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Curso de Inteligencia Artificial con John Hernández

Hola a todos, bienvenidos a este curso de inteligencia artificial. Estáis absolutamente locos. Más de 12,000 personas, 13,000 ya creo estáis aquí en este directo para formaros con inteligencia artificial. Yo soy John Hernández. La mayoría me conoceréis porque estáis aquí es porque habréis pinchado en alguna de las invitaciones que os hemos enviado y es un absoluto placer ver como tantos de vosotros queréis formaros en inteligencia artificial. Desde luego es algo que es muy necesario y llevo más de 2 años ayudando a la gente a intentar entender lo que se nos viene encima y es muy importante que todos empecéis a sacarle partido porque esto viene muy deprisa y nos viene a todos. Vamos a empezar antes de ponernos con el contenido. Nada, dos cosas muy rápidas porque seguro que me lo vais a preguntar y lo estáis preguntando por el chat que va como una cascada y nuestro equipo Mireya, Iván, etcétera, no les va a dar tiempo a ver vuestros comentarios. Así que voy a intentar dejaros claro cómo va a ir esto durante estos 3 días, porque recordar que vamos a estar hoy, mañana y pasado desde las 8 de la tarde, lo que dure lo que os quiero enseñar cada uno de estos días, ¿vale? Os lo explicaré con más definición, pero vamos, lo primero y más importante, tenéis en la descripción y os van a spamear ahora mismo por el chat un enlace. Lo hemos intentado simplificar al máximo. Tenéis un solo enlace en el que os apuntáis y os va a llegar todo. Os va a llegar la documentación del curso, los PDFs, pensar que es un curso que estamos haciendo en directo, con lo cual toda la documentación mi equipo la tiene que hacer cuando acaben los directos. Por lo tal, os la mandaremos el lunes que viene. Os mandaremos toda la documentación con todos los PowerPoints, con todos los proms, con todos los GPTs, con todo lo que vamos a hacer durante estos 3 días que van a ser espectaculares. Además de eso, también os vamos a mandar el enlace para cómo presentaros al examen de calificación. De nuevo, el lunes lo vais a recibir, ¿vale? y os vamos a mandar el examen de calificación para que os podáis certificar, porque aquellos que hagáis este curso, que veáis este curso y lo veáis mañana y lo veáis pasado, vais a poder sacaros un certificado de eh que habéis completado con éxito si aprobáis el examen. Este curso de inteligencia artificial lo vais a poder utilizar en vuestro currículum, en vuestro LinkedIn o donde vosotros queráis. Pero más importante aún, darle al enlace que tenéis en la descripción y os están poniendo por el chat porque mañana por la mañana os van a mandar el replay de esta clase y además os van a mandar el enlace para la segunda clase de mañana que no os queréis perder. Con lo cual superimportante si no estáis apuntados, registrados ya al curso, si habéis acabado aquí porque YouTube os lo ha recomendado, porque os lo ha mandado un amigo, que por cierto lo podéis mandar a quien queráis, esto es en abierto y gratuito, así que lo podéis mandar a quien vosotros queráis, darle al link de la descripción y con eso tendréis todo lo que necesitáis. sobre este curso de 3 días, ¿vale? Así que el link, eh, perdón, el link ha petado. Bueno, no pasa nada, durante el rato este recuperaremos la web porque sois unos locos. ¿Cuánta gente hay? 14,000 personas. Veo por aquí igual alguno más porque esto no se actualizado. Bien, otro tema muy importante, a medida que vayamos haciendo la clase, podéis ir dejando preguntas en el chat. Mi equipo, Mireya, Iván, Bruno, el resto van a estar recopilándolas y me las van a ir poniendo en un documento que yo puedo ir consultando, ¿vale? Esas ese documento lo que me va a permitir es poder verlas de forma organizada cuando tengamos el momento en que la IA esté trabajando y no interrumpir la clase para responder preguntas. Yo voy a ir tirando. Cuando chat GPT o la IA esté trabajando, responderé preguntas de este documento, con lo cual ir dejándolas y no os preocupéis que el equipo las va a recopilar y me las va a hacer llegar, ¿vale? Así que con eso creo que tenemos ya claro toda la parte más logística, que creo que es una parte importante que nos tenemos que sacar de encima. Pero vamos a meternos manos a la obra porque lo primero que quiero deciros es eso, que bienvenidos a este evento porque realmente creo que es muy importante que os pongáis con la inteligencia artificial y creo que habéis hecho muy bien. Si estáis aquí hoy es que ya vais en el camino correcto. Así que nada, sin más dilación vamos a empezar. Voy a empezar por explicaros cómo vamos a organizar el evento para que todos lo tengáis claro y veáis que vamos a ver cada uno de los días, ¿vale? ¿Cuánto va a durar? No lo sé, lo que haga falta para que os pueda transmitir todo el conocimiento que os quiero transmitir y os sea útil. Así que no sabemos cuándo acabaremos. Lo que sí que sabemos que cada día empezaremos a las 8 de la tarde, hora española. El primer día, ¿qué es lo que vamos a ver? Pues Chat GPT, la inteligencia artificial más utilizada del mundo, la más importante. Pensar que esto tiene una dominancia de mercado de alrededor del 90% de los usuarios que utilizan inteligencia artificial utilizan chat GPT, con lo cual es muy importante que aprendáis a utilizarla, pero todo lo que aprendáis sobre Chat GPT lo vais a poder aplicar si utilizáis Copilot, si utilizáis Gemini, si utilizáis Grock, si utilizáis Antropic o cualquier otro chatbot, ll o como queráis llamarle. Vale, creo que es muy importante que entendáis que Chat GPT tiene la dominancia de mercado, pero que todo lo que aprendemos nos sirve para otras cosas. Y yo sé que muchos de vosotros ya sabéis utilizar Chat GPT o ya estáis utilizando Chat GPT, pero os voy a enseñar cómo sacarle partido de verdad. No vamos a quedarnos en la superficie, utilizarlo como si fuese una enciclopedia a la que le pregunto cosas y me responde. Vamos a hacer muchísimo más. Vamos a hacer que trabaje y vamos a hacer que trabaje por nosotros y para nosotros, con nosotros. Así que quedaros porque aunque ya sepáis utilizar Chat GPT, os aseguro que le vais a sacar mucho partido a estas clases que vamos a ver. ¿Qué vamos a ver mañana? Pues mañana vamos a profundizar en algo que para mí es lo más importante que van a utilizar las personas en el trabajo. Los GPTs personalizados. Esa es una herramienta que tan solo el 15% de la gente que tiene una cuenta de pago de chat GPT utiliza y esa herramienta es la más potente para el aumento de productividad. Mañana os voy a explicar todo lo que necesitáis saber sobre esa funcionalidad de chat GPT, los GPTs personalizados que son la auténtica bomba. Y el tercer día, ¿qué vamos a ver? Pues el tercer día os voy a llevar al siguiente nivel y os voy a explicar cómo hacer automatizaciones utilizando MAC, la plataforma más popular para hacer automatizaciones. ¿Y qué es lo que es una automatización? Pues básicamente hacer que la IA trabaje por mí, ya no que me ayude a hacer cosas, sino que pueda hacer cosas de forma autónoma, ¿vale? Algunos le llaman agentes, algunas de estas cosas que hacen. Yo preferí llamarle automatizaciones por ahora. Los agentes ya os explicaré que son algo un poquito más complejo, pero en cualquier caso podréis hacer cosas como estas. Fijaros, yo tengo aquí, voy a abrir aquí a mi robollón, que es una IA que tengo entrenada con la que básicamente tengo una automatización hecha conmake, que os enseñaré el jueves en el directo, ¿vale? Pues básicamente lo que tengo aquí es un chat que fijaros que yo le puedo mandar un mensaje de voz. Hola, ¿qué tal? oye, ¿me puedes decidir cómo está el tiempo hoy en Barcelona? Y fijaros como este bot, que tarda unos pocos segundos, lo que va a hacer es recoger la pregunta que le he hecho y poder responderme a ella. Entonces, fijaros como no debería tardar más de tres o cu segundos. Madre de Dios, cuánta gente hay aquí. Podemos poner una encuesta de cuánta gente a día de hoy utiliza chat GPT a menudo. Vamos a poner, bueno, fijaros, ya me he contestado. Hoy en Barcelona condiciones actuales, pronóstico por la tarde, etcétera, etcétera. Todo correcto, con lo cual tengo un chatbot que me contesta, pero no solo eso, fijaros que le puedo decir, "¿Me puedes decir qué citas tengo la semana que viene en mi calendario?" Y vais a ver como esto puede incluso mirar mi calendario, agendar cosas y muchas más funciones que os enseñaré el jueves. Vamos a ver si nos responde mientras pasamos esa encuesta. Vamos a ver. Oye, he visto que alguien ha dado dinero por aquí un super chat. No deis dinero, no merece la pena. Vale, olvidaros de eso. Centraros en intentar aprender lo de hoy. Pues me dice las citas. Tengo, evidentemente es un calendario que utilizo para las demos. Eh, 19 de mayo, ponencia sobre el futuro de la IA. 21 de mayo una cena con mi mujer, el 22 de mayo una reunión con Pedra y con Pedro y con una empresa super top. Así que este tipo de cosas parecen una programación loquísima, que tenéis que ser programadores nada más lejos de la realidad. Cuando salgáis de aquí vais a ser capaces de hacer este tipo de cosas. Así que os animo a que os quedéis estos tr días porque realmente va a ser muy importante. Y para aquellos que os interese también, que nos habéis preguntado muchísimo, el tercer día después de hablaros todo el Make, después de hacer todo este contenido, os vamos a presentar también el nuevo máster de inteligencia artificial que lanzamos con Big School, ¿vale? nuestra nueva edición. Ya es la tercera, es uno de los másts de más éxito, yo creo, porque tenemos un montonazo de alumnos super contentos y la verdad es que estamos satisfechos con el producto que hemos creado. Y para aquellos que os interese, os podréis quedar para que veamos cómo es el máster, qué novedades hemos traído y qué cosas va a incluir en esta nueva edición. Así que nada, vamos a ponernos ya en serio con esto y vamos a empezar porque lo primero que tenemos que entender es que hay que ponerse las pilas con la inteligencia artificial. Fijaros que venimos de un sector, venimos de un mundo en que tenemos muy claro que esto de la IA era una ventaja competitiva, pero estamos empezando a llegar a una fase en que todo el mundo está empezando a utilizar la IA, con lo cual esa ventaja competitiva se está empezando a perder y estamos llegando a un punto en que poco a poco estamos pasando a que esto sea un tema de supervivencia competitiva. Ya no va a ser una ventaja, sino que vais a necesitarlo sí o sí. Es muy sencillo pensar que pasamos por un momento en que estamos llegando al punto en que la inteligencia artificial ya no va a ser una herramienta como tal, sino que la inteligencia artificial, si me paso al puntero, va a ser una infraestructura. Es muy importante que lo entendáis porque básicamente abrimos el grifo y sale inteligencia. Y la inteligencia es un factor tremendamente determinante en el éxito que tenéis en el trabajo, en lo personal y en todo lo demás. Fijaros que a mí ahora mismo me podéis poner aquí al lado un gorila y en 30 segundos me va a despedazar. es más fuerte que yo, está mejor adaptado que yo, pero en cambio el gorila está en el Zoy. Yo estoy aquí haciendo un directo en YouTube. ¿Con cuánta gente, Cristian? 16000. 16,000 personas ahora mismo tenemos aquí en directo. Vale, esto es una locura. ¿Y por qué lo puedo hacer? Porque somos un poquito más listos que los gorilas. Muy poquito, realmente, eh, hay muy poca diferencia, pero esa pequeña diferencia de inteligencia hace que nosotros a día de hoy podamos estar haciendo todas estas cosas y el gorila esté en el zoo y no entienda ni por qué Leches está en el zoo. Esa diferencia de inteligencia es lo que define que tener más inteligencia en la empresa, en tu vida personal o en lo que sea, te permite hacer mejores cosas. Y es muy importante que entendáis que tener más inteligencia va a marcar una diferencia importantísima, pero esa diferencia que hasta ahora era por estar en la punta de lanza, por ser los primeros, estaréis todos de acuerdo que cada vez oís hablar más de inteligencia artificial y oís a más compañeros que os dicen que lo utilizan para esto o para lo otro. Con lo cual es muy importante que empecemos a cambiar el paradigma. Empecemos a dejarnos de pensar en simplemente tener acceso a inteligencia artificial ya nos da la ventaja y que nos entendamos que saber utilizarla bien es lo que nos va a dar esa ventaja, porque de otra forma lo único que haremos es supervivencia y lo único que haremos es mantener la cabeza fuera del agua. Es muy importante que lo entendáis porque esto es tremendamente relevante porque si no estáis utilizando bien la inteligencia artificial no va a servir de nada, no os va a dar una ventaja competitiva. Os quiero preguntar una cosa, ¿vale? Y quiero que seáis muy honestos, quiero que pongamos otra encuesta por aquí, cerrar esa, vamos a poner otra encuesta, ¿vale? Quiero que me digáis cuántos de los que estáis viendo este directo ahora mismo estáis ahora mismo con chat GPT abierto en otra pestaña. Vale, sé que algunos estaréis viendo desde el móvil, pero bueno, vamos a intentar verlo con aquellos que tengáis ahora mismo el directo y estéis viendo esta clase y tengáis chat GPT abierto ahora mismo al lado, porque si no lo tenéis, ya os adelanto que deberíais tenerlo. Y ese es el primer factor que tenéis que daros cuenta. La inteligencia artificial ya no es una cosa que utilizamos para esto, para lo otro, no es una herramienta. Es algo que tenéis que utilizar siempre y para todo de forma constante. Tiene que formar parte de vuestra vida en todos los procesos. Cuando voy a hacer la compra, utilizo Chat GPT o Gemini o el que queráis. Cuando estoy trabajando, utilizo Chat GPT. Cuando estoy eh gestionando las extracolares de los niños, utilizo chat GPT. Cuando el médico me ha dado un reporte médico y tengo que interpretar ese análisis eh clínico que me han hecho, utilizo Chat GPT. Lo tenéis que utilizar en cada una de las facetas de vuestra vida y no pensar en ello, que sea algo natural que os salga ir a utilizar Chat GPT. Es muy importante que hagáis esto porque realmente tenéis que hacer una aclimatación a ello. No va a salir de forma natural, ¿vale? Estoy seguro que habrá mucha gente que no lo va a tener de forma orgánica y tenéis que pasar por un proceso en que os obliguéis. En lugar de utilizar Google, utilizar Chat GPT. En lugar de utilizar Excel, utilizar Chat GPT. En lugar de utilizar X o y, utilizar chat GPT, porque eso va a acompañaros a que cada vez lo hagáis más de forma intuitiva y de una forma completamente natural y eso os va a permitir estar en la delantera de esta ola que se viene, ¿vale? Eso es super importante que lo entendáis porque si no lo entendéis no vais a sacarle partido la inteligencia artificial. Y este directo, este curso de inteligencia artificial que estamos haciendo, va precisamente de eso. Yo no necesito que aprendáis a utilizar las funciones que tiene Chat GPT hoy. Tengo que entendáis cuál es la visión detrás de cómo trabajamos con Chat GPT, porque eso es lo que casi todo el mundo hace mal. La mayoría de la gente lo utiliza, como digo, como herramienta y tenemos que acostumbrarnos que esto es como internet, que tú no te planteas cuando pides un Uber, que el Uber se va a conectar a internet, la aplicación para hacer por una app, no sé qué, no sé cuántos. Tú simplemente utilizas para llamar un taxi que te venga a buscar. Pues eso es lo mismo que tenemos que hacer con la inteligencia artificial, utilizarlo de forma natural como una extensión de nuestro cuerpo y eso va a marcar la diferencia entre los que le sacan partido y los que simplemente sobreviven a la inteligencia artificial. Tenéis que entender una cosa muy sencilla. Hasta ahora estábamos en una pelea de cuchillos. Todos recordaréis esta escena de Indiana Jones, ¿sí? En el momento que había el tío ese con la katana, él está con el látigo y de repente dice, "Mira, ¿sabes qué? A la mierda." Saca la pistola y le pega un tiro. Pues esto es exactamente lo que está pasando aquí. Lo que está pasando es que estábamos en una pelea de cuchillos y de repente han aparecido pistolas en el terreno. Y aquí depende de cada uno de vosotros si queréis seguir compitiendo con las mismas armas que teníais o queréis esas pistolas. Os voy a poner un ejemplo muy mío, ¿vale? Muy personal para que lo entendáis. Yo vengo del mundo de la fotografía, soy fotógrafo desde hace 25 años, ¿vale? Yo siempre he tenido un foso, una ventaja competitiva con la gente que empezaba en el mundo de la fotografía. Y en la fotografía es algo muy de equipo técnico. Yo tenía más de 100,000 € en cámaras, flashes y todo el equipo que necesitas para hacer unas fotos. Cuando a mí me contrataba una marca como Land Rover, como Coca-Cola, como Powerate, me contrataba para hacerle fotos, me contrataba a mí porque podía ejecutar ese trabajo que otra gente no podía porque no tenía el equipo necesario, el conocimiento y muchas otras cosas. Pues bien, ese foso competitivo que hacía que un chaval salía de la escuela de fotografía y no podía competir conmigo con esos clientes, ese se ha ido al Porque de repente ese chaval se puede ver cómo utilizar la inteligencia artificial, puede aprender cómo sacarle partido y a partir de ahí puede competir conmigo. Y yo que tenía esa ventaja competitiva y estaba cómodo, de repente la he perdido, con lo cual me deja a mí en una situación en la que he perdido el foso competitivo y vosotros os dediquéis absolutamente a lo que os dediquéis, estáis en la misma situación. Estamos en una situación en que la inteligencia artificial se está hablando en los foros más importantes. Hace tres semanas me llamaron para ir a dar una charla a la ONU. Sí, literalmente en Ginebra a la ONU. Fuimos a hablar de inteligencia artificial en un foro de 2 días liderado por Miguel Ángel Moratinos, el exministro de exteriores y que ahora es el responsable del foro de las civilizaciones. Vale, una cosa muy loca y la verdad cuando me llamaron me quedé absolutamente loco, pero me pidieron que querían ver un poco cuál era la visión de la gente normal, de la gente que estamos en la calle y no de los científicos, no de tal. Y yo fui a contar, que creo que lo que nos viene es un tsunami de proporciones desmesuradas en el que la mayor parte de la sociedad no es consciente ni de qué viene. Y ese tsunami nos lo vamos a comer y nos va a pegar un viaje importantísimo. Y sé que hay muchos de vosotros o amigos que tenéis que creéis que la IA tiene mucho hype y que esto es una locura y que es una burbuja y que no es para tanto. Bien, la inteligencia artificial va muy en serio. Fijaros en estos dos ejemplos muy rápidos. En Australia, un equipo de científicos ha entrenado una inteligencia artificial que permite detectar un tipo de cáncer mortífero con un 99% de eficacia a partir de la foto de una biopsia. ¿Vale? Esto es algo que ya hacíamos los humanos, pero los humanos no éramos capaces de detectarlo con más de un 68% de eficacia. Un 21% de mejora en la detección de un cáncer mortal no es una mejora marginal, no es, bueno, es un poquito mejor, no. Esto es la diferencia entre la vida y la muerte para un montón de gente. Y esto es gracias a la inteligencia artificial. Ahora preguntaros, si la inteligencia artificial puede hacer eso con un diagnóstico, ¿qué creéis que pueda hacer con vuestros correos electrónicos, vuestros Excel o vuestros PowerPoints? Os puedo asegurar que puede hacer absolutas barbaridades. Pero es que además, fijaros, en en Estados Unidos una escuela en Texas ha puesto un tutor de inteligencia artificial para cada uno de sus alumnos y ha cambiado el programa formativo decidiendo que 2 horas al día los alumnos estén con el tutor de IA y que el resto del día estén con los profesores humanos haciendo temas de relaciones sociales, humanismo y gestión de emociones. Pues bien, esa escuela ha pasado de ser una escuela del montón a estar en el top 2% de las escuelas de Estados Unidos. de la noche a la mañana aplicando inteligencia artificial. De nuevo, si puede hacer eso con nuestros chavales, con la educación, con la medicina, ¿qué creéis que va a hacer por vosotros en vuestro trabajo? Pues os lo digo porque nos lo están contando constantemente. Os lo digo muy fácil. Este gráfico que veis es de Brookings Metro. Es una de las mayores consultoras independientes que hay en el mundo de de los informes de este tipo de consultoría y básicamente han hecho un informe sobre cómo puedes ahorrar tiempo en tu trabajo con inteligencia artificial. Pues bien, esa tabla que veis nos indica qué partes de tu trabajo podrías hacer en la mitad de tiempo utilizando las herramientas que ya existen a día de hoy, no lo que vendrá en un futuro que será brutal, lo que ya tenemos disponible a día de hoy. Así que para que os hagáis una idea, identificar en qué sector estáis, pero más o menos para que os hagáis una idea, podemos hablar de que el 40 a 50% de las tareas que desarrolláis en vuestro trabajo a día de hoy las podríais hacer en la mitad de tiempo utilizando inteligencia artificial como la que vais a aprender en estos 3 días. A partir de ahí, pensar vosotros si eso os interesa o no os interesa, porque yo creo que os interesa a todos. Y fijaros que es muy transversal. Evidentemente, si estás sacando petróleo de una plataforma en medio del océano, te afectará un poquito menos, ¿vale? Pero la realidad es que la mayoría de los que estamos aquí trabajamos con un ordenador. De hecho, vamos a tirar otra encuesta. ¿Cuántos de vosotros trabajáis con un ordenador a día de hoy la mayor parte de vuestro día a día? Pues yo creo que vais a ser la grandísima mayoría y con lo cual la grandísima mayoría os vais a beneficiar de esta formación. Mientras tiramos la encuesta, no sé si puedes disparar esta, Iván, equipo. Y vamos a sacar la siguiente. Vamos a ver qué es lo que vais a conseguir en estos tres días. Y quiero ser muy honesto, esto no es para todo el mundo, ¿vale? Estamos en una situación en la que aprender inteligencia artificial no es algo que podáis hacer sin ningún tipo de esfuerzo. Requiere un poquito de dedicación. En este caso, vais a tener que dedicarme estos tres días, una hora y pico o lo que sea, que estemos en esta formación para entender esas bases de la dirección y de qué podéis llegar a hacer con la inteligencia artificial. Hoy veremos chat GPT, mañana los GPTs, pasado make, etcétera. ¿Vale? Eso quiere decir que va a tener un esfuerzo por vuestra parte. Yo lo que os voy a pedir es que si estáis aquí os quedéis a intentar darle valor a esto. Cogéis papel y boli, intentar apuntos de lo que os interese, a pesar de que os los vamos a mandar los apuntes todo lo que necesitáis, pero que intentéis prestarle atención y a partir de ahí, cuando haya acabado esto, si veis que esto no es para vosotros, pues oye, habréis perdido unas pocas horas de vuestra vida, pero os aseguro que a la grandísima mayoría va a cambiar la forma en que veis la inteligencia artificial y vais a empezar a sacarle partido. Después de estos tres días vais a poder perfectamente ahorraros del orden de dos a cu horas semanales de trabajo. Y no estoy haciendo una promesa que sea una locura, estoy siendo muy conservador. Fijaros que hace muy poquito BBVA, el Banco Español, ha hecho una prueba piloto con Open AI, con Chat GPT, ¿vale? y han cogido 3,000 licencias para algunos de sus trabajadores. Les han dado esas licencias y lo que han conseguido es que la optimización del trabajo haya sido tan brutal que hoy mismo, creo que fue hoy o ayer, han sacado el anuncio de que han ampliado el programa a 11,000 personas más, ¿vale? Y para que os hagáis una idea, la media de ahorro está entre las 2 y 3 horas por persona por semana. Así que no, lo que os digo no es una locura aprendiendo a utilizar, que por cierto lo que han hecho principalmente son los GPT, que es lo que vais a ver mañana, pues aprendiendo a utilizar ese tipo de herramientas podéis ahorraros un montón de tiempo. Bien, lo que vais aprender aquí son tres cosas, ¿vale? En estos dos días, tres días, perdón, es primero vais a ver la IA de una forma distinta. Esto es lo que más me repiten en todas las formaciones, en empresas y en todas las formaciones y congresos a los que voy y hablo de inteligencia artificial. La visión de que la inteligencia artificial no es una herramienta, sino que es algo mucho mayor que hay que tomar de una forma como un cambio cultural, como que tenéis que hacer un cambio de chip, es lo que realmente va a marcar el rumbo de vuestro futuro con la guía. Realmente tenéis que parar de compararlo con PowerPoint o con Excel y empezar a verlo como la electricidad, el agua o internet, como algo que va a estar presente en nuestras vidas y tenéis que sacarle partido. Segundo, vais a aumentar vuestra productividad. Sin ninguna duda. No me cabe la menor duda que vais a ser capaces de hacer más con menos tiempo. Y por último y más importante, os va a enganchar. Os va a enganchar esto de la inteligencia artificial, porque cuando tú empiezas a utilizar la inteligencia artificial y empiezas a sacarle partido, flipas. Empiezas a flipar en colores, empiezas a decir, "Madre, madre de Dios, ¿cómo no podía yo utilizar esto antes?" A mí el otro día en una reunión, yo hace 2 años que utilizo inteligencia artificial en mis reuniones, ¿vale? Os lo enseñaré mañana cómo lo utilizo y todo para que lo veáis vosotros, pero yo utilizo esa inteligencia artificial y hace unos días en una reunión muy importante me dijeron que tenía que apagar la IA porque por políticas de empresa no permitían grabar esas reuniones. Cuando yo la quité en ese momento no me pareció nada del otro mundo. Dije, "Bueno, no pasa nada." Y cuando acabé la reunión dije, "Me han cortado un brazo, tío." O sea, me encontré de repente con que quería un resumen de la reunión, quería preguntar cosas de lo que había pasado en la reunión, quería sacar notas, no tenía mi inteligencia artificial, me he hecho absolutamente yonkey de la inteligencia artificial y os va a pasar lo mismo. Así que estáis avisados, si os quedáis al directo os vais a enganchar a esto de la IA y os aseguro que no hay vuelta atrás. Bien, vamos a empezar ya, ahora sí, y vamos a empezar con la inteligencia artificial y vamos a ver cómo funciona esto de la IA, ¿vale? Vamos a verlo de una forma práctica y sencilla. Voy a abrirme por aquí una carpeta que tengo con algunas cosas y voy a un Excel que tengo por aquí sin más y se lo voy a tirar a chat GPT. Vale, no voy a hacer nada del otro mundo, luego veremos más cosas. Esto es como la mayoría utilizáis la IA y los que adjuntáis archivos ya sois como los más pros del mundo, ¿vale? Entonces, le voy a decir aquí, le voy a decir, "Hazme un informe financiero, ¿vale?" Y le voy a tirar aquí de este Excel, el Valer es un Excel que me he descargado de una web de datasets eh públicos que habla de ventas de coches. Vale, me da igual, es lo de menos. Y como veis aquí, Chat GPT se pone a trabajar. Y bien, empezamos. Me dice que no podemos mostrar la visualización. Esto ya tiene algún problema del directo, pero por aquí está trabajando y vamos a ver qué es capaz de hacer. Si no, lo resetearemos y volveremos a hacer. Que estas cosas del directo Chang GPT, ya sabéis que a veces igual están sacando ahora Char GPT5 y me vuelan el directo, eh, por encima. Vale, pero vamos a ver, está analizando de momento, vamos a ver lo que hace y vamos a ver lo que consigue hacer, ¿vale? Pero esto es la forma en la que la mayoría utilizáis la IA. Utilizáis la IA diciéndole que os haga algo, ¿no? Y a partir de ahí vemos lo que es capaz de hacer. ¿Y qué pasa con esto? Pues que la mayoría de veces, como veis, me ha hecho un informe, eh, venta, número total de ventas, 558,000 € valor total 7,000 eh 7,000ones, perdón, no sé qué, no sé cuántos, pam, diferencia entre precio y todo, y me ha hecho un informe de ¿vale? Me ha hecho una de informe. ¿Por qué? Porque la I es una ¿no? Porque yo le he dado pues poca información porque lo he utilizado mal, porque lo he utilizado como si fuese conocimiento. Lo que tenemos que hacer es entender que esto no es un becario al que le tenemos que tirar la información. Esto no es simplemente un becario que le dices, "Hazme esto." Y te desentiendes y a ver qué te trae. Como es un becario, entiendes que lo haga mal. No funciona así. La IA no ha sido diseñada para eso. Fijaros que Microsoft, déjame ver agua porque me voy a ver. ¿Cuánta gente hay? 19 19 Madre de Dios, estáis locos. Vale, eh, fijaros que Microsoft ha decidido lanzar una de las inteligencias artificiales más populares que es Copilot y el nombre le han llamado Copilot. ¿Qué es el copiloto? Pues os acordáis de Carlos Sainz, aquí es un piloto de rally muy famoso en España. Pues bien, él evidentemente era el piloto y ganaba los rallyies y todos lo conocemos. Poca gente sabe cómo se llama el copiloto. De hecho, en España sí que es cierto que muchos sabemos cómo se llama, por eso de trata de arrancarlo Carlos, ¿no? Porque el tío se quedaron tirados ahí. hizo una frase muy viral que se hizo muy famoso, pero la realidad es que yo no me acuerdo ni de su nombre. Y hay mucha gente que no se acuerda de los copilotos, porque el copiloto lo que hace es ayudar al piloto a llevarse las medallas. En este caso, ¿quién es el copiloto? La inteligencia artificial. ¿Quién es el piloto? Vosotros. ¿Qué hace la IA? A, ayudaros a vosotros a llevaros las medallas, es decir, a ser mejores. La inteligencia artificial no es un becario al que le tenemos que tirar tareas. Y tenéis que entender esto y grabároslo, tatuáoslo si queréis. Eh, la inteligencia artificial es un compañero de trabajo, es vuestro coworker, vuestro colega. Lo que vais a hacer a partir de ahora es trabajar mano a mano con la inteligencia artificial y entre los dos, entre la IA y vosotros, vais a sacar mejores resultados. que tengo que hacer un informe financiero, pues lo que voy a hacer es que si normalmente el informe financiero me llevaba 6 horas de trabajo y tenía un nivel este, pues lo que voy a hacer es hacerlo en 3 horas y que el nivel esté por encima de lo que estaba, porque lo he hecho yo con la inteligencia artificial, combinando nuestros puntos fuertes. Y eso es lo que tenéis que entender. A futuro ya veremos qué pasa, pero hoy por hoy la inteligencia artificial es vuestro copiloto, os tiene que ayudar a ser mejores en lo que hacéis. os tiene que empoderar como profesionales y es muy importante que lo entendáis porque la segunda parte es que veo muchísima gente que hace esto que he hecho yo aquí y dice, "Va, menuda cierra chat GPT y lo tiro por la ventana. No quiero saber nada de la IA porque lo probé un día y esto es una castaña." Bien, lo primero de todo es que tenéis que entender que la IA evoluciona muy rápido y es cierto que en algunas cosas aún no es suficientemente buena, pero en la mayoría es capaz de hacer mucho más de lo que vosotros queréis si lo utilicéis como tenéis que utilizarlo. La segunda parte, una frase que me gusta muchísimo de los americanos. Shit in, shit out. Si le metes va a salir de ahí. Porque la inteligencia artificial, si tú le metes un mal prompt, que es como llamamos a las instrucciones que le damos a inteligencia artificial, lo que va a hacer es generarte un mal resultado. Le he dicho, "Genérame un informe financiero. Eso es un muy mal prompt." Y ¿qué ha pasado? Que me ha hecho una de resultado. Así que es muy importante que os grabéis a fuego estas cosas, ¿vale? La IA no se trata de que os haga el trabajo, sino de que os acompañe a hacer un mejor trabajo a vosotros. En segundo lugar, tenéis que iterar con ella, como iteráis con un compañero de trabajo. Acordaros que cuando vosotros le pedís a un diseñador gráfico, os haga un logo, le dice, "Hazme un logo." ¿Y qué te hace un logo de Y a partir de ahí, ¿qué pasa? Que tú dices, "Vale, no, mira, la paleta de colores, hazla así, hazlas A y además quiero que integre estas ideas, no sé qué." Le das un buen briefing y a partir de ahí un mejor logo, pero aún y así tú lo quieres cambiar y se lo devuelves otra vez y otra vez y otra vez y a la sexta vez te hace el logo que vas a utilizar en tu página web. Pues eso es lo que tenemos que hacer con la inteligencia artificial, colaborar con la inteligencia artificial para conseguir mejores resultados. Y por último, tenéis que curros vuestra parte. La IA no trabaja sola. La IA puede hacer algunas cosas de forma autónoma, lo veremos en automatizaciones, pero son procesos repetitivos. Cuando hablamos de crear la inteligencia artificial, lo tenemos que hacer a medias. Y eso es muy importante que lo entendáis porque va a cambiar el chip de cómo veis la inteligencia artificial. Bien, antes de ponernos a explicaros cómo hacerlo bien, hemos visto cómo hacerlo mal, quiero que entendáis una serie de cosas que son básicas para que podamos entender cómo gestionar estos sistemas, ¿vale? Y es muy importante que lo entendamos. No me voy a poner nada técnico, os lo prometo, pero es muy importante que entendamos unas pequeñas bases de cómo funciona la inteligencia artificial. Bien, para mí lo que me gusta muchísimo decir siempre es que la inteligencia artificial son ordenadores que son capaces de hacer cosas que queríamos de humanos. Como humanos hemos dominado el mundo por esa pequeña inteligencia además que tenemos que el resto de animales y con lo cual hemos asumido generación tras generación que había ciertas cosas que son intrínsecamente nuestras. Y aquí voy a tocar fibras y algunos os vais a sentir que este tío está