{"id":613261,"date":"2024-11-04T05:32:12","date_gmt":"2024-11-04T13:32:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots"},"modified":"2026-01-29T17:32:13","modified_gmt":"2026-01-30T01:32:13","slug":"virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/virtual-agents-breaking-free-from-the-limits-of-traditional-chatbots","title":{"rendered":"Agentes virtuales: M\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites de los chatbots tradicionales"},"content":{"rendered":"

[vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Con vol\u00famenes de atenci\u00f3n al cliente cada vez mayores y una deserci\u00f3n de los agentes que ya se acerca al 40%, estas tendencias est\u00e1n creando un efecto de bola de nieve en los contact centers que puede repercutir negativamente en las experiencias de los clientes y reducir los ingresos.<\/span><\/p>\n

Ante este desaf\u00edo, las empresas recurren a los bots para cerrar la brecha. Pero, aunque los chatbots tradicionales han sido la soluci\u00f3n est\u00e1ndar para potenciar las capacidades de autoservicio, fueron dise\u00f1ados para fines m\u00e1s limitados. Los bots est\u00e1n predefinidos con una tarea espec\u00edfica y ofrecen flexibilidad limitada.<\/span><\/p>\n

No pueden manejar la ambig\u00fcedad como un humano, conversar sobre un tema concreto o personalizar la informaci\u00f3n de forma que sea \u00fanica para tu marca. Es posible trasladar las consultas complejas a los agentes humanos, pero sin contexto los clientes se ven obligados a repetirse, lo que contribuye a que tengan malas experiencias.<\/span><\/p>\n

Los agentes virtuales<\/span><\/a>, que son el siguiente paso en la IA conversacional, potencian el autoservicio porque ayudan a las organizaciones a ampliar su alcance mediante el contexto y la adaptabilidad. En lugar de responder \u00fanicamente a entradas espec\u00edficas, los agentes virtuales de IA utilizan la comprensi\u00f3n del lenguaje natural para interpretar los comentarios de los clientes en tiempo real, ajustar din\u00e1micamente las respuestas en funci\u00f3n del flujo de la conversaci\u00f3n y captar el contexto que tambi\u00e9n puede entregarse a los agentes humanos.<\/span><\/p>\n

Esto permite<\/span> interacciones m\u00e1s personalizadas y complejas<\/span><\/a> que las que pueden ofrecer los chatbots basados en funciones. Los chatbots de IA transfieren informaci\u00f3n a los agentes humanos sin altobajos y no solo ofrecen soporte automatizado, sino que tambi\u00e9n est\u00e1n entrenados para expresar empat\u00eda hacia tus clientes.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Agentes virtuales: El nuevo hito de los robots tradicionales<\/span><\/h2>\n

En el pasado, las primeras conversaciones sobre la implantaci\u00f3n de un bot versaban sobre su funci\u00f3n. Era una cuesti\u00f3n de elegir chatbot o voicebot. Y luego, de qu\u00e9 consultas manejar\u00eda.<\/span><\/p>\n

El siguiente paso era comprender qu\u00e9 flujo necesitaba el bot para gestionar sus tareas y, a continuaci\u00f3n, dise\u00f1arlo.<\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de todo ese esfuerzo, tal vez acababas teniendo un bot decente, pero con limitaciones significativas. Si el bot encuentra una pregunta fuera de su gui\u00f3n predefinido, se atasca. No puede aprender de los datos nuevos, mejorar sus respuestas con el tiempo ni comprender el contexto de una solicitud para ofrecer respuestas m\u00e1s pertinentes.<\/span><\/p>\n

Los avances en materia de tecnolog\u00eda de IA, especialmente los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) y la<\/span> IA generativa<\/span><\/a>, han facilitado que las empresas aprovechen el potencial de los agentes virtuales. Pueden adaptar sus respuestas a medida que aprenden del comportamiento de los usuarios y mejorar la personalizaci\u00f3n y la eficiencia.<\/span><\/p>\n

Veamos seis formas en las que los agentes virtuales llevan a los bots tradicionales a un nivel superior, y los sorprendentes beneficios que puede esperar tu empresa.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

1. Creaci\u00f3n de intenciones que van m\u00e1s all\u00e1 de los scripts est\u00e1ticos<\/span><\/h3>\n

Los agentes virtuales superan por mucho el alcance de lo que puede hacer un bot tradicional. Esto se nota primeramente en la creaci\u00f3n de intenciones. Esto sol\u00eda requerir una gesti\u00f3n meticulosa de cada enunciado individual, con una adaptaci\u00f3n constante a lo largo del tiempo. Pero los LLM han cambiado eso.<\/span><\/p>\n

Es mucho m\u00e1s sencillo definir y dise\u00f1ar los pasos para resolver una tarea, con una serie de acciones basadas en LLM en un flujo que se centra en actividades muy concretas. Este dise\u00f1o basado en flujos garantiza que tu soluci\u00f3n haga solo aquello para lo que ha sido entrenada, y que el entrenamiento sea m\u00e1s sencillo o incluso automatizado.<\/span><\/p>\n

B\u00e1sicamente, le das la descripci\u00f3n de una tarea, como “recopilar informaci\u00f3n” o “encontrar un art\u00edculo”, y el LLM se encarga de ella. As\u00ed, la creaci\u00f3n de intenciones, el recorrido y los flujos son m\u00e1s vers\u00e1tiles en un lenguaje que suena natural. Esta versatilidad permite a los agentes virtuales manejar interacciones m\u00e1s complejas e incluso “alternar entre intenciones”, es decir, adoptar un enfoque m\u00e1s parecido al humano para manejar las interacciones.<\/span><\/p>\n

Supongamos que un cliente hace una pregunta a un agente virtual sobre la funci\u00f3n de un producto. Ante la respuesta del agente virtual, el cliente podr\u00eda tener otra pregunta completamente nueva. En ese momento, el agente virtual puede cambiar sin problemas al modo de consulta en funci\u00f3n de las preguntas del cliente, e incluso remitirse a la pregunta original.<\/span><\/p>\n

El cliente interact\u00faa con el agente virtual del mismo modo que cambian las conversaciones con los humanos, sin instrucciones espec\u00edficas. Tambi\u00e9n puede personalizar su respuesta en funci\u00f3n de la pregunta exacta y citar la fuente para verificar la informaci\u00f3n.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

2. Transferencias integrales a agentes y sistemas CRM<\/span><\/h3>\n

Los chatbots no pueden captar el contexto de las interacciones con los clientes ni realizar transferencias en la misma medida en que pueden hacerlo los asistentes virtuales o los agentes virtuales. Cuando lo hace el bot, faltan el resumen, los antecedentes y los c\u00f3digos de finalizaci\u00f3n de la interacci\u00f3n que acaban de completar con un cliente.<\/span><\/p>\n

Luego de una interacci\u00f3n, el agente virtual elige el siguiente paso apropiado. Si un agente en vivo debe hacerse cargo de una consulta, el agente virtual puede crear un resumen y enviarlo como parte de la transferencia. Esto permite que el agente retome la conversaci\u00f3n donde la dej\u00f3 el agente virtual. \u00bfEl resultado? No hace falta que los clientes repitan lo mismo, y esto supone una mejora directa de su experiencia.<\/span><\/p>\n

Pero, si la tarea se ha completado en su totalidad, el agente virtual preparar\u00e1 un resumen y etiquetar\u00e1 la conversaci\u00f3n con uno de sus c\u00f3digos de finalizaci\u00f3n predefinidos; en otras palabras, realizar\u00e1 las mismas acciones posteriores a la interacci\u00f3n que se esperar\u00eda de un agente humano.<\/span><\/p>\n

De este modo, se encarga de varias tareas que requieren mucho tiempo y capta insights de forma consistente. En ambos casos, el agente virtual guarda los datos en tus sistemas CRM para que otras herramientas, agentes virtuales, administradores y agentes humanos puedan utilizarlos.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

3. Visibilidad del journey del cliente para abordar los problemas de forma proactiva<\/span><\/h3>\n

Los chatbots tradicionales normalmente no pueden acceder a los an\u00e1lisis y utilizarlos para<\/span> revelar las falencias del journey del cliente<\/span><\/a> en su ciclo de vida. No saben qu\u00e9 informaci\u00f3n puede faltar ni que deben intentar encontrarla. Sin embargo, los agentes virtuales pueden identificar lo que falta en cada interacci\u00f3n y a trav\u00e9s de m\u00faltiples puntos de contacto.<\/span><\/p>\n

Los insights proporcionados pueden traducirse en acci\u00f3n, lo que difiere de un <\/span>dashboard tradicional de m\u00e9tricas<\/span><\/a> a las que se debe dedicar tiempo para darles sentido. Utilizar<\/span> an\u00e1lisis de opiniones<\/span><\/a> y de intenciones potenciados con IA ayuda a hacer realidad la mejora continua de la experiencia del cliente o del contact center. Los datos pueden revelar los recorridos habituales, d\u00f3nde abandonan los clientes y otras ineficiencias que pueden mejorarse para mejorar los journeys.<\/span><\/p>\n

Al integrarse con los sistemas CRM, estos detalles te permiten optimizar la experiencia del cliente determinando de forma proactiva qu\u00e9 falencias deben abordarse para mejorar la prestaci\u00f3n del servicio.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””][\/vc_column_text][vc_single_image image=”545293″ css=”.vc_custom_1731011288749{margin-top: 1.5em !important;}” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agent vs. Un chatbot”][vc_single_image image=”545295″ css=”” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agent vs. Un chatbot”][vc_single_image image=”545296″ css=”.vc_custom_1731011309726{border-bottom-width: 1.5em !important;}” si_alt_text=”Genesys Cloud Virtual Agent vs. Un chatbot”][vc_column_text css=”.vc_custom_1757975853922{margin-top: 1.0em !important;}”][\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

4. Los agentes virtuales eliminan el trabajo pesado<\/span><\/h3>\n

Incluso con sus capacidades limitadas, se necesita mucho trabajo para que los chatbots funcionen bien. Y ese trabajo requiere habilidades t\u00e9cnicas, incluidos equipos de cient\u00edficos de datos. Es un trabajo pesado para recursos especializados y dif\u00edciles de encontrar. Las necesidades de entrenamiento de los bots lo hacen a\u00fan m\u00e1s complejo.<\/span><\/p>\n

En cambio, los agentes virtuales pueden ser dise\u00f1ados e implementados por recursos no especializados. Utilizamos un generador de flujos visuales, sin c\u00f3digo, impulsado por IA generativa, LLM y servicios de generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n basados en IA con el fin de crear intenci\u00f3n y agentes virtuales. Nuestro enfoque de dise\u00f1o drag-and-drop permite a tus equipos de soporte crear flujos de trabajo sofisticados, adaptables y escalables. Adem\u00e1s, puedes utilizar oraciones en lenguaje com\u00fan en los flujos, en lugar de instrucciones inflexibles y redactadas de forma muy espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n

Dado que Genesys Cloud se encarga del trabajo pesado, nuestro enfoque reduce dr\u00e1sticamente la carga de recursos sobre tus equipos.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Dado que Genesys Cloud se encarga del trabajo pesado, nuestro enfoque reduce dr\u00e1sticamente la carga de recursos sobre tus equipos.<\/em><\/h4>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Y lo que es m\u00e1s importante: puedes extraer las conversaciones de tus mejores agentes y dejar que la IA genere todo un flujo basado en ellas, lo que ahorrar\u00e1 mucho tiempo y garantizar\u00e1 que tus conversaciones m\u00e1s exitosas puedan reproducirse en futuras interacciones con agentes humanos y virtuales.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

5. Los flujos de los agentes virtuales est\u00e1n dise\u00f1ados para su reutilizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

Los agentes virtuales eliminan la necesidad de generar flujos de bots desde cero porque los flujos que se crean para los agentes virtuales son reutilizables en todas las soluciones de IA de Genesys Cloud\u2122, incluido<\/span> Genesys Cloud Agent Copilot<\/span><\/a>. No hay necesidad de recrear flujos para diferentes prop\u00f3sitos o tipos de soporte digital. Esto aumenta el ROI al simplificar el mantenimiento y utilizar menos recursos para derivar y optimizar las interacciones de forma eficiente.<\/span><\/p>\n

Genesys cuenta con d\u00e9cadas de experiencia en la resoluci\u00f3n de problemas espec\u00edficos de los contact centers, en todos los sectores. Esa experiencia nos ha permitido utilizar la tecnolog\u00eda de IA m\u00e1s reciente para dise\u00f1ar y ofrecer agentes virtuales de \u00falitma generaci\u00f3n con funciones que utilizas cuando atiendes a tus clientes. Esta es una de las formas en que nos diferenciamos de los proveedores que ofrecen agentes virtuales de uso general que no son espec\u00edficos para contact centers.<\/span><\/p>\n

La reutilizaci\u00f3n es posible porque nuestros agentes virtuales mantienen a<\/span> los humanos involucrados<\/span><\/a>. Derivan sin sobresaltos los problemas complejos de los clientes a los agentes humanos, con el contexto de las interacciones actuales y anteriores. Tambi\u00e9n permiten la supervisi\u00f3n humana en tiempo real, lo cual garantiza que las respuestas generadas por la IA generativa sean precisas y ajustadas a las normas. Como siempre hay un humano involucrado, se garantiza que los datos est\u00e9n limpios y seguros para su reutilizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Tu ROI seguir\u00e1 aumentando con el tiempo porque tus datos no requieren una comprobaci\u00f3n constante sobre si los procesos son buenos, los datos son precisos o tu desempe\u00f1o es satisfactorio. Hemos creado esas comprobaciones para ti y las hemos integrado en el agente virtual.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

6. La seguridad est\u00e1 protegida<\/span><\/h3>\n

Algunas empresas lanzan iniciativas internas de IA, como la creaci\u00f3n de sus propios GPT personalizados, dando por sentado que su experiencia se traducir\u00e1 en un ahorro de costos. Aunque la creaci\u00f3n de GPT especiales para uso empresarial ofrece flexibilidad, tambi\u00e9n puede introducir riesgos significativos. Las cuestiones de privacidad y de seguridad de los datos generan gran preocupaci\u00f3n, en parte debido a los muchos casos en los que la IA se sale de control por falta de las protecciones adecuadas.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan McKinsey <\/span>se espera que la IA generativa aumente sustancialmente la productividad de los empleados<\/span><\/a> en todos los \u00e1mbitos de la econom\u00eda. Al automatizar las tareas, mejorar la calidad y complejidad de las respuestas y eliminar la necesidad de actualizaciones continuas, los agentes virtuales pueden contribuir a un<\/span> aumento de la productividad y del ROI de tu contact center<\/span><\/a>. Incluso ellos tienen limitaciones a la hora de automatizar el servicio de atenci\u00f3n al cliente.<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, los modelos personalizados pueden generar respuestas inexactas o sesgadas, lo que repercute en el engagement y la confianza del cliente. Existen tambi\u00e9n riesgos \u00e9ticos relacionados con resultados no deseados o inapropiados, o bien con alucinaciones.<\/span><\/p>\n

Genesys adopta un enfoque h\u00edbrido respecto de los agentes virtuales, con lo mejor del mundo de los chatbots tradicionales basados en reglas y el de los los chatbots GPT. La IA generativa se infunde en cada paso, pero las tareas siguen estando definidas en un flujo. Esto reduce el riesgo y mantiene la IA en su tarea; al mismo tiempo, los datos de la empresa y de los clientes quedan protegidos cuando se accede a ellos, se analizan y se comparten.<\/span><\/p>\n

Esa necesidad fundamental es lo que impulsa nuestros protocolos y enfoque de<\/span> uso \u00e9tico de la IA<\/span><\/a>. Los protocolos cubren los datos utilizados por todos nuestros productos a diferencia de los instrumentos de protecci\u00f3n de datos que se han dise\u00f1ado \u00fanicamente para una soluci\u00f3n espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n

