“Los modelos de IA reproducen los valores de quienes los crean” | Benbenaste con Iglesias
Radio Con Vos - 29/5/2026 - Duracion: 20:12
Transcripción
00:00:00meter con un tema de actualidad eh que
00:00:02tiene muchas eh maneras de abordarlo, eh
00:00:05que hemos hablado esta semana porque eh
00:00:08destacamos la encíclica papal vinculada
00:00:11con la inteligencia artificial. Eh a
00:00:14partir de ello hemos hablado de
00:00:15cuestiones bastante negativas, eh pero
00:00:18por supuesto que también tiene lados
00:00:20luminosos. De hecho, el intercambio que
00:00:22hemos tenido con Ernesto en el pase,
00:00:24varias veces Ernesto está en una
00:00:25posición de, "Che, hay que acercarse con
00:00:28mayor eh curiosidad positiva." Y yo
00:00:30digo, "No,
00:00:31ajá, qué lindo.
00:00:33Nos van a matar a todos. La inteligencia
00:00:35artificial nos va a matar a todos." Pero
00:00:36bueno, es un poco fatalista eh mi gente
00:00:39que sabe y que conoce mucho del tema y
00:00:41por eso dijimos, "Bueno, está bien, más
00:00:43allá de opinar, que nos encanta, ¿por
00:00:44qué no invitamos a alguien que sepa?
00:00:46Alguien que sepa." Entonces, hemos
00:00:48invitado a una especialista en la
00:00:49innovación social y tecnología,
00:00:50integrante del laboratorio de
00:00:51inteligencia artificial aplicada de la
00:00:53UA y también directora de la red de
00:00:55emprendedores aoca conosur donde además
00:00:58dirige una iniciativa tecnológica para
00:01:00Latinoamérica. Me refiero a Laura
00:01:01Benvenaste que está aquí con nosotros.
00:01:02¿Qué haces, Lau?
00:01:03Hola, ¿cómo estás? Gracias por
00:01:04invitarme. Un placer, Lau. A Lau la
00:01:06conocemos hace un montón porque eh de
00:01:08TED era TDX o era TED Solo, no me
00:01:10acuerdo cómo.
00:01:11TDX Rí de la Plata.
00:01:12TX Rí de la Plata, perfecto. De hace ya
00:01:14muchos, muchos años. Eh, y de ahí nos
00:01:16conocemos. Eh, a ver, vamos a arrancar
00:01:18por el lado que más me fascina a mí, que
00:01:20es el lado oscuro.
00:01:21Ajá. Bien.
00:01:21Para después pasar a lo mejor, que es el
00:01:24lado
00:01:24al final todo tiene razón. Claro, al
00:01:26final todo tiene razón, que es para
00:01:27pasar luego al al lado luminoso. Pero
00:01:29digo más allá lo que yo me interesaba de
00:01:32lo que marcaba el otro día la
00:01:34conferencia de prensa, quedaba el Papa
00:01:36eh León XIV, donde también estaba eh el
00:01:40CEO de Antropic, eh que también habló y
00:01:43me pareció muy interesante lo lo que
00:01:45tenía parecer. Antropic es una de las
00:01:46principales desarrolladoras de
00:01:48inteligencia artificial del mundo. Eh,
00:01:50tiene un peso muy grande y todo lo que
00:01:52decían me parecía interesante y marcaban
00:01:54algunos peligros y algunas preguntas.
00:01:57Arrancando por ese lado, por el dark
00:01:58side, e, ¿cuál es el costado peligroso
00:02:02realmente de la de la inteligencia
00:02:03artificial?
00:02:05Bueno, antes de venir acá eh hice una
00:02:06prueba muy sencilla que es que le pedí a
00:02:09Cloud, que es uno de los principales
00:02:10modelos de el señor el [carraspeo]
00:02:11principal modelo de Antropic, que me
00:02:13diga cuál es el cuáles son los peligros
00:02:15del uso de la inteligencia artificial,
00:02:16el mismo modelo.
00:02:17Me gusta, se confiesa.
00:02:18Close, se confiesa. Close se confiesa.
00:02:21Y dice,
00:02:23eh, hay muchos peligros en el uso de la
00:02:25IA, sesgos y discriminación. Bueno, cada
00:02:27de cada uno de estos podríamos
00:02:28desarrollar un montón, pero se los voy a
00:02:30nombrar así como rapid sesgos y
00:02:32discriminación, desinformación. y deep
00:02:34fakes. H
00:02:35pérdida de privacidad,
00:02:36hm,
00:02:37desplazamiento laboral.
00:02:39Vaya, si es un problema.
00:02:41Aparte me mat que cl lo va diciendo como
00:02:42y se escucha una risita de fondo de
00:02:44cloud. Desplazamiento laboral, [risas]
00:02:47concentración de poder, ¿no? Pocas
00:02:49empresas gobernando la inteligencia
00:02:51artificial, lo que vemos ahora con los
00:02:52tecnomagnates,
00:02:53falta de explicabilidad, modelos que no
00:02:56sabemos cómo piensan ni qué piensan. Eso
00:02:58es interesantísimo. Después te voy a
00:03:00hacer una pregunta de eso porque e el
00:03:02cohrtropic habló de eso el otro día en
00:03:04los 10 minutos que habló. Una de las
00:03:05cosas a la que llegó tiempo es, hay
00:03:07cosas que no sabemos qué está haciendo,
00:03:09no entendemos, ¿no?
00:03:10Que no se pueden auditar, que no se
00:03:11pueden entender, que no se pueden saber
00:03:13cómo llegaron a esas decisiones, ¿no?
00:03:15Cajas negras de las que no entendemos,
00:03:17ni siquiera los creadores están
00:03:18entendiendo cómo llegan
00:03:19y en lugares más sencillos, ¿no? Como en
00:03:21la programación que desarrollan código
00:03:23que después hay que recurrir a otra
00:03:25inteligencia artificial para poder
00:03:26corregirlo, repararlo. Eso me contaba
00:03:28algún amigo, ingeniero eh en sistemas y
00:03:31demás, que está pasando eso.
00:03:32Sí, están pasando cosas muy locas todos
00:03:34los días. Claro.
00:03:36E uso malicioso, ciberataques
00:03:38automatizados, armas autónomas. La
00:03:41inteligencia artificial puede amplificar
00:03:43mucho las capacidades destructivas, dice
00:03:45el mismo modelo.
00:03:46Okay.
00:03:46Dependencia excesiva. Esto es clave,
00:03:49¿no? El tema de estamos todos hablando
00:03:51con los modelos, preguntándoles cosas,
00:03:54eh, cuestiones médicas, cuestiones de
00:03:55salud mental, asesoramientos legales,
00:03:58amorosos. Yo conozco gente que le
00:04:00pregunta por su vida eh amorosa a a
00:04:04Claud y a otras inteligencias
00:04:04artificiales.
00:04:05Con gente. Mira,
00:04:06sí, conozco gente. Yo soy un
00:04:07especialista que conoce mucha gente, eso
00:04:09lo sabemos. [risas] Sí.
00:04:11Y para terminar, no es que la lista
00:04:13termine, pero es la que decide terminar
00:04:15el modelo, dice impacto ambiental, que
00:04:17es
00:04:17Okay.
00:04:18Muy muy importante.
00:04:20¿Por qué? ¿Qué cuál es el vínculo entre
00:04:21el impacto ambiental y el desarrollo de
00:04:22la inteligencia artificial? Básicamente
00:04:24el entrenamiento de estos modelos eh
00:04:26supone un consumo muy muy importante de
00:04:28agua y de energía. Es el famoso tema de
00:04:31los data centers que en algún momento
00:04:33también lo lo
00:04:35hablamos con Diego y que fue un tema va
00:04:37a ser va a seguir siendo un tema
00:04:39mundial, ¿no?
00:04:40Hubo un anuncio en su momento de que
00:04:41Argentina iba a tener no sé qué en
00:04:44cuanto a la magnitud de atacente, no sé
00:04:45en qué quedó eso.
00:04:46En la Patagonia, bueno, quedó medio en
00:04:48la nada. Hubo equipos de investigación.
00:04:50Yo participé de un documental de un
00:04:51equipo de investigación de Estados
00:04:53Unidos que fue al lugar, no había nada,
00:04:56era la promesa de Samman, ¿no?
00:04:58¿Se acuerdan de eso?
00:05:0020,000 millones con el gobierno
00:05:01diciendo, "Mira, la inversión que
00:05:02conseguimos con Sam Alman hablando y
00:05:04haciendo un video y no pasó nada.
00:05:05No pasó absolutamente nada y no se sabe.
00:05:08O sea, estaría buenísimo investigar.
00:05:10Vicky, ¿qué pasó [risas] con eso? No, no
00:05:12pasó nada, pero pero no deja de estar
00:05:14sobre la mesa porque estamos con esto de
00:05:16que el gas de vacamuerta es muy barato
00:05:18para el funcionamiento de esas cosas.
00:05:19Entonces sigue estando la idea de que se
00:05:21instalen en la patagonía de los datas
00:05:23centrales.
00:05:23Ahí se vincula con el superi también,
00:05:24¿no?
00:05:25100% no viene por ahí. Sí.
00:05:26Okay, perfecto.
00:05:27Y lo del agua es por refrigeración.
00:05:29El agua es por refrigeración. Hay toda
00:05:30una disputa sobre si va a ser agua
00:05:32potable, va a ser agua no potable, que
00:05:34no es un tema menor. Digo, lo digo así
00:05:36como livianamente, todo lo que voy a
00:05:37decir livianamente son temas muy
00:05:39importantes y muy profundos,
00:05:41pero [carraspeo] pero sí, claramente uno
00:05:42de los principales peligros del uso de
00:05:44estos modelos a escala y con el
00:05:46crecimiento que viene teniendo es el
00:05:48tema ambiental. Eh, ahora pensaba una
00:05:51cosa de lo que decía Chris Hola, el el
00:05:56CEO de Antropic que hablaba el otro día
00:05:59en la presentación papal, vos recién
00:06:01hablabas que Cloud Cloud justamente la
00:06:04inteligencia artificial de Antropic te
00:06:05decía de los peligros y uno de los
00:06:07peligros te decía es bueno, ojo que la
00:06:10propia inteligencia artificial te está
00:06:11diciendo uno de los peligros es que no
00:06:13sabemos bien cómo estamos razonando, no
00:06:15s razonando la palabra, pero cómo
00:06:17estamos elucubrando lo que estamos
00:06:18elucubrando. hablando y esto me llamó
00:06:20mucha atención. Quería compartirlo con
00:06:21vos para que para que nos expliques
00:06:23reflexiones que decía Cris Hola. El otro
00:06:25día
00:06:26soy científico. Dirijo un equipo de
00:06:28investigación que estudia la estructura
00:06:30interna de estos modelos, lo que
00:06:32realmente sucede dentro de ellos y ser
00:06:34honesto, seguimos encontrando cosas
00:06:36misteriosas, incluso inquietantes. Est
00:06:39encontramos estructuras que reflejan
00:06:41resultados de la neurociencia humana.
00:06:43Encontramos evidencia de introspección.
00:06:46Encontramos estados internos que
00:06:48funcionalmente reflejan alegría,
00:06:50satisfacción, miedo, dolor, inquietud.
00:06:52No sé qué significa eso, pero creo que
00:06:54merece un discernimiento continuo.
00:06:57Primero valoro que Crisola diga esto
00:06:59diciendo, "No sé qué significa eso, pero
00:07:01merece un discernimiento continuo. Por
00:07:03otro lado, digo, ¿qué? O sea, si vos no
00:07:05sabés, estoy preocupado."
00:07:07Exacto. Él hacía el paralelismo con un
00:07:10ingeniero de de con alguien que crea un
00:07:13avión. Nosotros creamos las partes de un
00:07:15avión. Sabemos para qué sirve cada
00:07:16parte, sabemos cómo es el engranaje,
00:07:18sabemos cómo se ensambla y sabemos qué
00:07:20hace ese avión. De esto no sabemos nada,
00:07:23¿no? Y es aterrador,
00:07:24perturbador,
00:07:25perturbador y al mismo tiempo no puede
00:07:28ser un dato inocuo para todos nosotros
00:07:30que somos usuarios comunes. Después
00:07:32vamos a hablar de algunos usuarios
00:07:34avanzados, pero por lo menos para los
00:07:35usuarios comunes todos estos peligros
00:07:38toman forma en nuestras vidas real.
00:07:40Cuando nosotros decimos, "La gente usa
00:07:42los chats para eh asistirse cuando no
00:07:46puede acceder más en contextos como los
00:07:48nuestros, en donde pedís un turno con un
00:07:50médico y te lo dan a tr meses y decís,
00:07:51"Bueno, lo que tengo a mano, ¿qué es? es
00:07:53lo que tengo. Entonces, bueno, empieza
00:07:55ahí como una cosa, no es que los países
00:07:57eh digamos como el nuestro lo usen más,
00:07:59pero bueno, hay algo como de necesidad,
00:08:01de urgencia y de resolución y de
00:08:03inmediatez que esto está sucediendo
00:08:06especialmente en los jóvenes. Respuesta,
00:08:08no importa la calidad, pero por lo menos
00:08:09da una respuesta inmediata. Exacto. Yo
00:08:11hablo mucho con chicos jóvenes por el
00:08:13trabajo que hago también y los pies lo
00:08:15usan todo el tiempo para todo y esto
00:08:18como asistente, como psicólogo, como
00:08:20asesoramiento emocional eh y esto va en
00:08:23crecimiento y hay un problema de salud
00:08:25mental mundial e en crecimiento,
00:08:28especialmente por el uso de estos
00:08:30modelos para este tipo de asistencias
00:08:32que no fueron creadas para eso. Estamos
00:08:34hablando con Laura Benvenaste. Laura es
00:08:36especialista en innovación social y
00:08:37tecnológica, integrante del laboratorio
00:08:39de inteligencia artificial aplicada de
00:08:40la UA y también directora de la red de
00:08:42prendedores conosur. Ahora la una cosa
00:08:45más antes de pasar al lado luminoso,
00:08:47porque también tiene un lado luminoso
00:08:48esto. Esto lo va esto lo va a poner
00:08:51contento Ernesto que me critica, que
00:08:53digo que me dice, "Vos estás muy
00:08:54negativo con el tema de inteligencia
00:08:55artificial. Bueno, voy a ir por ese
00:08:57lado, le voy a hacer caso a Ernesto. Eh,
00:08:59pero e hay una cosa que también me llama
00:09:02mucho la atención y es eh entiendo eh
00:09:05desde el sentido común eh y desde mi
00:09:07desconocimiento, pero el sentido común,
00:09:09que la inteligencia artificial todavía
00:09:11no siente o no lo va a poder hacer
00:09:13nunca, pero sí hay un simulacro o una
00:09:16simulación de sentimientos.
00:09:18Sí, exactamente. Este es el peligro
00:09:20máximo que cuando uno interactúa con
00:09:22estos modelos
00:09:24nos hace creer que sí.
00:09:26y y está desarrollándolo cada vez más
00:09:28eso está mejorando.
