¿La IA te quitará el trabajo? Agentes de IA y WhatsApp

Estamos volviendo que las preguntas tomen la real importancia de en la mesa, cachá. Como que hacer buenas preguntas. Claro, porque la información tú decí está ahí. El tema es cómo la procesas y generas un producto después, cachá. Pero, ¿cómo haces buenas preguntas? Grabando. Wena, wina, wina, wina. Don Mario, ¿cómo está usted? Todo bien, muy bien. ¿Cómo estás, Mario? ¿Cómo le ha ido? Ahí estamos. Muy bien, aquí estamos. Tenemos novedades, ¿cierto? Tenemos altas novedades. Muchas novedades. Estamos más abrigaditos. Sí, estamos en invierno. Ya han pasado como varios meses del último capítulo.

Tenemos novedades, Mario. Sí. Primero que eh no vamos a tener duplex ni triplex por ahora. Quizás por ahora. Por ahora quizás. Así que el pinchar cámara va a tener que ser más brígido esto. Pero a ver, tengo una opción pequeña igual. Miren, tenemos ahí un pequeño mira este duplex, perdona. Visto para allá. Ahí estamos chiquitito. Ch. Podemos hacer eso eh por mientras por por momento. Okay. Vamos a apagar esto por mientras. ¿Por qué no vamos a tener duplex ni triplex, Mario? No vamos a tener eso porque hicimos un un super upgrade.

Bravo. Quizás ustedes nos están viendo en mejor calidad, ¿cierto? En HD. Sí, en Super Ultra HD. Super Ultra HD. Pero hicimos un cambio. Hicimos un cambio. Tenemos producción. Sí. Mejoramos las cámaras. Cambiamos. Cambiamos. las cámaras, cambiamos también el soporte de audio. Soporte de audio, ex para que ustedes nos escuchen mejor. Tenemos mejor equipo y menos plata en nuestras ver, pero no importa, somos felices. Don Mario, un gusto saludarlo. ¿Cómo está usted? Lo saludo nuevamente. Un saludo a todos. Estamos en un nuevo episodio de Efecto Wow.

Oye, ya estaba bueno, ya me tres personas ya me pararon en la calle, me dijeron, "Oye, ya no grabamos hace rato." Sí, lancen un episodio. Un episodio. Okay. Estamos lanzando episodio. Estamos haciendo un nuevo capítulo de efecto Wow, aquí eh a través de nuestros canales oficiales. Mario, todo tuyo. ¿Por dónde nos puede escuchar la gente? Nos pueden escuchar por e Spotify eh como efecto podcast. Ahí nos pueden encontrar también Linkin, redes sociales, Linkin, eh, Instagram, con algunos extractos, ¿cierto? Algunos extractos de cositas, sí. Eh, bueno, Link eh, ¿qué más?

Instagram. Instagram, exacto. Estamos lentos, Mario. Estamos lento. Que mucha velocidad esto de las cámaras. Me tiene, estoy nervioso. Estoy nervioso. Tengo que Nos vemos en HD y nos vemos hasta el último detalle. Sí, estoy bien nervioso. Eh, TikTok. TikTok. Sí. ¿Cómo? ¿Cómo efecto podcast podcast? Okay, muy bien. Sí, estoy nervioso, Felipe. No, no me ponga. Estoy nervioso. Ah, no importa. Bueno, que te estado pillando mucho. Es que sabéis lo que pasa, que eh veo ese color rojo, apertando botones. Estoy nervioso. Estamos nerviosos. Ojo que eso no significa que no vamos a tener invitado.

Esta oportunidad estamos aquí solitos, pero el invitado va a estar aquí, ¿cierto, Mario? Sentadit aquí. Aquí para acá hecho aquí. Podíamos decir, "Hola, Mario." Ahí, ahí nos vamos a ver las manos ahí. Perfecto, Mario. Okay. Ese va a ser el triplex. Ese va a ser el Vamos a tener un programa general, no vamos a evolucionar. Pero bueno, volviendo al ejercicio mismo, estamos en un nuevo episodio de Efecto WoW y tenemos tema, don Mario. Hoy día vamos a hablar de qué vamos a hablar de varias cosas, pero vamos a partir una noticia, pero finalmente vamos a hablar de agentes GPTs o ya en realidad formas en las que nos estamos relacionando con eh inteligencia artificial, con cómo se están construyendo eh como asistentes, pongámosle hoy día una palabra para no definir todavía cómo cómo interactuamos con eh básicamente internet.

Claro, ahí en ese ejercicio, Mario, vamos que fue como, perdón, pero estábamos hablando fuera de micrófono. Eh, agente GPT, te tiraste una una Sí, una una un un un una palabra o una definición compuesta que la estábamos debatiendo, justamente, la vamos a tirar, pero involucra otras cosas también, involucra eh canales como WhatsApp, se está llevando mucho el concepto de agentes o de asistentes a través de WhatsApp. Lo que no es excluyente, digámoslo desde ya, no es excluyente, uno puede generar un agente en distintos soportes, eh, pero al parecer WhatsApp está siendo uno de los caminos más rápidos, económicos y sencillos.

Eh, algo que yo he dicho siempre, va a llegar Mete y va a decir, "Les cobro por esta huevada." Claro. Y jodieron todo. Y chao. Pero bueno, por el momento no está pasando. ¿Qué lo qué ha pasado con los las empresas grandes? De repente se lanzan un como una actualización y matan 50 empresas de IA en un minuto. Eso es verdad. Eso es verdad. Pero bueno, además de eso, Mario, eh vamos a hablar un poco de el caso de una startup. Startup startup. Una startup peruana.

Peruana, sí, peruana. Cuéntame. Sí, mira, hay una startup, quiero leer un muy breve acá, eh, una startup. E hay un joven que se llama Ignacio Rojas, 16 años. Ya, primer ítem. Sí, paremos, o sea, paremos. 16 años. O sea, espérate y quiero retroceder un un segundo más. 16 años con Linkin. Okay. Eh, porque esta noticia salió de Linkin, ahí la vi. Perfecto. Entonces y y retroceder un poco y ahondar quizás es un poco lo hemos dicho en capítulos anteriores. A veces llegan como profesionales o o o personas que recién están tratando de entrar al mundo laboral y no tienen una imagen personal, no no están empezando a relacionarse, compadre y ya ahí tení, no sé, 20 y algo.

Sí, es verdad. Estos cabros tienen 16 años, es verdad. O sea, lo que me estoy planteando es que es como la carrera del futbolista. Mientras antes partas, mejor, mejor vas a vas a vas a ganar más más experiencia. como que se va a cumplir el meme cuando llega, que ya ni siquiera v a trabajar en empresas, pero eh tu primera empresa necesito 10 años de experiencia y había como un meme que estos cabros chicos como con casco, así como cuando me piden 10 años de experiencia, eh, es un poco esto, pero finalmente tampoco va para allá, no es no es que estén haciendo eso para agarrar experiencia para ir a trabajar a una empresa, sino que no no o quizás no ni ni están haciendo esto por y lo voy a decir por h weevar justo.

Bueno, ahí tenía un juego palabra. ¿Por qué por webevar, Mario? Sí, por Webiar, porque la empresa de ellos se llama Web I Webiar. Webiar, eh, y es una y voy a leer, voy a leer el post en real. Dice, "Tenemos 16 años, no tenemos título, no tenemos contacto, pero estamos construyendo algo que muchos no se atreven ni siquiera a intentar. Soy Nicolás Alonso Bustamante Sánchez". Ah, con Nicolás, perdón, él e Ignacio. Empezamos wevear porque vimos que en todos lados marcas están vendiendo por WhatsApp, perdiendo ventas por no responder a tiempo.

Así que dijimos, "¿Y si respondieran todos con Ia?" Y ahí pa papá sigue y dice, "No somos genios, solo lo estamos haciendo." Claro, es llamativo porque eh hoy día, como lo decíamos, eh hemos encontrado, me incluyo la torta porque de alguna otra manera estoy metido ahí, más más de una manera que de otra, es muy declarado, pero pero hemos encontrado caminos en donde esto ha ayudado a solucionar problemas reales en los negocios actuales. Este es el mejor ejemplo, diría yo, de la escalabilidad. Es decir, hoy día el trabajo de inteligencia artificial a través de asistentes que no son un chatbot, sino que son más bien un un agente que puede resolver dudas, eh ha permitido a las empresas poder solucionar e problemas de no controlar no no control de la demanda sobre producto y servicios específicos, mejorar la experiencia de usuario, claramente todo el rato.

Sí, mucho tiene que ver con eso, mucho tiene que ver con o parte de ahí muchas iniciativas primero. Exacto. mejorar la experiencia de usuario y por último e como concretar realmente lo que es escalar un negocio eh de manera rápida, barata y eficiente, como es el mejor ejemplo para poder declarar así se así es un camino para poder escalar el escalamiento, el famoso escalamiento que muchas veces cuesta y termina siendo muy complicado. Eh, es un muy buen ejemplo para poder decir es una buena forma de escalar un negocio.

Sí, hoy con eso también, o sea, llevándolo más al punto como de negocio, eh lo que pasa es que eh creo yo se están generando mucho más spinoffas, aunque sea una empresa tecnológica, esto que está dentro es una un emprendimiento chiquitito, un un que que tiene su desafío, que tiene que buscar recursos, que tiene que saber ingeniárselas o no, porque si no va a llegar el jefe de más arriba decir, "Oye, se apaga haga esto no más, sigamos haciendo lo que estamos haciendo. ¿Cachá? E ese es otro click y eso lo lo viviste tú en tu compañía, lo vivo yo en mi compañía, o sea, la empresa donde estamos también estamos haciendo iniciativa con inteligencia artificial y se están creando estas pequeñas células, digamos, como de de eh de inteligencia artificial, cachá.

De hecho, sin ir más lejos, porque aquí que yo creo que es lo lindo, digamos, eh, y aquí digo esto y empecemos como a ordenar el capítulo, pero efectivamente es un poquito más transversal, se puede generar una célula de, pero por ejemplo se está dando mucho que células o equipos de growth esto, cachá, o derechamente equipos de marketing o tecnología o producto. Claro. te nombré tres, cuatro áreas que son en hace, no sé, 2 años. Si tu empresa que muchas veces pasa, muchas áreas trabajan en silo y que podían tener objetivos totalmente eh diferenciados en la mesa chica, pero que claro respondían a un a un a un core de negocio, quizás un objetivo cor de negocio, hoy día eh eh se ven muy entrelazadas, como que no hay no hay forma de entender eso.

Pero bueno, vamos por parte. Estamos hablando de web e a art, no sé cómo decirlo. Weve, eh, y esa era la noticia principalmente. Y a partir de esto vamos a desglosar un par de cosas, entre ellas efectivamente que se puede trabajar desde muy temprano en esto y la tecnología está facilitando eso. Y lo segundo es efectivamente como explicar, creo yo, yo creo que esta conversa, Mario, la teníamos fuera y importante porque todo el mundo dice, "Ya inteligencia artificial, pero empezamos a a desglosar esto y empezáis a tener, ¿qué es un GPT?" Sí, como a debatir en términos primero como a la funcionalidad y a la terminología también que es un GPT, que es un agente, que es una IA.

Claro. Eh, y ahí empezamos como a desglosar un par de cosas. Entonces, vayamos para allá, pues, como llevemos la conversa para allá. Sí, sí. Yo creo que es bueno como debatir, quizás no nos vamos a poner de acuerdo, porque también de partida ya no lo estamos porque sí, porque yo creo que hay hay también y sabéis lo que pasa también, que esta cuestión evoluciona tan rápido que lo que antes antes era de hecho chat GPT parte de eh eso de tener el GP de tener una base de datos grande, de tener eh ¿qué qué es un GPT?

Bueno, un GPT básicamente es e un digamos como un sistema, no sé, como como poner un asistente que busca a través de o busca tomando una base de datos, pero que está personalizado para poder entregarte una respuesta en dentro de un marco y ese GPT lo puedes entrenar con información, o sea, ese marco de información porque puedes tú decir, "No, anda a la página de X en compañía y rescátame toda la información que hay ahí y yo te voy a empezar a hacer preguntas. O sea, básicamente podría ser perfectamente una aplicación, un chatbot, por ejemplo, donde el GPT va a esa base de datos, que es una página web o un libro o un lo que sea que tú le estés pasando y te devuelve información eh respecto a eso, a ese base de datos, como que hasta ahí podría ser el GPT, digamos.

Claro que que eso igual es relevante porque en ese en ese marco conceptual e hay ciertas reglas igual efectivamente ese GPT bueno y hay distintos tipos de modelos también está chat GPT open pero hay otros modelos que funcionan como GPT y que terminan y que terminan consolidándose como mejores o peores. Lo voy a lo voy a terminar así a partir del alcance de información que puedan adquirir. Eh, cuando salió Dipsic, por ejemplo, en algún minuto hablaban de que Deepsic no tenía el alcance de data que sí tenía Open a través de CH GPT.

ha ido mejorando el modelo de DC y después empezáis a tener otros tipo de de ventajas competitivas, modelos de razonamiento, por ejemplo, cachá, que ya no solamente te van a una base de datos, buscan y te responden, sino que razonan, extrapolan información y la perfilan de mejor manera para que podáis tener la mejor resultado. Se igual entendiendo que que y ahí otra otra cosa que no a lo mejor no es algo que vamos a debatir entre nosotros dos, quizás sí, pero también no hay un consenso.

Hay gente que dice y razonan. efectivamente razonan porque al final este es un juego de probabilidades solamente. Al final lo que hace esto es como tú poní el león, le da esas dos input y él busca cuál es la probabilidad de la palabra siguiente eh, en por orden. El león es furioso, no sé, cachá. El león es tierno. Tierno va a ser probablemente menos probable que aparezca en la siguiente palabra y así es como se va armando. Entonces, claro, no sé si es un nivel de razonamiento per sé como lo que podría entender y ahí nos podremos ir a la filosofía.

Claro, pero pero eh yo creo que va más por el nivel del entrenamiento que tú le des al GPT, donde uno ya le da una característica como, ah, mira, está razonando mejor o está entregando respuestas que no son, eh, o esto que uno dice como está, ¿cómo se llama? Está como delirando, cachá, que tampoco puede delirar, pues al final lo que te está dando es una respuesta de menor probabilidad cuando te debería dar una de mayor probabilidad, porque es matemática. Está muy buena esa definición. Es mu es muy probabilístico.

Probabilístico. Exacto. Si al final esto es matemática. Entonces, lo que pasa acá es que yo creo que el conjunto de reglas que tú le des a ese GPT tiene que estar eh bastante bien establecido y ahí uno empieza a decir, "Ah, ya está razonando, ya está dando eh respuestas que son satisfactorias, inclusive sorprendentes para el mismo que programa." Claro, haciendo un poco la comparativa y por qué quizás aparece este concepto de razonamiento un poco por lo que estáis comentando, pero también como viendo en perspectiva lo que siempre habíamos tenido como eh conversación automática, los famosos vot o los chatbot en donde claro que eran super poco inteligentes.

Es que es que es que ni siquiera no no tenían una lógica de responder. Eran eran era un presetting de ramificaciones de respuestas. Si dice esto, di esto. Si dice esto, di esto otro. y el marco es muy estrecho, o sea, esa ramificación es demasiado estrecha y finalmente la experiencia termina siendo, o sea, si era bien más bien corto el flujo por ahí te podía ir relativamente bien, pero si ya es una no es una experiencia conversacional, pues es simplemente eh dar alternativas ante respuesta que tú estáis dando, no más.

Y eso se aleja mucho de lo que es hoy día eh este concepto que se está masificando de manera muy rápida. Eh, pero por sobre todo, claro, entendiendo bien lo que es el razonamiento. Ahora, dicho eso, que es un agente, sí. Bueno, eh también hay otra controversia, pu la gente, bueno, primero está el GPT, ¿cierto? como primera etapa o etapa más primitiva donde buscador es así de simple, un buscador que resuelve bien, que de hecho ahí, perdóname Mario que te interrumpa, es eh se compara mucho lo que es Google con lo que es un GPT, no decir chat GPT porque en verdad ha tenido otros modelos de GPT, pero GPT se compara mucho, digamos.

Y finalmente también está muy proyectado en que eh es un como que todo lo todo lo que es GPT va a quitar un poco la hegemonía de Google. independientemente que Google está haciendo también GBTs, pero como que como que se desmonopoliza esto un poco, ¿cachá? De hecho, Google está eh podéis buscar con IA, o sea, ¿cuál es la diferencia? ¿Cuál es la diferencia? Que cuando tú buscáis con Google, tú buscáis y te da eh por otros criterios también, resultados de búsqueda resultados por otros criterios de relevancia, filtros físicos, o sea, simples filtros.

Exacto. Entonces, en el GPT, como bien y esta es la magia de chat GPT de Open AI, de la empresa, que tú puedes chatear con un modelo LLM, con un modelo eh de puedes chatear con tu base de datos. Básicamente eso es ese esa es la gran jugada acá. Y y ¿qué es lo que ocurre? La diferencia con Google, con el otro, que es conversacional, o sea, puedes interactuar con esa con esa base de datos y y y empezar a conversar. Hay un punto que es memoria y Exacto.

Sí, ese es el punto, la memoria. Cara, sí, como ella sola. Sí, lo digo porque estamos en esa. Yo por lo menos estoy en esa. Es carísima. Es lo más caro de todo esto. La memoria, el que eso es lo que permite razonar, eso es lo que permite e eh que vaya aprendiendo el famoso entrenamiento, la memoria. Tú lo tocaste la memoria. Ahí hay un tema porque claro, tú le vas dando cierto input inicial, o sea, cierta base de datos, le dais un conjunto de reglas donde alcanzas esta condición que ya dijimos como entre comillas como de racionamiento que tú decí me está sorprendiendo, esto ya está dando como buenos resultados.

Después lo que tienes que hacer ahí es o eso que es memoria. Entonces con la memoria, ¿qué es lo que ocurre? que vas almacenando más input y más input y vas y ahí al otro punto que lo tocaste también que es reaprendiendo y reentrenándose. Claro. Y eso es, por ejemplo, ¿qué pasaba antes con los eh preguntas frecuentes de este chatbot? Estamos hablando 5 años atrás o pre que no es mucho tiempo, loco. Yo te diría que es menos Mario. O es menos. Sí. ¿Cuándo lanzó? 202 202.

23 salió Ch. Cachá, ¿eh? Y y bueno, la lo que tenía una base de datos de preguntas frecuentes y ese chatbot lo alimentabas con esas preguntas frecuentes y venía una persona y preguntaba a otra que no estaba ahí. Pues cachá no estaba ahí y ¿qué es lo que pasa? El modelo decía, "No, no sé qué pa" y se daba vuelta en círculo y va cerraba la página web. Claro. Ahora lo que pasa ahí que te da una respuesta probabilística que se acerca a algo. Probablemente no tiene esa respuesta porque no está en la en el setting de atrás.

Y la magia ahora que los equipos eh nosotros también estamos desarrollando algo como eso, que los equipos tienen que de esa pregunta que no estaba en integrarla en esa base de respuestas nuevas, cosa que se vaya retroalimentando y en la próxima ya la tenga. Entonces está el tema de la memoria que va almacenando y está el tema de este del aprendizaje. Tal cual, tal cual. Y ahí entra la conversa que teníamos antes nosotros, que es como ya la gente está desarrollando GPTS para que se entienda la diferencia, ¿sí?

O está desarrollando agentes y ahí hay matices. Sí, pues hay matic dentro de esos matices está en que también esto, no sé si es subjetiva la palabra, pero es quizás son interpretativos. Tú me lo declaraste. Sí, sí, tú que básicamente la diferencia está en que el agente debería solucionar un problema o sí solucionar un problema. Lo estoy diciendo bien. Yo dije como solucionar, o sea, hace una acción que eh podría ser un ser humano, como resuelve ese problema hasta el final que el ser humano necesita resolver, que y ahí empieza para mí lo interpretativo, o sea, eh por ejemplo, el tema como de una acción, ya, pero ¿qué es una acción?

Ya. Y es una acción porque para explicarlo modo, aterricémoslo como un caso, voy a poner, por ejemplo, ¿queréis comprar un pasaje de avión? Cachá. Entonces está en el chat del pasaje de avión y le podía hacer todas las preguntas al GPT o a este chat 2.0, pongámosle, o chat IA. Entonces le podíis decir, "Oye, loco, quiero viajar a este lugar, quiero hacer estos días, bla bla bla, voy dos personas, no sé qué y te puede dar un un output, un resultado de busca que son resultados de busca tamb." Exacto.

Y te voy a decir, loco, sabes que la oferta más barata respecto porque tú me pediste algo más barato para ir viajar a Argentina, no sé qué tal día, es esta. Claro, pero de ahí que tú ya cómpralo. Para ti ahí pasas a ser un agente. Sí, porque tú le vas a decir el siguiente le va a decir, "Quiero comprarlo y va a quedar ahí, ¿no? Pues hazme otra pregunta. Quiero quiero darte más información respecto a eso." Entonces, teóricamente tiene sentido. ¿Qué es lo que pasa ahí?

Eh, ¿qué es lo que pasa ahí? que debería entrar una gente que es alguien que voy a voy a hacerlo así bien lúdico, bien a lo mejor es bien estúpida la forma de explicarlo, pero como que se mueva, auto mueva el mouse, vaya al punto de comprar, seleccione el pasaje que era, compre llegue hasta el final y te diga, introduzca su tarjeta de crédito. Entonces, tú introduciste tu tarjeta de crédito, listo, enviar y te mande el correo y tenéis tu pasaje. Claro. ¿Cachá? esa acción que es apretar click dos veces pa pa pa, eso ya hace la gente porque está haciendo una acción que tú no eh que tú estáis como sin manos, digamos, manos.

Sí, es verdad, tiene tiene sentido esa diferenciación y se y se y se logra entender de manera simple. Ahora lo que hablamos detrás es que no son excluyentes. No son excluyentes. No son excluyentes. O sea, eh, pero sí quizás no son tan bidireccionales, que es distinto, no son bidireccionales y no son excluyentes. Nos claro, ¿no? O sea, tú lo de Frentón declaráis que no son bidireccionales. Yo creo que no son bidireccionales, o sea, es unidireccional de cara de de Es que lo que pasa es que va, expliquémoslo más fácil.

Yo creo que estamos como casi como en una lógica como no es y sí. Yo creo que tú vas construyendo un agente, pero para construir el agente necesitáis un GPT. Necesitáis un GPT previo, cachá. Entonces así como más fácil. Ahí está la unidireccional, ahí está la la unidirección, digamos. Exacto. Porque si tú construyes un agente eh que es que va a apretar el botón y comprar, ¿qué va a comprar? Tiene que tener un GPT por dentro. tiene que haber pensado antes qué es lo que va a comprar respecto a tu input.

Exacto. Pero no al revés, pues. Pero no al revés, exactamente. No al revés, no al revés. Sí, estoy de acuerdo. ¿Cachá? Porque porque en la fase del agente, como tú lo dijiste o o yo lo dije, no me acuerdo ya, va construyendo etapas. Entonces, como construís tu GPT, dio tu output, que era el pasaje de avión que queríais, hasta ahí podrías llegar. y y y eso puede ser eh válido para una etapa de de un objetivo de una empresa. Entonces, está perfectamente correcto decir que cuando uno está entrando a este mundo de la inteligencia artificial a través de asistentes quean, ya hemos explicado eso, que buscan información, la extrapolan, la canalizan, la raocinian y la entregan, es correcto que efectivamente uno diga, estoy haciendo un agente IA, pero estoy en la etapa GPT.

es 100% válido y y tú estás proyectando a que estás construyendo a gente que finalmente termina teniendo un poco de todo. Entonces ahí también cuidado cuando cuando menospreciamos o no que todos están haciendo agente y todo lo demás porque finalmente claro el camino es que eh la intervención humana quizás sea menor y aquí quizás se empieza a entender esto que se habla de que eh la inteligencia artificial nos viene a quitar el trabajo, cosa que yo creo que está totalmente errado como como concepto, pero sí, pero sí y aquí Mario ya lo podemos estar en desacuerdo de esto, sí viene a generar un recambio en términos de mano de obra.

O sea, y yo lo quiero resumir así con esto termino esta parte, tal cual fue la revolución industrial en su minuto y quizás demás que lo han escuchado en otras partes decir esto, pero pero es muy cierto, digamos. tal cual fue la revolución industrial en su minuto, desaparecieron cargos, o sea, puestos de trabajo, por cierto que sí, porque la la el sistema de manufacturación fue mejorando, en fin, un montón de variables, pero se crearon muchos otros. Sí. E siento que va a pasar lo mismo. O sea, el cargo de community manager hace 5 años en la empresa era un, vale, si es que puede, hoy día es un de este eso, ¿cachá?

Eh, eso lo veo así, digamos. Sí. O sea, estamos 100% de acuerdo. Yo creo que Y sabéis que, hay tareas que deberían desaparecer también. Deberían deberían desaparecer. ¿Como cuál es? No, podría dar algunos ejemplos, pero pero antes de de dar los ejemplos creo que deberían desaparecer porque al final, si te fijas tú, ¿qué qué es finalmente el objetivo de una empresa? El objetivo de una empresa reducir costo, no marginar, reducir costo, aumentar rentabilidad y y que esa brecha el margen sea mayor. Ya pues, cachá. Entonces, respecto a eso, hay tareas que en base a ese objetivo no generan valor o no generan el suficiente valor eh en el tiempo esperado.

Claro, cachá. O sea, de más que podía estar sacar la locomotora y seguir con un viejo con una pala echándole carbón a un a un carrito para que cachá. Podría podríais haberlo hecho así, ¿eh? Cachá, pero no era eficiente, no era eficiente en el tiempo y no era escalable y no era escalable. Cachá. Entonces, ¿qué es lo que pasa ahora? que a lo mejor eh antes teníais 10 puestos de, no sé, e computines haciendo estas cuestiones porque no teníais una plataforma no code, porque no teníais eh bla bla bla todo lo que todo el acceso.

