Causal AI

Was ist Causal AI?

Causal AI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die gezielt Ursache-Wirkungsbeziehungen in Daten identifiziert und modelliert. Anders als traditionelle KI, die vor allem statistische Muster erkennt und daraus Vorhersagen ableitet, geht Causal AI einen Schritt weiter: Sie ermittelt die Mechanismen, die zu bestimmten Ergebnissen führen, und kann hypothetische Szenarien („Was-wäre-wenn“-Analysen) durchspielen.

Während klassische Machine-Learning-Modelle oft als Black Box agieren, indem sie eine Antwort liefern, ohne den Grund transparent zu machen, baut Causal AI erklärbare Modelle, die zeigen, wie und warum eine Veränderung in einer Variablen einen bestimmten Effekt hervorruft.

Dadurch lassen sich Scheinkorrelationen vermeiden, falsche Kausalzusammenhänge erkennen, robuste Prognosen auch unter veränderten Rahmenbedingungen erstellen und gezielte Eingriffe zur Optimierung von Ergebnissen planen.

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Wie funktioniert Causal AI?

Causal AI kombiniert Datenanalyse mit kausaler Inferenz, also der Fähigkeit, Ursache-Wirkungsbeziehungen aus Daten abzuleiten.

Der Prozess geht über reine Mustererkennung hinaus: Causal AI erstellt Modelle der zugrunde liegenden Mechanismen, die ein Ergebnis beeinflussen. Hierzu nutzt sie sowohl statistische Methoden als auch explizit eingebundenes Domänenwissen.

Typische Methoden sind etwa Causal Discovery zum automatischen Erkennen möglicher Kausalpfade, strukturelle kausale Modelle (SCMs) zur mathematischen Abbildung dieser Pfade und Counterfactual Analysis für „Was-wäre-wenn“-Fragen. Die Methoden ermöglichen es dem KI-Modell, die Abhängigkeiten bzw. Beziehungen zwischen Variablen abzubilden und zu verstehen, um dann hypothetische Szenarien zu simulieren und Interventionen zur Verbesserung von Ergebnissen gezielt zu testen.

Damit Causal AI zuverlässig funktioniert, muss der Aufbau eines Modells sorgfältig geplant werden. In der Praxis folgen viele Ansätze einem wiederkehrenden Ablauf:

• Daten sammeln: Datensätze sollten möglichst vollständig sein und alle relevanten Einflussfaktoren berücksichtigen.
• Beziehungen entdecken: Algorithmen identifizieren potenzielle Kausalpfade.
• Modelle erstellen: Methoden können u. a. Directed Acyclic Graphs (DAGs), Strukturellen Kausalen Modellen (SCMs) oder Bayes-Netze sein.
• Domänenwissen einbinden: Fachwissen ergänzt und validiert die datengetriebenen Modelle.
• Kausale Effekte schätzen: Propensity Score Matching, Instrumental Variables oder Randomized Controlled Trials sind hierfür effektive Methoden.
• Interventionen testen: Geplante Maßnahmen sollten vorab simuliert oder in kontrollierten Umgebungen getestet werden.
• Modelle iterativ verbessern: Modelle sollten bei neuen Daten und Erkenntnissen kontinuierlich optimiert werden.

Wie Causal AI mit fehlenden Daten umgeht

Causal AI ist auf vollständige und qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um verlässliche Ursache-Wirkungsbeziehungen zu modellieren. Fehlende oder verzerrte Informationen können die Ergebnisse verfälschen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, bieten sich verschiedene Strategien an:

• Datenimputation: Fehlende Werte werden durch Schätzungen ersetzt, die auf vorhandenen Datenmustern basieren. Zum Einsatz kommen einfache Methoden wie der Durchschnitts- oder häufigste Wert ebenso wie komplexere Ansätze, z. B. K-Nearest-Neighbor-Imputation.
• Multiple Imputation: Hierbei werden mehrere plausible Datensätze erzeugt und anschließend kombiniert, um Unsicherheit zu reduzieren.
• Inverse Probability Weighting (IPW): Bei dieser Methode wird die Gewichtung vorhandener Datenpunkte angepasst, um Verzerrungen durch fehlende Werte auszugleichen.

Diese Verfahren sichern die Stabilität der Analyse, erfordern jedoch eine sorgfältige Datenaufbereitung und die Berücksichtigung möglicher Bias-Quellen.

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Unterschiede zwischen Causal AI und traditioneller KI

Traditionelle KI arbeitet vor allem mit statistischen Korrelationen: Sie erkennt Muster in Daten und nutzt diese für Vorhersagen, ohne zwingend zu verstehen, welche kausalen Zusammenhänge zwischen Variablen bestehen.Causal AI dagegen modelliert echte Ursache-Wirkungsbeziehungen und bringt dadurch mehrere entscheidende Eigenschaften mit sich:

• Tiefere Erklärbarkeit: KI-Entscheidungen werden nachvollziehbar, da die zugrunde liegenden Mechanismen offengelegt werden.
• Reduzierte Verzerrung: Scheinkorrelationen werden entlarvt, was Bias im Modell verringert.
• Beantwortung hypothetischer Fragen: „Was-wäre-wenn“-Szenarien lassen sich simulieren, bevor Maßnahmen umgesetzt werden.
• Verbesserte Optimierung: Strategien können gezielt auf Basis belastbarer Ursachen angepasst werden.

Einsatzgebiete von Causal AI

Causal AI wird in vielen Branchen praktisch eingesetzt, um die wahren Ursachen hinter Ereignissen und Entwicklungen zu verstehen und fundierte Handlungsmaßnahmen abzuleiten:

• Gesundheitswesen: Erkennt die kausalen Effekte von Behandlungen und unterstützt die Auswahl optimaler Interventionen für einzelne Patienten.
• Finanzen: Analysiert Ursachen von Anlagerisiken, um Verluste zu minimieren und Chancen zu nutzen.
• Betrugsbekämpfung: Identifiziert Ereignisketten und Bedingungen, die Betrug ermöglichen, und unterstützt die Entwicklung gezielter Präventionsmaßnahmen.
• Produktion & Supply Chain: Analysiert Produktionsausfälle und optimiert Lieferketten.
• Regierung & Politik: Bewertet die Auswirkungen potenzieller Maßnahmen vorab in Simulationen für evidenzbasierte Entscheidungen.
• Marketing & Kundenbindung: Erkennt die Ursachen von Kundenabwanderung und misst den tatsächlichen Einfluss von Kampagnen.

Die Zukunft von Causal AI

Die Entwicklung von Causal AI steht noch am Anfang. Die Form der KI wird aber voraussichtlich zu einem Kernbestandteil datengetriebener Entscheidungsprozesse. Laut Gartner zählt Causal AI zu den aufstrebenden Technologien, die die nächste Entwicklungsstufe von KI-Automatisierung unterstützen.

Klassischen generativen Modellen fehlt die Fähigkeit, ihre Ergebnisse mit Ursache-Wirkungszusammenhängen nachvollziehbar zu machen. Causal AI schafft diese Transparenz. Die KI erkennt, welche Einflussfaktoren für ein Ergebnis kausal verantwortlich sind, und kann so fundierte Handlungsempfehlungen ableiten.

Unternehmen, die diese Form von KI nutzen, stärken das Vertrauen von Stakeholdern in KI-Systeme und verbessern ihre Compliance. Vor allem aber erweitert Causal AI die Einsatzmöglichkeiten von KI auf Bereiche, in denen eine Begründbarkeit von Ergebnissen essenziell ist – mit allen Chancen für Differenzierung und Wertschöpfung.

FAQ 

Worin unterscheidet sich Causal AI von traditioneller KI?

Traditionelle KI erkennt statistische Muster und nutzt diese für Vorhersagen, ohne zwingend den ursächlichen Zusammenhang zu kennen. Causal AI hingegen modelliert echte Ursache-Wirkungsbeziehungen, macht Entscheidungen nachvollziehbar, reduziert Verzerrungen und ermöglicht „Was-wäre-wenn“-Analysen.

Welche Branchen profitieren besonders von Causal AI?

Causal AI wird bereits in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Produktion und Supply Chain, Betrugsbekämpfung, Marketing und Politikgestaltung eingesetzt. Also überall dort, wo fundierte und erklärbare Entscheidungen gefragt sind.

Welche Voraussetzungen braucht Causal AI, um zuverlässig zu funktionieren?

Causal AI benötigt vollständige, qualitativ hochwertige Daten und ein klares Verständnis der relevanten Einflussfaktoren. Außerdem ist die Integration von Domänenwissen wichtig, um Modelle zu validieren und realistische Ursache-Wirkungsbeziehungen abzubilden.

Wer kann mir beim Thema Causal AI helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Causal AI benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.