Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), nach Typ (Plattform und Dienst), nach Anwendung (Großunternehmen und KMU), regionale Einblicke und Prognose von 2026 bis 2035

AUTOMATISIERTES MASCHINENLERNEN (AUTOML)MARKTÜBERSICHT

Die globale Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen (Automl) wird im Jahr 2026 auf 16,29 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2035 auf 75,01 Millionen US-Dollar anwachsen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 16,5 % in der Prognose von 2026 bis 2035 entspricht.

Der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) entwickelt sich rasant, da Unternehmen schneller auf KI-gestützte Lösungen für die automatisierte Modellentwicklung und -bereitstellung umsteigen als auf native Weise. AutoML-Plattformen bieten ungeübten Benutzern die Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen zu modellieren, zu trainieren und zu verfeinern, ohne dass ein Datenwissenschaftler eingreifen muss, was datenwissenschaftliche Projekte vereinfacht und den Zeitaufwand verkürzt. Der weltweite Markt für OEMs wird durch eine zunehmende Akzeptanz vorangetrieben, insbesondere in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Fertigung aufgrund der vorherrschenden Nachfrage nach automatisierten, KI-basierten, verbraucherorientierten Suchmaschinen. Unternehmen nutzen AutoML, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, bessere Entscheidungen zu treffen und den Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten, indem sie Daten immer zur Hand haben.

Cloud AutoML wird immer beliebter, da KI-Funktionen im Unternehmensmaßstab am häufigsten skalierbar und kosteneffizient benötigt werden. Darüber hinaus wird die zunehmende Integration in Business-Intelligence-/Analyseplattformen sowie die Marktakzeptanz durch die Integration von AutoML in Business-Intelligence-Lösungen vorangetrieben. Es wird erwartet, dass der AutoML-Markt mithilfe von Deep-Learning-Fortschritten, Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics dramatisch wachsen wird. Zukünftige Investitionen in KI-Technologie und die Einführung von No-Code-/Low-Code-KI-Lösungen werden ebenfalls die Marktexpansion vorantreiben, da KI zunehmend für Unternehmen in allen Bereichen verfügbar wird.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19 

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)Die Industrie hatte einePositivAuswirkung Aufgrund einer Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine höher als erwartete Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Während der COVID-19-Pandemie erlebte der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) einen guten Aufschwung, da Unternehmen versuchten, betriebliche Probleme durch den Einsatz von KI-gesteuerter Automatisierung zu bewältigen. Aufgrund der erheblichen Veränderungen bei der Verfügbarkeit von Arbeitskräften und Betriebsunterbrechungen waren Unternehmen gezwungen, AutoML zu nutzen, um ihre Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Schon bald entwickelten sich Cloud-AutoML-Lösungen zu stark nachgefragten Lösungen, da Remote-Arbeit zur neuen Normalität wurde und immer mehr Branchen (einschließlich des Gesundheitswesens) und Organisationen dazu führten, sie einzuführen. Darüber hinaus nutzten die Unternehmen AutoML zur Vorhersage von Analysen, die dabei halfen, Pandemierisiken vorherzusagen und die Optimierung der Lieferkette sowie Strategien zur Kundenbindung vorherzusagen. Die Investitionen in KI- und AutoML-Lösungen wurden durch die stärkere Betonung der digitalen Transformation vor und nach der Pandemie weiter beschleunigt. Die zunehmende Bedeutung von Automatisierung und KI-gesteuerter Innovation durch Unternehmen wird das Wachstum auf dem AutoML-Markt nach der Pandemie weiter vorantreiben.

