Mira esto. Infografías en diferentes

estilos, presentaciones con varias

diapositivas,

incluso artículos maquetados como si

fuese una revista con mucho texto y

detalles. Nada de esto lo ha hecho

Notebook LM, ni tan siquiera Nano

Banana. Todo esto lo he hecho con Chat

GPT. Lo que con Notebook LM era un

trabajo decente pero difícil de editar.

Con la nueva actualización de CHG GPT es

un trabajo profesional genial a la

primera, sin retoques. Y después de

probarlo a fondo, he dado con un método

que combina lo mejor de las dos

herramientas y con él podrás presentar

tu información de un modo impecable sin

tener que recurrir a un diseñador. Hoy

te enseño este método.

Empecemos por lo básico, una infografía

educativa. Esto es algo que ya puedes

hacer con Notebook LM o con Gémini y tal

como puedes ver en estos ejemplos, el

resultado es correcto, cumple. Pero

cuando lo miras con ojo crítico, ves que

todo tiende a un mismo estilo, el

control es limitado y si quieres cambiar

algo, tienes que regenerar y cruzar los

dedos. Mira este ejemplo. Ahora está

hecho con Gémini, no está mal, pero

fíjate en los detalles. El estilo es muy

característico. La cantidad de

información tiene un límite y si quieres

ajustar la composición o el tono visual,

los cambios deben ser sutiles. Ahora

mira este otro. Mismo tema, pero hecho

con chat GPT y tiene mucho más detalle,

más información, está mejor maquetado y

puedo aplicar el cambio de estilo que yo

le pida, no el que le sea más cómodo a

la inteligencia artificial. Y lo mejor

es que esto no ha sido suerte. Lo que

estás viendo es lo que sale a la

primera, sin retoques. Vamos a ver cómo.

Y para hacerlo es tan fácil como

utilizar la nueva función de generación

de imágenes de Chat GPT, que como vais a

ver a continuación genera mucho más que

imágenes. Es ideal para crear

información visual. De este modo, cuando

accedemos a HGPT, recordemos que podemos

seleccionar entre dos modos, el modo

instant y el modo thinking. Este está

disponible en Chat GPT Plus. Estos dos

modos hacen que se generen imágenes de

un modo distinto y el modo thinking será

especialmente interesante si lo cuando

lo utilicemos en los próximos casos de

uso. De momento solo lo voy a activar

para que veáis cómo funciona. En este

punto también podemos decir que lo que

queremos hacer es crear una imagen. Y

una vez lo hemos seleccionado, fijaros

como aquí aparece la opción de

seleccionar entre diferentes formatos de

imagen, entre diferentes proporciones. Y

fijaros que ahora hay más que con las

anteriores versiones de los modelos de

generación de imagen de Open. Ahí

podemos generar en formato automático

cuadrado 34 916 43 y 169.

En este caso lo voy a dejar simplemente

en automático y lo que voy a hacer es

proporcionarle una instrucción como

esta. Crea una infografía educativa

sobre la fotosíntesis en estilo

isométrico. Incluye un diagrama central

de una planta con raíces visibles,

flechas que muestren la entrada de agua,

CO2 y luz solar y la salida de oxígeno y

glucosa. Y simplemente solo envío, se

pone a razonar y empieza a generar esta

imagen. Y lo que obtenemos es un

resultado como este que estáis viendo

aquí. Una infografía que, como podéis

ver, es realmente muy completa, está

hecha en ese estilo isométrico y sobre

todo contiene una gran cantidad de

información, una gran cantidad de texto

perfectamente redactado en español y

perfectamente organizado. Pero lo

interesante en este punto es ver cómo es

capaz de manejar, por ejemplo, cambios

de estilo. De modo que si yo sigo la

conversación y le envío una instrucción

como esta, me gusta, pero quiero esta

infografía más fotorrealista, lo que

obtenemos es un resultado como este, un

resultado con una infografía que

conserva ese estilo isométrico, pero con

una imagen completamente fotorrealista,

donde todos los detalles ahora parecen

fotografías. Y lo interesante es que

podemos pasarle referencias de estilo de

modo visual. Es decir, si yo le paso una

imagen como esta, un dibujo infantil, le

digo, "Perfecto, hazme esta infografía,"

pero con el estilo de la imagen de

referencia, lo que obtenemos es algo

como esto. La infografía pasa a ser una

ficha que hubiese podido dibujar un

niño. Y esto que os acabo de mostrar es

realmente lo que diferencia este modelo

de nanobanana, ya que es mucho mejor

manejando estilos y también incorporando

una gran cantidad de información dentro

de la imagen. Por ejemplo, aquí podéis

ver el cambio de estilo desde esa imagen

isométrica original al estilo

fotorrealista cuando hemos hecho lo

mismo pero con nano bananana, por lo que

ya podemos ver que este modelo de OpenI

es mucho mejor, no para crear imágenes

que también, sino sobre todo para crear

imágenes que cuenten historias. Y esto

es solo el principio, porque con este

mismo método también puedes crear cosas

como esta, nueve fotogramas con

coherencia visual entre ellos, un

storybard claro que te voy a enseñar a

hacer un poco más adelante, pero antes

quiero que veas lo que pasa cuando lo

animas con un solo prom.

Cero peso, todo el frescor. Llevo unos

días probando una herramienta que me ha

cambiado por completo la forma de

trabajar con vídeo. Dreamina acaba de

sacar Dreamina Cedens 2.0. Lo que le

hace especial que le puedes subir hasta

12 archivos a la vez, imágenes, vídeos,

audios y con un prom le dices qué papel

juega cada uno. Un vídeo como referencia

de movimiento, unas imágenes para el

aspecto visual, un audio de fondo. Tú

decides qué aporta cada archivo. Fíjate,

le subo un vídeo de una pelea como

referencia de movimiento, le añado mis

personajes con imágenes y genera esto.

Ahora cojo ese mismo vídeo que acabo de

generar y con un solo prom le cambio el

escenario y el vestuario. Cara, cuerpo,

movimiento, todo lo demás se mantiene.

editar un vídeo como si editaras una

foto.

Y otra cosa, esta es una versión animada

de mí mismo. Dreaming la ha animado con

mi voz, lipsin, audio y generación de

vídeo, todo generado junto. Y todas

estas posibilidades con este nivel de

control lo consigues con una única

herramienta, Dreamina. Dreamina CD Dream

2.0 Fast está disponible para free trial

para todos los usuarios. Te dejo el

enlace en la descripción, te registras y

tienes créditos gratuitos cada día. Pero

antes de ver cómo crear estos fotogramas

clave, vamos con un ejemplo que me

parece mucho más interesante. De hecho,

lo que vas a ver ahora es algo que solo

puedes hacer con Chat GPT y es

tremendamente útil. Si volvemos a chat

GPT y activamos el modo thinking,

nosotros lo que podemos hacer es, por

ejemplo, pasarle un artículo. Yo tengo

este artículo preparado, que es un

artículo sobre cómo nos quedan 1000 días

para adaptarnos a la inteligencia

artificial.

Es un artículo, como podéis ver, de

cuatro páginas con bastante texto. Pues

bien, si yo quisiese lo podría llevar a

un estilo editorial. ¿Cómo? Pues

simplemente pidiéndosele a Chat GPT con

un prom que estáis viendo aquí. Es un

prom extenso y él lo que haría sería

generarme no una imagen, sino en este

caso cuatro imágenes de golpe que lucen

de esta manera. Y vemos esta primera

página perfectamente maquetada,

ilustrada con esta imagen de un monje

escribiendo a mano, porque el artículo

empieza con la historia de Johan

Streetemius, que fue el religioso que

vio amenazado su modo de vida cuando

llegó a la imprenta y vio cómo podía ser

el fin de los escriptorios y de los

monjes precisamente manuscribiendo y

haciendo copias de los libros. Vemos una

segunda página donde nos habla de las

cuatro grandes inversiones económicas:

La tierra, el trabajo, el capital y la

inteligencia con algunos ejemplos. Vemos

también la página con los cuatro grandes

signos de una transición económica como

la ralentización crítica, la explosión

de variancia, el parpadeo entre estados,

la explosión de correlación, todo de

señales que indican que la inteligencia

artificial puede suponer un gran cambio

de paradigma. Y finalmente nos hace esta

página donde nos pone el resumen que el

artículo propone de cara a adaptarnos a

este cambio. Esto no está mal, pero esto

no deja de ser un resumen de ese

artículo que, como podéis ver aquí, era

un artículo significativamente más

extenso. Era un era un artículo donde lo

que teníamos eran cuatro páginas con

mucho texto. Y aquí es donde viene lo

más interesante. Si hubiésemos querido,

hubiésemos podido forzar a Chat GPT a

que mantuviese todo el texto y que se

limitase a maquetarlo como lo maquetaría

un diseñador especializado en InDesign.

De este modo le he pasado una

instrucción un poco distinta y le he

pedido que en vez de generar cuatro

imágenes generase cinco y hemos llegado

a un resultado como este que estáis

viendo aquí. y vamos a fijarnos

rápidamente en las cinco páginas para

comprobar cómo ha respetado el texto.

Aquí podéis ver la primera página y aquí

a la derecha podéis ver el artículo

original. Podéis ver como el título era

la última economía, el cronómetro de

1000 días hacia la inversión de la

inteligencia y el título y el subtítulo

precisamente son este fragmento de

texto. Y el artículo empieza así: "El

invierno de 1485, el abad Johan

Streetemium se sentaba en su escritorio

rodeado del aroma penetrante del

pergamino antiguo y el rastro rítmico de

las plumas de ganso sobre la vitela. Si

habéis leído a la derecha, empieza

exactamente igual. Y en este caso

terminaría con esta frase. Esto no es un

cambio incremental, es la cuarta gran

ruptura de la historia, una inversión

que redefine la arquitectura de la misma

riqueza. Y aquí podríais ver como esta

frase es con la que terminaría este

bloque. De este modo podríamos ir

repasando las diferentes páginas para

ver cómo ha ido respetando el texto

original. De modo que si miramos la

segunda página podemos ver como el

título es correcto, las cuatro

inversiones, el mapa de la riqueza

humana y que empieza con el texto

correcto. Para anticipar el

desplazamiento del poder, debemos

comprender qué activo domina la era. Y

si nos vamos al final vemos que termina

con no puede igualar. Por lo que si nos

vamos al final de este segundo

fragmento, podemos ver cómo termina con

no puede igualar. Y así con todas las

páginas, por lo que me voy a ir

directamente a la última. En esta última

página tenemos los tres futuros y una

salida de siervos arquitectos. empieza

con este texto. Al igual que un líquido

superenfriado, se cristaliza

súbitamente, nuestra sociedad no

cambiará de forma gradual, se fijará en

uno de estos tres estados estables, que

es exactamente lo que viene justo detrás

del título. Y termina con esta frase de

aquí: "El cronómetro está en marcha y

efectivamente esta es la última página,

por lo que ha respetado el texto para

maquetar un total de cinco páginas en

una sola instrucción." Y llegados a este

punto, te estarás preguntando, si Chat

GPT da este nivel de resultados, ¿para

qué necesito notebook LM? ¿Se ha quedado

atrás o hay algo que siga haciendo mejor

que nadie? Antes de seguir, piénsalo,

porque la respuesta es la que va a

cambiar cómo trabajas con inteligencia

artificial a partir de hoy. Y mientras

le das una vuelta, vamos allá con el

siguiente ejemplo. Ahora ya tienes un

diseño editorial listo para ser impreso

y está bien bonito, pero y si te dijera

que de ese mismo material puedes sacar

los fotogramas clave para un vídeo para

explicar exactamente lo mismo y sin

tener que empezar de cero. Y es que

crear fotogramas clave es algo que hace

muy bien este nuevo modelo de generación

de imágenes de Chat GPT. De hecho, aquí

podéis ver cómo le he pedido una guía de

nueve fotogramas clave para crear el

spot que os he mostrado anteriormente.

De modo que con una sola instrucción,

una instrucción bastante extensa,

podemos llegar a un resultado como este,

donde aparecen los nueve fotogramas

clave que nos permitirán crear un spot

en apenas una instrucción. Pero aquí es

donde se pone interesante, porque yo lo

que os he dicho es que podéis

reaprovechar el material, por ejemplo,

para crear un artículo editorial y

convertirlo también en los fotogramas

clave para crear una pieza audiovisual.

Y aquí es donde volvemos a Notebook LM.

