Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für automatisiertes maschinelles Lernen, nach Bereitstellungsmodell (lokal und cloudbasiert), nach Unternehmenstyp (kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen); Nach Branchen (BFSI, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel und E-Commerce, IT und Telekommunikation, Regierung und Verteidigung und andere) und regionaler Prognose, 2024–2032

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) bietet Methoden und Techniken, die auch Nicht-Machine-Learning-Spezialisten zugänglich sind, und beschleunigt die Forschung zum maschinellen Lernen. In jüngster Zeit war maschinelles Lernen (ML) unglaublich erfolgreich und immer mehr Disziplinen sind darauf angewiesen. Entwickler mit weniger Erfahrung mit ML können dank AutoML komplexe Modelle trainieren, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Die rasche Ausweitung von ML-Anwendungen hat einen Bedarf an leicht verfügbaren ML-Techniken geschaffen, die kein spezielles Verständnis erfordern.

Der AutoML-Markt verzeichnet ein erhebliches Wachstum aufgrund der Talentlücke im Bereich Datenwissenschaft, des schnellen technologischen Fortschritts und der zunehmenden Einführung von KI in verschiedenen Branchen. Laut dem Bericht „Data Professionals Market Survey Forecast 2024“ der Adastra Corporation gaben rund 76 % der Datenexperten in den USA an, dass der Fachkräftemangel im Bereich Data Science auch im Jahr 2024 anhalten wird. Laut „2022 State of Data Science“ von Anaconda Inc. Laut dem Bericht gaben 63 % der Befragten an, dass ihre Organisation zumindest mäßig besorgt über den Fachkräftemangel in der Branche sei. Da Unternehmen immer mehr Daten generieren, steigt die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern. AutoML-Tools können dabei helfen, diese Lücke zu schließen, indem sie es Nicht-Machine-Learning-Experten ermöglichen, ML-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.   

Die COVID-19-Pandemie hatte gemischte Auswirkungen auf den Markt. Der Ausbruch verdeutlichte die Bedeutung datengesteuerter Entscheidungsfindung und führte zu einem erheblichen Interesse an KI und ML, einschließlich AutoML. Allerdings sind viele Organisationen aufgrund der wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie mit Budgetbeschränkungen konfrontiert, was zu einigen Verzögerungen bei KI- und AutoML-Investitionen führt.

Auswirkungen generativer KI auf den Markt für automatisiertes maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine revolutionäre Technologie, die erhebliche Herausforderungen mit sich bringt, wie z. B. Modellleistung, Datenungleichgewicht und Komplexität. Laut der Ecosystm-Kyndryl Digital Transformation Study 2022 zeigten rund 46 % der Umfrageteilnehmer Interesse an KI/ML-Technologien. Die generative KI erstellt komplexere Modelle, einschließlich tiefer neuronaler Netze, die für Menschen manuell nur schwer zu entwerfen sind. Dadurch werden die Fähigkeiten von AutoML erweitert, um anspruchsvollere Probleme zu bewältigen. 

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren


• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen


• Geschäftsstrategien der Hauptakteure


• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Segmentierung

Analyse nach Unternehmenstyp

Der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ist in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt. Das Segment der Großunternehmen dominiert den Markt, da diese Unternehmen in der Regel über mehr finanzielle Ressourcen verfügen, um in Spitzentechnologien zu investieren. Große Unternehmen können es sich leisten, mehr Mittel für den Kauf von AutoML-Plattformen, die Einstellung von Datenwissenschaftlern und Investitionen in die erforderliche Infrastruktur bereitzustellen. Große Unternehmen generieren oft große Datenmengen, was für das Training genauer ML-Modelle wichtig ist. Der Zugriff auf umfangreiche und vielfältige Datensätze ermöglicht es ihnen, mithilfe von AutoML robustere Modelle zu entwickeln.

Regionale Analyse

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Südamerika, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Asien-Pazifik.

Nordamerika verfügt aufgrund der schnellen technologischen Fortschritte, der Präsenz wichtiger Akteure und der robusten Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten in dieser Region über den höchsten Marktanteil. Die Unternehmen in der Region sind Frühanwender der ML-Technologie, was zu einer hohen Nachfrage nach AutoML-Systemen führt.

Die Region Asien-Pazifik weist aufgrund ihrer schnell wachsenden Volkswirtschaften und der starken Digitalisierung die höchste CAGR im Markt für automatisiertes maschinelles Lernen auf. Unternehmen in dieser Region durchlaufen einen bemerkenswerten digitalen Wandel, um der sich schnell entwickelnden Geschäftsdynamik gerecht zu werden, die Investitionen in fortschrittliche Technologien vorantreibt.

Globale Verteilung des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen nach Regionen

• Nordamerika – 32 %


• Südamerika – 7 %


• Europa – 24 %


• Naher Osten und Afrika – 12 %


• Asien-Pazifik – 25 %

Hauptakteure abgedeckt

Der Bericht enthält die Profile wichtiger Akteure wie Google LLC, Run.ai, Amazon Web Services, Inc., Binary Global, Microsoft Corporation, IBM Corporation und DataBricks.

Wichtige Branchenentwicklungen

März 2023: Das Unternehmen Qeexo der TDK Corporation kündigte die Einführung von Automated ML für Arm Keil MDK an. Diese Lösung würde durchgängig eingebettete ML- und Entwicklungsworkflows mit AutoML und Arm Keil MDK ermöglichen.

Mai 2021: DataBricks kündigte die Einführung von „DataBricks AutoML“ an, um Unternehmen die einfache Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen durch Automatisierung der Vorverarbeitung und Modellschulung/-optimierung zu ermöglichen.