{"id":111,"date":"2026-05-18T12:37:39","date_gmt":"2026-05-18T12:37:39","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/privacy-in-age-of-ai\/"},"modified":"2026-06-10T05:05:43","modified_gmt":"2026-06-10T05:05:43","slug":"privacy-in-age-of-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/","title":{"rendered":"Privacidad en la era de la IA: todo lo que necesita saber"},"content":{"rendered":"<p>Imag\u00ednese entrando en una cafeter\u00eda donde un asistente silencioso e invisible graba cada palabra que dice, cataloga sus gestos y combina esos datos para construir un retrato de sus preferencias. Ahora imagine a ese mismo asistente en todas las aplicaciones que abre, en el termostato inteligente que zumba en su sal\u00f3n, en el asistente de voz de su autom\u00f3vil y en los algoritmos que le recomiendan su pr\u00f3xima marat\u00f3n televisiva. La IA generativa, los agentes conversacionales y los modelos de aprendizaje profundo no se limitan a filtrar su contenido: est\u00e1n aprendiendo activamente, almacenando y, en ocasiones, utilizando indebidamente los mismos datos que deber\u00edan permanecer privados. En un mundo donde los sistemas de IA pueden descifrar emociones a partir de una sola oraci\u00f3n, predecir su pr\u00f3xima compra con un solo clic o resaltar rasgos biom\u00e9tricos a partir de una selfie aparentemente inofensiva, las apuestas nunca han sido tan altas. La pregunta que nadie puede ignorar es: <strong>\u00bfC\u00f3mo estamos protegiendo nuestra vida privada cuando la IA est\u00e1 tan ansiosa por conocer cada detalle?<\/strong><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52c82aa3b27\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52c82aa3b27\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/#AI_Privacy_Concerns_Why_They_Matter_Now\" >Preocupaciones sobre la privacidad y la IA: Por qu\u00e9 son relevantes ahora<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/#Regulatory_Landscape_in_2026\" >Panorama regulatorio en 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/#The_Strongest_Privacy_Control_Is_Keeping_AI_on_Your_Own_Hardware\" >El control de privacidad m\u00e1s s\u00f3lido consiste en mantener la IA en su propio hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/#Real%E2%80%91World_Incidents_Illustrating_AI_Privacy_Concerns\" >Incidentes reales que ilustran las preocupaciones sobre la privacidad y la IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-in-age-of-ai\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_Privacy_Concerns_Why_They_Matter_Now\"><\/span>Preocupaciones sobre la privacidad y la IA: Por qu\u00e9 son relevantes ahora<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El t\u00e9rmino <em>preocupaciones sobre la privacidad y la IA<\/em> ha dejado de ser jerga especializada para convertirse en un tema de conversaci\u00f3n generalizada. Cada a\u00f1o, nuevas filtraciones de datos, actualizaciones regulatorias y hallazgos de investigaci\u00f3n nos recuerdan que la privacidad no es simplemente una casilla legal que marcar, sino la base misma de la confianza en el ecosistema digital. A partir de 2026, incidentes de alto perfil han demostrado que:<\/p>\n<ul>\n<li>Los impactos sociales pueden extenderse desde una \u00fanica violaci\u00f3n de la privacidad.<\/li>\n<li>Los reguladores de la UE, Estados Unidos y China est\u00e1n reforzando marcos normativos espec\u00edficamente dirigidos a la IA.<\/li>\n<li>Los consumidores exigen un control granular sobre sus datos, especialmente cuando estos alimentan las \u00abcajas negras\u00bb de la IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dado que los sistemas de IA suelen agrupar datos procedentes de m\u00faltiples fuentes, el potencial de violaci\u00f3n de la privacidad se multiplica. Incluso cuando una organizaci\u00f3n sigue las mejores pr\u00e1cticas con un conjunto de datos determinado, su modelo de IA podr\u00eda revelar involuntariamente patrones derivados de otros conjuntos de datos que haya procesado. Por eso hablar de <strong>preocupaciones sobre la privacidad y la IA<\/strong> no es opcional: es una necesidad para cualquiera que interact\u00fae con sistemas inteligentes.