Markt für erklärbare KI – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Anwendung (Betrugs- und Anomalieerkennung, Arzneimittelforschung und -diagnostik, vorausschauende Wartung, Lieferkettenmanagement, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Sonstiges), nach Endverbrauch (Gesundheitswesen, BFSI, L
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für erklärbare KI – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Anwendung (Betrugs- und Anomalieerkennung, Arzneimittelforschung und -diagnostik, vorausschauende Wartung, Lieferkettenmanagement, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Sonstiges), nach Endverbrauch (Gesundheitswesen, BFSI, L
Prognosezeitraum | 2024–2028 |
Marktgröße (2022) | 5,4 Milliarden USD |
CAGR (2023–2028) | 22,4 % |
Am schnellsten wachsendes Segment | Cloud |
Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für erklärbare KI wird im Jahr 2022 auf 5,4 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,4 % bis 2028 verzeichnen. Der globale Markt für erklärbare KI (XAI) erlebt ein signifikantes Wachstum, da Unternehmen in verschiedenen Branchen zunehmend Lösungen für künstliche Intelligenz einsetzen. XAI bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, verständliche und interpretierbare Erklärungen für ihre Entscheidungen und Handlungen zu liefern und so die „Black Box“-Herausforderung der traditionellen KI anzugehen. Der Markt steht vor einer Expansion, angetrieben durch das wachsende Bedürfnis nach Transparenz, Rechenschaftspflicht und ethischem KI-Einsatz. XAI ist in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und autonomen Fahrzeugen von entscheidender Bedeutung, wo die Fähigkeit, KI-generierte Entscheidungen zu verstehen, für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das Vertrauen der Benutzer von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus treibt die Zunahme von KI-bezogenen Vorschriften und Richtlinien die Nachfrage nach XAI-Lösungen weiter an. Der Markt ist geprägt von Innovationen bei maschinellen Lerntechniken, Algorithmen und Modellarchitekturen, die die Interpretierbarkeit von KI-Systemen verbessern. Da Unternehmen verantwortungsvollen KI-Praktiken Priorität einräumen, wird der Markt für erklärbare KI seinen Wachstumskurs fortsetzen und Lösungen anbieten, die nicht nur KI-gesteuerte Erkenntnisse liefern, sondern auch Transparenz und menschenzentrierte KI-Entscheidungsprozesse gewährleisten.
Wichtige Markttreiber
Transparenz bei der Entscheidungsfindung
Der globale Markt für erklärbare KI (XAI) erlebt aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Transparenz und Interpretierbarkeit in Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) ein deutliches Wachstum. XAI spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Fahrzeuge, wo das Verständnis der von KI-Systemen getroffenen Entscheidungen für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das Vertrauen der Benutzer von entscheidender Bedeutung ist. Mit der zunehmenden Einführung von KI besteht ein entsprechender Bedarf, die Komplexität von KI-Modellen und -Algorithmen zu entwirren, wodurch XAI-Lösungen zunehmend unverzichtbar werden. Der Markt lebt von kontinuierlichen Innovationen bei Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens, die die Interpretierbarkeit von KI-Systemen verbessern und sicherstellen, dass Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen und gleichzeitig Rechenschaftspflicht und ethische KI-Praktiken wahren können.
Die steigende Nachfrage nach Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Systemen ist ein wichtiger Treiber für das robuste Wachstum des globalen XAI-Marktes. Da KI in verschiedenen Branchen immer häufiger zum Einsatz kommt, besteht ein wachsender Bedarf, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen zu verstehen. Dies ist insbesondere in Sektoren wie dem Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, in denen KI verwendet wird, um wichtige Diagnosen und Behandlungsempfehlungen zu stellen. Indem XAI Erklärungen für KI-gesteuerte Entscheidungen liefert, ermöglicht es es Angehörigen von Gesundheitsberufen, den Ergebnissen zu vertrauen und sie zu validieren, wodurch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Patientensicherheit gewährleistet werden. Auch im Finanzsektor, wo KI für Aufgaben wie Betrugserkennung und Risikobewertung eingesetzt wird, spielt XAI eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung von Transparenz und Rechenschaftspflicht. Finanzinstitute müssen die Gründe für KI-gesteuerte Entscheidungen verstehen, um Vorschriften einzuhalten und das Vertrauen der Kunden zu erhalten. XAI-Lösungen bieten Einblicke in die Funktionsweise von KI-Modellen und ermöglichen es Unternehmen, ihre Entscheidungen gegenüber Aufsichtsbehörden, Prüfern und Kunden zu erklären und zu rechtfertigen.
Autonome Fahrzeuge sind ein weiterer Bereich, in dem XAI von größter Bedeutung ist. Da selbstfahrende Autos immer häufiger vorkommen, ist es entscheidend, die Entscheidungsprozesse der KI-Algorithmen zu verstehen, die diese Fahrzeuge steuern. XAI ermöglicht es Herstellern und Aufsichtsbehörden, die Gründe für KI-gesteuerte Aktionen zu verstehen und so Sicherheit, Zuverlässigkeit und Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Die kontinuierlichen Fortschritte bei Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens treiben das Wachstum des XAI-Marktes voran. Forscher und Entwickler arbeiten ständig an innovativen Ansätzen, um die Interpretierbarkeit von KI-Systemen zu verbessern. Zu diesen Fortschritten gehören Techniken wie Regelextraktion, Merkmalswichtigkeitsanalyse und modellunabhängige Erklärungen. Indem sie KI-Modelle transparenter und verständlicher machen, können Organisationen Bedenken in Bezug auf Voreingenommenheit, Fairness und Verantwortlichkeit ausräumen und so Vertrauen und ethische KI-Praktiken fördern.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Der globale Markt für erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) erlebt aufgrund der zunehmenden Anzahl von Vorschriften und Richtlinien im Zusammenhang mit KI ein erhebliches Wachstum. Regierungen und Branchenaufsichtsbehörden legen großen Wert auf ethische KI-Praktiken, was Organisationen dazu zwingt, XAI-Lösungen einzuführen, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Während sich die regulatorischen Rahmenbedingungen weiterentwickeln, spielt XAI eine entscheidende Rolle dabei, Organisationen dabei zu helfen, sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme rechtlichen und ethischen Standards entsprechen. Diese wachsende Nachfrage nach XAI, die durch regulatorische Anforderungen getrieben wird, ist besonders ausgeprägt in Branchen, in denen Datenschutz, Fairness und Verantwortlichkeit von größter Bedeutung sind. Der Anstieg der KI-bezogenen Vorschriften und Richtlinien weltweit hat ein günstiges Umfeld für den Erfolg des XAI-Marktes geschaffen. Regierungen und Regulierungsbehörden erkennen die potenziellen Risiken, die mit KI-Systemen verbunden sind, denen es an Transparenz und Interpretierbarkeit mangelt. Daher ergreifen sie Maßnahmen, um sicherzustellen, dass KI-Technologien verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden. Diese Vorschriften verlangen von Organisationen häufig, Erklärungen für die Entscheidungen ihrer KI-Systeme abzugeben, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Strafjustiz. Durch die Einführung von XAI-Lösungen können Organisationen diese regulatorischen Anforderungen erfüllen und ihr Engagement für ethische KI-Praktiken unter Beweis stellen. XAI ermöglicht es Organisationen, die Gründe für KI-generierte Entscheidungen zu verstehen und zu erklären, wodurch der Entscheidungsprozess transparenter und nachvollziehbarer wird. Dies hilft Organisationen nicht nur dabei, Vorschriften einzuhalten, sondern fördert auch das Vertrauen der Beteiligten, darunter Kunden, Mitarbeiter und die Öffentlichkeit.
Branchen, die mit sensiblen Daten umgehen, wie das Gesundheits- und Finanzwesen, sind besonders auf XAI angewiesen, um Datenschutz und Fairness zu gewährleisten. XAI-Techniken ermöglichen es Organisationen, Verzerrungen in KI-Modellen zu identifizieren und zu mildern und sicherzustellen, dass Entscheidungen nicht von Faktoren wie Rasse, Geschlecht oder sozioökonomischem Status beeinflusst werden. Darüber hinaus ermöglicht XAI Organisationen, unbeabsichtigte Folgen oder Fehler in KI-Systemen zu erkennen und zu beheben und so potenzielle Schäden für Einzelpersonen oder die Gesellschaft zu minimieren. Da sich die regulatorische Landschaft weiterentwickelt, wird die Nachfrage nach XAI voraussichtlich weiter steigen. Organisationen aus verschiedenen Branchen erkennen, wie wichtig es ist, ihre KI-Systeme an rechtliche und ethische Standards anzupassen. Durch die Einführung von XAI können diese Organisationen nicht nur Compliance-Anforderungen erfüllen, sondern sich auch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihr Engagement für verantwortungsvolle KI-Praktiken unter Beweis stellen. Der XAI-Markt steht vor einer erheblichen Expansion, da immer mehr Branchen bei ihren KI-Implementierungen Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit priorisieren.
Verbesserte Entscheidungsunterstützung
XAI oder erklärbare künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Unternehmen und Fachleute ihre Entscheidungsprozesse verbessern können, indem es klare und verständliche Erklärungen für von KI-Systemen generierte Erkenntnisse bietet. Diese Technologie hat sich in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen als besonders wertvoll erwiesen, wo sie Klinikern, Analysten und Entscheidungsträgern dabei hilft, KI-gesteuerte Informationen effektiv zu verstehen und zu nutzen. In der Gesundheitsbranche spielt XAI eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Klinikern beim Verständnis von KI-generierten Diagnosen und Behandlungsempfehlungen. Indem XAI verständliche Erklärungen für die von KI-Modellen erzeugten Erkenntnisse liefert, hilft es dem medizinischen Fachpersonal, ein tieferes Verständnis für die Gründe hinter diesen Empfehlungen zu erlangen. Dies wiederum führt zu einer verbesserten Patientenversorgung, da Kliniker auf der Grundlage der KI-gesteuerten Erkenntnisse fundiertere Entscheidungen treffen können. XAI fungiert als Brücke zwischen den komplexen Algorithmen, die in KI-Systemen verwendet werden, und den menschlichen Entscheidungsträgern und ermöglicht es dem medizinischen Fachpersonal, der KI-Technologie zu vertrauen und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Auch im Finanzsektor dient XAI als wertvolles Werkzeug für Analysten und Entscheidungsträger. Mit der zunehmenden Einführung KI-gesteuerter Anlagestrategien hilft XAI dabei, die Gründe hinter diesen Strategien zu verstehen. Indem XAI transparente und interpretierbare Erklärungen liefert, ermöglicht es Finanzfachleuten, die von KI-Modellen erzeugten Erkenntnisse klar zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, besser informierte Entscheidungen in Bezug auf Investitionen, Risikomanagement und das gesamte Portfoliomanagement zu treffen. Der Einsatz von XAI in Finanzinstituten hilft, die Lücke zwischen der Komplexität von KI-Modellen und der Notwendigkeit eines klaren Verständnisses der zugrunde liegenden Logik durch menschliche Entscheidungsträger zu schließen.
Der Markt für XAI erlebt ein erhebliches Wachstum, da sein Wert als Entscheidungshilfe anerkannt wird. Da Unternehmen und Fachleute zunehmend die Bedeutung verständlicher Erklärungen für KI-generierte Erkenntnisse verstehen, steigt die Nachfrage nach XAI weiter. Die Fähigkeit von XAI, die Lücke zwischen komplexen KI-Modellen und menschlichen Entscheidungsträgern zu schließen, wird als entscheidender Faktor angesehen, um das volle Potenzial der KI-Technologie in verschiedenen Branchen auszuschöpfen. Indem XAI Unternehmen und Fachleute in die Lage versetzt, besser informierte Entscheidungen zu treffen, fördert es positive Veränderungen und verbessert die Ergebnisse in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen.
Verbessertes Benutzervertrauen
Die zunehmende Integration von KI in unseren Alltag unterstreicht die entscheidende Bedeutung des Aufbaus von Benutzervertrauen in KI-Systeme. Ein Ansatz zur Förderung dieses Vertrauens ist die Einführung von Explainable AI (XAI), das darauf abzielt, KI-Systeme transparent und erklärbar zu machen und so Bedenken im Zusammenhang mit der „Blackbox“-Natur der KI auszuräumen. Dieser Aspekt von XAI ist besonders wichtig in Sektoren wie autonomen Fahrzeugen und kritischer Infrastruktur, in denen Sicherheit und Zuverlässigkeit von größter Bedeutung sind. Infolgedessen erkennen Organisationen die Bedeutung von XAI bei der Stärkung des Vertrauens der Benutzer in KI-Technologien, was zu einer erheblichen Ausweitung des Marktes führt.
