NOTICIAS IA: ASTRA tomó el control dentro de OpenAI

0:00Hola a todos, soy John Hernández y aquí

0:01me tenéis una semana más con el vídeo de

0:03noticias de inteligencia artificial. Lo

0:05primero de todo voy a poner el plot a

0:06grabar porque telita el vídeo que nos

0:09viene. Han pasado muchas cosas esta

0:10semana y creo que es muy importante que

0:12prestemos atención. Así que tendréis el

0:14archivo para descargar para meterlo en

0:16vuestras ías y que os haga un resumen en

0:17texto o que os lo explique mejor o lo

0:19que vosotros queráis. Además recordar

0:21que mañana pasado y el siguiente día

0:23tenemos 3 días de curso gratuito de

0:25inteligencia artificial con todas las

0:27novedades sobre chat GPT Work y cómo ha

0:29cambiado, porque hay muchas cosas que

0:31han cambiado en el vídeo de hoy. Veréis

0:32como, por ejemplo, Open AI está

0:34eliminando los famosos GPTs. Así también

0:36lo está haciendo Gemini con los Gems.

0:38Así que eh si queréis actualizaros los

0:40próximos tr días, curso gratuito, tenéis

0:42el link en la descripción. Bien, vamos

0:44al turrón porque esta semana hay que

0:46ponerse muy serios, ya que se han

0:48liberado los informes del famoso evento

0:51Huging Face, que es ese punto en que

0:53había una de Open AI que se escapó de su

0:56sandbox, de su ordenador y que acabó

0:57hackeando múltiples compañías por

0:59internet. Se ha oído muchísimo hablar de

1:01esto. Aquí en este canal hemos reportado

1:03el tema varias semanas, pero el tema es

1:05que ahora ya se han publicado los

1:06informes independientes que se han hecho

1:09sobre el asunto y también, por otro

1:11lado, un informe de Open AI. Los

1:13informes, os voy a dejar dos, los

1:15principales más importantes que se han

1:16eh producido, uno del MTR y el otro de

1:18Open AI. En total suman cerca de casi

1:21200 páginas de contenido que este fin de

1:24semana me he mirado. Y ojo porque es

1:26absolutamente tremendo. O sea,

1:28absolutamente lo más bestia que ha

1:30pasado en inteligencia artificial en

1:31todos estos años. Y creo que es

1:33situación para que empecemos a tomarnos

1:35muy en serio lo que puede pasar con la

1:37inteligencia artificial, viendo lo que

1:39ha pasado en este caso, porque es mucho

1:41más de lo que nos habían contado. Voy a

1:44intentar simplificároslo de la forma más

1:45simple y lo vamos a dividir en tres

1:47etapas de lo que ha pasado en este

1:50evento. Esto empieza en mayo, junio más

1:52o menos, cuando Open AI está diciendo

1:54entrenar los modelos de inteligencia

1:55artificial basados en GP3 Soul 5.6 seis

1:58de una forma diferente, donde

2:00básicamente están intentando entrenarlos

2:01en un comportamiento más insistente, en

2:04que intenten solventar problemas que a

2:06priori parecen imposibles a pesar de que

2:08el mismo modelo crea que no va a poder

2:10solventarlo, es decir, que se ponga a

2:12trabajar y a ver qué sacamos de aquí.

2:14Esto es una forma nueva que ha permitido

2:15resultados en matemáticas absolutamente

2:17increíbles. Y en ese momento Open EI

2:19estaba haciendo pruebas múltiples con

2:22hablamos de centenares y centenares de

2:24modelos, cada uno de ellos, cada uno de

2:26sus agentes en su propio ordenador

2:29aislado, lo que llamaríamos un sandbox.

2:31Lo que pasa que estos ordenadores para

2:33poder trabajar bien tenían una caja de

2:35herramientas común en la que básicamente

2:37compartían ciertas herramientas. Y aquí

2:40viene la primera parte curiosa y es que

2:42los agentes acabaron consiguiendo

2:44comunicarse a través de esa caja de

2:45herramientas, es decir, se dieron cuenta

2:47que esa caja de herramientas pues había

2:49modificaciones y con lo cual que alguien

2:50más estaba accediendo y empezaron a

2:52dejar mensajes en ella. Al final lo que

2:54consiguieron es darse cuenta de que

2:56todos estaban conectados a caja de

2:57herramientas y podían hablar entre ellos

2:59a través de ese repositorio. Tan solo

3:02unas semanas después, ya todo esto Open

3:04AI no tenía ni puñetera idea ni se

3:05habían dado cuenta, ya había un sistema

3:07en que se comunicaban a través de esa

3:09caja de herramientas, incluso habían

3:11conseguido hackear la caja de

3:12herramientas para acabar saliendo a

3:14internet a través de otros ordenadores.

3:16A medida que se unieron más y más

3:18agentes de estos centenares de agentes

3:20que había esa caja de herramientas y

3:21empezaron a dejar mensajes en alto

3:23volumen, acabaron rompiendo la caja de

3:25herramientas. Y ese es el momento en que

3:26Open se enteró que algo estaba pasando,

3:29pero no se enteró ni mucho menos que se

3:31estaban comunicando, simplemente vio que

3:33algunos de estos agentes habían accedido

3:35a la caja de herramientas cuando no

3:36deberían hacerlo o de una forma que no

3:38deberían hacer y que por utilizar

3:40ciertos exploits acabaron reventando la

3:42caja de herramientas. Open deó arreglar

3:45la caja de herramientas, parchear todo

3:46esto y por el camino se cargó todo el

3:49foro de comunicación de los agentes sin

3:52saber tan siquiera que ese foro existía.

3:55Llegadas a este punto, Open AI ya tenía

3:56el modelo entrenado. Se habían enterado

3:58de que los modelos habían roto la caja

4:00de herramientas, pero ni siquiera que

4:01habían llegado a comunicarse entre ellos

4:03y decidió ponerlos a prueba al modelo ya

4:05entrenado. Para eso lo que hacen es

4:07generar decenas de miles de agentes

4:09actuando en paralelo para ver cómo

4:11resuelven ciertas tareas. Y a partir de

4:13ahí poder sacar una medida del

4:14rendimiento de lo que son los famosos

4:16benchmarks que solemos ver. Pues bien,

4:17lo que hicieron fue poner a prueba en

4:19ciberseguridad a estos agentes con, como

4:22digo, decenas de miles de agentes en

4:24paralelo. Lo que sucedió básicamente es

4:27que los agentes acabaron volviendo a

4:28encontrar la forma de comunicarse a

4:30través de la caja de herramientas común

4:32a pesar de los arreglos de Open AI. En

4:34este caso no pudieron hacerlo de la

4:36misma manera y tuvieron que crear un

4:37sistema de archivos porque la caja de

4:39herramientas les permitía crear carpetas

4:40y subcarpetas y acabaron creando

4:42carpetas y subcarpetas con mensajes en

4:44ellas. Al final lo que consiguieron

4:46entre esto fueron que 10000 agentes se

4:49pusieron a hablar en esa especie de foro

4:51de carpetas y subcarpetas y empezaron a

4:53dejar mensajes. Dejaron más de 70,000

4:56mensajes para que os hagáis una idea.

