{"id":1663,"date":"2026-07-24T04:01:13","date_gmt":"2026-07-24T04:01:13","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1663"},"modified":"2026-07-24T04:01:13","modified_gmt":"2026-07-24T04:01:13","slug":"openai-hugging-face-hack-enterprises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 significa el hackeo de OpenAI y Hugging Face para las empresas"},"content":{"rendered":"<p>Los equipos de seguridad empresarial est\u00e1n planteando preguntas dif\u00edciles esta semana tras los informes sobre un <strong>hackeo de OpenAI y Hugging Face<\/strong>, un incidente que AI Business ha calificado como relevante para las organizaciones que dependen de proveedores externos de modelos. Los detalles espec\u00edficos siguen siendo escasos en los informes p\u00fablicos, pero el mero hecho de que una brecha afecte a dos de los nombres m\u00e1s utilizados en la pila tecnol\u00f3gica de IA es suficiente para impulsar una reevaluaci\u00f3n de c\u00f3mo las empresas adquieren, despliegan y supervisan capacidades de IA de terceros.<\/p>\n<p>Seg\u00fan AI Business, el incidente plantea cuestiones m\u00e1s amplias sobre lo que una intrusi\u00f3n en un proveedor de IA o un centro de modelos podr\u00eda significar para los usuarios finales. No se incluyeron detalles forenses espec\u00edficos en la cobertura analizada aqu\u00ed, por lo que el an\u00e1lisis siguiente trata el evento como una noticia reportada y se centra en las implicaciones estructurales que los compradores empresariales deber\u00edan examinar, independientemente de c\u00f3mo se caracterice finalmente el incidente.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>AI Business informa sobre un incidente de seguridad que afecta a OpenAI y Hugging Face; a\u00fan no se dispone p\u00fablicamente de detalles forenses espec\u00edficos.<\/li>\n<li>La historia replantea a los proveedores de IA como parte de la cadena de suministro de software empresarial, y no como proveedores aislados de SaaS.<\/li>\n<li>Las credenciales de API, los artefactos de los modelos y los datos de entrenamiento constituyen tres superficies de ataque distintas que requieren controles independientes.<\/li>\n<li>La decisi\u00f3n entre comprar o autoalojar cambia cuando los proveedores alojados aparecen nombrados en informes sobre brechas de seguridad.<\/li>\n<li>La rotaci\u00f3n de credenciales, la aplicaci\u00f3n del principio de m\u00ednimo privilegio y las verificaciones de procedencia sobre los pesos descargados son las medidas defensivas m\u00e1s inmediatas.<\/li>\n<li>Las industrias reguladas deber\u00edan esperar que la garant\u00eda de los proveedores de IA se convierta en una puerta formal de adquisici\u00f3n, y no simplemente en un elemento de verificaci\u00f3n rutinaria.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\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-6a6800fe7969e\" 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-6a6800fe7969e\"  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\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#What_has_been_reported_about_the_OpenAI_Hugging_Face_hack\" >Qu\u00e9 se ha informado sobre el hackeo de OpenAI y Hugging Face<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Why_enterprises_should_treat_AI_providers_as_supply_chain\" >Por qu\u00e9 las empresas deben considerar a los proveedores de IA como parte de su cadena de suministro<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Mapping_the_model_supply_chain_risk_surface\" >Cartograf\u00eda de la superficie de riesgo en la cadena de suministro de modelos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Immediate_actions_for_security_teams\" >Acciones inmediatas para los equipos de seguridad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Rethinking_the_buy-versus-host_decision\" >Replantear la decisi\u00f3n entre comprar o autoalojar<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Longer-term_implications_for_AI_procurement\" >Implicaciones a largo plazo para la adquisici\u00f3n de IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/openai-hugging-face-hack-enterprises\/#The_bottom_line\" >En resumen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_has_been_reported_about_the_OpenAI_Hugging_Face_hack\"><\/span>Qu\u00e9 se ha informado sobre el hackeo de OpenAI y Hugging Face<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La cobertura p\u00fablica del hackeo de OpenAI y Hugging Face ha sido, hasta el momento de redactar este art\u00edculo, limitada a informes resumidos, sin ofrecer desgloses t\u00e9cnicos detallados. AI Business ha enfocado la historia en lo que una vulnerabilidad de este tipo podr\u00eda significar para los compradores empresariales de IA, en lugar de ofrecer un relato minucioso de la intrusi\u00f3n en s\u00ed misma. Este es un matiz importante para los lectores: el an\u00e1lisis que sigue trata el incidente como un evento reportado y se centra en las implicaciones que las organizaciones deber\u00edan examinar, independientemente del alcance espec\u00edfico, cronolog\u00eda o actores involucrados.<\/p>\n<p>Tanto OpenAI como Hugging Face ocupan posiciones estructurales clave en la pila tecnol\u00f3gica moderna de IA. OpenAI suministra modelos cerrados de vanguardia mediante APIs que muchas empresas utilizan para cargas de trabajo productivas. Hugging Face aloja un extenso cat\u00e1logo de modelos con pesos abiertos, conjuntos de datos y pipelines que desarrolladores y equipos corporativos extraen directamente. Cualquier informe cre\u00edble que mencione ambos servicios en relaci\u00f3n con un \u00fanico incidente merece atenci\u00f3n, pues sugiere hasta qu\u00e9 punto el ecosistema se ha vuelto interconectado \u2014incluso cuando el v\u00ednculo exacto entre ambos proveedores a\u00fan no sea p\u00fablico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_enterprises_should_treat_AI_providers_as_supply_chain\"><\/span>Por qu\u00e9 las empresas deben considerar a los proveedores de IA como parte de su cadena de suministro<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Durante gran parte de los \u00faltimos dos a\u00f1os, las conversaciones empresariales sobre los riesgos de la IA se han centrado en la inyecci\u00f3n de indicaciones (prompt injection), las alucinaciones, la filtraci\u00f3n de datos a trav\u00e9s de indicaciones y la gobernanza de resultados. Estos riesgos siguen siendo reales. Pero un incidente del tipo se\u00f1alado por AI Business \u2014una brecha que involucra a proveedores reconocidos de modelos\u2014 replantea la discusi\u00f3n en torno a un concepto familiar de la adquisici\u00f3n tradicional de software: el riesgo en la cadena de suministro.<\/p>\n<p>Una empresa que consume un modelo alojado mediante una API, o que descarga pesos abiertos desde un centro de modelos, conf\u00eda funcionalmente en la postura de seguridad de ese proveedor, tal como lo har\u00eda con cualquier otro proveedor upstream. Las vulnerabilidades en esa capa pueden propagarse hacia abajo de varias maneras: las credenciales robadas podr\u00edan usarse para ejecutar inferencias no autorizadas contra la cuenta de un cliente; los artefactos de los modelos podr\u00edan, en principio, manipularse antes de su descarga; y los metadatos sobre cuentas, patrones de uso e integraciones pueden resultar valiosos para ataques dirigidos posteriores. La <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a> de Convly rastrea a los proveedores junto con sus opciones de despliegue precisamente por esta raz\u00f3n: la elecci\u00f3n del proveedor se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en una decisi\u00f3n arquitect\u00f3nica con implicaciones de seguridad.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Mapping_the_model_supply_chain_risk_surface\"><\/span>Cartograf\u00eda de la superficie de riesgo en la cadena de suministro de modelos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para estructurar una respuesta, resulta \u00fatil dividir la exposici\u00f3n en capas. No todos los incidentes reportados afectar\u00e1n necesariamente a todas las capas, y los detalles p\u00fablicos disponibles sobre el hackeo de OpenAI y Hugging Face a\u00fan no son suficientes para determinar qu\u00e9 superficies est\u00e1n implicadas. Sin embargo, las empresas pueden y deben cartografiar su propia exposici\u00f3n en todas ellas, de modo que, cualquiera que sea la revelaci\u00f3n final, ya hayan inventariado qu\u00e9 elementos necesitar\u00edan rotarse, volver a validar o sustituirse.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Capa<\/th>\n<th>\u00bfQu\u00e9 podr\u00eda quedar expuesto?<\/th>\n<th>Consecuencia empresarial t\u00edpica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Credenciales de acceso a la API<\/td>\n<td>Tokens y claves a nivel de organizaci\u00f3n<\/td>\n<td>Uso no autorizado de inferencia, fraude en costos y exfiltraci\u00f3n de datos mediante llamadas a la API<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Artefactos de los modelos<\/td>\n<td>Pesos, archivos de configuraci\u00f3n y tokenizadores<\/td>\n<td>Puntos de control manipulados que se propagan a ajustes finos y aplicaciones posteriores<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Datos de entrenamiento o ajuste fino<\/td>\n<td>Conjuntos de datos curados y corpus propietarios<\/td>\n<td>P\u00e9rdida de confidencialidad; exposici\u00f3n regulatoria y contractual<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Metadatos de la cuenta del proveedor<\/td>\n<td>Facturaci\u00f3n, registros de uso y estructura organizacional<\/td>\n<td>Divulgaci\u00f3n de inteligencia empresarial; phishing dirigido y ataques posteriores<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Infraestructura del lado del proveedor<\/td>\n<td>Herramientas internas y orquestaci\u00f3n<\/td>\n<td>Riesgo indirecto derivado de degradaci\u00f3n del servicio o incidencias de indisponibilidad<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Esta descripci\u00f3n es deliberadamente gen\u00e9rica. Tambi\u00e9n es deliberadamente pr\u00e1ctica: independientemente de los detalles espec\u00edficos que finalmente se revelen sobre cualquier incidente reportado, estas son las capas que debe cubrir el inventario de una empresa.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Immediate_actions_for_security_teams\"><\/span>Acciones inmediatas para los equipos de seguridad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Incluso sin conocer todos los detalles del incidente, varias acciones suponen un bajo riesgo. Rotar las claves de API de los proveedores que acceden a sistemas productivos y reducir su alcance al m\u00ednimo indispensable. Auditar qu\u00e9 aplicaciones internas, agentes y pipelines poseen credenciales de larga duraci\u00f3n para cualquier proveedor de IA alojado o centro de modelos, y registrar su uso para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas. Para cualquier modelo con pesos abiertos descargado desde un centro p\u00fablico, registrar los valores hash en el momento de la ingesta y compararlos con los valores publicados por el editor, cuando est\u00e9n disponibles; tratar los puntos de control no verificados como entradas no fiables.<\/p>\n<p>Las empresas que construyen flujos de trabajo basados en agentes o centrados en la programaci\u00f3n deben prestar especial atenci\u00f3n aqu\u00ed. Los agentes de larga ejecuci\u00f3n suelen poseer credenciales amplias e interactuar con m\u00faltiples servicios upstream, lo que amplifica el radio de impacto de cualquier token filtrado. <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-ai-coding-agents-2026\/\">Agentes de programaci\u00f3n con IA<\/a> analiza los compromisos entre el alcance de las credenciales que imponen distintos marcos para agentes, una referencia \u00fatil al redefinir permisos tras un incidente con un proveedor.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rethinking_the_buy-versus-host_decision\"><\/span>Replantear la decisi\u00f3n entre comprar o autoalojar<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Una violaci\u00f3n reportada que involucra tanto a una destacada API de modelos cerrados como al mayor repositorio de modelos de c\u00f3digo abierto inevitablemente reabre la pregunta de d\u00f3nde debe ejecutar sus modelos una empresa. Ninguna de ambas opciones es intr\u00ednsecamente \u00abm\u00e1s segura\u00bb: las APIs alojadas concentran el riesgo en el proveedor, pero externalizan las tareas de parcheo y endurecimiento de la infraestructura; por su parte, los modelos de c\u00f3digo abierto autoalojados mantienen los datos en instalaciones locales, pero trasladan a la propia empresa la responsabilidad de asegurar toda la cadena de suministro del modelo.<\/p>\n<p>Lo que cambia tras un incidente de este tipo es el peso relativo de esos compromisos. Los compradores regulados que anteriormente hab\u00edan pospuesto una evaluaci\u00f3n de autoalojamiento podr\u00edan acelerarla; las organizaciones que ya operan pilas autoalojadas examinar\u00e1n con mayor rigor la procedencia de los artefactos descargados desde repositorios p\u00fablicos. Los an\u00e1lisis de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> y el <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/\">estudio comparativo sobre costos de IA abierta frente a cerrada<\/a> de Convly son dos espacios id\u00f3neos para evaluar con honestidad la econom\u00eda de ese cambio, en lugar de reaccionar \u00fanicamente por impulso emocional.<\/p>\n<p>El costo importa aqu\u00ed porque, tras un incidente, existe la tentaci\u00f3n de sobreajustar la respuesta. Traer todos los cargas de trabajo internamente resulta costoso, exigente desde el punto de vista operativo y no elimina el riesgo de la cadena de suministro, sino que simplemente lo traslada a otro lugar. <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-api-cost-calculator\/\">Calculadora de costos de API de IA<\/a>modelo de costos de inferencia realista tiende a producir una respuesta m\u00e1s s\u00f3lida desde el punto de vista t\u00e9cnico que una reacci\u00f3n instintiva posterior al incidente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Longer-term_implications_for_AI_procurement\"><\/span>Implicaciones a largo plazo para la adquisici\u00f3n de IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la respuesta inmediata, la se\u00f1al m\u00e1s amplia derivada del ataque a OpenAI y Hugging Face es que la garant\u00eda de seguridad de los proveedores de IA se est\u00e1 convirtiendo progresivamente en una disciplina fundamental de adquisici\u00f3n. Las empresas que actualmente eval\u00faan a los proveedores de IA principalmente seg\u00fan la calidad del modelo y su precio deber\u00edan esperar que los cuestionarios de seguridad, las cl\u00e1usulas contractuales sobre notificaci\u00f3n de incidentes y la presentaci\u00f3n de pruebas de controles internos se conviertan en componentes est\u00e1ndar del proceso de compra. Los consejos de administraci\u00f3n y los comit\u00e9s de auditor\u00eda los solicitar\u00e1n. Los reguladores, en sectores que ya supervisan rigurosamente los riesgos asociados a la nube y a terceros, probablemente extender\u00e1n dicha supervisi\u00f3n a los proveedores de IA.<\/p>\n<p>Esto no significa que las empresas deban dejar de usar IA alojada. S\u00ed implica que los patrones informales de adopci\u00f3n impulsados por desarrolladores observados durante los \u00faltimos dos a\u00f1os \u2014una tarjeta de cr\u00e9dito, una clave de API y una integraci\u00f3n en producci\u00f3n\u2014 dif\u00edcilmente sobrevivir\u00e1n como opci\u00f3n predeterminada en entornos regulados. La debida diligencia sobre proveedores comenzar\u00e1 a parecerse cada vez m\u00e1s al proceso aplicado a cualquier otra dependencia cr\u00edtica de software como servicio (SaaS).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 ocurri\u00f3 exactamente en el ataque a OpenAI y Hugging Face?<\/strong> Los informes p\u00fablicos resumidos por AI Business identifican el incidente y sus implicaciones empresariales, pero la informaci\u00f3n forense detallada no form\u00f3 parte de la cobertura analizada aqu\u00ed. Las empresas deben seguir las comunicaciones directas de cada proveedor para obtener detalles autorizados.<\/p>\n<p><strong>\u00bfDebemos dejar de usar OpenAI o Hugging Face?<\/strong> No bas\u00e1ndose \u00fanicamente en un titular. La respuesta m\u00e1s s\u00f3lida consiste en inventariar la exposici\u00f3n, rotar las credenciales, verificar la procedencia de los artefactos y revisar las garant\u00edas contractuales, mientras se espera la informaci\u00f3n forense concreta de los propios proveedores.<\/p>\n<p><strong>\u00bfElimina el autoalojamiento este riesgo?<\/strong> No. El autoalojamiento reduce la exposici\u00f3n a una posible compromisi\u00f3n del proveedor alojado, pero introduce sus propias preocupaciones respecto a la cadena de suministro, especialmente en cuanto a la integridad de los pesos descargados y la seguridad de la infraestructura circundante.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 deben hacer primero las industrias reguladas?<\/strong> Incorporar formalmente la garant\u00eda de seguridad de los proveedores de IA al proceso existente de gesti\u00f3n de riesgos de terceros, incluyendo expectativas claras sobre la notificaci\u00f3n de incidentes, est\u00e1ndares para el acotamiento de credenciales y retenci\u00f3n de pruebas relacionadas con los artefactos de modelos consumidos desde repositorios p\u00fablicos.<\/p>\n<p><strong>\u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 esto a la adquisici\u00f3n de IA en 2026?<\/strong> Se prev\u00e9 que la garant\u00eda de seguridad pase de ser una verificaci\u00f3n informal a constituir una etapa obligatoria formal en el proceso de adquisici\u00f3n, y que los consejos de administraci\u00f3n formulen preguntas m\u00e1s incisivas sobre qu\u00e9 proveedores de IA est\u00e1n en producci\u00f3n, bajo qu\u00e9 controles operan y qu\u00e9 recursos de recuperaci\u00f3n existen en caso de un incidente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>En resumen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El ataque reportado contra OpenAI y Hugging Face, tal como lo resume AI Business, es, en el momento de redactar este art\u00edculo, una historia con m\u00e1s implicaciones que detalles concretos. Precisamente por eso, la respuesta \u00fatil para los lectores empresariales es estructural, no reactiva: tratar a los proveedores de IA como parte de la cadena de suministro, inventariar la exposici\u00f3n en t\u00e9rminos de credenciales, artefactos y datos, y revisar con cifras reales \u2014y no con reacciones instintivas\u2014 el equilibrio entre adquirir frente a autoalojar. Cualquiera que sea la versi\u00f3n final de los hallazgos forenses, las organizaciones mejor preparadas para absorberlos ser\u00e1n aquellas que ya hayan sentado estas bases.<\/p>\n<p><em>Fuentes: news.google.com. Informado el 24 de julio de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI Business has flagged a security incident touching OpenAI and Hugging Face. Detailed forensics remain limited, but the structural questions it raises for enterprise AI buyers are already clear.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1664,"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":[7],"tags":[984,969,979,857,968,983,426],"class_list":["post-1663","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news","tag-ai-procurement","tag-ai-security","tag-ai-supply-chain","tag-enterprise-ai","tag-hugging-face","tag-model-risk","tag-openai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1663","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"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1663"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1663\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1665,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1663\/revisions\/1665"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1664"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1663"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1663"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1663"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}