1
00:00:02,029 --> 00:00:04,089
Tú tenías un perfil totalmente distinto.

2
00:00:04,969 --> 00:00:05,250
Claro.

3
00:00:05,929 --> 00:00:08,369
Yo estudié en Ingeniería de Telecomunicaciones.

4
00:00:09,269 --> 00:00:12,009
Bueno, primero en Ingeniería Técnica de Telecomunicaciones

5
00:00:12,009 --> 00:00:13,769
en la Universidad de Alicante.

6
00:00:14,769 --> 00:00:18,710
Y luego ya estudié el doble máster

7
00:00:18,710 --> 00:00:20,870
de Dirección TIC

8
00:00:20,870 --> 00:00:23,129
y la Ingeniería de Telecomunicaciones Superior

9
00:00:23,129 --> 00:00:24,309
en Extremadura.

10
00:00:24,309 --> 00:00:27,469
Yo fui cambiando de profesora de España.

11
00:00:27,469 --> 00:00:32,429
y sí, o sea, somos totalmente diferentes

12
00:00:32,429 --> 00:00:35,390
pero en realidad hemos acabado en la misma

13
00:00:35,390 --> 00:00:39,250
en la misma compañía, en el mismo departamento

14
00:00:39,250 --> 00:00:45,829
coincidimos trabajando hace unos años en Deloitte

15
00:00:45,829 --> 00:00:47,590
porque Andrea ha estado trabajando allí

16
00:00:47,590 --> 00:00:49,229
pues cuántos, seis años, ¿no? o siete

17
00:00:49,229 --> 00:00:53,329
y yo estuve trabajando allí por un año nada más

18
00:00:53,329 --> 00:00:56,270
después me fui a otro despacho, a Garrigues

19
00:00:56,270 --> 00:00:58,350
pero justo ya habíamos coincidido allí

20
00:00:58,350 --> 00:01:00,530
entonces pues bueno, se han unido los caminos

21
00:01:00,530 --> 00:01:02,229
posteriormente

22
00:01:02,229 --> 00:01:04,090
y bueno

23
00:01:04,090 --> 00:01:07,409
¿Andrea me oye?

24
00:01:08,049 --> 00:01:08,650
¿Andrea me oye?

25
00:01:09,650 --> 00:01:11,390
un poquito pero muy lejano

26
00:01:11,390 --> 00:01:12,430
muy lejano

27
00:01:12,430 --> 00:01:13,709
Andrea, mira

28
00:01:13,709 --> 00:01:15,989
tenemos aquí a los profesores

29
00:01:15,989 --> 00:01:18,069
que están un poco pendientes de ti

30
00:01:18,069 --> 00:01:19,269
pero no te vemos, a ver si

31
00:01:19,269 --> 00:01:22,069
muy por encima

32
00:01:22,069 --> 00:01:23,230
y a un nivel muy básico

33
00:01:23,230 --> 00:01:30,150
muy básico, a través de la inteligencia que hagan los chicos, bueno ya sabéis que

34
00:01:30,150 --> 00:01:35,069
además la vamos a hacer en inglés, con lo cual profes, a ver que está en el oído

35
00:01:35,069 --> 00:01:39,290
porque va a ser en inglés, a ver si traemos toda esa información y yo Andrea lo que

36
00:01:39,290 --> 00:01:43,290
sí quiero es que explique un poquito a los profesores lo de la inteligencia artificial

37
00:01:43,290 --> 00:01:47,930
esto que a un nivel muy básico, muy básico porque casi todo lo que conocemos es a través

38
00:01:47,930 --> 00:01:49,150
de la película

39
00:01:49,150 --> 00:01:51,769
y nos creemos que todo tiene que ver

40
00:01:51,769 --> 00:01:53,409
con la robótica, entonces

41
00:01:53,409 --> 00:01:56,109
si nos puedes hacer así una pequeñita introducción

42
00:01:56,109 --> 00:01:56,950
de

43
00:01:56,950 --> 00:02:00,170
qué aportaciones puede hacer la inteligencia

44
00:02:00,170 --> 00:02:00,569
artificial

45
00:02:00,569 --> 00:02:03,930
a nuestra vida en la ciudad

46
00:02:03,930 --> 00:02:08,300
y a nuestra vida en el día a día

47
00:02:08,300 --> 00:02:10,419
ya sabes un poquito eso

48
00:02:10,419 --> 00:02:14,860
vale, repito un poco

49
00:02:14,860 --> 00:02:17,060
porque escuchas de muy muy lejano

50
00:02:17,060 --> 00:02:18,919
te preguntaba

51
00:02:18,919 --> 00:02:20,479
un poco, que es la inteligencia

52
00:02:20,479 --> 00:02:22,539
que iban a empezar

53
00:02:22,539 --> 00:02:23,780
la entrevista

54
00:02:23,780 --> 00:02:25,500
que ya sería en inglés, ¿no?

55
00:02:25,680 --> 00:02:27,840
Con la pregunta de un poco como qué es

56
00:02:27,840 --> 00:02:29,979
inteligencia artificial y cómo aplicarla

57
00:02:29,979 --> 00:02:31,719
a pues

58
00:02:31,719 --> 00:02:33,599
el desarrollo de la ciudad

59
00:02:33,599 --> 00:02:36,379
y también quizá a nuestro trabajo, ¿no?

60
00:02:36,900 --> 00:02:38,539
Sí, eso vamos a hablar

61
00:02:38,539 --> 00:02:40,020
después, sí, quizá después.

62
00:02:40,159 --> 00:02:41,360
O sea, una cosa más genética

63
00:02:41,360 --> 00:02:45,740
no del concepto, ¿no?

64
00:02:46,439 --> 00:02:48,120
Bueno, para los profesores como yo que nunca

65
00:02:48,120 --> 00:02:50,020
hemos topado con la inteligencia artificial

66
00:02:50,020 --> 00:02:53,240
que ya sabíamos muy bien lo que era, pues para que nos hagamos una idea

67
00:02:53,240 --> 00:03:02,139
de los inversos que estamos en todo tipo de aplicaciones que hacen uso de ella, ¿vale?

68
00:03:02,780 --> 00:03:04,080
¿Me oye un poquito mejor, Andrea?

69
00:03:06,080 --> 00:03:13,900
Sí, o sea, oigo muy mal, pero bueno, como me ha repetido Pilar, intento dar una...

70
00:03:13,900 --> 00:03:16,500
¿Pero en la parte para profesora en inglés o en español, Marta?

71
00:03:16,500 --> 00:03:19,139
Ahora mismo te respondo en castellano

72
00:03:19,139 --> 00:03:21,340
Ah, vale, entonces ahora en castellano

73
00:03:21,340 --> 00:03:22,240
porque es para profesores

74
00:03:22,240 --> 00:03:24,520
Vamos a dar un paso a los chicos para que os pregunten

75
00:03:24,520 --> 00:03:25,759
para que os pregunten ello, ¿vale?

76
00:03:27,300 --> 00:03:28,340
Ah, de acuerdo, de acuerdo

77
00:03:28,340 --> 00:03:30,500
Bueno, en general

78
00:03:30,500 --> 00:03:32,360
la inteligencia artificial es

79
00:03:32,360 --> 00:03:34,020
bueno, pues, una combinación

80
00:03:34,020 --> 00:03:35,840
de algoritmos

81
00:03:35,840 --> 00:03:38,280
y pues el propósito de

82
00:03:38,280 --> 00:03:40,379
crear o mejorar

83
00:03:40,379 --> 00:03:42,340
máquinas para que

84
00:03:42,340 --> 00:03:43,120
bueno, pues puedan

85
00:03:43,120 --> 00:03:57,419
se pueden automatizar, lo mismo que se hace en las labores o capacidades humanas,

86
00:03:57,500 --> 00:04:02,960
pues que se realizan a través de inteligencia digital.

87
00:04:04,400 --> 00:04:09,379
Como por ejemplo, algunos ejemplos, lo que más encontramos en el día a día

88
00:04:09,379 --> 00:04:11,400
o lo que se puede encontrar más

89
00:04:11,400 --> 00:04:12,580
en compañías

90
00:04:12,580 --> 00:04:15,199
es la utilización masiva

91
00:04:15,199 --> 00:04:17,279
de datos a gran volumen

92
00:04:17,279 --> 00:04:19,379
que es lo que se conoce

93
00:04:19,379 --> 00:04:20,120
como Big Data

94
00:04:20,120 --> 00:04:23,180
es la utilización masiva de esos datos

95
00:04:23,180 --> 00:04:25,019
para un beneficio

96
00:04:25,019 --> 00:04:27,379
para analizarlos

97
00:04:28,000 --> 00:04:29,360
y encontrar por ejemplo

98
00:04:29,360 --> 00:04:30,379
el pase de

99
00:04:30,379 --> 00:04:32,199
analizar todas

100
00:04:32,199 --> 00:04:35,680
de diferentes personas

101
00:04:35,680 --> 00:04:36,540
o de diferentes

102
00:04:36,540 --> 00:04:37,579
o toda esa información

103
00:04:37,579 --> 00:04:44,519
para poder, por ejemplo, mostrar productos asociados a personas

104
00:04:44,519 --> 00:04:48,000
o hacer bastantes datos para encontrar perfiles.

105
00:04:49,100 --> 00:04:52,160
Bueno, me voy más en cuanto a fronterizas de datos porque es mi ámbito.

106
00:04:52,160 --> 00:05:00,060
Pero eso, el procesamiento de un gran volumen de datos es lo que se llama Big Data.

107
00:05:00,199 --> 00:05:04,000
Luego también lo podemos ver en la robótica ahora mismo

108
00:05:04,000 --> 00:05:13,480
Porque se intenta realizar robots, se intenta crear robots que simulen las expresiones,

109
00:05:13,480 --> 00:05:18,060
que simulen el comportamiento de las personas.

110
00:05:18,959 --> 00:05:23,040
También, por ejemplo, muy conocido ahora como otro ejemplo, los chatbots.

111
00:05:23,959 --> 00:05:29,959
Sin que haya una persona al otro lado, puedas tener una conversación o un chat de ayuda, de soporte.

112
00:05:29,959 --> 00:05:31,620
también se utiliza

113
00:05:31,620 --> 00:05:34,639
por ejemplo con la privacidad

114
00:05:34,639 --> 00:05:36,680
que es mi tema libre

115
00:05:36,680 --> 00:05:41,279
se utilizan los chatbots

116
00:05:41,279 --> 00:05:42,740
también de forma interna

117
00:05:42,740 --> 00:05:43,819
de forma de

118
00:05:43,819 --> 00:05:47,199
haciendo la regulación

119
00:05:47,199 --> 00:05:48,740
pues voy a hacer un chatbot

120
00:05:48,740 --> 00:05:51,019
de regulación y cada duda

121
00:05:51,019 --> 00:05:53,120
que haya sobre la regulación pues que se diga

122
00:05:53,120 --> 00:05:55,079
en el chat y el chat propio

123
00:05:55,079 --> 00:05:57,139
te va a hacer una serie de preguntas

124
00:05:57,139 --> 00:05:59,160
hasta llegar a una posible solución

125
00:05:59,160 --> 00:06:01,259
para ti, independientemente

126
00:06:01,259 --> 00:06:03,019
y sin nadie al otro lado, simplemente

127
00:06:03,019 --> 00:06:05,379
te ayuda de forma inteligente

128
00:06:05,379 --> 00:06:06,439
este es un poco

129
00:06:06,439 --> 00:06:08,600
algunos ejemplos fáciles

130
00:06:08,600 --> 00:06:10,379
de la inteligencia artificial

131
00:06:10,379 --> 00:06:13,040
y como en el diario yo he encontrado

132
00:06:13,040 --> 00:06:13,579
estos

133
00:06:13,579 --> 00:06:17,139
como límite

134
00:06:17,139 --> 00:06:18,699
porque esto yo

135
00:06:18,699 --> 00:06:20,839
personalmente no le veo límite

136
00:06:20,839 --> 00:06:22,800
yo creo que el límite que tiene es

137
00:06:22,800 --> 00:06:24,560
la propia imaginación

138
00:06:24,560 --> 00:06:25,980
de cada una de las personas

139
00:06:25,980 --> 00:06:28,800
y los chatbots

140
00:06:28,800 --> 00:06:30,300
de lo que sean

141
00:06:30,300 --> 00:06:31,899
máquinas, robots

142
00:06:31,899 --> 00:06:33,120
de lo que sean

143
00:06:33,120 --> 00:06:34,740
el internet de las cosas

144
00:06:34,740 --> 00:06:37,639
en el día a día, en tu vida

145
00:06:37,639 --> 00:06:39,459
en el trabajo, para todo

146
00:06:39,459 --> 00:06:41,019
y en cualquier momento

147
00:06:41,019 --> 00:06:43,639
yo creo que

148
00:06:43,639 --> 00:06:45,959
un resumen de inteligencia artificial

149
00:06:45,959 --> 00:06:47,459
podría ser esa

150
00:06:47,459 --> 00:06:52,459
Gracias, gracias Andrea

151
00:06:52,459 --> 00:06:55,040
no sé si me oye, es que tengo que cortar el micro

152
00:06:55,040 --> 00:06:56,620
porque si no se oye, hay que cortar a tres

153
00:06:56,620 --> 00:07:00,839
vamos a ver si hablan los chicos

154
00:07:00,839 --> 00:07:02,579
si me oye mejor porque vamos a dar paso

155
00:07:02,579 --> 00:07:07,089
a las preguntas que tienen

156
00:07:07,089 --> 00:07:08,829
retratos robots

157
00:07:08,829 --> 00:07:14,740
y para que, bueno, conozcan

158
00:07:14,740 --> 00:07:17,480
desde vuestra propia experiencia

159
00:07:17,480 --> 00:07:19,199
con qué se pueden

160
00:07:19,199 --> 00:07:21,040
encontrar en el futuro

161
00:07:21,040 --> 00:07:23,120
laboral. El formativo lo tienen ya, todavía

162
00:07:23,120 --> 00:07:29,319
les queda un año de reposar todavía la posición

163
00:07:29,319 --> 00:07:33,480
pero bueno, yo creo que le damos paso a ello

164
00:07:33,480 --> 00:07:35,540
a ver si lo veis bien primero, ¿de acuerdo?

165
00:07:35,879 --> 00:07:37,500
Y Álvaro, creo que empiezas tú, ¿no?

166
00:07:38,600 --> 00:07:39,779
Y Lidia, y Lidia

167
00:07:39,779 --> 00:07:43,680
Mira, quítame la máscara

168
00:07:43,680 --> 00:07:45,360
cuando vaya a preguntar porque si no, no sé

169
00:07:45,360 --> 00:07:46,360
¿Se lo pregunto ahora?

170
00:07:46,860 --> 00:07:49,279
Sí, o si quiere, incluso, si quiere acercarnos.

171
00:07:49,300 --> 00:07:50,000
Bueno, vale, está bien.

172
00:07:55,410 --> 00:07:55,889
Adelante.

173
00:07:56,310 --> 00:07:56,629
Eso.

174
00:07:57,550 --> 00:08:00,790
¿Cuándo estudiaste en la escuela de alta edad y en la universidad?

175
00:08:03,829 --> 00:08:04,310
¿Semester?

176
00:08:06,129 --> 00:08:07,389
¿O Andrea?

177
00:08:09,550 --> 00:08:11,069
Sí, en la universidad, por ejemplo.

178
00:08:11,750 --> 00:08:12,529
Ok, bien.

179
00:08:12,529 --> 00:08:36,370
Así que estudié en la universidad, estudié la ley y la ciencia política, pero en el bachillerato, en la escuela de alta, estudié la sección de tecnología de los estudios, no más como la sección de la humanidad.

180
00:08:42,529 --> 00:08:57,330
Sí, he estudiado en la escuela de tecnología, pero me sigo como ingeniero de telecomunicación.

181
00:08:57,330 --> 00:09:09,509
Yo estudié mi doctorado en Alicante y también estudié ingeniería de telecomunicación en Extremadura.

182
00:09:09,509 --> 00:09:44,100
En términos de estudios, creo que es el más raro, porque no es muy común que alguien estudie tecnología en la escuela y luego se mueva a la humanidad o, bueno, sí, más letras, letras, y, y, y, y, y, y, y, y, y, y, y, y, y.

183
00:09:44,120 --> 00:10:00,379
En mi caso, por ejemplo, no tenía un abogado o incluso un ingeniero en mi familia,

184
00:10:00,379 --> 00:10:04,220
así que nada que he hecho, mi familia o amigos cercanos,

185
00:10:04,580 --> 00:10:11,460
así que nada que he hecho ha sido siguiendo el camino de alguien otro o el consejo de alguien otro.

186
00:10:11,460 --> 00:10:13,500
It has been a little bit more like

187
00:10:13,500 --> 00:10:14,399
making it up

188
00:10:14,399 --> 00:10:16,399
every day

189
00:10:16,399 --> 00:10:19,379
but I don't know

190
00:10:19,379 --> 00:10:20,759
in Andrea's case

191
00:10:20,759 --> 00:10:23,340
Yeah, in my case it was my cousin

192
00:10:23,340 --> 00:10:24,480
Ah, your cousin

193
00:10:24,480 --> 00:10:26,379
Yeah, it's also

194
00:10:26,379 --> 00:10:29,200
he is an engineer of telecommunication also

195
00:10:29,200 --> 00:10:31,600
well, when I was

196
00:10:31,600 --> 00:10:33,240
in high school I saw my

197
00:10:33,240 --> 00:10:35,240
family and everybody say

198
00:10:35,240 --> 00:10:36,460
oh, it's so intelligent

199
00:10:36,460 --> 00:10:37,879
it's so intelligent

200
00:10:37,879 --> 00:10:41,440
I wanted to be there

201
00:10:41,440 --> 00:11:05,600
Me gusta la telecomunicación y también trato de arreglar todos los computadores que tenía en mi casa y los teléfonos móviles y todo, así que decidí estudiar Ingeniería de Telecomunicación, pero creo que he cambiado el ejemplo a seguir en toda mi vida.

202
00:11:05,600 --> 00:11:12,320
He sido cambiado, sí, pero sí, el primero fue mi gozín.

203
00:11:15,840 --> 00:11:19,820
Eso podría ser muy diferente también para los profesores.

204
00:11:21,820 --> 00:11:26,759
Sí, pero creo que desde mi perspectiva, solo para agregar algo sobre eso,

205
00:11:26,759 --> 00:11:34,600
creo que es muy importante tener objetivos en términos de personas que en el país de André

206
00:11:34,600 --> 00:11:37,559
era como un objetivo futuro

207
00:11:37,559 --> 00:11:39,000
en cómo

208
00:11:39,000 --> 00:11:41,240
quería ver a ella misma

209
00:11:41,240 --> 00:11:42,139
en el futuro

210
00:11:42,139 --> 00:11:44,980
pero no necesitas

211
00:11:44,980 --> 00:11:46,000
tener a alguien

212
00:11:46,000 --> 00:11:47,600
cerca de ti

213
00:11:47,600 --> 00:11:50,559
haciendo las mismas cosas

214
00:11:50,559 --> 00:11:51,779
no necesitas

215
00:11:51,779 --> 00:11:53,179
nunca, nunca

216
00:11:53,179 --> 00:11:54,580
no necesitas estar

217
00:11:54,580 --> 00:11:56,620
con lo que todos

218
00:11:56,620 --> 00:11:59,120
en tus circunstancias

219
00:11:59,120 --> 00:11:59,980
están haciendo

220
00:11:59,980 --> 00:12:02,220
siempre estoy pensando

221
00:12:02,220 --> 00:12:03,840
cuando pienso en cómo

222
00:12:03,840 --> 00:12:05,820
everyone has to make their own path

223
00:12:05,820 --> 00:12:07,820
I always think about

224
00:12:07,820 --> 00:12:09,860
how for example in the university where I

225
00:12:09,860 --> 00:12:12,000
studied which is the University of Jaén

226
00:12:12,000 --> 00:12:13,899
a public little one

227
00:12:13,899 --> 00:12:16,179
there's like a huge

228
00:12:16,179 --> 00:12:17,980
team working on

229
00:12:17,980 --> 00:12:19,700
space law

230
00:12:19,700 --> 00:12:21,840
so the law of the you know like the

231
00:12:21,840 --> 00:12:23,899
moon and stars in the space

232
00:12:23,899 --> 00:12:24,899
in the outer space

233
00:12:24,899 --> 00:12:27,700
and I think how this is interesting

234
00:12:27,700 --> 00:12:29,720
how you know like it's just a very

235
00:12:29,720 --> 00:12:31,480
tiny university

236
00:12:31,480 --> 00:12:34,139
en Andalucía

237
00:12:34,139 --> 00:12:35,840
y en Jaén en particular

238
00:12:35,840 --> 00:12:37,840
así que nunca imaginarías que

239
00:12:37,840 --> 00:12:39,980
haya algún tipo de enlace con el espacio

240
00:12:39,980 --> 00:12:41,580
y como si alguien

241
00:12:41,580 --> 00:12:43,580
decidiera empezar y

242
00:12:43,580 --> 00:12:45,700
ellos lo crearon y

243
00:12:45,700 --> 00:12:47,259
ahora son grandes

244
00:12:47,259 --> 00:12:50,019
haciendo lo que hacen, así que es como

245
00:12:50,019 --> 00:12:52,080
incluso cuando no tienes

246
00:12:52,080 --> 00:12:53,919
a alguien a quien mirar, puedes

247
00:12:53,919 --> 00:12:55,759
empezar por ti mismo y

248
00:12:55,759 --> 00:12:57,059
va a ser genial de todas maneras

249
00:12:57,059 --> 00:13:06,570
¿tienes alguna otra pregunta?

250
00:13:09,190 --> 00:13:16,350
¿Cómo empezaste a trabajar en la vida?

251
00:13:41,330 --> 00:13:50,409
Then I started another internship, I remember that, in Repsol, in an energy company, so nothing to do with what I'm doing now.

252
00:13:50,730 --> 00:14:03,669
But there I started to work in topics related to technology, applied to technology, also privacy, cybersecurity, etc.

253
00:14:03,669 --> 00:14:17,629
And from then I just moved to Deloitte, where I worked as an IT and intellectual property and protection lawyer.

254
00:14:18,070 --> 00:14:24,549
From there I moved to Garrigues, another law office, where I also did the same privacy and technology law.

255
00:14:24,549 --> 00:14:33,429
And I ended up now at Liberty doing just that, privacy and technology law.

256
00:14:33,669 --> 00:14:42,870
En mi caso, empecé como interés por una compañía de fiebre óptica,

257
00:14:43,169 --> 00:14:46,769
tan diferente como la que estoy trabajando ahora.

258
00:14:47,389 --> 00:14:52,190
Pero luego, después de enviar muchos currículums,

259
00:14:52,470 --> 00:14:54,149
porque envié muchos currículums,

260
00:14:54,389 --> 00:15:00,169
que no sabía cuál era la compañía que me llamaba en algunos momentos,

261
00:15:01,389 --> 00:15:03,929
empecé a trabajar en Deloitte.

262
00:15:03,929 --> 00:15:06,950
I was working there like

263
00:15:06,950 --> 00:15:08,590
I think five years

264
00:15:08,590 --> 00:15:10,350
or something like this

265
00:15:10,350 --> 00:15:13,110
but at one point

266
00:15:13,110 --> 00:15:14,230
I stopped

267
00:15:14,230 --> 00:15:16,570
working there and I

268
00:15:16,570 --> 00:15:19,049
had a break and I went

269
00:15:19,049 --> 00:15:20,610
to Canada to

270
00:15:20,610 --> 00:15:22,529
to study English

271
00:15:22,529 --> 00:15:24,230
because I didn't have

272
00:15:24,230 --> 00:15:26,029
I saw that in

273
00:15:26,029 --> 00:15:28,370
the appointment that

274
00:15:28,370 --> 00:15:30,509
was talking about

275
00:15:30,509 --> 00:15:32,570
Erasmus, I didn't

276
00:15:32,570 --> 00:15:36,309
Yo no hice el Erasmus en mi carrera, en mi doctorado.

277
00:15:37,309 --> 00:15:39,149
Cuando empecé a trabajar,

278
00:15:39,950 --> 00:15:44,129
sentí que necesitaba esta experiencia,

279
00:15:45,129 --> 00:15:47,850
no solo para mi trabajo,

280
00:15:48,450 --> 00:15:51,009
también para mí, para mis estudios personales.

281
00:15:51,850 --> 00:15:54,970
Así que tomé una pausa de mi trabajo

282
00:15:54,970 --> 00:15:58,929
y fui a Canadá a aprender inglés,

283
00:15:58,929 --> 00:16:01,610
pero luego volví a Deloitte

284
00:16:01,610 --> 00:16:16,509
Trabajé en diferentes proyectos como auditor externo y también en proyectos de interpretación con la perspectiva de la tecnología con PILAB.

285
00:16:16,509 --> 00:16:36,269
Y luego me cambié a Liberty y empecé a trabajar en el oficio de privacidad como coordinadora y continúo aprendiendo y trabajando en la privacidad.

286
00:16:36,269 --> 00:16:53,019
Creo que la cosa graciosa en ambos casos, pero también probablemente en todos los casos, en términos de cómo comenzamos nuestra vida de trabajo, es que nunca sabes lo que estás haciendo al principio.

287
00:16:53,019 --> 00:16:55,480
You are just thinking

288
00:16:55,480 --> 00:16:59,120
What I want to do

289
00:16:59,120 --> 00:17:01,480
Am I going to be

290
00:17:01,480 --> 00:17:02,820
Successful

291
00:17:02,820 --> 00:17:03,799
Am I going to be happy

292
00:17:03,799 --> 00:17:05,279
Doing that

293
00:17:05,279 --> 00:17:07,859
Everyone has so many questions

294
00:17:07,859 --> 00:17:08,920
When they are starting

295
00:17:08,920 --> 00:17:11,680
Their working path

296
00:17:11,680 --> 00:17:13,539
And I think

297
00:17:13,539 --> 00:17:14,819
The most important

298
00:17:14,819 --> 00:17:16,980
In terms of advice maybe

299
00:17:16,980 --> 00:17:19,259
The most important thing that I've learned

300
00:17:19,259 --> 00:17:21,579
From those first years

301
00:17:21,579 --> 00:17:22,680
years of

302
00:17:22,680 --> 00:17:25,259
working experience

303
00:17:25,259 --> 00:17:27,019
is that you have to just

304
00:17:27,019 --> 00:17:28,460
keep moving

305
00:17:28,460 --> 00:17:30,359
I think

306
00:17:30,359 --> 00:17:33,420
it was very funny

307
00:17:33,420 --> 00:17:34,839
how Andrea

308
00:17:34,839 --> 00:17:37,539
she said like I did so many job

309
00:17:37,539 --> 00:17:39,539
interviews, I did so many job

310
00:17:39,539 --> 00:17:41,220
interviews, I did like I promise

311
00:17:41,220 --> 00:17:43,400
sometimes I just didn't

312
00:17:43,400 --> 00:17:44,160
know what

313
00:17:44,160 --> 00:17:47,359
which person I was speaking to when they called

314
00:17:47,359 --> 00:17:49,460
to me to say you're gonna

315
00:17:49,460 --> 00:17:51,019
have another interview or something

316
00:17:51,019 --> 00:17:52,259
I was like, who are you?

317
00:17:53,160 --> 00:17:55,220
I have received your curriculum

318
00:17:55,220 --> 00:17:57,079
I don't know

319
00:17:57,079 --> 00:17:59,559
Exactly, so I think

320
00:17:59,559 --> 00:18:01,720
Yeah, and I think the key is that

321
00:18:01,720 --> 00:18:03,400
The only way for them to receive

322
00:18:03,400 --> 00:18:05,559
Your curriculum and to hire you

323
00:18:05,559 --> 00:18:07,380
Is that you have been

324
00:18:07,380 --> 00:18:09,259
Working hard and doing the

325
00:18:09,259 --> 00:18:11,079
You know, like the homeworks, which is

326
00:18:11,079 --> 00:18:13,099
Basically like, you know

327
00:18:13,099 --> 00:18:14,599
Trying to have a better

328
00:18:14,599 --> 00:18:17,240
Profile, work on your CV

329
00:18:17,240 --> 00:18:18,440
Work on your

330
00:18:18,440 --> 00:18:20,480
You know, being better

331
00:18:20,480 --> 00:18:22,680
learning things, keep

332
00:18:22,680 --> 00:18:24,779
all time updating and

333
00:18:24,779 --> 00:18:26,960
never give up, because if you give up

334
00:18:26,960 --> 00:18:28,819
by some point, it's like the only way

335
00:18:28,819 --> 00:18:30,380
you're not, it's like

336
00:18:30,380 --> 00:18:32,859
and also in Madrid, because in Madrid

337
00:18:32,859 --> 00:18:33,839
the

338
00:18:33,839 --> 00:18:36,539
employment scheme is very

339
00:18:36,539 --> 00:18:38,660
aggressive, right? I don't know

340
00:18:38,660 --> 00:18:40,200
how you felt about that, Andrea

341
00:18:40,200 --> 00:18:41,920
Yeah, yeah

342
00:18:41,920 --> 00:18:44,900
I would say

343
00:18:44,900 --> 00:18:46,740
also that, what you

344
00:18:46,740 --> 00:18:48,700
say that, what you

345
00:18:48,700 --> 00:19:14,599
Y creo que el ejemplo es lo que he dicho, lo que he dicho sobre cuando estaba trabajando en Deloitte, estaba trabajando como tres años y estaba trabajando y estaba feliz y luego decidí que necesitaba mejorar mi inglés, necesitaba aprender más y tener otras experiencias que pudieran ser beneficiosas para mí.

346
00:19:14,599 --> 00:19:17,440
y viví todo

347
00:19:17,440 --> 00:19:19,900
y fui a Canadá

348
00:19:19,900 --> 00:19:23,720
y eso fue útil

349
00:19:23,720 --> 00:19:25,079
para mí al final

350
00:19:25,079 --> 00:19:27,619
creo que no, pero finalmente sí

351
00:19:27,619 --> 00:19:29,619
porque estoy trabajando

352
00:19:29,619 --> 00:19:31,559
en libertad porque fui allí

353
00:19:31,559 --> 00:19:33,740
porque aprendí

354
00:19:33,740 --> 00:19:34,900
y mejoré mi inglés

355
00:19:34,900 --> 00:19:37,819
y porque eso, estoy trabajando en libertad

356
00:19:37,819 --> 00:19:39,240
y no pude

357
00:19:39,240 --> 00:19:40,140
crecer

358
00:19:40,140 --> 00:19:42,259
en otra posición

359
00:19:42,259 --> 00:19:55,200
De mi parte, fue muy difícil, diferente a la experiencia, porque he estado aprendiendo inglés y también alemán desde que era niña.

360
00:19:55,740 --> 00:20:02,079
Entonces, cuando empecé a trabajar, fui fluida con todos ellos, me sentí cómoda con todos ellos,

361
00:20:02,079 --> 00:20:11,619
así que no necesitaba desafiarme a hacer algo así, como cambiar mi vida para llegar a una posición mejor en el futuro

362
00:20:11,619 --> 00:20:25,440
aprendiendo otro idioma o algo así, pero creo que toma mucha fuerza y decir, ok, siento que podría estar haciendo mejor

363
00:20:25,440 --> 00:20:27,779
y para hacer eso tengo que hacer algunos esfuerzos

364
00:20:27,779 --> 00:20:30,140
y vivir mi vida perfecta

365
00:20:30,140 --> 00:20:31,880
por un par de meses

366
00:20:31,880 --> 00:20:33,960
o por un año y luego volver

367
00:20:33,960 --> 00:20:36,160
para ser mejor

368
00:20:36,160 --> 00:20:38,960
Sí, creo que es bueno

369
00:20:38,960 --> 00:21:03,220
¿Qué te atrae a las religiones artificiales?

370
00:21:03,220 --> 00:21:28,619
Creo que desde mi punto de vista, nunca he buscado la inteligencia artificial, porque, por supuesto, como alguien que es un abogado, no es el tipo de camino que piensas, pero creo que la realidad o los tiempos en los que nos atraen a la inteligencia artificial.

371
00:21:28,619 --> 00:21:48,059
Es lo que llamamos en España inercia. Es imposible pensar en trabajar en el ahora o en el futuro sin tener una relación que sea cada vez más cerca con la inteligencia artificial o el trabajo es lleno de eso.

372
00:21:48,059 --> 00:21:50,539
The way we file documentation

373
00:21:50,539 --> 00:21:52,559
So these small things

374
00:21:52,559 --> 00:21:53,880
That look like

375
00:21:53,880 --> 00:21:55,380
You know like

376
00:21:55,380 --> 00:21:58,380
It couldn't be artificial intelligence

377
00:21:58,380 --> 00:21:59,740
Well nowadays for example

378
00:21:59,740 --> 00:22:01,400
When I worked in Garrigues

379
00:22:01,400 --> 00:22:02,839
In the law office

380
00:22:02,839 --> 00:22:05,500
Which normally you would think

381
00:22:05,500 --> 00:22:06,240
Is less

382
00:22:06,240 --> 00:22:08,480
You know like technology

383
00:22:08,480 --> 00:22:11,200
Or place where you could go

384
00:22:11,200 --> 00:22:13,420
We had like so many

385
00:22:13,420 --> 00:22:15,180
Share files

386
00:22:15,180 --> 00:22:17,559
where there was automated

387
00:22:17,559 --> 00:22:19,059
systems in order to

388
00:22:19,059 --> 00:22:21,059
just using one or two words

389
00:22:21,059 --> 00:22:22,220
they would

390
00:22:22,220 --> 00:22:25,140
be able to find for you

391
00:22:25,140 --> 00:22:26,380
like jurisdictions

392
00:22:26,380 --> 00:22:28,700
court decisions

393
00:22:28,700 --> 00:22:31,140
laws

394
00:22:31,140 --> 00:22:32,980
whatever, like resolutions

395
00:22:32,980 --> 00:22:34,319
from authorities, etc.

396
00:22:34,480 --> 00:22:36,539
just by those words

397
00:22:36,539 --> 00:22:38,480
these kind of things are the start

398
00:22:38,480 --> 00:22:41,259
like the start point

399
00:22:41,259 --> 00:22:42,779
of artificial intelligence

400
00:22:42,779 --> 00:22:44,960
to just make your life easier

401
00:22:44,960 --> 00:22:48,980
I think

402
00:22:48,980 --> 00:22:51,519
the most

403
00:22:51,519 --> 00:22:53,500
attractive thing here

404
00:22:53,500 --> 00:22:55,079
with artificial intelligence

405
00:22:55,079 --> 00:22:57,700
is that you can do everything with that

406
00:22:57,700 --> 00:22:58,940
it's that

407
00:22:58,940 --> 00:23:01,380
and it's one of my

408
00:23:01,380 --> 00:23:03,220
why I decided

409
00:23:03,220 --> 00:23:05,680
to go

410
00:23:05,680 --> 00:23:06,779
to technology

411
00:23:06,779 --> 00:23:08,119
was also

412
00:23:08,119 --> 00:23:10,420
not only in your work

413
00:23:10,420 --> 00:23:12,740
not only in your job

414
00:23:12,740 --> 00:23:14,500
it's also in your

415
00:23:14,500 --> 00:23:28,500
You will find artificial intelligence in everything and you can create and use it in every moment.

416
00:23:29,400 --> 00:23:39,940
So I think the more attractive thing here for me is that for me it doesn't have limits.

417
00:23:39,940 --> 00:23:49,019
pero si te imaginas algo, puedes usarlo o puedes crearlo con inteligencia artificial, así que, sí, diría eso.

418
00:23:54,769 --> 00:24:00,390
¿Tienes algún último punto en tu vida?

419
00:24:00,390 --> 00:24:19,890
Bueno, desde mi perspectiva, es difícil responder porque hay una gran brecha de salario entre las mujeres y los hombres que son abogados.

