Las profesiones del futuro.

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Para todos los públicos La cuarta revolución - Episodio 3 - ver ahora
Transcripción completa

"La primera revolución industrial

llegó con la máquina de vapor".

"Un siglo después, la producción en serie y la electricidad

protagonizaron la segunda".

"Más tarde, con los ordenadores y las telecomunicaciones,

llegó la tercera revolución".

"Y hoy el avance de las tecnologías digitales,

físicas y biológicas está transformando el mundo".

"Asistimos a un tiempo fascinante que está cambiando nuestra vida

de una manera profunda. Y creo que nadie debería quedarse atrás".

Soy Silvia Leal y te invito a entrar en "La cuarta revolución".

Todos somos datos. Lo que hacemos en casa,

en el trabajo, por la calle,

deja una huella y genera un impacto.

Llegará un momento en el que las máquinas

nos conocerán mejor que nosotros.

¿Estamos preparados? ¿Nos hará más eficaces?

¿Menos independientes?

¿Qué tecnología posibilita que Santander sea tan inteligente?

Bueno, hay muchas tecnologías que podemos aplicar

en la ciudad inteligente.

Las primeras que se implantaron en Santander

son sensores que están repartidos por... por la ciudad,

que recogen los niveles de... de CO2,

que recogen los niveles también de temperatura.

Es decir, hay del orden en este sentido

de unos 12 000 dispositivos repartidos por la ciudad

entre sensores y otros dispositivos

de comunicación que llevan al final esa información

a lo que llamamos la Plataforma de Cuidad o Plataforma Smartcity.

También tenemos sensores en todas las papeleras

que permiten que los operarios

puedan realizar el inventario

y puedan...

de alguna manera indicar

las operaciones que se hacen en esa papelera

o las reparaciones.

O sea, que en Santander no me va a pasar eso

de que voy a echar una latita y la papelera ya está llena.

Esa es la idea. (RÍE)

Esa es la idea, sí.

Marcelino, ¿están encendidas las bombillas?

Bueno, hombre, pero las hemos encendido para dar la bienvenida

a "La cuarta revolución".

Y esta es una de las cosas que hay que hacer,

mantener las luces apagadas cuando hay iluminación.

Hemos cambiado 22 700 iluminarias

en la ciudad, cambiándolas a tecnología led.

Con eso esperamos conseguir

un ahorro de un 80 % en el consumo

y alrededor de un 35 en el mantenimiento.

Y esto va a repercutir

en el bolsillo de los ciudadanos de Santander.

Marcelino, ¿qué me enseñarás ahora?

Bueno, pues te voy a enseñar un panel informativo

en el que vemos datos de la velocidad del viento,

de la humedad,

de la temperatura...

Y también se proporcionan datos de la calidad del agua y la presión.

El panel se ha instalado dentro de un proyecto

que se ha desarrollado en la ciudad, en dos zonas de la ciudad

y en las cuales instalaron en cada zona 1000 contadores inteligentes.

De forma que tenemos en total 2000 viviendas

que están dotadas de estos contadores.

Y los ciudadanos disponen de una aplicación

para controlar el consumo y, por lo tanto,

al final eso redunda

en que los ciudadanos pueden ahorrar en consumo.

Esto supone un ahorro económico, claro.

Esto es el Palacio de Riva-Herrera.

Y aquí se ha montado el centro de demostraciones de Smartcity.

Bueno, estas son las famosas papeleras inteligentes.

(RIENDO) Pues sí.

Todas ellas están equipadas,

pues con un dispositivo que las identifica.

Y de esa manera

los operarios del servicio pueden llegar e informar

de aquellas actuaciones que se hacen sobre ella

en cuanto a recogida o reparación.

Como verás, esta está estropeada.

Tiene la puerta mal.

Y bueno, podemos ahora poner una incidencia,

porque los ciudadanos disponen de una aplicación

que se llama Cuida Santander

para informar de esta circunstancia a la empresa.

Vale. Entonces yo cojo, me descargo la aplicación Cuida Santander.

Correcto.

La abro.

Hago una foto.

Enseñando cuál es la avería.

Y van a venir a arreglarla.

Entonces vamos a ver...

Vamos a la sala de demostraciones de Smartcity.

Y aquí vamos a ver cómo la incidencia que había reportado

una vez que ha sido reparada...

Vemos los datos de apertura.

Los datos de cierre, porque ya se ha reparado.

Y las fotografías asociadas.

Entonces ahora vamos a ver el sensor de un autobús.

Pues sí, Silvia, mira.

Concretamente, pues estos sensores permiten detectar

el nivel de CO2 que hay,

permite detectar ruidos.

Estos sensores lo que hacen es enviar la información

a nuestra plataforma de Smartcity.

¿Y aplicáis Big Data o inteligencia artificial?

Sí. Este tipo de cosas se resuelven con técnicas de Big Data.

Son grandes volúmenes de datos los que hay que manejar.

Porque debe ir dirigido a mejorar la vida de los ciudadanos.

Bueno, bueno, bueno.

Y veo que aquí tenemos

una herramienta de Big Data, ¿no? Donde vamos a poder...

¿Qué estamos viendo? Cuantos visitantes

hemos tenido en julio. Eso es.

Y entonces lo podríamos hacer también por zonas, ¿no?, veo.

Anda, por zona.

Y podríamos hacerlo por fecha

y ver qué día hemos tenido más visitantes.

Que este día, que era el 25 de julio...

Aquí se puede hacer más grande.

"Ciudades inteligentes como Santander serán cada vez

más frecuentes. ¿Pero cuál será su evolución?".

"Luis Alberto Alonso, arquitecto y científico

del MIT, trabaja desde hace años en la ciudad del futuro".

¿De dónde eres, Luis?

Soy de Madrid. ¿Y dónde estamos?

Ahora estamos en el City Science Group del MIT Media Lab.

Y esta es tu criatura. Una de las criaturas que tenemos.

La verdad es que me siento un poco padre,

pero tenemos muchas, muchas de estas mesas que llamamos "cityScope".

A mí me parece espectacular. Pero cuéntanos qué es

lo que hace, porque yo ahora mismo no sabría decirlo.

Ahora estamos en ese edificio.

Aquí. Ahí estamos.

Ese es el MIT Media Lab.

Tenemos un kilómetro por un kilómetro cuadrado

de Kendall.

Kendall es una parte de Boston.

Y este es el último terreno que tenemos en Kendall

para desarrollar arquitectura con un urbanismo

para generar sostenibilidad

y generar un barrio vibrante dentro de Kendall.

¿Y los puntitos de colores?

Los puntitos de colores son personas.

Hemos analizado el comportamiento de las personas

dentro de Boston.

Les hemos visto sus patrones de comportamiento

y los reproducimos en una simulación basada en agentes.

¿Para qué reproduces cómo se mueve la gente?

Porque queremos entender cómo la gente impacta en la ciudad,

cómo consiguen recursos, cómo generan contaminación,

cómo impactan en el transporte, etcétera.

¿Y qué tiene que ver todo eso

con estos cuadraditos que tenemos aquí con colores, letras...?

Como puedes ver, cada cuadradito es de Lego.

Sí. Y tienen un tac aquí, de color. Así que abajo tenemos una cámara

que puede leer este tac.

Cuando pongo aquí, podemos decir un poco

cuántas personas queremos que vivan dentro de ese cuadradito de Lego.

¿Y tendríamos el equivalente a un montón de puntos juntos?

Efectivamente. Cuanto más subo aquí,

mas puntos dentro de ese cuadradito.

Como verás, sube muchísimo.

Y eso va a generar una serie de impactos

en la densidad de personas que viven en el distrito.

Y en el radar que tienes allí, pues ves que la sombra azul

ha subido. Y eso significa

que estamos mejorando la calidad de vida

dentro del... del distrito.

Yo tengo dos preocupaciones en concreto.

Una: la contaminación.

Y la otra: los atascos. Ajá.

¿Esto cómo me puede ayudar?

Por ahora la ciudad no está mal.

Tenemos la carreteras en verde.

Así que tenemos una población bastante bien balanceada.

Traigo más gente al sistema, a ver qué pasa.

En este caso estamos hablando de gente joven que utiliza mucho

el transporte público,

pero como traemos tanta cantidad de gente,

al final el... el sistema de transporte está...

se vuele rojo, como ves. Completamente colapsado.

Madre mía. Efectivamente.

Y todo esto para hacerlo

entiendo que tenéis muchas tecnologías y datos.

Datos, sí. O sea, que trabajas

con mis datos.

Eh... con los tuyos probablemente todavía no,

pero si has estado con el móvil en Kendall, los tendremos.

Trabajamos con estándares europeos de seguridad de datos.

La gente tiene bastante miedo con esto.

Por eso te lo pregunto.

¿Qué tal gestionamos nuestros datos?

Pues como ciudadanos la verdad es que los gestionamos bastante mal.

La nueva normativa europea lo que nos dice es...

La empresa nos dice: "Tienes que firmar estos datos

o si no, no puedes usar mi plataforma".

Así que todos estamos firmando esos datos.

Ahora ya tenemos un contrato

y las empresas pueden usar esos datos como ellos quieran.

No les podemos denunciar, esa es la diferencia.

Ahí está la diferencia.

Antes era un vacío legal, por así decirlo,

no exactamente un vacío legal, pero podíamos decirles:

"Oiga, ¿qué hace con mis datos?". Ahora, no.

Ahora hemos firmado, hemos puesto en una casilla:

"Haz lo que quieras porque quiero este servicio".

Entonces, como conclusión de todo esto nos deberíamos de llevar

que tenemos que tener todavía más cuidado

que antes con los datos. Por supuesto.

Hay que tener mucho cuidado con lo que firmamos.

Tampoco quiero alarmar a la gente.

Pero, sin duda, ahora estás aceptando

unas cláusulas que antes no aceptabas.

Y entonces, desde los datos me quiero pasar a la contaminación,

que el otro problema. Sí.

Tú tienes algo que contarme. ¿En qué estás trabajando?

Estamos trabajando en vehículos eléctricos autónomos también.

Estamos trabajando en temas de infraestructura,

porque creemos que los coches en la ciudad

han estado bien hasta ahora,

¿pero qué pasa si miramos en otro tipo de movilidad?

Tienes que sustituir los coches con otro tipo de movilidad.

Con un transporte público más eficiente.

Pero es muy costoso.

Así que necesitamos soluciones.

Por supuesto, invertir en transporte público es importante.

Pero otras soluciones de una escala más humana,

que son mucho más asequibles y cercanas a nosotros.

La idea es: ¿qué pasa si tenemos una bicicleta autónoma,

que se puede mover, que además es un vehículo compartido autónomo?

¿Pues qué ocurre si este vehículo resuelve este problema

de la última milla y lleva productos, cajas, etcétera?

No sé si lo queréis conocer. Sí, sí.

Hey, PEV.

(BSO "La Guerra de las Galaxias")

¿Y si te digo que el sonido que hace me suena?

Sí. "La Guerra de las Galaxias". Somos friquis. (RÍE)

Por cierto que, si quieres, te puedes montar.

Ah, bueno. Yo a estas cosas no suelo decir que no.

Sí, sí.

Por lo general, ¿eh?

Bueno, mira. ¿Qué tal? ¿Cómo lo ves?

Estás bien, ¿eh?

(RÍE) ¿Esto qué es?

El PEV es una plataforma donde probamos tecnología.

El primer sistema de visión Del MIT

que se hizo para vehículos autónomos costaba más de 100 000 dólares.

Y lo que hemos hecho ha sido simplificar esa tecnología.

Y ahora nuestro sistema de visión cuesta 600 dólares.

Así que esa cámara que ves ahí es una cámara 360 grados

hecha simplemente con webscams

que cuestan 50 dólares.

Y aquí tengo unos mandos digitales

de casa, ir para atrás...

¿Esta parte qué hace? Efectivamente.

Pues puedes programar al PEV

para que te lleve a diferentes sitios.

Estamos ahora experimentando formas de comunicarse con el vehículo.

¿Pero cómo el vehículo puede hablar con la persona?

¡Ja! ¿O cómo un vehículo autónomo

habla con un peatón que cruza la calle?

Eso es lo que nos interesa a nosotros.

Por eso el PEV tiene luces,

por eso cuando digo: "Hey, PEV", me mira.

Y me habla.

Eso es cómo estamos trabajando con esa comunicación persona-vehículo.

Y parte de estos... de estos sensores

o botones que tienes es un poco

para explorar diferentes formas de darle información al vehículo

para saber adónde tiene que ir.

¿Y esta pantalla de aquí es porque como es autónomo, yo puedo ponerme

con las redes sociales y con Linkedin?

Es una de las funciones que tiene.

Otra es que como el coche está sensorizado,

puede ayudarte a ser mucho más saludable.

Hemos dicho que un triciclo,

bueno, una bici.

¿Entonces qué ocurre se ese vehículo que compartes

cada vez que lo utilizas él te la opción de decir:

"Puedes pedalear o te puedo llevar de forma autónoma"?

Imagina que siempre quieres ir de forma autónoma.

Seguramente él podrá informarte

de que, pues bueno, que a lo mejor para ser más saludable

quizá podrías pedalear un poquito y podría ayudarte

en proporción para que las cuestas te sean más fáciles.

Él te va a proponer ciertas opciones para ser más saludable.

"Tras hablar con Luis Alberto, si algo nos queda claro,

son las palabras eficacia y ahorro".

"¿Pero es posible aplicar esta eficacia en el hogar?".

"¿Cuánto tardaremos en vivir en casas totalmente inteligentes?".

Bueno, estoy aquí, en tu hogar inteligente

me han dicho. Sí, la verdad.

¿Qué es un hogar inteligente?

Pues al final es un hogar que te conoce. Tu mejor amigo.

¿Y eso qué quiere decir exactamente?

Pues realmente es un hogar

que conoce tus rutinas,

que te hace la vida más fácil,

más cómoda.

¿Y para eso qué utilizas: sensores, inteligencia artificial?

Sí. Un poco de todo. Realmente tenemos inteligencia artificial,

pero tenemos también nuestros aparatos conectados.

Al final, la conectividad es simplemente

una herramienta que nos permite,

bueno, pues adaptarnos a las rutinas de los usuarios.

Lo que pasa que yo ahora mismo, Cristina, que vengo a todo correr,

tengo un calor que no veas. Si no te importa,

voy a acercarme un momentito a abrir la ventana

mientras me explicas qué hacen vuestros electrodomésticos.

(Pitido)

¿Pero qué pasa?

¿Qué hemos activado aquí? Te hemos pillado. Te pillé.

¿Qué estabas haciendo?

(Pitido)

¿Cómo reacciona una casa inteligente

frente a la llegada de un caco? Pues como tú la configures.

Como tú quieras.

Por ejemplo, nosotros hemos puesto un sensor

para que nos salte una alarma en el móvil.

Otra opción sería esta cámara,

que es 360 y configurarla para que automáticamente

si alguien entra,

pues nos aparezca la imagen.

Puedes configurar absolutamente todo.

Imagínate que has dormido fatal y que te levantas

con muchísimo sueño.

Pues aparte de que tu casa te puede despertar con una luz

que va de menos a más, que te puede poner la música que quieras,

podría detectar que has dormido mal

y ponerte un café extrafuerte.

¿Vamos a ver el café? Venga.

Vamos. Lo estoy escuchando.

Lo cojo así, normal, ¿no? Sí, sí, sí.

¿Y todo esto es muy caro? Qué va.

Realmente, gracias a esto puedes llegar más fácil a final de mes.

Por ejemplo, mira, te voy a contar algo sobre nuestro frigorífico.

No sé si sabes que de todo lo que tiramos a la basura

el 40 % son frutas y verduras.

Nosotros tenemos un servicio dentro de nuestros frigoríficos

que gracias al reconocimiento de los alimentos

conseguimos mejorar muchísimo la capacidad de conservación.

Por ejemplo, aquí te está diciendo que tienes

una fruta, que además es una fruta cítrica,

y que se mantendrá más tiempo fuera del frigorífico.

Incluso puedes utilizar la receta que te sugiere. Imagínate.

Lomo de ternera, ¿vale? Estos parámetros que aparecen aquí

no los hemos elegido nosotros, sino que tenemos una colaboración

con el Basque Culinary Center,

que es el centro de cocineros profesionales

que hay en San Sebastián.

Y son ellos los que han testado nuestros aparatos

y elegido esos parámetros. Con lo cual,

si ellos nos aconsejan que estos son los parámetros óptimos,

es imposible que salgan mal.

Mira, prueba a darle. A ver.

Voy a irme a por algo un poquito más complicado.

Jarrete de ternera. Si yo le digo: "Jarrete de ternera",

me dice que lo tengo que poner a 180 grados.

Y se limpia solo veo, ¿no? También tenemos para limpieza

varios programas. Y efectivamente

este tipo de hornos incluso te recomienda cuándo limpiarlos.

Por si acaso se te olvida, ellos se encargan.

También se me olvida, pero más bien es pereza, Cristina.

Bueno, eso yo creo que a todos.

"Todos somos datos".

"Lo que hacemos deja un rastro digital

que puede llevar a que nos controlen".

"¿Estamos seguros?".

"Carme Artigas es una de las personas

que más saben sobre Big Data".

¿Qué es Big Data?

Big Data es la capacidad que tenemos de entender los datos.

Somos conscientes de que llevamos un móvil, de que interactuamos

por internet y estas interacciones

nos dejan un rastro digital.

Es decir, datos.

La capacidad de poder procesar esos datos,

poderlos analizar y poderlos entender es lo que se llama

Big Data. Porque con todos esos datos masivos

y con tecnologías que permiten hacerlo a muy bajo coste,

se puede detectar esos patrones de comportamiento

para poder predecir lo que va a ocurrir.

¿Quizá somos demasiado alarmistas en estos momentos?

Yo creo que no. Yo creo que es importante

ser conscientes de que los datos es un activo,

sobre todo la privacidad.

Los datos sensibles son los que tienen que ver con las personas.

Y es donde, sobre todo Europa, estamos a la cabeza a nivel mundial

en garantizar una serie de derechos

de los ciudadanos a su intimidad o a su "anormicidad"

y a su privacidad.

Esos es importante preservarlos

desde el punto de vista de garantías sociales.

¿Llegan herramientas como el Big Data o la inteligencia artificial

a quitar o a generar empleo?

Evidentemente va a haber una serie de empleos

que tal como los conocemos hoy van a desaparecer.

Pero igual que cualquier evolución tecnológica,

también se van a generar empleos nuevos.

Y ahí es donde tenemos que ser inteligentes a nivel de país

y empezar a formar a esas nuevas generaciones

que probablemente hoy están estudiando

para trabajar en trabajos o profesiones que no existen.

¿Estamos incorporándolo bien

en el sistema educativo a todos los niveles?

Yo creo que esa es la asignatura pendiente.

Y en lo bien o mal que lo hagamos

dependerá la competitividad de nuestro país.

Estamos en un mundo donde hay un exceso de información.

El pensamiento crítico,

la creatividad, el trabajo en equipo

van a ser habilidades muy importantes

que tenemos de empezar a enseñar en las aulas

no solamente la parte técnica, que también es imprescindible.

Hay que saber de matemáticas. Matemáticas va a ser, como digo yo,

los datos van a ser el nuevo alfabeto.

Quien no entienda o sepa leer los datos

difícilmente va a poder ser no solo un ingeniero,

sino un abogado o un médico.

Va a haber un mix de habilidades técnicas,

pero también habilidades sociales.

¿Cómo se puede predecir un crimen?

En primer lugar, como en todas las técnicas

de analítica avanzada de datos,

de "machine learning", de "deep learning",

utilizamos datos históricos.

Y el primero que tenemos es lo que ha pasado antes.

Pero no lo que ha pasado hace un mes, lo que pasó hace cinco años.

La ventaja del Big Data es que tú no tienes ningún prejuicio.

Es decir, tú no vas a buscar algo, sino que son los datos

los que te hablan.

La clave del Big Data es entender lo que te están contando los datos.

Pero esos datos no solamente son

los de eventos que ya conocemos,

sino que luego añadimos, enriquecemos esos datos

con muchísima más información.

El clima, las noticias, la bolsa.

No sé, el si ha ganado o no ha ganado la Super Bowl

el equipo de la ciudad, si hay una fiesta...

Todo eso son eventos que a veces pueden correlacionar

y a veces no.

Éramos capaces de predecir con un 80 % de fiabilidad,

pues un crimen. Y con alrededor de un 76, un secuestro.

Y algo también un poco parecido

ha sido un proyecto del que nos sentimos muy orgullosos,

que es trabajar junto al 112 de Canarias.

Imagínate la complejidad del 112,

que no solamente detecta pues incendios,

el derrumbe de un edificio,

sino también alguien que ha sufrido un ataque al corazón.

Lo que ocurre muchas veces es lo que llamamos detección de anomalías.

La inteligencia artificial nos permite detectar anomalías.

Lo contrario de Big Data, que son muchos datos,

es un solo dato.

Algo que no ocurre muy frecuentemente.

Y a veces ese evento que es poco frecuente

queda diluido en la multitud de datos

que está atendiendo. Es decir,

si hay un incendio y el servicio de emergencias

recibe 25 000 llamadas, está todo el mundo ocupado

por atender los incendios.

Y en cambio, esa llamada de infarto queda en segundo plano y esa persona

es mucho más importante que la atiendan

en un plazo pues crítico para su esperanza de vida.

Entonces lo que estamos ayudando en Big Data

es que no se nos pase ningún dato relevante aunque no sea abundante.

De manera que Big Data podría salvar la vida de los españoles.

Lo está salvando y estamos justamente muy satisfechos de eso.

"Viajamos a Barcelona".

"Allí, en la fábrica de Continental,

están usando con éxito los sensores conectados

y el Big Data para una producción más eficaz".

¿Qué tal? Buenos días.

Hola, Víctor. Esta es la bata que me debo poner.

Sí. ¿Por qué?

Por tema de... de limpieza.

¿Y tiene algo especial?

Es conductiva.

La tela no es normal.

Correcto. Se ven filamentos

para que sea una superficie conductiva y no dañar el producto.

¿Y qué es una empresa conectada? El mundo de la automatización

desde los años 70 ha ido creciendo mucho.

Pero el mundo de la informática ha crecido recientemente.

La industria conectada pretende unir esos dos mundos.

Lo mismo que pasa en nuestros hogares.

Tenéis los trabajadores conectados o trabajadores 4.0. ¿Qué es eso?

Este mundo lo que nos ha traído también

es el tema de los "wearables", los dispositivos vestibles:

los relojes, las gafas que son inteligentes.

Lo que hemos hecho es crear esto: el trabajador 4.0,

que lo que hacemos es proveerle

de este dispositivo, que por sí solo no es nada,

pero si lo juntamos con todo esto

de la informática y de las operaciones,

conseguimos un trabajador mucho más eficaz

y mucho más informado de lo que pasa a su alrededor.

Y entonces todo esto de la industria conectada,

el trabajador 4.0, ¿está haciendo que cada vez haya menos personas

trabajando en estas fábricas?

Bueno, hace que seamos más eficientes

en la industria conectada o en trabajador 4.0,

es un factor que nos ha hecho más eficientes

y hace que crezcamos y tengamos más capacidad

y competitividad y, por tanto, la empresa está creciendo.

¿Me das numeritos?

Ahora mismo somos alrededor de 900 personas,

cuando hace 3 años, pues éramos 300 menos.

Entonces vamos a ver ahora el funcionamiento de estos relojes

que son inteligentes, ¿no?

Sí. Bueno,

es un dispositivo con Android.

De hecho, es casi casi un teléfono.

Pero está en forma de reloj, que es mucho más cómodo para...

para el trabajador,

pues tener manos libres para poder ver algo

y seguir manipulando cosas. Ah, vale.

¿Y qué más?

Te conecta con la plataforma que tenemos, que ahí sí que está

la inteligencia que decide cuál es la tarea,

la siguiente tarea que tendrías que hacer

para tener el máximo de producción en tu línea.

La conexión, eso quiero ver yo.

¿Cuál cojo? El que tú quieras.

Pues este.

El turno C me hace ilusión. Pues tú misma.

Lo cojo y me lo pongo.

Perfecto.

Vale, genial.

Lo encendemos.

Lo que te dice aquí...

Tu responsable te dice: "Hoy estarás en la línea 8".

Y ahora está sin alertas.

Bueno, pues tenemos una alerta. Anda.

Ahora mismo la línea está desatendida, estamos aquí

y hay una máquina que espera ser atendida por el operario.

¿Vamos? Vamos para allá.

Aquí vemos que, por el motivo que sea,

la máquina está parada.

Pues lo que pone en la pantalla. Vamos a probar

a encenderla. Tú misma. La enciendo.

Y a mí ahora una cosa que me interesa es:

¿cuál hubiera sido el proceso, cuál es la diferencia sin el reloj?

Siendo el operario de esta línea, la línea tiene 70 metros de largo

y tienes muchas máquinas a atender.

Podría haber pasado que se hubiera parado,

el único signo externo de que se ha parado

es esta baliza de aquí.

Hasta que no te das cuenta, aquí el producto se va acumulando.

Y pierdes eficiencia.

No se pierde tiempo de producción. Sí.

Entonces vamos a ver ahora cómo utilizáis

la realidad aumentada para las líneas de producción, ¿no?

Para dar instrucciones paso a paso

de cómo es un procedimiento complejo.

Y con gafas de verdad, ¿no? Sí.

Estas son.

Y ahora empezarás a recibir las instrucciones paso a paso

de cómo realizar este procedimiento. Okey.

Abrimos el cristal.

Sacamos la pantalla.

Colocamos la pantalla en el carro de serigrafía.

Sacamos el rollo viejo de papel.

Quitamos las varillas del rollo viejo de papel

y se las ponemos al nuevo.

Colocamos el rollo nuevo de papel en la máquina.

Tiramos el rollo viejo de papel.

Cerramos el cristal.

Víctor, ¿lo he hecho bien? Perfecto.

Ya me puedo venir aquí a trabajar con vosotros.

Sí. Trabajadora 4.0.

Entonces ahora vamos a quitarnos todo,

porque entramos en zona negra.

Suena fatal, pero bueno,

es para distinguir de la zona blanca,

que es completamente limpia.

Y ahora entonces vamos a ver un modelo 3 D...

Ajá. ...de vuestra fábrica.

Un gemelo digital. Un gemelo digital.

De nuestra planta. Vaya.

Un gemelo digital vamos a ver.

Hola, Kepa. Tú haces gemelos, ¿no?

Gemelos. Me ha contado...

¿Qué vamos a ver con las gafas?

Vamos a ver todo lo que está ocurriendo en tiempo real,

toda la información que nos proporciona la planta:

robots, PLC,

toda la maquinaria industrial, las personas,

cómo se mueven, los vehículos autónomos en la fábrica,

todo en un modelo de tres dimensiones y en tiempo real,

con alertas, etcétera.

Las cosas contadas están bien,

pero yo quiero probar. Perfecto.

No hay mejor manera que con gafas de realidad mixta.

Lo mejor es que te las pongas, te pongas en el centro,

porque vas a ver el modelo en 3 D de la planta de Continental,

que está situado tal que aquí.

¿Ves la fábrica en tres dimensiones? Sí.

Es un holograma que tú te podrías mover alrededor,

como en "La guerra de las galaxias". Sí.

En tres dimensiones. Y ahí representamos

en tiempo real lo que ocurre en la fábrica.

¿Y esto para qué lo usáis?

Es como si, vamos, si pudieras tocar casi los edificios.

Claro, es un holograma en tres dimensiones de la planta,

de la fábrica, con todos los elementos,

todas las máquinas, robótica... Verás moverse

los vehículos autónomos, personas en movimiento.

Entonces toda la información que nos estás suministrando

en tiempo real la fábrica,

alertas, datos de sensores, datos de IT, de OT,

todo en tiempo real

en un modelo de tres dimensiones que tienes en el aire

y te puedes mover alrededor, puede seleccionar objetos,

puedes obtener información, etcétera.

Dicen que la información es poder.

Esto ya, vamos,

es lo siguiente, ¿no? Sí, sí.

Realmente tienes el gemelo digital de la fábrica

y además en tres dimensiones.

Sí, sí, vamos, es como una copia real.

¿Y el futuro de esta tecnología cuál es?

A nivel de dispositivos realmente sería demasiado aventurar,

está todo por hacer. Desde luego, estas gafas

es impresionante, pero es un primer paso.

Posiblemente se desarrollen nuevos formatos de gafas

para visualizar la información en tres dimensiones

mucho más avanzados, menos aparatosos,

más portables, etcétera.

La verdad es que es impresionante, es como desplazarte ahí

a través de tu gemelo quizás de manera digital.

Y espero que si realmente salva vidas y da productividad,

pronto lo tengáis en muchas fábricas.

Muchísimas gracias.

"Viviremos en casas y ciudades más inteligentes".

"Trabajaremos mejor, pero con el uso de Big Data".

"¿Podrá llegar a predecirse el crimen?".

Francisco, a mí me han contado que vosotros hacéis uso estadístico

de los datos para hacer predicciones.

¿Puedes decirme qué es lo que predecís?

Pues nosotros lo que vemos es las zonas

y momentos en los que hay mayor riesgo de que se cometan delitos

teniendo en cuenta los datos estadísticos

de... de delitos anteriores.

Sería un poco lo de estudiar el pasado

para conocer el futuro.

VERIPOL es una aplicación

que lo que hace es determinar la probabilidad

de que una denuncia falsa en dos tipos de delitos,

como el robo con intimidación y el hurto tirón,

nos va a dar la probabilidad, una probabilidad estimada,

de que esa denuncia sea falsa.

Una aplicación con inteligencia artificial que,

al fin y al cabo, lo que hace es traducir a matemáticas

la experiencia de ese policía.

Y el resultado fue espectacular.

Nos da una fiabilidad

del 92, 95, no recuerdo exactamente, por ciento

de casos en los que coincide.

En "La cuarta revolución"

vamos a tener la suerte de ver

un sistema de cartografía del crimen, Francisco.

Cuénteme lo que es.

Simplemente con los datos que tenemos

de las denuncias que hemos recibido

se representan en un mapa

de manera que nos va a determinar los puntos calientes.

Aquí se ve, por ejemplo, cuáles son las zonas

en las que hay una mayor concentración de delitos.

Esto es una zona de costa

en la que en verano hay bastante concentración de turistas.

Y si vemos cómo se distribuyen los hurtos que se han producido,

son exactamente la misma distribución

que en el mismo mes del año anterior había habido.

El estudiar este tipo de información

nos sirve para ver dónde debemos concentrar

nuestros esfuerzos en un futuro.

Tenemos una herramienta que nos va a estar avisando

de dónde es más fácil

que se vayan a producir los delitos,

de forma que, no tenemos un número ilimitado de policías

que puedan trabajar en la calle, van a ir a los sitios

donde serán más necesarios.

"¿Tiene límites la generación de datos?".

"Las respuesta es no".

"Cualquier acción se puede cuantificar".

¿Qué tal? -Hola.

Hola.

"Incluso acciones cotidianas como conducir".

Bueno, es el simulador, ¿verdad? Sí.

Aquí estudiamos las emociones mientras conduces.

¿Quieres probarlo? Sí, sí.

Vamos allá.

En este simulador tenemos un entorno controlado

que nos permite modelar distintos entornos.

Sí. Y detecta las emociones.

¿Y qué sería capaz de hacer el coche por mí?

¿Coger el volante él?

Eso sería una aplicación para los coches autónomos.

Pero también miramos cómo podemos utilizar la música

o incluso olores para ayudarte a navegar tus emociones.

Ah, o sea, que me relaja. Ya lo entiendo.

¿Con olores incluso? También.

Bueno, pues nada, vamos a probarlo a ver.

Muy bien.

¿Qué tecnología utiliza?

Utilizamos varias tecnologías.

El simulador tiene un sistema que te permite tener feedback

cuando estás conduciendo.

Y hemos instrumentado sensores para monitorizar tus emociones.

Inteligencia artificial, entiendo. Exacto, sí.

Bien. Tenemos una cámara

que monitoriza tus expresiones faciales.

Tenemos sensores en el volante.

Y no te puedes olvidar,

también tenemos un cinturón aquí por temas de seguridad.

Ah, sí, sí.

Este es un cinturón inteligente que monitoriza tu ritmo cardíaco

y respiración. Vale.

El simulador, al mismo tiempo, va a estar traqueando

tu número de errores. Tienes aquí la llave.

El cambio de marchas.

Y aquí irán apareciendo errores. Vale.

A ver.

(Música alegre)

Ayúdame un poquito. ¿Viene alguien? No viene nadie.

¡Dios mío!

¡Ay, perdón!

Si no es automática.

Está bien, está bien. Estamos generando mucha frustración.

Me van a quitar el seguro.

Dale. Tienes que reiniciar la...

(Música alegre)

Tienes el indicador de velocidad aquí abajo, ¿eh?

¿Dónde está? Dime dónde va lo de la velocidad.

Está ahí. Ah. (RÍE)

Está aquí.

Estás a 60. Vale.

O sea, lo tenía aquí. Vale. Muy bien.

Oye, está muy chulo esto, ¿eh?

Muy realista.

Entonces en este simulador,

además de monitorizar cómo conduces y el entorno,

también tiene distintos sensores

que permiten monitorizar cómo te encuentras.

No solo cómo te manifiestas, sino como te sientes internamente.

Entonces monitorizamos las expresiones faciales.

Por ejemplo, si cierras los ojos,

si sonríes o estás enfadada.

También tenemos sensores en el volante,

que monitorizan si te sudan las manos o si pones mucha presión.

Y también tenemos un sensor en el... en el cinturón,

que permite monitorizar tu ritmo cardíaco, tu respiración.

Sube o baja dependiente del entorno.

Ahora mismo estás a 80 latidos por minuto

y respiras a una velocidad de 24 respiraciones por minuto.

Voy a tener que adelantar, ¿eh?

Bueno, y has visto la diferencia entre la primera y la segunda vez.

En el momento que te vas acostumbrando...

ya superbién, ¿eh?

¡Ostras!

¡Ostras! Javier está viendo arriba

y está poniendo objetos en medio de...

No me pongas objetos.

Te has cargado a la oveja.

¿Pero cómo me iba a imaginar yo que me ibas a poner una oveja?

Algunas cosas que podemos ver, aunque este entorno

nos permite monitorizar emociones y eso,

por ejemplo, ahora mismo que sonríes.

Eso no ocurriría en la vida real, ¿no? Si te cargas un oveja...

Ninguna gracia me haría, te aseguro que ninguna.

Siempre hay algunas diferentes entre entornos de laboratorio

y entornos de realidad.

Y un poco nuestra investigación

lo que intenta es estudiar todos esos aspectos

de manera controlada en el laboratorio

para luego estudiarlos en el mundo real,

donde realmente las emociones importan.

Me ha encantado, ¿eh?

Muchas gracias por romper el simulador.

"Pero tantos datos ¿dónde se gestionan,

dónde se guardan,

quién los custodia y, sobre todo, están seguros?".

Estamos aquí con Mare Nostrum. ¿Qué es?

Pues es un supercomputador,

es decir, un computador que va muy rápido

y que tiene gran capacidad de almacenar datos.

A nivel general, un computador no es más que un instrumento

al servicio de la ciencia

y de la ingeniería, como lo fue el telescopio, el microscopio,

el acelerador de partículas...

Los científicos necesitamos instrumentos

que nos ayuden a probar nuestras ideas.

Porque a mí me han contado que esto puede ser la solución

para muchas enfermedades. ¿Es correcto?