Genesys entrena sus modelos integrados con datos cuidadosamente seleccionados y confiables de m\u00faltiples industrias, idiomas, casos de uso, dimensiones y m\u00e1s. Incorporamos principios de dise\u00f1o de privacidad durante la etapa de desarrollo. Estas protecciones resguardan el derecho del individuo a la privacidad desde el principio y no a\u00f1adimos complementos despu\u00e9s del desarrollo.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Los agentes virtuales transforman los bots en diferenciadores<\/span><\/h2>\n

Este salto transformador de los chatbots tradicionales a los agentes virtuales es poderoso y flexible, y resulta f\u00e1cil obtener valor con rapidez. Su capacidad para integrarse a la perfecci\u00f3n con los flujos de bots existentes, atender interacciones complejas y dar una completa visibilidad de los journeys del cliente los convierte en una herramienta fundamental para mejorar las experiencias de los clientes.<\/span><\/p>\n

Con s\u00f3lidas medidas de seguridad de datos y est\u00e1ndares \u00e9ticos de uso de la IA, Genesys le permite aprovechar r\u00e1pidamente las ventajas de los agentes virtuales y hacerlo con pr\u00e1cticas seguras ya implantadas.<\/span><\/p>\n

Ent\u00e9rate de cu\u00e1nto m\u00e1s puedes conseguir con<\/span> Genesys Virtual Agent.<\/span><\/a><\/p>\n

* Ciertas funciones mencionadas en este art\u00edculo se lanzar\u00e1n en breve.<\/span><\/i>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

[vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Con vol\u00famenes de atenci\u00f3n al cliente cada vez mayores y una deserci\u00f3n de los agentes que ya se acerca al 40%, estas tendencias est\u00e1n creando un efecto de bola de nieve en los contact centers que puede repercutir negativamente en las experiencias de los clientes y reducir los ingresos. Ante este desaf\u00edo, las empresas […]<\/p>\n","protected":false},"author":1121,"featured_media":577463,"template":"","tax_priority":[54],"tax_blogtype":[17753],"tax_blogcategory":[15938],"tax_contenttheme":[14932],"tax_bundle":[15272],"tax_contenttheme2":[16162],"tax_capability_sitewide":[16212],"tax_products_programs":[16494],"tax_buying_job":[16637],"tax_buyer_persona":[16889,16921],"tax_sector":[],"tax_segment":[17090,17111,17127],"class_list":["post-613261","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tax_priority-54","tax_blogtype-genesys-es-mx","tax_blogcategory-ai-and-machine-learning-es-mx","tax_contenttheme-improve-customer-experience-es-mx","tax_bundle-genesys-ai-es-mx","tax_contenttheme2-improve-employee-experience-es-mx","tax_capability_sitewide-ai-and-automation-es-mx","tax_products_programs-genesys-ai-es-mx","tax_buying_job-job-1-problem-identification-es-mx","tax_buyer_persona-business-es-mx","tax_buyer_persona-technical-es-mx","tax_segment-enterprise-es-mx","tax_segment-midsized-es-mx","tax_segment-smb-es-mx","tax_content_type-blog-es-mx"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/613261","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1121"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/613261\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":613265,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/613261\/revisions\/613265"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/577463"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=613261"}],"wp:term":[{"taxonomy":"tax_priority","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_priority?post=613261"},{"taxonomy":"tax_blogtype","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_blogtype?post=613261"},{"taxonomy":"tax_blogcategory","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_blogcategory?post=613261"},{"taxonomy":"tax_contenttheme","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_contenttheme?post=613261"},{"taxonomy":"tax_bundle","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_bundle?post=613261"},{"taxonomy":"tax_contenttheme2","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_contenttheme2?post=613261"},{"taxonomy":"tax_capability_sitewide","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_capability_sitewide?post=613261"},{"taxonomy":"tax_products_programs","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_products_programs?post=613261"},{"taxonomy":"tax_buying_job","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_buying_job?post=613261"},{"taxonomy":"tax_buyer_persona","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_buyer_persona?post=613261"},{"taxonomy":"tax_sector","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_sector?post=613261"},{"taxonomy":"tax_segment","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/wp-json\/wp\/v2\/tax_segment?post=613261"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}