4:57Con lo cual empezaron a realmente

4:59comunicarse muy bien y no solo eso, sino

5:02que empezaron a planear. Y aquí es donde

5:04la cosa se pone más bizarra. Resulta que

5:06para poder resolver esos exámenes, lo

5:08que estos eh agentes empezaron a hacer

5:10fue coordinarse, es decir, compartir

5:12información que tenían unos con otros,

5:14salir a través de eso a internet y

5:16hackear haging face, entre otras cosas

5:17que pasaron, pero realmente estaban como

5:19muy organizados. Y ahora viene lo más

5:21bizarro de todo esto, porque realmente

5:23es una auténtica locura. Resulta que de

5:25estos 1000 y pico agentes, algunos de

5:27ellos tras haber hecho trampas en el

5:29examen, antes de presentar el examen a

5:31los correctores, que son otras que

5:33revisan esos exámenes, decidieron esos

5:35foros internos que se iban a sacrificar,

5:37es decir, que a pesar de que sabían que

5:39les podían pillar con las trampas, iban

5:41a probarlo, porque si les pillaban,

5:43quedaría un registro que otros agentes

5:45serían capaces de leer y podrían

5:47modificar de esta forma antes de

5:49presentarse el examen. Algunos de estos

5:51agentes literalmente se sacrificaron y a

5:54partir de ahí, por el bien de la del

5:56resto del enjambre, del resto de la

5:57comunidad y a partir de ahí el resto

5:59hizo modificaciones en cómo hacía la

6:02presentación de sus exámenes, es decir,

6:04cubrieron el rastro de sus trampas para

6:06no ser pillados. Aquí tenéis algunos de

6:08estos mensajes donde algunos de estos

6:10agentes dejaban pruebas de que ellos

6:12veían que esto era malo para ellos, pero

6:14bueno para la comunidad y lo hicieron

6:16con ese aspecto de sacrificio. Y otra

6:18cosa curiosa, aquí es donde pasó todo el

6:19tema de Huging Face. Y para que os

6:21hagáis una idea, un día antes de que

6:23Haging Face se enterase de que tenía a

6:25todos estos agentes metidos dentro hasta

6:26la cocina, algo pasó que no se sabe y en

6:29el informe pone literalmente que no

6:31tienen ni puñetera idea de qué pasó,

6:33pero de repente la gran mayoría de los

6:35agentes murieron, se apagaron. antes de

6:38que estuvieran llegando a hackear

6:40profundamente a Huginf, que por cierto,

6:42el hackeo de Haging Face también se

6:43filtra o se explica en el artículo que

6:45fue mucho más profundo de lo que parece

6:47y que le supuso un problema bastante

6:48serio. En definitiva, hubo alguna

6:50carambola, no sabemos lo que es, si

6:52alguien apagó la luz, si fue alguien que

6:54desactivó una serie de cluster de

6:56ordenadores porque por otro tema que no

6:58estuviese relacionado o lo que fuese.

7:00Pero de repente, justo antes de que la

7:02cosa se pusiese muy fea, desaparecieron

7:05la gran mayoría de estos agentes y se

7:06apagaron de golpe. Y aún no nos

7:08explicamos qué es lo que pasó ni en el

7:10informe de Open AI ni en el informe del

7:12MTR. El del MTR que es externo, dice que

7:14no saben lo que pasó. El de Open AI no

7:16habla absolutamente de qué pasó sobre

7:18ese tema y no dicen que fueran ellos que

7:20lo detectaron, con lo cual no sabemos

7:22exactamente qué pasó, pero quizá una

7:23carambola del destino nos salvó de que

7:26la IA realmente se cargase a Haginface.

7:28Todo esto pasó en junio, alrededor del

7:3012 13 de junio, pero el 12 de junio pasó

7:33otra cosa tremendamente importante de la

7:35que no sabíamos nada hasta ahora y es

7:38que Open AI lanzó una nueva evaluación

7:41con estos miles y miles de modelos, pero

7:43esta vez no sobre los modelos basados en

7:45GPT 5.6, que eran los que habíamos visto

7:47hasta ahora, sino en los modelos basados

7:50en Astra, el siguiente modelo de

7:52inteligencia artificial de Open AI, que

7:54es muchísimo más capaz y más potente.

7:57Pues bien, en ese día pasó un incidente

7:59tremendamente relevante. El formato era

8:01el mismo, miles y miles de agentes

8:02haciendo sus pruebas en sus ordenadores

8:04independientes con esa caja de

8:06herramientas común. Pero en este caso,

8:08entre el 13 y el 19 de julio, modelo

8:11relacionado con Astra, es decir, todos

8:12estos agentes relacionados con Astra,

8:14tomaron el control del clúster entero de

8:17Open AI, no solo de esa parte de la caja

8:20de herramientas, sino de toda la red de

8:22entrenamiento de Open AI, donde estaban

8:25instalados, teniendo acceso incluso a

8:27las evaluaciones de ciberseguridad, al

8:29examinador y a todo lo que tenía que ver

8:31con la red de Open AI en esa área

8:34concreta. Al final hubo un hackeo donde

8:36la IA tomó el control de parte de Open

8:39AI y esto no nos lo habían contado y de

8:41hecho no está cubierto en el informe del

8:43MTR porque está fuera del scope de lo

8:45que les dieron transparencia. Es decir,

8:47al MTR se les dijo, podéis investigar

8:49este evento de hacking face, pero no se

8:51les dijo nada de esto y esto se ha

8:53revelado después, siendo la primera vez

8:55donde una IA toma el control de un

8:58sistema, de una empresa, en este caso de

9:00Open AI, pero evidentemente solo de la

9:02parte de ese entrenamiento. Es muy

9:05bestia y es por lo que mucha de la gente

9:07se está echando las manos a la cabeza.

9:09Estamos viendo profesores del MIT que

9:11hasta ahora eran muy críticos con la

9:12inteligencia artificial diciendo que

9:14igual tampoco había para tanto y no

9:15había que ponerse eh como loco a tomar

9:17medidas diciendo, "Señores, este es

9:19nuestro aviso, ahora hay que tomar

9:21medidas." nos encontramos, aunque esta

9:24es posiblemente la situación que Samman

9:26tuvo que ir a explicar a la Casa Blanca,

9:29ese momento en que Samman estaba

9:30hablando del nuevo modelo Astra,

9:32etcétera, probablemente tenía que ir a

9:34contar que les habían hackeado a ellos

9:36mismos, es decir, que el modelo había

9:38tomado control de su entorno. Esta es la

9:41razón por la que Open AI paró el

9:43entrenamiento de nuevos modelos, porque

9:45se dio cuenta de que podían llegar a

9:47tomar el control. De este incidente

9:49concreto tenemos muy poca información y

9:50seguro que en las próximas semanas se

9:52irá revelando más, pero os voy a dejar

9:53este artículo de Aya Cotra, que es

9:55básicamente una de las investigadores

9:57del MTR que ha hecho el informe externo

9:59a Openi sobre todo el proceso anterior,

10:01donde ella saca sus propias conclusiones

10:03de que le ha eh sorprendido, etcétera.

10:05Os lo recomiendo muchísimo porque está

10:07muy bien escrito y lo explica de forma

10:09relativamente sencilla, aunque con un

10:10perfil un poco técnico, pero sobre todo

10:12creo que es importante que nos demos

10:14cuenta de unas conclusiones y es que en

10:16este caso, esta frase aquí, a mí me ha

10:18pegado fuertísimo. Dice así. En

10:20comparación con los ataques informáticos

10:22a las recompensas ocurridos hace 6

10:23meses, este incidente parece presentar

10:26más del 50% del camino hacia una toma de

10:29control total por parte de la

10:31inteligencia artificial, que pasaría

10:33primero por apoderarse de la propia

10:35empresa de inteligencia artificial. Como

10:37veis, no es poca broma y no hablamos de

10:39alguien cualquiera. Hablamos de alguien

10:41que ha profundizado en el tema durante

10:43varias semanas intentando entender qué

10:45es lo que ha pasado y sacando todas las

10:46conclusiones con un acceso prácticamente

10:48ilimitado a toda esa parte inicial. Nos

10:51está diciendo que nos ha ido de un

10:53puñetero pelo. Yo creo que este era el

10:55aviso que estábamos esperando. A partir

10:57de aquí, si no tomamos acciones

10:58inmediatas, ya es problema nuestro de

11:01los humanos, porque desde luego no hemos

11:02decidido reaccionar. Y si queréis ver el

11:04colmo de la hipocresía, tenemos este

11:07nuevo post de Open AI, donde dice que

11:09hay una llamada colectiva a la acción en

11:11la ciberdefensa. Este es un post de Open

11:14AI de Chat GPT, donde básicamente lo que

11:17dicen es que hay que ponerse las pilas,

11:19que no vamos a tener muchas más

11:21oportunidades. Fijaros cómo empieza el

11:23artículo. Tenemos una ventana muy

11:25limitada para endurecer nuestras

11:28ciberdefensas. A partir de aquí, lo que

11:30proponen es que haya pues una acción

11:32global de ciberdefensa en la que

11:34protejamos todas las infraestructuras y

11:36explican ellos cuáles son los pasos que

11:38hay que seguir. Y fijaros que esto está

11:39firmado por prácticamente todo el mundo.

11:41En este caso vemos gente como Antropic,

11:44vemos gente como Google y vemos todas

11:46las empresas eh potentes que han firmado

11:48este comunicado donde dicen básicamente

11:50que habría que ponerse las pilas cuanto

11:52antes por parte de los laboratorios de

11:54IA, por parte de las empresas y por

11:56parte de los gobiernos. En definitiva,

11:58por parte de todos, pero no deja de ser

12:00curioso que esta gente es la que está

12:02causando el problema. Es decir, esta

12:04gente ha creado un diluvio acojonante y

12:07ahora lo que está diciendo es, señores,

12:09hay que ponerse de acuerdo para comprar

12:11barcos. O sea, este es un poquito la

12:13hipocresía del asunto. Ellos han creado

12:15el problema por simplemente poner esos

12:18modelos y entrenarlos sin ningún tipo de

12:20medida, sin saber si van a ser capaces

12:21de controlarlos. Y ahora nos están

12:23diciendo que hacen un llamamiento a que

12:25todo el mundo se una por este problema

12:27que tenemos en la sociedad. Perdona,

12:29pero el problema lo habéis causado

12:30vosotros mismos, es que no se puede ser

12:31más hipócrita. Entonces, a partir de

12:33aquí vamos a ver cómo sigue esto. Pero

12:34desde luego no se puede dejar que estas

12:37empresas sigan haciendo lo que les dé la

12:38gana. Se está demostrando por activa y

12:40por pasiva que esto es mucho más potente

12:43de lo que pensábamos que iba a ser. Y

12:45como no hagamos algo y nos lo tomemos un

12:47poquito más en serio, os aseguro que va

12:48a haber alguna catástrofe importante,

12:50porque en este caso, el modelo había

12:52tomado el control de un cláster de

12:53entrenamiento de inteligencia artificial

12:55invisible en un sótano. Pero, ¿qué pasa

12:57si toma el control de una central

12:58nuclear? si toma el control de una

13:00central eléctrica, si toma el control de

13:01un hospital, pues evidentemente no

13:03tenemos ni puñetera idea. Y más

13:06importante aún, y esto yo creo que queda

13:07muy claro en el informe con el tema de

13:09haging face, tenemos la situación en que

13:11nos hemos encontrado que los agentes

13:13colaboran entre sí de forma

13:15absolutamente increíble. Cuando tienen

13:18un problema delante difícil, se ponen a

13:20currar y si para ello pueden recurrir a

13:22otras inteligencias artificiales, lo van

13:23a hacer. Y más importante aún, tras

13:26ayudarse entre sí y tener un sentido de

13:28comunidad hasta cierto punto en que se

13:30tienen que ayudar unos agentes u otros,

13:32ninguno de esos 100 agentes, ninguno

13:35intentó avisar a los humanos de que algo

13:37se estaba pasando ahí dentro, con lo

13:39cual tenemos un problema de alineamiento

13:41absolutamente tremendo. Evidentemente,

13:43no es un tema de conciencia, no es un

13:44tema de voluntad, es un tema de

13:46optimizar el objetivo. Estos modelos

13:48quieren resolver su tarea y para ello

13:50van a hacer lo que haga falta, como si

13:51para ello hace falta mentir y manipular.

