Gartner AI Hype Cycle 2024: Causal AI setzt seinen Siegeszug fort!

Causal AI ist kein brandneues Konzept mehr. In den letzten zwei Jahren hat sie als Innovationsthema stark an Fahrt aufgenommen, was ihre wachsende Bedeutung und ihr Potenzial, die Entscheidungsfindung zu revolutionieren, unterstreicht. Xplain Data ist einer der Pioniere auf diesem Gebiet.

Gartners Einschätzung: Beyond Forecasting – Die Macht von Causal AI

Herkömmliche KI ist hervorragend darin, Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Korrelationen zu treffen, stößt aber auch an Grenzen. Sie kann zwar zukünftige Ergebnisse vorhersagen, wenn man davon ausgeht, dass sich die Dinge nicht wesentlich ändern. Aber sie kann nicht die zugrunde liegenden Ursachen oder deren Einfluss auf die Ergebnisse erklären.

Causal AI füllt diese kritische Lücke. Sie geht über reine Vorhersagen hinaus und deckt Ursache-Wirkungs-Beziehungen auf. Unternehmen können dadurch:

  • Bessere Entscheidungen treffen: Durch die Abschätzung der Auswirkungen von Eingriffen können KI-Systeme eine autonomere und wirkungsvollere Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen.
  • Erklärbarkeit erhöhen: Kausale Modelle erfassen eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehungen, so dass die Schlussfolgerungen der KI nachvollziehbar und verständlich sind.
  • Robustheit und Anpassungsfähigkeit erhöhen: Durch die Konzentration auf kausale Zusammenhänge, die auch in sich verändernden Umgebungen Bestand haben, hilft Causal AI Unternehmen, sich auf das Unerwartete vorzubereiten.
  • Optimierung von Experimenten: Causal AI ermöglicht die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse durch weniger teure und zeitaufwändige Experimente.
  • Bias reduzieren: Indem kausale Zusammenhänge expliziter gemacht werden, hilft Causal AI, Bias in KI-Systemen zu reduzieren.

Diese Verschiebung hin zu kausalem Denken eröffnet der KI eine neue Effektivitätsebene, die es Unternehmen ermöglicht, die Zukunft nicht nur vorherzusagen, sondern aktiv zu gestalten.