OH Renzo Casapia

Dos cohortes en paralelo —CXO (en español) y OE (en inglés)— con el mismo material. Enlaces en Sesiones en directo › Office Hour con Renzo Casapia — CXO y OE.

El hilo argumental

1 · ¿Qué es la IA y cómo contamos la historia?

Arranca desmontando la confusión más común: la IA no es ChatGPT. La IA no es ChatGPT, solamente. Y el corolario: no hay IA sin datos. Lo ilustra con un caso de retención de estudiantes —predecir qué alumnos van a abandonar— que es aprendizaje automático clásico, no IA generativa.

2 · De machine learning a IA generativa

Explica los embeddings con el ejemplo canónico de vectorización uno-caliente sobre la frase «word embedding represents a word as numerical data», y recorre las capacidades nuevas: cadena de pensamiento, empatía, refuerzo y eficiencia, visión computarizada.

Sobre agentes: algún nivel de autonomía, comunicación agente a agente y delegación con un poco de fricción. Y cierra apuntando al siguiente escalón: los modelos del mundo (world models).

3 · Oportunidades y retos

La sección más sustanciosa, construida como pares reto/oportunidad:

El reto	La oportunidad
El 80 % de nosotros usamos IA, pero no todos lo admitimos	Aumento, no reemplazo
Las compañías van detrás de procesos «flashy»	Poner al cliente primero e hiperpersonalización
IA en la sombra, ciberseguridad y *workslop*	Alfabetización en IA, específica al área de negocio, para colaboradores y líderes — enseñando lo que se puede hacer, no solo lo que no
Sin retorno de la inversión	Cultura de experimentación

Hacer las preguntas de negocio correctas lo ejemplifica con dos formulaciones del mismo caso logístico: «¿dónde está mi paquete?» frente a «¿puedes enviar mi paquete más rápido?». La primera pide información; la segunda pide una acción, y solo la segunda justifica un agente.

Como caso de identificación de oportunidades usa la cobranza en instituciones financieras.

4 · Campeones del cambio, y el cierre

La IA seguirá generando respuestas. Pero las preguntas seguirán siendo humanas.

Sesión 8 — El cierre, en formato consultoría

25/08/2026 · Módulo 8 · CXO 55 min · OE 25 min. Las dos cohortes cerraron el 25 de agosto sin material nuevo —siguen sobre el mismo mazo maestro All Sessions— y la sesión fue enteramente consultiva: casos reales de los participantes, resueltos en directo. Merece la pena por dos hilos que no aparecen en ningún módulo.

El presupuesto real de un agente de voz

A partir del caso de un participante que construye un asesor legal por voz, un desglose de costes y obligaciones que ni el módulo 6 ni la actividad de costes del módulo 1 recogen:

Partida	Detalle
Tres costes, no uno	La voz tiene un coste, el cómputo otro y el procesado de la voz un tercero. Hay que presupuestar los tres por separado
Voces neutras al principio	«No nos vengamos arriba con voz sintética dulce y maravillosa, que cuestan un pastizal.» Clonar voces también es caro — dejarlo para cuando el servicio funcione
Transcripción obligatoria	Hay que transcribir todas las llamadas: por respaldo legal y porque procesar texto después es mucho más barato que procesar audio
Retención de audio	Los audios hay que guardarlos cinco años por ley. «Parece que no, pero eso es dinero» — almacenamiento en copias de seguridad que no se usan pero deben existir
Por qué importa	Si el cliente alega que el agente le dio una instrucción fiscal equivocada y le cae una sanción, la transcripción y la grabación son la prueba. Vale igual para el equipo comercial
Empaquetado del servicio	Un agente de voz no se tarifica por tiempo de llamada: un dispositivo tipo asistente puede tenerte hora y media o dos horas. Hay que definir escalones — versión gratuita con 30 min de toma de contacto; nivel siguiente con un margen de 6 a 10 h semanales más una sesión de 30 min con un experto humano
Diseño agnóstico	El desarrollo debe ser agnóstico del modelo al que se conecte. Y ojo con el idioma: si el inglés te resulta fluido, arranca en inglés y te ahorras un salto de conversión — funciona mejor en pronunciación, tono y ejecución

Su recomendación de aprendizaje: pasar una semana conversando con los asistentes de voz de todos los laboratorios —todas las apps móviles ya los llevan— «para ver en qué gana cada uno, cómo se comportan, cómo se traban y cómo se equivocan», porque eso es lo que determina qué modelo servirá luego para la parte agéntica. Menciona Gemini (con traducción simultánea recién mejorada), OpenAI, VAPI, Retell y ElevenLabs.

Dos preguntas de los participantes que vale la pena guardar

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