Belgin Mutlu bringt umfassende Erfahrung in Machine Learning, visueller Datenanalyse, Empfehlungssystemen und kausaler Datenwissenschaft mit. Auf dieser Basis beschäftigt sie sich damit, wie Menschen mit komplexen Daten umgehen, wie sie Informationen wahrnehmen, interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen. Sie untersucht außerdem, wie KI-Methoden diesen Prozess sinnvoll, nachvollziehbar und transparent unterstützen können.

Sie arbeitet an der Schnittstelle von algorithmischem Modellieren und human-zentriertem Design. Sie entwickelt Machine-Learning-basierte Werkzeuge, adaptive Empfehlungssysteme und Methoden, die kausales Denken einbeziehen, um Ergebnisse verständlicher und verlässlicher zu machen. Ihre Arbeit folgt einer übergeordneten Vision: datengetriebene Automatisierung mit einer intuitiven, vertrauenswürdigen Mensch-KI-Interaktion zu verbinden.