Marktgrößen- und Anteilsanalyse für industrielle KI-Software - Wachstumstrends und Prognosen (2024 - 2029)

Marktanalyse für industrielle KI-Software

Der Markt für industrielle KI-Software wird im laufenden Jahr auf 84,34 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass es im Prognosezeitraum eine CAGR von 35,97 % verzeichnen wird, um in den nächsten fünf Jahren 391,97 Mrd. USD zu erreichen.

• Verstärkter Fokus auf die Wertschöpfung aus Industriedaten. Dies treibt den Bedarf an mehrdimensionaler Optimierung voran, was bedeutet, dass KI-gestützte Entscheidungsfindung und operative Agilität für Führungskräfte immer wichtiger werden. Um auf dem volatilen Markt von heute erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen gleichzeitig ihre Vermögenswerte und Prozesse über Geschäftsziele wie Margen, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit usw. hinweg optimieren.
• Nach Angaben der Europäischen Kommission zielt die Europäische KI-Strategie darauf ab, die Europäische Union (EU) als führenden KI-Hub zu etablieren und zu garantieren, dass künstliche Intelligenz (KI) vertrauenswürdig und menschenzentriert ist. Ein solcher Zweck wird durch spezifische Gesetze und Taten in den europäischen Ansatz für Exzellenz und Vertrauen umgesetzt. Ein wesentlicher Teil der Exzellenz in der KI besteht darin, die verfügbaren Ressourcen optimal zu nutzen und Investitionen zu koordinieren. Die Kommission beabsichtigt, im Rahmen der Programme Digitales Europa und Horizont Europa jährlich 1 Mrd. EUR in KI zu investieren. Im Laufe der digitalen Dekade wird sie weitere Investitionen aus dem Privatsektor und den Mitgliedstaaten mobilisieren, um ein jährliches Investitionsvolumen von 20 Mrd. EUR zu erreichen.
• Obwohl KI immer noch einer der kritischen Technologiebereiche ist, benötigen Unternehmen eine effiziente Möglichkeit, ihre KI-Praktiken zu skalieren und KI in Unternehmen einzusetzen, um den ROI von KI-Investitionen zu beschleunigen. Da Unternehmen einem größeren Druck ausgesetzt sind, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, werden immer mehr Unternehmen BI-Teams bitten, KI/ML-Modelle zu verwalten und zu entwickeln. Die beiden entscheidenden Faktoren, die diesen Schub einer neuen BI-basierten KI-Entwicklerklasse vorantreiben werden Erstens ist die Ausstattung von BI-Teams mit Tools wie Automatisierungsplattformen skalierbarer und nachhaltiger als die Einstellung dedizierter Datenwissenschaftler; Zweitens, da BI-Teams im Vergleich zu Data Scientists deutlich näher an den geschäftlichen Anwendungsfällen sind, wird der Lebenszyklus von den Anforderungen des Arbeitsmodells beschleunigt.
• Mit dem Fortschritt in der KI-Technologie wird es für die Regierung wichtiger denn je, ihre traditionellen Methoden zu erneuern, um eine bessere Bürgerbeteiligung, Interoperabilität und Rechenschaftspflicht zu erreichen. Solche Trends treiben die Nachfrage nach KI-Governance von Unternehmen und Organisationen weltweit voran. Google hat beispielsweise fünf Bereiche hervorgehoben, in denen die Regierung in Zusammenarbeit mit KI-Praktikern und der breiteren Zivilgesellschaft eine entscheidende Rolle bei der Klärung der Erwartungen an die Anwendung von KI auf kontextspezifischer Basis spielen kann. Dazu gehören Erklärbarkeitsstandards, Sicherheitsüberlegungen, Ansätze zur Bewertung von Fairness, allgemeine Haftungsrahmen und Anforderungen an die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
• Im Gegenteil, während sich die meisten IT-Beschaffungen in Unternehmen darauf beschränken, einfach geeignete Software oder Hardware auszuwählen und sie schließlich für ihren Zweck einzusetzen, besteht das grundlegende Problem bei KI darin, dass ein kontinuierliches Training und die Arbeit mit Daten und deren Kalibrierung erforderlich sind, um das Ergebnis zu liefern. Es gibt bekannte Probleme, die die Normalisierung von Daten in elektronischen Aufzeichnungen einschränken. Dazu gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), proprietäre Datensätze, die Open Innovation bedrohen, häufige Verzerrungen in der medizinischen Literatur aufgrund von Zeitschriftenverzerrungen und sogar offenem Betrug sowie die wachsende Komplexität von Gesundheitsdaten, so dass frühere Daten nicht spezifisch genug sind, um für aktuelle Vorhersagen nützlich zu sein.
• Die durch die COVID-19-Pandemie verursachten Probleme deuteten auf die Schwächen in der Produktion und Umverteilung hin, wobei Änderungen erforderlich waren, um die Lieferkette widerstandsfähiger zu machen. Es wurde eine erhöhte Investition in KI in allen Elementen während des Transports in der gesamten Lieferkette des Einzelhandels vorgestellt. Die Branchen in den verschiedenen Regionen stellten dann die größten Probleme der Lieferketten als Krankheit der Mitarbeiter und Rohstoffknappheit dar. Der wachsende industrielle Fokus auf Automatisierung im Post-Pandemie-Szenario und der Schritt in Richtung Digitalisierung werden zu einer höheren Nachfrage nach Analyse- und KI-Lösungen auf dem Markt führen, die voraussichtlich bei IoT-Anwendern in der Industrie stärker verbreitet sein wird.