KI-Sektoren, in die man 2025 einsteigen sollte: Chancen und Herausforderungen

Im heutigen Zeitalter der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat sich die KI-Technologie tief in verschiedene Branchen eingefressen und beispiellose Geschäftsmöglichkeiten und gesellschaftlichen Mehrwert geschaffen. Mit dem Jahr 2025 präsentiert sich der globale KI-Markt mit neuen Entwicklungstendenzen: Einige Sektoren sind bereits ausgereift oder sogar gesättigt, während andere Bereiche erst im Entstehen begriffen sind und voller Potenzial stecken. Dieser Artikel analysiert eingehend die KI-Sektoren mit den vielversprechendsten Entwicklungsperspektiven für 2025 und bietet Unternehmern, Investoren und Jobsuchenden wertvolle Einblicke in den Markt.

Aktueller Überblick über den KI-Markt

Laut dem neuesten Bericht von IDC hat das globale Marktvolumen für KI im Jahr 2024 500 Milliarden US-Dollar überschritten und wird voraussichtlich bis 2027 die Marke von 1 Billion US-Dollar übersteigen. Hinter diesem explosionsartigen Wachstum stehen sowohl die kontinuierliche Iteration der Technologie als auch die ständige Erweiterung der Anwendungsbereiche.

Es ist anzumerken, dass sich das Muster der KI-Investitionen verändert. In den Jahren 2023-2024 verlagerte sich der Investitionsschwerpunkt von allgemeinen Basismodellen hin zu Anwendungen in vertikalen Bereichen und spezialisierten Lösungen. Daten des Risikokapitalunternehmens Andreessen Horowitz zeigen, dass die Finanzierung für KI-Lösungen in vertikalen Branchen im dritten Quartal 2024 erstmals die von allgemeinen KI-Plattformen übertraf und einen Anteil von 62 % erreichte.

I. Industrielle KI: Von Anwendungen für Endverbraucher bis hin zu industrieller Intelligenz

1. Intelligente Fertigung

Die intelligente Fertigung stellt die "harte" Richtung der KI-Anwendungen dar und wird die traditionelle Industrie revolutionieren. Die Boston Consulting Group (BCG) prognostiziert, dass intelligente Fertigung Unternehmen bis Ende 2025 im Durchschnitt helfen wird, ihre Betriebskosten um 20 % zu senken und die Produktionseffizienz um 15-20 % zu steigern.

Fallstudie: Der deutsche Industriegigant Siemens hat sich mit dem auf industrielle KI spezialisierten Startup Augury zusammengetan, um ein vorausschauendes Wartungssystem auf Basis von Schallanalyse zu entwickeln. Dieses System sammelt Daten über akustische Sensoren, die an den Geräten installiert sind, und analysiert den "akustischen Fingerabdruck" der Geräte mit Hilfe von KI-Algorithmen. Es ist in der Lage, potenzielle Ausfälle 3-6 Monate im Voraus vorherzusagen, wodurch die ungeplanten Ausfallzeiten der Fabrik um durchschnittlich 47 % reduziert werden konnten.

Auf dem chinesischen Markt erfreuen sich KI-Anwendungen wie die "intelligente Produktionsplanung" zunehmender Beliebtheit. So hat beispielsweise Huawei Cloud in Zusammenarbeit mit einem großen Automobilzulieferer ein intelligentes Planungssystem implementiert, das die Zeit für die Erstellung von Produktionsplänen von ursprünglich 24 Stunden auf 10 Minuten verkürzt und gleichzeitig die Liefertermintreue um 23 Prozentpunkte erhöht.

Der Einstieg in diesen Sektor ist mit hohen Hürden verbunden, da sowohl KI-technische Fähigkeiten als auch fundierte Branchenkenntnisse erforderlich sind. Die Renditen sind jedoch relativ hoch, die Kundenbindung ist stark und die Vertragssummen liegen in der Regel im Millionen-Dollar-Bereich.

2. Landwirtschaftliche KI

Unter dem doppelten Druck des Klimawandels und des Bevölkerungswachstums ist die intelligente Landwirtschaft zu einem Schlüsselfaktor für die Gewährleistung der Ernährungssicherheit geworden. Das McKinsey Global Institute schätzt, dass der Markt für landwirtschaftliche KI bis 2030 von 15,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf etwa 50 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.

Innovationsbeispiel: Das hochpräzise landwirtschaftliche Intelligenzsystem des israelischen Startups Taranis kombiniert Satellitenbilder, hochauflösende Luftaufnahmen und Daten von bodengestützten IoT-Geräten, um Landwirten eine Gesundheitsanalyse und Interventionsvorschläge zu liefern, die auf die einzelne Pflanze genau abgestimmt sind. In der Maisanbauregion im Mittleren Westen der USA konnten die Landwirte, die dieses System einsetzten, ihren Ertrag um durchschnittlich 8,2 % steigern und gleichzeitig den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden um 16 % reduzieren.

Mit der Reife der multimodalen KI-Technologie wird die landwirtschaftliche KI in Zukunft visuelle, ökologische und biologische Daten weiter integrieren, um eine präzisere Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft zu ermöglichen. Es wird erwartet, dass kleine, spezialisierte Anbieter von KI-Lösungen für die Landwirtschaft in diesem Teilmarkt erfolgreich sein werden.

II. KI im Gesundheitswesen: Präzisionsmedizin und verbesserte Zugänglichkeit

Das Gesundheitswesen ist zweifellos das "Kronjuwel" der KI-Anwendungen. Obwohl die Innovationsgeschwindigkeit in diesem Bereich durch regulatorische und ethische Überlegungen eingeschränkt wird, gibt es 2025 dennoch einige Teilbereiche, die es wert sind, beachtet zu werden:

1. KI-gestützte Arzneimittelforschung

Die KI-gestützte Arzneimittelforschung verändert die Forschungsprozesse in der Pharmaindustrie grundlegend. Laut Statista wird das globale Marktvolumen für KI-gestützte Arzneimittel bis 2025 3,8 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 40 %.

Branchenbeispiel: Das britische Unternehmen Exscientia hat eine KI-Plattform entwickelt, die die Zeit von der Entdeckung eines Medikaments bis zu klinischen Studien von traditionell 4-5 Jahren auf weniger als 12 Monate verkürzt. Anfang 2024 trat ein in Zusammenarbeit mit Sanofi entwickeltes Medikament gegen Immunerkrankungen in die klinische Phase II ein, wobei der gesamte Entwicklungszyklus nur 14 Monate dauerte und die Kosten um etwa 65 % gesenkt wurden.

Es ist erwähnenswert, dass die Kombination von generativer KI und Laborautomatisierungstechnologien die Effizienz der Arzneimittelforschung weiter steigern wird. Dieser Bereich erfordert eine interdisziplinäre Teamarbeit, und die technischen Hürden sind hoch, aber im Erfolgsfall ist der kommerzielle Wert beträchtlich.

2. Psychische Gesundheitstechnologie

Psychische Gesundheit hat sich zu einem globalen Problem der öffentlichen Gesundheit entwickelt. Daten der Weltgesundheitsorganisation zeigen, dass weltweit etwa 970 Millionen Menschen an psychischen Gesundheitsproblemen leiden, während das Angebot an Psychiatern die Nachfrage bei weitem nicht decken kann. Diese Lücke schafft einen riesigen Markt für KI-gestützte Dienstleistungen für die psychische Gesundheit.

Marktanalyse: Ein Bericht von Grand View Research prognostiziert, dass der globale Markt für psychische Gesundheitstechnologie bis 2025 etwa 30 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei KI-gestützte Lösungen über 40 % ausmachen werden.

Innovationsbeispiel: Der von dem US-amerikanischen Startup Wysa entwickelte KI-gestützte psychische Gesundheitsassistent bietet Nutzern emotionale Unterstützung und Interventionen durch dialogorientierte kognitive Verhaltenstherapie (CBT). Das Produkt wird bereits in großem Umfang in betrieblichen Sozialleistungen und Versicherungsprogrammen eingesetzt, und Daten zeigen, dass 63 % der Nutzer, die Wysa regelmäßig nutzen, eine deutliche Verringerung der Angstsymptome berichten. Diese Art von Dienstleistungen verbessert nicht nur die Zugänglichkeit zur psychischen Gesundheitsversorgung, sondern senkt auch die Eintrittsbarrieren, insbesondere für diejenigen, die Schwierigkeiten haben, eine traditionelle psychologische Beratung zu erhalten.

KI für psychische Gesundheit muss ein Gleichgewicht zwischen Wirksamkeit und ethischen Grenzen finden, und die Einhaltung von Vorschriften wird die zentrale Herausforderung in diesem Bereich sein.

III. Kleine Spezialmodelle (SLM): Die KI-Revolution im Edge Computing

Da große Sprachmodelle (LLM) zunehmend zu einer Infrastruktur werden, kommen kleine Spezialmodelle (Small Language Models, SLM) zum Vorschein, die für bestimmte Aufgaben optimiert sind. Dieser Trend senkt nicht nur die Rechenkosten, sondern erweitert auch die Anwendungsbereiche von KI.

1. Edge-Geräte-KI

Mit der rasanten Zunahme von IoT-Geräten ist die Bereitstellung von KI-Funktionen auf Edge-Geräten unvermeidlich geworden. ABI Research prognostiziert, dass das Marktvolumen für Edge-KI bis Ende 2026 etwa 14 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Technologietrend: Im Gegensatz zu großen Modellen, die Cloud-Computing benötigen, können optimierte kleine Spezialmodelle direkt auf Mobiltelefonen, Haushaltsgeräten oder sogar medizinischen Geräten lokal ausgeführt werden, wodurch Datenübertragungsverzögerungen und Datenschutzrisiken vermieden werden.

Fallstudie: Der von Qualcomm im Jahr 2024 eingeführte Snapdragon-Prozessor der neuen Generation verfügt über einen speziell für Edge-Computing optimierten KI-Kern, der in der Lage ist, KI-Modelle in bestimmten Bereichen mit weniger als 300 Millionen Parametern in Echtzeit auf Smartphones auszuführen. Ein intelligentes Hörgerät, das diese Technologie nutzt, kann menschliche Stimmen in Echtzeit auf dem Gerät erkennen und verstärken und gleichzeitig Umgebungsgeräusche herausfiltern, wodurch die Akkulaufzeit um mehr als 40 % verlängert wird.

Dieser Bereich stellt extrem hohe Anforderungen an die Algorithmusoptimierung und die Hardwareanpassung. Erfolgreiche Startups benötigen sowohl KI-Modellkomprimierung als auch Fachwissen in der Hardwarebeschleunigung.

2. KI-Anwendungen in ressourcenarmen Umgebungen

Weltweit haben immer noch fast 3 Milliarden Menschen keinen stabilen Zugang zum Internet, und der hohe Bandbreiten- und Rechenbedarf großer Modelle erschwert ihre breite Anwendung in Entwicklungsländern. Diese Herausforderung hat den aufkommenden Sektor der "leichten KI" hervorgebracht.

Innovationsbeispiel: Die gemeinnützige Technologieorganisation Digital Green hat in Zusammenarbeit mit der Stanford University ein KI-System für die landwirtschaftliche Beratung entwickelt, das offline auf Low-End-Smartphones laufen kann. Das System wurde optimiert, um nur 200 MB Speicherplatz zu beanspruchen, und ist in der Lage, Pflanzenkrankheiten zu erkennen und Behandlungsempfehlungen in der Landessprache zu geben. In Pilotprojekten in Indien und Äthiopien konnten Kleinbauern, die das System nutzten, ihre Ernteverluste im Durchschnitt um 26 % reduzieren.

Diese Art von Technologie hat nicht nur einen kommerziellen Wert, sondern auch eine erhebliche soziale Wirkung und ist besonders geeignet für Unternehmer und Investoren, die sich für die Inklusion von Technologie interessieren.

IV. Legal Tech: KI restrukturiert juristische Dienstleistungen

Juristische Dienstleistungen sind in hohem Maße auf Fachwissen und Textverarbeitung angewiesen und entwickeln sich zu einer neuen Front für KI-Anwendungen. Zion Market Research prognostiziert, dass der globale Markt für Legal Tech AI von 3,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf etwa 9,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 anwachsen wird.

Markteinblicke: Anders als in Bereichen wie dem Gesundheitswesen sind die regulatorischen Hürden für Legal AI relativ gering, während gleichzeitig eine starke Marktnachfrage besteht. Insbesondere bei der Vertragsprüfung, der juristischen Recherche und der Fallprognose hat KI bereits Fähigkeiten bewiesen, die mit denen erfahrener Anwälte vergleichbar sind.