loco, es un terraplanista, pero bueno, aquí cada uno con la suya. Si no me hacéis caso, no pasa nada, a la vuestra el tiempo nos dará razón a unos o a otros, ¿vale? Pero fijaros, yo creo que, por ejemplo, viniendo del mundo de la creatividad, viniendo del mundo de la fotografía, la creatividad es algo que para mí era una línea roja. Yo empecé en 2023 con la inteligencia artificial y dije, "Esto nunca será creativo." ¿Y qué pasó? que varios estudios científicos me demostraron lo contrario. La inteligencia artificial a día de hoy está definida como que es creativa y de media más creativa que la mayoría de los humanos. Eso no quiere decir que sea mejor que nuestros mejores humanos, no es mejor que Mozart que Picasso, pero de los que estáis viendo este directo, que la mayoría es más creativa. Y eso quiere decir que tenemos que asumir ciertas líneas rojas que para un fotógrafo son jodidas de asumir, pero tenemos que asumirlas porque la realidad es aplastante. Lo mismo falta con muchas otras cosas, el razonamiento. Veréis vosotros mismos durante estos directos si creéis que esto está haciendo ciertos razonamientos o no. Yo lo voy a dejar en vuestra mesa y no sé si lo hace igual que nosotros o no, porque sinceramente por qué funciona no nos importa a ninguno de los que estamos aquí. Lo que nos importa es cómo me afecta y cómo le saco partido. Pero hay muchas cosas que creíamos que eran nuestras, que nos vamos a dar cuenta que no son tan nuestras, que resulta que la inteligencia artificial las puede hacer y algunas de ellas tendremos que asumir que la IA las pueda hacer mejor, como los diagnósticos que hemos visto antes del equipo este de Australia. nos vamos a encontrar que habrá cosas a las que como humanos tendremos que renunciar, pero habrá otras donde seguimos pudiendo aportar valor y es muy muy importante. Pero, ¿dónde vamos a aportar valor? Cuando todo el mundo puede abrir el grifo y sacar inteligencia, donde lo hagamos de una forma distinta por el aporte que nosotros pongamos encima de la mesa. Para aquellos que os interese la parte técnica y queréis que muy técnicos, os recomiendo un vídeo de este tipo. Este tipo es Andrés Carpaci. Andrés Carpaci fue uno de los eh fundadores de Open AI, fue uno de los directores de visión de Tesla y a día de hoy se dedica a hacer vídeos de YouTube muy técnicos, que ya os digo que son un poco tal 3 horas y pico explicando cómo funciona Chat GPT por dentro, ¿vale? Pero si interesa echarle un vistazo eh estos días y seguro que os será bastante útil, están solo en inglés, pero desde luego es un valor importante que tenemos a día de hoy. Bien, también le podéis explicar o preguntar al chat GPT que os lo explique y os lo explica casi también como Andrés Carphy. Bien, vamos a ver un poco cómo funciona la IA. Esto que veis aquí es una red neuronal, es algo tremendamente complejo y os lo voy a simplificar muchísimo. Predice la próxima palabra, ¿vale? Básicamente lo que hace es predecir cuál va a ser la próxima palabra que tienes que hacer. Todos tenéis WhatsApp, ¿verdad? Y cogéis el móvil, os ponéis a escribir y el teclado sugiere la siguiente palabra. Eso es lo que hace la inteligencia artificial. John, pero ¿cómo puede ser que esto entonces digas que razona y que es capaz de hacer tantas cosas? Pues porque esto es eso en esteroides. ¿Y qué pasa ahí? Pues que fijaros, hay una cosa muy interesante que dice Ilia Suskeber, que es uno de los grandes científicos del mundo de la IA, quizá uno de los mejores, que cuando le preguntan, "¿Cómo puedes decir que la predicción de la siguiente palabra es inteligencia?" Él dice que, fíjate, predecir cuando yo te digo, "Hola, buenos", ¿cuál es la siguiente palabra? Es fácil, ¿no? ¿Cuál sería la siguiente palabra? días, ¿no? Hola, buenos días, es lo lógico, ¿vale? Pero cuando yo te digo, leete esta novela de 600 páginas de es una novela policíaca de estas británicas oscuras y cuando llegamos al final de la novela, el policía dice, "Y el asesino es, predíceme esa palabra, valiente." Sí, esa palabra para poder predecirla tienes que haber entendido, razonado todo el contexto del que venía de ese libro. Con lo cual eso es lo que hace la inteligencia artificial a día de hoy. ¿Cómo lo hace a día de hoy? No solo lo hace palabra por palabra o como decimos token a token, que es como se mueve la inteligencia artificial, sino que lo puede hacer simplemente prediciendo cuál es el informe financiero que te va a satisfacer o prediciendo cuál es el capítulo de este libro que estás escribiendo que sería adecuado para lo que tú quieres o te puede ayudar, pues, no sé, prediciendo cuál es el resultado de este de esta fórmula en Excel que quieres conseguir. Todo eso al fin y al cabo son predicciones de esas redes neuronales y aunque parece que sea una bola de cristal resulta que casi siempre acierta. Es cierto que la inteligencia artificial hay una cosa que hace que es que alucina, algo que eh los científicos le han puesto ese término de relativamente incoherente porque no alucina, pero bueno, en cualquier caso eh lo que hace es que a veces se inventa ciertas respuestas y eso forma parte de esa creatividad de predecir la próxima palabra y con lo cual es una característica, no es un error, es muy difícil que lo eliminemos, pero la realidad es que para que os hagáis una idea y fijaros la cantidad de falacias que hay en el mundo de la IA, entre el año pasado y este se han reducido las alucinaciones de los modelos de inteligencia. artificial en un 90%. Eso la mayoría no lo sabíais y pensáis que la I alucina como alucinaba el año pasado, pues resulta que no. Por muchas herramientas y muchas cosas que han sacado, la IA cada vez alucina menos. Y puedes decir que a día de hoy el nivel de alucinación de la IA hace que sea tan poco que es suficiente para que podamos convivir con él, porque estará más o menos a la par, si no por debajo del error humano. Vuestros trabajadores, vosotros también nos equivocamos. Y a partir de ahí, ¿qué pasa cuando yo tengo un nuevo trabajador que se va a ocupar de mandar un email y manda un email incorrecto y no pone el enlace eh que tenía que poner para el carrito o lo que sea, pues que me supone un problema, pero es un error humano. Si lo hace la IA, decimos, "La IA no vale para una vamos a dejar de trabajar con IA." Si lo hace un manuel, decimos, "No, hombre, Manuel, tío, esto tienes que prestarle más atención, tal, que no vuelva a pasar." Sí, pero con una IA no se lo permitimos. Pues bien, el error de la IA es algo que tenemos que convivir con él. Y es cierto que a veces sucede y por eso es tan importante que trabajéis mano a mano para vosotros poder supervisar lo que hace la inteligencia artificial. Es muy importante que lo veáis porque realmente va a ayudaros muchísimo a pesar de que no pueda hacer todo lo que vosotros queréis hacer. Yo tengo un dicho y es que lo que no puede hacer la IA hoy dale 6 meses. La realidad es que a día de hoy habrá tareas que queréis hacer con IA y que simplemente la IA no puede. Hay cosas que no puede. Yo, por ejemplo, hacer las descripciones de mis vídeos de YouTube y que saliesen bien era algo que la Ian no podía hacer. y de repente desde septiembre conseguimos una guía a mejor que ya lo hace bien. Las transcripciones en un podcast de poner los timings y tal, pues lo mismo. Vamos viendo como poco a poco cada vez hay tareas que la IA no es capaz de hacer, pero poco a poco vamos avanzando. Yo recuerdo cuando empecé la IA no era capaz de hacer nada en PowerPoint, podía hacerte una exportación de un código en Visual Basic. A día de hoy le pregunto a Chat GPT que me haga un PowerPoint y ya me hace un esqueleto de PowerPoint. no me pone el diseño, pero ya me pone los conceptos que tienen que ir en cada una de las diapositivas y a partir de ahí yo lo puedo diseñar o utilizar herramientas como gama, etcétera, de IA para diseño gráfico. Pero la realidad es que a día de hoy la inteligencia artificial tiene unas capacidades, pero es que va avanzando tan deprisa que mañana tendrá otras, pasado otras y cada vez irá a mejor. Con lo cual, si hay alguna tarea que a día de hoy no podéis hacer bien con IA o no os la hace bien, no os ofusquéis. Primero, mirar si el error es vuestro, si no lo estáis haciendo bien. Y con este curso os aseguro que entenderéis cómo podéis estar cometiendo ciertos de estos errores, pero a partir de ahí, centraros sobre todo en que quizá es buen momento para establecer los flujos de trabajo que mañana cuando saquen un modelo nuevo día, que sí que pueda hacerlo, yo pueda integrar de forma inmediata en mi proceso y ahorrar tiempo y dinero. Con lo cual es muy importante que entendamos todo esto de aquí. Bien, vamos a ver qué es los modelos de razonamiento, porque esto es relativamente nuevo, viene de septiembre del año pasado, pero tenéis que entenderlo. Tradicionalmente nosotros teníamos inteligencias artificiales como chat GPT que funcionaban, pues como habéis visto, prediciendo la siguiente palabra, ¿no? Y con lo cual, ¿qué pasa? Que cuando construimos una respuesta, Chat GPT la va generando sobre la marcha. Cuando te está diciendo, "Hola, buenos días, John", él aún no ha dicho, "John, que está escribiendo hola, buenos días y no sabe lo que va a decir lo siguiente, simplemente lo va generando sobre la marcha en base a lo que ya ha generado." ¿Vale? Esto es un modelo tradicional como puede ser, por ejemplo, GPT4O dentro de Chat GPT. Estos modelos son los que hemos tenido desde que apareció la IA Generativa en noviembre del 22 y desde entonces hemos tenido estos modelos que han ido mejorando, pero en septiembre pasó algo muy importante y es que aparecieron los modelos de razonamiento, los modelos que se conocen como test time compute. Y estos modelos lo que hacen es que la IA en lugar de generar tu respuesta sobre la marcha con tokenización, como hemos dicho, lo que hace es que simplemente se genera una pregunta a sí misma de qué es lo que estás intentando pedirle. Eso lo genera de la forma que habéis visto hasta ahora con un modelo normal, pero luego sobre esa respuesta piensa y nos da una respuesta final, con lo cual sus resultados mejoran radicalmente. Esto es lo que conocemos los como modelos de razonamiento, ¿vale? Y esto uno de los primeros que salió gratuito al mercado fue Dipsic, que generó una ola increíble porque la gente no había probado un modelo de razonamiento gratis porque no lo había, lo que habían probado eran modelos tipo GPT anteriores. Y cuando probaron Deepsic fliparon en colores. ¿Por qué? Porque esto que veis en pantalla ahora es la diferencia entre lo que teníamos antes de septiembre de 2024 y después de septiembre de 2024. Las líneas rojas es la capacidad de los modelos tipo GPT. La línea azul y verde ahora hace unas pocas semanas es la capacidad de los modelos de razonamiento. Eso es lo que ha mejorado en distintas tareas la inteligencia artificial en los últimos 5 meses. Con lo cual estamos en un punto en que la IA ha mejorado radicalmente. 2025 la IA es muchísimo más útil de lo que fue en 2024. Con lo cual, por eso decimos que ya no es un tema de querer o no querer, es un tema de que ya está siendo muy muy útil para todo el mundo, con lo cual le podéis sacar muchísimo partido. Vamos a ver un ejemplo de razonamiento y a partir de ahí me decís vosotros si creéis que la IA razona o no razona. Vale, voy a cambiar el modelo y voy a aprovechar para explicaros los modelos que tenemos de de inteligencia artificial a día de hoy en chat GPT, ¿vale? Porque esto genera mucha confusión. Bien, por un lado tenéis GPT4O, que es el modelo principal que utilizamos, que es el modelo normal GPT, que no razona, que es el que utilizamos para todos. Es un modelo rápido, efectivo y que funciona muy bien para la gran mayoría de tareas. Además, el modo de voz que tenemos en chat GPT, que es por ejemplo lo que vais a oír aquí. Por ejemplo, si ahora abro chat GPT y empiezo a hablar con chat GPT. Hola, chat, ¿cómo estás? Vale, igual no tengo internet. Chat, ¿estás ahí, chat? No está, no tengo internet, creo que no tengo saturado esto con el ancho de banda. Bueno, el modo de voz avanzado lo habéis probado todos, ¿verdad? Porque esto es una pasada. Vamos a probar. Hola, chat. ¿Cómo estás? Hola, John. Todo bien por aquí. ¿Y tú qué tal? Pues muy bien. Estamos en un directo con ¿cuánta gente hay, Cristian? 20,500. 20,500 personas estaban aquí hablando contigo ahora mismo. Vaya, eso es un montón de gente. Menuda audiencia tienes hoy. Sí, sí, está genial. Bueno, pues este modo que veis, este funciona con GPT4O, porque GPT4O es un modelo de lo que llamamos multimodal. ¿Qué quiere decir multimodal? Pues que ya no solo puede hacer texto, ¿vale? Esta formación la vamos a centrar en el texto porque muchas de las cosas que podemos hacer con voz están muy limitadas y en el texto, en cambio, son cosas que acabarán viniendo en voz antes o después. Entonces, yo creo que el texto es donde nos tenemos que centrar para aprender. Luego, eh, la voz es muy útil para muchas cosas, ¿vale? Pero este modelo multimodal nos sirve para muchas cosas, nos sirve para cualquier pregunta de conocimiento que tengáis, os sirve para muchas cosas, pero cuando queréis algo más tenéis otros modelos. GPT 4.5 va a desaparecer dentro de nada. Es un modelo gigantesco que ha hecho Open AI y han decidido que es demasiado caro y que no aporta mucho valor sobre los modelos actuales, con lo cual no merece la pena. Así que lo van a eliminar. Podéis poner un poco el aire, tío, estoy muerto, ¿eh? Y luego ya tenemos los modelos que, como veis, cambian de nombre y pone o o tres o cu mini o mini 4 o cu mini high, ¿vale? La nomenclatura no es la mejor característica de Open AI de la empresa de chat GPT, ¿vale? Estos modelos ya son de razonamiento. O3 es el modelo más avanzado que existe ahora mismo. O4 Mini es un modelo mucho más rápido y un poquito más estúpido. Y O4 Mini High es una versión intermedia. ¿Vale? Luego aquí en más modelos tenéis O 1 Pro, que es uno que tenemos las cuentas de 200 € que igual no os aparece a vosotros, y GPT4 Mini, que son modelos que prácticamente no tienen sentido a día de hoy. ¿Vale? Pues bien, normalmente trabajaréis con GPT4 y cuando necesitéis una pregunta un poco más avanzada trabajaréis con un modelo de razonamiento. Voy a ponerle un modelo de razonamiento, ¿vale? Y este modelo de razonamiento es O3 y lo que voy a hacer ahora es una imagen que quiero que veáis. A ver si la podemos abrir. Esta imagen que veis de tres niñas aquí en Tomando café. ¿Vale? Pues bien, esta imagen lo que vamos a hacer es ponérsela a chat GPT. A ver si consigo dónde está mi ratón. Y mientras esto vuelca voy a copiarme un promp que tengo aquí una librería de proms. ¿Vale? Entonces, aquí voy a cogerme este prompt, lo voy a copiar y le vamos a preguntar a chat GPT. Se supone que en esta imagen los humanos vemos algo raro si apretamos los ojos. No sé si alguien ha podido verlo ya. Vale, se lo vamos a lanzar a chat GPT y vais a ver cómo funciona esto. Tenemos la imagen, tenemos el prompt. A partir de aquí, Chat GPT empieza a procesar la información, pero como es el modelo O3 pone pensando, ¿vale? Así que el modelo está empezando a razonar, es decir, a procesar esta información. A partir de aquí, dentro de su razonamiento, está pensando qué tiene que hacer y fijaros que en su cadena de pensamiento ha hecho algo de código de programación que yo no entiendo, pero que él cree necesario. ¿Vale? Fijaros que poco a poco nos va a salir y nos va a decir aquí lo que está haciendo. Vale, el usuario está hablando en español sobre una ilusión visual, un texto oculto en una imagen. Menciona que si entrecierran los ojos algo debe aparecer. Parece un tipo de ilusión donde si difuminas o entrecierran los ojos se revela una figura oculta como un perro. Voy a examinar la imagen para confirmar qué está pasando. La examina. El usuario menciona que supuestamente al entrecerrar los ojos no sé qué analiza un crop de la imagen y dice, "El usuario menciona la visión visual en que ta ta ta. Eh, la imagen parece tres chicas en una mesa, pero la forma de la mesa es extraña. Tal vez no sea una mesa." A partir de aquí está pensando que puede ser. Está buscando el enigma que le he planteado. Parece que hay un objeto en la imagen que podría ser una columna, un pilar. A partir de aquí parece que el objeto sostiene las tazas y esto va haciendo su razonamiento. Lo que está haciendo es una cadena de pensamiento. Se genera un mensaje, procesa sobre este mensaje y genera respuestas en base a este mensaje. Esta cadena de pensamiento y que tome acciones es una cadena de lo que llamamos agencia. Es como si tú estuvieses haciéndole un proma chat GPT normal y a partir de ahí, según la respuesta que te dice, le dices, "No, piensa en esto otro." Y entonces lo reevalúa y