Para predecir, prevenir y curar, si es el caso,

las enfermedades, se necesita analizar gran cantidad de datos.

Por ejemplo, este computador tiene gran cantidad de datos

que vienen del secuenciamiento de mucha células de pacientes,

de forma que los investigadores las tienen ahí

y cuando investigan, ven la influencia de los genes

en posibles enfermedades.

Para que se puedan analizar los datos de las personas

es necesario poder compartirlos.

Compartirlos y además ser éticos.

Es decir, los datos que hay

no están asociados a una persona.

El investigador no necesita saber de qué personas son.

Necesita saber efecto-causa.

Y en ese sentido, por ejemplo, aquí tenemos muchísimos datos

de bases de datos que se llaman,

agrupación de datos compartidas

por todos los investigadores europeos.

¿Podemos avanzar en la medicina

si los enfermos no comparten los datos?

No, los enfermos no comparten los datos.

Son los investigadores

los que comparten los datos para ayudar a los enfermos.

Ayudarles, si es posible,

antes de que vengan las enfermedades.

Por eso se llama medicina personalizada,

para cada persona.

Pero además es medicina que intenta prevenir.

Es decir, ojo, si no cambias de de vida,

dentro de poco te va a pasar esto porque tus genes,

fumas, te va a pasar.

Prevenir y curar.

¿Y Big Data está por aquí?

Claro. Big Data significa que hay muchos datos, ¿no?

Lo importante no es tener muchos datos,

es tener programas

que vayan a esos datos e intenten contestar a las preguntas

que el científico o el ingeniero quiere hacer.

Porque hemos sido capaces

de almacenar gran cantidad de datos Big Data

y tener computadores que los procesen

muy rápidamente, que son capaces

de sacar conocimiento de esa información de esos Big Data.

¿Supondría el hecho de mantener la privacidad

de los datos médicos un freno al avance de la medicina?

Lógicamente.

Yo creo que sí.

Pero los investigadores con datos médicos

son muy escrupulosos.

Porque saben

que, primero, no es ético descubrir

datos de pacientes

y, segundo, saben que si eso pasara,

dejarían de tener una herramienta tremenda

que les ayuda muchísimo a seguir esas investigaciones.

En general, la privacidad de los datos es un problema tremendo.

Estamos sometidos, como digo yo, pues al esclavismo

de empresas como Google, Amazon y tal, que realmente no son éticas.

Y desde luego en el campo de la medicina es básico

mantener la privacidad de los datos, pero también en el día a día.

No hay derecho a que nos roben los datos y los usen como quieran.

Se produce mucha información.

Necesitamos leyes que hagan éticas

de esos datos. Porque si no,

estamos al principio del final de muchas cosas.

¿Está bien regulada nuestra privacidad en Internet?

No, en absoluto. No en España, en el mundo.

La tecnología va muy por delante de la regulación

y eso es lo que aprovechan las empresas estas

para hacer un negocio tremendo

y producir una desigualdad tremenda,

que es una de las cosas que hace que salgan los populismos.

Mare Nostrum para curar enfermedades.

Mi primera pregunta sería: ¿Qué enfermedades?

Estamos muy interesados en cáncer. Es un problema social,

económico y de sanidad y que tiene interés.

Y nos interesa mucho

este tipo de estudios en los que hay datos masivos de cáncer.

Mare Nostrum es imprescindible

para analizar las grandes cantidades de información.

Yo diría que hoy en día los ordenadores

son un instrumento fundamental en la lucha contra el cáncer.

Y aquí, por ejemplo, estamos viendo la proteasa,

la estructura de la proteasa. ¿Cómo funcionaría exactamente?

Este es otro caso distinto.

Un caso en que tratamos el problema del sida.

Y ya sabemos cuáles son las proteínas importantes

o las del virus, en este caso, la proteasa, como has dicho.

Y lo que estamos desarrollando son fármacos

y lo que ves en las simulaciones

es cómo el fármaco que estamos desarrollando

computacionalmente se adapta a la estructura de la proteasa.

Es una lucha constante entre el virus creando resistencia

y los humanos intentando desarrollar fármacos.

Se habla mucho de la necesidad de mantener la privacidad

para que no nos controlen, entre otras cosas.

Sin embargo, vosotros nos habláis de la necesidad de tener datos

para poder investigar sobre ellos y entender las enfermedades.

Creo que... ¿Cómo lo resolvemos?

...tenemos un conflicto

más aparente que real.

Por una parte es cierto,

la privacidad de la información genómica particularmente,

la información de las personas es necesaria y no queremos

que esta información ande dando vueltas por ahí

en manos de... en las manos de personas que no deban tenerla.

Porque es una información que se refiere a nosotros,

pero también a familiares y tiene muchas implicaciones.

Hay un aspecto importante de preservación de la información.

Pero esa información tiene un carácter social.

Si no tenemos esa información, no podemos curar las enfermedades.

Esta información no nos pertenece solo a nosotros,

sino a la humanidad, pertenece al conjunto de humanos.

¿Qué nos perdemos si no compartimos los datos médicos?

Si n hay datos, es imposible extraer información.

Si no agregamos información de los pacientes,

es imposible detectar tendencia y estadísticas.

La gran revolución hoy en día es que los datos están accesibles

y tenemos la capacidad computacional para tratarlos.

¿Quién debe regularlo? Deben de regularlo las personas.

La información tiene que estar

en manos de las personas a las que pertenece.

Es importante, es fundamental que los pacientes

estén implicados y tengan la última decisión

sobre quién puede usar sus datos o no usar sus datos.

¿Puede ser esto una revolución de nuestra sanidad?

Estamos en la plena revolución de la medicina,

una medicina más basada en datos y en información.

Es, digamos, la computación está introduciendo

una auténtica revolución

en la medicina.

¿Vivimos el Paleolítico médico?

Vivimos el Paleolítico en la información.

Estamos empezando a explorar el universo de la información

que va a transformar la medicina, la sociedad, la ecología

o cualquier otro área de conocimiento.

No es suficiente la tecnología para resolver los problemas.

La tecnología no es más que un instrumento en manos de los humanos.

