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Mostrar Revisión4 creada 06/14/2019 por GA.contentdept.

  1. John, lo que estoy diciendo
    a los participantes
  2. es que tienes un fondo muy bonito detrás
    ¿no?
  3. Vamos a hablar de ciberseguridad
    y por eso intentas
  4. borrar todo lo que tienes detrás
    para que nadie lo entienda.
  5. John, vamos a hablar de tres bloques
    que son:
  6. El primero es inteligencia artificial
  7. el segundo es IoT
  8. y acabaremos con ciberseguridad
  9. Así que, John, si quieres decir qué es
    la inteligencia artificial
  10. qué está pasando
  11. los principales retos que podemos
    enfrentar con la inteligencia artificial
  12. si la humanidad va a poder con ellos,
    todas estas cosas. Por favor, John
  13. Vale. Esto en realidad ha surgido
    por la cantidad de datos
  14. creo que hablamos de esto
    en el curso con IoT
  15. que ahora tenemos muchos
    dispositivos y producen datos
  16. y en los últimos cinco años el uso del
    machine learning ha cambiado bastante.
  17. Ahora el machine learning en algunas
    áreas tiene habilidades casi sobrehumanas
  18. en particular al jugar al ajedrez.
  19. Hace varios años que ningún
    humano ha ganado a un ordenador
  20. La puntuación está en 3000
    para los ordenadores
  21. y el humano que mejor
    juega está en 2960, creo.
  22. Lo que observamos no es
    que el machine learning esté reemplazando
  23. a los humanos de forma generalizada.
    No creo que estemos observando esto.
  24. Pero en ciertas áreas el machine
    learning puede aplicarse a grandes
  25. cantidades de datos y
    puede procesarlos y analizarlos.
  26. Por ejemplo, en medicina
  27. Podemos observar por ejemplo
    al diagnosticar una enfermedad ocular
  28. al analizar imágenes de rayos X y
    descubrir los problemas potenciales
  29. para el paciente en esas imágenes,
    lo estamos observando en muchas áreas.
  30. A lo largo de los últimos años la gente
    ha dicho que se iba a expandir mucho
  31. pero ya veremos.
  32. Antes hemos oído decir que a finales
    de los 90 se hablaba mucho de las máquinas
  33. siendo mejores que los humanos
    y eso no ha llegado a pasar
  34. así que las consideramos un capacitador
    importante en ciertas áreas de negocios
  35. pero sin duda no para todo.
  36. No van a sustituir por completo
    a los humanos.
  37. Abel, sé que hay algunas áreas del machine
    learning sobre las que te gusta hablar
  38. así que por qué no expresas tus
    inquietudes o probablemente seas
  39. más optimista que yo respecto a esto,
    no sé.
  40. Diré esto en inglés y después cambiaré.
    Creo que un poco, pero no del todo.
  41. Estoy hablando de los retos que supone
  42. copiar algunos datos
    con las nuevas técnicas.
  43. Creo que lo has entendido casi todo
    ¿no, John?
  44. Estaba hablando sobre que Amazon
    te conoce mejor que tu banco.
  45. Sí, cierto. Quiero decir, creo que otro
    punto es que muchas de las técnicas
  46. no tienen por qué ser redes neuronales
  47. es decir, han sido las mejores
    para el aprendizaje en general
  48. pero los árboles de decisión y otras
    técnicas más simples suelen funcionar
  49. Funcionan bastante bien con los datos
  50. así que no deberíamos olvidarlas porque
    son técnicas bastante simples
  51. que pueden aplicarse a los datos y sin duda
  52. si tienes datos puedes apropiarte de ellos
    obviamente, deberías aprovechar eso.
  53. Bien, muchas gracias, John y Abel.
    Creo que ha sido
  54. sobre todo para ti,
    John, el IoT es para ti
  55. porque Abel está consumiendo
    todo su tiempo
  56. Así que pasemos a hablar del IoT
  57. Pasemos a hablar del IoT y ¿cómo crees…?
  58. Bueno, en primer lugar,
    hay una gran conexión
  59. entre inteligencia artificial y IoT, ¿no?
