WEBVTT

1
00:00:00.590 --> 00:00:10.720
<v Speaker 2>No soy original. Un programa dirigido y presentado por Luis Bermejo.

2
00:00:10.779 --> 00:00:14.580
<v Speaker 2>Vamos a charlar sobre algo que ya forma parte de

3
00:00:14.699 --> 00:00:19.000
<v Speaker 2>tu día a día. Aunque a veces ni te des cuenta.

4
00:00:20.199 --> 00:00:24.960
<v Speaker 2>Otras veces sí. Vamos a hablar de la tecnología predictiva.

5
00:00:26.420 --> 00:00:30.690
<v Speaker 2>Esa que hace que tu teléfono Parezca leerte la mente.

6
00:00:33.450 --> 00:00:38.280
<v Speaker 2>Imagine esto. Son las siete y cuarto de la mañana.

7
00:00:39.859 --> 00:00:43.500
<v Speaker 2>Abres los ojos todavía con sueño. Y antes de que

8
00:00:43.579 --> 00:00:48.509
<v Speaker 2>te levantes, la aplicación de tu smartwatch ya te ha

9
00:00:48.570 --> 00:00:55.439
<v Speaker 2>enviado una notificación. Hoy tu ritmo cardíaco podría elevarse por estrés.

10
00:00:55.920 --> 00:01:00.049
<v Speaker 2>Te recomiendo una caminata de 20 minutos y evitar cafeína fuerte.

11
00:01:01.350 --> 00:01:04.209
<v Speaker 2>Basado en tus patrones de las últimas cuatro semanas. No

12
00:01:06.730 --> 00:01:12.989
<v Speaker 2>has dicho ni una palabra. No has medido nada. Pero

13
00:01:13.049 --> 00:01:20.250
<v Speaker 2>el algoritmo ya lo sabe. O una notificación peor. Vas

14
00:01:20.269 --> 00:01:22.890
<v Speaker 2>a pedir un préstamo para reformar la cocina y el

15
00:01:22.930 --> 00:01:27.549
<v Speaker 2>banco te dice y lo sentimos tu perfil predictivo indica

16
00:01:27.730 --> 00:01:33.829
<v Speaker 2>riesgo moderado alto¿ Riesgo de qué? De que según tus

17
00:01:33.939 --> 00:01:37.359
<v Speaker 2>compras pasadas tus likes en redes y hasta el tiempo

18
00:01:37.379 --> 00:01:42.060
<v Speaker 2>que pasas en ciertas aplicaciones podrías tener un problema para

19
00:01:42.120 --> 00:01:54.480
<v Speaker 2>pagar¿ Ciencia ficción? Para nada Esto ya está pasando en 2026.

20
00:01:53.920 --> 00:02:02.439
<v Speaker 2>Y no es magia oscura. Es tecnología predictiva, impulsada por

21
00:02:02.500 --> 00:02:10.750
<v Speaker 2>inteligencia artificial, Big Data y aprendizaje automático. Hoy vamos a

22
00:02:10.810 --> 00:02:14.870
<v Speaker 2>explorarla desde todos los ángulos.¿ Cómo funciona?¿ Por qué te

23
00:02:14.909 --> 00:02:18.530
<v Speaker 2>conoce tan bien?¿ Los momentos en que te facilita la vida?

24
00:02:19.270 --> 00:02:23.090
<v Speaker 2>los que te quita libertad, los sesgos que arrastra y

25
00:02:23.150 --> 00:02:28.150
<v Speaker 2>sobre todo, qué puedes hacer tú para no convertirte en

26
00:02:28.229 --> 00:02:35.099
<v Speaker 2>un simple dato más. Creo que entender el juego es

27
00:02:35.159 --> 00:02:38.139
<v Speaker 2>la mejor forma de seguir jugando con los ojos abiertos.¿

28
00:02:40.840 --> 00:02:45.509
<v Speaker 2>Qué es exactamente la tecnología predictiva?¿ Y por qué ya

29
00:02:45.610 --> 00:02:57.560
<v Speaker 2>no es solo recomendaciones? La tecnología predictiva es un conjunto

30
00:02:57.620 --> 00:03:02.689
<v Speaker 2>de herramientas que analizan montañas de datos sobre tu pasado

