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Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution

Kevin Kelly: Cómo la inteligencia artificial puede conducir a una segunda Revolución Industrial

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"El verdadero camino de una gota de lluvia que cae en un valle es impredecible, pero la dirección general es inevitable", dice el visionario de la era digital Kevin Kelly; y la tecnología es básicamente lo mismo, dirigida por los patrones sorprendentes, pero inevitables. Él afirma que durante los próximos 20 años, nuestra tendencia a hacer las cosas más inteligentes tendrá un profundo impacto en prácticamente todo lo que hacemos, y explora tres tendencias en la inteligencia artificial que necesitamos comprender con el fin de adoptarla y controlar su desarrollo. En su opinión, "el producto de la inteligencia artificial más popular que todos usarán de ahora en 20 años aún no se ha inventado" y añade que esto significa que aún estamos a tiempo.

- Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio

00:14
I'm going to talk a little bit
about where technology's going.
Les hablaré un poco de la
dirección tecnológica actual.
00:19
And often technology comes to us,
A menudo, las nuevas
tendencias nos sorprenden,
00:22
we're surprised by what it brings.
00:24
But there's actually
a large aspect of technology
pero gran parte de ellas
es mucho más predecible,
00:28
that's much more predictable,
00:29
and that's because technological systems
of all sorts have leanings,
y eso se debe a que los sistemas
tecnológicos de todo tipo
tienen ciertas directrices,
necesidades y tendencias.
00:34
they have urgencies,
00:35
they have tendencies.
00:36
And those tendencies are derived
from the very nature of the physics,
Estas tendencias derivan de
la naturaleza de la física,
00:41
chemistry of wires
and switches and electrons,
de la química de los cables,
interruptores y electrones,
00:45
and they will make reoccurring
patterns again and again.
que generan patrones recurrentes
una y otra vez,
00:49
And so those patterns produce
these tendencies, these leanings.
patrones que producen estas tendencias;
algo parecido a la gravedad.
00:54
You can almost think of it
as sort of like gravity.
00:57
Imagine raindrops falling into a valley.
Imaginen unas gotas de agua
que caen por una valle;
00:59
The actual path of a raindrop
as it goes down the valley
el trayecto exacto de una gota
al caer es impredecible,
01:02
is unpredictable.
ya que no sabemos hacia dónde se dirige
01:04
We cannot see where it's going,
01:06
but the general direction
is very inevitable:
pero sí que sabemos su dirección:
inevitablemente hacia abajo.
01:08
it's downward.
01:10
And so these baked-in
tendencies and urgencies
Del mismo modo,
estas tendencias y necesidades
innatas a los sistemas tecnológicos
01:14
in technological systems
nos dan una pista en cuanto
a la dirección de las cosas.
01:17
give us a sense of where things
are going at the large form.
01:21
So in a large sense,
Por lo tanto, en general, yo diría
que los teléfonos eran inevitables,
01:22
I would say that telephones
were inevitable,
01:27
but the iPhone was not.
pero no el iPhone.
01:29
The Internet was inevitable,
Internet también, pero no Twitter.
01:31
but Twitter was not.
01:33
So we have many ongoing
tendencies right now,
En este momento, hay muchas
tendencias emergentes
01:36
and I think one of the chief among them
y creo que una de las más importantes
01:39
is this tendency to make things
smarter and smarter.
es la de hacer las cosas
cada vez más inteligentes.
01:44
I call it cognifying -- cognification --
Este proceso de "cognificación"
01:46
also known as artificial
intelligence, or AI.
es también conocido como
inteligencia artificial o IA.
01:50
And I think that's going to be one
of the most influential developments
Creo que esto será uno de los desarrollos
o tendencias más influyentes
01:53
and trends and directions and drives
in our society in the next 20 years.
en nuestra sociedad
en los próximos 20 años.
02:00
So, of course, it's already here.
Bueno, de hecho ya está aquí.
02:02
We already have AI,
Ya tenemos IA
02:04
and often it works in the background,
y ya actúa entre bastidores:
02:06
in the back offices of hospitals,
en los centros hospitalarios
02:08
where it's used to diagnose X-rays
better than a human doctor.
para emitir un diagnóstico
más acertado que un humano
en un resultado de rayos UVA,
02:13
It's in legal offices,
en los bufetes de abogados
02:14
where it's used to go
through legal evidence
para examinar las pruebas
forenses mejor que un humano.
02:17
better than a human paralawyer.
También para hacer volar el avión
que han tomado para venir aquí.
02:19
It's used to fly the plane
that you came here with.
Un piloto humano solo tiene
el control unos 7 u 8 minutos,
02:24
Human pilots only flew it
seven to eight minutes,
02:26
the rest of the time the AI was driving.
y el resto del tiempo
está autopilotado por IA.
02:28
And of course, in Netflix and Amazon,
Desde luego que en Netflix y en Amazon
02:30
it's in the background,
making those recommendations.
hay un algoritmo que hace sugerencias.
Contamos con esto hoy en día.
02:33
That's what we have today.
02:34
And we have an example, of course,
in a more front-facing aspect of it,
Y tenemos el ejemplo que coloca
a la IA por delante de nosotros:
02:39
with the win of the AlphaGo, who beat
the world's greatest Go champion.
la victoria del AlphaGo contra
el mejor campeón del mundo de go.
Pero hay mucho más que esto.
02:46
But it's more than that.
Al jugar con un videojuego
juegas contra una IA.
02:50
If you play a video game,
you're playing against an AI.
02:53
But recently, Google taught their AI
Pero recientemente, Google
acaba de enseñar a su IA
a aprender a jugar un videojuego.
02:57
to actually learn how to play video games.
Enseñar a una máquina a jugar
un videojuego no es algo nuevo,
03:00
Again, teaching video games
was already done,
03:03
but learning how to play
a video game is another step.
pero enseñarle a aprender
a hacerlo es un paso más allá.
03:07
That's artificial smartness.
Se denomina inteligencia artificial.
Y esto hacemos:
03:10
What we're doing is taking
this artificial smartness
adoptamos esta inteligencia
para hacerla cada vez más inteligente.
03:15
and we're making it smarter and smarter.
Hay tres aspectos de esta tendencia
general que veo infravaloradas
03:18
There are three aspects
to this general trend
03:22
that I think are underappreciated;
y creo que entenderíamos la IA mucho
mejor si llegáramos a comprenderlos.
03:24
I think we would understand
AI a lot better
03:26
if we understood these three things.
03:28
I think these things also would
help us embrace AI,
Creo que estas cosas nos ayudarían
también a adoptar la IA
03:32
because it's only by embracing it
that we actually can steer it.
porque solo si la adoptamos
podemos controlarla,
03:35
We can actually steer the specifics
by embracing the larger trend.
controlar su desarrollo en detalle
si adoptamos sus tendencias en general.
03:39
So let me talk about
those three different aspects.
Así que hablaré de estos tres aspectos.
03:42
The first one is: our own intelligence
has a very poor understanding
El primero es que la inteligencia humana
comprende muy mal qué es la inteligencia.
03:46
of what intelligence is.
03:48
We tend to think of intelligence
as a single dimension,
Pensamos en la inteligencia
como en algo unidimensional,
como en una nota que es
cada vez más fuerte.
03:51
that it's kind of like a note
that gets louder and louder.
Algo que empieza midiendo
el cociente intelectual
03:54
It starts like with IQ measurement.
03:57
It starts with maybe a simple
low IQ in a rat or mouse,
-- quizás el más bajo, como
el de una rata o un ratón,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
seguido por el de un chimpancé
y a lo mejor el de un tonto,
04:03
and then maybe there's more
in a stupid person,
luego quizá por el de
una persona normal como yo,
04:06
and then maybe an average
person like myself,
y luego por el CI de un genio --
04:08
and then maybe a genius.
04:09
And this single IQ intelligence
is getting greater and greater.
y que este único cociente
se vuelve cada vez más elevado.
Esto es totalmente falso y no es
lo que define la inteligencia,
04:14
That's completely wrong.
04:15
That's not what intelligence is --
not what human intelligence is, anyway.
o por lo menos la inteligencia humana.
La inteligencia es más bien una
sinfonía con base en diversas notas
04:19
It's much more like a symphony
of different notes,
donde cada una de estas notas
se toca con un instrumento cognitivo.
04:24
and each of these notes is played
on a different instrument of cognition.
04:27
There are many types
of intelligences in our own minds.
Tenemos varios tipos de inteligencias:
04:31
We have deductive reasoning,
el razonamiento deductivo,
la inteligencia emocional y la espacial;
04:34
we have emotional intelligence,
04:36
we have spatial intelligence;
hay quizá 100 tipos diferentes
de inteligencias, agrupadas,
04:38
we have maybe 100 different types
that are all grouped together,
y cuya fuerza varía en función
de cada individuo.
04:42
and they vary in different strengths
with different people.
Y si miramos en el reino animal,
tienen otros tipos agrupados
04:46
And of course, if we go to animals,
they also have another basket --
en otras sinfonías
de diversas inteligencias,
04:50
another symphony of different
kinds of intelligences,
y a veces se tocan con la ayuda
de los mismos instrumentos
04:53
and sometimes those same instruments
are the same that we have.
que usamos los humanos.
04:56
They can think in the same way,
but they may have a different arrangement,
Los animales pueden pensar de manera
similar pero organizarse diferentemente;
05:00
and maybe they're higher
in some cases than humans,
a veces más eficientemente
que los humanos,
05:03
like long-term memory in a squirrel
is actually phenomenal,
como en el caso de la fenomenal
memoria a largo plazo de la ardilla
05:05
so it can remember
where it buried its nuts.
que le ayuda a recordar
dónde enterró sus nueces,
05:08
But in other cases they may be lower.
pero en otros casos, no tanto.
05:10
When we go to make machines,
Cuando hacemos máquinas,
las diseñamos de la misma manera,
05:12
we're going to engineer
them in the same way,
dotando a algunas
05:15
where we'll make some of those types
of smartness much greater than ours,
con tipos de inteligencia mucho
más elevados que la nuestra,
y muchas otras con tipos muy por debajo
porque no les hace falta tal nivel.
05:20
and many of them won't be
anywhere near ours,
05:22
because they're not needed.
05:24
So we're going to take these things,
Así que tomaremos estas cosas,
estos grupos artificiales,
05:26
these artificial clusters,
05:28
and we'll be adding more varieties
of artificial cognition to our AIs.
y le añadiremos más tipos de
cognición artificial a nuestra IA.
05:34
We're going to make them
very, very specific.
La haremos más y más específica.
05:38
So your calculator is smarter
than you are in arithmetic already;
Por lo que su computador ya ofrece
mejores resultados aritméticos,
y el GPS es más listo
en la navegación espacial;
05:45
your GPS is smarter
than you are in spatial navigation;
y Google, Bing, en la
memoria a largo plazo.
05:49
Google, Bing, are smarter
than you are in long-term memory.
05:54
And we're going to take, again,
these kinds of different types of thinking
Una vez más, tomaremos estos
diferentes tipos de pensamiento
05:58
and we'll put them into, like, a car.
y los insertaremos
en un auto, por ejemplo.
06:00
The reason why we want to put them
in a car so the car drives,
La razón por la que queremos
añadirlos en la conducción
06:03
is because it's not driving like a human.
es porque un auto no conduce,
no piensa como nosotros.
06:06
It's not thinking like us.
06:07
That's the whole feature of it.
Este es su punto fuerte.
06:09
It's not being distracted,
No se distrae.
06:11
it's not worrying about whether
it left the stove on,
No le importa si dejó el horno en marcha
06:13
or whether it should have
majored in finance.
o si debe graduarse en finanzas.
Solo conduce.
06:16
It's just driving.
(Risas)
06:17
(Laughter)
06:18
Just driving, OK?
Solo hace esto, ¿sí?
06:20
And we actually might even
come to advertise these
De hecho podemos llegar a darlas a conocer
06:23
as "consciousness-free."
como "libres de conciencia".
06:24
They're without consciousness,
No tiene conciencia,
no se preocupa por otras cosas,
06:26
they're not concerned about those things,
no se distrae.
06:28
they're not distracted.
En general, lo que estamos
tratando de hacer
06:29
So in general, what we're trying to do
06:32
is make as many different
types of thinking as we can.
es diversificar los diferentes tipos
de pensamiento lo máximo posible,
06:37
We're going to populate the space
poblar este espacio
con todo tipo de pensamiento.
06:39
of all the different possible types,
or species, of thinking.
De hecho, ya existen algunos
retos muy difíciles
06:44
And there actually may be some problems
06:46
that are so difficult
in business and science
en el mundo de los negocios
o de la ciencia
06:49
that our own type of human thinking
may not be able to solve them alone.
que nuestro tipo de pensamiento
humano no podrá resolver solo.
06:53
We may need a two-step program,
Hará falta un plan en dos fases
para inventar nuevas formas de pensar
06:55
which is to invent new kinds of thinking
para ayudar a resolver esos
problemas realmente grandes,
06:59
that we can work alongside of to solve
these really large problems,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
como la energía oscura
o la gravedad cuántica.
Estamos construyendo
inteligencias alienígenas,
07:08
What we're doing
is making alien intelligences.
07:11
You might even think of this
as, sort of, artificial aliens
podemos verlas como una especie
de alienígenas artificiales
07:15
in some senses.
de alguna manera,
07:16
And they're going to help
us think different,
que nos ayudarán a pensar de otra forma,
07:18
because thinking different
is the engine of creation
de una manera diferente.
Serán el motor de la creatividad,
de la riqueza y la nueva economía.
07:22
and wealth and new economy.
La segunda consecuencia de todo esto
07:25
The second aspect of this
is that we are going to use AI
es que prácticamente usaremos la IA
07:30
to basically make a second
Industrial Revolution.
básicamente para hacer
una segunda revolución industrial.
07:34
The first Industrial Revolution
was based on the fact
La primera revolución industrial se basó
en la invención de la fuerza artificial.
07:36
that we invented something
I would call artificial power.
07:40
Previous to that,
Antes de que esto sucediera,
durante la revolución agrícola,
07:42
during the Agricultural Revolution,
07:44
everything that was made
had to be made with human muscle
todo lo que se fabricaba
era a base de fuerza manual,
humana o animal.
07:47
or animal power.
07:49
That was the only way
to get anything done.
Era la única manera de hacer las cosas.
07:51
The great innovation during
the Industrial Revolution was,
La gran innovación de
la revolución industrial
fue aprovechar la energía del vapor
y los combustibles fósiles,
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
07:57
to make this artificial power
that we could use
para producir esta fuerza artificial
y usarla para hacer lo que queríamos.
08:01
to do anything we wanted to do.
08:03
So today when you drive down the highway,
Hoy, mientras uno conduce
por la autopista,
a través de un botón, está
al mando de 250 caballos,
08:06
you are, with a flick of the switch,
commanding 250 horses --
la fuerza de 250 caballos,
08:11
250 horsepower --
08:12
which we can use to build skyscrapers,
to build cities, to build roads,
poder que usamos para construir
rascacielos, ciudades, carreteras,
08:17
to make factories that would churn out
lines of chairs or refrigerators
en fábricas que producirán
en cadena sillas y neveras,
más allá de nuestra propia fuerza.
08:23
way beyond our own power.
08:24
And that artificial power can also
be distributed on wires on a grid
Y esta fuerza artificial
también puede distribuirse
por una red de cableado
08:31
to every home, factory, farmstead,
a cada casa, fábrica, granja,
y comprada por cada uno de nosotros,
simplemente enchufando algo.
08:34
and anybody could buy
that artificial power,
08:38
just by plugging something in.
08:39
So this was a source
of innovation as well,
También supuso una fuente de innovación
08:42
because a farmer could take
a manual hand pump,
porque un agricultor podría
agregarle a una bomba manual
08:45
and they could add this artificial
power, this electricity,
esta fuerza artificial, la electricidad,
08:48
and he'd have an electric pump.
y conseguir así una bomba eléctrica.
08:50
And you multiply that by thousands
or tens of thousands of times,
Y si eso se multiplica por miles,
o decenas de miles de veces,
08:53
and that formula was what brought us
the Industrial Revolution.
uno tiene una fórmula para implementar
la revolución industrial.
08:56
All the things that we see,
all this progress that we now enjoy,
Todo lo que vemos, el progreso
del que ahora disfrutamos,
09:00
has come from the fact
that we've done that.
deriva de sus aplicaciones.
Y ahora estamos haciendo
lo mismo con la IA.
09:02
We're going to do
the same thing now with AI.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
La distribuiremos a través de una red,
09:07
and now you can take that electric pump.
para tomar esta bomba eléctrica,
09:09
You can add some artificial intelligence,
añadirle la inteligencia artificial,
y tener así una bomba inteligente.
09:12
and now you have a smart pump.
Y esto, multiplicado
por millones de veces,
09:13
And that, multiplied by a million times,
09:15
is going to be this second
Industrial Revolution.
será la segunda revolución industrial.
09:18
So now the car is going down the highway,
Aquel auto en la autopista
09:20
it's 250 horsepower,
but in addition, it's 250 minds.
tendrá la fuerza de 250 caballos
pero, además, 250 cerebros.
09:25
That's the auto-driven car.
Es el auto autónomo,
09:26
It's like a new commodity;
un nuevo producto, con nuevo servicios.
09:28
it's a new utility.
09:29
The AI is going to flow
across the grid -- the cloud --
La IA estará presente en la red, la nube,
09:32
in the same way electricity did.
fluirá cómo la electricidad.
09:34
So everything that we had electrified,
Así que todo lo que hemos
electrificado tendrá cognificación.
09:36
we're now going to cognify.
09:38
And I owe it to Jeff, then,
Y entonces, se lo debo a Jeff,
09:40
that the formula
for the next 10,000 start-ups
esto de que la fórmula para
las siguientes 10 000 startups
09:43
is very, very simple,
es muy, muy simple y consiste
en tomar la 'x' y añadirle IA.
09:45
which is to take x and add AI.
Esta es la fórmula y esto
es lo que vamos a hacer,
09:49
That is the formula,
that's what we're going to be doing.
y así haremos la segunda
revolución industrial.
09:51
And that is the way
in which we're going to make
09:55
this second Industrial Revolution.
09:57
And by the way -- right now, this minute,
Y, por cierto, ahora mismo
es posible ir a Google
09:59
you can log on to Google
10:00
and you can purchase
AI for six cents, 100 hits.
y comprar IA por seis centavos;
cien resultados.
10:04
That's available right now.
La IA está disponible en el acto.
10:06
So the third aspect of this
El tercer aspecto es que
al tomar la IA y darle forma
10:09
is that when we take this AI
and embody it,
10:12
we get robots.
obtenemos robots.
10:13
And robots are going to be bots,
Estos robots se convertirán en 'bots'
10:14
they're going to be doing many
of the tasks that we have already done.
y harán la mayoría de las tareas
que como humanos ya hicimos.
Un trabajo consiste en tareas,
10:20
A job is just a bunch of tasks,
10:21
so they're going to redefine our jobs
y estos bots redefinirán
la naturaleza de este trabajo,
10:23
because they're going to do
some of those tasks.
ya que realizarán algunas de estas tareas,
10:25
But they're also going to curate
whole new categories,
pero a la vez también se encargarán
de nuevas categorías de tareas,
10:29
a whole new slew of tasks
que ni sabíamos que queríamos
hacerlas hasta ahora.
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
10:33
They're going to actually
engender new kinds of jobs,
De hecho, crearán nuevos trabajos,
nuevas tareas que querremos realizar,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
10:39
just as automation made up
a whole bunch of new things
del mismo modo que la automatización
se encargó de nuevas operaciones
10:43
that we didn't know we needed before,
que ni supimos que las necesitábamos
y de las cuales no podemos prescindir.
10:45
and now we can't live without them.
10:47
So they're going to produce
even more jobs than they take away,
Así que más bien crearán nuevos
puestos de trabajo que quitarlos
10:51
but it's important that a lot of the tasks
that we're going to give them
pero es importante que gran parte
de las tareas que les asignemos
10:54
are tasks that can be defined
in terms of efficiency or productivity.
sean definidas respecto
a su eficiencia o productividad.
10:59
If you can specify a task,
Si podemos detallar una tarea,
sea manual o conceptual,
11:01
either manual or conceptual,
11:03
that can be specified in terms
of efficiency or productivity,
entonces podemos definir
su eficiencia o productividad
y asignarla a los bots.
11:08
that goes to the bots.
La productividad es para los robots.
11:10
Productivity is for robots.
Nosotros básicamente somos
buenos en perder el tiempo.
11:12
What we're really good at
is basically wasting time.
11:16
(Laughter)
(Risas)
11:17
We're really good at things
that are inefficient.
Somos muy buenos en cosas ineficientes.
11:19
Science is inherently inefficient.
La ciencia es
instrínsecamente ineficiente.
11:22
It runs on that fact that you have
one failure after another.
Se basa en el hecho de que
hay que fallar una y otra vez,
11:25
It runs on the fact that you make tests
and experiments that don't work,
que hay que hacer pruebas
y experimentos que no funcionan,
o de lo contrario uno no está aprendiendo.
11:29
otherwise you're not learning.
11:30
It runs on the fact
Se basa en el hecho de que
no es tan eficiente.
11:31
that there is not
a lot of efficiency in it.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
La innovación, por definición, no es
eficiente, porque se hacen prototipos,
11:36
because you make prototypes,
11:38
because you try stuff that fails,
that doesn't work.
porque hay que probar cosas
que fracasan, que no funcionan.
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
La exploración es
instrínsecamente ineficiente.
El arte no es eficiente.
11:44
Art is not efficient.
Tampoco las relaciones humanas.
11:45
Human relationships are not efficient.
Estos son los tipos de cosas
que nos interesan
11:47
These are all the kinds of things
we're going to gravitate to,
11:50
because they're not efficient.
porque no son eficientes.
11:52
Efficiency is for robots.
La eficiencia es para los robots.
También aprenderemos a trabajar
con estas inteligencias
11:55
We're also going to learn
that we're going to work with these AIs
11:59
because they think differently than us.
porque piensan diferente.
Cuando Deep Blue venció al mejor
campeón del mundo de ajedrez,
12:02
When Deep Blue beat
the world's best chess champion,
la gente pensó que era
el final de este deporte.
12:06
people thought it was the end of chess.
12:08
But actually, it turns out that today,
the best chess champion in the world
Pero de hecho, resulta que hoy,
el mejor campeón del mundo
de ajedrez no es una IA.
12:12
is not an AI.
Y tampoco es un humano,
12:14
And it's not a human.
12:16
It's the team of a human and an AI.
sino un equipo formado
por una IA y un humano.
12:18
The best medical diagnostician
is not a doctor, it's not an AI,
El mejor que da un diagnóstico
no es ni un médico ni una IA,
12:22
it's the team.
sino un equipo conjunto.
12:24
We're going to be working with these AIs,
Trabajaremos con estas inteligencias
artificiales en el futuro,
12:26
and I think you'll be paid in the future
y creo que se nos va a pagar
12:28
by how well you work with these bots.
en función de la calidad de nuestra
colaboración con estos bots.
12:31
So that's the third thing,
is that they're different,
Estos son los tres aspectos:
son diferentes;
12:35
they're utility
son servicios y también algo con
lo que debemos colaborar, no competir.
12:36
and they are going to be something
we work with rather than against.
12:40
We're working with these
rather than against them.
Trabajaremos con ellos, no contra ellos.
12:42
So, the future:
Así que, ¿dónde nos lleva
esto en el futuro?
12:44
Where does that take us?
12:45
I think that 25 years from now,
they'll look back
Creo que dentro de 25 años,
miraremos hacia atrás,
12:49
and look at our understanding
of AI and say,
y al ver lo que comprendíamos
de la IA, diremos:
12:52
"You didn't have AI. In fact,
you didn't even have the Internet yet,
"No teníamos IA en aquel
entonces, y tampoco Internet,
12:56
compared to what we're going
to have 25 years from now."
si lo comparamos con
lo que tendremos en 25 años".
No hay expertos en IA en este momento.
12:59
There are no AI experts right now.
Atrae mucho dinero, se gastan
miles de millones de dólares en esto,
13:02
There's a lot of money going to it,
13:04
there are billions of dollars
being spent on it;
13:06
it's a huge business,
es un negocio enorme.
Pero no tenemos expertos, si lo comparamos
con lo que tendremos dentro de 20 años,
13:09
but there are no experts, compared
to what we'll know 20 years from now.
así que estamos al principio de todo.
13:14
So we are just at the beginning
of the beginning,
13:16
we're in the first hour of all this.
esta es la primera hora de esta época.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
En la primera hora de Internet,
13:21
We're in the first hour of what's coming.
de todo lo que queda por llegar.
El producto inteligente más popular
en 20 años, el que todos usaremos,
13:23
The most popular AI product
in 20 years from now,
13:27
that everybody uses,
aún no se ha inventado.
13:29
has not been invented yet.
Y esto significa que aún están a tiempo.
13:32
That means that you're not late.
Gracias.
13:35
Thank you.
(Risas)
13:36
(Laughter)
(Aplausos)
13:37
(Applause)
Translated by Denise R Quivu
Reviewed by Sebastian Betti

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About the speaker:

Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

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