Studie: Globaler KI-Markt wächst dreimal so schnell wie der Tech-Markt

24.09.2024  — Online-Redaktion Verlag Dashöfer.  Quelle: Sopra Steria GmbH.

Der weltweite KI-Markt wird von 540 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 1.270 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen. Das entspricht einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 19 Prozent, dreimal so viel wie der gesamte IT-Markt im selben Zeitraum pro Jahr zulegen wird.

Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Managementberatung Sopra Steria Next.

Die Consulting-Marke der Sopra Steria Gruppe hat den KI-Markt umfassend analysiert. Die Studie teilt den Markt dabei erstmals in vier KI-Anwendungsfelder ein: „KI für Maschinen“, „KI für Prozesse“, „KI für Menschen“ und „KI für Software“. Entscheiderinnen und Entscheider bekommen damit einen klaren strategischen Überblick über den schnell wachsenden KI-Markt.

Fabrice Asvazadourian, CEO von Sopra Steria Next, unterstreicht die Bedeutung dieses Ansatzes:

Unsere vier Kategorien bieten Managern einen strategischen Kompass in der komplexen und vielschichtigen Welt der KI. Diese Strukturierung des Marktes ermöglicht es unseren Kunden, ihre Investitionen zu optimieren, und stellt sicher, dass sie das Potenzial der KI voll ausschöpfen, ohne Bereiche zu übersehen. Auf diese Weise verwandeln wir KI von einer technologischen Angelegenheit in einen echten Hebel für die Unternehmensleistung.

Michael Buttkus, Leiter Sopra Steria Next Deutschland, betont die Wirkung der KI auf die Geschäftsmodelle:

Was wir heute schon erkennen und in den kommenden Jahren noch viel stärker sehen werden, ist eine vollständige Neudefinition ganzer Geschäftsbereiche durch KI. Unternehmen, die jetzt nicht nur ihre operative Exzellenz durch KI-basierte Prozessoptimierung steigern, sondern auch ihr Innovationspotenzial maximieren, werden sich klar differenzieren. Es geht darum, KI gezielt zur Transformation und zur Schaffung neuer Wettbewerbsvorteile zu nutzen.

Schnell wachsender KI-Markt

Der globale KI-Markt wird 2028 zirka zehn Prozent des IT-Marktes ausmachen, 2023 waren es geschätzt sechs Prozent. Das massive Wachstum von 19 Prozent pro Jahr in den kommenden fünf Jahren ist damit dreimal so groß wie das des IT-Marktes insgesamt. Es wird durch bedeutende technologische Fortschritte in jedem der vier Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz vorangetrieben:

  • KI für Maschinen

Der Markt für industrielle KI wird jährlich um 13 Prozent wachsen und im Jahr 2028 ein Volumen von 330 Milliarden US-Dollar erreichen, so die Prognose von Sopra Steria Next. Das entspricht 26 Prozent des globalen KI-Marktes.

Industrielle KI wird Maschinen, Fabriken und ganze Lieferketten in die Lage versetzen, immer intelligenter zu arbeiten. Ermöglicht wird diese Entwicklung durch den Einsatz von 5G-/6G-Netzen und die Verbreitung vernetzter Sensoren, die einen Quantensprung bei der Erfassung, Zusammenführung und Verarbeitung von Daten darstellen. Das Flaggschiff der industriellen KI-Technologie werden digitale Zwillinge und ihre Vernetzung im industriellen Metaverse sein.

  • KI für Prozesse

In diesem KI-Anwendungsfeld wird, so die Schätzung, im Jahr 2028 ein Volumen von 390 Milliarden US-Dollar erreicht werden. Das entspricht 31 Prozent des KI-Marktes dank eines Wachstums von 18 Prozent pro Jahr in diesem Zeitraum.

Die Entwicklung dieser Kategorie wird durch eine wettbewerbsorientierte Konvergenz zwischen Anbietern von Automatisierungslösungen (z. B. Robotic Process Automation oder OCR-Texterkennung), Anbietern von Workflow-Management-Lösungen (z. B. Business Process Management oder Process Mining) und den großen ERP-Anbietern vorangetrieben. Ziel ist, integrierte intelligente Automatisierungsplattformen zu entwickeln, die die verschiedenen bereits miteinander verbundenen Lösungen zur Verfügung stellen.

Intelligente Prozessautomatisierung konzentriert sich auf Managementaktivitäten, die eine neue Automatisierungswelle ermöglichen. Diese Kategorie findet sich vor allem bei Finanzdienstleistungen und in der öffentlichen Verwaltung sowie bei Prozessen in Zentralfunktionen wie Personal, Finanzen und Compliance. Neben der End-to-End-Automatisierung können neue KI-Tools zudem zur besseren Erkennung von Anomalien oder Betrug eingesetzt werden.

  • KI für den Menschen

Das Segment dürfte in den kommenden fünf Jahren am stärksten wachsen – von 130 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 380 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028. Das Anwendungsfeld wird dann 30 Prozent des KI-Marktes repräsentieren. Das Wachstum wird angeregt durch die zunehmende Reife der generativen KI und das Zusammenspiel prädiktiver und generativer KI.

Die Kategorie „KI für Menschen“ umfasst Tools zur Unterstützung von Entscheidungen sowie die verschiedenen Arten virtueller Assistenten wie Copilot, Hugging Face und ChatGPT. Dieses Anwendungsfeld entwickelt sich vor allem in den Branchen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Medien.

  • KI für Software

Der KI-Markt innerhalb der IT-Entwicklung wird sich mehr als verdreifachen und 2028 einen Wert von 170 Milliarden US-Dollar erreichen, so die Erwartung. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von 25 Prozent.

Dieses KI-Anwendungsfeld umfasst alle Tools zur Automatisierung des IT-Entwicklungsprozesses und zur Unterstützung der Codegenerierung. Das Segment profitiert von dem wachsenden Interesse an Low-Code-/No-Code-Anwendungen.

Zur Veranschaulichung stützt sich Sopra Steria Next bei diesem Trend auch auf die Erfahrungen der mehr als 40.000 IT-Fachleute der Sopra Steria Gruppe. Bei einzelnen Tätigkeiten und Computersprachen verzeichnet das Unternehmen eine Verringerung der Fehleranzahl um bis zu 40 Prozent sowie eine Zeiteinsparung für Entwickler von mindestens zwei Stunden pro Woche.

Methodik der Studie „Navigating the AI Era“

Die Studie „Navigating the AI Era“ basiert auf einer mehrstufigen Analyse, die sowohl quantitative als auch qualitative Datenquellen nutzt. Ziel ist, den aktuellen Stand und die Zukunftsaussichten des KI-Marktes sowie konkrete Empfehlungen für Unternehmen zu erarbeiten, die KI erfolgreich skalieren wollen.

Datengrundlage:

  • Die Analyse stützt sich auf eine breite Palette von Marktforschungsberichten und Prognosen führender Institute. Diese wurden ergänzt um die Erkenntnisse renommierter Beratungsunternehmen und IT-Spezialisten.
  • Zusätzlich wurden Publikationen von Risikokapitalfirmen sowie zahlreiche Erfahrungsberichte von Chief AI Officers und CIOs führender Unternehmen ausgewertet.

3-Stufen-Ansatz

Stufe 1 – Analyse des aktuellen KI-Marktes (Stand 2023)

Marktgröße und -struktur wurden für verschiedene KI-Technologien rekonstruiert. Dabei wurden sowohl die Perspektiven der Anbieter als auch die der Anwender berücksichtigt, um ein umfassendes Bild der KI-Landschaft zu schaffen.

Stufe 2 – Marktprojektionen bis 2028

Basierend auf den strukturellen Erkenntnissen aus Stufe 1 wurden die Marktprognosen für die kommenden fünf Jahre erstellt. Der Markt wurde in vier KI-Kategorien unterteilt – AI for Machine, AI for Process, AI for Human und AI for Software –, um die wichtigsten Technologiebereiche und Anwendungsfälle zu identifizieren und zu bewerten.

