«Наше видение состоит в том, чтобы создать мир, в котором люди смогут доверять машинам решение самых серьезных проблем в экономике, обществе и здравоохранении. Наши клиенты уже видят эти преобразующие результаты с нашей платформой без кода», — заявил основатель и гендиректор стартап Дарко Матовски.

Как отмечает TechCrunch, один из наиболее популярных подходов к ИИ на современном рынке — это использование алгоритмов машинного обучения для создания прогнозов на основе исторических данных. Такие модели активно применяются во многих областях, включая финансы и здравоохранение, и, по заявлениям разработчиков, уже приносят практическую пользу крупным брендам. Тем не менее, успех ИИ также создает ряд сложностей, включая проблему «черного ящика».

«Черный ящик» подразумевает, что некоторые машины и алгоритмы стали слишком сложны и комплексны для простой интерпретации. Это означает, что компании и сами не всегда понимают, что привело ИИ к тому или иному прогнозу и, следственно, не могут полностью доверить важные решения современным моделям. Но CausaLens утверждает, что нашел оптимальный подход — стартап создал «причинно-следственный ИИ», работать с которым может практически каждый.

«Платформа использует причинно-следственные связи, чтобы выйти за рамки узких прогнозов машинного обучения и может быть напрямую интегрирована в процесс принятия решений человеком. Это единственная система ИИ, которой организации могут доверить решение своих самых сложных задач — и это революция в корпоративном искусственном интеллекте», — отметили в CausaLens.

Большая часть клиентов CausaLens состоит из организаций в сфере здравоохранения, финансовых услуг и государственных предприятий. Сценарии применения варьируются в зависимости от уровня интеграции — некоторые компании используют платформу для сбора данных о потребителях и поиска оптимальных маркетинговых стратегий, другие — для анализа научных исследований и открытий новых лекарств. Независимо от выбранного процесса, ИИ создает регулярные и подробные отчеты, в которых описывает, как пришел к своим выводам во время работы.

Например, технология CausaLens применялась одним из государственных агентств общественного здравоохранения. Регулятор использовал ИИ, чтобы определить, почему некоторые люди воздерживаются от вакцинации против коронавируса. Получив необходимые и интерпретированные данные, организация смогла быстро вывести более эффективную стратегию для сбора данных о жителях своей страны и адаптировать к ним кампанию по освещению пандемии и предлагаемых лекарственных средствах.

На днях CausaLens привлек $45 млн венчурного финансирования. По данным инсайдеров, сейчас бизнес CausaLens оценивается в $250 млн. В компании сообщили, что новое финансирование позволит CausaLens удвоить штат разработчиков, а также инвестировать в «сохранение конкурентоспособного технологического лидерства». После выхода из скрытого режима в январе прошлого года CausaLens продемонстрировал годовой рост выручки более чем на 500% и добавил к списку клиентов ряд крупных брендов, включая банки первого уровня, хедж-фонды, правительства и компании из списка Fortune 500.