Marktgröße, Anteil, Analyse, Trends, Wachstum für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), 2032

Branchenperspektive für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML):

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) hatte einen Wert von rund USD 2.54 Milliarden im Jahr 2023 und wird voraussichtlich auf rund USD 58.95 Milliarden bis 2032, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von ungefähr 41.82% zwischen 2024 und 2032.

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Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Überblick

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) bezeichnet den Prozess der Automatisierung der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. AutoML-Tools sind speziell auf die Bedürfnisse von Entwicklern, Analysten oder Datenwissenschaftlern zugeschnitten, die keine Fachkenntnisse in maschinelles Lernen (ML) Modellentwicklung. Die Aufgaben im Zusammenhang mit der ML-Programmierung und -Entwicklung sind übermäßig zeitaufwändig.

Darüber hinaus sind umfangreiche Brainstorming-Sitzungen erforderlich, um ein erfolgreiches, qualitativ hochwertiges Modell zu entwickeln. Dieser Prozess wird durch die Implementierung von AutoML-Tools unterstützt, die die Erstellung von Machine-Learning-Modellen mit höherer Effizienz, Skalierbarkeit und Produktivität ermöglichen, ohne die Qualität des Modells zu beeinträchtigen.

Die Nachfrage nach automatisiertem maschinellem Lernen ist branchenübergreifend zu beobachten, darunter im Gesundheitswesen, Immobilien, Werbung und Marketing, Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) und andere wichtige Sektoren.

Die zunehmende Entwicklung von Künstliche Intelligenz (KI)-gesteuerte Technologien wird die Nachfrage nach fortschrittlichen AutoML-Systemen ankurbeln.

Die hohen Technologiekosten und Integrationsprobleme werden den Expansionstrend der Branche des automatisierten maschinellen Lernens jedoch einschränken.

Wichtige Erkenntnisse:

• Laut der Analyse unseres Research-Analysten wird der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) im Prognosezeitraum (2024–2032) voraussichtlich jährlich um rund 41.82 % wachsen.
• Gemessen am Umsatz wurde der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) im Jahr 2023 auf rund 2.54 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2032 58.95 Milliarden US-Dollar erreichen.
• Der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen wird aufgrund der zunehmenden Investitionen in KI-gesteuerte Technologien voraussichtlich erheblich wachsen.
• Basierend auf der Bereitstellung wächst das Cloud-Segment mit hoher Geschwindigkeit und wird Branchenprognosen zufolge auch weiterhin den Weltmarkt dominieren.
• Auf Grundlage des Angebots wird erwartet, dass das Lösungssegment den größten Marktanteil einnehmen wird.
• Basierend auf der Region wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den Weltmarkt dominieren wird.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Wachstumstreiber

Steigende Investitionen in KI-basierte Technologien werden die Marktnachfrage ankurbeln

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wird voraussichtlich von der weltweit steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerten Technologien profitieren.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind unterschiedliche Technologien, wobei erstere eine Teilmenge der KI-Systeme darstellt. Maschinelles Lernen wird als eine Variante der KI kategorisiert, bei der Maschinen ohne Programmierung anhand von Daten und Erfahrungen lernen und sich verbessern können. ML basiert auf Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen und zur Erstellung von Vorhersagen auf Grundlage der Datenanalyse.

Unternehmen, die in KI-Technologien investieren, können automatisierte Tools für maschinelles Lernen nutzen, um den Ressourcenaufwand für die Entwicklung und Implementierung der Technologie zu reduzieren.

AutoML-Systeme können die mit dem ML-Prozess verbundenen Aufgaben problemlos automatisieren und vereinfachen und so die Verschwendung erheblicher Ressourcen verhindern.

Laut umfangreichen Marktforschungen sind die Investitionen in KI in letzter Zeit stark angestiegen. Der Höhepunkt der Investitionen wurde zwischen 2022 und 2023 beobachtet, wobei der Gesamtbetrag über 2.9 Milliarden US-Dollar erreichte.

Offiziellen Daten zufolge könnten KI-basierte Investitionen in den kommenden Jahren rund 4 % zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) der USA beitragen und so Türen für weiteres Wachstum im AutoML-Sektor öffnen.

Der zunehmende Einsatz der Technologie im Fertigungssektor wird die weitere Marktexpansion fördern

Automatisierte Tools für maschinelles Lernen erfreuen sich im Fertigungssektor wachsender Nachfrage. Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Produktqualität im modernen Fertigungssektor.

Darüber hinaus unterstützt es die Bedarfsprognose, die vorausschauende Wartung von Maschinen und die Sicherstellung Supply Chain Optimierung.

Im Fertigungssektor vollzieht sich ein stetiger Wandel der Geschäftsabläufe, da immer mehr Unternehmen technologische Hilfsmittel nutzen, um ihre monetären und nicht-monetären Ergebnisse zu verbessern.

Die globalen Marktteilnehmer für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) müssen sich auf die steigenden Investitionen in technologieorientierte Fertigungsindustrien konzentrieren.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Einschränkungen

Hohe Kosten der AutoML-Technologie und Integrationskomplexität werden den Expansionstrend der Branche begrenzen

Die globale Branche für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wird in der Anfangsphase von den hohen Kosten der Technologie betroffen sein.

Die Entwicklung oder Implementierung von AutoML-Systemen erfordert umfangreiche Investitionen und den Aufbau einer unterstützenden technologischen Infrastruktur.

Offiziellen Berichten zufolge berechnen große Anbieter von AutoML-Lösungen beispielsweise zwischen 0.10 und 5 US-Dollar pro Stunde. Darüber hinaus betragen die Lizenzgebühren für AutoML-Tools über 10,000 US-Dollar. Die Komplexität der Integration von AutoML-Tools in Legacy-Systeme könnte das Marktwachstum weiter beeinflussen.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Chancen

Die zunehmende Einführung neuer Lösungen wird im Prognosezeitraum weitere Wachstumschancen schaffen

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wird voraussichtlich Wachstumschancen aufgrund der zunehmenden Bereitstellung neuer Lösungen mit branchenspezifischen und maßgeschneiderten Lösungen schaffen.

So wird beispielsweise im Mai 2024 die SensiML™ Corporation, einer der weltweit führenden Anbieter von KI/ML-Software für die Internet der Dinge (IoT)-Technologie, kündigte die Einführung einer neuen Lösung an, die die TinyML®-Branche revolutionieren kann.

Offiziellen Berichten zufolge handelt es sich um die erste Lösung ihrer Art, die eine 100-prozentige Open-Source-Entwicklung bietet und eine Analytics Studio-Anwendung bereitstellt. Das Unternehmen möchte mit der Einführung eines Open-Source-Angebots Kreativität und Innovation sowie mehr Transparenz im KI-Code fördern.

Im April 2024 kündigte ein deutsches Unternehmen aus der Steuerungs- und Automatisierungstechnikbranche auf der Hannover Messe 2024, einer Industriemesse, die Einführung eines neuen AutoML-Tools an.

Darüber hinaus können die Marktteilnehmer von der zunehmenden Akzeptanz der Cloud-Technologie profitieren, da Unternehmen der Einführung fortschrittlicher Systeme für nachhaltiges Wachstum in der wettbewerbsorientierten Wirtschaft gegenüber aufgeschlossener sind.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Herausforderungen

Die begrenzte Verfügbarkeit qualifizierter Mitarbeiter und der Mangel an qualitativ hochwertigen Daten werden die Marktexpansionstrends in Frage stellen

Die globale Branche des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) wird voraussichtlich durch den Mangel an qualifizierten Mitarbeitern vor Herausforderungen stehen, die das gesamte Angebot der AutoML-Tools nutzen könnten.

Darüber hinaus kämpfen die meisten Unternehmen mit einem Mangel an qualitativ hochwertigen Daten zum Trainieren von ML-Modellen, was sich zusätzlich auf die Marktakzeptanz auswirkt.

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Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Segmentierung

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ist nach Bereitstellung, Anwendung, Angebot, Unternehmensgröße und Region segmentiert.

