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Santiago Bilinkis | El futuro del trabajo (emprendedor y tecnólogo)

30m 36s4,184 words698 segmentsSpanish

FULL TRANSCRIPT

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y

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[Aplausos]

0:07

[Música]

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[Aplausos]

0:11

[Música]

0:14

la idea del próximo rato es hablar un

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poco acerca del futuro y por supuesto

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provocar los hablando acerca del futuro

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y también partiendo la idea de

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provocación en pro vocación vamos hablar

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del trabajo vamos a hablar de que

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podemos hacer profesionalmente hacia el

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futuro y me gustaría empezar haciéndoles

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una pregunta

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están cómodos

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tan cómodos

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bueno me alegra mucho porque mi objetivo

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en los próximos 20 minutos es que dejen

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de estarlo

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he venido incomodarlos

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porque creo que la comodidad es una

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posición muy peligrosa en un mundo que

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cambia tan rápido como cambia el mundo

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actual

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cuántos computadores pueden ver en esa

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foto

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pueden ver algunos

1:05

pueden ver alguno

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miren mejor porque en realidad todos son

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computadores porque antes de que

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computarán las máquinas computada mos

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las personas y existía un trabajo que se

1:22

llamaba a ser computador de hecho son

1:24

mayoría de mujeres así que son

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y computadoras

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si yo les hablo a ustedes de un

1:30

conmutador telefónico ustedes

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probablemente piensen en una máquina

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pero ser conmutador telefónico también

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era un trabajo

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los más grandes en la sala los que como

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yo ya hayan pasado los 40 recordarán que

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cuando nosotros éramos chicos y

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queríamos hacer una llamada de larga

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distancia había que pedir las dos horas

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antes a la operadora porque porque

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necesitaba que los computadores

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telefónicos conecten los cables y tos

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que hacían posible esa llamada

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lo que quiero ejemplificar les con esto

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es que el reemplazo de trabajo humano

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por máquinas no es un fenómeno nuevo es

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un fenómeno que ya tiene décadas y

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décadas la tecnología está

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permanentemente tomando los trabajos del

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presente y convirtiéndolos en trabajos

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del pasado haciendo desaparecer

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profesiones enteras muchos recordarán la

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canción infantil la farolera tropezó hoy

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en la calle se cayó quien era la

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farolera bueno cuando el alumbrado

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público era kerosén al caer la noche

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alguien tenía que salir con una antorcha

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a encender los faroles era la farolera o

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el farolero cuando en la década del 30

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el alumbrado público se hizo eléctrico

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la farolera no tropezó la farolera se

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quedó sin laburo la farolera se tuvo que

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ir a trabajar de otra cosa pero cada vez

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que la tecnología hace desaparecer

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profesiones aparecen profesiones nuevas

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trabajos del futuro que en general son

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muy diferentes a los anteriores bueno de

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lo que quiero hablarles hoy es de que

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nos toca el extraño privilegio de ser la

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generación que va a vivir el mayor

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cambio en la historia de la humanidad en

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el mundo del trabajo

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aquí

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y ahora y lo que está detrás de este

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enorme cambio es una tecnología de la

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que seguro vienen escuchando hablar un

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montón últimamente que la inteligencia

3:32

artificial

3:34

quiero hacerles una brevísima historia

3:36

de la inteligencia artificial

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recientemente encontramos una manera

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el objetivo de hacer que las

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computadoras resuelvan tareas que

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requerían del intelecto humano no es

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nuevo hace más de 50 años en el mítico

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grupo de investigadores vienen tratando

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de hacer computadoras que piensen pero

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por muchos muchos años no se logró nada

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las computadoras no son inteligentes

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hasta que el año pasado apareció una

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nueva manera de hacer inteligencia

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artificial de la que tal vez ya se han

4:10

escuchado ya han escuchado hablar un

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poquito que se llama deep learning y

4:15

esto está cambiando todo

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esto hizo que el año pasado una

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computadora llamada alfa go pudiera

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ganarle al número 1 mundial diego

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el bueno es un juego demasiado conocido

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en esta parte del mundo pero se juega

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hace 3.500 años en oriente y lo que no

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sabemos en occidente es que el ego es

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miles y miles y miles de veces más

4:43

complejo que el ajedrez

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existen más posiciones posibles en un

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tablero de ego

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qué átomos

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en todo el universo

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bueno al favor no le ganó al campeón

4:59

mundial de ego

5:01

alfa go luis o puré

5:05

al favor lo aniquiló le pusieron en

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frente a este señor lee cedol que había

5:10

ganado 18 campeonatos mundiales

5:15

pero lo interesante es cómo se logró

5:17

esto porque a diferencia de la mayoría

5:19

de las computadoras que son programadas

5:22

por seres humanos para hacer lo que sea

5:25

que tengan que hacer alfa go no fue

5:29

programada para jugar algo

5:32

fue programada

5:35

para aprender

5:37

a jugar algo

5:39

lo que hicieron fue darle a una red

5:41

neuronal un tipo muy particular de

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computadora cientos de miles de partidas

5:46

de ego de jugadores humanos para que la

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computadora analice y aprenda

5:52

la computadora nadie cientos cientos

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miles de partidas y aprendió a jugar

5:56

algo

5:57

cuando la computadora aprendió a jugar

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la pusieron a jugar 10 millones de

6:03

partidas de práctica

6:06

contra sí misma

6:08

y después de jugar 10 millones de

6:10

partidas de práctica alfa go jugaba

6:13

bastante bien algo

6:16

también que no existe ningún ser humano

6:18

en este planeta que pueda hacerle frente

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básicamente lo que les estoy diciendo es

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que pudimos lograr una máquina con

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capacidad sobrehumana para una tarea de

6:33

enorme complejidad sin entender cómo

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hacerlo dejando que la máquina por su

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cuenta

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aprenda descubra y nos supere

6:45

esto por un montón de puertas

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interesantes fíjense por ejemplo que si

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tuviéramos dos copias de alfa go y a una

6:52

le enseñamos a jugar con partidas de

6:53

jugadores agresivos y al otro le

6:56

enseñamos a jugar con partidas de

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jugadores conservadores las dos van a

7:00

aprender a jugar pero van a tener

7:03

personalidades distintas de estilos de

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juego propio si a una le damos cien mil

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partidas para que aprenda y a la otra le

7:11

damos doscientos mil la más educada va a

7:16

jugar mejor

7:18

si a una la ponemos a hacer 5 millones

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de partidas de práctica ya la otra nada

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más que un millón la más entrenada va a

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jugar mejor de repente esto sí empieza a

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parecerse a la inteligencia humana otro

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dato interesante de esto es que todo

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este proceso desde que esta máquina en

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una máquina vacía que no sabía hacer

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nada le dieron los cientos de miles de

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partidas las analizó aprendió a jugar y

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sólo 10 millones partida de práctica

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alcanzó a nivel sobrehumano y le ganó al

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campeón mundial

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todo este proceso se completó en 40 días

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si no existe una inteligencia artificial

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capaz de hacer cualquier tarea de enorme

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complejidad que a ustedes se les ocurra

8:03

en 40 días podríamos tener una con

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capacidad sobrehumana para ese fin

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y lo último que quiero contarles de esta

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historia del fagot es que al favor le

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ganó al campeón con movidas que él

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describió como

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hermosas

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de una innovación y una creatividad

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jamás vista en el proceso de ganar este

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match al fago y son movidas que dejaban

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perplejos a los expertos descubrió

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nuevas líneas de juego y variantes que

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ningún ser humano había sido capaz de

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vislumbrar en 3.500 años de jugar algo

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hoy todos los mayores expertos de gom

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mundiales están absolutamente

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revolucionados explorando todas las

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nuevas variantes que se abren a partir

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de innovaciones que alfa go introdujo

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pero estas son computadoras que pueden

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aprender cualquier cosa

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no solo los juegos de mesa y están

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aprendiendo de todo el genio está suelto

9:10

salió de la lámpara

9:12

hoy en día existen inteligencias

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artificiales que si yo le doy a ustedes

9:16

un artículo periodístico escrito por un

9:19

periodista humano y un artículo escrito

9:21

por una computadora no van a poder

9:24

reconocer cuál es cuál

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la prueba de esto es que el año pasado

9:28

el diario washington post publicó 850

9:32

artículos escritos por computadora y

9:35

ningún lector se dio cuenta

9:39

en unos años si van a poder saber cuál

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es cuál

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el que esté mucho mejor escrito va a

9:45

saber que haya sido escrito por la

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computadora naturalmente

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hoy en día existen inteligencias

9:51

artificiales que pueden diagnosticar

9:53

quién va a sufrir un ataque cardíaco y

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tomar medidas preventivas mejor que

9:59

cualquier cardiólogo

10:01

hay intereses artificiales que pueden

10:03

diagnosticar cáncer a partir de imágenes

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con una precisión que no podría lograr

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ningún patólogo e indicar protocolos

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personalizados de tratamiento de un modo

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que ningún médico humano lograría

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hay inteligencia artificial es

10:20

preparándose para ser abogados

10:23

imaginen un abogado que pudiera tener en

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su cabeza

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todas las leyes todos los fallos todas

10:32

las apelaciones todos los peritajes

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absolutamente toda la información

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disponible para diseñar una estrategia

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legal esto es lo que va a tomar montones

10:44

de trabajos actuales

10:47

y dejarlos completamente obsoletos y

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crear en su lugar trabajos nuevos muy

10:52

diferentes de los que estamos

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acostumbrados

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y entonces lo segundo de lo que quiero

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hablarles es como estamos reaccionando

11:01

frente a esto porque estoy seguro que no

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es la primera vez que ustedes escuchan

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hablar de ese tema esto está saliendo

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por todos lados no sale presidente del

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banco mundial diciendo las computadoras

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van a eliminar entre 50 y 65 por ciento

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de los trabajos hablo de esto bill gates

11:15

habló de esto mark zuckerberg habló de

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esto y lo más que todas las mentes más

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brillantes del mundo están hablando de

11:20

esto como estamos reaccionando bueno la

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respuesta es muy sencilla

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estamos reaccionando

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seguimos todos con nuestra vida como si

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esto fuera a pasar en otro planeta si

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fuera una mala película de ciencia

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ficción

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está pasando ahora está pasando acá

11:41

una de las cosas que yo hago decía pablo

11:43

cuando me presento es tener una columna

11:44

de radio en basta de todo el programa de

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matías martin en metro y muchas veces

11:48

antes de salir al aire encuestó a los

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oyentes desde las redes sociales para

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tratar de incorporar sus opiniones como

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parte del material de la columna algunos

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tal vez haya contestado alguna vez

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alguna de mis encuestas cuando hace poco

12:01

hice una columna sobre este tema los

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trabajos del futuro le pregunté a la

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gente si creía que su trabajo iba a ser

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transformado por la inteligencia

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artificial el software o los robots en

12:11

los próximos 20 años

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70% de la gente cree que no

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a mí no me va a tocar

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también les pregunté si creían que

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estaban listos o listas para los

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trabajos del futuro y de nuevo 70% de la

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gente cree que ya está lista ya estoy

12:31

preparado traigan los

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ustedes están listos para su futuro

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déjenme hacerles una pequeña analogía

12:42

les voy a dar una buena noticia y una

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mala noticia

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empecemos por la buena

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la buena noticia es que están

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clasificados para los juegos olímpicos

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de tokio ya está tan adentro en el 2020

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van a competir en las olimpiadas

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felicitaciones

13:01

ahora viene la mala noticia la mala

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noticia es que estos juegos políticos

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van a hacer los juegos olímpicos' un

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poquito particulares y ustedes no van a

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poder saber

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en qué deporte les va a tocar competir

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eso se va a decidir al azar cinco

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minutos antes de que empiecen los juegos

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olímpicos' les puede tocar tiro al plato

13:23

lucha greco-romana correr una maratón

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levantar pesas hacer piruetas desde un

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trampolín jugar al fútbol cualquier cosa

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como se entrenarían para esos juegos

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olímpicos bueno esa es la disyuntiva que

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tenemos hoy porque lo único que sabemos

