{"id":180654,"date":"2025-04-28T19:33:03","date_gmt":"2025-04-28T22:33:03","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ar\/sin-categoria\/el-rol-clave-de-los-datos-en-la-transformacion-digital-y-el-impulso-de-la-ia-generativa\/"},"modified":"2025-11-21T16:00:00","modified_gmt":"2025-11-21T19:00:00","slug":"el-rol-clave-de-los-datos-en-la-transformacion-digital-y-el-impulso-de-la-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/el-rol-clave-de-los-datos-en-la-transformacion-digital-y-el-impulso-de-la-ia-generativa\/","title":{"rendered":"El rol clave de los datos en la transformaci\u00f3n digital y el impulso de la IA generativa"},"content":{"rendered":"<div class=\"ast-oembed-container \" style=\"height: 100%;\"><iframe title=\"C\u00f3mo construir una estrategia de datos efectiva y prepararse para la IA | Emiliano Actis Dato - IBM\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/yfhSrSYo7MI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p class=\"\" data-start=\"316\" data-end=\"656\">En una nueva emisi\u00f3n de <em data-start=\"340\" data-end=\"346\">Next<\/em>, el programa coproducido por ITSitio y AhoraPlay, <strong>Emiliano Actis Dato, Customer Success Leader en IBM Argentina<\/strong>, comparti\u00f3 su visi\u00f3n sobre la importancia de la gesti\u00f3n de datos para la transformaci\u00f3n digital, el crecimiento de las organizaciones y el auge de la inteligencia artificial generativa.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"719\" data-end=\"1281\">Actis Dato explic\u00f3 que su funci\u00f3n se enmarca dentro de la unidad de software de <a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/distribucion\/nexsys-e-ibm-refuerzan-su-estrategia-en-ia-junto-al-canal\/\">IBM<\/a>, donde su equipo tiene la misi\u00f3n de acompa\u00f1ar a los clientes en el uso de los productos m\u00e1s estrat\u00e9gicos de la compa\u00f1\u00eda en la regi\u00f3n. <em>&#8220;Nos encargamos de que nuestros clientes est\u00e9n contentos con esos productos, que los usen al m\u00e1ximo, que se enteren de las nuevas funcionalidades, que puedan implementar nuevos casos, que crezcan&#8221;<\/em>, detall\u00f3. Adem\u00e1s, subray\u00f3 la importancia de brindar asistencia r\u00e1pida ante cualquier inconveniente, reforzando el v\u00ednculo de cercan\u00eda con la marca.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"1347\" data-end=\"1830\">Durante la entrevista, Actis Dato remarc\u00f3 que los datos atraviesan toda la propuesta de valor de las empresas tecnol\u00f3gicas. Record\u00f3 que no es posible mejorar lo que no se puede medir, y que la capacidad de recolectar y analizar datos impacta directamente en la productividad y la innovaci\u00f3n. <em>&#8220;Los datos nos permiten medir procesos, interacciones con los clientes y todo tipo de acciones en la empresa. A partir de ah\u00ed, podemos identificar puntos de valor y \u00e1reas de mejora&#8221;<\/em>, explic\u00f3.<\/p>\n<h2 class=\"\" data-start=\"1832\" data-end=\"1876\"><span style=\"color: #333399;\">C\u00f3mo empezar: del Excel al Data Warehouse<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"1878\" data-end=\"2196\">Para aquellas <a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/8-de-cada-10-pymes-argentinas-continuara-invirtiendo-o-invertira-por-primera-vez-en-inteligencia-artificial-este-ano\/\">pymes<\/a> que a\u00fan dependen de planillas Excel, Actis Dato ofreci\u00f3 una mirada alentadora. <em>&#8220;Todos empezamos con un Excel, incluso las grandes compa\u00f1\u00edas&#8221;<\/em>, se\u00f1al\u00f3. Sin embargo, advirti\u00f3 sobre los riesgos de gestionar datos dispersos o duplicados, y destac\u00f3 la necesidad de construir una <em>&#8220;\u00fanica fuente de verdad&#8221;<\/em>.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"2198\" data-end=\"2518\">El primer paso, recomend\u00f3, es identificar los datos m\u00e1s cr\u00edticos para la empresa y centralizarlos en un repositorio din\u00e1mico que se actualice constantemente. <em>&#8220;Pensar en una base de datos es fundamental, algo que sirva como un almac\u00e9n organizado de la informaci\u00f3n&#8221;<\/em>, explic\u00f3, en referencia al concepto de <em data-start=\"2501\" data-end=\"2517\">Data Warehouse<\/em>.<\/p>\n<h2 class=\"\" data-start=\"2520\" data-end=\"2569\"><span style=\"color: #333399;\">Definici\u00f3n de prioridades y modelos escalables<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"2571\" data-end=\"3014\">En la construcci\u00f3n de esa base de datos, Actis Dato aconsej\u00f3 comenzar de forma sencilla pero con visi\u00f3n de crecimiento.<em> &#8220;Siempre se arranca con un modelo que pueda expandirse, pero que inicialmente permita contestar las preguntas m\u00e1s b\u00e1sicas&#8221;<\/em>, sostuvo. Tambi\u00e9n remarc\u00f3 la importancia de no querer almacenar todo indiscriminadamente, ya que eso podr\u00eda derivar en estructuras complejas y de dif\u00edcil explotaci\u00f3n por parte de los usuarios finales.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"3016\" data-end=\"3270\">La facilidad de acceso y la interoperabilidad tambi\u00e9n son aspectos centrales. <em>&#8220;Muchas veces una empresa tiene datos en Excel, en herramientas de gesti\u00f3n o en sistemas externos. Todo eso debe integrarse en un \u00fanico repositorio de manera ordenada&#8221;<\/em>, afirm\u00f3.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"3310\" data-end=\"3697\">Para lograr una buena integraci\u00f3n, Actis Dato recomend\u00f3 utilizar herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) en lugar de soluciones improvisadas. <em>&#8220;Usar una herramienta de ETL paga en el largo plazo. Nos permite asegurar la calidad de los datos desde el momento de la ingesti\u00f3n. Si los datos no son confiables, la empresa pierde confianza en toda su gesti\u00f3n basada en datos&#8221;<\/em>, advirti\u00f3.<\/p>\n<h2 class=\"\" data-start=\"3699\" data-end=\"3751\"><span style=\"color: #333399;\">Datos y su v\u00ednculo con la inteligencia artificial<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"3753\" data-end=\"4060\">A medida que las organizaciones avanzan en su madurez digital, surge naturalmente la inquietud de incorporar <a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/seguridad\/nestor-markowicz-la-inteligencia-artificial-tiene-un-gran-impacto-en-toda-nuestra-tecnologia-tanto-desde-el-punto-de-vista-de-los-ataques-como-desde-el-punto-de-vista-de-las-defensas\/\">inteligencia artificial<\/a> en sus procesos. Actis Dato fue claro al respecto: <em>&#8220;En el \u00e1mbito corporativo, la IA, y en particular la IA generativa, no es un problema de modelos, es un problema de datos&#8221;.<\/em><\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"4062\" data-end=\"4275\">Record\u00f3 el principio fundamental de &#8220;garbage in, garbage out&#8221;: si los datos que alimentan un modelo son de baja calidad, el resultado ser\u00e1 igualmente deficiente, sin importar cu\u00e1n avanzado sea el modelo utilizado.<\/p>\n<figure id=\"attachment_177045\" aria-describedby=\"caption-attachment-177045\" style=\"width: 1200px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-177045 size-full\" src=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/07\/1-e1720623846356.webp\" alt=\"La inteligencia artificial generativa puede transformar \u00e1reas como los contact centers, seg\u00fan explic\u00f3 el ejecutivo de IBM.\" width=\"1200\" height=\"582\" srcset=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2024\/07\/1-e1720623846356.webp 1200w, https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2024\/07\/1-e1720623846356-300x146.webp 300w, https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2024\/07\/1-e1720623846356-1024x497.webp 1024w, https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2024\/07\/1-e1720623846356-768x372.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-177045\" class=\"wp-caption-text\">La inteligencia artificial generativa puede transformar \u00e1reas como los contact centers, seg\u00fan explic\u00f3 el ejecutivo de IBM.<\/figcaption><\/figure>\n<h2 class=\"\" data-start=\"4277\" data-end=\"4330\"><span style=\"color: #333399;\">La diferencia entre IA tradicional y IA generativa<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"4332\" data-end=\"4638\">El especialista de IBM explic\u00f3 que la IA tradicional, como los modelos de predicci\u00f3n, trabaja fundamentalmente sobre datos estructurados: ventas, pedidos, transacciones. Estos modelos existen desde hace d\u00e9cadas y son la base de predicciones como el pron\u00f3stico del tiempo o las recomendaciones de productos.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"4640\" data-end=\"5040\">Sin embargo, la IA generativa, basada en los <em data-start=\"4685\" data-end=\"4708\">Large Language Models<\/em> (LLM), introduce un nuevo paradigma. <em>&#8220;Su gran diferencial es la capacidad de entender y procesar datos no estructurados: textos, documentos, art\u00edculos. Y a partir de ah\u00ed, generar contenido nuevo&#8221;<\/em>, describi\u00f3. Este avance, record\u00f3, se remonta a 2017 con la publicaci\u00f3n del paper &#8220;Attention is all you need&#8221;, que revolucion\u00f3 el campo.<\/p>\n<h2 class=\"\" data-start=\"5042\" data-end=\"5088\"><span style=\"color: #333399;\">Casos de uso para IA generativa en empresas<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"5090\" data-end=\"5424\">Actis Dato subray\u00f3 que la implementaci\u00f3n de IA generativa se justifica especialmente en contextos donde se manejan grandes vol\u00famenes de texto. Un ejemplo claro es el de los <a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/eventos\/hp-impulsan-la-innovacion-en-contact-centers-en-argentina\/\">contact centers<\/a>. <em>&#8220;Un cliente llama, tiene una conversaci\u00f3n con el operador. Esas conversaciones, aunque se graban, s\u00f3lo una peque\u00f1a muestra es auditada&#8221;<\/em>, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"5426\" data-end=\"5771\">En este contexto, aplicar IA generativa permitir\u00eda analizar autom\u00e1ticamente todas las conversaciones, identificar patrones, evaluar la performance de los operadores y entender mejor las necesidades de los clientes. <em>&#8220;Ser\u00eda imposible pensar en un humano escuchando todas las grabaciones. Ah\u00ed es donde la IA generativa marca la diferencia&#8221;<\/em>, afirm\u00f3.<\/p>\n<h2 class=\"\" data-start=\"5773\" data-end=\"5819\"><span style=\"color: #333399;\">La importancia de construir una base s\u00f3lida<\/span><\/h2>\n<p class=\"\" data-start=\"5821\" data-end=\"6188\">La entrevista cerr\u00f3 con un mensaje contundente: el \u00e9xito en la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas avanzadas como la inteligencia artificial depende de construir primero una base s\u00f3lida de datos confiables, estructurados y organizados. <em>&#8220;Sin una gesti\u00f3n de datos adecuada, cualquier intento de transformaci\u00f3n digital o de uso de IA estar\u00e1 condenado a fallar&#8221;<\/em>, advirti\u00f3 Actis Dato.<\/p>\n<p class=\"\" data-start=\"6190\" data-end=\"6334\">Su visi\u00f3n deja en claro que, aunque las herramientas tecnol\u00f3gicas evolucionen, el verdadero coraz\u00f3n de la innovaci\u00f3n sigue estando en los datos.<\/p>\n<h3 data-start=\"6190\" data-end=\"6334\"><span style=\"color: #333399;\">Leer mas<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li class=\"post-title entry-title\"><a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/dispositivos\/invento-argentino-vincha-cerebro\/\">Invento argentino: una vincha para mantener el cerebro joven mientras dorm\u00eds<\/a><\/li>\n<li class=\"post-title entry-title\"><a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/silver-economy-e-inteligencia-artificial-reinventarse-despues-de-los-50\/\">Silver Economy e inteligencia artificial: reinventarse despu\u00e9s de los 50<\/a><\/li>\n<li class=\"post-title entry-title\"><a href=\"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/que-tipo-de-liderazgo-buscan-las-empresas-hoy\/\">\u00bfQu\u00e9 tipo de liderazgo buscan las empresas hoy? Las 6 H que definen a un l\u00edder humano<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En una nueva emisi&oacute;n de Next, el programa coproducido por ITSitio y AhoraPlay, Emiliano Actis Dato, Customer Success Leader en IBM Argentina, comparti&oacute; su visi&oacute;n sobre la importancia de la gesti&oacute;n de datos para la transformaci&oacute;n digital, el crecimiento de las organizaciones y el auge de la inteligencia artificial generativa. Actis Dato explic&oacute; que su funci&oacute;n se enmarca dentro de la unidad de software de IBM, donde su equipo tiene la misi&oacute;n de acompa&ntilde;ar a los clientes en el uso de los productos m&aacute;s estrat&eacute;gicos de la compa&ntilde;&iacute;a en la regi&oacute;n. &ldquo;Nos encargamos de que nuestros clientes est&eacute;n contentos con esos productos, que los usen al m&aacute;ximo, que se enteren de las nuevas funcionalidades, que puedan implementar nuevos casos, que crezcan&rdquo;, detall&oacute;. Adem&aacute;s, subray&oacute; la importancia de brindar asistencia r&aacute;pida ante cualquier inconveniente, reforzando el v&iacute;nculo de cercan&iacute;a con la marca. Durante la entrevista, Actis Dato remarc&oacute; que los datos atraviesan toda la propuesta de valor de las empresas tecnol&oacute;gicas. Record&oacute; que no es posible mejorar lo que no se puede medir, y que la capacidad de recolectar y analizar datos impacta directamente en la productividad y la innovaci&oacute;n. &ldquo;Los datos nos permiten medir procesos, interacciones con los clientes y todo tipo de acciones en la empresa. A partir de ah&iacute;, podemos identificar puntos de valor y &aacute;reas de mejora&rdquo;, explic&oacute;. C&oacute;mo empezar: del Excel al Data Warehouse Para aquellas pymes que a&uacute;n dependen de planillas Excel, Actis Dato ofreci&oacute; una mirada alentadora. &ldquo;Todos empezamos con un Excel, incluso las grandes compa&ntilde;&iacute;as&rdquo;, se&ntilde;al&oacute;. Sin embargo, advirti&oacute; sobre los riesgos de gestionar datos dispersos o duplicados, y destac&oacute; la necesidad de construir una &ldquo;&uacute;nica fuente de verdad&rdquo;. El primer paso, recomend&oacute;, es identificar los datos m&aacute;s cr&iacute;ticos para la empresa y centralizarlos en un repositorio din&aacute;mico que se actualice constantemente. &ldquo;Pensar en una base de datos es fundamental, algo que sirva como un almac&eacute;n organizado de la informaci&oacute;n&rdquo;, explic&oacute;, en referencia al concepto de Data Warehouse. Definici&oacute;n de prioridades y modelos escalables En la construcci&oacute;n de esa base de datos, Actis Dato aconsej&oacute; comenzar de forma sencilla pero con visi&oacute;n de crecimiento. &ldquo;Siempre se arranca con un modelo que pueda expandirse, pero que inicialmente permita contestar las preguntas m&aacute;s b&aacute;sicas&rdquo;, sostuvo. Tambi&eacute;n remarc&oacute; la importancia de no querer almacenar todo indiscriminadamente, ya que eso podr&iacute;a derivar en estructuras complejas y de dif&iacute;cil explotaci&oacute;n por parte de los usuarios finales. La facilidad de acceso y la interoperabilidad tambi&eacute;n son aspectos centrales. &ldquo;Muchas veces una empresa tiene datos en Excel, en herramientas de gesti&oacute;n o en sistemas externos. Todo eso debe integrarse en un &uacute;nico repositorio de manera ordenada&rdquo;, afirm&oacute;. Para lograr una buena integraci&oacute;n, Actis Dato recomend&oacute; utilizar herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) en lugar de soluciones improvisadas. &ldquo;Usar una herramienta de ETL paga en el largo plazo. Nos permite asegurar la calidad de los datos desde el momento de la ingesti&oacute;n. Si los datos no son confiables, la empresa pierde confianza en toda su gesti&oacute;n basada en datos&rdquo;, advirti&oacute;. Datos y su v&iacute;nculo con la inteligencia artificial A medida que las organizaciones avanzan en su madurez digital, surge naturalmente la inquietud de incorporar inteligencia artificial en sus procesos. Actis Dato fue claro al respecto: &ldquo;En el &aacute;mbito corporativo, la IA, y en particular la IA generativa, no es un problema de modelos, es un problema de datos&rdquo;. Record&oacute; el principio fundamental de &ldquo;garbage in, garbage out&rdquo;: si los datos que alimentan un modelo son de baja calidad, el resultado ser&aacute; igualmente deficiente, sin importar cu&aacute;n avanzado sea el modelo utilizado. La diferencia entre IA tradicional y IA generativa El especialista de IBM explic&oacute; que la IA tradicional, como los modelos de predicci&oacute;n, trabaja fundamentalmente sobre datos estructurados: ventas, pedidos, transacciones. Estos modelos existen desde hace d&eacute;cadas y son la base de predicciones como el pron&oacute;stico del tiempo o las recomendaciones de productos. Sin embargo, la IA generativa, basada en los Large Language Models (LLM), introduce un nuevo paradigma. &ldquo;Su gran diferencial es la capacidad de entender y procesar datos no estructurados: textos, documentos, art&iacute;culos. Y a partir de ah&iacute;, generar contenido nuevo&rdquo;, describi&oacute;. Este avance, record&oacute;, se remonta a 2017 con la publicaci&oacute;n del paper &ldquo;Attention is all you need&rdquo;, que revolucion&oacute; el campo. Casos de uso para IA generativa en empresas Actis Dato subray&oacute; que la implementaci&oacute;n de IA generativa se justifica especialmente en contextos donde se manejan grandes vol&uacute;menes de texto. Un ejemplo claro es el de los contact centers. &ldquo;Un cliente llama, tiene una conversaci&oacute;n con el operador. 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La importancia de construir una base s&oacute;lida La entrevista cerr&oacute; con un mensaje contundente: el &eacute;xito en la adopci&oacute;n de tecnolog&iacute;as avanzadas como la inteligencia artificial depende de construir primero una base s&oacute;lida de datos confiables, estructurados y organizados. &ldquo;Sin una gesti&oacute;n de datos adecuada, cualquier intento de transformaci&oacute;n digital o de uso de IA estar&aacute; condenado a fallar&rdquo;, advirti&oacute; Actis Dato. Su visi&oacute;n deja en claro que, aunque las herramientas tecnol&oacute;gicas evolucionen, el verdadero coraz&oacute;n de la innovaci&oacute;n sigue estando en los datos. Leer mas Invento argentino: una vincha para mantener el cerebro joven mientras dorm&iacute;s Silver Economy e inteligencia artificial: reinventarse despu&eacute;s de los 50 &iquest;Qu&eacute; tipo de liderazgo buscan las empresas hoy? Las 6 H que definen a un l&iacute;der humano<\/p>\n","protected":false},"author":226,"featured_media":180655,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[65],"tags":[429,81],"class_list":["post-180654","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-next","tag-ibm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180654","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/users\/226"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180654"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180654\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180655"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180654"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180654"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=180654"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}