{"id":68315,"date":"2022-10-27T10:09:31","date_gmt":"2022-10-27T09:09:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68315"},"modified":"2024-09-20T17:45:51","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:51","slug":"unlocking-the-future-how-financial-institutions-can-prepare-to-scale-ai","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/unlocking-the-future-how-financial-institutions-can-prepare-to-scale-ai\/","title":{"rendered":"Desbloquear el futuro:  C\u00f3mo pueden prepararse las instituciones financieras para ampliar la IA"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling article-author\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:#ffffff;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_2 1_2 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:50%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:50%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Autor<\/h2><\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/athena-sharma.jpeg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left article-author-image\" style=\"width: 150px; border-radius: 54% 46% 77% 23% \/ 74% 40% 60% 26%; overflow: hidden;\" width=\"150\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-three article-author-name-title\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h3 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:20;line-height:1.2;\">Athena Sharma<\/h3><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 article-author-description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Director y Responsable de Servicios Financieros Globales en Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:600px;--awb-max-height:360px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:60%;\" ><iframe title=\"Reproductor de video de YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/_3XbkTbGV4M?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"600\" height=\"360\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Athena Sharma intervino el 20 de septiembre en la Cumbre AI for Finance 2022 para hablar de la proliferaci\u00f3n de proyectos de Inteligencia Artificial en los sectores de la banca y los seguros, de las dificultades a las que se enfrentan algunas instituciones financieras para su realizaci\u00f3n y de las formas en que pueden superarse estos obst\u00e1culos. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Seg\u00fan The Economist, unas 54% de las grandes instituciones financieras (IF) ya hab\u00edan adoptado el artificial intelligence en<a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/louiscolumbus\/2020\/10\/31\/the-state-of-ai-adoption-in-financial-services\/?sh=7b89800d2aac\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 2020<\/a>, As\u00ed que imag\u00ednese en qu\u00e9 punto se encuentran esas cifras hoy en d\u00eda. Por si fuera poco, 86% de los ejecutivos financieros afirman que tienen previsto aumentar la inversi\u00f3n en IA hasta 2025. Y en otro<a href=\"https:\/\/impact.economist.com\/perspectives\/sites\/default\/files\/aiinfinancialservices.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> encuesta<\/a>, 81% dijo que desbloquear el valor de la IA ser\u00eda el diferenciador clave entre ganadores y perdedores en la industria bancaria.<\/p>\n<p>\u201cEst\u00e1 claro que hay un caso de valor muy fuerte que hacer para la IA en las instituciones financieras\u201d, dijo Athena. \u201cLos bancos de inversi\u00f3n son quiz\u00e1s los primeros en adoptar y beneficiarse de la tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico en el espacio de la negociaci\u00f3n algor\u00edtmica. Despu\u00e9s de todo, 70% de las IF utilizan ahora el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n de fraudes, la calificaci\u00f3n crediticia o la predicci\u00f3n de eventos de flujo de caja, y la IA conversacional se utiliza com\u00fanmente en la banca minorista y los seguros. Sin embargo, a pesar de ello, muchas IF se quedan cortas cuando se trata de poner en producci\u00f3n sus proyectos de IA para aportar un valor concreto a toda la empresa.\u201d<\/p>\n<p>Athena explic\u00f3 los principales retos para el \u00e9xito de los proyectos de IA y c\u00f3mo superarlos:<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>El n\u00famero uno requiere invertir en tecnolog\u00eda de base y gesti\u00f3n data.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>El n\u00famero dos implica implantar un modelo operativo orientado al futuro.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>El n\u00famero tres se refiere a considerar proactivamente la \u00e9tica y la regulaci\u00f3n de la IA.