Vier Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz – Infografik

Künstliche Intelligenz ist ein dynamischer Wachstumsmarkt. Eine aktuelle Studie hat vier Anwendungsfelder für den Einsatz von KI untersucht und will Entscheidern damit einen strategischen Kompass in der komplexen und vielschichtigen Welt der KI verschaffen.

Vier Bereiche für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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KI ermöglicht die Transformation und Schaffung neuer Wettbewerbsvorteile durch eine vollständige Neudefinition ganzer Geschäftsbereiche. Unternehmen können nicht nur ihre operative Exzellenz durch KI-basierte Prozessoptimierung steigern, sondern auch ihr Innovationspotenzial maximieren.

Kein Wunder, das der weltweite Markt für Künstliche Intelligenz ein rasantes Wachstum hinlegt. Einer Studie der Managementberatung Sopra Steria Next zufolge wird er 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.

Die Studie hat den KI-Markt umfassend analysiert und teilt diesen in vier KI-Anwendungsfelder ein:

• Industrielle KI für Maschinen,
• KI zur Automatisierung und Optimierung,
• KI zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen,
• KI in der Softwareentwicklung.

Die vier Kategorien sollen Managern einen strategischen Kompass in der komplexen und vielschichtigen Welt der KI bieten, um Investitionen zu optimieren und sicherzustellen, das Potenzial der KI voll ausschöpfen, ohne Bereiche zu übersehen.

Industrielle KI für Maschinen

Der Markt für industrielle KI wird laut Studie bis 2028 jährlich um 13 Prozent wachsen und dann ein Volumen von 330 Milliarden US-Dollar erreichen, was 26 Prozent des globalen KI-Marktes entspricht. Industrielle KI soll Maschinen, Fabriken und Lieferketten dazu befähigen, zunehmend intelligenter zu agieren.

Der technologische Fortschritt wird vor allem durch den Einsatz von 5G- und 6G-Netzen sowie vernetzten Sensoren ermöglicht, die erhebliche Fortschritte in der Datenerfassung und -verarbeitung bieten. Das Kernstück dieser Technologie sind digitale Zwillinge, die durch ihre Vernetzung im industriellen Metaverse neue Möglichkeiten schaffen.

Automatisierung und Optimierung

Im Bereich der KI für Prozesse wird bis 2028 ein Marktvolumen von 390 Milliarden US-Dollar erwartet, entsprechend einem jährlichen Wachstum von 18 Prozent. Das Segment wird durch den Wettbewerb zwischen Anbietern von Automatisierungstechnologien (z. B. Robotic Process Automation oder OCR-Texterkennung), Workflow-Management-Systemen und ERP-Anbietern vorangetrieben.

Das Ziel ist die Schaffung intelligenter Automatisierungsplattformen, die bestehende Lösungen integriert bereitstellen. Die intelligente Prozessautomatisierung, die vor allem in der Finanzwirtschaft, im öffentlichen Sektor sowie in Personal- und Finanzabteilungen Anwendung findet, unterstützt nicht nur End-to-End-Automatisierungen, sondern auch die Erkennung von Anomalien und Betrug.

KI zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen

Die Kategorie „KI für Menschen“ umfasst Entscheidungshilfen und virtuelle Assistenten und Tools wie ChatGPT, Copilot und Hugging Face. Vor allem in den Branchen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Medien wird dieses Segment an Bedeutung gewinnen.

Das Marktvolumen soll von 130 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 380 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 ansteigen und dann 30 Prozent des KI-Marktes ausmachen. Haupttreiber sind die Weiterentwicklung der generativen KI und die Synergien zwischen prädiktiver und generativer KI.

KI in der Softwareentwicklung

Der Markt für KI-gestützte IT-Entwicklung wird voraussichtlich bis 2028 auf 170 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einem jährlichen Wachstum von 25 Prozent entspricht. Dieses Segment umfasst Automatisierungstools zur Unterstützung der Softwareentwicklung und Codegenerierung. Die Nachfrage nach Low-Code- und No-Code-Anwendungen ist dabei ein wesentlicher Wachstumstreiber. Bei bestimmten Aufgaben und Programmiersprachen führt der Einsatz solcher Tools zu bis zu 40 Prozent weniger Fehlern und spart Entwicklern mindestens zwei Stunden pro Woche ein.

Herausforderungen bei der Skalierung von KI-Lösungen

Neben der Fokussierung auf die Entwicklung von KI-Algorithmen für vorrangige Anwendungen liegt die eigentliche Herausforderung darin, diese erfolgreich und umfassend zu skalieren. Dazu müssen vier zentrale Bereiche gleichzeitig adressiert werden:

1. Gezielte Anwendungsfälle auswählen: Reife Anwendungsfälle sollten priorisiert und ergänzende prädiktive und generative KI eingesetzt werden, um blinde Flecken zu vermeiden.
2. Technologieplattformen modernisieren: Die Daten- und KI-Plattformen müssen so weiterentwickelt werden, dass sie große Mengen unstrukturierter und synthetischer Daten effizient verarbeiten und passende KI-Lösungen unterstützen können.
3. Prozessintegration: Neue KI-Algorithmen müssen in industrielle Prozesse integriert werden, ohne deren Leistung zu beeinträchtigen, und dabei Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit gewährleisten.
4. Kompetenzaufbau und Nutzung durch Mitarbeiter: Es ist wichtig, KI-Kompetenzen innerhalb des Unternehmens aufzubauen und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter die neuen KI-Werkzeuge sinnvoll einsetzen können.

Infografik: Vier Bereiche für den Einsatz von KI

Die folgende Infografik enthält einige der zentralen Ergebnisse der Analyse von vier Bereichen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz:

Vier Bereiche für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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