Ein neues KI-Modell aus Wien soll Unternehmen zeigen, welche Folgen Entscheidungen für Umsatz, Kosten und Liquidität haben können. STRG.reason geht über klassische Prognosen hinaus und simuliert, was passiert, wenn Firmen gezielt eingreifen.
Das Wiener Technologieunternehmen STRG hat am Dienstag mit STRG.reason ein selbst entwickeltes Modell für sogenannte Causal AI vorgestellt. Die Technologie soll nicht nur vorhersagen, wie sich Geschäftszahlen entwickeln könnten, sondern auch berechnen, wie sich konkrete Veränderungen auswirken. Dazu zählen etwa Preiserhöhungen, Lieferausfälle, Marketingkampagnen oder steigende Zinsen.
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Was passiert, wenn Unternehmen eingreifen?
Klassische Prognosemodelle berechnen meist, wie sich bekannte Entwicklungen fortsetzen könnten. STRG.reason soll zusätzlich Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in Unternehmensdaten erkennen. Unternehmen können damit verschiedene Szenarien durchspielen und mögliche Folgen für Absatz, Kosten, Lagerbestände und Liquidität untersuchen.
Ein Beispiel: Eine Marketingkampagne kann sich erst Monate später auf Buchungen auswirken. Steigende Nachfrage kann wiederum zusätzliche Personal- und Investitionsentscheidungen notwendig machen. Das Modell soll solche zeitversetzten Effekte berücksichtigen und zeigen, wie mehrere Veränderungen zusammenwirken könnten.
"Korrelation ist nicht Kausalität. Diesen Satz kennt jeder, aber die meisten KI-Systeme im Unternehmenseinsatz arbeiten trotzdem nur mit Korrelationen", sagt STRG-CEO Jürgen Schmidt. Das System liefere nicht nur eine Kennzahl, sondern einen nachvollziehbaren Wirkungspfad, so der Anspruch des Unternehmens.
Einsatz in sieben Branchen geplant
STRG nennt sieben Anwendungsbereiche, darunter Industrie und Chemie, Lebensmittelhandel, Krankenhäuser, Tourismus, Projektgeschäft, Beteiligungsholdings und Kundenbindungsprogramme. Die Beispiele reichen von der Lagerplanung bei Lieferengpässen über die Planung von Krankenhauskapazitäten bis zur Frage, wie viel zusätzlichen Umsatz Rabattcoupons tatsächlich bringen.
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Die vorgestellten Szenarien beruhen laut Unternehmen auf eigens modellierten Datensätzen. Ob und wie genau sich die Ergebnisse auf konkrete Firmen übertragen lassen, hängt unter anderem von der Qualität und Vollständigkeit ihrer Daten sowie von der Modellierung der tatsächlichen Zusammenhänge ab.
Mehr als zehn Jahre Forschung
STRG gibt an, seit mehr als zehn Jahren an datengetriebenen Technologien zu arbeiten. Die Forschung begann 2014 mit semantischen Analysen, ab 2017 kam Verhaltensökonomie hinzu. Seit 2021 beschäftigt sich das Team mit autonomen Agenten, seit 2023 liegt ein Schwerpunkt auf Causal AI.
Für STRG.reason kombiniert das Unternehmen Verfahren zur Modellierung von Ursache und Wirkung mit Prognosen auf Basis von Deep Learning. Kooperationen bestehen laut STRG unter anderem mit der TU Wien und der FH St. Pölten. CEO Jürgen Schmidt und Eugen Lindorfer betonen, dass die Forschung in ein praktisches Werkzeug für Unternehmen überführt werden soll.
Wie zuverlässig die Simulationen im Vergleich zu bestehenden Verfahren sind, lässt sich anhand der Pressemitteilung allein nicht unabhängig beurteilen. STRG stellt das Modell und seine Anwendungsbeispiele auf strg.at/reason vor.