    El internet de las cosas. ¿Cómo crees…?
  60. Danos una breve introducción al IoT,
    qué crees que va a pasar en el futuro
  61. serán las ciudades inteligentes una
    realidad porque, de nuevo
  62. llevamos hablando de ciudades inteligentes
    desde hace 15 años
  63. pero siguen sin ser reales.
    Por tanto...
  64. ¿qué piensas, John, sobre el IoT y
    cuáles crees que son los siguientes pasos?
  65. Bueno, tanto Abel como yo llevamos
    muchos años metidos en IoT
  66. Estábamos en el laboratorio
    auto-ID aquí en el MIT
  67. que en cierto modo en su momento
    inventó el internet de las cosas.
  68. Principalmente se dedicaba
    al seguimiento y
  69. a la localización en cadenas de suministro
  70. Pero en 2007 se inventó
    este pequeño aparato
  71. y, hasta cierto punto, lo ha cambiado todo
  72. Ahora en las ciudades, por ejemplo,
    muchos de nosotros utilizamos este
  73. dispositivo para navegar
    y podemos ver coches
  74. seas Google o Uber, tienes mucha
    información sobre el tráfico en la ciudad.
  75. Sé que en China, por ejemplo, obligaron
    a su equivalente de Uber, llamado DiDi
  76. a entregar esos datos para poder manejar
    las ciudades y el tráfico y creo que
  77. sin duda, esto ha supuesto un cambio
    radical para el transporte.
  78. Y hay muchos más datos
    además del tráfico.
  79. Cada vez que compro algo,
    se registra.
  80. Lo que observamos es que los
    dispositivos se están volviendo mucho más
  81. se están generando muchos más en nuestro
    entorno. Tengo un aparato de Amazon.
  82. Alexa está ahí y me sorprende que no se
    haya despertado en realidad,
  83. de vez en cuando Alexa se
    despierta y me sorprende.
  84. Creo que la he apagado.
    Pero sé que, por ejemplo
  85. Alemania está pensando en incorporar
    legislación para, básicamente,
  86. controlar la cantidad de datos que se
    captan y que tendemos a olvidar que
  87. puede que tenas una Alexa en casa o
    un DOT o algo así que te están escuchando
  88. y pueden meter esos datos en la nube.
  89. Así que lo que creo que estamos observando
    es una proliferación de aparatos en
  90. todas partes que nos permiten tomar
    decisiones más inteligentes,
  91. pero la privacidad supone
    un problema real.
  92. Quizá quieras decir algo, Abel,
    porque esta es un área a la que
  93. dedicamos mucho tiempo, el IoT.
  94. Una de las cosas
  95. Abel, es que nuestra habilidad para
    controlar estos sensores ha mejorado.
  96. Ya hablamos de MQTT y WebSocket,
    por ejemplo, que utilizarías para
  97. controlar miles de sensores y,
    si podemos ponerle un servidor a un sensor
  98. entonces podemos hablarle en cualquier lu-
    gar del mundo simplemente utilizando HTTP.
  99. Eso ha cambiado mucho nuestra habilidad
    de comunicarnos a través de aparatos.
  100. Por desgracia, a veces olvidamos
    la parte sobre seguridad.
  101. Probablemente hablemos
    de eso en unos minutos,
  102. pero el problema
    es que tenemos impresoras,
  103. que son ordenadores completos,
    cámaras CCTV online, por ejemplo,
  104. y tendemos a olvidar que estos
    dispositivos están conectados a internet
  105. y pueden utilizarse no solo
    para nuestro beneficio,
  106. sino en realidad también
    para atacarnos y, bueno,
  107. hablaremos de esto en un momento.
    Pero lo cierto es que este es
  108. un problema que ha surgido.
  109. Una conversación muy interesante que nos
  110. lleva al último bloque
    sobre ciberseguridad
  111. Pero antes de eso, si lo he entendido bien
    John, en tu opinión tenemos dispositivos,
  112. tenemos el internet de las cosas y además
    algo que es una consecuencia de ambos,
  113. es decir, la automatización
    del trabajo, ¿no?
  114. Nos va a llevar a la
    automatización del trabajo.
  115. Un par de preguntas de los participantes:
  116. ¿cómo va a afectar esto a la mano de obra
    a los humanos en el trabajo
  117. en el lugar de trabajo?
    ¿Qué opinas sobre esto?
  118. Sí, quiero decir,
    tienes toda la razón, Pablo.
  119. Tan pronto como podamos automatizar
    las cosas si algo puede reproducirse
  120. y entendemos el proceso de trabajo,
    por ejemplo, entonces es posible
  121. que podamos automatizarlo y eso forma par-
    te de los DevOps, automatizar a la gente.
  122. Si lo prefieres sustituirla por máquinas
    inteligentes y lo observamos en la
  123. industria y aquí en el MIT.
  124. A veces bromeamos sobre que
    el trabajo de un secretario ha cambiado,
  125. preferimos que se encarguen de las páginas
    web en lugar de escribir informes que
  126. ahora reservamos nuestros propios vuelos
    porque las aplicaciones son muy buenas y,
  127. en fin, ese tipo de cosas.
  128. Abel, sé que te gusta decir que piensas
    en tu madre y en tu abuela y en que
  129. utilizan apps les guste o no, todas estas
    cosas la informática está en todas partes
  130. y eso implica que la mano de obra tendrá
    que volver a capacitarse, a formarse.
  131. Nosotros mismos lo estamos haciendo,
    Abel y pasamos la mayor parte del tiempo
  132. volviéndonos a formar y estoy tranquilo.
    Pablo, lo estás viendo en educación.
  133. Esta es una forma completamente nueva de
    llevar la educación, pero es inevitable.
  134. A veces reduce costes, a menudo es más
    efectiva y, en cierto modo, es inevitable.
  135. Abel, quizá tienes una
    perspectiva distinta sobre esto.
  136. Ibas a decir algo.
  137. No, solo iba a decir que otra forma
    que tenemos de pensar en esto es
  138. tenemos muchos sistemas
    de control, por ejemplo,
  139. en la industria, en las fábricas,
    plantas de productos químicos,
  140. y una forma de ver estos sistemas
    de control es desde el nivel más bajo,
  141. porque ahí reaccionan bastante rápido.
  142. A menudo registran datos a un nivel al que
    un humano no llega: miles de datos por
  143. segundo, por ejemplo. Pero a continuación
    tenemos capas, una serie de capas por
  144. encima de ellos y en el nivel más alto es
    donde intentas tomar decisiones sobre
  145. si se debería cerrar la fábrica o no. Y
    en esos niveles seguimos viendo al humano.
  146. Entonces, mi opinión es durante un tiempo
    los humanos seguirán teniendo un papel
  147. gestionando a las máquinas.
  148. Cuando se trata de solo máquinas,
    hemos visto, por ejemplo,
  149. la caída de la bolsa en 2010.
    Las máquinas negociaban
  150. con otras máquinas y la bolsa perdió cerca
    de un trillón de dólares en 20 minutos.
  151. Seguimos teniendo
    problemas en esos niveles
  152. altos en los que se
    delega en las máquinas.
  153. De nuevo, lo vimos cuando
    se estrelló el Boeing 737,
  154. que se sigue necesitando
    que haya pilotos,
  155. que los sistemas que estamos construyendo
    no son capaces de gestionar sistemas
  156. complejos en los niveles más altos.
  157. Por tanto, mi opinión es que esos sistemas
    puede que vayan subiendo de nivel,
  158. los sistemas informáticos
    en los que confiamos,
  159. pero de momento están principalmente
    en los niveles más bajos.