Si estos cabros de 16 años están haciendo esto y los cabros no han terminado ni siquiera cuarto medio, cachá. Es loco esa loc. Entonces, cacháis los cabros, ¿cómo van a entender un LLM el cálculo y todo lo que puede haber detrás? no son usuarios de la tecnología y lo ocupan y están generando un agente, un bla bla bla, ¿cachá? Entonces, hay puestos que eso esos esos computin esos ingenieros en tecnología, computación, agregan valor en otra etapa, cachá. agregan valor en cuestiones a lo mejor mucho más complejas, en cuestiones que que tienen que y hay otros otras personas que antes podría ser y aquí no quiero eh despreciar otras carreras antes que no servían, pero por ejemplo, no sé, un ingeniero industrial junior, cachá, probablemente tenía que recorrer 5 años, 3 años de una paja de estar así como en un Excel digitando.

Hoy día podéis agarrar a ese cabro o a esa a esa a esa cabra. cachá y ponerla y ponerla eh a estudiar prompting, podéis poner a estudiar eh no sé herramientas no code, cachá. Y y eso va generá todas esa todas esas cosas que son necesarias para generar lo que estamos comentando eh en un menor tiempo posible. Entonces, la rentabilidad de ese negocio va a ser mucho mayor que tenerla do años apretando teclas en un Excel, ¿cachá? Por lo tanto, hay carreras que se van a crear.

Sí, cachá, prompting, engineering y no sé qué. Cachá, esas cuestiones van a agregar valor. Yo lo ponía en un post hace un rato en Linking, cachá. Yo creo que esa es una de las carreras de futuro, o sí, o habilidades, eh, no blandas, sino que duras, cachá. Antes era como no tenéis que tener como buenas lógica o cálculo no sé qué, cachá. Ahora no, pues tenéis que tener habilidades de de esta prompting, cachá, saber preguntarle para poder y además no solo para saber preguntarle, si ya imagínate que ya no tenéis que hay herramientas, yo he hecho ngpts fáciles de hacer, cachá, con un documento que no me quiero leer, no sé, gigante para empezar a hacerle preguntas y ahora con una cuenta de Openi AI cacháis $20, puedes generar n eh GPTS que queráis tú en tu vida.

Entonces, al final el tema es cómo haces el marco de eso, cómo cómo le enseñas a definir los marcos. Yo creo que ahí está el cuento. Yo estoy 100% de acuerdo con lo que tú decías. Quiero ir para allá. Quiero ir para allá. De hecho, les voy a dar un datito. Para la gente que tiene cuenta en GPT, incluso gratuita, las lleven ocupando hace mucho rato, háganle esta pregunta. Eh, ¿qué sabes de mí que yo no sepa? Ojalá promedio que tengan la cuenta activa ocupándola diariamente.

Yo la ocupo diariamente. Sí, yo también. Eh, un añito. Se van a sorprender. Se van a sorprender. Es una locura. ¿Qué sabes de mí que yo no sepa? Hagan esa pregunta. Pero bueno, quiero ir para el punto que que que que estaba ahí comentando. Ya llevamos eh 30 minutos de de episodio, pero esto se va a masificar y ya, bueno, tú lo hací en tu casa, pero también tú tení ciertas skills que te ayudan a poder haberlo hecho, pero la masificación de esto va a terminar siendo muy grande, digamos, y ya cualquiera va a poder eh desarrollar un modelo, más que un modelo, perdona, bueno, sí, un modelo también, pero un GPT o un agente con distintos modelos.

Hoy día tenemos en el mercado, ¿cuánto modelo? Ocho o nueve modelos, partiendo por el modelo de Openhe, que es básicamente chat GPT. Eh, by the way, el más caro del mercado por lo demás, pero el que mejor funciona, hay que decirlo, pero se está metiendo mucho dipsit con un modelo de razonamiento también. Bueno, ahí hay distintos modelos. Eh, ¿cómo esto se va a masificar? Volvemos igual como a la esencia, ¿dónde le metís a esto? Y yo tengo una idea de esto. Tengo una idea de cómo, a ver, a ver.

en un tiempo más como y y no tanto tiempo más, si esto es rápido, ¿cómo empezáis a meterle valor a esto? Y ahí entra eh lo claro, siempre digo, déjense decir que la inteligencia artificial nos va a quitar la pega y ahora digo el por qué eso creo que es una definición muy mala porque efectivamente y lo hemos dicho varias veces, siguen siendo instrumentos. ¿Dónde está la ventaja comparativa en cómo tu presetting o tu capacidad de poder canalizar y entender tu producto, tu servicio, tú lo llevas a un canal como lo puede ser un agente o un un GPT asociado de inteligencia artificial?

¿A qué voy? Eh, el petróleo del mundo, ¿cuál es de para ti hoy día? ¿Eh? ¿O o sí hoy día o en el futuro? La información. Pues claramente pues eh eh querido amigo eh eh Mario, la información ese es el petróleo del mundo, el dato, la data, la big data, ¿cierto? Y el mundo está ábido por o o los negocios están ábidos por sumar y sumar y sumar datas y es un hecho de que eh hay que tener luca y hay que tener conocimiento para poder administrar esa data.

A mí ahí está la diferencia en cómo en cómo esas capas de datos, esas millones de capas de datos, y lo digo también porque me está paso viendo ese momento, cómo tú tienes la capacidad de entender, de extrapolar, de administrar esas capas de datos a una simple conversación. Exacto, porque ya dejaste de tener filtros, ya dejaste de tener un ecosistema gigante que te apalanca esa dat y podéis poner 25 botones en un menú de un sitio web y eso ya no existe. Hoy día es una experiencia conversacional.

El mundo dejó de buscar, quiere conversar. Sí, esa es una definición. El mundo dejó de buscar, sino que más bien quiere conversar. Por eso los modelos de inteligencia artificial de agente GPT están pegando mucho. Por eso WhatsApp se está pegando mucho también como un una plataforma que se apalanca mucho de estos agentes y de esta inteligencia. Entonces, bajo esa lógica, la visión que tengo es cómo tú, dueño de un negocio, que quieres tener más petróleo, quieres tener más información y te y con el pasar del tiempo vas a tener más datas, si esto es innegable, vas a tener más información, ¿cómo cómo la procesáis?

La Claro. Y cómo tienes la capacidad de extrapolar esa data y en vez de llevarlo a un sitio web como lo venimos llevando los últimos 30 años, 25 años, lo llevas a una simple experiencia conversacional que puede estar en el bolsillo de tu teléfono a través de una conversación de WhatsApp. Esa es la magia, ese es ese es el breakthrough. Ese es el la explosión, el big band que creó Chap GPT, la empresa Open AI. Pasó una cuestión que es supercleja, matemática hablando, modelo y toda la cuestión a un chat.

Huón, si tú te metí al a la cuestión, llev una hoja negra con una cajita donde tenés que preguntarle. Claro. Y y esta cuestión la quiero dejar en este capítulo y yo la [ __ ] yendo para la pega así como que iba pensando cosas y cacháis que cuando no sé si tenéis esta imagen o o o alguien tiene esta imagen que es cuando el hay como un filósofo sentado como abajo de un árbol y todo como lo los las personas que querían escucharlo, los discípulos y todo.

