{"id":16249396,"date":"2023-02-15T10:13:32","date_gmt":"2023-02-15T08:13:32","guid":{"rendered":"https:\/\/insights.mtd.info\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/"},"modified":"2023-02-15T10:13:32","modified_gmt":"2023-02-15T08:13:32","slug":"la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial en la toma de decisiones empresariales &#8211; AI and Data-Driven Decisions"},"content":{"rendered":"<p>La <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/data-driven-decision-making-explained-introduction-meaning-examples-and-the-process-of-data-driven-decisions\/\">toma de decisiones basada en datos<\/a> es cada vez m\u00e1s importante en el entorno empresarial moderno, y la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para las empresas. La IA puede proporcionar informaci\u00f3n que los humanos nunca ser\u00edan capaces de descubrir, lo que permite a las empresas tomar mejores decisiones con mayor confianza. Este art\u00edculo explorar\u00e1 c\u00f3mo se utiliza la IA en la toma de decisiones basada en datos y analizar\u00e1 sus implicaciones potenciales para empresas de todos los tama\u00f1os. Tambi\u00e9n examinaremos algunos de los retos asociados a la implantaci\u00f3n de sistemas de IA en las organizaciones y estudiaremos las formas de superar estos obst\u00e1culos. Al comprender tanto los beneficios como los riesgos del uso de la IA para la toma de decisiones basada en datos, podr\u00e1 tomar una decisi\u00f3n informada sobre si tiene sentido o no para su organizaci\u00f3n.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 ez-toc-wrap-right-text counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Tabela de Conte\u00fados<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" 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: #999;color:#999\" 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><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Tipos_de_IA_en_la_toma_de_decisiones_empresariales\" >Tipos de IA en la toma de decisiones empresariales<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Aprendizaje_automatico_Machine_Learning\" >Aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Aprendizaje_profundo_Deep_Learning\" >Aprendizaje profundo (Deep Learning)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Aprendizaje_supervisado_IA\" >Aprendizaje supervisado IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Aprendizaje_no_supervisado_IA\" >Aprendizaje no supervisado IA<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Ventajas_del_uso_de_la_IA_para_la_toma_de_decisiones_basadas_en_datos\" >Ventajas del uso de la IA para la toma de decisiones basadas en datos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#10_ejemplos_de_IA_que_ayudan_a_tomar_decisiones_basadas_en_datos\" >10 ejemplos de IA que ayudan a tomar decisiones basadas en datos:<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Retos_y_limitaciones_de_la_IA_en_la_toma_de_decisiones_empresariales\" >Retos y limitaciones de la IA en la toma de decisiones empresariales<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Sesgos_y_errores\" >Sesgos y errores<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Implicaciones_eticas_y_juridicas\" >Implicaciones \u00e9ticas y jur\u00eddicas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Gobernanza_y_gestion_de_la_IA\" >Gobernanza y gesti\u00f3n de la IA<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/la-inteligencia-artificial-en-la-toma-de-decisiones-empresariales-ai-and-data-driven-decisions\/#Conclusion\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipos_de_IA_en_la_toma_de_decisiones_empresariales\"><\/span>Tipos de IA en la toma de decisiones empresariales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La IA es un campo tecnol\u00f3gico en r\u00e1pido crecimiento con diversas aplicaciones, entre ellas la toma de decisiones empresariales. Los sistemas de IA est\u00e1n dise\u00f1ados para procesar grandes cantidades de datos y aprender de ellos para tomar decisiones para una empresa. Las empresas pueden utilizar varios tipos de sistemas de IA de distintas maneras, en funci\u00f3n del tipo de decisi\u00f3n que haya que tomar y de los datos disponibles.<\/p>\n<p>Pero para entender mejor la IA, necesitamos tocar la base de diferentes sistemas, tipos y conceptos en torno a la inteligencia artificial para entender lo que puede hacer y c\u00f3mo se puede entrenar:<\/p>\n<p>He aqu\u00ed un art\u00edculo de MoreThanDigital sobre Deep Learning vs. Machine Learning: <a href=\"https:\/\/morethandigital.info\/es\/deep-learning-vs-machine-learning-entender-las-diferencias\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aprendizaje profundo frente a aprendizaje autom\u00e1tico: entender las diferencias<\/a><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_automatico_Machine_Learning\"><\/span>Aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) es un subconjunto de la IA que utiliza algoritmos y modelos estad\u00edsticos para aprender de conjuntos de datos y tomar decisiones sin ser programado expl\u00edcitamente por humanos. Dependiendo del tipo de datos disponibles, los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ser supervisados o no supervisados. Algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico en la toma de decisiones empresariales son la puntuaci\u00f3n crediticia, la detecci\u00f3n de fraudes y los motores de recomendaci\u00f3n. Tambi\u00e9n es ideal para hacer predicciones basadas en datos pasados y extrapolarlos al futuro.