Causal ML – nowatorskie podejście w uczeniu maszynowym – daje kadrze zarządzającej nowe narzędzie do oceny skutków decyzji strategicznych. Umożliwia pewniejsze eksplorowanie alternatywnych scenariuszy, dzięki czemu wspiera podejmowanie bardziej świadomych i trafnych decyzji biznesowych. Tradycyjne systemy uczenia maszynowego (machine learning, ML) zdobyły szerokie uznanie jako narzędzia wspomagające procesy decyzyjne, szczególnie tam, gdzie kluczowe jest oszacowanie prawdopodobieństwa konkretnego zdarzenia, na przykład zdolności kredytowej klienta. Klasyczne modele ML opierają jednak swoje predykcje głównie na identyfikowaniu korelacji w danych. Taka metodologia, choć użyteczna w pewnych kontekstach, okazuje się niewystarczająca, a wręcz może wprowadzać w błąd, szczególnie wtedy, gdy menedżerowie starają się przewidzieć realny wpływ swoich decyzji na wyniki biznesowe.