Generative KI im Automatisierungsmarkt – Größe und Marktanteilsanalyse – Wachstumstrends und Prognose (2026–2031)

Globale Trends und Erkenntnisse im Markt für generative KI in der Automatisierung

Rascher Wechsel von regelbasierter Automatisierung zu generativen Copilots

Der Markt für generative KI in der Automatisierung profitiert davon, dass Unternehmen starre Logik-Engines durch Copilots ersetzen, die mit kontextuellen Informationen arbeiten können. Ältere Automatisierungssysteme erforderten häufig Spezialisten, um jeden Prozesspfad zu skripten, zu testen und zu warten. Agentische KI erreichte laut MIT Sloan Management Review innerhalb von 2 Jahren eine Unternehmensadoption von 35 %, während traditionelle KI über 8 Jahre hinweg 72 % erreichte.^{[1]UiPath Inc., "UiPath wird zur ersten Business-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattform mit nativer Integration für Coding-Agenten und ermöglicht so unternehmensweite Transformation in großem Maßstab," UiPath Newsroom} Dieses Adoptionsmuster unterstützt die Nachfrage nach Tools, die das Prozessdesign vereinfachen und Engpässe bei Spezialisten reduzieren. UiPath veröffentlichte im Mai 2026 UiPath für Coding-Agenten, das es Unternehmens-Coding-Agenten ermöglicht, Automatisierungen durch natürlichsprachliche Konversation zu generieren, zu testen, bereitzustellen und zu steuern. Die Veränderung kann die Zeit verkürzen, die benötigt wird, um neue Prozesse in Betrieb zu nehmen, und die Erstellung von Automatisierungen für eine breitere Gruppe von Mitarbeitern zugänglich machen.

Steigende Nachfrage nach Prozesseffizienz und Workflow-Orchestrierung

Organisationen benötigen zunehmend Automatisierungen, die Agenten, Bots und Mitarbeiter über mehrere Geschäftssysteme hinweg koordinieren. Isolierte Bots können Routineaufgaben erledigen, verwalten jedoch nicht die Übergaben, Ausnahmen und Genehmigungen innerhalb umfassenderer Workflows. Salesforce startete Agentforce Operations im April 2026 für Back-Office-Prozessagenten, die in den Bereichen Beschaffung, Compliance und Genehmigungsworkflows eingesetzt werden.^{[2]Salesforce Inc., "Salesforce startet Agentforce Operations," Salesforce News} Das Unternehmen berichtete, dass frühe Anwender die Durchlaufzeiten um 50–70 % und manuelle Dateneingabefehler um 80 % reduzierten. Diese Ergebnisse erklären, warum Käufer nach Orchestrierungsschichten suchen, anstatt für jede Aufgabe separate Automatisierungsprodukte hinzuzufügen. Der Markt für generative KI in der Automatisierung begünstigt daher Plattformen, die über Geschäftsanwendungen hinweg arbeiten können und dabei Prozesstransparenz und menschliche Überprüfung gewährleisten.

Generative KI für Automatisierungsentwicklung, Fehlerbehebung und Wartung

Generative KI hält Einzug in die Tools, die zum Aufbau, zur Fehlerbehebung und zur Wartung von Automatisierungssystemen verwendet werden. Teams können Modell-Gateways, Code-Unterstützung und Diagnose-Tools nutzen, um technische Arbeiten in einer gemeinsamen Umgebung zu unterstützen. IBM veröffentlichte im Juni 2026 Cloud Pak for Business Automation 26.0, einschließlich IBM Model Gateway, das OpenAI, Google Gemini und AWS Bedrock in einer einzigen Automatisierungsumgebung verbindet.^{[3]IBM Corporation, "Ankündigung von IBM Cloud Pak for Business Automation 26.0: Antrieb der nächsten Ära KI-gesteuerter Automatisierung," IBM Community} Dieser Ansatz kann Organisationen dabei helfen, ein Modell für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen, ohne den gesamten Automatisierungs-Stack neu zu gestalten. Komplexe industrielle und IT-Umgebungen können am meisten davon profitieren, da ihre Systeme viele etablierte Verbindungen und Wartungsanforderungen aufweisen. Regulatorische Anforderungen für sicherheitsrelevante Betriebstechnologie können ebenfalls beeinflussen, welche Entwicklungstools Käufer für den Einsatz genehmigen.

Intelligente RPA in Back-Office- und Shopfloor-Workflows

Intelligente RPA kombiniert Sprachmodelle mit etablierten Bot-Frameworks und erweitert die Automatisierung auf Arbeiten, die Ausnahmen und Urteilsvermögen umfassen. Diese Fähigkeit ist wichtig in Finanzoperationen, Shared-Services-Prozessen und Produktionsumgebungen, in denen Mitarbeiter noch viele Prozessvariationen verwalten. UiPath führte im Juni 2026 Maestro Case ein, um KI-Agenten, Roboter und menschliche Aufsicht in einer Orchestrierungsschicht zusammenzuführen. Das Unternehmen gab an, dass frühe Anwender die durchschnittliche Fallbearbeitungszeit um 60–80 % reduzierten und die SLA-Compliance um mehr als 25 Prozentpunkte verbesserten. Chinas Ministerium für Industrie und Informationstechnologie veröffentlichte im Januar 2026 einen KI+Fertigungs-Aktionsplan, der bis 2027 die Entwicklung von 1.000 hochrangigen industriellen KI-Agenten vorsieht. Die Politik unterstützt die Nachfrage nach intelligenter Automatisierung in der Fertigung und im Back-Office.

Integrationskomplexität über veraltete OT-, IT- und Edge-Systeme hinweg

Veraltete Betriebstechnologie verwendet häufig industrielle Kommunikationsprotokolle, die älter sind als aktuelle API-Designs. Dies erschwert die Verbindung zu neueren generativen KI-Tools in Produktionsumgebungen. UiPath stellte fest, dass 52 % von fast 600 C-Suite- und IT-Praktikern in Organisationen mit einem Umsatz von mehr als 1 Milliarde USD hybride Prozessumgebungen betrieben, die statische und dynamische Prozesse über getrennte Systeme hinweg vermischten. Organisationen benötigen möglicherweise Middleware, Protokollübersetzer und benutzerdefinierte Konnektoren, um diese Umgebungen zu überbrücken. Diese Ergänzungen können die Projektkosten erhöhen, die Latenz steigern und zusätzliche Betriebsrisiken einführen. Käufer mit umfangreichen ERP- und Betriebstechnologie-Stacks bevorzugen möglicherweise etablierte Anbieter mit vorgefertigten Konnektoren und tieferer Implementierungsunterstützung.

Datenschutz, IP-Verlust und Halluzinationsrisiko in Betriebsumgebungen

Generative KI kann Zuverlässigkeitsbedenken erzeugen, die bei herkömmlicher RPA weniger verbreitet waren. Probabilistische Antworten, Prompt-Injection-Risiken und die Offenlegung proprietärer Prozessinformationen können den Unternehmenseinsatz einschränken. Diese Probleme sind am bedeutendsten in Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Verteidigungs-Lieferketten und anderen Umgebungen mit sensiblen Daten. Automation Anywhere kündigte im Mai 2026 Context Intelligence Graph an, das eine lokale Kontextschicht verwendet, um Unternehmenswissen abzurufen, ohne rohe Prozessdaten an externe APIs zu senden. Das Unternehmen berichtete von einer Steigerung der Agentengenauigkeit um mehr als 30 % in seinen internen Evaluierungen.^{[4]Automation Anywhere Inc., "Automation Anywhere stellt 2026 Plattformverbesserungen vor, um KI-gesteuerte Prozesse auszuführen," Automation Anywhere Pressroom} Anforderungen im Zusammenhang mit KI-Managementsystemen und SOC 2 Typ II können für vorsichtige Käufer zusätzlichen Prüfungs-, Dokumentations- und Implementierungsaufwand bedeuten.

*Unsere Prognosen behandeln die Auswirkungen von Treibern und Einschränkungen als richtungsweisend und nicht additiv. Die Wirkungsprognosen berücksichtigen Basiswachstum, Mischungseffekte und Wechselwirkungen zwischen Variablen.

