[Instrucciones del operador] Nuestra primera pregunta proviene de la línea de Sanjit Singh con Morgan Stanley.

Sí. Así que quizás yo tome esta. Creo que nosotros -- en general, nosotros -- como de costumbre, no queremos comentar demasiado sobre ningún cliente específico porque tampoco controlamos realmente lo que sucede con ningún cliente en particular.

Queríamos ser transparentes sobre esto en la llamada porque sí vimos una reducción en el uso, y nos tomamos la libertad de desriscar completamente la guía para el resto del año con respecto a ese cliente. Y de nuevo, la razón es que no controlamos lo que le sucede a un cliente específico, pero sí tenemos un gran control sobre lo que sucede con todo lo demás en el negocio, y el negocio está en auge, y no queremos que eso eclipse básicamente la aceleración que vemos en casi todas las demás áreas del negocio.

Así que el... como mencionamos en la llamada, renovamos al cliente. Es un cliente de mucho tiempo que utiliza muchos de nuestros productos, pero no podemos compartir mucho más.

Sí. Creo que solo para ser específicos sobre la guía, el trimestre pasado y los trimestres anteriores dijimos que esencialmente tenemos un nivel de compromiso, y podemos reducir el riesgo de nuestra guía utilizándolo. Y luego, como saben, en la mayoría de nuestros grandes clientes, tenemos variabilidad relacionada con el compromiso, así que tengan eso en cuenta.

Sí. Lo último que diré porque sé que está en la mente de la gente es que si restan a nuestro mayor cliente de nuestro crecimiento, obtienen prácticamente la misma tasa de crecimiento que el resto del negocio, que se ha estado acelerando de manera muy constante. De hecho, creo que hemos visto 5 trimestres de aceleración continua en el resto del negocio, y nos sentimos muy bien con lo que vemos en el mercado.

Vemos una adopción generalizada y la observamos de dos maneras. Una es que vemos cómo se manifiesta en una mayor transformación, más adopción de la nube, más cargas de trabajo y más modernización por parte de los clientes. Y eso es lo que impulsa la mayor parte de la aceleración conocida de los clientes de IA. También mencionamos que hemos visto una aceleración continua por parte de clientes que ya existían antes de la IA y que no son principalmente empresas de IA. Y eso ha sido bastante notable, como la aceleración de la que dimos cifras en la llamada, pero la aceleración desde el año pasado ha sido constante y muy significativa, y —según podemos decir— sigue ocurriendo. Así que es una tendencia muy positiva en ese aspecto. Eso es lo primero que vemos.

Lo segundo que vemos es un aumento muy rápido en el uso de todas nuestras superficies de IA primero. Es decir, los productos que miden agentes y LLMs; vemos una explosión de tráfico en términos de los LLM y las llamadas a herramientas que estamos recibiendo. Esa sería la cantidad de llamadas que recibimos en nuestros endpoints de MCP. Vemos que eso ha explotado por completo durante los últimos dos trimestres.

Nuestra siguiente pregunta viene de la línea de Raimo Lenschow con Barclays.

Hay oportunidades en cada capa de la pila en la inferencia. Así que pensamos que, al final del día, la inferencia será la carga de trabajo dominante. Eso es... cada vez que entrenas, probablemente querrás inferir más de lo que entrenas como regla general.

Vemos oportunidades en el nivel bajo cuando se trata de la infraestructura, las GPUs y el consumo que tienen allí. Hay oportunidades en el extremo superior cuando miden lo que están haciendo los agentes y si están obteniendo los resultados correctos y si están obteniendo la alineación adecuada. Y hay oportunidades en cada capa intermedia, simplemente mirando el propio LLM, simplemente mirando las llamadas a herramientas y las aplicaciones que están siendo llamadas por los agentes, como que todo es una oportunidad allí.

Vemos una adopción creciente de los productos que ya tenemos allí. Mencionamos que nuestro producto de monitorización de GPUs está teniendo, de hecho, un uso bastante considerable en varios Neuro Labs y tipos de clientes muy orientados a la IA. También estamos viendo una explosión de volumen en nuestro producto de monitorización de agentes. Por lo tanto, estamos bien posicionados allí.

