Marktbericht zur Aktivitätserkennung in Smart Environments 2025: Enthüllung von KI-Innovationen, Marktführern und Wachstumsprognosen bis 2030

• Zusammenfassung und Marktüberblick
• Wichtige Technologietrends in der Aktivitätserkennung
• Wettbewerbslandschaft und führende Akteure
• Marktwachstumsprognosen (2025–2030): CAGR, Umsatz- und Volumenanalyse
• Regionale Marktanalyse: Nordamerika, Europa, APAC und Rest der Welt
• Zukünftige Ausblicke: Neue Anwendungen und Investitionsschwerpunkte
• Herausforderungen, Risiken und strategische Chancen
• Quellen und Referenzen

Zusammenfassung und Marktüberblick

Die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen bezieht sich auf die automatisierte Identifizierung und Interpretation menschlicher Aktivitäten und Verhaltensweisen mithilfe von Sensordaten, maschinellem Lernen und kontextbewusster Informatik. Diese Technologie bildet die Grundlage für eine Vielzahl von Anwendungen, von Smart Homes und Gesundheitsüberwachung bis hin zu industrieller Automatisierung und Sicherheitssystemen. Ab 2025 verzeichnet der globale Markt für Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen ein starkes Wachstum, das durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI), die Verbreitung von Internet of Things (IoT)-Geräten und die steigende Nachfrage nach intelligenter Automatisierung in verschiedenen Sektoren angetrieben wird.

Laut MarketsandMarkets wird der Markt für Aktivitätserkennung voraussichtlich bis 2025 einen Wert von 8,9 Milliarden USD erreichen, was einem CAGR von über 13% seit 2020 entspricht. Dieses Wachstum wird durch die Integration tragbarer Geräte, intelligenter Sensoren und cloudbasierter Analytik angetrieben, die eine Echtzeitüberwachung und -analyse der Nutzeraktivitäten ermöglichen. Besonders der Gesundheitssektor nutzt die Aktivitätserkennung für die Fernüberwachung von Patienten, die Sturzerkennung und die Altenpflege, während Smart Home-Lösungen den Komfort, die Energieeffizienz und die Sicherheit der Nutzer verbessern.

Wichtige Branchenakteure wie Microsoft, IBM und Oracle investieren stark in KI-gesteuerte Plattformen, die anspruchsvolle Aktivitätserkennungsfunktionen unterstützen. Diese Investitionen werden durch das Aufkommen von Start-ups und spezialisierten Anbietern ergänzt, die sich auf Nischenanwendungen wie Gestenerkennung, Verhaltensanalysen und kontextbewusste Automatisierung konzentrieren.

Regional gesehen führen Nordamerika und Europa die Einführung von Technologien zur Aktivitätserkennung an, unterstützt durch starke F&E-Ökosysteme und günstige regulatorische Rahmenbedingungen. Asien-Pazifik hingegen wird voraussichtlich das schnellste Wachstum verzeichnen, angetrieben von rascher Urbanisierung, Initiativen für intelligente Städte und einer zunehmenden Verbraucherakzeptanz von vernetzten Geräten, wie von IDC hervorgehoben.

• Gesundheitswesen: Fernüberwachung, Rehabilitation und Lösungen für das betreute Wohnen sind wichtige Wachstumstreiber.
• Smart Homes: Personalisierte Automatisierung, Sicherheit und Energiemanagement sind zentrale Anwendungsbereiche.
• Industrie & Unternehmen: Arbeitssicherheit, Produktivitätsverfolgung und Prozessoptimierung gewinnen an Bedeutung.

Trotz der vielversprechenden Aussichten bleiben Herausforderungen wie Datenschutz, Interoperabilität und die Notwendigkeit robuster Modelle des maschinellen Lernens bestehen. Dennoch wird erwartet, dass laufende Innovationen und branchenübergreifende Kooperationen diese Barrieren überwinden und die Aktivitätserkennung als Eckpfeiler der Smart Environments der nächsten Generation im Jahr 2025 und danach positionieren.

Wichtige Technologietrends in der Aktivitätserkennung

Die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen entwickelt sich schnell weiter, angetrieben durch Fortschritte in der Sensortechnologie, im maschinellen Lernen und im Edge Computing. Im Jahr 2025 gestalten mehrere wichtige Technologietrends die Landschaft und ermöglichen eine genauere, Echtzeit- und kontextbewusste Aktivitätserkennung in Haushalten, am Arbeitsplatz und in öffentlichen Räumen.

• Multimodale Sensorschmelze: Die Integration verschiedener Sensortypen – wie Beschleunigungsmesser, Gyroskope, Kameras, Mikrofone und Umweltsensoren – ist zur Norm geworden. Durch das Verschmelzen von Daten aus mehreren Quellen können Systeme eine höhere Genauigkeit und Robustheit bei der Erkennung komplexer Aktivitäten erreichen, selbst in lauten oder dynamischen Umgebungen. Dieser Trend ist in den neuesten Smart Home-Plattformen und tragbaren Geräten evident, die Bewegungs-, Audio- und visuelle Daten für eine umfassende Überwachung kombinieren (Gartner).
• Edge KI und On-Device-Verarbeitung: Um Datenschutzbedenken zu begegnen und die Latenz zu reduzieren, werden Algorithmen zur Aktivitätserkennung zunehmend auf Edge-Geräten implementiert. Fortschritte bei energiesparenden KI-Chips ermöglichen Echtzeitanalysen direkt auf intelligenten Kameras, tragbaren Geräten und IoT-Sensoren und minimieren somit die Notwendigkeit, sensible Daten in die Cloud zu übertragen. Dieser Wandel ist besonders bedeutend in Gesundheitswesen und betreutem Wohnen, wo Datenschutz von größter Wichtigkeit ist (International Data Corporation (IDC)).
• Selbstüberwachtes Lernen und Transferlernen: Der Mangel an gekennzeichneten Aktivitätsdaten hat die Annahme von Techniken des selbstüberwachenden und Transferlernens gefördert. Diese Ansätze ermöglichen es Modellen, aus nicht gekennzeichneten Daten zu lernen oder Wissen aus verwandten Bereichen zu adaptieren, was den Bedarf an umfangreicher manueller Annotation reduziert. Dieser Trend beschleunigt die Implementierung von Systemen zur Aktivitätserkennung in neuen Umgebungen und für neuartige Anwendungen (McKinsey & Company).
• Kontextbewusste und personalisierte Erkennung: Moderne Systeme nutzen zunehmend kontextuelle Informationen – wie Benutzerpräferenzen, Standort und Tageszeit – zur Verfeinerung der Aktivitätsvorhersagen. Personalisierungsalgorithmen passen Erkennungsmodelle an individuelle Benutzer an, verbessern die Genauigkeit und Benutzererfahrung, insbesondere in Smart Home- und Fitnessanwendungen (Accenture).
• Interoperabilität und Standardisierung: Da intelligente Umgebungen zunehmend miteinander vernetzt werden, liegt ein wachsender Fokus auf Interoperabilität und offenen Standards. Initiativen wie Matter und die Open Connectivity Foundation erleichtern die nahtlose Integration von Funktionen zur Aktivitätserkennung über Geräte und Plattformen hinweg (Open Connectivity Foundation).

Diese Trends weisen insgesamt auf eine Zukunft hin, in der die Aktivitätserkennung genauer, datenschutzfreundlicher und nahtlos in den Alltag integriert ist und neue Möglichkeiten für Automatisierung, Sicherheit und personalisierte Dienstleistungen eröffnet.

Wettbewerbslandschaft und führende Akteure

Die Wettbewerbslandschaft für die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen entwickelt sich schnell weiter, angetrieben von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz, Sensortechnologien und der Verbreitung von IoT-Geräten. Ab 2025 ist der Markt durch eine Mischung aus etablierten Technologiegiganten, spezialisierten Start-ups und akademischen Kooperationen gekennzeichnet, die alle zur Entwicklung und Implementierung anspruchsvoller Lösungen zur Aktivitätserkennung beitragen.

Zu den führenden Akteuren in diesem Bereich gehören Microsoft, IBM und Google, die alle ihre umfangreichen KI- und Cloud-Computing-Fähigkeiten nutzen, um skalierbare Plattformen zur Aktivitätserkennung anzubieten. Diese Unternehmen integrieren Algorithmen des maschinellen Lernens mit Daten von tragbaren Geräten, Kameras und Umweltsensoren, um die Echtzeitüberwachung und kontextbewusste Automatisierung in Smart Homes, Büros und Gesundheitseinrichtungen zu ermöglichen.

Zusätzlich zu diesen Technologieriesen sind Unternehmen wie Honeywell und Siemens im Bereich industrielle und Gebäudeautomation prominent und integrieren die Aktivitätserkennung in ihre Systeme zur Smart Building-Verwaltung. Ihre Lösungen konzentrieren sich auf Energieoptimierung, Sicherheit und Komfort der Nutzer und sind oft auf Unternehmens- und Gewerbeimmobilienkunden zugeschnitten.

Der Markt umfasst auch innovative Start-ups wie Cognitive Systems und Sensara, die sich auf fortschrittliche Sensorschmelze und KI-gesteuerte Analysen spezialisiert haben. Diese Unternehmen sind bekannt für ihre Agilität bei der Entwicklung von Nischenanwendungen, wie der Überwachung älterer Menschen und personalisierten Gesundheitsinterventionen, und arbeiten oft mit Gesundheitsdienstleistern und Versicherungsunternehmen zusammen, um wertschöpfende Dienstleistungen anzubieten.

Akademische und Forschungseinrichtungen, einschließlich Kooperationen mit der Industrie, spielen eine wesentliche Rolle bei der Erweiterung der Grenzen der Aktivitätserkennung. Beispielsweise haben gemeinsame Projekte zwischen MIT und führenden Technologiefirmen zu neuartigen Algorithmen für die unauffällige Erkennung menschlicher Aktivitäten unter Verwendung drahtloser Signale und ambiente Sensoren geführt.

Laut einem Bericht von MarketsandMarkets aus dem Jahr 2024 wird die Wettbewerbsintensität zunehmen, da mehr Anbieter in den Markt eintreten, angezogen durch die wachsende Nachfrage nach Lösungen für intelligente Umgebungen in den Bereichen Wohnen, Gewerbe und Gesundheitsversorgung. Strategische Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen sind gängig, da Unternehmen bestrebt sind, ihre technologischen Fähigkeiten und ihre globale Reichweite auszubauen.

Insgesamt ist die Wettbewerbslandschaft im Jahr 2025 geprägt von schneller Innovation, branchenübergreifender Zusammenarbeit und einem klaren Trend hin zu integrierten, KI-gestützten Systemen zur Aktivitätserkennung, die Automatisierung, Sicherheit und Benutzererfahrung in intelligenten Umgebungen verbessern.

Marktwachstumsprognosen (2025–2030): CAGR, Umsatz- und Volumenanalyse

Der globale Markt für die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen steht von 2025 bis 2030 vor robustem Wachstum, angetrieben durch Fortschritte in der Sensortechnologie, künstlichen Intelligenz und der Verbreitung von IoT-Geräten. Laut Prognosen von MarketsandMarkets wird der Markt für Aktivitätserkennung voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von ca. 16,5 % in diesem Zeitraum erreichen. Dieses Wachstum wird durch die steigende Nachfrage nach kontextbewussten Anwendungen in Smart Homes, im Gesundheitswesen und in der industriellen Automatisierung gestützt.

Umsatzprognosen zeigen, dass die globale Marktgröße, die im Jahr 2024 auf etwa 3,5 Milliarden USD geschätzt wurde, bis 2030 7,5 Milliarden USD überschreiten wird. Dieser Anstieg wird der Integration von Systemen zur Aktivitätserkennung in Verbraucherelektronik wie Smartphones und tragbaren Geräten sowie ihrer wachsenden Rolle in Sicherheits- und Überwachungslösungen zugeschrieben. Grand View Research hebt hervor, dass Nordamerika weiterhin den größten Umsatzanteil dominieren wird, während die Region Asien-Pazifik voraussichtlich das schnellste Wachstum verzeichnen wird, angetrieben durch Initiativen für intelligente Städte und zunehmende Akzeptanz von vernetzten Geräten.

In Bezug auf das Volumen wird die Anzahl der bereits betriebenen Geräte zur Aktivitätserkennung exponentiell zunehmen. International Data Corporation (IDC) schätzt, dass bis 2025 über 1,2 Milliarden Geräte in intelligenten Umgebungen über Funktionen zur Aktivitätserkennung verfügen werden, wobei diese Zahl bis 2030 voraussichtlich sich verdoppeln wird. Die Verbreitung kostengünstiger Sensoren und Edge-Computing-Lösungen macht es möglich, die Aktivitätserkennung in einer Vielzahl von Anwendungen zu integrieren, von der Überwachung älterer Menschen bis hin zu Energiemanagementsystemen.

• Gesundheitswesen: Der Sektor wird voraussichtlich eine CAGR von über 18% verzeichnen, da Krankenhäuser und Einrichtungen für betreutes Wohnen zunehmend Aktivitäten zur Überwachung und Sturzerkennung nutzen.
• Smart Homes: Die Einnahmen aus Smart-Home-Anwendungen werden auf 2,1 Milliarden USD bis 2030 geschätzt, angetrieben durch die Verbrauchernachfrage nach Automatisierung und Sicherheit.
• Industrielle Automatisierung: Die Einführung in der Fertigung und Logistik wird voraussichtlich erheblich zum Marktvolumen beitragen, wobei vorausschauende Wartung und Arbeitssicherheit wichtige Anwendungsfälle sind.

Insgesamt wird der Zeitraum von 2025 bis 2030 von einer beschleunigten Einführung, technologischen Innovationen und zunehmenden Anwendungsbereichen geprägt sein, was die Aktivitätserkennung zu einem Eckpfeiler der Smart Environments der nächsten Generation macht.

Regionale Marktanalyse: Nordamerika, Europa, APAC und Rest der Welt

Der globale Markt für die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen verzeichnet ein starkes Wachstum, wobei die regionalen Dynamiken durch technologische Akzeptanz, regulatorische Rahmenbedingungen und Investitionen in intelligente Infrastrukturen geprägt sind. Im Jahr 2025 bieten Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik (APAC) und der Rest der Welt (RoW) jeweils unterschiedliche Chancen und Herausforderungen für Anbieter und Interessengruppen.

Nordamerika bleibt die führende Region, angetrieben durch die frühe Einführung von Smart Home-Technologien, starke Präsenz wichtiger Technologiedienstleister und erhebliche Investitionen in Gesundheits- und Sicherheitsanwendungen. Die Vereinigten Staaten profitieren besonders von einer fortschrittlichen IoT-Infrastruktur und einem ausgereiften Ökosystem für Forschung in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML). Laut International Data Corporation (IDC) machte Nordamerika 2024 über 35 % der weltweiten Bereitstellungen intelligenter Umgebungen aus, wobei Lösungen zur Aktivitätserkennung zunehmend in der Altenpflege, in der Hausautomation und in Arbeitsschutzsystemen integriert werden.

Europa folgt dichtauf, angetrieben durch strenge Datenschutzvorschriften wie die DSGVO und einen Fokus auf nachhaltige Stadtentwicklung. Länder wie Deutschland, das Vereinigte Königreich und die nordischen Länder sind führend und nutzen die Aktivitätserkennung für Energiemanagement, betreutes Wohnen und öffentliche Sicherheit. Die EU-Finanzierung für Smart City-Initiativen und digitale Transformation, wie in Berichten der Europäischen Kommission hervorgehoben, beschleunigt die Einführung kontextbewusster Systeme sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor.

APAC ist die am schnellsten wachsende Region, mit einer prognostizierten CAGR von über 20% bis 2025, laut Gartner. Rasante Urbanisierung, staatlich geförderte Smart City-Projekte und die Verbreitung erschwinglicher IoT-Geräte sind wichtige Treiber. China, Japan und Südkorea gehen mit großen Investitionen in KI-gesteuerte Überwachung, intelligente Gesundheitsversorgung und Verbraucherelektronik voran. Die große Bevölkerungszahl und die wachsende Mittelschicht in der Region fördern zudem die Nachfrage nach personalisierten und sicheren Lösungen für intelligente Umgebungen.

• Rest der Welt (RoW) umfasst Lateinamerika, den Nahen Osten und Afrika, wo die Einführung zwar noch in den Kinderschuhen steckt, aber steigt. Das Wachstum wird durch zunehmende mobile Nutzung, städtische Entwicklung und internationale Partnerschaften gefördert. Laut Statista wird erwartet, dass die Durchdringung von Smart Homes in Lateinamerika bis 2025 doppelt so hoch sein wird, was neue Möglichkeiten für Anbieter von Aktivitätserkennung schafft, insbesondere im Bereich Sicherheit und Energiemanagement.

Insgesamt, während Nordamerika und Europa in Bezug auf Reife und regulatorische Rahmenbedingungen führend sind, gestalten die rasante Expansion Asiens und die aufkommenden Chancen in den RoW den Wettbewerbsmarkt für Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen neu.

Zukünftige Ausblicke: Neue Anwendungen und Investitionsschwerpunkte

Der zukünftige Ausblick für die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen ist geprägt von schnellen technologischen Fortschritten und sich erweiternden Anwendungsbereichen, was der Branche robustes Wachstum und Innovation bis 2025 und darüber hinaus verspricht. Mit dem Fortschreiten von künstlicher Intelligenz (KI), Edge Computing und Sensortechnologien wird davon ausgegangen, dass Systeme zur Aktivitätserkennung genauer, kontextbewusster und energieeffizienter werden und so eine neue Welle intelligenter Automatisierung in verschiedenen Branchen ermöglichen.

Besonders hervorzuheben sind neue Anwendungen im Gesundheitswesen, wo die Aktivitätserkennung zur Fernüberwachung von Patienten, zur Sturzerkennung und zur Unterstützung der Rehabilitation eingesetzt wird. Die Integration tragbarer Geräte und ambienter Sensoren ermöglicht eine kontinuierliche, nicht intrusive Überwachung älterer oder chronisch kranker Patienten, wodurch Ergebnisse verbessert und Gesundheitskosten gesenkt werden. Laut MarketsandMarkets wird der Gesundheitssektor voraussichtlich eines der am schnellsten wachsenden Segmente sein, angetrieben durch die zunehmende Akzeptanz von Lösungen zur Gesundheitsversorgung im Smart Home.

Intelligente Städte stellen einen weiteren Investitionsschwerpunkt dar, da kommunale Regierungen und private Partner die Aktivitätserkennung einsetzen, um die öffentliche Sicherheit zu verbessern, den Energieverbrauch zu optimieren und die urbane Mobilität zu optimieren. Beispielsweise können intelligente Überwachungssysteme in Echtzeit ungewöhnliches Verhalten erkennen, während intelligente Beleuchtungs- und Klimaanlagen sich an besetzte Zeitmuster anpassen, was zu Nachhaltigkeitszielen beiträgt. IDC prognostiziert, dass die globalen Ausgaben für Technologien intelligenter Städte bis 2025 200 Milliarden USD überschreiten werden, wobei die Aktivitätserkennung eine zentrale Rolle in diesem Ökosystem spielt.

Im Verbrauchersektor entwickeln sich Smart Homes über einfache Automatisierung hinaus, um personalisierte Erfahrungen basierend auf Nutzeraktivitäten zu bieten. Sprachassistenten, intelligente Geräte und Sicherheitssysteme werden zunehmend mit Algorithmen zur Aktivitätserkennung integriert, um proaktive Reaktionen auf die Routinen und Präferenzen der Bewohner zu ermöglichen. Statista prognostiziert, dass der globale Markt für Smart Homes bis 2025 231 Milliarden USD erreichen wird, gestützt durch Fortschritte in der kontextuellen Wahrnehmung und im benutzerzentrierten Design.

• Gesundheitswesen: Fernüberwachung, Sturzerkennung und personalisierte Pflege.
• Intelligente Städte: Öffentliche Sicherheit, Energiemanagement und urbane Mobilität.
• Verbraucher-Smart Homes: Personalisierte Automatisierung und Sicherheit.
• Industrielles IoT: Arbeitssicherheit, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung.

Investitionen fließen sowohl in Start-ups als auch in etablierte Anbieter, wobei Risikokapital und Unternehmens-F&E sich auf KI-gesteuerte Analysen, datenschutzfreundliche Datenverarbeitung und plattformübergreifende Interoperabilität konzentrieren. Da sich die regulatorischen Rahmenbedingungen weiterentwickeln, um Datenschutz- und ethische Bedenken zu berücksichtigen, werden Unternehmen, die sichere, transparente und benutzerzustimmte Lösungen zur Aktivitätserkennung priorisieren, voraussichtlich erhebliche Marktanteile gewinnen.

Herausforderungen, Risiken und strategische Chancen

Das Feld der Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen steht 2025 vor erheblichen Wachstumschancen, sieht sich jedoch gleichzeitig einer komplexen Landschaft von Herausforderungen, Risiken und strategischen Möglichkeiten gegenüber. Da intelligente Häuser, Büros und Städte zunehmend auf sensorgestützte Systeme angewiesen sind, um menschliches Verhalten zu interpretieren, müssen mehrere kritische Fragen angegangen werden, um eine robuste Akzeptanz und Wertschöpfung sicherzustellen.

Herausforderungen und Risiken

• Datenschutz und Sicherheit: Die Erhebung und Verarbeitung kontinuierlicher Verhaltensdaten wirft erhebliche Datenschutzbedenken auf. Unbefugter Zugriff oder Missbrauch sensibler Informationen kann das Vertrauen der Nutzer untergraben und Organisationen regulatorischen Strafen aussetzen, insbesondere unter Rahmenbedingungen wie der DSGVO der EU (Europäische Kommission).
• Datenqualität und Annotation: Hochwertige, gekennzeichnete Datensätze sind entscheidend für eine präzise Schulung von Modellen zur Aktivitätserkennung. Manuelle Annotation ist jedoch zeitaufwändig und anfällig für Fehler, während die automatisierte Kennzeichnung möglicherweise Verzerrungen oder Ungenauigkeiten einführt, die die Zuverlässigkeit des Systems beeinträchtigen (Gartner).
• Interoperabilität und Standardisierung: Die Verbreitung heterogener Geräte und Plattformen erschwert eine nahtlose Integration. Das Fehlen standardisierter Protokolle kann die Skalierbarkeit hemmen und die Kompatibilität zwischen Anbietern einschränken (International Organization for Standardization).
• Echtzeitanforderungen: Viele intelligente Umgebungen erfordern eine Aktivitätenüberwachung mit niedriger Latenz in Echtzeit. Dies mit begrenzten Edge-Computing-Ressourcen zu erreichen, während die Genauigkeit erhalten bleibt, stellt nach wie vor eine technische Herausforderung dar (International Data Corporation (IDC)).

Strategische Chancen

• Edge KI und föderiertes Lernen: Der Einsatz von KI-Modellen am Edge und die Nutzung föderierten Lernens können den Datenschutz verbessern, die Latenz verringern und eine personalisierte Aktivitätserkennung ohne zentrale Datenaggregation ermöglichen (NVIDIA).
• Gesundheitswesen und betreutes Wohnen: Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Aktivitätserkennung in der Altenpflege, Rehabilitation und im Management chronischer Krankheiten. Lösungen, die tägliche Aktivitäten unauffällig überwachen können, bieten erhebliche Werte für Gesundheitsdienstleister und Patienten (Frost & Sullivan).
• Integration intelligenter Städte: Die Aktivitätserkennung kann Effizienz in Stadtplanung, öffentlicher Sicherheit und Verkehr fördern, indem sie umsetzbare Einblicke in Bevölkerungsbewegungen und -verhalten bietet (SmartCitiesWorld).
• Standardisierungsinitiativen: Branchenweite Kooperationen zur Interoperabilität können neue Märkte erschließen und die Einführung durch die Reduzierung der Integrationskomplexität beschleunigen (European Telecommunications Standards Institute (ETSI)).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Weg in die Zukunft für die Aktivitätserkennung in intelligenten Umgebungen zwar von technischen und ethischen Herausforderungen geprägt ist, jedoch strategische Investitionen in datenschutzfreundliche KI, Anwendungen im Gesundheitswesen und Standardisierung erhebliche Chancen für Marktführer im Jahr 2025 bieten.

Quellen und Referenzen

• MarketsandMarkets
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• IDC
• McKinsey & Company
• Accenture
• Google
• Honeywell
• Siemens
• Cognitive Systems
• Sensara
• MIT
• Grand View Research
• Europäische Kommission
• Statista
• International Organization for Standardization
• NVIDIA
• Frost & Sullivan
• SmartCitiesWorld