Größe und Anteil des multimodalen KI-Marktes nach Komponente (Software, Service); Datenmodalität; Endverwendung; Unternehmensgröße – SWOT-Analyse, wettbewerbsstrategische Einblicke, regionale Trends 2025–2037

Multimodaler KI-Markt: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Wachsender Bedarf an Lösungen, die auf einzelne Branchen zugeschnitten sind: Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien steigt die Nachfrage nach maßgeschneiderter Software und Lösungen, um spezifische industrielle Ziele und Herausforderungen zu erfüllen. Multimodale KI hat beispielsweise das Potenzial, die Patientenversorgung und die medizinische Forschung zu revolutionieren, indem sie medizinische Bilder, Patientenakten in Textform und sogar Audioaufzeichnungen von Arzt-Patienten-Gesprächen analysiert, um umfassende diagnostische Erkenntnisse zu liefern. Beispielsweise kündigte Fractal im August 2024 den Start von vaidya.ai an, einer multimodalen Gesundheitsplattform, die Patienten kostenlose und einfache Hilfe bieten soll.
   
• Steigender Bedarf in der Automobilindustrie: Multimodale KI wird in der Automobilindustrie zur Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) eingesetzt, die Textdaten von Sensoren, Audiodaten von Sprachassistenten im Auto und visuelle Daten von Kameras kombinieren, um die Verkehrssicherheit und das Fahrerlebnis zu verbessern. Diese branchenspezifische Strategie öffnet die Tür zu einer neuen Innovationswelle, bei der maßgeschneiderte multimodale KI-Lösungen eingesetzt werden, um die besonderen Chancen und Schwierigkeiten zu bewältigen, mit denen jedes Unternehmen konfrontiert ist.
  
  Mehrere Automobilunternehmen nutzen multimodale KI, um ihre Prozesse und Aufgaben zu optimieren. Beispielsweise hat die BMW Group kürzlich eine Transformationsinitiative gestartet, bei der GenAI genutzt wird, um Beschaffungsaufgaben zu rationalisieren und die Interaktion mit Lieferanten zu verbessern. Das Unternehmen plant eine Partnerschaft mit AWS, BCG Platinion und BCG X, um eine skalierbare und zuverlässige Integration von GenAI sicherzustellen.
   
• Nutzung generativer KI-Ansätze zur Beschleunigung des Aufbaus multimodaler Ökosysteme

Wenn es um KI geht, ist generative KI vergleichbar mit dem kreativen Kraftpaket auf diesem Gebiet, das in der Lage ist, Texte, Bilder und sogar vollständige Videos zu generieren. Es kann Informationen erzeugen, die mehrere Datenformen vermischen. Es kann beispielsweise realistische Bilder aus Textbeschreibungen synthetisieren, ausführliche Erklärungen für Fotos schreiben oder sogar Filme mit einem differenzierten Verständnis des Themas produzieren. In dieser Verschmelzung von Datenformen findet die Schnittstelle zwischen multimodaler KI und generativer KI statt.

Bei der Inhaltserstellung kann beispielsweise ein multimodales KI-System, das auf generativer KI basiert, automatisch Marketingmaterialien erstellen, die Text, Grafiken und Videos integrieren, um ein ansprechenderes und individuelleres Benutzererlebnis zu bieten. Dadurch können ansprechende und verständnisfördernde interaktive Lehrinhalte entstehen, die sich an den individuellen Lernstil jedes Lernenden anpassen. Darüber hinaus kann es die Produktion von Multimedia-Präsentationen automatisieren und so deren Wirkung und Bildungswert steigern.

Herausforderungen

• Verzerrungspotenzial in multimodalen Modellen: Ähnlich wie ihre unimodalen Gegenstücke sind multimodale KI-Modelle anfällig für Verzerrungen, die auf den Trainingsdatensatz zurückzuführen sind. Trainingsdatensätze, die Texte, Fotos, Videos und andere Medien umfassen, könnten unbeabsichtigt Vorurteile aus Gesellschaft oder Kultur hervorheben, die in den Datenquellen vorhanden sind. Diese Vorurteile können viele verschiedene Formen annehmen. Beispielsweise können sie bei der Bilderkennung rassistisch oder geschlechtsspezifisch sein oder bei Aufgaben, die die Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten, sprachlich und kontextbezogen sein. Diese Vorurteile werden zwangsläufig von multimodalen KI-Modellen vererbt und aufrechterhalten, wenn sie anhand solcher Daten trainiert werden, was zu unfairen oder fehlerhaften Ergebnissen bei Vorhersagen oder Entscheidungen führen kann.
   
• Einschränkungen der Übertragbarkeit: Eingeschränkte Übertragbarkeit macht auf eine wesentliche Einschränkung dieser KI-Systeme aufmerksam. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Multimodale KI-Modelle, die auf einer Art von Daten trainiert wurden, passen sich möglicherweise nicht an oder funktionieren nicht gut, wenn sie mit einer neuen Art von Daten konfrontiert werden, genauso wie ein in klassischer Musik ausgebildeter Dirigent bei der Zusammenstellung einer Jazzband auf Schwierigkeiten stoßen kann. Diese Übertragbarkeitsbeschränkung unterstreicht die Notwendigkeit zur Vorsicht, insbesondere bei der Verwendung dieser Modelle in dynamischen und vielfältigen Kontexten der realen Welt.
  
  Die Schwierigkeit ergibt sich aus der Tatsache, dass die während des Trainings erlernten Informationen untrennbar mit den besonderen Modalitäten, Mustern und Merkmalen dieses Trainingsdatensatzes verknüpft sind. Bei der Begegnung mit neuartigen oder unterschiedlichen Datenarten, einschließlich der Umstellung von schriftlichen auf visuelle Daten oder der Organisation von Daten auf unorganisierte Daten, stoßen diese Modelle häufig auf Schwierigkeiten, präzise Prognosen zu erstellen oder aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten.