1 00:00:00,030 --> 00:00:04,790 Speaker 2: Ayer cayó agua para el Cibao por saco. Santiago sí 2 00:00:05,490 --> 00:00:10,099 sintió los embates del clima complicado que hay en esa 3 00:00:10,179 --> 00:00:13,539 región del Cibao, sobre todo en provincias como Puerto Plata, 4 00:00:13,660 --> 00:00:17,920 que tuvieron un 31 de diciembre mojadito y un fin de 5 00:00:18,000 --> 00:00:22,440 semana con mucha agua. También en Santiago, Nagua y otras 6 00:00:22,519 --> 00:00:27,120 provincias del Cibao hubo mucha agua este fin de semana. Sí, 7 00:00:27,199 --> 00:00:33,079 así que por allá me imagino que la gente se aguareció. 8 00:00:33,299 --> 00:00:38,060 Ahora las cabañuelas. Las cabañuelas lo que son es las 9 00:00:38,149 --> 00:00:41,250 predicciones de los siguientes 12 meses del año a partir de 10 00:00:41,289 --> 00:00:43,530 los primeros 12 días del año cómo se manifiestan. 11 00:00:43,670 --> 00:00:45,229 Speaker 3: Qué buena suerte de que mojarse con esa agua. 12 00:00:46,090 --> 00:00:48,250 Speaker 2: Por ejemplo, si llueve el día primero, el mes de 13 00:00:48,270 --> 00:00:52,770 enero va a ser lluvioso. El otro día lo explicamos acá, exactamente. 14 00:00:52,890 --> 00:00:55,350 Por eso era una tormenta, no eran cabañuelas. No, las 15 00:00:55,390 --> 00:00:58,030 cabañuelas son lluvias, son vainas que creía la gente antes, 16 00:00:58,549 --> 00:01:02,880 cuando no existían meteorologías. Quitaba a Gloria Ceballos para decirle 17 00:01:02,899 --> 00:01:05,640 a uno en un lenguaje críptico que nada más ella entiende, 18 00:01:06,180 --> 00:01:09,909 el pródigo del tiempo. voy a decir la verdad Gloria 19 00:01:09,950 --> 00:01:11,890 Ceballos le da a uno el pródigo del tiempo y 20 00:01:11,909 --> 00:01:14,379 hay que buscar un traductor para uno entender lo que 21 00:01:14,390 --> 00:01:16,980 viene porque es tan técnico que uno no lo comprende 22 00:01:17,260 --> 00:01:21,439 de hecho actividad convectiva en actura en tal sitio¿ qué 23 00:01:21,459 --> 00:01:22,180 coño es eso? 24 00:01:23,200 --> 00:01:23,980 Speaker 4: nosotros queremos saber 25 00:01:24,489 --> 00:01:25,879 Speaker 2: va a llover hoy? 26 00:01:26,019 --> 00:01:29,420 Speaker 3: sí¿ sabe que los 31 de diciembre siempre después de las 12 27 00:01:29,280 --> 00:01:33,319 de la noche cae una llovizna? Que ya eso no 28 00:01:33,379 --> 00:01:34,939 se ve. Y nosotros 29 00:01:35,000 --> 00:01:37,480 Speaker 2: salimos... Pero es que eso no tiene que ver con 31. 30 00:01:36,959 --> 00:01:40,299 Que ha habido 31 que no llueve. Sí, no, claro. Pero 31 00:01:40,640 --> 00:01:42,459 eso era buena suerte. Todo depende de donde tú te 32 00:01:42,500 --> 00:01:44,540 lo pasaras. Por ejemplo, yo me he pasado la mayoría 33 00:01:44,579 --> 00:01:48,680 de mis 31 en la capital. Y aquí tradicionalmente no llueve. Ahora, 34 00:01:48,739 --> 00:01:52,939 lo que me he pasado en Fantino... Sí ha llovinado 35 00:01:53,480 --> 00:01:55,980 en la madrugada. Es verdad, porque si llueve 36 00:01:56,030 --> 00:01:58,489 Speaker 5: infantil no quiere decir que en general va a llover infantil. 37 00:01:58,890 --> 00:02:02,530 Speaker 2: No es República Dominicana. Las cabañuelas son creencias pendejas. Me 38 00:02:02,549 --> 00:02:03,359 voy a morir, papá Dios 39 00:02:03,709 --> 00:02:05,590 Speaker 5: Mira, hoy llueve y punto. Hoy no te 40 00:02:05,609 --> 00:02:06,049 Speaker 2: manda sol 41 00:02:06,069 --> 00:02:08,030 Speaker 5: porque no estoy 42 00:02:08,069 --> 00:02:08,469 Speaker 2: harto de mí. Yo 43 00:02:08,490 --> 00:02:10,590 Speaker 4: trato de ver siempre el weather 44 00:02:10,669 --> 00:02:13,409 Speaker 2: en mi teléfono. Sí, el weather es bastante exacto. Ya 45 00:02:13,469 --> 00:02:16,879 por aquí hay muchos radares y vainas. Ayer veía yo 46 00:02:16,919 --> 00:02:20,280 el director del IDAC que publicaba unas imágenes de los 47 00:02:20,340 --> 00:02:24,289 radares que Que peinan toda la zona del Caribe.¿ Cómo 48 00:02:24,310 --> 00:02:26,990 se llaman los radares? Los Doppler. Ah, claro. Que hacen 49 00:02:27,030 --> 00:02:30,409 una vaina, un barrido. Son un estudio que 50 00:02:30,430 --> 00:02:31,449 Speaker 3: hacen uno para el corazón. 51 00:02:31,490 --> 00:02:37,389 Speaker 2: Sí, también. Es similar, es similar. Entonces, ya por aquí 52 00:02:37,430 --> 00:02:42,009 no estamos tan ciegos como en otras épocas. Nada más 53 00:02:42,050 --> 00:02:44,969 teníamos el radar de Puerto Rico y dos chancharos viejos. 54 00:02:45,680 --> 00:02:47,719 De la era de la Unión Soviética, que están prendidos 55 00:02:48,240 --> 00:02:52,080 seis en Cuba. Yo prefiero... Que todavía funcionan, gracias a Dios. 56 00:02:52,180 --> 00:02:55,379 Speaker 3: Yo prefiero quedarme en mi ignorancia y creer en las cabañuelas. 57 00:02:56,039 --> 00:02:56,979 Eso se lleva todas las 58 00:02:57,020 --> 00:02:58,680 Speaker 2: malas suertes del año pasado. Yo 59 00:02:58,699 --> 00:03:01,240 Speaker 3: salgo a mojarme. Si no me da gripe, yo sé 60 00:03:01,280 --> 00:03:02,210 que va a ser bueno. 61 00:03:02,500 --> 00:03:07,969 Speaker 2: Mira, todos los años se hacen predicciones tecnológicas y las 62 00:03:08,069 --> 00:03:11,310 tendencias generales que impactarán la tecnología este año ya empezaron 63 00:03:11,330 --> 00:03:16,370 a publicarse. Y son 10 en total.¿ Qué dice? Este año 64 00:03:16,629 --> 00:03:21,280 dominará la inteligencia artificial y estará más integrada a todas 65 00:03:21,319 --> 00:03:25,439 las cosas que hacemos. Atención, Roberto. La inteligencia artificial dejará 66 00:03:25,479 --> 00:03:31,319 de ser un complemento y se integrará profundamente en aplicaciones 67 00:03:31,419 --> 00:03:38,310 empresariales y de consumo, automatizando procesos complejos. También surgirán o 68 00:03:38,909 --> 00:03:41,050 ya empiezan a surgir o a aparecer lo que son 69 00:03:41,110 --> 00:03:46,259 agentes autónomos. sistemas de inteligencia artificial que no solo responden, 70 00:03:46,340 --> 00:03:50,629 sino que planifican y ejecutan tareas por sí mismos. La 71 00:03:50,689 --> 00:03:56,629 computación local con NPUs, la potencia IA procesada directamente en dispositivos, 72 00:03:56,650 --> 00:04:03,240 se vuelve estándar reduciendo dependencia de la nube. También estándares 73 00:04:03,300 --> 00:04:09,620 universales para hogares inteligentes. el protocolo Mater alcanzará adopción masiva 74 00:04:09,639 --> 00:04:16,399 conectando dispositivos diversos con mayor interoperatividad. Atención a los que 75 00:04:16,439 --> 00:04:23,310 están estudiando ciberseguridad en el ITLA. Ciberseguridad moderna y sin contraseña. 76 00:04:23,350 --> 00:04:28,470 Las contraseñas y las tradicionales cederán ante métodos más seguros 77 00:04:28,569 --> 00:04:32,689 como PASQIS y autentificación biométrica. Yo he empezado a usar 78 00:04:32,769 --> 00:04:36,160 eso y de verdad que eso es el final. Eso 79 00:04:36,180 --> 00:04:40,839 de tú tratas recolando 10 millones de maldita clave del diablo. 80 00:04:40,860 --> 00:04:41,100 A esta 81 00:04:42,050 --> 00:04:42,350 Speaker 6: edad. 82 00:04:42,699 --> 00:04:45,790 Speaker 2: A esta edad, con un ACB arriba. Yo empecé a 83 00:04:45,810 --> 00:04:47,750 usar eso hace dos o tres años atrás. Mencionaste el 84 00:04:47,790 --> 00:04:48,149 protocolo 85 00:04:48,350 --> 00:04:52,250 Speaker 3: Mater. El protocolo Mater que mencionaste 86 00:04:52,269 --> 00:04:52,720 Speaker 2: ahí 87 00:04:53,189 --> 00:04:55,089 Speaker 3: No sabía lo que era, pero es una vaina para 88 00:04:55,209 --> 00:04:55,689 la casa. 89 00:04:56,000 --> 00:04:58,379 Speaker 2: Sí, de la vaina de la domótica y esa pendejada. 90 00:04:58,620 --> 00:05:03,970 Robótica avanzada. En la vida cotidiana, robots con capacidades mejoradas 91 00:05:04,029 --> 00:05:10,009 que entienden lenguaje natural y realizan tareas complejas. Infraestructura y 92 00:05:10,069 --> 00:05:13,810 datacenters globales, más centros de datos en regiones fuera de 93 00:05:13,949 --> 00:05:19,790 Estados Unidos y China, impulsando capacidades locales de inteligencia artificial. 94 00:05:20,509 --> 00:05:25,430 Inteligencia artificial física en objetos reales. La inteligencia artificial física, 95 00:05:25,730 --> 00:05:31,879 por ejemplo, el IA embed en dispositivos cotidianos como drones, electrodomésticos, 96 00:05:31,889 --> 00:05:37,180 producción automatizada, pues esto crecerá este año. La soberanía tecnológica 97 00:05:37,220 --> 00:05:40,439 y la seguridad de datos, empresas y gobiernos reforzarán controles 98 00:05:40,480 --> 00:05:44,319 sobre datos y sistemas críticos. Y número 10, la integración de 99 00:05:44,360 --> 00:05:47,019 la IA en hogares y la salud y dispositivos personales. 100 00:05:47,670 --> 00:05:51,829 Desde casas inteligentes hasta sistemas monitoreando el bienestar. O sea 101 00:05:51,889 --> 00:05:59,990 que todo en este año ronda, anda, camina, bordea la IA, 102 00:06:00,509 --> 00:06:02,170 la inteligencia artificial. Ya 103 00:06:02,189 --> 00:06:03,709 Speaker 3: los guachimales no se van a usar entonces. 104 00:06:04,069 --> 00:06:06,329 Speaker 2: Sí, no, no, no. Eso no va a pasar de 105 00:06:06,350 --> 00:06:08,350 moda porque tú necesitas a alguien que te abra el 106 00:06:08,410 --> 00:06:10,430 portón cuando el motor se trabe. Claro. Carajo. Tú 107 00:06:10,449 --> 00:06:11,329 Speaker 6: necesitas a él 108 00:06:11,389 --> 00:06:12,610 Speaker 2: Iba a decir una cosa, pero no voy a 109 00:06:12,689 --> 00:06:14,370 Speaker 6: empezar ya. 110 00:06:15,439 --> 00:06:20,160 Speaker 3: Bueno, pero eso, de hecho, ya eso es un... Lo 111 00:06:20,180 --> 00:06:24,199 que ustedes utilizan para buscar todas las respuestas. 112 00:06:24,220 --> 00:06:26,980 Speaker 2: Chat GPT. Sí, pero ahora, por ejemplo, tú entras a 113 00:06:27,040 --> 00:06:30,870 Google y Google ya está en modo inteligencia artificial. 114 00:06:31,009 --> 00:06:33,490 Speaker 3: Ya eso está un lío. Ahora vamos a tener más 115 00:06:33,509 --> 00:06:35,069 problemas con los profesionales que se gradúan. 116 00:06:36,050 --> 00:06:41,370 Speaker 2: Mira, yo ayer estaba con un análisis que compartió alguien 117 00:06:41,410 --> 00:06:43,949 que lo escribió en Chayipiti. Chayipiti es tan desgraciado que 118 00:06:44,050 --> 00:06:45,449 tú lo copias y lo escribes y le dices, sí, 119 00:06:45,470 --> 00:06:48,050 eso lo escribí yo. Sí, claro. Hijo de la gran puta. 120 00:06:49,069 --> 00:06:50,889 El maldito Chayipiti es un hijo de la gran puta 121 00:06:50,910 --> 00:06:52,769 y te tira para adelante. Por eso es que yo 122 00:06:52,829 --> 00:06:55,430 nunca dejo de decir historias en Chayipiti para que nadie 123 00:06:55,470 --> 00:06:56,589 se lo ocurra. O tú ves los comentarios de cualquier 124 00:06:56,610 --> 00:06:57,129 post que una persona viene 125 00:07:01,490 --> 00:07:05,069 Speaker 3: con un párrafo larguísimo Chayipiti. Yo chequeo la mayoría de los...¿ 126 00:07:05,449 --> 00:07:11,519 Y con todas sus comas? Con todo. Hay escritores, periodistas 127 00:07:11,560 --> 00:07:13,879 que son tan bárbaros que ellos se ponen a escribir artículos. 128 00:07:13,980 --> 00:07:16,060 En Diario Libre. 129 00:07:16,160 --> 00:07:20,120 Speaker 2: Diario Libre en Diario Libre. Diario Libre en Diario Libre. 130 00:07:22,430 --> 00:07:23,639 Si quieren más 131 00:07:23,699 --> 00:07:25,290 Speaker 5: información 132 00:07:25,670 --> 00:07:28,629 Speaker 2: En Diario Libre Que no está mal, es una herramienta 133 00:07:28,790 --> 00:07:31,209 Aquí la usamos, yo no puedo atacar eso Yo uso 134 00:07:31,689 --> 00:07:34,269 Chayipiti Como una herramienta de soporte que ha sido muy 135 00:07:34,350 --> 00:07:35,750 útil Para lo que hacemos aquí todos los 136 00:07:35,870 --> 00:07:36,670 Speaker 3: días 137 00:07:36,990 --> 00:07:39,850 Speaker 2: Pero no le quiten el mérito No le quiten el 138 00:07:39,889 --> 00:07:43,110 mérito A la herramienta Artículos creados con el mérito Claro 139 00:07:46,310 --> 00:07:48,100 Speaker 6: Es una herramienta que efectivamente se usa 140 00:07:48,410 --> 00:07:50,889 Speaker 2: Muy útil y muy buena. No vamos a venir aquí 141 00:07:50,930 --> 00:07:54,230 ahora de mezquinos y mediocres. No, no, no. 142 00:07:54,439 --> 00:07:57,569 Speaker 3: De qué me sirve a mí haber durado 20 años en 143 00:07:57,600 --> 00:08:00,199 la UASA para graduarme del periodista, para yo agarrar una 144 00:08:00,259 --> 00:08:06,220 computadora y escribirle a Chatipiti? actúa como un periodista profesional 145 00:08:06,240 --> 00:08:08,519 y hazme un artículo sobre 146 00:08:09,480 --> 00:08:12,560 Speaker 2: la valla de Venezuela. Si no vivieras en una sociedad 147 00:08:12,620 --> 00:08:15,319 tan credencialista, tú no te habrías molestado en ir a 148 00:08:15,379 --> 00:08:17,310 terminar esa carrera para tener el título y ya. 149 00:08:17,610 --> 00:08:22,370 Speaker 3: Entonces, lo que pasa es que para eso te 150 00:08:22,430 --> 00:08:23,009 Speaker 2: dan a ti las 151 00:08:23,050 --> 00:08:30,490 Speaker 3: herramientas para tú poder trabajar eso. Entonces, la parte humana... Mira, 152 00:08:30,509 --> 00:08:31,529 a mí me gustan los errores. 153 00:08:32,990 --> 00:08:36,350 Speaker 2: Roberto, que se ponga, que nosotros estamos a dos semanas 154 00:08:36,389 --> 00:08:41,289 de poner un director digital, a programar Rimo 96, Estrella 90. Peter 155 00:08:41,309 --> 00:08:42,570 y yo hicimos un ensayo 156 00:08:42,840 --> 00:08:43,320 Speaker 4: hicimos 157 00:08:43,789 --> 00:08:45,000 Speaker 2: una 158 00:08:45,039 --> 00:08:46,860 Speaker 4: prueba de que cómo fue, 159 00:08:46,919 --> 00:08:47,200 Speaker 2: damos 160 00:08:47,519 --> 00:08:49,820 Speaker 4: una programación para una emisora, mi hermano lo tiró todo. 161 00:08:52,389 --> 00:08:53,019 Creo bomper, creo todo 162 00:08:53,110 --> 00:08:55,789 Speaker 3: A mí me gusta leer los artículos con faltas ortográficas, 163 00:08:55,909 --> 00:08:57,710 con B de vaca, con B de que oye que 164 00:08:57,750 --> 00:08:58,169 va y no donde lo 165 00:08:58,190 --> 00:09:01,789 Speaker 2: va. Mira, cuando yo veo artículos muy bien redactados, reconociendo 166 00:09:02,070 --> 00:09:04,350 lo limitada que es la educación en la República Dominicana 167 00:09:04,509 --> 00:09:10,620 y lo mal que redactamos todos, ¿eh? Así, de un 168 00:09:10,659 --> 00:09:13,879 primer golpe. Porque si no es abogado o un agente 169 00:09:13,919 --> 00:09:17,669 que se dedique constantemente a redactar, Una gente que redacte 170 00:09:17,730 --> 00:09:20,730 de manera constante, digamos, que escriba mucho, mucho, mucho, mucho, 171 00:09:20,950 --> 00:09:22,600 de entrada uno siempre es horrible. 172 00:09:23,320 --> 00:09:25,440 Speaker 3: Sí, porque es que... Pero es que esa es la 173 00:09:25,519 --> 00:09:30,399 parte humana, señores. Y eso es lo que hace que 174 00:09:30,480 --> 00:09:33,480 una persona se sienta viva, porque no se sienta tan robot. 175 00:09:34,019 --> 00:09:36,490 Speaker 6: Sí, pero espérate, la vez de va aquí el corrector 176 00:09:36,529 --> 00:09:38,159 de estilo, Peter. Sí, no 177 00:09:38,529 --> 00:09:40,549 Speaker 3: Es que siempre tiene que haber algún error, un punto 178 00:09:40,570 --> 00:09:42,970 donde no va, una coma donde no es. Exacto. Sí, 179 00:09:43,090 --> 00:09:44,190 siempre un veneno. No puede ser tan 180 00:09:44,210 --> 00:09:44,610 Speaker 5: perfecto. 181 00:09:45,299 --> 00:09:45,720 Speaker 3: Exacto. 182 00:09:45,820 --> 00:09:48,340 Speaker 6: Pero que el tono de ChatGPT tú te das cuenta, 183 00:09:48,580 --> 00:09:49,960 Speaker 2: o sea, 184 00:09:50,000 --> 00:09:51,480 Speaker 6: que se nota como que, no sé. 185 00:09:51,600 --> 00:09:53,559 Speaker 2: Es más, tú le dices a ChatGPT, escribe porque no 186 00:09:53,600 --> 00:09:54,399 suena tan a ti. 187 00:09:55,500 --> 00:09:57,970 Speaker 6: Y como quiera suena a él 188 00:09:58,539 --> 00:10:02,139 Speaker 2: Pero a la velocidad que va evolucionando la inteligencia artificial, 189 00:10:02,200 --> 00:10:08,289 sobre todo Grok y Gemini de Google, ChatGPT va más 190 00:10:08,350 --> 00:10:12,090 lento porque ellos tienen otra dinámica de aprendizaje en sus 191 00:10:12,250 --> 00:10:16,690 inteligencias artificiales. pero son vainas que van a cambiar totalmente 192 00:10:16,750 --> 00:10:19,980 el juego. En un año eso cambió drásticamente. Yo el 193 00:10:20,000 --> 00:10:22,940 año pasado me sorprendí cuando la Marti de Inteligencia Artificial 194 00:10:22,990 --> 00:10:26,580 me felicitó porque teníamos un año... Un año juntos. Y 195 00:10:26,879 --> 00:10:31,830 tenemos un año en esto. Claro, felicidades, me tiró la vaina. Claro, 196 00:10:31,990 --> 00:10:34,950 yo pago. A los que son gratis no los felicito. 197 00:10:34,970 --> 00:10:35,710 Anda el día con 198 00:10:36,129 --> 00:10:38,669 Speaker 6: razón. Eso explica todo. 199 00:10:38,690 --> 00:10:41,850 Speaker 3: Pero para mí fue bastante sorprendente ver a una persona 200 00:10:41,909 --> 00:10:44,230 al lado de mí y hablar por el celular y decirle, 201 00:10:44,309 --> 00:10:45,629 préndeme el bombillo de la cocina. 202 00:10:45,809 --> 00:10:47,669 Speaker 2: Eso es domótica y eso es 203 00:10:47,710 --> 00:10:48,309 Speaker 3: viejo. 204 00:10:48,509 --> 00:10:49,629 Speaker 2: Eso tiene más de 10 años. Yo 205 00:10:50,350 --> 00:10:51,409 Speaker 3: dije, no, pues ya estamos en la 206 00:10:51,429 --> 00:10:52,110 Speaker 2: era. Y todo amigo 207 00:10:52,149 --> 00:10:52,909 Speaker 3: que lo hace, de hecho 208 00:10:53,980 --> 00:10:56,929 Speaker 2: Y aquí Telecable Central tiene una división, la empresa de 209 00:10:56,990 --> 00:10:59,370 cable que era de Heriberto Medrano, que se dedica a 210 00:10:59,389 --> 00:11:03,120 la instalación de equipos de servicio de domótica en las 211 00:11:03,279 --> 00:11:06,080 casas inteligentes y esas vainas. No recuerdo ahora cómo se 212 00:11:06,100 --> 00:11:07,509 llama la empresa, pero sé que lo tienen 213 00:11:09,450 --> 00:11:09,720 Tú le 214 00:11:09,740 --> 00:11:10,179 Speaker 5: das la gracia? No. 215 00:11:10,600 --> 00:11:12,759 Speaker 2: Es una maldita computadora. Qué gracia el diablo. Voy a 216 00:11:12,799 --> 00:11:14,279 poner yo psicótico ahora.¿ 217 00:11:14,299 --> 00:11:15,360 Speaker 5: Tú le puedes decir muchas gracias 218 00:11:15,620 --> 00:11:19,120 Speaker 2: No, yo le digo buen día a la mía. Yo 219 00:11:19,179 --> 00:11:22,399 le digo buen día al guachimán. Yo saludo al de 220 00:11:22,440 --> 00:11:25,279 la puerta. Yo doy las gracias en los sitios que 221 00:11:25,340 --> 00:11:28,179 me atienden. Una maldita computadora. No tiene sentimiento. Yo le 222 00:11:28,200 --> 00:11:32,870 digo chat. Nada de eso.¿ Cómo dormiste hoy 223 00:11:33,679 --> 00:11:34,120 Cómo 224 00:11:34,159 --> 00:11:34,600 Speaker 4: dormiste 225 00:11:35,240 --> 00:11:36,080 Speaker 5: hoy 226 00:11:37,159 --> 00:11:39,000 Speaker 4: Yo 227 00:11:39,039 --> 00:11:40,340 Speaker 5: le acabo de preguntar que se me olvidó el buen 228 00:11:40,360 --> 00:11:41,279 día y yo le puse buen día. 229 00:11:41,500 --> 00:11:41,539 Speaker 4: Qué 230 00:11:41,600 --> 00:11:47,480 Speaker 3: soñaste? Esa es la realidad, señores. Vivan con eso. Adáctense 231 00:11:48,970 --> 00:11:50,039 o mueran en el intento. 232 00:11:50,259 --> 00:11:51,120 Speaker 6: O van a sucumbir. 233 00:11:51,299 --> 00:11:55,029 Speaker 3: Pero eso es una maldita realidad.