13:43

de los trabajos del futuro es que no

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tenemos la menor idea de cómo van a ser

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tenemos que prepararnos para un mundo

13:51

que no sabemos qué forma va a tener

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de alguna manera la salida parece ser

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desarrollar habilidades transversales no

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practicar tiro al plato o lucha

14:03

greco-romana sino siguiendo con la

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metáfora deportiva habilidades como

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elongación fuerza resistencia aeróbica

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concentración habilidades que en

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definitiva vayan a servirnos en una

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variedad muy amplia de escenarios

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tal vez el problema es que algunos de

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nosotros esto nos agarra medio viejo ya

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no pero seguramente los centenial es

14:27

estos pibes que nacieron con una compu

14:30

desde la cuna que tuvieron un celular en

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la mano desde antes que un sonajero

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nuestros chicos nacidos en el 98 99 2000

14:39

seguramente ellos entiendan muchísimo

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mejor cómo prepararse para el mundo que

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viene

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o no

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bueno lo centennial es a pesar de que

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son chiquitos no son tan chiquitos si

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nacieron en el 98 99 tienen 20 años

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están entrando a la universidad de

15:02

manera que si miramos cuáles son las

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carreras más elegidas por los aspirantes

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entrando ahora a la universidad podemos

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tratar de inferir que quieren serlo

15:10

centennial es cuando sean grandes

15:13

bueno resulta que lo centennial es

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cuando sean grandes quieren ser

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y contador

15:24

en segundo lugar abogados

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en tercer lugar enfermeros educadores

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psicólogos arquitectos médicos

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los en teniers están masivamente

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preparándose para los trabajos del

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pasado

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creen que van a ser contador como mi

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mamá o abogado como mi papá y no se dan

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cuenta que ni siquiera nosotros sus

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padres

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seremos abogados o contadores de la

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misma manera que lo somos hoy de cada

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cinco o diez años cuando ellos se estén

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graduando

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y entonces vamos al corazón de la

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presentación que es cómo nos preparamos

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cómo podemos prepararnos para un mundo

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que no sabemos qué forma va a tener y la

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respuesta es que vamos a necesitar

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desarrollar nuevas capacidades y quiero

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darles alguna pista de cuál es la

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analogía en el mundo real en el mundo

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profesional de la elongación de la

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resistencia aeróbica que hablábamos en

16:22

las olimpiadas

16:24

preparando esta charla se me ocurrió

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hacer una pequeña investigación

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hice una encuesta con un grupo grande de

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expertos en recursos humanos de grandes

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empresas multinacionales y argentinas y

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le pregunté a los expertos que buscaban

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cuando hacían una búsqueda de personal

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hace 10 años que buscaban hoy

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y que creían que iban a buscar dentro de

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diez años

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el resultado fue súper interesante

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hace 10 años buscaban conocimiento

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técnico y dedicación

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es decir gente que llegue temprano se

17:07

quede hasta tarde y sepa que el coro no

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está haciendo cuando trabaja

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habilidades bien duras bien orientadas a

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la tarea misma

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hoy estoy a cambio cualquiera que esté

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medianamente familiarizado con el mundo

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de los recursos humanos sabrá que hoy

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las palabras en boga son cosas como

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flexibilidad resiliencia comunicación

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liderazgo habilidades muchísimo más

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blandas

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cuando les pregunte que creían que iban

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a buscar dentro de 10 años todas las

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respuestas giraron alrededor de

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innovación creatividad

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y capacidad de aprendizaje continuo

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de alguna manera lo que esta gente está

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viendo lo que los expertos están viendo

17:55

es que no se trata de cambiar un antiguo

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conjunto de habilidades a por un nuevo

18:00

conjunto de habilidades ve

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se trata de pasar de un blanco fijo a un

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blanco móvil

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de un conjunto de habilidades estáticos

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a un conjunto de habilidades tan

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dinámicos que las más importante de las

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habilidades es de cambiar todo el tiempo

18:15

tus propias habilidades hace poco

18:18

escribió una nota en mi columna de la

18:19

nación a mí me gusta ser provocador en

18:22

estas cosas donde conté un poco todo

18:24

esto y terminaba diciendo si la escuela

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de tus hijos les está dando un sólido

18:30

conocimiento técnico y una fuerte ética

18:33

de dedicación al trabajo

18:35

nos están preparando para el mundo de

18:37

2005 no el 2025

18:40

vamos a estar innovadores creativos no

18:45

cumplidores de reglas que se mueven

18:47

dentro de los parámetros que se les

18:49

establecen cada vez que a nuestros

18:50

chicos en una escuela les toman una

18:53

pregunta fáctica que díaz fue la batalla

18:56

de caseros y si no responden el 3 de

18:59

febrero de 1860 les ponen mal y les

19:02

bajan un punto lo que tácitamente

19:04

nuestros chicos están aprendiendo es que

19:07

la vida hay que evitar equivocarse

19:10

el error se paga

19:13

no existe innovación sin error

19:16

si nuestros chicos aprenden que hay que

19:19

minimizar los errores va a ser

19:20

absolutamente imposible que sean adultos

19:24

innovadores

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quiero terminar planteando las dos

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habilidades que creo que van a ser

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sumamente importantes para que puedan

19:34

prepararse para su propio futuro

19:37

profesional

19:39

la primera de esas habilidades es que

19:42

todos vamos a tener que convertirnos en

19:47

centauros

19:50

para que éstos entiendan les tengo que

19:51

contar un detalle más de la historia de

19:53

la inteligencia artificial que es que 20

19:55

años antes de alfa go kasparov el número

19:58

uno mundial de ajedrez había perdido

20:00

contra una computadora llamada deep blue

20:03

y cuando captaron perdió contra deep

20:05

blue resultó que cash para ver un tipo

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muy competitivo y muy calentón

20:12

bastante mal perdedor y cuando captaron

20:15

perdió lo entrevistaron los periodistas

20:17

y declaro yo no perdí me hicieron trampa

20:20

esto no demuestra nada

20:23

cuando pasaron unos días y ya se serenó

20:25

un poquito se dio cuenta que sí que la

20:27

computadora le había ganado en buena ley

20:29

y que ningún ser humano podía jugar

20:32

contra las computadoras al ajedrez y por

20:35

diez años no quiso hablar más del tema

20:39

reapareció diez años después organizando

20:43

una competencia de una disciplina nueva

20:45

que le llamo ajedrez centauro

20:51

en el ajedrez centauro no juegan

20:54

personas contra máquinas

20:57

juega una persona asistida por una

21:00

máquina contra otra persona asistida por

21:04

otra máquina de aire de sentado una

21:06

criatura híbrida que reúne en uno solo

21:09

al humano y la computadora

21:13

lo interesante del ajedrez centauro es

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que en este juego no gana el mejor

