Künstliche Intelligenz kann viel vorhersagen, aber oft nicht erklären, warum etwas passiert. Genau hier setzt kausale KI an. Am 10. April 2026 wurde die Social Artificial Intelligence Night 2026 (SAINT) an der University of Applied Sciences St. Pölten erneut zum Treffpunkt für alle, die sich mit den realen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz beschäftigen. Unter dem Motto “Beyond the Paper: Real-World AI in Action” zeigte die Veranstaltung eindrucksvoll, wie KI den Weg aus der Forschung in industrielle und gesellschaftliche Praxis findet. Als Partner der Veranstaltung war es für uns besonders spannend, die vielfältigen Perspektiven aus Wissenschaft und Industrie hautnah mitzuerleben und aktiv Teil dieses Austauschs zu sein.
Von Vorhersage zu Verständnis: Kausale KI im Fokus
Ein Thema, das besonders relevant ist und aktuell noch zu wenig Aufmerksamkeit erhält, ist die Kausale KI. Hier setzte der Vortrag von Lilli Joppien und Lisa Latzelsperger von STRG an. Unter dem Titel “Von Daten zu Entscheidungen: Anwendungen kausaler KI in industriellen Kontexten” zeigten sie, warum klassische KI-Ansätze in vielen Business-Szenarien an ihre Grenzen stoßen.
Während viele Business Intelligence und KI-Systeme hervorragend darin sind, Vorhersagen zu treffen, fehlt ihnen häufig das Verständnis für:
- Ursache-Wirkungs-Beziehungen
- Was passiert, wenn wir aktiv eingreifen?
- Wie verändern externe Faktoren das Ergebnis?
KI, die Entscheidungen wirklich unterstützt
Kausale KI stellt eine der entscheidenden Fragen moderner Datenanalyse in den Mittelpunkt. Warum passiert etwas und was passiert, wenn wir gezielt eingreifen? Statt sich auf reine Mustererkennung zu beschränken, zielt sie darauf ab, echte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu verstehen und nutzbar zu machen. Damit bewegt sie sich an der Schnittstelle von drei zentralen Analyseformen. Sie erklärt Vergangenes (diagnostisch), antizipiert Zukünftiges (prädiktiv) und leitet konkrete Handlungen ab (präskriptiv).
Ein Beispiel, das viele bereits kennen, macht diese Herausforderung greifbar. Eisverkäufe und Haifischattacken verlaufen im Jahresverlauf auffällig ähnlich. Eine klassische KI erkennt hier schnell eine starke Beziehung und läuft Gefahr, falsche Schlussfolgerungen zu ziehen. Erst durch die Einbeziehung zugrunde liegender Einflussfaktoren wird deutlich, dass beide Entwicklungen von einer gemeinsamen Ursache abhängen. Genau hier liegt der entscheidende Mehrwert für Unternehmen.
Wer nur Korrelationen sieht, kann kaum fundierte Entscheidungen treffen. Wer Kausalität versteht, schon.
Mit STRG.reason (konkrete Use Cases gibt es hier) wurde genau für diesen Zweck ein System entwickelt, das Unternehmen dabei unterstützt, komplexe Zusammenhänge zu durchdringen. Es kombiniert historische Daten mit externen Einflussfaktoren und ermöglicht es, gezielt Interventionen zu simulieren, etwa Preisänderungen, Prozessanpassungen oder strategische Entscheidungen.
Damit entsteht eine neue Art von KI-Verwendung, die Entscheidungen wirklich unterstützt. Anstatt nur Prognosen zu liefern, zeigt sie konkrete Handlungsoptionen und deren wahrscheinliche Auswirkungen auf. Das macht sie besonders wertvoll in industriellen Kontexten, in denen jede Entscheidung reale Konsequenzen hat, sei es in der Produktion, in Lieferketten oder im Markt. Mehr dazu in unserem Artikel über industrielle KI-Anwendungen.
Weitere Bilder von der Veranstaltung gibt es im SAINT-Archiv.
Die diesjährige Ausgabe der SAINT machte deutlich, wohin sich KI aktuell entwickelt. Weg von reinen Modellen und hin zu konkreten, skalierbaren Anwendungen. Ein zentrales Highlight war die Keynote von Loubna Ben Allal, Machine Learning Engineer und Leiterin des SmolLM Projekts bei Hugging Face 
, die spannende Einblicke in effizientes Training von Sprachmodellen gab. Ihr Fokus auf kompakte, ressourcenschonende Modelle zeigte, dass leistungsfähige KI nicht zwingend riesige Infrastrukturen benötigt.
© SAINT 2026, University of Applied Sciences St. Pölten
Ein Treffpunkt der KI-Community
Der Vortrag von Lilli und Lisa zu kausaler KI war dabei nur ein Teil eines insgesamt äußerst vielfältigen Programms. Die SAINT 2026 zeigte eine große Bandbreite an relevanten Themen: von effizientem Training moderner Sprachmodelle über synthetische Daten für Computer Vision bis hin zu autonomen Drohnen, vertrauenswürdigen Foundation-Modellen und Fragen rund um Compliance und digitale Souveränität. Gerade diese Mischung aus technischen Deep Dives und praxisnahen Anwendungen machte den besonderen Reiz der Veranstaltung aus. Zwischen den Sessions boten die Pausen zudem ausreichend Raum für Austausch, Diskussionen und neue Perspektiven.
Für uns als langjährigen Partner war die SAINT damit weit mehr als eine Konferenz. Sie ist eine Plattform, auf der sichtbar wird, wie KI den Schritt aus der Forschung in reale Anwendungen schafft und wo genau die Themen entstehen, die die Zukunft der Branche prägen.
