Die Darstellung verknüpft klassische empirische Modelle mit modernen KI-Ansätzen. Traditionelle, stichprobenbasierte Verfahren mit Signifikanztests und Normalverteilungen liefern wichtige Erkenntnisse auf Populationsebene, vernachlässigen aber häufig individuelle Unterschiede jenseits des Mittelwerts.

KI-gestützte Modelle ermöglichen demgegenüber:

• Clusterbildung und Identifikation relevanter Subgruppen,
• dynamische Aktualisierung durch neue Daten,
• personalisierte Empfehlungen auf Individualebene.

So entsteht ein Übergang von statischen Gruppenmodellen hin zu dynamischen, individualisierten Entscheidungsgrundlagen – ein Kernprinzip von P4Life.