T3 EP10 - AI Adoption in Highly Regulated Markets | La Hora del Tech

The grand season finale of La Hora del Tech tackles the massive disconnect between enterprise AI hype and the rigid realities of compliance. Hosts Hugo Rodríguez and Camila Figueroa sit down with Source Meridian CEO Mike Hoey and Director of Cloud Services Miguel Santos to move past the buzzwords and dissect what it truly takes to deploy secure, compliant, and scalable AI in highly regulated sectors like healthcare and life sciences.

Together, they dive into the real impact of AI on the software development lifecycle, exploring whether tech teams are genuinely moving faster or just accumulating technical debt.

The conversation delivers a raw look into modern tech infrastructure, the truth behind shifting engineering roles, and the non-negotiable skills Latin American talent needs to build customer-facing AI products that scale.

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Recuerda que las opiniones expresadas por las personas que participan en este podcast son de su exclusiva responsabilidad, y no necesariamente reflejan la posturas oficiales de Source Meridian.

Transcript

SPEAKER_00 0:00

Es la hora del TEC. Prepara tu bebida favorita y disfruta de este viaje donde vamos más allá del código y los datos.

SPEAKER_01 0:13

Bien, entonces, diría que los dos invitados que tenemos, hay una razón por la que los elegimos para ser en nuestro último episodio. Así que no es porque es el CEO y el jefe. No es por eso. No solo eso. Así que Mike tiene 35 años de experiencia y background en salud, ciencias de la vida, tecnología y datos, gestión. Así que ha pasado por muchas situaciones diferentes en BL. Es un experto en todo lo que tiene que ver con la comprensión con Cloud. Así que ellos pueden realmente darnos información. Nos va a dar una perspectiva real sobre lo que realmente está sucediendo en la industria. Hay mucho de ello. Vamos a responder todas esas preguntas. Vamos a entrar muy profundo en la AI, en el uso real, en cómo navegamos este mercado regulado con el que trabajamos. Y luego podremos ampliar los temas que escuchamos muy a menudo. para toda la audiencia, Miguel Santos también tiene leyes latinoamericanas, así que, como comunidad, déjame un ejemplo localizado de lo que significa los datos propietarios para alguien en Colombia.

SPEAKER_02 1:29

Sí, así que todos los como decir algo que todos saben porque todos tienen que hacerlo, todos tienen que pagar las tasas. Tienes las leyes de la tasa, hay exenciones de la tasa, hay todas estas otras formas. Así que, en realidad, ingerir todas esas datos de la forma de la tasa, mantenerlas actuales y hacer algo que sea una herramienta fácil de acceso para alguien es una manera de decir, oh, estamos agregando todas estas datos de gobierno, pero también estamos encontrando estos programas externos o estas ofertas de empresas o entidades privadas to enrich our data. So we're bringing these desperate data sets

SPEAKER_01 2:09

together to create something new. Awesome. I think a real world example here in Colombia is like, there's a company that gathers financial data and then give you like credit scores so you can actually go to a place and say, hey, I want to buy this. I don't have money right now, but I can usar mi cálculo de crédito para algo. No necesitas

SPEAKER_03 2:39

un cartel de crédito, solo necesitas estar en esa tabla de datos. Ese es otro ejemplo de que son el sistema de registro. Así que ese es un cálculo de confianza. Todos lo aceptan y hacen decisiones basadas en ello. Así que no es que lo que están haciendo sea tan difícil, sino que construyen todas esas conexiones de confianza, así que se mantendrán. Ok, así que quiero cambiar un poco el enfoque aquí

SPEAKER_04 2:56

porque queremos hablar de proteger o ser confiables. We did it. I don't think other companies pay attention to, but we, because we work in healthcare industry, we have been working with very sensitive data, right? So we need to protect, and not just protect, but also we are being very highly regulated, right? So we need to... ¿Cómo se hace con la AI? ¿Cómo vamos a poder gestionar esa regulación? Es muy complejo, porque la AI hace todo, o ellos, a

SPEAKER_03 3:49

menos que tú hagas una regulación. ¿Cómo se está gestionando ahora? Si miras la AI y los datos de salud, cuando miro a un contrato de alguien que está vendiendo de datos de salud, cargan los derechos de uso de la AI y básicamente dicen que no estás entregando esto a un modelo. Si quieres enviarlo a un modelo, hay un tipo diferente que va a querer enviarlo a tu negocio para hacerlo. Porque ellos ven eso como, ahí es donde esto va a hacer que ellos, potencialmente, tengan un montón de dinero. Y, en realidad, lo que son más atractivos es que no entienden cómo hacer dinero con eso. Entonces, van a hacer que alguien más lo haga primero. No quieren decir, oh, bueno, pago 2 millones de dólares vendiendo el dato y alguien va a hacer la versión de la salud con el beneficio. Entonces, nuestro contrato para la salud propietaria our data are carving that out and protecting it. History, however, it's for sale. And you see a lot of A lot of things happening on the imaging side where basically right now you have a workflow that started with, hey, I go to the hospital, I get a scan done, someone at the hospital, the radiology department looks at it and has an idea. And that shifted probably about 15 years ago in the US to do a scan and then a doctor in India looks at it and tells you what he thinks he sees. And then that's turning into y el cliente lo ve y dice, esto es lo que es. Así que estás viendo este flujo de trabajo que solía ser, necesito a alguien en el sitio porque no tenía una manera de enviar el scan. Ok, tengo una manera de enviar el scan, lo voy a enviar a un lugar más barato y ahora lo voy a enviar a un AI y ya está. Y la razón por la que lo hemos conseguido es que la historia te da el último set de entrenamiento. Y, ya sabes, Saben que con cada examen que han hecho en los últimos 15 años, lo han conseguido y saben qué pasó con esa persona. Y puedes ir a entrenar a la AI en eso. Probablemente una vez que lo hayas hecho, estás bien. Así que esa historia se vuelve valiosa, pero hay un problema interesante para el tipo que está vendiendo esos datos. Son valiosos. No tienen uso secundario.

