Marktbericht zu KI im IoT-Bereich: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Plattform, Dienste, Software), Endnutzer (Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, IT und Telekommunikation, Energie und Versorgung, Gesundheitswesen, Fertigungsindustrie) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika), Prognosen, 2025–2033

Wachstumsfaktoren des KI-Marktes im IoT-Bereich

Zunehmendes Big-Data-Volumen

Das Wachstum von Big Data sowie das schnell steigende Datenvolumen und die zunehmende Komplexität der Daten werden durch den wachsenden mobilen Datenverkehr, den Cloud-Computing-Datenverkehr und die Entwicklung und Nutzung von Technologien wie IoT und KI vorangetrieben.Big-Data-AnalysenPredictive Analytics ist eine effektive Methode zur Datenbereitstellung und liefert wertvolle, praxisnahe Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen. Unternehmen profitieren in vielfältiger Weise von umfangreichen Predictive Analytics, beispielsweise in den Bereichen Betrieb, Marketing, Risikobewertung und Angriffserkennung. So gaben in einer Studie aus dem Jahr 2020 rund 90 % der Geschäftsleute und Experten für Unternehmensanalysen an, dass Daten und Analysen für die digitale Transformation ihrer Organisation von entscheidender Bedeutung sind. Daten und Analysen entwickeln sich zunehmend zu Schlüsselelementen für Unternehmen.

Notwendigkeit eines effektiven Datenmanagements

Unternehmen können Trends besser verstehen und nutzen, indem sie IoT-Daten verwenden, die in den Entscheidungsprozess einfließen und so Produktdesign und -entwicklung verbessern. Datenmanagement-Praktiken ermöglichen es diesen Unternehmen, Fehler zu erkennen, die Leistung zu bewerten und schnell Messwerte zu erhalten. All dies liefert Einblicke in die Produktnutzung und hilft, Verbesserungspotenziale aufzudecken und bestehende Produktversionen zu optimieren.

Zunehmende Bedeutung von Cybersicherheitsbedenken

Zahlreiche IoT-Geräte vergrößern die Angriffsfläche eines Netzwerks und damit die Anzahl potenzieller Angriffsvektoren. AIoT könnte von einem einzigen vernetzten, ungeschützten Gerät aus einen aktiven Angriff auf ein Netzwerk starten. Angriffe auf kritische Infrastrukturen im Industriebereich könnten enorme Verluste verursachen und somit das Marktwachstum hemmen.

Zunehmende technologische Fortschritte

Künstliche Intelligenz (KI) ist deutlich effektiver als Menschen darin, zugrundeliegende Muster in den riesigen Datenmengen zu erkennen, die IoT-Geräte verarbeiten. Diese Fähigkeit kann durch KI mit maschinellem Lernen verbessert werden, indem die betrieblichen Gegebenheiten und die für bessere Ergebnisse erforderlichen Anpassungen vorhergesehen werden.Verarbeitung natürlicher SpracheDurch technologische Fortschritte wird die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine einfacher. Dank verbesserter Datenverarbeitung und -analyse kann das Internet der Dinge (IoT) neue und bestehende Produkte und Dienstleistungen optimieren. Aufgrund der rasanten Verbreitung von Geräten und Sensoren generiert das IoT enorme Datenmengen. Diese Daten sind äußerst nützlich für verschiedene Anwendungsbereiche, darunter die Vorhersage von Naturkatastrophen, Unfällen und Verbrechen; die Unterstützung von Ärzten durch den Empfang von Echtzeitinformationen von medizinischen Geräten; die Optimierung der Produktivität in verschiedenen Branchen; die vorausschauende Wartung von Anlagen und Maschinen; der Aufbau intelligenter Häuser mit vernetzten Geräten; und die Ermöglichung der wichtigen Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen.

