Häufig gestellte Fragen

Nicht im üblichen Sinne einer Standardlösung für alle. Causality.tools ist ein individuell implementiertes Intelligenzsystem. Jede Kundenimplementierung wird auf die jeweiligen Daten, Sicherheitsanforderungen, Workflows und branchenspezifischen Anforderungen zugeschnitten.

Der Preis richtet sich nach dem Implementierungsumfang. Zu den Faktoren können Datenvolumen, Anzahl der Nutzer, Integrationen, Deployment-Modell, Sicherheitsanforderungen, Reporting-Anforderungen, Anforderungen an Live-Monitoring sowie die Frage gehören, ob Modelle lokal auf kundeneigener Infrastruktur laufen müssen.

Der beste Einstieg ist ein Discovery-Gespräch oder ein Workshop.

Ja. Manche Organisationen beginnen mit einer fokussierten Implementierung – rund um Graph RAG, Entitätsintelligenz, Risikoberichte, einen Wissensgraphen oder einen Discovery-Workshop –, bevor sie zu einem umfassenderen System ausbauen.

Ein kausaler Wissensgraph verbindet Entitäten, Ereignisse, Evidenz und Risiken so, dass Nutzer nicht nur verstehen, was verbunden ist, sondern auch, wie ein Faktor mit einem anderen zusammenhängen kann.

In Causality.tools werden Beziehungen aus Ihren Daten aufgebaut, indem Informationen zerlegt, kategorisiert und in vernetzte Strukturen überführt werden.

Graph RAG ist ein Verfahren, das KI-Antworten verbessert, indem Evidenz aus vernetztem Wissen abgerufen wird, statt sich allein auf isolierte Textsuche oder ein generisches KI-Modell zu verlassen. Es hilft, Antworten zu erzeugen, die stärker in den eigenen Informationen der Organisation verankert sind.

Nein. Ein Chatbot kann eine der Schnittstellen sein, aber Causality.tools versteht man besser als Intelligenzebene. Es verbindet Daten, Dokumente, Entitäten, Beziehungen, Geografie, Gedächtnis und Workflows.

Ja. Causality.tools ist um evidenzverknüpfte Intelligenz herum gebaut. Ergebnisse können so gestaltet werden, dass sie stützende Quellen, Entitäten, Konfidenzwerte und Punkte für die menschliche Prüfung ausweisen.

Nein. Causality.tools ist darauf ausgelegt, Expertenentscheidungen zu unterstützen. Es kann überwachen, abrufen, kartieren, zusammenfassen und eskalieren – das menschliche Urteil bleibt zentral.

Mögliche Quellen können Dokumente, Datenbanken, APIs, Tabellen, Webquellen, Nachrichtenströme und interne Systeme umfassen. Die genauen Integrationen werden in der Discovery festgelegt.

Das System kann Konfidenzwerte vergeben. Wir beschreiben die Plattform in Begriffen begründeter, evidenzverknüpfter Beziehungen und Konfidenz – und sind bei öffentlichen Formulierungen rund um Wahrscheinlichkeit bewusst vorsichtig; sie werden vor Verwendung von unserem technischen Team geprüft.

In diesem Kontext bezeichnet es live oder häufig aktualisierte Informationsströme, etwa eingehende Nachrichten- oder Webdaten. Das genaue Aktualisierungsmodell wird im Scoping bestätigt und nicht als feste Latenz zugesagt.

Ja. Die Implementierung kann auf Ihre Sicherheitsanforderungen zugeschnitten werden. Zu den Optionen können gehostete, private, kundenkontrollierte, hybride oder lokale Deployment-Modelle gehören.

Ja. Für Hochsicherheits-Anwendungsfälle können LLMs auf dedizierter lokaler Infrastruktur im Eigentum des Kunden laufen – vorbehaltlich Scoping, Hardwareanforderungen und Preisgestaltung.

Causality.tools kann, wo angemessen, mit Confidential Computing und Trusted-Execution-Prinzipien konzipiert werden. Die konkreten Technologien werden in der technischen Discovery bestätigt und hier bewusst nicht benannt.

Die meisten Kunden beginnen mit einem Discovery-Gespräch oder einem Workshop. Bei sensiblen Projekten können erste Gespräche unter NDA stattfinden.