00:09:29Exacto. Está hecho por diseño. Y esto lo
00:09:31decía también el el Papa, ¿no? Como que
00:09:34simula que siente, simula que tiene
00:09:37empatía, simula que nos comprende, pero
00:09:39son sistemas en donde no hay nadie que
00:09:41pueda tomar riesgos y decisiones y
00:09:44hacerse cargo de todo eso que generen
00:09:46las otras personas, ¿no? Es un poco como
00:09:48esta cosa de los autos autónomos. Bueno,
00:09:50¿quién es el responsable si un autoónomo
00:09:53atropella una persona? ¿Quién es el
00:09:55responsable si una persona se suicida
00:09:57porque fue acompañado de una manera que
00:10:00no era la manera la mejor manera a un
00:10:03adolescente? que ya lo ya lo vivimos,
00:10:05esto ya sucedió, no es algo una distopía
00:10:07que estamos viviendo eh para el futuro.
00:10:10Entonces, e a ver, hay una hay una
00:10:13responsabilidad como usuarios de
00:10:15entender y a mí me pasa que hablo con
00:10:16gente que sabe mucho de tecnología y que
00:10:19incluso
00:10:20esto es como que elige no verlo. Hay
00:10:22algo muy loco que nos está pasando que
00:10:24es que esto nos encanta. Eso. Y eso ¿por
00:10:27qué crees que por por eh por el
00:10:28optimismo tecnológico, ¿por qué pasa eso
00:10:31de que gente que incluso sabe de
00:10:32tecnología no advierte esta situación?
00:10:35La los modelos están diseñados de una
00:10:38manera para ser condescendientes. Eso
00:10:40quiere decir que si vos le decís un
00:10:41delirio absolutamente ridículo,
00:10:45como por ejemplo, soy el próximo Mesías
00:10:48que bajó a la tierra o me parece que la
00:10:51gente no se tiene que vacunar, el modelo
00:10:54te va a alentar y a justificar y avalar
00:10:58esta decisión con muchos argumentos. No,
00:11:01tenés razón, esto es así, datos, ¿por
00:11:04qué está buenísimo que pienses de esta
00:11:06manera? Y eso una persona que nada que
00:11:08que se mete en esa y que no tiene
00:11:11recursos para poder discernir lo que
00:11:13está escuchando o lo que está leyendo de
00:11:15lo que está leyendo, de dónde lo está
00:11:17leyendo. O quizás está en un estado
00:11:19emocional tremendo.
00:11:20Claro, claro, claro, claro.
00:11:22Bueno, esto es un peligro. en un estado
00:11:24más chiquito y más cotidiano, a nivel
00:11:26educativo, cuando haces un trabajo para
00:11:28la FACU, para el secundario, eh nunca te
00:11:31dice que estás equivocado. Entonces,
00:11:33posiblemente estés aprendiendo eh como
00:11:34el culo o lo estés haciendo mal el
00:11:36trabajo y ahí no te brinda la solución.
00:11:39O sea, digo, eso porque mucha gente lo
00:11:41utiliza de manera cotidiana para buscar
00:11:43datos o para construir, no sé, un
00:11:45desarrollo de un de, insisto, un trabajo
00:11:47práctico, un examen, bueno, te está
00:11:49dando información mala, probablemente
00:11:51solo para complacerte. Exacto. Y esto
00:11:53genera adicción. Hace poquito e Darío
00:11:57Daniela Modi, que son los creadores de
00:11:58Antropic, que estuvieron con Opera
00:12:00Winfre en una entrevista que les super
00:12:02recomiendo que miren, porque ellos se
00:12:04van de Open AI para fundar Antropic por
00:12:07problemas éticos,
00:12:08porque detectan que los incentivos que
00:12:11están teniendo estos modelos en el en el
00:12:12modelo de Open AI, ellos no no están de
00:12:14acuerdo. Ahí les podemos creer, no
00:12:16creer. La historia dirá si esto estaba
00:12:19basado realmente en algo ético, pero
00:12:21ellos se van para fundar otro tipo de
00:12:23modelo de inteligencia artificial.
00:12:24fundamentalmente basado en esta
00:12:25condescendencia que generaba, en esta
00:12:27adicción que generaban los adolescentes.
