Statistik des maschinellen Lernens
13. August 2024
Markt für maschinelles Lernen und Übernahmequote
Der globale Markt für maschinelles Lernen wächst stetig: Im Jahr 2022 wurde er auf 19,20 Milliarden US-Dollar geschätzt, und aufgrund der zunehmenden Einführung technologischer Fortschritte wird erwartet, dass er von 26,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 225,91 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen wird, bei einer CAGR von 36,2 %. (Fortune Business Insights).
Im Jahr 2023 wurde der globale KI-Markt auf 538,13 Milliarden Dollar geschätzt und wird bis 2032 voraussichtlich 2.575,16 Milliarden erreichen
24,58 Milliarden Dollar ist die prognostizierte weltweite Größe des Marktes für erklärbare KI bis 2030
Der weltweite Markt für natürliche Sprachverarbeitung wird voraussichtlich von 29,71 Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf 158,04 Milliarden Dollar im Jahr 2032 wachsen
59 % der befragten Großunternehmen in Indien, 58 % in den Vereinigten Arabischen Emiraten, 53 % in Singapur und 50 % in China setzen KI aktiv ein, was diese Länder zu Führern bei der Einführung von KI
42 % der befragten Großunternehmen geben an, KI in ihrem Unternehmen einzusetzen, und weitere 40 % der Befragten geben an, KI zu erforschen
63 % der IT-Spezialisten in großen Unternehmen, die derzeit KI einsetzen, geben auch an, dass ihre Organisation generative KI
Die drei wichtigsten externen Treiber für die Einführung von KI in Unternehmen sind die zunehmende Zugänglichkeit der Technologie, die Notwendigkeit, Kosten zu senken und wichtige Prozesse zu automatisieren, sowie die zunehmende Implementierung von KI in Standardgeschäftsanwendungen
1 von 4 Unternehmen setzt KI aufgrund von Arbeits- oder Fachkräftemangel ein.
Suchen Sie eine vertrauenswürdige Beratungsfirma für maschinelles Lernen?
ML-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen und Funktionen
Obwohl die heutigen Anwendungsfälle für KI und Maschinelles Lernen immer vielfältiger werden, bleibt die Prozessautomatisierung ihre häufigste Anwendung. Laut IBM setzen 33 % der Befragten KI zur Automatisierung von IT-Prozessen ein. Was den Einsatz von KI in bestimmten Branchen angeht, identifiziert IBM Finanzdienstleistungen als den führenden Sektor in Bezug auf den Einsatz von KI.
Marketing und Vertrieb
Der Einsatz generativer KI kann die Marketingproduktivität um 5-15% der derzeitigen globalen Marketingausgaben erhöhen und die Vertriebsproduktivität um 3-5% der gesamten Vertriebsausgaben steigern
Texter, die generative KI zur Erstellung von Inhalten einsetzen, können einen Produktivitätsschub von mehr als 50 %
erfahren.
Der Anteil der von KI erfüllten Vertriebsaufgaben soll von 45 % im Jahr 2023 auf 60 % im Jahr 2028 wachsen
Gesundheitswesen
Der weltweite Markt für KI im Gesundheitswesen wurde im Jahr 2022 auf 15,1 Milliarden Dollar geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich 187,95 Milliarden Dollar erreichen
Nordamerika führte den Markt für KI im Gesundheitswesen im Jahr 2022 mit einem Umsatzanteil von über 59 % an und wird dies voraussichtlich bis 2030 beibehalten
Die Kundenakzeptanzrate von KI-Chatbots im Gesundheitswesen liegt bei 27 %
Bankwesen
Der weltweite Markt für KI im Bankwesen hatte 2023 ein Volumen von 19,90 Milliarden Dollar und wird bis 2033 voraussichtlich 315,50 Milliarden Dollar erreichen
Der Einsatz von generativer KI im globalen Bankensektor könntedurch Produktivitätssteigerungen jährlich zwischen 200 und 340 Milliarden Dollar an Wert gewinnen
Die Automatisierung von Middle-Office-Aufgaben mit ML und KI kann nordamerikanischen Banken bis 2025 70 Milliarden Dollar sparen
Europäische Banken, die statistische Ansätze durch ML-Techniken ersetzten, verzeichneten bis zu 10 % höhere Verkaufszahlen bei neuen Produkten und 20 % weniger Abwanderung
Fertigung
3,2 Milliarden Dollar war der Wert des KI-Marktes in der Fertigung im Jahr 2023
20,8 Milliarden Dollar ist die erwartete Marktgröße für KI in der Fertigung bis 2028
Industrie 4.0-Vorreiter, die KI-Anwendungsfälle wie Nachfrageprognosen und die Routenplanung von Schwerlasttransportern anwenden, erlebten eine zwei- bis dreifache Produktivitätssteigerung und eine Senkung des Energieverbrauchs um 30 %
Generative KI für die Generierung von Inhalten, die Gewinnung von Erkenntnissen und andere Aufgaben kann zu Produktivitätssteigerungen von bis zu zwei Mal über alle Fertigungsaktivitäten hinweg führen
Einzelhandel
Der globale Markt für KI im Einzelhandel wird voraussichtlich von 9,97 Mrd. $ im Jahr 2023 auf 54,92 Mrd. $ bis 2033 mit einer CAGR von 18,6 % im Prognosezeitraum 2024-2033 wachsen
Der Online-Handel hat die höchste Kundenakzeptanzrate (34%) von künstlicher Intelligenz Chatbots
Die potenziellen Auswirkungen der generativen KI auf den Einzelhandel können zwischen 400 und 660 Milliarden Dollar pro Jahr betragen, da Kundenservice, Marketing und Vertrieb sowie Bestands- und Lieferkettenmanagement rationalisiert werden
Internal productivity
Software code development
Customer service
Marketing
Knowledge worker effectiveness
Operations
IT
Sales & sales operations
Customer onboarding
Non-software R&D
Finance
HR
Legal
Product differentiation
Natural language interfaces
Core product performance enhancements
New products or services
Vorteile des maschinellen Lernens
Als Erweiterung, aber nicht als Ersatz für menschliche Fähigkeiten, ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen die Automatisierung komplexer Prozesse, die Verbesserung der Qualität, Effektivität und Kreativität von Mitarbeiterentscheidungen durch umfangreiche Analyse- und Mustervorhersagefunktionen sowie die Aufdeckung von Marktlücken und -chancen zur Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen, die Hyperpersonalisierung des Kundenerlebnisses und vieles mehr. (Accenture)
Mit der zunehmenden Verbreitung von ML- und KI-Initiativen können Unternehmen einen größeren Nutzen aus ihren Investitionen ziehen:
97 % der Unternehmen, die KI-Technologien wie maschinelles Lernen und generative KI einsetzen, haben davon profitiert und eine erhöhte Produktivität, einen verbesserten Kundenservice und weniger menschliche Fehler erreicht.
Branchen, die stärker von KI betroffen sind, verzeichnen ein 4,8-fach höheres Wachstum der Arbeitsproduktivität im Vergleich zu durchschnittlichen Wachstumsraten
Technologieunternehmen werden voraussichtlich am stärksten von der generativen KI betroffen sein und einen Wert von bis zu 9 % des weltweiten Branchenumsatzes
Das Personalwesen ist die Geschäftsfunktion, in der der größte Anteil der Befragten (50 %) von Kostensenkungen dank generativer KI berichtet
29% der weltweiten IT-Profis geben an, dass ihre Mitarbeiter bereits Zeit mit neuer KI- und Automatisierungssoftware und -tools sparen
53 % der Inhaber kleiner Unternehmen berichten über die positiven Auswirkungen von KI auf das Kundenerlebnis
Investitionen in ML
Aufgeschreckt durch die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI erhöhen Unternehmen ihre Investitionen in ML- und KI-Initiativen. In diesem Zusammenhang prognostiziert Goldman Sachs, dass sich die KI-Investitionen bis 2025 weltweit auf 200 Milliarden US-Dollar belaufen werden.
Bis 2025 werden die Global-2000-Unternehmen voraussichtlich über 40 % ihrer IT-Ausgaben für KI-Initiativen aufwenden
59% der Unternehmen, die bereits KI erforschen oder einsetzen, haben ihre Einführung oder Investitionen in diese Technologie beschleunigt
81 % der Unternehmen erforschen oder implementieren Computer-Vision-Technologie
89,6 % der befragten Fortune-1000-CIOs gaben an, dass Investitionen in generative KI in ihrem Unternehmen zunehmen
20 % der großen Unternehmen investieren bis zu 50 Millionen Dollar pro Jahr in generative KI
Nachfrage und Beschäftigung im Bereich maschinelles Lernen
Mit der zunehmenden Verbreitung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen stellen Unternehmen neue Spezialisten ein und starten Umschulungsinitiativen, um Qualifikationslücken innerhalb ihrer Belegschaft zu schließen.
Trotz eines Rückgangs in jüngster Zeit ist maschinelles Lernen die am meisten nachgefragte KI-Fähigkeit, die in 0,7% aller Stellenausschreibungen in den USA verlangt wird, gefolgt von KI, NLP, autonomem Fahren und neuronalen Netzen
Stellenausschreibungen für KI-Spezialisten wachsen 3,5x schneller als für alle Stellen
Zu den am meisten gefragten Fähigkeiten bei KI-bezogenen Stellenausschreibungen in den USA gehören Python (152.201), Informatik (133.066), SQL (93.541), Datenanalyse (91.883), Datenwissenschaft (85.480), Agile Methodik (73.069) und Softwaretechnik (64.557)
32 % der Führungskräfte und 38 % der IT-Fachleute glauben, dass Unternehmen mit Investitionen in Talente und Schulungen beginnen sollten, um Anfängern zu helfen, KI-Technologien wie ML effektiv zu nutzen
Das durchschnittliche Gehalt eines ML-Ingenieurs in den USA variiert von 116.416 $ bis 140.180 $, wobei die endgültige Zahl von Erfahrung, Branche und geografischem Standort abhängt
Das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers mit ML-Kenntnissen in den USA beträgt 119.380 Dollar pro Jahr
Die geschätzte Gesamtvergütung für einen Ingenieur für maschinelles Lernen in den USA beträgt 164.765 $ pro Jahr, mit einem Durchschnittsgehalt von 119.992 $ pro Jahr
Jobs, die KI-Kenntnisse erfordern, brachten in den USA einen durchschnittlichen Aufschlag von 25 % und in Großbritannien von 14 %
Herausforderungen des maschinellen Lernens
Angefangen bei fehlenden Qualifikationen der Arbeitskräfte bis hin zu Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der Genauigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens gibt es zahlreiche Faktoren, die einzelne ML-Initiativen behindern und die Einführung von KI auf breiterer Ebene verzögern können.
Mangel an Fachkräften
72 % der IT-Leiter nennen KI-Kenntnisse als eine der entscheidenden Lücken, die dringend geschlossen werden müssen
Nur 12 % der IT-Fachleute haben signifikante Erfahrung im Umgang mit KI und ML
Nur 34% der befragten Unternehmen schulen oder qualifizieren derzeit Mitarbeiter für die Arbeit mit KI
Jeder dritte IT-Leiter hat Schwierigkeiten, qualifizierte KI- und ML-Spezialisten zu finden
60 % der IT-Fachleute des öffentlichen Sektors betrachten den KI-Fachkräftemangel als größte Herausforderung bei der Implementierung von KI
Transparenz und Zuverlässigkeit
44% der befragten Unternehmen nannten Transparenz und Erklärbarkeit als relevante Anliegen bei der Einführung von KI
Die Zahl der KI-Vorfälle, wie etwa autonome Autos, die tödliche Fußgängerunfälle verursachen, oder Gesichtserkennungssysteme, die zu unrechtmäßigen Verhaftungen führen,steigt zwischen 2022 und 2023 um 32,3 %
Ungenauigkeit ist das am häufigsten genannte Risiko der generativen KI, das von 63 % der befragten Unternehmen genannt wurde
