Über Notebooks hinaus
Data-Science-Teams in den meisten Organisationen verbringen die meiste Zeit mit Data Wrangling, Feature Engineering und Modell-Experimenten in Notebooks. Nur ein kleiner Teil ihrer Arbeit erreicht Produktion. Sentient OS ändert die Gleichung: Die 5-Layer-Architektur liefert produktionsreife Kausalinferenz, Vektorberechnung und unüberwachtes Clustering als Infrastruktur – nicht als Experimente, die in Produktion gebracht werden müssen.
48-dimensionale Embeddings
Die DNA-Layer pflegt 48-dimensionale Embeddings für jede Entität im System – Nutzer, Produkte, Content, Marken. Das sind keine statischen Embeddings, einmal trainiert und ausgerollt. Sie aktualisieren sich fortlaufend, wenn neue Signale durch Sensor und Translator fließen. Für Data Scientists bedeutet das stets aktuelle Repräsentationen, die Verhaltensrealität kodieren, nicht historische Schnappschüsse. Der Embedding-Raum verschmilzt Sprache, Verhalten und visuelle Signale – von Design multi-modal.
Unüberwachtes Clustering im Maßstab
Pattern Recognition (Layer 5) führt unüberwachtes Clustering auf dem Vektorraum durch, um Verhaltensarchetypen zu entdecken. Für Data Scientists ist das produktionsreifes Clustering, das fortlaufend läuft, Cluster an Ergebnisdaten (Umsatz, Marge, Conversion) validiert und Cluster in Rente schickt, die Verhalten nicht mehr vorhersagen. Keine manuelle Cluster-Definition. Kein periodisches Re-Training. Das System entdeckt, validiert und pflegt Cluster als Teil der Pipeline.
Kausalinferenz in Produktion
Die Logic Engine wendet kontextuelle Gewichtung an, die Ursache von Korrelation unterscheidet. Für Data Scientists ist das produktive Kausalinferenz: Dasselbe Engagement-Signal wird je nach Kontext (Live-Stream vs. Abend-Session, Discovery vs. Conversion-Modus) anders klassifiziert. Das System pflegt Kausalgraphen, die verfolgen, welche Faktoren welche Outcomes für welche Archetypen treiben. Das ist keine nachträgliche Analyse – es ist Echtzeit-Kausalbewertung, in die Decision Pipeline integriert.
API-Zugang und Integration
Data-Science-Teams können Sentient OS über APIs ansprechen – Vektorräume abfragen, Archetypen-Definitionen abrufen, Ähnlichkeitssuchen ausführen und Kausalanalyse-Ausgaben konsumieren. Bestehende Modelle und Analysen können so mit Sentients Verhaltensintelligenz angereichert werden, ohne von Grund auf neu gebaut zu werden. Vektoroperationen (Nearest Neighbor, Kosinus-Ähnlichkeit, Richtungsdynamik) sind als API-Endpunkte verfügbar. Das System ergänzt bestehende Data-Science-Infrastruktur, statt sie zu ersetzen.
Was Data Scientists nicht mehr bauen müssen
Mit Sentient OS als Infrastruktur müssen Data-Science-Teams nicht mehr bauen und pflegen: Echtzeit-Feature-Stores (die DNA-Layer übernimmt das), eigene Embedding-Pipelines (die Schichten vom Sensor bis zur DNA übernehmen das), produktive Clustering-Systeme (Pattern Recognition übernimmt das) oder Attributionsmodelle (Conversion Modeling übernimmt das). Teams können sich auf domänenspezifische Analyse, strategische Modellierung und Insight-Generierung konzentrieren statt auf Pipeline-Wartung.