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Invertir en tecnolog\u00eda de base y gesti\u00f3n data<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Para Athena, una de las principales dificultades a las que se enfrentan las IF es que su tecnolog\u00eda principal est\u00e1 construida para operaciones tradicionales, como pagos, pr\u00e9stamos, gesti\u00f3n de reclamaciones. \u201cLas pilas de TI heredadas no tienen la flexibilidad necesaria para desplegar las capacidades de la IA. La capacidad computacional para la gesti\u00f3n y el an\u00e1lisis de data que se necesita en una aplicaci\u00f3n de RV de bucle cerrado simplemente no existe y probar y desarrollar tecnolog\u00edas de IA puede llevar d\u00edas o incluso meses, algo prohibitivo cuando se intenta ser innovador. \u00bfLa soluci\u00f3n? Cambiar las tecnolog\u00edas centrales: pasar a la inform\u00e1tica cloud.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cUn entorno cloud puede reducir a unos minutos el tiempo que se tarda en probar y desarrollar soluciones de IA, gracias a los servicios gestionados\u201d, asegura Athena. \u201cUn banco con el que trabaj\u00e9 empez\u00f3 la transici\u00f3n al cloud hace dos a\u00f1os, y su tasa de innovaci\u00f3n ha aumentado en unos 49% seg\u00fan sus propios KPI. Eso puede parecer poco, pero para una instituci\u00f3n incumbente y monol\u00edtica, es bastante revolucionario\u201d.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Otra faceta de este reto es la inversi\u00f3n en la gesti\u00f3n de la data, tanto en t\u00e9rminos de calidad de la data como de acceso a la misma. En las IF, la data est\u00e1 aislada en varias unidades de negocio y divisiones. Como resultado, la data no est\u00e1 normalizada, la calidad es dif\u00edcil de gestionar y no existe una \u00fanica fuente de verdad, por lo que las partes interesadas no est\u00e1n seguras de si la data subyacente de los proyectos propuestos es digna de confianza. \u201cLa inversi\u00f3n en pr\u00e1cticas modernas de gesti\u00f3n de data governance y data es crucial para las IF\u201d, insiste Athena. \u201cY un componente clave de ello es lo que llamamos un Modelo Data de Empresa, o EDM. No es un concepto inform\u00e1tico, sino una forma de describir y organizar l\u00f3gicamente su data -todo su data- en un lenguaje relevante para el negocio -una especie de glosario empresarial, si se quiere, que agiliza la gesti\u00f3n de la calidad data para todos los usuarios certificados.\u201d<\/p>\n<p>La parte final de este desaf\u00edo es el acceso data.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cData es la materia prima m\u00e1s valiosa que posee cualquier organizaci\u00f3n; la clave para aprovechar su valor es tener acceso a la anal\u00edtica a escala, en el punto de toma de decisiones. Esto es especialmente dif\u00edcil en los bancos debido a la confidencialidad del data. Una soluci\u00f3n innovadora consiste en crear bases de datos data habilitadas por API para un acceso data m\u00e1s eficaz y seguro, pero a escala y en tiempo real para cumplir sus objetivos empresariales, y en tiempo real para cumplir sus objetivos empresariales.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Implantar un modelo operativo orientado al futuro<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>El segundo reto para las instituciones financieras reside en el modelo operativo que utilizan. La mayor\u00eda est\u00e1n organizadas por divisiones de negocio, a menudo con funciones de TI centralizadas, lo que impide su capacidad para innovar. Los l\u00edderes empresariales establecen sus propias agendas y estrategias de IA, lo que da lugar a equipos fragmentados y a un enfoque en cascada que provoca retrasos, sobrecostes, un rendimiento inferior al \u00f3ptimo y una falta total de mentalidad de prueba y aprendizaje. Las IF deben ser capaces de trabajar de forma iterativa para innovar y mejorar continuamente, una necesidad para ampliar la IA, porque nadie acierta nunca a la primera.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cEn su lugar, en Artefact proponemos un modelo operativo m\u00e1s \u00e1gil y flexible orientado al futuro y basado en<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/data-mesh-the-path-to-data-decentralization\/\"> Productos data<\/a>. Un producto data es esencialmente un conjunto de soluciones data que abordan directamente un reto empresarial o un resultado empresarial. Cada producto data es desarrollado por un equipo dedicado que tiene su propio presupuesto, activos y KPI\u201d.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>\u201cPor ejemplo, supongamos que dispone de un equipo cliente 360 formado por las partes interesadas de la empresa, TI y data. Pueden proporcionar varios productos data al negocio, as\u00ed como a clientes externos, por lo que se obtiene una capa anal\u00edtica de cliente 360. Los cient\u00edficos e ingenieros de Data pueden utilizar esta capa anal\u00edtica para probar y aprender soluciones ML de IA. Tambi\u00e9n podr\u00eda disponer de un panel de 360 clientes con KPI relevantes para sus colegas de ventas de primera l\u00ednea y utilizarlo para mejorar el valor del ciclo de vida del cliente. Tambi\u00e9n podr\u00eda proporcionar data a su equipo de marketing sobre optimizaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n para ayudarles a gastar mejor sus presupuestos.\u201d<\/p>\n<p>Las posibilidades son infinitas, pero en esencia, un modelo operativo modular permite a sus equipos colaborar mejor y trabajar en pos de un objetivo estrat\u00e9gico com\u00fan, en lugar de hacerlo en los silos que actualmente dividen a las IF, as\u00ed como a un sinf\u00edn de empresas de todos los sectores en las que los equipos de producto a\u00fan no son una realidad.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-5 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Considerar de forma proactiva la \u00e9tica y la regulaci\u00f3n de la IA<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Inversi\u00f3n en IA<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/including-ethics-best-practices-in-your-data-science-project-from-day-one\/\"> \u00e9tica<\/a> y la regulaci\u00f3n son cruciales para las instituciones financieras en estos momentos. Al examinar la propuesta de la Comisi\u00f3n Europea <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/EN\/TXT\/?uri=celex%3A52021PC0206\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ley de Inteligencia Artificial<\/a>, el Supervisor Europeo de Protecci\u00f3n Data (<a href=\"https:\/\/edps.europa.eu\/about-edps_en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SEPD<\/a>) considera que es necesaria una mayor protecci\u00f3n de los derechos fundamentales, incluido el refuerzo de la protecci\u00f3n de los derechos fundamentales de las personas, incluidos los derechos a la intimidad y a la protecci\u00f3n de los datos personales data.<\/p>\n<p>Se van a imponer restricciones reglamentarias a todo aquel que utilice cualquier software asociado a la tecnolog\u00eda biom\u00e9trica en las instituciones financieras, la gesti\u00f3n del capital humano o la evaluaci\u00f3n crediticia de las personas. Tal y como est\u00e1n las cosas, esto afectar\u00e1 a casi todas las IF. Aunque nadie tiene claro todav\u00eda el alcance total de la futura regulaci\u00f3n de la IA, lo que es evidente es que las regulaciones se basar\u00e1n en la \u00e9tica. Pero muchos l\u00edderes del sector de los servicios financieros creen que sus empresas no comprenden las cuestiones \u00e9ticas asociadas a la IA.<\/p>\n<p>Artefact propone desarrollar una \u00e9tica<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/artefacts-field-experience-data-governance-a-prerequisite-for-ai-project-success\/\"> marco interno de gobernanza de la IA<\/a> que abarque todos los aspectos de la \u00e9tica de la IA, incluidos los compradores, la gesti\u00f3n de data, la formaci\u00f3n de modelos y el reciclaje de la explicabilidad de la IA. Para ello, el asesoramiento de expertos puede ser \u00fatil, pero lo que realmente se necesita es un cambio de mentalidad en dos partes que abarque todos los aspectos de la \u00e9tica de la IA, incluidos los compradores, la gesti\u00f3n de data, la formaci\u00f3n de modelos y el reciclaje de la explicabilidad de la IA.<\/p>\n<p>El primer cambio requiere la implicaci\u00f3n a gran escala de las partes interesadas, oblig\u00e1ndolas a abandonar la mentalidad de silo, la divisi\u00f3n y los modelos operativos que le impiden producir la IA. El segundo consiste en pasar de una mentalidad reacia al riesgo a una mentalidad pionera. Esto requiere un profundo cambio cultural en el que toda la organizaci\u00f3n alcance un alto nivel de alfabetizaci\u00f3n sobre el impacto de la IA, sus aplicaciones y su \u00e9tica, con el fin de ser innovadores sin ser irresponsables.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-12\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cNo es f\u00e1cil, especialmente en un sector en el que la aversi\u00f3n al riesgo est\u00e1 profundamente arraigada. Pero en \u00faltima instancia, cuando se trata de la adopci\u00f3n de la IA, no creo que las instituciones financieras tengan muchas opciones, no se trata de c\u00f3mo o si la IA puede a\u00f1adir valor a su negocio. Se trata de c\u00f3mo pueden integrar la IA en sus operaciones cotidianas para seguir siendo relevantes y competitivas en un mercado global que cambia r\u00e1pidamente.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Athena Sharma habla de la proliferaci\u00f3n de proyectos de IA en los sectores de la banca y los seguros, de las dificultades a las que se enfrentan algunas instituciones financieras para su realizaci\u00f3n y de las formas en que pueden superarse estas barreras. <\/p>","protected":false},"featured_media":68328,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68315","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-finance","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/68315","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68328"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68315"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68315"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68315"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}