NEUESTER TREND

Zunehmende Akzeptanz generativer KI und No-Code-Plattformen. Wachsende Fitness-Anerkennung, um das Marktwachstum voranzutreiben

Einer der wichtigsten Markttrends für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), der sich derzeit ändert, ist die Einbindung generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) zur Verbesserung des Modelltrainings bis hin zur Automatisierung von der Stange. Unternehmen nutzen KI, um schwierigere Arbeitsabläufe im Bereich maschinelles Lernen zu automatisieren, und weichen damit in gewisser Weise vom Bedarf an tiefgreifenden technischen Talenten ab. Mit dieser sich verändernden Landschaft wird AutoML auch für Nicht-Experten zugänglicher, was die Akzeptanz in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel und mehr steigern wird. Low-Code- und No-Code-AutoML-Plattformen ermöglichen es auch Unternehmensbürgern, die mit Excel vertraut sind, KI-gesteuerte Lösungen ohne Programmieraufwand bereitzustellen. Unternehmensanwendungen greifen zunehmend auf cloudbasierte AutoML-Dienste zurück, die skalierbare, kostengünstige Lösungen für die schnelle Bereitstellung von KI-Modellen bieten. Während Unternehmen weiterhin an der Demokratisierung der KI arbeiten, wird AutoML in den kommenden Jahren ein wichtiger Faktor für Innovation und betriebliche Effizienz sein.

AUTOMATISIERTES MASCHINENLERNEN (AUTOML)MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf der Art kann der globale Markt in Plattform und Service kategorisiert werden

• Plattform: Die Plattform verfügt über KI-fähige AutoML-Software und Build-Tools, die die Vereinfachung der Datenaufbereitung, die Modellsuche, die Optimierung von Hyperparametern und die Bereitstellung automatisieren. Die Akzeptanz wird durch die Verbreitung unkomplizierter No-Code-/Low-Code-ML-Lösungen vorangetrieben, die maschinelles Lernen auch für Laien zugänglich machen.

• Service: Die Servicekategorie umfasst Beratung und Schulungsunterstützung im Zusammenhang mit der Integration von AutoML in Praxen. Wir sehen, dass immer mehr Unternehmen die Hilfe von Feature-Service-Anbietern in Anspruch nehmen, um eine schnelle Bereitstellung/Verwaltung von AutoML-basierten Lösungen zu ermöglichen, die auf KI-gesteuerter Automatisierung basieren.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in große Unternehmen und KMU eingeteilt werden

• Große Unternehmen: AutoML wird in großem Umfang von großen Unternehmen eingesetzt, um ihre Datenanalyse-, Vorhersagemodellierungs- und Entscheidungsprozesse weiterzuentwickeln. Die sich ändernden Anforderungen sind in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel für skalierbare KI-Lösungen und kosteneffiziente Automatisierung einsetzbar.

• KMU: AutoML für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zielt darauf ab, den Mangel an internen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu überbrücken, die für KI-gesteuerte Erkenntnisse erforderlich sind. Die Verfügbarkeit cloudbasierter AutoML-Lösungen zu wettbewerbsfähigen Preisen erleichtert KMU die Integration von KI in ihren Betrieb.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Steigende Nachfrage nach No-Code- und Low-Code-KI-Lösungenum den Markt anzukurbeln

Der Schlüsselfaktor für das Wachstum des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ist der höhere Bedarf an einer einfachen Implementierung von KI und maschinellem Lernen. Die Übernahme von durch KI gewonnenen Erkenntnissen in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel oder Fertigung zwingt viele Unternehmen dazu, KI bei der Entscheidungsfindung und Optimierung einzusetzen. Das Problem besteht jedoch darin, dass es an erfahrenen Datenwissenschaftlern mangelt und der traditionelle Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen sehr schwierig ist. AutoML-Plattformen automatisieren die schwere Arbeit (wie Datenvorbereitung und Feature-Engineering, Modellauswahl usw.), die weniger erfahrene Benutzer nutzen können, um traditionelles ML von nur für Experten auf maschinelles Lernen für alle umzustellen. Darüber hinaus erweitert das automatische ML in Cloud-basierten Plattformen die Skalierbarkeit und verringert die Hürde, KI für alle Unternehmensgrößen zu nutzen, ohne dafür viel Geld in die Infrastruktur auszugeben. Im Streben nach erschwinglicheren KI-Implementierungen wird erwartet, dass die Nachfrage nach No-Code- und Low-Code-AML-Lösungen steigen wird.

Zunehmende Akzeptanz von KI und datengesteuerter Entscheidungsfindung den Markt zu erweitern

Die exponentiell zunehmende digitale Transformation der Industrie steht in engem Zusammenhang mit der steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerter Automatisierung, die das Wachstum im AutoML-Markt vorantreibt. Diese Daten werden von Unternehmen in großen Mengen generiert, und die Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten für prädiktive Analysen, Kundenverhalten, Identitätsdiebstahl und Betriebsoptimierung ist der Schlüssel, um im Wettbewerb die Nase vorn zu haben. AutoML verkürzt den Lebenszyklus der Modellentwicklung, sodass Unternehmen schneller einen Mehrwert aus ihren Daten ziehen können, ohne dass für die Verwaltung des gesamten Teils ein so hohes Maß an menschlichem Eingreifen erforderlich ist. Unternehmen wie E-Commerce nutzen AutoML für personalisierte Empfehlungen, während Gesundheitsorganisationen es für prädiktive Diagnosen und Behandlungsplanung nutzen. AutoML wird auch von Finanzinstituten zur besseren Risikobewertung und Betrugsprävention eingesetzt. Das bedeutet, dass wir mit zunehmender Verbreitung der KI einen zunehmenden Bedarf an automatisierten, skalierbaren und schnellen Lösungen für maschinelles Lernen sehen werden, die durch die branchenübergreifende Nachfrage in AutoML erzwungen werden.

Einschränkender Faktor

Hohe Implementierungskosten und Integrationsherausforderungenum das Marktwachstum möglicherweise zu behindern

Ungeachtet dessen machen die Herausforderungen bei der Implementierung und Integration, die sich auf dem schnell wachsenden AutoML-Markt ergeben, ihn zu einer nicht skalierbaren Hürde, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). AutoML-Plattformen werden in der Regel auf Kosten einer umfangreichen Cloud-Infrastruktur, Rechenressourcen und Data Warehousing bereitgestellt, was für Unternehmen mit kleinem Budget nicht erschwinglich ist. Auch die Integration von AutoML-Lösungen in die aktuellen IT-Systeme, Datenbanken und Arbeitsabläufe in Organisationen kann – wenn auch möglich – ohne das entsprechende technische Know-how, über das viele Organisationen verfügen, kompliziert und zeitaufwändig sein. Probleme bei der Einführung veralteter Systeme führen zu sinkenden Akzeptanzraten und erschweren es Unternehmen, die Vorteile von AutoML in der Praxis voll auszuschöpfen. Um diese Schwierigkeiten zu lindern, konzentrieren sich Anbieter nun auf die Entwicklung kostengünstiger AutoML-Lösungen, die sich problemlos für ein breites Benutzerspektrum integrieren lassen.

Gelegenheit

Erweiterung von AutoML in Edge Computing und IoT-AnwendungenChancen für das Produkt auf dem Markt schaffen

Edge-Computing und Geräte für das Internet der Dinge (IoT) sind auf dem Vormarsch und lassen den AutoML-Markt explodieren. Der Bedarf an automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) an der Edge steigt, da Branchen damit beginnen, Petabytes (oder mehr) an Echtzeitdaten von angeschlossenen Geräten zu produzieren. AutoML kann Entscheidungen in kritischen Anwendungsfällen wie vorausschauender Wartung und Fertigung, Live-Betrugserkennung im Finanzwesen und personalisierter Gesundheitsdiagnostik beschleunigen. Darüber hinaus verringert die Kombination von AutoML mit Edge-KI die Latenz, erhöht die Sicherheit und verringert die Abhängigkeit von Cloud Computing – eine kostengünstige Lösung für Unternehmen. Während Unternehmen auf KI-basierte Echtzeitanalysen und Automatisierung umsteigen, wird sich AutoML mit großer Geschwindigkeit in Edge-Computing- und IoT-Ökosysteme weiterentwickeln, da sie nach sofortigen Ergebnissen streben.

