Blog Whysen https://whysen.com/it/blog/ Approfondimenti e aggiornamenti dal mondo della Causal AI. it Mon, 01 Dec 2025 00:00:00 GMT La correlazione non è causalità https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-01-why-correlation-is-not-causation/ https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-01-why-correlation-is-not-causation/ Mon, 01 Dec 2025 00:00:00 GMT causalità costa milioni alle aziende - e come scappare dalla trappola della correlazione.]]> Abbiamo tutti sentito questa frase, ma comprendiamo davvero il costo di ignorarla? Immagina un rivenditore che scopre come i clienti che indossano giacche invernali comprano meno gelati[1]. Investono nel riscaldamento del negozio per ridurre le giacche - solo per scoprire che le vendite rimangono piatte. La correlazione era reale, ma la causalità era invertita: il freddo provoca sia l'uso di giacche che minori vendite di gelati. Questo tipo di errore costa alle aziende milioni ogni anno.

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]]> Il vero collo di bottiglia nell'AI https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-02-real-bottleneck-in-causal-inference/ https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-02-real-bottleneck-in-causal-inference/ Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 GMT chiarezza concettuale batte più dati quando si fanno affermazioni causali.]]> Le discussioni sull'inferenza causale ruotano spesso su algoritmi e quantità di dati. La verità scomoda è che l'anello più debole è concettuale: bias di selezione, controfattuali mancanti e assunzioni non allineate. Più dati non risolvono un'identificazione difettosa.

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]]> Dai modelli alle decisioni https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-03-deploying-causal-models-workflow/ https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-03-deploying-causal-models-workflow/ Wed, 03 Dec 2025 00:00:00 GMT blueprint pratico per trasformare modelli causali in decisioni di produzione affidabili.]]> I ricercatori producono stimatori; gli ingegneri rilasciano funzionalità. Manca un workflow riproducibile e verificabile che porti i modelli causali dall'identificazione a decisioni di produzione affidabili. Questo articolo propone un blueprint pratico.

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]]> Analisi causale vs. A/B test https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-04-causal-analysis-beats-ab-tests/ https://whysen.com/it/blog/articles/2025-12-04-causal-analysis-beats-ab-tests/ Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 GMT analisi causale rispetto alla sperimentazione - guida pratica per product e data leader.]]> Gli A/B test sono potenti, ma non sempre fattibili. Quando gli esperimenti sono lenti, non etici o impossibili, i metodi causali possono fornire risposte più rapide, economiche e informative - se usati correttamente.

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