0:01:15.660,0:01:17.540 John, lo que estoy diciendo[br]a los participantes 0:01:17.679,0:01:19.979 es que tienes un fondo muy bonito detrás[br]¿no? 0:01:22.684,0:01:25.489 Vamos a hablar de ciberseguridad[br]y por eso intentas 0:01:25.489,0:01:30.932 borrar todo lo que tienes detrás[br]para que nadie lo entienda. 0:02:10.700,0:02:15.066 John, vamos a hablar de tres bloques[br]que son: 0:02:15.066,0:02:17.352 El primero es inteligencia artificial 0:02:17.357,0:02:20.099 el segundo es IoT 0:02:20.100,0:02:22.842 y acabaremos con ciberseguridad 0:02:23.416,0:02:27.986 Así que, John, si quieres decir qué es[br]la inteligencia artificial 0:02:27.986,0:02:28.890 qué está pasando 0:02:28.890,0:02:32.288 los principales retos que podemos[br]enfrentar con la inteligencia artificial 0:02:32.288,0:02:35.928 si la humanidad va a poder con ellos,[br]todas estas cosas. Por favor, John 0:02:36.103,0:02:42.266 Vale. Esto en realidad ha surgido[br]por la cantidad de datos 0:02:43.503,0:02:45.748 creo que hablamos de esto[br]en el curso con IoT 0:02:45.752,0:02:49.752 que ahora tenemos muchos[br]dispositivos y producen datos 0:02:50.219,0:02:59.994 y en los últimos cinco años el uso del[br]machine learning ha cambiado bastante. 0:03:02.402,0:03:09.021 Ahora el machine learning en algunas[br]áreas tiene habilidades casi sobrehumanas 0:03:09.503,0:03:11.763 en particular al jugar al ajedrez. 0:03:12.705,0:03:16.195 Hace varios años que ningún[br]humano ha ganado a un ordenador 0:03:16.967,0:03:20.637 La puntuación está en 3000[br]para los ordenadores 0:03:20.967,0:03:24.967 y el humano que mejor[br]juega está en 2960, creo. 0:03:25.671,0:03:29.361 Lo que observamos no es[br]que el machine learning esté reemplazando 0:03:29.361,0:03:34.942 a los humanos de forma generalizada.[br]No creo que estemos observando esto. 0:03:34.942,0:03:38.606 Pero en ciertas áreas el machine[br]learning puede aplicarse a grandes[br] 0:03:38.606,0:03:44.166 cantidades de datos y[br]puede procesarlos y analizarlos. 0:03:44.166,0:03:48.166 Por ejemplo, en medicina[br] 0:03:48.166,0:03:51.666 Podemos observar por ejemplo[br]al diagnosticar una enfermedad ocular 0:03:52.406,0:04:00.276 al analizar imágenes de rayos X y[br]descubrir los problemas potenciales 0:04:00.276,0:04:06.226 para el paciente en esas imágenes,[br]lo estamos observando en muchas áreas. 0:04:08.708,0:04:14.025 A lo largo de los últimos años la gente[br]ha dicho que se iba a expandir mucho 0:04:14.025,0:04:14.842 pero ya veremos. 0:04:14.842,0:04:22.205 Antes hemos oído decir que a finales[br]de los 90 se hablaba mucho de las máquinas 0:04:22.205,0:04:25.441 siendo mejores que los humanos[br]y eso no ha llegado a pasar 0:04:25.441,0:04:30.851 así que las consideramos un capacitador[br]importante en ciertas áreas de negocios 0:04:30.851,0:04:33.681 pero sin duda no para todo. 0:04:33.681,0:04:35.741 No van a sustituir por completo[br]a los humanos. 0:04:35.741,0:04:40.721 Abel, sé que hay algunas áreas del machine[br]learning sobre las que te gusta hablar 0:04:43.114,0:04:47.114 así que por qué no expresas tus[br]inquietudes o probablemente seas 0:04:47.116,0:04:49.246 más optimista que yo respecto a esto,[br]no sé. 0:04:52.166,0:04:57.026 Diré esto en inglés y después cambiaré.[br]Creo que un poco, pero no del todo. 0:06:03.470,0:06:08.200 Estoy hablando de los retos que supone[br] 0:06:08.200,0:06:10.130 copiar algunos datos [br]con las nuevas técnicas. 0:08:24.073,0:08:26.113 Creo que lo has entendido casi todo[br]¿no, John? [br] 0:08:26.616,0:08:29.476 Estaba hablando sobre que Amazon[br]te conoce mejor que tu banco. 0:08:30.079,0:08:35.939 Sí, cierto. Quiero decir, creo que otro[br]punto es que muchas de las técnicas 0:08:35.939,0:08:37.879 no tienen por qué ser redes neuronales 0:08:37.879,0:08:41.469 es decir, han sido las mejores[br]para el aprendizaje en general 0:08:41.469,0:08:47.079 pero los árboles de decisión y otras[br]técnicas más simples suelen funcionar 0:08:47.079,0:08:50.419 Funcionan bastante bien con los datos 0:08:50.419,0:08:55.839 así que no deberíamos olvidarlas porque[br]son técnicas bastante simples 0:08:55.839,0:08:58.969 que pueden aplicarse a los datos y sin duda 0:08:58.969,0:09:05.519 si tienes datos puedes apropiarte de ellos[br]obviamente, deberías aprovechar eso. 0:09:55.383,0:10:00.243 Bien, muchas gracias, John y Abel.[br]Creo que ha sido 0:10:01.577,0:10:04.817 sobre todo para ti,[br]John, el IoT es para ti 0:10:04.817,0:10:07.797 porque Abel está consumiendo[br]todo su tiempo 0:10:07.797,0:10:10.207 Así que pasemos a hablar del IoT 0:10:11.648,0:10:15.648 Pasemos a hablar del IoT y ¿cómo crees…? 0:10:15.648,0:10:18.738 Bueno, en primer lugar,[br]hay una gran conexión[br] 0:10:18.738,0:10:26.208 entre inteligencia artificial y IoT, ¿no?[br]El internet de las cosas. ¿Cómo crees…? 0:10:26.208,0:10:31.128 Danos una breve introducción al IoT,[br]qué crees que va a pasar en el futuro 0:10:31.128,0:10:34.738 serán las ciudades inteligentes una[br]realidad porque, de nuevo 0:10:34.738,0:10:37.878 llevamos hablando de ciudades inteligentes[br]desde hace 15 años 0:10:37.878,0:10:41.878 pero siguen sin ser reales.[br]Por tanto... 0:10:41.878,0:10:45.878 ¿qué piensas, John, sobre el IoT y[br]cuáles crees que son los siguientes pasos? 0:10:45.878,0:10:49.878 Bueno, tanto Abel como yo llevamos[br]muchos años metidos en IoT 0:10:49.878,0:10:53.878 Estábamos en el laboratorio[br]auto-ID aquí en el MIT 0:10:53.878,0:10:56.748 que en cierto modo en su momento[br]inventó el internet de las cosas. 0:10:56.748,0:11:00.188 Principalmente se dedicaba[br]al seguimiento y[br] 0:11:00.188,0:11:02.588 a la localización en cadenas de suministro 0:11:02.588,0:11:07.488 Pero en 2007 se inventó[br]este pequeño aparato[br] 0:11:07.488,0:11:10.488 y, hasta cierto punto, lo ha cambiado todo 0:11:10.488,0:11:15.628 Ahora en las ciudades, por ejemplo,[br]muchos de nosotros utilizamos este 0:11:15.628,0:11:20.758 dispositivo para navegar[br]y podemos ver coches 0:11:20.758,0:11:27.928 seas Google o Uber, tienes mucha[br]información sobre el tráfico en la ciudad. 0:11:27.928,0:11:34.968 Sé que en China, por ejemplo, obligaron[br]a su equivalente de Uber, llamado DiDi 0:11:34.968,0:11:43.148 a entregar esos datos para poder manejar[br]las ciudades y el tráfico y creo que 0:11:43.148,0:11:47.148 sin duda, esto ha supuesto un cambio[br]radical para el transporte. 0:11:48.478,0:11:52.478 Y hay muchos más datos[br]además del tráfico. 0:11:53.464,0:11:56.584 Cada vez que compro algo,[br]se registra. 0:11:56.974,0:12:02.354 Lo que observamos es que los[br]dispositivos se están volviendo mucho más 0:12:02.354,0:12:12.854 se están generando muchos más en nuestro[br]entorno. Tengo un aparato de Amazon. 0:12:13.446,0:12:19.176 Alexa está ahí y me sorprende que no se[br]haya despertado en realidad, 0:12:19.176,0:12:22.446 de vez en cuando Alexa se[br]despierta y me sorprende. 0:12:22.446,0:12:25.456 Creo que la he apagado.[br]Pero sé que, por ejemplo 0:12:25.456,0:12:31.746 Alemania está pensando en incorporar[br]legislación para, básicamente, 0:12:31.746,0:12:36.206 controlar la cantidad de datos que se[br]captan y que tendemos a olvidar que 0:12:36.206,0:12:45.516 puede que tenas una Alexa en casa o[br]un DOT o algo así que te están escuchando 0:12:46.797,0:12:49.777 y pueden meter esos datos en la nube. 0:12:50.182,0:12:55.342 Así que lo que creo que estamos observando[br]es una proliferación de aparatos en 0:12:55.342,0:13:00.432 todas partes que nos permiten tomar[br]decisiones más inteligentes, 0:13:00.432,0:13:04.432 pero la privacidad supone[br]un problema real. 0:13:04.432,0:13:09.932 Quizá quieras decir algo, Abel,[br]porque esta es un área a la que 0:13:09.932,0:13:12.982 dedicamos mucho tiempo, el IoT. 0:15:12.668,0:15:13.948 Una de las cosas 0:15:13.948,0:15:19.188 Abel, es que nuestra habilidad para[br]controlar estos sensores ha mejorado. 