Segmentanalyse

Nach Lösungstyp: Plattformen dominieren die aktuelle Ausgabe, während Agenten die künftige Nachfrage antreiben

Plattformen für generative KI hielten im Jahr 2025 einen Marktanteil von 31,84 % am Markt für generative KI in der Automatisierung. Unternehmen nutzten Orchestrierungsschicht-APIs von Hyperscalern und unabhängigen Softwareanbietern als gemeinsame Grundlage für Automatisierungsprogramme. Ihre frühe Position spiegelt den Wert wider, Modell-APIs bereits in Unternehmens-Stacks eingebettet zu haben. Dienste bildeten die nächstgrößere Kategorie, da Implementierungs-, Anpassungs- und verwaltete Automatisierungsanforderungen mit der Plattformkomplexität steigen. Automatisierungs-Copilots behielten ebenfalls eine wichtige Rolle für Käufer, die vertraute Workflow-Produkte mit minimaler Unterbrechung erweitern wollten. Andere Lösungstypen, einschließlich Process-Mining- und Discovery-Tools, unterstützten vorgelagerte Arbeiten zur Identifizierung geeigneter Prozesse vor der Bereitstellung.

KI-Agenten und agentische Automatisierungsplattformen werden bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 31,08 % wachsen. Die Marktgröße des Segments für generative KI in der Automatisierung wird durch den Wechsel von unterstützenden Tools zu Systemen gestützt, die mehrstufige Arbeiten über Anwendungen hinweg ausführen können. Copilots empfehlen im Allgemeinen Aktionen, während Agenten Aktionen unter definierten Kontrollen ausführen können. IBM präsentierte im Mai 2026 die nächste Generation von watsonx Orchestrate als agentische Steuerungsebene, die Agenten aus verschiedenen Quellen mit konsistenter Richtliniendurchsetzung bereitstellen kann. Dieses Design adressiert die Notwendigkeit, Agenten zu steuern, die von mehreren Technologielieferanten stammen. Die Nachfrage nach Governance, Überwachung und Interoperabilität dürfte steigen, da Unternehmen Agenten in mehr Geschäftsprozessen einsetzen. Anbieter mit Richtlinienkontrollen und Integrationsfähigkeiten sind besser positioniert, um diese Anforderung zu erfüllen. Der Markt für generative KI in der Automatisierung verlagert sich daher hin zu Plattformen, die autonome Arbeit mit verantwortungsvollem Management in Einklang bringen.

Nach Bereitstellungsmodus: Cloud hält die größte Position, während die hybride Nutzung zunimmt

Die Cloud-Bereitstellung entfiel im Jahr 2025 auf einen Marktanteil von 75,42 % am Markt für generative KI in der Automatisierung. Unternehmen nutzten Hyperscaler-Infrastruktur, um auf fortschrittliche Modelle, elastische Rechenkapazität und häufige Produktaktualisierungen zuzugreifen, ohne Kapitalkosten für lokale Infrastruktur zu verursachen. Cloud-Dienste reduzierten auch die Zeit, die benötigt wird, um einen Piloten zu starten oder neue Benutzer hinzuzufügen. Das On-Premises-Segment war kleiner, blieb aber für Organisationen wichtig, die Workflow-Daten nicht aus kontrollierten Umgebungen herausbewegen konnten. Regierungsbehörden und regulierte Unternehmen benötigen häufig eine stärkere Kontrolle über den Datenspeicherort und den Systemzugang. Diese Anforderungen hielten die On-Premises-Bereitstellung relevant, auch wenn Cloud-Dienste das wichtigste Bereitstellungsmodell blieben.

Die hybride Bereitstellung wird voraussichtlich von 2026 bis 2031 mit einer CAGR von 29,76 % wachsen. Organisationen nutzen hybride Designs, um sensible Trainingsdaten und Fine-Tuning-Arbeiten in kontrollierten Umgebungen zu halten, während sie öffentliche Endpunkte für allgemeine Inferenz nutzen. Diese Struktur stellt keinen breiten Rückzug aus Cloud-Diensten dar. Stattdessen ermöglicht sie Unternehmen, Workloads entsprechend der Datensensibilität und den betrieblichen Anforderungen zu trennen. UiPath aktualisierte Automation Suite im Mai 2026, um On-Premises-agentische KI-Fähigkeiten über AWS-, Azure- und OpenShift-Umgebungen bereitzustellen. Das Produkt richtet sich an Nutzer aus dem öffentlichen Sektor und regulierten Bereichen, die Workflow-Daten nicht über externe Cloud-APIs leiten können. Käufer im asiatisch-pazifischen Raum und im Nahen Osten könnten hybriden und On-Premises-Bereitstellungen mehr Gewicht beimessen, wo Datensouveränitätsrichtlinien verbindlicher sind. Der Markt für generative KI in der Automatisierung wird weiterhin Cloud-Infrastruktur in großem Umfang nutzen, während hybride Systeme Sicherheits- und Compliance-Anforderungen adressieren.