00:12:29E una más antes de pasar al lado
00:12:31luminoso e
00:12:34el uso de la inteligencia eh artificial
00:12:37entiendo que es vertiginoso, eh, pero
00:12:39entiendo también que tenemos que empezar
00:12:41a discutir a lo que el otro día León 14
00:12:45planteó, también está en Cíclica, pero
00:12:47planteó en su alocución de presentación,
00:12:49que dice, "Che, algo que es elemental,
00:12:51eh, y que no tenemos que dejar pasar de
00:12:53lado es que la tecnología no es neutra.
00:12:56A ¿por qué te parece que es importante
00:12:58ese concepto?" si es que te parece que
00:12:59es importante,
00:13:00creo que es el más importante de todo
00:13:02porque estos modelos de procesamiento
00:13:05masivo de datos, que es lo que son en
00:13:07definitiva, lo que hacen es reproducir
00:13:10sesgos y valores de las personas que las
00:13:11crean.
00:13:12¿Okay? Entonces, dependiendo de qué
00:13:15valores y qué contextos y qué historia y
00:13:19qué de qué tipo de de segmento social
00:13:23vengan, por lo general, nosotros sabemos
00:13:25que la tecnología está creada
00:13:26fundamentalmente por varones blancos eh
00:13:29de de de países desarrollados,
00:13:32a los que nos persiguen, ¿verdad? a los
00:13:35oprimidos del mundo, ¿no? [risas] Los
00:13:36que somos varones blancos, eh, sis nos
00:13:39persiguen, pero bueno, nada, estamos
00:13:40para resistir, eh, no nos van a vencer,
00:13:42eso es lo único que quiero decir. Pero
00:13:44sí la opción y no y no es no es para
00:13:46para digamos para decir nada malo sobre
00:13:48eso, simplemente es un dato, eh, y eso
00:13:51no es inocuo,
00:13:53esa esa manera en que los modelos
00:13:55procesan, eh, devuelven, eh incentivan,
00:13:59desincentivan, sesgan, ¿no? El tema de
00:14:02los sesgos es un tema clave en toda esta
00:14:05discusión, es porque la gente que la
00:14:07crea está replicando. Este modelo
00:14:09replica todo eso que esas personas
00:14:11traen, no viene del aire. Entonces, esos
00:14:13intereses, esas maneras de ver el mundo,
00:14:16esas maneras de ver un mundo y dejar
00:14:17mundos de lado, ¿no? Por ejemplo, las
00:14:19representaciones de minorías en
00:14:21datasets, eh en data centers bancarios
00:14:24para las mujeres es tremendo. En usar
00:14:26datos financieros en eh en hospitales
00:14:28públicos. Entonces, cuando una persona
00:14:30llegaba a un hospital público, en vez de
00:14:31ver sus datos sanitarios, veía sus
00:14:33datos, sus datos financieros, porque el
00:14:35modelo estaba diseñado así.
00:14:36Para eso mira.
00:14:37E entonces todos esos sesgos hacen que,
00:14:40bueno, claramente la tecnología no es
00:14:42neutral.
00:14:43Em, pasemos a al lado luminoso.
00:14:45Ay, qué suerte.
00:14:46Porque si no vos me lo vas a recriminar,
00:14:47Ernesto me lo va a recriminar. Ustedes
00:14:49no sé.
00:14:50Yo no, no. Ustedes están en mi lado,
00:14:52¿no? Ustedes están, ustedes están en el
00:14:54ustedes se tenían como gordo se viene.
00:14:56Sí, sí, sí. Soy John Conor. Quiero matar
00:14:58a Terminator.
00:14:58Claro, el resto está más en gordo, no
00:15:00pasa nada. Nosotros somos gordos. Se
00:15:01viene. Y vos
00:15:02yo soy el gordo que el viejo que hubo un
00:15:03accidente y está tomando un cafecito y
00:15:05fumando en la esquina. Yo simplemente
00:15:06miro porque no entiendo [risas] nada
00:15:08el de la foto de la nación. Viste la
00:15:09foto de la nación que es buenísima, que
00:15:11de fondo se ve todo prendido fuego y
00:15:12está una ciudad desayunando fumando.
00:15:14Bueno, e pasemos a a algo que vos
00:15:16laburas mucho, el aud luminoso, que es
00:15:20la las comunidades de emprendedores
00:15:21sociales que usan la inteligencia
00:15:23artificial y que la ponen como en el
00:15:25centro de sus soluciones para hacer el
00:15:27impacto lo que quieren hacer, es decir,
00:15:29eh mejorar la sociedad, ¿no? Cosa que no
00:15:31hacemos nosotros, por supuesto,
00:15:32pero hay gente que lo hace. ¿Qué cómo es
00:15:34ese laburo? E y y ¿por qué crees que es
00:15:37importante también que la inteligencia
00:15:39artificial se use para eso?
00:15:41Bueno, AOCA es una organización que
00:15:43busca, encuentra y acompaña
00:15:45emprendedores sociales de alto impacto,
00:15:47decimos nosotros. Es gente que se le
00:15:48ocurre ideas innovadoras,
00:15:51sustentables en el tiempo y no
00:15:53superficiales. Y esto implica una un
00:15:57trabajo enorme de búsqueda de estas
00:15:58personas que hacen piensan distinto y
00:16:01piensan con las herramientas que tenemos
00:16:03todos, que tenemos en la sociedad.
00:16:05Entonces, desde hace unos años no
00:16:06solamente eh nos dedicamos a buscar
00:16:08emprendedores sociales increíbles que se
00:16:10dedican a temas de los más variados que
00:16:11se puedan imaginar, sino que además
00:16:13armamos una comunidad de emprendedores
00:16:15sociales de Latinoamérica, que es la que
00:16:17coordinamos desde Conosur, que usan
00:16:19inteligencia artificial en el centro de
00:16:20sus soluciones, no como una herramienta
00:16:23de eficiencia para las organizaciones,
00:16:25no como usamos todos inteligencia
00:16:27artificial. ¿Para qué usamos nosotros?
00:16:28usamos para no hacer las cosas que no
00:16:30queremos, para automatizar, para ser más
00:16:33eficientes, para buscar cosas más
00:16:35rápidos. Todo eso las organizaciones
00:16:37también lo hacen, pero además hay muchas
00:16:40que empezaron a entender que esta
00:16:42herramienta
00:16:43tan increíblemente potente como nunca la
00:16:46humanidad vio otra, y esto es importante
00:16:48decirlo, eh puede servir para acelerar
00:16:51el impacto que ellas buscan tener.
00:16:53Esta buena es última que marcaste e a
00:16:56modo de pie de página simplemente porque
00:16:58no es la revolución industrial, no es eh
00:17:01internet, esto es algo cualitativamente
00:17:04distinto, ¿no? O sea, o sea, eso es otra
00:17:07otro nivel, todavía llegamos a
00:17:09entenderlo, pero no es lo mismo, ¿no?
00:17:11Digo, porque uno piensa, ¿no? Cuestiones
00:17:12disruptivas de Revolución Industrial, en
00:17:14la llegada de internet, no, esto es otra
00:17:16cosa, otra liga.
00:17:17Es la primera vez quizás, digo, es
00:17:18pregunta eh eh que una revolución de
00:17:21esta magnitud se mete con lo cognitivo,
00:17:24no con lo la revolución industrial es
00:17:25una cuestión de capacidad física. Esto
00:17:27ya es con la manera de pensar, de de
00:17:30conocer y de procesar información del
00:17:32humano.
00:17:32Totalmente. Y que sus mismos creadores
00:17:34dicen, "No sabemos qué estamos
00:17:36haciendo."
00:17:37Bien, vamos bien, Bicu. Eh, algunos
00:17:40ejemplos que me parecen interesantes de
00:17:41lo que estuvimos charlando fuera de aire
00:17:43la de lo que hacen eh ustedes, como
00:17:45ayudan y también las comunidades de
00:17:46emprendedores sociales que usan
00:17:48inteligencia artificial. E Fundación
00:17:50Wésped, por ejemplo, no está laburando.
