"Debería aprender habilidades para que la IA no me quite el trabajo."
Si piensas eso, tienes la mitad de la razón y la otra mitad no.
Puedo afirmarlo con certeza.
Lo que determina si la IA te quita el trabajo no es la cantidad de habilidades que hayas adquirido.
Es algo completamente distinto, representado por un concepto específico.
No es solo mi opinión. Tomoko Namba, quien fundó DeNA y regresó como presidenta en junio de 2026 después de 15 años, nombró este concepto específicamente en una conferencia.
Daré la respuesta en el capítulo 3. Puedes adelantarte si quieres.
Sin embargo, la respuesta no será efectiva a menos que leas los capítulos 1 y 2. Si lo lees sin saber hasta qué punto la persona que lo dijo ha llevado las cosas al límite, solo terminará siendo otra "buena frase".
Esta es una publicación larga, así que te recomiendo guardarla si quieres consultarla más adelante.
Capítulo 1: ¿Quién está diciendo esto?
Primero, entiende quién está detrás de estas palabras. Si no lo haces, solo será una bonita historia.
Tomoko Namba. Nacida en 1962. Tras graduarse de la Universidad de Tsuda, se unió a McKinsey, obtuvo un MBA en Harvard y se convirtió en socia (ejecutiva) de McKinsey en 1996.
Fundó DeNA en 1999. Dejó el cargo de presidenta en 2011 y desde entonces ha ocupado los cargos de presidenta del consejo, dueña de los Yokohama DeNA BayStars (desde 2015) y vicepresidenta de Keidanren (desde 2021).
Luego, el 27 de junio de 2026, la Sra. Namba regresó como directora representante y presidenta de DeNA después de 15 años, asumiendo también el cargo de CEO.
La razón que dio la empresa fue:
"Existe una necesidad urgente de aumentar significativamente la velocidad de gestión y acelerar la transformación de las operaciones organizativas y los modelos de negocio en función del entorno empresarial futuro."
Una fundadora que regresa a la cima después de 15 años, a los 64 años. No tienes que ser dueño de un negocio para darte cuenta de lo extraordinario que es.
DeNA es una empresa que cotiza en bolsa, con ingresos de 147,7 mil millones de yenes y un beneficio operativo de 18,694 millones de yenes para el año fiscal que finalizó en marzo de 2026. La cúpula de esa empresa volvió para tomar el timón personalmente.
¿Por qué regresó? Por la IA.
Capítulo 2: Qué pasó un año después de decir "Vamos con todo con la IA"
Retrocedamos un poco.
"DeNA va con todo con la IA."
El contenido de esa declaración era bastante agresivo. Planeaba mantener y hacer crecer el negocio existente, que en ese entonces era operado por unas 3,000 personas, con la mitad del personal usando IA. La otra mitad sería reasignada por completo a nuevos negocios.
Muchas empresas dicen que harán cosas, pero no lo hacen. Así que mira los números un año después.
El 6 de marzo de 2026, en el "DeNA x AI Day 2026" celebrado en Shibuya Hikarie, la Sra. Namba presentó estos resultados:
- En algunos proyectos de desarrollo, 5% humano / 95% IA, con una productividad 20 veces mayor.
- Las revisiones de contratos legales lograron una mejora del 90% en eficiencia.
- Las horas-hombre de QA (aseguramiento de calidad) se redujeron a la mitad.
- Los costos de revisión del servicio de transmisión en vivo "Pococha" se redujeron en un 60%.
Incluso crearon una métrica de evaluación única llamada DARS (DeNA AI Readiness Score). Es un sistema de autoevaluación de 5 niveles, donde el nivel 1 es "probé una vez la IA conversacional recomendada" y el nivel 5 es "puedo mejorar la productividad de otros y formular nuevas estrategias centradas en la IA".
Esto significa que el uso de la IA no es solo cuestión de entusiasmo o capacitación; se ha convertido en un criterio para la evaluación del personal.
¿Qué dijo una líder que ha llegado tan lejos sobre "qué pasa con las personas"?
Ese es el tema principal de hoy.
Capítulo 3: El concepto que Tomoko Namba nombró
Aquí está la respuesta.
"Kiten-ryoku" (Poder de Originar).
Probablemente nunca hayas escuchado esta palabra. No está en el diccionario. La propia Sra. Namba la escribió entre comillas en las diapositivas de su conferencia.
Fue una declaración en la diapositiva "Sobre los recursos humanos" al final del discurso de apertura de febrero de 2025. Es un poco larga, pero la citaré exactamente porque acortarla cambia su significado.
"Incluso en un futuro donde la IA actúa exactamente según lo indicado, creo que el
Origen es el ser humano.
Tener la voluntad de hacer que las cosas sucedan, el poder de absorberte en algo, tener deseos, tener antojos—estas cosas serán cada vez más importantes.
El trabajo se volverá mucho más "denso". Dado que el trabajo "ligero" se dejará por completo a las computadoras,
creo que este tipo de voluntad, este 'Poder de Originar,' será extremadamente importante."
Esta era la línea escrita en la diapositiva:
Voluntad, "Poder de Originar," el poder de absorberte, deseos... El trabajo se vuelve más denso.
En la misma diapositiva, la Sra. Namba dijo dos cosas más:
"¿Los ingenieros dejarán de ser necesarios? → ¡No!"
Con respecto al debate sobre "ya no hay más ingenieros" que arrasa en la Costa Oeste, la respuesta de la Sra. Namba fue un rotundo no. Más bien, dijo que la demanda de "ingenieros con el deseo de crear algo usando IA" solo va a aumentar.
"Todos los productos estarán hechos de IA x Conocimiento de la industria."
Por lo tanto, la demanda de personas con conocimiento especializado de la industria, conocimiento de negocios, datos y acceso a bases de clientes también aumentará.
Y finalmente, el Poder de Originar.
Poniendo "trabajo ligero" y "trabajo denso" en términos simples.
Esta es la columna vertebral del artículo, así que vayamos con cuidado.
Lo que la Sra. Namba llama "trabajo ligero" es esto:
Tareas en las que mueves las manos para terminar algo que otra persona decidió, usando un método predeterminado.
Dar formato a documentos. Tomar minutas. Transcribir números. Reescribir el mismo borrador de correo. Vaciar información en un formato fijo.
Por otro lado, "trabajo denso" es esto:
Trabajo en el que tú decides qué hacer en primer lugar.
De qué tema publicar. A qué clientes apuntar. Decidir qué NO crear. Con quién asociarte. Cuándo renunciar.
La IA solo se lleva lo primero. La mayoría de la gente probablemente está de acuerdo hasta aquí.
El problema es lo que viene después.
Cuando todo el trabajo ligero pasa a la IA, solo el "trabajo denso" queda en tus manos.
No es una historia sobre que las cosas se vuelven más fáciles. Es una historia sobre no tener a dónde esconderte.
Piensa en cuando contratas un proveedor externo. Si solo dices "haz que se vea bien", nunca obtendrás algo excelente. Qué hacer, por qué hacerlo y hasta dónde llegar—siempre lo decide la persona que hace el pedido.
La IA es el proveedor externo más capaz y barato de la historia.
Pero no hará nada por alguien que no pueda escribir la orden de pedido.
Eso es lo que significa "El origen es el ser humano".
Capítulo 4: Esto no es espiritualismo. Los datos dicen lo mismo
Para quienes pensaron: "la Sra. Namba puede decir eso porque es increíble", detener tu pensamiento ahí te va a costar caro.
Los datos salariales reales muestran lo mismo.
Hay un estudio publicado en 2025 por Erik Brynjolfsson y otros en el Stanford Institute for the Digital Economy. El título es "Canaries in the Coal Mine?". Analizó datos salariales a nivel individual de ADP, el servicio de nóminas más grande de Estados Unidos.
Los resultados fueron:
- En las ocupaciones más afectadas por la IA, el empleo de personas de 22 a 25 años disminuyó alrededor de un 13%.
- Para los desarrolladores de software del mismo grupo de edad, disminuyó alrededor de un 20% en comparación con el pico de finales de 2022.
- Mientras tanto, el empleo de los trabajadores con experiencia en las mismas ocupaciones no disminuyó.
Esta es la parte que suele citarse.
Pero la parte más importante de este estudio no es esa.
La disminución del empleo se concentró en las "tareas donde la IA reemplaza a los humanos", y no ocurrió en las "tareas donde la IA aumenta las capacidades humanas".