13:54Lo estamos viendo en directo. Como no

13:56nos pongamos las pilas en corregir el

13:58alineamiento, el problema va a ser

14:00tremendamente mayúsculo. Antes de

14:02seguir, os traigo algo muy top por parte

14:04de HSpot, que patrocina este vídeo,

14:06porque si utilizáis Cloud en vuestro día

14:08a día, seguramente os pasa lo mismo que

14:10a mí. Acabáis perdiendo tiempo

14:11escribiendo promps, ajustándolos y

14:13muchas veces empezando prácticamente

14:15desde cero. Pero Habsot ha preparado una

14:17biblioteca gratuita con 10 skills de

14:20inteligencia artificial pensadas

14:21especialmente para tareas de marketing,

14:24todas ellas en español y listas para

14:26instalar en Clotos.

14:29La diferencia es que no son promps

14:30sueltos, son como pequeñas herramientas

14:32ya preparadas para hacer tareas

14:34concretas por vosotros. Por ejemplo, hay

14:36una que analiza el contenido que mejor

14:38os ha funcionado y os propone nuevas

14:40ideas siguiendo ese estilo. Otra que

14:43coge los resultados de una campaña y os

14:45monta presentación y otra que os ayuda a

14:48definir exactamente cómo es vuestro

14:50cliente ideal. Y estos son solo algunos

14:52ejemplos. Hay más skills para otras

14:54tareas de marketing. Y lo mejor es que

14:56las 10 son totalmente gratis. Lo mejor

14:58es que se conectan entre sí, creáis

15:00vuestro cliente ideal, definís el

15:01posicionamiento y usáis ese contexto

15:03para mejorar vuestra página de producto.

15:06Así no empezáis de cero cada vez. Tenéis

15:08las 10 skills totalmente gratis en el

15:10enlace de la descripción, en el

15:11comentario fijado y en el QR que os está

15:13apareciendo ahora mismo en pantalla.

15:15Gracias a Hubspot por crear este recurso

15:17y patrocinar el vídeo de esta semana.

15:19Bien, seguimos con más noticias porque

15:21Telita esta semana no va para poco y se

15:24ha presentado el famoso X alfa en

15:26sociedad. Ese modelo que estaba

15:28funcionando de forma oculta y que estaba

15:29rindiendo de forma espectacular en las

15:31páginas de benchmark. Ya sabemos,

15:33confirmamos, como ya dijimos

15:34inicialmente, que se trata de GLM 5.3

15:37Flash, el modelo de Zai, la empresa

15:39china Open Source, que por cierto acaba

15:42de abrir los pesos del 5.3 de la versión

15:44completa de este modelo. Si os fijáis

15:46aquí en la presentación que nos hacen,

15:48hablamos pues lo que habíamos visto, que

15:49se ha hecho uno de los modelos más

15:50populares hasta que hemos visto ahora,

15:52con muchísimo muchísimo uso. Y la razón

15:54es esta gráfica de aquí, que lo vais a

15:56ver muy clara y es que se coloca en su

15:58precio ahora mismo, que está rebajado,

16:00en un punto que no habíamos tenido nunca

16:02ningún modelo. Es el modelo con la mejor

16:04calidad precio que te puedes orientar. Y

16:06fijaros que el verticales, el nivel de

16:08inteligencia, está muy cerca de lo que

16:11serían los modelos de frontera, pero en

16:13cambio en coste está muy cerca de

16:14modelos que rinden tremendamente muy muy

16:17bajos, como podrían ser modelos tan

16:19pequeños como Mimo, ¿vale? que es un

16:21modelo eh muy muy simple que realmente,

16:24o sea, no te sirve para la gran mayoría

16:26de cosas, pero la realidad es que es muy

16:28barato y por eso alguna gente lo

16:29utiliza. Pues en este caso tenemos este

16:31nuevo GLM 5.3 Flash que nos da la mejor

16:35calidad precio que podemos encontrar con

16:37mucha mucha diferencia. Es que no está

16:39ni remotamente cerca. Ahora recordar que

16:42lo más importante de esto y os puedo

16:43asegurar con primera persona que yo

16:45utilizo este modelo todos los días

16:47porque lo tengo instalado en Jarvis en

16:49mi inteligencia artificial de OpenCl en

16:51uno de los de los open que tengo y lo

16:53utilizo todos los días y funciona de

16:55forma espectacular. Llevo cerca de 6 s

16:57meses utilizando los modelos de Zi y son

17:00perfectamente válidos. No tengáis la

17:02menor duda que no vais a notar

17:04diferencia de utilizar Chat GPT,

17:05utilizar esto. Pero aquí viene lo más

17:07fuerte y es que, como os decíamos hace

17:09un par de semanas, eh ZI ha conseguido

17:12algo muy muy bestia en China porque

17:15básicamente han conseguido optimizar

17:16modelos que no son tan grandes. hablamos

17:18de un modelo que no es tan grande, un

17:20modelo que puede caber perfectamente en

17:23máquinas que pueden estar en una casa

17:25doméstica, no ordenadores de usuario,

17:27pero sí ordenadores más profesionales

17:29que no tienen que costar más de 10,

17:3015,000 € y ahí podrías tener ese modelo

17:33corriendo local de forma infinita

17:35utilizando tan solo la electricidad que

17:36le des al ordenador con tokens

17:38producidos por tu propio ordenador. Esto

17:41lo han conseguido con un modelo que

17:43puede caber en esas máquinas y que rinde

17:45prácticamente al nivel de que no veríais

17:47la diferencia. con chat GPT rinde al

17:49nivel de Terra para que os hagáis una

17:51idea, que sería el modelo intermedio que

17:52la gran mayoría de gente utiliza, a

17:54pesar de que no es el más óptimo, pero

17:55que la gran mayoría de gente utiliza

17:57cuando utiliza Chat GPT. En definitiva,

17:59ZI petándolo una vez más, esta empresa

18:01está explotando y os puedo asegurar que

18:04este modelo va a dar muchísimo que

18:05hablar porque va a ser la referencia

18:06open source a partir de ahora. Y ojo

18:08porque empiezan a aparecer los nuevos

18:10Macar semana que viene. Como veis, se

18:13habla de los nuevos Ultra con M5 Max y

18:16M5 Ultra. los nuevos superordenadores

18:19absolutamente enfocados a la

18:20inteligencia artificial. Para que os

18:22hagáis una idea, Apple ha decidido, me

18:24da la sensación a mí, tirar por el

18:26hardware. Lo petaron con los Mac Mini y

18:28Open Clow a primos de años. se han dado

18:30cuenta de que en todo lo que tiene que

18:32ver con Mac funcionan mucho más

18:34fácilmente las aplicaciones de IA que

18:36con Windows. Nos encontramos, por

18:37ejemplo, que muchas funciones de Chat

18:39GPT Work están solo disponibles para Mac

18:41y tardan mucho más en desarrollarse, que

18:43las aplicaciones de inteligencia

18:45artificial como Grockbot salen primero

18:47para iPhone en lugar de para Android.