Basierend auf der Bereitstellung sind die globalen Marktsegmente On-Premises und Cloud. Im Jahr 2023 verzeichnete das Cloud-Segment das höchste Wachstum und hielt mehr als 66.05 % des Gesamtanteils.

Die zunehmende Migration von Unternehmen hin zur Cloud-Technologie treibt das Wachstum des Segments voran. Der On-Premises-Bereich erfordert umfangreiche Investitionen und Wartung, was die Expansionstrends der Branche einschränkt.

Basierend auf der Anwendung ist die globale Branche des automatisierten maschinellen Lernens in Modellauswahl, Datenverarbeitung, Hyperparameteroptimierung und -abstimmung, Feature Engineering und andere unterteilt.

Basierend auf dem Angebot unterteilt sich der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen in Service und Lösung. Im Jahr 2023 lag der umsatzstärkste Bereich im Lösungsbereich. Bis zum Ende des Prognosezeitraums dürfte der Umsatz die Marke von 10.01 Milliarden US-Dollar überschreiten.

Die steigende Nachfrage nach hochentwickelten und einfach anzuwendenden ML-Lösungen treibt das Wachstum des Segments voran. Der Dienstleistungssektor könnte aufgrund erhöhter KI-Investitionen erhebliche Umsätze verzeichnen.

Basierend auf der Unternehmensgröße sind die Branchensegmente des automatisierten maschinellen Lernens große Unternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Berichtsumfang

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Regionale Analyse

Nordamerika verzeichnet im Prognosezeitraum den höchsten Umsatz

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wird im Prognosezeitraum von Nordamerika angeführt. Im Jahr 2023 hielt Nordamerika 37.05 % des weltweiten Umsatzes, wobei die USA den höchsten Umsatz auf dem regionalen Markt erwirtschafteten.

Die Präsenz großer internationaler Unternehmen wie Amazon, Microsoft, Google, RapidMiner und anderer dürfte die regionale Nachfrage in den kommenden Jahren ankurbeln.

Im September 2024 wird das US-Unternehmen Qlik, ein führender Anbieter im Datenanalyse, Integrations- und KI-Branche, kündigte die Erweiterung seines AutoML-Angebots an. Die neuen Funktionen ermöglichen es Analytics, leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Das Produkt ist mit 100-prozentiger Integration in die Qlik-Cloud verfügbar. Zwischen Februar 2024 und April 2024 veranstaltete precisionFDA, das Office of Digital Transformation (ODT) der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA), den Automated Machine Learning (AutoML) App-a-thon und lud Unternehmen ein, das Potenzial von AutoML in gesundheitsbezogenen Anwendungen zu erschließen.

Im September 2023 ging die Linux Foundation eine Partnerschaft mit dem japanischen KI-Unternehmen Fujitsu ein, um dessen AutoML- und KI-Technologien als Open-Source-Software (OSS) auf den Markt zu bringen.

Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Wettbewerbsanalyse

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wird von Akteuren wie diesen angeführt:

• IBM Watson-Studio
• Google Cloud AutoML
• Neuronale Designer
• Salesforce Einstein
• Arimo (von Panasonic übernommen)
• Domino Data Lab
• Amazon SageMaker-Autopilot
• SAP-Analytics-Cloud
• Maschinelles Lernen von Microsoft Azure
• Zegami
• RapidMiner
• DataRobot
• AWS SageMaker
• SigOpt
• H2O.ai
• BigML
• NVIDIA
• Knime
• Alteryx
• Tekton.

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ist wie folgt segmentiert:

Durch Bereitstellung

• Auf dem Gelände
• Wolke

Nach Anwendung

• Modellauswahl
• Datenverarbeitung
• Hyperparameteroptimierung und -tuning
• Feature-Entwicklung
• Sonstiges

Durch Anbieten von

• Service
• Lösung

Nach Unternehmensgröße

• Große Unternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
• Europa
  • Frankreich 
  • Die UK
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Rest von Europa
• Asien-Pazifik
  • China, Kambodscha
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Rest of Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Rest von Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas