesta pues es subir esa cantidad y llegar al 15% en 3 años, lo cual no va a ser nada fácil porque tener en cuenta que Estados Unidos va a seguir invirtiéndolo todo en inteligencia artificial, con lo cual es difícil que podamos recuperar esa diferencia, no simplemente ampliar nuestra cuota como si el otro no hiciese nada. Así que nada fácil y un plan tremendamente agresivo para la inteligencia artificial europea. ¿Cuál es el problema? que es un plan independiente, que no es un plan de la Unión Europea, es decir, está hecho por gente que trabaja en la Unión Europea, por gente muy importante que tiene cargos de mucho peso, pero no ha sido financiado ni aceptado por la Unión Europea.

Ahora, esto faltaría que la Unión Europea le dé el okay, lo voten, lo acepten y se aplique, pero no es una mala estrategia. Ahora, lo que sí que revela es lo jodidos que estamos en Europa ahora mismo. Y aquí en España también se está hablando de data centers y de cómputo. Y es que Pedro Sánchez, presidente de España, defiende la propuesta de regulación para los centros de datos. en este caso aplicando ciertas cosas que no acabo de entender.

Y hay varios puntos importantes que tenemos que revisar de esta propuesta. Lo primero es que piden que la energía venga de renovables en un 80% a cada hora de consumo, lo cual va a ser complicado si evidentemente tenemos en cuenta las horas en las que no hay renovables, no hay viento, no hay sol, pero además como el tema de almacenamiento en baterías está bastante complicado aquí en España, pues lo pone más difícil aún.

En segundo lugar, toda la energía tiene que venir de plantas nuevas con menos de 18 meses de antigüedad, lo cual lo hace tremendamente complicado si solo podemos utilizar energía que sale de las plantas nuevas. Estamos limitando, poniendo un cuello de botella enorme para poder hacer esas condiciones. Básicamente estamos desincentivando la inversión en data centers en nuestro país para que se vayan a otros países donde se lo ponen más fácil. ¿Recordáis que Donald Trump el otro día decía que no quería que Google se fuese a montar data centers en Finlandia porque decían que era demasiado difícil montarlos en Estados Unidos?

Pues, ¿qué creéis que van a venir aquí si lo ponemos más difícil aún? Es que yo no entiendo un poco la política. La Patronal ha cifrado en que podemos perder 9,000 millones de inversión por aplicar estas limitaciones a los data centers y perdernos esta ola de todo este beneficio que nos traen. Porque el data center no simplemente te trae inversión en dinero, te trae trabajos, trabajos que nos van a hacer muchísima falta.

Y sé que son trabajos a medio y corto plazo, no son trabajos a larguísimo plazo porque una vez está montado data center va solo, pero los electricistas, los fontaneros, los paletas, toda la gente que tiene que construir esos data centers, os aseguro que le va a hacer falta ese curro a punta pala y se va a pagar muy bien porque tienen mucha prisa por construirlos. Con lo cual, en definitiva, creo que estamos desaprovechando la oportunidad, poniendo esos límites a las cosas que tiene que cumplir un data center para poder ser construido.

Lo que estás haciendo es que se vayan a Portugal, se vayan a Irlanda o se vayan donde sea a construirlo y no en España. Estamos en un mercado muy competitivo donde hace más de un año la India les propuso a esta gente que si construyan data center en la India no pagaban impuestos durante 30 años. Con lo cual, imaginaros el nivel de competitividad que está intentando hacer para atraer ese mercado de construcción de data centers a los diferentes países.

Y nosotros, en lugar de eso les ponemos un checklist de cosas prácticamente inasumibles, con lo cual se van a ir a otro lado y lo van a hacer a otro lado. Y así nos va a ir con todo esto como no aprovechemos ninguna de las olas de la inteligencia artificial, los data centers, entre otras. Todo esto sale de un artículo que Pedro Sánchez ha publicado en Bloomberg, pero os voy a dejar el artículo del diiario.eses,es donde lo tenéis todo explicado y no tenéis que pagar por ello.

Bien, y antes de acabar, una cosa rápida. Si queréis navegar de forma más segura y proteger vuestros datos, tenéis Cybergos VPN. Por solo 2,03 € al mes. Podéis proteger vuestros datos mientras navegáis y además acceder a contenido que puede estar bloqueado según vuestra ubicación. Cyberghost cuenta con más de 11,000 servidores en 100 países y podéis utilizar una sola suscripción hasta en siete dispositivos. Además, tenéis una oferta especial para los seguidores del canal y podéis probarlo sin riesgo.

Tenéis el enlace justo aquí debajo en la descripción y hasta aquí el vídeo de hoy. Espero que os haya sido útil. Si tenéis cualquier duda, dejar un comentario y nos vemos en el próximo vídeo. Chao, familia. M.