31
00:03:02.750 --> 00:03:10.810
<v Speaker 2>y presente para anticipar tu futuro. No adivina. Calcula probabilidades

32
00:03:10.930 --> 00:03:20.090
<v Speaker 2>con una precisión que hace unos años parecía imposible. Tu

33
00:03:20.129 --> 00:03:22.689
<v Speaker 2>me gusta o que le des al corazoncito dependerá de

34
00:03:22.729 --> 00:03:28.189
<v Speaker 2>la plataforma desde la que me escuches para que contribuyas

35
00:03:28.270 --> 00:03:34.370
<v Speaker 2>a que el algoritmo te avise si hay nuevos programas. Además,

36
00:03:34.449 --> 00:03:39.129
<v Speaker 2>si te suscribes, te lo aseguras. Ambas cosas son gratuitas. Dale,

37
00:03:39.969 --> 00:03:42.759
<v Speaker 2>no te va a pasar nada y a mí me

38
00:03:42.780 --> 00:03:46.620
<v Speaker 2>va a beneficiar en que me anime a seguir haciendo

39
00:03:46.639 --> 00:03:53.289
<v Speaker 2>este podcast. Piensa en tres capas. Datos. Todo lo que

40
00:03:53.389 --> 00:04:01.900
<v Speaker 2>dejas rastro. Tus clics. Ubicaciones de GPS. Pulsaciones cardíacas. Compras. Likes.

41
00:04:02.639 --> 00:04:09.300
<v Speaker 2>Incluso cuánto tiempo miras un vídeo antes de saltar. En 2026,

42
00:04:08.840 --> 00:04:16.060
<v Speaker 2>con los wearables, coches conectados y hogares inteligentes, esto se multiplica.

43
00:04:19.000 --> 00:04:24.699
<v Speaker 2>La segunda capa son los modelos de inteligencia artificial. Algoritmos

44
00:04:24.800 --> 00:04:28.750
<v Speaker 2>de Machine Learning que aprenden solos y ahora los nuevos

45
00:04:28.819 --> 00:04:34.870
<v Speaker 2>agentes de inteligencia artificial o Agentic AI que no solo predicen,

46
00:04:35.449 --> 00:04:41.589
<v Speaker 2>sino que actúan. Según informes de Gartner y Deloitte de

47
00:04:41.649 --> 00:04:48.990
<v Speaker 2>finales de 2025, Para 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales ya

48
00:04:49.069 --> 00:04:57.629
<v Speaker 2>usarán estos agentes autónomos que planean, corrigen y deciden. La

49
00:04:57.689 --> 00:05:04.209
<v Speaker 2>tercera capa son los bucles de retroalimentación. Tú reaccionas a

50
00:05:04.290 --> 00:05:09.779
<v Speaker 2>la predicción, aceptas la sugerencia de Netflix, compras el producto

51
00:05:09.899 --> 00:05:15.420
<v Speaker 2>recomendado y el sistema se vuelve más listo. Es un

52
00:05:15.459 --> 00:05:22.579
<v Speaker 2>círculo virtuoso o vicioso, según se mire. Sochana, su voz,

53
00:05:23.350 --> 00:05:26.050
<v Speaker 2>en su libro La era del capitalismo de la vigilancia,

54
00:05:26.069 --> 00:05:32.970
<v Speaker 2>de 2019 pero más vigente que nunca en 2026, lo llama productos

55
00:05:33.129 --> 00:05:39.540
<v Speaker 2>de predicción. Las empresas no venden solo anuncios, venden la

56
00:05:39.680 --> 00:05:45.329
<v Speaker 2>certeza de cómo te comportarás mañana. Y lo más loco,

57
00:05:46.209 --> 00:05:50.970
<v Speaker 2>cuanto más saben de ti, más pueden influirte para que

58
00:05:51.069 --> 00:05:56.930
<v Speaker 2>te comportes como predicen. En España, por ejemplo, los bancos

59
00:05:56.949 --> 00:06:03.670
<v Speaker 2>ya usan modelos predictivos para puntuación crediticia que incluyen datos alternativos.

60
00:06:05.350 --> 00:06:11.829
<v Speaker 2>Tus movimientos en aplicaciones de mensajería o incluso tu historial

61
00:06:11.860 --> 00:06:19.600
<v Speaker 2>de búsquedas.¿ Y en salud? El Sistema Nacional de Salud,

62
00:06:20.879 --> 00:06:26.699
<v Speaker 2>Ministerio de Sanidad y las privadas integran inteligencia artificial que

63
00:06:27.399 --> 00:06:32.550
<v Speaker 2>predice riesgos de diabetes o infartos con datos de tu

64
00:06:32.560 --> 00:06:43.089
<v Speaker 2>historial y dispositivos móviles que uses. ¿Útil? Mucho. ¿Inquietante? También.

65
00:06:47.519 --> 00:06:52.639
<v Speaker 2>Pero hablemos ahora, y hagamos un poco de historia, de

66
00:06:52.699 --> 00:06:59.810
<v Speaker 2>las recomendaciones inocentes al yo te conozco mejor. No nació

67
00:06:59.870 --> 00:07:06.129
<v Speaker 2>de la noche a la mañana. En 1990, Amazon empezó con

68
00:07:06.850 --> 00:07:14.449
<v Speaker 2>clientes que compraron esto también compraron. Netflix en los 2000 perfeccionó

69
00:07:14.480 --> 00:07:18.790
<v Speaker 2>el sistema de ratings. Pero el salto llegó con el

70
00:07:18.870 --> 00:07:27.100
<v Speaker 2>móvil y las redes sociales. En 2012, Target, de Estados Unidos,

71
00:07:27.779 --> 00:07:30.839
<v Speaker 2>predijo el embarazo de un adolescente por sus compras de

72
00:07:30.879 --> 00:07:35.980
<v Speaker 2>loción sin perfume y suplementos. Su padre se enteró por

73
00:07:36.040 --> 00:07:41.850
<v Speaker 2>los cupones que llegaron a casa. Caso real, documentado por

74
00:07:41.930 --> 00:07:48.949
<v Speaker 2>The New York Times. En 2016 Cambridge Analytic usó datos de

75
00:07:49.069 --> 00:07:56.250
<v Speaker 2>Facebook para microtargeting político. Predijeron comportamientos electorales con tal precisión

76
00:07:57.329 --> 00:08:03.240
<v Speaker 2>que ayudaron a campañas a mover votos. Escándalo mundial. Pero

77
00:08:03.319 --> 00:08:07.560
<v Speaker 2>el modelo se quedó. En 2020-2023 la farsemia lo aceleró todo.

78
00:08:12.370 --> 00:08:15.500
<v Speaker 2>Aplicaciones de salud como las del Apple Watch o Fitbit

79
00:08:15.949 --> 00:08:22.180
<v Speaker 2>empezaron a predecir COVID antes que síntomas. TikTok perfeccionó el

80
00:08:22.240 --> 00:08:30.519
<v Speaker 2>For You que te engancha en segundos. Y ahora, 2026. Entramos

81
00:08:30.600 --> 00:08:34.759
<v Speaker 2>en la era de la inteligencia artificial, agente y multimodal

82
00:08:35.419 --> 00:08:38.409
<v Speaker 2>que entiende texto, imagen, voz y vídeo al mismo tiempo.

83
00:08:40.490 --> 00:08:47.480
<v Speaker 2>Según McKinsey y Microsoft Research, reportes de finales de 2025, la

84
00:08:47.509 --> 00:08:53.899
<v Speaker 2>inteligencia artificial ya no solo produce, actúa. Tu asistente virtual

85
00:08:54.059 --> 00:08:57.840
<v Speaker 2>puede reservarte cita médica porque detectó en tu voz un

86
00:08:57.940 --> 00:09:02.100
<v Speaker 2>tono de fatiga crónica y cruzó datos con tu calendario.

87
00:09:04.649 --> 00:09:09.519
<v Speaker 2>En España, empresas como Telefónica o BBVA Publican abiertamente que

88
00:09:09.769 --> 00:09:15.789
<v Speaker 2>usan inteligencia artificial predictiva para mejorar experiencia con el cliente.

89
00:09:16.789 --> 00:09:21.389
<v Speaker 2>Muy cordial, ¿verdad? Pero siempre con esa preguntita de fondo.¿

90
00:09:23.009 --> 00:09:28.690
<v Speaker 2>A qué precio? Hay ejemplos que ya vives todos los

91
00:09:28.769 --> 00:09:34.940
<v Speaker 2>días y otros que ya vienen. Vayamos a lo concreto

92
00:09:35.059 --> 00:09:38.779
<v Speaker 2>porque nada convence más que lo que te pasa a ti.