Stufe 3 – Empfehlungen für die Skalierung von KI

In der dritten Stufe wurden die vier zentralen Erfolgsfaktoren für die Skalierung von KI-Projekten definiert. Dies erfolgte anhand von Fallstudien erfolgreicher Unternehmen, die es geschafft haben, KI-Projekte von Proof of Concept (PoC) bis zur Wertschöpfung zu skalieren.

Mehr als nur Zahlen: Studie dient als strategisches Managementinstrument

Zusätzlich zu den Prognosen hat Sopra Steria Next seine Methodik als strategisches Management-Tool positioniert. Die Studie zeigt Investitionsstrategien auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz auf, die sich von Branche zu Branche unterscheiden.

Durch die Kombination dieser vier Kategorien bieten wir unseren Kunden eine 360-Grad-Sicht, die KI-Investitionen mit den geschäftlichen Prioritäten in Einklang bringt, Anwendungsfälle identifiziert, die für den Einsatz reif sind oder die sich noch in der Erprobungsphase befinden und die den Einsatz von KI in großem Maßstab beschleunigen.
Fabrice Asvazadourian

Finanzdienstleister teilen ihre KI-Investitionen beispielsweise gleichmäßig auf drei der vier Anwendungsfelder auf: KI für Prozesse, KI für Menschen und KI für Software. Die Fertigungsindustrie, Energieversorger und der Verteidigungssektor konzentrieren den Großteil ihrer Investitionen dagegen auf industrielle KI. Der Gesundheitssektor fokussiert sich auf zwei KI-Anwendungsfelder: KI für medizinische Geräte und KI für Menschen.

Der branchenspezifische Analyseansatz deckt ein breites Spektrum ab: von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen, Behörden, Verteidigung und Sicherheit, Luft- und Raumfahrt, Fertigung, Energie, Transport und Logistik sowie Einzelhandel bis hin zu Telekommunikation und Medien.

Darüber hinaus zeigt die Studie für jeden Sektor zehn vorrangige KI-Anwendungsfälle auf, die ab 2024 umgesetzt werden sollen.

KI erfolgreich skalieren

Neben der Konzentration auf die Entwicklung von KI-Algorithmen für vorrangige Anwendungsfälle besteht die eigentliche Herausforderung darin, diese erfolgreich zu industrialisieren. Heute erreicht nur einer von sieben Algorithmen die Produktionsphase.
Fabrice Asvazadourian, CEO von Sopra Steria Next

Das bedeutet, dass vier Herausforderungen gleichzeitig angegangen werden müssen:

  1. Konzentration auf ausgereifte Anwendungsfälle und Vermeidung blinder Flecken durch die Nutzung sich ergänzender prädiktiver und generativer KI.
  2. Modernisierung der Daten-/KI-Technologieplattformen, um große Mengen unstrukturierter und synthetischer Daten zu managen und sich mit den entsprechenden KI-Lösungen auszustatten.
  3. Neue KI-Algorithmen in industrielle Prozesse integrieren, ohne ihre Leistung zu beeinträchtigen und um Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
  4. Entwicklung von KI-Kompetenz sowie die Anwendung der neuen KI-Werkzeuge durch alle Mitarbeitenden.

Sopra Steria Next hat spezielle Angebote entwickelt, um den Herausforderungen zu begegnen, die der großangelegte Einsatz von KI für Unternehmen mit sich bringt: Diese reichen von der Schulung und dem Onboarding bis zu der Erstellung von Machbarkeitsnachweisen (Proof of Concept), der Modernisierung von Daten-/AI-Technologieplattformen und der Industrialisierung durch KI-Fabriken. Der ganzheitliche Ansatz ermöglicht es Unternehmen, KI schrittweise zu entwickeln, je nach ihren Bedürfnissen und ihrem Reifegrad.

Mit dieser Studie und ihrer neuen Methodik möchte Sopra Steria Next Entscheiderinnen und Entscheidern in Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung Werkzeuge und Erkenntnisse an die Hand geben, die sie benötigen, um sich in der komplexen KI-Landschaft zurechtzufinden, ihre Investitionsstrategien zu steuern und KI zu einem echten Wachstums- und Innovationsmotor für ihre Unternehmen zu machen.

Weitere Infos finden Sie hier.

Bild: u_3u3n7wt5sr (Pixabay, Pixabay License)

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