Marktbericht zu KI-Trainingsdatensätzen: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Typ (Text, Bild/Video, Audio), nach Branche (IT, Automobilindustrie, Regierung, Gesundheitswesen, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, Einzelhandel und E-Commerce, Sonstige) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika), Prognosen, 2025–2033

Wachstumsfaktoren des Marktes für KI-Trainingsdatensätze

Rasantes Wachstum von KI und maschinellem Lernen

Das Aufkommen von Big Data dürfte das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) beflügeln, da es die Erfassung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen erfordert. Endnutzer konzentrieren sich verstärkt auf die Überwachung und Verbesserung der mit Big Data verbundenen Rechenmodelle. Diese Fokussierung führt zu einer schnelleren Einführung von KI-Lösungen. Da die annotierten Daten das Training von KI-Modellen und Systemen für maschinelles Lernen in wichtigen Bereichen wie Spracherkennung und Bildidentifizierung ermöglichen, wird erwartet, dass die zunehmende Verbreitung von KI die Nachfrage nach KI-Trainingsdatensätzen erheblich steigern wird.

Datenannotation stärkt KI, indem sie explizit Daten bereitstellt, die für die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und die Entscheidungsfindung unerlässlich sind. Domänenspezifische Daten, darunter Daten aus zahlreichen Anwendungen wie dem nationalen Nachrichtendienst,BetrugserkennungDaten aus Bereichen wie Marketing, medizinischer Informatik und Cybersicherheit werden von zahlreichen öffentlichen und privaten Organisationen erhoben. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit jedes einzelnen Datensatzes ermöglicht die Datenannotation die Kennzeichnung solcher unstrukturierter und unkontrollierter Daten.

Marktbeschränkung

Mangelnde Technologieakzeptanz in Entwicklungsländern

In der Asien-Pazifik-Region dürfte die Datenerhebung durch erhebliche Beschränkungen zum Schutz personenbezogener Daten eingeschränkt sein.

• In Japan beispielsweise wurde das Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten in Kraft gesetzt, das die Übermittlung sensibler personenbezogener Daten an nicht genehmigte Stellen oder Orte verbietet.

Die ungenaue Klassifizierung von Daten stellt ein Hindernis für die Expansion des Marktes dar.

Die größte Herausforderung bei Datenannotationswerkzeugen ist die Genauigkeit der Ergebnisse. Probleme mit der Ausgabequalität, wie z. B. Datenungenauigkeiten, sollten minimiert werden. Manuelle Annotationen sind mitunter fehlerhaft, und die Suche nach den fehlenden Labels kann zeitaufwendig sein, was die Kosten erhöht. Es wird jedoch erwartet, dass die Genauigkeit automatisierter KI-Trainingsdatensätze mit der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen steigt und somit der Bedarf an manueller Annotation und die Werkzeugkosten sinken.

Marktchance

Zunehmende Anwendungsmöglichkeiten von Trainingsdatensätzen in verschiedenen Branchen

Die Menge an digitalen Inhalten in Form von Fotos und Videos hat mit der Verbreitung digitaler Aufnahmegeräte, insbesondere der in Smartphones integrierten Kameras, exponentiell zugenommen. Unzählige visuelle und digitale Informationen werden über zahlreiche Anwendungen, Websites, soziale Netzwerke und andere digitale Kanäle gesammelt und geteilt. Mithilfe von Datenannotationen nutzen verschiedene Unternehmen diese frei zugänglichen Webinhalte, um ihren Kunden innovativere und bessere Dienstleistungen anzubieten. Unstrukturierte Textaufzeichnungen, die aufgrund der zunehmenden Nutzung digitaler Geräte anfallen, stellen ein weiteres Problem dar.Elektronische PatientenakteElektronische Patientenakten (EHR-Systeme) gehören heute zu den wichtigsten Ressourcen für die klinische Forschung. Diese Faktoren dürften im Prognosezeitraum enorme Wachstumschancen für den Markt eröffnen.

Typen-Einblicke

Das Bild-/Videosegment trägt am meisten zum Markt bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,2 % wachsen. Dabei werden Bildern und Videos manuell Metadaten in Form von Bildunterschriften oder Schlüsselwörtern oder mithilfe eines Computersystems hinzugefügt. Das massive Wachstum ist den Bemühungen wichtiger Akteure zu verdanken, neue Datensätze bereitzustellen, die in vielfältigeren Kontexten eingesetzt werden können.

• So hat beispielsweise Google LLC, ein globales Technologieunternehmen, kürzlich Google-Locations-v2 vorgestellt, einen neuen KI-Trainingsdatensatz mit Millionen von Fotos und Tausenden von Sehenswürdigkeiten.

Der Textanteil war aufgrund seiner zunehmenden Anwendung in der klinischen Forschung und im E-Commerce signifikant. Mit der wachsenden Verbreitung von Systemen für elektronische Patientenakten (EHR) hat sich die Sammlung klinischer Daten, einschließlich unstrukturierter Textdokumente, zu einer wertvollen Ressource für die klinische Forschung entwickelt. StatistischeVerarbeitung natürlicher SpracheUm in klinischen Texten verborgene Informationen zu erschließen, wurden Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt. Das Sammeln von Textdatensätzen – also textähnlichen Daten – aus zahlreichen Quellen trägt zur Entwicklung von Technologien bei, die textuelle Repräsentationen menschlicher Sprache verstehen können. Maschinen und Anwendungen müssen enorme Mengen an Textdaten verarbeiten, um diesen Punkt zu erreichen. Die Textkennzeichnung wird häufig im Social-Media-Monitoring eingesetzt, um Empfehlungssysteme zu erstellen.

• Beispielsweise nutzen E-Commerce-Unternehmen Social-Media-Daten, um ihre Kunden zum Kauf zu bewegen.

Brancheneinblicke

Das Automobilsegment hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,1 % wachsen. Der Automobilsektor umfasst die Automobilherstellung, die Lieferkette und die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Die wichtigsten Anwendungsfälle für Datenerfassung und -kennzeichnung in der Automobilindustrie sind Sprach- und Spracherkennung für Infotainmentsysteme im Fahrzeug, das Verständnis und die Vorhersage des Nutzerverhaltens sowie autonome Fahrzeuge. Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Arbeitsweise der Automobilindustrie – von autonomen Fahrzeugen bis hin zu modernster Robotik in der Fertigung. Dank der bahnbrechenden Möglichkeiten des maschinellen Lernens ist KI federführend bei der Schaffung einer neuen Wertschöpfungskette für den Automobilsektor. Während der Einsatz von KI in autonomen Fahrzeugen vielfach anerkannt und gelobt wird, zählen Produktion, Entwicklung, Lieferkette, Kundenerlebnis und Mobilitätsdienstleistungen zu den weiteren Prioritätsbereichen der Branche.

Der IT-Sektor wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen. Dieser Bereich umfasst Technologie-, Software- und verwandte Dienstleistungsunternehmen. Die wichtigsten Anwendungsfälle fürDatenerfassung und -kennzeichnungIn der IT-Branche werden maschinelles Lernen unter anderem für die automatische Spracherkennung zum besseren Verständnis der menschlichen Sprache, für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) bzw. das Kundenerlebnismanagement (CEM), für Beratungsdienste, maschinelle Übersetzung, Social-Media-Analysen, virtuelle Assistenten und Chatbots eingesetzt. Zahlreiche Technologieunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und innovative Produkte zu entwickeln. Für eine effiziente Nutzung benötigt maschinelles Lernen hochwertige Trainingsdaten, um die Algorithmen kontinuierlich zu optimieren. Darüber hinaus helfen hochwertige Datensätze IT-Unternehmen, verschiedene Lösungen wie Computer Vision, Crowdsourcing, Datenanalyse, virtuelle Assistenten und weitere zu verbessern. Diese Faktoren tragen zur hohen Nutzung von Trainingsdatensätzen in diesem Sektor bei.

Laut Gartner sollten Regierungen den Ausbau digitaler Initiativen vorantreiben, da bis 2023 über 85 % der Regierungen ohne eine ganzheitliche Strategie zur Verbesserung der Nutzererfahrung ihre Dienstleistungen nicht transformieren können. Daher sind Regierungen, dem Beispiel der Unternehmen folgend, bereit, in KI zu investieren.

• Beispielsweise haben das chinesische Internetunternehmen Terminus und das dänische Designbüro BIG kürzlich Pläne zur Entwicklung von Cloud Valley, einer „KI-Stadt“, in der Stadt Chongqing im Südwesten Chinas angekündigt.