lo busca. Pues eso lo hace internamente el modelo antes de contestarnos. Nada de esto es nuestra respuesta. Es la cadena de pensamiento del modelo. Fijaros que empieza aquí ampliar la imagen. Voy a ampliar la imagen. Voy a visualizar la figura de un perro. En este caso, pues eh no veo yo perro por ningún lado. Voy a intentar la imagen de un perro a partir de la imagen. Eh, estoy visualizando la cara de un perro y la imagen de las chicas. Bueno, en este caso dice que es un perro. La imagental cuando cerramos o aparece un perro a punto de orinar. Está eh una ilusión. Dice que recuerda que existe eh en internet. Al recordar suamente una imagen como esta tres chicas con café formando imagen de un perro. En este caso veo la cabeza de un perro grande, veo la cabeza de un perro grande, está buscando en internet, está utilizando una serie de herramientas para intentar procesar esta imagen. Para que os hagáis una idea, vosotros normalmente lo que veríais es esto. Todo esto que está haciendo el modelo, no nos lo comparten a menos que lo expandamos. Y aún y así, OpenI no comparte el contenido real de lo que está pensando el modelo inteligente artificial. simplemente nos comparte un resumen, eh, pues para que no nos ofendamos con algunas cosas que puede decir a través de esto. No sé qué veis vosotros en la imagen, no sé si habéis visto ya lo que veis, pero bueno, oye, habrá quien vea un perro, habrá quien vea otras cosas, pero a ver qué veis vosotros y vamos a darle un minuto más a que conteste chat GPT. Mientras tanto voy a intentar mirar si tengo por aquí las preguntas. Aquí tengo las preguntas. Venga, vamos a ver. Johnny Menternomoke se puede crear un agente que realice gestiones por mí en una web en la que tengo que elegir el sitio donde sentarme cada día en la oficina. Se pueden hacer muchas cosas, ¿vale? Pero lo veremos más adelante. Agentes, lo dejamos para el día 2 y tres. ¿Es posible corregir a chat GPT cuando está acostumbrado a mentirte o prometerte comportamientos que no cumple? No, eso es una alucinación y cuando el modelo entra en alucinación os podéis olvidar de ese chat, resetear el chat y iros a otro porque ahí no podréis eh hacer nada. Bien, fijaros que esto ha pensado durante 3 minutos y ahora está haciendo otra parte y a partir de aquí me ha posteado la imagen y vamos a ver qué es lo que nos contesta sobre ello. Está generando su respuesta, ¿vale? Los modelos de razonamiento siempre son un poco más lentos o mucho más lentos. Este caso se ha pegado 3 minutos, pero a veces se puede pegar 12 segundos pensando. Y a partir de aquí nos genera una respuesta que él considera que es la adecuada. Vamos a ver qué es aquí en este lado. Nos dice, eh, vamos a ver, nos dice, "Es un truco de paraidoila." En este caso, eh, cuando entrecerramos los ojos o ves la foto muy borrosa como la que acabo de mostrarte arriba, los contornos fines desaparecen y el cerebro solo rescata los grandes bloques claros oscuros. Eh, a partir de aquí ponemos una foto con perfección la iconografía clásica de Jesús. Sí que ha sido capaz de verlo, pero fijaros que para llegar a esa conclusión ha pasado por pensar que veía un perro. Sí. Y con lo cual a partir de ahí ha hecho una serie de trabajos hasta encontrar esa imagen y encontrar el resultado que él quería, ¿vale? Con lo cual a partir de aquí todo se fundo en macroretato. Muchos significan como Jesús, simplemente otros venculino. En este caso se apoya incluso de una búsqueda en internet para verificar sus conclusiones. Como veis, esto para mí es un modelo de razonamiento claramente. Y esto puede ser una estupidez. ¿Para qué quiero yo una inteligencia artificial? Para algo que es una ilusión óptica que puedo ver yo también. Pero la clave está en que seáis conscientes de cómo de lejos puede llegar a esto, porque pensar un momento, una imagen para Chat GPT no es más que una serie de líneas de píxeles. Él no puede, no tiene ojos, no puede ver la imagen, solo puede analizar lo que componen los bits que componen esa imagen y en cambio es capaz de ponerse en mi piel, poder encontrar que cuando yo entre cierro los ojos desenfoco y a partir de ahí aplegar un desenfoque en la imagen para llegar a la conclusión de que de esa forma le puede ayudar a ver mejor lo que yo estoy viendo. Con lo cual, para mí eso es razonamiento y quien le quiere llamar de otra forma me parece perfecto porque no es razonamiento humano, es razonamiento de la inteligencia artificial. Bien, vamos a llevarlo a algo más práctico que podamos hacer. Con lo cual voy a abrir un nuevo chat y en este caso lo que voy a hacer es un prompt que necesito yo para mi familia, ¿vale? Entonces, en este caso voy a cogerme por aquí y me voy a un prompt en el que yo le voy a decir a un modelo de razonamiento, necesito un plan familiar para este sábado. En Barcelona somos dos adultos y dos peques de 8 y 10 años. El presupuesto total es de 80 € transporte solo en metrobús, el pronóstico es de lluvia por la tarde, eh, por la mañana estará nublado. Queremos una actividad cultural de bajo techo, de una duración de menos de 2 horas, comida sentados, menú infantil disponible, actividad lúbica lúdica cubierta, que no sea pantalla, escape room, taller o lo que sea, devuélveme un itinerario hora a hora con la dirección, el número de línea de transporte, el coste detallado y la suma al final que sea de menos de 80 € explican 35 palabras porque el plan cumple todas las condiciones y no añadas nada más. Ya os digo, las 35 palabras, pues los modelos de razamiento lo hacen un poco mejor, pero la IA no es muy buena contando palabras, ¿vale? Con lo cual tampoco le exijamos perfección que sean 35 y no 33, ¿vale? Pero fijaros que lo que va a hacer esto es pues eso, un plan, un plan así. Voy a ponerle el mismo prompt, pero esta vez lo voy a poner en un modelo de no razonamiento como chat GPT, ¿vale? Y se lo voy a tirar y lo primero que vais a ver es que esto va a ir mucho más rápido. ¿Por qué? Porque inmediatamente empieza a generar la respuesta. está utilizando parte de sus herramientas que a día de hoy tenemos como la búsqueda en internet, pero fijaros cómo va a generar una respuesta completamente diferente o al menos distinta de la que tenemos. Fijaros, ya me está dando un itinerario cosmocaixa, no sé qué, no sé cuántos, comida en suana, desplazamiento y descansos, que hay por un aventurero, regreso a casa, a partir de aquí me da los detalles, tal, niños, tanto tal ta. nos vamos a gastar el escape room 40 € el pack familiar tal 103 € esto es más de lo que le había dicho le había dicho 80 € Vale, con lo cual nos pone aquí todo lo que ha hecho el total excedé del presupuesto. Claro, se ha dado cuenta cuando ha llegado aquí porque como no es un modelo de razonamiento, no ha podido procesar por el camino que se estaba pasando de presupuesto y corregir su curso. Eso es un modelo tradicional de inteligencia artificial. Vamos a ver lo que hace el modelo en este caso de razonamiento y a partir de aquí nos está dando toda su cadena de pensamiento, lo que necesita. Aquí dice, pues, por ejemplo, encaja bien con los niños, almorz glati le sumaría 40 € no sé qué, no sé cuántos, eh, lo que lleva el total de 77 está justo dentro del presupuesto, pero la opción de escape roomom está un poco cara, así que tal vez podamos considerar alternativas y va buscando, buscando, buscando información y a partir de aquí me va a hacer un plan adecuado a lo que le hemos pedido. Esto que estáis viendo no existía hasta septiembre de 2024 y de hecho para la mayoría de gente no existía hasta hace muy poquito porque empezamos a tener los modos de razonamiento en los planes pues más bajos o incluso gratuitos. Con lo cual esto es lo que ya a día de hoy, simplemente cambiando el modelo de inteligencia artificial en tan solo unos meses, ha mejorado la inteligencia artificial. No sé cómo os quedáis, no sé si conocéis modelos de razonamiento, pero para mí es uno de los momentos más importantes de la historia de la inteligencia artificial. el hecho de que contemos con estos modelos y es muy importante que entendamos la diferencia y cuándo usar uno y cuándo usar otro porque a la hora de trabajar con Chat GPT es muy importante saber cuándo necesitamos de razonamiento y cuándo no. ¿Cuál va a ser el futuro? Samalman, el CEO de Open AI, ya ha anunciado que GPT5 va a ser un modelo que va a definir él cuándo tiene que razonar y cuándo no y que el usuario va a tener que tomar muchas menos decisiones en estos procesos, pero hoy por hoy las tenemos que tomar. A día de hoy es cierto que Google Gemini ya tiene un modelo que razona cuando quiere y que Entropic tiene un modelo que el mismo modelo le damos a un botón y razona y le quitamos el botón y no razona. Pero hoy por hoy en Chat GPT, que es lo que usamos el 99% de la gente, os vais a encontrar con que esa característica es la que es, ¿vale? Y eso es una situación que tenéis que conocer para poder sacarle partido, porque si estabais intentando hacer cosas con el modelo GPT4O, es muy posible que no saliesen como queríais. Y a partir de ahí que decimos la Ida, no es una sino que simplemente no la estábamos utilizando bien. Y eso es lo primero que necesito que aprendáis. Bien, vamos a acabar de ver cómo hace este plan. Voy a resolver alguna pregunta mientras tanto. Sabéis que esto de la IA, los directos de IA tienen esto y es que hay que esperar a la IA a que acabe de trabajar. Vale, voy a preguntar por aquí, eh, ¿cómo garantizar la máxima privacidad en chat GPT? Si le doy documentos privados, ¿cómo sé si no se pueden filtrar? Utilizar un LM local funciona fatal. Óscar, es muy buena pregunta porque fíjate que esto es algo que preocupa a muchas empresas. Bien, lo primero que tenéis que saber es que por ende que vosotros le mandéis un documento a Chat GPT no quiere decir que yo pueda sacarlo desde mi Chat GPT. Chat GPT no está vivo, no aprende automáticamente, sino que lo tienen que reentrenar. Y es cierto que Open AI durante una época se guardaba todos nuestros documentos para poder reentrenar los modelos. A día de hoy tenéis una opción en el menú en el que podéis quitarlo y ya no se reentrenan vuestros documentos. vais a seguir mandando al servidor de Open AI, sin ninguna duda, pero Open AI se compromete a que no lo utilizara para reentrenamientos y con lo cual esa información no debería acabar en ningún entrenamiento de ningún modelo de inteligencia artificial, con lo cual yo os diría que es bastante seguro. Ahora, la información confidencial de vuestra empresa, preguntarle a vuestros jefes si la podéis meter en chat GPT o no, porque hay ciertas cosas que legalmente no le podemos meter. Por ejemplo, no le puedo meter un Excel con vuestros correos electrónicos que os habéis apuntado aquí, porque esto vulnera la LOPD o el GPRD. Con lo cual es muy importante que también conozcáis los límites legales de lo que podéis hacer con estas herramientas, ¿vale? Porque si no los conocéis, vais a estar poniendo vuestra empresa en un problema o seáis empleados, trabajadores o lo que sea. Vale, ya está sacando nuestro itinerario. Fijaros que nos dice, pues aquí vamos a ir de Plaza Cataluña, Tiba no sé qué. Bus, Cosmocaisa, el bus no sé qué. McDonald's, esto es mal. McDonald's mal. Mi mujer me mata, si le digo McDonald's. Eh, Happy Park and Suns, eh, metro tal, fin del plan, coste detallado. Tu tuú, 78 con,5 lo ha clavado. Vale, perfecto. Niquelao, ¿por qué cumple los 35 palabras que le habíamos pedido? Interior todo el día, lluvia resuelta, cultural menos de 2 horas, juegos sin pantallas, menú infantil, transporte público, tres traslados cubiertos, coste 78 € menos de 80. pues nos ha hecho el trabajo que le habíamos pedido, que a mí me hubiese llevado un buen rato haber hecho por mi cuenta. Bien, hasta aquí ya habéis visto lo que es básicamente eh lo que los modelos que tenemos disponibles y lo que es la tecnología. Pero ahora vamos a ponernos bien en serio y vamos a empezar a hablar de lo que podemos llegar a hacer con Chat GPT, de cómo le podemos sacar partido de verdad, de lo que realmente podemos hacer con la inteligencia artificial si la utilizamos bien. Lo primero que tenéis que entender es que un prom no es una pregunta, ¿vale? Un prompt es una instrucción y tenéis que cambiar eso porque si utilizáis CHGT solo para conocimiento no vamos a ningún lado. Y aquí venimos a la parte más importante del día de hoy. Os voy a dar la fórmula en cinco pasos para crear los promps perfectos. Olvidaros de cuando os venden librerías de proms. ¿Sabéis cómo lo hacen cuando os venden por Instagram un paquete de proms para abogados? Cogen chat GPT y le dicen que le haga 2500 proms para abogados utilizando esto, esto y esto, estos perfiles. Y a partir de ahí CHG GPT los hace. Saliendo de este directo podéis haceros vuestros propios packs de proms y venderlos en Instagram si queréis. Yo creo que es un error enorme porque además cada prom, cada instrucción que le demos al chat GPT tiene que ser un traje medida. No podemos reutilizar proms, no están hechos para vuestro caso concreto, con lo cual es muy importante que lo hagáis bien. ¿Y cómo lo vamos a hacer? Utilizando la fórmula de los proms. Os la voy a poner en pantalla para que lo veáis bien, ¿vale? Es muy sencillo, pero a la vez muy importante que lo hagáis bien, ¿vale? Lo primero, contexto, le tenemos que explicar a la inteligencia artificial de qué leches le estamos hablando y por qué es importante para nosotros y cómo funciona, ¿sí? Es decir, cuál es el contexto informativo sobre el cual necesitamos que ejecute esa tarea, ¿vale? A partir de ahí, el segundo punto, no os preocupéis, si estáis pillando esto, apuntaros en el link que tenéis en la descripción que os lo vamos a mandar todo por correo electrónico. Vais a tener todos los apuntes, toda la presentación más además un PDF como un libro, una guía de inteligencia artificial de los tr días todo hecho, pero como esto lo estoy haciendo en directo y cuento lo que me da la gana, mi equipo lo tiene que hacer sobre la marcha, con lo cual lo están haciendo ahora y el lunes os lo mandaremos a todos. Así que si queréis apuntar sois bienvenidos, pero no os preocupéis que os lo mandaremos si estáis apuntados en el link. Si no estáis en el link, os quedaréis sin Bien, la segunda parte, la tarea, le tenéis que definir concretamente qué es lo que queréis que haga el modelo de inteligencia artificial y con eso vais a poder realmente hacer que haga lo que vosotros queréis. En tercer lugar, la instrucción. le vais a explicar cómo esperáis que el modelo haga la tarea. Eso sirve muchísimo para que el modelo no os entregue algo que no es lo que vosotros queríais, sino que realmente os ahorre tiempo, porque una de las cosas donde más tiempo se pierde es cuando no promteamos bien y tenemos que hacerlo múltiples veces. Cuando lo hacemos bien, no os digo que salga la primera, pero con menos iteraciones llegamos al destino que queremos. Bien, el segundo punto es la clarificación. vais a ampliar la información sobre esa tarea para poder hacerla mejor y que en este caso ChatGPT pueda cumplir mejor con vuestras expectativas. Y un último punto muy importante es el refinamiento. Lo que vais a hacer es una serie de información adicional que permitirá que el modelo cumpla con lo que vosotros queréis, ¿vale? Vamos a verlo esto de una forma tremendamente sencilla, ¿vale? Y lo vamos a ver con proms mal hechos y proms bien hechos. Bien, voy a empezar con el primero. Ya os digo que si quedan preguntas en el aire la resolveremos el tercer día y me quedaré todo el rato que queráis resolviendo preguntas. Para esto voy a utilizar Chat GPT, el modelo normal, ¿vale? La forma de promtear sí que es cierto que es ligeramente distinta en un modelo de razonamiento que en otro, pero entraríamos en temas más técnicos, ¿vale? De momento, para lo que necesitáis esto os sirve. Le voy a preguntar a Chat GPT, eh, hazme un informe de análisis de la competencia para nuestro nuevo producto, que es una herramienta de gestión de proyectos. Pum, y se lo tiro aquí. ¿Vale? Y esto va a trabajar bien, pero voy a abrir otra ventana. Y en esta otra ventana voy a mandarle un prom que sigue esa fórmula que os he enviado, ¿vale? Con lo cual vamos a mandarle este prom que es mucho más extenso y lo vamos a revisar mientras esto trabaja. Contexto. Somos una startup de SAS de 40 empleados que planean lanzar en el cuarto trimestre del 25 una plataforma de gestión de proyectos para pymes tecnológicas de la Unión Europea. El comité ejecutivo necesita un informe antes de aprobar el presupuesto de lanzamiento. Redacta un informe ejecutivo a que comparen este producto con Trello, sana Monday, señalando fortalezas, debilidades y oportunidades. escribe un único documento, 600 palabras, dividido en cuatro secciones numeradas, panorama