Ein Blick in die Glaskugel der „Warum“- Maschinerie
In seinem Gastbeitrag für das aktuelle AI.MAG Magazin (Heft 10/24) wirft unser CEO Dr. Michael Haft einen frischen Blick auf eine neue Dimension der KI: die Kausalität. Während klassische KI vor allem Korrelationen aufdeckt – quasi „A und B treten häufig zusammen auf“ – geht Causal AI mit der spannenden Frage „Warum eigentlich“ einen entscheidenden Schritt weiter.
Und sie stellt nicht nur Fragen, sondern liefert erhellende Antworten dazu – auch auf „Was-wäre-wenn“-Szenarien. Das ist nicht nur philosophisch, sondern auch praktisch ziemlich genial! Mit den Einblicken in kausale Zusammenhänge lassen sich endlich fundierte Entscheidungen treffen, die unser Business – oder sogar unsere Welt – spürbar verbessern – sei es in der Medizin, in der Sozialforschung, der Industrie oder dem Handel.
Ein Beispiel? Mit Causal AI lässt sich die Wirksamkeit von Therapien (in speziellen Patientengruppen) viel genauer messen oder industrielle Prozesse wie die Herstellung von Leiterplatten reibungsloser und effizienter gestalten. Der CausalDiscoverer präsentiert nicht nur schicke Causal Graphs zum visuellen Verständnis von Ursache-Wirkungszusammenhängen – er ist ein echter Game-Changer für Effizienz und weniger Fehler in der Produktion.
Wir bei Xplain Data treiben diese Revolution mit unserem patentierten ObjectAnalytics-Ansatz voran, der komplexe Daten von allen Seiten beleuchtet – quasi ein 360-Grad-Röntgenblick auf die Datensphären. So wird das Innovationspotenzial für Wissenschaft und Wirtschaft maximiert.
Unser CEO Dr. Haft ist sich sicher: Die Zukunft der KI ist kausal – und wir stehen noch ziemlich am Anfang. Wer mehr darüber erfahren möchte, warum ObjectAnalytics die Spielregeln nicht nur für Causal AI ändert und welche Rolle Xplain Data dabei spielt, sollte unbedingt den ganzen Artikel lesen.