Auf dem AI Day im September 2022 präsentierte Tesla (TSLA) einen Prototyp seines humanoiden Roboters Optimus. Optimus machte etwa ein Dutzend wackelige Schritte auf die Bühne, bevor er sich langsam und schwingend über die Tanzfläche bewegte. Laut Musk könnte der humanoide Roboter Optimus bereits 2019 auf den Markt kommen. Musk behauptete, Optimus könne ab Januar 2022 den Arbeitskräftemangel in Fabriken lindern.

Regionalanalyse

Nordamerika: Dominanter Markt

Nordamerika ist der bedeutendste Anteilseigner des globalen Marktes für KI im IoT-Bereich und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 27,5 % wachsen. Nordamerika zählt zu den wichtigsten Märkten für KI und IoT. Ein Faktor für das Marktwachstum in dieser Region ist die weitverbreitete Nutzung beider Technologien in verschiedenen Sektoren, darunter Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Transportwesen. Nordamerika gehört zu den führenden Regionen für die Forschung an IoT- und KI-Anwendungen für neue Endnutzerbranchen. Dank des dort etablierten Hightech-Ökosystems hat die Region eine Vorreiterrolle bei der Transformation eingenommen, die dazu geführt hat, dass Fahrzeuge zunehmend softwareorientierter werden. Durch die Kombination von KI und IoT können IoT-Geräte Daten auswerten, Entscheidungen treffen und auf Grundlage dieser Schlussfolgerungen ohne menschliches Eingreifen handeln. Ein Beispiel für die Funktionsweise von KI und IoT sind selbstfahrende Autos wie die von Tesla. Dank KI können selbstfahrende Autos nun Vorhersagen über das Verhalten anderer Fahrzeuge und Personen unter verschiedenen Bedingungen treffen.

Asien-Pazifik: Wachstumsregion

Der asiatisch-pazifische Raum ist die zweitgrößte Region des Marktes und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 29,25 % wachsen. Technologische Innovationen wie KI und IoT sind im gesamten asiatisch-pazifischen Raum weit verbreitet. Aufgrund der Schwierigkeiten beim Umbau bestehender Automatisierungssysteme und Investitionen in Maschinen haben die Entwicklungsländer der Region einen deutlichen Vorteil bei der Implementierung industrieller Automatisierung. Die Ausgaben für IoT konzentrieren sich stark auf den asiatisch-pazifischen Raum, wobei Südkorea und Singapur voraussichtlich zu den weltweit führenden Ländern gehören werden. Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) berichtet, dass Südkorea weltweit die meisten internetfähigen Geräte pro Haushalt aufweist. Der asiatisch-pazifische Raum verfügt über einen bedeutenden Fertigungssektor. Als wichtiger Akteur der Weltwirtschaft befindet sich Chinas Wirtschaft aufgrund steigender Lohnkosten und der Unhaltbarkeit des traditionellen Modells der Wanderarbeiter in einem rasanten Wandel. Diese Entwicklungen haben die Wirtschaft gezwungen, Automatisierung in ihre industriellen Prozesse zu integrieren.

Zu den Branchen, die in Europa voraussichtlich das Internet der Dinge (IoT) einführen werden, zählen Transport, Gesundheitswesen, Wohnungsbau und Gastgewerbe, Fertigung und Einzelhandel. Da das IoT diesen Branchen einen Mehrwert bietet, wird die Nachfrage nach IoT-Chips und der Modernisierung bestehender chipbasierter Technologien steigen. Die Einführung des IoT in der europäischen Automobilindustrie wird durch erhebliche Investitionen namhafter Hersteller und ein wachsendes Interesse an Lösungen zur Verbesserung der Kraftstoffeffizienz und Verkehrssicherheit vorangetrieben. Die IoT-Nutzung ist in Schweden, Frankreich, Italien, Deutschland und Luxemburg generell relativ hoch. Auch die Automobilindustrien dieser Länder setzen verstärkt auf die IoT-Technologie.

Die LAMEA-Region wird voraussichtlich moderat wachsen, bedingt durch die technologischen Fortschritte in den VAE und Saudi-Arabien. Auch das Wirtschaftswachstum in südamerikanischen Ländern wie Brasilien, Argentinien und Chile trägt zum Wachstum von KI im Bereich IoT in der Region bei. Die VAE haben digitale Technologien eingeführt, um ihre Wirtschaft zu einer wissensbasierten Wirtschaft zu diversifizieren, ihre Innovationskraft zu demonstrieren und ihre Bedeutung als globale Wirtschaftsmacht zu unterstreichen. Die Regierung der VAE hat 2017 ihre Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz als nächsten Schritt ihrer nationalen Entwicklung ins Leben gerufen. Ziel ist es, die VAE durch Investitionen in die für ihren Wohlstand essenziellen Menschen und Sektoren zu einem globalen KI-Vorreiter zu machen. Ressourcen und Energie, Logistik und Transport, Cybersicherheit, Tourismus und Gastgewerbe sowie das Gesundheitswesen zählen zu den prioritären Sektoren für KI in den VAE. Ziel ist es, die industrielle Produktivität bis 2031 um 30 % zu steigern.

Komponentenanalyse

Das Softwaresegment trägt am meisten zum Markt bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 27,89 % wachsen. Es ist weiter unterteilt in Datenmanagement, Netzwerkbandbreitenmanagement, Echtzeit-Streaming-Analysen, Fernüberwachung, Sicherheit und Edge-Lösungen. Innerhalb dieser Segmente nimmt das Datenmanagement einen signifikanten Marktanteil ein. IoT-Datenmanagement wird häufig zur Prognose des Verschleißes vernetzter Anlagen und Infrastrukturen eingesetzt.

Das Plattformsegment ist in Anwendungsmanagement, Konnektivitätsmanagement und Gerätemanagement unterteilt. Das Anwendungsmanagement nimmt einen bedeutenden Anteil ein und umfasst Anwendungsfunktionalität, Upgrades und Versionskontrolle. Es unterstützt Unternehmen dabei, effizientere und effektivere Entscheidungen zu treffen.

Endbenutzeranalyse

Das Fertigungssegment trägt am meisten zum Marktwachstum bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 28,43 % wachsen. Hersteller arbeiten intensiver denn je an der Entwicklung vollautomatisierter Datenmanagementlösungen. Fertigungs-IoT-Systeme mit KI-Funktionen ermöglichen eine effektive Produktionsqualitätskontrolle, die Überwachung und Optimierung der Anlagenleistung sowie die Mensch-Maschine-Kommunikation. Dank schnellerer und effizienterer Lieferketten- und Produktionsprozesse sind deutlich kürzere Produktzyklen möglich. Ziel ist es, gängige industrielle Herausforderungen zu bewältigen und gleichzeitig zukünftige Entwicklungen erheblich zu beschleunigen.Fortschritte im industriellen IoTDadurch wird die Wertschöpfungszeit verkürzt und die Produktionseffizienz gesteigert. Die zugrundeliegende Plattform wird kontinuierlich weiterentwickelt, um neue Technologien wie Analytik, künstliche Intelligenz und digitale Feedbackschleifen entsprechend den Produktionsanforderungen zu integrieren.

Der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) wird voraussichtlich ein signifikantes Wachstum verzeichnen. Die Branchen nutzen KI-basierte IoT-Lösungen vor allem zur Betrugserkennung, Produktentwicklung, Versicherungsabwicklung und im operativen Geschäft. Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) bergen das Potenzial, den BFSI-Sektor grundlegend zu verändern. Die Implementierung von AIoT kann diesen Unternehmen helfen, Ziele wie die Verbesserung des Kundenerlebnisses, Kosten- und Effizienzoptimierung, personalisierten Service und eine schnellere Markteinführung neuer Produkte zu erreichen. Im Bankwesen wird AIoT typischerweise zur Erkennung von Geldautomatenbetrug und anderen Straftaten eingesetzt. Um betrügerische Geldautomatenaktivitäten zu identifizieren und diese umgehend dem Sicherheitspersonal der Bank oder sogar den Strafverfolgungsbehörden zu melden, haben Unternehmen wie IGZY eigene IoT-Sensoren oder -Kameras entwickelt.