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_profundo_Deep_Learning\"><\/span>Aprendizaje profundo (Deep Learning)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El aprendizaje profundo (Deep Learning) es un tipo de sistema de IA que utiliza capas de redes neuronales para aprender de grandes cantidades de datos complejos. Los sistemas de aprendizaje profundo se utilizan a menudo para tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como el an\u00e1lisis de sentimientos, la clasificaci\u00f3n de textos y la respuesta a preguntas. El an\u00e1lisis de big data tambi\u00e9n utiliza el aprendizaje profundo para predecir el comportamiento de los clientes o el rendimiento de los productos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_supervisado_IA\"><\/span>Aprendizaje supervisado IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El aprendizaje supervisado (Supervised Learning) es un sistema de IA que entrena sus decisiones utilizando conjuntos de datos etiquetados. Esto significa que los datos reciben etiquetas que describen lo que representan o su prop\u00f3sito, lo que permite al sistema de IA aprender de ellos con mayor rapidez y precisi\u00f3n. El aprendizaje supervisado se utiliza a menudo para el modelado predictivo, en el que un sistema de IA predice eventos futuros bas\u00e1ndose en datos pasados.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_no_supervisado_IA\"><\/span>Aprendizaje no supervisado IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning) es un tipo de sistema de IA en el que las decisiones se toman sin etiquetas ni resultados predeterminados. Esto permite al sistema de IA explorar patrones y relaciones dentro de conjuntos de datos y sacar conclusiones que, de otro modo, no ser\u00edan posibles con los m\u00e9todos tradicionales. El aprendizaje no supervisado se utiliza a menudo para descubrir patrones o tendencias desconocidos en conjuntos de datos, como la segmentaci\u00f3n de clientes o la detecci\u00f3n de anomal\u00edas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ventajas_del_uso_de_la_IA_para_la_toma_de_decisiones_basadas_en_datos\"><\/span>Ventajas del uso de la IA para la toma de decisiones basadas en datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La toma de decisiones impulsada por la IA ofrece muchas ventajas a las empresas de todos los tama\u00f1os, desde una mayor precisi\u00f3n y eficiencia hasta una mejor experiencia del cliente y ventajas competitivas a largo plazo. Al aprovechar el poder de los sistemas de IA, las empresas pueden obtener informaci\u00f3n sobre el comportamiento de los clientes que, de otro modo, ser\u00eda dif\u00edcil o imposible de obtener con los m\u00e9todos tradicionales. Esto les permite tomar mejores decisiones con mayor rapidez y precisi\u00f3n.<\/p>\n<p>La IA tambi\u00e9n puede analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones. Esto puede ayudar a las empresas a identificar patrones o tendencias que pueden darles una ventaja competitiva y proporcionar previsiones m\u00e1s precisas para el rendimiento futuro. Los sistemas de IA se han utilizado con \u00e9xito en diversos sectores, como el financiero y el sanitario, para mejorar los procesos de toma de decisiones y optimizar la asignaci\u00f3n de recursos.<\/p>\n<p>En general, la toma de decisiones impulsada por la IA puede proporcionar a las empresas ventajas que de otro modo no ser\u00edan posibles sin ella. Al aprovechar el poder de los sistemas de IA, las empresas pueden comprender mejor las necesidades de los clientes y obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores tomando decisiones m\u00e1s informadas con mayor rapidez. La IA tambi\u00e9n puede ayudar a reducir costes y mejorar la experiencia del cliente, lo que se traduce en mayores beneficios y \u00e9xito a largo plazo.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_ejemplos_de_IA_que_ayudan_a_tomar_decisiones_basadas_en_datos\"><\/span>10 ejemplos de IA que ayudan a tomar decisiones basadas en datos:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ol>\n<li><strong>An\u00e1lisis predictivo y previsi\u00f3n<\/strong>: La IA puede ayudar a las empresas a realizar predicciones basadas en datos sobre tendencias y resultados futuros para la <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-strategic-planning-explanation-process-and-data-driven-strategic-planning\/\">planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Segmentaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n de clientes<\/strong>: La IA ayuda al marketing y las ventas dividiendo a los clientes en grupos basados en el comportamiento y las preferencias para realizar esfuerzos de marketing espec\u00edficos.<\/li>\n<li><strong>Detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n del fraude<\/strong>: La anal\u00edtica de IA ayuda a las empresas a identificar y prevenir actividades fraudulentas en tiempo real.<\/li>\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n de la cadena de suministro<\/strong>: La IA basada en big data puede aumentar la eficiencia y la rentabilidad de la gesti\u00f3n de la cadena de suministro de una empresa.<\/li>\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n del marketing<\/strong>: La IA mejora la precisi\u00f3n y la eficacia de las campa\u00f1as de marketing dirigidas, optimiza las campa\u00f1as, crea autom\u00e1ticamente estrategias de pujas din\u00e1micas y mucho m\u00e1s.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n y optimizaci\u00f3n del inventario<\/strong>: La IA optimiza los niveles de inventario y los procesos de reposici\u00f3n de una empresa, eliminando las interrupciones y prediciendo futuros picos de demanda.<\/li>\n<li><strong>Previsi\u00f3n y optimizaci\u00f3n de ventas<\/strong>: La IA puede encontrar patrones en las actividades de los clientes, predecir tendencias de ventas y optimiza los procesos de ventas para lograr la m\u00e1xima eficiencia.<\/li>\n<li><strong>Mantenimiento predictivo y aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>: La IA junto con IoT puede predecir fallos en los equipos y optimiza los programas de mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de fabricaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n predictiva de RRHH y adquisici\u00f3n de talento<\/strong>: La IA ayuda a identificar a los mejores talentos y optimiza los procesos de RRHH para obtener mejores resultados de contrataci\u00f3n y mejores planes de retenci\u00f3n personalizados.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n predictiva de riesgos<\/strong>: La IA predice y eval\u00faa los riesgos bas\u00e1ndose en grandes conjuntos de datos para identificar los riesgos y limitar las sorpresas.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Retos_y_limitaciones_de_la_IA_en_la_toma_de_decisiones_empresariales\"><\/span>Retos y limitaciones de la IA en la toma de decisiones empresariales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La toma de decisiones basada en la IA puede ser una poderosa herramienta para las empresas, pero es fundamental tener en cuenta los posibles retos y limitaciones antes de implantar sistemas de IA. Las empresas pueden garantizar que sus decisiones basadas en la IA sean \u00e9ticas, precisas y eficaces si comprenden las implicaciones \u00e9ticas y jur\u00eddicas del uso de la IA en la toma de decisiones, dise\u00f1an procesos de gobernanza y gesti\u00f3n adecuados y abordan cualquier sesgo que pueda existir en los conjuntos de datos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sesgos_y_errores\"><\/span>Sesgos y errores<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Uno de los principales retos y limitaciones de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones empresariales es el sesgo. Los sistemas de IA pueden aprender involuntariamente de los sesgos inherentes a los datos con los que han sido entrenados, lo que puede dar lugar a problemas como un trato injusto o un acceso desigual a los servicios. Adem\u00e1s, los sistemas de IA pueden no interpretar con precisi\u00f3n datos no textuales, como im\u00e1genes o audio. Esto puede dar lugar a errores en el proceso de toma de decisiones y a resultados inexactos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implicaciones_eticas_y_juridicas\"><\/span>Implicaciones \u00e9ticas y jur\u00eddicas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Para muchas empresas, la IA tambi\u00e9n tiene graves implicaciones \u00e9ticas y jur\u00eddicas. Los sistemas de IA deben desarrollarse respetando la privacidad y la autonom\u00eda de las personas. Adem\u00e1s, debe implantarse una gobernanza adecuada para garantizar que los sistemas de IA se utilizan de forma responsable y \u00e9tica. Las empresas tambi\u00e9n deben abordar las implicaciones legales de la implantaci\u00f3n de un sistema de IA, como la responsabilidad y el cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gobernanza_y_gestion_de_la_IA\"><\/span>Gobernanza y gesti\u00f3n de la IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Una gesti\u00f3n y gobernanza adecuadas de los sistemas de IA son necesarias para que las empresas cumplan la normativa y no se vean atrapadas en los otros retos mencionados en torno a la parcialidad, los errores o incluso los problemas legales y \u00e9ticos. Esto incluye la creaci\u00f3n de directrices sobre c\u00f3mo se recopilan, almacenan y utilizan los datos; el establecimiento de procesos para verificar que los resultados del sistema de IA son precisos; y la creaci\u00f3n de procedimientos para supervisar su rendimiento con el fin de garantizar que funciona correctamente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En conclusi\u00f3n, la toma de decisiones impulsada por la IA puede proporcionar a las empresas muchas ventajas que no ser\u00edan posibles sin ella. Al aprovechar el poder de los sistemas de IA, las empresas pueden comprender mejor las necesidades de los clientes y obtener una ventaja competitiva frente a su competencia al tomar decisiones m\u00e1s informadas con mayor rapidez y basadas en grandes conjuntos de datos. Sin embargo, existen desaf\u00edos y limitaciones potenciales cuando se utiliza la IA en los procesos de toma de decisiones empresariales, como sesgos y errores o implicaciones \u00e9ticas y legales. Para garantizar que no surjan estos problemas, las empresas deben aplicar procedimientos adecuados de gobernanza y gesti\u00f3n para supervisar el rendimiento de su sistema de IA. Si se tienen muy en cuenta las ventajas y las limitaciones de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de toma de decisiones empresariales, las organizaciones pueden utilizar esta potente tecnolog\u00eda para mejorar la experiencia del cliente y optimizar la asignaci\u00f3n de recursos para aumentar los beneficios a largo plazo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra c\u00f3mo la IA ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos con la IA en la toma de decisiones empresariales. Explore 10 formas en las que la IA ayuda en la toma de decisiones, pero tambi\u00e9n d\u00f3nde hay retos y limitaciones.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":236027,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[275,317],"tags":[277,288,462,460,461,463],"class_list":["post-16249396","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-driven-decision-making-dddm-es","category-inteligencia-artificial-ia","tag-data-driven-decision-making-es","tag-datos","tag-dddm-es","tag-ia-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-toma-de-decisiones-basada-en-ia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249396","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16249396"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249396\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/236027"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16249396"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16249396"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16249396"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}