420
00:24:19,890 --> 00:24:22,630
this is something that has

421
00:24:22,630 --> 00:24:24,630
been historic, it has

422
00:24:24,630 --> 00:24:26,849
always happened, this has been in the past

423
00:24:26,849 --> 00:24:28,589
well

424
00:24:28,589 --> 00:24:30,529
a job that was

425
00:24:30,529 --> 00:24:31,829
mostly maybe

426
00:24:31,829 --> 00:24:34,390
done by men

427
00:24:34,390 --> 00:24:36,809
so there is

428
00:24:36,809 --> 00:24:37,910
still somehow

429
00:24:37,910 --> 00:24:40,029
differences

430
00:24:40,029 --> 00:24:42,869
for example when you are a woman

431
00:24:42,869 --> 00:24:44,789
but I don't think

432
00:24:44,789 --> 00:24:46,430
but even when you see that

433
00:24:46,430 --> 00:24:48,809
I don't think I've suffered anything like

434
00:24:48,809 --> 00:24:49,690
a sell

435
00:24:49,690 --> 00:24:50,869
you know

436
00:24:50,869 --> 00:24:52,009
what was the name

437
00:24:52,009 --> 00:24:52,329
sell

438
00:24:52,329 --> 00:24:52,930
sell

439
00:24:52,930 --> 00:24:53,950
glass

440
00:24:53,950 --> 00:24:54,970
yeah glass

441
00:24:54,970 --> 00:24:56,950
so I don't feel

442
00:24:56,950 --> 00:24:58,069
I felt that

443
00:24:58,069 --> 00:24:58,670
because you know

444
00:24:58,670 --> 00:24:59,450
what's the point

445
00:24:59,450 --> 00:25:00,750
when you work

446
00:25:00,750 --> 00:25:01,390
for example

447
00:25:01,390 --> 00:25:01,750
you make it

448
00:25:01,750 --> 00:25:02,650
in a law office

449
00:25:02,650 --> 00:25:03,390
but also

450
00:25:03,390 --> 00:25:04,289
in law in general

451
00:25:04,289 --> 00:25:06,549
you see

452
00:25:06,549 --> 00:25:08,009
that the big bosses

453
00:25:08,009 --> 00:25:09,230
are men still

454
00:25:09,230 --> 00:25:11,130
you can see that

455
00:25:11,130 --> 00:25:13,690
in 90%

456
00:25:13,690 --> 00:25:14,430
70%

457
00:25:14,430 --> 00:25:15,650
of the partners

458
00:25:15,650 --> 00:25:17,690
in the big law offices

459
00:25:17,690 --> 00:25:19,809
son hombres todavía, pero

460
00:25:19,809 --> 00:25:21,849
son personas que son

461
00:25:21,849 --> 00:25:23,509
como 40 años más viejos que tú.

462
00:25:23,950 --> 00:25:25,809
Así que lo que puedes saber es que

463
00:25:25,809 --> 00:25:27,970
eso no es lo que vas a enfrentar

464
00:25:27,970 --> 00:25:29,190
cuando tienes que, ¿sabes?

465
00:25:29,529 --> 00:25:31,789
Ser 40, 50 años

466
00:25:31,789 --> 00:25:33,369
viejo para estar ahí.

467
00:25:33,369 --> 00:25:35,190
Y, por supuesto, eso no es algo que

468
00:25:35,190 --> 00:25:36,789
enfrentas cuando eres

469
00:25:36,789 --> 00:25:38,869
o agresas, como yo,

470
00:25:38,950 --> 00:25:40,990
29, por ejemplo, y nunca lo he

471
00:25:40,990 --> 00:25:43,230
experimentado yo misma, porque la verdad es

472
00:25:43,230 --> 00:25:45,109
que ahora mismo, en los

473
00:25:45,109 --> 00:25:45,670
oficios de la ley,

474
00:25:45,670 --> 00:25:48,730
casi el 70% de las mujeres

475
00:25:48,730 --> 00:25:50,809
o de los empleados que empiezan

476
00:25:50,809 --> 00:25:52,150
por la parte inferior, así que los

477
00:25:52,150 --> 00:25:53,769
abogados juniores, son mujeres

478
00:25:53,769 --> 00:25:57,049
así que el 70%

479
00:25:57,049 --> 00:25:57,509
y

480
00:25:57,509 --> 00:26:01,170
lo que creo es que

481
00:26:01,170 --> 00:26:02,529
las cosas están cambiando mucho

482
00:26:02,529 --> 00:26:05,230
es obvio que en el pasado

483
00:26:05,230 --> 00:26:06,950
hubo muchas cosas

484
00:26:06,950 --> 00:26:08,369
que pudieron ser un poco

485
00:26:08,369 --> 00:26:11,190
tristes, especialmente

486
00:26:11,190 --> 00:26:12,950
a la hora en que la gente

487
00:26:12,950 --> 00:26:14,390
quiere tener hijos, etc.

488
00:26:14,390 --> 00:26:21,089
But I don't think that's something that has to affect us in the new generations

489
00:26:21,089 --> 00:26:26,490
because we can do, I mean, I've never felt that personally, never.

490
00:26:26,490 --> 00:26:31,150
And another important thing here is like, for example, in our company where we live,

491
00:26:31,450 --> 00:26:37,670
or where we work, sorry, we have a team, we are nine people, I think, in the team

492
00:26:37,670 --> 00:26:43,369
and eight out of nine, so all except of one, are women.

493
00:26:44,390 --> 00:26:57,190
Entonces, ¿sabes lo que quiero decir? Depende de las circunstancias, pero no creo que las salidas de vidrio estén ocurriendo más en el año 2021.

494
00:26:57,190 --> 00:27:22,390
No, no estoy de acuerdo con ti. Por mi parte, lo mismo. No tengo experiencia en el clasificado. Quizás desde mi edad, porque trabajando como auditor, si vas a una compañía, debilitando el proceso, el proceso que algunas personas llevan 30 años haciendo lo mismo,

495
00:27:22,390 --> 00:27:26,170
look at you and say

496
00:27:26,170 --> 00:27:28,029
you have 25 years old

497
00:27:28,029 --> 00:27:29,650
are you going

498
00:27:29,650 --> 00:27:31,650
you come here to review

499
00:27:31,650 --> 00:27:32,769
what I'm doing

500
00:27:32,769 --> 00:27:34,210
yeah but

501
00:27:34,210 --> 00:27:37,490
it's something that is

502
00:27:37,490 --> 00:27:39,670
it's not normal

503
00:27:39,670 --> 00:27:40,630
it's not usually

504
00:27:40,630 --> 00:27:43,490
but now in my

505
00:27:43,490 --> 00:27:45,970
work also not

506
00:27:45,970 --> 00:27:47,849
I didn't

507
00:27:47,849 --> 00:27:49,690
I didn't see that

508
00:27:49,690 --> 00:28:15,970
Y también creo que es muy importante que, incluso cuando esto no es un problema más, es muy importante que tomemos, o sea, al menos esa es la manera en que lo he experimentado, tenemos que ser muy claros sobre el hecho de que nadie se preocuparía más que nosotros mismos sobre nuestro propio camino y nuestro propio futuro.

509
00:28:15,970 --> 00:28:37,410
Es como, en muchas ocasiones no encontrarás salidas de glacia, pero lo que encontrarás son tus propias limitaciones, porque a veces la gente siente que no quiere cambiar, como lo explicó Andrea antes, cuando ella fue a Canadá, pero también con otras cosas.

510
00:28:37,410 --> 00:28:44,890
Por ejemplo, muchas personas, cuando tienen que decidir lo que quieren hacer como trabajo, no tienen una planificación completa.

511
00:28:45,529 --> 00:28:53,630
A veces, son como, ok, voy a hacer esto, pero sin buscar un destino final, simplemente, lo que sea.

512
00:28:54,130 --> 00:29:02,650
Y creo que es muy importante que si no quieres enfrentar algo que te detenga de ir a donde quieres ir en términos de trabajo,

513
00:29:02,950 --> 00:29:05,029
tendrás que tener un plan en algún momento.

514
00:29:05,029 --> 00:29:06,990
incluso cuando no sabes realmente lo que estás haciendo

515
00:29:06,990 --> 00:29:09,609
necesitas tener un objetivo

516
00:29:09,609 --> 00:29:11,130
al final de la ruta

517
00:29:11,130 --> 00:29:13,329
para evitar

518
00:29:13,329 --> 00:29:16,369
estar en una compañía

519
00:29:16,369 --> 00:29:18,009
que es demasiado pequeña

520
00:29:18,009 --> 00:29:18,650
para crecer

521
00:29:18,650 --> 00:29:22,210
o quizás no es para ti

522
00:29:22,210 --> 00:29:24,069
y no puedes desarrollarte

523
00:29:24,069 --> 00:29:24,589
ahí

524
00:29:24,589 --> 00:29:31,329
¿Qué dirías

525
00:29:31,329 --> 00:29:33,730
que te ha ayudado más

526
00:29:33,730 --> 00:29:34,589
en tu carrera profesional?

527
00:29:34,589 --> 00:29:42,589
¿Qué dirías que te ha ayudado más en tu carrera profesional?

528
00:29:42,589 --> 00:29:48,589
Para mí, diría que lo que me ha ayudado más es la gente en general.

529
00:29:48,589 --> 00:30:03,789
Y, quiero decir, es todavía pronto para que lo veas, pero en algún momento, cuando empieces a trabajar, verás que hacer un trabajo, como dijimos, a veces es solo una cuestión de suerte.

530
00:30:03,789 --> 00:30:06,250
of course there's a lot of

531
00:30:06,250 --> 00:30:07,869
effort that has to be there

532
00:30:07,869 --> 00:30:10,009
but there are so many good people

533
00:30:10,009 --> 00:30:11,210
so many people that is

534
00:30:11,210 --> 00:30:13,809
smart enough

535
00:30:13,809 --> 00:30:15,289
that works enough

536
00:30:15,289 --> 00:30:17,490
so you know like everyone can

537
00:30:17,490 --> 00:30:19,890
at some point reach to the same

538
00:30:19,890 --> 00:30:21,329
position and sometimes

539
00:30:21,329 --> 00:30:23,250
you're doing all

540
00:30:23,250 --> 00:30:25,970
your best to get one

541
00:30:25,970 --> 00:30:27,869
job and maybe

542
00:30:27,869 --> 00:30:29,549
you cannot get it just because

543
00:30:29,549 --> 00:30:31,789
another person that is as smart

544
00:30:31,789 --> 00:30:33,789
as good and as hard worker

545
00:30:33,789 --> 00:30:35,390
as you are, you've got it.

546
00:30:36,029 --> 00:30:37,869
And that's why I think

547
00:30:37,869 --> 00:30:39,170
that the most important

548
00:30:39,170 --> 00:30:41,730
point in your life is

549
00:30:41,730 --> 00:30:43,750
getting, in your professional

550
00:30:43,750 --> 00:30:45,769
life, is getting to the point when you meet

551
00:30:45,769 --> 00:30:47,769
people that trust you, and that

552
00:30:47,769 --> 00:30:49,769
they decide that among other people

553
00:30:49,769 --> 00:30:51,210
they want you, because

554
00:30:51,210 --> 00:30:53,869
you have somehow the skills,

555
00:30:54,029 --> 00:30:55,710
not necessarily the skills, but the

556
00:30:55,710 --> 00:30:57,329
attitude, the

557
00:30:57,329 --> 00:30:59,569
way of thinking,

558
00:30:59,569 --> 00:31:01,809
o ciertas cualidades

559
00:31:01,809 --> 00:31:03,750
que apoyan.

560
00:31:04,730 --> 00:31:05,529
Así que sí,

561
00:31:05,609 --> 00:31:07,490
creo que eso es lo que

562
00:31:07,490 --> 00:31:09,549
te ayuda más, porque es básicamente

563
00:31:09,549 --> 00:31:11,630
obtener el apoyo o la

564
00:31:11,630 --> 00:31:13,430
confianza de algunas personas que

565
00:31:13,430 --> 00:31:15,470
en tu vida de trabajo no va a ser

566
00:31:15,470 --> 00:31:17,369
una sola persona, va a ser...