Im Prognosezeitraum wird auch für den Einzelhandel ein signifikantes Wachstum im Markt für Datenerfassung und Etikettierung erwartet. Der Einzelhandel und E-Commerce-Bereich umfasst Datenerfassungs- und Etikettierungsprozesse für Supermärkte, E-Commerce-Plattformen und Einzelhandelsketten/Convenience-Stores. Mithilfe der Bildkennzeichnung können Online-Käufer nach Kleidung oder Accessoires suchen, indem sie ein Foto der gewünschten Textur, des Musters oder der Farbe aufnehmen. Das mit dem Smartphone aufgenommene Foto wird in eine App hochgeladen, die mithilfe von KI-Technologie den Produktbestand durchsucht, um ähnliche Produkte zu finden.

Regionale Einblicke

Der asiatisch-pazifische Raum ist der bedeutendste Akteur im globalen Markt für KI-Trainingsdatensätze und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,5 % wachsen. Unternehmen in Entwicklungsländern wie Indien beschleunigen die Einführung innovativer Technologien zur Modernisierung ihrer Betriebe erheblich. Darüber hinaus konzentrieren sich mehrere bedeutende Akteure darauf, ihre Marktpräsenz im asiatisch-pazifischen Raum auszubauen.

• So hat Microsoft beispielsweise einen Datensatz namens Indoor Location Dataset erstellt, um verschiedene Daten aus Gebäuden in chinesischen Städten zu sammeln, darunter das geomagnetische Feld und die Wi-Fi-Signatur in Innenräumen.

Diese Datensätze unterstützen die Erforschung und Weiterentwicklung von Lokalisierung, Innenraumumgebungen und Navigation. Darüber hinaus verstärken Microsoft und andere bedeutende Akteure ihre Präsenz in diesem Bereich. Es wird erwartet, dass diese Entwicklungen die Nutzung von Datensätzen in diesem Bereich erhöhen und im Prognosezeitraum deutlich steigern werden.

Markttrends für KI-Trainingsdatensätze in Europa

Für Europa wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 20,6 % erwartet, was einem Umsatz von 1.990,20 Millionen US-Dollar entspricht. Durch die Integration von Technologien für Workflow-Management, Markenmarketing und Trendprognosen hat KI die Unternehmensführung in Europa revolutioniert. Diese Faktoren haben Unternehmen veranlasst, massiv in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu investieren und so den Markt für KI-Trainingsdatensätze weiter anzukurbeln. Zahlreiche Technologieunternehmen und Startups investieren ebenfalls in die Implementierung von KI, um ihre Produktivität zu steigern. Das Wachstum des Marktes für KI-Trainingsdatensätze wird durch den direkten Zusammenhang zwischen der steigenden Nachfrage nach Trainingsdatensätzen und dem Bedarf an künstlicher Intelligenz beschleunigt.

Für Nordamerika wird im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum erwartet. Anbieter konzentrieren sich darauf, neue Datensätze bereitzustellen, um die Einführung von KI-Technologien in aufstrebenden nordamerikanischen Branchen zu beschleunigen.

• Beispielsweise hat Waymo LLC, ein Unternehmen von Google LLC, einen neuen Datensatz für fahrerlose Fahrzeuge veröffentlicht. Dieser Datensatz enthält Sensordaten, die mittels Videosensoren und LiDAR unter verschiedenen Fahrbedingungen erfasst wurden, darunter auch in Anwesenheit von Fußgängern, Radfahrern und anderen Objekten.

Solche Fortschritte beeinflussen die Akzeptanz von Trainingsdatensätzen am Markt und bedienen einen beträchtlichen Teil des Marktes für Trainingsdatensätze.

Lateinamerikanische Finanzinstitute setzen zwar, ähnlich wie ihre internationalen Pendants, häufig neue Technologien wie KI ein, stehen aber auch vor besonderen Herausforderungen. Glücklicherweise lassen sich diese Hürden zunehmend leichter überwinden. Obwohl lateinamerikanische Länder im Vergleich zu ihren nordamerikanischen Pendants ein niedrigeres technologisches Niveau und geringere Investitionen aufweisen, könnten sie Chancen nutzen und Probleme mit ihren überlegenen Ressourcen angehen. Die Länder der Region sollten sich der rasanten technologischen Entwicklung bewusst sein und nationale Strategien entwickeln, um die sich bietenden Möglichkeiten zu nutzen.