  160. Aunque eso no es totalmente cierto en
    todas las áreas de la industria,
  161. por ejemplo en la banca.
  162. Los ordenadores ya negocian
    automáticamente,
  163. así que probablemente lo veremos en otras
    áreas, pero esa es la forma
  164. una forma en la que lo veo es
    como un sistema por capas.
  165. John, si no te importa, después de
    hablar de la inteligencia artificial,
  166. de IoT,todas estas cosas, deberíamos pasar
    a hablar del problema de la ciberseguridad
  167. que es muy importante para
    controlar los otros dos, ¿no?
  168. Entonces, dispositivos de inteligencia
    artificial y ese tipo de cosas,
  169. ¿cómo los controlamos?
  170. ¿Un resumen de todo lo relacionado
    con la seguridad que hay detrás?
  171. Sí, claro. Por desgracia no
    voy a ser muy optimista.
  172. Deberíamos haber tomado nota.
    Tenemos este gran curso
  173. la ciberseguridad es un área que tiene a
    en cierto modo seguimos perdiendo.
  174. Seguimos viendo ataques muy amplios.
  175. El último ataque a Whatsapp fue muy
    sofisticado y es muy preocupante que
  176. puedan tomar el control de tu teléfono
    solo con llamarte por Whatsapp aunque
  177. ni siquiera les contestes. Podrían haber
    tomado el control de tu teléfono.
  178. Estamos observando cómo surgen compañías
    sofisticadas que se dedican a lanzar
  179. ataques, que hay cadenas de
    suministro de ataques a softwares,
  180. que puedes comprar los componentes
    necesarios para lanzar un ataque.
  181. Y, en este momento, creo que es un
    área bastante deprimente.
  182. Un área de la que estábamos hablando, IoT.
    Intentas sacar un dispositivo tan barato
  183. como sea posible y necesitas
    sacarlo rápidamente
  184. porque tienes competencia
    en todas las áreas.
  185. Una de las cosas que se sacrifican
    es la seguridad.
  186. Estoy seguro de que Abel
    estará de acuerdo, la seguridad
  187. tiene más que ver con evaluar riesgos
    y aplicar cierto nivel de seguridad.
  188. No puedes permitirte estar totalmente
    protegido y funcionar como negocio.
  189. Vas a tener que elegir un cierto nivel de
    seguridad que crees que será suficiente
  190. para frenar los ataques, pero a no ser que
    evites Internet completamente,
  191. es muy difícil no ser
    vulnerable a los ataques.
  192. Estoy seguro, Abel,de que hablarás del MIT
    y del número de ordenadores que
  193. creemos que han sido infectados por virus
    internos en vez de externos,
  194. pero esta es un área que todo el mundo
    considera un problema.
  195. Estamos mejorando en tanto que
    estamos cambiando
  196. Pero por lo general en algunas áreas como
    IoT, es muy difícil implementar el
  197. nivel de seguridad que probablemente
    se necesite.
  198. Abel, quizá quieres decir
    algo respecto a estas áreas.
  199. …cómo de deseables somos
    como organización.
  200. …qué incluye la póliza o
    no y qué se cubre o no.
  201. Y eso es todo, he intentado ser breve,
    pero no he podido.
  202. John, las preguntas son
    todas para ti ahora,
  203. porque Abel ha consumido todo su tiempo.
  204. No, no, no hay problema. No hay problema.
  205. Así que, John, voy a haceros a los dos la
    misma pregunta porque creo que es
  206. muy importante, ya que este es un curso
    sobre Digital Transformation.
  207. ¿Cómo – cómo – Alguna recomendación
    algún consejo sobre
  208. sobre cómo implementar
    Digital Transformation en una empresa?
  209. ¿Qué opináis? ¿Es una mentalidad, una
    tecnología es cuestión de tener recursos,
  210. cómo…? Un par de consejos.
    ¿Qué pensáis de esto?
  211. Porque a fin de cuentas
    este es un curso sobre
  212. Digital Transformation.
    ¿Qué opináis, John?
  213. Bueno, una forma de verlo es que
    en este momento nuestras empresas
  214. Estamos utilizando sistemas ERP,
    que son monolíticos.
  215. Y se ha vuelto muy difícil para
    nosotros cambiar esos sistemas.
  216. Oracle o SAP son sistemas que requieren
    mucho soporte y lleva meses cambiarlos.
  217. Y lo que están haciendo las compañías
    es lo que se conoce como esculpir algunas
  218. de las cosas que puedes utilizar como
    recurso, por ejemplo, en la nube.
  219. Creo que gran parte de
    esto lo relacionamos
  220. con la nube porque es más
    fácil implementarlo ahí,
  221. puedes escalar básicamente, puedes escalar
    rápido ahí,pero puedes empezar desde abajo
  222. Creo que nuestra opinión es que necesitas
    coger ciertas cosas,
  223. esculpirlas, este monolito, y crear
    recursos que puedas cambiar rápidamente
  224. para poder probar ideas nuevas en él.
    Normalmente, bueno,
  225. Netflix es un símbolo de esto porque
    crean como 13 recursos diferentes.
  226. Pero por ejemplo, puede que
    decides que quieres obtener información
  227. de unas imágenes y entras en la nube.
    Las imágenes son muy
  228. hay mucho software de reconocimiento
    de imágenes o servicios en la nube que
  229. puedes utilizar. Así que si lo haces,
    si lo implementas por ejemplo,
  230. probablemente Serverless o
    YouView, DataBlue, expresiones lambda,
  231. pero creas un recurso que puedas
    cambiar rápidamente después.
  232. Como estaba diciendo, esculpir
    parte de este monolito y, con suerte,
  233. sigues haciéndolo hasta que llegas a una
    etapa en la que puedes operar con rapidez
  234. Lee sobre DevOps y la revolución que ha
    habido porque tiene que ver también
  235. con la revolución cultural.
  236. Necesitas cambiar tu cultura, pero eso
    no va a pasar de la noche a la mañana.
  237. Por tanto, Amazon y otros proveedores de
    la nube suelen recomendar que cojas
  238. un equipo pequeño y, como he dicho,
    implementes algo que puedas
  239. que le venga bien a tu negocio, pero que
  240. puedas monitorizar y
    entender la métrica que
  241. de mejora y rendimiento que empiezan ahí.
  242. Como he dicho creo que está estrechamente
    relacionado con la nube, pero no hay
  243. no es necesario – por ejemplo, la gente
    pone como excusa los sistemas heredados.
  244. Y se ha demostrado que ningún sistema
    heredado te frenará a la hora de cambiar,
  245. que puede que tengas que convivir con
    ese sistema heredado un tiempo,
  246. pero puedes taparlo. Sin duda la
    nube no se resume en máquinas,
  247. servicios de TI, API. Ese es, en mi
    opinión, el punto de partida.
  248. Abel, tal vez puedas
    añadir algo sobre esto.
  249. Muchas gracias a ambos por la respuesta.
    Vamos a pasar a cosas nuevas que está
  250. diciendo la prensa actualmente,
    como la guerra entre China y EE. UU.
  251. que como recordaréis cerramos el webinar
    de hace un par de semanas hablando de esto
  252. Creo que este tema es muy interesante.
    ¿Qué opináis?
  253. Porque está evolucionando mucho, ¿no?
  254. Olvidaos de la política.
  255. Creo que estoy a favor de la perspectiva de la IA.
  256. IA, IoT, todas estas cosas. ¿Son reales?
  257. Quizá quieras decir algo sobre lo que
    hemos estado haciendo respecto a las GAN
  258. John, cuando se trata de lidiar con
    noticias falsas o lo que estamos buscando.
  259. Bueno, hemos estado trabajando en
    reconocimiento facial, por ejemplo.
  260. Pero, sí, las GAN, las redes
    generativas antagónicas.
  261. La idea es que básicamente tienes
    a dos máquinas jugando
  262. jugando una contra la otra y una intenta
    engañar a la otra y ambas aprenden
  263. la una de la otra bastante rápido.
  264. Hemos visto en ciertas áreas, como por
    ejemplo con las bases de datos faciales,
  265. que la máquina generativa aprende a crear
    rostros que son una mezcla de literalmente
  266. cientos de miles de ejemplos que
    – es – aprende.
  267. Y ese rostro nunca ha existido,
    pero parecen totalmente reales y
  268. no sé si has mencionado el
    vídeo de Obama, Abel,
  269. en el que sale Obama dando un
    discurso que nunca dio,
  270. que es completamente falso.
    Es muy convincente.
  271. Se dice que las máquinas pueden
    detectar lo que es falso, pero de nuevo,
  272. las máquinas están aprendiendo a vencer a
    otras máquinas y nosotros estamos en...
  273. vivimos en esta era en la que se pueden
    generar fakes automáticamente
  274. que son muy convincentes.
  275. Abel, creo que me enviaste este artículo
    el fin de semana pasado en el que
  276. hablan sobre generar noticias falsas
  277. generar noticias automáticamente y
    eso me pareció bastante aterrador,
  278. lo fácil que es de hacer. Y sin duda
    hemos visto aparentemente en,
  279. bueno, afectando a las elecciones.
    No soy – no soy experto en esto,
  280. me gustaría mantenerme al margen
    en cierto – en cierto modo,
  281. pero puedes estar seguro de que ahora el
    gobierno ve el machine learning como
  282. un arma estratégica y yo diría que es - es
    probable que veamos mucho más de esto
  283. antes de que aprendamos a controlarlo.
  284. ¿Puedo hacerte una pregunta que se repite?
  285. ¿Cómo podemos estar al día, algún blog o
    noticia que debamos leer, porque después
  286. de este curso lo que queremos es estar
    al día. Así que, ¿qué pensáis de esto?
  287. Bueno, creo que una de las cosas que tiene
    este curso es que conoces a otros
  288. participantes y la forma que
    tenemos de estar al día es formar redes.
  289. Pero, como he dicho, Abel me manda
    muchas noticias, yo le mando cosas
  290. que sé o creo que le interesarán y,
    obviamente, tenemos una red
  291. de alumnos y ex alumnos.
  292. No necesitas a cientos de personas,
    sino un puñado, pero aprendemos de
  293. básicamente, el objetivo del curso es
    conseguir que entiendas y encuentres
  294. información por ti mismo.
  295. YouTube es una gran fuente de información.
    La utilizamos muy a menudo.
  296. Pero en el área– el área de la informática
    deberías tener un bagaje de conocimiento
  297. suficiente para avanzar
    y formarte a ti mismo.
  298. Obviamente lleva algo de tiempo,
    pero irás mejorando.
  299. Pasamos la mayor parte del
    tiempo intentando estar al día
  300. Nos quedan 8 minutos. ¿Qué opináis del 5G?
    Porque actualmente se dice en las noticias
  301. que estas 5 tecnologías se van a
    implementar,
  302. ¿va a suponer esto un gran cambio en
    digital transformation o va a ser igual
  303. que el 4G, que estaba ahí pero no tuvo
    el impacto que pensamos que tendría?
  304. Sí, tuve una reunión con una empresa
    de telecomunicaciones y me dijeron que
  305. el 5G va a llevar más tiempo del
    que pensaban.
  306. Porque, dado que su frecuencia es
    muy alta, no viaja tan rápido y necesitan
  307. miles de antenas más en cualquier ciudad.
  308. Y uno de los problemas actuales es que el
    5G no pasa a través de las ventanas
  309. por ejemplo, las ventanas lo bloquean. Por
    eso dicen que no– no va a ser tan fácil.
