Schluss mit Raten.
Wissen statt Raten.
KI-Plattformen, aufgebaut auf einem Prinzip: Keine Schlussfolgerung verlässt das System, ohne hinterfragt, korrigiert und ehrlich eingeordnet worden zu sein.
Das Problem mit den meisten KI-Systemen
Die meisten KI-Systeme sind darauf optimiert, Antworten zu liefern. Schnelle Antworten. Selbstsichere Antworten. Doch Selbstsicherheit ohne Überprüfung ist nur raffiniertes Raten.
Ungeprüft
Modelle liefern Schlussfolgerungen, die niemand überprüft. Wenn ein Ergebnis plausibel wirkt, wird es eingesetzt.
Undurchsichtig
Kein Audit-Trail von den Daten bis zur Entscheidung. Wenn jemand fragt: «Wie sind Sie zu dieser Schlussfolgerung gekommen?» Schweigen.
Überzogen sicher
Ergebnisse ohne ausgewiesene Unsicherheit. Keine Sensitivitätsanalyse. Keine Widerlegungstests. Keine ehrliche Einordnung dessen, was falsch sein könnte.
InnoVertex ist anders.
Jede Schlussfolgerung wird einer unabhängigen Überprüfung unterzogen. Jeder Pfad von den Daten bis zur Entscheidung ist nachvollziehbar. Jedes Ergebnis macht transparent, wo seine Grenzen liegen.
Vier Produkte. Ein Prinzip.
Unterschiedliche Bereiche. Unterschiedliche Probleme. Dasselbe Prinzip: Jede Schlussfolgerung wird infrage gestellt, bevor sie das System verlässt.
CausalEdge Platform
Kausale Fragen stellen. Verifizierte Antworten erhalten.
Interaktive kausale Inferenz-Plattform mit KI-Kopilot, visuellem DAG-Editor und integriertem Notebook. Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache. Die Plattform wählt aus 45+ Schätzmethoden, 12 Entdeckungsalgorithmen und 6 neuronalen Architekturen, bildet Konsens über mehrere Ansätze und unterzieht die Ergebnisse dann Placebo-Tests, Widerlegungsprüfungen und kalibrierter Sensitivitätsanalyse. Kalibriert auf 16 Datensätzen mit bekannten publizierten Ergebnissen.
AAL
Enterprise-KI-Analytik. Stringent von Grund auf.
Vollumfängliche Enterprise-Analytik-Plattform. 12 spezialisierte Agenten übernehmen Datenextraktion, Pipeline-Orchestrierung, Berichterstellung und Entscheidungskoordination. Wissensgraph mit ontologiegestütztem Retrieval und Living Intelligence: Erkenntnisse, die sich aktualisieren, wenn sich die Evidenz ändert. Server-Driven UI, Kausalinferenz-Integration und Workflow-Engines mit menschlichen Freigabe-Gates. Jeder Pfad von Daten zur Schlussfolgerung ist nachvollziehbar. Weil stringente Analytik das verlangt.
CausalEdge Core
Die zugrunde liegende Engine.
Python-Bibliothek mit 39 Methodenmodulen, 6 neuronalen kausalen Architekturen, 7 Sensitivitätsanalyseverfahren, gestufter DAG-Entdeckung, konformen CATE-Intervallen und Pearls SCM-Engine. LLM-gestützte Priors (HOLOGRAPH), verifiziert durch statistische Tests. Auto-Analyzer für autonome Analysen mit einem einzigen Befehl.
InsightOut
Entscheidungsinfrastruktur für Investmentprofis.
Entscheidungsinfrastruktur für VCs, Acceleratoren und Startup-Stakeholder. Erfasst heterogene Evidenz: Gründermaterialien, offizielle Schweizer Register (Zefix, SHAB) und Anbieterdaten. Normalisiert in versionierte kanonische Metriken mit Herkunftsnachweis. Komponierbare agentische Workflows mit menschlichen Gates erzeugen auditierbare Entscheidungsartefakte (IC-Memos, Monitoring-Pakete). Aufgebaut auf dem InnoVertex-Prinzip der Living Intelligence: Erkenntnisse werden neu berechnet und aktualisiert, wenn sich die Evidenz verändert.
Wie wir bauen
Dieselbe Methodik prägt jedes Produkt. Drei Schritte, die verifizierte Intelligenz von raffiniertem Raten trennen.
Herausfordern
Jede Schlussfolgerung wird gezielten Gegenprüfungen unterzogen. Widerlegungs- und Placebo-Tests in CausalEdge. Qualitätsvalidierungs-Agenten in AAL. Evidenz-Lineage-Prüfungen in InsightOut. Nichts passiert, ohne hinterfragt zu werden.
Korrigieren
Verzerrung ist systematisch: Störfaktoren, Selektionseffekte, Survivorship Bias, Rauschen. Jedes Produkt wendet passende Korrekturen an: doppelt robuste Schätzung, Konsens über mehrere Algorithmen, strukturierte Normalisierung von Entscheidungsprozessen.
Ehrlich berichten
Jedes Ergebnis macht sichtbar, was es nicht weiss. Konfidenzintervalle. Sensitivität gegenüber nicht gemessenen Faktoren. Unsicherheit, die offen benannt statt verborgen wird. Wenn die Evidenz schwach ist, sagt das System das klar.
Wo Schlussfolgerungen verteidigbar sein müssen
Unsere Plattformen unterstützen Organisationen, bei denen die Kosten einer falschen Schlussfolgerung nicht akzeptabel sind.
Kausale Analyse
“Was hat dieses Ergebnis tatsächlich verursacht? Hätte sich das Resultat unter einer anderen Intervention geändert? Wie robust ist dieses Ergebnis?”
Regulierung & Compliance
“Hält dieser Bericht einem Audit stand? Ist jede Zahl bis zu den Quelldaten rückverfolgbar? Sind die Annahmen dokumentiert und belastbar?”
Investitionsentscheidungen
“Ist diese Due Diligence gründlich oder verzerrt? Welche Evidenz stützt diese Bewertung tatsächlich? Was übersehen wir?”
Gesundheit & Pharma
“Was ist der echte Behandlungseffekt nach Korrektur für Störfaktoren? Hätte dieser Patient anders auf eine Alternative reagiert?”
Politik & öffentlicher Sektor
“Hat das Programm funktioniert, oder hat sich etwas anderes geändert? Was wäre ohne die Intervention passiert?”
Unternehmensstrategie
“Was treibt diese Kennzahl, wirklich? Was passiert, wenn wir diese Variable ändern? Wie stark sollten wir dieser Analyse vertrauen?”
Herausfordern. Korrigieren. Ehrlich berichten.
Zwischen Rohdaten und belastbaren Schlussfolgerungen liegt Verzerrung: Störfaktoren, Rauschen, Selektionseffekte, fehlerhafte Annahmen. InnoVertex baut KI-Plattformen, die diese Lücke systematisch schliessen. Nicht durch schnellere Antworten, sondern indem jede Schlussfolgerung unabhängig überprüft, bekannte Verzerrungsquellen korrigiert und verbleibende Unsicherheit transparent gemacht wird.
Schlussfolgerungen, die kritischer Prüfung standhalten.
Ob Sie Behandlungseffekte schätzen, regulatorische Berichte erstellen oder Investitionsentscheidungen treffen: wir bauen Plattformen, die dafür sorgen, dass die Antwort belastbar bleibt.