

{"id":781148,"date":"2023-02-26T06:00:00","date_gmt":"2023-02-26T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=781148"},"modified":"2023-11-07T18:45:46","modified_gmt":"2023-11-07T18:45:46","slug":"que-es-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/que-es-machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine learning: Qu\u00e9 es y c\u00f3mo usarlo en tus investigaciones"},"content":{"rendered":"\n<p>El <strong>Machine Learning<\/strong> se ha aplicado a muchas disciplinas y tiene aplicaciones muy diversas, como la seguridad de los datos, las finanzas, la sanidad, los algoritmos de b\u00fasqueda e incluso los coches inteligentes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En la actualidad, tambi\u00e9n se est\u00e1 utilizando para la investigaci\u00f3n de mercados, por lo cual hemos realizado un art\u00edculo para compartirte un poco m\u00e1s sobre este tema para que puedas integrarlo como parte de tus m\u00e9todos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>El machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico es el proceso en que una Inteligencia Artificial aprende y se adapta a partir de los datos sin necesidad de programaci\u00f3n expl\u00edcita.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El Machine Learning se lleva a cabo mediante el uso de algoritmos que convierten un conjunto de datos en un modelo, con el fin de analizar y extraer inferencias de patrones en los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Mediante el Machine Learning es posible extraer informaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos (<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/que-es-big-data.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">big data<\/a>). Por ejemplo, se puede transformar una gran cantidad de datos existentes sobre un producto o servicio en una lista detallada de perspectivas en el propio lenguaje de los clientes.<\/p>\n\n\n\n<p>Conoce algunos <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/modelos-de-machine-learning\/\">modelos de machine learning<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ventajas del Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Algunas ventajas de implementar Maching Learning en un negocio en expansi\u00f3n son:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Desarrollar m\u00e1s productos y servicios<\/h3>\n\n\n\n<p>Con los datos en la mano, las empresas tienen mucha m\u00e1s informaci\u00f3n y capacidad para predecir lo que quieren los clientes, incluso antes de que sean conscientes de que lo quieren y con esto desarrollar nuevos productos y servicios basados en las conclusiones del software de Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n<p>Las empresas se benefician de la IA utilizando los datos para adaptar sus servicios a los diferentes <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/tipos-de-necesidades-del-cliente\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">tipos de necesidades de los clientes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Optimizaci\u00f3n de contenidos<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning es capaz de ayudar a los profesionales del marketing a crear estrategias de contenidos descubriendo nuevas ideas de contenidos basadas en la investigaci\u00f3n, identificando los grupos de temas con mejor rendimiento, mostrando las palabras clave m\u00e1s relevantes en su <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/encuentra-tu-nicho-de-mercado-usando-encuestas-online\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">nicho de mercado<\/a> y automatizando la medici\u00f3n del rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mejorar la experiencia del cliente<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning puede mejorar la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/experiencia-del-cliente-que-es\/\">experiencia del cliente<\/a> online del cliente de muchas maneras, por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Guiar la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/experiencia-de-compra-de-los-clientes\/\">experiencia de compra<\/a>, haciendo recomendaciones personalizadas de productos para ayudar al cliente a encontrar lo que quiere;<\/li>\n\n\n\n<li>Garantizar que tu tienda en l\u00ednea nunca se quede sin existencias, o proporcionar alternativas si las existencias son escasas.<\/li>\n\n\n\n<li>Proporcionar a los clientes un servicio de asistencia las 24 horas del d\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Conoce m\u00e1s <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/inteligencia-artificial-en-e-commerce\/\">ventajas de la inteligencia artificial en el ecommerce<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4 tipos de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Existen 4 tipos de Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Machine Learning supervisado&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning supervisado se define por su uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisi\u00f3n. A medida que los datos de entrada se introducen en el modelo, \u00e9ste ajusta sus ponderaciones hasta que se ha ajustado adecuadamente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En el Machine Learning supervisado, la m\u00e1quina aprende con el ejemplo. El operador proporciona al algoritmo de Machine Learning un conjunto de datos conocido que incluye las entradas y salidas deseadas, y el algoritmo debe encontrar un m\u00e9todo para determinar c\u00f3mo llegar a esas entradas y salidas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Mientras el operador conoce las respuestas correctas al problema, el algoritmo identifica patrones en los datos, aprende de las observaciones y hace predicciones. El algoritmo hace predicciones y es corregido por el operador, y este proceso contin\u00faa hasta que el algoritmo alcanza un alto nivel de precisi\u00f3n\/rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfQuieres conocer c\u00f3mo abordar los <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/datos-no-estructurados\/\">datos no estructurados<\/a>? \u00a1Lee esto!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Machine Learning semisupervisado&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning semisupervisado es similar al supervisado, pero utiliza datos etiquetados y no etiquetados. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetados m\u00e1s peque\u00f1o para guiar la clasificaci\u00f3n y la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de un conjunto de datos sin etiquetar m\u00e1s grande.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El Machine Learning semi-supervisado puede resolver el problema de no disponer de suficientes datos etiquetados para un algoritmo de aprendizaje supervisado. Tambi\u00e9n ayuda si resulta demasiado costoso etiquetar suficientes datos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Los datos etiquetados son esencialmente informaci\u00f3n que tiene etiquetas significativas para que el algoritmo pueda entender los datos, mientras que los datos no etiquetados carecen de esa informaci\u00f3n. Mediante esta combinaci\u00f3n, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden aprender a etiquetar datos no etiquetados.<\/p>\n\n\n\n<p>Conoce m\u00e1s sobre las <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/diferencias-entre-investigacion-de-mercados-y-big-data\/\">diferencias de investigaci\u00f3n de mercados y big data<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Machine Learning no supervisado<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning no supervisado utiliza algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar y agrupar conjuntos de datos sin etiquetar.<\/p>\n\n\n\n<p>En este caso, el algoritmo de Machine Learning estudia los datos para identificar patrones. No hay clave de respuestas ni operador humano que proporcione instrucciones. En su lugar, la m\u00e1quina determina las correlaciones y relaciones realizando un <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/analisis-de-datos.html\">an\u00e1lisis de los datos<\/a> disponibles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En un proceso de Machine Learning no supervisado, se deja que el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico interprete grandes conjuntos de datos y los trate en consecuencia. El algoritmo intenta organizar esos datos de alguna manera para describir su estructura.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Machine Learning por refuerzo<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning por refuerzo se centra en procesos de aprendizaje regimentados, en los que se proporciona a un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico un conjunto de acciones, par\u00e1metros y valores finales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Al definir las reglas, el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico intenta explorar distintas opciones y posibilidades, supervisando y evaluando cada resultado para determinar cu\u00e1l es el \u00f3ptimo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El Machine Learning por refuerzo ense\u00f1a a la m\u00e1quina el m\u00e9todo de ensayo y error. Aprende de experiencias pasadas y empieza a adaptar su enfoque en respuesta a la situaci\u00f3n para lograr el mejor resultado posible.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfTodav\u00eda no sabes qu\u00e9 es la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/ia-conversacional\/\">IA Conversacional<\/a>? \u00a1Desc\u00fabrelo!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Algoritmos de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n<p>Los algoritmos que forman parte del Machine Learning&nbsp; son:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Redes neuronales<\/strong>: Las redes neuronales simulan el funcionamiento del cerebro humano, con un enorme n\u00famero de nodos de procesamiento conectados entre s\u00ed. Las redes neuronales son buenas reconociendo patrones y desempe\u00f1an un papel importante en aplicaciones como la traducci\u00f3n de lenguaje natural, el reconocimiento de im\u00e1genes, el reconocimiento del habla y la creaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Regresi\u00f3n lineal:<\/strong> Este algoritmo se utiliza para predecir valores num\u00e9ricos, bas\u00e1ndose en una relaci\u00f3n lineal entre distintos valores. Por ejemplo, la t\u00e9cnica podr\u00eda utilizarse para predecir el precio de la vivienda bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos de la zona.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Regresi\u00f3n log\u00edstica: <\/strong>Este algoritmo de Machine Learning supervisado realiza predicciones para variables de respuesta categ\u00f3ricas, como respuestas &#8220;s\u00ed\/no&#8221; a preguntas. Puede utilizarse en aplicaciones como la clasificaci\u00f3n de spam y el control de calidad en una cadena de producci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Agrupaci\u00f3n<\/strong>: Mediante el Machine Learning no supervisado, los algoritmos de agrupaci\u00f3n pueden identificar patrones en los datos para agruparlos. Los ordenadores pueden ayudar a los cient\u00edficos de datos identificando diferencias entre elementos de datos que los humanos han pasado por alto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>\u00c1rboles de decisi\u00f3n:<\/strong> Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n pueden utilizarse tanto para predecir valores num\u00e9ricos (regresi\u00f3n) como para clasificar datos en categor\u00edas. Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n utilizan una secuencia ramificada de decisiones vinculadas que pueden representarse con un diagrama de \u00e1rbol. Una de las ventajas de los \u00e1rboles de decisi\u00f3n es que son f\u00e1ciles de validar y auditar, a diferencia de la caja negra de la red neuronal.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Bosques aleatorios: <\/strong>En un bosque aleatorio, el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico predice un valor o categor\u00eda combinando los resultados de varios \u00e1rboles de decisi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Descubre m\u00e1s sobre <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/chatbots-para-encuestas\/\">chatbots para encuestas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo utilizar el Machine Learning en la investigaci\u00f3n de mercados?<\/h2>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n 7 pasos para utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico en la investigaci\u00f3n de mercados. El proceso de uso de Machine Learning para identificar las <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/percepcion-del-cliente\/\">percepciones de los clientes<\/a> o consumidores es el siguiente:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Identifica las fuentes de datos y extrae el contenido<\/h3>\n\n\n\n<p>El Machine Learning se puede usar para identificar las fuentes de datos que se van a minar y extraer el contenido relevante de las fuentes. A continuaci\u00f3n, se preparan los datos para el an\u00e1lisis, lo que implica dividir en frases individuales y otras tareas para limpiar los datos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Limpia de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Los datos limpios no existen en la naturaleza. Para que sean \u00fatiles para el aprendizaje autom\u00e1tico, los datos deben filtrarse de forma agresiva. Por ejemplo, tendr\u00e1s que:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Examinar los datos y excluir las columnas con muchos datos perdidos.<\/li>\n\n\n\n<li>Examinar los datos de nuevo y elegir las columnas que deseas utilizar para tu predicci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Excluir las filas en las que todav\u00eda falten datos en las columnas restantes.<\/li>\n\n\n\n<li>Corregir los errores tipogr\u00e1ficos evidentes y fusionar las respuestas equivalentes. Por ejemplo, EE.UU., EE.UU., EE.UU. y Am\u00e9rica deben fusionarse en una sola categor\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Excluir las filas con datos fuera de rango. Por ejemplo, si est\u00e1s analizando viajes en taxi dentro de la ciudad de Nueva York, querr\u00e1s filtrar las filas con latitudes y longitudes de recolecci\u00f3n o entrega que est\u00e9n fuera de los l\u00edmites del \u00e1rea metropolitana.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Codificaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Para utilizar datos categ\u00f3ricos en la clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica, es necesario codificar las etiquetas de texto de otra forma. Hay dos codificaciones comunes.<\/p>\n\n\n\n<p>Una es la codificaci\u00f3n de etiquetas, que significa que cada valor de etiqueta de texto se sustituye por un n\u00famero. La otra es la codificaci\u00f3n de un solo punto, que significa que cada valor de etiqueta de texto se convierte en una columna con un valor binario (1 \u00f3 0).<\/p>\n\n\n\n<p>Checa estas 5 <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/maneras-de-complementar-el-big-data\/\">maneras de complementar el bigdata<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Elecci\u00f3n del algoritmo<\/h3>\n\n\n\n<p>S\u00f3lo hay una forma de saber qu\u00e9 algoritmo o conjunto de algoritmos te dar\u00e1 el mejor modelo para tus datos, y es probarlos todos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Si adem\u00e1s pruebas todas las normalizaciones y opciones de caracter\u00edsticas posibles,te enfrentar\u00e1s a una explosi\u00f3n combinatoria. Probarlo todo manualmente es poco pr\u00e1ctico, por lo que los proveedores de herramientas de Machine Learning se han esforzado mucho en lanzar sistemas automatizados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Los mejores combinan la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas con barridos sobre algoritmos y normalizaciones.\u2028<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Entrenamiento del algoritmo<\/h3>\n\n\n\n<p>Entrena las incrustaciones de palabras y aplica una red neuronal convolucional para filtrar las frases no informativas de las informativas. Las frases informativas son las que contienen informaci\u00f3n importante sobre el consumidor o sus deseos y necesidades.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">6. Ejecuci\u00f3n de la m\u00e1quina&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n la m\u00e1quina agrupa las incrustaciones de frases y selecciona frases de diferentes agrupaciones para producir una base de datos final de frases.<\/p>\n\n\n\n<p>Como resultado, la m\u00e1quina producir\u00e1 una lista de aproximadamente 2.000 frases informativas que son diversas en perspicacia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">7. An\u00e1lisis por parte de un profesional cualificado<\/h3>\n\n\n\n<p>Finalmente, es hora de que un analista profesional de Machine Learning revise las frases e identifique un conjunto \u00fanico de ideas.<\/p>\n\n\n\n<p>Conoce m\u00e1s sobre c\u00f3mo realizar la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/integracion-de-datos\/\">integraci\u00f3n de datos<\/a> de tus investigaciones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Uso de Machine Learning e IA en encuestas<\/h2>\n\n\n\n<p>QuestionPro cuenta con m\u00faltiples herramientas que te pueden ayudar a aprovechar la tecnolog\u00eda de Machine Learning y la Inteligencia Artificial en las encuestas de investigaci\u00f3n de mercados m\u00e1s f\u00e1cilmente. Algunos ejemplos son:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Opciones de respuesta predictiva<\/h3>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, con las <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/help\/predictive-answer-options.html\">opciones de respuesta predictiva de QuestionPro<\/a>, nuestro motor de IA de Machine Learning predice y completa autom\u00e1ticamente las opciones de respuesta en funci\u00f3n del texto de la pregunta que ingreses.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Encuestas con inteligencia artificial generativa<\/h3>\n\n\n\n<p>Con el surgimiento de <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/que-es-chatgpt\/\">ChatGPT<\/a>, lanzamos tambi\u00e9n <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/features\/qxbot\/\">QuestionPro QxBot<\/a>, un constructor de encuestas con inteligencia artificial generativa que permite crear cuestionarios en cuesti\u00f3n de segundos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>QxBot utiliza las capacidades de Inteligencia Artificial de ChatGPT, as\u00ed como nuestra propia salsa secreta basada en nuestras propias <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/features\/biblioteca-de-preguntas\/\">bibliotecas de preguntas para crear encuestas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>QxBot est\u00e1 actualmente disponible en BETA, as\u00ed que si quieres utilizarlo, ponte en contacto con tu asesor de cuenta para obtener acceso anticipado y disfrutar de todas las funcionalidades exclusivas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. An\u00e1lisis de sentimiento<\/h3>\n\n\n\n<p>La herramienta de <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/herramienta-de-analisis-de-sentimientos\/\">an\u00e1lisis de sentimientos<\/a> permite utilizar la inteligencia artificial para clasificar los datos abiertos en tres categor\u00edas: positivos, neutros o negativos. De esta forma, podr\u00e1s analizar de forma m\u00e1s r\u00e1pida los datos cualitativos de tus encuestas.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta es una de las razones por las cuales Tekpon nombr\u00f3 a QuestionPro como la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/mejor-empresa-de-software-de-encuestas\/\">mejor empresa de software de encuestas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00a1Aprovecha todo lo que QuestionPro tiene para ti!<\/h2>\n\n\n\n<p>Aprender a utilizar Machine Learning desde cero puede ser una tarea tit\u00e1nica para un investigador de mercados o un experto de CX, pero con las herramientas adecuadas, puedes empezar a aprovecharlo para hacer que tu trabajo sea m\u00e1s f\u00e1cil, r\u00e1pido y eficiente.<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora que ya sabes que QuestionPro es una de las formas de lograrlo, te invitamos a conocer de primera mano todas las herramientas que aprovechan la inteligencia artificial y la tecnolog\u00eda de punta para hacer la vida de los investigadores m\u00e1s f\u00e1cil.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u00a1Agenda una demo ahora!<br><br><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/agendardemo2.questionpro.com\/?custom1=machine-learning\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"293\" src=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/banner-surveys-1024x293.png\" alt=\"demo questionpro\" class=\"wp-image-777672\" srcset=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/banner-surveys-1024x293.png 1024w, https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/banner-surveys-300x86.png 300w, https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/banner-surveys-768x219.png 768w, https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/banner-surveys.png 1400w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Machine Learning se ha aplicado a 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