Gartner: Weltmarkt für KI-Software steigt auf 62 Milliarden Dollar an
Künstliche Intelligenz (KI oder AI) zieht immer mehr Kreise und ist daher ein stark wachsender Markt. Die Analysten von Gartner rechnen damit, dass das weltweite Marktvolumen von KI-Software 2022 auf 62,5 Milliarden Dollar anwachsen wird.
Mit Knowledge Management, virtuellen Assistenten, autonomen Fahren und dem sogenannte Digital Workspace als starke Zugpferde, wächst der Markt für künstliche Intelligenz mit sehr großer Geschwindigkeit. Wie Alys Woodward, Senior Research Director bei Marktforscher Gartner, anmerkt, wird die langfristige Entwicklung aber im Wesentlichen davon abhängen, wie Unternehmen den KI-Reifegrad voranbringen.
In den Prognosen für 2022 hat Gartner Ende 2021 vorausgesagt, dass der KI-Softwaremarkt in diesem Jahr um 21,3 Prozent auf 62,5 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Den größten Wachstumsschub sollen dabei die oben genannten Bereiche erfahren. Knowledge Management liegt hier mit prognostizierten 31,5 Prozent und einem Umsatzplus von 7,2 weit vorn, Virtual Assistants, die 2021 noch an der Spitze waren, sind mit 7,1 Prozent oder einem Plus von 14,7 Prozent auf Platz zwei abgefallen, autonome Vehikel, einschließlich Transportroboter in Industrie und Logistik, sind mit einem von Gartner anvisierten Zuwachs von 20,1 Prozent und weltweiten Umsatz von rund 6,85 Prozent ebenfalls gut im Rennen.
Für den Reifegrad braucht es mehr echte Use Cases
Digital Workplace und Crowdsourced Data sind mit 4,3 respektive 4,17 Milliarden Dollar auf den Plätzen vier und fünf. Der große Löwenanteil geht aber mit 32,827 Milliarden Dollar und einem Plus von 21,4 Prozent auf die vielen anderen Anwendungen wie den Einsatz in den Bereichen Industrie und Farming 4.0 zum Beispiel.
Sehr viel Potenzial sieht Gartner auch für Applikationen mit eingebauter („embedded“) KI, Computer Vision Software etwa. Gemeint sind laut IBM Softwareanwendungen, die es ermöglichen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu erlangen und entsprechende Handlungsempfehlungen ausgeben können.
„Erfolgreiche KI-Geschäftsergebnisse hängen von einer sorgfältigen Auswahl von Anwendungsfällen ab“, sagt Woodward und fügt hinzu: „Use Cases, die einen signifikanten Mehrwert liefern, aber zur Vermeidung von Risiken skaliert werden, sind entscheidend, um den Impact von KI-Investitionen den Geschäftsinteressenten gegenüber zu demonstrieren.“
Vieles ist bisher noch in der Phase des Experimentierens
Das Interesse an KI-Technologien ist groß bei den Unternehmen. Laut einer anderen Gartner-Studie von 2022 haben 48 Prozent der befragten CIOs geäußert, dass sie bereits KI und Machine Learning implementiert haben oder planen, dies in den kommenden 12 Monaten zu tun.
In Wirklichkeit sind aber viele der KI-Installationen eher experimentell und haben bisher noch nicht den Reifegrad, die Technologie zum festen Bestandteil des Standardbetriebs in Unternehmen zu machen. Das Beratungs- und Marktforschungsinstitut rechnet damit, dass es noch bis 2025 dauern wird, bis die Hälfte aller Organisationen weltweit in die Stabilisierungsphase des Gartner KI-Reifegradmodelle eingetreten sein werden.
Fortschritte beim KI-Reifegrad würden letztlich auch die Investitionsbereitschaft und KI-Softwareumsätze beflügeln, wovon vor allem Technologien in den Bereichen Datenerfassung und Analyse profitieren werden, so die Prognosen von Gartner.
Mangelt es an der nötigen Reife, weil KI nur halbherzig angenommen wird, das Vertrauen fehlt und die Business-Mehrwerte zu wenig erschlossen werden, dann würde das einen negativen Effekt auf die Investitionsbereitschaft und entsprechenden Umsätze haben.
Fazit: Das KI-Reifegradmodell von Gartner leuchtet ein, ebenso wie auch einleuchtet, dass erst eine größere Reihe von nutz- oder mehrwertbringenden Use Cases das ganze Geschehen rund um KI und ML voranbringen wird. Anbieter wie Axians arbeiten daran, solche Anwendungen zu entwickeln und als Best Practices ihren Kunden zu präsentieren. Denn KI mag hier und da noch in den Kinderschuhen stecken, gehört aber fest zur näheren Zukunft und das in vielen unterschiedlichen Bereichen, angefangen von Verkehr, Transport und Logistik bis hin zu Industrieanwendungen, in Form von KI-gestützter Analyse und Auswertung der Maschinendaten.
Quelle Titelbild: Adobe Stock / Blue Planet Studio
