Can Europe Win the Age of AI? | Thomas Dohmke | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti
00:03
Vlad Gozman: Obviously people know you as the CEO of GitHub,
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Vlad Gozman: Obviamente, la gente te conoce como el CEO de GitHub,
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you're at the helm of what I would say is the most pivotal tool
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estás al mando de lo que diría que es la herramienta más fundamental
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for developers worldwide,
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para desarrolladores en todo el mundo,
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and also a player early on in the AI game with Copilot.
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y también un jugador temprano en el juego de la IA con Copilot.
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But before we go into all that and GitHub,
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Pero antes de entrar en todo eso y en GitHub,
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I want to go back a bit.
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quiero retroceder un poco.
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I'm curious,
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Tengo curiosidad,
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something what people might not know is how did you get here?
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algo que la gente podría no saber es ¿cómo llegaste aquí?
00:33
Thomas Dohmke: I took a plane from Stuttgart to fly here.
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2720
Thomas Dohmke: Tomé un avión de Stuttgart para volar aquí.
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But I think you're asking about my life's journey.
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Pero creo que preguntas sobre mi trayectoria en la vida.
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I was born in East Berlin in 1978,
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2760
Nací en Berlín Oriental en 1978,
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and so for the first 12 years of my life,
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2600
así que durante los primeros 12 años de mi vida,
00:44
I didn't really have access to computers.
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2000
realmente no tuve acceso a computadoras.
00:46
There was a Robotron, an East German clone of a Z80 I think,
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Había un Robotron, un clon de Z80 de Alemania oriental creo,
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in the geography lab that we were allowed to hack a little bit on.
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en el laboratorio de geografía en el que nos permitieron hackear un poco.
00:53
And then I bought a Commodore 64 in the early '90s.
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2800
Y luego compré una Commodore 64 a principios de los 90.
00:55
And, you know, it's been forgotten what that was like, right?
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3640
Y se ha olvidado cómo era eso, ¿no?
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I had to buy like a yellow book.
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Tuve que comprar un libro amarillo.
01:01
It was literally called the big Commodore 64 book.
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Literalmente se llamaba el gran libro de Commodore 64.
01:05
And then you taught yourself coding, and there was no internet to go, right?
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Eras autodidacta de la programación, y no había internet, ¿sí?
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There was no forum, no Reddit, no GitHub.
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3560
No había foros, ni Reddit, ni GitHub.
01:13
You had to either figure it out yourself,
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2280
Tenías que resolverlo tú mismo,
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or you had to go to computer club on Wednesday
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o tenías que ir al club de computación el miércoles
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and hope there's another nerd there that knows the answer to your question.
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y esperar que hubiera otro nerd allí que conociera la respuesta a tu pregunta.
01:21
In 1998, I started university at Technical University in Berlin.
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En 1998, comencé la universidad en la Universidad Técnica de Berlín.
01:25
And, you know, one of the big benefits
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Y, uno de los grandes beneficios
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was that you had a landline internet connection from there
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87260
3320
era que tenías una conexión a internet por línea fija desde allí
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that didn't cost any money compared to AOL and CompuServe.
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90580
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que no costaba nada en comparación con AOL y CompuServe.
01:35
And I bought SUSE Linux in the bookstore
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Y compré SUSE Linux en la librería
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to get into the world of open source.
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98580
1960
para ingresar al mundo del software libre.
01:40
And obviously, I found lots of other nerds on the internet
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Y, obviamente, encontré muchos otros nerds en internet
01:43
to ask all the questions in the newsgroups,
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2200
para hacer todas las preguntas en los grupos de noticias,
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the Usenet.
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105540
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el Usenet.
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And you know, went through my career journey.
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4080
Y atravesé mi trayectoria profesional.
01:50
And when the iPhone SDK came out in 2008, I thought,
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3800
Y cuando salió el SDK del iPhone en 2008, pensé,
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it's time to do something new.
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es hora de hacer algo nuevo.
01:56
I quit my job at Bosch
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Dejé mi trabajo en Bosch
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at the height of the financial crisis in late 2008,
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en el apogeo de la crisis financiera a finales de 2008,
02:01
to become an independent software developer
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para ser desarrollador de software independiente
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that builds iPhone and Android apps.
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de aplicaciones para iPhone y Android.
Y, por supuesto, a través de la nube,
02:06
And of course, you know, through the cloud,
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126260
2320
02:08
I was able to also distribute all my apps
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128620
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pude distribuir todas mis aplicaciones
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and then later build a platform called Hockey App
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y luego más tarde construir una plataforma llamada Hockey App,
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that was acquired by Microsoft in 2014.
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133940
2240
adquirida por Microsoft en 2014.
Y eso me llevó de Stuttgart a Seattle,
02:16
And that then moved me from Stuttgart all the way to Seattle,
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136180
3520
02:19
where I got lucky in 2018 to be in the right time, right place
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donde tuve la suerte en 2018 de estar en el lugar y momento correctos
02:23
to be part of the GitHub acquisition.
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para ser parte de la adquisición de GitHub.
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And ultimately, you know, be here on stage as the GitHub CEO.
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145500
2880
Y, en última instancia, estar aquí en el escenario como CEO de GitHub.
02:28
VG: What a journey.
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1240
VG: Qué recorrido.
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It all has led to this moment.
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1640
Todo ha llevado a este momento.
02:31
(Applause)
50
151300
5080
(Aplausos)
02:36
But, you know, it raises an interesting point, right?
51
156740
2800
Pero, esto plantea un punto interesante, ¿sí?
02:40
You've been successful here in Europe up to a point.
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160020
4680
Has tenido éxito aquí en Europa hasta cierto punto.
02:44
And then you left.
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2000
Y luego te fuiste.
02:47
I mean, your further steps were even more successful, I would argue.
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167260
4240
Quiero decir, tus pasos posteriores fueron aún más exitosos, diría yo.
Pero te fuiste.
02:52
But you left.
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1160
02:53
So my next question is, you know,
56
173460
3280
Así que mi siguiente pregunta es,
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how do we keep the next Thomas Dohmke in Europe?
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176780
2920
¿cómo mantenemos al próximo Thomas Dohmke en Europa?
02:59
What does Europe need to do?
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179740
1880
¿Qué necesita hacer Europa?
03:02
TD: Microsoft made me leave.
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182260
1360
TD: Microsoft me hizo irme.
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You have to say it like that.
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183620
1400
Tienes que decirlo así.
03:05
Although, being honest,
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1960
Aunque, siendo honesto,
03:07
it also was always a dream of mine to live on the West Coast,
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187020
3080
siempre fue un sueño mío vivir en la Costa Oeste,
03:10
in the ’90s, when I was a kid,
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190140
1560
en los 90, de niño, sentía que había nacido demasiado tarde
03:11
I felt I was born too late to be part of the home computer revolution.
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191740
4120
para ser parte de la revolución de las computadoras personales.
03:16
But then obviously now where we are today,
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196780
2160
Pero luego, obviamente, ahora donde estamos hoy,
03:18
it's clear that there was another one with mobile,
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198980
2360
está claro que hubo otra con lo móvil,
03:21
another one with cloud,
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201340
1200
otra con la nube,
03:22
and now we are in one with AI.
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202540
1520
y ahora estamos en una con IA.
03:24
And so I think, you know, maybe if Microsoft buys a German company today,
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204060
3440
Y así que pienso, tal vez si Microsoft compra una empresa alemana hoy,
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they would just say you can work from home as hybrid work
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207540
2760
dirían que puedes trabajar desde casa como trabajo híbrido
03:30
or remote-only work.
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210340
1480
o trabajo solo remoto.
03:31
It’s much more prevalent than it was 10 years ago in 2014.
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211860
4000
Es mucho más común de lo que era hace 10 años en 2014.
03:35
That said, though, you know, if I look at my hometown in Germany,
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215900
3680
Dicho esto, si miro mi ciudad natal en Alemania,
03:39
I can come up with three things that are definitely lacking.
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219580
3680
puedo mencionar tres cosas que definitivamente faltan.
03:43
And the first one is school and schooling,
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223580
3000
Y la primera es la educación y las escuelas,
03:46
which, it's ridiculous to me
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226620
2040
lo cual, me parece ridículo
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that we don't teach kids in first grade how to code
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228700
2680
que no enseñemos a los niños en primer grado a programar
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like, we teach kids physics,
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231380
3040
como enseñamos a los niños física,
03:54
biology and chemistry that you almost never use in life anymore.
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234460
3600
biología y química que casi nunca usas en la vida.
03:58
But we don't teach them how to build software for their smartphones
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238100
3360
Pero no les enseñamos a construir software para sus smartphones
04:01
and for their computers that we all use day in and day out, right?
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241500
3120
y computadoras que todos usamos a diario, ¿sí?
Piénsalo un segundo.
04:04
Like, think about that for a second.
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244660
1720
Estos son los dispositivos más importantes en nuestras vidas.
04:06
These are the most important devices in our lives.
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246420
2480
04:08
You know it because you can barely meet anyone
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248940
2560
Lo sabes porque apenas puedes encontrar a alguien
04:11
that doesn't have their phone in their hands anymore.
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251540
2480
que ya no tenga su teléfono en las manos.
Ya sea en el metro, en un avión o en el trabajo.
04:14
Whether it’s in the subway or on a plane or at work.
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254020
2680
04:16
So I'd say schooling needs to dramatically change.
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256740
2360
Diría que la educación necesita cambiar drásticamente.
Y, es fácil culpar al sistema y pensar en,
04:19
And, you know, it's easy to blame the system and think about,
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259100
2880
oh, la política tiene que cambiar algo.
04:22
oh, the politics have to change something.
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262020
2000
Comienza con nosotros como padres para alentar a las escuelas
04:24
I think it starts with us as parents to really encourage the schools
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264060
3200
a pensar a futuro y pensar fuera de la caja qué es la enseñanza directa
04:27
to think ahead and think outside the box
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267300
1920
04:29
of what frontal lessons are and used to be when we went to school.
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269260
4760
y lo que solían ser cuando fuimos a la escuela.
04:34
The second one is start-up and the start-up ecosystem.
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274060
2640
La segunda es el ecosistema de startups.
04:36
It's so hard to found a company in Germany and Austria
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276740
3600
Es tan difícil fundar una empresa en Alemania y Austria
04:40
and in many European countries.
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280380
1560
y en muchos países europeos.
04:41
The GmbH has to go away.
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281940
1720
La GmbH tiene que desaparecer.
04:43
That's just the fact.
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283700
1200
Ese es el hecho.
04:44
You see a lot of German start-ups
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284940
1840
Ves muchas startups alemanas
04:46
that the first thing they do is they go on Stripe Atlas
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286780
3000
que lo primero que hacen es ir a Stripe Atlas
04:49
and click in a Delaware LLC,
100
289820
1600
y crear una LLC en Delaware,
04:51
because that's much easier to collect angel investments, right?
101
291460
2960
porque es mucho más fácil recaudar inversiones ángeles, ¿sí?
04:54
We have so much regulation in Europe,
102
294420
1840
Tenemos tanta regulación en Europa,
04:56
GDPR, you know, DSA, DMA, you name it,
103
296300
3040
GDPR, DSA, DMA, lo que sea,
04:59
that start-ups need to follow instead of building cool shit, right?
104
299380
4040
que las startups necesitan seguir en vez de construir cosas geniales, ¿sí?
05:03
Like that's I think the biggest issue we have
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303420
2160
Creo que ese es el mayor problema que tenemos
05:05
where we need to build a new ecosystem ...
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305620
2400
donde necesitamos construir un nuevo ecosistema...
05:08
Because we know from the innovator’s dilemma
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308060
3280
Porque sabemos por el dilema del innovador
05:11
that disruption is coming from start-ups.
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311380
2040
que la disrupción viene de las startups.
05:13
The big incumbents cannot create disruption.
109
313460
2080
Los grandes incumbentes no pueden crear disrupción.
05:15
There's exceptions, of course.
110
315580
1880
Hay excepciones, por supuesto.
05:17
And, you know, hopefully GitHub and Microsoft are seen as one.
111
317500
2920
Y, espero que GitHub y Microsoft sean vistos como uno.
05:20
But the regular mode is that start-ups are the companies,
112
320420
3600
Pero el modo regular es que las startups son las empresas,
05:24
the founders are the ones that are pushing society forward.
113
324060
3160
los fundadores son quienes empujan a la sociedad hacia adelante.
05:27
And then lastly, you know, infrastructure.
114
327260
2400
Y luego, por último, la infraestructura.
05:29
You know, my hometown, on their web page,
115
329660
2000
Mi ciudad natal, en su página web,
05:31
they're saying 95 percent of all households have broadband internet.
116
331700
3200
dice que el 95 % de los hogares tienen internet de banda ancha.
05:34
But what they mean is 50 Mbit.
117
334940
1720
Pero lo que quieren decir es 50 Mbit.
05:36
That's not broadband.
118
336660
2000
Eso no es banda ancha.
05:39
When my kids stream Netflix or YouTube and play Minecraft with their friends
119
339140
4240
Cuando mis hijos transmiten Netflix o YouTube y juegan Minecraft con sus amigos
05:43
and have a WhatsApp chat open all at the same time,
120
343420
2720
y tienen un chat de WhatsApp abierto al mismo tiempo,
05:46
I can no longer, you know,
121
346180
1280
ya no puedo,
05:47
join the Zoom call with you to prepare this session.
122
347460
2480
unirme a la llamada de Zoom contigo para preparar esta sesión.
05:49
And I think this is where the European Union ultimately needs to go in
123
349940
4160
Y creo que aquí es donde la Unión Europea finalmente necesita intervenir
05:54
and have an infrastructure package,
124
354140
2800
y tener un paquete de infraestructura,
05:56
and not bridges and streets and all that.
125
356980
2560
y no puentes y calles y todo eso.
05:59
That's that's good too.
126
359580
1160
Eso también está bien.
06:00
But like broadband internet, fiber everywhere.
127
360780
3160
Pero como internet de banda ancha, fibra en todas partes.
06:05
VG: Well, some might argue that regulation is good.
128
365260
4960
VG: Bueno, algunos podrían argumentar que la regulación es buena.
06:10
How do you stand on that?
129
370260
1840
¿Cómo te posicionas al respecto?
06:12
TD: Regulation is good if you're a big company
130
372420
2280
TD: La regulación es buena si eres una gran empresa
06:14
with a big law department and big enterprise customers,
131
374740
2600
con un gran departamento legal y grandes clientes
06:17
because then you can go into a sales process and say,
132
377340
2480
porque entonces entrar en un proceso de ventas y decir,
06:19
here, I check all the boxes,
133
379860
1360
cumplo todos los requisitos,
06:21
so you don't have to argue with the legal team and the DPA.
134
381220
2960
no tienes que discutir con el equipo legal y el DPA.
06:24
Instead, you can just, you know,
135
384180
1840
En cambio, puedes pasar
06:26
go through the sales process much quicker.
136
386020
2040
por el proceso de ventas mucho más rápido.
06:28
But it's not good for open-source innovation.
137
388060
2120
Pero no es bueno para la innovación de código abierto y pequeñas startups
06:30
It's not good for small start-ups
138
390180
1600
06:31
that do not want to spend all their money on billable hours for, you know,
139
391820
4160
que no quieren gastar todo su dinero en horas facturables para,
06:36
consulting company or for a law firm.
140
396020
2800
una empresa consultora o un bufete de abogados.
06:38
And so there needs to be exceptions in those regulations.
141
398860
2680
Y así que deben existir excepciones en esas regulaciones.
06:41
Innovation needs to be focused on enabling researchers,
142
401580
4040
La innovación necesita estar enfocada en permitir que investigadores,
desarrolladores de código abierto y fundadores de startups
06:45
open-source developers and start-up founders
143
405620
2080
06:47
to move really quickly.
144
407700
1160
se muevan realmente rápido.
06:48
And then if they reach a certain size,
145
408900
1840
Y luego, si alcanzan un cierto tamaño,
06:50
when they actually become relevant to the system.
146
410740
2320
cuando realmente se vuelven relevantes para el sistema.
06:53
Same with banking, right?
147
413100
1200
Lo mismo con la banca, ¿sí?
06:54
When they become relevant to the system,
148
414340
2040
Cuando se vuelven relevantes para el sistema,
06:56
that's when the regulation, the strongest regulation needs to apply.
149
416380
3280
y ahí debe aplicarse la regulación más estricta.
07:00
VG: And do you see, you know like,
150
420420
2120
VG: Y, ves...
07:02
we lived through this really fast-paced,
151
422580
2680
hemos vivido en este entorno tan acelerado,
07:05
really, really fast-paced environment with AI.
152
425260
3360
muy, muy acelerado con la IA.
07:09
Do you see it now leveling the playing field internationally?
153
429260
5040
¿Ves que ahora se está nivelando el campo de juego internacionalmente?
07:14
And again, with a bit of a perspective on Europe.
154
434340
3480
Y de nuevo, con un poco de perspectiva sobre Europa.
07:18
How does that change the game for a small company,
155
438100
3840
¿Cómo cambia eso el juego para una pequeña empresa,
07:21
a start-up from Germany, for instance?
156
441980
2840
una startup de Alemania, por ejemplo?
07:25
TD: I think it changes the game from two sides
157
445700
2200
TD: Creo que cambia el juego desde dos lados
07:27
and one is actually on my shirt,
158
447900
1560
y uno está en mi camiseta,
07:29
it says, “Copilot speaks my language,”
159
449500
1840
dice: "Copilot habla mi idioma",
07:31
because you can use Copilot, ChatGPT,
160
451340
1920
porque puedes usar Copilot, ChatGPT,
07:33
almost all these AI chatbots
161
453260
2760
casi todos estos chatbots de IA
07:36
in the language you grew up with.
162
456020
1680
en el idioma con el que creciste.
07:38
Here in Austria and Germany, it's German, right?
163
458060
2240
Aquí en Austria y Alemania, es alemán, ¿sí?
07:40
Most six-year-olds, seven-year-olds, first-, second-graders,
164
460300
2880
La mayoría de los niños de 6 y 7 años, de primer y segundo grado,
07:43
they speak mostly German or Croatian or Italian, Spanish,
165
463180
5280
hablan principalmente alemán o croata o italiano, español,
mientras que la industria del código abierto y del software
07:48
while the open source and the software industry
166
468460
2480
07:50
are mostly English speaking.
167
470980
1840
son principalmente angloparlantes.
07:52
And so if you want to learn coding
168
472820
1640
Y así que si quieres aprender a programar
07:54
because you have already played Super Mario or Minecraft,
169
474500
3760
porque ya has jugado Super Mario o Minecraft,
07:58
you don't want to learn English first,
170
478260
1840
no quieres aprender inglés primero,
quieres construir un pequeño juego
08:00
what you want to do is build a little game
171
480100
2040
como humanos queremos eso, crear algo.
08:02
because that's what humans want to do, they want to create something.
172
482180
3240
Y así que ahora pueden abordar esto simplemente preguntando en alemán,
08:05
And so they can now approach this by just asking in German,
173
485420
2800
¿cómo creo un juego de serpiente o un juego de pong
08:08
how do I create a snake game or pong game
174
488220
1960
08:10
or how do I build a Minecraft extension?
175
490220
2200
o cómo construyo una extensión de Minecraft?
08:12
And they don’t need parents at home that have a technical background, right?
176
492420
3600
Y no necesitan que los padres en casa tengan un trasfondo técnico, ¿sí?
08:16
Like, if you don't have anyone at home without AI
177
496060
3000
alguien en casa sin IA
08:19
that can help you when you're stuck.
178
499100
1720
que pueda ayudarte cuando estés atascado.
08:20
And that's the most important moment when you learn something
179
500860
2880
Y ese es el momento más importante al aprender algo,
08:23
is when you're stuck, how do you unstuck yourself
180
503740
2320
no atascarse
para no frustrarse y abandonar
08:26
so you're not frustrated and just throw it away
181
506060
2200
y volver a TikTok.
08:28
and go back scrolling through TikToks?
182
508300
1840
Ese es el momento en el que la IA es muy útil,
08:30
That's the moment where AI is really helpful,
183
510140
2120
y creo que va a haber una gran democratización.
08:32
and that's where I believe there's a huge democratization going to happen.
184
512300
3480
Y ya está sucediendo en países como India o Brasil.
08:35
And it's already happening in countries like India or Brazil.
185
515820
3440
08:39
The second piece is, you know,
186
519300
1760
La segunda parte es,
Europa se ha quedado atrás en la transformación de la nube,
08:41
Europe has slept through the cloud transformation,
187
521060
2560
08:43
like, most European countries are way behind
188
523660
2080
la mayoría de los países europeos están muy rezagados
08:45
on the cloud transformation.
189
525740
2440
en la transformación de la nube.
08:48
If you look in, you know,
190
528180
1400
Si miras en,
08:49
the Dräger report that came out a couple of weeks ago,
191
529620
3440
el informe Dräger que salió hace un par de semanas,
08:53
of the top 50 tech companies, only four are European.
192
533060
3800
de las 50 principales empresas tecnológicas, solo cuatro son europeas.
08:56
And I'm sure most of you cannot actually name those four.
193
536900
2680
Y estoy seguro de que la mayoría de Uds. no puede nombrar esas cuatro.
08:59
I can only name one, SAP.
194
539580
1320
Solo puedo nombrar una, SAP.
09:01
And in the last 50 years,
195
541220
3200
Y en los últimos 50 años,
no ha habido una sola empresa europea que se haya fundado que haya alcanzado
09:04
there has been not a single European company that has been founded
196
544420
3120
09:07
that has reached more than 100 billion in market capitalization,
197
547580
3000
más de 100 000 millones en capitalización de mercado,
y las seis empresas de un billón de dólares en EE. UU.
09:10
while the six trillion-dollar companies in the US
198
550580
2320
09:12
all have been founded in the last 50 years.
199
552900
2000
han sido fundadas en los últimos 50 años.
09:14
That's where the opportunity with AI is, we get a fresh start.
200
554940
2920
Ahí está la oportunidad con la IA, tenemos un nuevo comienzo.
09:17
We don't need to catch up on the cloud
201
557860
2360
No necesitamos ponernos al día con la nube
09:20
as much as we need to be all-in on AI.
202
560220
3000
tanto como necesitamos estar inmersos en la IA.
09:23
And it starts all with you, right?
203
563260
1640
Y todo comienza contigo, ¿sí?
09:24
We can always blame it on the politics and on the system
204
564900
2640
Siempre podemos culpar a la política y al sistema
09:27
and on our bosses.
205
567580
1160
y a nuestros jefes.
09:28
It starts with all of us embracing this new technology.
206
568780
2640
Todo comienza con que todos abracemos esta nueva tecnología.
09:31
I'm assuming that's why you're here today.
207
571460
2000
Supongo que por eso estás aquí hoy.
09:33
And hopefully tomorrow you're using some AI in your life,
208
573500
2720
Y espero que mañana estés usando alguna IA en tu vida,
o descubriendo cómo funciona la IA
09:36
or figuring out how AI works
209
576220
1680
09:37
and how you can leverage AI in your career
210
577940
2000
y cómo puedes aprovechar la IA en tu carrera
09:39
or your start-up or your team.
211
579980
2080
o tu startup o tu equipo.
09:42
VG: Yeah, thank you for that.
212
582100
1400
VG: Sí, gracias por eso.
09:43
I want to push back, though, a bit,
213
583500
1720
Sin embargo, quiero contrarrestar un poco,
09:45
because it sounds, and probably this is a criticism
214
585220
4520
porque suena, y probablemente esta es una crítica
09:49
that Silicon Valley usually gets, right,
215
589780
2680
que Silicon Valley suele recibir, ¿sí?
09:52
it sounds techno-optimistic, right?
216
592460
3160
Suena techno-optimista, ¿sí?
09:55
What about --
217
595660
1160
¿Qué pasa con...
09:58
A comparison that I've always heard is,
218
598420
2560
Una comparación que siempre he oído es,
estamos viviendo quizás una nueva revolución,
10:01
you know, we're living through perhaps a new industrial,
219
601020
3120
un nuevo tipo de revolución industrial, ¿sí?
10:04
a new type of industrial revolution, right?
220
604180
2000
10:06
When I think back on the Industrial Revolution, the actual one,
221
606220
3600
Cuando pienso en la Revolución Industrial, la real,
10:09
it had really heavy short-term consequences.
222
609860
4680
tuvo consecuencias realmente graves a corto plazo.
10:14
So what would you say to somebody
223
614540
2000
Entonces, ¿qué le dirías a alguien
10:16
who would call you a techno-optimist?
224
616540
2000
que te llamaría un techno-optimista?
10:19
TD: What's wrong with being an optimist,
225
619420
2040
TD: ¿Qué hay de malo en ser optimista,
10:21
would be my first response.
226
621500
1600
sería mi primera respuesta.
10:23
Especially as a German,
227
623700
1360
Especialmente como alemán,
10:25
I think, you know, being optimistic is separating me from the masses.
228
625060
3280
creo que ser optimista me separa de las masas.
10:28
(Laughter)
229
628380
1520
(Risas)
10:30
(Applause)
230
630740
4000
(Aplausos)
10:36
I think we, as humans, have the challenge that, you know,
231
636100
2760
Creo que nosotros, como humanos, tenemos el desafío de que,
10:38
we love to focus on the day by day.
232
638900
1880
nos gusta enfocarnos en el día a día.
10:40
And the day by day,
233
640780
1240
Y el día a día,
ya sea en nuestras vidas o en el mercado de valores,
10:42
whether it's in our lives or in the stock market,
234
642060
2360
10:44
often has lots of ups and downs,
235
644420
1560
a menudo tiene muchos altibajos,
10:46
and we focus heavily on the downs
236
646020
1600
y nos enfocamos mucho en los bajos
10:47
because those are impacting us emotionally much more than the ups.
237
647620
3880
porque esos nos impactan emocionalmente mucho más que los altos.
10:51
But if we actually zoom out 10 years, 20 years, 30 years,
238
651500
3000
Pero si realmente ampliamos la vista 10 años, 20 años, 30 años,
10:54
or if I go back to my grandfather's generation, you know,
239
654540
3040
o si vuelvo a la generación de mi abuelo,
10:57
my father was born in 1939,
240
657620
1880
mi padre nació en 1939,
10:59
what life was back then,
241
659540
1800
cómo era la vida en aquel entonces,
11:01
there is no question that life has gotten massively better.
242
661380
3120
no hay duda de que la vida ha mejorado enormemente.
11:04
Like, massively.
243
664500
1200
Digo, enormemente.
11:05
Like, life in Europe, in Germany, in Austria,
244
665700
2680
Como, la vida en Europa, en Alemania, en Austria,
11:08
everywhere here and everywhere around the world
245
668380
3320
en todas partes aquí y en todas partes del mundo
ha mejorado tanto.
11:11
has gotten so much better.
246
671700
1360
Nuestras vidas son mucho más cómodas,
11:13
Our lives are so much more comfortable,
247
673100
1920
nuestras casas son mucho más cálidas, tenemos comida disponible.
11:15
our houses are so much warmer, we have food available.
248
675020
2600
11:17
And obviously with technology like smartphones,
249
677620
3440
Y, obviamente, con tecnología como los smartphones,
el internet y FaceTime,
11:21
the internet and FaceTime,
250
681060
1680
11:22
it's also much easier to travel all around the world,
251
682740
2520
también es mucho más fácil viajar por todo el mundo,
11:25
to live on the other side of the planet.
252
685260
1920
vivir al otro lado del planeta.
mudé a mi familia hace casi 10 años a Seattle,
11:27
You know, I moved my family almost 10 years ago to Seattle,
253
687220
2760
y llamamos a nuestros padres cada fin de semana por FaceTime.
11:30
and we call our parents every weekend on FaceTime.
254
690020
3440
11:33
That wasn't possible,
255
693500
1280
Eso no era posible,
11:34
you know, when people immigrated to the United States 100 years ago.
256
694780
3240
cuando las personas inmigraron a EE. UU. hace 100 años.
11:38
It's indisputable that the world has gotten better.
257
698060
2400
Es indiscutible que el mundo ha mejorado.
11:40
And I think we should have optimism that we can make it better ourselves.
258
700460
3480
Y creo que deberíamos tener optimismo de que podemos hacerlo mejor.
11:43
But of course, it starts with us, that's what I said earlier.
259
703940
2880
Por supuesto, comienza con nosotros, eso es lo que dije antes.
11:46
You know, we need to all have the mindset of: “I can change the world.
260
706860
3440
Necesitamos tener todos la mentalidad de: "Puedo cambiar el mundo.
11:50
I can make the world a better place.”
261
710340
2640
Puedo hacer del mundo un lugar mejor".
11:53
My first job after university was with Mercedes-Benz.
262
713020
2800
Mi primer trabajo después de la universidad fue con Mercedes-Benz.
11:55
So back then DaimlerChrysler, and their slogan is “The best or nothing.”
263
715860
3480
En ese entonces DaimlerChrysler, y su lema es “Lo mejor o nada”.
11:59
I feel like Europe needs to go back to this.
264
719380
2080
Siento que Europa necesita volver a esto.
12:01
We want to be the best in everything.
265
721500
1800
Queremos ser los mejores en todo.
12:03
We want to be the best in soccer, right?
266
723340
1920
Queremos ser los mejores en fútbol, ¿sí?
12:05
And we are kind of like the best in Formula One
267
725260
2200
Y somos un poco los mejores en Fórmula Uno
12:07
because almost all the Formula One teams are from Europe.
268
727500
2680
porque casi todos los equipos de Fórmula Uno son de Europa.
12:10
But let's apply that model to all the things that we're doing
269
730180
3560
Pero apliquemos ese modelo a todas las cosas que estamos haciendo
12:13
and all the ideas that we're pursuing,
270
733780
2320
y todas las ideas que estamos persiguiendo,
12:16
all the companies that we're building,
271
736140
1880
todas las empresas que estamos construyendo,
12:18
and I think we're going to create naturally a better world
272
738060
2720
y creo que vamos a crear naturalmente un mundo mejor
12:20
in the long run.
273
740820
1240
a largo plazo.
12:23
VG: Well, I sure hope so.
274
743140
1320
VG: Bueno, espero que sí.
12:26
I want to pick up on something you said earlier
275
746860
3120
Quiero retomar algo que dijiste antes
sobre enseñar a nuestros hijos a programar desde muy temprano.
12:30
about us teaching our kids to code very early on.
276
750020
4640
12:35
Now AI is changing the game there as well, right?
277
755540
3520
Ahora la IA está cambiando el juego también allí, ¿sí?
12:39
It influences the way we code,
278
759100
3560
Influye en la forma en que programamos,
12:42
perhaps, though, making coders obsolete.
279
762700
3880
quizás, sin embargo, haciendo que los programadores sean obsoletos.
12:46
So what would you say if like, I would argue
280
766580
3320
Entonces, ¿qué dirías si, por ejemplo, argumentara
12:49
OK, you develop technology that makes coders obsolete.
281
769900
5080
que desarrollas tecnología que hace obsoletos a los programadores?
¿Por qué deberíamos enseñar a nuestros hijos a programar?
12:55
Why should we teach our children to code?
282
775340
2280
12:57
TD: If you look back at my journey that I described earlier,
283
777660
3400
TD: Si miras mi trayectoria que describí antes,
podríamos haber hecho esa pregunta en cada momento del camino, cada año.
13:01
we could have asked that question at every point of the way, every year.
284
781100
3400
13:04
You know, you could have asked me the question when we went
285
784500
2760
podrías haberme preguntado la pregunta cuando pasamos
de cintas de casete a disquetes y luego a discos duros.
13:07
from cassette tapes to floppy disks to hard drives.
286
787300
2400
13:09
When we went from punch cards
287
789700
1600
Pasamos de tarjetas perforadas
13:11
that I first saw in my mom's office in the '80s
288
791340
3400
que vi por primera vez en la oficina de mi mamá en los años 80
13:14
to assembly language Basic
289
794780
2680
a lenguajes de programación como Basic
13:17
and all of a sudden, higher programming languages.
290
797500
2360
y de repente, a lenguajes de programación más avanzados.
13:19
When we went from no open-source at all and we build it all from scratch,
291
799900
3480
Pasamos de no tener código abierto y construir todo desde cero,
13:23
or we typed listings from computer magazines.
292
803380
2320
o escribir listados de revistas de computación.
13:25
And most of the listings weren't actually code,
293
805740
2200
La mayoría de los listados no eran código,
13:27
they were checksums
294
807980
1160
eran checksums
13:29
because you could put more checksums into the box on the page,
295
809180
2920
porque podías poner más checksums en la caja de la página,
hasta internet y el código abierto.
13:32
to the internet and open-source components.
296
812100
2080
13:34
Today, no startup anywhere around the world,
297
814180
2200
Hoy, ninguna startup en ningún lugar del mundo,
13:36
and no big company anywhere around the world
298
816420
2080
y ninguna gran empresa en el mundo
comienza un nuevo proyecto sin aprovechar componentes de código abierto, ¿sí?
13:38
is starting a new project without leveraging open-source components, right?
299
818540
3560
Sistemas operativos de código abierto como Linux,
13:42
Open-source operating system like Linux,
300
822100
1920
13:44
open-source editors like VS Code,
301
824060
1920
editores de código abierto como VS Code,
13:46
open-source container technology like Docker and Kubernetes,
302
826020
3680
tecnología de contenedores de código abierto como Docker y Kubernetes,
13:49
thousands of open-source libraries.
303
829700
1720
miles de bibliotecas de código abierto.
13:51
When you start a new React project, you immediately have hundreds,
304
831460
3320
Cuando inicias un nuevo proyecto de React, inmediatamente tienes cientos,
13:54
if not thousands of libraries in your dependency graph.
305
834780
2760
si no miles de bibliotecas en tu grafo de dependencias.
13:57
And that means millions of developers have contributed to your project
306
837540
4480
Significa que millones de desarrolladores han contribuido a tu proyecto
porque construyeron todas estas bibliotecas de código abierto,
14:02
because they built all these open-source libraries,
307
842060
2400
te facilitaron la vida.
14:04
they made your life easier.
308
844460
1320
14:05
But they haven’t replaced the demand for software developers.
309
845820
2880
Pero no han reemplazado la demanda de desarrolladores de software.
14:08
In fact, if you are in software development
310
848700
3040
De hecho, si estás en desarrollo de software
14:11
or if you're in a company that has software developers,
311
851740
2600
o si estás en una empresa que tiene desarrolladores,
apuesto a que todas tus solicitudes tardan demasiado
14:14
I bet you anything all your feature requests take way too long
312
854380
3120
para tu percepción personal.
14:17
for your personal perception.
313
857500
1840
Porque los desarrolladores tienen efectivamente dos listas de tareas.
14:19
Because the developers have effectively two backlogs.
314
859380
2520
14:21
They have the innovation backlog.
315
861900
1600
Tienen la lista de innovación.
14:23
You know, their own ideas,
316
863540
1240
Sus propias ideas,
14:24
their product manager's ideas, their customer feedback,
317
864820
2600
las ideas del gerente de producto, los comentarios de los clientes,
14:27
all these kind of things,
318
867460
1240
todas esas cosas,
14:28
the innovation that drives the company forward.
319
868700
2200
la innovación que impulsa a la empresa.
14:30
And that's an endless backlog.
320
870940
1480
Y esa es una lista interminable.
14:32
I will never be done with the GitHub backlog.
321
872420
2120
Nunca terminaré con la lista de GitHub.
14:34
I will just retire and give up
322
874540
1520
Me retiraré y renunciaré
14:36
and somebody else comes in and takes over with my team.
323
876100
2840
y vendrá otra persona a tomar el control con mi equipo.
14:38
And then on the other side we have you know, the tech debt,
324
878980
3640
Y luego, por otro lado, tenemos la deuda técnica,
14:42
the compliance requirements,
325
882660
1600
los requisitos de cumplimiento,
14:44
all the European regulations and the California regulations,
326
884300
3800
todas las regulaciones europeas y las regulaciones de California,
14:48
security, privacy, accessibility,
327
888140
2760
seguridad, privacidad, accesibilidad,
14:50
all these other things that you also have to do
328
890900
2200
estas otras cosas que también hay que hacer
14:53
because if you don't do them, your customers don't trust you anymore,
329
893140
3280
porque si no las haces, tus clientes ya no confían en ti,
14:56
you have a security issue,
330
896460
1240
hay un problema de seguridad,
14:57
and you have to go to the press
331
897740
1480
y tienes que ir a la prensa
14:59
and tell them that you lost all the customer data,
332
899260
2360
y decir que perdiste todos los datos de los clientes,
15:01
which is often driving a company close to bankruptcy.
333
901620
3720
lo que a menudo lleva a una empresa cerca de la bancarrota.
15:05
And so you have to balance those two backlogs, and they’re both endless.
334
905380
3400
Hay que equilibrar esas dos listas de tareas, y ambas son infinitas.
15:08
And you can’t only do this one, and you can’t only do that one.
335
908780
2960
Y no puedes hacer solo una, y no puedes hacer solo la otra.
15:11
So you need to use AI to bring it a little bit down, further down,
336
911740
3120
Así que necesitas usar IA para reducir un poco la carga,
15:14
so developers can actually innovate more.
337
914860
1960
para que los desarrolladores puedan innovar más.
15:16
And now with AI they no longer have to only do back end and front end.
338
916820
3320
Y ahora con IA ya no es hacer solo el back end y el front end.
Hay que hacer back end, front end, IA y evaluaciones fuera de línea y en línea
15:20
They have to do back end and front and AI and offline evals and online evals
339
920140
3600
15:23
and prompt engineering and new models left and right.
340
923740
2520
y diseño de prompts y nuevos modelos a izquierda y derecha.
15:26
So I'm sure there's a bunch of sessions for that as well.
341
926260
2880
Estoy seguro de que hay muchas sesiones para eso también.
15:29
And so I don't think we are running out of work.
342
929140
2280
No creo que estemos quedándonos sin trabajo.
15:31
I think we are drowning in software.
343
931420
1760
En software estamos saturados.
15:33
Marc Andreessen said, “Software is eating the world,”
344
933180
3680
Marc Andreessen dijo, "El software está comiendo al mundo",
15:36
over 10 years ago.
345
936860
1200
hace más de 10 años.
15:38
Software has eaten the world.
346
938060
1440
El software ha comido al mundo.
15:39
And we as software developers are drowning in code.
347
939500
2440
Los desarrolladores tenemos sobreabundancia de código.
15:41
And we're still managing COBOL from the '50s and '60s at the same time.
348
941980
3360
Y todavía estamos gestionando COBOL de los años 50 y 60 al mismo tiempo.
15:46
(Applause)
349
946060
5480
(Aplausos)
15:51
VG: So what you're saying is with AI, even more work for developers.
350
951940
4960
VG: Estás diciendo que con IA hay aún más trabajo para los desarrolladores.
15:57
And I know GitHub is sort of aiming for a world
351
957620
4840
Y sé que GitHub está buscando un mundo
16:02
where even more developers are enabled to work and cooperate,
352
962500
6960
donde aún más desarrolladores trabajen, cooperen
16:09
maybe share a bit of that vision.
353
969460
2160
y quizás compartan un poco esa visión.
16:12
How would we get to a world
354
972980
1880
¿Cómo llegaríamos a un mundo
16:14
where we have not a few hundreds of millions of developers,
355
974860
4880
donde no tengamos unos pocos cientos de millones de desarrolladores,
16:19
but over a billion developers, for instance?
356
979740
2640
sino más de mil millones de desarrolladores, por ejemplo?
TD: En GitHub, uno de nuestros valores más importantes,
16:23
TD: At GitHub, one of our most important values,
357
983100
2320
16:25
if not the most important value,
358
985460
1600
si no el más importante,
es poner al desarrollador primero, en cada decisión que tomamos
16:27
is that we have the saying,
359
987060
1440
16:28
as we always put the developer first in every decision we make,
360
988500
3000
en cada diseño de producto, en cada proceso.
16:31
every product design, every process.
361
991500
1800
Mi equipo de recursos humanos está usando GitHub.
16:33
My HR team is using GitHub.
362
993300
1400
16:34
My legal team is using GitHub,
363
994740
1440
Mi equipo legal está usando GitHub,
y eso significa líneas rojas mucho más fáciles
16:36
which also means red lines are much easier
364
996180
2040
16:38
because it’s just a diff and a pull request.
365
998220
2080
porque es solo un diff y una solicitud de extracción.
16:40
And that comes with, you know,
366
1000300
1920
Y eso viene con,
16:42
the conviction that if you want to put developers first,
367
1002220
3240
la convicción de poner a los desarrolladores primero,
implica que quieres hacer a los desarrolladores más felices.
16:45
that means you want to make developers happier.
368
1005500
2400
16:47
Because happy developers are productive developers,
369
1007940
2400
Porque desarrolladores felices son desarrolladores productivos,
16:50
productive developers are innovating and building great software.
370
1010340
3280
que innovan y crean gran software.
16:53
And so Copilot is following that vision,
371
1013620
3280
Por eso Copilot sigue esa visión,
16:56
because we really built copilot back in 2020
372
1016940
3040
porque realmente construimos Copilot en 2020 porque queríamos
16:59
because we wanted to make our developers a little bit more productive,
373
1019980
3360
que nuestros desarrolladores fueran un poco más productivos,
17:03
a little bit more happy.
374
1023380
1160
un poco más felices.
17:04
And we believe, you know,
375
1024580
1200
Y creemos,
17:05
that journey will continue throughout the next years.
376
1025820
2960
que ese viaje continuará durante los próximos años.
17:08
If you think about the original Copilot,
377
1028820
1960
Si piensas en el Copilot original,
17:10
it was just predicting the next line of code, multiple lines of code,
378
1030780
3320
predecía la siguiente línea de código, múltiples líneas de código,
17:14
complex algorithms, often just boilerplate,
379
1034140
2160
algoritmos complejos, a menudo solo plantillas,
17:16
you could explain code,
380
1036340
1160
podías explicar código,
17:17
you can now document that method,
381
1037500
1600
ahora puedes documentar ese método,
17:19
you can write test cases.
382
1039140
2000
puedes escribir casos de prueba.
17:21
And you can all do that in natural language.
383
1041180
2280
Y puedes hacer todo eso en lenguaje natural.
17:23
And that building block of a line of code
384
1043460
2600
Y ese bloque de construcción de una línea de código
17:26
or multiple lines of code
385
1046060
1200
o múltiples líneas de código
17:27
is going to grow as the AI becomes more powerful.
386
1047300
2840
va a crecer a medida que la IA se vuelva más potente.
17:30
We will have smaller agents that write a whole module or a class,
387
1050140
4560
Tendremos agentes más pequeños que escriben un módulo completo o una clase,
algo que prueba todo el software para no tener que escribir casos de prueba.
17:34
something that tests all our software so we don't have to write test cases.
388
1054740
3560
No conozco a muchos desarrolladores que amen escribir casos de prueba.
17:38
I don't know many developers that love writing test cases.
389
1058340
2720
17:41
It's more like, how little test cases can I get away with
390
1061100
2720
Es más como, ¿cuántos casos de prueba puedo evitar
17:43
so I pass code review and can move on to the next cool thing.
391
1063820
3560
para pasar la revisión de código y hacer otra tarea interesante?
17:47
So we really are on that journey of sparking new ideas,
392
1067380
4160
Estamos en ese recorrido de desencadenar nuevas ideas,
17:51
of enabling people to write a short prompt and getting a little mini game,
393
1071580
5560
de permitir escribir un breve prompt y obtener un pequeño juego,
17:57
a little web page, a little module,
394
1077180
2240
una pequeña página web, un pequeño módulo,
17:59
a piece of code that pushes them forward,
395
1079460
2480
un código que genere un impulso hacia adelante,
18:01
that lets them stay in their creative flow.
396
1081940
3480
que permita mantener el flujo creativo.
18:05
I know many people that use Copilot both in their work life, you know,
397
1085460
3880
Conozco a muchas personas que usan Copilot tanto en su vida laboral,
18:09
from Monday through Friday,
398
1089340
1320
de lunes a viernes,
18:10
but also are telling me, “This is so great for my hobby projects that I work on
399
1090700
3720
pero también me dicen: "Es genial para mis pasatiempos en los que trabajo
18:14
on a Sunday afternoon, because I only have limited amount of time
400
1094420
3080
el domingo por la tarde, porque tengo un tiempo limitado
18:17
and getting back on my hobby is hard
401
1097500
1720
y volver a mi hobby es difícil
18:19
if I constantly have to go to my browser and look things up,
402
1099260
3200
si tengo que ir constantemente al navegador y buscar cómo hacer cosas,
18:22
how things are done instead of just staying in that flow."
403
1102460
2720
en lugar de quedarme en ese flujo".
Así que queremos inspirar ideas,
18:25
So we want to spark ideas, you know,
404
1105220
1880
queremos mantener a los desarrolladores en el flujo,
18:27
we want to keep developers in the flow,
405
1107140
2000
18:29
and we want to enable, you know, a billion people on this planet,
406
1109180
3080
y queremos habilitar a mil millones de personas en este planeta,
18:32
60-year-olds, you know, 20-year-olds, 50-year-olds,
407
1112260
2520
de 60 años, de 20 años, de 50 años,
18:34
anyone who wants to learn coding, to learn coding.
408
1114780
2840
que quien quiera aprender, a programar, lo haga.
18:38
VG: That's kind of a great future, if you ask me.
409
1118100
2880
VG: Ese es una suerte de gran futuro, si me preguntas.
18:40
Now, before we go, I know we're running out of time,
410
1120980
2440
Antes de irnos, sé que se nos acaba el tiempo,
18:43
but, I'm curious.
411
1123460
2040
pero tengo curiosidad.
18:45
I mean, a lot of people know GitHub here.
412
1125500
2960
Quiero decir, mucha gente conoce GitHub.
18:48
A lot of people know Copilot.
413
1128500
2280
Mucha gente conoce Copilot.
Tengo curiosidad si puedes compartir lo que viene a continuación.
18:52
I'm curious if you can share what comes next.
414
1132140
2440
18:54
What is GitHub working on?
415
1134620
1840
¿En qué está trabajando GitHub?
18:56
TD: So we have our conference coming up,
416
1136780
1960
TD: Tenemos nuestra conferencia próximamente,
18:58
and we have a lot of exciting announcements
417
1138740
2200
y hay muchos anuncios emocionantes
19:00
that I cannot share with you today.
418
1140980
1720
que no puedo compartir contigo hoy.
19:02
(Laughter)
419
1142700
1200
(Risas)
19:03
But I think, you know,
420
1143900
1280
Pero creo que,
19:05
it goes along that journey that I mentioned
421
1145180
2600
va en línea con ese recorrido que mencioné
19:07
that we will, you know, introduce a new product
422
1147780
3040
que presentaremos un nuevo producto
19:10
that lets you spark new ideas
423
1150860
2080
que permitirá inspirar nuevas ideas
19:12
and where you can explore those ideas and build little cool apps.
424
1152940
3320
para explorar esas ideas y construir pequeñas aplicaciones geniales.
19:16
VG: Great, so a nice teaser.
425
1156700
1960
VG: Genial, así que un buen avance.
19:18
Looking forward to finding out more.
426
1158660
1800
Espero saber más.
19:20
Thank you a lot.
427
1160460
1120
Muchas gracias.
19:21
TD: Thank you.
428
1161580
1000
TD: Gracias.
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