Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) – nach Angebot (Lösung, Dienste [Beratung, Integration, Bereitstellung]), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud), nach Unternehmensgröße (KMU, Großunternehmen), nach Anwendung, nach Endbenutzer und Prognose, 2024 – 2032

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Mit steigenden Investitionen in KI-gesteuerte Technologien ist der Bedarf an effizienten und zugänglichen ML-Tools von größter Bedeutung geworden. AutoML rationalisiert die ML-Pipeline zur Automatisierung der Modellauswahl, der Hyperparameter-Optimierung und des Feature-Engineerings und senkt so die Eintrittsbarriere für die Einführung von KI. Dieser Nachfrageschub ist in allen Branchen zu beobachten, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, wo datengesteuerte Erkenntnisse für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit von entscheidender Bedeutung sind. Da die Forschung zur Verbesserung der AutoML-Algorithmen und -Frameworks weiter voranschreitet, wird erwartet, dass die Entwicklung des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen stabil bleibt und eine breitere Zugänglichkeit und ein transformatives Potenzial in der KI-Landschaft verspricht.

Welche Wachstumschancen bietet dieser Markt?

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Studien betonen zunehmend die Wirksamkeit von AutoML bei der Vereinfachung des maschinellen Lernprozesses, und Unternehmen möchten daher von diesen Vorteilen profitieren. AutoML rühmt sich damit, die Modellauswahl, die Hyperparameter-Optimierung und das Feature-Engineering automatisieren zu können, was nicht nur die Eintrittsbarrieren für die Einführung von KI senkt, sondern auch die Effizienz und Genauigkeit verbessert. Somit unterstreicht die steigende Zahl von Studien zu AutoML seine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von KI. So zeigte beispielsweise im August 2023 eine Studie das Potenzial von AutoML, Wireline-Logs und Reservoir-Eigenschaften genau vorherzusagen, um durch den Wegfall manueller Analysen Effizienz zu bieten und den CO2-Ausstoß zu reduzieren.
 

Darüber hinaus stellt der Mangel an Data-Science-Expertise einen kritischen Engpass bei den organisatorischen Bemühungen dar, ML effektiv zu nutzen. Während die Nachfrage nach datengesteuerten Erkenntnissen weiter steigt, verschärft der Mangel an qualifizierten Data Scientists die Herausforderung, ML-Modelle zu erstellen und einzusetzen. Vor diesem Hintergrund spielt AutoML eine zentrale Rolle bei der Schließung dieser Lücke, indem es wichtige Aspekte der ML-Pipeline automatisiert. Durch die Optimierung von Prozessen wie Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning und Feature-Engineering befähigt AutoML Personen ohne Spezialkenntnisse, ML-Modelle effizient zu entwickeln und einzusetzen. Diese Demokratisierung der ML-Funktionen beschleunigt nicht nur deren Einführung, sondern verringert auch die Abhängigkeit von einem begrenzten Pool an Expertentalenten.

Während der AutoML-Markt ein schnelles Wachstum erlebt, kann der Mangel an Interpretierbarkeit und Transparenz in AutoML-Modellen das Wachstum bis zu einem gewissen Grad einschränken. Da diese Systeme komplexe Prozesse automatisieren, ist es schwierig geworden, zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, was weitere Bedenken hinsichtlich Verantwortlichkeit und Vertrauen aufkommen lässt. Darüber hinaus haben AutoML-Tools möglicherweise Probleme mit der Verarbeitung hochspezialisierter oder Nischen-Datensätze, was ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen einschränkt.

Markttrends für automatisiertes maschinelles Lernen

Die AutoML-Branche wird voraussichtlich weiterhin ein erhebliches Wachstum erleben, angetrieben von zunehmenden Anwendungen und Forschungen im medizinischen Bereich. Da Gesundheitsdienstleister und Forscher das Potenzial von AutoML bei der Revolutionierung der Patientenversorgung und der medizinischen Forschung erkennen, steigt die Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen, die auf die Herausforderungen im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. AutoML bietet die Möglichkeit, komplexe Aufgaben des maschinellen Lernens wie Modellauswahl und Feature Engineering zu automatisieren, um die Entwicklung prädiktiver Modelle für Krankheitsdiagnose, Behandlungsoptimierung und Arzneimittelentdeckung zu optimieren.

Darüber hinaus erweitert die laufende Forschung an AutoML-spezifischen Methoden zur medizinischen Datenanalyse ihren Umfang und verbessert ihre Genauigkeit in Gesundheitsanwendungen. Diese Trends signalisieren eine vielversprechende Zukunft für AutoML bei der Umgestaltung medizinischer Praktiken und der Verbesserung der Patientenergebnisse. Um ein Beispiel zu nennenIm August 2023 wurde eine Studie veröffentlicht, die die Eignung und Wirksamkeit von AutoML für zukünftige Anwendungen in der diagnostischen Neuroradiologie untersuchte. Ziel war es, die Machbarkeit und Vorteile des Einsatzes von AutoML-Modellen gegenüber herkömmlichen Modellen des maschinellen Lernens zu bewerten.

Analyse des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen

Erfahren Sie mehr über die Schlüsselsegmente, die diesen Markt prägen

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Basierend auf dem Angebot ist der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Das Lösungssegment dominiert den Markt im Jahr 2023 und soll bis 2032 10 Milliarden USD übersteigen. Da Unternehmen nach effizienten und zugänglichen KI-Lösungen suchen, hat sich AutoML als zentrales Angebot herausgestellt, um den maschinellen Lernprozess zu optimieren, ohne dass umfassende Fachkenntnisse erforderlich sind.

AutoML-Lösungen umfassen eine Reihe von Funktionen, von der automatischen Modellauswahl bis zur Hyperparameter-Optimierung, um Unternehmen jeder Größe und Branche zu bedienen. Mit dem Versprechen, KI-Fähigkeiten zu demokratisieren und die Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen, wird die Nachfrage nach AutoML-Lösungen weiter steigen, angetrieben durch den Bedarf an skalierbaren, kostengünstigen und benutzerfreundlichen Lösungen für maschinelles Lernen.

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Segmente, die diesen Markt prägen

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Basierend auf dem Bereitstellungsmodus wird der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen in Cloud und vor Ort kategorisiert. Das Cloud-Segment hielt im Jahr 2023 einen großen Marktanteil von rund 66 %. Da Unternehmen ihre Abläufe zunehmend in die Cloud verlagern, wächst die Attraktivität von AutoML-Lösungen, die auf Cloud-Plattformen gehostet werden, exponentiell. Die Cloud-Bereitstellung bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und Zugänglichkeit, sodass Unternehmen AutoML-Funktionen nutzen können, ohne eine umfangreiche Infrastruktur oder spezielles Fachwissen zu benötigen.

Darüber hinaus erleichtern cloudbasierte AutoML-Lösungen die nahtlose Integration in vorhandene Arbeitsabläufe und Datenquellen, um die Wertschöpfungszeit zu verkürzen und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Dieser Nachfrageschub nach cloudbasiertem AutoML wird seine zentrale Rolle bei der Demokratisierung der KI unterstreichen und gleichzeitig branchenübergreifend Innovationen vorantreiben.

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Nordamerika dominierte den globalen Markt für automatisiertes maschinelles Lernen mit einem Anteil von über 37 % im Jahr 2023. Das florierende Tech-Ökosystem in der gesamten Region fördert Innovationen und schafft so einen fruchtbaren Boden für AutoML-Anwendungen in verschiedenen Sektoren. Angesichts des Mangels an qualifizierten Datenwissenschaftlern und des wachsenden Bedarfs an KI-gestützten Erkenntnissen setzen mehrere nordamerikanische Unternehmen auf AutoML, um den maschinellen Lernprozess zu optimieren. Darüber hinaus verstärkt die starke Tendenz zu Automatisierung und Effizienz die Attraktivität von AutoML-Lösungen, die zugängliche und skalierbare KI-Funktionen bieten.

Marktanteil beim automatisierten maschinellen Lernen

Alphabet Inc. und Amazon Web Services, Inc. halten einen signifikanten Marktanteil von über 15 % in der Branche des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML). Diese Marktteilnehmer erproben partnerschaftsbasierte Strategien sowie technologische Fortschritte, um dem zunehmenden Marktwettbewerb standzuhalten. Durch gezielte Forschung und Entwicklung passen sie ihre AutoML-Angebote an, um die individuellen Bedürfnisse ihrer Kundschaft zu erfüllen. Ihr starkes Engagement für Innovation und Kundenzufriedenheit positioniert diese Unternehmen auch an vorderster Front, wenn es darum geht, die wachsende Nachfrage nach effizienten und zugänglichen KI-Lösungen zu befriedigen.

Unternehmen auf dem Markt für automatisiertes maschinelles Lernen

Große Unternehmen, die in der Branche des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) tätig sind, sind

• Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Dataiku
• DataRobot, Inc.
• Feature Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft
• TIBCO Software Inc.

Neuigkeiten zur Branche des automatisierten maschinellen Lernens

• Im September 2023 stellte Fujitsu Limited in Zusammenarbeit mit der Linux Foundation seine Technologien für automatisiertes maschinelles Lernen und KI-Fairness offiziell als Open-Source-Software (OSS) vor, im Vorgriff auf die „Open Source Summit Europe 2023“-Veranstaltung.
   
• Im Juli 2023 gab DiamiR Biosciences, ein Pionier auf dem Gebiet nicht-invasiver blutbasierter Diagnosetests für die Gesundheit des Gehirns und verschiedene Krankheiten, eine Partnerschaft mit JADBio bekannt. Ziel dieser Zusammenarbeit war es, die AutoML-Plattform und -Dienste von JADBio zur Erstellung prädiktiver Modelle zu nutzen.

Der Marktforschungsbericht zum automatisierten maschinellen Lernen (AutoML) umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognosen. Prognose hinsichtlich des Umsatzes (in Millionen USD) von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente

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Markt nach Angebot

• Lösungen
• Dienste
  • Beratung
  • Integration
  • Bereitstellung

Markt nach Bereitstellungsmodus

• Cloud
• Vor Ort

Markt nach Unternehmensgröße

• KMU
  • Lösungen
  • Dienste
    • Beratung
    • Integration
    • Bereitstellung 
• Großunternehmen
  • Lösungen
  • Services
    • Beratung
    • Integration
    • Bereitstellung

Markt, nach Anwendung

• Datenverarbeitung
• Feature-Engineering
• Modellauswahl
• Hyperparameteroptimierung und -abstimmung
• Modellensemble
• Sonstige

Markt, nach Endbenutzer

• IT und Telekommunikation
• BFSI
• Einzelhandel
• Automobilindustrie
• Medien und Unterhaltung
• Sonstiges

Die obigen Informationen gelten für die folgenden Regionen und Länder

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Spanien
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
  • Restlicher Asien-Pazifikraum 
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest von Lateinamerika 
• MEA
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Rest von MEA

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie groß ist der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?

Das Marktvolumen des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) belief sich im Jahr 2023 auf 1,4 Milliarden USD und wird aufgrund des Mangels an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen von 2024 bis 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 30 % aufweisen.

Warum steigt die Nachfrage nach AutoML-Lösungen?

Das Lösungssegment wird aufgrund seiner Funktionen wie der automatischen Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung für Unternehmen aller Größen und Branchen bis 2032 schätzungsweise über 10 Milliarden USD ausmachen.

Welche Faktoren beeinflussen das Wachstum der Branche des automatisierten maschinellen Lernens in Nordamerika?

Der nordamerikanische Markt hatte im Jahr 2023 einen Anteil von über 37 %, aufgrund des Mangels an qualifizierten Datenwissenschaftlern und des wachsenden Bedarfs an KI-gestützten Erkenntnissen.

Wer sind die führenden Akteure auf dem Markt des automatisierten maschinellen Lernens?

Alphabet Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Dataiku, DataRobot, Inc., Feature Labs, H2O.ai., IBM Corporation, Microsoft und TIBCO Software Inc. sind einige der weltweit größten Unternehmen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML).