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El impacto de la IA en la rentabilidad financiera empresarial

La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado ser un motor clave para el éxito empresarial en la actualidad. Grandes empresas como Google, Amazon, Netflix y otras han integrado la IA en sus operaciones, logrando mejoras significativas en eficiencia, personalización de la experiencia del cliente y rentabilidad. Desde la automatización de procesos hasta la toma de decisiones más informadas, la IA está siendo aprovechada en diversas industrias para generar ventajas competitivas. 

Fabricio Guerrero CEO Grupo Valor
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El impacto de la IA en las empresas

¿Realmente estamos aprovechando nuestra capacidad instalada? No podemos negar el inexorable paso del tiempo, como tampoco la llegada de la IA y su impacto en nuestras vidas, hábitos de uso y consumo. Las nuevas revoluciones industriales cada vez son más frecuentes; entre la primera y la segunda tuvo que pasar 300 años, entre la cuarta y la quinta escasamente 15 años, lo que implica un reto y una oportunidad para las empresas. Aquellas que aceleren su incursión y adaptación lograrán una ventaja competitiva notable.

El impacto en la competitividad
viene de la mano de:

  • Automatización de procesos: Con IA podemos mejorar la eficiencia operativa al automatizar tareas rutinarias y no estratégicas. De esta forma, reduces costos, errores y mejoras el nivel de servicio.
  • Análisis de datos: Con IA podemos procesar grandes conjuntos de datos, identificando patrones y tendencias que no pueden ser procesados con métodos tradicionales. Esto nos permite tomar decisiones con información estratégica que los competidores no tienen.
  • Nivel de servicio: La clave del servicio es la personalización. IA nos permite hacer una buena segmentación, recomendar productos y brindar productos o servicios según las preferencias de los clientes. Una práctica común es el uso de chatbots alimentados por IA para brindar respuestas precisas a las consultas de los clientes.
  • Procesamiento del lenguaje Natural: IA nos permite una comunicación fluida entre equipos técnicos y funcionales, facilitando la interacción a través de la voz y el texto.
  • Automatización del Trabajo Cognitivo: Con IA podemos realizar tareas como el procesamiento del lenguaje y la toma de decisiones basadas en datos.
  • Aumento de la Productividad: IA nos enfoca en tareas estratégicas y nos aleja de las rutinarias. En resumen, permite a los empleados centrarse en tareas que requieren habilidades humanas únicas.
  • Seguridad Cibernética: Existes dos tipos de empresas, las que han sido atacadas cibernéticamente y las que van a ser atacadas. Al contar con IA podemos detectar patrones de comportamiento sospechoso y posibles amenazas en tiempo real, mejorando la seguridad cibernética. De igual forma, responder rápidamente a los ataques cibernéticos mediante la identificación y mitigación automatizada de amenazas.
  • Recursos Humanos: Con IA podemos agilizar los procesos de selección con algoritmos que nos permiten filtrar o identificar prospectos. De igual forma, con la gestión del talento, gracias a que podemos medir y analizar datos para evaluar el rendimiento de los colaboradores.

No podemos negar el inexorable paso del tiempo, de la misma manera no podemos negar la transformación de la IA en la manera en que las empresas operan y su interacción con los clientes. Sin embargo, hay una delgada línea gris a nivel de ética y privacidad que debemos poner atención para no ser una empresa que abusa de la información confidencial de nuestros clientes.

 

¿Cuál es la diferencia entre IA y Transformación Digital?

IA y TD son primos hermanos que buscan objetivos similares de productividad y automatización. IA es una tecnología específica que busca dotar a las máquinas de inteligencia, mientras que la Transformación Digital implica la integración de diversas herramientas digitales para cambiar la forma en que se opera.

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como aprendizaje, reconocimiento visual o procesamiento de lenguaje, mientras que la Transformación Digital es un proceso más amplio que implica el cambio en la entrega de valor al simplificar la interacción con los clientes.

La Transformación Digital abarca no solo la implementación de tecnologías avanzadas como la IA, sino también procesos, organización, información, creación de productos y generación de negocios. En otras palabras, es la maximización de los recursos y la potenciación de las capacidades mediante la implementación de prácticas que integran Tecnología, Procesos y Cultura.

La IA puede implementarse en partes específicas de una organización para tareas concretas. La Transformación Digital afecta a la organización en su conjunto, desde procesos internos hasta modelos de negocio y relaciones con clientes.

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Antes de avanzar hacia la implementación de soluciones de IA, evalúa la madurez digital de tu organización. Asegúrate de que las bases de la Transformación Digital estén bien establecidas, incluyendo la infraestructura tecnológica, la cultura organizacional y la capacidad de análisis de datos. Aquí tienes un ejemplo de evaluación del nivel de madurez digital.

¿Sabes dónde estás y a dónde puedes llegar en tu organización?

Para saber a dónde puedes llegar debemos identificar dónde te encuentras, por lo que realizamos un Diagnóstico que consiste en identificar las oportunidades en tu organización.

¿Tiene la IA un ROI garantizado en las compañías?

La implementación exitosa de IA va a tener un impacto en la rentabilidad de la empresa gracias a la productividad y eficiencia lograda, y a niveles más avanzados, el impacto en la competitividad gracias a decisiones con información privilegiada.

Los drivers financieros que impactan el valor o rentabilidad de una empresa están relacionados directamente con la operación y a medida que logremos eficiencia operativa gracias a la automatización o eliminación de tareas, es decir, hacer más con menos implica un aumento de productividad.

La productividad impacta los costos, y estos la rentabilidad; de igual forma, la IA elimina errores en tareas rutinarias, lo que evita la generación de desperdicios o merma, haciéndonos más eficientes. La IA trae un considerable aumento del margen gracias a que nos hace más rápidos y menos costosos, elimina mano de obra, costos, mermas que al final se traducen en un incremento notable del margen.

Otro aspecto a considerar es el impacto del valor de la empresa al generar un mayor flujo de efectivo gracias a la implementación de IA en la gestión de inventarios y cadena de suministro, al prever la demanda, ayudando en la gestión de inventarios y reduciendo costos asociados con inventarios excesivos o insuficientes.

La volatilidad de la demanda y los cambios rápidos en las tendencias de los consumidores afectan la rentabilidad y el desempeño de los clientes. La demanda puede variar debido a una serie de factores, como cambios en el comportamiento del consumidor, condiciones climáticas, eventos políticos o económicos, entre otros. Estos cambios son cada vez menos previsibles, generando baja asertividad.

La eficiencia en la Cadena de Suministro gracias a las mejoras en la planificación y ejecución de la cadena de suministro reduce costos, aumenta el capital de trabajo y la generación del flujo de caja.

Es importante destacar que la implementación exitosa de la IA requiere una planificación cuidadosa, inversión y gestión adecuada. Además, la rentabilidad también puede depender de factores adicionales, como la adaptabilidad de la empresa y la capacidad para capitalizar las oportunidades.

 

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Algunos ejemplos de empresas que han aumentado el valor gracias a la implementación de modelos de IA:

  • Alibaba, el gigante chino del comercio electrónico, ha utilizado IA en diversas áreas, desde la personalización de la experiencia del cliente hasta la optimización de la cadena de suministro. Su enfoque en tecnologías avanzadas ha contribuido al crecimiento y la valoración de la empresa.
  • Amazon ha incorporado IA de diversas maneras en su plataforma, desde recomendaciones de productos hasta la automatización de procesos logísticos. La capacidad de anticipar las preferencias del cliente ha contribuido al éxito continuo de Amazon.
  • Salesforce ha integrado IA en su plataforma con Salesforce Einstein, proporcionando capacidades de análisis predictivo y automatización de procesos de ventas y servicios al cliente. Esto ha contribuido al crecimiento y la valoración de la empresa.

¿Estás aprovechando al máximo la relación con tus clientes?

La clave de cualquier negocio exitoso es mejorar la experiencia de compra y posesión de nuestros clientes para fidelizarlos. La tecnología nos ayuda a fortalecer la conexión en cada interacción que nuestros clientes tienen con nuestra marca.

Siempre les comento a mis clientes la anécdota de que en sistemas tienen un Ferrari, pero lo manejan como una bicicleta, es decir, no sacan provecho a sus datos para personalizar la experiencia con el cliente. La clave está en la planeación estratégica tecnológica de la empresa, que cuente con un plan de inversión en herramientas para mejorar la experiencia del cliente gracias a la utilización de los datos generados con su interacción.

El objetivo no es invertir por invertir en plataformas de última generación; el objetivo es contar con una estrategia de generación de valor al cliente, de tal forma que las herramientas que adquiramos o desarrollemos busquen mejorar nuestra propuesta de valor.

Para maximizar la relación con el cliente, debemos contar con un CRM que nos permita dar trazabilidad y seguimiento a los compromisos o intereses de nuestro cliente. De igual forma, invertir en plataformas de comunicación multicanal que permitan a nuestros clientes interactuar a través de diversos medios. Si combinamos esto con Chatbots y asistentes virtuales, podemos brindar respuestas rápidas a consultas frecuentes o proporcionar asistencia las 24 horas.

Lo interesante viene después de que ya tenemos las bases de datos bien estructuradas y alimentadas por la interacción de nuestros clientes. Aquí entran los sistemas predictivos (algoritmos de machine learning), para anticipar las necesidades y preferencias de los clientes. Esto nos permitirá ofrecer productos o servicios relevantes antes de que los clientes los soliciten. Si lo soportamos con programas de fidelización, aumentaremos la penetración y retención de clientes.

A partir de esto, que es lo mínimo indispensable, comenzamos a explorar la Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV) con el objetivo de abrirle al cliente un mundo de posibilidades virtuales que le permita evaluar productos antes de comprarlos mediante aplicaciones de realidad aumentada.

Obviamente, la transformación digital juega un papel importante. Entre más datos tengamos, mayor será la asertividad y comprensión del cliente. Por ende, debemos asegurarnos de contar con plataformas que permitan realizar transacciones en línea, comercio electrónico con navegación intuitiva y procesos de pagos simplificados.

Explotar de mejor manera la relación con el cliente nos compromete a mejorar nuestra seguridad y privacidad de datos. La ciberseguridad debe ser parte de nuestra estrategia, enfoque e inversión a nivel gerencial. La confianza es fundamental en la relación con los clientes, y la protección de la información personal es esencial.

En resumen, aprovechar al máximo la relación con los clientes implica contar con una estrategia tecnológica orientada a generar satisfacción, lealtad y recomendación por parte de nuestro mercado.

¿Por dónde comienzo con IA en mi empresa?

Para arrancar con la implementación exitosa de IA, debemos comenzar del macro al micro, es decir, de la estrategia hasta la implementación por medio de una planificación cuidadosa de recursos, herramientas y tiempo.

El «para qué» y «por qué» de la IA es la primera piedra en la gran obra, es decir, identificar claramente los objetivos que podemos alcanzar gracias a la implementación de IA. La siguiente piedra es conocer la capacidad interna de la empresa para adoptar esta nueva tecnología, identificando las brechas que vamos a tener que cerrar en equipo, herramientas o capacitación técnica.

Una vez tengamos la estrategia definida y la capacidad instalada, entonces debemos realizar los siguientes pasos:

  1. Realizar una Auditoría de Datos: Evaluar la calidad y disponibilidad de los datos. La IA se basa en datos de calidad para entrenar modelos efectivos.
  2. Establecer un Equipo de IA: Hay que formar un equipo interdisciplinario que incluya expertos en datos, científicos de datos, desarrolladores y profesionales del dominio de la empresa.
  3. Seleccionar Casos de Uso Piloto: Identificar el área específica en la que queremos generar valor. Es importante comenzar pequeño e ir expandiendo de acuerdo al éxito del piloto.
  4. Evaluación de Soluciones de IA: Evaluar las soluciones de IA disponibles en el mercado o considerar el desarrollo interno de soluciones personalizadas.
  5. Capacitación: Proporcionar capacitación a lo largo y ancho de la estructura para que comprendan la IA y sus beneficios.
  6. Monitoreo y Mejora Continua: Establecer un sistema de monitoreo constante para evaluar el rendimiento de los sistemas de IA. La mejora continua es clave para adaptarse a cambios en el entorno comercial y tecnológico.
  7. Socios estratégicos: Considerar la colaboración con socios externos, como proveedores de servicios de IA o empresas especializadas, para obtener conocimientos y recursos adicionales.

La implementación exitosa de la IA es un proceso iterativo que implica planificación estratégica, adaptabilidad y una comprensión profunda de las necesidades y metas de la empresa.

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¿Cuáles son las posibles aplicaciones de IA?

La IA impacta positivamente la competitividad y rentabilidad de las empresas que la utilizan. Las áreas de mayor aplicación de IA son: servicio al cliente, comercial, cadena de abastecimiento, logística, recursos humanos y finanzas.

  1. Servicio al Cliente, Chatbots para responder preguntas con asistencia en tiempo real y personalizar la experiencia del cliente a través de recomendaciones.
  2. Comercial, identificar zonas de fertilidad para priorizar esfuerzos comerciales y lograr mayor efectividad a la hora de vender.
  3. Marketing, segmentación y personalización de campañas con análisis predictivo para entender tendencias y comportamientos del consumidor para optimizar la estrategia de precios o promociones mediante algoritmos.
  4. RRHH, evaluación de hojas de vida, procesos de selección y análisis predictivo para proveer demanda de recursos o retención de colaboradores.
  5. Cadena de Abastecimiento y Logística, la clave en la optimización es la previsión de demanda y gestión de inventarios, de igual forma el análisis predictivo de maquinaria para reducir tiempos de inactividad, por último y no menos importante Rutas optimizadas y programación eficiente de vehículos para la logística.
  6. Finanzas y Contabilidad, Automatización de tareas contables y procesamiento de facturas, Análisis de riesgos y detección de fraudes en transacciones financieras, pero sobre todo un Pronóstico financiero y presupuestario mediante modelos predictivos.
  7. Seguridad y Prevención de Riesgos, Detección de patrones de comportamiento sospechoso para la seguridad cibernética.

IA es aplicable a todos los sectores. La clave es que las empresas hagan su diagnóstico y determinen el mayor impacto posible de la tecnología en la generación de valor.

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¿Qué es y cómo se aplica el Machine Learning?

El Machine Learning (ML) es parte de la IA que utiliza algoritmos basados en datos para realizar análisis predictivos cada vez más asertivos, gracias a que aprende de los datos y la práctica.

El ML se utiliza principalmente para el reconocimiento de patrones, que van desde: a) Imágenes y vídeos para hacer reconocimiento de humanos, objetos o anomalías. b) Texto y lenguaje para hacer traducciones, compresión o incluso análisis de sentimientos. c) Predicciones: con ML, podemos prever tendencias en series de datos para calcular la demanda de productos, o estimar ingresos futuros, o tasas de conversión y comportamientos del cliente para hacer recomendaciones personalizadas al estilo de Netflix en sugerencias de vídeos que nos puedan gustar.

Otra forma de utilización de Machine Learning es mediante la Automatización de Tareas Repetitivas basadas en reglas, liberando a los humanos para trabajos más creativos y estratégicos. Esto incluye la automatización de procesos de negocios, atención al cliente y tareas administrativas.

Estas son solo algunas de las muchas formas en que el Machine Learning puede ser de ayuda. Su versatilidad y capacidad para extraer patrones y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos hacen que sea una herramienta poderosa en una variedad de campos y aplicaciones.

¿Cómo transformamos datos en valor?

De la misma manera que transformamos ingredientes en un plato suculento de comida, podemos convertir datos crudos en conocimientos accionables que contribuyan a la generación de valor. Como siempre partimos de un objetivo claro, que queremos lograr con la transformación de datos, para que a partir de este objetivo recopilemos y almacenemos los datos requeridos, construyendo una base de datos eficiente y herramientas de gestión de datos para garantizar la integridad y accesibilidad de la información.

El siguiente paso es realizar un preprocesamiento de datos, pudiendo limpiarlos, corregir errores o datos faltantes. Recordemos que de la calidad de los datos dependerá el éxito del modelo de IA, por lo tanto, debemos realizar los siguientes pasos de manera meticulosa:

  1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA), para comprender la estructura y distribución de los datos. Esto ayuda a identificar patrones, relaciones y posibles insights que pueden ser fundamentales para la toma de decisiones.
  2. Selección de Características más relevantes y significativas para los objetivos comerciales. La selección de características efectiva reduce la complejidad y mejora la interpretabilidad de los modelos.
  3. Modelado Predictivo como algoritmos de machine learning, para prever resultados futuros y tomar decisiones informadas. Esto puede incluir la predicción de ventas, la identificación de tendencias del mercado, entre otros.
  4. Visualización de Datos para comunicar patrones y tendencias de manera comprensible. Gráficos y dashboards facilitan la interpretación de la información y su comunicación a diferentes partes interesadas.
  5. Implementar la automatización de procesos basada en datos para mejorar la eficiencia operativa. Esto puede incluir la automatización de tareas rutinarias, la optimización de la cadena de suministro y la gestión de inventarios.
  6. Aplicar análisis de segmentación de clientes para comprender mejor las preferencias y comportamientos de los clientes. Esto permite personalizar estrategias de marketing y servicios para grupos específicos.
  7. Optimización y A/B Testing, Utilizar técnicas de optimización y realizar pruebas A/B para mejorar continuamente estrategias y procesos. La experimentación ayuda a identificar lo que funciona mejor y a ajustar en consecuencia.
  8. Enfoque en la Acción, Asegurarse de que los insights obtenidos conduzcan a acciones concretas. La transformación de datos debe traducirse en decisiones tangibles que generen valor real para la empresa.
  9. Monitoreo Continuo y Mejora, Establecer un proceso de monitoreo continuo para evaluar la efectividad de las soluciones implementadas. La mejora continua es esencial para adaptarse a cambios en el entorno y mantener la relevancia.
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¿Cuáles son las herramientas de IA?

En el mercado existen diversas herramientas de IA que van desde el procesamiento y análisis de datos hasta la construcción de modelos de aprendizaje automático.

Plataformas y Frameworks de Machine Learning:

  • TensorFlow: Desarrollado por Google, TensorFlow es un popular framework de código abierto para machine learning y aprendizaje profundo.
  • PyTorch: Desarrollado por Facebook, PyTorch es otro framework de aprendizaje profundo que se ha vuelto muy popular por su flexibilidad y facilidad de uso.
  • Scikit-Learn: Biblioteca de machine learning para Python que proporciona herramientas sencillas y eficientes para análisis de datos y modelado predictivo.
  • Keras: Interfaz de alto nivel para TensorFlow y Theano, que facilita la construcción y experimentación con modelos de redes neuronales.

Herramientas de Procesamiento y Análisis de Datos:

  • Pandas: Biblioteca de Python para manipulación y análisis de datos que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis.
  • NumPy: Biblioteca fundamental para computación científica en Python, especialmente para trabajar con arreglos y matrices.
  • Apache Spark:Plataforma de procesamiento de datos en clúster que proporciona capacidades para procesamiento en tiempo real, procesamiento por lotes y procesamiento de datos en memoria.

 

 

Herramientas de Automatización y Plataformas de IA:

  • ai: Plataforma de aprendizaje automático open source que ofrece herramientas para construir modelos, realizar análisis de datos y desplegar soluciones.
  • DataRobot: Plataforma automatizada de machine learning que permite a los usuarios construir y desplegar modelos sin necesidad de conocimientos profundos en ciencia de datos.
  • IBM Watson: Plataforma de servicios cognitivos y herramientas de inteligencia artificial ofrecida por IBM, que incluye capacidades de procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, entre otros.

Herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):

  • NLTK (Natural Language Toolkit): Biblioteca de Python que proporciona herramientas para trabajar con datos de lenguaje humano (texto).
  • Spacy: Biblioteca de procesamiento de lenguaje natural diseñada para ser eficiente y fácil de usar.
  • Transformers (Hugging Face): Biblioteca que proporciona modelos preentrenados y herramientas para trabajar con modelos de transformers, como BERT y GPT.

Herramientas de Visión por Computadora:

  • OpenCV: Biblioteca de visión por computadora de código abierto que proporciona herramientas para procesamiento de imágenes y visión computarizada.
  • TensorFlow Object Detection API: Herramienta para entrenar y desplegar modelos de detección de objetos utilizando TensorFlow.

Estas son solo algunas de las muchas herramientas disponibles en el ámbito de la Inteligencia Artificial. La elección de la herramienta dependerá de las necesidades específicas del proyecto, la preferencia del desarrollador y otros factores como la escalabilidad, la flexibilidad y la comunidad de usuarios.

La IA bien implementada es garantía de éxito.

Es innegable el impacto de la IA en la rentabilidad de las empresas, la eficiencia operativa (automatización), toma de decisiones (procesamiento de datos), personalización, optimización (precios, inventario), seguridad, fraudes, segmentación, entre muchos beneficios más; es un must invertir e implementar IA.

Es importante destacar que el retorno de la inversión (ROI) en proyectos de IA puede variar y dependerá de varios factores, incluyendo la calidad de los datos, la efectividad de la implementación, la adopción por parte de los usuarios y la capacidad de la empresa para adaptarse a los cambios. La implementación exitosa de la IA generalmente implica una planificación estratégica y un enfoque integral que se alinee con los objetivos comerciales de la empresa. A continuación, algunos ejemplos de empresas que han crecido considerablemente gracias a la implementación de IA:

  • Google: ha integrado IA en varios de sus productos, como el motor de búsqueda, Google Maps y YouTube. El uso de algoritmos de aprendizaje automático mejora la relevancia de los resultados de búsqueda, ofrece recomendaciones personalizadas y optimiza las rutas de navegación.
  • Amazon: ha aprovechado la IA en diversas áreas, desde el sistema de recomendación de productos hasta la gestión de la cadena de suministro. La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para prever las preferencias del cliente y anticipar la demanda de productos.
  • Netflix: utiliza IA para personalizar la experiencia del usuario y recomendar contenido. Los algoritmos de recomendación analizan el historial de visualización de los usuarios y otros datos para ofrecer sugerencias altamente personalizadas.
  • Tesla: ha integrado IA en sus vehículos eléctricos para mejorar las capacidades de conducción autónoma. Los sistemas de visión por computadora y aprendizaje profundo permiten funciones como el piloto automático y el estacionamiento automático.
  • Facebook: utiliza IA para la clasificación de contenido en el feed de noticias, el reconocimiento facial en fotos y la detección de contenido no deseado. Los algoritmos también personalizan la publicidad según los intereses de los usuarios.
  • IBM Watson: ha sido utilizado en el ámbito de la salud para analizar grandes conjuntos de datos clínicos y ayudar en el diagnóstico médico. También se ha aplicado en sectores como finanzas y atención al cliente.
  • Microsoft: ha implementado IA en productos como Azure, Office 365 y Bing. Azure Cognitive Services ofrece capacidades de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
  • Alibaba: ha aplicado IA en su plataforma de comercio electrónico para mejorar la experiencia del usuario, personalizar recomendaciones y optimizar la gestión de inventarios.
  • Salesforce: ha incorporado IA en su plataforma con Salesforce Einstein, que ofrece análisis predictivo y automatización de tareas para mejorar la eficiencia en ventas y servicios al cliente.
  • Delta Air Lines: ha utilizado IA para optimizar la planificación de vuelos, programación de tripulaciones y mantenimiento de aeronaves. Esto ha contribuido a una mayor eficiencia operativa y ahorros de costos.

Estos son solo algunos ejemplos, y muchas otras empresas en diversas industrias están aprovechando la IA para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Cada caso de éxito destaca cómo la implementación estratégica de la IA puede generar beneficios significativos para las empresas.

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