Buenos días a todos y todas.
Hoy tenemos ya una de las últimas sesiones de Primavera Tech.
En concreto, hoy tenemos la tercera y última sesión donde vamos a explicar,
donde os van a contar un poco las utilidades de las herramientas de Google
que hemos anunciado recientemente, que fundamentalmente son Gemini y Notebook LM.
Y para contar estas cosas hemos invitado a Mariano Salas, que trabaja en Google y que
es un buen amigo, que va a ser el que os lo va a presentar.
Y también está Luis Alfonso Ruiz, que trabaja en Evolution, que es el partner
con el que la universidad está colaborando para, digamos, hacer toda la integración
de las herramientas de Google con las herramientas de Microsoft que todos
conocéis.
La sesión de hoy está más bien orientada a, digamos, el uso de estas herramientas
en temas de investigación.
Es probable que alguno de vosotros también estuviera en la reunión de la semana
pasada, que era más para uso en temas académicos.
Con lo cual, a lo mejor hay alguna pequeña parte que se solapa.
Bueno, seguro que es pequeña y, aparte, no viene mal recordar algunas cosas.
Así que, nada, agradecer a Mariano y a Luis la disponibilidad para participar
hoy.
Como somos muchos, ahora mismo 110 personas conectadas, pues lo de los
micrófonos lo tenemos deshabilitado.
Si alguien tiene dudas, pues que por favor las consulte a través del chat.
Trataremos de responderlas sobre la marcha y si no, Mariano, que el tío está
presentando, mirando las consultas, contestando, pues hará lo que pueda para
contestar las que nosotros no sepamos.
Por mi parte, nada más.
Gracias por brindaros a hacer la presentación y pues todo vuestro.
Pues don Fernando, muy buenos días.
Me confirmáis que se escucha correctamente.
Me escucháis perfecto, ¿no?
Pues sobre todo iniciar la sesión de este lunes.
Estamos ya cerquita del verano, cerquita de esas vacaciones merecidas en este año y
con el objetivo de poder inspiraros a todo el ecosistema de herramientas.
Agradecer
Fernando, a todo tu equipo, todo el apoyo que nos han dado en la parte técnica para
poder desarrollar correctamente estas sesiones.
Muy agradecidos también a los asistentes que se están incorporando, como
comentabas.
Luis Alfonso, compañero de Evolution, que está en mi IA particular y natural de
estas sesiones, que está contestando al chat.
Y ya te digo, Fernando, que la primera pregunta del chat ya viene intensa, ¿vale?
Ya tenemos aquí Luis comentando, pero paciencia.
Se lo traslado a Luis, al resto de asistentes también, porque ahora está ahí
en ese momento de evaluar unas herramientas u otras, cómo funcionan,
Y tenemos que tener esas expectativas claras.
Pues, Fernando, con tu permiso, comienzo la parte expositiva y nos ponemos mano a
la obra.
Cualquier dudita, estamos pendientes del chat y hoy nos centramos específicamente,
un segundito, a ver si responde por aquí.
Luis Alfonso, ¿me confirma?
¿Se ve bien la pantalla?
¿Se está compartiendo correctamente?
Bien, pues hoy nuestro objetivo y dentro de estas sesiones coordinadas por la
Universidad Politécnica de Madrid, vamos a intentar evidenciar cómo podemos apoyarnos
de este ecosistema de herramientas recientemente desplegado a cualquier
usuario de la comunidad.
Bueno, cualquier usuario, no, perdón, ahora mismo...
Hay un despliegue de PDI y PTGAS de estas herramientas.
El tema de estudiantes se trabajará en los siguientes meses.
donde cómo poder apoyarnos en el entorno de Gemini, el entorno de ecosistema de
herramientas de inteligencia artificial del entorno de Google, específicamente
para flujos de investigación.
Insisto, hablamos de una herramienta de apoyo, herramienta intermedia, herramienta
asistencial.
Esta yo creo que es de las poquitas diapositivas que tengo en común con las
tres sesiones.
Reforzaros también que esta sesión os recomiendo, si no habéis visto la de
docencia del lunes pasado, la veáis porque nos vamos a centrar en aspectos o
profundizar en alguna de las herramientas específicas para investigación y el
conjunto de estas distintas soluciones nos van a permitir, dependiendo de cuándo
tengamos ese gorro docente o ese gorro investigador, apoyarnos con un asistente.
¿Por qué?
porque tenemos que tener claro un punto crítico que es la parte de privacidad.
Y, Fernando, esa primera pregunta muy elaborada que hemos tenido de Luis,
comentando sobre las distintas capacidades, independientemente a las
capacidades que se están desplegando, nos comentaban en el chat esas diferencias
entre versiones comerciales y capacidades,
El entorno que tenéis dentro de la Universidad Politécnica tiene la parte de
protección de datos.
Y ese punto es crítico a la hora de decidir, sobre todo en procesos y en
flujos de investigación, cuando es posible que estemos en un proceso de investigación
donde esos datos aún no sean públicos, sean datos de trabajo privado.
Y voy a ser muy categórico, no debemos de trabajar con herramientas comerciales, con
datos corporativos.
Fernando, esto lo hemos debatido mucho en nuestras reuniones previas,
Creo que más allá de las capacidades, que se irá viendo las necesidades particulares
de departamentos, de proyectos y de personas, este filtro es crítico.
Fernando, creo que lo reforzamos.
[Orador 3]: Sí, sí.
Creo que es un mensaje de los más relevantes a trasladar hoy, más allá de
las funcionalidades.
Y es que, digamos, desde el rectorado, desde la universidad, estamos tratando de
conseguir...
la mayor cantidad de herramientas para uso, digamos, securizado para toda la
comunidad.
Entendemos que para, y hoy que se habla de investigación, puede haber determinados
grupos, proyectos donde se necesiten herramientas adicionales, que
desafortunadamente la universidad no puede pagar para toda la comunidad, ¿de acuerdo?
Entonces, estamos buscando, o sea,
comentaremos un poquito más adelante, mecanismos para que de forma sencilla los
grupos que necesitéis adquirir herramientas pros o diferentes, pues
tengáis vías para hacerlo.
Nosotros lo que estamos tratando de dar es, para herramientas de uso general,
licencias que garanticen que los datos que se gestionan son seguros.
Investigación es muy relevante.
No metáis datos sensibles que son importantes para vuestros grupos, para
vuestras investigaciones, en plataformas donde no tenéis garantías de qué se va a
hacer con esos datos.
¿De acuerdo?
Entonces, digamos, dos mensajes.
Por un lado, temas sensibles.
Si uno quiere preguntar dónde se va de vacaciones, se lo puede preguntar a
cualquier IA.
Eso no es problema.
Pero si uno está trabajando con datos sensibles de personas, de estudiantes,
de...
resultados de experimentos.
No debéis utilizar versiones gratuitas que no tengan seguridad empresarial.
¿De acuerdo?
En ese sentido, lo sabéis, la universidad provee ahora de Gemini y Notebook LM y
anteriormente de Copilot.
Fuera de eso, si alguno necesita herramientas, segundo mensaje, más
sofisticadas, estamos viendo mecanismos para que las podáis adquirir dentro del
marco del proyecto donde os utilicen, con los correspondientes costes y demás.
Pero estamos viendo cómo facilitaros que podáis comprarlas, porque no es tan
sencillo, aunque uno tenga el dinero, a veces comprarla.
[Orador 5]: Sí, precisamente, Fernando, porque muchas de las funciones y...
funcionalidades mágicas que vemos en algunas herramientas comerciales.
Está muy bien, pero vamos a evidenciar hoy, como hemos hecho en las dos sesiones
anteriores de PDI y PTGAS, como el entorno que ya tenéis disponible con el
licenciamiento actual.
Es un primer paso, es un punto de partida muy potente donde yo ahora os daré
distintos truquitos para exprimir al máximo las capacidades actuales que
tenéis.
Como bien ha dicho Fernando, puede haber casos muy específicos que se requiere
mayor computación o desarrollo a medida, pero no es el objetivo específico de estas
sesiones, que es la de alfabetizar y que conozcáis todas esas funcionalidades.
Luis Alfonso ha hecho una equivalencia, es como cuando vas viendo los distintos
ingredientes que puedes tener cuando estás cocinando tu menú y ver qué utensilios
tenemos a nuestra...
a nuestra disposición pasamos a la parte específica de ecosistema en muy poquito
tiempo hemos pasado de gemini 1 a gemini 2 con razonamiento que los modelos de
razonamiento que si tenéis disponibles con ciertas cuotas de usos así tenéis modelos
de la parte pro disponible en la upm pasan a la parte de acción
Y aquí sí que he trasladado que en muy poco tiempo, desde que explota ChatGPT o
la IA generativa, que ya teníamos, que realmente, como yo digo, la IA lleva entre
nosotros muchos años, el término se acuñó en 1956, ¿vale?
Hablamos ya de casi un siglo de que la inteligencia artificial se empieza a
trabajar en esas neuronas artificiales o emular el funcionamiento
a través de sistemas boleanos, la IA generativa parece que lo cambia todo,
¿vale?
Y yo en solo tres años ya me gusta hablar de un enfoque tradicional de IA hacia un
enfoque de inteligencia asistencial, ¿vale?
Si nos centramos en ese momento mágico de decir, guau, esto escribe por mí,
¿Me prepara esto?
¿No voy a tener que preocuparme?
No.
Ahí estamos llegando hacia ese punto crítico de delegación cognitiva, de
pérdida de criterio con respecto al trabajo, al decir, oye, ¿cómo puedo hacer
que una tecnología exponencial, como está siendo la inteligencia artificial
generativa, al final hablamos
que el concepto de inteligencia artificial tiene mucho marketing, ¿vale?
O sea, estamos utilizando la IA prácticamente para todo.
Luis Alfonso, creo que te comenté en una de nuestras reuniones que vi hasta un
cepillo de dientes con IA en una tienda que te decía, sí, está mapeando la boca de
cuánto tiempo pasa.
Digo, esto es como la rumba, pero en la boca, ¿vale?
O sea...
Le estamos poniendo ahí a todo.
Al final su definición podríamos hablar sin temas complejos de alta computación y
predictibilidad, basado en vectores, pero eso no tiene marketing, poner todo eso en
una parte.
Así que tengamos claro que es una tecnología de propósito general que nos va
a permitir potenciar nuestras propias capacidades y que a día de hoy, y más en
el rol investigador,
La figura humana es clave.
A día de hoy, cuando me preguntan cuál es la mejoría, yo digo, incluso haciendo
referencia al mensaje de Luis, cualquier modelo básico, incluso gratuito, son ya
tan potentes que la diferencia es el humano que lo utiliza.
Con lo cual, necesitaremos más o menos computación dependiendo de nuestro caso
específico.
Pero tenemos que verla como ese asistente y, sobre todo, como herramienta
intermedia.
Fernando, fuimos muy claros cuando planteamos este proyecto conjunto entre
Google y la universidad de que queríamos herramientas complementarias, no que
vinieran a sustituir ni vuestro correo ni vuestro...
ni vuestro Moodle, ni vuestro LMS, sino que al final pudieran dar un conjunto de
herramientas complementarias.
Bueno, tal y como he hecho en las sesiones anteriores, quiero conocer un poquito más
de vosotros.
Seguramente, pues, si habéis coincidido, si habéis asistido a las anteriores, este
cuestionario simplemente por tener una evidencia de uso y conocimiento actual, os
lo estoy dejando en el chat como enlace.
para que podáis contestar este cuestionario anónimo completamente y que
permita poder un poquito más conocer el uso de herramientas o aplicación que ya
hay hecho.
Voy a dejar tres, cuatro minutitos para que complementéis porque también nos
basaremos en los resultados para poder ayudaros a trabajar con hojas de cálculo.
Así que dejo unos segunditos para que vayáis contestando y avanzamos.
Ya estamos recibiendo alguna que otra respuesta.
¡Qué velocidad, por favor!
¡Me encanta!