del mercado del software de gestión de proyectos, tabla con columnas, eh la tabla con esta ta. Hazme un minidazo de las oportunidades que nuestro producto destaque, incluye título y fecha. Eh, solo usa clarificación, usa solo datos públicos de 2024 en adelante. Cita la fuente, entre paréntesis, al final del dato, por ejemplo, fuente Garner. Eh, si un dato falta, escribe no disponible, mantén todo objetivo y claro, evita jerga técnica, lenguaje promocional, etcétera, etcétera. Refinamiento, termina con una lista numerada de hasta seis recomendaciones concretas ordenadas por prioridad y asegúrate de que las dos primeras puedan ejecutarse en un plazo máximo de 4 semanas. ¿Vale? Este es el prompt que le mandamos. Le voy a tirar aquí el prompt y vamos a ver lo que ha hecho el primero. El primero nos ha hecho un informe pues relativamente interesante. Panorama de mercado, comparativa de plataformas, un mini dafo que se ha inventado el que ha decidido que tenía que hacerlo porque está GPT. y sabe estas cosas. Y a partir de ahí, fijaros que ha identificado incluso los mismos competidores que yo he identificado y la ventana de oportunidad para el producto, ¿vale? Y me ha hecho un informe que ha hecho el informe que a él le ha dado la gana. En cambio, cuando estamos aquí con el que yo le he hecho, me ha hecho un informe que es el que yo quería que hiciese. Y no quiere decir que el informe no se parezca, porque a veces chat GPT trabaja muy bien, no os lo voy a negar, pero la realidad está en que no es algo adaptado a mi necesidad puntual y con lo cual es más importante que realmente cumplimentamos ese PR. Esta fórmula no la necesitáis aplicar siempre cuando le queréis preguntar cuál es la capital de Francia, ¿vale? Pero lo que sí que tenéis que hacer es que es una fórmula que os va a ayudar a darle datos que necesita el modelo de inteligencia artificial para poder ayudaros. Con lo cual, si seguís la fórmula al principio hacerlo de forma académica, es decir, obligaros a seguir la fórmula, porque si la seguís, os vais a obligar a rellenar todos los campos que necesitáis para que haya un buen pro. Si no, lo que vais a hacer es empezar a baguear y a veces pues diréis, pues esta parte no, est tal o le dejo así que ya será suficiente y al final por las prisas y por hacer las cosas acabamos consiguiendo menores resultados de la inteligencia artificial. Con lo cual, mi recomendación, mientras estáis aprendiendo, aplicar la fórmula siempre y cuando ya tengáis la dinámica de hacer buenos proms, quizá podéis ir obviándola, ¿vale? Aquí a partir de aquí, fijaros como nos ha hecho este informe y es mucho más relacionado con lo que habíamos pedido que el otro informe que era mucho más genérico, ¿vale? Eso no quiere decir que sea mejor informe. A veces puede pasar que con el prom simple, pues porque a Char GPT le ha dado la gana, nos ha hecho algo mucho mejor. Pero la realidad es que si este prompt además se lo planteo a un modelo de razonamiento, a partir de ahí el resultado va a ser aún mejor. Siempre, siempre, siempre shit in, shit out. Si le dais una de prom, muy probablemente va a ser una de resultado. Si le dais un buen prompt, va a tener un buen resultado. Vamos a hacer otro ejemplo, ¿vale? En este caso, vamos a hacer algo aplicado a un calendario de publicación, ¿vale? Voy a copiar prom por aquí y vamos a hacer el simple. Vamos a abrir un nuevo chat. Le voy a poner por aquí el prom simple y lo vamos a lanzar. Y voy a copiar el que hemos hecho siguiendo la fórmula que os he dado. Recordar que es eh contexto, la tarea, luego vamos con la parte de la instrucción, luego la clarificación y por último el refinamiento. Me voy a venir aquí, voy a abrir otro chat, le voy a dar un promado y a partir de aquí vamos a ver contexto. Somos Green Wave Logistics, una empresa de transporte, ta ta. Vale, perfecto. 30%. Eh, queremos reducir nuestra huella de carbono, un 30% antes de finales de 2026. Eh, tarea. Genera un calendario de contenidos de 4 semanas con cinco publicaciones para orientar y crear una expectativa y crear captar inscripciones para un webinar de presentación de una iniciativa. Redacta 20 entradas numeradas en una tabla. eh usa tono profesional, comienza el lunes 19 de mayo, termina el viernes 13 de junio, etcétera, etcétera. Vale, le lanzamos el prompt y vais a ver como por este lado pues nos ha hecho un calendario de publicación que está superb, pero que de nuevo le falta un montón de información sobre nuestro caso de uso concreto. Mientras que en cambio por aquí lo que tenemos es un promp mucho más elaborado que está analizando porque está haciendo algo de código en este caso, no sé por qué, pero está haciendo algo de código y a partir de ahí el modelo ha definido que tiene que crearse un mini software interno para poder procesar nuestra solicitud y a partir de ahí pues nos va a generar la respuesta. Esta herramienta que estáis viendo se llama code interpreter, ¿vale? Después intentaré hablar un poquito más sobre ella. Voy, mientras esto resuelve, voy a resolver algunas dudas o preguntas que pueda haber. Vamos a ir viendo por aquí esto resuelto. ¿Cómo funciona la privacidad de chat GPT a nivel laboral? Lo he explicado también. Tema logos, imágenes, el tema de utilización para comercializar de hechos que tenemos que tener en cuenta esto. Luego os explicaré con las imágenes, si queréis lo vemos, pero básicamente eh lo que creas en Chat GPT a priori tienes derechos para explotarlo porque pagas una cuenta. No sé si en las cuentas gratis también, pero eso va en términos y condiciones, no hay una ley que lo explique y con lo cual tenéis que remitiros a los términos y condiciones que firmaris al dar de alta la cuenta. ¿Vale? Vamos a ver por aquí. Trabajo en una empresa informática. Me la paso arreglando problemas de configuración de impresores, SQL y tal. puede ahí ayudarme con eso. Bueno, ella puede hacer magia. No te pierdas el segundo día porque los GPTs son la auténtica salvajada. Eso y lo del tercer día también para este tipo de casos de uso. Eh, vas a flipar. Te voy a cambiar la vida, en serio. Venga. Oye, contar también por el chat si tenéis algún caso de uso de la IA a los que estáis más enchufados, los que ya habéis hecho alguna formación con nosotros y tal de lo que os parece y qué tal. Vale, la memoria personalizada también funciona con los modelos de capacidades de razonamiento como GPT4O o la memoria solo en versiones más simples. La memoria funciona y de hecho hace esta semana han liberado la memoria entre chats dentro de Chat GPT en Europa que está solo en Estados Unidos. Vale, bien, esto ya acabado. Vamos a ver por aquí. Pum. Pues como veis aquí calendario nos lo ha hecho en una tabla que puedo ampliar, que con la que pueda interactuar, etcétera. Vale, estos son funciones que tiene Chat GPT. Y a partir de aquí nos ha hecho pues toda la tabla que necesitamos de publicaciones como le habíamos pedido, con lo cual obtenemos mejor respuesta. Y es muy importante que entendáis eso porque es tremendamente relevante que entendáis que hay eh mejores respuestas cuando mejores proms hacemos. Con lo cual, de forma muy simplificada, ¿qué es lo que podéis hacer para mejorar vuestro trabajo con Chat GPT? Lo primero, saber qué modelo tenéis que elegir y en segundo lugar, prontear mejor, darle mejores instrucciones. ¿Cómo hacemos los promps? Tenéis, podemos poner en pantalla fórmula, tenéis la fórmula I, ¿vale? Lo primero, contexto, lo segundo, tarea. Lo tercero, instrucción. Lo cuarto, clarificación. Y por último, refinamiento. Si cumplís estos pasos, aseguro que esto ya va a mejorar vuestro uso de chat GPT de forma radical. Solo esto va a cambiar como venís usando chat GPT los que ya lo utilizabis. Y si no lo habéis usado hasta ahora, utilizarlo así desde el principio, que os aseguro que va a ser mucho más fácil la migración después hacer cosas más avanzadas. Pero chat GPT no iba a ser solo una fórmula y ya está, sino que tiene muchas cosas más. Hemos hablado de que esto es una red neuronal que está entrenada en todo el conocimiento de internet y que con lo cual tiene un procesamiento de información en base a ese entrenamiento. Bueno, todo lo que hemos dicho que no quería ponerme técnico. Pues bien, hay que entender que el cómo manipulamos al modelo, cómo le escribimos, cómo le pedimos las cosas, afecta también al resultado. Y aunque esto se puede poner muy técnico y muy científico, os voy a explicar una serie de trucos que podéis aplicar para sacarle mejores resultados a la inteligencia artificial y algunos os van a volar la cabeza. Fijaros, esto le llamamos prompt engineering, ¿vale? Pronto, engine simplemente es ingeniería de promps, pero vamos, le podéis llamar como os dé la gana porque el nombre sinceramente eh para mí no es el más adecuado. Son trucos para hacer que la IA funcione mejor. Cuando tú sabes, pues no sé, cómo manipular a alguien, puedes conseguir que haga mejor su trabajo, ¿no? Pues esto es un poquito lo mismo. Si sabes que por la mañana te tomas un café, le pones un café en la mesa al trabajador, sabes que durante el día está más contento y va a rendir más, pues esto es lo mismo con Chat GPT. Hagamos las cosas como Chat GPT le funcionan mejor y obtendremos mejores resultados. Lo primero que tenéis que hacer, ser tremendamente asertivos. No podéis ser dubidativos. Os he dicho que Chat GPT lo que hace es inventarse las respuestas, ¿verdad? Es decir, que básicamente predice cuál sería la respuesta adecuada y casi siempre lo hace de una forma correcta. Pues bien, si tú le dices a Chat GPT, "¿Me puedes ayudar con esto?" Una respuesta plausible sería no. Y con lo cual os puede ayudar o no ayudaros o ayudaros mal. ¿Vale? Si en cambio le digo, "¿Me debes ayudar con este problema?" Chat GPT no cotiza la opción de no hacerlo y dentro de sus capacidades, hasta el límite de lo que es capaz os va a intentar ayudar por todos los medios, con lo cual tenéis que ser muy asertivo. El otro día Samalman salía diciendo que eso de decirle por favor y gracias al chat GPT es un gasto de consumo eléctrico inhumano que la humanidad no se puede permitir, con lo cual realmente no tenéis que ser educados a menos que os dé miedo que el día de mañana los robots nos maten a todos, ¿vale? Pero realmente no hay que ser tremendamente educado con los modelos de inteligencia artificial. Sí que es cierto que hay ciertos estudios que demuestran que si eres muy educado puedes conseguir mejores resultados. Bueno, esos están entrredichos, ¿vale? Porque hay estudios que demuestran lo contrario. Con lo cual, ser asertivo decirle, no que ser mal educado, pero puede ser decirle, tienes que hacer esto, tu obligación es hacer esto, haz esto, ayúdame con esto. Eso va a ayudar a que el GPT, a que el sistema de inteligencia artificial funcione mejor. Lo segundo, podéis integrar vuestra audiencia, el destino de lo que estáis creando dentro del prompt. Eso va a ayudar muchísimo a que Chat GPT pueda acotar en su entrenamiento a qué hacer referencia dentro de que hacéis. Hazme un informe financiero para el comité directivo. Hazme un informe para presentar entre mis compañeros de trabajo. Si pones eso, va a adaptar el contenido y el lenguaje a ese target que tú estás haciendo y va a ayudar a que el contenido sea mejor. Con lo cual es muy interesante que lo utilicéis dentro del promp el introducir vuestra audiencia. Dividir tareas. Esto funciona especialmente bien en los modelos de no razonamiento. Si tú tienes una tarea y le dices, "Mira, quiero que me hagas un plan de redes y luego que me hagas tal, luego que me hagas cual, se lo pides todo de golpe, un modelo de razonamiento, tiene más posibilidades de hacerlo bien, pero en general no lo hacen del todo bien. Con lo cual, si sobre todo trabajáis con un modelo tipo GVT, pero también si trabajáis con un modelo de razonamiento, es importantísimo que intentéis dividir las tareas, decirle qué es lo que queréis por partes y cuando ha acabado una, decirle, "Vale, ahora hazme esto. Vale, ahora hazme esto. Vale, ahora hazme esto." Si hacéis eso, vais a llegar a mejores resultados. propinas, amenazas y empatía. Esto es una puñetera locura, ¿vale? Básicamente el modelo de inteligencia artificial está entrenado en todo el conocimiento de la humanidad, en todo internet, ¿vale? Con lo cual ha procesado ciertas cosas que son muy humanas y las ha procesado como parte de sus valores. Y eso quiere decir que cuando tú le dices al chat GPT, "Oye, si completas esto, bien, te voy a dar una propina, trabaja mejor." Es surrealista, pero está demostrado científicamente. Y de hecho, ese estudio científico demostraba que la propina tiene que ser o de $100 o de $,000. Si le dais 1,illón, no se lo va a creer. Y si le dais $50, menos. Es cierto que los modelos de razonamiento empiezan a ser más resistentes a estas cosas, pero de nuevo es una técnica que podéis utilizar y desde luego no va a hacer que la respuesta sea peor. También funciona con amenazas. Le podéis decir, "Si no lo haces bien, te voy a despedir." Ahí el modelo también funciona mejor. Y también con empatía. Oye, estoy en una situación muy complicada. Mi jefe necesita esto cuanto antes. Tiene que estar bien. Ya la he cagado dos veces y no la puedo una tercera vez. Y él lo va a hacer mejor. Se va a esforzar más. Pero, ¿por qué? Porque los humanos hacemos esto. Los humanos si os dicen, "Tienes un deadline y el viernes como lo tengas te despido." Nos esforzamos más. Si tienes de dicen, "Oye, te voy a dar una propina si haces esto bien, tal, nos esforzamos más. Si ves que tu compañero necesita ayuda, te esfuerzas más. te sacrificas tú por el bien del compañero. Pues esto lo ha aprendido la inteligencia artificial al modelar el conocimiento humano, con lo cual funciona. No es que tenga emociones, no es que tenga empatía propia, pero lo ha modelado dentro de los valores que ha asignado con el conocimiento humano que le hemos entregado. Bien, tómate tu tiempo. Esto lo aprendí hace mucho tiempo en un curso que hice que lo impartía una ingeniera de Open AI, ¿vale? Y en ese curso ella nos decía que tómate tu tiempo en sus modelos se interpreta como utiliza más cómputo, es decir, utiliza más horas de ordenador, más segundos de ordenador. Con lo cual si tú le dices a la inteligencia artificial, tómate tu tiempo, puede funcionar más porque le dedique más recursos. Ahora, hay un peligro. Es que cuando le dices, "Tómate tu tiempo," es una de las palabras que puede tirar una alucinación porque el modelo te puede contestar, "Vale, pues me voy a tomar mi tiempo y te contesto mañana." Y entonces el modelo no estará trabajando en el fondo. Mucha gente me reporta esto. De hecho, había alguien en el chat que lo decía antes. Eh, mucha gente me dice, "Oye, es que el modelo me dice que está trabajando en ello lleva 3 días." No, no está trabajando en ello. Olvidaros. No os va a mandar en ningún momento esa documentación que le habéis pedido. En ningún momento os va a enviar absolutamente nada, ¿vale? Con lo cual, el modelo ya está alucinado y tenéis que abrir un nuevo chat y salir de ese porque si no no vais a avanzar. El siguiente roll prompting. Este es muy importante y tendríais que aplicarlo prácticamente siempre que queráis un trabajo de alta calidad de algo más específico. Decirle cómo tiene que comportarse. Eres un abogado especialista en ley de propiedad intelectual y a partir de ahí el modelo trabajará mejor. Es muy importante que hagáis esto porque si no el modelo está como muy generalizado y no sabe dónde acotarse. Con lo cual no quiere decir que tengáis que utilizar todos estos trucos, pero a la mayoría de estos trucos son tremendamente útiles. Step back prompting. Vale, esto es una historia muy interesante porque lo que podemos hacer es decirle al modelo que utilice cosas que le hemos dicho anteriormente para utilizar esta parte de aquí. Decimos, razona sobre lo que estamos pensando, lo que estamos hablando en la conversación y a partir de ahí haz esto otro y le puedes dar confirmación, información. etcétera. Vale, se trata de que el modelo trabaje con información ya existente y eso funciona muy bien dentro del prom. Bien, lo siguiente que tenemos que ver después de haber visto la fórmula y esas herramientas que podéis utilizar, que de nuevo, link en la descripción, os lo mandaremos todo, así que si no os ha dado tiempo a hacer un screenshot, no os preocupéis, pero si queréis hacerlo, mira, os lo pongo otra vez, ¿vale? podéis hacer un screenshot a esto. Y lo siguiente que tenemos que entender es que Chat GPT va mucho más allá de simplemente tener promps y hay una serie de herramientas que tiene Chat GPT que son a día de hoy la absoluta bomba y que nos permiten que Chat GPT sea muy diferente de otras aplicaciones como Yini, ¿vale? Así que vamos a ver estas