Trabajar menos monotonía con Byron Reese

Hoy, nuestro invitado es Byron Reese. Es el editor de Gigaom, también es el presentador del podcast "Voices in AI" y el autor del libro "The Fourth Age", y estamos emocionados de tenerlo en el programa. Hola, Byron, ¿cómo estás hoy? Hola. ¡Lo estoy haciendo genial! Gracias…
Byron reese

Hoy, nuestro invitado es Byron Reese. Es el editor de Gigaom , también es el presentador del podcast “ Voices in AI ” y el autor del libro “ The Fourth Age ”, y estamos emocionados de tenerlo en el programa. Hola, Byron, ¿cómo estás hoy?

Hola. ¡Lo estoy haciendo genial! Muchas gracias por invitarme.

De todos esos títulos, ¿cuál te gusta más? Cual es tu favorita?

Paso la mayor parte de mi tiempo haciendo Gigaom, quiero decir, somos una empresa que asesora y se informa sobre cómo usar la tecnología y esa es una misión enorme, es decir, la que casi nunca podemos cumplir, pero, es emocionante para mí.

Si. Y es un gran recurso, obviamente, creo que la mayoría de la gente lo conoce y está familiarizado, especialmente con este tema del que estamos hablando de Trabajo menos monotonía. Entonces, ¿por qué no nos lleva a esto? Obviamente, estamos hablando de inteligencia artificial, sobre cómo está cambiando el mundo, entonces, ¿qué quiere decir con trabajo menos monotonía?

Tengo una tesis y dice que si puedes pensar en algún trabajo para el que algún día construiremos una máquina, quiero decir, olvídate de si tenemos una máquina para hacerlo ahora, solo algunos trabajos que podrías imaginar haciendo una máquina. en el futuro, como un lavador de ventanas con drones, como puedes imaginar, algún día habrá un dron que vuela y limpia todas las ventanas en el costado del edificio.

Si acepta un trabajo que podría hacer una máquina y le pide a un humano que lo haga, hay una palabra para eso, la palabra es deshumanizante. El trabajo es, por definición, deshumanizante porque si dices que la máquina puede hacerlo, entonces no se requiere pasión, creatividad, emoción, nada que haga humanos a los humanos. De hecho, realmente le está pidiendo a una persona que sea un sustituto de una máquina hasta que inventemos alguna máquina para hacerlo.

Creo que ese tipo de trabajos son los peores. Creo que los humanos están hechos para más y eso es lo que quiero decir con monotonía. Y puedes pensar en ello en un sentido macro de, ya sabes, el ejemplo que le di al dron que limpia ventanas, pero creo que también puedes pensar en un sentido microscópico: tareas individuales que tú y yo hacemos en nuestros trabajos que las máquinas podrían hacer. Entonces, incluso si tiene un gran «trabajo humano» humano que requiere habilidades humanas únicas, probablemente todavía habrá partes de él que las máquinas podrían hacer y eso es lo que pienso de esto, la parte de la monotonía porque es una parte no humana , es una parte en la que solo tú eres físicamente una máquina, y eso es de lo que creo que estamos en el camino de deshacernos de todos.

Entonces, usted habló sobre la diferencia en una tarea y un trabajo en el que hemos tenido invitados en el programa, habló de esto, ya sabes, no es como si la IA venga a buscar tus trabajos en este momento. Hay ciertas tareas que se entregarán a las máquinas, pero tal vez no a los trabajos en su conjunto. ¿Puedes hablar de la diferencia entre esos dos?

Creo que es una distinción importante. Estudio frecuentemente citado de Oxford por estos dos chicos, Frey y Osborne, que a menudo se informa que entraron en la inclusión de que la automatización puede generar el 47% de los trabajos. Lo que realmente llegaron a una conclusión fue que eventualmente puede hacer el 47% de las tareas. No está claro que sean tantos trabajos en realidad. Se ha señalado que cualquier tecnología que aumente a los humanos, y eso es lo que hace la mayoría de la tecnología en su esencia, aumenta la productividad humana. Y cualquier tecnología que aumente la productividad humana no elimina el trabajo; simplemente hace que el ser humano sea más productivo en ese trabajo.

Y puede pensar en una variedad de ejemplos de esto. Ciertamente, hay casos en los que, a medida que automatizamos, realmente necesitábamos menos personas y porque a menudo decimos que durante diez mil años, nos tomó el 90% de nosotros producir nuestros alimentos. Y ahora en este país se necesita dos o tres por ciento, así que no hay forma de moverse, necesitábamos menos gente en la agricultura y esa tecnología lo logró. Pero, en la mayoría de los casos, eso no es lo que sucede.

No soy el primero en ubicar el ejemplo de los cajeros automáticos , el cajero automático, que parecía que eliminaría a los cajeros, pero en realidad tenemos más cajeros bancarios ahora que cuando salió. Y la idea predominante de por qué es así es porque al reducir el costo de abrir una sucursal, esta tecnología exige a los bancos que abran más sucursales, por lo que necesitan más personas.

Del mismo modo, es posible que haya escuchado que Google Translate puede traducir un documento simple a otro idioma, así como a un humano, pero las perspectivas para los traductores humanos se están disparando. y por que seria eso? Bueno, en el momento en que rebajas algunos aspectos, eliminas la parte de la monotonía. Al traducir un simple correo electrónico, en el momento en que reduce el costo a cero, abre estas nuevas oportunidades de hacer negocios en otros países. Y luego, de repente, hay un contrato que necesita ser traducido; hay conversaciones verbales que necesitan traducción; hay una localización que ha contribuido a las costumbres locales de esa zona.

Y así, lo que encontramos cuando ciertas tareas se automatizan, la mayoría de las veces, la respuesta mundial al consumir más de esas tareas y eso invariablemente necesita más personas. Quiero decir, creo en algo muy simple porque hay un gran debate sobre el efecto de la tecnología en la automatización en el empleo. Gran debate, cierto, como si no pudieras escapar de él. Hay personas que piensan que esto es terrible para los trabajadores y que muy pronto serán todos esos trabajadores que no pueden competir contra la maquinaria automatizada, y serán obsoletos.

Y luego hay otras personas que no solo piensan que eso está un poco mal, simplemente piensan que es una forma incorrecta de pensar al respecto. Y escribí un libro en el que trato de explorar todas las opciones con mucha fidelidad, realmente expongo el caso y las analizo detenidamente. Pero estoy muy en el campo que dice que no hay forma de que estas tecnologías puedan generar un empleo porque mi simple idea es que la automatización aumenta la productividad humana y eso siempre es algo bueno. Y si no cree que sea algo bueno, entonces podría querer abogar por una ley que requiera que las personas trabajen con un brazo atado a la espalda porque eso reduciría la productividad y necesitaría más personas, crearía una cantidad enorme de trabajos porque necesita el doble de personas para hacer cualquier cosa. Pero también ha disminuido la productividad, lo que significa que ha bajado mucho los salarios.

Por el contrario, la tecnología es como agregar un tercer brazo, aumenta la productividad humana para todos y eso siempre será bueno para los trabajadores, siempre. No hay un escenario que diga que sería malo si los humanos fueran más productivos, no hay un escenario. La inteligencia artificial es una idea realmente simple. Dice que estudiemos datos sobre el pasado y los utilizamos para tomar mejores decisiones, siempre es algo bueno. Si no es así, entonces tienes que salir en contra de las buenas decisiones y decir: «No, no, es mejor para las personas que tomemos malas decisiones sin información que si tomamos una decisión». Por lo tanto, soy increíblemente optimista sobre estas tecnologías con respecto a su impacto en el empleo.

¿Es posible tener una categoría de tecnología que no aumente la productividad humana?

No. Creo que eso es consecuencia de la definición de lo que hace la tecnología. Quiero decir, en un porcentaje simulado, quiero decir, se podría decir que si fabricaras una bomba que destruyera el planeta, la pieza de tecnología que aumenta la productividad, pero en un tipo de ejemplos del mundo real, eso es lo que hace toda la tecnología. , amplifica lo que la gente puede hacer. Puede mover más ladrillos con una carretilla elevadora de los que puede llevar a la espalda. Ese es su poder, ese es el truco que aprendimos. Verá, su cuerpo usa alrededor de cien vatios de potencia y ese es el límite de lo que puede hacer. Y si te dejaran caer en una isla desierta en este momento, sentirías los límites de esos 100 vatios de potencia como si fuera el valor de energía de una bombilla, eso es lo que eres. Pero lo que aprendimos a hacer es, en esta electricidad y tecnología, amplificar lo que somos capaces de hacer. Y en los Estados Unidos, la persona promedio usa 10,000 vatios de energía todo el tiempo. Entonces, en esencia, tienes otros cien de ustedes ayudando a conducir su automóvil, no tiene que empujarlo, haciendo todas las cosas que podemos hacer. Entonces, no, creo que la esencia misma de la tecnología es que amplifica la productividad humana y, al final, es la fuente de toda la riqueza. Si lo piensas, no me refiero a ti, pero no trabajo más duro que mis bisabuelos muertos.

Pero, he vivido mucho más lujoso de lo que jamás soñaron vivir. Y es porque una hora de mi trabajo es mucho más productiva que una hora de su trabajo. No saco agua del pozo, simplemente abro un grifo. Entonces, somos ricos hoy en comparación con la pobreza del pasado, no porque trabajemos cinco veces más duro, sino porque tenemos tecnología que hace que nuestro trabajo sea cinco veces más efectivo, por lo que siempre es algo bueno.

Entonces, en alguien que vive, trabaja y habla de cosas que están realmente a la vanguardia de la tecnología, ¿cuáles son algunas de las tareas monótonas que la gente puede ni siquiera conocer y que están a punto de ser automatizadas o podemos esperar que en los próximos cinco años realmente estará fuera de nuestro alcance de lo que hacemos como humanos?

Quiero decir, puede caer en algunas categorías, piense en las tareas que dos personas harían exactamente igual, como la entrada de datos. Habría dos personas que hicieran exactamente lo mismo, mientras que la escritura de guiones es algo que dos personas no harán lo mismo.

Por lo tanto, cualquier cosa en la que dos personas hagan lo mismo, cualquier tarea que no varíe de un día a otro, probablemente sea automatizable. Supuestamente, según una medida, cualquier tarea cognitiva que le lleve a un ser humano menos de un segundo, probablemente podamos automatizarla.

El tipo de cosas que no podemos son obviamente lo contrario de todas esas cosas. Nunca verás, y ‘nunca’ es una palabra importante que sé, pero nunca verás como un plomero robótico que puede entrar a tu casa porque, ya sabes, tu cocina y tu baño son diferentes a cualquier otro. su problema es diferente, la obstrucción está en un lugar diferente. Las automatizaciones son horribles en destreza, cosas diestras no repetitivas como, ya sabes, puede hacer lo mismo una y otra y otra vez, pero si tiene que variar, no puede hacerlo muy bien. Entonces, yo diría que busque cosas en sus propias operaciones diarias que parezca estar haciendo lo mismo una y otra vez siempre, o que haga de manera distraída sin pensar y ese es probablemente el tipo de cosas que hará ver automatizado.

Me encanta tu ejemplo de fontanero porque es algo que algunas personas considerarían un trabajo monótono, pero en realidad es extremadamente variado y extremadamente interesante, ya sabes, pensar en “bueno, ¿en qué se diferencia este pensamiento de otro problema?”. ¿Clasificaría que casi lo contrario de la monotonía es un trabajo que requiere mucha resolución de problemas, mucho pensamiento?

Si, absolutamente. Creo que ese es el grado en el que cambia de un día para otro. La persona que toma pedidos en la comida rápida no cambia de un día para otro; Probablemente sea automatizable, pero alguien que pinta las curvas de la calle, los números en las curvas de la calle o algo así en realidad.

Sabes, tuvimos esta idea, es un poco gracioso, tuvimos esta idea de que hay humanos poco capacitados y humanos altamente capacitados. Y creo que eso pierde el barco porque cualquier humano puede hacer como diez mil cosas. Pueden caminar en línea recta, pueden mantener el equilibrio, pueden usar un trapo para limpiar una mancha húmeda en el piso, pueden pasar las páginas de un libro, pueden hacer diez mil, cien mil, un millón de cosas diferentes, casi casi todo el mundo puede hacer.

Y luego, toma a un humano que haría todas esas millones de cosas y conoce la planificación estatal, y de alguna manera eso se convierte en una persona altamente calificada, cuando todos los demás no hacen planificación patrimonial o algo no lo hace y eso me parece ser absurdo. Esta es la idea de que puede automatizar lo que hace un camarero, pero ¿qué sucede si devuelven su pizza por cualquier motivo, o qué sucede si el bebé que trajo el cliente necesita un cubo de hielo envuelto en una toalla de papel porque ‘ re dentición o lo suficiente para un millón de otras cosas que hace ese trabajo. Y, sin embargo, de alguna manera ese estatus es un trabajo poco calificado.

Entonces, no creo que haya humanos poco calificados. Creo que todo el mundo es enormemente variado y lo que podemos hacer mejor que cualquier máquina es aprender cosas nuevas, y eso, por cierto, es nuestra habilidad singular como especie, ya sabes. Un mapache solo puede actuar como un mapache, y una serpiente solo puede hacer lo que puede hacer una serpiente. Pero podemos estudiar el mapache y la serpiente y podemos decidir, «ah, voy a hacer lo que podría hacer el mapache en este caso». Somos los que realmente podemos aprender y hacer algo diferente de lo que nuestros instintos nos impulsan a ser. No conozco muchos trabajos que las máquinas puedan hacer en su totalidad y creo que los pocos que conozco serán bienvenidos para deshacerse de ellos. No creo que nadie tenga prisa por traerlos de vuelta.

Leí que los antiguos faraones tomaban a sus sirvientes y los cubrían con miel para mantener alejadas al faraón de las moscas. Irían a los sirvientes. Y eso para mí es una especie de encarnación del tipo de trabajos que ningún ser humano debería hacer, y hay muchos de ellos.

Mira, si disfrutas, lo que sea que pueda hacer una máquina y tú lo disfrutas porque te da tiempo para pensar, más poder para ti. Pero la gente creo, en mi experiencia, cuando le pregunté a la gente: «¿Tomarías un trabajo un poco más difícil por un poco más de dinero»? Casi todo el mundo dice «Sí». Y sabes que escucho este tipo de tropos una y otra vez que la gente me dice esto. Dicen: «Mire, la tecnología y la automatización son realmente buenas para crear nuevos trabajos altamente calificados y bien pagados». Todo el mundo está de acuerdo en eso. Hizo a algunos un genetista, ¿verdad? Y luego la gente dice que estas tecnologías, desafortunadamente, destruyen trabajos poco calificados y mal pagados, como el de los encargados de la comida rápida. Y todo el mundo está de acuerdo con eso.

Y luego, aquí está la conclusión de que la gente siempre diría, dirían: “¿De verdad crees que ese tomador de órdenes se convertirá en genetista? No tienen la capacitación para eso, ¿cómo va a conseguir ese nuevo trabajo ese tomador de pedidos? » Y la respuesta a ese acertijo es: «Bueno, no es así».

¿Qué sucede si el profesor de biología de la universidad se convierte en genetista y un profesor de biología de la escuela secundaria obtiene el trabajo universitario, luego el maestro sustituto en la escuela secundaria es contratado a tiempo completo para completar ese trabajo en el futuro? La pregunta no es si esa persona cuyo trabajo mundano acaba de ser destruido, ¿puede venir con esta nueva alta tecnología, lo que sea? La pregunta es ¿pueden todos hacer un trabajo un poco más difícil que el que tienen ahora? Y soy optimista con nosotros; Creo que la respuesta a eso es mucho, sí.

Y eso es realmente, por cierto, doscientos cincuenta años de progreso económico en este país. Las tecnologías siempre crearon grandes trabajos nuevos, destruyeron malos trabajos y todos conseguimos ascensos. Luego, crea nuevos trabajos, destruye los malos trabajos y todos subimos otro nivel. Y es por eso que mantenemos el pleno empleo en este país durante 250 años a pesar de que perdemos aproximadamente la mitad de todos los trabajos cada 50 años.

Entonces, siempre somos como quemando trabajos porque la tecnología está creando grandes nuevos y automatizando cosas que se burlan de estos trabajos que ningún ser humano debería hacer. Y es por eso que podemos mantener el pleno empleo y el aumento de los salarios mientras destruimos todos estos puestos de trabajo porque todos podemos subir de nivel, todos obtenemos un ascenso.

Entonces, hablemos de la toma de decisiones. La toma de decisiones es algo que la inteligencia automatizada es más capaz de hacer, pero sí, casi nos gusta ver que, como un trabajo de muy alto nivel, un gerente senior tiene que tomar una decisión, pero muchas veces las decisiones se pueden codificar. Entonces, ¿sientes que eso es algo que arrojaría una llave en esta progresión lineal hacia arriba?

Bueno, las máquinas solo son buenas en un tipo específico de toma de decisiones. Quiero decir, la inteligencia artificial, como dije, es una idea simple. Tomemos un montón de datos, estudiémoslos y hagamos proyecciones del futuro. Hay una gran variedad de problemas que no se prestan a ese tipo de toma de decisiones. ¿Con quién deberías casarte? Y, quiero decir, cualquier decisión en la que no tenga un millón de puntos de datos que pueda estudiar para obtener una definición en torno a ella no lo es en realidad: la mayoría de las decisiones significativas no pueden tomarse por computadora. Hay una razón por la que a las computadoras les va bien en juegos como Chess and Go y es porque esos son entornos restringidos con reglas establecidas y claros ganadores y perdedores.

Bueno, nada más en la vida es así realmente: una conversación que tienes, quién ganó esa conversación realmente, cuántos puntos obtuviste cada uno en esa conversación, quiero decir, no se aplica. Entonces, las cosas que parecen juegos, las computadoras pueden funcionar muy bien, pero esa es una gran minoría de todas las decisiones que toman los humanos.

Son, por supuesto, ciertos trabajos que se prestan a eso. Me he dado cuenta de que cuando la gente te dio los mismos ejemplos en todos los sentidos, me gustaría decir, ya sabes, el radiólogo tal vez pueda detectar un tumor o algo se basa en datos; tal vez ser un conductor de camión se basa en datos porque supongo que has oído hablar de esos ejemplos.

Sí, porque escuchas los mismos ejemplos una y otra vez, en términos generales, eso significa que solo hay como ocho ejemplos en total y todos usan lo mismo también porque simplemente no hay muchas cosas que sean así.

Me he dado cuenta de que cualquier titular planteado como pregunta, la respuesta siempre es no, siempre, porque si las respuestas no fueran no, no se formularía como una pregunta, ya sabes. ¿Los plátanos causan cáncer? No, porque de lo contrario el titular sería el banano causante de cáncer. Entonces, es una de esas cosas que cuando escucho los mismos ejemplos una y otra vez, simplemente no hay tantos para elegir.

Bueno, Byron, llevemos esto al contexto de alguien que está liderando un equipo en una organización donde hay todas estas amenazas de, «Ahora todo es para la automatización, estamos incorporando la automatización de procesos robóticos, estamos incorporando esto y eso.» ¿Cuáles son algunas de las formas en que la persona que dirige ese equipo puede calmar a ese equipo, pero también equiparlo para hacer esos aumentos de nivel que necesita hacer?

Ahora, eso es algo muy real, quiero decir, lo entiendo, y porque sabes que es una pregunta amplia que me hiciste sobre todos los trabajos. Yo diría que los principios simples son que las personas deben hacer cosas que solo los humanos pueden hacer, y hay mucho trabajo para todos los humanos, como si estuviera mirando una ventana en este momento mientras charlamos, y puedo ver cientos o miles de cosas. que hay que hacer. Quiero decir, hay mucho trabajo por hacer y las máquinas pueden hacer muy poco.

Entonces, mi sugerencia para la mayoría de las personas es que lo que hacemos los humanos es que siempre aprenderemos cosas nuevas, así que siempre aprenderemos cosas nuevas. Busque cosas en su vida que no sean monótonas; busque formas, si la tecnología multiplica lo que las personas son capaces de hacer, busque formas de utilizar más tecnología en su vida porque es la única forma de aumentar su propia productividad. Quiero decir, puedes trabajar de manera más inteligente y todo eso, pero el atajo es usar la tecnología para liberar tu tiempo y eso puede ser tecnología en cualquier parte de tu vida.

Entonces, si yo fuera el gerente de ese equipo y todos están, ya sabes, todos están preocupados por esto, hablaría con mi equipo sobre cuáles son los aspectos de lo que haces que ninguna máquina puede hacer, y dupliquemos esos porque necesito que la gente haga eso. Y qué cosas podrían hacer las máquinas que tú no deberías estar haciendo. Eres un ser humano, no eres una máquina de soporte y no deberías serlo. Y, por cierto, ese es el trabajo de menor valor que puede hacer.