<\/p>\n<h3>C\u00f3mo explota la IA los datos: La mec\u00e1nica detr\u00e1s de la preocupaci\u00f3n<\/h3>\n<p>En esencia, la IA requiere datos. Las redes neuronales, los agentes de aprendizaje por refuerzo y los modelos generativos son, fundamentalmente, reconocedores de patrones. Identifican correlaciones y las codifican en pesos. Cuando un sistema de IA procesa datos procedentes de diversos servicios, puede aprender relaciones sutiles que un observador humano no notar\u00eda. Dado que estos patrones pueden ser reconstruidos inversamente o expuestos inadvertidamente, el riesgo para la privacidad aumenta con la complejidad del modelo.<\/p>\n<p>Ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Modelos de lenguaje<\/strong>: GPT-4 de OpenAI aprendi\u00f3 a partir de miles de millones de p\u00e1ginas web, incluido contenido compartido por usuarios que no estaba destinado a ser p\u00fablico.<\/li>\n<li><strong>Reconocimiento de voz<\/strong>: Empresas como Otter AI, que transcriben reuniones en tiempo real, suelen almacenar tanto el audio como la transcripci\u00f3n resultante en servidores en la nube, exponiendo incluso conversaciones privadas.<\/li>\n<li><strong>Motores de recomendaci\u00f3n<\/strong>: El algoritmo de Netflix no solo recomienda series; tambi\u00e9n infiere el estado de \u00e1nimo del usuario, su contexto social e incluso su estado de salud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos ejemplos iluminan un patr\u00f3n: <em>preocupaciones sobre la privacidad y la IA<\/em> florecen cuando los datos fluyen sin supervisi\u00f3n hacia las canalizaciones de IA. El riesgo se intensifica a medida que los conjuntos de datos se vuelven m\u00e1s grandes y la inferencia cruzada entre dominios m\u00e1s sofisticada.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Regulatory_Landscape_in_2026\"><\/span>Panorama regulatorio en 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Aunque durante mucho tiempo la IA se consider\u00f3 meramente una tecnolog\u00eda, hoy constituye el n\u00facleo de nuevas regulaciones sobre privacidad. A continuaci\u00f3n se presenta una actualizaci\u00f3n sobre los principales avances regulatorios que afectan las preocupaciones sobre la privacidad y la IA.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reglamento sobre IA (UE)<\/strong>: Entrado en vigor en 2024, este reglamento <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/eu-ai-act-businesses-guide\/\"  data-wpil-monitor-id=\"49\">clasifica los sistemas de IA en categor\u00edas de riesgo<\/a> y exige auditor\u00edas rigurosas para los sistemas de IA de alto riesgo. Exige adem\u00e1s que cualquier sistema de IA proporcione un \u00abescudo de privacidad\u00bb con consentimiento previo expl\u00edcito para los usuarios, especialmente cuando intervienen datos personales.<\/li>\n<li><strong>Ley de Privacidad de Datos de Nueva York<\/strong> (a partir de 2025): Esta ley estatal se aplica a los desarrolladores de IA que recojan datos de residentes de Nueva York. Las empresas deben divulgar el uso de los datos, otorgar a los usuarios el derecho a su eliminaci\u00f3n y aplicar el principio de \u00abprivacidad desde el dise\u00f1o\u00bb en sus modelos de IA.<\/li>\n<li><strong>Directrices chinas sobre gobernanza de la IA<\/strong> (actualizadas en 2025): Establecen que los modelos de IA no podr\u00e1n desplegarse sin realizar evaluaciones b\u00e1sicas de impacto sobre la privacidad. Los datos deben anonimizarse y el consentimiento debe ser expl\u00edcito para cada fuente de datos.