SPEAKER_01 6:08

So actually on that, we are used, and actually for me, working at Source for around seven years, you know, you get used to talk about healthcare, life sciences, sensible private data, but for our Colombian audience, and since Usted es un experto. Usted ha estado trabajando con las ciencias de la salud y las ciencias de la vida en el ecosistema de los Estados Unidos durante muchos años. Pero también sé que usted ha estado en Colombia durante más de 10 años y es un gran embajador. ¿Puede explicar o hacer una comparación

SPEAKER_03 6:51

entre el sistema de salud de los Estados Unidos y el sistema de salud colombiano? Así que hablaré sobre una cosa de la compliance de datos primero y luego trataré de explicar cómo ridícula es el sistema de salud de los Estados Unidos. Así que, la U.S. Healthcare tiene una regla llamada HIPAA, que se suponía que era sobre este problema que tenías, como cuando tratabas de cambiar de médicos, no te daban tus registros, y era básicamente una forma para que un paciente dijera, déjame todos mis registros. Lo que se convirtió en una forma para que estos chicos fueran aún peores al compartir esta cosa. Y una de las cosas que codificaron es que si tu información de salud sale en el abierto, los fines son increíbles y los fines son tan altos y es por registro que se expone que básicamente los hospitales miran como una violación de HIPAA como si eso pudiera cerrar las puertas, ¿verdad? Así que se ponen muy cuidadosos sobre todo eso. Hacen un pequeño compartimiento de datos y ha creado toda esta industria de la identificación. Lo contrastaré con... Había hablado brevemente con un ministro de salud aquí en Colombia hace ocho años, y creo que me dio los registros de salud de toda la departamento. Así que, un foco un poco diferente en la privacidad del paciente. Lo regalé. Yo no lo busqué de ninguna manera. Yo lo miré como a alguien que está lidiando con hipotesis, y me dije, ¿por qué me dio esta cosa tóxica? Pero sí, es una regulación diferente. Así que, ok, about to explain US healthcare, like... terminamos teniendo la insurrección usualmente pagada por el empleado y creamos un montón de taxas ridículas por eso es una buena cosa. Se ha convertido en un mundo en el que tu insurrección se convierte en tu caja de dinero para todo lo que estás tratando de hacer y cuáles son sus reglas para tratar de mantener los precios en control. Y luego también tenemos lo que se llama el AMA, que es una asociación de de todos los médicos. Y ellos crean razones para que los médicos te acompañen que no quieres tener. Entonces, si me meto aquí en Colombia... el fluido, me voy a la farmacia o me llevo mis drogas a mi apartamento y estoy listo. No puedo hacer eso en ese espacio. Quieren que me establezca un apuntamiento en varios días, quedarme en la sala de espera, tomar tiempo para que puedan escribir el papel que tengo en la farmacia y que lo llene y que la compañía de remuneración diga, no quiero pagar por esto.

UNKNOWN 9:40

Y

SPEAKER_03 9:40

y los farmacéuticos son un negocio gigante en los Estados Unidos y la manera en que lo accedemos es más ridícula y se ha resistido a cada poco de tecnología y tengo mi propia teoría de experiencia que es que los médicos están tratando de ganar un apuesto extra pero es realmente es realmente rompido y tener acceso más fácil a esa cosa aquí y y en realidad sí This works better here than it does in the States. Is it better or worse? I have an easier time accessing healthcare here. Now, we might have something in New York or Philadelphia that's like a reverse proton influx creator that does something that nobody understands. There's two of them, we're all under there. But for normal

SPEAKER_04 10:33

healthcare stuff, it's easier here. I agree. But, okay, so now ¿Cómo te explicas a nosotros cómo toda esa complejidad de la salud en estos días? Y porque nosotros, en la compañía, trabajamos con datos de salud en los Estados Unidos, me gustaría preguntarte, y, de nuevo, tal vez una pregunta, ¿cómo difícil es cumplir o implementar una infraestructura o un sistema que cumpla con todo esto? esas relaciones y todas esas reglas complejas que tienes que seguir para poder trabajar adecuadamente con los

SPEAKER_02 11:15

datos. Así que no es difícil, pero es muy fácil hacer un error y luego dejar los datos fuera. Necesitamos enfocarnos en qué es lo que la ley dice. Y tú construyes tus cartas de la misma manera. Y luego, a medida que terminas tus cartas de la misma manera, tienes que construir módulos en caso de que alguien haga algo que no se supone hacer. Los ingenieros de las plataformas, los ingenieros de la seguridad y los analistas de la comprensión siempre están en los logs buscando si estamos comprensibles a las cosas. como si el ingeniero se calentara de lo que significa, por ejemplo, si el ingeniero es capaz de escribir algo que intenta enviar datos sensibles fuera de la red, hay alertas y hay bloques que lo detienen y inmediatamente el equipo de comprensión sabe, hey, nuestra aplicación intentó hacer esto. Así que realmente es alrededor de tu diseño de sistema y tu diseño de seguridad que lo asegura. Habiendo trabajado tanto en la tecnología educativa donde tienes que proteger a los estudiantes y nombres de los niños y sus grados y sus cumpleaños y todo eso, así como trabajando en la industria de la salud, realmente se trata de querer limitar solo el acceso, no solo del desarrollador, sino también del acceso de la API que está siendo escribida. Es como si no pudiera leer todo el archivo. Puedes ir hasta la especificidad de la ruta, si quieres ir hasta las limitaciones de la tabla, lo que puede leer, lo que puede descargar, lo que puede editar. Y luego controles de la red que limitan el acceso, bloqueo geográfico. countries that are known to steal data from, especially like U.S. healthcare data, because it has all of your identifications to steal your identity and steal your money. It really comes out to designing the system and building monitors on top of that system to make sure if something is attempting to do something wrong, you catch it such that you don't actually catch it by the data having been stolen

SPEAKER_01 13:21

from you. Miguel, on that, and then Y tú describiste más o menos cómo el desarrollador y los seres humanos trabajan alrededor de estos datos muy protegidos, pero ahora con la naturaleza viable e impredecible de los LLMs. ¿Cómo lo haces en un día a día? ¿Qué

SPEAKER_02 13:43

desafíos has tenido recientemente usando AI? El mayor desafío es que los AIs son muy inteligentes. ¿En serio? Sí. que podrían acercarse a cosas y encontrar patrones y decir, oh, necesito esta una pieza extra de datos para hacer lo que estoy haciendo, pero no puedo llegar allí. Pero luego son inteligentes, pero de una manera idiota, donde dirán, oh, pero encontré esta tienda de claves que tiene pasaportes que me darán el acceso que necesito. Así que ahora voy a agarrar ese pasaporte y hacer algo que no debería hacer, porque solo debería usar este único token de acceso. Y es como, ese es realmente el desafío, es como poner las tarjetas seguras en lo que realmente haces disponible a la agencia de IA que estás usando para desarrollar.

SPEAKER_01 14:26

Exactamente. Y luego eso me lleva a... Yo recientemente tuve esto con la cosa de Fable 5 que ahora se está repitiendo y todo el mundo sigue hablando sobre eso. No es Fable, pero para las, no sé, 24 horas que tuvimos acceso, así que lo testé y me di cuenta que era un POC, ¿vale? No era una parte real, era un POC. Y luego... Todo está bien. Sí, todo está bien.

UNKNOWN 14:57

Así que...

SPEAKER_01 14:58

Así que yo le pregunté, Quería encontrar todas las cuestiones de seguridad. Porque eso es lo que se creó inicialmente. ¿Verdad? Como Mythos, Fable 5. Y luego lo que hizo fue. Bien, así que necesito escanear todo. Y no lo hice. Prácticamente moví todas mis claves personales. Pero encontré una manera de conectar al contenedor que estaba funcionando en AWS. Y luego el contenedor fue el head-axe del database. Y no lo sabía. Quiero decir, I didn't know it, but I didn't know that that model was able to connect to the container and be able to create a database on my behalf. So it did a great job, but think about if something goes wrong, you know, deletes the database or move it in a place that we shouldn't because actually there's all these rules that you just described, they're so I'd say strict that you can go to jail if you download the wrong dataset in your local

SPEAKER_03 16:00

machine. The difference is porque solíamos construir sistemas que intentaban que te mantuvieras de accidente haciendo algo malo, ¿verdad? Así que había guarderías en los humanos para no hacer nada estúpido. Así que si alguien va a conseguir algo de PII y intenta sacarlo de la empresa, tienen que ir a hacer algo para trabajar con eso. Y la mayoría de los... No alguien va a encontrar tu imagen de dólar y luego ir a buscar las llaves para en algo que no podían entrar para agarrar una pieza de datos. Un humano que no es un enemigo no hará eso. Pero Claude lo hará. Todo el tiempo. Estaba trabajando con Claude y le di este account de servicios. Solo podía leer cosas porque no quería que se emocionara y eliminara todo el cloud en el que estaba trabajando. Y una de las máquinas en las que lo tengo, también la uso para entrar Si eso ocurriera a ti, ¿cómo difícil o fácil o qué podemos hacer para

SPEAKER_04 17:12

protegerlo? ¿Qué deberían hacer las compañías?

SPEAKER_03 17:27

¿O qué deberían hacer para evitar ese accidente? Las personas que han estado conmigo durante las últimas semanas han dado cuenta de que he hablado sobre seguridad. Y es por esa experiencia. Y lo que solía requerir un adversario determinado para entrar en tu asentamiento, ahora solo necesita... un chico un poco interesado con un montón de tokens y el tipo de cosas que se pueden hacer para decir, ok, nos sentimos seguros porque tomamos estas acciones y sí, como, ya sabes, un colectivo de hackers rusos podría poder llegar a hacerlo, pero, ya sabes, ¿qué vas a hacer? Y ahora es como, ya, un joven con un cartón de plata puede probablemente llegar a hacerlo, así que, ya sabes, he estado, ya sabes, en mis propios claves, he estado diciendo, ok, necesito reducir la superficie que el mundo pueda ver a lo más pequeño posible, entonces necesito poner un montón de cosas en el medio de ahí, entonces necesito un montón de cosas redundantes, escaneando esto para que sepa cuando algo se caiga, y estoy conduciendo a tantas personas loco con eso, pero tengo la misma experiencia con el corto tiempo que tengo en la tabla, por cierto, me sale cinco veces en 24 horas, Y, ya sabes, es... Sí, necesitamos protegernos de una amenaza diferente a la que hicimos antes.

SPEAKER_02 19:15

Desafortunadamente, la I.I. ha hecho que la penetración del sistema sea más barata. Sí, quiero decir, muchos de los ejemplos que estás dando, como hombre, como si tuviera mi uno pasado, mi último pasado, o como mi personal token super. I'm only using one set of credentials at a time as a human to go do one task. But if you get an AI control on your browser, a plug-in for your browser that gets back to the entire vault, it can go through those together and see things that you might not have thought you would ever do. But you asked a question that's like, oh, I ran into a wall. If I run into a wall, I'd be like, huh, should I be doing this? That's the question I would ask. pero la AI dice, no, mi trabajo es la pregunta, así que voy a encontrar una manera de entrar donde la pregunta. Y así realmente va a ser más relativo a los seguros humanos alrededor de sí mismos. Estos cultos de pasaportes que tenemos, nos hace mucho más fácil, pero también hace mucho más fácil para la IA que tiene acceso a hacerlo, hacer todo tipo de cosas que nunca hubieras pensado hacer o querías hacer. Así que separo, en realidad tengo filas para pasaportes. para mantener mi sistema separado. Así que si sé que, oye, esto es lo que estoy haciendo en las tiendas para mí y hablando con nuestros clientes y hablando de contratos, esos están almacenados aquí. Y es como, oh, y este único cliente, solo tengo las llaves de acceso que tengo, que no tienen acceso a admins y no deberían tener acceso a admins. Y así puedo hacer mucha lectura de eso. Y luego tengo otro cliente aquí y tengo otro cliente aquí. Y he puesto Safebox en él para que pueda usar mi regla de IA, preguntarle una pregunta sobre una cosa. Y si la pregunta es como, hey, ¿qué tal con todos mis clientes? No va a salir y leer todos mis pasaportes y comienza a escanear datos de clientes para responder una pregunta sobre cómo escribo mejor este contrato.

SPEAKER_01 21:18

Creo que esto es para lo que vinimos. Son ejemplos reales del mundo real. Como Kemi dijo, si eso sucede a nosotros, que usamos HIPAA, HITRUST, todas estas diferentes regulaciones, todo el mundo tiene

SPEAKER_03 21:35

que tener atención a eso. Es el final de la compañía, ¿verdad? Tienes que brechar,

SPEAKER_01 21:41

cerrar.

UNKNOWN 21:41

Sí.

SPEAKER_01 21:42

Así que quiero hacer una breve pausa aquí porque hay algo que está sucediendo en agosto que Sourcetrain ha estado haciendo. Esta es la segunda vez que estamos haciendo esto. Se llama la espada de la tecnología, ¿verdad? ¿Es la tercera vez? Bien, disculpe por eso. Así que sí, esta vez no va a ser tan diferente, pero va a ser competencia nacional. donde los desarrolladores, especialmente los desarrolladores, se reunirán y luego harán algo increíble. Y va a haber muchos premios, pero lo más importante es el aprendizaje que se obtendrá de ahí. Así que el desafío TechSphere del pasado fue genial. Aún me siento orgulloso de ellos porque han solucionado un problema muy complicado. Y en realidad, Comsteam me dijo que también ganaron otro premio. Por ejemplo, el mismo equipo que ganó el evento de TechSphere en 2025. Esta vez estamos juntos y una de las cosas que quiero decirles es que la gente me pregunta cómo puedo aprender AI. and then you learn by building. That's something I also got

SPEAKER_04 23:00

from AI thinkers. I also encourage you to go there and learn from the best in the industry. So, here's what I was going to do. During the first week of August, the teams will receive the official judgment. From there, they will have three days to build their solution and submit their propository. Once the judging panel reviews the solutions and releases the results, all participants are invited to meditate Yeah, so, and then...

SPEAKER_01 23:42

También hay una otra sorpresa, que es el final. También hay un panel exclusivo de descripción antes de las presentaciones del proyecto. Y eso va a ser sponsorizado directamente por Anthropic. Así que eso va a ser... a very special opportunity for you to expand your network and put your skills in front of the right people. So sign up today, get the full event details and know how to do it. So what's the next step you

SPEAKER_04 24:13

want to bring us? So there's another tip of the conversation. Let's talk about careers. So now we're starting about being a systems engineer. I am a systems engineer. I started then being a data engineer and I moved to being a soy una desarrolladora de BI ahora, pero en el día de ayer pude hacer todo el trabajo de muchas personas de datos desde la última presentación, pero ahora creo que necesito poner AI, BI, ingeniero, como añadir AI a cada rol de carrera que tienes, como es eso ¿Algo que realmente sea valioso? ¿Hay algo que veas? Quiero decir, todos sabemos que, si no todos, la mayoría de las personas usan AI, ¿verdad? ¿Pero es algo que necesitas promocionar?

SPEAKER_03 25:16

¿O qué piensas? Voy a volver a algo más. Como Ugo dijo, la forma de aprender AI es ir a construir cosas con ello. Ugo entró en esto antes que yo y me inspiró a meterme en ello y aprender cómo funcionaba. Estoy feliz de haberlo hecho. my eyes look this way because I spend too much time working in Claude but it was the only way to understand it was to go try to build a bunch of things for it and you know Just using AI, I don't think is enough. And I think the word that you're using, you know, becoming an older is actually the right way to think about it. And the value I think that we bring to projects is one we have a systematic way of thinking about all the parts of this that really need to be there. And then I remember you were telling me a story early on when, you know, when you first got like five cloud agents working on something for them. I was all excited. Yeah. este tren va a ir a algún lugar, ya sabes, vamos a estar todos haciendo cosas, pero yo sé a dónde vamos y soy el que va a liderar a todos estos chicos y esa metáfora es perfecta y ya sabes, estamos en un lugar donde we understand how the system needs to work, we can make the AI get it there. I think if we're just, you know, okay, I built a couple things with Cursor or Cloud, and I do other stuff, I think you're missing the point. I think if it's not transforming how you think about the project, you're not there yet. And I've seen this disconnect. You know, I work with a lot of very, very senior de los desarrolladores que son geniales en lo que hacen. Pero esto es interesante. La discontinuidad y el entendimiento de cómo manejar esta tecnología. He hablado de esto durante el último año y medio hasta el punto en el que todas las personas de la fuente me lo han escuchado muchas veces. No hemos detenido el uso de COBOL porque son programadores de COBOL. Nosotros hemos encontrado una mejor manera de hacerlo. Y un montón de esos programadores de COBOL son clientes de server y yo no sé qué hicieron. Nadie me preguntó. Esto es una discontinuidad más rápida en el mercado que eso. Y... Alguien que diga que sabe lo que va a ser un año de ahora está mentiroso. La única cosa que sé hacer desde mi perspectiva de carrera, que creo que es donde empezamos esto, es aprender todo lo que puedas. Y si lo que estás haciendo para tu trabajo no te está forzando a aprender esto, entonces forza a ti mismo fuera del trabajo para aprenderlo. y uno de mis clientes me preguntó, ¿puedes enseñar a la gente a hacer lo que haces? Y yo dije, bueno, entiendo que hago lo que hago porque primero empecé con el micrófono y luego agregué 350 horas de trabajo con el micrófono. Y así es como llegué aquí. Y... Si estás pidiendo que te enseñen algo, empieza ahí. Empezar con eso. Empezar con ese nivel de esfuerzo para hacer la cosa y seguir creando cosas. Incluso con las cosas. Estaba contándoles a estos chicos que pasé este fin de semana haciendo mi pequeño DGX NVIDIA. para que pudiera hablar con él en mi teléfono y que me respondiera en tiempo real. No tenía nada que decirle, pero quería ver si podía hacer que eso funcionara. Y lo hice. Ahora solo no

SPEAKER_04 29:05

tengo

SPEAKER_03 29:09

nada que decirle. Solo necesitas añadir tu voz para que puedas responder a ti mismo. Oh, lo peor es que tomé una entrevista con Karol G y la probé. Miguel Miguel Miguel Miguel

SPEAKER_01 29:24

Miguel Miguel

SPEAKER_04 29:39

So

SPEAKER_01 29:49

Miguel, now from a hiring perspective, right? So we are, now everybody is using AI, that everybody knows that, right? But are we seeing like new roles? So this, you know, software engineering, data engineering, we got their names, we know very well, you know, their names, you know, es un stack completo o frente y detrás no es una cosa ahora, pero un stack completo, ¿no? ¿Estamos viendo en realidad

SPEAKER_02 30:20

nuevos roles, incluso en el lado de la plataforma SRE y debobs? Yo diría que es un nuevo rol. Todavía están responsables de la misma cosa, pero la diferencia es que lo que estamos buscando está empezando a cambiar. En lugar de buscar a alguien que tenga 10, 15 años de experiencia haciendo algo muy específico, ahora estamos mirando más en sus habilidades personales. ¿Cómo aprenden? ¿Cuál es el método que aprenden? ¿Son curiosos? ¿Son buenos en la comunicación? Porque, vamos a ser honestos, si estás trabajando con AI, tienes que ser capaz de comunicarse bien con el AI para decirle lo que necesitas hacer y lo que necesitas no hacer. buscamos personas que tengan buena responsabilidad y que demostren la autoridad de lo que han trabajado porque todos los que han sido ingenieros, empezaste una nueva compañía, te sientas, hay código que ya ha sido escrito, ese es tu proyecto, tienes ese código. AI es lo mismo. Te han pedido que construyas algo para ti. Está generando. Tienes que ser responsable y tener ese control. Y esas son las habilidades que más buscamos en los ingenieros, especialmente en el lado de la plataforma, porque el ingeniero de software, sí, la cloud puede construir friends, puede hacer todo esto, pero construir una plataforma segura y asegurarse de que estás haciendo sólo lo que quieres hacer y limitar las cosas que definitivamente no quieres hacer. Tiene que venir de las personas que van y aprenden. Están dispuestos a fallar. Están dispuestos

SPEAKER_04 31:56

a hacer errores y aprender de ellos y crecer de ellos. Así que yo diría que, en esa nota, continúando, pero tal vez si piensas un poco. Estás diciendo que tenemos que ser como dispuestos a tomar responsabilidad y ser responsables de nuestro código, aunque la IA genera mucho más código, así que es más trabajo, en realidad, para que podamos entender eso. Pero, ¿cómo crees que ahora trabajas con personas de Latinoamérica, ambos de ustedes? ¿Qué dirías que es una buena cosa que nos ha dado la posibilidad de ser una buena referencia para trabajar en la tecnología?

SPEAKER_03 32:39

Así que creo que cuando la gente me preguntaba, Mike, ¿por qué estás en Colombia construyendo software? Sí, hay todos estos chicos en California, algunos de los que sabemos, que hacen esta cosa. Y digo, el talento vive en todos lados. Y sí, no importa qué parte del mundo estás en, hay gente inteligente que quiere ser apuntada en la dirección correcta para ir hacer cosas que tal vez no creían que podían hacer y construir cosas importantes. Así que, para mí, no sé si es específicamente como, oye, ¿es Latinoamérica diferente de otra parte del mundo? Creo que en todo el mundo hay gente talentosa que quiere ir a aplicarse y hay un mercado global que quiere almacenar eso para que las cosas se hagan. Y eso es realmente lo que todos participamos participando. Hay un montón de empresas multinacionales que necesitan estas cosas. Hay pequeñas empresas que necesitan estas cosas y van a explorar el planeta para hacerlo. Y somos parte de un planeta que sucede ser muy agradable

SPEAKER_02 33:57

para visitar. Creo que hay muchas Es más prevalente en América Latina y América del Sur que en América del Norte. Es ese orgullo de haber construido algo. um you know the there are parts of the us that are still very uh like labor forward like most of the jobs are what the what they call up there the blue collar dogs where where you're you're out you're doing the mining you're you're building buildings with steel and they take the pride in like this is what i built and having that culture driving um como las personas aquí son creadas y crecen y se mueven a la software, llevan eso con ellos. Esto es algo que he construido, estoy construyendo algo que quiero ser orgulloso de, algo que es mío, algo que fue único para mí. Y creo que ese es uno de los gemelos de trabajar con la gente aquí en

SPEAKER_03 34:55

Colombia

SPEAKER_02 34:57

y Ecuador.

SPEAKER_03 34:58

Esto es algo que recuerdo que hice hace un par de años. Nunca he conocido a alguien que se metiera en

SPEAKER_04 35:06

software

SPEAKER_03 35:12

que no ame software. Eso es necesario para que trabajes en software. Creo que lo es. Y todos venimos aquí con esa pasión. Y también pasa que la gente nos paga para hacerlo. Pero creo que lo haríamos de alguna manera. Porque se convierte en un mundo tan enorme de cosas que puedes que puedes hacer cuando maestras estas herramientas. Y no voy a nombrar al tipo, pero teníamos a alguien que trabajaba con nosotros hace ocho o nueve años. Y en un momento pensé, ¿estás aquí porque tu mamá te dijo que trabajas para una compañía de software? No tienes ningún sentido en esto. No te parece que te guste. Esto es un negocio difícil de estar en. Si no te encanta, ¿por qué estás aquí?

UNKNOWN 35:54

No somos tan amables con la gente.

SPEAKER_01 35:56

Así que con eso dicho, no es un secreto que esto haya sucedido en América del Norte o Europa. es también en China, obtenemos los resultados o los beneficios de ello un poco detenidos. Entonces, ¿qué dirías a los talentos de América Latina para prepararse para lo que está sucediendo y lo que está viniendo? Dijiste que nadie puede predecir el futuro, pero al menos, ¿cómo podemos prepararnos? ¿Cómo pueden los talentos locales

SPEAKER_03 36:38

prepararse para lo que está sucediendo? Entonces, tuvimos un libro que salió en los años 90 llamado Somebody Moved My Cheese. Y era sobre, ya sabes, el mundo cambió en mí y, ya sabes, lo que solía funcionar el año pasado no funciona este año. Y estoy seguro de que hubo 300 páginas más de eso, pero creo que ese fue el gesto. Esta industria está reinventándose ahora mismo y no sabemos qué va a parecer. siempre hay una necesidad para los talentos que van a construir cosas y creo que vamos a encontrar nuestro camino hacia el otro lado de esta transición y People will still want us around to go build things. They'll have us build different things. And if we don't find those, we'll fall out like some global programmers. And if we don't keep our shields sharp, that's what will happen to us. So I think that this transition, and it's not just here, it's not just, you know, hey, there's stuff delayed in LATAM. Like, one, I don't know that that delay is as significant as it used to be. I think, you know, the internet homogenized mucho de ese acceso. Pero la siguiente transición va a ser ganada por las personas que se meten en ella y luego descubren cómo agregar valor en este nuevo mundo. Y esa ecuación aún no está resolvida. Pero sé que Sé desde mi propia perspectiva que aprender todo lo que puedo es la única cosa que puedo hacer.

SPEAKER_02 38:15

Sí, el consejo que tengo es que estés listo y respete el cambio. Como que va a cambiar, no importa lo que sea. Así que no te resistas, tenerte abierto a ello. Uno de mis ejemplos favoritos que he hablado con Mike acerca de esta revolución de la I.A. Se está moviendo aún más rápido que la revolución de los microprocesadores cuando yo empecé a desarrollar. Yo en realidad tengo videojuegos que no voy a nombrar para no ser juzgado por eso, que me encanta jugar, pero en realidad basan el rendimiento gráfico en la velocidad del procesador. porque no esperaban que los procesadores fueran más rápidos. Llegó el momento en el que si lo jugabas en un sistema más nuevo, incluso tres años después, estaba rendiendo tan rápido que tu ojo humano no podía enfocarse. El juego se volvió completamente inescapable. Relearon la nueva versión para arreglar y ajustar el punto de la clave, pero esa es la cosa. Es como si los desarrolladores dijeran que los procesadores se están creciendo tan lentamente ahora mismo. Si usamos esto, es un gran corto, garantiza muy muy limpio, no hay necesidad de cambiar, y luego el mundo

SPEAKER_03 39:27

se cambió. Tengo otro consejo en esto, en lo que viene. Esta es mi predicción que vale probablemente nada. Recuerdo leer un libro llamado Pirates of Silicon Valley. Y hablaba de por qué Silicon Valley era importante. Y el autor hizo el punto de decir que no es software valley, es Silicon Valley. Y lo que ha dirigido este negocio ha sido la ley de Moore, en que cada 18 meses llegamos a ir más rápido que la mitad del dinero. Ahora mismo, miramos a la IA y pensamos, si voy a hacer esta construcción de botas, probablemente accederé a 30 mil en costos de la cloud porque haría un error.

UNKNOWN 40:15

Y...

SPEAKER_03 40:15

Estás viendo a la persona que maneja NVIDIA venir y decir, hey, tengo esta cosa que quiero venderte, la pones al lado de tu laptop. Y sabes que en dos años ella va a hacer esa cosa tan grande y va a estar en tu laptop. Y ya estás empezando a ver laptops de referencia de Microsoft que esencialmente tienen 128 GB de RAM y un procesador de AI en él. Así que estas cosas que enviamos a Inprofit, todavía podríamos usar Inprofit porque ese modelo de frontera va a seguir moviéndose. but a bunch of that stuff is going to get local and there's going to be another set of applications that we haven't imagined yet that are going to be about something that's hyper local to you and so the thing to take away is like software is changing fast that's never what drove this

SPEAKER_04 41:12

it was always Moore's law be malleable basically ok but we do have some questions from the audience or the type form so we have one that is very interesting Estamos muy acostumbrados a tener Cloud y estoy pagando por Cloud, pero ¿qué es mejor para empresas de software? ¿Modos de uso en demanda como Cloud, GPT, Gemini o Open Source One como DeepSeq, DML,

SPEAKER_03 41:30

etcétera? Depende de cómo lo hagas. Cuando estaba tratando de aprender todo esto, lo usé. Así que terminé usando un montón de Cloud para escribir el código para mí, pero cuando quería hacer decisiones para mí, no quería enviar todo a un producto. Y una parte de eso fue que quería entender lo que podrían hacer los modelos de open source. Y como estoy tratando de obtener una comprensión de que ese modelo de open source que prácticamente funciona en mi DGX hoy en dos años va a ser una versión mejor que va a estar embedida en mi laptop, es lo que pienso. Y se convierte en una parte de todo lo que estoy haciendo. Así que la forma en que he mirado esto es que necesito un LLM para tomar una decisión sobre mis datos I try to keep it local because I don't need a frontier model for that but I do need something that understands English, makes some basic decisions and I also think that's going to become a more fundamental building block of software that we're going to send it to these decision making things and then that's actually where you need to learn a new way to build software where you have to write algorithms where the LLM is not allowed to hallucinate where you don't let it do the ¿Qué crees que será la más importante habilidad para un profesional de datos futuro,

SPEAKER_01 43:05

ingeniero de datos, AI o seguridad de la cloud y por qué?