Herausforderung

Die Sicherstellung der Interpretierbarkeit von Modellen und der Einhaltung von Vorschriften könnte eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Modellinterpretierbarkeit und Einhaltung aller behördlichen Vorschriften. Die standardmäßige Diskussion über maschinelles Lernen beginnt als undurchsichtige „Black Box", da AutoML die Erstellung von Modellen und die Optimierung in großem Maßstab durchführt, sodass Benutzer normalerweise nicht verstehen, wie sie erstellt werden. Der Mangel an Transparenz stellt eine Herausforderung in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Versicherungen dar, in denen die meisten Länder verlangen, dass die Erklärung für KI-gesteuerte Entscheidungen erklärbar ist. Darüber hinaus machen Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA die KI verantwortlich und AutoML-Anbieter müssen erklärbare und voreingenommene Modelle als Lösung für regulatorische Anforderungen bereitstellen. Um diese Hürde zu überwinden, sind XAI-Mechanismen (explainable AI) und AI-AutoML-Frameworks erforderlich, die branchenübergreifend Best Practices zur Vertrauensbildung verfolgen.

AUTOMATISIERTES MASCHINENLERNEN (AUTOML)REGIONALE EINBLICKE IN DEN MARKT

Nordamerika

Derzeit verfügt Nordamerika aufgrund der rasanten Entwicklung der Technologie, der weltweiten Einführung künstlicher Intelligenz (KI) und konkreter Investitionen in die KI-Automatisierung über einen herausragenden AutoML-Marktanteil. Wichtige Branchenteilnehmer, Forschungsorganisationen und eine Konstellation von AutoML-Technologie-Startups treiben Innovationen bei AutoML-Lösungen voran. Da die Nachfrage nach datenzentrierten Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung ständig steigt und die Liste der Anwendungsfälle weiter wächst, wird eine Nachfrage nach automatisiertem maschinellem Lernen erwartet. Darüber hinaus beschleunigt die zunehmende Demokratisierung der KI durch AutoML-Plattformen (No-Code/Low-Code) den Weg zur Einführung in allen Unternehmensgrößen. Der US-amerikanische Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) steht an der Spitze des regionalen Wachstums und verfügt über umfangreiche Investitionen in die KI-Forschung und die Einführung von AutoML-Lösungen in Unternehmen. Unternehmen integrieren KI-gestützte Automatisierung in ihre Systeme, um die Produktivität, prädiktive Analysen und Business Intelligence zu verbessern. Obwohl der Wettbewerb anspruchsvolles AutoML in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen fordert, gewinnen Cybersicherheit und personalisiertes Marketing immer mehr an Bedeutung in der Industrie. Auch der US-amerikanische Regulierungsrahmen entwickelt sich weiter, um die KI-Ethik und -Governance zu klären, die dazu beitragen können, AutoML-Technologien verantwortungsvoll zu ermöglichen.

Europa

Europa verzeichnet ein starkes Wachstum des Marktanteils des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) aufgrund von KI und digitaler Transformation sowie Gesetzen zur Verbesserung der Ethik beim Einsatz von KI. Alle Regierungen in Ländern wie Deutschland, Großbritannien oder Frankreich unterstützen mittlerweile KI-Forschung und -Innovation, um technologisch wettbewerbsfähig zu bleiben (insbesondere, da die Entwicklungswege lang sind). Die Finanzbranche ist einer der größten AutoML-Anwender, wo KI-Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Finanz-/Kreditbewertungen und Betrugserkennung eingesetzt werden. Darüber hinaus sind die Fertigung, die Automobilindustrie und das Gesundheitswesen nur einige Branchen, die AutoMLs einsetzen, um Prozesse zu rationalisieren und die Wertsteigerung und das Kundenerlebnis voranzutreiben. Die europäische KI-Verordnung würde AutoML in ein gutes Licht rücken und mit einer verantwortungsvollen Nutzung einhergehen; Machen Sie Anwendungen für maschinelles Lernen transparent und machen Sie die Menschen verantwortlich.

Asien

Der AutoML-Marktanteil im asiatisch-pazifischen Raum verzeichnet aufgrund der schnellen Digitalisierung und der zunehmenden Einführung von KI in China, Japan, Indien, Südkorea usw. eine enorme Wachstumsrate in den Regionen. Die robusten E-Commerce-, Fintech- und Smart-City-Initiativen in der gesamten Region verstärken den Bedarf an Automatisierung durch KI. Aufgrund laufender staatlich unterstützter KI-Entwicklungsprogramme und der Einführung von Deep-Learning-Technologien verzeichnet China einen zunehmenden Einsatz von AutoML in allen Branchen. Die japanische Fertigung hat Interesse an Robotik und Automatisierung, die durch KI vorangetrieben werden, was neue Wachstumsmöglichkeiten eröffnet. AutoML-Tools verzeichnen in der expandierenden IT- und Analysebranche in Indien eine wachsende Nachfrage in den Bereichen Datenwissenschaft und Unternehmensentscheidungen. Da KI in Branchen von der Gesundheitsausbildung bis zur Cybersicherheit Einzug hält, besteht ein erhebliches Wachstumspotenzial für den AutoML-Markt im asiatisch-pazifischen Raum.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Die Hauptkonkurrenten auf dem Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) konzentrieren sich auf Innovation, strategische Partnerschaften und die Demokratisierung der KI zwischen anderen, um die Zugänglichkeit und Nutzungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Unternehmen nutzen AutoML-Plattformen in No-Code/Low-Code, um Unternehmen automatisch einzubinden (ohne KI-Expertise) und maschinelles Lernen zu nutzen. Wichtige Akteure verbessern ihre cloudbasierten AutoML-Lösungen, um eine nahtlose Verbindung mit älteren Unternehmenssystemen herzustellen. Deep-Learning-Automatisierung und erklärbare KI: Strategische Partnerschaften mit Technologieunternehmen, Universitäten und Forschungsinstituten verschieben die Grenzen des technischen Fortschritts in diesem Bereich. Darüber hinaus bemühen sich Unternehmen intensiv darum, den KI-Einsatz in Übereinstimmung mit den sich ändernden regulatorischen Rahmenbedingungen verständlich, interpretierbar und ethisch vertretbar zu machen.

Liste der Top-Unternehmen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML). 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

Februar 2024: DataRobot (USA) hat Agnostig übernommen, ein Unternehmen, das für seine Open-Source-Distributed-Computing-Plattform Covalent bekannt ist. Dieser strategische Schritt zielt darauf ab, die Fähigkeiten von DataRobot bei der Entwicklung von Agenten-KI-Anwendungen durch die Integration fortschrittlicher Rechenorchestrierungs- und Optimierungsfunktionen zu verbessern. Die Übernahme adressiert die Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Verwaltung von KI-Anwendungen über fragmentierte Infrastrukturen hinweg konfrontiert sind, und ermöglicht effizientere und skalierbarere KI-Lösungen.

BERICHTSBEREICH

Der Marktbericht für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) bietet eine eingehende Analyse der sich entwickelnden Branchenlandschaft und hebt Schlüsselfaktoren für das Marktwachstum, Herausforderungen und Chancen hervor. Es untersucht die Marktsegmentierung nach Typ, Anwendung und Region und bietet wertvolle Einblicke in die Nachfragemuster in verschiedenen Sektoren. Der Bericht befasst sich mit der Wettbewerbslandschaft und stellt die wichtigsten Akteure und ihre strategischen Initiativen zur Verbesserung der AutoML-Funktionen vor. Darüber hinaus wird untersucht, wie Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cloud Computing und Big-Data-Analyse die Einführung von AutoML-Lösungen in verschiedenen Branchen beschleunigen, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Einzelhandel.

Darüber hinaus bewertet der Bericht die Auswirkungen globaler Ereignisse wie COVID-19, die die Marktdynamik durch Unterbrechungen in den Lieferketten, Verschiebungen der Geschäftsprioritäten und eine verstärkte Abhängigkeit von der Automatisierung beeinflusst haben. Es beleuchtet wichtige Branchenentwicklungen, Fusionen und Übernahmen sowie innovative Produkteinführungen, die die Marktexpansion prägen. Darüber hinaus bietet der Bericht Wachstumsprognosen, Investitionsmöglichkeiten und regulatorische Erkenntnisse, um Unternehmen und Investoren dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen im sich entwickelnden AutoML-Ökosystem zu treffen.