herramientas y voy a empezar por Canvas. Canvas es una herramienta que en español se llama lienzo que nos permite utilizar Chat GPT como un editor de texto. Esto es una herramienta brutal, absolutamente espectacular y que ha cambiado completamente la forma en la que yo trabajo con Chat GPT. Vale, me voy a venir aquí y tenéis la opción de activarlo desde aquí, que veis que os aparece el botón que pone lienzo, ¿vale? Si lo marcáis sale en azul lienzo y ya va a usar lienzo sí o sí, pero no hace falta que lo utilicéis. En cuanto digáis cierto tipo de promps, el modelo ya entiende que tiene que utilizar esto. Por ejemplo, eh, escríbeme el capítulo de una historia de fantasía que tenga dragones y mazmorras, ¿vale? Y entonces le vamos a decir que esto tenga una duración como un capítulo de un libro corto, vamos a decirle, ¿vale? Y a partir de aquí, fijaros como cuando empiezo a trabajar con él, si no me deja mal, y lo está escribiendo aquí el tío, me ha dejado mal. En este caso lo ha visto igual el el libro corto, igual no le ha acabado de cuadrar. Vale, vamos a decirle otra vez, vamos a pararlo y vamos a usar el mismo prompt, pero vamos a marcar, en este caso no quiero perder más tiempo en que utilice lienzo, pero ya os digo que muchas veces os lo lanzará él por su iniciativa propia y está entrenado para ello, pero en este caso ha fallado. Fijaros como ahora el interface cambia. como no lo escribe igual que lo estaba escribiendo. Me lo ha escrito en esta pantallita y pum, ha cambiado todo. De repente ha explotado chat GPT y me ha puesto una pantalla distinta. Y ahora tengo el chat en la izquierda y aquí tengo directamente el texto que está redactando. Vamos a dejar que acabe de redactar y vais a ver por qué esto es una puñetera pasada, ¿vale? Y esto permite un mogollón de funcionalidades. Por cierto, para aquellos que sois programadores, no sé si hay algún programador en la sala, tirar una encuesta si hay programadores por aquí, pero vais a ver que esto también funciona cuando le pedís código. Funciona el canvas exactamente igual. Tiene algunas diferencias, pero como la mayoría de aquí no vais a ser programadores, supongo que lo veremos principalmente en esto. Si sois programadores de y queréis utilizar la IA, os recomendaría principalmente que utilizeis aplicaciones como Cursor, Winsurf, eh Lobable, etcétera, ¿vale? pero no chat GPT, que está muy bien, pero que no tiene un ID por sé que podéis trabajar, pero bueno, eso es otra historia. Vale, fijaros, ya tengo aquí el texto y este canvas que tengo aquí ahora, fijaros que me puedo poner aquí y puedo escribir. Esto no lo podíamos hacer hasta ahora. De repente tengo un Word dentro de chat GPT, ¿vale? Pero esto no es todo. Es que fijaros que yo puedo seleccionar este texto del primer párrafo y me sale una ventanita que me dice preguntar al chat GPT. Yo aquí le puedo decir, expande esto y hazlo mucho más épico. Y fijaros como chat GPT lo ha recibido como un mensaje en el chat, pero en lugar de procesar de nuevo todo el mensaje, fijaros, yo no estoy tocando nada, lo está seleccionando. Él selecciona el texto, lo sustituye y lo empieza a reescribir solo esa parte. Con lo cual no tiene que volver a mandarme todo el mensaje. Esto cambia completamente el flujo de trabajo con Chat GPT. Es una absoluta pasada y realmente es muy útil. Fijaros que incluso tengo por aquí un botón para mostrar cambios y podemos ver lo que hemos eliminado, lo que tal, lo que está en rojo se lo ha cargado, lo que está en verde lo ha mantenido, ¿vale? Podría volver atrás y hacer muchas cosas más. Puedo seleccionar incluso párrafos desde aquí y me va a trabajar sobre esos párrafos. Puedo trabajar desde el menú lateral y va a trabajar sobre todo el documento. Pero es que incluso tengo unos botones aquí que fijaros que puedo elegir, por ejemplo, añadir emojis y a partir de aquí le voy a decir, mira, dale emojis en todas las palabras que sean clave, ¿no? Las palabras clave. Y a partir de aquí el modelo, pum, reescribe esto como si fuese para redes sociales, en el que va a poner emojis por ahí mismo, sustituyendo palabras por emojis. Y ahora lo va a reescribir entero. Y como veis lo está haciendo y está poniendo pues la luna se ocultaba en un manto de nubes negras, pero una nube en lugar de poner nubes. Sí. Con lo cual esto consigue eh sustituir emojis que sería un trabajo tremendo hacerlo a mano y de repente lo podemos hacer. Le podemos subir un texto que ya tengamos y que haga esto, por ejemplo, ¿no? Pero es que ese botón nos permite muchas más cosas. Vamos a dejar que acabe y vais a flipar. Bien, ¿a cuántos os está gustando esto? Decirme, por favor, por ahí. No sé cuántos likes tiene este vídeo, pero darle like al vídeo que sois una locura. 20,000 personas, tío. Qué locura, ¿eh? Me encanta, eh, me encanta porque realmente creo que esto de la IA es necesario que lo aprendáis porque nos va a pegar un viaje a la sociedad importante y todos aquellos que estáis aprendiendo inteligencia artificial vais a jugar con mejores cartas, con lo cual creo que es muy importante. Bien, está acabando por aquí. Eh, poner una encuesta de a cuánta gente le está siendo útil esto. A ver, vale, esto ya acabado y ahora fijaros que me puedo venir aquí y esta es brutal. Puedo ajustar la longitud, esto es relativamente fácil y le digo más largo más corto y lo va a reescribir en base a eso, pero esta es absolutamente flipante. Nivel de lectura. Le voy a decir, pues mira, esta historia va a ser para niños, pónmelo con educación infantil. Le voy a dar al botón y me va a transformar todo este texto en algo que sea adecuado para un niño pequeño infantil. Y lo mismo puedo ponerlo como nivel posdoctorado y a partir de ahí me lo va a hacer en lenguaje técnico para que solo gente con niveles de estudios mucho más altos lo entienda. Así que creo que esto eh es lo importante. ¿Qué encuesta es esta que tenéis ahí puesta que pone no 62% como sea la de si os gusta esto. Ah, no has usado canvas alguna vez. Vale, digo, me estáis dejando mal. Bien, bien, bien. Bueno, pues vamos a ver lo que ha hecho y fijaros que lo ha reducido mucho. Era de noche, la luna hacía mucho frío, tres amigos, Cael, Terrin llegaron a una cueva muy grande dentro dragón dormido. Lo ha hecho mucho más simple. Vale, pues esto mismo lo que supone es que yo pueda trabajar con Canvas de una forma increíble y luego os enseñaré alguna forma más avanzada de trabajar con esto eh, si me da tiempo. Bien, la segunda herramienta que tenemos que valorar es code interpreter. Code interpreter, ¿qué es? es la habilidad que tiene Chat GPT para gestionar archivos y código. ¿Vale? ¿Qué quiere decir eso? Pues que a través de generar código Python y otro tipo de funcionalidades que pueda hacer chat GPT, puede leer documentos, Excel, CSVs y un montón de documentación que le compartamos. Esto es la bomba para el trabajo. Fijaros. Voy a volver al documento que teníamos. Habrá un chat nuevo y teníamos un documento de venta de coches, ¿verdad? Era un Excel, ¿eh? Y se lo voy a meter a Chat GPT. Como chat GPT por defecto tiene code interpreter, que muy al principio en 2023 en opción, como tiene esta función directamente activada, lo que yo le puedo decir aquí es decirle, mira, no sé de qué va esto, sinceramente. Yo no me he mirado el dataset, ¿vale? Pero le voy a decir, dame visualizaciones que consideres relevantes de este dataset. Y vamos a darle sin más. Lo primero que hace es cargarse el código de ese documento de Excel dentro. ¿Veis que está creando una tabla? Pues aquí está creando demo 1 car prices, ¿vale?, que se llama este documento. Y a partir de aquí no se puede mostrar la visualización, nos ha pasado antes, no sé qué le pasa a este Excel, pero vamos a ver si es capaz al menos de procesarlo y darnos visualizaciones. Si no, pues podríamos buscar otros Excels. Contiene 558,837 registros, distribución de precios de venta, relación entre kilometraje y precio de venta, a menor kilometraje, mayor precio, eh precio medio por año de fabricación, etcétera, etcétera. Aquí que empiece por generar estos gráficos, pues sí. Empieza, empecemos por eso, ¿no? Nos vamos a poner aquí pejilleros de qué es lo que queremos que haga Chat GPT. Vamos a ver qué es lo que es capaz de hacer interpretando datos. Esto a día de hoy, antes de ayer, han sacado una conexión que lo podéis conectar con el SharePoint de vuestra empresa y a partir de ahí esto puede buscar información en el SharePoint, ¿vale? No lo puede hacer tan integrado como esto, os lo explicaré después con la parte del deep research, pero para que os hagáis una idea, fijaros, me hecho una gráfica. Aquí tienes la distribución del precio de venta. La mayoría de los coches se venden por debajo de 40,000 € Hay una concentración notable entre 10 y 25,000 € El gráfico muestra una cola larga a la derecha, precios altos menos frecuentes, serían los precios de los coches más caros. Este gráfico, para que os hagáis una idea, lo podemos ver en grande, lo podemos descargar y utilizar en nuestras presentaciones o lo que queramos, pero es que fijaros, nos está generando otro ahora de puntos, relación entre kilometraje y precio de venta. Él mismo está interpretando esos datos y decidiendo qué cosas son importantes para mostrarme, para que yo entienda el dataset de una forma visual, sin tener que decirle ni de qué va el dataset. Él lo hace por su propia eh iniciativa. No están más gráficos. En este caso tengo un gráfico parais una idea que es incluso interactivo, eh, a ver si funciona, porque a veces todos los interactivos no funcionan con todos los gráficos. Y a ver si lo hago grande y lo hacemos interactivo, ¿no? Con este petado, pero bueno, le pone coloritos y puedes moverte por aquí, te saña cosas y tal y lo hace interactivo, ¿vale? Eh, tenemos un gráfico de barras, precio medio de venta por marca, pues mira, precio de venta de mercado, pues mira, aquí tenemos también esto. Así que vamos teniendo un montón de información que nos parece interesante. Y si esto ya es la y esto ya es literalmente brutal a nivel de utilidad para el trabajo, fijaros que yo puedo ahora de repente hablar con el Excel. Oye, dime, ¿por qué crees que los coches caros se venden poco en base a los datos? Le hago una pregunta. No tengo ni puñetera idea de qué va el dataset, eh, no tengo ni la menor idea. El histograma Selling Price mostró que la gran mayoría de vehículos se venden por debajo de 40,000. Esto refleja la realidad del mercado. La demanda es mucho mayor en segmentos de coche asequibles, gama media. Son más accesibles para particulares, más abodandes en flotas de leasing, renting o concesionarios. Hay una oferta limitada de coches caros, el la segmentación por uso y desgaste, coche caro, alto kilometraje y difícil de vender a un buen precio. El scatter pol y el dodómetro versus precio mostró como el valor cae rápidamente con el uso. A partir de aquí, fijaros que le podría decir cuál es en base a esto el mejor kilometraje para vender un coche de 40.000 € Estoy hablando con un puñetero Excel, ¿vale? O sea, daros cuenta un poco del mundo en que vivimos a día de hoy con la inteligencia artificial. Y todo esto lo tenéis en chat GPT. Creo que incluso en las cuentas gratuitas funciona, pero si no tenéis que pagar 20 € al mes. O sea, imaginaros la capacidad de cosas que podéis hacer en vuestro trabajo y en vuestro día a día. Y esta es solo una de las herramientas que podemos combinar con Canvas y podemos combinar con el resto de funcionalidades. Fijaros que nos dice aquí el precio de medio kilometraje tal. En base en esas 2000 coches vendidos, el mejor momento para vender un coche 40,000 es entre 30,000 y 35,000 km. Absolutamente brutal. Pero hay más. La siguiente herramienta de la que os quiero hablar es la capacidad de generación de imágenes de Chat GPT, que creo que todos la conocéis y con lo cual no voy a perder demasiado tiempo con ella, ¿vale? Pero quiero que veáis una fórmula distinta de utilizarla. Vamos a abrir un nuevo chat y a partir de aquí, como todos sabéis, le podemos decir a Chat GPT, "Oye, haz una imagen de un youtuber que está haciendo una formación con 20,000 personas al otro lado de la cámara. Eh, hazlo en imagen realista, que tenga un rollo épico." Y vamos a darle. Y a partir de aquí, Chat GPT puede crear una imagen. ¿Qué es lo que esto utiliza? Utiliza un modelo que se llama Image Gen 1, que lo que hace es capacidad de generar imágenes de una forma espectacular. Hay que decir que en los últimos días, semanas, ha bajado el nivel. Yo creo que la cantidad de cómputo que estamos consumiendo con el tema de las imágenes ha sido excesivo para los servidores de Openi y nos lo han capado un poquito, ¿vale? con lo cual es peor de lo que era en las primeras generaciones que vimos, las primeras semanas que teníamos acceso a este modelo. Vale, pero espero que pagándoles los 200 pavos al mes me dejen utilizarlo bien. Como veis, esto genera una imagen. Es el modelo multimodal, es la misma red neuronal que genera imagen, pero es un modelo que genera imágenes. Los modelos de razonamiento no pueden hacer esto, no son multimodales nativos. Tienen que utilizar, lo puedes pedírselo a otra vez que te lo haga, pero va a utilizar Chat GPT4O para hacerla, ¿vale? con lo cual no va a ser una imagen propia de O3 ni va a ser mejor que las que haces con el modelo de no razonamiento. Bien, mientras vamos creando esta imagen, porque no quiero perder mucho más tiempo, vamos a hacer otra cosa por aquí, ¿vale? Y lo que vamos a hacer es utilizar una imagen de referencia. Voy a subir esta imagen que vais a ver ahora en pantalla, que es un altavoz de estos de portátiles de batería, ¿vale? Y lo que voy a hacer, imaginaos que yo tengo una tienda online y vendo este altavoz y voy a ponerlo aquí y le voy a decir, créame un banner multiimagen, multiimagen con este producto en que haya varios varias partes del producto en plan detalles y eh vamos a decirle ponle grafismo y mensajes simples que comuniquen bien el producto en sí. Aquí estamos jugando con dos herramientas, uno que os voy a explicar después, que es la visión, pero lo que quiero que veáis es que tiene la capacidad de hacer cosas absolutamente increíbles, ¿vale? Con lo cual lo que estamos haciendo aquí es darle una imagen de referencia y decirle que nos cree otras cosas a partir de ahí. Vamos a dejarlo trabajando y mientras tanto voy a ver cómo está. Pues fijaros, aquí estamos en un youtuber frente a las cámaras y con 20,000 igual se ha venido arriba, ¿no? Igual alguno más que 20,000 aquí que parece esto la marcha que hizo Trump en Washington, ¿eh? Pero bueno, ya veis un poco que puede crear una imagen que perfectamente sería una imagen perfectamente válida. Y ojo al detalle, ¿vale? Fijaros que el plano que vemos en la cámara es muy parecido al que está replicando. No tiene la misma calidad, pero el hecho de que el modelo sea capaz de pensar que en la cámara debería verse lo que está delante de la lente, ya es algo bastante bestia que no todos los modelos de imagen hacen. ¿Vale? Este modelo nosotros lo podríamos editar y la verdad es que sinceramente si queréis hacer eh imágenes de inteligencia artificial os recomiendo que no utilicéis chat GPT y utilicéis modelos más especializados, pero si solo tenéis Chat GPT es una buena forma de poder hacer ciertas imágenes, ¿vale? Y podéis hacer cosas muy brutas, pero si os queréis poner muy muy exigentes, hay plataformas dedicadas al mundo de la imagen mejores que Chat GPT por sí mismo. Bien, aquí nos está generando este banner. Vamos a ver lo que nos hace. Ya podéis ver, tiene el mismo fondo negro y podemos ver que ha empezado a utilizar parte de la imagen que teníamos para hacer detalles, ¿no? Por ejemplo, eh, fijaros como aquí veíamos este esta esquina con el logo este que teníamos aquí y fijaros como lo que ha hecho es girar la imagen, pero mantener ese logo y de repente nos dice powerful sounds, ¿no? Y por otro lado nos dice integrate handle. Ahí nos lo ha cortado y no se ve entero, ¿vale? porque le hemos hecho la foto cuadrada y ahí pues se ha colado. Pero podemos ver que nos ha identificado que este altavoz la característica que tiene es que tiene un mango integrado y lo ha puesto como parte del mensaje encima. Está entendiendo la imagen. Esto solo lo hacen los modelos multimodales. El botón de power boombox 3 es como le llama. Yo no le he dicho en ningún momento qué modelo es. Igual lo ha descubierto por sí mismo. Y nos pone gotitas por encima diciéndoles que esto es resistente al agua. Sí, no sé si lo es, pero en cualquier caso hemos hecho un prom de con lo cual podría equivocarse perfectamente. Pero fijaros lo que podemos llegar a crear. A partir de aquí podríamos iterar y pedirle más y más cosas, pues la capacidad de generación de imagen de Chat GPT es absolutamente brutal. Y