Si su cola de pago está ralentizando a los clientes, es posible que sus resultados también se estén viendo afectados.
Los compradores de hoy en día esperan velocidad, comodidad y experiencias fluidas en la tienda. Los estudios demuestran que 86% de los consumidores abandonan una tienda si la cola es demasiado larga. Los sistemas de pago con IA están empezando a remodelar la experiencia minorista en este ámbito.
Desde carros inteligentes hasta tiendas totalmente sin cajero, los sistemas de pago con IA ofrecen algo más que transacciones más rápidas. Ayudan a los minoristas a reducir los costes laborales, minimizar los errores humanos y las pérdidas, y obtener visibilidad en tiempo real del inventario. Además, estas tecnologías proporcionan información valiosa sobre el comportamiento de los compradores, lo que permite a las empresas tomar decisiones de comercialización y operativas más informadas.
No es de extrañar que la inversión global en IA para el comercio minorista se esté acelerando. Según IDC, el mercado global general de Inteligencia Artificial se valoró en casi 235.000 millones de dólares en 2024, y las proyecciones indican un aumento a más de 631.000 millones de dólares para 2028. El comercio minorista es una de las principales industrias que invierten en IA, software, servicios de información y banca.
¿Pero debería adoptarlo su negocio minorista? La respuesta no es única para todos. En este blog, exploraremos el caso de negocio real detrás de los sistemas de pago con IA para el comercio minorista: dónde reside el ROI y cómo evaluar si esta tecnología es adecuada para su tienda.
Una cronología de la innovación en el pago: cómo la IA está remodelando el comercio minorista
El pago en el comercio minorista ha experimentado una transformación notable, desde las cajas con cajero hasta el flujo de sistemas impulsados por IA. Echemos un vistazo a los hitos significativos que han dado forma a esta evolución y han allanado el camino para una experiencia de compra en tienda más inteligente.
1. Mostradores con personal
Durante décadas, el pago en el comercio minorista implicó que un cajero escaneara manualmente los artículos, gestionara el pago y embolsara los productos. Este modelo proporcionaba servicio al cliente y supervisión, pero a menudo conducía a largas colas, especialmente durante las horas punta, lo que impulsó la reflexión inicial en torno a la automatización.
2. Quioscos de autopago estándar
La primera máquina de autopago apareció en 1986 en un supermercado Kroger cerca de Atlanta, Georgia. Los compradores escanean los artículos, imprimen los recibos y realizan los pagos de forma independiente en los quioscos. Para 2025, se estima que 1,2 millones de unidades de autopago se instalarán a nivel mundial .
Estos quioscos redujeron las necesidades de mano de obra y liberaron al personal para otras funciones. Sin embargo, los fallos técnicos, las discrepancias de peso y los problemas de robo siguen siendo comunes.
3. Sistemas de escanear y listo
Los compradores escanean los artículos utilizando un dispositivo de mano o una aplicación móvil mientras compran, luego pagan y se van, sin necesidad de quioscos. Grandes cadenas como Sam’s Club y Walmart probaron el sistema de escanear y listo ya en 2016 . Más recientemente, los supermercados australianos (por ejemplo, Woolworths, Coles) están probando una tecnología similar, con el objetivo de lograr velocidad y un seguimiento inmediato del gasto.
Estos sistemas ofrecen a los compradores transparencia sobre el gasto y reducen el tiempo de pago. Sin embargo, dependen de la participación del cliente y de un escaneo preciso, por lo que el riesgo de robo continúa.
4. Carros inteligentes
Los carros de compra integrados con escáneres de códigos de barras, pantallas táctiles, sensores de peso y opciones de pago permiten a los clientes escanear mientras compran y saltarse las colas. Los Caper Carts (de Instacart) y KroGo de Kroger utilizan la visión artificial y la fusión de sensores para el pago basado en la IA . Wegmans probó recientemente sus carros inteligentes en Nueva York .
Este método combina la comodidad de escanear y listo con la verificación automatizada de artículos utilizando datos visuales y de peso. Sin embargo, el coste de la modernización de los carros y la detección precisa siguen siendo un reto.
5. Tiendas totalmente sin cajero «Just Walk Out»
Estas tiendas utilizan la visión artificial, la fusión de sensores y el aprendizaje profundo para detectar cuándo se toman o se devuelven los artículos automáticamente. Se carga el importe en la cuenta del cliente al salir, sin necesidad de pagar. Amazon Go se lanzó públicamente en Seattle en enero de 2018 y ha crecido hasta 43 ubicaciones a partir de 2024.
Proporciona una compra sin fricciones definitiva y un inventario en tiempo real, pero requiere una IA sofisticada. Las tiendas de gran formato se enfrentan a problemas con la precisión de los sensores y a menudo dependen de la intervención manual entre bastidores .
¿Qué son los sistemas de pago con IA para el comercio minorista?
Los sistemas de pago con IA son soluciones impulsadas por la tecnología que permiten a los clientes completar sus compras sin el escaneo manual tradicional en una caja registradora. Estos sistemas combinan cámaras, sensores, visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático para reconocer automáticamente los productos y procesar los pagos.
La visión artificial es el núcleo de estos sistemas, que identifican y rastrean los artículos a medida que los clientes los recogen o los devuelven. Los sensores, como las etiquetas RFID (identificación por radiofrecuencia), los sensores de peso y el LiDAR, ayudan a verificar la presencia y el movimiento de los productos. En algunas implementaciones avanzadas, se pueden utilizar herramientas de reconocimiento facial o de identificación del cliente para personalizar la experiencia o vincular las transacciones a cuentas individuales, lo que plantea consideraciones de privacidad.
Los sistemas de IA pretenden proporcionar una experiencia de compra más rápida y fluida automatizando el reconocimiento de artículos y el proceso de pago, reduciendo la necesidad de mostradores tradicionales operados por cajeros.
Cómo funciona el pago con IA: la tecnología que impulsa las transacciones optimizadas
El proceso de pago con IA generalmente sigue estos pasos:
1. Escaneo y reconocimiento de artículos
A medida que el cliente selecciona los artículos, las cámaras y los sensores detectan la acción. Los algoritmos de visión artificial reconocen cada producto y lo añaden al carrito de compra virtual del cliente en el sistema.
2. Seguimiento de productos
La IA supervisa continuamente las interacciones del cliente. Si un artículo se devuelve al estante, se elimina del carrito virtual. Los sensores de peso y RFID verifican aún más estas acciones para evitar errores.
3. Procesamiento de pagos
Una vez que el cliente termina de comprar, el sistema calcula automáticamente el coste total. Dependiendo del diseño de la tienda, el pago puede realizarse a través de:
- Una aplicación vinculada al perfil del cliente
- Pago sin contacto en un quiosco
- Facturación automática cuando el cliente sale (como en Amazon Go y tiendas similares)
A lo largo de este proceso, la IA garantiza un seguimiento preciso tanto de los productos como de los clientes, minimizando la intervención humana y agilizando la experiencia de compra.
Las tecnologías centrales detrás de los sistemas de pago con IA para el comercio minorista
Los sistemas de pago con IA pueden parecer sencillos en la superficie, pero se basan en una compleja red de tecnologías avanzadas que funcionan en perfecta armonía. Exploremos las tecnologías esenciales que hacen posible y práctico el pago impulsado por la IA para los entornos minoristas modernos.
1. Visión artificial y aprendizaje profundo
La visión artificial utiliza cámaras y redes neuronales avanzadas (por ejemplo, YOLOv10, YOLOv8) para detectar e identificar productos mientras los clientes compran o en los mostradores de pago. Los sistemas centrados en el comercio minorista rastrean la apariencia, el tamaño y el movimiento de los artículos en tiempo real.
En tiendas sin cajero como Amazon Go o puntos de venta impulsados por Trigo, el aprendizaje profundo procesa cientos de fotogramas de vídeo por segundo, asociando cada producto con un comprador para actualizar su carrito virtual al instante .
2. Fusión de sensores
La fusión de sensores combina datos de múltiples fuentes, como básculas de peso, etiquetas RFID, LiDAR y cámaras, para aumentar la precisión y reducir los errores.
Por ejemplo, los sensores de peso confirman si se ha cogido un artículo, el RFID puede escanear automáticamente la mercancía etiquetada y el LiDAR mapea los movimientos espaciales. Al integrar estas lecturas, los sistemas triangulan mejor y detectan inconsistencias, reduciendo los cargos erróneos y las discrepancias de inventario .
3. Integración móvil y de aplicaciones
Los sistemas de escanear y listo utilizan aplicaciones para teléfonos inteligentes (escáneres proporcionados por la tienda) para escanear códigos de barras o SDK como Scandit’s para capturar imágenes. Los artículos marcados rellenan una cesta en vivo en la aplicación, que gestiona el pago y la integración de la fidelización .
Al salir, los códigos QR generados por la aplicación o las señales NFC vinculan los datos de compra al cliente y finalizan el pago, lo que permite una salida sin fricciones .
4. Motores de recomendación y análisis
Los sistemas de recomendación basados en IA utilizan el filtrado colaborativo, el filtrado basado en el contenido y los modelos basados en la sesión (por ejemplo, LSTM, Transformers) para sugerir productos en tiempo real. Los minoristas utilizan plataformas como Google Vertex Recommendations y Adobe Sensei para analizar el historial de compras, el comportamiento en la tienda y la demografía para optimizar los diseños, las promociones y las ventas cruzadas.
En el lado de las operaciones, los modelos de ML (por ejemplo, la previsión basada en GRU) predicen la demanda, las necesidades de reabastecimiento y los niveles de personal, lo que aumenta la eficiencia y reduce el desperdicio.
Los beneficios estratégicos de los sistemas de pago con IA para el comercio minorista
Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista están transformando la forma en que operan las tiendas y compran los consumidores. Al automatizar el proceso de pago, estos sistemas ofrecen ventajas significativas tanto para los clientes como para los minoristas. A continuación, se presentan los beneficios esenciales que impulsan su creciente adopción:
1. Experiencia del cliente mejorada
Los sistemas de pago con IA eliminan las largas esperas en las colas de caja tradicionales. Los compradores pueden escanear los artículos o utilizar opciones sin cajero para pagar al instante. Según un informe de Deloitte, el 83% de los consumidores citan la comodidad y la velocidad como sus principales razones para utilizar los pagos automatizados.
Ya sea a través de aplicaciones de escanear y listo, carros inteligentes o tiendas sin cajero, los sistemas de pago con IA permiten a los clientes comprar a su propio ritmo. Pueden recoger los artículos y salir sin que los procesos tradicionales los ralenticen. Esta experiencia fluida es particularmente atractiva para los compradores urbanos con poco tiempo.
Los consumidores modernos valoran cada vez más la facilidad y la eficiencia en sus viajes de compra. Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista satisfacen esta demanda eliminando los pasos innecesarios y creando un camino sin fricciones desde el estante hasta la salida.
2. Eficiencia operativa mejorada
La automatización reduce el número de personal necesario en los mostradores de pago, liberando a los empleados para tareas de mayor valor, como el servicio al cliente y el mantenimiento de la tienda. McKinsey estima que la automatización podría reducir los costes laborales minoristas en un 20-30% en los próximos años.
Los sistemas impulsados por IA rastrean con precisión los movimientos de los productos, proporcionando a los minoristas información en tiempo real sobre los niveles de existencias. Esto mejora la precisión del inventario, reduce las roturas de stock y mejora la planificación de la reposición, lo que en última instancia mejora el rendimiento general de la tienda.
3. Reducción de errores humanos y robos
Los pagos manuales son propensos a errores, como artículos con precios incorrectos o escaneos perdidos. Los sistemas de pago con IA utilizan visión artificial avanzada y sensores para detectar y rastrear los artículos con precisión, reduciendo significativamente tales errores.
La pérdida minorista es una preocupación primordial, con una pérdida minorista global que asciende a 112.000 millones de dólares anualmente. Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista ayudan a combatir esto asegurando que todos los artículos sean rastreados y verificados antes de salir de la tienda. Algunos sistemas también utilizan análisis de vídeo impulsados por IA para detectar comportamientos sospechosos en tiempo real.
4. Ahorro de costes para los minoristas
Al automatizar el proceso de pago, los minoristas pueden operar con menos cajeros y asistentes. Esto ayuda a gestionar los costes laborales, especialmente durante las horas de menor actividad, cuando la dotación de personal en las cajas puede no ser rentable.
Los quioscos de autopago y los sistemas sin cajero impulsados por IA suelen requerir menos espacio físico y menos recursos de mantenimiento que las cajas tradicionales con personal, lo que contribuye a reducir los gastos generales.
Si bien la inversión inicial en sistemas de pago con IA para el comercio minorista puede ser significativa, el retorno de la inversión a largo plazo es sustancial. Los minoristas informan de ganancias en eficiencia operativa, ahorro de costes laborales y mayor satisfacción del cliente, lo que conduce a una mayor lealtad y ventas.
Desafíos y consideraciones al implementar sistemas de pago con IA para el comercio minorista
Si bien los sistemas de pago con IA para el comercio minorista ofrecen claras ventajas, su implementación también conlleva desafíos esenciales que los minoristas deben considerar cuidadosamente. Aquí hay una lista de algunos de estos desafíos:
1. Integración con los sistemas existentes
Muchos minoristas operan con sistemas de punto de venta (POS) e inventario heredados que no están diseñados para funcionar con tecnologías de pago impulsadas por IA.
La integración de sistemas de pago con IA para el comercio minorista con estas plataformas más antiguas puede ser compleja y puede requerir una personalización o actualizaciones significativas. Sin una integración adecuada, los minoristas corren el riesgo de silos de datos, conflictos del sistema o un rendimiento degradado.
2. Altos costes iniciales
La implementación de sistemas de pago impulsados por IA, ya sean quioscos, carros inteligentes o tecnología de tienda sin cajero, requiere una inversión inicial sustancial. Los costes incluyen hardware, desarrollo de software, remodelación de la tienda y formación del personal.
Esto puede ser una barrera para la adopción para los minoristas más pequeños o aquellos con márgenes ajustados. Sin embargo, muchos minoristas ven esta inversión como una inversión a largo plazo en eficiencia y mejoras en la experiencia del cliente.
3. Problemas de privacidad
Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista a menudo se basan en la visión artificial, los sensores y la recopilación de datos para rastrear el comportamiento de compra. Esto plantea preocupaciones entre algunos clientes sobre cómo se recopilan, utilizan y almacenan sus datos.
La transparencia en torno a las prácticas de datos, los mecanismos precisos de aceptación y las medidas sólidas de protección de datos son esenciales para generar confianza en el consumidor.
4. Adaptación a la tecnología
No todos los clientes se sienten cómodos utilizando sistemas de pago impulsados por IA. Los compradores mayores o aquellos menos familiarizados con las aplicaciones móviles o las interfaces automatizadas pueden encontrar el nuevo proceso intimidante o inconveniente.
Los minoristas deben equilibrar la innovación con la accesibilidad, a menudo manteniendo una combinación de opciones de pago impulsadas por IA y tradicionales para atender a todos los segmentos de clientes.
5. Fallos técnicos
Los sistemas de pago con IA dependen en gran medida de la tecnología, incluidos los sensores, los algoritmos de software y la conectividad.
Las averías del sistema, los cortes de energía o los errores de software pueden interrumpir el proceso de pago, lo que podría frustrar a los clientes y causar retrasos operativos. El soporte de TI sólido y la planificación de contingencia son fundamentales para minimizar el tiempo de inactividad.
6. Necesidades de mantenimiento
Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista requieren un mantenimiento continuo para seguir siendo eficaces. Los componentes de hardware, como las cámaras y los sensores, deben mantenerse limpios y funcionales, y el software requiere actualizaciones periódicas para garantizar la precisión y la seguridad. Descuidar el mantenimiento puede conducir a una disminución de la fiabilidad del sistema, lo que puede afectar a la experiencia del cliente y al rendimiento de la tienda.
Adopción global y aplicaciones prácticas de los sistemas de pago con IA para el comercio minorista
La adopción de sistemas de pago con IA para el comercio minorista está creciendo rápidamente en todo el mundo. Los principales minoristas invierten en estas tecnologías para mejorar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia y seguir siendo competitivos. Aquí hay varios ejemplos del mundo real que muestran cómo se están implementando con éxito los sistemas de pago con IA:
1. Implementación de Wesco
Wesco, una cadena de supermercados regional con sede en Michigan, ha adoptado los quioscos de autopago impulsados por IA de Mashgin en todas sus tiendas. Estos quioscos utilizan la visión artificial para identificar instantáneamente varios artículos colocados en una superficie de escaneo sin necesidad de códigos de barras.
Como resultado, Wesco ha reducido significativamente los tiempos de transacción y ha mejorado la satisfacción general del cliente. Los compradores ahora experimentan pagos más rápidos con una espera mínima, mientras que la tienda se beneficia de operaciones más fluidas y un mayor rendimiento.
2. Tecnología de salida con IA de Sam’s Club
Sam’s Club, una división de Walmart, ha implementado tecnología de salida impulsada por IA en sus tiendas para eliminar la necesidad de comprobaciones manuales de recibos. Anteriormente, los clientes tenían que esperar a que un asociado verificara sus recibos en las salidas de la tienda.
Con el nuevo sistema de IA, las cámaras y la visión artificial verifican automáticamente los artículos en el carrito a medida que los clientes pasan por la salida, asegurando que se contabilicen todos los artículos. Esta innovación acelera el proceso de compra, reduce la congestión en las salidas y mejora la comodidad para los miembros.
3. Cámaras de IA estilo VAR de Tesco
El gigante minorista con sede en el Reino Unido Tesco ha implementado cámaras de IA al estilo VAR en sus estaciones de autopago. Estas cámaras supervisan el proceso de pago en tiempo real para detectar artículos que podrían no haberse escaneado.
El sistema actúa como una segunda capa de verificación, lo que ayuda a reducir las pérdidas debidas a robos o errores de escaneo. Tesco informa de que esta tecnología de IA mejora la precisión en el pago, al tiempo que mantiene una experiencia de compra positiva para el cliente.
4. Caper Carts de Instacart
En determinadas tiendas de la ciudad de Nueva York, Instacart ha presentado Caper Carts, carritos de compra inteligentes con tecnología de IA equipados con cámaras, sensores de peso y una pantalla táctil.
El carrito identifica y añade automáticamente los artículos a un recibo virtual mientras los clientes compran. Una vez finalizada la compra, los clientes pueden pagar directamente a través del carrito, evitando así el pago tradicional.
Evaluación del pago con IA: ¿es la decisión correcta para los minoristas?
A medida que los sistemas de pago con IA para el comercio minorista siguen evolucionando, muchos minoristas se plantean una pregunta importante: ¿es ahora el momento adecuado para adoptar esta tecnología? La respuesta depende de varios factores, como el retorno de la inversión (ROI), el tipo de tienda, las expectativas de los clientes y la preparación operativa. Exploremos las consideraciones que pueden ayudar a orientar esta decisión.
1. Evaluación del ROI
Antes de adoptar los sistemas de pago con IA, los minoristas deben evaluar cuidadosamente el posible retorno de la inversión:
Coste frente a ahorro a largo plazo
Los costes iniciales de instalación pueden ser importantes, incluido el hardware, el software, la integración y la formación del personal. Sin embargo, con el tiempo, los sistemas de pago con IA pueden generar ahorros de costes gracias a la reducción de las necesidades de mano de obra, la mejora de la eficiencia y la disminución de las pérdidas.
Aunque los costes iniciales de instalación (hardware, software, integración, formación) son elevados, los datos del mundo real muestran ganancias significativas. Una encuesta de NVIDIA de 2024 informó de que el 72% de los minoristas que utilizan la IA han experimentado una disminución de los costes operativos, el 28% informó de reducciones del 5-15% y el 23% observó reducciones superiores al 15%.
Satisfacción del cliente
Un estudio de Gitnux realizado en 2023 reveló que el 72% de los consumidores prefiere el autopago a las cajas con personal, lo que indica una fuerte demanda de experiencias de compra eficientes y con tecnología.
Unos procesos de pago más rápidos y fluidos pueden aumentar la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Los minoristas deben evaluar si su base de clientes valora la comodidad y las opciones de autoservicio.
Ventaja competitiva
Los primeros en adoptar los sistemas de pago con IA pueden obtener una ventaja en los mercados donde la innovación y la experiencia del cliente impulsan la preferencia de marca. McKinsey observa que las empresas que adoptan la IA para las operaciones de la tienda, como el análisis de colas y la prevención de robos, ganan eficiencia y diferenciación en el mercado. Las opciones de pago modernas pueden diferenciar a un minorista de los competidores que todavía utilizan sistemas tradicionales.
Recomendaciones para minoristas
Los grandes minoristas con grandes volúmenes de transacciones y múltiples ubicaciones suelen obtener el mayor retorno de la inversión de los sistemas de pago con IA, debido a los mayores ahorros de mano de obra y a las eficiencias operativas a escala.
Los minoristas pequeños y medianos deben evaluar sus necesidades específicas y la demografía de sus clientes. Para algunos, las soluciones de IA más ligeras, como las aplicaciones de escaneo y compra o los quioscos de autopago, pueden proporcionar un punto de partida más asequible y práctico.
Factores esenciales a tener en cuenta antes de la adopción
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Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista representan una tendencia de rápido crecimiento que tiene el potencial de remodelar la forma en que operan las tiendas y la forma en que los clientes experimentan la compra. La adopción de estos sistemas ofrece claras ventajas para los minoristas: mejora de la eficiencia, mayor satisfacción del cliente y ahorro de costes a largo plazo. Sin embargo, una adopción exitosa requiere un equilibrio reflexivo entre innovación, privacidad, comodidad del cliente y preparación operativa.
El sector minorista se encuentra en un punto de inflexión; aquellos que inviertan estratégicamente en sistemas de pago con IA hoy estarán bien posicionados para satisfacer las expectativas de los compradores del mañana.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué son los sistemas de pago con IA para el comercio minorista y cómo funcionan?
Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista utilizan tecnologías como la visión artificial, los sensores y el aprendizaje automático para automatizar el proceso de pago. Permiten a los clientes escanear artículos a través de aplicaciones, utilizar carritos inteligentes o incluso salir sin pasar por una caja tradicional, lo que mejora la velocidad, reduce los costes laborales y mejora la experiencia de compra.
2. ¿Cuál es el ROI de la implementación de sistemas de pago con IA para el comercio minorista?
El ROI de los sistemas de pago con IA para el comercio minorista depende del tamaño de la tienda y del volumen de ventas. Muchos minoristas informan de ahorros de mano de obra, menores pérdidas y mayor satisfacción del cliente. Las cadenas más grandes suelen ver un ROI más rápido, pero los minoristas pequeños y medianos también pueden beneficiarse mediante la adopción selectiva de la IA, como las aplicaciones de escaneo y compra o los quioscos de autopago.
3. ¿Son adecuados los sistemas de pago con IA para el comercio minorista para las pequeñas empresas?
Sí, pero el enfoque debe ser escalado. Si bien las tiendas totalmente sin cajeros pueden ser más adecuadas para los grandes minoristas, los sistemas de pago con IA para el comercio minorista pueden adoptarse en formatos más pequeños a través de herramientas asequibles como los quioscos de autopago con IA o las aplicaciones móviles de escaneo y compra, lo que ayuda a las pequeñas empresas a competir en comodidad y eficiencia.
4. ¿Cómo impactan los sistemas de pago con IA para el comercio minorista en la experiencia del cliente?
Los sistemas de pago con IA para el comercio minorista mejoran la experiencia del cliente al permitir pagos más rápidos y sin fricciones y reducir los tiempos de espera. También admiten modelos de compra híbridos, dando a los clientes opciones (autopago, carritos inteligentes, salidas sin cajero) al tiempo que liberan al personal para un servicio más personalizado. Sin embargo, el éxito depende de una implementación reflexiva y de la comunicación con el cliente.
5. ¿Cómo se integran los sistemas de pago con IA para el comercio minorista con los sistemas de TPV existentes?
Los sistemas de pago con IA modernos para el comercio minorista están diseñados para integrarse con las principales plataformas de gestión de inventario y TPV a través de API. La integración garantiza la sincronización en tiempo real de los datos de ventas, los niveles de inventario y las transacciones de los clientes, lo cual es esencial para ofrecer una experiencia de compra fluida y una información precisa.