Nach Anwendung: RPA führt die Akzeptanz an, während konversationelle Automatisierung den Zugang erweitert

Die generative KI-gestützte robotergestützte Prozessautomatisierung hielt im Jahr 2025 einen Anteil von 36,17 % an der Marktgröße für generative KI in der Automatisierung. Ihre Position spiegelte den tiefen Einsatz von sprachmodellgestützten Bots in Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Back-Offices des öffentlichen Sektors und Shared Services wider. Diese Organisationen verarbeiten hohe Volumina an Dokumenten, Transaktionen und Compliance-Aktivitäten. Bots können KYC, AML-Überwachung, regulatorisches Reporting und Streitbeilegung unterstützen, wenn sie mit klaren Kontrollen eingesetzt werden. IBM berichtete in seinem Bankausblick 2025, dass 60 % der Bank-CEOs die Übernahme erheblicher Risiken als wesentlich für die Realisierung von Automatisierungsvorteilen und die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit betrachteten. Weitere Anwendungen umfassten Qualitätsprüfung, Auslöser für vorausschauende Wartung und Automatisierung von Lieferkettenereignissen. Diese Anwendungen erweitern die Akzeptanz in Richtung operativer Umgebungen, da branchenspezifische Modelle und Prozess-Tools reifen.

Konversationelle und natürlichsprachliche Automatisierung wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 31,42 % wachsen. Das Segment erweitert den Zugang, da Mitarbeiter einen Prozess in einfacher Sprache beschreiben können, anstatt Code zu schreiben. Microsoft veröffentlichte im Juni 2026 einen neu entwickelten agentischen Orchestrator für Copilot Studio, der allgemein verfügbar ist, für komplexere, mehrstufige Arbeiten. Dieser Ansatz kann einer breiteren Gruppe von Analysten und Geschäftsanwendern ermöglichen, Automatisierungen zu erstellen oder zu verfeinern. Das MIT Sloan Management Review stellte fest, dass 44 % der Organisationen, die noch keine agentische KI eingesetzt hatten, dies bald planten. Geringere Qualifikationsanforderungen positionieren konversationelle Schnittstellen, um einen Teil dieser Pipeline zu bedienen. Prozessoptimierung und Workflow-Orchestrierung blieben ein weiterer großer Anwendungsbereich, da Unternehmen Systeme benötigen, die Ineffizienzen identifizieren, Arbeiten sequenzieren und Ausnahmen weiterleiten. Der Markt für generative KI in der Automatisierung profitiert, wenn natürlichsprachliche Schnittstellen mit Tests, Governance und Mitarbeiterüberprüfung kombiniert werden.

Nach Endnutzer: BFSI hält die größte Position, während die Fertigung schneller wächst

BFSI entfiel im Jahr 2025 auf einen Marktanteil von 22,84 % am Markt für generative KI in der Automatisierung. Hohe Transaktionsvolumina und intensive Dokumentation schufen eine erhebliche Basis für die Automatisierung von Bank-, Versicherungs- und Finanzdienstleistungsoperationen. Regulatorische Anforderungen machen auch eine überprüfbare Prozessausführung in den Bereichen KYC, AML, Handelsabwicklung und Reporting wichtig. IBMs Bankausblick 2025 stellte fest, dass 60 % der Bank-CEOs die Übernahme erheblicher Risiken als wesentlich für die Wettbewerbsfähigkeit in der Automatisierung betrachteten. Diese Position unterstützt die anhaltenden Investitionen des Sektors in intelligente Automatisierung. Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Energie und Versorgungsunternehmen, Transport und Logistik sowie Medien und Unterhaltung waren Wachstumssegmente. Ihre Anwendungsfälle umfassten Unterstützung klinischer Workflows, Leistung von Netzanlagen, Frachtvisibilität und Prozesse zur Inhaltspersonalisierung.

Die Fertigung wird bis 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 30,58 % wachsen. Engineering-Assistenz-Agenten können Design, SPS-Programmierung, vorausschauende Wartung und andere Aufgaben unterstützen, die traditionell von Fachpersonal abhängig waren. Chinas KI+Fertigungs-Plan vom Januar 2026 sieht bis 2027 die Entwicklung von 1.000 hochrangigen industriellen KI-Agenten vor. Diese Politik schafft eine direkte Nachfragequelle in der weltgrößten Fertigungswirtschaft. IT und Telekommunikation, Regierung und öffentlicher Sektor sowie Einzelhandel und E-Commerce setzen ebenfalls konversationelle und RPA-geführte Systeme für Serviceauflösung, öffentliche Dienstleistungserbringung und Preisgestaltungsprozesse ein. Die Bandbreite der Endnutzer erfordert von Anbietern die Unterstützung verschiedener Datenumgebungen und Workflow-Strukturen. Kein einzelnes Segment kann allein die prognostizierte CAGR von 28,35 % des Marktes für generative KI in der Automatisierung tragen. Eine breite Plattformreichweite und geeignete domänenspezifische Funktionen bleiben für die Lieferantenpositionierung wichtig.

Geografische Analyse

Nordamerika hielt im Jahr 2025 einen Marktanteil von 40,52 % am Markt für generative KI in der Automatisierung, gestützt durch seine Konzentration von Hyperscale-Computing-Infrastruktur, Unternehmenssoftwareanbietern und frühen Anwendern in BFSI und Technologie. Die Vereinigten Staaten bleiben das wichtigste Nachfragezentrum der Region, da Finanzdienstleistungs-, Technologie- und Regierungsorganisationen KI-Automatisierung über etablierte Unternehmensplattformen nutzen können. Microsoft kündigte während Build 2026 native Windows Agent Framework-Unterstützung für Desktop-KI-Orchestrierung und erweiterte Copilot Studio-Konnektoren an, was den Markt für generative KI in der Automatisierung über Unternehmens-Worker-Tools hinaus ausweitet. Kanada und Mexiko tragen durch IT-Modernisierung und Nearshore-Dienstleistungserbringung bei, einschließlich kostensensibler Back-Office-Automatisierung. Diese Bedingungen erhalten die führende Position der Region und schaffen gleichzeitig eine große installierte Basis für neuere agentische Fähigkeiten.

Der asiatisch-pazifische Raum wird zwischen 2026 und 2031 voraussichtlich mit einer CAGR von 30,83 % wachsen, wobei staatlich geführte industrielle KI-Pläne, wachsende digitale Infrastruktur und ungleichmäßige Automatisierungsreife die Nachfrage prägen. Chinas KI+Fertigungs-Aktionsplan leitet die Entwicklung von 1.000 hochrangigen industriellen KI-Agenten bis 2027 und gibt dem Markt für generative KI in der Automatisierung eine politisch geführte Quelle der Fertigungsnachfrage. Japan wendet generative KI auf Qualitätsmanagement, vorausschauende Wartung und Lieferkettenkoordination an, während Indien eine wachsende Nutzerbasis mit einem Technologiedienstleistungssektor kombiniert, der Automatisierungslösungen einsetzt und liefert. Nationale Unterschiede in der Implementierungskapazität, den Datenregeln und den Industriestrukturen werden bestimmen, wie schnell einzelne Länder Interesse in skalierte Nutzung umwandeln. Der asiatisch-pazifische Raum weist daher eine breitere Palette von Wachstumsbedingungen auf als Nordamerika, hat aber eine starke Perspektive für industrielle und Unternehmensanwendungen.

Europa behielt eine bedeutende regionale Position, wobei Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich die Akzeptanz in Fertigung, Finanzdienstleistungen und Anwendungen des öffentlichen Sektors unterstützen, während Hochrisiko-KI-Anforderungen die Beschaffung verlängern und die Nachfrage nach Governance-Automatisierung erhöhen können. Märkte im Nahen Osten, insbesondere Saudi-Arabien und die Vereinigten Arabischen Emirate, expandieren durch souveräne KI-Programme, Smart-Government-Projekte und industrielle Diversifizierung, was neue Bereitstellungsumgebungen für den Markt für generative KI in der Automatisierung schafft. Afrika befindet sich noch in einem früheren Stadium, angeführt von Finanzdienstleistungs- und Telekommunikationsanwendungen in Südafrika und Ägypten, da Infrastrukturlücken und Bereitschaftsbeschränkungen eine breitere Akzeptanz einschränken. Südamerika, angeführt von Brasilien und Argentinien, verzeichnet Nachfrage in BFSI- und E-Commerce-Automatisierung, obwohl begrenzter Zugang zu Hochleistungsrechnen und sich entwickelnde regulatorische Rahmenbedingungen die Akzeptanz im Vergleich zu anderen aufstrebenden Regionen verlangsamen können.