¿Los ordenadores imprescindibles para curar el cáncer?

Yo creo que sí.

Hoy en día son imprescindibles para curar el cáncer.

¿Curaremos enfermedades que hoy pensamos que son incurables?

Curaremos enfermedades que hoy son incurables.

Las curaremos con una combinación de sanidad pública, obviamente,

pero también con métodos.

Y muchos de estos métodos son computacionales.

"¿Compartirías tu historia al médico?".

"En principio la respuesta es no".

"¿Pero lo harías si te dijeran que tus datos

pueden ayudar a salvar vidas?".

"En Londres están convencidos de ello".

¿Bien? Muy bien.

Bienvenida.

¿Qué hace Mendelian?

Una plataforma para ayudar a los médicos

a diagnosticar enfermedades raras.

¿Qué tecnologías utiliza Mendelian?

Pues utilizamos tecnologías de Big Data,

de Machine Learning,

ciencia de datos

y aprendimiento de máquina. Aplicamos esto a una mole de datos

gigantesca que ya existía,

pero que solo ahora conseguimos agregar e interpretar.

¿Quién financia Mendelian?

Pues Mendelian, hasta ahora,

ha contado con varias fuentes de financiación.

Al principio fueron los socios fundadores.

Muy rápidamente tuvimos que buscar capital privado,

lo que se llama Business Angels o Angel Investors.

Pero también hemos podido contar

con el apoyo por una parte

de la industria farmacéutica

y por otro lado, pues también nos beneficiamos de mecanismos

que el Gobierno británico ha creado

para fomentar la innovación.

Me parece muy interesante el funcionamiento de Mendelian,

pero hay que cosas que debes ver para terminar de entenderlas bien.

¿Me lo enseñas?

Por supuesto. Venga.

Diagnóstico más rápido de enfermedades raras.

¿Puedes enseñarme

qué enfermedades tenemos? Sí.

Esta es nuestra página web,

que se encuentra en www.mendelian.co.

C-O.

Y es una web, pues en la que hemos puesto

todo el conocimiento que nos ha identificado

en enfermedades raras.

Por ejemplo, vamos a imaginar que tienes un problema de oído, ¿no?

Y vamos a imaginar también que tienes...

manchitas en la piel.

Habéis visto que en una fracción de fracciones de segundo

el médico lo que se encuentra es una parte,

un área en la que seguir

perfilando el cuadro clínico, ¿no?, con síntomas. Y por otro,

pues tiene fichas de enfermedades

que se han ordenado en un orden de prioridad de análisis.

Si yo ahora le dijera

que me duelen los músculos, iría reduciendo...

Exacto.

Funciona como un motor de búsqueda.

Nosotros estamos siempre ordenando por orden de interés

todas las enfermedades, las 8000.

El paciente no tiene escoliosis, pero ahora que me lo estás diciendo,

sí es verdad que me habló de episodios de convulsiones.

Entonces añado este síntoma y automáticamente volvemos a ordenar

todas las enfermedades en base a esa combinación de síntomas.

El objetivo de la herramienta

no es dar un diagnóstico.

Es un apoyo al diag...

al trabajo de diagnóstico del médico, a su investigación.

Pero la ciencia avanza muy rápido.

Entonces, cuando surge una nueva investigación,

una publicación que describe nuevos síntomas,

¿quién actualiza la base de datos?

Nosotros cada noche.

Cada noche actualizáis con todas las publicaciones.

Toda la clase de datos que usamos, que son más de 30,

cualquier publicación que salga a la luz

nosotros la digerimos, la interpretamos,

estructuramos los datos y esa es la ventaja de esta herramienta.

¿Y qué tipo de hospitales lo están utilizando en estos momentos?

Bueno, nosotros es una herramienta

que está abierta en Internet y es gratuita.

Entonces nosotros hemos tenido más de 80 000 sesiones

desde que lanzamos de más de 150 países.

Si es verdad que hay hospitales con los que tenemos una relación

más estrecha porque hemos trabajado con ellos en la fase de diseño.

Un ejemplo es el Children's Hospital de Boston

o el Rady Institute de San Diego

o el Great Ormond Street, en Londres.

Con este tipo de herramientas

las enfermedades raras cada vez son menos raras.

¿Habéis conseguido el interés de alguna farmacéutica

para alguna enfermedad rara que no tuviera tratamiento

de manera que ahora se lo estén planteando?

Las enfermedades raras nunca fueron raras.

Lo que... lo que...

Cada enfermedad es muy rara, pero en su conjunto,

como hablamos de miles de ellas,

estamos hablando de 300 millones de personas afectadas en el mundo.

Lo que estamos haciendo aquí es acelerar drásticamente

los tiempos de diagnóstico,

que a día de hoy es de ocho años de media.

Nosotros lo que estamos permitiendo tener

a cualquier médico es la potencia de análisis

de un comité de expertos, ¿no?

Los comités de expertos existen y se reúnen de vez en cuando.

Pero claro, no están despiertos por la noche

y sobre todo los médicos están muy ocupados.

Esto es... El poder de la tecnología digital es esa,

hacer disponible y gratuito en Internet un saber

que tiene mucho valor.

"Como hemos visto, somos datos".

"Generamos una cantidad ingente de información

con nuestros móviles, ordenadores e incluso electrodomésticos".

"Con ello nos pueden controlar, pero también curar".

"Saber gestionarlos es nuestra responsabilidad".

"Hagámoslo con inteligencia".

La cuarta revolución - Episodio 3

50:15 25 ene 2020

Somos datos. Todo lo que hacemos, genera un rastro, y aquel que sea capaz de analizarlo e interpretarlo, tendrá un poder increíble. Pero, también los datos nos pueden ayudar a vencer enfermedades como el cáncer. Viviremos y trabajaremos en ciudades, en casas y en fábricas inteligentes.

Somos datos. Todo lo que hacemos, genera un rastro, y aquel que sea capaz de analizarlo e interpretarlo, tendrá un poder increíble. Pero, también los datos nos pueden ayudar a vencer enfermedades como el cáncer. Viviremos y trabajaremos en ciudades, en casas y en fábricas inteligentes.

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