The real relationship between your age and your chance of success | Albert-László Barabási

Traductor: Daniela Pardo Revisor: Sebastian Betti

Today, actually, is a very special day for me,

El día de hoy es muy especial para mí porque es mi cumpleaños.

because it is my birthday.

(Applause)

(Aplausos)

And so, thanks to all of you for joining the party.

Así que gracias por venir a la fiesta.

(Laughter)

(Risas)

But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?

Pero cada vez que organizamos una fiesta siempre alguien la arruina, ¿verdad?

(Laughter)

(Risas)

And I'm a physicist,

Yo soy físico,

and this time I brought another physicist along to do so.

y esta vez invité a otro físico para que se encargara de eso.

His name is Albert Einstein -- also Albert -- and he's the one who said

Su nombre es Albert Einstein, también Albert, y él fue quien dijo

that the person who has not made his great contributions to science

que quien no haya hecho grandes contribuciones a la ciencia

by the age of 30

a los 30 años, entonces nunca lo hará.

will never do so.

(Laughter)

(Risas)

Now, you don't need to check Wikipedia

No necesitan ir a Wikipedia

that I'm beyond 30.

para saber que tengo más de 30.

(Laughter)

(Risas)

So, effectively, what he is telling me, and us,

Así que, efectivamente, lo que me dice a mí y a todos,

is that when it comes to my science,

es que con respecto a mi ciencia no soy muy competente.

I'm deadwood.

Well, luckily, I had my share of luck within my career.

Afortunadamente, durante la carrera tuve mi dosis de suerte.

Around age 28, I became very interested in networks,

A los 28 años me surgió un gran interés por las redes,

and a few years later, we managed to publish a few key papers

y unos años después logramos publicar algunos artículos

that reported the discovery of scale-free networks

que presentaban el descubrimiento de redes de libre escala,

and really gave birth to a new discipline that we call network science today.

lo que dio paso a una nueva disciplina que ahora llamamos ciencia de redes.

And if you really care about it, you can get a PhD now in network science

Si de verdad les gusta, se puede estudiar un doctorado en eso

in Budapest, in Boston,

en Budapest, en Boston, o en cualquier parte del mundo.

and you can study it all over the world.

A few years later,

Algunos años después,

when I moved to Harvard first as a sabbatical,

cuando llegué a Harvard como sabático

I became interested in another type of network:

me interesó otro tipo de red.

that time, the networks within ourselves,

Esta vez, fue la red dentro de nosotros.

how the genes and the proteins and the metabolites link to each other

Cómo los genes, las proteínas y los metabolitos se conectan

and how they connect to disease.

y su relación con las enfermedades.

And that interest led to a major explosion within medicine,

Ese interés hizo que me adentrara en la medicina,

including the Network Medicine Division at Harvard,

incluyendo la División de Medicina de Red en Harvard,

that has more than 300 researchers who are using this perspective

que cuenta con más de 300 investigadores que usan esta perspectiva

to treat patients and develop new cures.

para tratar pacientes y desarrollar nuevas curas.

And a few years ago,

Hace algunos años

I thought that I would take this idea of networks

pensé que tomaría esta idea de las redes

and the expertise we had in networks

y la experiencia que teníamos en un área distinta

in a different area,

que es entender el éxito.

that is, to understand success.

And why did we do that?

¿Por qué lo hicimos?

Well, we thought that, to some degree,

Creímos que, hasta cierto punto,

our success is determined by the networks we're part of --

las redes en las que participábamos determinaban nuestro éxito.

that our networks can push us forward, they can pull us back.

Que las redes nos pueden impulsar y hacer retroceder.

And I was curious if we could use the knowledge and big data and expertise

Me preguntaba si podíamos usar el conocimiento, los datos y experiencia

where we develop the networks

que usamos en las redes para medir cómo suceden estas cosas.

to really quantify how these things happen.

This is a result from that.

Este es uno de los resultados.

What you see here is a network of galleries in museums

Lo que ven es una red de galerías en museos

that connect to each other.

conectadas entre ellas.

And through this map that we mapped out last year,

En este mapa, que hicimos el año pasado,

we are able to predict very accurately the success of an artist

podemos predecir el éxito de un artista con gran precisión

if you give me the first five exhibits that he or she had in their career.

si nos proporcionan las primeras cinco exhibiciones de su carrera.

Well, as we thought about success,

Tal y como lo pensábamos,

we realized that success is not only about networks;

nos dimos cuenta de que el éxito no solo está en las redes.

there are so many other dimensions to that.

Hay muchas otras dimensiones.

And one of the things we need for success, obviously,

Algo que, obviamente, necesitamos para tener éxito

is performance.

es el desempeño.

So let's define what's the difference between performance and success.

Aclaremos la diferencia entre desempeño y éxito.

Well, performance is what you do:

El desempeño es lo que hacemos.

how fast you run, what kind of paintings you paint,

Qué tan rápido corremos, el tipo de pinturas que hacemos,

what kind of papers you publish.

el tipo de artículos que publicamos.

However, in our working definition,

Pero en nuestro entorno de trabajo

success is about what the community notices from what you did,

el éxito es lo que la comunidad reconoce que hicimos,

from your performance:

con nuestro desempeño.

How does it acknowledge it, and how does it reward you for it?

¿Cómo se reconoce y cómo nos retribuye?

In other terms,

En otras palabras,

your performance is about you, but your success is about all of us.

nuestro desempeño es algo personal, pero nuestro éxito concierne a todos.

And this was a very important shift for us,

Para nosotros, este fue un gran cambio

because the moment we defined success as being a collective measure

porque al definir el éxito como una medida colectiva,

that the community provides to us,

provista por la comunidad,

it became measurable,

lo volvimos cuantificable

because if it's in the community, there are multiple data points about that.

pues hay múltiples datos que conciernen a la comunidad.

So we go to school, we exercise, we practice,

Vamos a la escuela, hacemos ejercicio y practicamos

because we believe that performance leads to success.

porque creemos que el desempeño conduce al éxito.

But the way we actually started to explore,

Pero al explorar un poco

we realized that performance and success are very, very different animals

nos dimos cuenta de que el desempeño y el éxito no tienen nada en común

when it comes to the mathematics of the problem.

y no resuelven el problema.

And let me illustrate that.

Déjenme explicarles.

So what you see here is the fastest man on earth, Usain Bolt.

Él es el hombre más rápido del mundo, Usain Bolt.

And of course, he wins most of the competitions that he enters.

Gana casi todas las competencias en las que participa.

And we know he's the fastest on earth because we have a chronometer

Sabemos que es el más rápido porque tenemos un cronómetro

to measure his speed.

que mide su velocidad.

Well, what is interesting about him is that when he wins,

Lo interesante es que cuando gana

he doesn't do so by really significantly outrunning his competition.

no lo hace con una gran ventaja.

He's running at most a percent faster than the one who loses the race.

Como máximo, corre 1 % más rápido que el que pierde.

And not only does he run only one percent faster than the second one,

No solo es que corra 1 % más rápido que el segundo,

but he doesn't run 10 times faster than I do --

tampoco corre diez veces más rápido que yo.

and I'm not a good runner, trust me on that.

Y no soy buen corredor, créanme.

(Laughter)

(Risas)

And every time we are able to measure performance,

Cada vez que medimos el desempeño

we notice something very interesting;

vemos algo muy interesante.

that is, performance is bounded.

El desempeño tiene limitantes.

What it means is that there are no huge variations in human performance.

Es decir que el desempeño humano no tiene grandes variaciones.

It varies only in a narrow range,

Solo varía muy poco

and we do need the chronometer to measure the differences.

y necesitamos un cronómetro para medir las diferencias.

This is not to say that we cannot see the good from the best ones,

No pretendo decir que no veamos lo bueno de los mejores,

but the best ones are very hard to distinguish.

pero es muy difícil identificar a los mejores.

And the problem with that is that most of us work in areas

El problema es que la mayoría de nosotros trabajamos en áreas

where we do not have a chronometer to gauge our performance.

donde no tenemos un cronómetro para medir nuestro desempeño.

Alright, performance is bounded,

El desempeño tiene limitantes.

there are no huge differences between us when it comes to our performance.

Si hablamos de desempeño, no hay grandes diferencias entre nosotros.

How about success?

¿Qué hay del éxito?

Well, let's switch to a different topic, like books.

Cambiemos de tema y hablemos de libros.

One measure of success for writers is how many people read your work.

Una forma de medir el éxito de un escritor es con el número de personas que los leen.

And so when my previous book came out in 2009,

Cuando publiqué mi último libro en 2009

I was in Europe talking with my editor,

estaba en Europa con mi editor

and I was interested: Who is the competition?

y me interesaba saber quién era la competencia.

And I had some fabulous ones.

Eran de los grandes.

That week --

Esa semana...

(Laughter)

(Risas)

Dan Brown came out with "The Lost Symbol,"

Dan Brown publicó "El símbolo perdido"

and "The Last Song" also came out,

y también publicaron "La última canción"

Nicholas Sparks.

de Nicholas Sparks.

And when you just look at the list,

Si solo miran la lista

you realize, you know, performance-wise, there's hardly any difference

pueden ver que, en cuanto a desempeño, casi no hay diferencia

between these books or mine.

entre esos libros y el mío.

Right?

¿Cierto?

So maybe if Nicholas Sparks's team works a little harder,

Si el equipo de Nicholas Sparks se esforzaba un poco más,

he could easily be number one,

pudo ser el número uno,

because it's almost by accident who ended up at the top.

pues quien obtuvo el primer puesto lo hizo casi por accidente.

So I said, let's look at the numbers -- I'm a data person, right?

Así que pensé en revisar los números, después de todo, son datos.

So let's see what were the sales for Nicholas Sparks.

Veamos las ventas de Nicholas Sparks.

And it turns out that that opening weekend,

Resulta que ese fin de semana de estreno

Nicholas Sparks vendió más de 100 000 copias,

Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies,

lo cual es impresionante.

which is an amazing number.

You can actually get to the top of the "New York Times" best-seller list

Se podría estar entre los mejores de los best-seller de The New York Times

by selling 10,000 copies a week,

vendiendo 10 000 copias por semana.

so he tenfold overcame what he needed to be number one.

Así que vendió diez veces más de lo necesario para ser el número uno.

Yet he wasn't number one.

Sin embargo, no lo fue.

Why?

¿Por qué?

Because there was Dan Brown, who sold 1.2 million copies that weekend.

Porque Dan Brown vendió 1,2 millones de copias ese fin de semana.

(Laughter)

(Risas)

And the reason I like this number is because it shows that, really,

Este número me gusta porque nos muestra que, en realidad,

when it comes to success, it's unbounded,

el éxito no tiene límites.

that the best doesn't only get slightly more than the second best

El primero no supera al segundo solo por un poco,

but gets orders of magnitude more,

sino que hay una gran diferencia

because success is a collective measure.

porque el éxito es una medida colectiva.

We give it to them, rather than we earn it through our performance.

Es algo que damos, en lugar de ganarlo con nuestro desempeño.

So one of things we realized is that performance, what we do, is bounded,

Vimos que el desempeño, o lo que hacemos, tiene sus límites,

but success, which is collective, is unbounded,

pero el éxito, que es colectivo, no los tiene.

which makes you wonder:

Eso hace que me pregunte

How do you get these huge differences in success

cómo es que existen estas grandes diferencias en el éxito

when you have such tiny differences in performance?

cuando las diferencias en el desempeño son tan mínimas.

And recently, I published a book that I devoted to that very question.

Recientemente publiqué un libro que se enfoca en esa cuestión.

And they didn't give me enough time to go over all of that,

No tengo mucho tiempo para hablar de todo

so I'm going to go back to the question of,

así que regresaré a la otra pregunta:

alright, you have success; when should that appear?

¿Cuándo deberíamos de tener éxito?

So let's go back to the party spoiler and ask ourselves:

Recordemos a esa persona que arruina las fiestas.

Why did Einstein make this ridiculous statement,

¿Por qué Einstein hizo esa ridícula declaración

that only before 30 you could actually be creative?

de que solo antes de los 30 podemos ser creativos?

Well, because he looked around himself and he saw all these fabulous physicists

Porque miró a su alrededor y vio a grandes físicos

that created quantum mechanics and modern physics,

que crearon la mecánica cuántica y la física moderna

and they were all in their 20s and early 30s when they did so.

y que tenían entre 20 y 30 años.

And it's not only him.

Y no es el único.

It's not only observational bias,

No solo es un sesgo de observación.

because there's actually a whole field of genius research

Hay todo un campo de Genius Research

that has documented the fact that,

que ha documentado el hecho de que

if we look at the people we admire from the past

si prestamos atención a quienes admiramos del pasado

and then look at what age they made their biggest contribution,

y vemos a qué edad hicieron su mayor contribución,

whether that's music, whether that's science,

ya sea en música, ciencia, o ingeniería,

whether that's engineering,

most of them tend to do so in their 20s, 30s, early 40s at most.

la mayoría lo hicieron a los 20, los 30 o máximo los 40.

But there's a problem with this genius research.

Pero esta investigación tiene un problema.

Well, first of all, it created the impression to us

Primero que nada, nos dio la impresión

that creativity equals youth,

de que la creatividad se relaciona con la juventud.

which is painful, right?

Eso duele, ¿cierto?

(Laughter)

(Risas)

And it also has an observational bias,

También tiene un margen de error

because it only looks at geniuses and doesn't look at ordinary scientists

porque solo toma en cuenta a genios y no a científicos comunes.

and doesn't look at all of us and ask,

Tampoco a nosotros para preguntar

is it really true that creativity vanishes as we age?

si es verdad que la creatividad se desvanece al envejecer.

So that's exactly what we tried to do,

Es justo lo que intentamos hacer,

and this is important for that to actually have references.

lo cual es importante para que hayan referencias.

So let's look at an ordinary scientist like myself,

Veamos a un científico común, como yo.

and let's look at my career.

Veamos mi carrera.

So what you see here is all the papers that I've published

Estos son todos los artículos que he publicado,

from my very first paper, in 1989; I was still in Romania when I did so,

desde el primero en 1989, aún estaba en Rumania cuando lo hice,

till kind of this year.

hasta el de este año.

And vertically, you see the impact of the paper,

De manera vertical pueden ver su impacto

that is, how many citations,

con el número de citaciones.

how many other papers have been written that cited that work.

Es decir, cuántos artículos han citado este trabajo.

And when you look at that,

Si nos fijamos en eso

you see that my career has roughly three different stages.

podemos ver que mi carrera tiene tres diferentes etapas.

I had the first 10 years where I had to work a lot

Están los primeros diez años en los que trabajaba mucho

sin conseguir demasiado.

and I don't achieve much.

Al parecer, a nadie le importaba mi trabajo, ¿cierto?

No one seems to care about what I do, right?

There's hardly any impact.

No hubo gran impacto.

(Laughter)

(Risas)

That time, I was doing material science,

En ese entonces, me dedicaba a la ciencia de materiales

and then I kind of discovered for myself networks

y después descubrí las redes

and then started publishing in networks.

e hice publicaciones sobre el tema.

And that led from one high-impact paper to the other one.

De ahí fue éxito tras éxito.

And it really felt good. That was that stage of my career.

Se sintió muy bien. Fue esa etapa de mi carrera.

(Laughter)

(Risas)

So the question is, what happens right now?

La cuestión es, ¿qué sucede ahora?

And we don't know, because there hasn't been enough time passed yet

No lo sabemos, porque no ha pasado suficiente tiempo

to actually figure out how much impact those papers will get;

para determinar el impacto que tendrán.

Eso toma tiempo.

it takes time to acquire.

Si vemos los datos

Well, when you look at the data,

it seems to be that Einstein, the genius research, is right,

pareciera que Einstein y Genius Research tienen razón

and I'm at that stage of my career.

y ya no estoy en el mejor momento.

(Laughter)

(Risas)

So we said, OK, let's figure out how does this really happen,

Así que quisimos descifrar cómo es que esto sucede,

first in science.

primero en la ciencia.

And in order not to have the selection bias,

Para que no hubiera un sesgo de selección,

to look only at geniuses,

al fijarnos solo en genios

we ended up reconstructing the career of every single scientist

terminamos reconstruyendo la carrera de cada científico

from 1900 till today

desde 1900 hasta la fecha

and finding for all scientists what was their personal best,

para encontrar la cúspide de todos los científicos.

whether they got the Nobel Prize or they never did,

Tal vez ganaron un premio Nobel o tal vez no lo hicieron

or no one knows what they did, even their personal best.

o nadie sabe de su trabajo, incluso el mejor de ellos.

And that's what you see in this slide.

Esto es lo que ven aquí.

Each line is a career,

Cada línea es una carrera

and when you have a light blue dot on the top of that career,

y el punto azul en cada carrera

it says that was their personal best.

muestra su mayor éxito.

And the question is,

La cuestión es,

when did they actually make their biggest discovery?

¿cuándo hicieron su mayor descubrimiento?

To quantify that,

Para medir eso

we look at what's the probability that you make your biggest discovery,

nos fijamos en las probabilidades de hacer su mayor descubrimiento.

let's say, one, two, three or 10 years into your career?

Tal vez en uno, dos, tres o diez años de carrera.

We're not looking at real age.

No nos fijamos en la edad real.

Nos fijamos en lo que llamamos edad académica.

We're looking at what we call "academic age."

Your academic age starts when you publish your first papers.

La edad académica empieza con las primeras publicaciones.

I know some of you are still babies.

Sé que algunos de Uds. aún son bebés.

(Laughter)

(Risas)

So let's look at the probability

Analicemos la probabilidad

that you publish your highest-impact paper.

de publicar su mejor artículo.

And what you see is, indeed, the genius research is right.

Aquí vemos que Genius Research está en lo correcto.

Most scientists tend to publish their highest-impact paper

La mayoría de los científicos suelen publicar su mejor artículo

in the first 10, 15 years in their career,

en los primeros 10 o 15 años de su carrera profesional,

and it tanks after that.

para venirse abajo después.

It tanks so fast that I'm about -- I'm exactly 30 years into my career,

Sucede tan rápido que estoy por... llevo 30 años de carrera profesional,

and the chance that I will publish a paper that would have a higher impact

y las probabilidades de que publique un artículo que tenga un mayor impacto

than anything that I did before

de lo que he hecho anteriormente

is less than one percent.

son menores al 1 %.

I am in that stage of my career, according to this data.

Estoy en esa etapa profesional, de acuerdo con esta información.

But there's a problem with that.

Pero hay un problema.

We're not doing controls properly.

No hemos hecho un control apropiado.

So the control would be,

Esto se haría preguntándonos

what would a scientist look like who makes random contribution to science?

¿cómo sería un científico que contribuye aleatoriamente a la ciencia?

Or what is the productivity of the scientist?

¿Cuál es su nivel de productividad?

When do they write papers?

¿Cuándo escriben artículos?

So we measured the productivity,

Medimos la productividad

and amazingly, the productivity,

y sorprendentemente, la productividad

your likelihood of writing a paper in year one, 10 or 20 in your career,

o la posibilidad de escribir un artículo en su primer, décimo o veinteavo año

is indistinguishable from the likelihood of having the impact

es equivalente a la posibilidad de que este tenga éxito

in that part of your career.

en ese momento de su carrera profesional.

And to make a long story short,

En pocas palabras,

after lots of statistical tests, there's only one explanation for that,

después de muchos estudios, solo hay una explicación para ello.

that really, the way we scientists work

En realidad, por la forma de trabajar de los científicos,

is that every single paper we write, every project we do,

cada artículo que escribamos, cada proyecto que hagamos

has exactly the same chance of being our personal best.

tiene exactamente la misma posibilidad de ser nuestro mejor trabajo.

That is, discovery is like a lottery ticket.

Es decir que el descubrimiento es como un boleto de lotería.

And the more lottery tickets we buy,

Mientras más boletos compremos

the higher our chances.

más oportunidades tendremos.

And it happens to be so

Resulta que así sucede.

that most scientists buy most of their lottery tickets

La mayoría de los científicos compra la mayoría de sus boletos

in the first 10, 15 years of their career,

en sus primeros 10 o 15 años de carrera.

and after that, their productivity decreases.

Y después, su productividad disminuye.

They're not buying any more lottery tickets.

Ya no compran boletos de lotería.

So it looks as if they would not be creative.

Así que pareciera que no son creativos,

In reality, they stopped trying.

cuando en realidad, dejaron de intentar.

So when we actually put the data together, the conclusion is very simple:

Cuando combinamos la información, la conclusión es muy simple.

success can come at any time.

El éxito puede llegar en cualquier momento.

It could be your very first or very last paper of your career.

Puede llegar con el primer o con el último artículo de su carrera.

It's totally random in the space of the projects.

Es algo completamente aleatorio en el espacio de proyectos.

It is the productivity that changes.

Lo que cambia es la productividad.

Let me illustrate that.

Permítanme explicarles.

Here is Frank Wilczek, who got the Nobel Prize in Physics

Él es Frank Wilczek, quien obtuvo el Premio Nobel en Física

for the very first paper he ever wrote in his career as a graduate student.

por el primer artículo que escribió estando en el último año de su carrera.

(Laughter)

(Risas)

More interesting is John Fenn,

Aún más interesante, él es John Fenn.

who, at age 70, was forcefully retired by Yale University.

Lo expulsaron de Yale a los 70 años.

They shut his lab down,

Cerraron su laboratorio,

and at that moment, he moved to Virginia Commonwealth University,

y fue entonces cuando se fue a la universidad de Commonwealth Virginia,

opened another lab,

y abrió otro laboratorio.

and it is there, at age 72, that he published a paper

Fue ahí, a sus 72 años, que publicó un artículo

for which, 15 years later, he got the Nobel Prize for Chemistry.

por el cual, 15 años después, ganó el Premio Nobel de Química.

And you think, OK, well, science is special,

Seguro pensarán, bueno, la ciencia es algo especial,

but what about other areas where we need to be creative?

pero qué hay de las otras áreas en las que se debe ser creativo.

So let me take another typical example: entrepreneurship.

Permítanme darles otro ejemplo: el emprendimiento.

Silicon Valley,

Silicon Valley,

the land of the youth, right?

es la tierra de la juventud, ¿cierto?

And indeed, when you look at it,

Es cierto que si nos fijamos

you realize that the biggest awards, the TechCrunch Awards and other awards,

podemos ver que los mejores premios, como los premios TechCrunch, entre otros,

are all going to people

los reciben personas

whose average age is late 20s, very early 30s.

con una edad promedio entre finales de los 20 y principios de los 30.

You look at who the VCs give the money to, some of the biggest VC firms --

Si vemos quiénes reciben financiamientos, de algunas de las más grandes empresas,

all people in their early 30s.

todas son personas de apenas 30 años.

Which, of course, we know;

Ya sabemos

there is this ethos in Silicon Valley that youth equals success.

que en Silicon Valley se cree que la juventud se relaciona con el éxito.

Not when you look at the data,

Los datos dicen lo contrario,

because it's not only about forming a company --

pues no solo se trata de crear compañías.

Crear una compañía es seguir intentando, como con la productividad.

forming a company is like productivity, trying, trying, trying --

when you look at which of these individuals actually put out

Cuando vemos quiénes en realidad

a successful company, a successful exit.

crearon una compañía y un camino exitoso.

And recently, some of our colleagues looked at exactly that question.

Recientemente, algunos compañeros se fijaron en esa pregunta.

And it turns out that yes, those in the 20s and 30s

Y resulta que sí, quienes tienen entre 20 y 30 años

put out a huge number of companies, form lots of companies,

crearon un gran número de compañías,

but most of them go bust.

pero la mayoría quebraron.

And when you look at the successful exits, what you see in this particular plot,

Si nos fijamos en los caminos exitosos, lo que se ve en este caso en particular,

the older you are, the more likely that you will actually hit the stock market

es que mientras más edad tengas más probabilidades tienes de lograrlo

or the sell the company successfully.

o de crear una compañía exitosa.

This is so strong, actually, that if you are in the 50s,

Esto es tan serio que, en realidad, con 50 años de edad,

you are twice as likely to actually have a successful exit

se tiene el doble de probabilidades de formar un camino exitoso,

than if you are in your 30s.

que con 30 años de edad.

(Applause)

(Aplausos)

So in the end, what is it that we see, actually?

Al final de cuentas, ¿qué es lo que vemos en realidad?

What we see is that creativity has no age.

Vemos que la creatividad no tiene edad.

Productivity does, right?

La productividad sí, ¿cierto?

Which is telling me that at the end of the day,

Lo que me dice que, al fin de cuentas,

if you keep trying --

si seguimos intentando...

(Laughter)

(Risas)

you could still succeed and succeed over and over.

... aún podemos tener éxito una y otra vez.

So my conclusion is very simple:

Mi conclusión es muy simple.

I am off the stage, back in my lab.

Al bajar del escenario regreso al laboratorio.

Thank you.

Gracias.

(Applause)

(Aplausos)