{"id":186524,"date":"2026-10-03T17:21:49","date_gmt":"2026-10-03T17:21:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/?p=186524"},"modified":"2026-10-26T10:16:32","modified_gmt":"2026-10-26T10:16:32","slug":"cost-savings-is-not-a-strategy-how-to-decide-where-ai-creates-real-value","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/insights\/cost-savings-is-not-a-strategy-how-to-decide-where-ai-creates-real-value\/","title":{"rendered":"El ahorro de costos no es una estrategia: C\u00f3mo decidir d\u00f3nde la inteligencia artificial genera un valor real"},"content":{"rendered":"
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La diferencia no radica en si una empresa utiliza la inteligencia artificial. Lo que importa es saber d\u00f3nde se encuadra.<\/p>

En el mercado de medios de comunicaci\u00f3n no hay falta de ambici\u00f3n en materia de IA en este momento. Casi todas las empresas est\u00e1n llevando a cabo proyectos piloto, cada proveedor de software tiene una nueva funci\u00f3n para mostrar, y cada empresa tiene un folleto que promete transformaci\u00f3n. Sin embargo, a pesar de toda esta actividad, una pregunta sigue siendo sorprendentemente dif\u00edcil de responder:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfD\u00f3nde realmente genera la IA ventaja competitiva?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El costo de cometer un error en esa decisi\u00f3n ya est\u00e1 bien documentado. Un estudio ampliamente citado de 2025 realizado por el MIT revel\u00f3 que aproximadamente el 95% de los proyectos piloto de IA generativa empresariales no produjo ning\u00fan impacto medible en los resultados financieros, a pesar de haber invertido decenas de miles de millones de d\u00f3lares. La propia tecnolog\u00eda rara vez era el problema. El informe apuntaba, en cambio, a una brecha entre la experimentaci\u00f3n y los sistemas capaces de aprender, adaptarse e integrarse de manera efectiva en la forma en que se realiza la labor cotidiana.<\/p>

En Kingsley Gate pasamos gran parte de nuestro tiempo junto con los operadores que generan valor dentro de las empresas. Un tema que no se puede pasar por alto es el de que los l\u00edderes que est\u00e1n avanzando en la innovaci\u00f3n no son los que implementan la mayor cantidad de IA. Son los que tienen un filtro claro sobre d\u00f3nde debe colocarse.<\/p>

Para comprender mejor esa disciplina, Alison Woodhead, socio s\u00e9nior de Kingsley Gate, pas\u00f3 tiempo en conversaciones con Robert Root, socio de Transformation de Southfield Capital. Como ejecutivo de operaciones que apoya empresas de servicios empresariales propiedad de fundadores y directivos, Root eval\u00faa estas decisiones en todas las empresas del portafolio todos los d\u00edas. Su marco de trabajo es notablemente pr\u00e1ctico.<\/p>

Para Root, esta oportunidad puede ser particularmente significativa en el mercado de la mediana empresa. Hist\u00f3ricamente, las empresas m\u00e1s peque\u00f1as carec\u00edan de los presupuestos tecnol\u00f3gicos y los recursos de ingenier\u00eda de las empresas m\u00e1s grandes.<\/p>

La IA tiene el potencial de cambiar esa ecuaci\u00f3n, dando a las empresas que act\u00faan de manera inteligente la oportunidad no solo de ponerse al d\u00eda, sino tambi\u00e9n de superar a los competidores m\u00e1s grandes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\u201cEs el tema del momento. La realidad de la inteligencia artificial en la actualidad es que todo es inteligencia artificial. Todo el mundo est\u00e1 incorporando la inteligencia artificial en todas las \u00e1reas. Las personas deben ser muy estrat\u00e9gicas y reflexivas sobre d\u00f3nde la utilizan.\u201d<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u2014 Robert Root \u2013 Socio de Transformaci\u00f3n en Southfield Capital<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En \u00faltima instancia, su enfoque se reduce a un principio central: no empezar con la inteligencia artificial. Comienza con lo que hace que tu negocio sea \u00fanico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Comienza con el moat de datos, no con el men\u00fa de software<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La primera pregunta que Root hace no es \u00bfD\u00f3nde podr\u00edamos utilizar la inteligencia artificial?<\/em>\u00a0 La respuesta a eso es casi siempre En todas partes.<\/em><\/p>