93
00:09:41.460 --> 00:09:46.179
<v Speaker 2>En el apartado de entretenimiento y consumo, Netflix sabe qué

94
00:09:46.320 --> 00:09:52.049
<v Speaker 2>serie empezarás antes de que termines la anterior. Amazon te

95
00:09:52.110 --> 00:09:58.830
<v Speaker 2>muestra el producto exacto que ni sabías que necesitabas. En 2026,

96
00:09:58.470 --> 00:10:02.389
<v Speaker 2>con inteligencia artificial generativa, los anuncios ya no son estáticos.

97
00:10:03.600 --> 00:10:09.639
<v Speaker 2>se crean en tiempo real para ti. Hola Luis, viendo

98
00:10:09.700 --> 00:10:13.330
<v Speaker 2>que has estado buscando rutas de senderismo y tienes estrés

99
00:10:13.419 --> 00:10:19.669
<v Speaker 2>alto esta semana,¿ qué tal estas zapatillas ecológicas con descuento personalizado?

100
00:10:23.669 --> 00:10:26.639
<v Speaker 2>En el plano de salud y bienestar, tu reloj predice

101
00:10:26.720 --> 00:10:32.730
<v Speaker 2>migrañas por patrones de sueño y actividad. Aplicaciones como Flow

102
00:10:33.149 --> 00:10:38.320
<v Speaker 2>o Clue predicen ciclos menstruales con un 95% de precisión.

103
00:10:38.340 --> 00:10:47.820
<v Speaker 2>Y venden esos datos anonimizados. En hospitales españoles sistemas de

104
00:10:47.899 --> 00:10:56.490
<v Speaker 2>inteligencia artificial predicen reingresos o complicaciones postoperatorias. Tienen un beneficio

105
00:10:56.549 --> 00:11:01.750
<v Speaker 2>enorme salvar vidas, pero...¿ Y si el algoritmo se equivoca

106
00:11:01.809 --> 00:11:06.190
<v Speaker 2>y te etiqueta como paciente de alto riesgo? Para siempre.

107
00:11:09.490 --> 00:11:13.330
<v Speaker 2>En el plano de las finanzas, un scoring predictivo va

108
00:11:13.409 --> 00:11:19.820
<v Speaker 2>más allá del historial crediticio. Incluye tu estabilidad emocional, inferida

109
00:11:19.860 --> 00:11:25.500
<v Speaker 2>de redes o incluso de tu red de contactos. En China,

110
00:11:26.340 --> 00:11:31.909
<v Speaker 2>el sistema de crédito social ya lo hace abiertamente. En Europa,

111
00:11:32.009 --> 00:11:37.860
<v Speaker 2>con el IAT, Inteligencia Artificial AT, se regula como High

112
00:11:37.909 --> 00:11:44.580
<v Speaker 2>Risk o Alto Riesgo desde agosto. En España, la Comisión

113
00:11:44.679 --> 00:11:48.299
<v Speaker 2>Nacional de los Mercados y la Competencia y el Banco

114
00:11:48.360 --> 00:11:57.299
<v Speaker 2>de España vigilan. Pero los modelos siguen evolucionando. En empleo,

115
00:12:00.629 --> 00:12:07.799
<v Speaker 2>Empresas usan inteligencia artificial para cribar currículum vitaes. Analizan no

116
00:12:07.820 --> 00:12:13.440
<v Speaker 2>solo palabras, tono de voz de entrevistas virtuales, micro expedientes,

117
00:12:14.100 --> 00:12:21.179
<v Speaker 2>incluso cómo escribes los correos electrónicos. LinkedIn y herramientas como

118
00:12:21.200 --> 00:12:28.370
<v Speaker 2>Hireboo predicen ajuste cultural y retención a dos años. En 2026,

119
00:12:27.980 --> 00:12:32.919
<v Speaker 2>según informes españoles de Infojobs y Randstad, los perfiles de

120
00:12:32.980 --> 00:12:37.779
<v Speaker 2>especialista en IA predictiva son de lo más demandado para

121
00:12:37.860 --> 00:12:43.190
<v Speaker 2>evaluar a otros. En el plano de la seguridad y

122
00:12:44.870 --> 00:12:52.470
<v Speaker 2>la vigilancia, aquí se pone la cosa seria. Vigilancia predictiva

123
00:12:53.730 --> 00:13:01.190
<v Speaker 2>Algoritmos que predicen dónde y quién cometerá delitos.¿ Recuerdas la

124
00:13:01.269 --> 00:13:06.850
<v Speaker 2>película Minority Report? También recientemente vi una película que iba

125
00:13:06.950 --> 00:13:11.830
<v Speaker 2>sobre esto. En español creo que se llama Sin Piedad.

126
00:13:11.850 --> 00:13:17.129
<v Speaker 2>En Estados Unidos y Reino Unido ha generado polémica fuerte en 2025.

127
00:13:18.149 --> 00:13:23.529
<v Speaker 2>Amnistía Internacional denunció que superalimenta el racismo porque se basa

128
00:13:23.549 --> 00:13:28.480
<v Speaker 2>en datos históricos de arrestos, ya que eran sesgados contra barrios,

129
00:13:28.600 --> 00:13:34.000
<v Speaker 2>pobres y minorías. En España, algunos ayuntamientos y la Policía

130
00:13:34.100 --> 00:13:38.440
<v Speaker 2>Nacional prueban sistemas similares para hurtos o violencia de género.

131
00:13:40.220 --> 00:13:46.679
<v Speaker 2>Prevención o perfil racial. Debate abierto. En política y sociedad,

132
00:13:46.980 --> 00:13:52.289
<v Speaker 2>el microtargeting electoral ya es predictivo total. Y en redes,

133
00:13:52.389 --> 00:14:00.289
<v Speaker 2>el algoritmo predice qué te enfadará o alegrará para mantenerte enganchado. En 2026,

134
00:13:59.929 --> 00:14:05.159
<v Speaker 2>con agentes de inteligencia artificial, campañas que pueden simular conversaciones

135
00:14:05.320 --> 00:14:12.039
<v Speaker 2>personalizadas a escala. En el plano de la vida íntima,

136
00:14:12.120 --> 00:14:16.929
<v Speaker 2>las aplicaciones de citas predicen compatibilidad no solo por intereses,

137
00:14:17.889 --> 00:14:21.730
<v Speaker 2>por patrones de movimiento, compras y hasta salud mental inferida.

138
00:14:23.590 --> 00:14:27.480
<v Speaker 2>Hay startups que predicen divorcios con un 80 o 90% de

139
00:14:28.220 --> 00:14:38.019
<v Speaker 2>precisión analizando chats y finanzas compartidas. Pero,¿ cómo funciona por dentro?

140
00:14:39.879 --> 00:14:46.549
<v Speaker 2>Imagina un cerebro digital. Recoge datos masivos, legales e inferidos.

141
00:14:47.590 --> 00:14:53.610
<v Speaker 2>Entrega modelos con miles de millones de ejemplos pasados. Predice probabilidades.

142
00:14:54.529 --> 00:14:59.620
<v Speaker 2>Usuario con este patrón tiene 87% de probabilidad de comprar

143
00:15:00.379 --> 00:15:07.139
<v Speaker 2>tal cosa en 7 días. En 2026, los nuevos modelos de razonamiento,

144
00:15:08.259 --> 00:15:13.679
<v Speaker 2>Reasoning Models, piensan paso a paso, se corrigen solos y

145
00:15:13.779 --> 00:15:21.809
<v Speaker 2>usan cadenas de pensamiento. Agentes autónomos actúan. No solo predicen,

146
00:15:22.049 --> 00:15:28.820
<v Speaker 2>compran por ti o alertan a autoridades.¿ El problema? Estos

147
00:15:28.879 --> 00:15:33.639
<v Speaker 2>sistemas son cajas negras. Ni siquiera sus creadores entienden del

148
00:15:33.740 --> 00:15:37.559
<v Speaker 2>todo por qué predicen lo que predicen y cuanto más

149
00:15:37.700 --> 00:15:46.330
<v Speaker 2>datos personales, más precisos y más invasivos. Seamos justos y cordiales.

150
00:15:47.110 --> 00:15:52.159
<v Speaker 2>Hay mucho bueno en todo esto. La medicina predictiva salva vidas.

151
00:15:52.179 --> 00:15:57.000
<v Speaker 2>Detecta cáncer antes de los síntomas. Prevención de delitos en

152
00:15:57.179 --> 00:16:03.120
<v Speaker 2>ciudades piloto reduce robos en zonas calientes. La eficiencia. Menos

153
00:16:03.200 --> 00:16:10.250
<v Speaker 2>desperdicio en logística, mejor planificación urbana. La personalización real. Educación

154
00:16:10.309 --> 00:16:14.950
<v Speaker 2>adaptada a tu ritmo de aprendizaje. Terapias mentales que anticipan crisis.

155
00:16:16.919 --> 00:16:19.960
<v Speaker 2>En España, proyectos como el del Ministerio de Sanidad con

156
00:16:20.019 --> 00:16:27.690
<v Speaker 2>inteligencia artificial para predecir colapsos hospitalarios en invierno. Vida más cómoda,

157
00:16:27.809 --> 00:16:33.830
<v Speaker 2>segura y saludable.¿ Quién no quiere eso? Pero claro, en

158
00:16:33.889 --> 00:16:39.399
<v Speaker 2>esto hay riesgos y sombras. Cuando saber más, se vuelve peligroso.

159
00:16:41.840 --> 00:16:44.600
<v Speaker 2>Y aquí viene la parte que más me interesa, porque

160
00:16:44.639 --> 00:16:50.970
<v Speaker 2>el poder predictivo no es neutro. Tu voz lo resume.

161
00:16:51.750 --> 00:16:56.509
<v Speaker 2>Ya no eres el cliente, eres el producto. Tus datos

162
00:16:56.529 --> 00:17:01.929
<v Speaker 2>se venden en mercados de futuros conductuales. En 2026, con la

163
00:17:02.250 --> 00:17:08.140
<v Speaker 2>inteligencia artificial multimodal, incluso tus emociones se predicen por tono

164
00:17:08.180 --> 00:17:15.119
<v Speaker 2>de voz o expresión facial en videollamadas. Si los datos

165
00:17:15.200 --> 00:17:22.119
<v Speaker 2>históricos están sesgados, más arrestos en barrios humildes, la predicción

166
00:17:22.180 --> 00:17:31.190
<v Speaker 2>perpetúa el ciclo. Ejemplo real de 2025 en United Kingdom, Predictive Policing,

167
00:17:31.809 --> 00:17:39.309
<v Speaker 2>Superjudging Racing según Amnistía Internacional. En finanzas, mujeres o inmigrantes

168
00:17:39.410 --> 00:17:46.960
<v Speaker 2>pueden recibir peores condiciones por patrones inferidos. Si el algoritmo

169
00:17:47.059 --> 00:17:51.880
<v Speaker 2>siempre acierta lo que vas a hacer,¿ sigues eligiendo libremente

170
00:17:51.900 --> 00:17:58.119
<v Speaker 2>o solo sigues el camino más probable? Filósofos hablan de

171
00:17:58.200 --> 00:18:02.720
<v Speaker 2>determinismo algorítmico.¿ Y si te etiqueta como depresión probable y

172
00:18:02.869 --> 00:18:12.529
<v Speaker 2>te niegan oportunidades? Un caso famoso. Persona inocente detenida por

173
00:18:12.630 --> 00:18:16.990
<v Speaker 2>Predictive Policing porque su hermano cometió un delito y compartían

174
00:18:17.130 --> 00:18:27.500
<v Speaker 2>código postal. En salud, diagnóstico erróneo genera ansiedad innecesaria. La manipulación.

175
00:18:28.700 --> 00:18:33.259
<v Speaker 2>Nugging o empujoncitos. El algoritmo no te obliga, pero te

176
00:18:33.480 --> 00:18:37.710
<v Speaker 2>pone el camino más fácil. Redes sociales que te muestran

177
00:18:37.759 --> 00:18:45.660
<v Speaker 2>contenido adictivo para que sigas prediciendo y sigas enganchado. En Europa,

178
00:18:46.240 --> 00:18:54.710
<v Speaker 2>el IAT, vigente desde 2024, obligaciones high risk desde agosto de 2026,

179
00:18:54.369 --> 00:19:00.549
<v Speaker 2>clasifica como de alto riesgo los sistemas predictivos en empleo, crédito, policing,

180
00:19:01.250 --> 00:19:10.259
<v Speaker 2>salud y educación. Seguridad, salud y educación. Obliga a transparencia,

181
00:19:10.660 --> 00:19:17.970
<v Speaker 2>evolución de riesgos, derechos de explicación. España está adaptando su legislación.

182
00:19:19.309 --> 00:19:24.150
<v Speaker 2>Es un paso, pero ¿suficiente? La Comisión Europea propuso en 2025

183
00:19:24.130 --> 00:19:33.980
<v Speaker 2>posibles retrasos para facilitar implementación.¿ Qué pasa si una predicción

184
00:19:34.059 --> 00:19:39.250
<v Speaker 2>de riesgo terrorista basada en búsquedas inocentes te impide viajar?¿

185
00:19:41.069 --> 00:19:43.589
<v Speaker 2>O si tu seguro sube porque predice que vas a

186
00:19:43.650 --> 00:19:52.450
<v Speaker 2>enfermar por tu historial de ejercicio? En nuestro país, España,

187
00:19:53.849 --> 00:19:58.779
<v Speaker 2>la demanda de especialistas en inteligencia artificial predictiva es brutal.

188
00:19:59.619 --> 00:20:08.579
<v Speaker 2>Ingenieros M.L., de máquina de aprendizaje, machine learning, analistas de

189
00:20:08.670 --> 00:20:15.740
<v Speaker 2>datos predictivos, expertos en ciberseguridad para proteger esos modelos, según

190
00:20:15.799 --> 00:20:21.480
<v Speaker 2>informes de InfoJock y LinkedIn, están entre los 10 perfiles más buscados.

191
00:20:23.700 --> 00:20:31.740
<v Speaker 2>Los proyectos reales AEMET usa inteligencia artificial predictiva para alertas climáticas.

192
00:20:34.109 --> 00:20:40.029
<v Speaker 2>La seguridad social pilota sistemas para predecir fraudes. Empresas como

193
00:20:40.049 --> 00:20:48.029
<v Speaker 2>Inditex o Mercadona optimizan stocks con predicciones de compra. Pero

194
00:20:48.130 --> 00:20:56.279
<v Speaker 2>también resistencias. Las ONGs piden moratorias en Predictive Policing. La AEDP,

195
00:20:56.299 --> 00:21:01.019
<v Speaker 2>Agencia Española de Protección de Datos, multa casos de tratamiento excesivo.

196
00:21:03.710 --> 00:21:08.349
<v Speaker 2>El IAT nos protege más que en otros continentes, pero

197
00:21:08.450 --> 00:21:16.380
<v Speaker 2>las Big Tech siguen recolectando datos globalmente. Y todo esto

198
00:21:16.460 --> 00:21:20.960
<v Speaker 2>tiene implicaciones profundas.¿ Quién soy si el algoritmo me conoce mejor?

199
00:21:23.799 --> 00:21:30.549
<v Speaker 2>Aquí la reflexión cordial, pero profunda. Si una máquina predice

200
00:21:30.630 --> 00:21:36.130
<v Speaker 2>mejor mis gustos, emociones y decisiones,¿ sigo siendo yo o

201
00:21:36.150 --> 00:21:42.690
<v Speaker 2>me convierto en un promedio estadístico? Filósofos como Weintraub hablan

202
00:21:42.779 --> 00:21:48.559
<v Speaker 2>de sociedad de la transparencia, donde la intimidad desaparece. Los

203
00:21:48.579 --> 00:21:53.240
<v Speaker 2>psicólogos advierten, un exceso de predicción genera ansiedad.¿ Y si

204
00:21:53.279 --> 00:22:00.720
<v Speaker 2>no cumplo la predicción positiva? Sociólogos. Fragmentación social, porque cada

205
00:22:00.819 --> 00:22:06.779
<v Speaker 2>uno vive en su burbuja predictiva perfecta. Un escenario optimista,

206
00:22:07.180 --> 00:22:11.380
<v Speaker 2>la inteligencia artificial como copiloto que amplía tu libertad, descubre

207
00:22:11.460 --> 00:22:18.029
<v Speaker 2>oportunidades que nunca habrías imaginado. Un escenario realista, equilibrio con

208
00:22:18.109 --> 00:22:24.599
<v Speaker 2>regulación fuerte y conciencia personal. Y el escenario pesimista, mundo

209
00:22:24.680 --> 00:22:29.039
<v Speaker 2>donde las élites predicen y moldean masas y los impredecibles

210
00:22:29.059 --> 00:22:35.900
<v Speaker 2>quedan excluidos. Tú decides dónde nos dirigimos, porque¿ qué puedes

211
00:22:35.940 --> 00:22:45.450
<v Speaker 2>hacer tú? No termino dejándote con miedo, sino con herramientas.

212
00:22:45.509 --> 00:22:49.569
<v Speaker 2>Revisa los permisos de aplicaciones y limita los datos compartidos.

213
00:22:52.210 --> 00:23:01.059
<v Speaker 2>Usa herramientas de privacidad. Navegadores como Brave, VPNs, buscadores como DuckDuckGo.

214
00:23:02.839 --> 00:23:09.500
<v Speaker 2>Pregunta siempre,¿ necesito que esto sepa tanto de mí? Apoya

215
00:23:09.559 --> 00:23:14.460
<v Speaker 2>la regulación. Lee sobre AI Ads. Participa en consultas públicas.

216
00:23:16.789 --> 00:23:23.849
<v Speaker 2>Educa tu higiene digital. Borra historiales. Usa datos sintéticos cuando puedas.

217
00:23:23.869 --> 00:23:29.890
<v Speaker 2>Apoya alternativas abiertas. Modelos de inteligencia artificial locales. Proyectos de

218
00:23:29.990 --> 00:23:36.200
<v Speaker 2>data commons. Proyectos que son de exposición pública abiertos, que

219
00:23:36.259 --> 00:23:41.220
<v Speaker 2>puedes leer el código. Reflexiona. De vez en cuando haz

220
00:23:41.259 --> 00:23:48.680
<v Speaker 2>algo impredecible, solo para recordarte que tú mandas. En España,

221
00:23:48.779 --> 00:23:54.059
<v Speaker 2>la Agencia Especial de Protección de Datos tiene guías excelentes. Úsalas,

222
00:23:54.609 --> 00:24:02.390
<v Speaker 2>pero úsalas bien. Como conclusión, sigamos siendo originales. Aunque yo

223
00:24:02.430 --> 00:24:08.049
<v Speaker 2>te diga que no soy original. La tecnología predictiva no

224
00:24:08.109 --> 00:24:13.759
<v Speaker 2>es villana ni heroína. Es una herramienta potentísima que ya

225
00:24:13.880 --> 00:24:19.420
<v Speaker 2>sabe mucho de ti. Pero no todo. No sabe tu

226
00:24:19.500 --> 00:24:22.880
<v Speaker 2>capacidad de sorprenderte a ti mismo. No sabe el valor

227
00:24:22.940 --> 00:24:26.700
<v Speaker 2>de una decisión irracional o de un cambio de rumbo espontáneo.

228
00:24:27.180 --> 00:24:33.930
<v Speaker 2>De ser humano imperfecto y maravilloso. Creo que conocer el

229
00:24:33.990 --> 00:24:38.410
<v Speaker 2>mecanismo te da poder. No para rechazar el progreso, sino

230
00:24:38.509 --> 00:24:41.299
<v Speaker 2>para usarlo sin que te use a ti. Porque si

231
00:24:41.359 --> 00:24:45.440
<v Speaker 2>el algoritmo sabe más de ti que tú, es momento

232
00:24:45.519 --> 00:24:50.950
<v Speaker 2>de que sepas más sobre el algoritmo. Si te he

233
00:24:50.990 --> 00:24:55.420
<v Speaker 2>hecho pensar y te ha gustado, comparte, comenta o escríbeme.¿

234
00:24:56.619 --> 00:25:03.039
<v Speaker 2>Quieres que profundice en algún ejemplo? ¿Salud? ¿Seguridad? ¿Empleo?¿ O

235
00:25:03.079 --> 00:25:09.019
<v Speaker 2>un episodio para saber cómo protegerte en 2026? Dímelo por las

236
00:25:09.099 --> 00:25:13.920
<v Speaker 2>redes o en un mensaje que me mandes de voz. Piensa, cuestiona,

237
00:25:14.079 --> 00:25:17.289
<v Speaker 2>vive a tu manera, porque al final el algoritmo puede predecir,

238
00:25:18.069 --> 00:25:19.630
<v Speaker 2>pero eres tú quien decides.