0:15:19.188,0:15:26.518 Ya hablamos de MQTT y WebSocket,[br]por ejemplo, que utilizarías para 0:15:26.518,0:15:34.288 controlar miles de sensores y,[br]si podemos ponerle un servidor a un sensor 0:15:34.288,0:15:38.288 entonces podemos hablarle en cualquier lu-[br]gar del mundo simplemente utilizando HTTP. 0:15:38.288,0:15:46.878 Eso ha cambiado mucho nuestra habilidad[br]de comunicarnos a través de aparatos. 0:15:46.878,0:15:53.328 Por desgracia, a veces olvidamos[br]la parte sobre seguridad. 0:15:53.328,0:15:56.638 Probablemente hablemos[br]de eso en unos minutos,[br] 0:15:56.638,0:16:00.638 pero el problema[br]es que tenemos impresoras, 0:16:00.638,0:16:06.428 que son ordenadores completos,[br]cámaras CCTV online, por ejemplo, 0:16:06.428,0:16:11.008 y tendemos a olvidar que estos[br]dispositivos están conectados a internet 0:16:11.008,0:16:15.008 y pueden utilizarse no solo[br]para nuestro beneficio, 0:16:15.008,0:16:18.298 sino en realidad también[br]para atacarnos y, bueno, 0:16:18.298,0:16:23.698 hablaremos de esto en un momento.[br]Pero lo cierto es que este es 0:16:23.698,0:16:25.968 un problema que ha surgido. 0:17:22.167,0:17:25.227 Una conversación muy interesante que nos[br] 0:17:25.227,0:17:28.197 lleva al último bloque[br]sobre ciberseguridad 0:17:28.197,0:17:34.067 Pero antes de eso, si lo he entendido bien[br]John, en tu opinión tenemos dispositivos, 0:17:34.067,0:17:38.387 tenemos el internet de las cosas y además[br]algo que es una consecuencia de ambos, 0:17:38.387,0:17:42.387 es decir, la automatización[br]del trabajo, ¿no? 0:17:42.387,0:17:45.577 Nos va a llevar a la[br]automatización del trabajo. 0:17:45.577,0:17:49.847 Un par de preguntas de los participantes: 0:17:49.847,0:17:54.607 ¿cómo va a afectar esto a la mano de obra[br]a los humanos en el trabajo 0:17:54.607,0:17:57.497 en el lugar de trabajo?[br]¿Qué opinas sobre esto? 0:18:00.144,0:18:03.894 Sí, quiero decir,[br]tienes toda la razón, Pablo. 0:18:03.894,0:18:09.664 Tan pronto como podamos automatizar[br]las cosas si algo puede reproducirse 0:18:09.664,0:18:13.664 y entendemos el proceso de trabajo,[br]por ejemplo, entonces es posible 0:18:13.664,0:18:21.914 que podamos automatizarlo y eso forma par-[br]te de los DevOps, automatizar a la gente. 0:18:21.914,0:18:27.394 Si lo prefieres sustituirla por máquinas[br]inteligentes y lo observamos en la 0:18:27.394,0:18:31.394 industria y aquí en el MIT. 0:18:31.394,0:18:36.894 A veces bromeamos sobre que[br]el trabajo de un secretario ha cambiado, 0:18:36.894,0:18:42.544 preferimos que se encarguen de las páginas[br]web en lugar de escribir informes que 0:18:42.544,0:18:48.334 ahora reservamos nuestros propios vuelos[br]porque las aplicaciones son muy buenas y, 0:18:48.334,0:18:52.334 en fin, ese tipo de cosas. 0:18:53.184,0:18:58.354 Abel, sé que te gusta decir que piensas[br]en tu madre y en tu abuela y en que 0:18:58.354,0:19:09.614 utilizan apps les guste o no, todas estas[br]cosas la informática está en todas partes 0:19:09.614,0:19:16.254 y eso implica que la mano de obra tendrá[br]que volver a capacitarse, a formarse. 0:19:16.254,0:19:21.304 Nosotros mismos lo estamos haciendo,[br]Abel y pasamos la mayor parte del tiempo 0:19:21.304,0:19:25.304 volviéndonos a formar y estoy tranquilo.[br]Pablo, lo estás viendo en educación. 0:19:25.987,0:19:31.817 Esta es una forma completamente nueva de[br]llevar la educación, pero es inevitable. 0:19:31.817,0:19:42.777 A veces reduce costes, a menudo es más[br]efectiva y, en cierto modo, es inevitable. 0:19:42.777,0:19:47.629 Abel, quizá tienes una[br]perspectiva distinta sobre esto. 0:21:40.445,0:21:41.855 Ibas a decir algo. 0:21:42.112,0:21:46.612 No, solo iba a decir que otra forma[br]que tenemos de pensar en esto es 0:21:46.612,0:21:48.962 tenemos muchos sistemas[br]de control, por ejemplo, 0:21:48.962,0:21:52.372 en la industria, en las fábricas,[br]plantas de productos químicos, 0:21:52.372,0:21:57.472 y una forma de ver estos sistemas[br]de control es desde el nivel más bajo, 0:21:57.472,0:21:59.892 porque ahí reaccionan bastante rápido. 0:21:59.892,0:22:08.222 A menudo registran datos a un nivel al que[br]un humano no llega: miles de datos por 0:22:08.222,0:22:13.382 segundo, por ejemplo. Pero a continuación[br]tenemos capas, una serie de capas por 0:22:13.382,0:22:17.382 encima de ellos y en el nivel más alto es[br]donde intentas tomar decisiones sobre 0:22:17.382,0:22:25.652 si se debería cerrar la fábrica o no. Y[br]en esos niveles seguimos viendo al humano. 0:22:25.652,0:22:31.922 Entonces, mi opinión es durante un tiempo[br]los humanos seguirán teniendo un papel 0:22:31.922,0:22:34.542 gestionando a las máquinas. 0:22:34.542,0:22:38.542 Cuando se trata de solo máquinas,[br]hemos visto, por ejemplo, 0:22:38.542,0:22:43.592 la caída de la bolsa en 2010.[br]Las máquinas negociaban 0:22:43.592,0:22:48.392 con otras máquinas y la bolsa perdió cerca[br]de un trillón de dólares en 20 minutos. 0:22:48.392,0:22:53.432 Seguimos teniendo[br]problemas en esos niveles[br] 0:22:53.432,0:22:57.432 altos en los que se[br]delega en las máquinas. 0:22:57.432,0:23:02.762 De nuevo, lo vimos cuando[br]se estrelló el Boeing 737,[br] 0:23:02.762,0:23:06.062 que se sigue necesitando[br]que haya pilotos, 0:23:06.062,0:23:13.422 que los sistemas que estamos construyendo[br]no son capaces de gestionar sistemas 0:23:13.422,0:23:15.142 complejos en los niveles más altos. 0:23:15.142,0:23:19.722 Por tanto, mi opinión es que esos sistemas[br]puede que vayan subiendo de nivel, 0:23:19.722,0:23:23.142 los sistemas informáticos[br]en los que confiamos, 0:23:23.142,0:23:27.832 pero de momento están principalmente[br]en los niveles más bajos. 0:23:27.832,0:23:31.832 Aunque eso no es totalmente cierto en[br]todas las áreas de la industria, 0:23:31.832,0:23:33.872 por ejemplo en la banca. 0:23:33.872,0:23:36.592 Los ordenadores ya negocian[br]automáticamente, 0:23:36.592,0:23:41.342 así que probablemente lo veremos en otras[br]áreas, pero esa es la forma 0:23:41.342,0:23:44.232 una forma en la que lo veo es[br]como un sistema por capas. 0:25:37.579,0:25:40.709 John, si no te importa, después de[br]hablar de la inteligencia artificial, 0:25:40.709,0:25:46.979 de IoT,todas estas cosas, deberíamos pasar[br]a hablar del problema de la ciberseguridad 0:25:46.979,0:25:50.979 que es muy importante para[br]controlar los otros dos, ¿no? 0:25:51.672,0:25:54.512 Entonces, dispositivos de inteligencia[br]artificial y ese tipo de cosas, 0:25:54.512,0:25:55.552 ¿cómo los controlamos? 0:25:55.552,0:26:00.572 ¿Un resumen de todo lo relacionado[br]con la seguridad que hay detrás? 0:26:01.893,0:26:07.453 Sí, claro. Por desgracia no[br]voy a ser muy optimista. 0:26:08.553,0:26:12.553 Deberíamos haber tomado nota.[br]Tenemos este gran curso 0:26:12.553,0:26:21.643 la ciberseguridad es un área que tiene a[br]en cierto modo seguimos perdiendo. 0:26:21.781,0:26:27.361 Seguimos viendo ataques muy amplios. 0:26:27.666,0:26:34.566 El último ataque a Whatsapp fue muy[br]sofisticado y es muy preocupante que 0:26:34.566,0:26:41.026 puedan tomar el control de tu teléfono[br]solo con llamarte por Whatsapp aunque 0:26:41.026,0:26:44.636 ni siquiera les contestes. Podrían haber[br]tomado el control de tu teléfono. 0:26:44.636,0:26:50.486 Estamos observando cómo surgen compañías[br]sofisticadas que se dedican a lanzar 0:26:50.486,0:26:56.366 ataques, que hay cadenas de[br]suministro de ataques a softwares, 0:26:56.366,0:27:02.796 que puedes comprar los componentes[br]necesarios para lanzar un ataque. 0:27:03.141,0:27:08.411 Y, en este momento, creo que es un[br]área bastante deprimente. 0:27:11.024,0:27:17.434 Un área de la que estábamos hablando, IoT.[br]Intentas sacar un dispositivo tan barato 0:27:17.434,0:27:22.684 como sea posible y necesitas[br]sacarlo rápidamente 0:27:22.684,0:27:26.684 porque tienes competencia[br]en todas las áreas. 0:27:26.684,0:27:30.684 Una de las cosas que se sacrifican[br]es la seguridad. 0:27:31.092,0:27:35.092 Estoy seguro de que Abel[br]estará de acuerdo, la seguridad 0:27:35.148,0:27:40.038 tiene más que ver con evaluar riesgos[br]y aplicar cierto nivel de seguridad. 0:27:40.038,0:27:45.548 No puedes permitirte estar totalmente[br]protegido y funcionar como negocio. 0:27:45.548,0:27:54.393 Vas a tener que elegir un cierto nivel de[br]seguridad que crees que será suficiente 0:27:54.393,0:28:01.633 para frenar los ataques, pero a no ser que[br]evites Internet completamente, 0:28:01.633,0:28:06.723 es muy difícil no ser[br]vulnerable a los ataques. 0:28:06.723,0:28:12.533 Estoy seguro, Abel,de que hablarás del MIT[br]y del número de ordenadores que 0:28:12.533,0:28:18.673 creemos que han sido infectados por virus[br]internos en vez de externos, 0:28:18.673,0:28:24.993 pero esta es un área que todo el mundo[br]considera un problema. 0:28:24.993,0:28:33.813 Estamos mejorando en tanto que[br]estamos cambiando 0:28:33.813,0:28:42.273 Pero por lo general en algunas áreas como[br]IoT, es muy difícil implementar el 0:28:42.273,0:28:45.243 nivel de seguridad que probablemente[br]se necesite. 0:28:45.243,0:28:49.243 Abel, quizá quieres decir[br]algo respecto a estas áreas. 0:30:01.245,0:30:03.515 …cómo de deseables somos[br]como organización. 0:33:01.246,0:33:04.686 …qué incluye la póliza o[br]no y qué se cubre o no. 0:33:34.371,0:33:36.792 Y eso es todo, he intentado ser breve,[br]pero no he podido. 0:33:41.711,0:33:43.675 John, las preguntas son[br]todas para ti ahora,[br] 0:33:43.675,0:33:46.524 porque Abel ha consumido todo su tiempo. 0:33:48.285,0:33:50.795 No, no, no hay problema. No hay problema. 0:34:23.276,0:34:27.606 Así que, John, voy a haceros a los dos la[br]misma pregunta porque creo que es 0:34:27.606,0:34:31.606 muy importante, ya que este es un curso[br]sobre Digital Transformation. 0:34:31.606,0:34:36.516 ¿Cómo – cómo – Alguna recomendación[br]algún consejo sobre 0:34:36.516,0:34:43.306 sobre cómo implementar[br]Digital Transformation en una empresa? 0:34:43.306,0:34:48.436 ¿Qué opináis? ¿Es una mentalidad, una[br]tecnología es cuestión de tener recursos, 0:34:48.436,0:34:52.436 cómo…? Un par de consejos.[br]¿Qué pensáis de esto? 0:34:52.436,0:34:54.566 Porque a fin de cuentas[br]este es un curso sobre[br] 0:34:54.566,0:34:57.486 Digital Transformation.[br]¿Qué opináis, John? 0:34:58.477,0:35:04.247 Bueno, una forma de verlo es que[br]en este momento nuestras empresas 0:35:04.247,0:35:08.367 Estamos utilizando sistemas ERP,[br]que son monolíticos. 0:35:08.367,0:35:14.557 Y se ha vuelto muy difícil para[br]nosotros cambiar esos sistemas. 0:35:14.557,0:35:26.727 Oracle o SAP son sistemas que requieren[br]mucho soporte y lleva meses cambiarlos. 0:35:27.341,0:35:31.341 Y lo que están haciendo las compañías[br]es lo que se conoce como esculpir algunas 0:35:31.341,0:35:38.061 de las cosas que puedes utilizar como[br]recurso, por ejemplo, en la nube. 0:35:38.546,0:35:41.626 Creo que gran parte de[br]esto lo relacionamos 0:35:41.626,0:35:44.386 con la nube porque es más[br]fácil implementarlo ahí, 0:35:44.386,0:35:51.476 puedes escalar básicamente, puedes escalar[br]rápido ahí,pero puedes empezar desde abajo 0:35:51.476,0:35:57.686 Creo que nuestra opinión es que necesitas[br]coger ciertas cosas, 0:35:57.686,0:36:05.586 esculpirlas, este monolito, y crear[br]recursos que puedas cambiar rápidamente 0:36:05.586,0:36:13.476 para poder probar ideas nuevas en él. [br]Normalmente, bueno, 0:36:13.476,0:36:18.756 Netflix es un símbolo de esto porque[br]crean como 13 recursos diferentes. 0:36:18.756,0:36:25.296 Pero por ejemplo, puede que[br]decides que quieres obtener información 0:36:25.296,0:36:31.666 de unas imágenes y entras en la nube.[br]Las imágenes son muy 0:36:31.666,0:36:36.596 hay mucho software de reconocimiento[br]de imágenes o servicios en la nube que 0:36:36.596,0:36:41.916 puedes utilizar. Así que si lo haces,[br]si lo implementas por ejemplo, 0:36:41.916,0:36:47.806 probablemente Serverless o[br]YouView, DataBlue, expresiones lambda, 0:36:47.806,0:36:52.966 pero creas un recurso que puedas[br]cambiar rápidamente después. 0:36:52.966,0:36:59.826 Como estaba diciendo, esculpir[br]parte de este monolito y, con suerte, 0:36:59.826,0:37:06.136 sigues haciéndolo hasta que llegas a una[br]etapa en la que puedes operar con rapidez 0:37:06.136,0:37:15.626 Lee sobre DevOps y la revolución que ha[br]habido porque tiene que ver también 0:37:15.626,0:37:16.776 con la revolución cultural. 0:37:16.776,0:37:20.776 Necesitas cambiar tu cultura, pero eso[br]no va a pasar de la noche a la mañana. 0:37:20.776,0:37:29.806 Por tanto, Amazon y otros proveedores de[br]la nube suelen recomendar que cojas 0:37:29.806,0:37:35.936 un equipo pequeño y, como he dicho,[br]implementes algo que puedas 0:37:35.936,0:37:39.076 que le venga bien a tu negocio, pero que 0:37:39.076,0:37:43.076 puedas monitorizar y[br]entender la métrica que 0:37:43.076,0:37:49.026 de mejora y rendimiento que empiezan ahí. 0:37:49.026,0:37:57.656 Como he dicho creo que está estrechamente[br]relacionado con la nube, pero no hay 0:37:57.656,0:38:03.246 no es necesario – por ejemplo, la gente[br]pone como excusa los sistemas heredados. 0:38:03.246,0:38:08.026 Y se ha demostrado que ningún sistema[br]heredado te frenará a la hora de cambiar, 0:38:08.026,0:38:11.366 que puede que tengas que convivir con[br]ese sistema heredado un tiempo, 0:38:11.366,0:38:16.026 pero puedes taparlo. Sin duda la[br]nube no se resume en máquinas, 0:38:16.026,0:38:25.446 servicios de TI, API. Ese es, en mi[br]opinión, el punto de partida. 0:38:25.446,0:38:28.456 Abel, tal vez puedas[br]añadir algo sobre esto. 0:40:22.152,0:40:28.492 Muchas gracias a ambos por la respuesta.[br]Vamos a pasar a cosas nuevas que está 0:40:28.492,0:40:34.512 diciendo la prensa actualmente,[br]como la guerra entre China y EE. UU. 0:40:34.512,0:40:40.962 que como recordaréis cerramos el webinar[br]de hace un par de semanas hablando de esto 0:40:40.962,0:40:43.722 Creo que este tema es muy interesante.[br]¿Qué opináis? 0:40:43.722,0:40:47.722 Porque está evolucionando mucho, ¿no? 0:40:55.851,0:40:58.271 Olvidaos de la política. 0:41:00.933,0:41:04.933 Creo que estoy a favor de la perspectiva de la IA. 0:41:05.464,0:41:08.214 IA, IoT, todas estas cosas. ¿Son reales? 0:42:02.728,0:42:06.728 Quizá quieras decir algo sobre lo que[br]hemos estado haciendo respecto a las GAN 0:42:06.728,0:42:10.728 John, cuando se trata de lidiar con[br]noticias falsas o lo que estamos buscando. 0:42:14.379,0:42:17.599 Bueno, hemos estado trabajando en[br]reconocimiento facial, por ejemplo. 0:42:17.599,0:42:25.189 Pero, sí, las GAN, las redes[br]generativas antagónicas. 0:42:25.189,0:42:31.189 La idea es que básicamente tienes[br]a dos máquinas jugando 0:42:31.189,0:42:37.499 jugando una contra la otra y una intenta[br]engañar a la otra y ambas aprenden 0:42:37.499,0:42:39.539 la una de la otra bastante rápido. 0:42:39.539,0:42:46.239 Hemos visto en ciertas áreas, como por[br]ejemplo con las bases de datos faciales, 0:42:46.239,0:42:55.879 que la máquina generativa aprende a crear[br]rostros que son una mezcla de literalmente 0:42:55.879,0:42:59.949 cientos de miles de ejemplos que [br]– es – aprende. 0:43:00.890,0:43:04.890 Y ese rostro nunca ha existido,[br]pero parecen totalmente reales y 0:43:04.890,0:43:12.730 no sé si has mencionado el[br]vídeo de Obama, Abel, 0:43:13.019,0:43:17.019 en el que sale Obama dando un[br]discurso que nunca dio, 0:43:17.019,0:43:22.159 que es completamente falso.[br]Es muy convincente. 