00:17:52¿Cómo labura eso la Fundación Wespésed?
00:17:53Fundación Wespésped, bueno, es una
00:17:55fundación muy conocida que trabaja con
00:17:57detección de enfermedades de transmisión
00:17:58sexual y desarrollaron no en el marco de
00:18:01la comunidad, sino que se acercaron a la
00:18:03comunidad cuando ya estaban con esta
00:18:05idea de desarrollo. un sistema con
00:18:07inteligencia artificial que ayuda a
00:18:10médicos generalistas que están en
00:18:11lugares muy aislados
00:18:14a poder detectar rápidamente y a tener
00:18:16protocolos de asistencia cuando detectan
00:18:18enfermedades de transmisión sexual,
00:18:19cuando no hay médicos especialistas en
00:18:21lugares donde, bueno, no hay médicos e
00:18:24eh sí disponibles físicamente. Claro.
00:18:26Sí, sí, sí, sí.
00:18:28y este tipo de de iniciativas está bueno
00:18:31para ejemplificar, porque Wespedía
00:18:33haciendo esto de otra manera, usando
00:18:35algo más analógico. Eh, por ahí usaba
00:18:38diferentes tipos de tecnología, pero
00:18:40llega la inteligencia artificial y
00:18:42muchas organizaciones sociales se
00:18:43preguntan, ¿cómo hacemos para hacer
00:18:45mejor lo que ya hacemos con algo que no
00:18:47sabemos cómo usar?
00:18:48Claro,
00:18:49¿no? Entonces, un poco desde Ayoca lo
00:18:51que dijimos es, bueno, la inteligencia
00:18:53artificial ya está acá. ¿Cómo hacemos
00:18:55para que más organizaciones sociales,
00:18:57que son en definitiva en muchos lugares
00:19:00las que están sosteniendo sistemas de de
00:19:03no vulneración de derechos básicos,
00:19:05¿no?, en toda la región.
00:19:07Eh, y convocamos a organizaciones a que
00:19:10primero vengan a aprender, porque si no
00:19:12saben cómo usarlo, muy difícilmente van
00:19:14a poder entender cómo poder ponerlo en
00:19:16el centro de sus soluciones.
00:19:17Eh, la esto último porque
00:19:18lamentablemente eh vamos a brindar un
00:19:20servicio, me pone mal esto porque vamos
00:19:22a hacer mínimamente el bien, algo para
00:19:24lo cual no estamos genéticamente
00:19:26preparados, ¿no? Eh, ni tampoco es
00:19:28nuestra función como periodistas, pero
00:19:29muy concreto y muy cortito, eh, ¿cómo se
00:19:31pueden acercar para los emprendedores
00:19:33que tengan ganas de aprender a usar
00:19:34inteligencia artificial? ¿Cómo se pueden
00:19:35acercar a ustedes? Tenemos todas
00:19:37nuestras redes sociales en Ayoca, la
00:19:39página de Ayoca Conosur. Eh, también
00:19:42estamos en Instagram y obviamente que
00:19:44todos los canales están abiertos,
00:19:46nuestras cuentas personales también
00:19:48tenemos más de 90 iniciativas
00:19:50participando de esta comunidad de 11
00:19:51países de la región en donde nos
00:19:53juntamos a aprender, nos juntamos con
00:19:55los mejores especialistas que podemos
00:19:57conseguir. El laboratorio de
00:19:58inteligencia artificial de la UA está
00:19:59colaborando también con esta iniciativa
00:20:01para que más organizaciones puedan usar
00:20:04esta tecnología tremenda para cosas que
00:20:05están buenas. Gracias, Laura Benvenaste,
00:20:07especialista en innovación social y
00:20:08tecnología, eh, por haber venido, por
00:20:10habernos explicado.