Manual para el ROI de la IA

Estos ejecutivos destacan lo que se necesita para pasar de la experimentación a la ejecución: datos alineados, métricas objetivas, gobernanza práctica y una IA que potencie a las personas, no que las reemplace.

• Rajiv Papneja, CTO, Prodapt: “El 2025 será el año en que el impacto de la IA pase de la Prueba al Valor. Espera nuevos indicadores de éxito del cliente, como el Resolution Rate de Agentic AI, First Contact Resolution (FCR) para IA, CSAT impulsada por IA, y AHT y CES asistidos por IA.” 
• Erik Reeves, CTO, Anaqua: "El 32% de los líderes de TI informan no obtener ROI de proyectos de IA debido a que comienzan con la tecnología en vez de problemas de negocio claramente definidos."
• Steve Lucas, CEO, Boomi: "Los datos desconectados siguen siendo la barrera n.º 1 para el éxito de la IA, mientras las empresas gestionan más de 360 aplicaciones SaaS y miles de fuentes de datos."
• Narayana Shankar Prasad, CTO, Zensar: “Aunque toda organización ha jugado con este nuevo juguete, solo unas pocas han desplegado GenAI en producción para entender los beneficios y comprender cuán poco preparado está su ecosistema de datos para manejar GenAI. Las organizaciones se darán cuenta de que ‘preparar los datos para GenAI’ es la clave para entregar valor al negocio. Las empresas tecnológicas incorporarán GenAI en las plataformas de datos como método de 'diseño por defecto', lo que generará una disrupción en el mercado de datos y analítica. Los pioneros comenzarán a definir la estrategia de GenAI basada en la Estrategia de Datos. Las organizaciones integrarán capacidades de IA y de Datos en conjunto. Actualmente, la mayoría de organizaciones han creado grupos de trabajo de IA de manera independiente, aún en etapa exploratoria.
• Chandra Venkataramani, CIO, TaskUs: "La IA no está quitando empleos—está creando nuevos. Los CTOs visionarios están usando la IA para capacitar a sus equipos y liberarlos de tareas de poco valor. En el servicio al cliente, donde las interacciones se vuelven más complejas, GenAI reduce tiempos de resolución de 125 minutos a segundos. ¿La verdadera oportunidad? Dejar que la IA gestione lo rutinario para que las personas se enfoquen en interacciones valiosas que fomentan la lealtad."
• Claus Jepsen, CTO & CPO, Unit4: “No fuerces a la tecnología a encajar en tu empresa—si no sirve a tus objetivos, descártala. La verdadera ventaja innovadora surge de una cultura que cuestiona constantemente las ineficiencias e involucra a todos los grupos de usuarios en la conversación.”

Autoevaluación de Madurez

Este contexto brinda una guía clara a las organizaciones sobre dónde están hoy—y, de forma crucial, dónde deben enfocar sus esfuerzos a continuación. Descarga nuestra autoevaluación de madurez para ver en qué nivel se encuentra tu organización.

LLMs más baratos, con menores requerimientos de GPU, inundarán el mercado, haciendo que la IA sea más accesible y práctica. Las empresas que midan proactivamente la madurez de su IA obtendrán una clara ventaja competitiva.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

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Biblioteca de casos de uso

Explora estos casos de uso de IA para descubrir cómo los equipos de alto impacto están aprovechando la GenAI para enfrentar desafíos empresariales reales, reducir costos, agilizar la entrega y generar nuevos ingresos.

Los bots potenciados por GenAI ya están transformando las operaciones de los centros de contacto al resolver de manera inteligente los problemas de los clientes en menos de 4–5 clics.

– Rajiv Papneja, CTO, Prodapt

1. Servicios-como-Software contextualizados para la industria (IcSaS)

• Contexto detallado: Automatización impulsada por IA entrenada específicamente para los verticales industriales (telecomunicaciones, finanzas, retail, etc.), transformando la prestación de servicios de procesos manuales, lentos y costosos a flujos de trabajo automatizados y optimizados.
• Ejemplo: Prodapt desplegó bots de IA Agentic para Telcos de nivel 1, transformando procesos de resolución de disputas de facturación que antes requerían múltiples agentes humanos.
• Pasos de implementación:
  1. Identificar tareas repetitivas de atención al cliente.
  2. Entrenar modelos de IA específicos del dominio.
  3. Integrar los modelos en los sistemas existentes de interacción con clientes.
• KPIs relevantes: ARR (Tasa de Resolución AI Agentic) aumentada en 40% en 60 días, caída significativa en AHT (Tiempo Promedio de Atención).

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2. Modernización del SDLC (Desarrollo y testing asistidos por IA)

• Contexto detallado: Aprovechamiento de la IA para acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software, desde la recopilación de requisitos (un beneficio del software de gestión de requisitos es que también puede ayudar con esto), codificación, pruebas unitarias, hasta despliegue, recortando considerablemente los ciclos de lanzamiento y mejorando la calidad del código.
• Ejemplo real: Diffblue proporciona pruebas unitarias generadas por IA y procesos de revisión de pruebas, acelerando notablemente la validación de código para grandes empresas.
• Pasos de implementación:
  1. Integrar herramientas de generación de pruebas por IA en los flujos de trabajo CI/CD.
  2. Lanzar un piloto con un pequeño equipo DevOps para medir resultados de referencia.
  3. Escalar las prácticas exitosas a otros equipos y productos.
• KPIs relevantes: Ciclos de lanzamiento de software un 40% más rápidos; mayor cobertura de código (incremento del 25-35%).

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3. Operaciones Zero-Touch (IA y robótica en operaciones)

• Contexto detallado: Combinación de talento formado en robótica con automatización mediante IA para reducir drásticamente la intervención manual en operaciones de campo, instalaciones a clientes, o gestión de infraestructuras.
• Ejemplo real: Un importante operador de telecomunicaciones en APAC redujo significativamente el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) operativo al incorporar ingenieros formados en robótica y herramientas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA.
• Pasos de implementación:
  1. Integrar sistemas predictivos de IA en los flujos operativos.
  2. Desplegar talento formado en robótica para solucionar problemas y mantenimiento proactivos.
  3. Monitorear, medir y perfeccionar el rendimiento y los resultados de la IA.
• KPIs relevantes: 25% de reducción en el tiempo de inactividad operativo; respuesta más rápida ante incidencias.

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4. Agentes de conocimiento unificados (IA Agentic para la gestión del conocimiento)

• Contexto Detallado: Aprovechar la IA agentica para centralizar el conocimiento interno y automatizar las respuestas a las consultas de los empleados, mejorando la productividad y reduciendo los silos de información.
• Ejemplo del Mundo Real: Now Assist de ServiceNow automatiza la recuperación del conocimiento interno, permitiendo a los empleados acceder rápidamente a la documentación relevante y reducir el tiempo de resolución de consultas.
• Pasos de Implementación:
  1. Consolidar la documentación interna en un centro de conocimiento centralizado.
  2. Entrenar un modelo de IA agentica para comprender y recuperar datos relevantes.
  3. Lanzar en equipos piloto, medir el CES (Customer Effort Score), y luego expandir.
• KPIs Relevantes: CES mejorado en ~15%, con una disminución de consultas manuales de conocimiento.

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5. AI-RAN (Redes de Acceso por Radio impulsadas por IA)

• Contexto Detallado: Implementar IA para optimizar la infraestructura de redes de telecomunicación, gestionar el consumo energético, el ancho de banda y reducir la complejidad operacional.
• Ejemplo del Mundo Real: SoftBank y NVIDIA colaboran para crear redes 5G integradas con IA, reduciendo significativamente el coste total de propiedad (TCO).
• Pasos de Implementación:
  1. Integrar IA en la planificación y sistemas de gestión de la infraestructura de red.
  2. Implementar modelos automatizados de gestión y optimización energética.
  3. Monitorizar y optimizar el rendimiento de forma continua.
• KPIs Relevantes: Reducción del 22% en el coste total de propiedad (TCO); mejora en la fiabilidad de la red.

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6. Precios Predictivos (Precios Dinámicos con IA)

• Contexto Detallado: Usar IA para ajustar dinámicamente las estrategias de precios basándose en datos en tiempo real, maximizando la rentabilidad sin supervisión manual.
• Ejemplo del Mundo Real: Una cadena minorista utilizó herramientas de precios predictivos con IA para responder dinámicamente a los cambios del mercado.
• Pasos de Implementación:
  1. Agregar datos de mercado y de la competencia en tiempo real.
  2. Implementar modelos predictivos de precios con IA.
  3. Realizar pilotos controlados, medir el impacto y expandir a mercados amplios.
• KPIs Relevantes: Mejora del margen bruto (+6%) a través de precios optimizados.

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7. Redacción de UX impulsada por GenAI

• Contexto Detallado: Aprovechando IA Generativa para producir y localizar rápidamente textos de la interfaz de usuario, mejorando el tiempo de salida al mercado y reduciendo la carga de trabajo.
• Ejemplo del Mundo Real: Mattel aceleró la localización de las aplicaciones de Barbie Dreamhouse, recortando drásticamente el ciclo de lanzamiento del producto.
• Pasos de Implementación:
  1. Integrar modelos de lenguaje GenAI en los procesos de desarrollo de UX.
  2. Pilotar el sistema en lanzamientos no críticos para evaluar calidad y velocidad.
  3. Escalar después de confirmar resultados consistentes y de alta calidad.
• KPIs Relevantes: Reducción del 50% en los ciclos de lanzamiento.

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8. Fusión de Señales para Fraude (IA para Detección de Fraudes)

• Contexto Detallado: Los sistemas impulsados por IA combinan múltiples señales de datos para reducir los falsos positivos en la detección de fraudes, mejorando la precisión sin aumentar la carga de trabajo.
• Ejemplo del Mundo Real: Una empresa fintech confidencial aprovechó modelos de fusión de IA para reducir falsos positivos relacionados con contracargos.
• Pasos de Implementación:
  1. Agregue señales de datos relacionadas con fraude desde múltiples fuentes.
  2. Implemente modelos de IA capaces de combinar señales de manera inteligente.
  3. Evalúe el rendimiento continuamente y ajuste los modelos según corresponda.

KPI Relevantes: 30% de reducción en falsos positivos, menores costos en la gestión operativa del fraude.

Personas y Habilidades

No descuides el talento cuando escales la IA en tu organización. Es criminalmente pasado por alto. Tener a las personas y habilidades correctas es tan esencial como contar con la infraestructura y herramientas adecuadas.

La adopción exitosa de IA exige habilidades que integren la IA con operaciones del mundo real. Las empresas deben enfocarse en talento que comprenda profundamente tanto la automatización como las realidades operativas.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

Veamos dos enfoques probados e innovadores para adquirir y aprovechar rápidamente el talento necesario para lograr retorno de inversión en IA a escala empresarial:

Hire-Train-Deploy de Smoothstack: Talento en IA Rápido a Menor Costo

Los procesos tradicionales de contratación suelen ser ineficientes para proporcionar talento especializado en IA con la rapidez o economía necesarias para estar a la par de lo que requieren los negocios. Smoothstack me compartió su modelo de 'hire-train-deploy' que aborda este problema directamente. Ofrece:

• Formación y Despliegue Rápido: Smoothstack utiliza un proceso de certificación intensivo y acelerado para entregar ingenieros GenAI certificados por Databricks listos para el trabajo en tan solo 6 semanas. Esto reduce significativamente el tiempo de incorporación en comparación con los métodos tradicionales de contratación (que suelen tardar 3 a 6 meses o más).
• Eficiencia de Costos : Las empresas que adoptan el enfoque de Smoothstack reportan aproximadamente un 40% de ahorro en los costos totales de contratación y onboarding, liberando recursos valiosos para reinvertir en otras iniciativas críticas de IA.
• Aplicación Real: Las organizaciones que luchan por escalar experimentos de IA más allá de pilotos aislados pueden acceder rápidamente a un flujo de especialistas certificados capaces de implementar soluciones empresariales alineadas directamente con los resultados comerciales.

Implementar un modelo hire-train-deploy incluye: 

1. Identificar brechas inmediatas de habilidades en IA mediante la hoja de autoevaluación suministrada.
2. Colaborar con Smoothstack (u otros) para seleccionar cohortes ideales de candidatos (se recomiendan Ingenieros GenAI Certificados de Databricks).
3. Desplegar las cohortes capacitadas en proyectos reales inmediatamente tras la certificación, midiendo de cerca la productividad y los ahorros en costos.

Sabrás que vas por buen camino basándote en los siguientes KPI:

• Tiempo hasta la productividad (semanas/meses)
• Ahorro total de costos vs. contrataciones tradicionales (%)
• Tasa de éxito de proyectos de IA antes y después de la implementación

Talento Formado en Robótica

¿Necesitas otro ejemplo? Integrar operaciones físicas y reales con la automatización de IA impulsada por software es una competencia que se cultiva de manera única mediante formación en robótica.

Los graduados formados en robótica ofrecen una ventaja distintiva sobre los egresados solo de ciencias de la computación porque poseen:

• Resiliencia y Adaptabilidad – La educación en robótica implica inherentemente lidiar con la incertidumbre del mundo real, resolución constante de problemas y solución iterativa de desafíos. El talento formado en robótica sobresale en entornos donde las aplicaciones de IA requieren iteración y perfeccionamiento continuos.
• Experiencia en Integración Hardware-Software – La IA se integra cada vez más en hardware (IoT, sistemas autónomos, infraestructuras inteligentes). Los egresados de programas de robótica llegan preparados con experiencia práctica integrando soluciones de software de IA en dispositivos físicos, algo fundamental para industrias como telecomunicaciones, manufactura, logística e infraestructuras.
• Colaboración y habilidades para equipos multifuncionales – Los proyectos de robótica rara vez son esfuerzos individuales. Los graduados vienen equipados con habilidades demostradas en trabajo en equipo, colaboración transversal y gestión de proyectos, encajando perfectamente en equipos DevOps, grupos de ingeniería de producto o escuadras de innovación ágil.

Panorama de la industria

En Sphero, hemos contratado a varios graduados formados en robótica que prosperan aquí porque aportan una combinación única de adaptabilidad, colaboración y habilidades prácticas para resolver problemas. Fomentan nuestra cultura laboral afrontando desafíos con creatividad y trabajando en equipo, como lo han hecho durante años en competencias de robótica. Su capacidad para conectar grandes ideas con la implementación práctica ayuda a impulsar la innovación y a inspirar nuevas propuestas. -Paul Copioli, CEO de Sphero

La integración de talento formado en robótica en tu organización puede lograrse utilizando nuestro Kit de Entrevistas de Talento en Robótica gratuito. Te ayudará a:

1. Definir claramente los roles adecuados para el talento formado en robótica.
2. Identificar a los candidatos ideales que posean competencias clave tanto conductuales como técnicas.
3. Prepararte para desplegar con éxito talento formado en robótica en equipos operativos junto a los ingenieros de IA ya existentes
4. Medir la productividad, eficiencia operativa y resiliencia del talento formado en robótica.

Sabrás que estás en el camino correcto basándote en los siguientes KPI:

• Reducción en tiempo de inactividad operativa (mejoras en MTTR)
• Tiempo para integrar software con hardware físico (% de mejora)
• Productividad y retención de empleados (antes vs después de la integración)

Preparación de Infraestructura y Datos

¿Qué está impidiendo que las empresas logren una IA práctica? Una infraestructura y preparación de datos inadecuadas. Estos son elementos fundamentales para escalar la IA con éxito desde la prueba de concepto (PoC) hasta generar valor empresarial medible. Combinando flujos de datos automatizados, capacidad computacional escalable e integración fluida: ¡prepárate para afrontarlo todo!

Los datos desconectados son la principal barrera para el éxito de la IA. Las empresas deben unificar proactivamente su infraestructura y ecosistemas de datos para asegurar que sus inversiones en IA realmente generen resultados.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

Esta sección proporciona un marco detallado para evaluar y actualizar rápidamente la infraestructura y preparación de datos de tu organización para una implementación eficaz de IA. Nuestra hoja de trabajo de preparación técnica te ayudará a determinar el avance actual en tu recorrido.

Componentes clave de una infraestructura preparada para IA

Para apoyar iniciativas de IA práctica, tu infraestructura debe abarcar estas cinco áreas críticas:

1. Canalizaciones de Datos Automatizadas

Las canalizaciones de datos deben ingerir, limpiar y etiquetar datos de forma automática y confiable. Sin canalizaciones automatizadas, la calidad de los datos se degrada y el rendimiento de la IA sufre.

• Señales de preparación:
  • Ingesta automática de datos desde fuentes clave (CRM, ERP, IoT).
  • Procesos continuos de control y validación de la calidad de los datos.
  • Rastreo en tiempo real del linaje de los datos y gestión de metadatos.

2. Infraestructura Escalable de GPU/CPU

Una infraestructura informática adecuada es crucial a medida que los modelos de IA se hacen más grandes y complejos.

• Señales de preparación:
  • Plataformas en la nube o híbridas que permiten escalado flexible.
  • Políticas claras para el uso de GPU, aprovisionamiento y gestión de costes.
  • Infraestructura que permite el despliegue rápido de actualizaciones y entrenamiento de modelos.

3. Monitorización Continua de Modelos

El rendimiento de un modelo suele degradarse con el tiempo. La monitorización continua permite a los equipos detectar y corregir rápidamente desviaciones o sesgos del modelo.

• Señales de preparación:
  • Alertas automáticas de detección de desviaciones integradas en canalizaciones CI/CD.
  • Procesos establecidos para el reentrenamiento y recalibración periódicos.
  • Paneles dedicados que monitorizan en tiempo real el rendimiento de los modelos de IA.

4. Integración Robusta de Sistemas Legados

La IA práctica debe integrarse de forma fluida en los sistemas empresariales existentes para aportar verdadero valor.

• Señales de preparación:
  • APIs y arquitectura de microservicios que conectan los sistemas de IA con plataformas legadas.
  • Soluciones de middleware que estandarizan el intercambio de datos y la comunicación entre sistemas.
  • Flujos de integración y mejores prácticas claramente documentados.

5. Explicabilidad y Ética Integradas

La IA Explicable (XAI) es esencial para el cumplimiento normativo, la confianza de las partes interesadas y una gobernanza responsable de la IA.

• Señales de preparación:
  • Herramientas integradas en los flujos de trabajo para evaluar la equidad y transparencia de los modelos.
  • Procesos que aseguran revisiones éticas como parte de los ciclos de despliegue.
  • Informes de transparencia accesibles tanto interna como externamente.

¿Fallaste más de 2 aspectos en la Lista de Verificación de Preparación Técnica? Es hora de profundizar con la Hoja de Trabajo de Preparación de Canalizaciones de Datos: una herramienta práctica para auditar tus flujos, detectar cuellos de botella y priorizar mejoras de acuerdo a su impacto.

Hoja de Trabajo de Preparación de Canalizaciones de Datos

Si tu piloto de GenAI se sintió como conducir un Fórmula 1 sobre grava, tu canalización de datos podría ser el problema.

Incluso la IA más inteligente no puede tomar decisiones con datos obsoletos, aislados o de dudosa procedencia. Por eso creamos esta hoja de trabajo: una herramienta práctica para ayudarte a auditar tu flujo de datos y precisar exactamente dónde necesitas mejorarlo.

Este es un cuaderno de trabajo práctico diseñado para equipos técnicos con el fin de:

• Inventariar las fuentes de datos por dominio, tipo, responsable y accesibilidad
• Mapear los pipelines ETL, incluyendo herramientas, frecuencias de actualización y transformaciones
• Puntuar cada etapa (ingesta, preparación, acceso, gobernanza) en una escala de preparación del 1 al 5
• Señalar brechas de alto riesgo, como esquemas inconsistentes, ausencia de linaje o exposición de PII
• Priorizar remediación con columnas de responsable, tipo de solución y nivel de esfuerzo

Ya sea que estés centralizando "lakes", depurando tablas sombra o preparándote para inferencia en tiempo real, esta hoja de trabajo ofrece a tu equipo un plan de acción compartido enfocado en la resolución.

Diagrama de Flujo de Infraestructura

Salvaguardas y Cumplimiento

Una vez que logras avanzar más allá de los proyectos piloto de IA, también te encuentras con nuevos riesgos: filtraciones de datos, brechas de privacidad, dilemas éticos y uso no autorizado de herramientas. Implementar salvaguardas sólidas y políticas de cumplimiento proactivas ayudará a mitigar estos riesgos y te permitirá obtener valor sostenible de la IA.

Rajiv Papneja enfatiza la importancia de una adopción cautelosa y previsora:

Las empresas deben equilibrar la velocidad y profundidad de la IA con una gobernanza cuidadosa. Sin salvaguardas intencionadas, la adopción rápida puede conducir rápidamente a una erosión de la privacidad, al afianzamiento de sesgos y a la pérdida de control.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

Esta sección proporciona orientación práctica, ejemplos reales y herramientas inmediatas para proteger las implementaciones de IA en tu organización.

Las 6 Principales Filtraciones de Datos Personales

El 65% de los profesionales admite usar plataformas de IA para tareas laborales. Sabemos que la IA ha avanzado mucho en los últimos años y ha facilitado nuestra vida en muchos aspectos; sin embargo, existen preocupaciones significativas respecto al uso de herramientas de IA en entornos profesionales.

La empresa SaaS de seguridad de aplicaciones Indusface ha identificado los datos más comunes que los profesionales están compartiendo con la IA y las implicaciones que esto puede tener para individuos y empresas.

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Lista de Comprobación de Soluciones Rápidas

Toma estas acciones inmediatas para proteger tus datos:

✅ Enmascara la Información Personalmente Identificable (PII) antes de interactuar con la IA.

✅ Red-team en Prompts: Prueba regularmente los prompts de IA en busca de vulnerabilidades.

✅ Asegura los endpoints: Aplica soluciones de seguridad empresariales aprobadas.

✅ Aplicación de políticas: Comunica con claridad los usos permitidos y prohibidos.

✅ Formación continua al personal: Proporciona actualizaciones periódicas de formación.

Plan Rápido de 90 Días

De la fatiga de los pilotos al ROI en producción: aquí tienes tus primeros 90 días planificados.

2025 será el año en que la IA pase de la prueba al valor. Ese cambio no ocurre por casualidad—sucede a través de sprints estructurados, KPIs medibles e iteración constante.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

Kit de KPIs para el Directorio

Ofrece a los ejecutivos y miembros del directorio una visión clara y segura de cómo se están desempeñando las iniciativas de IA, enmarcadas en la creación de valor en lugar de tecnicismos que quizás no comprendan. Utiliza este material para ganar confianza, asegurar presupuesto y marcar el rumbo de la próxima fase de la implementación de IA.

Consejo profesional

Aunque aún no dispongas de cifras exactas, utilizar estimaciones conservadoras y bien explicadas aumenta la credibilidad. El objetivo es demostrar que la IA no solo es funcional, sino que también es estratégica a nivel financiero.

Los directorios piden cada vez más un ROI claro y medible de las iniciativas de IA. Nuevos KPIs—ARR, AI-FCR, AI-CSAT y AI-AHT—pronto se volverán habituales en las salas de consejo.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

Biblioteca de plantillas y herramientas

Plantillas fáciles de usar proporcionadas como recursos accionables:

La IA práctica significa acción concreta. Las empresas necesitan herramientas sencillas y marcos claros para evaluar rápidamente el desempeño, identificar riesgos y escalar resultados.

— Rajiv Papneja, CTO de Prodapt

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La IA práctica no espera a la perfección: empieza en pequeño, avanza rápido y deja que el valor lidere. ¿Quieres ayuda para escalar tu próximo paso?

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