la siguiente, que evidentemente cae, es la capacidad de visión, que ya habéis visto cómo funciona aquí, ¿vale? La capacidad de visión puede hacer muchas más cosas, ¿vale? Os voy a enseñar algo relativamente rápido para que veáis hasta dónde llega. Le voy a insertar imagen. Esta imagen de aquí la saqué en un crucero que hice con mis hijos y mujer por Grecia y le voy a pedir que me diga qué pone en ese cartel de ahí arriba. ¿Vale? Entonces, a partir de ahí, lo que voy a hacer es tirarle esta imagen y le voy a decir qué pone en el cartel verde. Lo voy a tirar con un modelo de no razonamiento, ¿vale? Se lo voy a tirar tal cual. Y a partir de aquí, chat GPT va a analizar la imagen y me va a decir qué es lo que quiere poner en el cartel. El cartel no se ve literalmente, o sea, la imagen no tiene suficiente resolución para ver lo que pone, pero nos dice, se puede leer exit, que significa salida, indica la dirección hacia una salida de emergencia o generar en este espacio, probablemente una sala de espera o launngch. Y le pregunto, ¿cómo lo sabes si no se puede leer? ¿Y qué hace el modelo? Pues vamos a ver si me engaña o hace una una tal. Me dice, "El carter está borroso, en la imagen no se puede leer." Con lo cual, lo deduje, lo deduje por el color verde típico de los carteles de salida, su ubicación encima de una puerta, el formato rectangular horizontal que coincide con los con los letreros de exit. ¿Qué está haciendo la red neuronal de Chat GPT? Está procesando esa imagen como información. No simplemente está viendo los píxeles, está procesando la imagen como información, como haría yo. Con lo cual, señores, si esto no es razonar, que venga a mí alguien y me lo explique, ¿vale? Pero en consecuencia, lo que podemos ver es que no simplemente puede ver la imagen, puede interpretarla. Eso quiere decir que le podéis poner una foto vuestra y decirle qué colores os quedan mejor. Le podéis meter una imagen de vuestro perro y decirle, eh, pues oye, dime, eh, ¿qué pasa si este perro h me lo llevo a la nieve? O le podéis meter cualquier imagen de lo que os dé la gana. Y no solo vais a tener la lectura de la imagen, sino que además vais a poder tener el procesamiento neuronal de la inteligencia artificial en la imagen. Hay que ir un paso más allá de lo que es evidente cuando hablamos de visión en elementos como la inteligencia artificial, no hablamos solo de que puede haber una foto y ya está, sino que realmente puede interpretarla, leerle, hacer OCR, lo que queráis. OCR es interpretar el texto y ponéroslo una transcripción. Bien, siguiente herramienta importante de Chat GPT, la búsqueda. Desde hace relativamente poco Chat GPT está intentando competir con Google y la verdad es que lo está haciendo muy bien. Fijaros que yo ahora mismo tengo el botón este que pone buscar, pero de nuevo chat GPT interpreta por sí mismo a veces cuando tiene que buscar, con lo cual lo voy a marcar para no darnos problemas. Nos da aquí, fijaros, eh, pues por ejemplo, Eurovisión 2025, sugerencias, ¿no? Y a partir de aquí va a buscar en internet y nos va a generar una información acorde a eso que estamos buscando en internet y a partir de ahí podéis utilizarlo para hacer búsquedas. Fijaros que nos pone una serie de imágenes de Eurovisión y nos dice qué es lo que va a pasar y toda la información actualizada sobre Eurovisión, con lo cual podéis empezar a utilizarlo como buscador. Tiene cosas buenas y cosas malas, ¿vale? Pero la realidad es que a día de hoy hay muchas empresas que están perdiendo el culo por ver cómo posicionarse. Yo lo hago mucho en las ponencias cuando voy a una empresa, pues como por ejemplo el otro día que estamos en la ponencia en Media Mark, pues en directo ahí en vivo le pregunté al chat GPT dónde puedo comprar un ordenador en Barcelona y por suerte dijo, "En Media Mark, en AFNC o en el Corte Inglés." Pero si eres una tienda que no eres esa, es que por alguna razón los modelos de inteligencia artificial no te están encontrando y es algo que tenéis que empezar a ver porque las búsquedas por inteligencia artificial van a estar cada vez más importantes. En esto ya os aseguro que aquí en Big School saben muchísimo de marketing online y os pueden ayudar mogollón con esto. Bueno, la búsqueda es una función que es muy interesante y la siguiente que yo creo que es la bomba es Deep Research. Esto ya cae en el terreno de los agentes, que es un agente una guía a que hace cosas, ¿vale? Y esto es una función un poquito más especial, pero para que haáis una idea es este botón que pone investigación en profundidad. Vamos a meterle una investigación concreta que quiero que haga, que nos servirá después para hacer una demostración. ¿Vale? Entonces voy a intentar buscar dónde tengo esta investigación. Dadme un segundo que encuentre mi prompt. Eh, lo tengo por aquí. ¿Puedes tirar alguna pregunta que haya por ahí? Mientras tanto chato, ¿no? Cloud, bro, gem. La mayoría de cosas sí. Esto que os voy a enseñar, por ejemplo, sí que se puede, pero no todas se pueden hacer con todas y cada una de las inteligencias artificiales. Algunas tienen unas funciones y otras tienen otras, ¿vale? Con lo cual es importante que que lo entendáis, que no todas pueden hacerlo todo, ¿vale? Porque ya os digo que eh no todas eh son capaces de hacer todas estas funciones que os he enseñado, pero muchas cada vez más tienen estas funcionalidades. Hay gente que no entiende la diferencia entre modelo de razonamiento y no razonamiento, ¿vale? El modelo de razonamiento piensa antes de responder y el modelo de razonamiento escupe la respuesta más fácil agua. ¿Qué quiere decir eso? Pues que el modelo de razonamiento es más lento y responde mejor. Y el modelo de razonamiento lo es. Si habéis entrado tarde, hemos dedicado una sección entera de este vídeo a explicar esa diferencia y si no, en los apuntes lo tendréis. Os podéis ver el vídeo tantas veces como queráis. Le voy a pedir a Deep Research que haga buscar toda la información que encuentre sobre la productividad en semanas de 4 días en la empresa. Y le voy a lanzar esta búsqueda. Fijaros que tengo marcado esto. Esto lo que va a hacer es la tarea que normalmente haría alguien de vuestro equipo de buscar información en internet, recopilarlo todo y haceros un informe. Y eso es muy importante porque para que os hagáis una idea, por ejemplo, cuando hacemos un podcast en este canal y tenemos que buscar información sobre un ponente, antes lo hacía Iván y ahora lo hace Deep Research, ¿vale? Lo hace Iván con Deep Research. Entonces, a partir de aquí, ¿cuánto tiempo le queda Iván en la empresa? Pues no lo sé. Ya lo veremos, ¿vale? Pero no un cariño aquí tremendo a Iván que se le ocurra mucho, ¿no? La realidad es que esto lo que permite es hacer la capacidad de buscar información y para que os hagáis una idea, puede hacer el trabajo de una persona que tarda cuatro o 5 horas en hacer. ¿Vale? Me ha preguntado una serie de preguntas, le voy a decir para no perder tiempo, eh, tú tira con lo que creas, pero evidentemente si le refino las preguntas voy a obtener mejores resultados, ¿vale? Y a partir de aquí vamos a ver que está iniciando la investigación. Esto va a tardar unos minutos. Puede tardar, de hecho, entre 3 y 10, 15 minutos incluso puede llegar a tardar. Vale, vamos a inar que no tarde tanto, ¿vale? Pero vamos a clicar aquí y si le doy aquí vais a ver qué es lo que está haciendo, ¿vale? Porque empieza esa funcionalidad de este agente. Como digo, un agente es una inteligencia artificial que pueda hacer cosas. En este caso, este agente puede buscar información por internet, recopilarla, tomar la decisión de que es relevante y no crear un informe y dárnoslo así fácil y rápido para nosotros. ¿Qué podemos hacer nosotros? Mientras tanto hacer otras cosas. No tenemos que estar esperando a que acabe el informe. Podemos ir haciendo otros tipos de trabajo humano para mientras la IA va trabajando en paralelo, ¿vale? Con lo cual es muy interesante que podamos hacer esto. Vamos a ver si consigue arrancar y mientras tanto, si no vamos a hacer otro flujo de trabajo. ¿Vale? Bien, vamos a pasar al otro flujo de trabajo. Darme un segundo que esto he abierto Photoshop sin querer y me está reventando el ordenador ahora mismo. Vamos a abrir por aquí y lo que vamos a hacer es hacernos un prompt, que lo que vamos a hacer es un blog post. Bueno, se ha abierto ahí Photoshop, creo, ¿no? Voy a cerrar Photoshop. Vale, bueno, fijaros que esto ha empezado a trabajar. Vale, luego revisamos lo que está haciendo. De momento vamos a hacer otra cosa. Nos vamos a ir a un nuevo chat y en este caso lo que vamos a hacer es un flujo de trabajo en el que vamos a hacer un blog post de cocina, ¿vale? Porque lo que tenéis que entender es que las herramientas en sí no son lo importante, sino que lo son los flujos de trabajo que hacemos utilizando las herramientas que tiene Chat GPT. Ahí es donde desplegáis todo el potencial que tiene la herramienta, ¿vale? Cuando todo esto que os he explicado lo combináis para sacarle partido para hacer cosas que os hagan trabajar más rápido y mejor. En este caso, quiero hacer un buen promp, pero voy a hacer esto. Le voy a poner este promp. Contexto. Seguimos la fórmula de cinco pasos que os he pasado antes. Soy autor de un blog de cocina mediterránea. He dirigido a aficionados que disfrutan preparando platos tradicionales en casa. El 18 de mayo el 25 quiero publicar una entrada sobre la haña al estilo genobés para inspirar a mis lectores antes del fin de semana. Tarea. Bueno, el 18 de mayo creo que es un domingo. Es un sábado, ¿no? Un domingo. Bueno, tarea. Redacta un artículo de blog completo de tantas palabras y os he dicho que no las cuenta bien, con lo cual no hace falta que las pongáis. que presente la lasaña en el estilo Genobés, explique su origen y ofrezca esto. Organiza el texto de las siguientes epígrafes, introducción, historia breve, ta ta ta ta. A partir de aquí le digo, el lector tiene nociones básicas de cocina, pero quizá no conozca ingredientes típicos de Liguria, con lo cual explica brevemente qué son, dónde encontrarlos, etcétera. Todo este prom lo he hecho yo porque soy conocedor de la materia, porque sé lo que aporto y porque le doy esos contextos importantes. ¿Vale? Refinamiento. Termina con una llamada a la acción para que los lectores dejen comentarios y compartan la receta, ¿vale? A partir de aquí, esta es la la clarificación, la instrucción y todo lo que queremos que haga. Vamos a darle al prom, que es el primer paso. No hay modelo de razonamiento, estoy haciéndolo con el modelo básico, ¿vale? Lo podríamos hacer con el de razonamiento si queremos mejores resultados, pero va a tardar más. ¿Vale? A partir de aquí, fijaros qué hace. Se pone a escribir. ¿Y qué quiero hacer aquí? Pues yo estoy viendo esto de aquí y estoy viendo que está haciendo este texto. Pero fijaros que a mí que me dé el texto así no me sirve porque yo quiero cambiar una parte, pero no puedo. Entonces, ¿qué tengo que hacer? Canvas. De repente pienso que Chat GPT tiene una herramienta que se llama canvas y con lo cual cuando acabe de escribir esto le voy a decir simplemente que lo abra en canvas. Puedo ir escribiendo mi promia, ábrelo en canvas para trabajar sobre ello. Vamos a ver que termine. Está dando el paso a paso, todo lo que le hemos pedido. Le hemos pedido todos los elementos que queríamos que hiciese chat GPT, ¿vale? Y con lo cual vamos haciendo todo esto, pum, pum, pum. Nos va generando todo esto de aquí, consejos útiles y va haciendo toda su respuesta, ¿vale? Y a partir de aquí, ¿qué conseguimos? pues todo el elemento que teníamos del nuestro blogpost sobre cocina. Pero, ¿qué pasa? Que yo soy cocinero, que hay cosas que sé yo mejor, que esto no me gusta como lo ha hecho, que esto lo quiero mejorar, pues ahí es donde entramos con una herramienta como canvas. Vale, lo tenemos aquí. Ya tal, está acabando con las sugerencias de texto alternativo para las imágenes que le hemos pedido y ya ha acabado. Y ahora le digo, "Ábrelo en canvas para trabajar sobre ello." Si no recuerdo mal, han integrado un botón nuevo en algún sitio que os permite abrirlo en canvas directamente, ¿vale? Pero bueno, si no le decimos que lo abra en campas. Ahí había un botón. Bueno, ya lo hacemos así y sale. Pero creo que por aquí abajo salió un botón ahora que han puesto que permite esto. Abro el lienzo y a partir de aquí, fijaros como ya he entendido qué es lo que quiere que haga y me está copiando el mismo texto que teníamos, pero ahora dentro de Canvas. ¿Y qué voy a poder hacer con Canvas? lo que habéis visto antes, voy a poder trabajar por secciones, cambiar cosas, meter emojis, lo que me dé la gana, cambiar formatos de texto, integrar diferentes cosas, lo que yo quiera, lo voy a poder meter aquí para ayudarle a mejorar ese contenido y que acabe siendo mi contenido. Tengo un esqueleto que me ha creado él. Vamos a trabajar mano a mano y vamos a hacerlo. Y fijaros que puedo trabajar de muchas formas. Vamos a esperar que esto acabe, pero puedo hacer muchísimas cosas, ¿eh? Puedo hacerlo cambiando cosas. Yo entro en el texto, pum, pum, pum, escribo y cambio cosas. Puedo hacerlo diciéndole que quiero que cambie, pero le puedo pedir consejo a Chat GPT y eso es tremendamente importante porque tiene una visión muy buena de lo que es la comunicación y con lo cual me puede ayudar muchísimo a hacer cosas. Con lo cual, no os bloqueéis a pensar que Chat GPT funciona de una manera. Chat GPT va a funcionar adaptado a vosotros, a cada uno de vosotros. Va a ser como Chat GPT funcione para cada uno de vosotros, porque cada uno de nosotros somos diferentes y estamos entrando en una fase en la que chat GPT se está personalizando y esto va a cambiar completamente las reglas del juego una vez más. Lo tengo aquí. Introducción. Vale, le voy a decir si eres de los que disfrutas preparando plato historia. Ta ta ta. Vale, entonces vamos a esto y le voy a decir aquí eh la introducción no me convence. Podemos poner algo más marketiniano, con más gancho, incluso algún chiste por en medio. Fijaros que estoy preguntando y os he dicho que no tenéis que hacerlo, ¿vale? Pero para que veáis a dónde podemos llegar, se lo digo y a partir de aquí él va a procesar esa información y va a tomar la decisión de cambiar la información en base a lo que le he pedido. ¿Vale? Está recomendando todo esto. Está seleccionando toda la introducción. Yo no estoy tocando nada, el ordenado está trabajando solo. Y a partir de aquí esto va a cambiar este texto y poco a poco, pues mira, olvídate de la haaña carne de tu madre, que seguro estaba buenísima, pero no se va a enfadar si pruebas otra cosa. es buenísimo. O sea, está haciendo algo totalmente como le he pedido. Con lo cual hemos salido de ese lenguaje típico que siempre hace Chat GPT, que eso es un absoluto eh es algo que pasa con toda aquella gente que lo utiliza mal o lo utiliza dándole tareas. Los que utilizamos bien chat GPT, chat GPT habla como nosotros queremos que hable. O sea, eso realmente funciona muy muy bien. Vale, a partir de aquí podríamos ir cogiendo esta parte de aquí y le voy a decir, no sé, pues por ejemplo, extiende esto un poco y vamos tocando lo que no nos gusta. Vamos trabajando como si tuviésemos un editor al lado y estuviésemos revisando, no, mira, es que esta parte de aquí la quiero cambiar. A mí la forma en que trabajo con Chat GPT me recuerda muchísimo en cómo he trabajado toda la vida con los editores de vídeo, que al final cuando estás revisando un vídeo les dices, "Oye, ¿y aquí no podríamos darle un poco más?" y él da su opinión, yo doy mi opinión y al final llegamos al consenso de qué es lo mejor para el producto final. Y esa es la forma que tenéis que trabajar con Chat GPT. No le deis tareas y os piréis y esperéis que haga algo espectacular. trabajar con él, hacer brainstorming. Os abrís otro chat y le dices, "Mira, tengo esto." Te coges este párrafo de aquí y en lugar de hacerlo aquí, que te vas a reventar el documento, te abres otro chat GPT y aquí directamente, perdón que lo he puesto mal, le dices, le dices aquí, por ejemplo, "Oye, tengo este texto, eh, quiero darle una vuelta con sentido más humorístico. ¿Qué se te ocurre? Propónme tres cambios. Pam, le doy. Venga, pues vamos. Vamos ahí. Chat GPT, como trabaja super rápido, pues pam, tres propuestas de cambio. Cambio uno, introducción de Moris ta. Y a partir de aquí puedo y decir, "Hostia, pues esta idea me gusta muchísimo." ¿Sabes? Pues la voy a copiar y le voy a decir, "Oye, mira, pues me voy aquí, me voy aquí y le voy a decir, cambia esto." Pum, y le doy. Y ahora él va a interpretar, "¿Dónde está eso que hemos visto con otro chat?" Pum, y lo cambia. Y estoy trabajando mano a mano con seis chats a la vez haciendo múltiples cosas. multitasking que a