En cambio, \u00e9l hace una pregunta mucho m\u00e1s dif\u00edcil:<\/strong> \u00bfQu\u00e9 sabe nuestro negocio que nadie m\u00e1s lo sabe?<\/em>
\u00c9se es lo que \u00e9l llama el moat de datos. Un moat de datos es la informaci\u00f3n exclusiva que una empresa genera simplemente al operar su negocio. Cualquiera puede comprar software y los modelos de inteligencia artificial est\u00e1n cada vez m\u00e1s accesibles. La informaci\u00f3n en el moat de datos de una empresa es \u00fanica. Refleja a\u00f1os de interacci\u00f3n con los clientes, la historia operativa, los flujos de trabajo, los resultados y el conocimiento institucional que los competidores no pueden replicar f\u00e1cilmente. Cuando se aplica la inteligencia artificial a esa informaci\u00f3n exclusiva, se vuelve mucho m\u00e1s dif\u00edcil copiarlas. La inteligencia artificial convierte esa informaci\u00f3n exclusiva en productos, servicios e insights diferenciados.<\/p>

Esta distinci\u00f3n queda m\u00e1s clara a trav\u00e9s de dos ejemplos muy distintos.<\/p>

Tomemos el procesamiento de facturas. Casi todas las plataformas ERP ahora ofrecen capacidades de inteligencia artificial para leer facturas, extraer datos y automatizar las aprobaciones. Para la mayor\u00eda de las empresas, comprar esa capacidad es exactamente la decisi\u00f3n correcta. Pagar facturas no es una ventaja competitiva. No se est\u00e1 creando ning\u00fan conocimiento propio, y por lo tanto no hay raz\u00f3n para crear nada personalizado.<\/p>

Ahora consideremos una empresa de gesti\u00f3n de flotas que se encarga del mantenimiento de los carretillas elevadoras industriales. Cada visita de mantenimiento genera informaci\u00f3n \u00fanica para esa empresa: horas de funcionamiento del equipo, historial de reparaciones, comportamiento del operador, fallas de los componentes, ciclos de reemplazo, cumplimiento de los contratos y costos de propiedad durante toda la vida \u00fatil del equipo. Con el tiempo, esto se convierte en inteligencia operativa propia. Ese es el valor diferencial.<\/p>

Aplicado a esos datos, la IA hace mucho m\u00e1s que automatizar la gesti\u00f3n de la documentaci\u00f3n. Los clientes pagan el coste total de propiedad m\u00e1s bajo y la m\u00e1xima disponibilidad operativa de su flota, y el flujo de mantenimiento es exactamente el material b\u00e1sico necesario para ofrecer ambas cosas. Puede verificar las facturas en funci\u00f3n de los acuerdos de servicio, identificar autom\u00e1ticamente las violaciones de los contratos, predecir fallas de los equipos antes de que ocurran, recomendar la sustituci\u00f3n de piezas y, en \u00faltima instancia, convertirse en una plataforma de asesoramiento que ayuda a los clientes a reducir los tiempos de inactividad y a reducir el coste total de propiedad. Nada de esto proviene del propio modelo de IA. Provienen de los datos que solo esa empresa posee.<\/p>

Como explica Root:\u00a0 \u201cVolver a este foso de datos significa realmente pensar en qu\u00e9 es lo que ofrece tu negocio y qu\u00e9 es lo que lo hace \u00fanico. Comienza por ah\u00ed, no con la lista de caracter\u00edsticas del software que ya tienes.\u201d<\/strong><\/p>

Esta distinci\u00f3n cambia por completo la conversaci\u00f3n. La ventaja competitiva no proviene de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en un bien com\u00fan. La ventaja competitiva proviene de los datos propios.<\/p>

Es una disciplina que cualquier l\u00edder puede aplicar en cualquier sector. El foso rara vez es la parte m\u00e1s llamativa del negocio. Pero es la parte que ning\u00fan competidor puede replicar.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La trampa de la eficiencia, o cuando \u201cm\u00e1s r\u00e1pido\u201d hace que las cosas sean m\u00e1s lentas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El error m\u00e1s com\u00fan es la imagen en espejo de esa disciplina: tratar a toda la eficiencia impulsada por la inteligencia artificial como progreso. Las empresas incorporan asistentes de inteligencia artificial a las herramientas que ya utilizan, pero rara vez se detienen a preguntarse si est\u00e1n simplificando el trabajo o simplemente a\u00f1adiendo otra capa a \u00e9l.<\/p>

Esta distinci\u00f3n es importante. Un estudio de Harvard Business Review revel\u00f3 que los empleados interact\u00faan con las aplicaciones aproximadamente 1.200 veces al d\u00eda, perdiendo cerca de cuatro horas a la semana simplemente reorient\u00e1ndose despu\u00e9s de cada cambio. En las empresas de tama\u00f1o medio, donde las personas a menudo se encargan de m\u00faltiples funciones y trabajan en varios sistemas, a\u00f1adir otra capa de herramientas desconectadas puede agravar el problema.<\/p>

La IA deber\u00eda reducir esa fragmentaci\u00f3n, no aumentarla. El objetivo no es hacer que los cinco pasos separados sean marginalmente m\u00e1s r\u00e1pidos. El objetivo es preguntarse si esos cinco pasos deber\u00edan existir de manera independiente. De lo contrario, la herramienta dise\u00f1ada para ahorrar tiempo podr\u00eda terminar consumiendo m\u00e1s tiempo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La IA no es un cuarto impulso. En realidad, conecta los otros tres.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Los operadores han centrado durante mucho tiempo la creaci\u00f3n de valor en tres factores: las personas, los procesos y la tecnolog\u00eda. Es tentador considerar a la IA como un cuarto factor. Root ve las cosas de manera diferente. El verdadero potencial de la IA radica en conectar los otros tres, lo que permite a las empresas repensar c\u00f3mo se realiza el trabajo en las distintas funciones, sistemas y procesos, en lugar de simplemente hacer que las tareas individuales sean m\u00e1s r\u00e1pidas.<\/p>

Aplicada de manera restringida, la IA puede hacer que una tarea existente sea m\u00e1s r\u00e1pida. Aplicada de manera m\u00e1s estrat\u00e9gica, puede conectar a personas, procesos y sistemas que hist\u00f3ricamente operaban de forma separada, permitiendo a los l\u00edderes replantearse c\u00f3mo se realiza el trabajo de principio a fin. La oportunidad no consiste simplemente en optimizar los pasos individuales, sino en preguntarse si esos pasos, las transferencias de responsabilidades y los l\u00edmites funcionales deben existir de la misma manera en todas las situaciones. Este tipo de redise\u00f1o requiere comprender c\u00f3mo realmente se realiza el trabajo, no c\u00f3mo aparece en un organigrama o un mapa de procesos.<\/p>

Eso no significa reinventar todo. Para las tareas que son en gran medida transaccionales o que no contribuyen a lo que hace que la empresa sea distintiva, la inteligencia artificial ya integrada en el software existente puede ser m\u00e1s que suficiente. Un CRM que ayuda a los vendedores a organizar su cartera de clientes y realizar un seguimiento de manera m\u00e1s efectiva no requiere una soluci\u00f3n personalizada.<\/p>

El c\u00e1lculo cambia a medida que la labor se acerca al n\u00facleo de lo que hace que el negocio sea valioso. All\u00ed, la IA puede conectar datos propios con las personas que toman las decisiones y los procesos a trav\u00e9s de los cuales se entrega el valor. Usada de esta manera, el objetivo no es simplemente automatizar el trabajo o reducir el n\u00famero de empleados. Se trata, como dice Root, de \u201c10x\u201d la capacidad de las personas, d\u00e1ndoles mejor informaci\u00f3n, mejores herramientas y la capacidad de tomar mejores decisiones.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A veces la inversi\u00f3n en IA m\u00e1s inteligente es la que no se hace<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Algunas de las decisiones m\u00e1s dif\u00edciles en inteligencia artificial son aquellas en las que la tecnolog\u00eda funciona claramente, pero la inversi\u00f3n sigue sin tener sentido. Consideremos una herramienta de inteligencia artificial que podr\u00eda hacer que la funci\u00f3n de recursos humanos fuera mucho m\u00e1s eficiente. La herramienta hace todo lo que promete. Pero el equipo de recursos humanos est\u00e1 formado por dos personas, y la empresa a\u00fan necesitar\u00e1 a ambas despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n. La eficiencia es real. El valor econ\u00f3mico no lo es.<\/p>

Es un ejemplo simple, pero apunta a una distinci\u00f3n que Root cree que a menudo se pierde en la inmediatez de adoptar la inteligencia artificial: la eficiencia es un resultado, no una estrategia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\u201cNo empiezo con el enfoque de la eficiencia en la conducci\u00f3n. Eso me resulta aburrido. Las econom\u00edas de costos no son una estrategia. Son un medio para lograr un fin. As\u00ed que, conc\u00e9dete tiempo para definir con precisi\u00f3n qu\u00e9 es lo que quieres que sea el resultado final.\u201d<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u2014 Robert Root \u2013 Socio de Transformaci\u00f3n en Southfield Capital<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Este punto final es importante. La cuesti\u00f3n no es simplemente si la IA puede reducir el tiempo, los costos o el n\u00famero de empleados. La cuesti\u00f3n es qu\u00e9 intente hacer el negocio con la capacidad que crea. Las aplicaciones m\u00e1s valiosas pueden generar eficiencias a lo largo del camino, pero esa eficiencia puede luego financiar inversiones que fortalezcan la oferta, mejoren la experiencia del cliente o generen nuevas fuentes de crecimiento.<\/p>

El objetivo no consiste simplemente en hacer que el negocio sea m\u00e1s econ\u00f3mico de administrar. Se trata de crear la capacidad para lo que Root describe en otros lugares como los beneficios de segunda y tercera orden de la IA: nuevos servicios, nuevos modelos de negocio y nuevas oportunidades de mercado.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Haz dos cosas a velocidad de rel\u00e1mpago,\nno ocho a paso lento.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Decidir d\u00f3nde se ubica la IA no es solo la mitad de la disciplina. La otra mitad es la secuenciaci\u00f3n. El entusiasmo puede r\u00e1pidamente convertirse en el enemigo de la ejecuci\u00f3n. Un caso de uso prometedor se convierte en cinco, luego en diez, con recursos distribuidos entre todos ellos y muy pocos de ellos terminan realmente en la empresa.<\/p>

Root defiende el enfoque opuesto:<\/strong> Elige uno o dos casos de uso de alto valor, act\u00faa r\u00e1pidamente y haz que los resultados sean visibles en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>

El \u00e9xito genera impulso. Una vez que la gente ve lo que es posible, comienza a identificar oportunidades en su propio trabajo. Las siguientes ideas provienen de las personas m\u00e1s cercanas a los problemas, informadas por lo que la organizaci\u00f3n ya ha aprendido.<\/p>

La experiencia del mercado en general refuerza el punto de vista de Root. Bain descubri\u00f3 que, aunque la mayor\u00eda de las empresas de portafolio de capital de riesgo estaban experimentando con la inteligencia artificial generativa, solo unas 20% hab\u00edan trasladado los casos de uso a la producci\u00f3n y estaban obteniendo resultados concretos. Las empresas que estaban logrando los mayores avances no estaban tratando de resolver todo de una vez. Estaban construyendo capacidades, centrando la inteligencia artificial en prioridades estrat\u00e9gicas y gestionando de manera decisiva la incertidumbre.<\/p>

Este tipo de enfoque requiere implicaci\u00f3n de la parte superior de la organizaci\u00f3n. Dado que la IA puede conectar a las personas, los procesos y la tecnolog\u00eda entre las distintas \u00e1reas funcionales, ning\u00fan departamento en solitario puede aprovechar esta oportunidad. Debe ser una prioridad para la direcci\u00f3n, con el CEO que defina la direcci\u00f3n y imponga decisiones sobre d\u00f3nde concentrarse.<\/p>