Esto dice exactamente lo mismo que la Sra. Namba. Las profesiones no están desapareciendo. Las tareas sí. El trabajo que es solo "ejecutar un método fijo" está desapareciendo, mientras que el trabajo de "usar IA mientras tomas decisiones" no.
El informe "Future of Jobs Report" del Foro Económico Mundial también predice que para 2030, 92 millones de empleos serán desplazados y se crearán 170 millones de empleos nuevos a nivel mundial. Eso es un saldo positivo neto de 78 millones.
En resumen, la cantidad total de trabajo no va a disminuir. Solo se intercambiará el contenido.
Cuando ocurra ese intercambio, ¿estarás del lado que "decide qué hacer"? De eso se trata.
Y aquí viene la parte difícil para Japón.
Según el Libro Blanco de Información y Comunicaciones publicado en julio de 2026, el porcentaje de personas en Japón que han usado IA generativa es del 58.8%. Se duplicó, pasando del 26.7% del año anterior. Viendo solo los números, es un aumento rápido.
Sin embargo, Estados Unidos supera el 70%. Además, el uso en Japón se centra en el texto, como la creación de documentos, y la tasa de uso de imágenes, videos y audio es más baja que en Occidente.
Incluso después de duplicarse, todavía no hemos alcanzado. Así estamos.
Capítulo 5: Traduciendo el "Poder de Originar" en acciones para hoy
"Entiendo que el Poder de Originar es importante. Entonces, ¿qué debería hacer?"
De aquí en adelante está el punto principal. Basándome en las declaraciones de la Sra. Namba y en lo que DeNA está haciendo realmente, lo he dividido en cinco acciones.
Poder de Originar ①: Clasifica tu trabajo en "ligero" y "denso"
Muchas personas se saltan este paso.
De repente empiezan a probar herramientas para "mejorar la eficiencia con IA" y se aburren a los tres días. La causa no es la capacidad. Es porque no han decidido qué delegar.
Lo que la Sra. Namba llama "trabajo ligero" es diferente para cada persona. Así que tienes que hacer un inventario de tu propio trabajo primero.
Si lo vas a hacer hoy, pega esto directamente en una IA:
Voy a pegar a continuación las tareas que hice de ayer a hoy. Por favor, clasifícalas en dos categorías.
A: Tareas donde el método está fijo y solo moví las manos según lo decidido. B: Tareas donde yo mismo decidí qué hacer y cómo hacerlo.
Después de clasificarlas, para cada elemento de A, escribe una línea sobre "¿Qué necesito decirle primero a la IA si quisiera delegarle esto?"
[Pega aquí tus tareas de ayer en viñetas]
La "A" que salga es tu "trabajo ligero". Y cuantas más A tengas, más peligroso es.
Trabajo que desaparece: el tiempo que pasas organizando vagamente en tu cabeza y que al final no termina delegando nada.
Poder de Originar ②: Muévete primero, aunque no te lo pidan
En el AI Day 2026 de marzo de 2026, hubo una frase que la Sra. Namba repitió:
"Muévelo primero."
En lugar de moverse después de tener un diseño perfecto, muévete mientras lo arreglas. En la misma conferencia, también dijo:
"La superioridad del producto sin velocidad no tiene sentido."
Velocidad. Incluso si la UI o la UX de este momento son superiores, no tienen sentido si no tienes la velocidad para corregirlas.
Esto suena a discurso empresarial, pero se aplica directamente a las personas.
Las personas que esperan a que alguien les diga "prueba esto con IA" nunca tendrán su turno.
Esperar instrucciones es la postura más peligrosa en la era de la IA. Esto se debe a que el trabajo de dar instrucciones es "trabajo denso", y es ahí donde los humanos permanecen. En el momento en que te colocas del lado de quien espera instrucciones, te estás alineando con el lado "ligero".
Si lo vas a hacer hoy: elige una tarea que nadie te pidió hacer y pónsela a una IA. Puede ser la minuta de una reunión u organizar el horario de la próxima semana. Una sola cosa, dentro del rango que puedas hacer sin pedir permiso.
Trabajo que desaparece: el tiempo que pasas pensando excusas como "Mi empresa todavía no puede usar IA".
Poder de Originar ③: Deshazte de la experiencia mediocre y multiplícala
En el AI Day 2026, la Sra. Namba utilizó una expresión bastante audaz:
"Los actores de modelos fundacionales y los actores de LLM son más despiadados de lo esperado."
"Sé que la experiencia mediocre será derribada de un solo golpe."
OpenAI, Google y Anthropic, que están invirtiendo decenas de billones de yenes, se apoderarán de todas las áreas que puedan. Así que la experiencia como "estar algo familiarizado con la IA" o "poder escribir un poco de código" desaparecerá el día que salga el siguiente modelo.
Entonces, ¿qué queda? La respuesta de la Sra. Namba es esa línea de antes.
"Todos los productos estarán hechos de IA x Conocimiento de la industria."
La IA sola no puede ganar. El conocimiento de la industria que has construido durante 10 años, tu intuición en el terreno y ver las caras de tus clientes. La IA jamás podrá escribir esto.
Conviértelo en una multiplicación. No seas un "experto en IA", sé alguien que "puede resolver problemas en [Industria X] con IA". Hay millones de los primeros, pero casi nadie de los segundos.
Trabajo que desaparece: el tiempo que pasas probando cada nueva herramienta de IA que sale y terminando mediocre en todas.
Poder de Originar ④: Deja de pulir prompts y diseña el entorno
La Sra. Namba organiza la transición de la tecnología de uso de IA en tres etapas:
- Prompt Engineering: la era en la que era importante cómo escribir instrucciones para la IA.
- Context Engineering: la era en la que era importante cómo enseñar información de contexto.
- Environment Engineering: ahora.
La tercera etapa significa que, como ahora los agentes de IA van a buscar información por sí mismos, estamos en una fase de diseñar el entorno en sí, como "hasta dónde puede mirar la IA" y "qué se le permite hacer".
Esto es exactamente lo que he estado diciendo.
La IA no falla porque su capacidad sea baja. Falla porque está perdida.
En lugar de reescribir el texto del prompt 100 veces, preparar un solo archivo para que la IA consulte es más efectivo. Decidir qué dejarle leer, hasta dónde dejarle tocar y qué dejarle generar. Ese es el trabajo del humano, y es exactamente el "origen".
Si lo vas a hacer hoy: prepara un archivo de texto con tus premisas (quién eres, a quién te diriges, qué tono) para la IA que usas con frecuencia, y empieza desde ahí cada vez. Tres líneas son suficientes.
Trabajo que desaparece: rehacer trabajo porque te presentas desde cero cada vez y obtienes una respuesta diferente cada vez.
Poder de Originar ⑤: Ve a buscar información tú mismo
Por último, la más sencilla pero la más efectiva.
La IA no te va a enseñar si solo esperas.
Si no vas a buscar información tú mismo, avanzará antes de que te des cuenta y te quedarás atrás. Lo peor es que para cuando te des cuenta e intentes ponerte al día, los demás ya habrán avanzado demasiado y será tarde.
Me ha pasado muchas veces. Una herramienta en la que pensé "la veré después" se convirtió en un requisito tres meses después, y desde ahí me tomó muchísimo más tiempo ponerme al día.
En el mundo de la IA, es normal que un tema que fue tendencia hace tres días ya sea noticia vieja.
Así que tienes que estar en una situación en la que siempre te estés moviendo. Esto no es cuestión de capacidad, sino de la naturaleza de este campo.
Si lo vas a hacer hoy: elige un solo lugar donde fluya la información y acostúmbrate a mirarlo 5 minutos cada mañana. No necesitas seguir todo. Solo tener un lugar que hayas elegido por tu propia voluntad.
Trabajo que desaparece: el tiempo que pasas tratando frenéticamente de ponerte al día seis meses después de que algo se vuelva un tema candente.
Capítulo 6: Para ser honesto, yo también tropecé aquí una vez
He escrito todo esto de manera bastante grandiosa, pero déjame hablar de mí mismo.
Fui maestro de escuela primaria durante 7 años y luego renuncié. Nadie me lo pidió. Nadie me dijo que renunciara, y nadie me dijo que debería hacerlo. Lo decidí yo mismo, y renuncié yo mismo.
A partir de ahí, comencé a publicar sobre educación financiera, y mis seguidores de Instagram crecieron hasta 59,000.
Luego, a finales de mayo de 2026, esa cuenta desapareció de la noche a la mañana debido a una suspensión de la cuenta por parte de Meta. 59,000 personas se convirtieron en cero.
Lo que comencé después fue contenido sobre IA. Mi cuenta de X alcanzó las 8,000 personas en 2 meses. Ahora dirijo dos productos propios (una escuela de dinero y un curso de IA).
¿Por qué escribí esto?
Porque ni renunciar a la enseñanza ni reconstruir con IA después de la suspensión de la cuenta ocurrieron porque alguien me lo ordenara.
No es una historia bonita. Cuando suspendieron la cuenta, fue realmente oscuro. Pero en ese momento, la opción de "esperar a que alguien me mostrara el siguiente camino" no existía desde el principio. Porque sabía que nadie vendría si esperaba.
El Poder de Originar es probablemente algo así. No es talento, sino si partes de la premisa de que "nadie me va a dar instrucciones".
Y la vez que más sufrí en el uso de la IA fue exactamente el "posponer" de ⑤. Posponía una herramienta que me interesaba para "el próximo mes porque esta semana estoy ocupado", y para cuando en realidad la probaba, todos los demás ya hablaban de la siguiente cosa basada en esa herramienta. Me tomó muchísimo más tiempo ponerme al día de lo que me habría tomado si lo hubiera hecho desde el principio.
Eso no fue un fallo de eficiencia; fue un fallo del Poder de Originar.
Resumen: Si haces solo una cosa hoy
Para recapitular:
- Lo que determina si la IA te quita el trabajo no es la cantidad de habilidades, sino el Poder de Originar.
- El trabajo ligero (hacer lo que ya está decidido) pasa por completo a la IA, y solo queda el trabajo denso (decidir tú mismo).
- Los datos de Stanford también muestran que el empleo solo disminuyó en las "tareas que la IA reemplaza". Desaparecen las tareas, no las profesiones.
- El Poder de Originar consta de cinco cosas: ① Clasificar ② Moverse primero ③ Multiplicar ④ Diseñar el entorno ⑤ Buscar información uno mismo.
- "¿Los ingenieros dejarán de ser necesarios? → ¡No!". Lo que desaparece no es el puesto de trabajo, sino la postura de esperar instrucciones.
Déjame colocar una vez más las palabras de la Sra. Namba.
"El origen es el ser humano."
"El trabajo se volverá mucho más 'denso'. Dado que el trabajo 'ligero' se dejará por completo a las computadoras."
Si haces solo una cosa hoy, pega el prompt del capítulo 5 ①. Te toma 3 minutos.
Tu trabajo de ayer saldrá dividido en A y B. Cuantas más A tengas, más margen tienes para cambiar a partir de hoy.
Para finalizar
¿Qué te pareció?
Una última cosa.
La conclusión del artículo de hoy fue "suelta el trabajo ligero y dedica tiempo al trabajo denso".
Sin embargo, la respuesta más común que recibo después de que la gente lee esto es: "Entiendo lo que quieres decir, pero no sé cómo soltarlo".
Es natural.
Así que voy a nombrar un trabajo ligero que deberías soltar primero.
Crear materiales de presentación.
Las razones por las que lo nombro primero son tres:
- El consumo de tiempo es anormal. Alguien que dedicó 3 horas a una presentación de diapositivas y hace una por semana gasta 156 horas al año en ello.
- El juicio es casi cero. "Qué transmitir" es trabajo denso, pero "cómo organizarlo y qué colores usar" es casi por completo trabajo ligero.
- El área donde la IA se ha vuelto más competente. Más que la generación de texto, la generación de imágenes es lo que está creciendo ahora.
He convertido este mecanismo de sacar por completo el "juicio" de la creación de diapositivas en una herramienta.
Es el Brain: "Automatic Slide Generation Skill".
Aquí está en números:
- 50 plantillas de diseño (extraídas de materiales de seminarios reales: viñetas, comparaciones, gráficos, diagramas de Venn, líneas de tiempo, diagramas de flujo, etc.)
- 50 bases de diseño (todas con códigos de color especificados. Incluye específicas de industria como finanzas, medicina, belleza, crianza, educación, viajes, etc.)
- Más de 100 palabras de ajuste de atmósfera (especifica "más llamativo", "lujoso" o "primaveral" en una palabra)
- Al multiplicarlas, más de 250,000 combinaciones
- 3 rutas de generación: solo pegarlo en ChatGPT / dejarle todo a Codex / generación paralela por lotes vía API
Solo hay tres cosas que hacer: coloca una carpeta. Dile el tema o el guion. Dale el visto bueno a la estructura propuesta.
Mientras lo dejas trabajar solo, la estructura se construye, el diseño se decide, todas las páginas se generan, se inspeccionan y salen como PDF. No hay límite en el número de páginas.
También escribiré honestamente para quién NO es.
La salida son imágenes y PDFs. No es para personas que quieran volver a escribir el texto en PowerPoint.
Además, la IA es voluble. Es una herramienta basada en la premisa de que el 10-20% tendrá que rehacerse. Por eso he incluido 37 prompts de recuperación que arreglan las cosas con solo pegarlos según los síntomas.
Es más rápido usar las palabras de quienes lo han usado que decirlo yo:
200 copias vendidas en una semana desde el lanzamiento.
El precio es de 1,480 yenes.
Como referencia, la tarifa del mercado para externalizar el diseño de diapositivas es de 1,500 a 3,000 yenes por diapositiva. Si pides 20 diapositivas, son 30,000 a 60,000 yenes. El precio difiere por dos órdenes de magnitud.
▼ Haz clic aquí para "Automatic Slide Generation Skill"
https://brain-market.com/u/masakiiii/a/b5UTO3UjMgoTZsNWa0JXY
La página de ventas también enumera todas las condiciones para las personas a las que no les conviene. Por favor, léela antes de decidir. No tienes que obligarte a comprarlo. Solo el prompt del capítulo 5 ① cambiará cómo usas tu tiempo mañana.
Referencias
- [DeNA x AI Day || DeNA TechCon 2025] Opening Keynote (Celebrado el 5 de febrero de 2025 / YouTube oficial de DeNATech) — Fuente de "El origen es el ser humano", "Poder de Originar" y "¿Los ingenieros dejarán de ser necesarios? → ¡No!"
- Fullswing by DeNA "DeNA's Tomoko Namba Talks 'Company Management and Growth Strategy in the AI Era' Full Transcript" — Transcripción completa oficial de la conferencia anterior.
- Fullswing by DeNA "DeNA's Tomoko Namba 'Move it First, Expand the Business' Speech Full Transcript" (DeNA x AI Day 2026 / 6 de marzo de 2026, Shibuya Hikarie) — Fuente de 20x productividad/95%, Legal 90%, horas-hombre de QA reducidas a la mitad, reducción del 60% en Pococha, "Los actores de LLM son más despiadados de lo esperado", "La experiencia mediocre será derribada de un solo golpe", "La superioridad del producto sin velocidad no tiene sentido" y Environment Engineering.
- Comunicado de prensa de DeNA "Notice Regarding Change of Representative Director" (Anunciado el 12 de mayo de 2026 / Tomoko Namba asumió el cargo de directora representante, presidenta y CEO el 27 de junio).
- Resultados financieros de DeNA para el año fiscal que terminó en marzo de 2026 (Ingresos de 147,7 mil millones de yenes, Beneficio operativo de 18,694 millones de yenes).
- Nikkei XTech "DeNA, donde todos los empleados se convierten en talento de IA bajo el mando de la presidenta Namba, evalúa habilidades con métricas únicas" — Definición de los 5 niveles de DARS (DeNA AI Readiness Score), operación completa desde agosto de 2025.
- Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence" Stanford Digital Economy Lab (2025) — Disminución del 13% en el empleo de personas de 22 a 25 años en trabajos con alta exposición a la IA, ~20% de disminución para desarrolladores de software jóvenes en comparación con el pico, disminución concentrada en tareas de tipo reemplazo.
- Foro Económico Mundial "Future of Jobs Report" — 92 millones de empleos desplazados y 170 millones creados para 2030 (aumento neto de 78 millones).
- Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones "Information and Communications White Paper" (Publicado en julio de 2026) — Tasa de uso individual de IA generativa en Japón: 58.8% (26.7% el año anterior), uso centrado en texto como la creación de documentos.
Nota: Todas las declaraciones de la Sra. Tomoko Namba en este artículo se citan de videos de conferencias disponibles públicamente y transcripciones oficiales. Este artículo no tiene afiliación con ella ni con DeNA Co., Ltd.
