Das entspricht einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 19 Prozent, dreimal so viel wie der gesamte IT-Markt im selben Zeitraum zulegen wird. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Managementberatung Sopra Steria Next.
Die Studie teilt den Markt in vier Anwendungsfelder ein: „KI für Maschinen“, „KI für Prozesse“, „KI für Menschen“ und „KI für Software.“ Demnach soll der KI-Markt weltweit betrachtet im Jahr 2028 etwa zehn Prozent des IT-Marktes ausmachen. Im vergangenen Jahr waren es geschätzt sechs Prozent. Das Wachstum werde durch bedeutende technologische Fortschritte in jedem der vier Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz vorangetrieben, so Sopra Steria weiter.
Der Markt für industrielle KI soll jährlich um 13 Prozent wachsen und im Jahr 2028 ein Volumen von 330 Milliarden US-Dollar erreichen, so die Prognose von Sopra Steria Next. Das entspricht 26 Prozent des globalen KI-Marktes.
Industrielle KI werde Maschinen, Fabriken und ganze Lieferketten in die Lage versetzen, immer intelligenter zu arbeiten. Ermöglicht wird diese Entwicklung durch den Einsatz von 5G-/6G-Netzen und die Verbreitung vernetzter Sensoren, die einen Quantensprung bei der Erfassung, Zusammenführung und Verarbeitung von Daten darstellen. Das Flaggschiff der industriellen KI-Technologie werden digitale Zwillinge und ihre Vernetzung im industriellen Metaverse sein.
In diesem KI-Anwendungsfeld wird, so die Schätzung, im Jahr 2028 ein Volumen von 390 Milliarden US-Dollar erreicht werden. Das entspricht 31 Prozent des KI-Marktes dank eines Wachstums von 18 Prozent pro Jahr in diesem Zeitraum.
Die Entwicklung dieser Kategorie werde durch eine wettbewerbsorientierte Konvergenz zwischen Anbietern von Automatisierungslösungen (z. B. Robotic Process Automation oder OCR-Texterkennung), Anbietern von Workflow-Management-Lösungen (z. B. Business Process Management oder Process Mining) und den großen ERP-Anbietern vorangetrieben, so die Studie weiter. Vorrangiges Ziel sei es, integrierte intelligente Automatisierungsplattformen zu entwickeln, die die verschiedenen bereits miteinander verbundenen Lösungen zur Verfügung stellen.
Intelligente Prozessautomatisierung konzentriere sich dabei auf Managementaktivitäten, die eine neue Automatisierungswelle ermöglichen. Diese Kategorie verorten die Studienautoren vor allem bei Finanzdienstleistungen und in der öffentlichen Verwaltung sowie bei Prozessen in Zentralfunktionen wie Personal, Finanzen und Compliance. Neben der End-to-end-Automatisierung könnten neue KI-Tools zudem zur besseren Erkennung von Anomalien oder Betrug eingesetzt werden, so Sopra Steria weiter.
Das Segment dürfte in den kommenden fünf Jahren am stärksten wachsen – von 130 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 380 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028. Das Anwendungsfeld werde dann 30 Prozent des KI-Marktes repräsentieren. Das Wachstum werde angeregt durch die zunehmende Reife der generativen KI und das Zusammenspiel prädiktiver und generativer KI.
Die Kategorie „KI für Menschen“ umfasst Tools zur Unterstützung von Entscheidungen sowie die verschiedenen Arten virtueller Assistenten wie Copilot, Hugging Face und ChatGPT. Dieses Anwendungsfeld entwickelt sich vor allem in den Branchen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Medien, so Sopra Steria weiter.
Der KI-Markt innerhalb der IT-Entwicklung soll sich mehr als verdreifachen und 2028 einen Wert von 170 Milliarden US-Dollar erreichen, so die Erwartung. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von 25 Prozent.
Dieses KI-Anwendungsfeld umfasst alle Tools zur Automatisierung des IT-Entwicklungsprozesses und zur Unterstützung der Codegenerierung. Das Segment profitiert von dem wachsenden Interesse an Low-Code-/No-Code-Anwendungen.
Zur Veranschaulichung stützt sich Sopra Steria Next bei diesem Trend auch auf die Erfahrungen der mehr als 40.000 IT-Fachleute der Sopra Steria Gruppe. Bei einzelnen Tätigkeiten und Computersprachen verzeichnet das Unternehmen eine Verringerung der Fehleranzahl um bis zu 40 Prozent sowie eine Zeiteinsparung für Entwickler von mindestens zwei Stunden pro Woche.
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