Y al final, ¿qué qué hacía ese filósofo? ¿Y qué hacían los gallos que estaban abajo? Se hacían preguntas, preguntas que no tenían respuesta, preguntas como, hoy hón, ¿qué somos? ¿Qué no sé qué? Yo creo que la la magia más allá antes del prompt estamos volviendo un poco como a la esencia. Yo pensaba así esas bolas de cuando de disco pare, cachá. Es como estamos volviendo a eh, o sea, es que las preguntas eh tomen la real importancia de en la mesa, cachá, como que hacer buenas preguntas.

Claro, porque la información tú decís hón está ahí. El tema es cómo la procesas y generas un producto después, cachá. Pero, ¿cómo haces buenas preguntas? Eso está, eso, eso está bueno. Llega a ser hasta poética la hua. Está bueno. Es como volver a a como a nuestras raíces, cachá. Y uno se vuelve a dar a dar vuelta y ahora y y era una página porque las puncom del de de estoy hablando de cuando quedó la la burbuja.com. Eh, no sé si cacháis que hay una o si lo de buen lo debes haber cachado porque vos sois de marketing y ese es tu mundo, pero ese paréntesis no me está hecha y si no lo conozco está no pasa nada.

No, no, no porque esta cuestión es como casi como el caso Harvard, cachá. Es como es como te acordes que había como una página web que por pixel cobraban, no sé cuántos miles de millones y tú ponías una mar tu marca y tu marca era casi como tres píxeles y costaba millón de dólares cada píxel. Pero la lógica era que sí, sí, sí que podías hacer zoom y sí podías hacer el zoom y si te encontrabas y era huevón un por 10 así. Sí, ya, pero cachá que de esa de esa cuestión como como o que o no sé, vuelvo un Eso es como llena la la cuestión así como una ensalada de cuestiones en una página web.

Después pasamos a estos buscadores como Altavista, to coach, mira, se me cayó el carnet, pero la huevada como el buscador y lleno de anuncios. Después pasamos a, ¿cuál fue el salto bacán? Llegó Google y era una página blanca, decía Google y un y un y una cajita ponía la cuestión y llega, ahora ya no, eso no es suficiente. Ahora tú querés ya no entrar con ese input. Ahora es brígido. Ahora ya ni siquiera tenés que tipear. Ahora le habláis a la cuestión, cachá. Habláis a a Chat GPT, le decí, "Hola, quiero hacer, le contáis la mansa historia pa y te tal." Entonces, ese es un input bueno.

Si no, si no, o sea, si vay a crear un un consejo, si vay a crear un GPT o un agente eh apalancado en soportes como WhatsApp, tenéis que desarrollarlo para que pueda recibir audio. Sí, sí, todo el rato. Estáis fuera del formato, cachá. Pero cachá como que volviendo como al tema, o sea, la información está ahí. Ahora el tema es como te transformáis como en un filósofo era digital. Pero me quiero quedar con ese concepto, Mario. Creo que está bueno, como el que que finalmente yo creo que a partir de eso termina ahí como en buenos en en buenos destinos.

Eh, no sé si filosófico, un buen producto. Es como prodcto la la y y esto quizás es como quizás lo habré escuchado por ahí, pero el el la la magia no está en la respuesta, está en la pregunta. La pregunta en ese concepto que declaraste creo que está muy choro. Y en todo nivel porque mira, primero la pregunta te la tenés que hacer como tú decíis como el emprendedor o la empresa y decí como loco, ¿cómo tomo esta data y agrego valor? O sea, ¿cuál es realmente lo que está buscando mi cliente?

¿Qué es lo que realmente le puedo entregar? ¿Cachá? Ahí tenéis nivel de pregunta conceptual, brige. O sea, podéis transformar un negocio y decir, "Hón, nos vamos para allá." Claro. En la otra pregunta es el loco que le tocó desarrollar la cuestión, cachá el loco que que tenía que meterse ahí al no code y no sé qué y armar el GPT, armar la gente la pregunta así como, ¿cómo filtro estos miles de millones de datos de cómo lo integro? Ahí también hay preguntas el prompt básica propiamente tal cachá que ni siquiera, o sea, uno el en cuando habla de prompt básicamente para los que no saben, el prom es cómo uno se refiere o le pregunta a una GPT o a una gente cómo construye un promo.

que de hecho, by the way, paréntesis eh e dal de de Open AI con chat GPT no es un agente porque está generando una imagen, pero está dentro del ecosistema GPT, está generando. ¿Cómo lo validarías tú eso? [ __ ] tiene como su base de datos, cachá. Bueno, ahí también el tema es que está haciendo est mismo está haciendo como ocupando la matemática para generar una figura, una imagen, ¿cierto? Eh, pero de nuevo depende el objetivo. Por eso que la línea es bien delgada, porque si de aquí voy a tirar una idea, pero pronunte que fueras un artista digital y no querí o un publicista, cachá, y quería hacer como un anuncio y quería hacer un Entonces su objetivo final es hacer un anuncio eh como digo el el la imagen visual y te lo puede dar hasta el final y tomá esa cuestión y lo poní en tu página web es una gente porque porque si no vay al GPT, al chat GPT y le pregunt algo y te decir, mira, yo creo que lo que y te lo da como texto y te dice, "No, mira, pon un sol acá, después pon una silla de playa y el loco con el bloqueador, no sé qué cachá, y tú tenéis que irte al al a Photoshop o no sé qué y dibujarlo.

Ya, eso sí que pensé pensé que pensé que le había a declarar como JPT para serte honesto." No, es que yo creo que es que es que no hay una línea, no hay como si no no están gruesa la línea más bien delgada. Sí, tiene que ver con con el objetivo final. y con la aplicación que que quería hacer. Me quiero me quiero quedar con esa definición que declaraste, que creo que es el tópico más importante del episodio de hoy día, como eh ah, eso quería decir también como el lo que dijiste, el saber preguntar.

Creo que ahí está la magia, ¿eh? Y y si bien uno entiende lo que es el promps, el prome. Es es como tú empezáis a generar preguntas para poder tener resultados de búsqueda. Eh, tampoco me imagino cómo puede ser una carrera de promptams, cacháis como cómo, o sea, igual cómo cómo va ir, o sea, sé que hay curso y todo lo demás, pero llévale una carrera. Bueno, a lo mejor quizás las carreras no van a durar 4 años, tienen que durar 6 meses. O sea, ¿por qué cachá?

Claro. Sí. Ahora estáis haciendo, cacha, estáis haciendo un producto que alguien está dispuesto a pagar en un par de meses. Sí. Eh, la universidad no debería durar años. Yo estoy de acuerdo con eso. Estoy muy de acuerdo. Eh, nada, estoy muy de acuerdo. Eh, yo creo que esta cuestión y hón mañana va a paser otra cuestión y chao. y y y a lo mejor vamos a estar hablando y esto va a quedarse desactualizado, pero pero nada, yo creo que este capítulo sale también, bueno, lo hablamos porque también vimos que WhatsApp eh está lanzando un eh un resumen o un una agente, ¿sí?

Eh, que puedes preguntarle dentro de los grupos. Típico que llegáis al grupo, 2200 comentarios. No, no alcanzaste. resúmeme lo más importante del ese es un golazo, cachá. Entonces, y lo está haciendo WhatsApp, pues no no lo está haciendo otra empresa dentro, o sea, que ya estaba que ya estaba innovando con Meta Meta AA asociado a eh, no sé, desde la generación de imágenes dentro de meta hasta eh sí, respuesta a ciertos tipos de preguntas o que puedo responder este tipo de casos. Sí, pues tiró un asistente que era como tener un contacto, una persona y ese ahí le preguntaba y todo.

Claro. Sí. Pero pero WhatsApp yo creo que está está se va a convertir, bueno, ahí teníamos la conversa fuera también si es una red social o no. Yo creo que sí. Hay muchos que dicen que no. Yo creo que sí porque tiene matices de redes sociales. Tiene tú me decías, pero no tiene un fit. Sí, por supuesto que tiene un fit. O sea, cuando tú subiste una historia a Instagram, ah, perdón, a WhatsApp y te quedas viendo la historia de los contactos, es un fit de alguna otra manera, ¿no?

Y tú me dijiste eso y claro, pues uno claro, pero hay algunos que son declarados que no, pero pero WhatsApp está e eh es es noble la nobleza de WhatsApp que que yo creo que es una para mí red social para otro, pero es es la plataforma que va a ir de la mano, plataforma actual que va a ir de la mano con este desarrollo de inteligencia artificial en toda su aristas. ¿Por qué? Porque si tú analizáis como WhatsApp dentro del ecosistema de redes sociales, puedes sacar de la conversación si es o no es una red social.

Eh, dime una red social que de manera etaria pueda cumplir, ¿no? Por ejemplo, voy a llevar yo hacía clase y hacía esta pregunta. Dime la persona más longeva que conozcas que usa WhatsApp. No sé, mi mamá, por ejemplo. ¿Cuántos años tu mamá? 60 y algo ya. Yo, mi abuela que tiene huevón o la abuela de mi señora que tiene 80 y tantos años. Dime la persona más joven que conozca que ocupa WhatsApp. [ __ ] un niño, hón, no sé, 4 o 5 años. Ya. Dime, ¿qué otra red social tiene esa cobertura o ese alcance etaria?

No, ninguna. Ninguna. Todas, todas las otras son de nicho. Es es transversal, cachá. Y en esa transversalidad, eh, sumado a que efectivamente el usuario no quiere buscar, sino que quiere conversar, cabe de cas. Ahora, wait, el otro es Facebook, pero yo yo creo que es de nicho también Facebook. El otro es Facebook y lo y por experiencia propio y me pasó a mí eh me pasó a mí que yo quedé sorprendido eh porque en Estados Unidos los locos son brígidos para ocupar WhatsApp, o sea, perdón, e Facebook, Facebook en vez de WhatsApp.

Los locos Facebook Messenger decí tú. Facebook Messenger es mil veces más ocupado que podríamos buscar la estadística, pero si tú conversá no eh Facebook, Facebook, Facebook, Facebook, WhatsApp, cachá. Entonces, como que en la Tam o probablemente todo resto del mundo Estados Unidos, eh, bueno, v la transversalidad a nivel mundial, pues bueno, sacando China por lo demás que no. Claro, eh, que ese es como we Chat. Sí, ya, pero es como un WhatsApp, como que la que fuera que fuera huevado, eh, los chinos igual están locos.

Si están locos esos H, o sea, está Baidú está eh eh llévalo a Google. Tampoco se ocupa Google en China, pero claro, eh hay una parte de la torta que es un porcentaje más o menos alto, esto hablando del 9 10% de búsquedas en Google que no se hacen en desktop porque se las comen los chinos, no más solo los chinos. el del market share se comen los chinos esos modelos de a través de Baidu el el por lo por la cantidad de hones que son, pero no solo hecho, sino que también el idioma más hablado del mundo es el chino mandarín que son porque son un y no solamente son muchos, sino que también son de son muy activos, cachá.

Entonces, bueno, nada, dato de la causa, pero pero a lo que voy yo es que claro, en la transversalidad real, entiendo el caso de Estados Unidos, en la transversalidad real mundial se China. Sí, sí. Pues es WhatsApp. Claro. Entonces hemos y me pongo en el camino, hemos encontrado muchas facilidades, pero claro, lo decíamos al principio, va a llegar el amigo Mark. Claro, se les va a ocurrir me pagan por todo esto. Sí, sí, porque las API están abiertas, pero, o sea, están disponibles, pero O lo hace internamente todo y toma el dominio de todo lo que hagas dentro de de que igual lo hace un poco hoy día, porque ahí tú tení, bueno, sin entrar en muchos detalles, pero ahí tú tenéis cierto reparo.

día WhatsApp. WhatsApp tiene varias formas de cobro, o sea, tú podéis desarrollar a través de la API un montón de cosas y ahí tú teníis un cobro también por por utilizar el modelo, no necesariamente WhatsApp, sino que el modelo y tú pagas por eso, ¿vale? Y ahí tenéis ciertas variables, es decir, te tenéis un cobro por tener una conversación reactiva, es decir, si alguien te habla a ti, no te cobra, no te cobro menos. Claro. O tenía un cobro por una reacción proactiva. Yo inicio la conversación, ya hay un cobro mayor.

Y tengo una una un cobro por una por un inicio de conversación proactiva, marquetera o comercial. Eso siempre encuentra business, ¿o no? Siempre encuentra business. Claro. Tú y eso es lo más caro cuando tú haces una un inicio de conversación proactiva, ¿no? Proactiva y lo que integras en la plantilla de información es información marquetera o comercial, digamos, cachá, como publicidad. Eso es lo más caro, eh, pero ahí hay plantillas de utilidad, como se le llaman, que puede ir y ahí puede ir agarrando, pero por ejemplo, mi amigo Mark ya se estaba dando cuenta que en un minuto tenía plantillas de utilidad, como se le llamaban, que podíais meter información comercial, te va ir como paseando un poco, te lo vaispaseando, pero ya va entendiendo.

