Größe des Marktes für erklärbare KI – nach Komponente (Lösung, Service), nach Softwaredienst (Standalone-Software, integrierte Software, automatisierte Berichtstools, interaktive Modellvisualisierung), nach Methode, nach Branche und Prognose, 2024 – 2032

Größe des Marktes für erklärbare KI – nach Komponente (Lösung, Dienst), nach Softwaredienst (eigenständige Software, integrierte Software, automatisierte Berichterstellungstools, interaktive Modellvisualisierung), nach Methode, nach Branche und Prognose, 2024 – 2032

Größe des Marktes für erklärbare KI

Die Größe des Marktes für erklärbare KI wurde im Jahr 2023 auf 6,55 Milliarden USD geschätzt und soll zwischen 2024 und 2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 15 % wachsen. Der Markt für erklärbare KI wird sich voraussichtlich erheblich entwickeln, teilweise aufgrund ethischer und regulatorischer Überlegungen. Weltweit werden sich Regierungen und Regulierungsbehörden der möglichen Risiken bewusst, die KI-Systeme bergen können, darunter Voreingenommenheit, Diskriminierung und mangelnde Rechenschaftspflicht. Um diese Risiken zu mindern, setzen sie Gesetze um, die Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen vorschreiben.

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Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union enthält beispielsweise Regeln für das Recht auf Erklärung, die Unternehmen verpflichten, explizite Begründungen für alle automatisierten Entscheidungen abzugeben, die Auswirkungen auf Einzelpersonen haben. Ebenso wird erklärbare KI durch das vorgeschlagene EU-Gesetz über künstliche Intelligenz betont, insbesondere in Hochrisikobereichen wie der öffentlichen Verwaltung, dem Bankwesen und dem Gesundheitswesen. Der Bedarf an erklärbaren KI-Lösungen wird durch diese regulatorischen Rahmenbedingungen gefördert, an die sich Unternehmen halten müssen, um Geldbußen zu vermeiden und das Vertrauen der Öffentlichkeit zu bewahren.

Ein weiterer wichtiger Faktor, der das Wachstum des Marktes für erklärbare KI vorantreibt, ist die Verbesserung der Modellleistung und des Debuggens. Erklärbare KI hilft Datenwissenschaftlern und Entwicklern, die inneren Mechanismen ihrer Modelle besser zu verstehen, indem sie Licht auf die Entscheidungsprozesse von KI-Algorithmen wirft. Diese Transparenz ist entscheidend, um Verzerrungen, Fehler und andere Probleme zu lokalisieren und zu beheben, die die Leistung des Modells beeinträchtigen können. Entwickler können die Präzision, Zuverlässigkeit und Fairness ihrer Modelle verbessern, indem sie den Entscheidungsprozess verstehen.

Welche Wachstumschancen gibt es in diesem Markt?

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Methoden der erklärbaren KI ermöglichen es, unbeabsichtigte Verzerrungen in Algorithmen und Daten zu identifizieren, wodurch Korrekturmaßnahmen implementiert werden können, um gerechtere Ergebnisse zu gewährleisten. Darüber hinaus erleichtert erklärbare KI das Debuggen, indem Modellkomponenten identifiziert werden, die möglicherweise unerwartete oder ungenaue Ergebnisse liefern. Diese Fähigkeit verkürzt die Entwicklungszeit aufgrund ihrer schnelleren und effizienteren Problemlösungsfähigkeiten.

So stellte IBM im Juni 2023 eine neue Plattform namens IBM Watsonx vor, um den Unternehmensbetrieb durch KI-Lösungen zu verbessern. Das Ziel dieser Plattform ist es, Unternehmen zu ermöglichen, ihre Betriebsabläufe durch den Einsatz von KI-Technologien effizient zu beschleunigen.

Die Schwierigkeit und die Kompromisse, die mit der Interpretation von KI-Modellen verbunden sind, gehören zu den größten Hindernissen, denen sich das Geschäft mit erklärbarer KI gegenübersieht. Deep-Learning-Modelle mit ihren komplexen Strukturen und großen Mengen an Parametern fungieren in der fortgeschrittenen KI häufig als Blackboxes. Diese komplizierten Modelle sind in der Regel erforderlich, um ein hohes Leistungs- und Genauigkeitsniveau zu erreichen, aber es kann schwierig sein, sie verständlich zu machen.

Die Vereinfachung von Modellen zur Verbesserung der Erklärbarkeit kann ihre Leistung verringern, was zu einem Kompromiss zwischen Genauigkeit und Transparenz führt. Dieser Kompromiss muss durch komplexe Ansätze und Verfahren ausgeglichen werden, die sowohl einfallsreich als auch technisch aufwändig sein können. Darüber hinaus ist es eine Herausforderung, ein System zu schaffen, das für alle Beteiligten funktioniert, da verschiedene Gruppen, darunter Entwickler, Regulierungsbehörden und Endbenutzer, unterschiedliche Anforderungen an die Erklärbarkeit haben.

Markttrends für erklärbare KI

Ein wichtiger Trend, der den Markt vorantreibt, ist die Verwendung erklärbarer KI in grundlegenden Geschäftsprozessen. Unternehmen aus einer Reihe von Branchen erkennen die Bedeutung der KI-Transparenz an, um Stakeholder und Kunden zu gewinnen. Unternehmen können verständliche Einblicke in ihre Entscheidungsprozesse bieten, indem sie erklärbare KI in ihre Abläufe integrieren.

Erklärbare KI wird beispielsweise in Finanzdienstleistungen eingesetzt, um Kreditentscheidungen zu unterstützen und betrügerische Aktivitäten zu identifizieren, und im Gesundheitswesen, um empfohlene Diagnosen und Behandlungen zu klären. Dieser Trend gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und verbessert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit und das Vertrauen. Um den Unternehmensbetrieb zu verbessern und den Wettbewerbsvorteil zu wahren, setzen daher immer mehr Unternehmen auf den Einsatz erklärbarer KI.

Der Markt für erklärbare KI wächst aufgrund bemerkenswerter Entwicklungen bei Erklärbarkeitsmethoden. Um fortschrittlichere und praktischere Techniken zum Entschlüsseln komplexer KI-Modelle bereitzustellen, erforschen Forscher und Entwickler ständig neue Ideen. Strategien wie SHapley Additive exPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) und Aufmerksamkeitsmechanismen werden verbessert und häufiger eingesetzt.

Dank dieser Entwicklungen können Benutzer KI-Systeme leichter verstehen und ihnen vertrauen, da sie genauere und transparentere Erklärungen ihrer Entscheidungsprozesse ermöglichen. Die Akzeptanz erklärbarer KI-Lösungen wird durch die Weiterentwicklung modellagnostischer Interpretierbarkeitstechniken weiter vorangetrieben, die eine breitere Anwendbarkeit auf eine Vielzahl von KI-Modelltypen ermöglichen.

Erklärbare KI wird in stark regulierten Sektoren wie Versicherungen, Gesundheitswesen und Finanzen immer beliebter. Diese Branchen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme nachvollziehbar und transparent sind, um strengen Vorschriften zu entsprechen. Erklärbare KI bietet automatisierte Urteile mit verständlichen Erklärungen und hilft so, die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Erklärbare KI ist beispielsweise in der Finanzbranche unverzichtbar, um zu gewährleisten, dass Kredit-Scoring-Algorithmen bestimmte Bevölkerungsgruppen nicht unbeabsichtigt benachteiligen. Sie hilft Medizinern, von KI generierte Diagnose- und Therapieempfehlungen zu verstehen und ihnen zu vertrauen.Es wird erwartet, dass erklärbare KI-Lösungen in diesen Bereichen eine steigende Nachfrage erfahren werden, da die regulatorische Kontrolle zunimmt.

Analyse des Marktes für erklärbare KI

Erfahren Sie mehr über die Schlüsselsegmente, die diesen Markt prägen

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Basierend auf dem Softwaretyp ist der Markt in modellagnostische Methoden und modellspezifische Methoden unterteilt. Das Segment der modellagnostischen Methoden wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 19,1 % verzeichnen.

• Modellagnostische Ansätze bieten eine flexible und anpassungsfähige Möglichkeit, die Ergebnisse verschiedener KI-Modelle zu bewerten und zu verstehen, und sind daher ein wesentliches Werkzeug in der Branche der erklärbaren KI. Im Gegensatz zu modellspezifischen Ansätzen, die für bestimmte Arten von Algorithmen (wie neuronale Netzwerke/Entscheidungsbäume) entwickelt wurden, sind modellagnostische Ansätze auf jedes KI-Modell anwendbar, unabhängig von seiner Architektur.
• Ihr erheblicher Wert in einer Vielzahl von Anwendungskontexten beruht auf ihrer Universalität. LIME und SHAP sind zwei bekannte modellagnostische Techniken. Um interpretierbare Modelle zu erstellen, die lokal dem Verhalten des Black-Box-Modells ähneln, stört LIME zunächst die Eingabedaten und überwacht dann Änderungen in der Ausgabe.
• Umgekehrt bietet SHAP ein einheitliches Maß für die Merkmalsrelevanz, indem es Ideen aus der kooperativen Spieltheorie verwendet, um die Ausgabe des Modells seinen Eingabeeigenschaften zuzuordnen. Diese Techniken ermöglichen es Benutzern, Einblicke in die Entscheidungsprozesse komplizierter Modelle zu erhalten, Verzerrungen zu entdecken und Modellausgaben erfolgreich zu bewerten.
• Sie sind besonders hilfreich für Unternehmen, die Transparenz und Rechenschaftspflicht für eine Reihe von KI-Anwendungen benötigen. Modellagnostische Ansätze erfreuen sich auf dem Markt für erklärbare KI zunehmender Beliebtheit, da sie aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit und ihres breiten Anwendungsspektrums den Anforderungen verschiedener Unternehmen gerecht werden, die nach vertrauenswürdigen und verständlichen KI-Lösungen suchen.

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

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Basierend auf den Komponenten ist der Markt für erklärbare KI in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Das Lösungssegment dominierte den globalen Markt mit einem Umsatz von über 4 Milliarden USD im Jahr 2023.

• Der Markt für erklärbare KI umfasst ein Lösungssegment, das aus einer breiten Palette von Waren und Dienstleistungen besteht, die die Verantwortlichkeit, Interpretierbarkeit und Transparenz von KI-Modellen verbessern sollen. In diese Kategorie fallen Softwaretools, Plattformen und Frameworks, die Funktionen zur Modellinterpretation, Verzerrungserkennung und Compliance-Berichterstattung bieten.
• Nennende Technologieunternehmen und junge Startups bieten allumfassende erklärbare Lösungen für künstliche Intelligenz, die sich nahtlos in aktuelle KI-Prozesse und -Frameworks einfügen.Beispielsweise werden Erklärbarkeitsfunktionen in Systeme wie Google Cloud AI, IBM Watson und Microsoft Azure Machine Learning implementiert, die Entwicklern und Datenwissenschaftlern dabei helfen, die Vorhersagen ihrer Modelle zu verstehen und zu interpretieren.
   
• Die Lösungssegmente umfassen auch professionelle und Beratungsdienste, die Unternehmen dabei helfen, Best Practices für den ethischen Einsatz von KI zu entwickeln, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und erklärbare KI-Techniken einzuführen und zu optimieren.
• Der Lösungsmarkt wächst und bietet fortschrittlichere und benutzerfreundlichere Lösungen, die den Anforderungen vieler Branchen gerecht werden, vom Bank- und Gesundheitswesen bis hin zu Recht und Einzelhandel, da die Nachfrage nach Transparenz und Rechenschaftspflicht in der KI weiter steigt. Die Entwicklung und Akzeptanz dieser Lösungen ist von entscheidender Bedeutung, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien zu fördern und gleichzeitig das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken.

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Nordamerika dominierte 2023 den globalen Markt für erklärbare KI mit einem Anteil von über 85 %. Der Markt für erklärbare KI wird von der nordamerikanischen Region dominiert, was auf eine Mischung aus technologischen Fortschritten, rechtlichen Rahmenbedingungen und großen Investitionen in KI-F&E zurückzuführen ist. Aufgrund ihrer Führungsrolle in Technologie und KI sind die USA ein wichtiger Akteur.

Bedeutende Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, IBM und Amazon haben ihren Hauptsitz in Nordamerika und sind führend bei der Entwicklung und Implementierung erklärbarer KI-Technologie. Diese Unternehmen tätigen erhebliche Investitionen in F&E, um innovative KI-Lösungen bereitzustellen, bei denen Verantwortlichkeit und Transparenz an erster Stelle stehen.

Darüber hinaus ändert sich das regulatorische Umfeld Nordamerikas als Reaktion auf die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI. Gesetzgeber und Regulierungsorganisationen achten verstärkt darauf, dass KI-Systeme gerecht, offen und verantwortungsbewusst sind. Die Nachfrage nach erklärbaren KI-Lösungen wird durch Initiativen wie den US Algorithmic Accountability Act vorangetrieben, der die Notwendigkeit für Unternehmen unterstreicht, Erklärungen für automatisierte Entscheidungen bereitzustellen.

Die USA sind aufgrund ihrer starken technologischen Basis, großer Investitionen in KI-F&E und eines zukunftsorientierten gesetzlichen Rahmens weltweit führend auf dem Markt für erklärbare KI. Das Land ist die Heimat bedeutender digitaler Giganten, die bei der Entwicklung erklärbarer KI führend sind, wie Google, Microsoft, IBM und Amazon. Um die Transparenz und Interpretierbarkeit von KI zu verbessern, beschäftigen diese Organisationen spezialisierte Teams und investieren stark in KI-Forschung.

Erklärbare KI-Lösungen werden auch immer beliebter, weil die US-Regierung und die Regulierungsbehörden zunehmend Wert auf KI-Ethik und -Verantwortlichkeit legen.einschließlich der Federal Trade Commission (FTC). Namhafte akademische Einrichtungen wie Carnegie Mellon, Stanford und MIT leisten wesentliche Beiträge zur Erforschung der Erklärbarkeit von KI und fördern wissenschaftliche Zusammenarbeit und Innovationen.

Mit einem starken Schwerpunkt auf Technologie und Innovationen, staatlicher Unterstützung und ethischen KI-Praktiken ist Japan führend im Geschäft mit erklärbarer KI und wächst schnell. Neben Finanzprogrammen und strategischen Allianzen zwischen dem öffentlichen und privaten Sektor hat die japanische Regierung mehrere Initiativen zur Unterstützung der KI-Forschung und -Entwicklung gestartet. Große japanische Unternehmen wie Fujitsu, Hitachi und NEC arbeiten aktiv an erklärbaren KI-Lösungen, um die Transparenz und das Vertrauen in KI-Anwendungen zu verbessern.

Von der Regierung festgelegte Rahmenbedingungen und Regeln, die den Wert von Verantwortung und Erklärbarkeit in KI-Systemen betonen, sind bezeichnend für Japans Ansatz in Bezug auf KI-Ethik und -Governance. Darüber hinaus hat erklärbare KI großes Potenzial, die Entscheidungsprozesse in Japan zu verbessern, angesichts der alternden Bevölkerung des Landes und der damit verbundenen Probleme im Gesundheitswesen und in der Robotik.

Im Februar 2024 begegnet Japan beispielsweise den Herausforderungen eines durch die alternde Bevölkerung bedingten Rückgangs der Erwerbsbevölkerung, indem es neue Möglichkeiten in der Digitaltechnik bietet und modernste KI-Techniken nutzt. Dies bietet internationalen Unternehmen die Chance, in dieser neuen industriellen Revolution mit inländischen Partnern zusammenzuarbeiten, um zur Veränderung der japanischen Gesellschaft beizutragen.

Aufgrund seines starken technologischen Fundaments, seiner proaktiven Regierungspolitik und seines lebendigen KI-Ökosystems entwickelt sich Südkorea zu einem wichtigen Teilnehmer auf dem Markt für erklärbare KI. Die Entwicklung von KI hat für die südkoreanische Regierung im Rahmen ihrer nationalen Politik höchste Priorität, die erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie die Förderung der Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und privaten Sektor umfasst. Namhafte südkoreanische IT-Unternehmen wie Samsung, LG und Naver sind führend in der Entwicklung von KI-Technologien wie erklärbarer KI, um Transparenz und Zuverlässigkeit in ihren Apps zu gewährleisten.

Im Zuge der Bemühungen, Regeln und Standards für Transparenz und Verantwortlichkeit im Bereich KI festzulegen, ändert sich auch der Regulierungsrahmen Südkoreas, um ethische Probleme im Zusammenhang mit KI anzugehen. Der Schwerpunkt des Landes auf Gesundheitsversorgung, selbstfahrende Fahrzeuge und intelligente Städte bietet erhebliche Aussichten für die Anwendung erklärbarer KI, verbessert Entscheidungsprozesse und stellt das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-gesteuerte Systeme sicher.

Aufgrund seiner erheblichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung, staatlicher Unterstützung und der schnellen Einführung von KI-Technologien in einer Vielzahl von Branchen ist China ein dominanter Akteur auf dem Markt für erklärbare KI.KI hat für die chinesische Regierung mittlerweile höchste Priorität. Sie hat ehrgeizige Pläne entwickelt und finanziert, um China als weltweiten Vorreiter bei KI-Innovationen zu positionieren.

Um Transparenz und die Einhaltung sich ändernder Regeln aufrechtzuerhalten, investieren große chinesische IT-Giganten wie Baidu, Alibaba, Tencent und Huawei erheblich in die Forschung und Anwendung im Bereich erklärbare KI. China hat Regeln und Richtlinien erlassen, die die Bedeutung von Erklärbarkeit und Verantwortung in KI-Systemen hervorheben und so seinen Ansatz in Bezug auf KI-Ethik und -Governance widerspiegeln. China erlebt einen schnellen digitalen Wandel, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Smart Cities, was die Nachfrage antreibt.

Marktanteil erklärbarer KI

Microsoft Corporation und International Business Machines Corporation (IBM) hielten einen signifikanten Anteil von über 10 % in der Branche der erklärbaren KI. Microsoft Corporation hat aufgrund ihrer erheblichen Investitionen in KI-F&E, einer starken Cloud-Infrastruktur und eines breiten Spektrums von KI-Plattformangeboten einen beträchtlichen Marktanteil im Bereich erklärbarer KI. Erklärbarkeitselemente sind in eine Reihe von KI-Tools und -Diensten integriert, die das Unternehmen über seinen Cloud-Computing-Dienst Microsoft Azure anbietet.

Entwickler können ihre Machine-Learning-Modelle mithilfe der integrierten Interpretierbarkeitstools von Azure Machine Learning verstehen, Fehler beheben und ihnen vertrauen. Microsofts KI-Richtlinien und -Bemühungen, wie das Programm „AI for Good“, das eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung betont, zeigen das Engagement des Unternehmens für ethische KI und Offenheit. Microsoft Research, die Forschungsabteilung des Unternehmens, treibt den Bereich der erklärbaren KI durch innovative Projekte und Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen ständig voran.

Aufgrund seiner umfangreichen Produktpalette, seines Fokus auf ethische KI und seiner langen Geschichte von KI-Innovationen hat International Business Machines Corporation (IBM) einen bedeutenden Marktanteil im Bereich der erklärbaren KI. Die wichtigste KI-Plattform des Unternehmens, IBM Watson, verfügt über ausgefeilte Erklärbarkeitsfunktionen, die Menschen dabei helfen, von KI erzeugte Erkenntnisse zu verstehen und zu interpretieren. Watsons Explainability-Angebot fördert das Vertrauen, indem es Organisationen ermöglicht, den Entscheidungsprozess von KI-Modellen zu beobachten.

IBM hat sein Engagement für ethische KI mit der Gründung des AI Ethics Board und der AI Fairness 360-Toolbox unter Beweis gestellt, die Ressourcen zur Identifizierung und Reduzierung von Verzerrungen in KI-Modellen bietet. Erklärbare KI-Ansätze und -Technologien entwickeln sich aufgrund der umfassenden Forschungskapazitäten von IBM, die durch IBM Research veranschaulicht werden, ständig weiter.

Unternehmen auf dem Markt für erklärbare KI

Wichtige Akteure in der Branche der erklärbaren KI sind

• Microsoft Corporation           
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.

Neuigkeiten aus der Branche der erklärbaren KI

• Im Juni 2023 sicherte sich ein niederländisches Unternehmen, das auf die Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens spezialisiert ist, eine Finanzierungsrunde in Höhe von 2,6 Millionen USD. Der Zweck dieser Investition bestand darin, die Erklärbarkeit und Transparenz der Plattform zu verbessern und gleichzeitig die bevorstehende europäische KI-Gesetzgebung einzuhalten.
• Im März 2023 kündigte GyanAI die Veröffentlichung des weltweit ersten Sprachmodells und der ersten natürlichen Sprachverständnis-Engine mit erklärbaren KI-Funktionen an. Diese Innovation stellt einen wichtigen Meilenstein bei der Verbesserung der Zugänglichkeit und des Verständnisses von KI-Technologien dar.

Der Marktforschungsbericht zur erklärbaren KI umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognosen. Prognosen hinsichtlich des Umsatzes (in Milliarden USD) von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente

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Markt nach Komponente

• Lösung
• Dienst

Markt nach Softwaretyp

• Standalone-Software
• Integrierte Software
• Automatisierte Berichterstellungstools
• Interaktive Modellvisualisierung

Markt nach Methode

• Modellunabhängige Methoden
• Modellspezifische Methoden

Markt nach Komponente

• BFSI
• Einzelhandel und E-Commerce
• IT und Telekommunikation
• Regierung und öffentlicher Sektor
• Gesundheitswesen
• Fertigung
• Medien und Unterhaltung
• Sonstige

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