Was ist Causal AI?

Causal AI ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Ursache-Wirkungs-Beziehungen modelliert, statt nur statistische Zusammenhänge zu erkennen. Während klassisches Machine Learning aus Korrelationen Vorhersagen ableitet, beantwortet Causal AI Fragen der Form „Was passiert, wenn ich X verändere?". Grundlage dafür sind kausale Modelle, Interventionen und kontrafaktische Betrachtungen.

Warum ist das wichtig?

Für operative Entscheidungen reicht eine Vorhersage nicht aus – gebraucht wird die Wirkung einer Maßnahme. Ein Modell, das erkennt, dass verspätete Lieferungen mit Reklamationen korrelieren, sagt nichts darüber, ob schnellere Lieferung die Reklamationen senkt. Causal AI schließt genau diese Lücke zwischen Beobachtung und Handlung.