Y es que, fijaros en este cuaderno, se

titula La última economía, 1000 días

para la revolución de la inteligencia

artificial. ¿Os suena, verdad? Es justo

el tema del artículo que hemos maquetado

anteriormente en Chat GPT y todo partía

de aquí de Notebook LM, que sigue siendo

la mejor herramienta para manipular

información concreta que nosotros le

proporcionamos. De este modo, a este

cuaderno le proporcioné un guion literal

y una escaleta de cómo me imaginaba el

storyboard y a partir de aquí pude

empezar a trabajar. Por ejemplo, a

través de la herramienta de report, lo

que pude hacer es pedirle un artículo y

me escribió justo el artículo que hemos

maquetado anteriormente. Pero no solo

esto, también le pude pedir que me

crease una tabla que luego pude exportar

en Google Sheets donde hiciese una lista

de fotogramas clave para ilustrar todo

el vídeo. Esta tabla es esta de aquí, un

guion gráfico que tal y como podéis ver

pues va desglosando toda la narración,

va poniendo pues cuál es el título de

cada uno de los fotogramas clave, la

instrucción detallada o prom para crear

la imagen y dónde iría del guion. Y con

esto lo pude llevar un paso más allá y

lo que pude hacer fue crear diferentes

conjuntos de fotogramas clave para

animar visualmente con la función de

creación de presentaciones. De este

modo, si yo abro, por ejemplo, esta

presentación, podéis ver cómo funciona

como un conjunto de fotogramas clave que

me podrían ayudar a crear una versión

animada de esta historia o de este

artículo. De este modo puedo utilizar

Notebook LM para crear toda la

información intermedia necesaria y por

ejemplo mejorar estos fotogramas con

chat GPT y luego animarlos, por ejemplo,

con sidans. Y es que si en vez de crear

los fotogramas directamente notebook LM,

lo que hago es simplemente quedarme con

ese paso intermedio, es decir, con el

guion gráfico en formato tabla de Google

Sheets y utilizo esta información para

crear las diferentes imágenes en Chat

GPT y Match 2, lo que consigo es una

mayor calidad de un modo igual de rápido

o prácticamente igual de rápido que si

hubiese hecho ese trabajo en Notebook

LM. Y si lo animamos con Sidens 2, queda

así. Durante siglos escribir fue sagrado

hasta que dejó de ser necesario.

Y aquí podéis ver un ejemplo incluso más

evidente. Algunos recordaréis el vídeo

donde os expliqué el método del

estudiante del Meet para aprender

cualquier cosa utilizando notebook LM y

utilicé este cuaderno de educación

financiera donde lo que hacía era

preguntarle por los principales modelos

mentales de toda esta información que le

había subido. Pues bien, yo lo que puedo

hacer es crear una presentación

directamente en notebook LM, pero

teniendo en cuenta que Chat GPT Image 2

quizás sea un mejor modelo para hacer

esto, lo que puede hacer es realizar un

paso intermedio, pedirle que genere un

informe que sea precisamente la

estructura de esa presentación y con

este informe irme a Chat GPT y el chat

GPT pedirle simplemente que cree una

presentación de cinco diapositivas a

partir de la estructura que me ha creado

Notebook LM. Y el resultado que consigo

es algo como esto, una presentación de

cinco diapositivas que contiene la

información perfectamente maquetada, una

gran cantidad de texto y que

esencialmente me permite iterar de un

modo más preciso que si utilizase el

modelo de nanobanana. Por lo que, como

os podéis imaginar, lo ideal ya no es

utilizar una herramienta u otra, sino

utilizar ambas de modo conjunto. Por

cierto, si te interesa saber cómo he

creado todos estos proms para crear, por

ejemplo, los fotogramas clave y las

diferentes grillas, en la descripción

encontrarás un enlace donde puedes

acceder a ellos. Y ahora piensa qué

casos de uso le puedes dar tú. Por

ejemplo, ¿cuál es el documento que más

horas te roba cada mes? Ese es el

primero que deberías automatizar. Por

ejemplo, si eres profesor, puedes

automatizar tus apuntes de toda una

asignatura después de curarlos con

Notebook LM y los puedes visualizar como

infografías gracias a HGPT. En 15

minutos deberías tener listo todo el

material visual de una asignatura. Si

eres consultor, puedes automatizar los

informes de tus clientes curados y

presentados como un documento

profesional. Incluso le puedes dar al

Notebook LM anotaciones con tu identidad

de marca sin que parezca hecho con

inteligencia artificial. Ya no tienes

excusas. Si eres médico, puedes trabajar

con tus guías clínicas y convertirlas en

infografías para que el paciente tenga

la información más clara. Algo que

puedas imprimir e incluso entregar en la

consulta. Si eres abogado, puedes curar

la jurisprudencia y convertirla en

esquemas visuales para preparar un

juicio o para que tu cliente entienda su

caso. Si trabajas en marketing, pues

imagina datos de campaña curados

transformados en dashboards visuales

para presentar al cliente en vez de un

Excel con 47 pestañas. El patrón es

siempre el mismo. Notebook LM entiende

tu información y Chat GPT la convierte

en algo que puedes presentar. Y es que

hemos visto tres veces lo mismo.

Notebook LM Cura, Chat GPT, visualiza

para fotogramas, para presentaciones,

para tus documentos y artículos que

ahora puedes presentar con diseño de

calidad editorial. Llevamos 2 años

pidiéndole a una sola inteligencia

artificial que haga todo y nos hemos

olvidado de algo que cualquier equipo

humano sabe desde siempre. El que

organiza la información no es el mismo

que la presenta. Cada inteligencia

artificial tiene su trabajo y tú a

partir de hoy ya no tienes que

conformarte con resultados a medias por

usar solo una de las dos. Y si quieres

saber más sobre esta novedad de CHG GPT,

te recomiendo que veas este vídeo.