Fallstudie: Die von dem niederländischen Startup Contractbook entwickelte intelligente Vertragsplattform ist in der Lage, historische Vertragsdaten zu analysieren, potenzielle Risikoklauseln zu erkennen und auf der Grundlage festgelegter Regeln automatisch maßgeschneiderte Verträge zu erstellen. Nachdem ein multinationales Unternehmen die Plattform übernommen hatte, verkürzte sich die Vertragsbearbeitungszeit im Durchschnitt um 76 %, und das Risiko der Nichteinhaltung der gesetzlichen Bestimmungen sank um 28 %.

Ein weiterer Wachstumspunkt für Legal Tech ist die Verbreitung juristischer Dienstleistungen. So ermöglichen beispielsweise Anwendungen wie DoNotPay normalen Verbrauchern, einfache Rechtsangelegenheiten wie die Bearbeitung von Ordnungswidrigkeiten oder Bagatellforderungen zu erledigen. Mit der Weiterentwicklung dieser Art von Dienstleistungen dürfte ein "für jeden zugänglicher Rechtsbeistand" Realität werden.

V. KI-gestützte Kreativwirtschaft

Die Kreativwirtschaft erlebt eine KI-gestützte Revolution, und von der Inhaltserstellung bis hin zu den Produktionsprozessen entstehen neue Chancen.

1. Personalisierte Inhaltserstellung

Mit dem Einzug von AI Generated Content (AIGC)-Tools in den Mainstream verändert sich die Art und Weise, wie kreative Inhalte produziert werden, grundlegend. Eine Umfrage von Adobe zeigt, dass 85 % der Kreativprofis bereits KI-Tools in ihre Arbeitsabläufe integriert haben, aber nur 17 % glauben, dass diese Tools die menschliche Kreativität vollständig ersetzen können.

Markttrends: Im kreativen Bereich entwickelt sich KI von der generischen Inhaltserstellung hin zu spezifischen Stilen und Personalisierung.

Fallstudie: Das japanische Animationsstudio Production I.G hat in Zusammenarbeit mit einem Technologie-Startup ein KI-gestütztes Animationssystem entwickelt, das auf den Stil vergangener Werke des Studios trainiert wurde und in der Lage ist, Originalentwürfe zu erstellen, die einem bestimmten ästhetischen Stil entsprechen, und Zwischenframes zu vervollständigen. Dadurch können sich die Animatoren auf kreative Entscheidungen und das Design von Schlüsselszenen konzentrieren, was die Produktivität um fast 50 % steigert und gleichzeitig die visuellen Stileigenschaften des Studios beibehält.

Die nächste Entwicklungsrichtung von kreativen KI-Tools ist ein feiner segmentierter Markt. Vertikale Lösungen, die für bestimmte kreative Bereiche entwickelt wurden, werden wettbewerbsfähiger sein als allgemeine Werkzeuge.

2. Virtuelle Produktion und digitale Zwillinge

Die Film- und Spieleproduktion setzt zunehmend auf KI-gestützte virtuelle Produktionstechnologien. Laut einem Bericht von Grand View Research wird der globale Markt für virtuelle Produktion bis 2025 voraussichtlich etwa 4 Milliarden US-Dollar erreichen.

Technologietrends: KI verändert die Produktionsprozesse für visuelle Effekte (VFX) grundlegend, von der Szenengenerierung bis hin zur Charakteranimation, und ermöglicht so eine noch nie dagewesene Effizienzsteigerung.

Fallstudie: Das britische VFX-Studio Framestore setzte bei der Produktion eines großen Science-Fiction-Films KI-Modelle ein, um natürliche Gruppenanimationen für Hintergrundfiguren zu erstellen, wodurch sich die Arbeit, die traditionell Wochen dauerte, auf wenige Tage verkürzte. Die Technologie sparte nicht nur Zeit und Kosten, sondern verbesserte auch die Qualität und den Realismus des Endergebnisses.

Die Technologie der virtuellen Produktion breitet sich vom Film auf eine breitere Palette von Branchen aus, wie z. B. Architekturvisualisierung, Produktdesign und Stadtplanung. Dies bietet Unternehmern, die die entsprechenden Technologien beherrschen, eine Fülle von Marktchancen.

VI. KI-Sicherheit und -Governance

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen werden Sicherheits- und Governance-Fragen immer wichtiger. Dies ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine schnell wachsende Geschäftsmöglichkeit. Gartner prognostiziert, dass die Ausgaben der Unternehmen für KI-Sicherheit und -Governance bis 2026 etwa 22 Milliarden US-Dollar erreichen werden.

1. KI-Sicherheitsschutz

Mit der breiten Anwendung von generativer KI nehmen die Probleme des Deepfake und des Missbrauchs von KI-generierten Inhalten immer mehr zu. Dies hat einen neuen Markt geschaffen: KI-Schutzinstrumente.

Markttrends: Die Nachfrage der Unternehmen nach Lösungen, die KI-generierte Inhaltsbedrohungen erkennen und verhindern können, ist rasant gestiegen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Medien und Regierung.

Fallstudie: Die von dem israelischen Cybersicherheitsunternehmen D-ID entwickelte KI-Inhaltsdetektionsplattform ist in der Lage, über 97 % der synthetischen Medieninhalte zu identifizieren, darunter Deepfake-Videos und KI-generierte Texte. Die Technologie wird bereits von mehreren Banken eingesetzt, um die Echtheit von Videofernkonten zu überprüfen und so Identitätsbetrugsfälle wirksam zu reduzieren.

2. KI-Compliance und -Audit

Mit der Umsetzung von Regulierungsrahmen wie dem EU-KI-Gesetz sind Unternehmen zunehmend gezwungen, sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Dies schafft einen riesigen Markt für KI-Governance- und Compliance-Dienstleistungen.

Regulatorische Trends: Das EU-KI-Gesetz verlangt von KI-Systemen mit hohem Risiko eine umfassende Risikobewertung und kontinuierliche Überwachung, und auch die USA und die asiatischen Länder arbeiten an ähnlichen Vorschriften.

Marktchancen: KI-Compliance-Plattformen, Algorithmus-Audit-Tools und Systeme zur Erkennung von Verzerrungen werden zu einer unverzichtbaren technischen Infrastruktur für Unternehmen werden. Dieser Bereich erfordert sowohl technisches Fachwissen als auch Kenntnisse in Recht und Vorschriften und weist daher hohe Eintrittsbarrieren und Fachkompetenzen auf.

Schlussfolgerung: Die nächste Station der KI-Innovation

Der KI-Markt im Jahr 2025 wird sich deutlich von den vergangenen Jahren unterscheiden: von allgemeinen Modellen zu spezialisierten Anwendungen, von Konsumgütern zu industrieller Unterstützung, von Einzellösungen zu systemischen Veränderungen. Um erfolgreich in diese Sektoren einzusteigen, müssen Unternehmer und Investoren über ein stärker spezialisiertes Wissen und ein langfristiges Denken verfügen.

Es ist anzumerken, dass die vielversprechendsten Innovationen der Zukunft an den Schnittstellen verschiedener Technologien und Branchen stattfinden könnten. So kann beispielsweise die Kombination von kleinen Spezialmodellen mit IoT-Geräten oder die Verschmelzung von generativer KI mit Robotertechnologie oft einen Wert schaffen, der über die Erwartungen hinausgeht.

Unabhängig davon, für welchen Sektor man sich entscheidet, wird der wahre Wettbewerbsvorteil aus einem tiefen Verständnis der spezifischen Schwachstellen der Branche und der Fähigkeit resultieren, KI-Technologie in praktische Lösungen umzusetzen. Der KI-Markt im Jahr 2025 wird nicht mehr nur technologische Innovationen bevorzugen, sondern vielmehr Lösungen, die einen echten Geschäftswert liefern können.

In diesem Zeitalter, in dem technisches und Branchenwissen gleichermaßen wichtig sind, werden interdisziplinäre Teams wettbewerbsfähiger sein als reine Technologie-Teams. Für Unternehmer kann es der Schlüssel zum Einstieg in diese vielversprechenden KI-Sektoren sein, die beste Kombination aus technischem Fachwissen und Branchenerfahrung zu finden.

Referenzmaterialien:

1. IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, 2024
2. McKinsey Global Institute, "The Economic Potential of Generative AI", 2024
3. Gartner, "Emerging Technologies and Trends Impact Radar: Artificial Intelligence", 2024
4. World Economic Forum, "Future of Jobs Report 2024"
5. Stanford University, "Artificial Intelligence Index Report 2024"