Sí, Fernando, reforzarte que tras las primeras sesiones y análisis de los
primeros resultados, felicitar a vuestra comunidad porque se ha evidenciado que ha
habido una iniciativa en estos meses anteriores, años anteriores, de implicar
esta tecnología.
Igual que hemos visto otras comunidades que
Han estado más a la espera.
Aquí se ve mucha acción por parte de vuestra comunidad.
Así que eso revela las ganas de aprender y las ganas de mejorar los procesos
educativos.
[Orador 3]: Muchas gracias.
Trasladaré a la comunidad tu comentario.
Sí comentar que el viernes pasado tuvimos una jornada sobre el uso de IA generativa
en diferentes ámbitos.
Se apuntaron más de 400 personas y la verdad es que fue una experiencia
bastante, vamos, a mí me resultó bastante interesante.
Y bueno, pues ya tenemos que empezar a pensar en organizar la siguiente porque es
verdad que hay mucha necesidad de formación, mucha necesidad de compartir.
Y bueno, pues desde aquí haremos todo lo posible por favorecer tanto la formación
como la compartición.
[Orador 5]: nos consta que estamos ya en mente con siguientes propuestas.
Así que, bueno, os dejo un minutito, dos minutitos más, que ya tenemos bastantes
respuestas.
Y además tenemos en la parte, por ejemplo, estoy viendo aquí, hay gente que dice,
oye, nos puede ayudar en todo, necesito buscar ideas de inspiración y para eso
también estamos hoy en esta sesión, porque...
Refuerzo que tanto la presentación que vais a ver, que es muy completa, con
ejemplos de investigación como recursos adicionales, se ha preparado desde la UPM
también un portal, junto con las grabaciones de estas sesiones, para que
podáis revisionarlas y poder acceder a recursos complementarios que os puedan
ayudar a esa inspiración.
Pues continúo, muchas gracias por vuestra participación y nos aterrizamos ya en el
ecosistema de Gemini y Notebook LM, las dos herramientas que cumplen esa capa de
protección institucional, que cumplen utilizándolas siempre con las credenciales
que tenéis de identidad corporativa en la UPM.
y que vamos a utilizarlas en los flujos de investigación dependiendo de esa parte del
flujo.
Y cada vez las herramientas son más complementarias entre sí.
Me explico.
Eso significa que en Google estamos trabajando muy, muy encarecidamente por la
integración, ¿vale?
Integración de herramientas, no solo de la parte ofimática, sino entre nuestras dos
patitas, entre Gemini y Notebook LM.
donde con Gemini tenemos ese explorador conectado.
Y esto es potente, pero también tiene su riesgo.
Y ahí es donde tenemos que tenerlos presentes.
Al estar conectado a Internet,
Tiene esa capacidad de búsqueda, de indagación, de tareas creativas que nos
van a permitir construir ya no solo redacción de texto, sino que nos van a
ayudar a crear hasta lo que yo comento como interfaces generativas.
Interfaces generativas que...
nos van a permitir presentar información de forma estructurada, incluso atendiendo
a las necesidades de la audiencia que tenga que ver esos datos o esos paneles de
mando específicos.
Ahora, son riesgos en la parte de la alucinación.
Las IA son alucinantes, pero también alucinan.
Y tener en cuenta que un modelo generalista...
como pueda ser Gemini directamente, al estar conectado a internet y si nosotros
le hacemos pregunta, ahora iremos a la parte específica de los PROM, va a darnos
una respuesta plausible, una respuesta que se puede ajustar.
Yo puedo hablar de uno de los primeros casos de IA generativa, antes de que
existiera incluso Gemini con otros modelos,
es que preparé un pequeño trabajo de universidad con un compañero y le pedimos
la bibliografía y me dio una bibliografía absolutamente perfecta.
en formato pero en contenido se había inventado los autores los dominios las
fechas todo porque porque eso es un concepto claro de alucinación era una
bibliografía plausible para él la actividad o el trabajo que estaba
preparando pero había complementado con datos erróneos con lo cual
Tenemos que tener presente que al estar conectado a Internet y su preprogramación,
porque las IA están preparadas para decirnos lo que queremos escuchar, tenemos
que, en el rol de investigador, ser aún más eficientes con esa parte de criterio,
de comprobar fuentes y demás.
En la otra parte tenemos Notebook LM, que nos funciona como un RAS, que aquí ha
complementado Luis Alfonso en el chat, que precisamente utiliza las capacidades de la
IA para trabajar exclusivamente sobre nuestro propio contexto.
Y tiene una gran capacidad.
Y aquí, insisto, tenéis Notebook LM con datos corporativos, con capacidad de crear
datos,
hasta 100 cuadernos, con cada uno de esos cuadernos tener 50 fuentes multimodales,
ahora hablaremos de la multimodalidad, y cada una de esas fuentes 500.000 palabras.
Con lo cual, 500.000 palabras, hablamos de cantidades de documentos de mil y pico
páginas, con lo cual no hay que venirse y sobre todo seguir teniendo en cuenta esa
parte.
Y tanto Gemini App con distintas funciones y fuentes como Notebook LM con distintas
funciones y fuentes nos van a dar estas nuevas herramientas complementarias a
nuestro flujo de trabajo donde lo importante es...
que conozcáis las capacidades para que las adaptéis a vuestro flujo de investigación.
Y aquí no ya se trata de decir hacerlo todo de una manera secuencial, siempre
igual.
No.
Porque dependiendo del momento del flujo vamos a poder utilizar las herramientas
para revisión bibliográfica, para análisis cualitativo o cuantitativo de distintos
datos, para ayudarnos con la escritura científica y sobre todo con la parte de
comunicación.
Son muy potentes en la parte de comunicación.
Oye, ¿cómo podemos en tiempo récord preparar contenido de comunicación en
torno a nuestra investigación?
Ahí es donde, una vez más, y aquí insisto que os lo compartiré, os lo compartiremos
ahora en el chat igualmente, como en la web de recursos, facilitamos distintos
recursos de investigación, con prompts, aquí veis como
He puesto distintos trucos de PROM, PROM específicos para investigación, que os
pueden ayudar en esa parte específica.
Así que la importancia del PROM es clave a la hora de conseguir resultados.
Como digo, al final la IA es como un espejo y si le preguntamos
Basura nos va a devolver basura.
Hay mucha gente que...
José Joaquín, voy a ir compartiéndolo en el enlace.
Estamos activando distintos servicios dentro de la OPM, así que si tuvierais
algún problema al acceder, simplemente con abrir una ventana de incógnito podréis
acceder a este portal que es público, ¿vale?
Pero adicionalmente a esta web, que ya digo, son ejemplos de inspiración.
Yo también os quiero rebajar un poquito las expectativas.
No soy investigador, ¿vale?
Pero sí que llevo ya muchas horas de trabajo con investigadores que me han
inspirado a poder concretar con...
con sus flujos de trabajo en cómo aportan estas herramientas y ahí podéis inspiraros
y haceros vuestro.
Bueno, hemos visto las distintas fases, ¿vale?
Las distintas fases que pueden ir complementando los pasos de esa
investigación.
Y bueno, veremos hoy y nos centraremos, por ejemplo, en Deep Research, cómo nos
puede ayudar en esa revisión bibliográfica, darle una buena
instrucción, ¿vale?
Para decir, oye, poder tener esa función de búsqueda.
Deep Research es un agente, ¿vale?
Diferenciemos muy bien entre agente y asistente, ¿vale?
Que podamos...
ayudarnos en, como yo digo, este es para mí y si alguno hay de mi generación, el
inspector gadget, que te empieza a sacar distintas funcionalidades dependiendo de
nuestro PROM y nos ayuda en fuentes de investigación.
Cuando veamos funcionando, hablaré también de las limitaciones de
que hay que tener en cuenta a la hora de utilizar un agente, porque solo se basa en
información que haya pública.
Dentro de esa primera fase de investigación vamos a combinar Deep
Research o Notebook LM, porque también Notebook LM, además de trabajar sobre
propios contenidos web,
que nosotros le podamos trabajar que sean propios, también tiene capacidades de
investigación y ayudarnos a gestionar.
Con lo cual, os digo, es la combinación de herramientas.
Oye, a la hora de poder trabajar esa multimodalidad, la multimodalidad es la
capacidad de poder trabajar distintos formatos de entrada,
y convertirlo en distintos formatos de salida.
Y lo que es muy potente, muy potente la inteligencia artificial, incorporando
motores de visión computacional, perdón, de visión por computadora, de, oye, notas
manuscritas, entrevistas, ¿vale?
Una entrevista en audio, que al final, pues, no hablamos de una...
de una información estructurada, sino una conversación, entrevista sobre algún tipo
de investigación.
La parte cualitativa es muy potente.
Nos va a permitir, en lo que antes nos llevaba muchísimo tiempo, incluso horas de
trabajo, poder extraer conclusiones, redactar esas conclusiones en distintos
tipos de formato, dependiendo de nuestro objetivo, tanto texto, presentaciones,
documentos,
Con lo cual, ahí es donde empezamos a apoyarnos.
Por ejemplo, pasar de datos estructurados a través del código con Canvas dentro de
Gemini, poder generar distintos paneles que nos ayuden a tomar decisiones o a…
Aquí no hablamos simplemente de ayudarnos a tener los datos más bonitos, sino
ayudarnos a conocer distintos patrones comunes a distintas fuentes de información
y ayudarnos en los siguientes pasos.
La parte de Canvas, la parte de ese escritor...
potenciado, o sea, ese procesador de texto potenciado por inteligencia artificial,
que nos va a permitir ayudarnos en esa redacción, en esa presentación de informe,
en esa presentación de avances de proyecto, en esos abstract, en redactar
una metodología de una forma distinta, ¿vale?
Por ejemplo, José Joaquín habla, dice, no admite ficheros látex, es una pequeña
limitación que impide alguno uso.
Ahí es donde tenemos que ver esos casos específicos y cómo las herramientas
intermedias de Gemini sí que te podrían ayudar a adaptar esos ficheros en formatos
que sí puedan ser admitibles.
De todas maneras, también, José Joaquín, sin tengo que morderme un poquito la
lengua, vienen cosas interesantes y tenéis que estar al tanto.
Por eso estas sesiones son tan importantes.
de poder conocer las capacidades actuales y que cuando vengan nuevas funciones
podáis valorarlas y podáis ponerlas en valor con respecto a vuestras necesidades.
En la parte específica dentro de Gemini tenemos también las gemas.
He hablado de Canvas, he hablado de Deep Research, ahora mismo estamos viendo esas
capacidades y la parte de las gemas son esos mini asistentes y las gemas no son
agentes.
No, son agentes, son asistentes, son, como digo, mi ejército de becarios que me va a
permitir crear un asistente para un proceso específico.
Oye, una gema para adecuación de nomenclatura de...
bibliografía en formato APA pues oye, cada bibliografía que yo le suba me ayudará a
la parte de redacción entonces tenemos que desgranar tenemos que auditar nuestros
procesos ¿vale?
Sí Alejandro, sí tenéis la posibilidad de crear gemas, ahora lo estoy aquí a 20
pantallas por eso quiero también y os animamos a escribir en el chat porque
necesitamos conocer dónde estáis creando, ¿qué ocurre Alejandro?
que hasta que no creas la primera el botoncito está un poquito escondido
Ahora lo comento cuando presente la herramienta.
Y esos asistentes, esos becarios, tenemos que diseñarlos nosotros.
Podemos ayudarnos de Gemini para que nos ayude a crear alguno, por supuesto, pero
somos nosotros los que decimos, oye, si le he preguntado tres veces a Gemini sobre un
proceso específico, dándole un rol, dándole una tarea, dándole un contexto,
dándole un formato de salida específico,
pues cojo y me hago una gema específica para ese proceso, ¿vale?
Así que tenemos que tener en cuenta que ya no es un chatbot de texto, sino que
complementado con Canvas, con las gemas, con Deep Research y con otras
funcionalidades que podemos evidenciar, podemos...
tener ese asistente multimodal.
Y luego hablábamos de la fase de comunicación.
Aquí ya es donde el entorno de Gemini y Notebook LM nos pueden ayudar a generar
resúmenes ejecutivos, la parte de redacción nos puede preparar
la parte de docencia guías de estudio pero es que nos permite generar desde postes
científicos podemos utilizarlo a la inversa oye decir oye un paper complejo en
otro idioma que queremos extraer conclusiones de ese paper de
investigaciones similares a las que tenemos en marcha poder ayudarnos a
comprender y extraer esos datos y a sobre nuestra propia investigación tener un
conjunto de herramientas que nos van a ayudar en la comunicación multimodal
Audio, vídeo, imagen, infografía, presentaciones, exhalación de hojas de
cálculo.
Así que es donde tenemos que avanzar.
Refuerzo todo lo que estoy trasladando en estas sesiones de formación.
no hablamos de herramientas, sino hablamos de flujo de trabajo, ¿vale?
Y los flujos de trabajo pueden complementarse con las herramientas del
ecosistema de Google, de Workspace, Fernando ha comentado, tenéis también
otras herramientas corporativas y ver cómo la flexibilidad de estas herramientas nos
van a ayudar.
Y aquí es donde hemos querido evidenciar
Hemos querido evidenciar cómo poder utilizar Gemini en entorno educativo para
investigación con decenas de casos de uso.
Por ejemplo, encontrar nuevas fuentes de financiación para un proceso de
investigación que estamos hablando.
Por ejemplo, aquí os pongo un ejemplo de computación cuántica y hoy evidenciamos el
PROM.
el consejo de cuál utilizarlo y el enfoque ideal para este caso específico.
Esta presentación, con estos ejemplos prácticos, la compartimos con el equipo de
Jessica, Sonia, para que os lo hagan llegar a los inscritos y al resto de la
de la comunidad así que vamos cuestión de durante esta semana recibiréis también
estos ejemplos la comparación de fuentes académicas en ese flujo que estábamos
hablando de decir oye pues
quiero hacer una comparación de fuentes académicas.
Oye, pues recomiéndame tres preguntas de investigación específicas, cuantitativa,
cualitativa y política.
Y como consejo, oye, dos resúmenes, fragmentos.
Lo que digo, no nos quedemos con la IA para preguntarle cosas.
Hay mucha gente que está utilizando la IA generativa como un Google avanzado y puede
estar bien para algunos casos de uso.
Pero hablamos que aquí tenemos un verdadero asistente si nuestro PROM es
específico.
Modelizar un bucle de retroalimentación climática, en este caso, como vais viendo
aquí de distintos ejemplos o PROM que he trabajado.
gráficos de investigación, ahora veréis también la parte multimodal de crear
simulaciones o códigos muy, muy, muy, muy potentes, resúmenes de audio en la parte
multimodal, oye, podemos generar podcasts que nos ayuden a comprender conceptos o
comunicar nuestras investigaciones en esos formatos multimodales, identificar lagunas
de investigación, pues podemos subirle
de escenas de investigaciones y ver lagunas de investigación, sintetizar
bibliotecas, en este caso pues fijaros como incluso desde subirle una imagen para
que nos ayude, generación de citas y ayuda para formato, este por ejemplo, este es
uno de los ejemplos que os comentaba de Gema, ¿vale?,
Este es un ejemplo que evidenciaba de las gemas, de cómo tener una gema
específicamente para generación de citas y adaptaciones de formato a normas APA 7.
Directamente referenciando que el ejemplo que yo voy a hacer ahora con documentos
propios,
como hemos dicho, distintas vías de investigación, buscar y comparar fuentes,
acotaciones de preguntas de investigación, explicar métodos o marcos metodológicos
ayudándonos de las distintas herramientas.
Y yo os digo, en estas dos horas que tenemos sería físicamente imposible, por
muchas días que tuviéramos de poder evidenciar cada...
cada ejemplo, pero aquí lo tenéis como distintos prompts de investigación.
Bueno, paso ya a la parte práctica, ¿vale?
Nos vamos ya a la parte práctica específica y empezamos por la parte de
Gemini, ¿vale?
Estuvimos viendo en las distintas sesiones el ecosistema, un repaso muy general donde
tenemos nueva conversación, donde...
Tenemos la opción de organizar nuestras conversaciones dentro de Gemini, donde
tenemos la opción de compartir y durante esta semana han anunciado que se podrán
eliminar las conversaciones que podamos.
...que tenemos para tener más organizado......nuestras propias
conversaciones......y otras novedades que vienen a la hora......de tener mejor
organización......en nuestras conversaciones......en la parte
específica......de la barra lateral tenemos nueva conversación......buscar
imágenes a la hora de generar imágenes......con distintos
estilos......las gemas que aparecen aquí......si ya tenemos creadas......y a
la pregunta del compañero anterior......si no las hemos creado en la parte
inferior...
en la parte inferior de ajustes y además si os fijáis este también es la evidencia
de que estamos en un entorno corporativo si veis aquí que pone centro educativo es
donde vemos cómo estamos en un entorno corporativo y en el engranaje de los
ajustes podéis acceder a las gemas si no las tenéis en el menú superior esto por
contestar al compañero
Que ha comentado antes que creía que no estaban activas.
Sí, están activas en vuestro sistema, ¿vale?
José Joaquín habla sobre el tema de los PROM, ¿vale?
Ahí hay mucha controversia.
Yo antes de que explotara la IA generativa ya tuve...
la oportunidad de estar trabajando con modelos de los grandes modelos de
lenguaje.
Hay muchos truquitos de prompts y mucha gente que te dice en redes, te comparto
500 prompts para marketing.
Aquí la idea es que aprendáis a hacer el mejor prompt
...y que el formato......cada vez......entiende esto entre comillas...
...José Joaquín importa menos......porque cada vez los modelos son más
potentes......incluso hay gente que está......diciendo......hace poco vi un
podcast que estaban hablando......y dice que funciona......hasta si le hablas como
el maestro Yoda......es capaz de......perdonar errores......de
sintaxis......gramaticales u ortográficos......porque entiende nuestro
objetivo...
Markdown es uno de los ejemplos el JSON también cuando por ejemplo trabajamos que
al final es manera de estructurar metadatos de cara a una petición ¿vale?
o sea
Si utilizas Markdown, adelante.
Ya te digo, lenguaje natural.
Yo utilizo muchísimo el audio, ¿vale?
O sea, conversación natural a la hora de pedirle.
Pero, oye, cuanto más le demos, por ejemplo, el JSON, que nos permite
estructurar esos distintos metadatos en valores para imagen, funciona muy bien.
Así que,
Como bien está comentando Luis Alfonso, pero cada vez la IA es mejor entendiendo
nuestro futuro.
Ahora, aquí ahora, en mi truco magnífico, ¿vale?
Es como lo tenéis dentro, para mí es el promsocrático o el metaprom, ¿vale?
el Metaprom que nos va a ayudar a hacer nuestros mejores prom asistiendo de la
propia IA.
Y bueno, pues como comentaba y de cara a la pregunta de José Joaquín, tenemos
distintas maneras de insertar prom en texto, pudiéndole subir incluso distintos
documentos.
Vemos como aquí se nos abren las distintas funciones de subir archivos, desde Drive,
Desde notebook, porque sí podemos importar notebook a Gemini para la parte más
creativa y las distintas funciones que dependiendo la función que activemos nos
activará una función u otra.
Y los distintos modelos.
Y aquí es donde entra esa parte de nivel de computación.
El modelo Flash es un modelo muy rápido y ahora...
...por favor no los......infravaloremos......porque parece
que ahora......el marketing tiene mucho que ver......vemos modelos......pro,
premium......enterprise......cuidado......al final......cuanto......el
modelo......subimos de modelo......pues fijaros que ahora estamos......con el
desplegado del 3.1 Pro......¿vale?
...el 3.1 Pro......es el modelo específico......para
programación......matemáticas...
Ahora, el modelo Flash en la UPM lo tenéis ilimitado.
Eso significa que no vamos a tener cuota de uso.
Y el modelo Thinking y el modelo Pro, dependiendo del momento, del flujo de la
investigación, porque, por ejemplo, para redactar con el modelo Flash tenemos
suficiente.
El modelo Thinking es si, oye, ya no te estoy diciendo que me haga una redacción,
sino, oye, que basándote en los datos que te estoy dando, quiero que me ayudes a
tomar determinadas decisiones con el contexto de los datos proporcionados.
Y el modelo pro específicamente para programación o cálculos complejos.
Y aquí, y esto trabajamos y gran amigo también Raúl Ordoñez, Haspeante en Redes.
que me encantó esa frase y que la utiliza mucho en sus formaciones y ponencias.
La mejor manera de usar bien la IA es usar bien la IA.
Parece trivial y parafrasear, pero no.
Tenéis que empezar a utilizar la IA en vuestro flujo, evidenciar las
funcionalidades de los distintos modelos y aquí es donde poder ver esa parte.
Entonces, aquí es donde complementando las técnicas de prompting que, insisto,
o la he compartido aquí, ¿vale?
Si yo, por ejemplo, pues utilizo, voy a utilizar estructuración de informe, oye,
pues te voy a dar un rol de investigador principal, quiero un enfoque a presentar
mi proyecto, pues si yo, por ejemplo, cojo este PROM, me lo llevo a Gemini y lo
inserto, ahí lo pego, ¿vale?
Un segundito, uy, que...
No me está respondiendo.
Aquí, el copiar y pegar.
¿Vale?
Esto ahora mismo es un prompt básico.
Nos faltaría.
Y dentro de... Dentro...
de que nosotros podamos, y lo tenéis, insisto, en la pestaña de la web que he
compartido, tenéis aquí los trucos de PROM, el PROM socrático, el paso a paso.
Sí, se ha evidenciado que simplemente con una frase de vamos a tomarnos un respiro,
desarrolla esto paso a paso, la IA estructura los resultados de forma más
efectiva.
El prompt socrático, que para mí es clave, e incluso tenéis aquí el generador de
prompts avanzado.
Este texto es ideal para que os generéis vuestra propia gema.
Este prompt, todo esto es un prompt, fijaros.
Y realmente lleva una estructura de prompting específica, con lo cual es un
prompt neutro, es un metaprompt que os va a ir pidiendo los datos clave para
estructurar vuestro propio prompt.
Pero bueno, por no ir avanzado y poder atender un poquito y que todos tengáis el
mismo nivel...
Pues yo me iría al promsocrático, decir, oye, pues con esta coletilla, ¿vale?
Es decir, oye, para entender mejor lo que necesito, si yo me voy a ese mismo chat
que estaba llevando y le pego esa coletilla del promsocrático, que
básicamente es decir, antes, vuelvo, perdón, a la pantalla, aquí la he pegado,
Antes de darme una respuesta, quiero que me hagas todas las preguntas necesarias
para cumplir mejor mi objetivo.
Y con el modelo Flash, en este caso, acabo de convertir a la herramienta en vez de
darme una, en vez de darme
Una respuesta con respecto a la redacción de los avances del proyecto me está
preguntando, oye, muestras analizadas, publicaciones y difusión, desafíos
reactivos, cadenas de suministro, ejecución presupuestaria, hitos críticos,
próximos pasos.
Vemos, aquí nos está ayudando a generar la información complementaria a nuestro
objetivo.
Utilizamos la propia IA para hacer mejores PROM.
[Orador 2]: ¿vale?
[Orador 5]: Esto también fue otro de los temas cuando explotó la guía generativa de que
había una nueva profesión que era el ingeniero de PROM.
Y sí, hay que hacer muy buenos PROM para tener buenos resultados, pero la propia IA
nos puede asistir en eso.
Entonces, tal y como hemos visto, la IA me ha hecho unas preguntas relacionadas con
el proceso, o en este caso, con el ejemplo de avances de proyecto que yo quería
decir.
Pues, oye, si yo ahora vuelvo a pegar ese mismo prom, ¿vale?
Ese mismo prom que hemos dicho que queríamos avanzar en la redacción, es
decir, contexto, los avances del proyecto son, pues, en vez de decirle, decir, oye,
los avances son los adjuntos en el documento
que te comparto.
Y aquí es donde entramos a esa...
Interacciones entre las distintas funciones.
Si yo, en este caso, tengo los resultados sobre el impacto de la investigación, del
impacto de los microplásticos en los ecosistemas marinos, donde aquí ya sí le
estoy dando mis hitos de mi proyecto, publicaciones, esa información que me
estaba pidiendo el PROM socrático, pues lo que hago es...
adjuntarle en este caso yo desde drive podría juntárselo desde pdf o desde
cualquier documento que tuviera le adjunto ese el contexto de los avances del
proyecto y aquí pues voy a coger y voy a activar la herramienta de canvas vale
porque al activar la herramienta de canvas es donde ya me estoy apoyando de la
inteligencia artificial para
Ayudarme en la redacción de esos hitos con respecto a la estructura que yo le he
pedido del prompt.
Y veis cómo aquí nos empieza a trabajar.
Ya no es un chat plano, ya no es un chat básico donde yo podría copiar o pegar el
texto, sino que es un asistente de redacción.
Y como estáis viendo, oye, pues desafío y mitigaciones, próximos pasos, anexo,
reconocimiento a la investigadora...
artículo científico, claro, insisto, estos son datos sintéticos, yo esto es lo que he
dado para las formaciones, son datos sintéticos y aquí es donde tenéis que
trasladar vuestros propios datos de investigación, ¿vale?
Y aquí es donde vemos que este asistente multimodal, ¿vale?
No solo nos va a permitir, como veis aquí, nos permite escribir, yo puedo
complementar mi segundo apellido, eh...
la universidad datos y si puedo copiar puedo pegar y al poder pegar puedo
asistirme en esta parte oye pues los objetivos del trimestre vemos que están
aquí los mitos oye pero veamos los próximos pasos pues aquí es donde mi
asistente de redacción me va a permitir tener un asistente local para cada palabra
párrafo o frase que esté trabajando
Si yo quiero poner los próximos pasos un poquito más desarrollados, tengo mi
asistente de escritura en la parte lateral, veis aquí que aparece una
ventanita flotante, que me va a permitir cambiar la longitud.
Si yo, por ejemplo, quiero la parte de próximos pasos un poquito más
desarrollada, marcando cualquier parte del texto, palabra, párrafos completos o decir
que quiero todo el documento más desarrollado,
vemos cómo empieza a trabajar y a ampliar específicamente la parte de planificación.
Luego nos permite también tener un asistente de redacción en el cambio de
tono, hacerlo más formal, muy formal, informal, muy informal.
Yo, por ejemplo, aquí, si esos mismos párrafos, decir, oye, pues quiero una
redacción muy informal, muy formal,
dependiendo de la audiencia que tengamos, pues vemos cómo podemos subir y bajar el
nivel de redacción en la parte del tono, ¿vale?
Vamos a ver qué se ha inventado aquí porque vamos...
Fijaros, dice la recta final toca meterle mano, bueno, cuidado que aquí hype total
me estoy viendo que me va a poner un bro, un en plan no me renta o alguno de los
vocablos que utilizan otras generaciones.
Cuidado con esto, ahí sí que os indico que tenéis la posibilidad de volver siempre a
versiones anteriores de la redacción para mantener en este caso el
El formato de tono adecuado.
Asistente de redacción en longitud, en tono o en sugerir cambios.
Y no perdamos, ¿vale?
No perdamos la
no perdamos la idea de que siempre vamos a poder tener el chat de canvas directamente
a la hora de poder pedirle un cambio general vale así que siempre vamos a poder
volver a la izquierda y complementar con nuevas fuentes y con nuevas funciones aún
manteniendo esta parte el tercer botoncito que tenemos aquí es que nos sugiere
incluso cambios con respecto a nuestra redacción y un punto clave
es que además tenemos la opción de que cuando marcamos, veis que me aparece un
Pregunta a Gemini.
Y tenemos la opción de que cuando marcamos esa palabra, frase o párrafo, tener un
mini Gemini específico aquí.
Pues, dame cinco ideas alternativas para la...
Bueno, ya se lo estamos diciendo para la difusión, para la difusión internacional.
Con lo cual no es solo cambiarle la longitud, el texto, el tono o que nos
sugiera cambios, sino que nos permite también tener un mini Gemini para cada
palabra, frase específica.
venga pues aquí para que veáis me ha fallado esto no es no es 100% como veis es
software puede fallar ahí es donde tendríamos que seguir iterando y me
encanta que me falle en directo aunque os parezca que decir wow a él le ha fallado
sí y vemos como en este caso
Le hemos dado, seguimos iterando con esa parte y en este caso no ha empezado con
esa redacción específica, en este caso pues me ha dado 5%.
cinco ideas por vueltas alternativas mucho más desarrolladas con respecto al
documento.
Así es donde podemos complementar el trabajo central de nuestra redacción junto
con herramientas de asistentes de escritura dentro del propio Gemini.
A partir de aquí yo ya podré compartir
llevarme esa estructura a documentos para trabajar ya el documento, copiar el
contenido y llevármelo a un Microsoft Word o a cualquier plataforma donde ya estemos
redactando el contenido y donde aquí tendremos la parte multimodal.
La parte multimodal, me había escuchado hablar de las interfaces generativas
porque ya nos permite poder trasladar ese contenido de texto, esos datos de
investigación, ¿vale?,
Sí, Ana Belén, correcto.
El botón de deshacer te da la versión anterior de redacción que ha estado
trabajando.
Es un deshacer.
Pero, como digo, estamos trabajando con herramientas intermedias donde en
cualquier momento de tu interacción con la IA vas a poder copiar y llevarte o pegar
el texto a cualquier otra herramienta.
Y cuando yo he activado el botón de crear, entra la parte de multimodal.
En este caso le he pedido que quiero una página web.
Y...
Empezaría a trabajar sobre sobre esta página web.
Aquí normalmente veis algo están tocando o me está dando aquí algún algún error y
vemos que aquí tendríamos una parte de vista de vista previa.
En este caso voy a utilizar la función de compartir por drive que me va a permitir
poder visualizar simplemente copiando ese enlace.
Si ocurre esto.
copiando ese enlace o volviendo a realizar.
Dame un segundito que tendría que copiarlo un segundo para que podamos verlo o
copiando el código poder tener ese resultado.
Vamos, voy a hacer el ejemplo completo.
Es decir, oye, pues si me ha dado el...
Esto, aunque os parezca trivial, no es la primera vez que me pasa que estoy
funcionando con la herramienta.
Están actualizando porque está aquí dándome algún error.
O puede ser mi conexión.
No vamos a echarle siempre la culpa a los demás.
Dame un segundito.
[Orador 3]: Voy a darle.
No creo que sea tu conexión, Mariano, porque el vídeo se está viendo bien.
[Orador 5]: Sí, pero creo que vamos...
Yo creo que tengo ya a la IA estresada conmigo y voy... Dame un segundito y voy a
cambiar de pestaña y a ver si ahora quiere hacerme caso.
Bueno, podría...
No.
Dame un segundillo, voy a dejar de compartir y vuelvo a compartir, ¿vale?
Porque parece que es tema técnico mío.
Pido disculpas.
Pero estos son los riesgos también del directo.
Gracias, Pilar, por...
A ver que comprueben.
Parece que ya está volviendo a la vida mi navegador.
Fernando está pidiendo, hasta mi navegador está pidiendo ya vacaciones.
Esto... Hace mucho calor, macho.
Bueno, pues el ejemplo que estábamos... que estaba intentando trasladaros está
aquí trabajándola.
Vamos a darle unos segunditos.
¿Se vuelve a ver mi pantalla bien?
Sí, ¿no?
Sí, sí.
Pues voy.
Aquí lo tengo.
Vale, perfecto.
Esto es lo que quería un poquito evidenciar.
Un segundo, que tenía el ejemplo hecho de cómo, bueno, en este caso, pues estábamos
trabajando.
Aquí tendríamos el proceso de creación del código.
Ya os digo, pido disculpas
por la incidencia, pero vemos cómo cuando le pedimos sobre ese contenido empieza a
trabajar nuestro código y nos permite tener interfaces adaptadas a lo que
queremos presentar.
Vamos a darle un segundito.
Sigue generando aquí nuestro código.
Como veis aquí en la parte superior, cuando estamos trabajando con Canvas,
vemos cómo escribe cientos de líneas de código.
Yo, por ejemplo, no soy desarrollador de código, no tengo conocimiento.
...aunque bueno, algo de HTML......puedo controlar......pero vemos que en cuando
termina......fijaros el resultado......en este caso......nos ha evidenciado esos
datos...
bajo el liderazgo de Mariano Salas Martínez, pues he complementado el avance
del muestreo con respecto a los datos, el análisis, simplemente, fíjate que no ha
hecho ya hasta un simulador de laboratorio, que era parte de la siguiente
práctica que iba a evidenciar, ¿vale?
Sí, todo esto lo estoy haciendo con Flash y precisamente, Fernando, de cara a estas
preguntas sobre capacidades,
Estoy haciendo todos estos ejemplos que incluso me ha hecho un simulador bastante
potente con la estrategia e incluso me ha generado un asistente de IA del proceso.
Fernando, estoy utilizando el modelo más bajo para que veamos el poder del modelo
más básico, ¿vale?
O sea, para...
Que cuando, bien has comentado, puede haber herramientas que necesitemos más
computación.
Hablamos, estas son herramientas que van vinculadas a vuestra cuenta de usuario,
que potencian vuestra parte ofimática y en este caso de investigación.
Pero fijaros, ya como hasta me ha generado un propio asistente incorporado para
ayudarnos en el proyecto de presentación de los microplásticos.
Fijaros cómo me ha hecho distintas estrategias de internalización, ayudarnos
con un título de la estrategia, categoría, el icono, o sea, muy, muy potente y
basándose en ese texto de redacción de nuestro proyecto.
Ya me ha fastidiado el siguiente ejemplo que quería porque, como he comentado, la
parte de Canvas es multimodal y no solo para la parte de
crear una web, una infografía, un podcast, sino que tiene también la opción de
describe tu aplicación.
Y en este caso, pues le he dicho, oye, quiero una app que simule el impacto de
los microplásticos de cara a presentar el proyecto.
Pues en este caso ya no es solo la web de presentación del proyecto, sino que le he
pedido un simulador del impacto de los microplásticos.
Y aquí vemos cómo funciona.
dependiendo de la carga, de la temperatura del agua, el estado de nuestro análisis y
nos da distintas matrices y distintos resultados con respecto a ese simulador.
Así que el ejemplo de Canvas, la multimodalidad, ya os digo, yo tengo
20.000 ejemplos de simuladores, de artefactos que nos permiten complementar
en esta parte
la investigación.
Así que cuando trabajemos con el objetivo de apoyarnos en la parte de redacción de
la investigación, tendremos Gemini con Canvas, con esa capa multimodal.
Nos puede generar también presentaciones, documentos de Excel, documentos de Word,
Markdown, TXT, o sea, formatos de salida directamente desde Canvas.
Juan José, aquí viene.
¿Pero qué apoyo científico tiene esto y las referencias cómo asegurar su
fiabilidad?
Pues con tu criterio profesional, Juan José.
Aquí es donde viene.
Esto es básicamente una herramienta que nos va a ayudar a la parte de redacción.
Yo en este caso he utilizado datos sintéticos, pero si en esta parte de
redacción, si tú le pones...
Por eso muchas veces vemos la IA para crear desde cero.
No, la IA es muy potente para enriquecer datos actuales o proyectos actuales.
Y aquí ahora es donde voy a evidenciar esa parte, donde tenemos que tener claro que
no podemos dar por hecho cualquier información.
Por eso, si yo, y ahora voy a hacer una pregunta trivial o decir...
Querría conocer la eficiencia energética de los palaeres solares a la hora de
implementarlos en un edificio público de la Comunidad de Madrid situado en Las
Rozas.
He utilizado simplemente una pregunta.
Esto es un prom interrogativo.
Le estoy pidiendo un dato de eficiencia energética.
En este caso, ¿vale?
Pues, oye, el recurso solar, ¿ves?
Vemos, empieza a darnos datos.
Juan José, como decías, ¿qué fiabilidad tengo sobre estos datos?
Pues, contrastando.
Pero aquí es donde entran esos botoncitos ocultos.
Pues, vemos cómo nos ha hecho un pequeño informe, en este caso, sobre eficiencia
energética basada en mi prom, en mi ubicación.
Y en estos tres puntitos, ¿vale?
En estos tres puntitos tenemos, perdón, que al darle zoom, ¿vale?
Tenemos la opción de verificar respuesta, ¿vale?
Verificar respuesta es la opción que tiene un chat normal de Gemini de hacer una
búsqueda inversa en Google.
Lo que hace es evaluar las informaciones de la respuesta que nos ha dado el propio
Gemini.
Y aquí empezamos a trabajar lo que se conoce en inteligencia artificial como
factualidad.
El conocer de qué fuentes ha obtenido los resultados.
Y vemos, veis que me ha marcado en verde algunos de los párrafos que ha utilizado.
Pues yo desplegando, ¿vale?
Desplegando veo las webs de donde está obteniendo los datos que ha resultado.
Ahora, tu criterio profesional y tu trabajo será el de validar esas fuentes
con respecto a los datos o validar si esas fuentes son las correctas, ¿vale?
Y esto os lo acabo de hacer
Con un chat y un prompt interrogativo básico.
Y eso lo tenemos en cualquier chat de Gemini.
Ahora, para evidenciar y evitar alucinaciones o datos erróneos, o como
bien decía aquí el compañero Juan José Morillas,
La fiabilidad, tenemos el agente de Deep Research, que aquí Carmen Avilés, ¿vale?
Me encanta de verdad porque esto evidencia que ya estáis midiendo las temperaturas,
¿vale?
Midiendo las temperaturas, pues vemos que Carmen Avilés ha dado parte de respuesta,
Deep Research, ¿vale?
Cuando queramos tener fiabilidad sobre las fuentes que estamos utilizando, la
herramienta, la función de Gemini no será la de un chat tradicional con Canvas.
Canvas nos ayuda a la redacción y a la generación de artefactos.
Ahí es donde tendremos Deep Research, que es un agente de investigación.
Y aquí es donde nos vamos a centrar un poquito más en esas capacidades de
investigación de un agente que va a buscar por nosotros con respecto a un tema.
Ahora, cuanto mejor sea nuestro prompt de investigación, más eficiente será el uso
de este agente.
Y aquí voy a empezar por las restricciones y la limitación de capacidades.
Este agente tenéis un uso de 10 investigaciones al mes.
Aquí es donde entramos a los distintos niveles y distintas funcionalidades.
Es un agente de bastante computación que tiene 10 usos al mes.
Y podéis utilizarlo con el modelo Flash o con el modelo Thinking.
Deep Research no funciona con el modelo Pro.
Me refiero por si alguno está con el modelo Pro y le desaparece, es porque
podemos utilizarlo con el modelo Thinking.
¿Veis?
Aparece.
O con el modelo Flash, dependiendo también esa.
Y ahora...
¿Cómo hacer el mejor PROM para Deep Research?
Volvamos a preguntarle a la IA.
Si yo me vengo y quiero trabajar sobre el impacto de los microplásticos, una
investigación sobre el impacto de los microplásticos en ecosistemas marinos...
Perdón por utilizar el mismo tema que hemos evidenciado en la primera práctica.
Aquí es donde yo me puedo ayudar y contarle nuestra vida al chat.
Oye, pues...
Quiero realizar una investigación con el agente de Deep Research sobre el impacto
de los microplásticos en los ecosistemas marinos.
Quiero que se base en estudios científicos de los últimos cinco años y que me ayude a
realizar una investigación que apoye mi trabajo actual como investigador en este
tema.
¿Me puedes ayudar a darme el mejor prompt para esta investigación?
Fijaros.
Yo le estoy dictando, le estoy contando un poquito mi necesidad actual, reviso un
poquito mi petición y antes de pasar a Deep Research, me estoy apoyando de la
propia IA, ¿vale?
Ana Belén, sí, cuando hablamos de 10 investigaciones al mes, ahora veréis
cuando lanzamos, no son 10 prom individuales, son 10 investigaciones, Ana
Belén.
Deep Research, ahora veremos.
Fijaros, me ha dado el prom, ¿vale?,
que yo ahora debería de revisar.
Oye, actúa como un investigador senior en biología marina y ecotoxicología.
Wow, Fernando, para ser murciano, lo he leído, ¿eh?
No está mal, no está mal.
¿Veis?
Me estoy ayudando de la propia IA para ayudarnos ahora.
Mi trabajo, en este caso en la formación, lo voy a hacer rápido, sería revisar este
prompt, ponerle mis características individuales de mi proyecto, pero yo ahora
ya me he inspirado de la propia inteligencia artificial para copiar ese
texto, irme ahora a Deep Research, activarlo, que lo voy a hacer con el
modelo Thinking, ¿vale?
Y poner a Deep Research con este prompt.
¿Veis?
ahora le acabo de lanzar un PROM con investigación de los últimos cinco años.
Y aquí es donde empezamos a trabajar con un agente con capacidad de contexto
ampliado.
¿Eso qué significa?
Que no solo me va a buscar en internet, sino que puedo decirle que me busque en
fuentes, que en este caso pudierais tener en vuestro drive.
Si vosotros tenéis ya documentación propia, podría hacer una investigación, en
vuestro caso...
no tendríamos la parte de correo habilitada, no sería relevante, pero
podría buscar también vuestro Drive.
Yo lo voy a dejar solo búsqueda en Internet.
Y ahora, limitaciones de Deep Research.
Deep Research no accede a documentación de investigación de portales de suscripción.
¿Vale?
No, y...
Y aquí, Fernando, ya sabes que siempre pongo un todavía, ¿vale?
Porque hay que poner.
Pero en ese caso, si tenéis acceso a investigaciones, paper basado en otras
suscripciones, podéis...
incorporarlo al proceso de investigación como datos adjuntos, directamente desde
nuestro ordenador.
Pero quiero ser muy claro, solo hace investigación en datos públicos.
Ahora, como bien decía Ana Belén, no Carmen, Carmen Avilés, comentaba por aquí,
es que nos hace una selección de fuentes muy válida.
Ya os digo, son cientos de Deep Research los que yo trabajo muchísimo en Deep
Research.
Y fijaros, aquí es donde viene el punto clave.
Deep Research no me da una respuesta, me da un plan de investigación.
Ahí es donde viene esa limitación de casos de uso.
Oye, voy a buscar revisiones sistemáticas y metanálisis publicados entre el 21 y el
26 sobre su origen.
Investigar los impactos ecotoxicológicos, fisiológicos, reproductivos.
Recopilar evidencia científica reciente, examinar estudios sobre el papel de los
micropásticos, buscar investigaciones...
sobre la calificación, identificar las metodologías más recientes y avanzadas,
analizar brechas de conocimientos actuales y sintetizar los hallazgos
estructurándolos rigurosamente bajo un enfoque de revisión académica, asegurando
la inclusión de citas completas que detallen autor, año y revista científica
de alto impacto para cada postulado.
Esto es un plan de investigación.
Y si yo le digo no me gusta el plan, lo puedo modificar y modificarlo.
Darle empezar la investigación.
Aquí es donde estoy consumiendo uno de esos 10 usos mensuales.
En el momento que lanzo la investigación.
¿Vale?
le podríamos decir Isidro el tema de la carpeta pero más que hacerle porque él va
a utilizar la parte agéntica para buscar en todo tu drive ¿vale?
no podemos darle así una carpeta directamente en un buscador yo lo que te
recomiendo aquí Isidoro es que si estás seguro de unos documentos que están en una
carpeta
Y volvamos a lo mismo, muchas veces nos hacemos esa delegación en la tecnología,
es decir, oye, pues que lo busque en esta carpeta.
No, yo te diría aquí, coge esos documentos, puedes subirle hasta 10
documentos de 200 megas cada uno.
Con lo cual tienen bastante posibilidad de darle contexto.
Pues fijaros que como en mi propio PROM ya se indicaba que queríamos estudios,
empieza a buscar en portales de investigación específica relacionado.
En el tiempo que estamos hablando ya lleva 35 sitios web
relacionados con este entorno y aquí es donde está lo potente, la posibilidad de
buscar bibliografía o referencias externas a nuestro proceso de investigación, vemos
como aquí, y aquí es donde, insisto, es donde tenemos que echar, esto es trabajar
de otra forma, no es trabajar menos.
No es investigar, es poder investigar más y mejor con el mismo tiempo.
Y aquí es donde quiero que le echéis un vistacito, porque está muy bien poder
tener ahora mismo esas 35 páginas web relacionadas con la parte de nuestra
investigación.
Pero también podemos ver el razonamiento.
Y el razonamiento es lo que también nos ayuda, basado en nuestro criterio, en ver
cómo...
¿Cómo procesa esa información?
Ya os digo, yo os podría evidenciar decenas de informes que he trabajado.
Dame un segundito y os muestro algunos de esos informes que tenía por aquí.
Un segundo...
mientras trabaja nuestro agente, ¿estáis dando cuenta?
Estos no son respuestas inmediatas, ¿vale?
No son respuestas inmediatas.
Nos ayuda... Aquí... Un segundito...
nos ayuda a investigar, pero tarda entre 5 y 10 minutos en la redacción.
Os voy a evidenciar mientras trabaja y por avanzar un poquito, pues fijaros un
ejemplo de Deep Research.
Sobre, quiero que te pongan el rol de un catedrático investigador experto, el
mejor.
Aquí hay que potenciar, hay que motivar también a la IA, ¿vale?
De una universidad, Departamento de Personalidad, Evaluación y Tratamiento
Psicológico.
En este es un caso específico sobre temas de psicología experimental y psicología
clínica.
Pero por evidenciaros que ya su respuesta, ¿vale?
Ya no es un par de páginas, son decenas de páginas, ¿vale?
Decenas de páginas donde cada uno de los párrafos viene referido a las webs desde
donde ha obtenido el resultado.
Me había escuchado.
Factualidad, poder conocer de dónde está obteniendo los resultados para, bajo
nuestro criterio, poder trabajar.
Carmen lo comentaba, a Edirne se le gustaba porque te hacía esa referencia de
fuente.
Y cuando yo estoy trabajando un documento, además de tener el documento en Gemini
junto con la web que ha utilizado,
Tengo también las webs que ha utilizado, que ha consultado, pero que por algún
motivo no he incluido en el informe.
Echarle un vistacillo a esas webs.
Yo he descubierto webs muy interesantes que no ha utilizado en el informe, pero a
mí me han ayudado para otras.
Y sobre todo la cadena de pensamientos, también evidenciarla.
Y cuando yo termino de trabajar, o sea, puedo...
exportar ese documento como bien decía Carmen antes Carmen no encontraba el
enlace de conexión que me lo ha pasado Carmen vale Camilo perdona pues estaba
estamos acreditando vale perfecto nada Camilo me está escribiendo perdón estaba
haciendo referencia a alguien del chat perdón pues fijaros como tanto Camilo como
Carmen fijaros como cuando
Resultamos, tenemos ese resultado, en este caso tengo 11 páginas y cuando exportamos
el texto de D-Research a documento tenéis todas las obras citadas, ¿vale?
Para poder tener evidencia de la redacción, donde aquí voy a ser
categórico, minimizamos la alucinación porque el resultado de texto de la IA no
viene por sus datos de entrenamiento,
sino por los datos de indagación e investigación en páginas web que ha hecho.
Jorge comenta por aquí, que estaba por aquí, es decir, ¿se puede acceder a
herramientas externas a modo de agente?
Eso, Jorge, necesitaría ya un desarrollo a medida, ¿vale?
Comunicar distintas herramientas, vía API no es el objetivo de...
No es el objetivo de estas sesiones.
Hablamos de estas herramientas que tenéis disponibles en vuestro entorno.
Vamos a volver a nuestro informe de los microplásticos, que como veis sigue aquí
trabajando, ¿vale?
Sigue aquí trabajando para que veáis.
Pero Deep Research como agente se podría conectar.
Fijaros que ya ha terminado nuestra investigación sobre los microplásticos.
Vemos lo que os trasladaba, dónde está trabajando...
distintos párrafos de redacción basándose en los datos y resultados obtenidos,
¿vale?
María, estoy viendo por aquí, no.
Fuentes puedes incluirlas en cualquier proceso de tu trabajo con Gemini.
Nos estamos centrando hoy un poquito más en Deep Research porque estamos en la
sesión de investigación, ¿vale?
Martina, el tema de la identificación de herramientas de IA en procesos de
investigación, hay bastante documentación sobre esto, pero al final tú lo que no
puedes hacer es presentar el Deep Reset directamente, otra cosa es que te hayas
basado en herramientas de IA para la investigación, ¿vale?,
Sí, le podría dar referencia a tu contexto de trabajo investigador y que también
hiciera una investigación como hacen herramientas tipo Connected Paper y demás.
Pues vemos...
Como os decía, que en esa redacción ha trabajado.
Y ahora, lo que he mostrado antes de la multimodalidad de Canvas, lo podemos
también aprovechar con Deep Research.
Como veis, el botón de crear también aparece en la parte de Deep Research y
puedo utilizarlo.
Importante, agente de investigación, que dependiendo de nuestro PROM, será más o
menos eficiente, más o menos...
indagador en distintas fuentes, ¿vale?
Sí, directamente o bien en enlaces a Drive serían solo 10 documentos en total.
Sí, María Ángeles, tenemos esa parte específica, ¿vale?
Entonces vemos que empieza a trabajar y en el ejemplo anterior, por no perder mucho
más tiempo, que nos queda todavía unos 40 minutos, vemos cómo la investigación que
os he enseñado anteriormente
anteriormente pues me ha permitido trabajar ese Deep Research con, incluso
mira, pues me ha permitido realizar distintos ensayos, ¿vale?
En este caso con un simulador basado en esta parte de psicología clínica, vemos
pues que nos ha dado distintos casos de uso, ya le digo, va a depender muchísimo
de vuestra labor investigativa, pero me ha permitido ahora visualizar los datos en
formato interfaz interactivo.
Poder pedirle, por ejemplo, esos mismos datos en concepto infografía, aparte de en
página web.
¿Veis cómo funciona?
Basando en esos datos nos ha dado en este caso las tres olas de la terapia
cognitiva.
Ya os digo que estamos cambiando de distintos procesos.
He generado un podcast.
[Orador 1]: Bienvenidos a un nuevo Deep Dive.
Hoy nos metemos de lleno en los orígenes del laboratorio.
Todos conocemos la historia del perro de Pavlov, la campana, la salivación... Sí,
el clásico.
Pero por lo que he leído, el experimento clave no fue ese.
Fue algo...
[Orador 2]: Bastante más oscuro, ¿no?
[Orador 1]: Mucho más.
Se le conoce como la neurosis experimental.
[Orador 5]: Pues vemos que hemos aprovechado el poder de Canvas, no solo el poder de D-Research
para la investigación y el poder de Canvas para poder presentar e incluso, una vez
más, poder generar hasta aplicaciones a medida...
...con respecto......a nuestra......en este caso......me ha dado un pequeño
error......en el......en el código......en algún caso......a ver......si lo tenía por
aquí corregido......tratamientos psicológicos......con base
experimental......y nos ha generado......un simulador......con
respecto......a esta......investigación...
...¿vale?...
...pues......eh......como decíamos......eh......vuelvo
a......nuestro......a ver dónde se ha quedado aquí......mi investigación...
Y bueno, pues evidenciar que además de las gemas como asistente, el chat tradicional
para ayudarnos en redacción básica, tenemos Deep Research como agente en el
flujo de investigación.
¿Posibilidad de vídeos con locución tipo píldoras con vídeo?
Se puede, sí.
Y ahí es donde pasamos a la herramienta
disculpadme que voy a hacer el proceso de llevarme el documento, el Deep Research a
documento para poder tenerlo presente en Notebook LM.
Porque aquí es donde empezamos a trabajar con la segunda herramienta dentro de
dentro del ecosistema que estábamos comentando y notebook lm nos va a permitir
poder trabajar con hoy perdón ahora notebook lm lo pongo porque bueno he visto
en la encuesta que no todo el mundo lo conoce y esta herramienta en los procesos
de investigaciones clave porque como he evidenciado al principio nos encontramos
que
Notebook LM nos da las capacidades multimodales, pero trabajado bajo nuestras
propias fuentes de investigación.
Y Notebook LM tiene muchísimas características claves a la hora de
trabajar, sobre todo principalmente es
que es un RAG, las siglas RAG, Luis Alfonso lo ha comentado al principio del
chat, nos permite evidenciar cómo poder trabajar con fuentes propias.
¿Y esto qué nos va a permitir?
Pues que, similar a lo que hemos hecho en Deep Research, que en este caso lo hemos
ayudado, que nos busque distintas fuentes, y aquí es donde doy el truquito
específico,
es que Notebook LM también permite, ¿vale?
También permite utilizar The Research.
Con lo cual, no solo vais a tener esa cuota de uso en Gemini, donde, oye, lo
superpotente es que nos da un documento superestructurado con esos resultados.
Pues, por ejemplo, fijaros como ya me ha compartido aquí el documento de antes, que
han sido 13 páginas con sus obras citadas.
Este es el de
...la parte de los microplásticos......y donde yo puedo utilizar Deep
Research......perdón, Notebook LM......en dos vías......puedo utilizar para subirle
archivos propios......como os digo, oye......si esa carpeta de Drive que ya
teníais con varios documentos......puedo subirla......directamente esos
documentos......que tuviera en mi ordenador...
Enlaces a páginas web que vosotros conocéis sobre esa investigación
específica o vídeos de YouTube que es capaz de extraer las transcripciones,
poder subirle desde nuestro Drive, y aquí es donde quiero ver el ejemplo, es decir,
oye, pues el Deep Research de 13 páginas que acabamos de hacer, cómo poder
convertirlo, como decía Ana Belén, en un vídeo con locución.
¿Se puede?
Claro que se puede.
Aquí es donde entramos las distintas funcionalidades de herramientas.
Por ejemplo, el impacto y dinámica de los microplásticos en ecosistemas marinos o en
este caso basado en un solo documento que es el Deep Research o documentos que ya
tuvierais vosotros redactados donde yo ahora en Notebook LM puedo ingestarle
hasta 50 fuentes por cuaderno
Puedo chatear con esa información ayudándonos incluso del propio notebook LM
porque el propio notebook LM nos recomienda siguientes preguntas con
respecto a nuestro tema de investigación o nosotros tener ya lo equivalente a lo que
sería el chatbot de texto para trabajar con esa información.
¿Vale?
Mmm...
Pues Antonio, tendríamos que ver específicamente, pero sí, tiene tanto
Canvas de Gemini como los documentos de Google y demás, tienen editores de
ecuaciones, ¿vale?
Hay algunas extensiones específicas para escritura científico-matemática, pero sí
se utilizan, ¿vale?
Pero José Joaquín dice, ¿todo esto se podría hacer directamente en Gemini?
No termino de ver la ventaja de Notebook LM.
Te la voy a comentar, José Joaquín.
La ventaja es que Notebook LM no alucina.
No se va a inventar ni va a complementar la respuesta si no está en el corpus de
contenido.
Con lo cual, en esa matriz de cuándo utilizar uno u otro, va a depender de
cómo...
Quiero empezar a investigar porque no tengo información, me voy a Gemini.
Tengo grandes volúmenes de información, me voy a Notebook.
Porque Notebook puede trabajar hasta con 50 fuentes de extensiones mucho más
grandes que con Gemini.
Y Gemini siempre va a complementar, a no ser que utilicemos Deep Research, con
datos que estén presentes en Internet.
Y como veis, una de las ventajas que tiene Notebook también es que cuando estamos
trabajando, en este caso aunque sea solo una fuente, nos da citas y yo puedo ir
específicamente al fragmento de la cita que ha utilizado con respecto a esa parte.
Otra de las ventajas es que si los documentos están integrados en Drive,
Nos permite sincronizarlo.
Con lo cual, si estamos trabajando con hojas de cálculo, ¿vale?
Con hojas de cálculo, con documentos que están alimentándose o actualizándose
directamente en Drive, en Notebook LM no hay que ir subiéndolo manualmente, ¿vale?
O sea, tenemos la parte de cita, la parte...
Luis, no podemos, al igual que Gemini te permite utilizar un modelo u otro, no
tenemos evidencia ni de tokens ni de modelo que está trabajando por detrás del
notebook LM.
¿Vale?
Sí te puedo decir que es el modelo 3.5 Thinking, o sea, como fuera de...
Pero no tenemos ese selector de modelo.
Por eso la...
Conjunción de las dos herramientas dependiendo de nuestro caso de uso en el
flujo investigación.
Pues hemos visto cómo podemos chatear y a partir de aquí podemos decirle que nos
extraiga tablas de datos en distintos idiomas.
Como veis, la multimodalidad de idioma.
Oye, pues en este caso no le voy a dar prom, le voy a decir que me haga un mapa
mental rápido, pero aquí es donde está la gran diferencia.
Si yo, por ejemplo, al ejemplo que me estaba diciendo, estaba comentando antes
aquí,
La compañera, pues querría esto en un resumen, en un vídeo resumen.
Yo me vengo aquí, le digo, oye, quiero un vídeo explicativo.
Lo puedes poner personalizado, pues quiero estilo visual de océanos.
Y ahora, ¿en qué quiero que se centren los investigadores?
Fijaros, la propia herramienta analiza el contenido de mis fuentes y le digo, quiero
un enfoque educativo, quiero un análisis técnico, una perspectiva ambiental.
Pues bueno, perspectiva ambiental, enfócate en los impactos tróficos y la
salud de los cetáceos.
No es solo, no es lo mismo usar IA y darle al botoncito que crear con IA y que hacer
que el video podcast que voy a generar esté específicamente centrado en un tema o
en una parte específica de la investigación.
Y tenemos, como estáis viendo, el flujo de ingestar una fuente
chatear con esa fuente y aprovechar la parte multimodal del estudio, la parte
lateral derecha, para generar, por ejemplo, un mapa mental que me ayude a
entender esas 13 páginas.
Es decir, oye, pues impacto biológico, zooplacton, vectores químicos y
biológicos, la plastifera...
la carga química e incluso si dentro de este mapa mental, oye, contaminantes
absorbidos, metales pesados, yo hago un clic en el mapa mental, automáticamente el
chat de Notebook LM, el chat central, me genera un prompt para debatir sobre ese
tema.
Vemos que la generación de contenidos multimodales no va solo a hacerlo más
bonito, por ejemplo, generar una infografía
pues en este caso quiero que tenga estilo científico, vamos a ponerlo por aquí, que
sea detallada y que una vez más podamos identificar el tema específico.
Estoy yendo rapidito por poder avanzar y que podáis ver distintos ejemplos y veo
cómo voy generando.
Pero insisto, estoy generando...
Recursos adicionales, la infografía podría servir como póster científico dependiendo
también de nuestro POM o de nuestro enfoque.
Vemos cómo podemos generar multitud de formatos de salida y cada formato de
salida tiene la posibilidad de ser configurado.
El de podcast es absolutamente brutal.
porque te permite hacer un podcast explicativo, un podcast breve, una
revisión crítica sobre las fuentes que has subido, un podcast de debate, yo
recomiendo que probéis este, es buenísimo, porque se ponen dos roles distintos a
debatir sobre el tema específico.
Y una vez más,
multimodal y multilingüe.
Yo podría generar ese podcast en inglés comparando la toxicidad química frente a
los daños físicos en la fauna marina en formato de debate.
Le doy a procesarlo y vemos cómo aquí empieza a generar nuestros contenidos.
animo a todos también a que hagáis vuestras pruebas con vuestros propios
investigaciones, vuestros propios documentos para que veáis cómo podéis
resumir.
Pero fijaros, insisto, sigo partiendo de una única fuente, ¿vale?
Con una única fuente ya estoy, fijaros que incluso me ha exportado una tabla
específica de impacto y dinámica de microplásticos en ecosistemas marinos, con
el tipo de polímero, la densidad
Y esto es capaz de hacerlo incluso de conversaciones, de audios, ¿vale?
De poder subirle un audio de una entrevista o distintas entrevistas con
respecto a un tema de investigación y sacar distintos patrones o ayudarnos a...
las distintas conclusiones con respecto a algo tan desestructurado como puede ser
una conversación.
Y aquí es donde entramos en la parte de integración y exportación, que en este
caso me ha dado una tabla sobre el impacto y dinámica de los microplásticos y yo esos
datos que venían estructurados puedo exportarlos a una hoja de cálculo.
Vemos como aquí
En cuestión de dos clics puedo extraer esos datos del document de Notebook LM y
ya aquí poder ajustarlo en nuestra hoja de cálculo para ya poder trabajarlo de otra
forma distinta.
Sí, Ana Belén, en este caso te lo pasa a hojas de cálculo de Google, pero tú
podrías, en cuestión de dos clics, descargarlo como Excel.
Todo el ecosistema ofimático de Google Workspace es compatible con documentos de
Office, tanto de lectura como de exportación.
Así que, o incluso CSV y a la inversa, también podemos utilizar Notebook LM
para incorporar datos en hojas de cálculo que formen parte del corpus de contenido.
Fijaros, mientras íbamos hablando, ha generado la presentación, que le dijimos
estética profesional, pues nos ha dado esta infografía sobre el impacto.
En este caso, la ha hecho relativamente visual, ¿vale?
Y nos ha dado...
esta infografía en formato profesional los resultados de salida pueden ser
absolutamente increíble en cuanto a formato una vez más si nuestro prom es el
adecuado vuelvo a reforzar que hemos trabajado solo con un documento y aquí es
donde nos vamos a la segunda funcionalidad de notebook lm a la hora de trabajar con
fuentes de investigación
no solo puede ayudarnos con nuestras propias fuentes a detectar patrones
comunes, a detectar o subirle 20 papers sobre un mismo tema de investigación y
ayudarnos a encontrar lagunas sobre esa investigación, sino que también nos puede
ayudar a hacer la función de complementar fuentes adicionales a nuestras fuentes
propias.
Yo para ello, ¿vale?,
voy a coger algo un poquito más elaborado pues más que pedirle la parte genérica de
impacto de microplástico voy a darle un prom en la investigación cuando le digo
añadir fuentes pues quiero investigar sobre y ahora le copio esta parte sobre la
crisis ambiental de los microplásticos.
Ya no le estoy diciendo el impacto, sino directamente le estoy dando.
Y aquí es donde una vez más, al igual que hemos visto con Deep Research, tenemos la
opción de decirle, oye, quiero que busques en la parte de la web o busques en la
parte de Mi Drive.
En vuestro caso, ya os digo, y no siendo Drive vuestro repositorio
Os animo a que le subáis las fuentes manualmente y que aprovechéis estas
funciones.
Y aquí es donde podemos tener las dos opciones de búsqueda.
Fast Research, que nos dará 10 fuentes, pero no con una investigación profunda.
O Deep Research.
Voy a hacer el mismo ejemplo que hemos hecho sobre este tema de investigación.
Lo lanzo.
Y vemos como aquí Notebook LM está una vez más planificando, ¿vale?
Está planificando el agente de investigación, ¿vale?
Ya lo ha planificado, ves que nos pone aquí, puedes salir cuando quieras, porque
aquí sí que me va a hacer una búsqueda muy potente sobre este tema.
Mientras sigue nuestro deep research y sigue trabajando nuestro vídeo y
nuestra... Le hemos generado un podcast y un vídeo podcast.
¿Vale?
Sí, sí, claro que tenéis.
En la UPM tenéis Drive.
Me refiero a que no lo tengáis alimentado.
Es una de las funcionalidades que es esto.
¿Vale?
En este caso de uso está el notebook libre de alucinaciones.
No puedo ser categórico al 100%, José Joaquín, porque insisto que la
inteligencia artificial...
¿Cómo trasladar esto, José Joaquín?
Por muy mágica que se vea, no podemos confiar al 100%.
Pero Notebook LM, su característica como herramienta, está programado para no darte
una respuesta si ese dato no está en su corpus de contenido.
Si yo, por ejemplo...
Vamos a evidenciar esta parte y voy a irme a un... déjame que busque aquí... Mira,
voy a compartir, ¿vale?
Y aquí tengo un cuaderno sobre metodologías activas para impulsar el
proceso de enseñanza-aprendizaje con distintas fuentes sobre AVP, ¿vale?
Esto habla sobre metodologías de enseñanza, ¿vale?
Correcto, Luis Alfonso.
[Orador 2]: Vale, que es Luis Alfonso, ¿vale?
[Orador 5]: Sí, José Ramón, ahora lo comentaré, pero todos los elementos generados por Notebook
LM se pueden descargar o compartir, ¿vale?
Como MP4, como MP3 o archivo WAV o imágenes o PDF o PowerPoint directamente.
José Joaquín, y de verdad te agradezco tu participación en el chat porque estas
dudas son las que pueden también ayudar, ¿vale?
Entonces, si yo por ejemplo aquí le pregunto, pues oye, ¿cómo cuidar un ficus?
Estoy en un chat de metodología activa de proceso de enseñanza-aprendizaje.
vale y ahora para que veamos el mismo ejemplo yo ahora me voy a ir a Gemini voy
a coger una conversación de las que he estado trabajando dame un segundito vale
estoy en la conversación de que le hemos pedido sobre eficiencia energética pues si
yo le digo como cuidar un ficus vale
Misma pregunta, dos herramientas distintas.
Gemini le da igual de qué estábamos hablando, ¿vale?
[Orador 2]: Le da absolutamente igual de qué estábamos hablando.
[Orador 5]: Vaya, disculpad porque está aquí hoy.
Esto cada vez que me pasa es que estamos actualizando algo en Google y no que,
bien, ahora aparece, ¿veis?
Pues le daba igual que estuviéramos hablando de eficiencia energética que me
ha hecho, dice, cuidar un FICU ya sea un classic y es muy obediente, está
preprogramado, ¿vale?
Ahora, José Joaquín, mira la respuesta de Notebook LM.
Tus fuentes actuales no contienen información sobre cómo cuidar un FICU ya
que están enfocadas exclusivamente...
en las metodologías, gamificaciones.
Es muy obediente.
Dice, oye, si quieres hacer una investigación, pero no te da la respuesta
si la información no está en las fuentes.
¿Vale?
Si no está en las fuentes.
Así que yo hablo de IA honesta, ¿vale?
Que nos permite poder trabajar distintos recursos.
Y ahí es donde tenéis que mirar.
Entonces, yo aquí os puedo evidenciar muchísimos, muchísimos casos de uso.
Dame un momentito que voy a irme a otra cuenta para poder evidenciar.
Por ejemplo, pues... Disculpad.
donde tenían comentaba por ejemplo el tema de la de las exportaciones como decía cada
elemento vale tenemos la opción de compartirlo por ejemplo si queremos
compartir el mapa mental pues podríamos hacer ahora vale
Solo podemos compartir dentro del dominio cuando generamos un enlace específico.
Ahora, si estamos generando contenidos audiovisuales o multimodales, por ejemplo,
tengo por aquí... Aquí.
Por ejemplo, he generado a través de un podcast de YouTube, he generado distintos
recursos audiovisuales.
He generado, por ejemplo...
[Orador 1]: un podcast hace un par de décadas cualquier persona sabía de memoria decenas
de números de teléfono el de los padres el de los amigos el del trabajo el de la
pizzería del barrio era un esfuerzo mental diario hoy en veis pues ese artefacto en
este caso es un artefacto de audio
[Orador 5]: Lo puedo compartir por un enlace de notebook, pero para eso la persona tiene
que tener acceso al cuaderno, porque notebook funciona como una carpeta de
drive, como yo digo, una carpeta de drive con esteroides, pero necesito darle acceso
a otra persona para que pueda acceder.
Pero si yo lo que quiero es simplemente el audio de ese podcast, que yo lo utilizo
muchísimo y me pongo podcast en mi...
en el coche que he generado con Notebook LM, le doy a descargar y tengo el archivo
MP4, bueno, discúlpame por ser correcto, con el formato en formato M4A, donde yo ya
tengo el archivo en mi disco duro y yo ya lo puedo reproducir desde cualquier
condición.
Ahora, Luis, comentaré el tema de las límites, porque sí, hay límites de uso
diario en las distintas generaciones de artefactos.
Pues fijaros cómo, volviendo, vamos a ver cómo sigue aquí nuestra investigación.
Va por el paso 3 del Deep Research vinculado a la crisis medioambiental, pero
ya nos ha generado el video podcast y nuestro podcast en inglés.
[Orador 4]: Bienvenidos al debate.
Así que si estás escuchando esto y te pido que imagines la contaminación de plástico
marino, probablemente te imaginas algo muy visible.
[Orador 2]: Vale, vamos a sumergirnos de lleno en este análisis.
Como defensores apasionados de nuestros océanos, vamos a empezar nuestra
exploración en las brillantes aguas superficiales, para acabar destapando una
crisis ecológica verdaderamente sobrecogedora que acecha justo bajo las
olas.
[Orador 5]: Fijaros cómo ha complementado nuestra... ¿Os acordáis que le pedí estética de
océanos?
Pues ha adaptado la imagen......la densidad típica......se quedan sus......y
más......con......ocupantes......parte, en este caso, de la presentación.
No, Jorge, el notebook LM no puede referenciar a otro cuaderno.
Eso lo puede hacer con Gemini.
Me encanta, Fernando, me encanta tu equipo aquí porque van por delante de lo que voy
a explicar.
Perdona, Fernando, pero esto revela mucho para mí, porque ya va andando...
[Orador 3]: Estás hablando con la UPM, no...
[Orador 5]: No digo más.
Reforzando, porque ya le están dando a decir, oye, si yo tengo un cuaderno
referencio a esto, complemento, se puede hacer, pero en la parte de conjunción de
herramientas con notebook LM.
Ahora, Gemini...
si podemos ya darle los notebook LM.
Por eso evidenciar que esto va de flujos de trabajo, porque si yo empiezo a
preparar mis cuadernos sobre un tema, luego puedo irme a Gemini y ver con Canvas
lo que hemos hecho o poder generar interfaces con Canvas.
Y bueno, reforzar que podría compartir directamente esta parte o descargarlo como
vídeo en
por daros la evidencia en mp4 y yo poder ya tener ese archivo de vídeo para subirlo
al moodle para subirlo a mi formato como ha generado tanto el podcast en inglés
como
el video podcast en castellano el tema de presentaciones ya os digo que es
impresionante la capacidad que tiene la parte no solo eso también nos permite
crear informes fijaros como aquí ya nos ha generado el deep research
Contexto incorporado y 45 fuentes adicionales.
¿Cuál sería nuestro criterio en la ingesta de nuevas fuentes a Notebook LM que son
fuentes externas?
Pues visitar cada una de esas fuentes y antes de incorporarlas validarlas.
Si yo ahora selecciono todo, pues ya te digo...
Presupongamos que he validado esas fuentes específicas, vemos como en el tiempo que
estáis viendo, la inteligencia artificial, no solo basándose en ese tema, ha
incorporado 45 fuentes adicionales a mi cuaderno de investigación sobre el
impacto, o en este caso, la crisis ambiental de los microplásticos y los
nanoplásticos.
Y aquí es donde entran para los que la personalización de un notebook LM afecta
en las búsquedas de Deep Research.
Camilo, te iba a decir que me mejores el PROM, ¿vale?
Porque cuando tú personalizas un notebook LM, las búsquedas de Deep Research son...
Es que estamos hablando de dos cosas distintas.
Una cosa es las búsquedas que hacemos aquí.
Fijaros como aquí he llegado casi al límite de este cuaderno de 50 fuentes.
Aquí es donde tú personalizas la búsqueda y luego tiene otra cosa que es
personalizar el cuaderno, que es estos botoncitos de aquí, que yo le personalizo
la parte visual o la parte específica de configurar y luego que le puedo decir a
Deep Research, perdón, a Notebook LM, que, oye, quiero que me respondas como guía de
aprendizaje con respuestas más largas o que siempre me respondas como si fuera un
científico específico en este tema.
o que me respondas para explicar esto a audiencia que no tiene conocimiento sobre
el tema.
Insisto, cada vez que veáis un cuadrito de prompts es donde pasáis de usar IA a crear
con IA y ajustar los resultados a vuestro enfoque, dándole una perspectiva, enfoque
de redacción específico.
Si lo dejáis como predeterminado va a funcionar muy bien, pero si lo ajustáis
funcionará muchísimo mejor.
y truquito ya último que estamos terminando la posibilidad de generar
etiquetar las fuentes fijaros acabo de crear un cuaderno con 45 fuentes distintas
y ese botoncito permite que la propia inteligencia artificial me ayude a
categorizar las fuentes esperamos unos segundos
Y vemos como esas 45 fuentes, incluso me ha dado dos que no ha podido leer, que las
puedo eliminar.
Vale, no ha podido leer.
Y acabo de tener todas mis fuentes categorizadas por tema.
Según la IA, yo puedo generar etiquetas nuevas, puedo generar.
Mira, le han puesto estos nuevos.
Añadir emoji.
Puedo ponerle un emoji a la fuente.
Mira, Luis Alfonso, esto lo acabo de descubrir esta mañana.
Aquí aprendemos todo.
Vemos que puedo tener también personalizar por emoji nuestras categorías.
¿Por qué?
Porque yo ahora tengo una investigación con...
50 fuentes o 47 como esta.
Y oye, solo quiero trabajar con la regulación y los tratados.
Pues puedo pedirle una presentación, una infografía exclusivamente de la regulación
y los tratados en las que se basa.
Y lo bueno es que una misma fuente, una fuente puede estar en dos categorías
distintas.
Ya os digo que estoy llevando Notebook LM no solo a la parte básica, sino que os
vayáis en la parte de investigación con lo que se puede hacer.
¿Puedes repetir brevemente cómo se logra que incluya automáticamente fuentes en
Notebook LM?
Ana Belén, sin problema, para eso estamos.
Si yo, cuando estoy trabajando un tema, además de tener fuentes propias, quiero
añadir, tenemos el motor de búsqueda incorporado en la parte superior.
Y puedo hacerlo de dos maneras, en Fast Research o Deep Research.
Agente, investigador profundo, toma más tiempo, toma más computación, ¿vale?
Y Fast Research, ¿vale?
Poder investigar en la web o yo darle directamente enlaces de páginas web que
conozco sobre ese tema.
Jorge Enrique, ¿desde Gemini puede en un pro indicarle que ciertos ficheros los
pasa a Notebook LM, se procesan allí y me devuelva el resultado en Gemini?
No, Jorge.
Estás viniendo de arriba.
Como yo digo, estás sobreestimando a la IA, Jorge, pero me encanta.
Eso ya requeriría MCP.
Eso ya son protocolos más complejos de que una herramienta llame a otra y se
comuniquen entre sí como si fuera alguien utilizando tu ordenador.
Técnicamente se podría, pero con otras herramientas y necesitaría de desarrollo.
Jorge, no debemos de
Delegar nuestro proceso humano y aunque esto estamos viendo, tienes tú que ser
parte de ese proceso, saber qué ficheros quieres, cuál te los vas a llevar a Gemini
y cuál vas a trabajar.
Último punto, ya os digo, fijaros cómo ahora hemos generado la infografía
específicamente sobre las restricciones.
de microplástico en la Unión Europea, ¿veis?
Solo sobre un tema muy específico que estaba dentro de la fuente, ¿vale?
La parte de notebook LM, compartir, yo puedo compartir notebook LM dentro del
mismo dominio, volvemos a la protección de datos, y los puedo compartir como si
fueran lectores o editores, como si fuera una carpeta de drive.
Va a depender si yo con Luis Alfonso estoy trabajando un notebook LM, él va a poder
ser editor y complementar.
Pero si yo aquí a Jorge Enrique quiero darle permiso de lectura, él va a poder
solo chatear con las fuentes o ver los recursos que Luis y yo hayamos generado.
Esto es la parte de docencia.
Tenéis también esta parte específica de compartir.
Ya os digo, la parte de docencia, vimos también presentaciones, pero hoy quería
centrarme en la parte de investigación.
Así que vuelvo ya a la parte final.
Y cerramos la sesión, que quedan cuatro minutitos.
Y Fernando, sabes que me gusta ser, que estamos el lunes, la hora ya cercana a
comer y quiero agradecer que, oye, cerca de 150 personas permanentes han estado
conectadas.
Tenéis que replantear vuestros flujos de investigación, ver cómo estas herramientas
os pueden ayudar a la recopilación, a la ingesta y el análisis de información, a la
evaluación de distintos procesos dentro de vuestro proyecto y, oye, esa parte de
reacción, presentación multimodal, la comunicación…
Como digo, me encanta también el marketing digital, Fernando, digo, muchas veces si
no lo contamos parece que no se lo ha hecho y la IA nos puede ayudar que sin ser
expertos en marketing tengamos resultados increíbles.
Es más, esta presentación, Fernando, para evidenciarlo hay que predicar con el
ejemplo, está hecha con Notebook LM trasladándole que necesitaba una
presentación para investigadores de la UPM, por eso la ha personalizado.
Tenemos que empezar a dedicar tiempo de nuestros flujos de trabajo, ver cómo poder
pilotar, aplicar, seguir formándonos.
Estamos en un proceso que la formación tecnológica con la explosión de la IA,
siempre lo digo, me gusta decir, hemos pasado de formaciones en conserva a
formaciones en yogur, donde antes una formación podía ser válida durante meses o
incluso años y ahora, Fernando...
Creo que tenemos que hablar en septiembre porque habrá que actualizar a la comunidad
con novedades de verano.
[Orador 3]: Este es uno de los problemas, la obsolescencia de las cosas.
[Orador 5]: Sí, pero revela también una necesidad, que la competencia de aprender a aprender es
clave.
para estar al día de cómo esto puede impactar en este caso el proceso, pero
también en la educación, que al final el objetivo de la UPM es preparar a los
mejores profesionales del futuro y esto ya está en el presente y hay que abordarlo.
Me gusta terminar estas sesiones como diciendo esto ya no es una guerra de quién
investiga mejor, una persona o una máquina, no va a investigar mejor el
humano que sepa aprovechar la tecnología a su disposición.
Oye, pues ya me hubiera gustado a mí ser estudiante universitario en esta época,
con lo curioso que soy y con cómo me está permitiendo estudiar.
llevar esto a un proceso de aprendizaje continuo.
Reforzaros que la tecnología ya está desplegada en la UPM, poquito a poco se
irán habilitando más funcionalidades, más servicios del entorno de Workspace.
Fernando, reforzar tanto el trabajo de Evolution, pero principalmente
Como el vicerrectorado ha tomado liderazgo para que tengáis un ecosistema corporativo
seguro y con las herramientas que muchas veces utilizamos en nuestro día a día de
consumo a nivel personal, pero trasladadas a entornos académicos con la protección de
datos.
Así que Notebook LM me ha brindado esta frase final.
La inteligencia artificial no reemplaza el rigor del investigador, actúa como una
lente multimodal que amplifica su capacidad analítica, automatiza la
fricción y libera tiempo para el verdadero pensamiento crítico.
Del insomnio tecnológico a la colaboración inteligente.
Dime tú, Fernando, cómo ha terminado la ponencia.
Ha terminado fenomenal.
Con un minuto...
También con el enlace de los recursos.
Fernando, te dejo cerrar.
[Orador 3]: Decía que nos queda un minutito para rematar.
Nada, Mariano, Luis, agradeceros mucho la presentación.
La verdad es que
Creo que abre un montón de oportunidades que hemos estado jugando con ellas.
Yo, joder, conocía Notebook LM un poquito, pero las cosas que te he visto hacer hoy
me han parecido un pasote.
He aprendido mucho, la verdad.
Me ha resultado súper útil.
Quería comentar
Yo, por terminar, por mi lado, que como ha comentado Mariano, tenemos una serie de
utilidades o de servicios que hemos habilitado dentro de la cuenta de Google
de la universidad.
En principio hemos habilitado solo Gemini Notebook y hay alguna otra cosa más, el
calendario...
Pero hay otras cosas que no hemos podido habilitar, como por ejemplo el Google Maps
o como por ejemplo algunas aplicaciones que requieren almacenamiento específico en
el cloud de Google.
El motivo es que tenemos muy poquito espacio y si habilitamos ese espacio, pues
realmente nos vamos a quedar sin él muy rápidamente.
Entonces, la mayor parte de vosotros tendréis una cuenta personal en Google,
vuestro correo personal Gmail o, bueno, si tenéis un teléfono Android o lo que sea.
Entonces, a veces es un poquito incómodo que en función de lo que queráis hacer
tenéis que cambiar de la cuenta institucional a la cuenta personal.
Puede parecer incómodo, pero yo quiero insistir en lo que dije al principio.
Es relevante porque, aunque aparentemente el Gemini que vais a tener en vuestra
cuenta personal de...
Gmail es idéntico o puede pareceros idéntico, no lo es.
La protección de datos no está, los modelos no son exactamente los mismos y,
por tanto, es relevante que en función de lo que estéis haciendo cambiéis a vuestra
cuenta personal o a vuestra cuenta corporativa, ¿vale?
Ya digo, a veces genera un poquito de incomodidad.
Como ha dicho Mariano, cuando vayamos aprendiendo y controlando un poquito más,
iremos habilitando nuevos servicios en la cuenta corporativa.
Pero ahora mismo estamos empezando, hemos puesto lo que creemos que es más necesario
y urgente y poco a poco iremos habilitando otros servicios.
[Orador 5]: Fernando, reflexión final necesaria.
Esto ya os digo, principalmente el objetivo es dar esa capa de Gemini
Notebook LM como IA corporativa y
y complementaria y que poquito a poco iremos asesorando en lo necesario siempre
que cumpla la parte de legislación europea, que también es clave que se
despliegue con coherencia.
Hay que ser ávidos, hay que ser, pero también responsables en el uso de estas
herramientas, porque a nivel de sociedad hemos cometido y se siguen cometiendo
algunos errores en otros sectores que incluso son
Pueden ser peligrosos, pero aquí estáis haciendo un gran trabajo, Fernando.
Y nuestro apoyo lo tenéis.
Gracias, Mariano.
Bueno, pues nada más.
Agradeceros a todos el ratito y espero que haya sido de utilidad.
A mí al menos me ha resultado bastante útil.
Así que nada, con esto cerramos la sesión.
Gracias, Mariano.
Las transparencias y la grabación la dejaremos disponible donde siempre, dentro
de un par de días o tres, cuando seamos capaces de producir la grabación.
Y pues nada, nos vemos en la siguiente.
Gracias a todos.
Perfecto.
Un abrazo.
Buen verano.
Igualmente.