Prolific conecta a investigadores y equipos de IA con un panel de participantes remunerados con identidad verificada para encuestas, estudios conductuales, datos de preferencia y evaluación de modelos, con controles de calidad y pago por uso sin contrato.
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Prolific es un mercado de dos caras dedicado a los datos humanos. En un lado están los investigadores, los equipos de producto y los laboratorios de inteligencia artificial que necesitan respuestas de personas reales; en el otro, cientos de miles de participantes con identidad verificada que cobran por completar encuestas, tareas conductuales, entrevistas y evaluaciones de modelos. La compañía enuncia su promesa sin rodeos en la portada: datos humanos auténticos, listos en minutos, recogidos de personas reales en lugar de sintetizados o extraídos automáticamente. Fue fundada en 2014 con raíces en la Universidad de Oxford y tiene su sede en Londres.
Lo más importante para quien llega por primera vez es entender que se trata de un mercado de muestras y no de una herramienta de encuestas. Prolific no ofrece un editor de formularios. Ofrece un panel de personas, una capa de filtros para segmentarlo, un canal de pago y un aparato de control de calidad que trata de garantizar que al otro lado hay un ser humano real, atento y no duplicado. El cuestionario o la tarea suele alojarse en otro sitio — en Qualtrics, Gorilla, una aplicación web propia o tu propia interfaz de anotación — y Prolific se encarga de llevar hasta allí a personas cualificadas y de retribuir su tiempo de forma justa.
El centro de gravedad de la plataforma se ha desplazado de manera notable. Nació como infraestructura para la psicología académica y las ciencias sociales, cuando conseguir muestras representativas en línea resultaba difícil y Mechanical Turk arrastraba fama de participación superficial. Hoy atiende a un segundo público, cada vez más dominante: equipos de inteligencia artificial que se abastecen de datos de preferencia, evaluaciones de seguridad, sondeos adversariales y anotaciones expertas. En el contexto de un directorio de herramientas, el modelo mental más útil es este: Prolific se sitúa en el lado de la oferta de la inteligencia artificial, porque de ahí procede el juicio humano que entrena y califica a los modelos.
Un panel verificado y finamente filtrable: la plataforma anuncia más de 300.000 participantes activos y comprometidos, una cifra facilitada por la propia empresa. Lo que hace utilizable ese panel no es su tamaño bruto sino la capa de segmentación que lo cubre. TechCrunch informó de que Prolific ha construido más de 300 filtros basados en datos censales y otras fuentes para que sus clientes puedan afinar la muestra que buscan. Estos criterios previos abarcan características sociodemográficas, empleo, estado de salud, idioma, dispositivos que se poseen e historial de participaciones anteriores, lo que permite aproximarse a una muestra representativa en lugar de aceptar a quien llegue primero.
Verificación de identidad y autenticidad: la calidad recae en un sistema al que la empresa llama Protocol. Según la compañía, Protocol ejecuta más de 40 comprobaciones para verificar la identidad y solo alrededor del 55 por ciento de quienes entran en el embudo superan el filtro y pueden empezar a realizar estudios. Ambas son cifras del proveedor sin auditoría independiente, pero la orientación es inequívoca: esta plataforma compite descartando personas, no acumulándolas.
Detección de respuestas generadas por IA: el problema de calidad más actual en la investigación remunerada es el participante que pega la respuesta de un asistente conversacional en un campo de texto libre. Prolific afirma que sus comprobaciones propias de autenticidad detectan respuestas de texto libre generadas por IA con una precisión del 98,7 por ciento, dato también facilitado por la empresa y no auditado de forma independiente. Todo ello se respalda con un compromiso comercial llamado 100% Human Guarantee, que contempla una compensación económica cuando agentes de IA logran sortear las comprobaciones previas.
Datos de preferencia y retroalimentación humana para alinear modelos: en el terreno de la inteligencia artificial, la plataforma genera datos de preferencia, retroalimentación humana y señales de juicio destinadas a alinear los modelos con los comportamientos buscados, y mide capacidad, seguridad y calidad mediante evaluaciones humanas, verificación por especialistas de cada materia y diseño de rúbricas. En la práctica, convierte la cadena de suministro del RLHF y de la evaluación en un producto de autoservicio en lugar de un contrato de externalización a medida.
Anotación experta en muchos idiomas: para trabajos que una multitud generalista no puede abordar, expertos de dominio verificados generan datos de ajuste fino supervisado, pares de instrucción y respuesta y anotaciones especializadas en más de 80 idiomas. Esto resulta decisivo para equipos que desarrollan capacidades fuera del inglés o que necesitan personal clínico, jurídico, de ingeniería o hablantes nativos en lugar de perfiles generalistas.
HUMAINE, un marco de evaluación público: HUMAINE es una clasificación basada en preferencias humanas que evalúa modelos de frontera a partir de usos reales, puntuándolos en razonamiento, estilo comunicativo, desempeño en la tarea principal, adaptabilidad, confianza, ética y seguridad. Su panel está estructurado para representar 22 grupos sociodemográficos de Estados Unidos y el Reino Unido. El marco se presentó como artículo de conferencia en ICLR 2026, lo que lo convierte en uno de los materiales metodológicamente más examinados publicados por un proveedor de datos.
Acceso programático y agéntico: más allá del panel web existen una API Human Data documentada y un servidor MCP, de modo que las rondas de evaluación pueden lanzarse desde código o desde un agente en lugar de configurarse a mano.
Estudios académicos que exigen muestras defendibles: una investigadora de psicología o economía necesita 400 adultos británicos equilibrados por edad y sexo, cada uno con una tarea de doce minutos alojada en Gorilla. Configura los criterios previos, fija la retribución, pega el enlace de la tarea y deja que la plataforma encamine a los participantes que encajan. La solidez procede de poder describir con precisión el reclutamiento y la retribución en el apartado de método, algo que una muestra de conveniencia obtenida en redes sociales no permite. La tarifa académica reducida hace viable la operación con presupuesto de proyecto.
Recogida de datos de preferencia para alinear modelos: un equipo de inteligencia artificial necesita comparaciones por pares entre dos salidas de modelo a lo largo de miles de indicaciones, procedentes de un grupo de evaluadores diverso y no de un equipo de proveedores homogéneo. Ejecuta las comparaciones con las herramientas de tareas de la plataforma y exporta los resultados para el modelado de recompensa. Como los resultados pueden exportarse en JSONL para alimentar directamente el entrenamiento de RLHF, DPO y modelos de recompensa, el traspaso a una canalización existente es breve.
Evaluaciones de seguridad y sondeo adversarial antes del lanzamiento: antes de desplegar una actualización, un equipo quiere juicio humano sobre el comportamiento ante negativas, el tratamiento de contenido dañino y el tono frente a indicaciones adversariales. Las personas evaluadoras guiadas por una rúbrica producen valoraciones que las evaluaciones automáticas no alcanzan, sobre todo en dimensiones subjetivas como la condescendencia, el rechazo excesivo o la insensibilidad cultural.
Investigación de producto y de mercado con clientes reales: un equipo de producto valida el posicionamiento o la percepción de precio con una muestra filtrada, por ejemplo personas que han comprado en una categoría en los últimos seis meses. Frente a un proveedor de paneles tradicional, el atractivo está en la rapidez y el autoservicio; la contrapartida es que el panel se inclina hacia ciertos países y hacia personas habituadas al trabajo en línea.
Comparación de modelos según la preferencia humana: un equipo quiere saber no solo si un modelo puntúa bien en pruebas estáticas, sino si la gente prefiere sus respuestas y si esa preferencia varía según el grupo. Una evaluación al estilo de HUMAINE saca a la luz divergencias entre grupos que una puntuación agregada única oculta.
Puntos de control humano dentro de flujos agénticos: una canalización automatizada se detiene para preguntar a personas — por ejemplo, para condicionar un lanzamiento a una puntuación de evaluación o para escalar un caso ambiguo — y se reanuda cuando llegan los resultados. A eso apunta precisamente la integración con MCP, que convierte la retroalimentación humana de un ejercicio por lotes programado en una llamada disponible bajo demanda.
Crear una cuenta de investigador y cargar saldo: el registro se realiza en autoservicio en el subdominio de la aplicación. El cobro es por uso: no hace falta firmar contrato ni pagar suscripción para empezar. Se añaden fondos y los estudios se descuentan de ese saldo.
Construir primero la tarea en otro sitio: prepara la encuesta, el experimento o la interfaz de anotación en tu propia herramienta y consigue un enlace operativo. Asegúrate de que recoge el identificador de participante que llega por la URL y de que redirige a una dirección de finalización al terminar; así sabe la plataforma quién ha completado la tarea.
Definir la muestra con los criterios previos: elige tu población objetivo mediante la capa de filtrado. Comprueba la viabilidad antes de comprometerte: los cruces muy específicos pueden reducir el grupo elegible hasta el punto de que el reclutamiento se atasque y tarde días en lugar de minutos.
Fijar duración y retribución con honestidad: calcula cuánto dura realmente la tarea y ponle precio conforme a las referencias por hora. Subestimar la duración es la herida autoinfligida más habitual: rebaja la tarifa horaria efectiva, provoca quejas y ralentiza el reclutamiento.
Pilotar con un lote pequeño: abre primero a un puñado de participantes. Comprueba que los datos llegan correctamente, que los códigos de finalización funcionan y que las instrucciones no son ambiguas. Arreglar una redirección defectuosa tras 400 envíos sale caro; hacerlo tras diez es trivial.
Lanzar, supervisar y revisar los envíos: vigila los tiempos de finalización y la calidad de las respuestas abiertas a medida que llegan los datos. Aprueba con rapidez: los participantes cobran al aprobarse su envío, y la lentitud en aprobar es una queja frecuente. Rechaza solo cuando tengas un motivo defendible ligado a reglas anunciadas.
Exportar y analizar: descarga los datos junto con los metadatos sociodemográficos para ponderar o analizar subgrupos, y deja constancia de los parámetros de reclutamiento empleados para que el estudio pueda reproducirse.
Pagar por encima del mínimo, no en el mínimo: Prolific recomienda pagar a los participantes al menos 9,00 libras / 12,00 dólares por hora, mientras que la retribución mínima permitida en la plataforma es de 6,00 libras / 8,00 dólares por hora. Los estudios ajustados al mínimo se llenan más despacio y atraen respuestas apresuradas. Toma la tarifa recomendada como la base real de tu presupuesto.
Cronometrar la tarea antes de ponerle precio: realiza la tarea tú mismo y añade un margen para quienes leen con más detenimiento que tú. La duración declarada determina la tarifa horaria efectiva, y esta determina la velocidad a la que se llena el estudio.
No acumular filtros a la ligera: cada criterio adicional multiplica la escasez. Si necesitas tres atributos poco comunes a la vez, comprueba antes la viabilidad y prepárate para un periodo de campo más largo o un presupuesto mayor.
Incluir de todos modos controles de atención propios: los controles de calidad de la plataforma reducen a los actores poco fiables pero no sustituyen al diseño del instrumento. Incorpora preguntas de comprensión y utiliza la distribución de tiempos de respuesta para detectar cumplimentaciones descuidadas.
Diseñar preguntas abiertas resistentes a los asistentes conversacionales: pide detalles personales, experiencias recientes concretas o reacciones a un estímulo mostrado dentro de la tarea. Las preguntas de desarrollo genéricas son las más fáciles de responder con un modelo de lenguaje y las más difíciles de vigilar.
Presupuestar la comisión, no solo la retribución: el coste visible de un estudio es lo que se paga a los participantes, pero la comisión de la plataforma se suma encima. Calcula el coste total antes de comprometerte y no olvides el tramo académico y sin ánimo de lucro si cumples los requisitos.
Aprobar rápido y comunicar con claridad: tu reputación entre los participantes influye en la velocidad de llenado. Instrucciones claras, aprobaciones ágiles y un trato justo en los casos límite hacen que los estudios siguientes recluten antes.
Repetir el piloto tras cada cambio: cualquier retoque del enlace de la tarea, de la redirección o del código de finalización merece un nuevo piloto reducido. Estos fallos se producen en silencio y salen caros.
Personal investigador académico: psicólogos, economistas, lingüistas y científicos sociales que necesitan muestras descriptibles de forma defendible en un artículo, con una retribución compatible con los comités de ética y una tarifa reducida para trabajos académicos y sin ánimo de lucro.
Laboratorios de IA y equipos de modelos: grupos que se abastecen de datos de preferencia, puntuaciones de evaluación, juicios de seguridad y anotación experta, en particular quienes buscan un proveedor neutral con amplitud sociodemográfica en lugar de un grupo de proveedores opaco.
Investigadores de experiencia de usuario y producto: equipos que validan conceptos, comparan diseños o miden la comprensión fuera de su propia base de usuarios, cuando importa más la rapidez que la profundidad longitudinal.
Profesionales de la investigación de mercados: quienes realizan pruebas de concepto, estudios de percepción de precio y estudios de marca, valoran la rapidez del autoservicio y la transparencia de costes y pueden trabajar dentro de la concentración geográfica del panel.
Investigadores de políticas públicas y sector público: equipos que necesitan opiniones ampliamente distribuidas sobre cuestiones de política pública, donde la transparencia del reclutamiento y una retribución justa forman parte de la credibilidad del resultado.
Equipos de ingeniería que construyen canalizaciones de evaluación: desarrolladores que quieren invocar el juicio humano desde código o desde un agente, en lugar de coordinarlo como un proceso manual paralelo.
Participantes que buscan trabajo remunerado flexible: personas que quieren tareas en línea breves y legítimas, con pagos en efectivo y tarifas claras, sin sistemas de vales, asumiendo que los ingresos son complementarios y que la disponibilidad fluctúa.
Aplicación web: la interfaz principal tanto para investigadores como para participantes, empleada para configurar estudios, definir la muestra, supervisar, aprobar y pagar. Los participantes acceden desde un navegador y son redirigidos a tareas alojadas externamente.
API Human Data: una interfaz programática documentada para crear y gestionar estudios y recuperar resultados, adecuada para equipos que integran el reclutamiento en sus propios sistemas.
Servidor MCP: funciona con Claude Code, Claude Desktop, Cursor y cualquier cliente que implemente la especificación Model Context Protocol, de modo que un agente puede solicitar juicio humano en mitad del proceso. Según la empresa, las herramientas MCP se detectan automáticamente, sin necesidad de SDK ni envoltorios.
Formatos de exportación estructurados: los resultados vuelven como JSON estructurado y pueden exportarse en JSONL para alimentar directamente el entrenamiento de RLHF, DPO y modelos de recompensa.
Interoperabilidad con herramientas de estudio externas: como las tareas se alojan fuera, la plataforma está pensada para convivir con los creadores habituales de encuestas y experimentos mediante redirección por enlace, no para sustituirlos.
No consta una aplicación móvil nativa específica para investigadores: los participantes suelen usar la versión web móvil, y algunos tipos de estudio exigen explícitamente un navegador de escritorio. (por verificar)
No hay suscripción ni plan gratuito en el sentido habitual del software en línea: financias estudios y pagas por el tiempo humano que consumes. La empresa opera dos vías comerciales: una vía Platform de autoservicio, descrita como pago por uso sin cuotas mensuales, y una vía Managed Services para recogida de datos dirigida por especialistas con control de calidad dedicado, que se dimensiona caso por caso y suele regirse por un pliego de trabajo.
La economía del autoservicio resulta inusualmente transparente para esta categoría. La comisión de la plataforma es habitualmente del 42,8 por ciento para clientes corporativos y de un 33,3 por ciento con descuento para clientes académicos y sin ánimo de lucro, aplicada sobre lo que se paga a los participantes. En cuanto a la retribución, se recomienda pagar al menos 9,00 libras / 12,00 dólares por hora, siendo el mínimo permitido de 6,00 libras / 8,00 dólares por hora. Un detalle incide de lleno en los presupuestos institucionales: el impuesto sobre el valor añadido se aplica únicamente a las comisiones de la plataforma, y las retribuciones a participantes no están sujetas, lo que altera el coste efectivo para las entidades registradas a efectos de este impuesto.
Del lado de los participantes el esquema se invierte y es igual de explícito. Cuando alguien ha ganado al menos 6 dólares / 6 libras puede retirar el dinero directamente desde su cuenta, y los pagos llegan en efectivo a través de PayPal en lugar de vales o puntos. Un análisis externo estima que los participantes reciben en torno al 70 por ciento de lo que gastan los investigadores en total, cifra coherente con la estructura de comisiones publicada. Los acuerdos corporativos y de gran volumen se presupuestan de forma individual y no se publican.
Amazon Mechanical Turk: el mercado generalista de trabajo distribuido de toda la vida. Más barato por respuesta y mucho mayor en volumen de tareas, pero con garantías de identidad más débiles y una reputación largamente documentada de problemas de atención en contextos de investigación.
CloudResearch Connect: posicionado muy cerca de Prolific para la investigación conductual, con participantes verificados y herramientas de cribado. Suele compararse directamente por coste por respuesta completa y por composición del panel.
Proveedores de paneles tradicionales como Cint o Dynata: mucho mayores y más adecuados para investigación de consumo representativa a gran escala, sobre todo fuera del Reino Unido y Estados Unidos, aunque por lo general menos autoservicio y menos transparentes sobre la retribución de los participantes.
Proveedores de datos como Scale AI o Surge AI: orientados de lleno a los laboratorios de IA, con equipos de anotación gestionados y canalizaciones a medida. Más fuertes en programas de anotación grandes, complejos y de larga duración; más débiles en muestreo sociodemográfico rápido y estudios de corte académico.
Servicios de reclutamiento para investigación de usuarios como User Interviews o Respondent: preferibles para el trabajo cualitativo — entrevistas moderadas y sesiones de usabilidad con públicos profesionales o difíciles de alcanzar — donde las muestras son pequeñas y los honorarios por participante mucho más altos.
La comisión de la plataforma es la objeción más citada: una tarifa del 42,8 por ciento para clientes corporativos significa que aproximadamente cuatro de cada diez libras del presupuesto compran servicios de plataforma en lugar de tiempo de participante. En muestras muy grandes el efecto se acumula deprisa, y es la queja recurrente en las reseñas de investigadores.
Concentración geográfica: el panel es más denso en el Reino Unido y Estados Unidos. Los participantes de fuera de las regiones principales informan de menor disponibilidad; en reseñas de Trustpilot se pide que se abran más actividades a los participantes africanos. Si tu investigación necesita cubrir regiones infrarrepresentadas, verifica la viabilidad antes de construir el diseño sobre ese supuesto.
Las estadísticas de calidad proceden del proveedor: la tasa inicial de aprobación del 55 por ciento, la precisión del 98,7 por ciento en la detección de texto generado por IA y la cifra de más de 300.000 participantes salen todas de materiales de la propia empresa y, según las fuentes públicas disponibles, no han sido auditadas de forma independiente. Trátalas como indicaciones de tendencia y no como referencias verificadas.
La capacidad de respuesta del soporte recibe críticas por ambos lados: en Trustpilot la plataforma mantiene una TrustScore de 4,5 sobre 14.854 reseñas, con un 78 por ciento de valoraciones de cinco estrellas y un 7 por ciento de una estrella. Dentro de la minoría negativa, un tema recurrente es que las reclamaciones al soporte resultaron a veces poco útiles para resolver disputas de pago.
El acceso no está abierto a todo el mundo del lado de los participantes: la incorporación pasa por una lista de espera y una fase de verificación; solo tras recibir la invitación se completa una verificación de identidad de unos quince minutos y una breve tarea de práctica. Los ingresos son complementarios y la disponibilidad de estudios fluctúa.
Sigue haciendo falta una herramienta aparte para ejecutar el estudio: la plataforma recluta y paga, pero no construye tu cuestionario ni tu experimento. Presupuesta una plataforma de encuestas o experimentos junto a ella, además del trabajo de integración para transmitir correctamente identificadores y códigos de finalización.
La autoselección sigue siendo una limitación real: todas las personas del panel eligieron unirse a una plataforma de investigación remunerada y tienen práctica en completar estudios. Los filtros pueden equilibrar la composición sociodemográfica, pero no eliminan del todo el efecto de profesionalización propio de cualquier panel permanente.
Las condiciones legales viven fuera del sitio principal: la documentación jurídica no se encuentra en las rutas convencionales; el único punto de entrada es la página de privacidad y aspectos legales, que enlaza a avisos de privacidad, condiciones legales e información adicional sobre protección de datos por separado. Esos documentos se alojan en un espacio externo de Notion, así que conviene revisarlos directamente antes de asumir compromisos de cumplimiento, ya que los plazos concretos de conservación y las eventuales cláusulas de uso secundario no se reproducen en el sitio principal. (por verificar)
No en el sentido de un plan gratuito. No hay cuota de suscripción ni contrato obligatorio para empezar, pero cada estudio cuesta dinero porque a los participantes se les paga por su tiempo y la plataforma cobra un porcentaje encima. Crear una cuenta y explorar la interfaz no cuesta nada; llevar a cabo una investigación, sí. Presupuesta tanto la retribución de los participantes como la comisión de la plataforma.
El coste total es la retribución de los participantes más la comisión de la plataforma. Esa comisión es habitualmente del 42,8 por ciento para clientes corporativos y del 33,3 por ciento para clientes académicos y sin ánimo de lucro, aplicada sobre la bolsa de retribuciones. Así, un estudio que pague en total 700 libras a los participantes cuesta alrededor de 1.000 libras con una cuenta corporativa y unas 933 libras con una cuenta académica. El impuesto sobre el valor añadido recae solo en la comisión, no en las retribuciones.
Prolific recomienda a los investigadores pagar al menos 9,00 libras / 12,00 dólares por hora, con un suelo absoluto de 6,00 libras / 8,00 dólares. Las ganancias reales dependen por completo del número de estudios para los que cada persona resulta elegible, algo que varía según sus características sociodemográficas y su ubicación. Conviene entenderlo como ingreso complementario más que como sustituto de un empleo; un análisis externo estima que los participantes reciben en torno al 70 por ciento del gasto total de los investigadores.
Los pagos se abonan en efectivo mediante PayPal. Se puede retirar el saldo al alcanzar al menos 6 dólares / 6 libras, y la empresa deja claro que siempre paga en efectivo, nunca con vales ni puntos. El pago se dispara cuando el investigador aprueba el envío, razón por la cual la lentitud en aprobar es una fuente habitual de frustración.
Por lo general no: es una capa de reclutamiento y pago, no un creador de encuestas. El cuestionario, el experimento o la tarea de anotación se alojan en tu propia herramienta y se comparte el enlace, transmitiendo los identificadores de participante por la URL y redirigiendo al terminar. La excepción son las herramientas de tareas de IA propias de la plataforma, pensadas para anotación y evaluación de texto.
Mediante un sistema por capas llamado Protocol: verificación de identidad al entrar, detección continua de fraude en todo el panel, marcado automático de envíos inverosímilmente rápidos y comprobaciones de autenticidad en las respuestas abiertas. La empresa declara una precisión del 98,7 por ciento al detectar texto libre generado por IA y ofrece compensación bajo la 100% Human Guarantee cuando las comprobaciones se sortean. Al tratarse de cifras del proveedor, conviene combinarlas con controles de atención propios.
También para inteligencia artificial, y hoy es una parte importante del negocio. La plataforma suministra datos de preferencia, retroalimentación humana, evaluaciones de seguridad y capacidad, y anotación experta que incluye datos de ajuste fino supervisado y pares de instrucción y respuesta en más de 80 idiomas. Además publica HUMAINE, una clasificación de preferencias humanas que evalúa modelos de frontera y que se presentó como artículo en la conferencia ICLR 2026.
Sí. Existe una API Human Data documentada para gestionar estudios de forma programática y un servidor MCP compatible con Claude Code, Claude Desktop, Cursor y otros clientes que implementan MCP, lo que permite a un agente lanzar estudios y recibir resultados estructurados sin salir de su flujo de trabajo. Los resultados pueden exportarse en JSONL para su uso directo en RLHF, DPO y modelado de recompensa.
El panel se concentra en el Reino Unido y Estados Unidos, con una cobertura apreciable en Europa y otras regiones pero una disponibilidad notablemente menor en el resto. Participantes de algunas zonas señalan que hay pocos estudios para los que resulten elegibles. Si tu investigación depende de un país concreto o de un cruce sociodemográfico poco frecuente, comprueba la viabilidad con las herramientas de filtrado antes de diseñar el estudio sobre esa premisa.
La diferencia esencial está en el cribado y en la política de retribución. Prolific verifica la identidad, impone un suelo de pago y ofrece numerosos criterios previos nutridos por datos censales: TechCrunch señaló más de 300 filtros basados en datos censales y otras fuentes. Mechanical Turk es más barato y más grande, pero arrastra una reputación largamente documentada de problemas de atención y calidad de datos en entornos de investigación. La disyuntiva se plantea entre coste y confianza sobre quién ha respondido.
