Intelligenza Artificiale e Serie B: come funzionano i pronostici basati sui dati (e cosa l’AI non può fare)

Sabato sera. Stadio mezzo pieno. La quota del pareggio in una partita di Serie B scende da 3,15 a 2,90 in nove minuti.

Nove minuti.

Nessuno l’ha annunciato.

Nessun comunicato, nessuna voce di spogliatoio.

È successo e basta.

Quel piccolo movimento è dati.

È analisi.

Ed è, sempre più spesso, intelligenza artificiale che lavora dietro le quinte — sia da una parte (le agenzie di scommesse, i bookmaker) sia dall’altra (chi cerca di starci un passo avanti).

Ti spiego subito di cosa parliamo oggi.

L’intelligenza artificiale applicata ai pronostici di Serie B è — in parole semplici — un insieme di algoritmi capaci di leggere migliaia di dati passati e di trovare schemi ricorrenti.

Forma delle squadre, gol fatti e subiti, infortuni, scontri diretti, andamento delle quote.

Tutto.

Gli algoritmi mettono insieme questi dati e stimano quanto è probabile che succeda una certa cosa nella prossima partita.

Poi l’uomo confronta quella probabilità con la quota offerta dall’agenzia di scommesse.

Se le due cose non coincidono, ha trovato una scommessa di valore — cioè una giocata dove la quota paga più del rischio reale.

Sono Luca Lepre.

Dal 2016 gestisco Pronostici dei Guerrieri, e da anni applico un sistema di analisi proprietario alla Serie B italiana.

Ho visto cosa l’intelligenza artificiale sa fare bene.

E ho visto, dolorosamente, cosa non sa fare.

Lo so, sembra difficile.

Tranquillo.

Te lo racconto piano piano.

Stammi dietro per i prossimi minuti, leggi senza fretta.

Ti porto dentro la cucina 😉

Cos’è davvero l’intelligenza artificiale applicata ai pronostici calcistici

Partiamo dal levare un equivoco.

Intelligenza artificiale non vuol dire “computer che indovina il risultato”.

Vuol dire un’altra cosa: programmi che imparano dai dati passati a riconoscere schemi, e usano questi schemi per fare una stima del futuro.

Non sono indovini.

Sono calcolatori di probabilità.

Capisci la differenza?

Una probabilità non è una certezza.

È una scommessa ragionata su quanto un certo evento sia plausibile, alla luce di tutto quello che è successo prima.

L’intelligenza artificiale fa questo.

Più dati ha, e più sono dati puliti, meglio lo fa.

Per anni nel calcio ci siamo basati sulle opinioni. “Quella squadra è in forma.”

“L’allenatore ha cambiato modulo.”

“Hanno fame di vittoria.”

Tutto vero.

Ma tutto vago.

L’intelligenza artificiale prende quelle stesse intuizioni e le traduce in numeri.

Trasforma il “sembrano in forma” in “negli ultimi cinque match hanno creato molte più occasioni da gol di quante ne abbiano subite”.

È un altro pianeta.

Se ti interessa approfondire come funzionano questi programmi che imparano da soli (gli inglesi li chiamano machine learning), trovi una spiegazione tecnica completa su Wikipedia. Ma per quello che ti serve, basta quello che ti dico qui.

Quali dati guarda un programma di intelligenza artificiale per il calcio

Un programma serio non guarda solo classifica e marcatori.

Guarda decine di indicatori.

Te li semplifico.

• Occasioni create e occasioni subite — quanti tiri pericolosi una squadra produce ogni partita, e quanti ne concede. Gli addetti ai lavori li chiamano “Expected Goals” o “xG” (in italiano: gol attesi). È una specie di “voto” che dice quanto una squadra è pericolosa in attacco e in difesa, al di là del risultato finale.

• Forma recente delle ultime 5-10 partite, separando ciò che fa in casa e ciò che fa in trasferta.

• Quanti gol “non prende”, detto anche clean sheet (partite chiuse a zero gol subiti) — un classico indicatore della tenuta difensiva.

• Infortuni e squalifiche dei titolari (con un peso diverso a seconda di chi manca).

• Andamento delle quote delle agenzie nei giorni prima della partita — le quote stesse sono un dato che dice molto.

• Scontri diretti tra le due squadre nel passato — utili ma meno importanti di quanto si crede.