567
00:31:17,369 --> 00:31:19,130
Quiero decir, he estado trabajando durante seis años

568
00:31:19,130 --> 00:31:21,609
y ya he tenido cinco de estas

569
00:31:21,609 --> 00:31:23,349
personas, ¿sabes? Así que es básicamente

570
00:31:23,349 --> 00:31:25,190
simplemente ser afortunado

571
00:31:25,190 --> 00:31:27,569
y estar en el lugar correcto

572
00:31:27,569 --> 00:31:29,009
by working for it

573
00:31:29,009 --> 00:31:30,750
to, you know,

574
00:31:30,809 --> 00:31:33,529
to be seen

575
00:31:33,529 --> 00:31:34,450
by someone

576
00:31:34,450 --> 00:31:37,069
that supports you and

577
00:31:37,069 --> 00:31:39,589
invest in your time and in your

578
00:31:39,589 --> 00:31:41,289
you know, in your

579
00:31:41,289 --> 00:31:43,410
future, which I think at least

580
00:31:43,410 --> 00:31:45,589
Andrea could say more about this than myself

581
00:31:45,589 --> 00:31:46,910
because as privacy coordinator

582
00:31:46,910 --> 00:31:49,049
in her company, she's coordinating

583
00:31:49,049 --> 00:31:51,230
almost all of her team

584
00:31:51,230 --> 00:31:53,410
so she's the one that has to, you know,

585
00:31:53,410 --> 00:31:54,809
like invest her time in

586
00:31:54,809 --> 00:31:57,309
following up with them

587
00:31:57,309 --> 00:31:59,910
cada semana sobre cómo estás haciendo

588
00:31:59,910 --> 00:32:01,769
deberías mejorar esto, deberías mejorar

589
00:32:01,769 --> 00:32:03,730
eso, sabes, como este tipo

590
00:32:03,730 --> 00:32:05,890
de truco, eso es lo mejor

591
00:32:05,890 --> 00:32:07,690
que puedes tener en tu

592
00:32:07,690 --> 00:32:09,569
vida profesional, creo, al menos

593
00:32:09,569 --> 00:32:10,049
desde el comienzo

594
00:32:10,049 --> 00:32:13,710
Yo diría que aquí

595
00:32:13,710 --> 00:32:17,650
desde mi punto de vista

596
00:32:17,650 --> 00:32:19,490
existen dos

597
00:32:19,490 --> 00:32:21,450
cosas, la una es que tú

598
00:32:21,450 --> 00:32:23,410
has dicho sobre las personas que

599
00:32:23,410 --> 00:32:24,089
trabajan con ti

600
00:32:24,089 --> 00:32:25,650
que

601
00:32:25,650 --> 00:32:29,210
we work as a team

602
00:32:29,210 --> 00:32:30,170
we work together

603
00:32:30,170 --> 00:32:32,769
we work for the same objective

604
00:32:32,769 --> 00:32:35,309
and we not work as a

605
00:32:35,309 --> 00:32:36,390
competitive one

606
00:32:36,390 --> 00:32:38,890
is everybody

607
00:32:38,890 --> 00:32:40,650
support and help each other

608
00:32:40,650 --> 00:32:43,569
I want to say that it's

609
00:32:43,569 --> 00:32:45,349
one thing, another thing

610
00:32:45,349 --> 00:32:47,150
I think it's more

611
00:32:47,150 --> 00:32:49,190
personally, it's about the

612
00:32:49,190 --> 00:32:50,529
ambicio or be

613
00:32:50,529 --> 00:32:51,450
responsible

614
00:32:51,450 --> 00:32:54,509
of own work

615
00:32:54,509 --> 00:32:56,869
to learn more

616
00:32:56,869 --> 00:32:58,509
to grow, to be better

617
00:32:58,509 --> 00:33:00,430
than the day before

618
00:33:00,430 --> 00:33:02,750
I would say

619
00:33:02,750 --> 00:33:04,910
that these two

620
00:33:04,910 --> 00:33:05,789
points, not

621
00:33:05,789 --> 00:33:08,349
the own self

622
00:33:08,349 --> 00:33:10,809
to be responsible of our

623
00:33:10,809 --> 00:33:11,609
work

624
00:33:11,609 --> 00:33:13,869
and also

625
00:33:13,869 --> 00:33:16,630
the people, as you have

626
00:33:16,630 --> 00:33:18,690
mentioned, the people that

627
00:33:18,690 --> 00:33:20,730
we are

628
00:33:20,730 --> 00:33:22,190
working with

629
00:33:22,190 --> 00:33:25,069
to give the feedback

630
00:33:25,069 --> 00:33:27,009
and to receive the feedback

631
00:33:27,009 --> 00:33:29,730
with the feedback

632
00:33:29,730 --> 00:33:31,710
you can improve yourself

633
00:33:31,710 --> 00:33:33,750
and be better

634
00:33:33,750 --> 00:33:35,609
and it's not something

635
00:33:35,609 --> 00:33:36,950
wrong with

636
00:33:36,950 --> 00:33:38,509
a bad feedback

637
00:33:38,509 --> 00:33:40,630
I will say bad feedback

638
00:33:40,630 --> 00:33:41,769
but it's not

639
00:33:41,769 --> 00:33:44,630
a bad feedback, it's something that

640
00:33:44,630 --> 00:33:46,869
other people with other point of view

641
00:33:46,869 --> 00:33:48,170
will say to you

642
00:33:48,170 --> 00:33:50,630
I think that you can grow if you

643
00:33:50,630 --> 00:33:52,230
cambiar esto, o

644
00:33:52,230 --> 00:33:54,369
si tú haces las cosas

645
00:33:54,369 --> 00:33:55,210
de esta manera.

646
00:33:56,170 --> 00:33:57,369
Así que, sí,

647
00:33:57,789 --> 00:33:58,769
diría que

648
00:33:58,769 --> 00:34:02,210
lo más importante que has

649
00:34:02,210 --> 00:34:04,069
dicho sobre el

650
00:34:04,069 --> 00:34:04,990
coordinador,

651
00:34:05,289 --> 00:34:06,430
como coordinador,

652
00:34:07,670 --> 00:34:09,849
cuando

653
00:34:09,849 --> 00:34:11,730
hablo con el equipo,

654
00:34:12,090 --> 00:34:14,150
quiero dar el buen feedback

655
00:34:14,150 --> 00:34:16,309
y también los puntos

656
00:34:16,309 --> 00:34:17,070
para mejorar.

657
00:34:17,070 --> 00:34:17,510
¿No?

658
00:34:17,510 --> 00:34:44,989
Bueno, esto es algo que la persona tiene que pensar y pensar si quiere leerlo o no, pero también quiero, cuando hablo con ellos, no solo dar el feedback, sino también expresar que tienen apoyo, tienen ayuda.

659
00:34:44,989 --> 00:35:12,070
Si necesitan algo, pueden hacer algo o decir algo, no están solos y somos un equipo, trabajamos juntos y ayudamos a los demás y apoyamos, así que creo que lo que nos ayuda a los demás en la carrera profesional son las personas con las que trabajamos y también los responsables del trabajo.

660
00:35:17,960 --> 00:35:35,599
¿Cuáles son los proyectos en los que trabajan y en qué proyectos trabajan?

661
00:35:35,599 --> 00:35:46,599
Como hemos mencionado antes, ambos trabajamos en Liberty Mutual Group, Liberty Seguros en España,

662
00:35:46,599 --> 00:35:48,599
que es una compañía de insurrección,

663
00:35:50,780 --> 00:35:53,039
bueno, lo que básicamente

664
00:35:53,039 --> 00:35:55,260
hacemos en términos

665
00:35:55,260 --> 00:35:57,300
de cómo nuestro trabajo interacciona

666
00:35:57,300 --> 00:35:59,099
con la inteligencia artificial. En mi sitio,

667
00:35:59,159 --> 00:36:01,059
por ejemplo, tengo que hacer

668
00:36:01,059 --> 00:36:02,079
asesorías

669
00:36:02,079 --> 00:36:05,280
desde una perspectiva de privacidad

670
00:36:05,280 --> 00:36:07,440
de cómo las prácticas

671
00:36:07,440 --> 00:36:08,119
de la inteligencia artificial

672
00:36:08,119 --> 00:36:11,019
son todavía legales.

673
00:36:11,019 --> 00:36:13,500
Porque, por supuesto, la inteligencia artificial,

674
00:36:13,760 --> 00:36:15,280
si la usas y la abuses,

675
00:36:15,280 --> 00:36:21,280
puede ir un poco más allá de lo que los clientes esperan que hagas.

676
00:36:21,280 --> 00:36:24,280
Los clientes esperan que trates sus datos de manera justa,

677
00:36:24,280 --> 00:36:29,280
que trates sus datos sin, digamos,

678
00:36:29,280 --> 00:36:35,280
hacerles sentir que están siendo seguidos todo el tiempo,

679
00:36:35,280 --> 00:36:37,280
que los estás perseguiendo, que los estás profilando.

680
00:36:37,280 --> 00:36:42,280
Entonces, en ese contexto, lo que, por ejemplo,

681
00:36:42,280 --> 00:36:44,219
I do most of my time is

682
00:36:44,219 --> 00:36:45,880
provide advice in terms of

683
00:36:45,880 --> 00:36:48,519
what artificial intelligence practices

684
00:36:48,519 --> 00:36:50,099
can be carried out

685
00:36:50,099 --> 00:36:52,260
or if they can be carried out

686
00:36:52,260 --> 00:36:54,199
what you have to do to make them

687
00:36:54,199 --> 00:36:56,380
reasonably legal

688
00:36:56,380 --> 00:36:58,059
you know and within a reasonable

689
00:36:58,059 --> 00:37:00,219
scope for example

690
00:37:00,219 --> 00:37:02,320
I'm thinking

691
00:37:02,320 --> 00:37:04,159
now about this

692
00:37:04,159 --> 00:37:05,719
new project that many

693
00:37:05,719 --> 00:37:08,219
many insurance companies are

694
00:37:08,219 --> 00:37:10,099
trying to implement in the last

695
00:37:10,099 --> 00:37:11,960
couple of months which is

696
00:37:11,960 --> 00:37:15,639
ofrecerle a los clientes un precio mejor,

697
00:37:16,099 --> 00:37:19,159
así que servicios más baratos o insurancia más barata,

698
00:37:19,159 --> 00:37:22,619
si los clientes permiten a las compañías de insurancia

699
00:37:22,619 --> 00:37:27,159
introducir pequeñas máquinas en sus autos

700
00:37:27,920 --> 00:37:32,099
para monitorear sus hábitos de conducir.

701
00:37:32,400 --> 00:37:34,619
¿Cómo funciona?

702
00:37:35,019 --> 00:37:39,579
Bueno, esta pequeña máquina usa la inteligencia artificial

703
00:37:39,579 --> 00:37:41,559
to track how fast

704
00:37:41,559 --> 00:37:43,000
you drive, how

705
00:37:43,000 --> 00:37:44,719
fast you stop

706
00:37:44,719 --> 00:37:47,380
how is

707
00:37:47,380 --> 00:37:49,539
the kind of roads you drive through

708
00:37:49,539 --> 00:37:51,440
how

709
00:37:51,440 --> 00:37:53,500
many hours you drive a day

710
00:37:53,500 --> 00:37:55,340
which hours you are driving

711
00:37:55,340 --> 00:37:57,400
because it's not the same as you drive in the

712
00:37:57,400 --> 00:37:59,480
day or the night or at night

713
00:37:59,480 --> 00:38:01,460
all that information is

714
00:38:01,460 --> 00:38:03,599
collected and then insurance companies

715
00:38:03,599 --> 00:38:05,500
can use that information

716
00:38:05,500 --> 00:38:07,500
to not only

717
00:38:07,500 --> 00:38:09,460
profile that specific person but also

718
00:38:09,460 --> 00:38:11,619
tener una mejor

719
00:38:11,619 --> 00:38:13,539
comprensión de los consumidores

720
00:38:13,539 --> 00:38:15,139
y también tener una mejor

721
00:38:15,139 --> 00:38:17,260
comprensión de lo que

722
00:38:17,260 --> 00:38:19,579
los consumidores quieren, cuál es el producto

723
00:38:19,579 --> 00:38:21,000
que les encaja mejor.

724
00:38:22,219 --> 00:38:23,760
Entonces, por ejemplo,

725
00:38:24,039 --> 00:38:25,659
un proyecto interesante en términos

726
00:38:25,659 --> 00:38:26,679
de inteligencia artificial

727
00:38:26,679 --> 00:38:29,519
que yo mismo

728
00:38:29,519 --> 00:38:31,059
estoy engañada con,

729
00:38:31,639 --> 00:38:33,519
pero, por supuesto, hay muchos otros

730
00:38:33,519 --> 00:38:35,880
como todo lo relacionado

731
00:38:35,880 --> 00:38:36,920
con el profilamiento

732
00:38:36,920 --> 00:38:39,880
decisiones

733
00:38:39,880 --> 00:38:40,980
for marketing

734
00:38:40,980 --> 00:38:43,739
to avoid

735
00:38:43,739 --> 00:38:46,300
giving

736
00:38:46,300 --> 00:38:48,039
your services

737
00:38:48,039 --> 00:38:50,139
to someone that is not going to pay you

738
00:38:50,139 --> 00:38:51,800
so that you can prevent

739
00:38:51,800 --> 00:38:53,699
any contract

740
00:38:53,699 --> 00:38:56,099
with customers that won't pay you

741
00:38:56,099 --> 00:38:58,019
because they have a background

742
00:38:58,019 --> 00:38:59,539
of just not paying the companies

743
00:38:59,539 --> 00:39:01,619
that they hire

744
00:39:01,619 --> 00:39:03,219
things like that

745
00:39:03,219 --> 00:39:06,539
Andrea

746
00:39:06,539 --> 00:39:07,820
es diferente

747
00:39:07,820 --> 00:39:11,739
es diferente

748
00:39:11,739 --> 00:39:12,059
sí

749
00:39:12,059 --> 00:39:13,900
bueno

750
00:39:13,900 --> 00:39:15,960
como dije

751
00:39:15,960 --> 00:39:16,900
soy

752
00:39:16,900 --> 00:39:20,619
el coordinador

753
00:39:20,619 --> 00:39:21,739
de ProAci

754
00:39:21,739 --> 00:39:24,539
estoy en cargo

755
00:39:24,539 --> 00:39:26,739
como dije

756
00:39:26,739 --> 00:39:29,380
de coordinar

757
00:39:29,380 --> 00:39:31,440
el equipo en los diferentes

758
00:39:31,440 --> 00:40:01,420
de los países en los que trabajamos, pero también en la procedura y las políticas de las madres de la privacidad, pero también en relación con la inteligencia artificial, diría que soy más interna analizando los datos que están en los sistemas para identificar si la información es correcta o no.

759
00:40:01,440 --> 00:40:02,440
Gracias.

760
00:40:31,440 --> 00:40:48,880
Y para identificar esto, analizar los riesgos que estos datos pueden generar a la empresa y también analizar los planes de acción que necesitamos implementar para corregir esta información.

761
00:40:48,880 --> 00:40:50,500
but as you know

762
00:40:50,500 --> 00:40:52,119
as I have said

763
00:40:52,119 --> 00:40:54,860
the system could have

764
00:40:54,860 --> 00:40:56,539
data

765
00:40:56,539 --> 00:40:58,019
from different countries

766
00:40:58,019 --> 00:40:58,860
we are working

767
00:40:58,860 --> 00:41:02,079
for Portugal

768
00:41:02,079 --> 00:41:03,920
for Ireland, for Spain

769
00:41:03,920 --> 00:41:04,840
so we have

770
00:41:04,840 --> 00:41:08,099
a lot of information

771
00:41:08,099 --> 00:41:09,960
so we need

772
00:41:09,960 --> 00:41:12,019
the artificial intelligence

773
00:41:12,019 --> 00:41:13,739
in order to analyze

774
00:41:13,739 --> 00:41:16,340
all the information that we have in the different systems

775
00:41:16,340 --> 00:41:17,739
to detect

776
00:41:17,739 --> 00:41:20,000
identificar y corregir

777
00:41:20,000 --> 00:41:21,059
las informaciones que tuvimos.

778
00:41:21,880 --> 00:41:23,599
Así que, para

779
00:41:23,599 --> 00:41:25,340
manejar

780
00:41:25,340 --> 00:41:27,579
todo este volumen de datos

781
00:41:27,579 --> 00:41:29,599
es donde

782
00:41:29,599 --> 00:41:31,980
estamos usando la inteligencia

783
00:41:31,980 --> 00:41:32,559
artificial

784
00:41:32,559 --> 00:41:35,840
en el momento, en libertad de salud.

785
00:41:36,400 --> 00:41:40,239
Gracias.

786
00:41:41,860 --> 00:41:43,000
¿Se me oye bien?

787
00:41:43,179 --> 00:41:43,780
Sí.

788
00:41:44,679 --> 00:41:47,000
Separa un poco el móvil

789
00:41:47,000 --> 00:41:48,980
del micro, porque yo

790
00:41:48,980 --> 00:41:50,260
creo que se va a ir un poquito mejor.

791
00:41:50,900 --> 00:41:52,559
A ver, ahora hablan ya.

792
00:41:54,380 --> 00:41:56,760
Sí, yo creo que va estando mejor.

793
00:41:56,960 --> 00:41:59,539
Te había puesto tan cerca que se lo he hecho antes.

794
00:41:59,539 --> 00:41:59,940
Sí.

795
00:42:03,360 --> 00:42:03,920
Alto.

796
00:42:04,360 --> 00:42:05,219
¿Qué proyectos

797
00:42:05,219 --> 00:42:07,639
querrías hacer en el futuro

798
00:42:07,639 --> 00:42:09,239
relacionados con la inteligencia artificial?

799
00:42:09,519 --> 00:42:11,679
Y también, ¿crees que es necesario

800
00:42:11,679 --> 00:42:13,340
una base sólida en la matemática

801
00:42:13,340 --> 00:42:15,659
para ir a la inteligencia artificial?

802
00:42:17,420 --> 00:42:19,119
Bueno, de mi lado, por ejemplo,

803
00:42:19,119 --> 00:42:21,079
I am looking forward to work

804
00:42:21,079 --> 00:42:22,280
on a project that

805
00:42:22,280 --> 00:42:25,039
our company is starting to

806
00:42:25,039 --> 00:42:25,619
develop

807
00:42:25,619 --> 00:42:29,000
this is starting to work as a

808
00:42:29,000 --> 00:42:31,119
trial and what

809
00:42:31,119 --> 00:42:33,260
they are trying to do as an insurance company

810
00:42:33,260 --> 00:42:34,960
is that they

811
00:42:34,960 --> 00:42:35,940
want to

812
00:42:35,940 --> 00:42:38,320
when a customer

813
00:42:38,320 --> 00:42:40,980
purchase a

814
00:42:40,980 --> 00:42:42,460
home insurance policy

815
00:42:42,460 --> 00:42:44,199
they want to

816
00:42:44,199 --> 00:42:45,460
introduce

817
00:42:45,460 --> 00:42:48,380
in order to avoid

818
00:42:48,380 --> 00:42:49,639
water flows, so

819
00:42:49,639 --> 00:42:52,320
the pipelines in the houses

820
00:42:52,320 --> 00:42:54,360
when they just get broken

821
00:42:54,360 --> 00:42:56,599
because of the pressure or things like that

822
00:42:56,599 --> 00:42:58,480
in order to

823
00:42:58,480 --> 00:43:00,219
avoid that or to avoid

824
00:43:00,219 --> 00:43:02,159
therefore that there's like a

825
00:43:02,159 --> 00:43:04,159
water flow like all around your house

826
00:43:04,159 --> 00:43:06,119
is full of water because

827
00:43:06,119 --> 00:43:08,159
of the damage that the house suffers

828
00:43:08,159 --> 00:43:09,900
and they are developing

829
00:43:09,900 --> 00:43:11,760
somehow of a little

830
00:43:11,760 --> 00:43:13,820
technology

831
00:43:13,820 --> 00:43:16,119
that is included in

832
00:43:16,119 --> 00:43:18,019
each of the houses

833
00:43:18,019 --> 00:43:20,539
that purchase these home policies

834
00:43:20,539 --> 00:43:21,920
in order to

835
00:43:21,920 --> 00:43:24,320
keep like constant

836
00:43:24,320 --> 00:43:25,519
flag on

837
00:43:25,519 --> 00:43:28,340
what is going on

838
00:43:28,340 --> 00:43:30,039
in terms of their pipelines

839
00:43:30,039 --> 00:43:32,360
so that if at some point

840
00:43:32,360 --> 00:43:33,519
there's like, I don't know, there's

841
00:43:33,519 --> 00:43:36,320
snow, it's too

842
00:43:36,320 --> 00:43:38,639
cold, I don't know, it's too hot

843
00:43:38,639 --> 00:43:40,440
for whatever reasons or there's

844
00:43:40,440 --> 00:43:42,320
like, I don't know, animals that destroy

845
00:43:42,320 --> 00:43:44,260
the pipelines and this

846
00:43:44,260 --> 00:43:45,239
could cause

847
00:43:45,239 --> 00:43:48,019
you know a water flow

848
00:43:48,019 --> 00:43:49,960
then you will be preventing

849
00:43:49,960 --> 00:43:51,960
that to happen because you

850
00:43:51,960 --> 00:43:54,000
will be knowing

851
00:43:54,000 --> 00:43:55,659
in advance that

852
00:43:55,659 --> 00:43:57,019
the pipeline is

853
00:43:57,019 --> 00:43:59,179
suffering some damage

854
00:43:59,179 --> 00:44:01,880
so I'm actually looking forward

855
00:44:01,880 --> 00:44:03,840
for that because I think that this will

856
00:44:03,840 --> 00:44:05,920
make people's lives

857
00:44:05,920 --> 00:44:07,900
easy, I mean I know that most of you

858
00:44:07,900 --> 00:44:09,920
are very young so you probably haven't had

859
00:44:09,920 --> 00:44:10,780
to face

860
00:44:10,780 --> 00:44:13,820
works at home

861
00:44:13,820 --> 00:44:31,800
Pero he tenido un flujo de agua y me encantaría tener una solución que me diga, mira, mañana esto va a suceder, así que apúntate tu agua y llámame a un técnico para resolver esto en tiempo.

862
00:44:32,260 --> 00:44:33,599
Así que sí, estoy buscando eso.

863
00:44:33,599 --> 00:44:48,679
Yo diría lo mismo. Yo diría lo mismo porque no solo para esto, para el nuevo plan, pero también está relacionado con el Internet de las cosas.

864
00:44:49,579 --> 00:44:56,760
Me encanta el Internet de las cosas. En mi casa tengo toda la luz conectada con Alexa.

865
00:44:58,500 --> 00:45:02,820
Todo así. Y me gusta este tipo de proyectos.

866
00:45:03,599 --> 00:45:13,940
Creo que todo va a ser más eficaz y todo va a ser más robótico.

867
00:45:17,159 --> 00:45:23,920
Quisiera involucrarme en proyectos para hacer las cosas más fáciles para las personas.

868
00:45:23,920 --> 00:45:27,699
lo que Pilar ha dicho

869
00:45:27,699 --> 00:45:29,480
es algo

870
00:45:29,480 --> 00:45:31,760
para hacer las cosas más fáciles

871
00:45:31,760 --> 00:45:32,800
para las personas

872
00:45:32,800 --> 00:45:34,800
usando la tecnología

873
00:45:34,800 --> 00:45:38,300
usando el internet

874
00:45:38,300 --> 00:45:40,119
todo va a estar

875
00:45:40,119 --> 00:45:40,619
en el cloud

876
00:45:40,619 --> 00:45:44,659
no sé, diría lo mismo

877
00:45:44,659 --> 00:45:46,400
el internet de las cosas

878
00:45:46,400 --> 00:45:47,539
y todo

879
00:45:47,539 --> 00:45:49,300
con la robótica

880
00:45:49,300 --> 00:45:50,599
veámoslo

881
00:45:50,599 --> 00:46:06,530
¿Cuál es Big Data, blockchain y algoritmos y cuáles algoritmos se relacionan con la inteligencia artificial?

882
00:46:10,449 --> 00:46:13,170
He escuchado todos los algoritmos.

883
00:46:15,030 --> 00:46:21,289
¿Cuál es Big Data, blockchain y algoritmos y cuáles algoritmos se relacionan con la inteligencia artificial?

884
00:46:21,289 --> 00:46:36,909
Ok, entonces, bueno, voy a ir por la cadena de bloques, por ejemplo, porque sé que Andrea ya pasó por la sección de datos grandes, así que tal vez ella quiera ingresar más profundo o en detalles más detallados.

885
00:46:36,909 --> 00:46:55,090
So, blockchain is basically a technology that let us create networks between devices without like a central server that has to connect them.

886
00:46:55,090 --> 00:47:08,530
Lo que se puede llamar o decir es que funciona como, bueno, ¿sabes las compañías que tienen sus propios libros de finanzas internos?

887
00:47:09,130 --> 00:47:20,869
Esto funcionaría similarmente a eso, porque en blockchain registras todo el movimiento, todo lo que entra y todo lo que sale.

888
00:47:20,869 --> 00:47:23,949
Entonces, cada transacción.

889
00:47:24,730 --> 00:47:35,730
Entonces, para registrar esas transacciones, la particularidad que tiene la cadena de bloques es que esas transacciones deben ser aprobadas por todos,

890
00:47:35,730 --> 00:47:38,469
interacting

891
00:47:38,469 --> 00:47:39,909
in that network

892
00:47:39,909 --> 00:47:42,230
so that if not

893
00:47:42,230 --> 00:47:44,510
everyone approves them

894
00:47:44,510 --> 00:47:46,130
then they are just not

895
00:47:46,130 --> 00:47:47,489
finally done

896
00:47:47,489 --> 00:47:49,650
and once they are done

897
00:47:49,650 --> 00:47:51,170
and approved of course

898
00:47:51,170 --> 00:47:53,989
well then

899
00:47:53,989 --> 00:47:55,329
you can just

900
00:47:55,329 --> 00:47:58,110
all that information is going to be

901
00:47:58,110 --> 00:48:00,090
stored there so every transaction

902
00:48:00,090 --> 00:48:00,710
will be

903
00:48:00,710 --> 00:48:04,170
won't be able to

904
00:48:04,170 --> 00:48:06,550
to disappear ever

905
00:48:06,550 --> 00:48:09,090
well blockchain

906
00:48:09,090 --> 00:48:10,969
you know that it's called

907
00:48:10,969 --> 00:48:12,849
blockchain because it is a chain of

908
00:48:12,849 --> 00:48:14,849
blocks right like it's like many blocks

909
00:48:14,849 --> 00:48:16,510
well that's the concept

910
00:48:16,510 --> 00:48:18,429
but at the end of the day it's just that

911
00:48:18,429 --> 00:48:20,610
so it's using

912
00:48:20,610 --> 00:48:22,590
technology to being able

913
00:48:22,590 --> 00:48:24,429
to transfer information from one to another

914
00:48:24,429 --> 00:48:26,110
without having like an internal or

915
00:48:26,110 --> 00:48:27,570
unique central

916
00:48:27,570 --> 00:48:29,329
you know server

917
00:48:29,329 --> 00:48:32,269
and therefore doing it in

918
00:48:32,269 --> 00:48:33,989
a more free way

919
00:48:33,989 --> 00:48:36,889
As long as any of the parties

920
00:48:36,889 --> 00:48:38,449
Interacting in this network

921
00:48:38,449 --> 00:48:40,369
Are in agreement

922
00:48:40,369 --> 00:48:41,949
For each of the transactions

923
00:48:41,949 --> 00:48:43,230
And I think

924
00:48:43,230 --> 00:48:46,690
Blockchain is already

925
00:48:46,690 --> 00:48:48,210
In almost everything

926
00:48:48,210 --> 00:48:49,869
In our lives

927
00:48:49,869 --> 00:48:52,670
The other day I was with

928
00:48:52,670 --> 00:48:54,250
My husband

929
00:48:54,250 --> 00:48:55,989
In the supermarket

930
00:48:55,989 --> 00:48:57,590
And he has a new

931
00:48:57,590 --> 00:49:00,230
He has like an

932
00:49:00,230 --> 00:49:01,550
Application

933
00:49:01,550 --> 00:49:03,429
In his mobile phone

934
00:49:03,429 --> 00:49:10,030
que él usa para ver la origen de la comida que quiere comprar.

935
00:49:10,769 --> 00:49:15,369
No solo en términos de de dónde viene, como viene de un coche en Asturias,

936
00:49:15,369 --> 00:49:22,170
no solo eso, sino también en términos de saber todos los valores de esa comida,

937
00:49:22,949 --> 00:49:27,449
las cualidades, si es una ecológica o no.

938
00:49:27,449 --> 00:49:37,650
Así que si puedes encontrar blockchain en un lugar tan común como un supermercado, puedes imaginar que puedes encontrarlo en todos lados.

939
00:49:37,650 --> 00:49:56,650
Es también muy bueno evitar fakes, evitar vender fakes. No sé, gente que vende algunos productos diciendo que es de esa origen, con este tipo de propiedades o con estas cualidades, y no lo hace.

940
00:49:56,650 --> 00:50:08,190
Así que la blockchain, como dije, cualquier intersección o movimiento no puede ser delimitado, por lo tanto, saberás de dónde viene esto.

941
00:50:09,369 --> 00:50:11,170
Sí, creo que es una buena pregunta.

942
00:50:12,150 --> 00:50:16,150
No sé si quieres ir, Andrea, a través de Big Data.

943
00:50:16,150 --> 00:50:39,409
Lo que he dicho es que la combinación de datos, el tamaño o el volumen de los datos, la complejidad, es difícil manejar o procesar los datos usando las tecnologías, las tecnologías convencionales como el extenso.

944
00:50:39,409 --> 00:50:55,889
Y es necesario usar un sistema de datos o un sistema que pueda procesar y analizar todo el volumen y la complejidad de los datos que una compañía tiene.

945
00:50:55,889 --> 00:51:20,989
Por ejemplo, como ya he dicho, en Libertad tenemos datos de España, de Irlanda, de diferentes países, y necesitamos procesar estos datos para analizar cómo muchas personas han protestado por la insolvencia en casa.

946
00:51:20,989 --> 00:51:35,090
In order to know that, we need to analyze all the data that we have of all the clients in order to analyze how many clients has and how many insurance.

947
00:51:35,090 --> 00:51:45,250
And in order to analyze all this information, it's not possible to use or process this data by Excel, for example.

948
00:51:45,849 --> 00:51:57,590
And it needs to use a database, a service, a different kind of tools that will manage this amount of data.

949
00:51:57,590 --> 00:52:00,449
esta gran cantidad es

950
00:52:00,449 --> 00:52:01,690
esta gran data

951
00:52:01,690 --> 00:52:04,130
creo que

952
00:52:04,130 --> 00:52:06,070
podemos definirlo

953
00:52:06,070 --> 00:52:06,829
así

954
00:52:06,829 --> 00:52:10,449
y en términos de algoritmo

955
00:52:10,449 --> 00:52:12,409
y cómo esto interacciona con

956
00:52:12,409 --> 00:52:14,369
inteligencia artificial o con

957
00:52:14,369 --> 00:52:16,230
grandes datos, creo que es

958
00:52:16,230 --> 00:52:18,630
verdad, ¿verdad?

959
00:52:18,750 --> 00:52:19,969
necesitas esos

960
00:52:19,969 --> 00:52:21,090
una vez que tienes

961
00:52:21,090 --> 00:52:24,409
este gran cantidad de datos

962
00:52:24,409 --> 00:52:26,130
que puedes usar

963
00:52:26,130 --> 00:52:33,570
para predicar cosas, para planear cosas, para, en nuestro caso, por ejemplo, en Liberty o en cualquier compañía,

964
00:52:33,969 --> 00:52:45,070
para decidir, analizando esos datos, cuál es el precio de tus productos, porque verás, bueno, la mayor mayoría de mis consumidores son jóvenes, por ejemplo,

965
00:52:45,070 --> 00:52:46,750
Así que no puedo ser

966
00:52:46,750 --> 00:52:48,409
Suspensivo si quiero

967
00:52:48,409 --> 00:52:51,070
Quedar, ya sabes, en el mercado

968
00:52:51,070 --> 00:52:52,909
O también

969
00:52:52,909 --> 00:52:54,429
Por supuesto, si tengo

970
00:52:54,429 --> 00:52:56,570
Una persona que me está pidiendo

971
00:52:56,570 --> 00:52:58,250
Para una política y esa persona

972
00:52:58,250 --> 00:52:59,949
Se mueve muy mal

973
00:52:59,949 --> 00:53:02,050
Sí, o un Ferrari

974
00:53:02,050 --> 00:53:04,690
Exactamente, o un Ferrari

975
00:53:04,690 --> 00:53:06,269
Tengo que, ya sabes

976
00:53:06,269 --> 00:53:08,670
Darle un precio más alto

977
00:53:08,670 --> 00:53:10,690
Y pedir más

978
00:53:10,690 --> 00:53:12,429
Dinero para el mismo servicio

979
00:53:12,429 --> 00:53:14,789
Porque, bueno, sé

980
00:53:14,789 --> 00:53:21,869
ahora que si conduce peor o si tiene un coche más caro, estaré en un

981
00:53:21,869 --> 00:53:28,730
riesgo más alto de tener que pagar más dinero, así que creo que sabes en términos de

982
00:53:28,730 --> 00:53:35,289
inteligencia artificial, como todo se siente por algoritmos, ¿verdad?

983
00:53:44,789 --> 00:53:51,809
¿Crees que la inteligencia activa tiene límites? ¿Cómo es el sistema de la ley adaptado a la revolución de la inteligencia activa?

984
00:54:16,940 --> 00:54:23,019
En muchas ocasiones, la compañía nos ha pedido que intentemos interpretar la ley,

985
00:54:23,639 --> 00:54:28,519
como si fuéramos más allá de la ley, porque las leyes no pueden seguir adelante

986
00:54:28,519 --> 00:54:34,539
en la misma velocidad que la tecnología en general, no solo la inteligencia artificial.

987
00:54:35,400 --> 00:54:39,599
Por supuesto, antes de regular algo, tienes que tenerlo.

988
00:54:39,599 --> 00:54:55,280
Entonces, una vez que hay algún tipo de nuevos movimientos tecnológicos o nuevos productos tecnológicos o nuevos campos de tecnología, entonces la ley viene a regularlo. Pero hasta que lo tengas, la ley no puede regular mucho.

989
00:54:55,280 --> 00:55:10,119
Por supuesto, hay muchas básicas de la ley, como los códigos civiles o los documentos constitucionales, que son tan viejos que se han creado para adaptarse a cualquier cosa.

990
00:55:10,119 --> 00:55:11,300
así que básicamente

991
00:55:11,300 --> 00:55:13,559
pueden cubrir todo, pero

992
00:55:13,559 --> 00:55:15,559
las legislaciones de hoy tienden a ser

993
00:55:15,559 --> 00:55:17,179
más específicas y

994
00:55:17,179 --> 00:55:19,860
cuanto más específicas

995
00:55:19,860 --> 00:55:20,239
estés

996
00:55:20,239 --> 00:55:23,380
entonces lo peor

997
00:55:23,380 --> 00:55:26,179
es poder adaptarte

998
00:55:26,179 --> 00:55:27,599
de una manera rápida

999
00:55:27,599 --> 00:55:29,400
así que

1000
00:55:29,400 --> 00:55:31,619
la ley siempre es

1001
00:55:31,619 --> 00:55:33,400
más tarde que la tecnología, pero

1002
00:55:33,400 --> 00:55:34,699
todavía lo hacen, ¿sabes?

1003
00:55:35,340 --> 00:55:36,519
La ley lo hace más tarde

1004
00:55:36,519 --> 00:55:38,820
Exactamente

1005
00:55:38,820 --> 00:55:42,059
Tienes que cumplir con todo el mundo.

1006
00:55:42,059 --> 00:55:58,059
Y en términos de las otras preguntas sobre si la inteligencia artificial tiene límites, lo que pienso es que los únicos límites que la inteligencia artificial debería tener son los límites contra los intereses de la gente.

1007
00:55:58,059 --> 00:55:58,500
interés.

1008
00:55:59,840 --> 00:56:02,099
As long as any artificial

1009
00:56:02,099 --> 00:56:04,119
intelligence practice

1010
00:56:04,119 --> 00:56:05,960
project tool, whatever,

1011
00:56:06,599 --> 00:56:08,320
is not damaging

1012
00:56:08,320 --> 00:56:09,340
the interest of

1013
00:56:09,340 --> 00:56:10,619
people,

1014
00:56:12,420 --> 00:56:14,179
well, then it shouldn't have

1015
00:56:14,179 --> 00:56:15,860
limits, and I don't think it has,

1016
00:56:16,039 --> 00:56:18,039
because, I mean, not so far,

1017
00:56:18,179 --> 00:56:20,179
and I don't prevent that

1018
00:56:20,179 --> 00:56:21,960
for the next following, you know, 20

1019
00:56:21,960 --> 00:56:23,760
years or something, but

1020
00:56:23,760 --> 00:56:25,880
it does have

1021
00:56:25,880 --> 00:56:27,960
somehow limits, not

1022
00:56:27,960 --> 00:56:29,760
in the way that it can grow

1023
00:56:29,760 --> 00:56:31,260
in the future, or

1024
00:56:31,260 --> 00:56:33,619
in the way that it will be important

1025
00:56:33,619 --> 00:56:35,519
in the future, this is

1026
00:56:35,519 --> 00:56:37,159
limitless, but

1027
00:56:37,159 --> 00:56:39,400
it has limits in terms of, for example,

1028
00:56:39,639 --> 00:56:41,219
law, because as long

1029
00:56:41,219 --> 00:56:43,880
as this

1030
00:56:43,880 --> 00:56:45,679
may put at risk

1031
00:56:45,679 --> 00:56:47,539
people, you know,

1032
00:56:47,659 --> 00:56:49,699
then you have to limit it.

1033
00:56:50,059 --> 00:56:51,780
A good example of this would be

1034
00:56:51,780 --> 00:56:53,760
I think everyone knows

1035
00:56:53,760 --> 00:56:55,219
about this kind of projects,

1036
00:56:56,099 --> 00:56:57,559
these cars that can

1037
00:56:57,559 --> 00:57:00,039
driven by themselves

1038
00:57:00,039 --> 00:57:01,539
through artificial intelligence

1039
00:57:01,539 --> 00:57:04,039
so you don't need to

1040
00:57:04,039 --> 00:57:06,019
drive them, they just pick you

1041
00:57:06,019 --> 00:57:07,719
there and

1042
00:57:07,719 --> 00:57:10,219
drive you everywhere but there's no person

1043
00:57:10,219 --> 00:57:11,360
driving those cars

1044
00:57:11,360 --> 00:57:14,179
there are many difficulties in terms of

1045
00:57:14,179 --> 00:57:16,420
implementing those kind of

1046
00:57:16,420 --> 00:57:18,559
artificial intelligence

1047
00:57:18,559 --> 00:57:19,679
products because

1048
00:57:19,679 --> 00:57:21,460
at some point

1049
00:57:21,460 --> 00:57:24,360
is this in the interest of

1050
00:57:24,360 --> 00:57:26,239
people, how are you going to

1051
00:57:26,239 --> 00:57:29,639
si algo sucede, si este coche

1052
00:57:29,639 --> 00:57:31,000
conduce sobre una persona

1053
00:57:31,000 --> 00:57:34,320
tienes que limitar

1054
00:57:34,320 --> 00:57:35,840
la inteligencia artificial

1055
00:57:35,840 --> 00:57:37,980
tan pronto como pueda crear

1056
00:57:37,980 --> 00:57:40,460
problemas o daños

1057
00:57:40,460 --> 00:57:41,880
a nadie

1058
00:57:41,880 --> 00:57:44,400
pero aparte de eso, creo que es limitante

1059
00:57:44,400 --> 00:57:46,400
no sé, ¿y tú?

1060
00:57:46,719 --> 00:57:48,639
Sí, creo que es lo mismo

1061
00:57:48,639 --> 00:57:50,559
como dije

1062
00:57:50,559 --> 00:57:52,719
creo que

1063
00:57:52,719 --> 00:57:54,039
la inteligencia artificial

1064
00:57:54,039 --> 00:57:55,519
no tiene límites

1065
00:57:55,519 --> 00:58:18,239
The only one is what you have said, the law. You need to comply with the law. But I think the limit of the artificial intelligence is the imagination of the creativity of the people that want to develop anything with the artificial intelligence.

1066
00:58:18,239 --> 00:58:34,360
Pero todo el mundo es diferente, todo el mundo tiene su creatividad, su imaginación y creo que la inteligencia artificial es por sí misma y no tiene límites.

1067
00:58:34,360 --> 00:58:47,800
Y una parte importante de la inteligencia artificial es que siempre expande a áreas nuevas de la vida. Andrea antes estaba refiriendo al Internet de las Cosas.

1068
00:58:47,800 --> 00:59:09,619
Ahora estamos empezando a escuchar nuevos conceptos y no EOT, sino EOB, que es Internet del comportamiento, como cómo puedes predicar cómo una persona va a actuar o reaccionar a algo dependiendo de cómo se comportan,

1069
00:59:09,619 --> 00:59:22,420
Cómo mueven las manos cuando hablan, cómo miran a los otros, o incluso cuántos likes les dan a los pibes en Instagram, ¿sabes lo que quiero decir?

1070
00:59:22,780 --> 00:59:28,699
Así que sí, creo que hay mucho espacio para la inteligencia artificial.

1071
00:59:41,250 --> 00:59:42,949
en el castellano, que tenemos

1072
00:59:42,949 --> 00:59:45,050
nosotros ya un poco saturados

1073
00:59:45,050 --> 00:59:45,590
con el nivel

1074
00:59:45,590 --> 00:59:49,429
y ya

1075
00:59:49,429 --> 00:59:51,269
a modo personal, por si ellos

1076
00:59:51,269 --> 00:59:52,849
quieren hacer alguna pregunta ya

1077
00:59:52,849 --> 00:59:54,570
que lo contaremos en el vídeo aparte

1078
00:59:54,570 --> 00:59:56,869
por si están interesados en saber algo más

1079
00:59:56,869 --> 01:00:01,460
o no saber algo más, ya vamos a hacer una libre elección

1080
01:00:01,460 --> 01:00:02,659
¿Queréis hacer alguna pregunta?

1081
01:00:03,679 --> 01:00:03,840
¿No?

1082
01:00:04,719 --> 01:00:06,139
¿Os ha quedado un poco claro?

1083
01:00:13,789 --> 01:00:16,030
Pues muchísimas gracias, Lidia y Andrea

1084
01:00:16,030 --> 01:00:17,449
A vosotros

1085
01:00:17,449 --> 01:00:20,530
Muchas gracias, Andrea, y siento que no hay

1086
01:00:20,530 --> 01:00:24,130
Gracias a vosotros

1087
01:00:24,130 --> 01:00:30,969
No sé si podíos ver al final

1088
01:00:30,969 --> 01:00:32,269
Pero no podíos ver

1089
01:00:32,269 --> 01:00:33,670
Muchas gracias

1090
01:00:33,670 --> 01:00:35,510
Luego mandamos una foto de Andrea

1091
01:00:35,510 --> 01:00:40,489
Bueno pues nada, encantada de conoceros

1092
01:00:40,489 --> 01:00:41,809
Y ya sabéis, por aquí estamos

1093
01:00:41,809 --> 01:00:45,030
Si necesitáis chicos, cualquier asesoramiento

1094
01:00:45,030 --> 01:00:46,730
De oye, no sé qué hacer ahora

1095
01:00:46,730 --> 01:00:48,750
Pues, encantada

1096
01:00:48,750 --> 01:00:56,090
¿Algún profe quiere hacer alguna pregunta?

1097
01:00:57,829 --> 01:00:58,090
¿No?

1098
01:00:59,030 --> 01:00:59,590
Mireia

1099
01:00:59,590 --> 01:01:02,030
No, ha sido

1100
01:01:02,030 --> 01:01:04,010
la verdad es que ha sido interesantísimo

1101
01:01:04,010 --> 01:01:06,130
y bueno, yo también lo veo interesante de cara

1102
01:01:06,130 --> 01:01:07,989
que tengo dos hijos que en un futuro

1103
01:01:07,989 --> 01:01:09,650
pues algo tendrán que hacer

1104
01:01:09,650 --> 01:01:12,289
y me ha dejado impresionadísima

1105
01:01:12,289 --> 01:01:13,949
vuestro currículum

1106
01:01:13,949 --> 01:01:15,369
los jóvenes que sois

1107
01:01:15,369 --> 01:01:17,809
y qué preparación, digo

1108
01:01:17,809 --> 01:01:44,110
Madre mía, los días de algunas son de 48 horas. Vamos, me habéis dejado muy impresionada, gratamente, por supuesto, y Pilar, en concreto, me ha encantado eso que, haciendo derecho, eso que es como tan de letras, tan de humanidades, pero claro, en este campo también la inteligencia artificial tiene muchísimo recorrido.

1109
01:01:44,110 --> 01:01:45,989
entonces pues me ha gustado

1110
01:01:45,989 --> 01:01:47,769
porque como yo también soy de letras

1111
01:01:47,769 --> 01:01:49,909
eso anima un poco a que

1112
01:01:49,909 --> 01:01:51,269
no nos echemos para atrás

1113
01:01:51,269 --> 01:01:53,909
es que yo soy de letras

1114
01:01:53,909 --> 01:01:55,789
como antiguamente

1115
01:01:55,789 --> 01:01:57,769
esto ya es un comentario un poco

1116
01:01:57,769 --> 01:02:01,250
pasado de moda

1117
01:02:01,250 --> 01:02:01,969
pero verdad

1118
01:02:01,969 --> 01:02:03,809
yo también creo que todavía

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01:02:03,809 --> 01:02:05,929
así que me ha encantado

1120
01:02:05,929 --> 01:02:08,010
me ha encantado, enhorabuena, muy interesante

1121
01:02:08,010 --> 01:02:09,989
muchas gracias, un placer

1122
01:02:09,989 --> 01:02:12,510
muchas gracias

1123
01:02:12,510 --> 01:02:14,449
Mireia. ¿Alguien más?

1124
01:02:15,190 --> 01:02:15,670
Chicos,

1125
01:02:16,409 --> 01:02:17,889
por despedirnos de Pilar y Andrea,

1126
01:02:19,510 --> 01:02:20,190
pues muchísimas

1127
01:02:20,190 --> 01:02:21,829
gracias, muy interesantes.

1128
01:02:21,849 --> 01:02:24,050
A vosotros. Un beso, Pilar.

1129
01:02:24,409 --> 01:02:24,690
Un beso.

1130
01:02:25,829 --> 01:02:27,070
Salida de extranjero.

1131
01:02:30,409 --> 01:02:34,570
Bueno, pues

1132
01:02:34,570 --> 01:02:36,510
ya está, ya quedáis poquitos por ahí, ¿no?

1133
01:02:38,070 --> 01:02:40,409
Para los que habéis quedado, muchísimas gracias.

1134
01:02:40,409 --> 01:02:40,590
Saludos.

1135
01:02:41,429 --> 01:02:41,789
Saludos.

1136
01:02:44,849 --> 01:02:46,750
Para los que habéis quedado, muchísimas gracias.

1137
01:02:46,909 --> 01:03:10,650
Yo sé que las ciencias, que lo son, por supuesto

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01:03:10,650 --> 01:03:15,179
que lo son, científicos, pero que

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01:03:15,179 --> 01:03:20,150
tienen una influencia social e incluso de

1140
01:03:20,150 --> 01:03:22,110
humanidades. Entonces, bueno, pues

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01:03:22,110 --> 01:03:24,230
muchas gracias por vuestra

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01:03:24,230 --> 01:03:25,929
presencia y

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01:03:25,929 --> 01:03:28,389
hasta mañana a todos.

1144
01:03:29,570 --> 01:03:29,769
¿Vale?

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01:03:30,309 --> 01:03:32,130
Venga, hasta luego. Gracias.

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01:03:36,929 --> 01:03:37,329
¿Lucía?

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01:03:38,329 --> 01:03:39,670
¿Sí, no? Perfecto.

1148
01:03:41,670 --> 01:03:42,530
Sí, pues

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01:03:42,530 --> 01:03:44,530
hasta luego.

1150
01:03:46,269 --> 01:03:48,630
Chao Marta, muchísimas gracias.