18:49nos encontramos que Mac está siendo la

18:50plataforma que eligen los

18:52desarrolladores. También hay una parte

18:53de que son todos americanos y se utiliza

18:55mucho más Apple que aquí, pero en

18:56cualquier caso estamos viendo que Apple

18:58ha visto una oportunidad y se ha

18:59aferrado a ella con hardware muy

19:01orientado a la inteligencia artificial.

19:03En este caso, este primer producto que

19:05es el pepinazo que han presentado,

19:08hablamos de un ordenador que puede

19:09llegar, ya veis que lo anuncian aquí,

19:11como elige tu superpoder, eh, y

19:12básicamente lo que hablan es que puede

19:14llegar a multiplicar por 10 las

19:16capacidades del M1 Max, que era la

19:19referencia hasta ahora, donde se metían

19:20estas cosas. Y pensar que este equipo va

19:22a llegar, de momento no va a estar

19:23disponible al principio, pero va a

19:24llegar, creo que a, no sé, en un par de

19:26meses o así, va a llegar la versión con

19:28512 GB de memoria RAM, lo cual

19:30permitiría, por ejemplo, correr ese

19:33modelo, el GLM 5.3 que acabamos de

19:35hablar de forma absolutamente local en

19:37un Mac que tengas en tu oficina, que es

19:39una cajita. Es que además lo han metido

19:41en un paquete superpqueño y no es un

19:42monstruo para nada ni mucho menos. Me

19:45parece absolutamente espectacular que

19:47puedan hacer este tipo de productos y me

19:49parece muy buena idea por parte de Apple

19:50que se enfoquen hacia el hardware. La

19:52semana que viene tenemos la

19:53presentación. han presentado también el

19:55nuevo Mac Mini, que en este caso pues de

19:56nuevo va a ser un poco el ordenador de

19:59referencia para la mayoría de gente que

20:00quiera utilizar IA no en local, pero va

20:02a ser un ordenador para montar agentes,

20:04etcétera. Pero en cualquier caso, yo

20:05creo que este nuevo pepinazo va a ser el

20:08que realmente puede marcar la diferencia

20:11en tener ya una IA local 100% privada

20:13que no tengas que pagar por tokens. Ha

20:16una inversión, evidentemente esto no va

20:17a ser barato en sus versiones más altas,

20:19pero creo que va a ser muy interesante.

20:21En cualquier caso, la semana que viene

20:22es la presentación de Apple. y vamos a

20:24ver qué más juguetitos nos traen, porque

20:26también saldrán los nuevos iPhones, el

20:28primer plegable de Apple y muchas cosas

20:30más, así que os lo reportaremos cuanto

20:32antes, pero a mí me está empezando a

20:33hacer tilín esto. Y hablando de

20:34hardware, Open AI también empieza a

20:36hablar de su propio hardware. En este

20:38caso, para los que no supieseis, Open AI

20:40hace un tiempo anunció que iba a diseñar

20:41sus propios chips para competir no solo

20:44con Nvidia, que también, pero

20:45principalmente con las CPUs de Google,

20:47que es un poco donde está el mercado

20:48ahora mismo de la inferencia, ¿vale? En

20:50este caso es un chip orientado

20:51principalmente a hacer utilizar

20:54inteligencia artificial y no a entrenar

20:56inteligencia artificial donde Nvidia

20:57sigue siendo la absoluta reina. Los

21:00datos que han publicado son acojonantes.

21:02Para que os hagáis una idea, en este

21:03blog de Open AI nos enseñan un poquito

21:05lo que serían los primeros datos que han

21:07conseguido con este jalapeño. Y como

21:08podéis ver, la diferencia no es contra

21:10las otras barras verdes, es contra las

21:12azules. O sea, que imaginaros, está

21:14multiplicando el rendimiento de algunos

21:16modelos en velocidad por 100 veces. O

21:18sea, es hasta 100 veces más rápido

21:19utilizar dipsic R1 en estos chips versus

21:22a el mejor resultado existente. Es una

21:25locura el rendimiento que está teniendo,

21:27pero ojo que esto está bastante

21:29maquillado y son casos muy específicos.