Die Konzentration von vortrainierten KI-Modellen in den Händen von 1% der KI-Anbieter bis 2025 wird verantwortungsvolle KI (ein Konzept, das Metriken wie KI-Erklärbarkeit, Fairness und Transparenz umfasst) zu einem gesellschaftlichen Anliegen machen
Verwaltung der Daten
Datenschutz und Sicherheit
Datenschutz- und Data-Governance-Risiken wie Datenlecks sind weltweit die größten KI-Sorgen, die von 42 % der nordamerikanischen und 56 % der europäischen Unternehmen genannt werden
Cybersicherheit und Datenschutz sind derzeit die größten Sorgen von US-Führungskräften, wenn es um die Implementierung generativer KI geht, mit 81% bzw. 78%
Öffentliche Wahrnehmung
Im Jahr 2023 sind 52% der Amerikaner mehr besorgt als begeistert über KI, verglichen mit 38% im Jahr 2022
Nur 37 % der Befragten sind der Meinung, dass KI ihren Job verbessern wird
95 % der Arbeitnehmer sehen einen Wert in generativer KI am Arbeitsplatz, erwarten aber nicht, dass ihre Unternehmen positive Ergebnisse für alle sicherstellen
Auswirkungen auf die Umwelt
Die CO2-Äquivalent-Emissionen der wichtigsten Modelle für maschinelles Lernen während ihres Trainings lagen zwischen 502 Tonnen für GPT-3 und 3,17 Tonnen für Luminous Base
Unsere Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens
Wir begleiten Ihr Unternehmen bei der ML-Entwicklung und -Implementierung, um die Vorteile dieser Technologie zu maximieren und potenzielle Herausforderungen zu bewältigen.
- Identifizierung von Anwendungsfällen
- Datenkartierung und Qualitätsbewertung
- Audit bestehender Lösungen
- Beratung zur Ersteinrichtung des Projekts
- Überprüfung des Entwicklungsprozesses
- ROI-Analyse
- Entwurf der Lösungsarchitektur
- Auswahl des Tech-Stacks
- Projekt-Budgetierung
- MVP-Konzeptualisierung
- Erstellung einer Risikomanagementstrategie
- Benutzerschulung (Demos, Tutorials usw.) und Unterstützung
Wir entwickeln ML-Lösungen, die auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind, oder erweitern Ihre bestehende Software um ML-Algorithmen, die den sich entwickelnden Unternehmenszielen und Markt- oder Technologietrends entsprechen.
- Einrichtung der ETL-Pipeline
- Datenvorverarbeitung (Bereinigung, Annotation, Transformation)
- Ausarbeitung von Datenschutz und Cybersicherheit
- Auswahl geeigneter Techniken des maschinellen Lernens und ML-Algorithmen
- ML- und Deep-Learning-Modelltraining
- Software-Integrationen und Erstellung von APIs
- Einrichtung von UX/UI und Datenvisualisierung
- Bereitstellung in der Produktionsumgebung
- End-to-End-Tests
- Unterstützung, Optimierung und Upgrades nach der Markteinführung
Suchen Sie eine vertrauenswürdige Beratungsfirma für maschinelles Lernen?
Ein Schlusswort
Unternehmen aus allen Branchen haben gute Chancen, durch entsprechende KI-Initiativen erhebliche Vorteile zu erzielen. Gleichzeitig ist die Implementierung des maschinellen Lernens nicht immer ein reibungsloser Prozess. Trotz der erwiesenen Überlegenheit des maschinellen Lernens gegenüber statistischen Methoden sind ML-Modelle zum Beispiel noch weit davon entfernt, absolute Genauigkeit zu erreichen. Außerdem werden die Fortschritte bei KI und ML durch den Mangel an Mitarbeitern mit den erforderlichen Fähigkeiten gebremst.
Mit einem erfahrenen Partner wie Itransition kann Ihr Unternehmen interne Kompetenzlücken problemlos schließen und sichere und zuverlässige ML-Lösungen entwickeln, die den Standards und Vorschriften Ihrer Branche entsprechen.
Dienst
KI-Dienstleistungen und -Lösungen
Einblicke
Überwachtes vs. unüberwachtes maschinelles lernen: eine auswahlhilfe
Fallstudie
Eine ML-Lösung für Markenanalysen und -berichte
Einblicke
Empfehlungssysteme und maschinelles Lernen: Ansätze und Fallstudien
Einblicke
Maschinelles Lernen für Anomalie-Erkennung: ein technischer Überblick
Fallstudie