Auswirkungen von strategischen Entscheidungen sind berechenbar

Immer wenn’s zu komplex wird: Mathematik statt Künstliche Intelligenz

Grenzen von Künstlicher Intelligenz. KI eignet sich gut für das Erstellen von Prognosen. Aber nur innerhalb geschlossener Systeme. Setzt man jedoch bei komplexen, dynamischen Systemen auf KI, sind die Vorhersagen erfahrungsgemäß sehr ungenau. Denn KI arbeitet mit historischen Daten. Das heißt: Der Erfolg einer KI hängt davon ab, ob das Ereignis schon einmal passiert und mit Daten erfasst worden ist. Zudem geht man bei KI-Prognosen davon aus, dass sich die Zukunft genauso verhält wie die Vergangenheit.

Mit Mathematik die Zukunft exakt berechnen. Was aber, wenn es um strategische Entscheidungen geht im Hinblick auf Ereignisse, die noch nie eingetreten sind, z. B. eine Umweltkatastrophe oder der Wegfall eines wichtigen Partners/Lieferanten? Mit KI lassen sich in diesem Fall für das Unternehmen in seiner gesamten Komplexität und Dynamik nur ungefähre Schlussfolgerungen aus der Vergangenheit ziehen. Präzise Prognosen liefert dagegen Mathematik: Unsere Lösung ist ein digitaler Zwilling, der – im Gegensatz zu üblichen Digital Twins – nicht mit KI, sondern mit Mathematik arbeitet.

Der „Mathematik-Zwilling“

• Was steckt dahinter?
• Wie funktioniert unsere Lösung – in Theorie und Praxis?
• Warum ist kein Datensammeln erforderlich, womit erste Ergebnisse bereits nach wenigen Wochen vorliegen?
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