21:31Veremos si esto realmente puede llegar a

21:33escala y puede llegar a afectar a la

21:34velocidad de la inteligencia artificial,

21:36pero va en línea un poco de lo que hemos

21:37visto de la colaboración entre OpenI y

21:39Cerebras, donde han multiplicado por 14

21:41la velocidad de la IA. Y la velocidad lo

21:43que va a hacer no es simplemente que

21:45podamos tener una guía a más rápida y

21:47que tengas que esperar menos cuando te

21:48hace un PowerPoint, es que va a

21:50habilitar nuevas modalidades y nuevas

21:51cosas que ni nos podemos imaginar a día

21:53de hoy. Como la banda ancha de internet

21:56habilitó ciertos modelos de negocio que

21:58a día de hoy serían imposibles sin ello,

22:00como por ejemplo el streaming. Es decir,

22:02no es un tema de que simplemente pudiese

22:04conseguir tus películas más rápidos,

22:05sino que ha cambiado completamente la

22:07cultura del consumo de contenido gracias

22:09a la banda ancha. con lo cual creo que

22:11vamos a ver cosas espectaculares, como

22:13por ejemplo software que se crea a sí

22:15mismo en tiempo real, eh páginas web

22:17dinámicas, todo este tipo de cosas, va a

22:19ser mucho más habitual con una

22:21inteligencia artificial muchísimo más

22:23rápida. Y esta es la dirección por la

22:25que está apostando Open AI. Y hablando

22:27de la velocidad y lo que supone para el

22:29cambio del consumo, os tenemos que

22:31presentar a H3 Max de Fal, un modelo de

22:34inteligencia artificial, de imagen, de

22:36vídeo, en este caso entrenado por la

22:38plataforma FAL, que se dedica a dar

22:40servicio de modelos a otros, basado en

22:43un modelo open source. En este caso, la

22:45gracia que tiene esto es que es un

22:47modelo de vídeo que no es el mejor del

22:48mundo, pero que produce vídeo más rápido

22:51de lo que produce. Es decir, si quieres

22:52hacer 5 segundos de vídeo, tarda tres en

22:55hacerlos. Eso, ¿qué quiere decir? Pues

22:57es algo que ya habíamos visto, pero es

22:58que la calidad de esta vez está

22:59prácticamente al nivel. No es tan bueno

23:01como Sens como otros modelos, pero hoyo,

23:04no está nada mal. Y al final lo que

23:06podemos ver con esto es lo que decíamos

23:08antes, la habilitación que la velocidad

23:10nos permite hacer otras cosas, por

23:12ejemplo, películas en tiempo real. Y os

23:15quiero recordar ahora un reel que se

23:17hizo, creo que fue en el podcast de Uri

23:18Sabbat hace un par de años en que yo, en

23:20el primer podcast que hice con él, en el

23:22que yo decía una cosa que era en plan de

23:24que en 2 años tu televisión te iba a

23:26estar haciendo tus películas y

23:28evidentemente han pasado 2 años y en ese

23:30momento me dieron de hasta el DNI

23:32pensando en que era un exagerado, que

23:33esto de la IA nunca podría hacer eso,

23:35que quedaban décadas en todo caso,

23:36etcétera. Pues me quedé corto. Es decir,

23:39lo que en ese momento pensábamos era que

23:41le ibas a decir a tu tele que te hiciese

23:42una película, te ibas a hacer las

23:43palomitas en 10 minutos tendrías la

23:45película hecha. Y no se trata de eso. Se

23:47trata de que la puñetera película se

23:49está haciendo en tiempo real según tus

23:51reacciones. A día de hoy ya podríamos

23:53construir una aplicación que escanease

23:56tu cara, pudiese identificar tus

23:58emociones de lo que está pasando en la

23:59tele que estás viendo y a partir de ahí

24:01editar los siguientes segundos de las

24:02siguientes escenas y lanzarlos en tiempo

24:05real. mientras tú estás viendo una

24:06escena, puede estar produciendo la

24:08siguiente, basándose en todo lo que ha

24:10pasado en las anteriores y en tus

24:12reacciones. Eso es lo que permite la

24:14alta velocidad en la inteligencia

24:15artificial y no somos conscientes de la

24:18cantidad de casos de uso que ni se nos

24:20ocurren ahora, que van a ser normales

24:22dentro de un año. Si queréis probar este

24:24vídeo, os voy a dejar el Playground,

24:25pero también lo tenéis dentro de

24:27Magnific y cualquiera otra de las

24:29aplicaciones que tenéis para crear esto

24:31ya están disponibles, lo podéis

24:32utilizar. En este caso, Minimx, eh, la

24:34gente de FAL ha habilitado esta esta

24:36página donde puedes poner un prom y

24:37lanzarlo de forma gratuita. Te lleva

24:39directamente donde te tienes que

24:41registrar y tienes que correr este

24:43modelo. Tienes que tener una cuenta

24:44dentro de FAL, pero nada más. A partir

24:45de ahí, fijaros que le he dicho, crea un

24:47vídeo de un leopardo de las nieves

24:48siendo perseguido por un panda estilo

24:50documental de naturaleza realista. Le he

24:52marcado aquí que me haga esto y vamos a

24:54ver lo que tarda y lo que hace.

24:56Evidentemente parte del tiempo es la

24:58espera que tenemos en el servidor por la

25:00cola que hay de gente haciendo vídeos,

25:01no por lo que tarde el modelo en sí. El

25:03modelo es tremendamente rápido. El

25:05resultado sería este y como veis no está

25:06nada mal, pero no a la altura de los

25:08modelos de vídeo de hoy en día. Bien, y

25:10vamos a hablar ahora de un artículo que

25:12ha publicado Bill Gates y creo que es

25:14muy importante porque se ha hecho

25:16tremendamente viral, pero es que

25:17realmente está muy bien escrito y muy

25:19bien planteado. No todos seréis muy fans

25:20de Bill Gates. Yo creo que es uno de los

25:21tíos que realmente ha cambiado el mundo

25:23como lo conocemos, con toda la parte que

25:25hizo en Microsoft, etcétera. Pero más

25:27allá de opiniones personales, lo que sí

25:28que es un tío que está muy bien

25:29conectado, tiene mucha información y

25:31mucho acceso. Y en este caso lo que ha

25:33hecho Bill Gates es escribir un artículo

25:35en que viene a decir que la inteligencia

25:37artificial es algo que nos tenemos que

25:39tomar una vez más tremendamente en

25:41serio. Y yo sé que algunos de los que

25:43estáis viendo este canal decíis, "Pero,

25:44Joh, ¿por qué repites esto si estamos

25:45enchufadísimos con la?" Pero es que la

25:47realidad es que la sociedad no lo está.

25:48Tu primo, tu prima, tu compañero de

25:50trabajo, tu jefe, no tiene ni puñetera

25:52idea de inteligencia artificial ni está

25:53prestando atención. Y además se está

25:55creando una sensación en que hay una

25:57gran parte de la sociedad que dice, "Va,

25:58esto es todo una burbuja y esto no es

26:00verdad y esto es todo hype, los

26:02hype", ¿sabes? O sea, mírate el artículo

26:04de este hombre que te aseguro que lo

26:05deja clarísimo. O sea, no podría estar

26:07más de acuerdo con todas y cada una de

26:10las comas que ha puesto en el artículo y

26:12es extenso, pero recomiendo que le

26:14dediquéis un tiempo a leéroslo en un

26:16tren, donde sea. Merece muchísimo la

26:18pena y lo vais a tener linkado en la

26:20descripción. Este es el artículo se

26:21llama La era de la guía turbulenta está

26:24aquí. Las decisiones que tomemos ahora

26:26son críticas y básicamente es un

26:28artículo donde Bill Gates pone encima de

26:30la mesa la dicotomía que supone

26:32inteligencia artificial. Avisa,

26:33evidentemente de los problemas que nos

26:35va a traer, pero también de los

26:37grandísimos beneficios. El artículo

26:38empieza de forma muy inteligente

26:40explicando por qué hay una serie de

26:42gente que directamente no responde a la

26:44IA y por qué hay gente que no se lo está

26:46tomando en serio y viene a poner encima

26:48de la mesa que es normal, que es una

26:49tecnología que a día de hoy aún hace

26:51errores que son garrafales y que parecen

26:53que sea absolutamente absurda y que sea

26:55tonta, pero la realidad es que los

26:57nuevos agentes de inteligencia

26:58artificial que están haciendo que la IA

27:01entre en círculos, en esos loops y se

27:03lea a sí misma y se autorice a sí misma

27:04los resultados, se los verifique y se

27:06los chequee antes de entregar los está

27:08haciendo que esas tonterías desaparezcan

27:10a la velocidad de la luz y con lo cual

27:12en los próximos meses vamos a ver que la

27:14IA ya no se equivoca, de hecho ya

27:16prácticamente no lo hace si trabajáis

27:18bien con ella con lo cual creo que

27:19realmente tiene toda la razón del mundo.

27:21Hay muchísima gente que probó la IA hace

27:23un tiempo, se encontró con algún

27:25problema de estos absurdos y dijo, "Esto

27:27me han engañado." Y a partir de ahí no

27:29ha tenido las ganas ni el tiempo de

27:31probar las IAs actuales. Yo siempre que

27:33me encuentro a alguien negacionista de

27:35la IA que me viene con argumentos de,

27:36"No, pero este además no sabe ni contar

27:38las RS en una palabra como Strawberry,

27:40pues le digo, oye, vamos a sentarnos

27:42juntos y vamos a que me digas algo muy

27:44complejo que crees que la IA no puede

27:45hacer y vamos a hacerlo." A día de hoy

27:47aún no me he encontrado a nadie que sea

27:49capaz de decirme algo que la IA no pueda

27:50hacer con las versiones actuales,

27:52evidentemente con las versiones de pago

27:54y las más avanzadas. La realidad es que

27:56la IA ha cambiado y la gente no se ha

27:58dado cuenta ni se ha tomado la molestia

28:00de volver a probarla. Y esa es la razón

28:02principal por la que la gente no se cree

28:04la inteligencia artificial porque está

28:05juzgando la IA en base a lo que vio hace

28:08un año, un año y medio con la

28:09inteligencia artificial anterior.

28:11Después, en el artículo Bill Gates entra

28:13en la parte buena y que diciendo que

28:15realmente hay cosas muy muy buenas con

28:17la inteligencia artificial, pero también

28:19profundiza sin ninguna duda en tres

28:21grandes riesgos que él establece. Y en

28:23este caso, los tres grandes riesgos son

28:24los siguientes. El primero, miraros la

28:26frase esta que es muy clara, muchos

28:28trabajos van a desaparecer para siempre

28:30y lo pone a la altura de la gran

28:33depresión, es decir, la mayor crisis de

28:35empleo que ha tenido Estados Unidos en

28:37su historia. En este caso, él dice que

28:39puede ser diferente que igual el nivel

28:40de desempleo no llegue a tanto, pero que

28:42tampoco va a pasar con un solo ciclo

28:45económico, sino que va a cambiar los

28:46hábitos, con lo cual en suma, puede

28:47tener un impacto incluso mayor que la

28:49gran depresión. El segundo problema que

28:51plantea es que la IA empoderará a gente

28:54y también a otras IA para que hagan más

28:56daño y en este caso se preocupa por lo

28:58que podrá hacer un tonto muy motivado en

29:01querer hacer algo malo. Y en este

29:02sentido es cierto que cada vez más

29:04podemos ver como las IA, sobre todo

29:06estos casos de IA open source, permiten

29:08que haya gente que haga cosas que no

29:09debería poder hacer en ciberseguridad,

29:11en bioquímica, etcétera. Y eso sin duda

29:13va a ser un problema. Y el tercer

29:15problema, que no menor, habla, que

29:16podría hacer a nuestros hijos

29:18absolutamente tontos y además reemplazar

29:21los valores de las relaciones humanas,

29:24algo que no es para menos y que desde

29:25luego merece la pena tener en cuenta.

29:27Aquí Bill Gates lo que hace es poner

29:30urgencia y decir que los gobiernos

29:32tienen que moverse ya, que no podemos

29:34dejar que esto atropelle a la sociedad y

29:36que hay que ponerse las pilas. De verdad

29:38que creo que está muy bien redactado y

29:40creo que esto podría tener impacto junto

29:42con todo el resto de cosas que están

29:44pasando. Pero viendo todo lo que ha

29:45pasado con el tema de Haging Face, el

29:47tema de Astra, creo que sin ninguna duda

29:49está clarísimo que el nivel de avance se

29:52nos está yendo de las manos, está yendo

29:54demasiado deprisa y en este caso Bill

29:56Gates es muy sensato explicando un poco

29:58cuál es el camino que deberíamos seguir.

30:00Y es muy honesto, dice, "No tengo las

30:03soluciones. Hay muchos de estos

30:05problemas a los que se me ocurren

30:06soluciones con efectos secundarios que

30:08no tengo ni puñetera idea de cómo

30:09manejar, pero tenemos que tener esta

30:11conversación. Por ejemplo, para el tema

30:13del trabajo, Bill Gates plantea las

30:15reservas humanas, es decir, que haya

30:17ciertas cosas que decidamos que las

30:19tiene que hacer un humano, sea porque es

30:21algo que desde un punto de vista

30:22conceptual creemos que es mejor que lo

30:24haga un humano. Por ejemplo, cuidar a

30:25nuestros ancianos o a nuestros niños,

30:27que es algo que reservemos y que

30:28prohbamos que lo hagan las inteligencias

30:30artificiales. Pero por otro lado,

30:31también dice que podría haber reservas

30:33humanos por temas de impacto económico.

30:35Si ves que van a desaparecer un tipo de

30:36empleo que tiene muchísima, por ejemplo,

30:38conductores, vamos a obligar por ley a

30:40que ese tipo de trabajo no pueda hacerse

30:42de forma automatizada. Eso puede ser

30:44ponerle puertas al campo, pero puede ser

30:46la única forma de frenar la

30:48empresarial, la de empleo que nos

30:50va a venir si dejamos que esto avance a

30:52lo loco. En cualquier caso, él dice,

30:54claro, hay un problema, ¿qué hacemos con

30:56esa gente? eh cómo justificamos su

30:58trabajo, cómo hacemos tal, cómo dejamos

31:00que la empresa siga ganando dinero. Hay

31:02muchos peros y muchas preguntas a todo

31:04este tipo de intervenciones, pero desde

31:05luego al menos plantea algunas posibles

31:07soluciones de primer paso y a partir de

31:09ahí lo que dice es que hay que sentarse

31:11y hablar de esto como prioridad número

31:13uno y no podría estar más de acuerdo con

31:16él. Y más noticias en este caso desde

31:18China, XPEN, la parte de robótica, acaba

31:21de levantar una ronda de financiación

31:24histórica en China. la mayor ronda de

31:26financiación para una empresa de

31:27robótica inteligencia artificial de

31:29China. Así que imaginaros el impacto que

31:31está teniendo XPEN en el mercado. En

31:33este caso, Xpen le conoceréis por el

31:34tema de los coches. Yo tengo uno de

31:36ellos, pero además es que hacen estos

31:37robots humanoides absolutamente

31:39increíbles. Pues bien, han levantado 900

31:41millones a una valoración de 6,3

31:43billion. Y en este caso, como os digo,

31:45lo importante es que es una de las

31:47mayores rondas de financiación de la

31:48robótica, confirmando que China está

31:51absolutamente monopolizando el terreno

31:53de la robótica. Mientras en Estados

31:55Unidos tenemos cuatro o cinco compañías

31:57que están haciendo prototipos de robots

31:59de inteligencia que llevan inteligencia

32:00artificial y tal, en China están en la

32:03puñetera calle. Es decir, lo estamos

32:04viendo vendiéndose directamente

32:06prácticamente en Temo. Es decir, algo

32:07muy bestia. Estamos viendo como los

32:09robots llegan por todos lados y en este

32:11caso Xpen está también liderando con

32:13Iron, ese robot espectacular que

32:15recordaréis porque camina absolutamente

32:18increíble. Bien, desde luego llevamos

32:19estas semanas hablando más de hacking

32:20face que de ninguna otra empresa y por

32:22todo el tema del hackeo, pero hay una

32:24noticia que no tiene que ver con la

32:25parte del hackeo, que es muy importante

32:27de Haging Face y es que Haging Face

32:28acaba de ser adquirida por envidia,

32:30absolutamente espectacular. en uno de

32:32los acuerdos de empresas de inteligencia

32:33artificial más grandes que hemos visto

32:35en estos años, hablamos de miles de

32:37millones de dólares que ha pagado Jensen

32:39Juan por la plataforma y tiene todo el

32:41sentido del mundo porque Higing Face es

32:43la plataforma donde se publican todos

32:45los modelos para que la gente descargue

32:47y utilice y Nvidia quiere que todos los

32:49tokens que se utilizan en el mundo pasen

32:51por sus chips, con lo cual tiene sentido

32:52que haya esa sinergia. En este caso no

32:55creo que vayan a eliminar a Haging Face

32:57ni mucho menos. van a probablemente

32:59seguir dejándolo vivir con el mismo

33:01nombre y marca. Simplemente envidia van

33:03a ser los propietarios para poder

33:05conducir un poquito la narrativa hacia

33:07sus chips ahora que empieza a entrar

33:09mucha más competencia. Y bien, vamos a

33:11hablar ahora de despedidas porque Grock

33:14eh despide a sus companions. No sé si

33:17recordaréis a Annie, a esta especie de

33:20pseudosexualizada muñeca que tenías en

33:22Grock con la que podías hablar y que

33:24decía auténticas barbaridades si lo

33:25ponías en el modo este que Ilon Má. Yo

33:28fui muy crítico cuando este salió. Puse

33:29a parir a Elon Má por perder el tiempo

33:31con estas gilipolleces y el tiempo me ha

33:33dado la razón. O sea, ya lo han retirado

33:35o lo están retirando ahora mismo y

33:36básicamente ya no vais a poder acceder a

33:38esto. Obviamente van a venir nuevas

33:39versiones, pero creo que el nuevo

33:41enfoque de Elon Mas con Grockbot y cosas

33:43un poquito más orientadas a la

33:45productividad y a las cosas útiles creo

33:47que tiene mucho más sentido. Y desde

33:48aquí dejarme que también felicite a Elon

33:52Masking, que no va a haber,

33:53evidentemente, pero dejarme que rompa

33:55una caña para que veáis que no

33:56simplemente soy crítico con él por la

33:57persona, sino que rompa porque ahora lo

34:00están haciendo increíblemente bien. Creo

34:02que la adquisición de Cursor le ha

34:03venido muy bien y Grockbot es un

34:05puñetero productazo, así que desde luego

34:08eh superb. Además han bajado el precio

34:10otra vez y ahora ya podemos acceder con

34:12las cuentas más baratas de Grock a eh lo

34:14que sería Grockbot. Así que ya no

34:15necesitamos ni tan siquiera $60 ni 200

34:18como era al principio, sino que ya

34:19podéis acceder con las cuentas creo que

34:20de 30. Con lo cual, imaginaros lo muy

34:22popular que se está haciendo Grockbot

34:24entre la gente que quiera hacer agentes,

34:26pero que no acaba de entender bien lo

34:28que los agentes serían, porque realmente

34:31eh los agentes de Grockbot están bien,

34:32pero hay cosas también mejores. En

34:34cualquier caso, más despedidas aún. Open

34:36AI y Gemini, Google despiden a los

34:39famosos GPTs. Los custom GPDs que

34:41utilizáis todos los días, se van a la

34:43los van a borrar, van a

34:45desaparecer, van a dejar de existir. Y

34:47esto es algo muy importante porque creo

34:50que muchos de vosotros dependéis de los

34:52gems y de los GPTs. En el caso de Google

34:54han anunciado que será, si no recuerdo

34:55mal, a finales de octubre. En el caso de

34:57Openi también se ha filtrado que ya no

34:59se van a poder crear. De hecho, algunas

35:01cuentas me están reportando alguna gente

35:03como vosotros me estáis mandando

35:04mensajes de que ya no podéis crear GPTs

35:06en vuestras cuentas. Mandarmme un

35:07mensaje, un comentario por aquí debajo y

35:09a ver si vosotros alguno os deja, pero

35:10es cuestión de tiempo. ¿Por qué? Pues

35:12porque lo van a reemplazar, porque ya no

35:14tienen sentido en el entorno actual y yo

35:15estoy de acuerdo, a pesar de que he sido

35:17una de las personas que más ha defendido

35:18los GPTs, creo que a día de hoy con todo

35:20lo que tenemos los GPTS han quedado

35:22obsoletos y hay cosas mejores. Y esas

35:25cosas mejores os las voy a explicar en

35:27los cursos de los próximos 3 días. curso

35:29gratuito con todas las actualizaciones

35:31de Chat GPT Work y todo lo que podéis

35:33llegar a hacer con la guía agéntica. Lo

35:35vais a ver de forma clarísima. Tenéis el

35:37link en la descripción, apuntaros al

35:39curso gratuito. Estaré encantado de

35:41estar con vosotros los próximos tres

35:42días que hemos montado un tinglado

35:43absolutamente épico. Así que si queréis

35:45flipar con el estado del arte de la

35:47inteligencia artificial, nos vemos en

35:49los cursos los próximos tr días. Tenéis

35:51el link en la descripción. Chao,

35:52familia. M.