Un operador de montacargas que mueva ladrillos hará mucho más dinero que una persona que lleve ladrillos a la espalda. ¿Por qué? Porque en productividad pueden mover más ladrillos y por tanto, pueden exigir un salario más alto.

Entonces, esa sería mi sugerencia: concéntrese en los aspectos humanos de los trabajos, enfatícelos, ayude a las personas a automatizar las cosas que las máquinas pueden hacer por ellos, ayude a las personas a aumentar su propia productividad y, si siempre está haciendo eso, nunca lo estará. obsoleto. Quiero decir, nunca es mucho tiempo, pero nunca estarás realmente obsoleto si siempre dices: «¿Cómo puedo usar la tecnología para aumentar mi propia productividad?» Una y otra y otra y otra vez.

Sin embargo, cuando el desafío es sincero, ¿cuándo el desafío es cómo o quién alcanza los beneficios financieros de esa mayor productividad? Y la forma en que funciona la economía es bastante interesante. Hay un grupo de personas que venden su tiempo por horas y tienen un comprador. Generalmente, no obtienen los beneficios de su mayor productividad. Si revisan el doble de personas que antes porque tienen un sistema de pago automático, generalmente no reciben el doble de pago. Mientras que alguien que sea dueño de su propio tiempo y aumente su productividad, como un abogado. Si pueden hacer el doble de testamentos que antes porque tienen software de testamentos, ganan el doble de dinero, tal vez no el doble, pero ganan más dinero.

Y entonces, hay un grupo de personas que venden su trabajo a costos fijos y no obtienen los juegos de productividad que surgen. Puede pensar en todo tipo de formas de mitigar eso. En este momento, si es propietario de un negocio y tiene mil dólares, el rendimiento del capital probablemente sea más alto que el rendimiento del trabajo. En otras palabras, probablemente pueda comprar tecnología por esos mil dólares que generan más dinero que pagar a los empleados mil dólares en horas extra.

Pero mucho de eso se debe a que gravamos directamente el trabajo. Si contratas a alguien, le pagas un salario, pero también pagas impuestos y ellos pagan impuestos. Y así, la tributación directa del trabajo disminuye la cantidad de trabajo que compran los empleadores. Como ahora, tiene más sentido que los empleadores compren más tecnología que más mano de obra. Pero eso es algo que puedes, eso es como un pellizco y un pliegue en un sistema financiero, ya sabes. La estructura todavía está bien, pero son cambios de política que creo que pueden ayudar a las personas a obtener una mayor proporción si aumentan su productividad.

Si. Y, con suerte, haremos esos ajustes a medida que avanzamos, ya que reconocemos que nuestra economía, nuestras leyes y nuestra gobernanza también deben cambiar junto con nuestro enfoque del trabajo. Pero esa es una dirección en la que espero que vayamos. Byron, ha sido genial discutir estas ideas, profundizar en ellas, creo que me has abierto los ojos a muchas cosas nuevas. ¿Dónde podemos ir para mantenernos en contacto contigo, obviamente, está Gigaom, dónde más podemos encontrarte en Internet?

Bueno, gracias por preguntar. Soy el tipo más fácil de encontrar. Mi nombre es Byron Reese. Ese es mi nombre de usuario en Twitter , ese es mi Facebook , ese es mi dominio byronreese.com , todo como, solo escribe mi nombre y ese soy yo, los primeros 800 partidos más o menos. Escribo bastante, por lo que invito a las personas interesadas en estos temas a leer mientras escribo estas cosas.

Sí, definitivamente echa un vistazo a sus últimos libros también. Es genial. Y como dijiste, es una evaluación muy justa del mundo de la automatización, pero también es una de las más optimistas que existen, no en el sentido de, ya sabes, todo es color de rosa y todo, pero eso requiere una mirada honesta. y dice, «mira, vamos a estar bien, va a funcionar y así es como lo haremos», así que aprecio el enfoque que adoptas y gracias por ser el invitado en el programa.

Gracias por invitarme. Me encantaría volver.

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