Y claro, esas plantillas necesitan una validación que tenéis que cargar al business. Ah, entonces ahí te lasan y entonces esas validaciones están siendo cada vez los rechazos de esas plantillas están siendo cada vez cada vez más altos. Por ende, claro, te están te está se están percatando que están metiendo avisos comerciales o de marketing por esas plantillas de utilidad, que básicamente esas plantillas de utilidad se ocupan en un negocio de meta para e para para información transaccional. Por ejemplo, te compraste un producto y te mandan la boleta por WhatsApp, por ejemplo.

Claro, eso, claro. Sí, pues el tema era como que podíais darle como como fue la experiencia de cliente partí como por ahí. Y después le metís como una venta o le metís como un un Habí mucho que lo ocupábamos así, pero bueno, ya cosas que pasan. Mario, estamos ya en tiempo. Yo creo que es hora de despedirnos. Fue una buena conversa, fue un buen episodio. Eh, me relajé entre medios. Muy bien, está muy bien, muy bien. Ya, Mario, eh, palabra del cierre. Sí, bueno, yo creo que [ __ ] y yo los llamo a hacer lo que hicieron estos cabros de 16 años, cachá, a investigar, a darle.

Eh, todos yo creo que estamos trabajando y creando como algo eh que tiene que ver con inteligencia artificial. Eh, y nada, yo creo que mantenerse un poco actualizado es peludo, es super brígido porque esto se va moviendo a la velocidad de la luz. Es demandante. Sí. Y y además e también es un desday, ya tú lo dijiste, como es un desday, entonces como que tampoco te podéis quedar como abajo, ¿no? No por por subirte al carro de la IA, pero es como un desd, o sea, si ya no lo teníis es como chuta, es como un punto menos de experiencia usuario.

Ahora, pero quiero quiero citar capítulos anteriores, eh, esa [ __ ] opinión pública o presión social laboral en ley motive. Yo soy un enemigo del le motive, huón. Me molesta el le motif. Todo el mundo lo está haciendo. Hay que hacerlo. Alanizaste tu negocio, viste tus líneas de de modelo de negocio, viste tu escalabilidad de negocio para poder ver si es factible o no. viste tus costos asociados a esto? ¿Viste si efectivamente tenía un soporte, una infraestructura para poder hacer esto? Millones de preguntas antes de hacerlo por hacerlo.

Pero pero no de acuerdo en eso. Vamos por eso. Sí, pero más, o sea, a lo que voy es que no te quedéis como congelado tampoco. No, eso también. Sí, también que como el otro extremo. Sí. No, no, no. O sea, cuestiónatelo, estudia. Claro, exacto. Estudia. Sí. Ya. Pues Mario, yo también. Bueno, maravilloso lo de los chicos de Web, web y art. Eh eh soy un fiel eh promotor de que las carreras universitarias esas has también van a desaparecer. Mario de al tiro. Sí, van a ser puros cursos de Hay una película, hay una película muy buena, no sé si tú la viste, Mario.

A ver, que habla de un hón, no me acuerdo el nombre de la película, pero ya voy a volver a al al a la recomendación. ¿Cómo se llama esa sección, María, que teníamos en la temporada uno? Eh, no me acuerdo siempre como recomendaciones. Agentes IA, no era, ¿cómo era? Eh, que no, no el que no importa la principio, en principio esta es temporada uno. Sí, tú te acuerdas. Sí, por eso quiero citar esa esa etapa que recomendábamos cosas. Bueno, quiero recomendar una película que no me pregunten cómo se llama, pero una película de un huevón que era el típico huevón clever, pero cero estudioso.

Ya. Ya. Y el huevón dio la prueba en Estados Unidos y no quedó en ninguna universidad. conocemos el método de Estados Unidos, que tú postulas, te mandan una carta, la lees en familia, los suburbios ahí en casas preciosas y este hón no quedó en ninguna. Todas las cartas eran rechazadas, ¿ya? Y el huevón dijo, "¿Sabes qué? Estoy chato esta h estoy chato, huevón. Sistema de [ __ ] No voy a quedar y no qued y no, huevón." Y el hón decía, "Yo sé que soy bacán, pero está sistema de" Y el huevón en una conversa así tirando la talla conocer una universidad, huevón.

Y sabéis por qué? Porque mi papá culado me tiene chato, está decepcionado de mí y voy a inventar universidad ficticia para que me llegue la carta y demostrarle que quedé no más para que el huevón se quede feliz. Y el huevón armó un sitio web, ¿ya? Y se autobandó la carta de aceptación. Universidad ya x cualquiera le puso el nombre y no era así como era como que hubieris puesto Universidad de Chile, ¿ya? Y él le puso Universidad de Chile alternativa Universidad de Chile del Sur.

¿Qué es esta universidad? Cuando Bueno, Chile del sur, pues, papá. Ah, ya pues. Y el huevón la bueno, cuento corto, la mentira escaló tanto, tanto que el papá le dijo así, "Quiero ir a verla." Oh. Y el huevón así como, pero dijo, "¿Qué voy a hacer?" Voy a tener que mentirle. Y un día le llega a su casa porque había puesto la dirección de su casa como, perdón, había puesto la dirección de un amigo como la dirección de la universidad y le llega a su casa un bolsa llena de plata.

De plata. ¿Por qué? Porque en el sitio web ya había dejado las postulaciones abiertas para cualquier persona, hón, y postularonillones millones de huevones. Y el huevón dijo, "Bueno, voy a hacer la cor es muy buena la averíola." Y el hón dice, "Ya pues, armem una universidad." Y fue a es como que tú fueras al Peral ahí en Independencia que está abandonado. Voy a voy a arrendar esta hueva. Y claro, y la voy a arreglar un poco y voy a impartir cursos. Y qué eran unos cursos de [ __ ] así como voy a impartir eh clases de felicidad, clases de felicidad y empezó a armar carrera, cuento corto, la Universidad de Chile demandó a la Universidad de Chile del Sur porque ocupó su nombre, huevón, se fueron a juicio y el huevón enó un caso y dijo, "¿Por qué hay que estudiar en el sistema tradicional si yo puedo ser igual de bueno?

Estudiemos skate." Y ponía, "Huevón, aprobaron la universidad." Estoy spoileando la wea, así que ya no la vean. Aprobaron la universidad y e inventó una universidad el huevón, pero alternativa. Oye, es muy de película comedia de los 90. Muy buena. Muy buena. No tengo pico idea cómo se llama, pero véanla, búsquen Google. Así que ese fue mi mensaje final, muchachos. Don Mario, voy a poner la cámara dos para ponernos aquí. Cámara dos. Chao, gente, que les vaya muy bien. Un nuev un nuevo capítulo de Efecto W.

Don Mario, que nos vaya bien. Chào chào chào chào chào chào chào chào.