<\/li>\n<li><strong>Ampliaci\u00f3n de la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)<\/strong> (2024): Las empresas deben ofrecer como opci\u00f3n predeterminada la \u00abeliminaci\u00f3n y no recopilaci\u00f3n de datos\u00bb cuando se trate de servicios de IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos marcos normativos entrelazan expl\u00edcitamente la IA con el concepto de \u00abprivacidad desde el dise\u00f1o\u00bb. En 2026, cualquier proveedor de servicios de IA \u2014incluidas las <strong>preocupaciones sobre la privacidad de Otter AI<\/strong>\u2014 deber\u00e1 incorporar salvaguardas de privacidad desde la etapa misma de la arquitectura del modelo.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 significa \u00abprivacidad desde el dise\u00f1o\u00bb para la IA?<\/h3>\n<p>Para evitar enfoques correctivos (parches tras una filtraci\u00f3n), la \u00abprivacidad desde el dise\u00f1o\u00bb integra salvaguardas en todo el ciclo de vida de la IA:<\/p>\n<ol>\n<li>Minimizaci\u00f3n de datos: Recopilar \u00fanicamente los datos esenciales para la funci\u00f3n del modelo.<\/li>\n<li>Privacidad diferencial: A\u00f1adir ruido calibrado a las salidas, de modo que las agregaciones preserven la privacidad sin dejar de ser \u00fatiles.<\/li>\n<li>Aprendizaje federado: Entrenar los modelos localmente en los dispositivos antes de compartir \u00fanicamente las actualizaciones.<\/li>\n<li>Computaci\u00f3n segura multipartita: Varios participantes calculan una funci\u00f3n conjunta sin revelar sus entradas originales.<\/li>\n<li>Explicaciones transparentes del modelo: Proporcionar a los usuarios finales artefactos comprensibles que expliquen c\u00f3mo sus datos influyen en las decisiones.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cualquier servicio de IA que no implemente estas medidas corre el riesgo de incumplimiento \u2014sanciones legales, p\u00e9rdida de confianza por parte de los interesados y da\u00f1o reputacional.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Strongest_Privacy_Control_Is_Keeping_AI_on_Your_Own_Hardware\"><\/span>El control de privacidad m\u00e1s s\u00f3lido consiste en mantener la IA en su propio hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Cada incidente y cada laguna regulatoria mencionada anteriormente comparten una causa ra\u00edz com\u00fan: sus datos deben abandonar su dispositivo para que un tercero los procese. La forma m\u00e1s fiable de neutralizar ese riesgo es eliminar por completo al tercero. Cuando un modelo se ejecuta localmente, sus indicaciones (prompts), documentos y las respuestas que genera nunca llegan a un servidor externo; no existe ninguna ventana de retenci\u00f3n de la que preocuparse, ninguna canalizaci\u00f3n de entrenamiento de la que optar, ni ninguna filtraci\u00f3n de la base de datos de otra persona que pueda exponer sus conversaciones.<\/p>\n<p>Esto dej\u00f3 de ser un compromiso exclusivo de aficionados hace ya alg\u00fan tiempo. Los modelos de c\u00f3digo abierto con entre 7 y 8 mil millones de par\u00e1metros \u2014como Llama 3.x 8B, Mistral 7B y Qwen 2.5 7B\u2014 ofrecen actualmente una calidad cercana a la frontera para las tareas cotidianas que la mayor\u00eda de las personas realizan con IA: redactar correos electr\u00f3nicos, resumir documentos, reescribir textos y responder preguntas. Estos modelos funcionan en port\u00e1tiles o equipos de escritorio convencionales, requiriendo normalmente unos 8 GB de RAM para las variantes m\u00e1s peque\u00f1as y 16 GB para la clase est\u00e1ndar de 8B. Dos herramientas gratuitas han simplificado enormemente su configuraci\u00f3n: <strong>Ollama<\/strong>, que descarga y ejecuta un modelo mediante un \u00fanico comando en la terminal, y <strong>LM Studio<\/strong>, que integra toda la experiencia en una interfaz de chat familiar. Ambas funcionan completamente sin conexi\u00f3n una vez descargado el modelo: puede desconectarse totalmente de Internet y el asistente seguir\u00e1 operando.<\/p>\n<p>La IA local no es un sustituto universal. El razonamiento de vanguardia, los contextos muy extensos y las \u00faltimas funciones multimodales siguen perteneciendo a la nube, y un modelo peque\u00f1o para uso dom\u00e9stico no igualar\u00e1 el rendimiento de un sistema puntero en las tareas m\u00e1s exigentes. La soluci\u00f3n pr\u00e1ctica es adoptar un h\u00e1bito de dos niveles:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mantenga el nivel sensible en modo local.<\/strong> Cualquier contenido relacionado con registros de clientes, c\u00f3digo fuente que contenga credenciales, documentos legales o m\u00e9dicos, datos financieros o identificadores personales debe procesarse mediante un modelo que se ejecute en su propia m\u00e1quina.<\/li>\n<li><strong>Reserve la nube para el nivel no sensible.<\/strong> Utilice modelos de vanguardia alojados en la nube para investigaciones generales y trabajos creativos que no contengan nada cuya retenci\u00f3n por parte de un tercero le suponga una preocupaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para las organizaciones, esta misma l\u00f3gica se escala. La implementaci\u00f3n de modelos abiertos en instalaciones locales o en nubes privadas mantiene los datos regulados dentro de su propio per\u00edmetro de seguridad, lo que evita las complejidades derivadas de las transferencias transfronterizas y ofrece a los equipos de cumplimiento normativo una respuesta clara a la pregunta \u00ab\u00bfad\u00f3nde van nuestros datos?\u00bb. Para una publicaci\u00f3n como la nuestra, especializada en hardware de IA, este cambio estructural silencioso merece especial atenci\u00f3n: <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/privacy-policy\/\"  data-wpil-monitor-id=\"63\">privacidad<\/a> la privacidad es cada vez m\u00e1s algo que se adquiere con silicio y una descarga, no algo que uno espera que proteja la pol\u00edtica de un proveedor.<\/p>\n<h3>\u00bfImpide pagar por ChatGPT Plus o Claude Pro que mis conversaciones se usen para entrenamiento?<\/h3>\n<p>No, y este es el malentendido m\u00e1s com\u00fan. Un plan de pago para consumidores elimina l\u00edmites de uso, pero no la recopilaci\u00f3n de datos. En las versiones gratuitas y las de pago para particulares, las conversaciones generalmente se utilizan para mejorar el modelo, a menos que usted active expl\u00edcitamente la opci\u00f3n de excluirse. En ChatGPT, esto significa ir a Ajustes, luego a Controles de datos, y desactivar la opci\u00f3n \u00abMejorar el modelo para todos\u00bb, o bien usar un chat temporal. La excepci\u00f3n son las versiones empresariales y comerciales, as\u00ed como la API para desarrolladores, cuyos datos se excluyen autom\u00e1ticamente del entrenamiento y ofrecen garant\u00edas m\u00e1s s\u00f3lidas sobre su retenci\u00f3n. Si la exclusi\u00f3n del entrenamiento es importante para usted, lo que determina dicha exclusi\u00f3n es el tipo de plan \u2014no su precio\u2014.<\/p>\n<h3>Si elimino mi historial de chats con IA, \u00bfmis datos desaparecen realmente?<\/h3>\n<p>No del todo. Eliminar una conversaci\u00f3n normalmente la quita de su historial visible e inicia un breve per\u00edodo de eliminaci\u00f3n \u2014habitualmente de unos 30 d\u00edas\u2014 antes de que sea borrada definitivamente de los sistemas activos; algunos proveedores conservan copias anonimizadas durante mucho m\u00e1s tiempo por motivos de seguridad o legales. Lo m\u00e1s importante es que la eliminaci\u00f3n no permite retirar sus datos de ning\u00fan modelo que ya haya sido entrenado con ellos. Por eso, excluirse *antes* de compartir informaci\u00f3n sensible es mucho m\u00e1s relevante que eliminarla despu\u00e9s: los \u00fanicos datos que jam\u00e1s podr\u00e1n retenerse o usarse para entrenamiento son aquellos que usted nunca envi\u00f3 en primer lugar.<\/p>\n<h3>\u00bfEjecutar IA localmente garantiza verdaderamente la privacidad, o sigue enviando datos a servidores remotos?<\/h3>\n<p>Con los entornos de ejecuci\u00f3n locales m\u00e1s extendidos \u2014Ollama, LM Studio y similares\u2014 la inferencia ocurre \u00edntegramente en su hardware, y sus indicaciones (prompts) y resultados no salen de su equipo. Tras la descarga inicial del modelo, puede ejecutarlos sin conexi\u00f3n a Internet, lo cual constituye la prueba m\u00e1s sencilla de que nada se transmite. Las advertencias realistas son de mantenimiento, no de vigilancia: la aplicaci\u00f3n podr\u00eda verificar la existencia de actualizaciones de software o de modelos, y cualquier funci\u00f3n en la nube que usted habilite intencionadamente enviar\u00e1, por definici\u00f3n, datos al exterior. Para una configuraci\u00f3n completamente herm\u00e9tica, descargue sus modelos y mantenga su trabajo sensible desconectado de Internet.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real%E2%80%91World_Incidents_Illustrating_AI_Privacy_Concerns\"><\/span>Incidentes reales que ilustran las preocupaciones sobre la privacidad y la IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La transparencia es esencial. Veamos tres incidentes ocurridos en 2026 que ponen de manifiesto las preocupaciones sobre la privacidad y la IA, as\u00ed como las lecciones aprendidas.<\/p>\n<h3>1. La tragedia de la transcripci\u00f3n: preocupaciones sobre privacidad en Otter AI (2026)<\/h3>\n<p>A principios de 2026, Otter AI sufri\u00f3 un incidente de exfiltraci\u00f3n de datos cuando un aficionado descubri\u00f3 una herramienta interna que extra\u00eda audio sin procesar de las reuniones de los clientes y almacenaba las transcripciones en un bucket sin protecci\u00f3n. Los datos expuestos inclu\u00edan grabaciones completas de reuniones del consejo directivo, debates de investigaci\u00f3n y desarrollo (I+D) con c\u00f3digo cerrado e incluso estrategias elaboradas por asesores legales. Las investigaciones revelaron:<\/p>\n<ul>\n<li>Controles de acceso d\u00e9biles en los servidores de producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Falta de autenticaci\u00f3n basada en tokens para los puntos finales de la API.<\/li>\n<li\n\n<!--no numeric noise key 1000-->\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepfakes-threat-detection\/\">Los deepfakes en 2026: la creciente amenaza y c\u00f3mo detectarlos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/alignment-problem-explained\/\">El problema de alineaci\u00f3n de la IA explicado de forma sencilla (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/will-ai-take-your-job\/\">\u00bfLa IA le quitar\u00e1 su empleo? Un an\u00e1lisis honesto para 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-bias-real-examples\/\">Sesgo de la IA explicado: ejemplos del mundo real y c\u00f3mo reducirlo<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Picture yourself walking into a coffee shop where a silent, unseen assistant records every word you say, catalogs your gestures, and stitches the data into a portrait of your preferences.<\/p>","protected":false},"author":0,"featured_media":112,"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-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":"","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-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":"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":""},"mobile":{"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":""}},"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[190,191,188,189,192],"class_list":["post-111","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-ethics","tag-ai-and-privacy-concerns","tag-ai-data-privacy-concerns","tag-ai-privacy-concerns","tag-privacy-concerns-with-ai","tag-read-ai-privacy-concerns"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=111"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1173,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions\/1173"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/112"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=111"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=111"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=111"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}