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El ciclo del plan operativo anual (POA) del cuarto trimestre es uno de los períodos más intensos para cualquier equipo de finanzas. Es un esfuerzo de alto riesgo, que requiere la participación de todos, y que a menudo implica noches enteras lidiando con hojas de cálculo, persiguiendo datos de sistemas dispares y actualizando pronósticos manualmente. Este proceso no solo es lento e ineficiente, sino que también es propenso a errores que pueden tener consecuencias significativas. En ZEKAI, revisamos herramientas de forma independiente para encontrar lo que realmente funciona, y nuestra investigación demuestra que una nueva clase de herramientas de IA puede automatizar las partes más arduas del proceso del POA.
Esta guía proporciona un flujo de trabajo práctico de cuatro fases para integrar la IA en su ciclo del POA. Pasaremos de consolidar datos históricos desordenados a redactar la presentación final del presupuesto, mostrando cómo funciones específicas de IA pueden ahorrar tiempo y mejorar la precisión en cada paso. Para los profesionales de finanzas que buscan pasar de ser «domadores de datos» a socios estratégicos, así es como pueden empezar. Puede encontrar más de nuestro análisis en profundidad para su rol en el centro de profesiones de ZEKAI para IA en Finanzas y Análisis de Negocios.
La respuesta corta
Sí, la IA puede acelerar significativamente el plan operativo anual (POA) al automatizar las tareas que consumen más tiempo. Las herramientas de IA se conectan a fuentes de datos dispares para limpiar y consolidar históricos, utilizan el aprendizaje automático para pronósticos basados en impulsores más precisos, ejecutan docenas de escenarios ‘qué pasaría si’ en minutos y generan borradores iniciales de narrativas presupuestarias y explicaciones de variaciones.
Cómo Evaluamos las Herramientas de POA
El objetivo del POA es crear un plan creíble y basado en datos para el negocio. Las herramientas que presentamos fueron elegidas en función de su capacidad para apoyar directamente ese objetivo. Las revisiones de ZEKAI son independientes y no tenemos asociaciones de afiliados. Nuestros criterios de clasificación para este flujo de trabajo son:
- Funcionalidad Central del POA: ¿La herramienta aborda directamente una tarea clave del POA como la integración de datos, la previsión, el análisis de escenarios o la elaboración de informes?
- Integración de Datos: ¿Qué tan bien se conecta a fuentes de datos financieros comunes como ERP, CRM y hojas de cálculo?
- Accesibilidad para Finanzas: ¿Puede un profesional de finanzas usar la herramienta de manera efectiva sin necesidad de un título en ciencia de datos o conocimientos extensos de codificación?
- ROI Verificable: ¿La herramienta ofrece un camino claro para ahorrar tiempo, reducir errores o mejorar la precisión de los pronósticos?
Nos centraremos en una plataforma de BI con amplia accesibilidad, [Microsoft Power BI con Copilot](https’zekaiwork.com/ai-tools/microsoft-power-bi-with-copilot/), como nuestro ejemplo principal y la contrastaremos con plataformas empresariales más especializadas como AppZen Autonomous Finance Platform y H2O.ai Financial Services AI.
El Flujo de Trabajo del POA Impulsado por IA de Cuatro Fases
Hemos dividido el proceso del POA en cuatro fases distintas. Para cada fase, identificaremos el cuello de botella tradicional y mostraremos cómo un enfoque impulsado por IA puede superarlo.
Fase 1: Automatizar la Agregación y Limpieza de Datos
El Cuello de Botella: El proceso del POA comienza con los datos, y para la mayoría de los equipos de finanzas, ahí es donde empiezan los problemas. Extraer datos manualmente del ERP, CRM, HRIS y una docena de otras hojas de cálculo es una pesadilla lenta y propensa a errores.
Las encuestas a profesionales muestran que los analistas dedican entre el 30% y el 60% de su tiempo a encontrar, limpiar y organizar datos antes de que pueda comenzar cualquier análisis. Fuente: integrate.io
El Flujo de Trabajo de IA: Las plataformas de IA modernas automatizan este trabajo de «limpieza de datos». En lugar de exportaciones manuales, las herramientas pueden conectarse directamente a los sistemas de origen a través de API. Los algoritmos de IA luego perfilan los datos entrantes, marcando automáticamente anomalías, identificando duplicados y estandarizando formatos.
Por ejemplo, una herramienta de IA puede reconocer que «Salesforce Inc.» en un sistema y «Salesforce.com» en otro se refieren a la misma entidad y fusionarlos. Puede detectar un aumento repentino en una categoría de gastos específica que se desvía de la tendencia histórica y marcarlo para revisión. Esto traslada el rol del profesional de finanzas de limpiar datos manualmente a investigar las excepciones que la IA detecta, una actividad de mucho mayor valor.
Fase 2: Construir Pronósticos Dinámicos Basados en Impulsores
El Cuello de Botella: La previsión tradicional a menudo se basa en tendencias históricas simples (por ejemplo, «aumentar los ingresos del año pasado en un 5%») y modelos estáticos de hojas de cálculo. Estos modelos son difíciles de actualizar y a menudo no logran capturar los verdaderos impulsores subyacentes del negocio.
El Flujo de Trabajo de IA: La previsión con IA no es una caja negra. En cambio, utiliza el aprendizaje automático para analizar datos históricos de rendimiento e identificar los factores con el mayor poder predictivo. Puede probar cientos de posibles impulsores —desde indicadores macroeconómicos hasta métricas operativas internas— para determinar cuáles son realmente importantes.
Esto le permite construir un modelo basado en impulsores que es más dinámico y preciso. En lugar de simplemente pronosticar una cifra de ingresos brutos, puede pronosticar los insumos: adquisición de nuevos clientes basada en el gasto de marketing, tasas de abandono basadas en tickets de soporte al cliente y ingresos por expansión basados en el uso del producto.
Usted es un analista de FP&A que construye una previsión de ingresos basada en impulsores para los próximos 4 trimestres. Utilizando los datos conectados de nuestro ERP (financieros) y CRM (pipeline de ventas), cree una previsión de series temporales para 'Ingresos Totales'. Utilice 'Nuevas Reservas', 'Tasa de Renovación' y 'Valor del Pipeline de Ventas' como impulsores principales. Descomponga la previsión para mostrar la contribución prevista de cada impulsor. Identifique cualquier estacionalidad o tendencia significativa en los datos históricos.Este enfoque transforma el presupuesto de un objetivo estático en un modelo dinámico del negocio.
Fase 3: Ejecutar Escenarios a Escala
El Cuello de Botella: En un mercado volátil, una previsión de un solo punto es insuficiente. Los líderes necesitan comprender el impacto potencial de diferentes escenarios: ¿Qué sucede si un competidor importante lanza un nuevo producto? ¿Qué pasa si las tasas de interés suben otros 50 puntos básicos? Modelar manualmente estos ‘qué pasaría si’ en Excel consume tanto tiempo que la mayoría de los equipos solo pueden explorar dos o tres posibilidades.
El Flujo de Trabajo de IA: Con un modelo impulsado por IA, la ejecución de estos escenarios está diseñada para ser drásticamente más rápida. Debido a que las relaciones entre los impulsores y los resultados ya están definidas, cambiar una suposición puede revelar el impacto completo en el P&L en una fracción del tiempo que requiere el modelado manual. Esto permite al equipo de finanzas pasar de preparar un puñado de escenarios a facilitar una discusión estratégica sobre riesgos y oportunidades en una amplia gama de futuros potenciales.
| Capacidad | Proceso POA Manual (Hojas de Cálculo) | Flujo de Trabajo POA Impulsado por IA |
|---|---|---|
| Velocidad de Escenarios | Horas o días por escenario | Diseñado para minutos o menos por escenario |
| Número de Escenarios | 2-3 (Base, Optimista, Pesimista) | Prácticamente ilimitado |
| Complejidad de Impulsores | Limitado a unos pocos impulsores clave | Puede modelar docenas de impulsores interdependientes |
| Resultado | Algunos resultados estáticos | Un modelo dinámico que muestra rangos de probabilidad |
Desliza la tabla →
Las empresas que adoptan la previsión habilitada por IA reportan mejoras del 20-30% en la precisión de los pronósticos, una ventaja crítica en industrias intensivas en capital. Fuente: jpmorgan.com
Fase 4: Generar la Narrativa
El Cuello de Botella: Una vez que los números están finalizados, el equipo de finanzas tiene que escribir la historia: el libro de presupuesto, la presentación a la junta directiva, las explicaciones de las variaciones departamentales. Esto es a menudo un ejercicio apresurado de copiar y pegar que separa la narrativa de los datos, creando riesgos de control de versiones.
El Flujo de Trabajo de IA: La IA generativa es muy adecuada para este paso final. Conectado al modelo de presupuesto finalizado, un modelo de lenguaje grande (LLM) puede redactar el comentario inicial por usted. Puede resumir los supuestos clave, explicar los impulsores detrás de las variaciones presupuestarias más significativas y articular los principales riesgos y oportunidades identificados durante la fase de planificación de escenarios.
Este borrador generado por IA no es el producto final. Es una «primera pasada» que el profesional de finanzas revisa, edita y refina, añadiendo sus propias perspectivas estratégicas y contexto empresarial. La IA se encarga del trabajo tedioso de resumir los datos, liberando al analista para que se concentre en las implicaciones estratégicas.
Usted es el Director de FP&A que presenta el POA final al equipo de liderazgo ejecutivo. Utilizando los datos del modelo de presupuesto aprobado, escriba un resumen ejecutivo de 300 palabras. Comience con las proyecciones principales de ingresos y EBITDA. Luego, resuma las 3 principales iniciativas estratégicas financiadas en este plan y su ROI esperado. Concluya identificando los 2 riesgos más significativos para lograr el plan, basados en el análisis de sensibilidad que realizamos, y las estrategias de mitigación que tenemos implementadas.Este flujo de trabajo asegura que la narrativa esté siempre directamente vinculada a los datos, reduciendo significativamente el riesgo de error y ahorrando docenas de horas en la recta final del ciclo del POA.
Herramientas Destacadas para el Flujo de Trabajo del POA
Diferentes herramientas se adaptan a distintos niveles de madurez de IA y escala organizacional. Aquí hay tres opciones que hemos evaluado y que encajan en este flujo de trabajo.
Microsoft Power BI with Copilot
El mejor punto de entrada para la mayoría de los equipos de finanzas que desean comenzar a usar IA en su…
El mejor punto de entrada para la mayoría de los equipos de finanzas que desean comenzar a usar IA en su entorno de BI existente.
A partir de septiembre de 2026, el uso de Copilot en Power BI requiere una capacidad de pago de Microsoft Fabric o Power BI Premium, con la capacidad F2 de pago por uso más baja a partir de aproximadamente $262/mes, más licencias de Power BI Pro ($14/usuario/mes) para cualquiera que cree o vea contenido. El uso de Copilot se mide luego contra esa capacidad. Esto lo convierte en un punto de partida accesible pero no gratuito. Su fortaleza es llevar la IA generativa directamente a las herramientas de BI que muchos equipos de finanzas ya utilizan para la elaboración de informes. Es excelente para las Fases 2, 3 y 4 de nuestro flujo de trabajo —previsión, análisis de escenarios y generación de narrativas— pero depende de Power Query para la preparación intensiva de datos en la Fase 1.
Para quién es: Equipos de finanzas ya invertidos en el ecosistema de Microsoft que desean añadir capacidades de IA a sus flujos de trabajo de BI e informes existentes sin adoptar una plataforma completamente nueva.
Quién debería abstenerse: Equipos que buscan una única plataforma para automatizar auditorías profundas a nivel de transacciones de AP/AR o aquellos que necesitan construir modelos de ML altamente personalizados y de grado de producción desde cero.
- Precio desde
- Starts at $262.80/mo for Fabric capacity + per-user licenses
- Plan gratuito
- Nivel gratuito para la creación, pero se requiere capacidad de pago para Copilot y para compartir.
AppZen Autonomous Finance Platform
Un agente de IA de nivel empresarial para auditoría autónoma, no una herramienta tradicional de FP&A.
Un agente de IA de nivel empresarial para auditoría autónoma, no una herramienta tradicional de FP&A.
A partir de septiembre de 2026, el precio de AppZen es personalizado y se basa en el volumen de transacciones y los módulos seleccionados, con datos de terceros que sugieren costos anuales promedio de alrededor de $26,000. AppZen no ofrece un nivel gratuito. La plataforma no es una herramienta directa de POA para previsión o planificación de escenarios. En cambio, proporciona los datos limpios y auditados que hacen posible un buen POA. Sus agentes de IA auditan de forma autónoma el 100% de las facturas, gastos y transacciones con tarjeta *antes* de que se paguen, proporcionando una integridad de datos inigualable para la Fase 1. Destaca en la identificación de anomalías, fraudes y violaciones de políticas que «envenenarían» un pronóstico.
Para quién es: Grandes empresas con altos volúmenes de transacciones y complejas necesidades de cumplimiento que desean asegurar que los datos históricos que alimentan su POA sean completamente fiables.
Quién debería abstenerse: Pequeñas y medianas empresas o equipos que buscan una herramienta principal para la presupuestación, previsión y modelado de escenarios. AppZen es un insumo para el POA, no la herramienta para construirlo.
- Precio desde
- Custom pricing by transaction volume; starts from ~$5,000/month
- Plan gratuito
- No hay nivel gratuito; programas piloto personalizados pueden estar disponibles bajo petición.
H2O.ai Financial Services AI
Una plataforma potente y flexible para construir modelos financieros personalizados y de alto riesgo.
Una plataforma potente y flexible para construir modelos financieros personalizados y de alto riesgo.
A partir de septiembre de 2026, H2O.ai ofrece precios empresariales personalizados y no publica tarifas, lo que refleja su enfoque en implementaciones a gran escala en industrias reguladas. Ofrece una potente versión de código abierto (H2O-3), mientras que el acceso a su H2O AI Cloud comercial se organiza a través de una solicitud de demostración guiada en lugar de una prueba de autoservicio publicada. H2O.ai es una plataforma para que los equipos de ciencia de datos y finanzas construyan, implementen y gestionen sus propios modelos de IA. Es ideal para las Fases 2 y 3 del flujo de trabajo del POA, donde el objetivo es crear pronósticos altamente precisos y explicables para impulsores críticos del negocio como el impago de créditos, la rotación de clientes o la detección de fraudes. Puede habilitar el modelado de escenarios ‘qué pasaría si’ para casos de uso complejos y regulados.
Para quién es: Grandes empresas en industrias reguladas (banca, seguros) con recursos de ciencia de datos que necesitan construir, poseer y gobernar modelos de IA personalizados para problemas de previsión de alto valor.
Quién debería abstenerse: Equipos de finanzas sin soporte dedicado de ciencia de datos o desarrolladores que necesitan una solución lista para usar para la presupuestación y planificación estándar.
- Precio desde
- Custom enterprise pricing; no public figures.
- Plan gratuito
- H2O-3 de código abierto (gratuito); el acceso a H2O AI Cloud es mediante solicitud de demostración guiada, con términos de prueba acordados directamente con H2O.ai.
Riesgos y Gobernanza en la Presupuestación Impulsada por IA
La adopción de la IA en un proceso crítico como el POA requiere un enfoque en la gobernanza.
- Seguridad y Privacidad de Datos: Nunca cargue datos financieros sensibles y no públicos a un modelo de IA público. Utilice herramientas de nivel empresarial que procesen sus datos en un entorno seguro y privado. H2O.ai, por ejemplo, soporta explícitamente implementaciones «air-gapped» para máxima seguridad.
- El Problema de la «Caja Negra»: Su modelo debe ser explicable. Los reguladores y auditores no aceptarán «la IA me lo dijo» como respuesta. Herramientas como H2O.ai incluyen características de «IA explicable» que muestran qué factores impulsaron un pronóstico determinado.
- La Supervisión Humana es Innegociable: La IA es una herramienta para aumentar, no para reemplazar, el juicio profesional. La aprobación final de un presupuesto siempre debe recaer en un ser humano. Las regulaciones emergentes como la Ley de IA de la UE y las normas de la SEC enfatizan la gobernanza con intervención humana para sistemas de alto riesgo, una categoría que incluye muchas aplicaciones financieras.
La IA puede transformar el POA de un ejercicio de informes doloroso y retrospectivo en un proceso estratégico dinámico y con visión de futuro. Al automatizar las tareas manuales que consumen la mayor parte del tiempo del equipo de finanzas, la IA permite a los profesionales centrarse en lo que mejor saben hacer: aplicar su juicio y experiencia para guiar el negocio. Para ver cómo sus colegas están abordando esto, participe en nuestro Desafío de IA. Para una visión más amplia de las tendencias de adopción, consulte nuestra página sobre estadísticas de herramientas de IA.
Adónde ir ahora
Tres rutas, elegidas según lo que acabas de leer.
¿Puede la IA crear un presupuesto anual completo automáticamente?
No. La IA es una herramienta potente para automatizar tareas específicas dentro del proceso de presupuestación, como la consolidación de datos, la previsión y la redacción de narrativas. Sin embargo, no puede reemplazar la toma de decisiones estratégicas, el contexto empresarial y el juicio profesional que aportan los profesionales de finanzas. La supervisión humana y la aprobación final siguen siendo críticas.
¿Cuál es la mejor herramienta de IA para la previsión financiera?
Depende de las necesidades y la madurez técnica de su equipo. Para equipos que comienzan dentro del ecosistema de Microsoft, Power BI con Copilot es una opción sólida y accesible. Para grandes empresas que necesitan construir modelos personalizados de alto riesgo con recursos dedicados de ciencia de datos, una plataforma como H2O.ai ofrece más potencia y flexibilidad.
¿Es seguro usar ChatGPT para la presupuestación?
No, usar la versión pública de ChatGPT u otros chatbots de IA orientados al consumidor para la presupuestación no es seguro. Nunca debe cargar información financiera sensible y no pública a un servicio público. Las herramientas de IA de nivel empresarial están diseñadas con protocolos de seguridad para procesar sus datos en un entorno privado y conforme a la normativa.
¿Cuánto cuestan las herramientas de presupuestación con IA?
A partir de septiembre de 2026, los costos varían ampliamente. Un complemento como Microsoft Copilot para Power BI requiere un compromiso de capacidad que comienza alrededor de $262/mes más licencias por usuario. Las plataformas empresariales dedicadas como AppZen o H2O.ai implican contratos personalizados que a menudo comienzan en las cinco cifras medias anualmente, dependiendo del uso y el volumen.
¿La IA elimina la necesidad de Excel en finanzas?
No, pero cambia la forma en que se usa Excel. Muchas plataformas de IA se integran con Excel, utilizándolo como una interfaz familiar para la entrada de datos o la visualización de informes. La IA automatiza el trabajo pesado de consolidación y modelado de datos que antes se realizaba con fórmulas y macros complejas, permitiendo que Excel se utilice para ajustes finales y presentaciones.
¿Cómo maneja la IA los datos de diferentes sistemas?
Las plataformas de IA modernas utilizan conectores preconstruidos y API para extraer datos automáticamente de varios sistemas de origen como su ERP (por ejemplo, SAP, Oracle), CRM (por ejemplo, Salesforce) y HRIS. Luego pueden usar la IA para limpiar, mapear y estandarizar estos datos, creando un conjunto de datos unificado para análisis y previsión.
Adónde ir ahora
Tres rutas, elegidas según lo que acabas de leer.
Fuentes (12)
- Colrows, «Power BI Copilot Pricing: The Fabric Capacity Reality (2026)», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQF0Z-mBOf9LzvZGOmD8WEJnkcGzM8PoevBAA8UdG2j0xBW15D2_EToggwR-kmSm4fzBz1oa85LLk_UcRfxU2F763pCMjK3GM5OYZvUh4TqOhnKbLYxT-vFZIAPc-Xsm3Q5ZSpAi9aREoyjl3LY3EQ==
- J.P. Morgan, «Agentic AI in Corporate Cash & Treasury Management», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGB7QTGoOucRzXrDzSGoQevgJmV-SxDKHpGSRNXUMVxI-BwLODYKGSzBXl4ymAIj7C2kjGDhyGDWYQfeQCjWRYyaCL9nu5qGVxiQqQnU8bDYZptpcYzCsmIYp4cG2AlV905dsAEjlL0_M1ePks6cSr0bSem-kBcFI2Gy2pdlWAVzPL9eA6u8oNvyNnJXBc2-7Nd_u0=
- AICentralResources, «Stampli vs AppZen (2026): Best in AI Invoicing & Accounts», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGdUuIanT6bBdHSnA2yR1PO-UrFrgQ7gYC-fyje6F-eZMOk4srHKsf8M3Vt2bMhBTuzqHMFeqweE57nL00lQicErwrGeObP77WwFkxftYgDDmdnQqmJ7yJ2WNABgcBiGZhpDS5Szj00kLtT_26eHWJjmHHzWVoqdw==
- Getdot.ai, «Microsoft Power BI Pricing: Is It Worth It In 2026? [Reviewed]», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGrQRuKpauJ9kUll25XopK8jxkRQRZ5XNI7TXbQTrgDDbS70Q96tDxEKh9dITWRnEtM4IBrrVT8C4eOm6cCx16RvGuxeqtWtfj6bZjLFwYbnwqRCZ3AVbAU0Bj3mVr_47Xn0eEBev1uFf3mS5u5jZgW
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- Integrate.io, «File Data Preparation Efficiency Stats — 38 Critical Statistics Every Data Leader Should Know in 2026», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGR_YA8Vja24014pyHVQqRgIBZb69Vyy0muHdKze8kVSjbgDU34m8wAVW3ymiDu64ypsqA_sqT7fp5TerfDw14Z650QfcYPGTmnzPf246JARBSYJthtwS11WIpHWNtEmx5ZF225qzhBsBJJRDc1eqWa6CRHWbwOiQ1HiLgHhjsXmw==
- Microsoft Fabric Community, «Announcing Copilot in Fabric pricing», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQG9NqRv_cTbDYkpB8EWqgGt8B0PH_lqI1eTQkAzwpyjE1a3Imc0b0igw_kFOdqbQiHy455YGHZqzQEqJwgJ5io3l6LWgO3GmIkrhVpLMDxWPyeJyZRBOMWP0-A9feOI_LRHwmo1w8THfOr_Bh0QrkA4mu8IdOF4Qcw=
- Gartner Peer Insights, «Autonomous AP Reviews & Ratings 2026», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGbyWHe57jF76bD6cgAScbUhBDRjYq-4Cji5637AyesEcQoNBG3vWk_H7tREJPmfRAyldM79W7SNA2o27nfYhKdLH_IdRr3K6vid9UX2yLeNzoFcdmVz7FtYi2O2Ja9flyIa9l_2IO1vYZqhOfObmOk
- Monday.com, «AI platforms: Top 20 solutions to boost productivity in 2026», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFk1qnqPfTkNQJYUIV2KBGEXoCIcSNzDYzF5UoesrG5rpnu-hxloAXO82e0Xmj4QNx7tlw8eAR20mk6ndwUL4JcTgZ_tj7Eg6gYY-Jk5DwMY5-2O-eP5rNMYx0Yy6K7l95qwDeRmIq9U5crtI2bF7bgkoBZrhTdMQ==
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- H2O.ai, «Sovereign AI for the US Federal Government», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHfwHxuk_8SAKk49OyoCc_pnQ_I3UuLyqEMjIRPhpSXI0WYj1lTo_F0T37W2Df0ok1InIlWIzdVBvrmTKlJ1EfITgRSrqQtQqfi_pCVYn1Puj8QeaH-yFGYPlh7PRsESnPXvg2nnewtmw==
- H2O.ai, «H2O.ai Recognized as a Visionary in the 2026 Gartner® Magic Quadrant™», https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGUSI8HfS6nZqosRyShrshpE6Utd0hB_KwxVt625BEBzB-DvYu4pzrft5OswsnQmO3sIZCNS1RfhcjAUIuFsHIX9-7VHumQOLyWFjBp1RWJ6dKSIZFSvTB-I7UwTXGoycv56k3_mYTx91ZCbwFEfprAcu5sPpKwOj3SfKwWkML5c9plaKfq-avzrBNKwOB1ygm0cfU=
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