0:07¿Cuánto estás durmiendo?
0:11Mira, nunca he dormido muy bien.
0:13Digamos que estoy aprendiendo el arte de encontrar formas de relajarme y dormir incluso en momentos de una presión fuera de lo común.
0:21Todo avanza muy rápido.
0:22¿Cómo se siente desde adentro?
0:25Es una sensación de crecimiento exponencial.
0:28O sea, imagínate que te alejaras de la Tierra en una nave espacial a velocidad relativista.
0:33Es como la relatividad especial: duermes, te despiertas y en la Tierra pasaron dos días, así que debes hacer dos días en uno.
0:40Y luego te vas a dormir y, como seguiste acelerando, en la Tierra ya han pasado tres días.
0:45Y al día siguiente han pasado cuatro días, y eso es un poco lo que se siente.
0:49¿Te acuestas con paranoia de lo que vas a encontrar al despertar?
0:52Hay suficientes problemas claros e inmediatos que tenemos que enfrentar y yo los estoy manejando constantemente mientras pienso en cómo podemos prepararnos.
1:00Pero ¿sabes qué? No creo que la paranoia o preocuparse por lo que vas a encontrar al despertar sea productivo.
1:07He estudiado ciertas personas en la historia que han enfrentado situaciones de mucha presión y, bueno, hay que aprender a responder racionalmente y no exagerar los peligros ni ponerlos fuera de proporción.
1:18Ese vaivén entre "no estoy preocupado" y "Dios mío, hay que entrar en pánico hoy", creo que eso es una señal de toma de decisiones inmadura.
1:26Y la decisión madura es reconocer que no podemos ignorar esto ni bajar la guardia.
1:31De hecho, el riesgo es cada vez mayor.
1:35Pero es muy importante que respondamos de manera racional, al igual que lo haría un cirujano durante una operación, un oficial ante un operativo militar o cualquier persona que deba tomar decisiones que afectan a mucha gente.
1:48Es necesario comprender los riesgos, claro, pero también conservar un mínimo de calma para poder decidir correctamente.
1:57Mi hijo me dijo ayer: "¿Puedo usar tu cuenta de Claude para trabajar?"
2:00Y yo le dije: "No. Necesito mis tokens".
2:05Estamos viendo cada vez más de ellos, incluso en el espacio de consumo.
2:09Queríamos centrarnos en empresas, pero el mercado de consumo también está creciendo rápido casi sin esfuerzo de nuestra parte.
2:16Estás en el centro del universo de la IA.
2:21Lo interesante es que, durante toda mi carrera y, sin duda, durante mi tiempo en Anthropic, siempre he visto una especie de crecimiento exponencial constante y progresivo.
2:29Y vivir ese crecimiento exponencial sostenido se siente así.
2:33Al principio, no pasa nada.
2:35Luego, empiezan a ocurrir pequeñas cosas y, de pronto, todo se dispara.
2:39Esa es la experiencia del mundo.
2:41Así se percibe la magnitud de la empresa en comparación con otras compañías y con el mundo en general.
2:48Así que estuve observando ese gráfico durante un tiempo y pensé, “Sí, probablemente para esta época nos convirtamos en la empresa de IA con mayores ingresos y la valoración más alta”.
2:58Y, efectivamente, así fue.
3:02Así que, por un lado, no me sorprende, porque en el gráfico solo se ve una línea continua.
3:07Pero, por otro, cuando las cosas realmente suceden, aparecen muchos más detalles y matices, y sin duda resulta sorprendente.
3:14Aun así, seguimos concentrados en lo de siempre, ¿cómo entrenamos buenos modelos?
3:19¿Cómo los ponemos en buenos productos?
3:21¿Cómo verificamos que todo sea seguro?
3:23¿Cómo ayudamos a la gente pero también manejamos los riesgos sociales alrededor de la tecnología?
3:29Son todas las mismas preguntas, solo que bajo un microscopio más grande, por así decirlo.
3:34¿Cómo eras de niño en San Francisco?
3:36Sé que tu papá era artesano en cuero y tu mamá trabajaba en bibliotecas.
3:40¿Cómo te formó esa experiencia?
3:42Toda esa primera revolución de internet estaba ocurriendo a mi alrededor y a mí no me interesaba en lo más mínimo.
3:49A mí me interesaba hacer matemáticas y garabatear cosas.
3:52Me interesaba entender el universo.
3:55Me interesaba la ciencia ficción.
3:58Ese era, en términos generales, el ambiente en el que me movía.
4:01Creo que simplemente sentía mucha curiosidad por el mundo.
4:05Creciste en una ciudad que es el centro de la tecnología y que hoy también es el epicentro de la inteligencia artificial.
4:12¿Hay algo de este lugar, de esta ciudad, que haya moldeado tu visión del mundo?
4:18Sí, creo que ese espíritu tan presente de inconformismo e individualismo, y esa idea de que no pasa nada por estar un poco loco o pensar de una manera distinta, probablemente influyó bastante en mí.
4:31Uno escucha historias sobre países de Europa, o incluso sobre otras regiones de este mismo país, donde pensar las cosas de una manera diferente suele desalentarse o verse como algo extraño, ¿no?
4:42O tener algún tipo de ideas, digamos, locas.
4:45Y, aunque hay muchas cosas de Silicon Valley que critico bastante, creo que algo positivo es que te impulsa a seguir adelante aunque todos los expertos estén en tu contra.
4:54No importa lo que digan los demás, si tienes una visión coherente y una forma clara de ver el mundo, debes seguirla y llevarla adelante.
5:02Quizás simplemente no funcione.
5:04Pero, si funciona, hay una especie de distribución de cola larga Existen ciertos lugares donde buscar, ciertas vetas de mineral, en las que podrías encontrar una enorme mina de oro.
5:15Creo que ese espíritu es muy importante.
5:18Tú, Daniela, tu hermana y su esposo, Holden Karnofsky, vivían juntos en una casa compartida en 2016.
5:25¿Qué debatían en ese entonces?
5:27Creo que fue la época en que Open Philanthropy Project estaba comenzando, y era liderado por Holden.
5:32Y yo era, en ese momento, un científico en biología, así que los estaba ayudando con algunas de las cosas que hacían en torno al desarrollo de la salud mundial o la investigación biológica.
5:42Así que asesoraba sobre esos temas y señalaba qué áreas parecían más prometedoras y cuáles ofrecían menos posibilidades.
5:50Tu decisión de dejar OpenAI se ha convertido en una leyenda de Silicon Valley.
5:55Más allá de la narrativa, ¿cuáles fueron los problemas?
5:58¿En qué no estaban de acuerdo?
6:01Te lo voy a explicar de una manera muy simple.
6:05Hay muchos dilemas difíciles que surgen al desarrollar una tecnología tan poderosa y en Anthropic nos enfrentamos a ellos todos los días, sin saber siempre si estamos tomando la decisión correcta o la equivocada.
6:17Así que hay muchos desacuerdos válidos que se pueden tener sobre seguridad.
6:21Sin duda tuvimos algunos desacuerdos con ellos, pero ya sabes cómo es la gente.
6:26Eso solo no es suficiente para irse.
6:28Gente de aquí ha tenido desacuerdos conmigo.
6:30Y también tienen desacuerdos entre sí.
6:33Pero cuando empiezas a sentir que no puedes confiar en alguien, que sus valores no coinciden con lo que dice defender, que no está siendo honesto o que sus verdaderas motivaciones no son las que afirma tener, y además observas patrones de conducta preocupantes o reiterados actos de deshonestidad, la situación se vuelve muy difícil.
6:51En esas condiciones, resulta cada vez más complicado seguir trabajando con una empresa y mantener la confianza necesaria para continuar esa relación.
7:00Y mira, al final del día, ¿para qué discutir con alguien cuando no comparten tu visión y no les tienes confianza?
7:07La forma de resolverlo es: tú te vas a hacer lo tuyo y ellos se van a hacer lo suyo.
7:13Y yo estoy completamente en paz con la idea de que nosotros hacemos las cosas a nuestra manera y ellos las hacen a la suya.
7:20Ya veremos quién gana en el mercado y quién gana ante la opinión pública.
7:25Creo que todo eso dice mucho más que cualquier polémica sobre quién se fue, de dónde y por qué.
7:30Estamos dando un ejemplo de cómo desplegar esta tecnología de una manera que consideramos responsable.
7:36Si no están de acuerdo, deberían exponer sus argumentos.
7:40Y creo que eso es realmente todo lo que hay que decir al respecto.
7:44Hubo un momento en la Cumbre de IA de India donde tú y Sam Altman aparentemente se negaron a tomarse de las manos en el escenario. ¿Qué pasó ahí?
7:53Pasó que la cumbre estaba muy desorganizada.
7:56Todos subimos al último momento y cambiaron el orden en que estábamos parados, y luego nos tomaron una foto y nos ordenaron a todos que nos tomáramos de las manos.
8:05Así son las cosas ahí.
8:07Y no estoy queriendo decir nada malo de India en particular, pero todas estas cumbres internacionales que tienen jefes de Estado son un caos total.
8:15Pero todos los demás se tomaron de las manos. Vamos.
8:18Mira, la verdad, no sé qué decirte, ¿de acuerdo?
8:23Narendra Modi estaba ahí arriba de repente diciéndole a todos que debían tomarse de las manos.
8:29Está bien. Bueno, Elon y Sam se están demandando mutuamente.
8:33Parece que no te cae bien Sam.
8:34Si las personas que están construyendo la tecnología más importante del mundo no pueden tomarse de las manos en un escenario, ¿cómo podemos confiar en que van a cooperar ante un riesgo existencial?
8:45Te diré lo siguiente.
8:46Hay una gran variación en la calidad y la confiabilidad de las personas que están construyendo esta tecnología.
8:52Ese meme de que nadie se tiene confianza no creo que sea correcto.
8:55Conozco a Demis Hassabis, que desarrolla los modelos Gemini, un competidor fuerte de los modelos Claude.
9:01Lo conozco desde hace 15 años.
9:04Hemos trabajado juntos en varias cuestiones.
9:06Le compramos capacidad de cómputo a Google.
9:09Constantemente intercambiamos ideas sobre seguridad.
9:12Mi opinión sobre esto es que, para empezar, hay algunos actores dentro de este ámbito que resultan mucho más confiables que otros.
9:20Y también creo que, fuera de Anthropic, hay actores en los que confío y que considero responsables.
9:27Creo que los actores confiables deberían unirse y ejercer suficiente presión para que los demás se vean obligados a adoptar los mismos estándares.
9:35A raíz de toda mi experiencia, he aprendido que hay gente que no hace lo correcto por su propia cuenta.
9:40Pero si la mayoría de la industria está haciendo lo correcto, entonces creo que el resto de la industria queda en una posición donde no tiene mucho margen y termina siguiendo la corriente.
9:50Está la versión positiva, donde inspiras a otros.
9:53Eso es como cuando Demis y yo nos inspiramos mutuamente.
9:56Él desarrolló AlphaFold y nosotros también estamos intentando hacer algo en el campo de la biología.
10:01Hacemos investigación de interpretabilidad y ellos empiezan a hacer lo mismo.
10:05Ni siquiera es competencia.
10:07Es simplemente que cada empresa hace algo genial y la otra dice, "Qué bueno".
10:11“Nos gustaría hacer algo similar y aportar algo nuevo”.
10:14Ese sería el lado de la zanahoria.
10:16El incentivo que impulsa la competencia por elevar los estándares.
10:21Luego está la presión implícita, cuando dices, “Ellos están haciendo lo correcto”.
10:25“Quedarán mal si no hacen lo correcto”.
10:27Y muchas veces actúan bien a regañadientes, mientras intentan mostrarnos como los malos o como si hubiera algo siniestro en nosotros.
10:34Eso es de esperarse.
10:36Pero creo que así es como logramos que la industria se una y coopere.
10:41Al principio, otros se enfocaron en apps de consumo llamativas y divertidas.
10:45Tú apostaste por la programación y el mercado empresarial, y tanto Claude Code como Claude Cowork han sido un éxito.
10:51¿Por qué hiciste esa apuesta?
10:52¿Fue una decisión de valores o de negocios?
10:56Cuando fundamos Anthropic, lo esencial, lo que importaba entonces y sigue importando siempre, era hacer las cosas bien.
11:02Pero entonces tienes que preguntarte: para financiar el desarrollo tan costoso de estos modelos, esto tiene que funcionar como una empresa y contar con un modelo de negocio.
11:12¿El modelo de negocio interfiere con los valores?
11:15Esa pregunta siempre está presente, pero algo que aprendí, tanto por mi experiencia en otras empresas como por observarlas desde afuera, es que si eliges un modelo de negocio que entra en conflicto con tus valores fundamentales, vas a tener muchos problemas, ¿no?
11:29O traicionas tus propios valores o te vuelves irrelevante.
11:32Terminas atrapado en una situación sin salida, aunque existen algunas formas de esquivarla.
11:37Pero, aun así, sigue siendo una situación muy difícil.
11:40Es mucho mejor elegir un modelo de negocio que sea compatible con tus valores.
11:45Y entonces, cuando lo pensamos, dijimos, "Ya vimos el mundo de las redes sociales.
11:51El mercado de consumo parece fomentar la interacción e incluso la adicción.
11:56Basta ver toda la basura generada por los modelos de video con IA.
11:59Lo que buscan es maximizar la cantidad de minutos que mantienes la atención porque ese es el incentivo que genera la publicidad.
12:08En cambio, si miramos el sector empresarial, lo que nosotros queremos es que estos modelos sean útiles para la gente.
12:14Pienso en todo lo positivo que se puede hacer con la IA, ¿no?
12:18Yo advierto mucho sobre las cosas negativas, pero en última instancia, creemos que lo positivo va a superar lo negativo.
12:24Muchas de esas cosas entran dentro del ámbito empresarial.
12:27Queremos usar la IA para curar enfermedades que antes no podíamos curar.
12:32Eso implica trabajar con biotecnología, con farmacéuticas, con grupos de investigación académica.
12:38Todos esos son sectores empresariales, Queremos usar la IA para hacer la energía más barata y más eficiente.
12:44Eso abarca el sector empresarial.
12:46Queremos usar la IA para ayudar con la educación.
12:49La mayor parte de eso es sector empresarial.
12:52Queremos usar la IA para atender la salud en los países en desarrollo.
12:57Son organizaciones sin fines de lucro, pero son empresas.
13:00Queremos impulsar el crecimiento económico.
13:02Eso también es el sector empresarial.
13:05Y hay otro factor: para las empresas, la confianza y las relaciones duraderas son muy importantes, El mercado de consumo puede ser bastante efectista, ¿no?
13:14En el mercado empresarial, en cambio, lo importante es construir una relación a largo plazo.
13:18Trabajar con una empresa durante muchos años, cumplir con lo que prometes, que ellos también cumplan y que, en definitiva, confíen en ti.
13:25Entonces es muy sinérgico con nuestro objetivo de implementar estos modelos de manera positiva y segura.
13:31Y creo que nos ha funcionado bien tener un modelo de negocio que en gran medida se alinea con nuestros valores.
13:37Eso no significa que no haya conflictos ni que no tengamos que tomar decisiones difíciles, pero ese tipo de situaciones se presenta con mucha menos frecuencia que de otro modo.
13:46Un desarrollador puede cambiar de Claude a GPT o Gemini en una tarde.
13:51¿Es realmente posible mantener una ventaja a largo plazo en esta industria?
13:55¿Y cuánto tiempo le tomaría a un competidor serio replicar lo que han construido?
14:01La calidad del modelo es lo más importante.
14:03Estamos muy por delante en este momento en cuanto a calidad del modelo.
14:08Hay cierta inercia, pero nunca me apoyé en eso.
14:11Anthropic nunca se ha basado en la idea de que el producto retiene a la gente y que, por eso, no se cambiará a otra opción.
14:17Tienes que ofrecer un modelo y un producto mejores, y vemos que las tasas de crecimiento no se han desacelerado en absoluto.
14:24De hecho, han subido, al menos hasta la grabación de esta entrevista.
14:28Entonces, pienso que eso es lo más importante.
14:32Tras el lanzamiento de Claude Cowork, desaparecieron 285 mil millones de dólares en valor de mercado de un día para otro.
14:39Los operadores lo llamaron el “apocalipsis del SaaS”.
14:42Si la IA sigue avanzando así, ¿cuánto software tradicional será reemplazado y qué tan rápido?
14:49Bueno, la verdad que es muy difícil predecirlo.
14:51Si alguien pudiera hacerlo con precisión, ganaría muchísimo dinero en el mercado y acertaría siempre.
14:57Nadie puede saber exactamente qué va a pasar.
15:01Pero hay algunas cosas que podría decir.
15:03Las empresas tradicionales de software tienen varias ventajas defensivas.
15:07Creo que lo que va a pasar es que algunas van a desaparecer y otras se mantendrán.
15:12Lo que definitivamente creo que va a desaparecer es la capacidad de escribir software rápidamente.
15:18Si tu defensa es haber escrito algo complejo que nadie más puede hacer, no vas a poder sostenerla.
15:25Pero creo que estas empresas sí tienen relaciones con sus clientes y saben muy bien cómo funciona el sector.
15:31Tienen conocimientos únicos sobre sus áreas.
15:34Así que mi consejo para todas estas empresas es bastante claro.
15:38No se queden cómodas ni den nada por sentado.
15:42Hagan una lista de todas sus ventajas defensivas y tengan muy presente que algunas van a desaparecer, mientras que otras se volverán relativamente más importantes porque serán factores limitantes.
15:52Y puede que también haya nuevas ventajas competitivas.
15:56Creo que les irá bien a quienes respondan con habilidad, se apoyen en las ventajas que todavía existen y aprovechen también las nuevas.
16:04Creo que quienes se queden cómodos y se engañen pensando que las estrategias que les funcionaron en el pasado van a seguir funcionando igual, no la van a pasar nada bien.
16:14Ese es el consejo que daría.
16:17Creo que, en definitiva, diría que depende de qué consideres SaaS y qué no, pero me inclino a pensar que la industria del software se hará más grande, no más pequeña.
16:25Aunque ciertamente habrá algunos grandes perdedores.
16:31Creo que la torta está creciendo.
16:34La IA está ampliando el mercado.
16:36Las empresas ya establecidas pueden volverse más pequeñas en términos relativos.
16:41Algunos pueden bajar en valor.
16:43Algunos incluso pueden quebrar si no se adaptan de la manera correcta.
16:47Pero creo que esto se ve seguido cuando el crecimiento es muy rápido, ¿verdad?
16:52Si lo que puede hacerse con IA se multiplica por diez, es muy fácil que una industria ya establecida también crezca, aunque sea una vez y media.
17:00Solo que no tanto como está creciendo la gran torta en su conjunto.
17:05Y no quiere decir que no vaya a haber algunos grandes perdedores.
17:09Creo que quienes no se adapten, miren para otro lado, no vean lo que se viene y no identifiquen sus ventajas defensivas, la van a pasar muy mal.
17:18Sus mayores inversores son empresas como Amazon, Google, Microsoft y NVIDIA.
17:23Todas tienen sus propias agendas.
17:25Son socios y rivales.
17:27Tienen enormes hitos comerciales vinculados al financiamiento.
17:31¿Quién realmente toma las decisiones?
17:34Ha habido varios casos en los que dijimos con mucha claridad lo que pensábamos.
17:39He sido muy claro sobre la necesidad de imponer controles a la exportación de chips a China.
17:45Lo digo porque creo que sería muy malo para Estados Unidos, para el estado de la democracia en el mundo, que China estuviera por delante en capacidades de IA, y algunos fabricantes de chips obviamente no comparten esa postura, pero eso no me ha impedido decirlo.
18:00Lo vuelvo a decir ahora, incluso después de haber firmado más alianzas.
18:04Lo que ellos saben es que siempre trabajamos con ellos.
18:07Hemos sido buenos socios.
18:09Podemos trabajar juntos.
18:10Estoy seguro de que quisieran que no dijéramos estas cosas, pero esto es lo que yo creo.
18:15¿Qué más puedo hacer?
18:17Al fin y al cabo, ellos se benefician de estos acuerdos tanto como nosotros.
18:21Mira, todos somos adultos aquí.
18:23Podemos trabajar juntos en una cosa aunque no estemos de acuerdo en otra.
18:28Bloomberg reportó que tu valuación es más alta que la de OpenAI.
18:32Estamos hablando de casi un billón de dólares para una startup de cinco años.
18:36¿Cómo interpretas esa cifra y por qué necesitan tanto dinero si son más disciplinados con el cómputo y tienen un camino más rápido hacia la rentabilidad?
18:46El cómputo está escalando muy rápido.
18:49Pueden darse las dos cosas al mismo tiempo.
18:51Que los fundamentos del negocio se vean sólidos, pero que, dentro de un año, necesites tres o cuatro veces más capacidad de cómputo, no voy a dar cifras exactas.
19:01Estos aumentos de cómputo avanzan muy rápido, y esperamos que el crecimiento de los ingresos acompañe ese ritmo, lo alcance e incluso lo supere.
19:09Mira eso, pero recaudar dinero es como la protección contra… Así que es algo totalmente racional.
19:16Es una dilución muy pequeña para el negocio y desde un punto de vista lógico, no es en absoluto lo mismo.
19:22De hecho, es compatible con lo contrario.
19:24No significa que haya algo malo en los fundamentos del negocio.
19:28Ha habido reportes de problemas de confiabilidad en los servidores, gente quejándose de que se les acaban los tokens.
19:34Dijiste que otras empresas están invirtiendo mucho en infraestructura.
19:37¿Tienen lo necesario o se están poniendo al día?
19:42Una cosa del cómputo es que también hay cómputo usado como marketing.
19:46Mi opinión es que, con algo más de tiempo, incluso más que un par de meses, podemos conseguir grandes cantidades de cómputo.
19:52Una cosa que vale la pena decir aquí es que no creo que hayamos comprado poco cómputo bajo ningún estándar razonable.
19:59Veníamos planificando un crecimiento del cómputo de diez veces por año, porque eso es lo que esperamos.
20:06Eso no es lo que vimos.
20:10Durante el primer trimestre de 2026, vimos que los ingresos crecieron más de tres veces en un solo trimestre No anualizado, sino tres veces en el trimestre, lo que, por supuesto, elevado a la cuarta potencia da unas 80 veces a lo largo del año.
20:24No planeamos para un crecimiento anualizado de 80 veces.
20:30No hubiera sido racional planear para un crecimiento anualizado de 80 veces, porque eso significa que si solo obtienes 10 veces, tienes ocho veces menos.
20:38Estamos en una explosión de cómputo localmente extrema, y eso no va a continuar.
20:43Si eso continuara, para fin de año llegaríamos a cifras de ingresos que ninguna empresa del mundo podría sostener.
20:49No creo que eso vaya a pasar.
20:52Pero puede haber momentos breves en los que el crecimiento supera por mucho todo lo que habíamos previsto.
20:58Pero bueno, no lo sé. Ahí están los acuerdos de cómputo con Google y con Amazon.
21:03Hay más cosas que podemos y vamos a hacer.
21:05El mercado es líquido.
21:07Si puedes usar el cómputo de manera realmente eficiente y existe demanda, vas a conseguir el cómputo que necesitas.
21:13Puede que solo tome un mes o dos.
21:16¿Se siente bien superar a tu gran rival?
21:20Mira, tenemos muchos desafíos difíciles por delante.
21:23Existe esta idea de una carrera por elevar los estándares, en la que intentamos llevar a otras empresas con nosotros, y creo que hemos visto que efectivamente lo logramos.
21:32A veces no admiten que eso es lo que están haciendo.
21:35A veces nos copian mientras nos atacan.
21:38Pero esta encuesta es muy valiosa.
21:41Por eso creo que el valor de ser la empresa líder, tanto en lo comercial como en términos de modelos, no tiene que ver con vencer a los rivales solo por vencerlos.
21:50Se trata de tener la capacidad de llevar al ecosistema con nosotros.
21:55Y esperamos poder hacer más de eso en el futuro.
21:57Pero ganar debe sentirse bien.
22:01Siempre estamos tratando de tener éxito, ¿no?
22:04Por supuesto que no estamos tratando de fracasar.
22:07No soy el tipo de persona que cree que deberíamos frenar esta tecnología.
22:11Que no deberíamos desarrollarla.
22:14Somos parte de un sistema de libre empresa, donde las compañías compiten y buscan crecer, y eso no tiene nada de malo.
22:21Solo tenemos que mitigar los riesgos de los modelos, ¿no?
22:25Y siempre ha sido un equilibrio entre los dos.
22:28Durante la mayor parte de la historia de Anthropic, ustedes fueron los que iban perdiendo.
22:32Me imagino que es más fácil tomar el camino correcto cuando no tienes nada que perder.
22:36A esta escala, ¿qué tan difícil es mantenerse fiel a sus valores?
22:42Podría responderte que he dedicado mucho tiempo a pensar en cómo eso sigue siendo así.
22:47A medida que las empresas crecen, yo siempre he sido paranoico en cada etapa.
22:52En cada etapa de crecimiento de la empresa, aparece algún desafío nuevo, alguna nueva forma en que la compañía puede perder su voluntad de ganar en lo comercial o incluso el núcleo de sus valores.
23:03Me preocupan ambas cosas porque las veo como complementarias.
23:06De hecho, creo que haber podido desarrollar modelos tan buenos es lo que nos permite hacer valer nuestros valores de una manera efectiva.
23:13A medida que la empresa crece y se vuelve más grande, aparecen muchos riesgos en el camino.
23:19Hay muchas formas de equivocarse, no porque los valores de los cofundadores o los líderes de la empresa cambien, sino porque la composición de la empresa es la que se modifica muy rápido.
23:28Así que probablemente dedico la mitad de mi tiempo a hablar con la empresa sobre la cultura de Anthropic y sobre cómo funciona esa cultura.
23:36Cuando creces a este ritmo, contratas a mucha gente que viene de grandes empresas tecnológicas.
23:41Si no les explicas cómo funciona Anthropic, simplemente van a reproducir lo único que conocen.
23:47la forma de trabajar de las empresas de donde vienen.
23:50Y eso es una lucha y un desafío constantes.
23:54Y la prioridad número uno de Daniela y mía es encontrar la manera de preservar eso, porque reconocemos que, a largo plazo, es el núcleo de lo que somos.
24:06Sus productos van a toda velocidad.
24:08Lanzan mucho y muy rápido.
24:12La primera es que tenemos una empresa unificada, una cultura unificada.
24:16Creo que hemos logrado crecer mucho sin dejar de ser increíblemente eficientes.
24:21Todos siguen en la misma sintonía, esa unidad cultural y organizacional, diría que es el factor más importante.
24:28El segundo factor más importante es el propio Claude.
24:31ahora lo usamos para ayudarnos a desarrollar nuestros modelos, hacerlos más eficientes y crear productos con rapidez.
24:37Hay todo tipo de prácticas nuevas que tienes que desarrollar.
24:41Todavía estamos aprendiendo, pero esto ya está generando mucha aceleración y, cada vez más, una aceleración confiable.
24:48Esos son los dos factores que señalaría.
24:51¿Cuál es la cosa más alucinante que has visto hacer a la IA?
24:54Creo que algunas de las cosas más sorprendentes que he visto están relacionadas con la biología y la medicina.
25:00He visto varios casos, incluido el de Daniela, en los que Claude diagnosticó un problema que varios médicos muy prestigiosos habían pasado por alto.
25:08Y en el campo de la biología, los modelos están volviéndose sorprendentemente buenos en tareas como el diseño de fármacos, la química computacional y cosas por el estilo, y yo simplemente pienso: “Guau”.
25:20Como exbiólogo, lo veo y pienso, “Eso es difícil, requiere mucha formación”.
25:25Y Claude se está volviendo bueno en eso, y esa es un área donde vamos a obtener un beneficio enorme.
25:30Ese es el lado positivo de la IA.
25:33Tendremos grandes beneficios.
25:35La vida va a mejorar.
25:37La calidad de la experiencia humana va a mejorar.
25:40Un siglo de progreso científico.
25:42Un siglo de progreso científico y un siglo de avances en lo que significa humano.
25:47Retrocedamos a 1900.
25:49Pensemos en todos los problemas que teníamos entonces, las razones por las que la gente moría prematuramente, en el sufrimiento que debía soportar y en todas las carencias materiales que hoy ya no enfrentamos.
26:00Ahora imaginemos otros 100 años de ese mismo progreso.
26:04Si logramos atravesar este siglo de progreso científico y médico, y creo que lo lograremos, cada vez soy más optimista, vamos a tener un mundo muchísimo mejor.
26:13Eres conocido por tus ensayos.
26:15¿Claude te ayuda a escribir?
26:20Todavía no llegué al punto de permitir que se use texto escrito directamente por Claude, porque tengo un estilo muy específico y soy un poco exigente eso, pero básicamente uso Claude para que me ayude a hacer lluvias de ideas, pensar temas y preguntarme, por ejemplo, qué referencias podría usar para algo.
26:37O sea, cumple un papel de apoyo.
26:40No sé qué tan lejos estamos de que Claude pueda escribir mejor que yo.
26:44Todavía no llegamos a ese punto, pero creo que sin duda va a llegar.
26:48A mí también me encanta escribir y siento que escribir te ayuda a luchar con las ideas.
26:53Hay mucho pensamiento crítico involucrado en eso.
26:55¿Perdemos eso si dejamos que lo haga Claude?
26:58Eso me preocupa un poco y, de hecho, esa es una de las principales razones por las que escribo yo mismo.
27:04Sin duda, escribo para un público externo, mucha gente lee lo que escribo, pero también lo hago para aclarar mis propias ideas, saber qué hacer después y crear un punto de referencia común para mí y para los demás.
27:16Creo que todavía estamos lidiando con la pregunta de cómo usamos la IA de manera ética.
27:21La forma en que lo estoy haciendo ahora sí conserva esos beneficios.
27:25Uso Claude para investigar, para explorar ideas y para ayudarme a ordenar mejor mis propios pensamientos antes de escribir.
27:33Creo que si le dijéramos: “escribe un ensayo sobre los riesgos de la IA”, primero, no escribiría las cosas que yo pienso y, además, yo perdería justamente ese beneficio.
27:43A medida que los modelos mejoren, probablemente se podrán usar de forma mucho más directa en la escritura y aun así preservar esos beneficios, pero creo que va a ser algo sutil.
27:53Vamos a tener que irlo descubriendo con el tiempo.
27:58Creo que podríamos terminar con una combinación muy inusual.
28:02Un crecimiento del PIB muy rápido, pero acompañado de un alto desempleo, o al menos de mucho subempleo, una gran cantidad de trabajos mal pagos y niveles elevados de desigualdad.
28:11Has sido muy directo sobre la pérdida de empleos.
28:14La IA podría eliminar la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial en los próximos cinco años.
28:19Eso fue hace un año.
28:20La IA ha avanzado muy rápido.
28:23¿Sigue siendo el 50% o es más alto?
28:26Siempre lo he dicho, y si vuelves a ver esos clips originales, que suelen recortarse a tres segundos y sacarse de contexto, la afirmación real siempre fue, “No sé qué va a pasar, pero esto da una idea de la escala que podrían alcanzar las cosas".
28:39Además, siempre hablo de todo lo que podemos hacer en respuesta a esto.
28:43He hablado de un impuesto a los tokens y de trabajar con empresas para ayudar a la gente a adaptarse, soy un poco escéptico de los programas de reentrenamiento, pero deberíamos incluirlos en la mezcla, y también de política macroeconómica.
28:56Incluso desde el principio, siempre hablé de soluciones, pero existe esta tendencia en la psicología humana a recortar los tres segundos donde parece que se viene el desastre.
29:06Mi mensaje definitivamente no es que se viene el apocalipsis.
29:10Mi mensaje es que esto es algo que deberíamos ver venir, que nos preocupa, y necesitamos responder a eso de manera positiva.
29:17No sé exactamente qué va a pasar, pero sigo con el mismo nivel de preocupación, Ahora la IA está aumentando la productividad, pero eso es lo habitual al principio.
29:27Si vuelves a la Revolución Industrial, como escribí en Adolescence of Technology, automatizas el 90 % del trabajo y las personas se vuelven diez veces más productivas en el resto, pero con el tiempo eso se acerca al 100 %.
29:41La consecuencia de eso es que hay que encontrar otra cosa para que esas personas hagan.
29:46No sé qué pasará a largo plazo.
29:48Tengo incertidumbre sobre eso, pero sí creo que hay tipos de adaptación.
29:52Un ejemplo del que suelo hablar es el de los ingenieros de software dentro de Anthropic.
29:58Ahora estamos atravesando una transición en la que la IA vuelve más productivos a los ingenieros de software, aunque escriba todo o casi todo el código, pero ya empezamos a ver los primeros casos en los que quizá a ciertas personas no las vuelve más productivas, sino que conviene que la IA simplemente haga la tarea.
30:16Ese es un lado de la cuestión.
30:18Pero el otro lado es: ¿para qué necesitamos más demanda?
30:22Hay algo que llamamos ingeniero de implementación directa, o arquitecto de soluciones aplicadas de IA, cuyo trabajo combina tareas técnicas con conversaciones con los clientes.
30:31Hay mucha demanda para eso porque hay muchos clientes y estamos creciendo muy rápido.
30:36Ahora bien, ¿cada persona que está en la ingeniería de software sirve para esto?
30:41No es perfecto, no es uno a uno.
30:44Eso te da una idea de que posiblemente habrá una cantidad enorme de disrupciones, pero las cosas también se van a ajustar.
30:50¿Cuál gana? No lo sé.
30:52Pero la razón por la que es importante advertir sobre esto es que así es como podemos responder.
30:57Así es como podemos hacer política.
31:00Tanto dentro de Anthropic como a nivel macroeconómico para todo el mundo.
31:04Queremos presentar ideas cuidadosamente elaboradas.
31:07No queremos decir cosas que la gente no crea que vamos a cumplir.
31:10No queremos decir cosas a medias.
31:12Queremos pensar con cuidado en qué se debería hacer con estos problemas.
31:16Presentaste este gráfico sobre la posible alteración del empleo, en áreas como ventas, finanzas y otras, donde se muestra qué trabajos desaparecen, ¿quiénes son reemplazados y qué nuevos puestos se crean?
31:27Nadie lo sabe con certeza, porque la economía es impredecible.
31:31Es igual que la bolsa de valores.
31:34Son estos procesos descentralizados donde realmente no sabes de antemano cuáles son las partes del trabajo que la gente va a poder hacer.
31:41Pero, a grandes rasgos, diría que en cualquier área donde haya trabajos administrativos o profesionales de nivel inicial, ya sea banca, finanzas u otros sectores similares.
31:51habrá mucho potencial para que la IA primero vuelva a las personas más productivas.
31:56Pero luego va a llegar un momento en que la IA podrá hacer el trabajo de manera generalizada, y entonces tendremos que preguntarnos qué otras cosas pueden hacer las personas.
32:06Y creo que necesitamos planificar eso con anticipación.
32:09Ya lo estamos haciendo cuando hablamos con clientes empresariales.
32:13Vemos las decisiones que enfrentan.
32:15Se preguntan, por ejemplo, si deberían reducir costos, Eso muchas veces implica contratar a menos personas y hacer básicamente lo mismo con menos recursos, o preguntarnos si deberíamos hacer más cosas con la misma cantidad de recursos.
32:28Y siempre, cuando podemos, tratamos de empujarlos a hacer más con la misma cantidad de recursos, porque básicamente eso significa contratar el mismo número de personas o quizás incluso más, pero simplemente hacer cosas nuevas, empujándolos hacia lo positivo.
32:43Lo que tenemos a nuestro favor aquí es que la torta va a crecer mucho.
32:47Y como consecuencia de esa expansión, probablemente va a haber lugares adonde la gente pueda ir.
32:52Es solo cuestión de encontrarlos lo suficientemente rápido.
32:55Es la magnitud de la disrupción.
32:57Va a ser grande, y sobre eso le estoy advirtiendo a la gente.
33:00Pero hay que resolver el problema de encaje entre las personas y las tareas.
33:06Entonces, imagina que te despiertas en cinco años, ¿cómo crees que se ve este país?
33:10¿Qué está haciendo esa gente?
33:13Porque si hay tanto desempleo, ¿no es así como empiezan las revoluciones?
33:18Ese es el resultado que queremos evitar.
33:21Es lo que no queremos que ocurra.
33:23Creo que hay algunos escenarios posibles.
33:25Ninguno está garantizado, no estamos seguros.
33:28Pero está el mundo físico, ¿no?
33:30Por ejemplo, en todo lo que ocurre en el mundo físico, ¿sí?
33:33también hay una revolución en robótica, pero avanza mucho más lento que lo que está pasando con la IA.
33:38La gente siempre habla de construir centros de datos, pero cuando procesar información se vuelve mucho más fácil, quizás la limitación pase a estar en el mundo físico.
33:47Y entonces necesitamos muchas más personas para construir y crear cosas en el mundo físico.
33:52Todo lo que esté centrado en lo humano, será muy importante.
33:55Escucho muchas historias de gente que dice, “La IA encontró algo que mi médico no pudo detectar".
34:02Pero la gente realmente quiere hablar con otros seres humanos, sobre todo cuando se trata de temas importantes.
34:08Quizás la IA puede dar mejor servicio al cliente, pero aun así, mucha gente quiere hablar con humanos.
34:14Entonces estos trabajos impulsados por las relaciones humanas van a ser importantes.
34:19Y creo que habrá cierto esfuerzo por parte de los humanos para dirigir a las IAs.
34:24En algún nivel tiene que estar alineado con los valores e intenciones de alguien.
34:29Así que seguirá habiendo algún papel para las personas, aunque no sé si será limitado o amplio.
34:34Creo que es muy difícil de decir.
34:37Ha habido mucha resistencia, y sé que dijiste que intentas advertirle a la gente pero Jensen Huang afirmó que estás confundiendo tareas con empleos.
34:46Otros han dicho que es una especie de marketing del apocalipsis que beneficia a Anthropic.
34:51Quiero ser muy claro y rechazar firmemente esa idea.
34:54La idea general es que existen riesgos de pérdida de empleo y que estas son algunas posibles respuestas.
35:00No hemos desarrollado completamente las ideas porque quiero hacerlo bien, pero Anthropic ha propuesto muchas ideas.
35:07Hemos tenido becas económicas, tenemos el índice económico.
35:10Hablo de las posibles formas de abordar estos riesgos, desde la política fiscal y macroeconómica hasta cuáles son los nuevos empleos.
35:19En La adolescencia de la tecnología, dedico unas cinco páginas a explicar la diferencia entre tareas y empleos, por qué esta vez es distinta de otras, y una lista de seis medidas que podemos tomar, desde la filantropía privada hasta la acción del gobierno.
35:33Hablo de los problemas y hablo de las soluciones.
35:37Pero en las redes sociales, que detesto, y que detesto como categoría en sí misma, la gente circula clips de tres segundos tomados de entrevistas o comentarios de hace un año.
35:47No leen realmente los ensayos o se aprovechan de la lógica de las redes sociales.
35:51Yo he escrito sobre estos temas con mucha más cautela, hablando también de los riesgos.
35:57La idea de que esto es marketing barato es en sí misma marketing barato.
36:03Es no querer tomarse en serio un trabajo intelectual serio.
36:07Y estoy convencido de que eso es parte del problema.
36:11De nuevo, diré que es parte de la enfermedad de Silicon Valley.
36:15Se quedó atrapada en este mundo de las redes sociales de tres segundos, y la gente solo reacciona a eso, o cree que solo tiene que reaccionar a eso.
36:23De nuevo, creo que es muy peligroso y hace que no logremos tener una conversación madura.
36:28La gente ve de pasada un clip de tres segundos y dice, “Ah, esto es lo que estaba diciendo Dario".
36:37Y cuando alguien dice algo así, dejo de tomarlo en serio.
36:42Una de las grandes empresas de IA del mundo está profundamente involucrada en muchos aspectos distintos de la seguridad nacional de EE. UU.
36:50incluyendo operaciones militares.
36:52Crece el enfrentamiento entre Anthropic y el Pentágono por las salvaguardas militares de la IA.
36:57Tienes una postura antibélica de larga data, que se remonta a tus días en Caltech, y aun así eres una de las primeras empresas de IA en firmar un contrato con el Departamento de Defensa para operar en redes clasificadas que EE. UU. usa para librar guerras.
37:13Mira, el mundo cambia.
37:16Mi visión de esta tecnología es que, cuando veo a Rusia invadiendo Ucrania, y veo el riesgo de que China pueda invadir Taiwán, me preocupa que estemos ante una especie de bloque autoritario que está resurgiendo y ganando fuerza.
37:30La realidad es que son muy agresivos y necesitamos defendernos.
37:35Eso es algo en lo que creo desde hace tiempo y que aún sigo creyendo hoy.
37:40Es por esa razón que a lo largo de las dos administraciones que he tenido, aunque no esté de acuerdo con todas las políticas de una u otra, en general, siempre hemos apoyado esta postura.
37:51No queremos vivir en un mundo donde China y Rusia puedan analizar toda la información de inteligencia con IA, puedan usar la IA para atacar a Taiwán y Ucrania, y nosotros, en cambio, no podamos usarla para defenderlos.
38:03Por eso trabajamos con ellos.
38:05Desde luego no lo hacemos por el dinero.
38:08Es un dolor de cabeza enorme.
38:10Incluso dejando de lado las batallas legales, es muy complicado incorporarse a las redes del gobierno, y no es por tanto dinero.
38:17Lo hicimos porque nos importaba.
38:19Pero del mismo modo, precisamente porque nos importa, tiene que haber límites en el uso de la tecnología.
38:26Y la formulación que usé en La Adolescencia de la Tecnología es: debemos usar esta tecnología en todos los sentidos, excepto en aquellos que socaven nuestros propios valores.
38:37Y nuestras líneas rojas de vigilancia masiva y armas totalmente autónomas son cosas que creo que socavan nuestros valores.
38:43No vale la pena que las democracias ganen si hacen esas cosas.
38:48Ese es el equilibrio que yo veo, esa es la postura que adoptamos, y eso explica tanto por qué fuimos los primeros en trabajar con el Departamento de Guerra como por qué hubo ciertas cosas que no quisimos hacer, aunque otros sí estaban dispuestos a hacerlas.
39:02Creo que hay que tomar una postura y defenderla.
39:05Esta idea de empresas que pasan de “no vamos a hacer nada con el gobierno” a “de pronto hacemos absolutamente todo con el gobierno” no la entiendo.
39:14Hay que elegir los principios y mantenerlos.
39:17Trabajan con Palantir desde 2024.
39:20Su tecnología se usa en el ICE, en la policía y en Gaza.
39:24¿Claude se usa también para otros tipos de vigilancia?
39:27No trabajamos con el ICE, ni a través de Palantir ni de nadie.
39:31No trabajamos con la CBP.
39:33No creo que trabajemos en Gaza.
39:35Somos muy cuidadosos a la hora de definir el alcance de nuestras colaboraciones, para limitarlas a cosas en las que creemos.
39:42Así que establecieron límites.
39:44El presidente los excluyó del gobierno federal.
39:46El Pentágono los calificó como un riesgo para la cadena de suministro.
39:50OpenAI intervino y firmó el contrato que ustedes se negaron a firmar.
39:53¿Cómo sería realmente ganar esta batalla?
39:57No creo que una empresa privada pueda ganar esta batalla.
40:00Esta no es una batalla que Anthropic piense en términos de ganar o perder.
40:04La verdad, ni siquiera lo llamaría una batalla.
40:07Es más bien un debate sobre cuál es el uso adecuado de la IA por parte del gobierno.
40:13Y la inteligencia artificial es una tecnología nueva y emergente.
40:17No entendemos del todo en qué aspectos es confiable y en cuáles no lo es.
40:22No entendemos de qué maneras promueve nuestros valores ni de qué maneras los socava.
40:27Por eso, una de las cosas que consideré importantes fue sentar un precedente sobre algunos usos que creemos positivos, que, francamente, son la mayoría, y también sobre aquellos que nos preocupan.
40:38Y, como ya dije, hemos comprobado que un contrato solo puede llegar hasta cierto punto.
40:43Como hemos visto, otra empresa puede firmar un contrato que no respete esos mismos límites.
40:49Pero lo que sí ha logrado es generar conciencia sobre el tema, y ahora tenemos esfuerzos bipartidistas serios en el Congreso que intentan prohibir algunas de las cosas que nos preocupan y establecer límites.
41:02Como dije recién, no quiero plantearlo como una batalla, pero el objetivo sería lograr que nuestro país reflexione con más cuidado sobre qué usos de esta tecnología son apropiados.
41:12Anthropic está dirigida por un lunático ideológico No, esa no es mi pregunta, mi pregunta es sobre la IA en términos generales.
41:19¿Te molesta que los llamen fanáticos ideológicos o izquierdistas radicales?
41:24Me han dicho cosas peores que esas todo el tiempo.
41:27La verdad es que la gente puede llamarme a mí o a Anthropic como quiera.
41:31Las dos cosas que importan son que tengamos éxito como empresa y que defendamos nuestros valores.
41:37La verdad es que, en cierto modo, mi vida es bastante sencilla, porque cuando esos son los dos objetivos que persigues, todo resulta muy simple.
41:45Siempre sabes dónde estás parado.
41:47Un funcionario estadounidense dijo que, gracias a los modelos de lenguaje, el ejército de Estados Unidos pasó de atacar mil objetivos diarios a cinco mil.
41:56Eso significa que Claude puede ayudar a matar a más personas más rápido.
42:00¿Estás cómodo con eso?
42:02Aquí hay dos cuestiones.
42:04Por un lado está la capacidad de EE. UU. de ser más efectivo militarmente.
42:10Yo apoyo esa capacidad.
42:12Creo que tener esa capacidad más fortalecida no provoca guerras, sino que las disuade.
42:18Básicamente, me estás preguntando si creo en este país, ¿verdad?
42:21¿Quieres que este país sea un actor más poderoso en lugar de uno menos poderoso en el escenario mundial?
42:31Otra cuestión distinta es si hay determinadas políticas que el gobierno de EE. UU. lleva adelante y que yo podría apoyar o no apoyar.
42:39Obviamente, apoyo algunas y no apoyo otras.
42:45El Departamento de Guerra señaló algo con lo que, de hecho, estamos de acuerdo.
42:49Si proporcionamos una tecnología, no nos corresponde decidir qué operaciones militares pueden llevarse a cabo y cuáles no.
42:57En lo personal, quizá considere que una operación militar tiene sentido y que otra es una mala idea, pero no vamos a negarles la tecnología.
43:05Las decisiones políticas deben quedar en manos de quienes toman las decisiones militares.
43:11Lo que sí puedes hacer es establecer ciertos límites de alto nivel que, para nosotros, impidan los casos de uso que parecen incompatibles con nuestros valores, con los valores de nuestro país, y promuevan los casos de uso que creemos que fomentan nuestros valores.
43:26Así es como lo vemos.
43:28Bloomberg informó que el ejército estadounidense usa Claude en la guerra en Irán para seleccionar objetivos con IA mediante Maven Smart System, de Palantir.
43:38En febrero, un misil estadounidense habría alcanzado una escuela de niñas en Irán y matado a más de 150 personas, en su mayoría menores.
43:46¿Tuvo Claude algún papel en ese ataque?
43:51Nosotros no sabemos exactamente cómo se usaron estos modelos.
43:56Obviamente, los errores que ocurren durante una guerra pueden tener consecuencias terribles, y lo que pasó en este caso fue algo realmente devastador.
44:07Si eso no deja claro por qué debemos oponernos a ciertos usos que no apoyamos, no sé qué lo haría.
44:14Estuvimos dispuestos a poner en riesgo el futuro de nuestra empresa para limitar cómo se utilizan estos modelos, y el caso que mencionas ni siquiera cruza nuestros límites.
44:24Nos preocupa que puedan producirse cien veces más situaciones como esta con usos que sí crucen nuestros límites.
44:31Pero nuevamente diría que en general, el uso de estos modelos es apropiado.
44:36Creo que, en conjunto, el balance es positivo.
44:39Pero quienes toman las decisiones militares cometen errores terribles incluso en las mejores circunstancias, y no sé si estamos atravesando una de ellas.
44:48Hay varias cosas de las que podemos hablar.
44:51Podemos hablar de establecer límites que impidan usos de estos modelos con mayor probabilidad de conducir a ese tipo de problemas.
44:58¿Qué habría pasado si hubiéramos cedido, como ya lo hicieron casi todas las demás empresas y permitido el uso de armas totalmente autónomas?
45:06Esto es como un humano.
45:08Lo que hemos visto aquí es que Claude asiste, pero un humano toma la decisión final.
45:12O sea, un humano tomó esa decisión final, no Claude.
45:16Imaginen un mundo en el que, no Claude, porque nosotros no lo permitimos, sino otro modelo de IA, tome la decisión por sí solo y ningún ser humano llegue a verla.
45:25Eso es lo que intentábamos evitar.
45:28También diría que aquí hay otra cuestión distinta.
45:32No creo que las contrataciones públicas sean la vía adecuada, pero esto debe responder al interés del pueblo estadounidense, no al mío como proveedor de la tecnología.
45:41A la sociedad le importa que los responsables militares eviten estos errores, actúen de forma confiable y tomen buenas decisiones.
45:49De nuevo, eso me preocupa como ciudadano.
45:51Como proveedor de la tecnología, es como si dijera que el gobierno usa mucho Microsoft Excel.
45:57Si Microsoft dijera: “Pueden usar Excel para esta operación militar, pero no para aquella”, no funcionaría.
46:04En la práctica, eso no es viable.
46:07Pero espero que esto les dé una idea de cómo abordamos esta cuestión.
46:11Esa escuela tenía un sitio web. Bastaba con buscarla en Google.
46:14¿No debería Claude haberlo detectado?
46:16¿No debería la IA o la tecnología que usaron haberlo detectado?
46:20Y esto revela un problema aún más inquietante.
46:23¿El uso de la tecnología como atajo en la guerra?
46:27Mira, lo primero que debo decirte es que eso depende de información clasificada que quizás yo no tengo.
46:35Pero el principio que establecimos y que considero que se respetó en este caso, es que la decisión final siempre debe quedar en manos de una persona.
46:44No sé qué papel tuvieron Claude u otros modelos de IA, pero, si esto no demuestra por qué ese principio es tan importante, no sé qué podría demostrarlo.
46:54¿Dirías que la guerra con IA tiene más probabilidades de evitar la Tercera Guerra Mundial, una guerra entre Estados Unidos y China?
47:01¿O tiene más probabilidades de provocarla?
47:04Diría que, en términos generales, es más probable que ayude a evitarlo, pero, si no ponemos límites a su uso, también podría aumentar la probabilidad de que ocurra.
47:13Has visto Dr. Strangelove, ¿verdad?
47:15La premisa era que existe un dispositivo apocalíptico que lanza armas nucleares de forma automática cuando detecta que están disparando armas nucleares contra él.
47:24¿Qué podría salir mal?
47:25De nuevo, vuelvo a esto de las armas letales totalmente autónomas.
47:29Creo que los conflictos surgen cuando ambas partes se lanzan una contra la otra.
47:34Se malinterpretan mutuamente.
47:36Y sin una supervisión adecuada de esta tecnología, es más probable que ocurran esos accidentes.
47:42Ahora bien, la situación cambia si la IA se usa correctamente, no en combate, sino en tareas de inteligencia.
47:49Supongamos que logramos predecir una invasión de Taiwán o detectar un nuevo movimiento militar en Ucrania.
47:55Si conocemos de antemano todo lo que están haciendo, nuestros adversarios probablemente lo pensarán dos veces antes de lanzar una invasión o emprender cualquier otra operación militar.
48:05Y creo que una inteligencia superior realmente puede disuadir los conflictos.
48:09Una capacidad de respuesta superior puede disuadir los conflictos.
48:13Sigo creyendo en estas cosas.
48:17Anthropic aparece en los titulares casi semanalmente, sobre todo ahora en torno a Mythos, Este es el modelo más reciente y avanzado de Anthropic, y es capaz de recorrer todos los eslabones de la cadena de ataque cibernético y hacerlo de forma autónoma.
48:31Dijiste que Mythos era demasiado poderoso para lanzarlo al público.
48:35¿Qué fue lo que más te sorprendió?
48:38Lo que más me sorprendió fue que los modelos habían mejorado tanto para encontrar vulnerabilidades como para convertirlas en exploits, aunque la gente suele hablar solo de las vulnerabilidades.
48:48Y esto es importante.
48:50No suele hablarse de convertir esas vulnerabilidades en exploits, algo en lo que el modelo era bastante bueno.
48:55Entonces, lo que me sorprendió fue que vimos un salto particularmente grande.
49:01Y, sin que nosotros los orientáramos demasiado, algunas de las primeras empresas a las que se lo dimos dijeron cosas como: “Esto es una superarma”.
49:10Deberías tener una licencia de armas para usarlo.
49:14“Por favor, no lo lancen”.
49:16Esa presión no venía de nosotros, sino de las propias empresas a las que les habíamos dado acceso.
49:21Estaban encontrando tantas vulnerabilidades críticas y, además, tantas formas concretas de explotarlas, que prácticamente nos rogaban que no publicáramos el modelo.
49:30Ahora bien, para que quede claro, porque en las redes sociales todo suele distorsionarse, el objetivo no es mantener esto bajo llave para siempre.
49:38Estamos intentando ampliar el acceso de manera gradual para que cada vez más personas puedan usarlo y con el tiempo, creemos que Mythos debería estar disponible para el público general, aunque con salvaguardas sólidas de ciberseguridad.
49:51Ahora bien, una de las preocupaciones es que las salvaguardas de ciberseguridad actuales, como las que incorporamos en Opus 4.7, un buen modelo de ciberseguridad, pero considerablemente menos potente, pueden vulnerarse.
50:05Y nos preocupa un poco que otras empresas consideren que eso constituye una defensa suficiente, porque, aunque a veces funciona, todos sabemos que estos clasificadores pueden vulnerarse o eludirse.
50:16Nuestras propias pruebas y, francamente, nuestra evaluación de las defensas que otras empresas han implementado indican que todavía no son lo bastante sólidas.
50:26Y eso es lo que estamos esperando.
50:28Llevar las defensas al punto en que realmente tengamos confianza en ellas.
50:33Hubo mucha resistencia al respecto.
50:36Hay investigadores que dicen que pudieron replicarlo usando modelos de código abierto más baratos.
50:41Algunos dicen que OpenAI ya tiene estas capacidades.
50:45¿Qué les dices a quienes afirman que esto es una gran jugada de relaciones públicas?
50:50Bueno, la afirmación de que esto podría replicarse con modelos de código abierto es completamente falsa.
50:56La idea es que Mythos analiza toda la base de código y encuentra algo.
51:00Alguien publicó en Twitter: “Si apuntas un modelo de código abierto exactamente a la línea de código que Mythos identifica, encuentra el mismo problema”.
51:09Pero esa no es la instrucción que se le da al modelo.
51:12Esa no es la indicación.
51:13No es lo mismo, son cosas distintas.
51:16La prueba definitiva de esto es que vamos a las empresas.
51:19Vamos a los repositorios de código abierto.
51:21Encontramos 271 nuevas vulnerabilidades en Firefox.
51:25Encontramos miles dentro de empresas privadas que aún no las han corregido o no pueden divulgarlas todavía.
51:31O sea, nadie encontró esas 261 vulnerabilidades con el modelo anterior.
51:36Lo importante es el flujo de trabajo que realmente funciona en la práctica, no decir: “Bueno, encontré exactamente la línea que detectó Mythos.
51:43Encontré la aguja en el pajar”.
51:45Ahora otro modelo puede seguir desde ese hallazgo.
51:48¿Y los que dicen que esto fue puro marketing?
51:52Hemos sufrido enormes pérdidas comerciales por no lanzar este modelo.
51:56Este modelo ha acelerado increíblemente la investigación dentro de Anthropic y la producción de los próximos modelos.
52:02Haría lo mismo en el mundo real si decidiéramos lanzarlo.
52:05Esto nos ha perjudicado mucho en lo comercial.
52:08Si esto ayuda a los defensores, también ayuda a los atacantes.
52:12¿Aún podemos defendernos?
52:14Les estamos dando Mythos primero a los defensores para que corrijan vulnerabilidades antes de que llegue a manos de los atacantes.
52:20A medida que los modelos mejoran, quizá encuentren cada vez más errores, pero esa cantidad es limitada.
52:26Son finitos. Es como una superficie con una cantidad limitada de agujeros.
52:30Corriges todos los agujeros y la superficie se vuelve muy difícil de atacar.
52:35Además, si el propio código fue escrito con un modelo potente, resulta muy difícil encontrarle fallas o vulnerarlo.
52:41Entonces, creo que del otro lado de esto, con suerte, dentro de seis meses o un año, tendremos un ecosistema de internet mucho más seguro que el que teníamos antes.
52:50Estamos tratando de llegar a ese mundo.
52:52Y estamos haciendo todo lo posible para abrir Mythos a nuevos defensores cibernéticos.
52:57Hemos estado hablando con el gobierno.
53:00Respetamos mucho sus recomendaciones.
53:02Están abriendo el acceso más lentamente por temor a riesgos de contrainteligencia.
53:09Creo que toda persona seria aquí entiende que hay concesiones reales en juego.
53:13Recibimos muchas críticas malintencionadas en Twitter y también de otras empresas de IA.
53:18Cuando comparas lo que dicen con lo que hacen y ves las contradicciones, queda claro que no son gente seria.
53:24No están abordando con seriedad las difíciles disyuntivas que tenemos que enfrentar en esta situación.
53:30Todos los días me llaman clientes para decirme: “Quiero acceso a Mythos”.
53:34También me llaman gobiernos de otros países con el mismo pedido.
53:37Y, al mismo tiempo, el gobierno de EE. UU. y mi equipo de seguridad me dicen, “Espera, esto implica ciertos riesgos”.
53:44No estoy diciendo que una postura sea correcta y la otra no.
53:48Ambos lados tienen puntos válidos.
53:50Pero aquí existe un desafío real que debemos afrontar juntos como sociedad, sin reducir estas posturas a simples estrategias de marketing ni recurrir al marketing barato para desacreditarlas, como están haciendo algunas otras empresas.
54:04Todo eso solo demuestra una falta increíble de seriedad y madurez.
54:08Debemos enfrentar juntos este momento.
54:11¿Ya tuviste que aceptar concesiones que no te dejan del todo conforme?
54:17Toda la historia de Anthropic ha tenido este tipo de concesiones.
54:22En un mundo ideal, antes de lanzar siquiera el primer chatbot, uno preferiría poder dedicar años a estudiar cada una de las cosas que podrían salir mal y todos los posibles riesgos que podría generar.
54:33De hecho, retrasamos el lanzamiento inicial de Claude, pero solo durante unos meses.
54:39Lo que quiero decir es que todo implica una concesión.
54:42Los extremos de este debate son completamente absurdos.
54:46Así que todo es una concesión.
54:51Lo que diría es que, ahora que hemos alcanzado una posición de liderazgo comercial, Daniela y yo estamos haciendo todo lo que está a nuestro alcance para inclinar todavía más la balanza hacia una postura cautelosa y responsable.
55:04De eso se trató el lanzamiento de Mythos, ¿verdad?
55:08Es muy difícil hacer algo así si no eres el jugador líder.
55:12Y creo que vamos a ver cada vez más iniciativas y decisiones de este tipo.
55:17Algunos plantean: ¿por qué el gobierno no se apoderaría de la empresa?
55:21¿Por qué dejarían una tecnología tan poderosa en manos de una empresa privada?
55:26Creo que esa es una pregunta muy seria y comparto esas preocupaciones.
55:31No creo que el gobierno deba tomar directamente el control de la empresa.
55:35Pero lo plantearía de esta manera.
55:37Para dar un paso atrás y describir la situación, diría que todas las tecnologías poderosas que hemos visto a lo largo de la historia fueron desarrolladas por el gobierno o tuvieron su origen en él.
55:47Las armas nucleares fueron creadas por el gobierno y, desde entonces, prácticamente siempre han permanecido bajo su control.
55:54Incluso internet, el GPS y los teléfonos celulares nacieron de investigaciones hechas en laboratorios federales y universidades.
56:02La IA es la primera tecnología que se ha desarrollado en el sector privado, sin una participación importante del gobierno que recién ahora se está incorporando.
56:11Eso es una situación peligrosa e inestable.
56:14No es la situación que yo hubiera elegido.
56:17No hay una alternativa real.
56:19Esta tecnología puede construirse.
56:21Nuestros adversarios ya lo están haciendo y tiene valor económico.
56:25O sea, se va a construir.
56:27El problema es que el gobierno no la desarrolla, no que lo haga el sector privado.
56:31Necesitamos pensar en controles y contrapesos al poder.
56:35El poder de las empresas de IA debe estar sujeto a controles y contrapesos.
56:40Contamos con un Fideicomiso para el Beneficio a Largo Plazo.
56:44Básicamente es un organismo que puede nombrar y destituir a la mayoría de los miembros de la junta directiva.
56:50En esencia, si uno sigue toda la cadena de autoridad, tiene el poder de despedirme.
56:55Lo que estamos analizando es la posibilidad de incorporar algunos elementos propios de una especie de gobernanza pública.
57:02Desde luego, no todos, pero sí una parte de ellos.
57:05Es decir, que tengas que rendir cuentas ante alguien cuyo interés en la empresa no se limite a tener acciones.
57:11Eso es muy importante y esa estructura va a continuar sin importar lo que le pase a la empresa.
57:16Eso es para las empresas de IA, y alentamos a otras a adoptar estructuras similares.
57:21En cuanto al gobierno, creo que necesitamos controles y contrapesos.
57:26El Congreso impulsa medidas para establecer esas líneas rojas por ley.
57:31Por eso, creo que tanto el Poder Legislativo como el Judicial deben asumir un papel activo, porque me preocupa que esta tecnología esté en manos de las empresas, pero también que esté en manos del gobierno.
57:42Las empresas deben controlar al gobierno, y el gobierno, a las empresas.
57:46Necesitamos una regulación básica de la tecnología.
57:50Creo que debemos empezar a exigir pruebas y auditorías de los modelos antes de su lanzamiento.
57:57Me resulta muy curioso que cierto grupo del mundo tecnológico de Silicon Valley haya empezado sosteniendo que incluso exigir transparencia en torno a esta tecnología, o imponer controles a la exportación, sería algo catastrófico y destruiría por completo nuestra capacidad de desarrollarla.
58:13Que mataría la innovación.
58:15Y en cuanto perciben el primer peligro real, algo que yo venía anticipando desde el principio, empiezan a hablar de nacionalizarla y de que el gobierno simplemente debería apropiarse de ella.
58:26Vamos, están pasando de la postura más extrema contra cualquier regulación.
58:30Como si con solo mirarlos mal ya se estuviera destruyendo la industria.
58:33A una postura totalmente comunista en la que el gobierno debería quedarse con todo.
58:38Necesitamos un enfoque más sensato, más moderado.
58:42Ese es el que hemos favorecido desde siempre porque hemos entendido el poder de esta tecnología.
58:47No estamos entrando en pánico ni lo estamos negando.
58:50Vemos este movimiento exponencial y respondemos a él de manera apropiada.
58:56¿Cómo estuvo tu visita a la Casa Blanca?
58:59Siempre procuramos colaborar con quienes podemos dentro del gobierno.
59:02Como ya dije, tenemos un enfoque sencillo.
59:05Un conjunto de principios.
59:07Seguimos esos principios y esperamos que quienes están del otro lado sean razonables.
59:12Y, honestamente, el gobierno se ha tomado Mythos muy en serio.
59:16Hemos tenido buenas conversaciones con el Secretario Bessent y con la Jefa de Gabinete Susie Wiles.
59:21Creo que realmente entienden la naturaleza de los riesgos que hay aquí.
59:26Creo que Mythos los ha ayudado a comprender de forma mucho más concreta dónde están estos riesgos.
59:31Y, como sucede con cualquier administración, hay sectores con los que nos entendemos muy bien y que comprenden el tema, y otros con los que resulta más difícil trabajar.
59:40Eso es normal, pasa en todo tipo de administración, y tratamos de manejarlo lo mejor que podemos.
59:48Trabajaste en Baidu, una gran tecnológica china, desde su oficina de Silicon Valley.
59:53Has sido claro sobre tu postura respecto a China.
59:56China está lanzando modelos abiertos potentes, y empresas estadounidenses los usan gratis para desarrollar sobre ellos.
1:00:02¿Eso es una amenaza?
1:00:04Una de las cosas que hemos observado con esta tecnología es que la inteligencia de los modelos realmente marca una gran diferencia.
1:00:11Muy raramente vemos que las personas prefieran usar modelos con menor inteligencia.
1:00:16Ahora bien, para ser claros, existe un ecosistema muy dinámico y hay muchos desafíos y problemas mucho más sencillos que aquellos para los que necesitamos modelos de frontera.
1:00:26Pero de nuevo, es una exponencial.
1:00:29Es posible que estos modelos, aunque estén lejos de la frontera tecnológica, generen un valor económico comparable al que vimos en 2023 y 2024.
1:00:38Pero estamos hablando de un crecimiento de diez veces por año.
1:00:42Por eso, los modelos de frontera siempre tienen mucho más valor que los más rezagados.
1:00:49Creo que quienes desarrollaban productos en la era anterior no terminan de entender esto.
1:00:55Yo llegué a esto sin haber dirigido nunca una empresa, sin estar condicionado por la era anterior del desarrollo de productos y con un rechazo particular hacia la era de las redes sociales.
1:01:05Me siento ajeno a ese mundo y creo que la intuición de mucha gente está equivocada.
1:01:11Se guían por ciertas reglas prácticas para desarrollar productos, pero el crecimiento de diez veces al año de los modelos las deja obsoletas.
1:01:19La inteligencia es un factor tan enorme que supera todo lo demás.
1:01:23Y seguimos viendo una y otra vez que el valor se encuentra en la frontera.
1:01:28Lo que sí me preocupa de algunos de estos modelos rezagados son los riesgos que representan, donde tenemos capacidades cibernéticas de nivel Mythos.
1:01:35En doce meses tendremo capacidades cibernéticas mucho mejores, pero capacidades cibernéticas de nivel Mythos podrían estar disponibles para que cualquiera las descargue.
1:01:45Ojalá para entonces ya hayamos resuelto todo.
1:01:48No creo que podamos frenarlo, pero es una preocupación seria.
1:01:51¿Lo que viste en Baidu moldeó tu visión sobre China?
1:01:57Trabajé ahí durante un año.
1:02:00Creo que probablemente aprendí más sobre el reconocimiento de voz y todo lo relacionado con eso.
1:02:06Quizás lo único que me preocupó fue que parte de los datos para el reconocimiento de voz se obtuvo bajo una idea bastante inquietante, que es: “En China no nos importa la privacidad”.
1:02:17Pero creo que, aparte de eso, mis preocupaciones aquí son geopolíticas.
1:02:22Creo que lo que más me preocupó de todo lo que ocurrió en China fue lo que vimos que les hicieron a los uigures, la represión de las voces críticas incluso dentro de EE. UU., y, por supuesto, lo que sucedió en Hong Kong.
1:02:33El hecho de que el Partido Comunista Chino pudiera extender su influencia hasta el entramado empresarial de EE. UU.
1:02:39y silenciar las críticas demuestra que se trata de un Estado autoritario.
1:02:44Y no solo es un Estado autoritario, sino uno dotado de tecnología avanzada.
1:02:48Cuando veo cómo eso se combina con la IA, el resultado es una verdadera distopia, como 1984 o incluso peor.
1:02:56Y mi enfoque está en tratar de evitar eso, y creo que tenemos la oportunidad de lograrlo.
1:03:01Creo que tenemos la oportunidad de que la IA sea una tecnología pro-democracia, que haga a la gente más libre, que cumpla la promesa de igualdad de justicia para todos, o podría ir en la otra dirección, y hacia dónde va depende de las acciones de las empresas de IA, depende de las acciones del gobierno, depende de las acciones de todos nosotros, y por eso creo que tenemos una responsabilidad aquí.
1:03:25En tu campo se habla de un punto en que la IA puede mejorarse sola, y luego esa versión mejorada vuelve a mejorarse, y así sucesivamente.
1:03:33Algunos de tus investigadores creen que ese momento está cerca.
1:03:37¿Qué tan lejos está?
1:03:39Creo que es un proceso continuo.
1:03:42Ya estamos viendo que la IA es capaz de sugerir arquitecturas para la siguiente IA.
1:03:47Hace un año, la IA aumentaba entre un 10 y un 15 % la productividad total de los factores.
1:03:53Probablemente eso ya llegó al 20 o 30%, podría estar duplicándose, como con todo, estamos en la exponencial.
1:04:01No hay un momento en que la IA se mejore a sí misma, se descontrole o se vuelva insegura.
1:04:07Lo que tenemos es una exponencial acelerada, y en cada punto de esa exponencial tenemos que evaluar si es momento de frenar.
1:04:14¿Es momento de poner más controles a esta tecnología?
1:04:17Creo que cada vez se va a requerir más de eso, pero creo que la piedra Rosetta de todo esto es la exponencial suave.
1:04:24Una vez más, creo que esto deja una enseñanza clara.
1:04:27Quienes se oponían a toda regulación de la IA vieron un solo riesgo y enseguida quisieron nacionalizarla.
1:04:33También hay una lección en quienes subestimaron el poder de la IA y después dijeron, “Dios mío, se está mejorando a sí misma, está fuera de control, tenemos que detenerlo todo”.
1:04:43Oscilar entre esas reacciones extremas no ayuda en absoluto a enfrentar esta tecnología.
1:04:50La respuesta correcta, la respuesta sensata, es decir, "No entraremos en pánico, nuestras contramedidas van a aumentar gradualmente al ritmo del poder de la tecnología".
1:04:59Si ves a alguien teniendo este tipo de reacción de vaivén, es señal de que los tomó por sorpresa y de que no son serios.
1:05:06Uno de tus libros favoritos es The Making of the Atomic Bomb.
1:05:10¿Ves paralelismos entre tú y Oppenheimer?
1:05:13El personaje con el que más me identifiqué fue Leo Szilard, quien fue básicamente el primero en tener la idea de que podría existir una reacción en cadena.
1:05:22Mi opinión es que no vamos a superar esto con personalidades más grandes que la vida misma o con figuras que intentan estar en el centro de todo.
1:05:30Tiene que haber un equilibrio de poder aquí.
1:05:33Hay muchos actores poderosos con intereses en juego, y la única forma de que esto termine bien para todos es que existan controles y contrapesos en todos los ámbitos.
1:05:43Entonces, yo veo a Oppenheimer como un caso de fracaso, como lo que no debería suceder.
1:05:49Has dicho que existe entre un 10 y un 25 % de probabilidades de que se produzca un colapso de la civilización.
1:05:55Eso no es insignificante.
1:05:57¿Existe algún escenario en el que algo desarrollado por Anthropic provoque ese colapso?
1:06:02La verdad, espero que no.
1:06:05Mi opinión es que las acciones que hemos tomado reducen esa probabilidad en lugar de aumentarla.
1:06:10Esa probabilidad surge de una combinación muy sencilla.
1:06:14la propia naturaleza de esta tecnología, la existencia de muchos países y de numerosas empresas dentro de cada economía, además de nuevas compañías que aparecerán si nadie ocupa ese espacio.
1:06:25Ese es el dilema en el que estamos.
1:06:27Estamos tratando de actuar para reducir esa probabilidad.
1:06:30La reducimos mucho más de lo que la aumentamos, pero la propiedad inherente de esta tecnología es que es impredecible.
1:06:37Por eso, tratamos de desarrollar algo, probarlo bien antes de lanzarlo y aprender de cada versión.
1:06:43Los modelos disponibles hoy no son peligrosos o al menos no creo que representen un peligro real fuera del ámbito de la ciberseguridad.
1:06:51Así que hay como un millón de mecanismos de defensa.
1:06:54La mitad de lo que hacemos dentro de la empresa es tratar de reducir el riesgo tanto como podamos, pero nunca va a ser cero.
1:07:02Yo lo explicaría de esta manera.
1:07:04Supongamos que hay muchas aerolíneas y uno dice, “Voy a crear una que sea más segura”.
1:07:09Puede ser diez veces más segura que todas las demás, pero si alguien te pregunta, “¿Puedes garantizar que uno de tus aviones nunca se estrellará?”, ¿cómo podrías hacerlo?
1:07:20Es imposible, Con un 25 % de probabilidad de que un avión se cayera, no te subirías.
1:07:26El 25% es demasiado.
1:07:28El objetivo es reducir esa probabilidad mucho más.
1:07:31Estás construyendo algo increíblemente poderoso y tienes mucho que ganar con ello.
1:07:36¿Por qué deberíamos confiar en ti?
1:07:39Mi visión al respecto de eso es que, cuando una empresa recién empieza, es razonable partir de cierta desconfianza, sobre todo viendo cómo ha actuado Silicon Valley en los últimos años.
1:07:49Si no sabes nada de mí ni de Anthropic, esa reacción es bastante lógica.
1:07:54Creo que Silicon Valley ha perdido mucha de la confianza del mundo y tiene que ganársela de nuevo, y el mensaje que intentamos enviar es que somos genuinamente diferentes, y eso tiene que demostrarse con lo que realmente hacemos.
1:08:07Puedes estar de acuerdo o no, pero defendimos nuestros valores.
1:08:11En el caso de Mythos, la decisión de no lanzar un modelo tan potente nos ha perjudicado mucho comercialmente.
1:08:17Y antes de eso hubo varias decisiones menores en las que respaldamos con hechos nuestra postura sobre China.
1:08:22Cortamos el acceso a los modelos y no teníamos que hacerlo.
1:08:25Nadie nos dijo que lo hiciéramos.
1:08:27Eso nos costó varios cientos de millones de dólares, en una época en que esa cifra representaba una parte considerable de nuestros ingresos.
1:08:34El retraso de Claude 2.0 fue uno de muchos casos.
1:08:38Llevamos años tomando decisiones así.
1:08:40No somos perfectos.
1:08:42Cometemos errores, pero le pediría a la gente que observe nuestro historial y se pregunte “¿qué explicación sobre nosotros es la que mejor encaja con los hechos?"
1:08:50Cada uno tendrá que sacar sus propias conclusiones, pero creo que la explicación más coherente es que realmente intentamos hacer lo correcto.
1:08:58Somos imperfectos.
1:09:00Las organizaciones siempre son disfuncionales.
1:09:03Siempre estamos tratando de corregirlas y hacerlas funcionar mejor.
1:09:07Cometemos muchos errores y hay muchas cosas que salen mal, pero, en el fondo, tenemos una visión honesta y sincera de cómo hacer lo correcto, y tratamos de llevarla a la práctica.
1:09:17Entonces nos veremos del otro lado de la exponencial.
1:09:39Siempre quisiste ser una estrella de Hollywood, ¿verdad?
1:09:41Yo, yo… Algo que me sorprendió y no esperaba del trabajo de CEO es lo seguido que tienes que usar maquillaje.
1:09:48O sea, eso no estaba en mis planes.
1:09:49Solo un poco de polvo.