0:43:22.159,0:43:30.179 Se dice que las máquinas pueden[br]detectar lo que es falso, pero de nuevo, 0:43:30.179,0:43:36.379 las máquinas están aprendiendo a vencer a[br]otras máquinas y nosotros estamos en... 0:43:36.379,0:43:42.749 vivimos en esta era en la que se pueden[br]generar fakes automáticamente 0:43:42.749,0:43:46.059 que son muy convincentes. 0:43:46.686,0:43:52.896 Abel, creo que me enviaste este artículo[br]el fin de semana pasado en el que 0:43:52.896,0:43:55.136 hablan sobre generar noticias falsas 0:43:55.136,0:44:02.386 generar noticias automáticamente y[br]eso me pareció bastante aterrador, 0:44:02.386,0:44:08.106 lo fácil que es de hacer. Y sin duda[br]hemos visto aparentemente en, 0:44:08.106,0:44:13.766 bueno, afectando a las elecciones.[br]No soy – no soy experto en esto, 0:44:13.766,0:44:17.766 me gustaría mantenerme al margen[br]en cierto – en cierto modo, 0:44:17.766,0:44:22.836 pero puedes estar seguro de que ahora el[br]gobierno ve el machine learning como 0:44:22.836,0:44:32.126 un arma estratégica y yo diría que es - es[br]probable que veamos mucho más de esto 0:44:33.126,0:44:37.126 antes de que aprendamos a controlarlo.[br] 0:44:37.430,0:44:41.430 ¿Puedo hacerte una pregunta que se repite? 0:44:41.812,0:44:49.422 ¿Cómo podemos estar al día, algún blog o [br]noticia que debamos leer, porque después 0:44:49.422,0:44:54.532 de este curso lo que queremos es estar[br]al día. Así que, ¿qué pensáis de esto? 0:44:56.408,0:45:02.718 Bueno, creo que una de las cosas que tiene[br]este curso es que conoces a otros 0:45:02.718,0:45:08.838 participantes y la forma que[br]tenemos de estar al día es formar redes. 0:45:08.838,0:45:14.698 Pero, como he dicho, Abel me manda[br]muchas noticias, yo le mando cosas 0:45:14.698,0:45:19.688 que sé o creo que le interesarán y, [br]obviamente, tenemos una red 0:45:19.688,0:45:23.268 de alumnos y ex alumnos. 0:45:24.315,0:45:32.765 No necesitas a cientos de personas,[br]sino un puñado, pero aprendemos de 0:45:32.765,0:45:42.615 básicamente, el objetivo del curso es [br]conseguir que entiendas y encuentres 0:45:42.615,0:45:44.515 información por ti mismo. 0:45:45.109,0:45:47.999 YouTube es una gran fuente de información.[br]La utilizamos muy a menudo. 0:45:47.999,0:45:55.779 Pero en el área– el área de la informática[br]deberías tener un bagaje de conocimiento 0:45:55.779,0:45:58.539 suficiente para avanzar[br]y formarte a ti mismo. 0:45:58.539,0:46:05.669 Obviamente lleva algo de tiempo,[br]pero irás mejorando. 0:46:05.669,0:46:08.989 Pasamos la mayor parte del[br]tiempo intentando estar al día 0:50:25.817,0:50:34.197 Nos quedan 8 minutos. ¿Qué opináis del 5G?[br]Porque actualmente se dice en las noticias 0:50:34.197,0:50:38.197 que estas 5 tecnologías se van a[br]implementar, 0:50:38.197,0:50:42.197 ¿va a suponer esto un gran cambio en[br]digital transformation o va a ser igual 0:50:42.197,0:50:46.197 que el 4G, que estaba ahí pero no tuvo[br]el impacto que pensamos que tendría? 0:50:47.161,0:50:51.161 Sí, tuve una reunión con una empresa [br]de telecomunicaciones y me dijeron que 0:50:51.161,0:50:55.161 el 5G va a llevar más tiempo del[br]que pensaban. [br] 0:50:55.161,0:51:01.431 Porque, dado que su frecuencia es[br]muy alta, no viaja tan rápido y necesitan 0:51:01.431,0:51:07.861 miles de antenas más en cualquier ciudad. 0:51:07.861,0:51:13.261 Y uno de los problemas actuales es que el[br]5G no pasa a través de las ventanas 0:51:13.261,0:51:21.181 por ejemplo, las ventanas lo bloquean. Por[br]eso dicen que no– no va a ser tan fácil. 0:51:21.181,0:51:27.861 En principio tendrá la misma velocidad[br]que el 4G. El potencial está ahí, 0:51:27.861,0:51:31.861 pero no es – no es tan[br]fácil de implementar. 0:51:32.795,0:51:39.025 Esa fue una conversación que me[br]sorprendió, no la he analizado antes. 0:51:39.025,0:51:44.525 Pero, sin duda, parece cierto que si la[br]frecuencia es más alta,le será más difícil 0:51:44.525,0:51:48.525 penetrar a través de estructuras,[br]por ejemplo. 0:52:00.144,0:52:06.044 Bien, nos quedan 5 minutos más. John, Abel[br]la audiencia es vuestra. 0:52:06.044,0:52:10.044 Hemos cubierto, en este curso[br]sobre Digital Transformation, 0:52:10.044,0:52:14.044 cloud computing, blockchain, inteligencia[br]artificial, el internet de las cosas, 0:52:14.044,0:52:15.524 ciberseguridad. 0:52:16.474,0:52:20.474 Pero ¿querríais añadir algo para – para[br]cerrar esto? 0:52:20.474,0:52:22.434 Este curso sobre Digital Transformation. 0:52:22.434,0:52:29.174 Consejos, recomendaciones, opiniones.[br]Tenéis 200 estudiantes nuevos en este 0:52:29.174,0:52:32.504 curso por primera vez en espanglish,[br]por primera vez este curso se ofrece 0:52:32.504,0:52:38.034 en dos idiomas, muchas primeras veces.[br]Bueno, la audiencia es toda vuestra 0:52:38.034,0:52:40.144 John, Abel. 0:52:40.641,0:52:45.421 Bueno, tanto Abel como yo pensamos[br]que es importante tocar la tecnología que 0:52:45.421,0:52:50.471 yo no he tocado el 5G,[br]así que no debería hablar de ello. 0:52:50.471,0:52:55.511 En cuanto tocas una tecnología,[br]la entiendes mucho mejor. 0:52:55.511,0:53:02.811 El mecanismo para tocarla, por desgracia,[br]es a través de tu portátil y necesitas una 0:53:02.811,0:53:05.671 [br]especie de lenguaje para[br]interactuar con él. 0:53:05.671,0:53:14.061 Así que en este curso esperamos haberos[br]enseñado qué tenéis a vuestra disposición. 0:53:14.061,0:53:20.591 Hay muchísima información disponible[br]ahí fuera, pero creemos que tocarla es 0:53:20.591,0:53:23.971 importante. Abel, no sé si quieres… 0:55:21.488,0:55:22.938 30 segundos. 0:55:22.938,0:55:26.938 Si tuvierais que elegir una tecnología, [br]cloud, blockchain, inteligencia artificial 0:55:26.938,0:55:30.078 IoT o ciberseguridad, ¿cuál de las 5 elegiríais? 0:55:31.776,0:55:33.676 Adelante, John. 0:55:34.337,0:55:36.227 John, eres el padre del IoT. 0:55:36.519,0:55:42.559 La ciberseguridad – la ciberseguridad[br]puede acabar con tu empresa, 0:55:42.559,0:55:48.439 es una amenaza existencial. [br]Creo que no la puedes ignorar, 0:55:48.439,0:55:57.359 mi favorita ahora mismo es la nube. [br]Simplemente porque – creo que es divertida 0:56:54.951,0:56:58.951 Por favor, John, Abel, 10 segundos para[br]despediros de los participantes y 0:56:58.951,0:57:05.591 daré pie a Clara para – Daré pie a Clara[br]para que concluya. John, Abel, 0:57:05.591,0:57:07.941 30 segundos para decir lo que queráis. 0:57:09.199,0:57:10.039 Adelante, John. 0:57:10.285,0:57:14.285 Disfrutad – disfrutad de estos temas[br]y Abel y yo dedicamos nuestro tiempo 0:57:14.285,0:57:19.575 a profundizar en ellos porque son[br]fascinantes. 0:57:20.095,0:57:24.095 Con suerte – con suerte os volveréis[br]adictos como nosotros. 0:58:16.276,0:58:22.826 John, Abel, muchísimas gracias. Siempre se[br]os nota la pasión por el tema. 0:58:27.026,0:58:27.876 …en este viaje. 0:59:07.369,0:59:10.549 Solo quería hablar un poco de los[br]siguientes pasos y quizá daros un 0:59:10.549,0:59:15.529 par de consejos sobre esta nueva[br]fase de vuestra vida y de vuestra carrera. 1:00:09.256,1:00:11.186 …a quienes dimos este premio… 1:01:37.017,1:01:41.017 Y esto da lugar a un ciclo de feedback[br]con gran parte de las investigaciones. 1:03:00.676,1:03:02.816 A medida que te esfuerzas por hackear[br]el mundo, 1:03:02.816,1:03:04.886 por favor intenta también curarlo. 1:03:16.699,1:03:20.079 …es un término que se acuñó aquí en el MIT 1:03:28.128,1:03:32.128 …para destacar, para mejorar[br]significativamente las cosas 1:03:32.128,1:03:33.668 en tu área de trabajo. 1:03:39.377,1:03:41.367 …atacar sistemas… 1:04:19.900,1:04:26.090 Clara, este es el primer curso en[br]espanglish en la historia del MIT PE 1:04:26.090,1:04:30.090 y los primeros webinars en espanglish[br]que hemos hecho en los últimos dos meses. 1:04:34.132,1:04:39.362 Así que, John, Clara, Abel, gracias por hacerlo posible. 1:05:06.185,1:05:10.185 John, Abel, Clara, gracias.[br]Nos vemos pronto.