21:18

ajedrecista

21:20

pero tampoco gana el mejor software

21:23

interesantemente como en casi todo en la

21:26

vida

21:28

para el mejor equipo

21:30

gana el equipo que mejor balance a las

21:34

virtudes del humano con las virtudes de

21:37

la máquina

21:39

esto que le estoy diciendo es crucial

21:42

lo que les estoy diciendo

21:45

es que humano más computadora le gana

21:49

computadora computadora le gana humano

21:52

si vamos a tratar solos de jugar contra

21:56

las máquinas estamos fritos como le pasó

21:58

acamparon como le pasó al liceo pero el

22:02

centauro la combinación humano máquina

22:06

le gana a la máquina sola

22:09

todas estas predicciones de que los

22:11

humanos no vamos a tener nada que hacer

22:12

que las computadoras van a ser todos

22:14

están pasando por alto este dato

22:16

fundamental por supuesto que va a haber

22:18

trabajo para los humanos en el futuro lo

22:20

que pasa que van a ser trabajos muy

22:22

diferentes a los actuales van a ser

22:23

trabajos

22:25

jugando en equipo con las computadoras

22:27

con las inteligencias artificiales en

22:30

algún sentido lo que les estoy diciendo

22:32

es que messi va a venir a jugar en el

22:36

equipo de cada uno de nosotros para

22:39

quien podría ser mala noticia que messi

22:41

venga a jugar a tu equipo

22:45

para paulo dybala

22:47

para aquellos que están encaprichados en

22:51

jugar en la posición de meses si vamos a

22:53

querer competir con las computadoras

22:55

estamos fritos y vamos a querer

22:57

aprovechar al mejor jugador del mundo

22:59

nuestro equipo quién podría no querer

23:01

tenerlo a su lado

23:05

están dispuestos a jugar en equipo con

23:08

las máquinas la gran barrera para esto

23:13

es el ego

23:15

cuando hace ocho años salió la

23:17

aplicación ways esta aplicación que le

23:19

cargará la dirección y te dice cuál es

23:21

el camino más rápido para llegar un

23:22

lugar basado como está el tránsito en

23:24

ese momento yo rápidamente la instale y

23:28

desde ese momento cada vez que me subí a

23:29

un taxi cargaba la dirección del destino

23:31

le indicaba al taxista el camino cuando

23:34

empecé a hacer esto hace 8 años la gran

23:37

mayoría de los taxistas se enojaban

23:40

muchísimo

23:42

la reacción en castellano porteño era

23:45

algo así como voz pibe me vas a venir a

23:48

decir a mí con ese aparatito por donde

23:50

te tengo que llevar a mí que hace 20

23:52

años que estoy en la yesca

23:57

absolutamente no me interesa como en el

23:59

tránsito hace 20 años me interesa como

24:01

era hace 20 segundos y eso lo saben ways

24:04

no lo puede saber ningún taxista pasaron

24:07

ocho años yo sigo haciendo lo mismo para

24:09

venir acá me subí a un taxi cargue la

24:11

dirección le indique al taxista el

24:13

camino de la mayoría de los taxistas no

24:15

se enoja lo vive con resignación

24:20

pero no lo usan

24:23

los taxistas no usan ways

24:27

para mí el ser wise es una pavada es

24:30

llegar 5 minutos antes bajar un poquito

24:32

la ansiedad sabiendo que ahora voy a

24:33

llegar para el taxista es central a su

24:36

laburo cinco minutos menos en cada viaje

24:39

es más cantidad de viajes en el día es

24:42

más guita

24:44

viajes de menor duración menor consumo

24:47

de combustible más guita porque no lo

24:50

usan por ello porque no pueden aceptar

24:54

que un aparatito sepa mejor que ellos

24:57

como ir y algo lo que ellos

24:59

tradicionalmente se sentían sumamente

25:02

idóneos

25:05

la segunda característica para terminar

25:07

tiene que ver con esa cosa medio mágica

25:10

que ocurre cuando dos personas se juntan

25:12

y se llama empatía

25:15

descuenta una pequeñísima anécdota

25:18

el año pasado estaba haciendo a la radio

25:20

a la metro para hacer mi columna iba en

25:23

un taxi y llegué es a que la billetera

25:24

pague me bajé y cuando el auto se había

25:26

ido me di cuenta que no tenía la

25:28

billetera que había quedado en el

25:30

asiento adentro estaban todas mis

25:32

tarjetas de crédito mi registro mi dni

25:35

decidí esperar

25:38

me llamo santiago bilinkis no hay nadie

25:41

que se llame igual que yo en todo el

25:42

planeta estoy en todas las redes

25:44

sociales no tengo community manager soy

25:46

muy fácil de ubicar

25:48

en el dni estaba la dirección de mi casa

25:50

si la persona que encontraba la

25:52

billetera quería ponerse en contacto

25:53

conmigo era muy factible que pudiera

25:56

hacerlo fueron pasando las horas no pasa

25:59

nadie me contactaba la billetera no

26:01

aparecía me fui poniendo más y más

26:03

nervioso hasta que las nueve y media de

26:05

la noche alguien la dejó en la portería

26:07

de mi edificio problema del propio

26:09

taxista estaba intacta pero antes de

26:12

quedarme con las tarjetas de crédito

26:13

tenía que chequear si habían sido usadas

26:17

llame a la más importante empresa de

26:20

tarjetas de crédito

26:24

después de infinitos intentos por no

26:28

dejarme hablar con un ser humano si

26:31

usted es cliente platino por favor

26:33

marque uno si usted nación martes por

26:34

favor marque dos y en este caso todos

26:36

hacemos lo mismo

26:37

000 cómodo para llegar a un ser humano

26:40

después de infinitos intentos por no

26:42

dejarme hablar con un ser humano lo

26:45

logré buenas noches habla martín en que

26:48

lo puedo ayudar

26:49

buenas noches martín mira hoy perdí mi

26:51

billetera estuvo todo el día fuera de mi

26:52

alcance por favor nuestro saber si

26:54

alguien usó mi tarjeta después de las

26:55

dos de la tarde

26:58

nuestro detención de 8 a 20 pero

27:00

solamente consulte la web

27:03

mira martín estuve un poco difícil estoy

27:06

un poco nervioso pues por favor decirme

27:09

si alguien usó mi tarjeta

27:11

nuestra atención es de 8 a 20 pero

27:13

finalmente consulte la web

27:15

martín yo estoy seguro que vos tenés una

27:18

compañía delante y la compu no deja de

27:20

andar a las 20 podés mirar la pantalla y

27:22

decirme si alguien uso mi tarjeta

27:25

me repito nuestro río de 8 a 20 pero

27:27

solamente consulten la web

27:29

respire hondo

27:31

y le dije mira martín

27:35

yo no voy a colgar si vos querés

27:37

colgarme pero yo creo que vos tenés la

27:40

información que yo necesito y eso es una

27:41

persona de bien me la vas a dar y si no

27:43

colgar me porque yo no voy a colgar

27:44

media que eres creando que me contestes

27:46

o que me abandones

27:49

es un silencio largo del otro lado de la

27:50

línea y me dijo ok nadie usa su tarjeta

27:54

bueno muchas gracias martín buenas

27:56

noches la neta es 100% real me pasó

27:59

exactamente como se las cuento cuando

28:00

uno mira cuáles son las profesiones que

28:03

más riesgo tienen de desaparecer hay

28:05

muchos análisis que tratan de decir qué

28:06

profesión van a desaparecer en gea los

28:08

telemarketers suelen ser los que

28:10

aparecen más alto en la lista

28:13

si los telemarketers van a desaparecer o

28:16

no no lo sé pero si llegan a desaparecer

28:20

no va a ser culpa de las máquinas va a

28:22

ser culpa nuestra

28:24

yo quería hablar con una persona

28:27

todos queremos hablar con una persona

28:31

y me encontré con una persona haciendo

28:35

de máquina

28:37

las máquinas son mucho mejor máquina que

28:40

nosotros jamás vamos a ganarles en ese

28:44

terreno

28:46

por alguna razón hemos ido vaciando

28:49

vaciando vaciando nuestros trabajos de

28:52

humanidad

28:53

hemos sido sacándole más y más empatía

28:58

el desafío que tenemos frente a las

29:01

máquinas es volver a inundar nuestros

29:04

trabajos de humanidad y empatía volver a

29:07

hacer que ser humano sea lo que haga la

29:11

diferencia para terminar

29:15

si el tema de la provocación y la

29:18

vocación es pensar aquí nos dedicamos

29:20

que estudio o que hago profesionalmente

29:25

qué tipo de carrera hacer

29:28

la respuesta no la tengo

29:32

lo que puedo dejarles yo ya estudié ya

29:35

hice mi carrera pero lo que puedo

29:37

dejarles es que pregunta me haría yo si

29:41

tuviera ahora que decidir un rumbo para

29:43

mi vida la pregunta que me haría es en

29:47

qué áreas de la actividad humana van a

29:51

pasar las cosas más alucinantes en los

29:54

próximos 20 años serán la contabilidad

29:58

yo creo que no será en la abogacía no me

30:03

suena tal vez tenga más que ver con la

30:05

biología sintética con la computación

30:08

científica con la inteligencia

30:10

artificial con la robótica en definitiva

30:13

lo que quiero invitarlos a que sean

30:15

protagonistas de la era que les toque

30:17

vivir que sean protagonistas de

30:20

construir ese mundo que viene muchas

30:23

gracias

30:24

[Aplausos]

30:25

[Música]

30:33

y

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