In einer Zeit, in der KI immer allgegenwärtiger wird, sind Benutzer verständlicherweise besorgt über die Funktionsweise von KI-Systemen. Die traditionelle „Blackbox“-Natur der KI, bei der Entscheidungen ohne klare Erklärungen getroffen werden, hat Fragen zur Zuverlässigkeit, Fairness und Verantwortlichkeit dieser Systeme aufgeworfen. XAI geht auf diese Bedenken ein, indem es Einblicke in die Entscheidungsfindung von KI-Systemen bietet und den Entscheidungsprozess für Benutzer transparenter und verständlicher macht. In Sektoren wie autonomen Fahrzeugen, in denen KI eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung eines sicheren und effizienten Transports spielt, ist das Vertrauen der Benutzer von größter Bedeutung. Die Fähigkeit, die Gründe für KI-gesteuerte Entscheidungen zu erklären, kann dazu beitragen, Bedenken im Zusammenhang mit Unfällen oder Fehlfunktionen auszuräumen. Durch klare Erklärungen ermöglicht XAI den Benutzern, zu verstehen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde, was ihr Vertrauen in die Technologie erhöht und Vertrauen schafft.
In kritischen Infrastruktursektoren wie Energie, Gesundheitswesen und Finanzen, in denen KI-Systeme bei wichtigen Entscheidungen eingesetzt werden, kann XAI ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser Systeme spielen. Indem KI-Systeme erklärbar gemacht werden, können Organisationen Bedenken im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Fehlern oder böswilligen Angriffen ausräumen und so das Vertrauen der Benutzer und die Zuversicht in die Technologie stärken. Organisationen erkennen die Bedeutung des Benutzervertrauens in KI-Systeme und investieren in XAI, um das Vertrauen in KI-Technologien zu stärken. Diese Investition wird durch das Verständnis vorangetrieben, dass das Benutzervertrauen ein wichtiger Treiber für die Marktexpansion ist. Durch die Einführung von XAI können sich Unternehmen durch die Bereitstellung transparenter und erklärbarer KI-Systeme von der Konkurrenz abheben und so mehr Benutzer und Kunden gewinnen.
Wichtige Marktherausforderungen
Begrenztes Verständnis für erklärbare KI
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für erklärbare KI ist das begrenzte Verständnis und Bewusstsein der Unternehmen hinsichtlich der Bedeutung und Vorteile der Einführung erklärbarer KI-Lösungen. Viele Unternehmen verstehen möglicherweise nicht vollständig, wie wichtig die Erklärbarkeit von KI-Modellen ist und welche potenziellen Risiken mit Black-Box-Algorithmen verbunden sind. Dieser Mangel an Bewusstsein kann dazu führen, dass Unternehmen zögern, in erklärbare KI zu investieren, wodurch sie anfällig für Probleme wie voreingenommene Entscheidungsfindung, mangelnde Transparenz und Bedenken hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sind umfassende Bildungsinitiativen erforderlich, um die entscheidende Rolle der erklärbaren KI beim Aufbau von Vertrauen, der Gewährleistung von Fairness und der Ermöglichung der Interpretierbarkeit von KI-Systemen hervorzuheben. Unternehmen müssen erkennen, dass erklärbare KI Einblicke in die Entscheidungsfindung von KI-Modellen bieten, die Verantwortlichkeit verbessern und bessere Entscheidungsprozesse ermöglichen kann. Beispiele aus der Praxis und Fallstudien, die die konkreten Vorteile erklärbarer KI aufzeigen, können zu einem tieferen Verständnis ihrer Bedeutung beitragen.
Komplexität der Implementierung und Integration
Die Implementierung und Integration erklärbarer KI-Lösungen kann für Organisationen, insbesondere solche mit begrenztem technischen Fachwissen oder begrenzten Ressourcen, komplexe Herausforderungen mit sich bringen. Die effektive Konfiguration und Bereitstellung erklärbarer KI-Modelle und ihre Integration in vorhandene KI-Systeme und -Workflows kann technisch anspruchsvoll sein. Während der Integration können Kompatibilitätsprobleme auftreten, die zu Verzögerungen und suboptimaler Leistung führen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es entscheidend, die Bereitstellung und Verwaltung erklärbarer KI-Lösungen zu vereinfachen. Benutzerfreundliche Schnittstellen und intuitive Konfigurationsoptionen sollten bereitgestellt werden, um die Einrichtung und Anpassung zu optimieren. Darüber hinaus sollten Organisationen Zugang zu umfassendem Support und Anleitungen haben, einschließlich Dokumentation, Tutorials und technischen Experten, die bei der Integration helfen und Probleme beheben können. Die Vereinfachung dieser Aspekte der Implementierung erklärbarer KI kann zu effizienteren Prozessen und einer verbesserten Modellinterpretierbarkeit führen.
Ausgewogenheit zwischen Erklärbarkeit und Leistung.
Modelle erklärbarer KI zielen darauf ab, Transparenz und Interpretierbarkeit zu bieten, stehen jedoch vor der Herausforderung, das richtige Gleichgewicht zwischen Erklärbarkeit und Leistung zu finden. Bei stark interpretierbaren Modellen kann die Vorhersagegenauigkeit beeinträchtigt werden, während es bei komplexen Modellen an Interpretierbarkeit mangelt. Unternehmen müssen den optimalen Kompromiss zwischen Erklärbarkeit und Leistung des Modells finden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sowohl vertrauenswürdig als auch effektiv sind. Diese Herausforderung erfordert kontinuierliche Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen, um die Interpretierbarkeit von KI-Modellen zu verbessern, ohne ihre Leistung zu beeinträchtigen. Fortschrittliche Techniken wie modellagnostische Ansätze und Post-hoc-Interpretierbarkeitsmethoden können helfen, diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie Einblicke in das Modellverhalten und die Entscheidungsprozesse liefern. Das Streben nach kontinuierlicher Verbesserung in diesen Bereichen wird es Unternehmen ermöglichen, erklärbare KI effektiv zu nutzen und gleichzeitig hohe Leistungsstandards einzuhalten.
Regulatorische und ethische Ãœberlegungen
Der globale Markt für erklärbare KI steht auch vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethischen Überlegungen. Da KI-Systeme in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und autonomen Fahrzeugen immer häufiger zum Einsatz kommen, besteht ein wachsender Bedarf an Transparenz und Rechenschaftspflicht. Es werden regulatorische Rahmenbedingungen entwickelt, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, unvoreingenommen und erklärbar sind. Unternehmen müssen sich in diesen sich entwickelnden Vorschriften zurechtfinden und sicherstellen, dass ihre erklärbaren KI-Lösungen den rechtlichen und ethischen Standards entsprechen. Diese Herausforderung erfordert, dass Unternehmen über die neuesten regulatorischen Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben und in robuste Governance-Rahmen investieren, um potenzielle Voreingenommenheit, Diskriminierung und Datenschutzbedenken auszuräumen. Die Zusammenarbeit zwischen Branchenbeteiligten, politischen Entscheidungsträgern und Forschern ist unerlässlich, um Richtlinien und Standards zu etablieren, die einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz erklärbarer KI fördern.
Wichtige Markttrends
Steigende Nachfrage nach erklärbaren KI-Lösungen
Der globale Markt für erklärbare KI (XAI) erlebt einen Nachfrageschub, da Unternehmen die Bedeutung von Transparenz und Interpretierbarkeit in KI-Systemen erkennen. Mit der zunehmenden Einführung von KI in verschiedenen Branchen besteht ein wachsender Bedarf, zu verstehen, wie KI-Algorithmen Entscheidungen treffen und Erklärungen für ihre Ergebnisse liefern. Dieser Bedarf wird durch regulatorische Anforderungen, ethische Überlegungen und die Notwendigkeit, Vertrauen bei den Endbenutzern aufzubauen, getrieben.
Erklärbare KI-Lösungen zielen darauf ab, das „Black Box“-Problem zu lösen, indem sie Einblicke in den Entscheidungsprozess von KI-Modellen bieten. Diese Lösungen nutzen Techniken wie regelbasierte Systeme, modellagnostische Ansätze und interpretierbare maschinelle Lernalgorithmen, um Erklärungen zu generieren, die für Menschen leicht verständlich sind. Durch die Bereitstellung klarer Erklärungen können Unternehmen wertvolle Einblicke in die Faktoren gewinnen, die KI-Entscheidungen beeinflussen, potenzielle Voreingenommenheiten identifizieren und Fairness und Verantwortlichkeit in KI-Systemen sicherstellen.
Verlagerung hin zu branchenspezifischen erklärbaren KI-Lösungen
Der globale Markt erlebt eine Verlagerung hin zu branchenspezifischen erklärbaren KI-Lösungen. Da verschiedene Branchen einzigartige Anforderungen und Herausforderungen haben, besteht ein Bedarf an maßgeschneiderten XAI-Lösungen, die spezifische Anwendungsfälle effektiv angehen können. Unternehmen suchen nach XAI-Lösungen, die für ihren Branchenbereich relevante Erklärungen liefern können, beispielsweise Gesundheitswesen, Finanzen oder Fertigung.
Branchenspezifische XAI-Lösungen nutzen Domänenwissen und Kontextinformationen, um Erklärungen zu generieren, die für Endbenutzer aussagekräftig und umsetzbar sind. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, tiefere Einblicke in KI-Entscheidungsprozesse innerhalb ihres spezifischen Branchenkontexts zu gewinnen, was zu mehr Vertrauen, besseren Entscheidungen und verbesserter Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führt.
Integration der Mensch-KI-Zusammenarbeit
Die Integration der Mensch-KI-Zusammenarbeit ist ein bedeutender Trend auf dem globalen Markt für erklärbare KI. Anstatt Menschen zu ersetzen, zielen XAI-Lösungen darauf ab, menschliche Entscheidungsfindungen durch interpretierbare Erkenntnisse und Erklärungen zu verbessern. Diese Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Systemen ermöglicht es Benutzern, die Gründe hinter KI-Ergebnissen zu verstehen und auf der Grundlage dieser Erklärungen fundierte Entscheidungen zu treffen.
Erklärbare KI-Lösungen erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, indem sie Erklärungen auf benutzerfreundliche Weise präsentieren und dabei Visualisierungen, Erklärungen in natürlicher Sprache oder interaktive Schnittstellen verwenden. Dadurch können Benutzer mit KI-Systemen interagieren, Fragen stellen und verschiedene Szenarien erkunden, um ein tieferes Verständnis der von KI generierten Ergebnisse zu erlangen. Durch die Förderung der Zusammenarbeit können Organisationen die Stärken sowohl von Menschen als auch von KI-Systemen nutzen, was zu zuverlässigeren und vertrauenswürdigeren Entscheidungsprozessen führt.
Segmentelle Erkenntnisse
Endnutzungserkenntnisse
Basierend auf der Endnutzung ist der Markt in Gesundheitswesen, BFSI, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Einzelhandel und E-Commerce, öffentlicher Sektor und Versorgungsunternehmen, IT und Telekommunikation, Automobil und andere segmentiert. Der IT- und Telekommunikationssektor hatte im Jahr 2022 mit 17,99 % den höchsten Umsatzanteil. Die Einführung von 5G und des Internets der Dinge (IoT) ermöglicht es Organisationen und Einzelpersonen, mehr reale Daten in Echtzeit zu erfassen. Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) können diese Daten nutzen, um immer ausgefeilter und leistungsfähiger zu werden.
Mobilfunkanbieter können dank KI im Telekommunikationsbereich die Konnektivität und das Kundenerlebnis verbessern. Mobilfunkbetreiber können bessere Dienste anbieten und mehr Menschen die Verbindung ermöglichen, indem sie KI zur Optimierung und Automatisierung von Netzwerken nutzen. Während AT&T beispielsweise Netzwerkdienstunterbrechungen durch den Einsatz von Vorhersagemodellen, die KI und statistische Algorithmen verwenden, vorhersieht und verhindert, nutzt Telenor fortschrittliche Datenanalysen, um den Energieverbrauch und die CO2-Emissionen in seinen Funknetzen zu senken. KI-Systeme können auch personalisiertere und aussagekräftigere Interaktionen mit Kunden unterstützen.
Es wird erwartet, dass erklärbare KI in BFSI Finanzorganisationen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, indem sie ihre Produktivität steigert und Kosten senkt und gleichzeitig die Qualität der Dienstleistungen und Waren verbessert, die sie ihren Kunden anbieten. Diese Wettbewerbsvorteile können wiederum Finanzkunden zugutekommen, indem sie qualitativ hochwertigere und individuellere Produkte liefern, Dateneinblicke zur Steuerung von Anlagestrategien freigeben und die finanzielle Inklusion verbessern, indem sie die Kreditwürdigkeitsanalyse von Kunden mit geringer Kredithistorie ermöglichen. Diese Faktoren werden voraussichtlich das Marktwachstum steigern.
Bereitstellung
Basierend auf der Bereitstellung ist der Markt in Cloud und On-Premises segmentiert. Das On-Premises-Segment hatte im Jahr 2022 mit 55,73 % den größten Umsatzanteil. Die Verwendung von erklärbarer KI vor Ort kann mehrere Vorteile bieten, wie z. B. verbesserte Datensicherheit, reduzierte Latenz und erhöhte Kontrolle über das KI-System. Darüber hinaus kann es für Organisationen vorzuziehen sein, die regulatorischen Anforderungen unterliegen, die die Nutzung von Cloud-basierten Diensten einschränken. Organisationen verwenden verschiedene Techniken wie regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume und modellbasierte Erklärungen, um erklärbare KI vor Ort zu implementieren. Diese Techniken liefern Einblicke, wie das KI-System zu einer bestimmten Entscheidung oder Vorhersage gelangt ist, sodass Benutzer die Argumentation des Systems überprüfen und potenzielle Verzerrungen oder Fehler identifizieren können.
Große Akteure in verschiedenen Branchen, insbesondere im Finanz- und Versicherungssektor, im Einzelhandel und in der Regierung, bevorzugen aufgrund der Sicherheitsvorteile die lokale Bereitstellung von XAI. Beispielsweise verwendet das Finanzdienstleistungsunternehmen JP Morgan erklärbare KI vor Ort, um die Betrugserkennung zu verbessern und Geldwäsche zu verhindern. Das System verwendet maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu analysieren, potenziell betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und klare und transparente Erklärungen für seine Entscheidungen zu liefern. In ähnlicher Weise bietet das Technologieunternehmen IBM eine lokale erklärbare KI-Plattform namens Watson OpenScale an, die Unternehmen dabei hilft, die Leistung und Transparenz ihrer KI-Systeme zu verwalten und zu überwachen. Die Plattform liefert klare Erklärungen für KI-Entscheidungen und -Vorhersagen und ermöglicht es Organisationen, die zum Trainieren ihrer KI-Modelle verwendeten Daten zu verfolgen und zu analysieren.
Anwendungseinblicke
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Betrugs- und Anomalieerkennung, Arzneimittelentdeckung und -diagnostik, vorausschauende Wartung, Lieferkettenmanagement, Identitäts- und Zugriffsverwaltung und andere segmentiert. Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle im Betrugsmanagement. Das Segment Betrugs- und Anomalieerkennung machte im Jahr 2022 mit 23,86 % den größten Umsatzanteil aus.
Maschinelles Lernen (ML), eine Komponente der KI, kann enorme Datenmengen untersuchen, um Trends und Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Systeme zur Betrugsbekämpfung auf Basis von KI können verschiedene Betrugsarten erkennen und stoppen, darunter Finanzbetrug, Identitätsdiebstahl und Phishing-Versuche. Sie können sich auch ändern und neue Betrugsmuster und -trends erkennen und so ihre Erkennung verbessern.
Der prominente Einsatz von XAI in der Fertigung mit vorausschauender Wartung treibt das Marktwachstum voran. Bei der XAI-Prognoseanalyse in der Fertigung werden interpretierbare KI-Modelle verwendet, um Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse in der Fertigungsindustrie zu gewinnen. Erklärbare KI-Techniken werden verwendet, um Modelle zu entwickeln, die Geräteausfälle oder Wartungsbedarf in Fertigungsanlagen vorhersagen. Durch die Analyse historischer Sensordaten, Wartungsprotokolle und anderer relevanter Informationen identifizieren XAI-Modelle die Schlüsselfaktoren, die zu Geräteausfällen beitragen, und liefern interpretierbare Erklärungen für den vorhergesagten Wartungsbedarf.
Darüber hinaus nutzen erklärbare KI-Modelle die Prädiktionsanalyse in Qualitätskontrollprozessen. Durch die Analyse von Produktionsdaten, Sensorwerten und anderen relevanten Parametern können XAI-Modelle die Wahrscheinlichkeit von Defekten oder Abweichungen in Fertigungsprozessen vorhersagen. Die Modelle können auch Erklärungen für die Faktoren liefern, die zu Qualitätsproblemen beitragen, und so den Herstellern helfen, die Grundursachen zu verstehen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
Regionale Einblicke
Nordamerika dominierte den Markt mit einem Anteil von 40,52 % im Jahr 2022 und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % wachsen. Eine starke IT-Infrastruktur in Industrieländern wie Deutschland, Frankreich, den USA, Großbritannien, Japan und Kanada ist ein wichtiger Faktor, der das Wachstum des Marktes für erklärbare KI in diesen Ländern unterstützt.
Ein weiterer Faktor, der die Marktexpansion für erklärbare KI in diesen Ländern vorantreibt, ist die erhebliche Unterstützung der Regierungen dieser Länder bei der Modernisierung der IT-Infrastruktur. Allerdings wird für Entwicklungsländer wie Indien und China im Prognosezeitraum ein höheres Wachstum erwartet. Zahlreiche Investitionen, die für den Ausbau des Geschäfts mit erklärbarer KI geeignet sind, werden durch ihr günstiges Wirtschaftswachstum in diese Länder gezogen.
Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit 24,8 % die schnellste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. Bedeutende technologische Fortschritte in den Ländern des asiatisch-pazifischen Raums treiben das Marktwachstum voran. So wurde im Februar 2021 von Fujitsu Laboratories und der Universität Hokkaido in Japan ein neues System entwickelt, das auf dem Prinzip der „erklärbaren KI“ basiert. Es zeigt Benutzern automatisch die Schritte an, die sie ausführen müssen, um ein gewünschtes Ergebnis basierend auf KI-Ergebnissen zu Daten, wie z. B. aus medizinischen Untersuchungen, zu erhalten.
Neueste Entwicklungen
- Im März 2023 veröffentlichte GyanAI sein erstes erklärbares Sprachmodell und seine erste Forschungs-Engine. Basierend auf seiner einzigartigen Technologie erfüllt Gyan das Versprechen einer erklärbaren KI, indem es ein Modell verwendet, das „Bedeutung“ so ähnlich wie möglich versteht, wie Menschen es getan haben. Gyan ist vollständig erklärbar, und ein Benutzer kann die Spur seiner Ausgabe bis zu ihrem Ursprung verfolgen. Es kann seine Ergebnisse erklären. Gyan produziert eine Mischung aus generativem und extraktivem Schreiben.
- Im März 2023 ging Amelia, ein KI-Unternehmen, eine Partnerschaft mit Monroe Capital und BuildGroup ein, die Finanzkapital und geschäftliche Führung bereitstellen werden. Die strategische Allianz beschleunigt die Marktakzeptanz der KI-Produkte von Amelia. Die in Austin ansässige BuildGroup, die wachstumsstarke Digitalunternehmen gründet, und Monroe Capital, eine exklusive Boutique-Vermögensverwaltungsgesellschaft, die auf private Kreditmärkte spezialisiert ist, leiten die 175 Millionen US-Dollar schwere Transaktion. Mit dieser Finanzierungsrunde verfügt Amelia über die notwendigen Ressourcen, um seine marktführende Position zu behaupten und sein Engagement zu intensivieren, seinen Kunden hochmoderne, verständliche KI-Produkte bereitzustellen.
Wichtige Marktteilnehmer
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