{"id":16249394,"date":"2023-02-15T09:57:28","date_gmt":"2023-02-15T07:57:28","guid":{"rendered":"https:\/\/insights.mtd.info\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/"},"modified":"2023-02-15T09:57:28","modified_gmt":"2023-02-15T07:57:28","slug":"lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/","title":{"rendered":"L&#8217;intelligenza artificiale nel processo decisionale aziendale &#8211; IA e decisioni guidate dai dati"},"content":{"rendered":"<p>Il <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/data-driven-decision-making-explained-introduction-meaning-examples-and-the-process-of-data-driven-decisions\/\">processo decisionale basato sui dati<\/a> sta diventando sempre pi\u00f9 importante nell&#8217;ambiente aziendale moderno e l&#8217;intelligenza artificiale (AI) \u00e8 diventata uno strumento fondamentale per le aziende. L&#8217;IA \u00e8 in grado di fornire intuizioni che l&#8217;uomo non sarebbe mai in grado di scoprire, consentendo alle aziende di prendere decisioni migliori con maggiore sicurezza. Questo articolo analizza il modo in cui l&#8217;IA viene utilizzata nel processo decisionale basato sui dati e discute le sue potenziali implicazioni per le aziende di tutte le dimensioni. Esamineremo anche alcune delle sfide associate all&#8217;implementazione dei sistemi di IA all&#8217;interno delle organizzazioni e vedremo come affrontare questi ostacoli. Comprendendo i vantaggi e i rischi dell&#8217;utilizzo dell&#8217;IA per i processi decisionali basati sui dati, potrete scegliere con cognizione di causa se questa soluzione ha senso o meno per la vostra organizzazione.<\/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\">Indice dei contenuti<\/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=\"Toggle Table of Content\"><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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Tipi_di_IA_nel_processo_decisionale_aziendale\" >Tipi di IA nel processo decisionale aziendale<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Apprendimento_automatico_Machine_Learning\" >Apprendimento automatico (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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Apprendimento_profondo_Deep_Learning\" >Apprendimento profondo (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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Apprendimento_supervisionato_IA\" >Apprendimento supervisionato 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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Apprendimento_non_supervisionato_IA\" >Apprendimento non supervisionato 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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Vantaggi_dellutilizzo_dellIA_per_le_decisioni_basate_sui_dati\" >Vantaggi dell&#8217;utilizzo dell&#8217;IA per le decisioni basate sui dati<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#10_esempi_di_AI_che_aiutano_a_prendere_decisioni_guidate_dai_dati\" >10 esempi di AI che aiutano a prendere decisioni guidate dai dati:<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Sfide_e_limiti_dellIA_nel_processo_decisionale_aziendale\" >Sfide e limiti dell&#8217;IA nel processo decisionale aziendale<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Bias_ed_errori\" >Bias ed errori<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Implicazioni_etiche_e_legali\" >Implicazioni etiche e legali<\/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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Governance_e_gestione_dellIA\" >Governance e gestione dell&#8217;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\/it\/lintelligenza-artificiale-nel-processo-decisionale-aziendale-ia-e-decisioni-guidate-dai-dati\/#Conclusione\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipi_di_IA_nel_processo_decisionale_aziendale\"><\/span>Tipi di IA nel processo decisionale aziendale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>L&#8217;IA \u00e8 un settore tecnologico in rapida crescita con varie applicazioni, tra cui il processo decisionale aziendale. I sistemi di IA sono progettati per elaborare grandi quantit\u00e0 di dati e imparare da essi a prendere decisioni per un&#8217;azienda. Diversi tipi di sistemi di IA possono essere utilizzati dalle aziende in modi diversi, a seconda del tipo di decisione che deve essere presa e dei dati disponibili.<\/p>\n<p>Per capire meglio l&#8217;IA, per\u00f2, \u00e8 necessario fare una panoramica sui diversi sistemi, tipi e concetti di intelligenza artificiale per capire cosa pu\u00f2 fare e come pu\u00f2 essere addestrata:<\/p>\n<p>Ecco un articolo di MoreThanDigital sul Deep Learning e il Machine Learning: <a href=\"https:\/\/morethandigital.info\/en\/deep-learning-vs-machine-learning-understanding-the-differences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apprendimento profondo e apprendimento automatico: capire le differenze<\/a><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apprendimento_automatico_Machine_Learning\"><\/span>Apprendimento automatico (Machine Learning)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&#8217;apprendimento automatico (machine learning) \u00e8 un sottoinsieme dell&#8217;IA che utilizza algoritmi e modelli statistici per apprendere da insiemi di dati e prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati dall&#8217;uomo. A seconda del tipo di dati disponibili, i sistemi di apprendimento automatico possono essere supervisionati o non supervisionati. Esempi di applicazioni dell&#8217;apprendimento automatico nel processo decisionale aziendale sono il credit scoring, il rilevamento delle frodi e i motori di raccomandazione. \u00c8 anche ideale per fare previsioni basate su dati passati ed estrapolarli nel futuro.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apprendimento_profondo_Deep_Learning\"><\/span>Apprendimento profondo (Deep Learning)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&#8217;apprendimento profondo (deep learning) \u00e8 un tipo di sistema di intelligenza artificiale che utilizza strati di reti neurali per apprendere da grandi quantit\u00e0 di dati complessi. I sistemi di apprendimento profondo sono spesso utilizzati per attivit\u00e0 di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come l&#8217;analisi del sentiment, la classificazione dei testi e la risposta alle domande. L&#8217;analisi dei big data utilizza anche il deep learning per prevedere il comportamento dei clienti o le prestazioni dei prodotti.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apprendimento_supervisionato_IA\"><\/span>Apprendimento supervisionato IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&#8217;apprendimento supervisionato (Supervised learning) \u00e8 un sistema di intelligenza artificiale che addestra le decisioni utilizzando serie di dati etichettati. Ci\u00f2 significa che i dati sono dotati di etichette che descrivono ci\u00f2 che rappresentano o il loro scopo, consentendo al sistema di intelligenza artificiale di apprendere da essi in modo pi\u00f9 rapido e accurato. L&#8217;apprendimento supervisionato \u00e8 spesso utilizzato per la modellazione predittiva, in cui un sistema di intelligenza artificiale prevede eventi futuri sulla base di dati passati.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apprendimento_non_supervisionato_IA\"><\/span>Apprendimento non supervisionato IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&#8217;apprendimento non supervisionato (Unsupervised learning) \u00e8 un tipo di sistema di IA in cui le decisioni vengono prese senza etichette o risultati predeterminati. Ci\u00f2 consente al sistema di intelligenza artificiale di esplorare schemi e relazioni all&#8217;interno dei set di dati e di trarre conclusioni che altrimenti non sarebbero possibili con i metodi tradizionali. L&#8217;apprendimento non supervisionato viene spesso utilizzato per scoprire schemi o tendenze sconosciute negli insiemi di dati, come la segmentazione dei clienti o il rilevamento di anomalie.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Vantaggi_dellutilizzo_dellIA_per_le_decisioni_basate_sui_dati\"><\/span>Vantaggi dell&#8217;utilizzo dell&#8217;IA per le decisioni basate sui dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il processo decisionale guidato dall&#8217;IA offre molti vantaggi alle aziende di tutte le dimensioni, dall&#8217;aumento dell&#8217;accuratezza e dell&#8217;efficienza al miglioramento dell&#8217;esperienza dei clienti e ai vantaggi competitivi a lungo termine. Sfruttando la potenza dei sistemi di intelligenza artificiale, le aziende possono ottenere informazioni sul comportamento dei clienti che altrimenti sarebbero difficili o impossibili da ottenere con i metodi tradizionali. Ci\u00f2 consente di prendere decisioni migliori in modo pi\u00f9 rapido e accurato.<\/p>\n<p>L&#8217;IA pu\u00f2 anche analizzare grandi quantit\u00e0 di dati e fare previsioni. Questo pu\u00f2 aiutare le aziende a identificare modelli o tendenze che possono dare loro un vantaggio competitivo e fornire previsioni pi\u00f9 accurate per le prestazioni future. I sistemi di IA sono stati utilizzati con successo in diversi settori, come quello finanziario e sanitario, per migliorare i processi decisionali e ottimizzare l&#8217;allocazione delle risorse.<\/p>\n<p>In generale, il processo decisionale guidato dall&#8217;IA pu\u00f2 fornire alle aziende vantaggi che altrimenti non sarebbero possibili senza di essa. Sfruttando la potenza dei sistemi di IA, le aziende possono comprendere meglio le esigenze dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza, prendendo pi\u00f9 rapidamente decisioni pi\u00f9 informate. L&#8217;IA pu\u00f2 anche contribuire a ridurre i costi e a migliorare l&#8217;esperienza dei clienti, con conseguente aumento dei profitti e successo a lungo termine.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_esempi_di_AI_che_aiutano_a_prendere_decisioni_guidate_dai_dati\"><\/span>10 esempi di AI che aiutano a prendere decisioni guidate dai dati:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analisi e previsioni predittive<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare le aziende a fare previsioni guidate dai dati sulle tendenze e sui risultati futuri per la <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-strategic-planning-explanation-process-and-data-driven-strategic-planning\/\">pianificazione strategica<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Segmentazione e personalizzazione dei clienti<\/strong>: L&#8217;IA aiuta il marketing e le vendite dividendo i clienti in gruppi basati sul comportamento e sulle preferenze per azioni di marketing mirate.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Rilevamento e prevenzione delle frodi<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale aiuta le aziende a identificare e prevenire le attivit\u00e0 fraudolente in tempo reale.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Ottimizzazione della catena di approvvigionamento<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale basata sui big data pu\u00f2 aumentare l&#8217;efficienza e l&#8217;economicit\u00e0 della gestione della supply chain di un&#8217;azienda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Ottimizzazione e targeting del marketing:<\/strong> L&#8217;intelligenza artificiale migliora l&#8217;accuratezza e l&#8217;efficacia delle campagne di marketing mirate, ottimizza le campagne, crea automaticamente strategie di offerta dinamiche e altro ancora.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gestione e ottimizzazione dell&#8217;inventario<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale ottimizza i livelli di inventario e i processi di rifornimento di un&#8217;azienda, eliminando le interruzioni e prevedendo i futuri picchi di domanda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Previsione e ottimizzazione delle vendite<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale \u00e8 in grado di individuare modelli nelle attivit\u00e0 dei clienti, prevedere le tendenze di vendita e ottimizzare i processi di vendita per ottenere la massima efficienza.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Manutenzione predittiva e apprendimento automatico:<\/strong> L&#8217;intelligenza artificiale, insieme all&#8217;IoT, \u00e8 in grado di prevedere i guasti delle apparecchiature e di ottimizzare i programmi di manutenzione per ridurre i tempi di inattivit\u00e0 e migliorare l&#8217;efficienza della produzione.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gestione predittiva delle risorse umane e acquisizione di talenti<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale aiuta a identificare i migliori talenti e ottimizza i processi di gestione delle risorse umane per migliorare i risultati delle assunzioni e le pianificazioni di retention personalizzate.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Gestione predittiva del rischio<\/strong>: L&#8217;intelligenza artificiale prevede e valuta i rischi sulla base di grandi serie di dati per identificare i rischi e limitare le sorprese.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sfide_e_limiti_dellIA_nel_processo_decisionale_aziendale\"><\/span>Sfide e limiti dell&#8217;IA nel processo decisionale aziendale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il processo decisionale guidato dall&#8217;IA pu\u00f2 essere uno strumento potente per le aziende, ma \u00e8 fondamentale considerare le potenziali sfide e limitazioni prima di implementare i sistemi di IA. Le aziende possono assicurarsi che le loro decisioni guidate dall&#8217;IA siano etiche, accurate ed efficaci comprendendo le implicazioni etiche e legali dell&#8217;uso dell&#8217;IA nel processo decisionale, progettando processi di governance e di gestione adeguati e affrontando eventuali pregiudizi che possono esistere nei set di dati.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bias_ed_errori\"><\/span>Bias ed errori<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Una delle principali sfide e limitazioni dell&#8217;intelligenza artificiale (IA) nel processo decisionale aziendale \u00e8 rappresentata dai pregiudizi. I sistemi di IA possono involontariamente apprendere da pregiudizi inerenti ai dati su cui vengono addestrati, causando potenziali problemi come trattamenti iniqui o disparit\u00e0 di accesso ai servizi. Inoltre, i sistemi di IA possono non interpretare accuratamente dati non testuali, come immagini o audio. Questo pu\u00f2 portare a errori nel processo decisionale e a risultati imprecisi.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implicazioni_etiche_e_legali\"><\/span>Implicazioni etiche e legali<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Per molte aziende, l&#8217;IA ha anche gravi implicazioni etiche e legali. I sistemi di IA devono essere sviluppati nel rispetto della privacy e dell&#8217;autonomia delle persone. Inoltre, \u00e8 necessario implementare una governance adeguata per garantire che i sistemi di IA siano utilizzati in modo responsabile ed etico. Le aziende devono anche affrontare le implicazioni legali dell&#8217;implementazione di un sistema di IA, come la responsabilit\u00e0 e la conformit\u00e0 alle normative sulla privacy dei dati.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Governance_e_gestione_dellIA\"><\/span>Governance e gestione dell&#8217;IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Una gestione e una governance adeguate dei sistemi di IA sono necessarie per consentire alle aziende di conformarsi e di non rimanere intrappolate nelle altre sfide menzionate relative a pregiudizi, errori o persino problemi legali ed etici. Ci\u00f2 include la creazione di linee guida per la raccolta, l&#8217;archiviazione e l&#8217;utilizzo dei dati; la definizione di processi per la verifica dell&#8217;accuratezza dei risultati del sistema di IA e la definizione di procedure per il monitoraggio delle sue prestazioni, al fine di garantirne il corretto funzionamento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusione\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In conclusione, il processo decisionale guidato dall&#8217;IA pu\u00f2 fornire alle aziende molti vantaggi che altrimenti non sarebbero possibili senza di essa. Sfruttando la potenza dei sistemi di IA, le aziende possono comprendere meglio le esigenze dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza, prendendo decisioni pi\u00f9 informate in tempi pi\u00f9 rapidi e sulla base di grandi serie di dati. Tuttavia, l&#8217;utilizzo dell&#8217;IA nei processi decisionali aziendali pu\u00f2 comportare sfide e limitazioni, come errori e pregiudizi o implicazioni etiche e legali. Per garantire che questi problemi non si presentino, le aziende dovrebbero implementare procedure di governance e di gestione adeguate per monitorare le prestazioni del loro sistema di IA. Con un&#8217;attenta considerazione dei benefici e dei limiti dell&#8217;intelligenza artificiale (IA) nei processi decisionali aziendali, le organizzazioni possono utilizzare questa potente tecnologia per migliorare l&#8217;esperienza dei clienti e ottimizzare l&#8217;allocazione delle risorse per aumentare i profitti nel lungo periodo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Scoprite come l&#8217;IA aiuta le aziende a prendere decisioni basate sui dati con l&#8217;IA nel processo decisionale aziendale. Esplorate 10 modi in cui l&#8217;IA aiuta a prendere decisioni, ma anche dove ci sono sfide e limiti.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":236025,"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":[341,347],"tags":[449,452,450,451,448,453],"class_list":["post-16249394","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-intelligenza-artificiale-ia","category-processo-decisionale-guidato-dai-dati-dddm","tag-dati","tag-dddm-it","tag-ia-it","tag-intelligenza-artificiale","tag-processo-decisionale-basato-sui-dati","tag-processo-decisionale-guidato-dallia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249394","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16249394"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249394\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/236025"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16249394"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16249394"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16249394"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}