los humanos nos da muy bien y la IA nos permite hacerlo en paralelo. A día de hoy en chat GPT no tenéis límite de la cantidad de ventanas que podéis utilizar a la vez a la hora de hacer esto. Lo cambia, perfecto, lo tengo, me mola. Esto está genial. A partir de aquí, ¿qué podemos hacer? Pues podemos hacer lo que os dé la absoluta gana. nos podemos ir a otro chat y generar las imágenes. Teníamos por aquí sugerencia alternativo para imágenes. Pues vamos a la primera y le vamos a decir a ese chat que teníamos, le vamos a decir, "Créame una imagen para esto." Uy, perdón, no le he dicho el qué. Pues lo pauso, no hay problema. Aquí está haciendo para para el mensaje que teníamos antes. Ahora se lo doy y ahora debería interpretar que quiero una imagen para esto y a la vez puedo estar en otro chat haciendo otra cosa. Pero es que fijaros que yo incluso nos podemos ir mucho más allá. Me puedo copiar todo este bloc que tengo aquí, me puedo abrir otro chat GPT más porque os digo que puedo tener tantos como queráis y me puedo venir aquí y le puedo decir esta vez pues voy a utilizar un modelo de razonamiento para que sea mejor, aunque va a ser más lento, y le voy a decir créame una landing page eh con este blog post que además sea interactiva y pueda navegar de alguna forma entre todo lo que explicamos. Vamos y le voy a copiar aquí. Uy, perdón, se me ha ido. Le voy a dar, espérate un momento. A decir que le dé la landing page. Voy a darle aquí. Esta es la landing. Y le voy a dar control V. Y le he copiado todo nuestro blogpost que nos ha hecho chat GPT. Vale, entonces ahora esto, ¿qué va a hacer? Va a pasar a programarme una landing page en la que vamos a poner este contenido. ¿Va a ser la mejor landing page del mundo? No, va a ser una base sobre la que empezar a trabajar con la que los que no tenemos ni puñetera idea de código podemos hacer absoluta magia. Esto lo copias en tu WordPress, pum, ya lo tienes metido en tu web y ya estás eh generando un artículo de calidad y hemos tardado literalmente 3 minutos y medio. Y si lo hago sin estar explicándolo, tardo la mitad. ¿Vale? A partir de aquí está razonando qué es lo que tiene que hacer. Vamos a ver qué es lo que va a hacer, ¿vale? Pero en principio debería abrir canvas, debería utilizarlo. Estamos en un modelo de razonamiento, igual lo hubiésemos hecho más rápido con el otro. Bueno, vamos a ver qué es capaz de hacer, ¿vale? Por este lado nos ha creado una imagen de lo que era. Y aquí puede ser que esta imagen no me guste y que yo diga que esta imagen pues no me mola porque la veo como muy de Ia, ¿no? Eh, oye, hace una imagen eh más realista que sea del rollo de lo que utilizan grandes marcas como Coca-Cola, ese rollo Lifestyle, eh, con buen rollo en la foto. Vale, pum, le damos y ahí lo tenemos y vamos a ir viendo lo que va haciendo aquí. Fijaros, esto he empezado a codificar, lleva ya 300 líneas de código, ¿vale? Y esto está haciendo una puñetera página web con el contenido de esto, incluso interactivo como le he pedido. Vamos a ver si es capaz de hacerlo, porque igual también le estamos empezando a pedir milagros a esto, ya vale. Así que fijaros lo que estamos consiguiendo. La realidad es que somos capaces de hacer cosas absolutamente brutales que antes no éramos ni remotamente capaces de hacer. La gracia de inteligencia artificial es que os permite hacer cosas que no creíais que fueseis capaces, os quita los límites. Esto ha terminado. Tengo un botón aquí que dice previsualizar. Le voy a dar aquí. Le voy a permitir la selección de todo esto que está haciendo. ¿Veis lo que me acaba de hacer? Me acaba de hacer una página web con toda la receta. Incluso tengo un menú que si le doy al paso a paso me salta al paso a paso y lo tengo aquí en desplegables y puedo hacer todo lo que yo quiera. Ahora yo me voy aquí a la parte de quito la previsualización, me copio el código, lo copio en mi WordPress y tengo esto listo para publicarlo. Y tenéis esto hecho en 5 minutos, incluso con imágenes integradas. Así que imaginaos lo que es capaz de hacer. Si queréis cambiar las imágenes, pues nos está haciendo imágenes y como hemos visto con chatt con imagen podemos hacer las imágenes que nos dé la absoluta gana. La realidad es que si no le veis el potencial de todo lo que podéis llegar a hacer vosotros con inteligencia artificial viendo las cuatro tonterías que os he enseñado en un rato, creo que ya no puedo hacer más por vosotros. O sea, yo creo que aquí ya cada uno tiene que decir si esto le puede ser útil o no. Vamos a hacer una encuesta. ¿Cuántos creéis que la inteligencia artificial os puede ayudar a ser más productivos? ¿Os puede ser útil en vuestro día a día? Vamos a ponerlo por ahí y a verlo. Fijaros que esta imagen está mucho mejor que la anterior. Tendrá sus defectos. Puedo seguir iterando y podemos seguir haciendo imágenes hasta que consigamos una que nos guste, pero este me parece muy válido. Mientras respondéis a la escuesta, vámonos al deep research, que aún no ha acabado, le falta un momento y aprovecharé para contestar algunas preguntas, ¿vale? Pero fijaros que lleva 27 fuentes. Ahora lo que quiero que veamos es que entendamos qué está haciendo el deep research. Si no, a malas, tengo uno ya hecho y podemos verlo. Pero fijaros, chat GPT es lo que pone aquí en el logo, es que está hablando el modelo de inteligencia artificial. Estoy revisando fuentes confiables actualizadas como artículos científicos informes institucionales. Esto incluye Studio for the We Global y ensayos piloto en UK, en Islandia, en Japón y España. Busca resultados. Estoy viendo informes. Me he leído for day a Week. Estoy echando un vistazo a experimentos del Reino Unido. Estoy decidiendo si seleccionar el web o el NPR. Considero BBC. Ley en BBC. Los juicios de Islandia eh 2015 demostraron que la mayoría de lugares de trabajo mejora la productividad. Estoy revisando datos de Reino Unido, Microsoft, Japón remor, no sé qué. Estoy revisando la campaña de Microsoft, estoy revisando el plan piloto español, estoy viendo como una semana laboral de 4 días está mejorando la salud de trabajadores en España, me estoy leyendo routers, estoy viendo, pum, pum, pum, pum, pum, va haciendo todo, todo, todo, todo, todo esto. Estoy repasando varios pilotos globales. Estoy analizando un informe que muestra una reducción del 69% en el agotamiento y aumento de la capacidad del trabajo del 57% entre otros indicadores. y así va leyendo páginas que considera que son adecuadas. Y este es el único fallo que tiene Deep Research, que yo no le puedo decir qué páginas tiene que mirar y qué páginas no. Aquí me pone qué fuentes está utilizando, ¿vale? Pero realmente no me permite seleccionar cuáles sí y cuáles no. Con lo cual al final puede estar utilizando fuentes que a mí no me parezcan creíbles o que a mí no me parezcan buenas, pero esto ya lo mejorarán con el tiempo. Revisa estudios académicos. está haciendo exactamente lo que yo haría en mi día a día para hacer un trabajo con inteligencia artificial. Lo, o sea, perdón, con por mi cuenta. Si yo quiero buscar información sobre esto, lo que haría es meterme en la web y me pasaría tres o cu horas navegando y viendo qué puedo hacer con esto y a partir de ahí sería capaz de conseguir pues mejores resultados y conseguiría un trabajo que me haría un informe que me hubiese llevado 4 horas de trabajo o de coste de empleado. A partir de aquí, ¿qué puedo hacer con la IA? Puedo hacer que este empleado esté haciendo otras cosas mientras esto está haciendo esa búsqueda y que ese informe final que que le da lo revise el empleado antes de presentármelo, cotice las fuentes, se asegure de que todo lo que ha dicho CHG GPT no está ninguna idea de olla, etcétera. Pero Deep Research funciona muy bien y Deep Research literalmente esta semana os lo han conectado con OneDrive, con SharePoint y con GitHub, con lo cual ahora mismo podemos hacer un deep reset sobre la información de la empresa. ¿Sabéis lo que supone eso? Esto es la bomba, ¿vale? Yo tengo una empresa muy pequeña y no tenemos un SharePoint enorme con información de todos los trabajadores. Pero si estáis en una empresa mediana o grande, de repente le puedes decir a Chat GPT que busque información dentro de vuestra base de datos de SharePoint y encuentre toda la información sobre un cliente y te haga un resumen de ese cliente antes de que tú tengas que tener una reunión con él. Eso es oro molido, de verdad os lo digo. Para la productividad es oro molido. A partir de aquí cada uno tiene que decir en qué os va a afectar, pero ya os digo yo que el informe del trabajo de Microsoft determina que si empezáis a utilizar la inteligencia artificial con esto que estáis viendo, lo que vais a ver mañana y pasado, en la semana que viene os vais a ahorrar alrededor de un 20% de vuestra jornada laboral. ¿Qué hagáis con ello? Pues le podéis decir a vuestro jefe y os dará más trabajos. Podéis intentar escaquear, podéis hacer ver que estáis trabajando cuando no lo estéis. Eso es decisión vuestra y yo no me voy a meter, pero desde luego os va a dar más tiempo para hacer lo que sea que queráis hacer. La mayoría, ¿qué es lo que hacemos con un aumento de productividad? Ir más tranquilos, que no vayamos siempre hasta aquí de curro todos los puñeteros días. Entonces, a partir de ahí cada uno que decida lo que quiere hacer con su productividad, ¿vale? Pero vamos a intentar ver conseguir ya lleva 32 fuentes lo que hace esto. Y mientras tanto, como tenemos aquí unos minutos para que esto acabe, voy a resolver dudas y preguntas que haya, que seguro que debe haber un montón. Vamos a ver, no os preocupéis que si tenéis más dudas y preguntas el tercer día me quedo lo que haga falta responderos lo que queráis, ¿vale? Así que eh responderemos todo lo que yo, aunque te tenga que quedar aquí hasta las 2 de la mañana, ¿vale? Venga. IPA, ¿cómo interactúas con la IA para que aprender a hacer algo totalmente nuevo? Pongo un ejemplo práctico. ¿Quiero hacer una app de móvil? No tengo ni idea de programar o desarrollo de aplicaciones. Pues pregúntaselo, haz un buen prom de qué es lo que quieres, sigue la fórmula, qué es lo que quieres, dale contexto de lo que sabes, etcétera, y dile que te prepare, eh, qué pasos necesitas hacer. Pero sobre todo, no intentes hacer cosas que no necesitas aprender a hacer. Si hay cosas que puede hacer la IA, tú dirígela. Que seas como el director del departamento que conduce la IA para hacer una cosa y otra en lugar de intentar que hacerlo todo tú intentar aprender cosas que te harán mucho más lento. Ahí es donde realmente verás un aumento de productividad. Ana Prats, ¿piensas que cada herramienta de como chat GPT copilot debe ser utilizado para diferentes tareas o es cuestión de gustos? Todas hacen lo mismo o trabajan igual. A día de hoy no. A día de hoy yo creo que Chat GPT sin ninguna duda es la mejor de todas. es con mucha diferencia la más útil por todas estas cantidades de herramientas que tiene, pero la realidad es que cada una de ellas tiene funciones específicas que hacen un poquito mejor. Por ejemplo, Grock es más desatado en las imágenes. Grock es el de Elon Má y no tiene muchos filtros en las imágenes si quieres hacer famosos o lo que sea. Luego, por otro lado, eh Gemini es la mejor programando sin ninguna duda, pero Clot y tiene los artifacts y Gemini tiene las gemas que son como los GPTs que os explicaré mañana aquí. Pues cada una tiene lo suyo, pero para mí la más completa, la más redonda es a día de hoy Chat GPT y por eso es la que más recomiendo. Bien, ha terminado, ¿vale? Se ha pegado 13 minutos, ha utilizado 32 fuentes y ha hecho 125 búsquedas en internet. ¿Cuánto creéis que os hubiese llevado a vosotros a hacer 125 búsquedas de internet y miraros 32 páginas web, leéroslas, entenderoslas y crear un informe? Este es el informe que nos ha creado, ¿vale? Como veis, aquí este es todo el informe que nos ha creado. Vamos a hacer una cosa. Vamos a hacer una cosa nueva que han sacado literalmente ayer, ¿vale? Vamos a clicar este botón de aquí y esto nos da esto de aquí nos da descargar como PDF, ¿vale? Además puedo compartirlo y os lo puedo mandar para que os lo leáis, pero vamos a descargarlo como PDF. Y fijaros lo que va a hacer esto. Me descarga un PDF. Esto de aquí que veis aquí, que es un informe de nueve páginas, en este caso, es el informe que me ha hecho Chat GPT sobre la semana de cuatro jornadas. un informe eh con tablas, un informe con fuentes, que podéis ver aquí que clico aquí me dice en qué fuente estábamos y me lleva a la fuente de la Universidad de Cambridge donde ha sacado esa información. ¿Sí? Es decir, uy, me he cargado el PDF. me he cargado el PDF. Espérate que lo recupero. Tenemos un documento con toda la información que necesitamos tener sobre este tema. Me lo ha recopilado, me lo ha puesto fácil. Yo me leo este informe y de repente tengo un conocimiento claro de cómo utilizar la semana de la jornada de la semana de cuatro jornadas en lugar de cinco y ver qué beneficios o no puede tener para mi empresa. Pero es que fijaros y con esto ya voy a llegar al punto en que creo que ya vais a flipar en absolutos colores. Ahora me puedo esto de aquí, me puedo ir a hacerme un nuevo chat de chat GPT, me puedo ese documento que me he descargado, se lo calzo aquí y a partir de aquí puedo hablar con ese documento. Le puedo decir en mi empresa, ¿crees que esto funcionaría? Somos un taller mecánico. Le puedo dar aquí y a partir de aquí estoy hablando con el puñetero PDF, ¿sabes? O sea, igual que hablaba antes con el Excel, ahora puedo hablar con el informe que me ha creado la IA. Y a partir de ahí puedo decir lo que yo quiera con esto. Le puedo decir, "Oye, mira, eh, hazme un PowerPoint de este informe y sácamelo en PPT con las diapositivas con el esqueleto ya creado. ¿Vale? Entonces, a partir de aquí vamos a esperar que esto acabe de hacer la el razonamiento de por qué esto aplica mi taller mecánico, o no. Si no os interesa, lo podéis parar siempre, ¿vale? Eh, ya os he dicho al principio que los PPTs no me va a hacer el diseño, pero de momento lo que va a ser capaz de hacerme es darme un PowerPoint sobre el que yo voy a poder diseñar con las diapositivas marcadas para que se lo presente a mi jefe. ¿Vale? Entonces, esto lo que va a hacer es analizarlo. Me lo empieza a sacar por aquí porque estoy utilizando code interpreter. ¿Os acordáis? Eso que permitía leer Excel también permite generar PPTs, PDFs o lo que os dé la gana, ¿vale? Incluso puede un MP3 y convertiros logo, ¿vale? O sea, puede hacer un montón de funcionalidades. La gracia de sacarle partido a Chat GPT es cuando empiezas a verlo como compañero de trabajo y trabajas con él, pim, pam, pin, pim, pam, utilizando todo el arsenal de herramientas que tienes a tu disposición. Ese es el momento en que haces clic y dices, "Yo ya no puedo vivir sin esto." Fijaros que me lo he dado aquí. Me descargo el PPT. Vamos a abrir este PowerPoint que nos ha abierto. Y como veis, tengo un PowerPoint con las diapositivas y todos los puntos importantes que tengo que trabajar. ¿Qué me falta? El diseño. ¿Y cómo hago el diseño? Pues lo puedo hacer con IAS, con otras inteligencias artificiales. Hoy, por hoy, chat GPT no me lo hace. Me puede hacer una página web. Conviérteme el PPT en una web interactiva y hará lo mismo que ha hecho con la receta de antes y con lo cual se va a poner a programarlo. Lo ha en Canva, me lo empieza a trabajar, pum, pum, pum, pum, pum, se pone a trabajar y me hace una página web. Bien, creo que esto realmente os enseña el potencial. No sé cómo ha quedado la encuesta que teníamos antes de cuánta gente cree que eso es útil. Ha salido esto por aquí, ¿eh? 99%. Vale, me gusta, me gusta. Muy bien. ¿Cuánta gente ha votado aquí? 6,000 votos. Estáis muy locos. Bien, pues creo que esto realmente os enseña lo que podéis llegar a hacer con Chat GPT. Evidentemente faltan muchísimas cosas y es mucho más profundo, pero obviamente un curso así que estamos haciendo en directo no permite cubrir todos los temas. Pero lo que sí que vamos a hacer es cubrir mañana algo que es incluso más importante. Si lo que habéis visto hoy os ha parecido que es increíble, prepararos porque mañana los GPTs os van a volar la cabeza. Los GPT, de forma muy resumida, son inteligentes artificiales que entrenamos para que hagan las cosas como nosotros queremos y que las hagan siempre de la misma manera y con lo cual podemos tener pequeños agentes que hagan cosas por nosotros y eso es una auténtica barbaridad, una auténtica salvajada. Así que si queréis aprender cómo hacer GPTs, revisar todo esto, veniros mañana a la misma hora a este mismo canal y vais a flipar con lo que os voy a enseñar. Nos vemos mañana, que por hoy creo que ya os he dado mucha información y hay que procesarla. Hasta mañana.