Kann KI zwischen Korrelation und Kausalität unterscheiden?
Die Grafik scheint eindeutig:
Je mehr Eis verkauft wird, desto mehr Badeunfälle passieren.
Eine KI würde diesen Zusammenhang in Sekunden erkennen und statistisch sauber als „starke Korrelation“ darstellen. Auf den ersten Blick klingt das logisch. Doch bedeutet das, dass Eisverkäufe Badeunfälle verursachen? Natürlich nicht. Der eigentliche Auslöser ist eine dritte Variable: Sommer/Wärme. Wenn es heiß ist, kaufen mehr Menschen Eis und gehen häufiger schwimmen. Damit steigt gleichzeitig das Risiko von Badeunfällen. Dieses Beispiel zeigt eine Scheinkorrelation. Und genau hier liegt die Gefahr im Einsatz von KI: Sie ist hervorragend darin, Muster und Zusammenhänge aufzudecken – aber sie versteht deren Ursache nicht. Vorteile von KI:
✅ Geschwindigkeit: Analysen dauern Sekunden statt Wochen. ✅ Umfang: Millionen von Datenpunkten können gleichzeitig verarbeitet werden. ✅ Mustererkennung: Auch schwache oder nicht-lineare Korrelationen werden sichtbar. Nachteile von KI:
❌ Scheinkorrelationen: KI erkennt Zusammenhänge, die in Wirklichkeit nicht ursächlich sind. ❌ Keine Ursachenbewertung: KI liefert Muster, aber keine Antwort auf das „Warum“. ❌ Abhängigkeit vom Kontext: Ohne Fachwissen bleiben Ergebnisse oberflächlich. Gerade im Kontext von Lean Six Sigma ist die Unterscheidung entscheidend: Ziel ist es, die wahren Ursachen für Abweichungen und Fehler zu finden. Werden bloße Korrelationen als Ursachen interpretiert, führt das zu verschwendeten Ressourcen, falschen Maßnahmen und verschlechterten Prozessen. Beispiel:
Ein Team stellt fest, dass die Ausschussrate mit steigender Produktionsmenge korreliert. Würde es die Menge reduzieren, sinken zwar die absoluten Fehler, der relative Ausschuss bleibt jedoch gleich – solange die eigentliche Ursache nicht behoben wird. Fazit:
KI erkennt Muster, aber nicht automatisch Ursachen – ein Risiko für falsche Entscheidungen. Deshalb braucht es die Kombination aus Künstliche Intelligenz, Datenanalyse und Maschine Learning mit den Methoden von Lean Six Sigma, Prozessoptimierung und Qualitätsmanagement, um echte Ursachen sichtbar zu machen. Welche ähnlichen Erfahrungen haben Sie bereits bei der Verwendung von KI in wissenschaftlichem Kontext gemacht? 
Cindy Heinzemann
Training, Coaching, KursentwicklungDank ihrer langjährigen und umfassenden Erfahrung in der Leitung von LEAN- und SIX SIGMA-Projekten sowie im Coaching begleitet Cindy Heinzemann unsere Teilnehmenden zielgerichtet durch die Kurse. Mit ihrem fundierten Fachwissen und ihrer positiven Art versteht sie es, theoretische Inhalte mit praxisnahen Erfahrungsberichten zu verbinden und dadurch den Lernerfolg zu gewährleisten. Als zertifizierte Nachhaltigkeitsmanagerin (TÜV) liegt es ihr sehr am Herzen, die Zukunftsfähigkeit für Neuentwicklungen oder Verbesserungen von Produkten und/oder Prozessen als Selbstverständlichkeit zu berücksichtigen und somit nachhaltige Lösungen zu gewährleisten.