{"id":1845,"date":"2026-02-10T09:34:00","date_gmt":"2026-02-10T09:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/?p=1845"},"modified":"2026-02-10T09:34:00","modified_gmt":"2026-02-10T09:34:00","slug":"banca-ia-nativa-estrategia-y-futuro-del-mercado-financiero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2026\/02\/10\/banca-ia-nativa-estrategia-y-futuro-del-mercado-financiero\/","title":{"rendered":"Banca IA-Nativa. Estrategia y futuro del mercado financiero."},"content":{"rendered":"\n<p>2025 puede haber marcado un punto de inflexi\u00f3n en el paradigma financiero, en el que la transformaci\u00f3n digital de las dos \u00faltimas d\u00e9cadas deja paso a una metamorfosis profunda (no evoluci\u00f3n) que sit\u00faa al modelo \u201cIA-nativo\u201d como eje de la nueva banca. Si en la <a href=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2026\/01\/09\/ia-agentica-y-el-mercado-de-pagos-retos-para-marketing\/\">tribuna anterior<\/a> apuntamos el crecimiento de los sistemas de \u201cIA ag\u00e9ntica\u201d en el mercado de pagos, donde las entidades financieras y, sobre todo, las entidades de dinero electr\u00f3nico, est\u00e1n jugando un papel crucial, en estas p\u00e1ginas abordaremos la redefinici\u00f3n fundamental de la arquitectura bancaria institucional, la evoluci\u00f3n de la econom\u00eda operativa y la particular relaci\u00f3n emocional con el cliente. Recientes informes realizados por diversas consultoras como <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/seizing-the-agentic-ai-advantage#\/\">McKinsey<\/a>, <a href=\"\/www.deloitte.com\/content\/dam\/assets-zone4\/latam\/es\/docs\/services\/consulting\/2025\/stateofgenai_report_wave4_011725-final.pdf\">Deloitte<\/a>, <a href=\"\/www.accenture.com\/content\/dam\/accenture\/final\/accenture-com\/document-2\/Accenture-Age-AI-Banking-New-Reality.pdf\">Accenture<\/a> y otras revistas especializadas coinciden en que la diferencia entre las entidades que simplemente utilizan la inteligencia artificial y aquellas que han sido construidas partiendo de una arquitectura concebida y soportada por aplicaciones de IA, se ha convertido en la principal ventaja competitiva para obtener mayor rentabilidad, solidez y relevancia en el mercado.<\/p>\n\n\n\n<p>Podemos definir la \u201cbanca IA-nativa\u201d como un modelo de instituci\u00f3n financiera cuya estructura central, procesos de an\u00e1lisis de datos, toma de decisiones y capas de interacci\u00f3n han sido dise\u00f1ados de forma primigenia y exclusiva alrededor de sistemas de inteligencia artificial, con especial \u00e9nfasis en la IA generativa y la agentica. Mientras que los bancos tradicionales integran la IA como una capa perif\u00e9rica para optimizar procesos y tareas aisladas, los \u201cbancos IA-nativos\u201d operan bajo el concepto de un \u00abcerebro \u00fanico\u00bb o red de inteligencia unificada que permea cada funci\u00f3n de la entidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta concepci\u00f3n arquitect\u00f3nica implica que la IA no es un \u00aba\u00f1adido\u00bb al sistema (por otro lado, y en muchos casos, estando \u00e9ste construido sobre otros complejos sistemas heredados), sino que es el sistema mismo. En una entidad IA-nativa, la recopilaci\u00f3n de datos no se limita a registros transaccionales; se trata de un ciclo de retroalimentaci\u00f3n continuo donde cada interacci\u00f3n del usuario, cada se\u00f1al de mercado y cada proceso interno alimenta modelos de aprendizaje que se ajustan y responden en tiempo real. Diversas publicaciones de 2024\/2025 destacan que estas instituciones han trascendido los sistemas basados en reglas est\u00e1ticas, t\u00edpicos de la banca convencional digitalizada apresuradamente en las dos \u00faltimas d\u00e9cadas, para implementar plataformas inteligentes que pueden planificar, decidir y ejecutar flujos de trabajo complejos con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima.<\/p>\n\n\n\n<p>La transici\u00f3n hacia lo \u201cIA-nativo\u201d tambi\u00e9n implica una reingenier\u00eda de la confianza. Mientras que la banca tradicional se apoyaba en la presencia f\u00edsica y la longevidad de la marca, el banco IA-nativo construye su legitimidad a trav\u00e9s de la transparencia algor\u00edtmica y la capacidad de demostrar que sus modelos operan de manera \u00e9tica, sin sesgos y bajo un control riguroso de las entidades reguladoras y un marco de gobernanza confiable. En el cuadro siguiente exponemos algunas de las diferencias fundamentales en las dimensiones estructurales clave de ambos modelos de banca:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Dimensi\u00f3n<\/strong><\/td><td><strong>Banca convencional (digital)<\/strong><\/td><td><strong>Banca IA-nativa<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>N\u00facleo tecnol\u00f3gico<\/strong><\/td><td>Sistemas legados con capas de API.<\/td><td>Arquitectura unificada, nativa en la nube y centrada en IA.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Procesamiento de datos<\/strong><\/td><td>Por lotes (Batch processing).<\/td><td>Flujos de datos en tiempo real (Streaming analytics).<\/td><\/tr><tr><td><strong>Interacci\u00f3n con el cliente<\/strong><\/td><td>Chatbots basados en reglas y men\u00fas.<\/td><td>Agentes aut\u00f3nomos conversacionales con contexto completo.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Gesti\u00f3n de riesgos<\/strong><\/td><td>Modelos estad\u00edsticos retrospectivos.<\/td><td>Continua evaluaci\u00f3n predictiva y din\u00e1mica.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Estructura operativa<\/strong><\/td><td>Silos funcionales con procesos manuales activos.<\/td><td>Operaciones \u00abZero-touch\u00bb y flujos de trabajo aut\u00f3nomos.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>En el \u00faltimo lustro, el surgimiento de bancos IA-nativos ha pasado de ser una curiosidad de nicho a una fuerza disruptiva masiva. Este auge no se mide \u00fanicamente en el n\u00famero de nuevas licencias bancarias (solo en Espa\u00f1a, se ha multiplicado por dos el n\u00famero de entidades de dinero electr\u00f3nico), sino en la transformaci\u00f3n radical de los neobancos l\u00edderes y el nacimiento de startups con infraestructuras dise\u00f1adas espec\u00edficamente para la \u201cAI economy\u201d. Varios proyectos emblem\u00e1ticos representan la maduraci\u00f3n de este sector. Entre ellos, uno de los casos m\u00e1s notables es el de NuBank (Nu Holdings) que, aunque inici\u00f3 su andadura como un neobanco digital, ha consolidado su transici\u00f3n a una estrategia \u00abAI-first\u00bb durante 2025. Con una base de 127 millones de clientes, NuBank report\u00f3 en el tercer trimestre de 2025 unos ingresos de $4.200 millones, impulsados por la integraci\u00f3n de modelos fundacionales que personalizan la experiencia del cliente y optimizan la eficiencia operativa.<\/p>\n\n\n\n<p>En Europa, el banco holand\u00e9s Bunq se ha posicionado como el primer banco impulsado por IA del continente con el despliegue de \u00abFinn\u00bb, su asistente generativo de finanzas personales. Hacia finales de 2024 y durante todo 2025, Bunq ha reportado que su IA gestiona de forma aut\u00f3noma hasta el 90% de los tickets de soporte y el 40% de las consultas directas de los usuarios, redefiniendo el compromiso con el cliente sin aumentar la plantilla proporcionalmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Un hito reciente en 2025 ha sido la aparici\u00f3n de <a href=\"https:\/\/catenalabs.com\/\">Catena Labs<\/a>, que se ha propuesto construir el primer banco dise\u00f1ado para servir a los agentes de IA. Este modelo de negocio es particularmente innovador ya que no se trata de un banco para humanos que usan IA, sino de una infraestructura financiera donde los agentes aut\u00f3nomos de IA pueden validar su identidad y transaccionar dinero de forma segura en la emergente econom\u00eda agentica, contando con la confianza \u201cciega\u201d del cliente en la gesti\u00f3n de sus recursos econ\u00f3micos.<\/p>\n\n\n\n<p>La superioridad de los bancos IA-nativos no reside \u00fanicamente en su interfaz de usuario, sino en una estructura de costes y una capacidad de procesamiento de riesgos que las instituciones tradicionales encuentran casi imposible de replicar sin una reingenier\u00eda completa de sus sistemas. De hecho, la ratio de eficiencia (la relaci\u00f3n entre los gastos operativos incurridos y los ingresos generados) es quiz\u00e1s la m\u00e9trica donde la ventaja competitiva es m\u00e1s evidente. Si los bancos convencionales operan t\u00edpicamente con ratios situadas en torno al 50% (media europea del 54%; en Espa\u00f1a, el BBVA informa del 43% en 2025), los bancos IA-nativos han logrado romper esta barrera. NuBank, por ejemplo, ha reportado una ratio de eficiencia del 27,7% en el tercer trimestre de 2025. Esta eficiencia permite a estas entidades ofrecer mejores tasas a los ahorradores\/inversores, comisiones m\u00e1s bajas o nulas y una reinversi\u00f3n constante en innovaci\u00f3n de sus productos y servicios.<\/p>\n\n\n\n<p>La banca IA-nativa, por otro lado, utiliza modelos de aprendizaje profundo que superan con creces las capacidades de los sistemas basados en reglas de los bancos convencionales. En 2025, se han documentado avances significativos en:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Detecci\u00f3n de fraude en tiempo real. Los sistemas analizan m\u00e1s de 5.000 atributos de datos por transacci\u00f3n en milisegundos, permitiendo identificar patrones de fraude complejos que son invisibles para la gesti\u00f3n humana y para los algoritmos tradicionales. Esto se ha traducido en una reducci\u00f3n de hasta el 85% en los falsos positivos.<\/li>\n\n\n\n<li>Suscripci\u00f3n din\u00e1mica del cr\u00e9dito. En lugar de depender de informes de cr\u00e9dito retrospectivos y scoring est\u00e1ticos, los bancos IA-nativos utilizan modelos predictivos con an\u00e1lisis de datos en tiempo real para ajustar los l\u00edmites de cr\u00e9dito y las tasas de inter\u00e9s de forma personalizada, lo que mejora la precisi\u00f3n de la aprobaci\u00f3n y reduce la exposici\u00f3n al riesgo.<\/li>\n\n\n\n<li>Cumplimiento normativo (RegTech). La automatizaci\u00f3n del cumplimiento y, especialmente, la detecci\u00f3n de blanqueo de capitales permite a estas entidades adaptarse a nuevas regulaciones, como las directivas de servicios de pago, de protecci\u00f3n de datos, de los servicios de atenci\u00f3n al cliente o la Ley de IA de la UE, de manera casi instant\u00e1nea, reduciendo los costes de cumplimiento hasta en un 70%.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La arquitectura de \u00abcerebro \u00fanico\u00bb permite experimentar y escalar soluciones a una velocidad sin precedentes. El n\u00famero de nuevos casos de uso de IA lanzados por los bancos l\u00edderes se triplic\u00f3 entre finales de 2024 y mediados de 2025. Mientras que un banco tradicional puede tardar meses o a\u00f1os en integrar una nueva funcionalidad en su core bancario heredado, una entidad IA-nativa puede desplegar y probar modelos en semanas, detectando y captando oportunidades de mercado antes que sus competidores.<\/p>\n\n\n\n<p>Para sobresalir en un mercado donde la digitalizaci\u00f3n ya es un est\u00e1ndar, los bancos IA-nativos est\u00e1n recurriendo a un conjunto de herramientas de \u00abprecisi\u00f3n\u00bb que redefinen la experiencia del cliente y la operatividad institucional. Entre ellas, la IA-ag\u00e9ntica ha supuesto un salto cualitativo respecto de la \u201cIA asistencial\u201d, pasando de chatbot que responden a las consultas planteadas por los clientes a ofrecer agentes aut\u00f3nomos que pueden realizar tareas en nombre \u00e9ste. Un ejemplo son los \u201cpilotos autom\u00e1ticos\u201d financieros o sistemas que gestionan de forma aut\u00f3noma el flujo de caja del usuario, moviendo fondos sin intervenci\u00f3n humana entre cuentas de ahorro o de inversi\u00f3n, o pago de facturas para maximizar el rendimiento y evitar cargos por descubierto. Otro m\u00e1s avanzado es el asesoramiento proactivo en el que la IA analiza los patrones de gasto y alerta al usuario sobre suscripciones no deseadas o sugiere cambios en el comportamiento financiero o de gasto antes de que se produzca un problema.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, mientras que la banca tradicional segmenta a sus clientes en grupos \u201cmanejables\u201d caracterizados por diferentes criterios como niveles de renta, atributos sociodemogr\u00e1ficos, etc., los bancos IA-nativos utilizan anal\u00edticas predictivas para tratar a cada cliente como un segmento individualizado. Han hecho realidad lo que hace casi una d\u00e9cada defin\u00ed como estrategias \u201c<a href=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2017\/05\/08\/brain-centric-marketing\/\">Brain centric<\/a>\u201d desarrolladas por una <a href=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2025\/09\/09\/la-nueva-geometria-del-marketing\/\">nueva geometr\u00eda del marketing<\/a> basada en la hiper-personalizaci\u00f3n din\u00e1mica (a nivel individuo) de las ofertas de productos y servicios, donde las interfaces de la aplicaci\u00f3n y las comunicaciones se ajustan en tiempo real seg\u00fan el contexto del usuario. Se ha demostrado que este enfoque aumenta el \u00e9xito del cross-selling y del up-selling un 20%-30%.<\/p>\n\n\n\n<p>Como herramientas de seguridad y diferenciaci\u00f3n, han implementado la biometr\u00eda conductual mediante la cual la IA rastrea la forma \u00fanica con la que un usuario interact\u00faa con su dispositivo (ritmo de tecleo, presi\u00f3n, movimientos del rat\u00f3n) para autenticar transacciones de forma invisible, eliminando la fricci\u00f3n de las contrase\u00f1as sin comprometer la seguridad. Esta es otra forma de eliminar la llamada latencia humana, como hacen las plataformas de automatizaci\u00f3n financiera IA-nativas que permiten el procesamiento inteligente de documentos (IDP) mediante el uso de NLP (procesamiento de lenguaje natural) y visi\u00f3n artificial para procesar instant\u00e1neamente documentos de KYC, contratos de pr\u00e9stamos e informes regulatorios, reduciendo el tiempo de procesamiento manual en un 70-85%. O el de los sistemas de conciliaci\u00f3n predictiva para casar transacciones y detectar anomal\u00edas en tiempo real, liberando a los equipos humanos para tareas de an\u00e1lisis de alto nivel.<\/p>\n\n\n\n<p>En este nuevo escenario, el \u00e9xito de la banca IA-nativa depender\u00e1 m\u00e1s que de la tecnolog\u00eda, de la aceptaci\u00f3n de los usuarios. En 2025, la percepci\u00f3n del mercado est\u00e1 marcada por una mezcla de curiosidad, utilidad pr\u00e1ctica y una persistente preocupaci\u00f3n por la privacidad y la deshumanizaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre entidad y cliente. Adem\u00e1s, existe una notable disparidad entre la autopercepci\u00f3n del conocimiento sobre IA y la realidad de cada usuario. Seg\u00fan el <a href=\"\/stories.td.com\/volumes\/default\/article\/TDBank_AI_InsightsReport.pdf\">AI Insights Report<\/a>, de TD Bank, aunque la mayor\u00eda de los consumidores afirma estar familiarizado con la IA, una gran proporci\u00f3n no logra identificar correctamente afirmaciones b\u00e1sicas sobre tecnolog\u00eda y, menos a\u00fan, cuando la educaci\u00f3n financiera es deficiente. De hecho, los millennials se perfilan como el grupo con mayor conocimiento real y los m\u00e1s dispuestos a confiar en el asesoramiento financiero impulsado por IA; la generaci\u00f3n Z, aunque son los m\u00e1s c\u00f3modos delegando tareas transaccionales a la IA (como realizar pedidos autom\u00e1ticos), muestran una menor profundidad de conocimiento t\u00e9cnico que los millennials. Los baby boomers, por su parte, mantienen el nivel m\u00e1s alto de escepticismo, prefiriendo abrumadoramente la interacci\u00f3n humana, especialmente para decisiones financieras complejas como las inversiones de riesgo o la planificaci\u00f3n para la jubilaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los hallazgos cr\u00edticos detectados en el <a href=\"\/www.accenture.com\/content\/dam\/accenture\/final\/industry\/banking\/document\/Accenture-Banking-Consumer-Study.pdf\">Global Banking Consumer Study<\/a>, de Accenture, es que la digitalizaci\u00f3n masiva ha erosionado la conexi\u00f3n emocional. Muchos clientes sienten que sus bancos son \u00abfuncionalmente correctos, pero emocionalmente vac\u00edos\u00bb. En conjunto, los consumidores conf\u00edan en los bancos por los est\u00e1ndares de seguridad de sus datos, pero desconf\u00edan del uso de la IA para tomar decisiones de financiaci\u00f3n o inversi\u00f3n particulares o por los riesgos de hackeo asociados a los sistemas de IA. Esta resistencia indica que los bancos IA-nativos deben esforzarse por demostrar \u00abempat\u00eda algor\u00edtmica\u00bb, utilizando la personalizaci\u00f3n no para vender m\u00e1s, sino para proteger y mejorar activamente el bienestar financiero del cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Para los bancos convencionales, la competencia con los bancos IA-nativos requiere una transformaci\u00f3n que va m\u00e1s all\u00e1 del \u201clook &amp; feel\u201d de la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil. El objetivo es dejar de ser entidades transaccionales para convertirse en socios confiables superando su tecnolog\u00eda heredada mediante la inversi\u00f3n en plataformas IA-nativas reales con la agilidad necesaria para integrar agentes de IA autorizados por los clientes para que controlen el uso de sus datos, transformando la IA \u00abartificial\u00bb en una IA \u00abconfiable\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>La observaci\u00f3n de la tendencia del mercado deja como conclusi\u00f3n que la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial a las finanzas no es un lujo tecnol\u00f3gico, sino un imperativo \u00e9tico y operativo para alcanzar la excelencia. La verdadera excelencia financiera, que en la era de la IA no se define por el tama\u00f1o del balance, la solvencia, la productividad o el n\u00famero de clientes, sino por la capacidad para actuar con precisi\u00f3n, integridad y empat\u00eda tanto a escala masiva como a t\u00edtulo individual, con cada cliente. En este sentido, la banca IA-nativa ofrece como promesa revolucionaria a\u00f1adida la democratizaci\u00f3n del acceso al asesoramiento financiero de alta calidad que anteriormente solo estaba disponible para los grandes patrimonios. Al reducir los costes operativos a m\u00ednimos, estas entidades pueden permitirse centrar sus esfuerzos en la protecci\u00f3n y acompa\u00f1amiento del cliente, en la creaci\u00f3n de valor real.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, el camino hacia esta excelencia est\u00e1 plagado de desaf\u00edos. La industria debe balancear la tensi\u00f3n entre la automatizaci\u00f3n y la necesidad humana de conexi\u00f3n, entre la eficiencia algor\u00edtmica y la justicia social, entre la innovaci\u00f3n r\u00e1pida y la estabilidad del sistema. Aquellas instituciones, ya sean neobancos o banca convencional, que logren integrar la IA con la sabidur\u00eda y el prop\u00f3sito humano ser\u00e1n las que lideren la pr\u00f3xima d\u00e9cada. La IA es, en \u00faltima instancia, la herramienta que permitir\u00e1 a la banca volver a su prop\u00f3sito original de ser el catalizador de las aspiraciones individuales y la seguridad financiera de las personas, pero esta vez con una precisi\u00f3n y un alcance que nunca hab\u00edamos imaginado.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jos%C3%A9-manuel-navarro-llena\/\"><strong>Jos\u00e9 Manuel Navarro Llena<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Director Estrategia y Marca\u00a0<a href=\"https:\/\/sefide.com\/\">SEFIDE EDE<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Articulo publicado en IT Digital Magazine de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ituser.es\/\">ITUser<\/a> n\u00ba35, p\u00e1ginas\u00a0<a href=\"http:\/\/chrome-extension:\/\/efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj\/https:\/\/www.itdmgroup.es\/whitepapers\/content-download\/61843b3b-e7fc-4195-b517-dd169b3b0e82\/itdm-35.pdf?s=mini\">60-64<\/a><\/p>\n\n\n\n<div data-wp-interactive=\"core\/file\" class=\"wp-block-file\"><object data-wp-bind--hidden=\"!state.hasPdfPreview\" hidden class=\"wp-block-file__embed\" data=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/files\/2026\/02\/itdm-35_Banca-IA-Nativa.pdf\" type=\"application\/pdf\" style=\"width:100%;height:600px\" aria-label=\"Incrustado de itdm-35_Banca IA Nativa.\"><\/object><a id=\"wp-block-file--media-d20d84d8-99cc-48ad-bb81-f42be0608923\" href=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/files\/2026\/02\/itdm-35_Banca-IA-Nativa.pdf\">itdm-35_Banca IA Nativa<\/a><a href=\"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/files\/2026\/02\/itdm-35_Banca-IA-Nativa.pdf\" class=\"wp-block-file__button wp-element-button\" download aria-describedby=\"wp-block-file--media-d20d84d8-99cc-48ad-bb81-f42be0608923\">Descarga<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>2025 puede haber marcado un punto de inflexi\u00f3n en el paradigma financiero, en el que la transformaci\u00f3n digital de las dos \u00faltimas d\u00e9cadas deja paso a una metamorfosis profunda (no evoluci\u00f3n) que sit\u00faa al modelo \u201cIA-nativo\u201d como eje de la nueva banca. 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