• Calendario fitto — chi viene da una partita giocata pochi giorni prima è più stanco.

• Pressione della partita — playoff, salvezza, derby, vigilia di mercato.

Ognuno di questi dati pesa diversamente. Il bello è che il programma calcola da solo quanto pesare ciascun fattore, sulla base di come è andata storicamente.

È così che il computer “impara dai propri errori”.

Cosa esce fuori — probabilità, non certezze!

E qui arriviamo al punto che molti non vogliono sentire.

Il risultato di un programma di intelligenza artificiale non è “il Catanzaro vince 2-1”.

Il risultato è “Catanzaro 47% di probabilità, pareggio 28%, Sampdoria 25%”.

Tre numeri.

Sta a te decidere cosa farne.

Se la quota dell’agenzia di scommesse dice che il pareggio paga 4,20 (cioè ti dà circa il 23% di possibilità che succeda) e il programma ti dice 28%, c’è valore.

Quattro punti percentuali in più a tuo favore.

Su un campione lungo di giocate fatte così, vinci.

Sul singolo episodio, perdi anche per giorni.

Questa è la verità che spacca la testa di tanti principianti e te la dico in chiaro perché è la cosa più importante di tutte.

Perché la Serie B è il campionato perfetto per l’analisi con l’intelligenza artificiale

Adesso ti dico una cosa che pochi servizi di pronostici ti diranno apertamente.

Non tutti i campionati sono uguali davanti a un programma di analisi.

Alcuni sono terreni più facili per chi sa lavorare con i dati.

Campionati dove le quote delle agenzie sono meno precise, dove c’è più spazio per trovare valore, dove un buon programma può davvero fare la differenza.

La Serie B è uno di questi terreni. Forse il migliore in Italia.

Ti spiego perché.

Serie B e Serie A — dove l’intelligenza artificiale rende di più

In Serie A le quote sono affilate come un coltello da cucina nuovo.

Migliaia di analisti, milioni di puntate, attenzione enorme da parte dei giornali e della televisione. L’agenzia di scommesse ha tutto l’interesse a tenere le quote precise al millesimo, perché ogni errore lo paga caro.

Il margine di valore per noi diventa sottile sottile.

Esiste.

Ma va sudato.

In Serie B, no.

Meno televisione.

Meno volume di scommesse.

Meno analisti professionisti che ci ragionano sopra ogni giorno.

Risultato: le quote dell’agenzia di scommesse sono meno precise.

Si allontanano più spesso dalla probabilità vera.

E lì un programma che lavora bene trova oro.

L’altra cosa è l’equilibrio del torneo.

La Serie B è il campionato più imprevedibile d’Italia.

Venti squadre, calendario lunghissimo, distacchi in classifica spesso minimi.

Tante squadre in lotta per playoff, playout, retrocessione diretta, promozione diretta — destini diversi e tutti in palio fino all’ultima giornata.

Il caos sembra una cosa cattiva.

Per chi lavora con i dati è una miniera.

Per i dati ufficiali su classifica, partite e calendario c’è il sito ufficiale della Lega B. È la prima fonte da salvare nei preferiti.

I numeri che un computer vede meglio di un occhio umano

Te lo spiego con un esempio.

Un tifoso guarda Bari–Brescia e vede “due squadre forti che si affrontano”.

Un programma di intelligenza artificiale guarda la stessa partita e vede questo:

Bari crea in casa molte occasioni in attacco ma il regista è infortunato,

Brescia in trasferta concede tanto, l’arbitro che è stato designato fischia tanti cartellini gialli, la quota dell’Under 2.5 (cioè meno di tre gol) si sta abbassando nelle ultime 12 ore, e negli scontri diretti storici il Brescia subisce almeno un gol.

L’umano vede una storia.

La macchina vede tanti numeri messi insieme.

Su 380 partite di Serie B in una stagione, il programma le legge tutte.

Senza stancarsi mai.

Senza farsi influenzare dall’ultima dichiarazione del Mister, dalla simpatia per una piazza o dall’antipatia per un’altra.

Senza paura di sbagliare.

Come funziona, passo per passo, un sistema di pronostici con intelligenza artificiale per la Serie B

All’inizio dell’articolo ti ho detto: “Ti porto dentro la cucina”.

Non per fare scena.

Per farti capire cosa c’è — e cosa non c’è — dietro a un pronostico fatto bene.

Qualsiasi sistema serio si articola in quattro passaggi.

Niente di più, niente di meno.

1. Raccolta dei dati — la base di tutto

Senza dati puliti, non c’è storia.

Punto.

Si parte da fonti diverse: aziende specializzate in statistiche calcistiche (Opta, StatsBomb, Wyscout — nomi che magari non conosci, sono i fornitori di dati più seri sul mercato), siti ufficiali, comparatori di quote in tempo reale.

Ogni fonte ha errori, buchi, ritardi.

Pulire i dati è il 70% del lavoro.

Non i programmi sofisticati.

La pulizia.

Per ogni partita di Serie B un sistema serio raccoglie centinaia di numeri — molti dei quali non verranno usati alla fine.

Si raccoglie tutto, poi si sceglie.

2. Costruzione del modello — il cuore tecnico

Qui entrano in scena i programmi veri.

Senza farti girare la testa con i nomi tecnici: diciamo solo che esistono diversi tipi di programmi statistici.

Alcuni più semplici, altri più avanzati.

La cosa che hanno in comune è una sola: imparano la relazione tra quello che si sapeva prima della partita (i numeri di cui ti ho parlato sopra) e quello che è successo dopo, su tante partite storiche.

Si fa l’addestramento del programma su uno spezzone di stagioni passate.

Poi lo si mette alla prova su un altro spezzone — partite che il programma non ha mai visto — per verificare se ci azzecca davvero o se sta solo memorizzando il passato.

Questo è il rischio principale di un programma mal costruito: imparare il passato a memoria, senza averne capito le regole vere.

Gli addetti ai lavori in inglese lo chiamano overfitting. I

n italiano diciamo “il programma ha studiato senza capire”.

Te ne parlo meglio tra poco, perché è importante.

3. Confronto con la quota dell’agenzia di scommesse — la caccia al valore

Adesso il pezzo che cambia tutto.

Il programma ti dà una probabilità.

L’agenzia di scommesse ti dà una quota.

Le confronti.

Vediamo come si fa, senza fronzoli:

• Quota 3,00 vuol dire una probabilità del 33% circa

• Quota 2,00 vuol dire una probabilità del 50%

• Quota 1,50 vuol dire una probabilità del 67% circa

Il conto è semplice: 1 diviso la quota = probabilità.

Se il programma dice 38% e la quota dice 33%, c’è valore.

Se il programma dice 28% e la quota dice 33%, non c’è (la quota è troppo bassa rispetto al rischio reale).

Tra i segnali che possono rivelare valore nascosto ci sono anche le quote che scendono all’improvviso nelle ore prima della partita (gli addetti ai lavori le chiamano dropping odds).
Sono segnali che il mercato sta correggendo le sue probabilità in tempo reale.

Ne ho parlato a fondo in questa guida sulle quote che scendono.

4. Filtro umano — perché serve sempre anche un analista

Ed eccoci al passaggio che molti servizi “tutto fatto dall’intelligenza artificiale” saltano.

A loro rischio.

Il programma sputa una lista.

Magari sono 80 partite del weekend in tutta Europa, magari 9 della sola Serie B.

Tutte con valore positivo secondo i numeri.

Tutte tecnicamente giocabili.

Che fai, ne giochi 80?

No.

Ne giochi le 5-8 dove l’analista — io, in questo caso — guarda i dati, guarda la lista, guarda il contesto che il programma non vede, e decide quali tenere.

Quali scartare.

Il contesto che il programma non vede include cose come: l’allenatore appena esonerato, la rivalità sentita che cambia la natura della partita, l’infortunato dell’ultima ora annunciato in conferenza, il fatto che la squadra A ha già la testa al match successivo perché in palio c’è la promozione.

Cose che nei numeri non ci sono o ci arrivano in ritardo.

Questo passaggio è il motivo per cui intelligenza artificiale + analista umano vince contro intelligenza artificiale da sola.

Sempre.

Una lista è un’idea con una casella di spunta davanti.

Un pronostico è una lista che è passata davanti a un occhio umano.

Niente di più complicato.

I limiti reali dell’intelligenza artificiale nei pronostici

Adesso la parte che tutti gli altri saltano.

E che secondo me è la più importante.

Te lo dico con franchezza: l’intelligenza artificiale nei pronostici di Serie B ha dei limiti veri.

Non superabili con più dati, più programmi, più potenza di calcolo.

Limiti che dipendono dalla natura del calcio.

Vediamoli uno per uno.

Eventi imprevedibili.

Un’espulsione al 12° minuto stravolge la partita.

Un rigore inesistente concesso al 78°.

Un palo che colpisce e rimbalza in porta invece di fuori.

Sono cose che il programma considera in media — ma sul singolo episodio fanno saltare ogni previsione.

La Serie B ne è piena.

Capisci?

Stato d’animo dei calciatori.

Un programma non sa se una squadra è “stanca dentro” dopo tre sconfitte di fila.

Non sa se lo spogliatoio è spaccato.

Non sa che il presidente ha minacciato di vendere tutto se non si vincono le prossime tre.

Sa solo che esistono indicatori indiretti — risultati, gol fatti, gol subiti — che possono suggerire uno stato d’animo.

Cambi di allenatore.

Quando una squadra cambia tecnico a metà stagione, il programma ha pochissimi dati nuovi su cui ragionare.

Le prime tre o quattro partite dopo l’esonero sono spesso “imprevedibili” perché sono partite di una squadra che è diventata un’altra cosa.

Mercato di gennaio.

Una squadra di Serie B che a gennaio prende il bomber giusto può svoltare la stagione in due settimane.

Il programma impara con ritardo.

Sempre.

Programmi malfatti.

È il problema più subdolo di tutta la materia.

Un programma costruito male può sembrare fantastico sui dati vecchi — “indovina il 70% delle partite!” — perché ha solo memorizzato il passato, senza capire le regole.

Messo davanti al futuro, crolla.

Quanti servizi vendono programmi così?

Tanti.

E poi c’è il fatto fondamentale: nessun programma vince sempre.

Su un campione lungo, i numeri realistici sono questi: un buon programma di analisi applicato alle scommesse calcistiche, con filtro umano competente, può puntare a un guadagno percentuale tra il 3% e l’8% sul lungo periodo.

Non di più.

Chi ti racconta il 30%, il 50%, il “70% di vincenti garantite” ti sta vendendo aria.

Perché diffidare di chi promette il 90% di vincite con l’intelligenza artificiale

Te lo dico in chiaro e prendi appunti.

Se ti capita un servizio di pronostici che dice “il nostro programma di intelligenza artificiale ha il 90% di accuratezza sulla Serie B“, devi farti tre domande.

Su quante partite?

In che periodo?

Con che puntate?

Se le risposte sono vaghe, è fumo.

Una percentuale di vincite del 90% sulle partite di calcio non esiste.

Nessun programma al mondo riesce a tenere quel livello su un campione di centinaia di giocate.

Chi te lo racconta:

• O ti fa vedere solo le partite vinte (e ti nasconde le altre)

• O calcola la percentuale in modo furbo (per esempio, mostra solo i risultati di partite dove era facile indovinare, tipo Inter contro l’ultima in classifica)

• O cambia il modo di contare ogni volta che gli conviene

• O ha un programma che ha studiato a memoria il passato e crollerà appena cambia stagione

Questa è la differenza tra un metodo e un’illusione.

Intelligenza artificiale e analista umano — il modello insieme funziona davvero

Mettiamola così. Ti faccio l’esempio più semplice che mi viene in mente.

L’intelligenza artificiale è il preparatore atletico.

Vede ogni muscolo, misura ogni battito, programma ogni sessione.

È il braccio.

L’analista umano è il Mister in panchina.

Vede la squadra in faccia, sente l’aria dello spogliatoio, decide chi mandare in campo.

È la testa.

Una squadra che vince ha entrambi.

Un servizio di pronostici di Serie B che vince — nei limiti onesti del settore — ha entrambi.

Il programma copre il volume.

Macina migliaia di partite, calcola, ordina, sceglie.

L’analista copre il contesto.

Guarda la lista, la riduce alle giocate dove davvero c’è da scommettere, scarta quelle dove i dati dicono “valore” ma l’occhio dice “non oggi, c’è qualcosa che non torna”.

Una squadra di soli giocatori brava non vince. Una squadra di soli allenatori nemmeno.

Vince chi unisce le due cose.

Come Pronostici dei Guerrieri usa l’analisi con intelligenza artificiale sulla Serie B

Ti ho parlato di come funziona la teoria.

Adesso ti racconto come la applico io, ogni giorno.

Dal 2016 gestisco un servizio di pronostici sulla Serie B e su altri campionati selezionati.

La spina dorsale del lavoro è un sistema di analisi proprietario — un insieme di programmi e modelli statistici sviluppati negli anni — che ogni giorno setaccia migliaia di partite e mi consegna una lista corta di match dove i dati indicano valore.

Poi entro io.

Guardo la lista con i miei occhi.

Per ogni partita valuto contesto, formazione, stato d’animo della squadra, peso della partita nel calendario.

Tengo le 5-10 selezioni per ogni email Premium che convincono sia il programma sia me.

Scarto tutto il resto.

Quello che esce è la mail Premium.

Una lista corta, ragionata, motivata.

Niente schedine infinite.

Niente “5-10 al giorno”.

Lo dico chiaro: 5-10 selezioni in ogni email Premium, perché l’unità è l’email, non la giornata.

I numeri pubblici del metodo, aggiornati e verificabili da chiunque:

• Guadagno medio (ROI): +5,4% sul totale puntato
• Percentuale di vincite: 59,3%
• Pronostici monitorati: 413
• Caso studio Beta (da dicembre 2024 a luglio 2025): cassa di partenza 2.000€, cassa finale 4.226€. Cioè un +111% in sette mesi

Numeri realistici.

Verificabili.

Sostenibili nel tempo.

Non miracolosi.

Non “vincita garantita”.

Non “il 90% di accuratezza”.

La storia completa di come è andata la fase di prova la trovi in questo articolo: come ho raddoppiato la cassa con il metodo Premium.

Tutto trasparente.

Tutto pubblico.

Perché il metodo non si vende a parole.

Si vende a numeri.

Cosa cercare in un servizio di pronostici con intelligenza artificiale — la lista di controllo

Adesso ti regalo una griglia. Salvala, scrivila e mettila in tasca.

Vale ogni volta che valuti un servizio di pronostici con intelligenza artificiale sulla Serie B o su qualsiasi altro campionato.

Un servizio è serio se ha tutte queste caratteristiche. Anche solo una mancante, vai cauto.

• Storico pubblico che chiunque può controllare — ogni pronostico passato deve essere consultabile, con data, quota, esito. Non solo le vincite. Anche le perdite.

• Numeri realistici di guadagno — un guadagno percentuale tra il 3% e l’8% sul lungo periodo è realistico. Tutto sopra il 10% è da verificare con attenzione. Tutto sopra il 20% è un campanello d’allarme.

• Onestà sui limiti — un servizio serio ti dice “questo metodo non vince sempre, perdiamo una parte delle giocate, l’importante è il saldo finale”. Chi promette il 100% di vincite mente.

• Una persona reale che ci mette la faccia — nome, cognome, foto, storia. Niente “team di esperti senza nome”, niente “tutto fatto dall’intelligenza artificiale”. Una persona ci mette la firma.

• Nessuna promessa di vincita certa — chi scrive “vincerai sicuro”, “garantito”, “soldi facili” sta violando le buone pratiche del settore (e spesso anche le leggi).

• Avvisi sulla responsabilità del gioco — il “vietato ai minori di 18 anni” e i riferimenti al gioco responsabile non sono optional. Sono il segnale minimo che il servizio rispetta il settore.

• Spiegazione del metodo, non solo dei risultati — il servizio ti spiega come arriva al pronostico. Non solo cosa pronostica. Se è una scatola nera, non puoi valutarlo.

• Possibilità di provare senza spendere una fortuna — abbonamenti mensili, trimestrali, sconti per nuovi utenti. Diffida di chi vende solo pacchetti enormi da centinaia di euro senza alternative.

Su tutti questi punti puoi fare un controllo rapido. Ce ne sono altri più tecnici — gestione cassa, puntata giusta, tipologia di giocata — di cui ho parlato altrove.

Se sei agli inizi ti consiglio anche di leggere i miei 10 consigli base per scommettere meglio.

Domande frequenti su intelligenza artificiale e pronostici Serie B

Come funzionano i pronostici basati sull’intelligenza artificiale per la Serie B?

I pronostici basati sull’intelligenza artificiale per la Serie B funzionano in tre passi. Primo: un programma legge migliaia di dati passati (forma, gol fatti, gol subiti, infortuni, quote, scontri diretti) di ogni partita. Secondo: calcola una probabilità per ogni possibile risultato. Terzo: confronta quella probabilità con la quota dell’agenzia di scommesse e identifica le giocate di valore, cioè quelle dove la quota paga più del rischio reale.

L’intelligenza artificiale può prevedere con certezza i risultati della Serie B?

No. Nessun programma, anche il più sofisticato, può prevedere con certezza il risultato di una partita di calcio. L’intelligenza artificiale calcola probabilità, non certezze. Il singolo match può sempre essere stravolto da un’espulsione, un infortunio, un episodio arbitrale. Il valore del metodo si misura sul lungo periodo, su centinaia di giocate, non sulla singola partita.

Quale intelligenza artificiale è più accurata per i pronostici di calcio?

Non esiste un'”intelligenza artificiale migliore in assoluto” per i pronostici calcio. Conta la qualità dei dati di partenza, il modo in cui il programma è stato addestrato, l’attenzione a non farlo “studiare a memoria” e — soprattutto — il filtro umano dell’analista che usa il programma. Diffida di chi pubblicizza percentuali di accuratezza miracolose: i numeri realistici di un servizio serio si misurano in un guadagno del 3-8% sul lungo periodo.

L’intelligenza artificiale può battere un analista umano nel pronosticare il calcio?

Da sola, raramente. L’intelligenza artificiale è imbattibile su volume, freddezza, capacità di analizzare migliaia di partite in pochi secondi. L’analista umano è imbattibile sul contesto: spogliatoio, motivazione, eventi dell’ultim’ora che i dati non hanno ancora registrato. Il modello intelligenza artificiale + analista insieme è quello che produce risultati più solidi nel tempo.

Quali dati usa l’intelligenza artificiale per analizzare le partite di Serie B?

Un sistema serio usa decine di indicatori: occasioni create e subite (i tecnici li chiamano expected goals), forma recente casa/trasferta, infortuni e squalifiche dei titolari, andamento delle quote delle agenzie, scontri diretti storici, partite chiuse senza prendere gol, calendario fitto, peso della partita in classifica e meteo. Il programma decide da solo quanto peso dare a ciascun dato, in base a come è andata storicamente.

I pronostici con intelligenza artificiale sulla Serie B sono affidabili?

Dipende dal servizio. Un servizio di pronostici con intelligenza artificiale sulla Serie B è affidabile se ha: storico pubblico che chiunque può controllare, numeri realistici (guadagno del 3-8%), onestà sui limiti, una persona reale che ci mette la firma, nessuna promessa di vincita, avviso 18+, spiegazione del metodo. Se tutte queste caratteristiche sono presenti, il servizio merita una valutazione. Se ne mancano due o più, è il caso di passare oltre.

L’intelligenza artificiale come strumento, non come oracolo

Ricapitoliamo, secco, senza giri di parole.

L’intelligenza artificiale applicata ai pronostici di Serie B è uno strumento potente.

Macina dati, scova valore, riconosce schemi che a un occhio umano sfuggirebbero. Lavora ventiquattro ore su ventiquattro senza stancarsi e senza farsi influenzare dall’ultima dichiarazione del Mister di turno.

Ma non è un oracolo. Non vince sempre. Non ti garantirà mai una giocata sicura.

Il valore vero nasce nell’incontro tra programma e analista umano. La macchina porta il volume e la disciplina. La persona porta il contesto e il giudizio.

La Serie B è il campo da gioco ideale per chi sa applicare questo metodo. Quote meno precise che in Serie A, equilibrio del torneo, abbondanza di partite con valore statistico. Per chi ha gli strumenti e la pazienza, è una miniera. Per chi cerca scorciatoie e promesse facili, è solo un altro modo per perdere soldi.

Hai due strade davanti.

Continuare a giocare a istinto, schedine larghe, multiple infinite, “tanto prima o poi vinco”. Sappiamo tutti come finisce.

Oppure adottare un metodo. Pochi pronostici. Ragionati. Con dati alle spalle e un occhio umano che li valida.

✍️  L'Autore

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