El factor diferencial rara vez es el acceso a la tecnolog\u00eda. Lo que realmente importa es la disciplina de liderazgo para elegir d\u00f3nde invertir, actuar r\u00e1pidamente, aprender y construir a partir de ah\u00ed.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El premio es una empresa m\u00e1s valiosa, no una oficina administrativa m\u00e1s barata<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Usada con este tipo de disciplina, la IA no deber\u00eda hacer que las empresas parezcan m\u00e1s similares. Debe ayudarles a centrarse a\u00fan m\u00e1s en lo que ya les hace distintivos. Esto lleva el argumento de vuelta al punto de partida de Root: el moat de datos.<\/p>

A medida que los modelos y software de inteligencia artificial se vuelven cada vez m\u00e1s accesibles, la ventaja pasa a depender de lo que una empresa conoce de forma exclusiva y de la manera efectiva en que puede convertir ese conocimiento en mejores decisiones, mejores experiencias para los clientes y nuevas fuentes de valor.<\/p>

El an\u00e1lisis de McKinsey sobre las empresas respaldadas por fondos de capital riesgo revel\u00f3 que aquellas con el nivel m\u00e1s alto de madurez en inteligencia artificial ten\u00edan un m\u00faltiplo de ingresos promedio de 31 veces, mientras que la ganancia media por empleado era un 52% superior a las empresas con el nivel siguiente de madurez en inteligencia artificial. La oportunidad no consiste simplemente en reducir los costos de la empresa. Se trata de crear una empresa m\u00e1s diferenciada y, en \u00faltima instancia, m\u00e1s valiosa.<\/p>

Eso requiere una pregunta inicial diferente.<\/strong> No \u00bfD\u00f3nde podemos utilizar la IA?<\/strong><\/em> o incluso \u00bfD\u00f3nde nos puede ahorrar dinero la IA?<\/strong><\/em><\/p>

Pero: \u00bfQu\u00e9 sabe nuestro negocio que otros no saben, y c\u00f3mo puede la inteligencia artificial ayudar a convertir esa ventaja en mayor valor?<\/strong><\/p>

Esta es la disciplina que separa la adopci\u00f3n de IA de la estrategia de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Este art\u00edculo forma parte de una serie de Insights de Kingsley Gate que se basa en una conversaci\u00f3n entre Alison Woodhead y Robert Root, as\u00ed como en la aparici\u00f3n de Root en el programa Nasdaq Trade Talks de abril de 2026. Los extractos se utilizan con permiso.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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  1. La investigaci\u00f3n de NANDA de MIT sobre la adopci\u00f3n de IA generativa en las empresas (\u201cThe GenAI Divide: State of AI in Business 2025\u201d), seg\u00fan lo reportado por Fortuna<\/a>, agosto de 2025.<\/p><\/li>

  2. Harvard Business Review, \u201c\u00bfCu\u00e1nto tiempo y energ\u00eda desperdiciamos alternando entre aplicaciones?\u201d<\/a>, agosto de 2022.<\/p><\/li>

  3. Informe Bain Global Private Equity 2025<\/a><\/p><\/li>

  4. McKinsey & Company, \u201cM\u00e1s all\u00e1 de la productividad: C\u00f3mo la inteligencia artificial crea valor en el sector del capital privado.\u201d<\/a><\/p><\/li>

  5. Southfield Capital \/ Negociaciones de Nasdaq Trade, \u201cIntegraci\u00f3n de la inteligencia artificial en las operaciones de Private Equity y Banca de Inversi\u00f3n\u201d,\u201d<\/a> Presentaci\u00f3n en marzo de 2026.<\/p><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La diferencia no radica en si una empresa utiliza la inteligencia artificial. Lo que importa es saber d\u00f3nde se inserta. No hay escasez de [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":17,"featured_media":186525,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","inline_featured_image":false,"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":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","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":[34],"tags":[],"insightlocation":[],"post_folder":[],"class_list":["post-186524","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186524","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=186524"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186524\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":186702,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186524\/revisions\/186702"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/186525"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=186524"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=186524"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=186524"},{"taxonomy":"insightlocation","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/insightlocation?post=186524"},{"taxonomy":"post_folder","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kingsleygate.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/post_folder?post=186524"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}