  310. En principio tendrá la misma velocidad
    que el 4G. El potencial está ahí,
  311. pero no es – no es tan
    fácil de implementar.
  312. Esa fue una conversación que me
    sorprendió, no la he analizado antes.
  313. Pero, sin duda, parece cierto que si la
    frecuencia es más alta,le será más difícil
  314. penetrar a través de estructuras,
    por ejemplo.
  315. Bien, nos quedan 5 minutos más. John, Abel
    la audiencia es vuestra.
  316. Hemos cubierto, en este curso
    sobre Digital Transformation,
  317. cloud computing, blockchain, inteligencia
    artificial, el internet de las cosas,
  318. ciberseguridad.
  319. Pero ¿querríais añadir algo para – para
    cerrar esto?
  320. Este curso sobre Digital Transformation.
  321. Consejos, recomendaciones, opiniones.
    Tenéis 200 estudiantes nuevos en este
  322. curso por primera vez en espanglish,
    por primera vez este curso se ofrece
  323. en dos idiomas, muchas primeras veces.
    Bueno, la audiencia es toda vuestra
  324. John, Abel.
  325. Bueno, tanto Abel como yo pensamos
    que es importante tocar la tecnología que
  326. yo no he tocado el 5G,
    así que no debería hablar de ello.
  327. En cuanto tocas una tecnología,
    la entiendes mucho mejor.
  328. El mecanismo para tocarla, por desgracia,
    es a través de tu portátil y necesitas una

  329. especie de lenguaje para
    interactuar con él.
  330. Así que en este curso esperamos haberos
    enseñado qué tenéis a vuestra disposición.
  331. Hay muchísima información disponible
    ahí fuera, pero creemos que tocarla es
  332. importante. Abel, no sé si quieres…
  333. 30 segundos.
  334. Si tuvierais que elegir una tecnología,
    cloud, blockchain, inteligencia artificial
  335. IoT o ciberseguridad, ¿cuál de las 5 elegiríais?
  336. Adelante, John.
  337. John, eres el padre del IoT.
  338. La ciberseguridad – la ciberseguridad
    puede acabar con tu empresa,
  339. es una amenaza existencial.
    Creo que no la puedes ignorar,
  340. mi favorita ahora mismo es la nube.
    Simplemente porque – creo que es divertida
  341. Por favor, John, Abel, 10 segundos para
    despediros de los participantes y
  342. daré pie a Clara para – Daré pie a Clara
    para que concluya. John, Abel,
  343. 30 segundos para decir lo que queráis.
  344. Adelante, John.
  345. Disfrutad – disfrutad de estos temas
    y Abel y yo dedicamos nuestro tiempo
  346. a profundizar en ellos porque son
    fascinantes.
  347. Con suerte – con suerte os volveréis
    adictos como nosotros.
  348. John, Abel, muchísimas gracias. Siempre se
    os nota la pasión por el tema.
  349. …en este viaje.
  350. Solo quería hablar un poco de los
    siguientes pasos y quizá daros un
  351. par de consejos sobre esta nueva
    fase de vuestra vida y de vuestra carrera.
  352. …a quienes dimos este premio…
  353. Y esto da lugar a un ciclo de feedback
    con gran parte de las investigaciones.
  354. A medida que te esfuerzas por hackear
    el mundo,
  355. por favor intenta también curarlo.
  356. …es un término que se acuñó aquí en el MIT
  357. …para destacar, para mejorar
    significativamente las cosas
  358. en tu área de trabajo.
  359. …atacar sistemas…
  360. Clara, este es el primer curso en
    espanglish en la historia del MIT PE
  361. y los primeros webinars en espanglish
    que hemos hecho en los últimos dos meses.
  362. Así que, John, Clara, Abel, gracias por hacerlo posible.
  363. John, Abel, Clara, gracias.
    Nos vemos pronto.