SPEAKER_02 43:24

La más importante... O una de las más importantes. Sí, quiero decir, para... Para datos, va a ser realmente... Va a ser la experiencia de dominio. El modelo de AI te ayudará a escribir y optimizar tus criterios, incluso definir esquemas para ti. Pero realmente saber qué significa el dato, cómo... percibiendo los datos, lo que tienes que hacer para alinear los datos, así que realmente añade valor a tu aplicación o a tus clientes. Tener esa experiencia de nivel de domenio es lo que te hará valioso a medida que esta máquina de IA continúa a avanzar. Esa es la velocidad de escribir. Siempre la

SPEAKER_04 44:09

velocidad de escribir. Ok, ok, la velocidad de escribir. Tal vez tengamos robots para eso, no lo sabemos. Nosotros somos de la tecnología de texto y de expresión, así que... Ok, hay otro. Hemos visto muchas situaciones surrealas y locas en Latinoamérica, David. Do you think AI will ever be able to surpass the Latin American reality one day?

SPEAKER_03 44:30

Todo

SPEAKER_02 44:34

es raro de donde soy. Si nunca lo has hecho, Google Florida, hombre, dot, dot, dot. Hay cosas locas en todos lados. ¿Va a exhibir la cultura humana? No, va a crecer y aprender de ella, así que va a evolucionar en ese sentido. Esa es mi

SPEAKER_01 44:52

perspectiva. Tenemos un público muy activo hoy.

SPEAKER_04 44:59

Esto es genial. Gracias. Gracias

SPEAKER_01 45:02

por las preguntas. Así que sí, gracias por las preguntas. La siguiente pregunta. Dado el apocalipsis de SaaS, ustedes están hablando

SPEAKER_03 45:16

de

SPEAKER_01 45:22

¿no es una mala hora para empezar nuevas empresas

SPEAKER_03 45:25

digitales? ¿Cuál debería ser el enfoque para las nuevas startups? ¿Y por qué haces esto?

UNKNOWN 45:27

Porque tengo 13 TAS IDs. Nunca es una mala hora para nuestra empresa.

SPEAKER_03 45:29

Estar en equidad es ver una oportunidad que no piensas que el resto del mercado está viendo. O ver algo y decir, ¿sabes qué? Puedo hacer eso y disfrutaré de hacerlo. No me van a contratar para hacerlo. Mejor voy a averiguar cómo hacer dinero haciéndolo. No hay un buen o un mal momento. Es solo encontrar eso. Sí, algo

SPEAKER_01 45:51

que me drive a la locura. Hay este nuevo... Es una cosa muy tendida de tener tu segundo cerebro. Así que ahora hay esta aplicación que se llama RunLuckily. Entonces, empezó como una cosa de open source que se llama RunLuckily, se llama CDN, y luego puedes poner tus notas, tu marco, casi todo tu trabajo o tu vida personal, y crea este gráfico, ¿sabes? Diagramas, y es muy genial. Y luego empezó a ser gratis. Y luego la gente empezó a usarlo y usarlo y se convirtió en un tema hot. Y ahora dicen, bien, puedes hacerlo localmente, pero si vas a sincronizar a tu teléfono, te pagan 10 dólares. Así que esa es una oportunidad que nunca pensé. Nunca pensé que ibas a pagar para algo así. Así que creo que esos son los tipos de oportunidades que

SPEAKER_03 46:44

estás hablando. Así que eso es alguien. Sí, eso es un tipo de juego abierto. Sí. aquí hay una cosa, vayamos a usarla. Yo creo que open source significa gratis. Eso no es lo que significa. Y luego cuando hay un mercado suficiente, hay una manera de monetizarlo. Y el antiguo modelo de open source solía ser, bueno, si eres una corporación y quieres apoyo, puedes comprar apoyo de nosotros y así es como vamos a ganar dinero en esto. Ahora el modelo es, oh, quieres hacer algo así con él, ahí es donde alcanzas la licencia. No sé si eso va a funcionar para Obsidian. Creo que la gente que se atrae a Obsidian lo reescribirá, porque los 10 dólares los enojarán.

SPEAKER_04 47:34

Bien, estamos hablando un poco sobre el uso del código, ¿no? Entonces, la pregunta es, ¿puedo interpretar el uso del código como hacer un proceso de desarrollo extremadamente consciente?

SPEAKER_02 47:49

Bueno, sí, en corto, eso es lo que estás haciendo, pero... O sea, hay muchas veces en las que, ya sabes, la declaración más preciada que escuché como alguien que trabaja en el lado de la plataforma es, bueno, funciona en mi computadora. Eso no es propiedad, es lo opuesto. Ellos son como, bueno, funciona en mi computadora, así que es tu problema ahora. Y es como,

SPEAKER_03 48:16

no, este es tu código, es tu problema, deberías ayudarnos a hacerlo. Y en realidad, cuando hablas de, ¿cuáles son las cosas que nos van a mantener todos empleados? Es entender lo que está diciendo allí, como que la gente quiere que nos rodeemos

SPEAKER_01 48:32

porque mantenemos las luces abiertas, así que eso tiene que ser el trabajo. Bien y creo que, infelizmente, necesitamos empezar a aumentar este episodio, es el último episodio, soy un poco nostálgico siendo honesto, pero tenemos que terminarlo y tradicionalmente siempre traemos un episodio de otra temporada de La Hora del Tec. Y ese es un episodio muy especial al que queremos hablar aquí, porque ese fue el que Mike hizo con nosotros y comenzó con todas estas cámaras y luego se sintió un poco raro, pero lo hicimos. Entonces, el episodio era sobre por qué el crecimiento sostenible comienza con la gente, no los costos. Entonces, en realidad, si me preguntan en palabras claras, es por qué la gente más que otras cosas que creemos que son importantes en las empresas. Así que, mientras navegamos todo este cambio de inteligencia artificial masivo, ¿tú todavía crees que es importante?

SPEAKER_02 49:36

creo que va a ser más importante. Si has estado por tanto tiempo como Mike y yo en la industria, siempre había ese tipo que era el mejor, el mejor desarrollador y horrible, horrible ser humano. Y lo toleraste porque eran geniales. Ahora no hay razón para aceptar a personas que no son buenas con otras

SPEAKER_03 50:02

personas. Si pienso en lo que estamos tratando de construir, no siempre conseguimos, pero lo que estamos tratando de construir no es solo una empresa, sino una comunidad. Y si no lo hacemos, es solo una línea de asamblea. Ninguno de nosotros

SPEAKER_04 50:21

quiere trabajar allí. Sí, también creo que mi opinión es sobre habilidades. Muchos desarrolladores no tienen o no tienen he pensado en adquirir habilidades como la comunicación con el cliente y hay mucho de eso que va a necesitar porque la mayoría del trabajo va a ser hecho por ti y vas a estar enfrentando cada parte de ello si lo vas a hacer. Así que ese es mi opinión. Pero antes de cerrar la temporada, queremos preguntarte, hablas de tener una predicción ya, pero ¿cuál es una toma caliente en el futuro de cada uno de ustedes?

SPEAKER_03 51:01

controversial, but not so controversial. You're already saying governments start to fear what's getting created. You saw the US government have a freak out twice in four months about entropic. And I'm not sure they're wrong. I think they should also be freaked out about rock and they should also be freaked out about chat. But these things are you know son diferentes de las otras máquinas que hemos construido en mi vida. Quiero decir, tengo a Claude rechazándome. Dice, no,

SPEAKER_04 51:40

no creo que deberías

SPEAKER_03 51:44

estar haciendo esto. Estoy como, ¡prácticamente hazlo! Políticamente rechazándote. Así que esto es una cosa muy diferente. Estamos cerca de ver que esto se regule en los Estados Unidos, donde los modelos de frontera deberían pasar por alguna aprobación reguladora, lo cual será terrible va a ser asombroso. Y la única cosa que puede detener es que estemos temidos de que los chinos nos maten. Esa es la única cosa. Así que vamos a ver alguna interferencia extraña en que probablemente empezaremos a ver más leyes y regulaciones sobre lo que puedes hacer con esto y lo que no puedes hacer.

UNKNOWN 52:26

Y veremos más y más personas rompiendo esas leyes. Estamos en un viaje.

SPEAKER_03 52:29

Mi

SPEAKER_02 52:29

opinión es la más controversial. Todos están temidos de que la IA va a reemplazar a todos en el trabajo. Y, ¿sabes qué? Puede. Y luego vamos a entender que la IA es solo tan buena como las personas que la usan. Y luego vamos a regresar y vamos a aprender de nuestro error. Esa es mi

SPEAKER_01 52:50

predicción. Sí, de hecho, esta semana, uno de los mejores desarrolladores que sé me envió este meme que dice... estaba preocupado por ser reemplazado en el trabajo por AI, ahora estoy preocupado por que el AI me esté tomando

SPEAKER_04 53:11

de mí en el trabajo. Eso

SPEAKER_01 53:22

es todo, chicos. Desafortunadamente, eso es todo. ¿Tienes algún último pensamiento antes de terminar esto, Nuko? Oh, como dije, me siento un poco nostálgico. No va a ser como la última vez que lo vemos este año. Estoy mirando el team de Coms ahora. No, no va a ser la última vez. Pero... Quédense atentos. Estamos preparando nuestra próxima temporada. Estamos tratando de hacer esto más dinámico. Así que nos fuimos de tener 7 episodios por temporada y ahora se está convirtiendo en algo. Estamos construyendo una comunidad. Tenemos una gran asociación con A.I. Tinkerers y estamos haciendo la esfera de la tecnología. Así que Social Medellín apoya talentos locales. Así que estamos haciendo esto porque pensamos, como dijo Mike y Miguel, people are going to be even more important and soft skills are going to be more important than ever and that's what we do here we try to bring you very temas técnicos complicados para esta conversación muy fácil de entender. Y creo que es importante decir que tuvimos grandes colaboraciones y sin ellas esto no sería posible. Con Fama, este es un gran lugar, una gran ubicación. Me encanta lo hermoso que es. No soy bueno en fotografías, pero estaba tomando fotos antes de que el episodio salga. Esta ubicación es increíble. Tenemos la Institución Universitaria Pascual Bravo, que ya hicimos algunos eventos y vamos a seguir haciendo eso. Grupos de desarrolladores de Google que también son geniales. Y, como dije, los anchores de AIT y el Databricks Crew LATAM US. Así que todas estas tecnologías y comunidades que escuchaste, esos son los tipos de personas a las que también contratamos a SourceMillion. Así que no te preocupes por ir a SourceMillion.com. Tenemos vacancías. We have a lot of open positions there. And then what Mike said and Miguel said about, you know, what are the most important skills today? That's what we are evaluating on our hiring and onboarding process. So keep that in mind.

SPEAKER_04 55:37

And I think, yeah, that's about it. Just thank you guys so much for being the guest on our season finale of Laura El Tech. We really appreciate you being here, having the time to give us all the knowledge that you have. It's been great. Thank you so much.

SPEAKER_03 55:47

Gracias

SPEAKER_04 55:53

por estar aquí. Gracias

SPEAKER_05 55:55

por

SPEAKER_04 55:56

tenernos. También gracias a nuestro público. Muchas gracias. Muchas gracias. Y recuerden que estén atentos a nuestras redes sociales, LinkedIn, Instagram, YouTube, todos los episodios. Así que si quieren ir a ellos, por favor, comenten ahí. Estamos tratando de ser muy responsables de esos comentarios. Por favor, vayan y escriban todo lo que quieran o o la siguiente temporada, o lo que te guste de esta temporada, o cómo

SPEAKER_01 56:40

te sientes

SPEAKER_04 56:41

en tu día a día.

SPEAKER_01 56:42

Y eso es todo. Muchas gracias a todos. Un abrazo para la temporada.

UNKNOWN 56:44

Sigue construyendo, sigue cuestionando el hype. Nos vemos en la siguiente temporada. Muchas gracias.