Pero creemos que este mercado va a cambiar bastante y las prioridades de los clientes también cambian con el tiempo. Así que, por ejemplo, el año pasado, nuestros clientes intentaban principalmente validar la corrección y validar que estaban obteniendo alguna forma de resultados que luego pudieran escalar. Yo diría que hace 3 a 6 meses, el enfoque se ha desplazado bastante hacia el coste. Ahora los clientes estaban gastando mucho en IA y se preguntaban qué optimizar en costes. Y creo que veremos algunas variaciones en las preocupaciones con el tiempo a medida que los clientes avancen más en la adopción y surjan nuevos productos para ellos.

Solo quiero añadir que cuando miren lo que describimos como algunos de nuestros acuerdos en el trimestre y vean nuestra descripción, verán que varios de ellos incluyen los productos de IA. Y eso es un indicio de que esas grandes empresas están utilizando la plataforma y comprando también los productos de IA.

No, esencialmente utilizamos... como hemos hablado durante muchos años, utilizamos los datos de lo que vemos. Y lo que dijimos, creo, en el último trimestre o dos es que tenemos ciertos niveles base.

Como saben, tenemos un modelo de compromiso y de uso. Y hemos tenido eso en cuenta al proporcionar nuestra guía. Por lo tanto, nuestra... como dijimos en las observaciones preparadas, nuestra metodología para la guía no ha cambiado. Siempre hemos utilizado esos datos y mirado el compromiso y el uso al hacerlo.

Sí. Quiero decir, lo único que diría es que, en este caso, elegimos eliminar completamente el riesgo de nuestro cliente más grande. Y la razón de ello es que no queremos que eso sea una carga para lo que, de otro modo, es un negocio que se está acelerando y funcionando extremadamente bien.

Así que extendimos que mantenemos el mismo conservadurismo general que siempre cuando analizamos nuestras cifras. Pero en este caso, también ponderamos este punto de manera un poco diferente.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Gabriela Borges con GS.

Quiero decir, miren, a un nivel general, solo hay 2 razones por las que la gente compra software. Les hace ganar más dinero o les ahorra dinero. Y cada vez que vendemos, cada vez que salimos con una renovación, salimos con una venta adicional, o conseguimos un cliente nuevo, es porque hacemos una de esas 2 cosas por ellos, y siempre tenemos que argumentar eso. Así que no diría que eso sea diferente de lo que hemos visto antes.

Lo que -- lo que hacemos por nuestros clientes hoy, especialmente a medida que siguen adoptando la IA, es ayudarlos a ahorrar gran parte del dinero que gastarían en construir, ejecutar operaciones o ejecutar agentes de IA. Cuando tenemos una inquietud con los clientes, esa es la cosa que no dejan de mencionar es: Oigan, ¿cómo pueden ayudarme a frenar mis costes de IA? Esto está creciendo muy rápido y no tengo ningún control sobre ello, y no sé si estoy alcanzando los resultados adecuados con eso. Y esa es una de las razones por las que hemos invertido en todos esos productos que hemos mencionado antes. Y también estamos viendo algunos de los grandes retornos de esos productos ya.

En cuanto a la Cardinalidad Infinita, yo diría que ha sido una de las fuentes de frustración más duraderas para los clientes, cuando a veces envían más datos o envían más etiquetas detalladas con sus datos, y obtienen cierta imprevisibilidad en las facturas debido a eso, porque aumenta la cardinalidad de los datos que estamos recibiendo. Y hemos solucionado eso desde una perspectiva técnica y desde una perspectiva comercial empaquetando nuestras métricas de una forma un poco diferente.

Y creemos que es particularmente importante y relevante a medida que los clientes construyen más aplicaciones con IA y a medida que quieren enviar básicamente más etiquetas y más información y hacer preguntas más complejas y obtener respuestas más detalladas a esas preguntas. Y eso encaja bien dentro de sus planes, básicamente. Así que hemos tenido muy buenos comentarios al respecto hasta ahora, pero aún es pronto. A veces lo haremos bien, a veces lo haremos ligeramente mal, y cuando lo hagamos ligeramente mal, lo corregiremos. Eso no es diferente de lo que hemos hecho en el pasado.

Nuestra próxima pregunta proviene de la línea de Mike Cikos con Needham.

Son clientes diferentes. Los que mencionamos sobre las nuevas cuentas son neuro Labs. Así que estas son empresas que no existían hace unos años. Y lo interesante sobre ellos en cuanto al caso de uso es que, muy a menudo, conseguimos clientes cuando entran en producción, lanzan productos y empiezan a servir a sus clientes.

En este caso, estos son clientes que estamos captando mientras entrenan modelos, y nos utilizan para observar, mejorar y optimizar el entrenamiento de los modelos. Y así, esa es una nueva área emocionante que no era realmente un área de negocio para nosotros hace un par de años, y hemos visto una serie de nuevos puntos de prueba al respecto.

Además de eso, y lo hemos mencionado en llamadas anteriores, también hemos captado el laboratorio de IA o los laboratorios de superinteligencia de varios hyperscalers. Y yo diría que las cargas de trabajo son similares en el sentido de que se trata principalmente del entrenamiento de los modelos, pero los clientes son un poco diferentes. Estas son empresas muy grandes que, en ese caso, anteriormente tenían mucha tecnología propia para observar y ejecutar cargas de trabajo.

Ha estado ocurriendo y aumentando la cifra que tenemos en nuestras Qs, que es el porcentaje de crecimiento de los clientes que no teníamos hace un año; esa cifra, dijimos que ha pasado de [ 25 ] a [ 30 ]. Así que esto ha ido aumentando, y queríamos señalarlo debido a esa revelación, indicando que los clientes que estamos captando no son solo los nuevos logos, sino también el crecimiento de los nuevos logos que hemos añadido en los últimos couple de años -- el año pasado, perdón. Así que es un efecto compuesto de eso.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Alex Zukin con Wolfe Research, LLC.

Quiero decir, mira, hay un cambio completo en la forma en que los productos de seguridad necesitan funcionar. Básicamente, no puedes esperar a poner humanos en el proceso. No puedes tener la ruta típica cuando tienes 12 o 15 productos diferentes que van a agregar señales, luego pones esa señal en un sistema y las priorizas para los humanos, y los humanos las revisan cuando pueden.

Es como si necesitaras integrar todo mucho más. Necesitas operar mucho más cerca de la aplicación y de la infraestructura, y necesitas que los agentes de IA resuelvan los problemas primero. Por lo tanto, es una reconstrucción completa para la mayor parte de la industria.

Y creo que encaja en nuestro enfoque, que es tener una plataforma integrada y que todos los diferentes flujos de datos provengan directamente de la observabilidad hacia el agente de seguridad y que todo eso esté integrado de extremo a extremo. Por lo tanto, obviamente, este es un campo que se mueve muy rápido. Vemos nuevas clases de problemas prácticamente cada semana en este momento. Estamos bastante ocupados construyendo eso, pero creemos que se alinea con nuestra fortaleza y con lo que básicamente ya somos y estamos construyendo para nuestros productos de seguridad.

No voy a comentar sobre esto más que para decir que la mayoría de nuestros clientes empresariales, como hemos hablado durante mucho tiempo, tienen anualidades más y luego el precio es generalmente un precio basado en el volumen. Así que diría que, en general, nuestros clientes transaccionan con nosotros de esa manera. Y luego tenemos ese nivel de compromiso. Y luego, como hemos hablado durante muchos años, luego hay uso y luego transaccionamos. Así que similar a lo que tenemos con la mayoría de nuestros clientes empresariales más grandes. Oli, ¿hay algo que quieras añadir ahí?

No, creo que hay mucha continuidad en esa renovación. Creo que eso es lo que querías decir.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Eric Heath con KeyBanc Capital Markets.

Sí. Creo que es similar a la metodología. Tomamos lo que vemos y aportamos cierta prudencia.

Y creo que mencionamos en el guion que hemos renovado a nuestro cliente más grande, pero hemos visto disminuciones en relación con el trimestre anterior. Dijimos eso. Así que todo eso se tiene en cuenta al intentar desarrollar una guía que sea coherente con la metodología de prudencia que hemos utilizado como empresa pública.

Bueno, creemos que es estupendo. Como que hay muchas más opciones para que los clientes elijan en general. Eso crea... eso abre muchas puertas y oportunidades para ellos. También crea mucha complejidad, y nosotros estamos aquí para ayudar a lidiar con esa complejidad. Así que para nosotros, estas son grandes oportunidades.

Y por cierto, vemos... como que hemos tenido esa tesis desde los primeros días de la IA de que no terminaríamos simplemente con una o dos grandes empresas de IA y que todo el mundo las usara, de la misma manera que no terminamos simplemente con una o dos grandes empresas de la nube y que todo el mundo usara solo software de ellas. Como que los ecosistemas son muy, muy ricos. Tienen... hay muchos proveedores. Hay proveedores muy grandes. Hay proveedores más pequeños, y todo lo que hay entre medio. Y hay muchas composiciones de esos diferentes sistemas que son utilizados por cualquier cliente determinado.

Y por eso creemos que lo mismo va a suceder en la IA. También creemos que la multiplicación de modelos, y los modelos de código abierto en particular, abre la puerta a que los clientes realicen mucho más entrenamiento por su cuenta. Y por lo tanto, ese es un nuevo mercado para nosotros. Vemos algunas señales de que tenemos un papel muy importante que desempeñar allí. Y también estamos trabajando hacia eso. Así que, en general, yo diría que es muy positivo para todos.

Nuestra próxima pregunta proviene de la línea de Koji Ikeda con Bank of America.

Bueno, miren, si aportamos más valor, obtenemos más; como decía antes en la llamada, vendemos más software al ayudar a los clientes a ganar más dinero o ahorrar dinero, o ambas cosas. Y creo que si podemos automatizar más y permitirles hacer más, aportaremos más valor. Es tan simple como eso.

Creo que el futuro de la observabilidad no es solo observar, es arreglar. No es despertar a la gente en medio de la noche porque algo falló, sino arreglárselo a ellos. No es dejar que la gente haga control de daños en un incidente de seguridad porque un atacante ha entrado. Es evitar que el atacante entre en primer lugar mediante la mediación automática de problemas, y estamos muy, muy ocupados construyendo todo eso. Y estamos muy seguros de que esto generará grandes resultados comerciales para nosotros al final.

Y eso es lo que vemos de los clientes en el mercado. Como cuando usan Bits AI, usan más de nuestro producto. Despliegan más de él. Crean más tableros y alertas y todo lo demás. Tienen más usuarios dentro de nuestro producto, no es un juego de suma cero.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Samik Chatterjee con JPMorgan.

Bueno, quiero decir, por lo que podemos decir, es muy generalizado. Y está impulsado en gran medida por los clientes existentes porque son la mayoría. Es decir, cuando piensas en lo que se necesita para mover esa cifra, que es básicamente la mayoría de nuestro negocio, no vamos a mover eso solo con unos pocos clientes nuevos. Está impulsado en gran medida por los clientes existentes.

Y está impulsado tanto por los aumentos en el volumen como porque se están moviendo cada vez más hacia la nube y por la adopción de nuestros productos más nuevos a medida que se consolidan con nosotros. Creemos que es sostenible. Por un lado, si se compara con lo que vimos en los días de auge de 2021, las tasas de crecimiento se están acelerando, pero siguen estando muy por debajo de lo que veíamos en ese momento. Por lo tanto, no creamos el mismo problema de que los clientes tengan que asimilar aumentos muy grandes durante varios años seguidos. Creo que en este caso, estamos muy dentro del rango de sostenibilidad.

Y como ha sido un tema en esta llamada, recuerden que cuando los clientes adoptan y se consolidan, tienen en cuenta la parte financiera de la ecuación, básicamente, cuánto dinero van a ganar o ahorrar al final por hacer eso. Y somos muy buenos ayudando a los clientes a entender eso, presentando ese argumento y ayudándoles a ahorrar dinero al final del día. Así que nos sentimos bien al respecto.

Y solo quiero añadir una cosa, y hablamos de esto el trimestre pasado, que parte de esto tiene que ver con las inversiones que estamos haciendo en nuestra plataforma y nuestro producto, pero también tiene que ver con las inversiones que estamos haciendo en nuestra estrategia de salida al mercado. Hemos ampliado con éxito la capacidad de cuota, su geografía. Y esencialmente, como hablamos el trimestre pasado, está proporcionando rendimientos. Así que eso también está siendo un motor de crecimiento en nuestro negocio no relacionado con la IA o de tipo empresarial.

Es correcto. Y también se ve en nuestra inversión continua allí. Seguimos invirtiendo en I+D, obviamente, porque estamos enviando más productos que están siendo adoptados con éxito y consolidados por -- nuestro gran número de clientes existentes

pero también estamos ampliando nuestros equipos de comercialización. Aún no estamos a la escala que queremos en cuanto a llegar a todos los clientes en todo el mundo en todos los segmentos que son relevantes para nosotros. Así que estamos invirtiendo a medida que vemos los rendimientos de esas inversiones.

Sí. Bueno, estamos invirtiendo bastante en la creación de nuestras ventas federales y gubernamentales en general. Y vemos pipeline allí. Estos son -- en general, estos no son acuerdos que suceden de la noche a la mañana, pero este es un mercado muy grande, y vemos una gran tracción allí, y estamos invirtiendo para aprovecharlo al máximo.

Gran parte de eso fue una preparación para alcanzar el nivel de certificación adecuado para que podamos ofrecer SaaS a varios niveles de gobierno. Y hemos hecho bastante allí. De hecho, hay incluso más que planeamos hacer allí. Y -- pero estamos contentos con los resultados hasta ahora.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Howard Ma con Guggenheim Securities.

Sí. Lo siento, me perdí una parte de su segunda pregunta.

Fue... ¿están tomando múltiples productos, creo, ¿verdad, Howard?

La naturaleza de la venta.

Sí, sí. Es decir, yo diría... así que primero sobre Bits AI. Sí, y una cosa que ha ocurrido es que Bits AI solía ser bastante específico. Solía estar dedicado a las alertas. Por ejemplo, Bits AI detectaba una alerta y realizaba una investigación por ti. Ahora la superficie de contacto con el cliente es mucho más amplia. Con Bits AI, puedes acceder a través de chat. Puedes, por supuesto, seguir realizando las investigaciones, y hemos hecho bastante más en ese aspecto. Puedes hacer que Bits AI gestione tu monitorización y gestione tu detección por ti. Puedes hacer que programe por ti. Puedes hacer que genere pruebas gestionadas. Hay todo tipo de casos de uso diferentes que hemos integrado en él que amplían la superficie de contacto, y vemos una gran adopción en todas esas diferentes áreas.

También estamos cambiando la forma en que lo empaquetamos. Así que tenemos un nuevo modelo con créditos de IA que estamos lanzando simplemente porque la superficie de contacto es ahora mucho más amplia que la característica específica. Así que... hay bastante tela que cortar ahí. La explosión de actividad que mencioné antes sobre otras partes de nuestras otras superficies de IA también está ocurriendo en Bits AI. Así que es algo que esperamos con interés. En cuanto a eso.

En el segundo punto, sobre los productos que se están adoptando en la venta, miren, normalmente aterrizamos con dos o más productos y el equilibrio que intentamos lograr allí es siempre incluir suficientes productos de la plataforma sin ralentizar demasiado los acuerdos. Porque cuanto más intentas hacer a la vez, más partes interesadas tienes y más tiempo toma. Y por eso descubrimos que dos productos en general es un buen punto de partida, y desde ahí podemos expandirnos.

En las llamadas, tendemos a mencionar muchos acuerdos de consolidación porque suelen ser los más grandes. Como si aterrizaras con 12 productos, serás más grande que si aterrizas con dos en general. Esa no es la mayoría de los acuerdos. La consolidación suele ocurrir más tarde que cuando aterrizamos, pero esto genera ejemplos muy interesantes de lo que nuestros clientes están haciendo cuando se consolidan con nosotros todos a la vez.

Nuestra siguiente pregunta viene de la línea de Andrew Sherman con TD Cowen.

Miren, sí vemos una aceleración en el consumo de nuestros productos de infraestructura en general. Así que eso es -- a un nivel general, lo vemos en toda la base de clientes.

No sé si vemos específicamente las CPUs que se conectan a las GPUs en la nueva infraestructura. Creo que gran parte de ello tiene más que ver con el hecho de que los agentes de IA pasan gran parte de su tiempo, a veces la mayor parte de su tiempo, programando herramientas. Y las herramientas son simplemente aplicaciones que ya existían, y esas aplicaciones suelen ejecutarse en CPUs, por lo que vemos bastante de eso.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Brad Reback con Stifel.

Bueno, no puedo especular. Pero lo que sí diré es, miren, el negocio en general está creciendo al mismo ritmo si excluyes a ese cliente, como dije. Y el negocio se ha estado acelerando en general.

Así es por lo que nos sentimos bien, como cuando analizamos si estamos obteniendo los rendimientos y resultados adecuados por nuestras inversiones en I+D o inversiones en comercialización y cuando miramos nuestras carteras y todas las señales que tenemos sobre el negocio, nos sentimos muy bien con la empresa. Es un buen momento para estar en este negocio.

Sí. Creo que comentamos en las observaciones que lo no relacionado con la IA se ha acelerado y la IA, excluyendo al cliente más grande, continúa. Así que creo que reflejamos esas tendencias al describir el negocio.

Y, por supuesto, los clientes están creciendo mucho más rápido que los no relacionados con la IA.

Y esa IA está creciendo. Sí, exactamente.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Ittai Kidron con Oppenheimer & Co.

Sí. Sí, creo que nosotros -- esencialmente, es muy similar a lo que hablamos antes. Nuestras incorporaciones brutas de clientes siguen siendo sólidas y dentro de la tendencia, y esa es la gran mayoría de nuestros ingresos.

Tenemos en el extremo muy bajo, la frontera entre lo gratuito y lo por contrato, y eso tiene variabilidad, un efecto muy bajo en los ingresos. Así que si usted -- eso explica, como hemos hablado en muchos trimestres, eso explica la variabilidad en el recuento de clientes, y realmente tiene que ver con algo que tiene muy poco efecto en los ingresos.

Sí. Cuando se miran los clientes por encima de ciertos umbrales, como si es superior a $1 million, superior a $100,000 o 1000, todos ellos muestran una tendencia muy buena.

Bueno, definitivamente -- estamos dando pasos hacia eso, ¿verdad? Así que nosotros -- inicialmente construimos el SIEM primero para eso, luego integramos el agente en el SIEM. Así que nuestro Bits AI Security Analyst.

Y ahora hemos separado el agente de nuestro SIEM para que los clientes puedan usarlo con otros SIEM. Y hacemos eso porque el agente funciona tan bien, y ha sido un diferenciador tan importante cuando presentamos el SIEM que pensamos que estamos limitando nuestro mercado de ventas si solo nos dirigimos a clientes que quieren cambiar de plataforma su SIEM, y puede tener un atractivo mucho más amplio como un SOC de IA. Así que definitivamente estamos dando pasos hacia eso.

Nuestra siguiente pregunta proviene de la línea de Andrew DeGasperi con BNP Paribas.

Lo siento, perdí la segunda parte de su pregunta.

Creo que se refiere a lo que hay dentro de eso, la IA, lo que solíamos llamar monitorización de IA. LLM, etcétera, la tendencia de crecimiento allí.

Y mire, el volumen... hace un año había muy poco volumen. Empezó a crecer bastante en la segunda mitad del año pasado. Y ahora se ha estado acelerando muy rápidamente durante los últimos dos trimestres. Así que hemos visto, básicamente, una explosión del volumen que estamos recibiendo allí.

Y obtenemos más uso de diferentes tipos de empresas, así que definitivamente lo vemos. También lo vemos en empresas tradicionales y en algunas más recientes nativas de IA. Así que vemos un poco de ambos. Yo diría que para esa categoría, todavía es muy pronto. Por ejemplo, esperamos que los productos cambien bastante. Esperamos que el uso, y quizás también el empaquetado, cambien bastante con el tiempo.

Muy bien. Creo que esa fue la última pregunta. Así que quiero agradecerles a todos por asistir a la llamada hoy. También quiero, de nuevo, agradecer a los equipos, a todos en Datadog. Creo que todo el mundo ha estado haciendo un trabajo fantástico, tanto en el lado del producto como en el lado de salida al mercado. Sé que tenemos mucho más preparado para finales de año en el lado del producto, y también sé que tenemos carteras de clientes muy grandes y muy satisfechas que atender en el lado de salida al mercado. Así que espero volver a hablar con ustedes en un trimestre. Gracias a todos.

Gracias por su participación en la conferencia de hoy. Con esto concluye el programa. Ya pueden desconectarse.