Marktszenario 

Es wird geschätzt, dass der Markt für Datenanmerkungstools einen deutlichen Umsatzsprung von 2,02 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 23,11 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 verzeichnen wird. Der Markt wird im Prognosezeitraum 2024–2032 voraussichtlich um 31,1 % wachsen. 

Da künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer weiter voranschreiten, überrascht es nicht, dass die Nachfrage nach Tools zur Datenanmerkung zunimmt. Mit der Einführung fortschrittlicher KI-Modelle wie Gemini von Google oder ChatGPT von Open AI sind gut definierte und detaillierte Datensätze immer gefragter, um ein besseres Training von Modellen zu ermöglichen. Diese Datensätze umfassen Branchen wie autonome Fahrzeuge, Gesundheitswesen, Verarbeitung natürlicher Sprache und sogar Gesichtserkennung. Im Jahr 2023 überstieg der KI-Markt weltweit 150 Milliarden US-Dollar, was einen Anstieg der Nachfrage nach annotierten Datensätzen bedeutet, wobei 8 von 10 Unternehmen auf KI-Technologien setzen.

Zu den namhaften Akteuren auf dem Markt für Datenanmerkungstools gehören Labelbox, SuperAnnotate, Scale AI, Appen und Amazon SageMaker Ground Truth. Diese Plattformen bieten branchenübergreifend einfache Lösungen für Bild, Video, Text und Audio. Appen und Scale AI sind wichtige Akteure, die nicht nur Annotationstools entwickelt haben, sondern auch eine Reihe verwalteter Dienste und globale professionelle Annotationsmitarbeiter entwickelt haben. Appen verfügt beispielsweise über eine Datenbank mit etwa mehr als einer Million freiberuflicher Kommentatoren. Labelbox hat mit Unternehmen wie NVIDIA und Airbus zusammengearbeitet und bis 2023 über 200 Unternehmen auf der ganzen Welt bedient. Scale AI wurde nach mehreren Finanzierungsrunden mit mehr als 7 Milliarden US-Dollar bewertet, was zeigt, wie sehr die Anleger dem Markt vertrauen . Scale AI erhielt 2023 vom US-Verteidigungsministerium einen Auftrag zur KI-Datenkennzeichnung im Wert von 90 Millionen US-Dollar. Die SuperAnnotate-Plattform sammelte im Jahr 2023 14,5 Millionen US-Dollar an Series-A-Finanzierungsmitteln, um ihre Plattform auszubauen.

Nach den jüngsten Erkenntnissen von Astute Analytica gehören zu den wichtigsten Anwendungsbereichen für den Markt für Datenanmerkungstools der Bereich der KI-gesteuerten autonomen Fahrzeuge, der in hohem Maße auf die Verwendung annotierter Bilder und Sensordaten für die Entwicklung verschiedener selbstfahrender Algorithmen angewiesen ist. Die autonome Fahrzeugindustrie produzierte im Jahr 2023 über 5 Millionen Meilen an Daten, die für die KI-Entwicklung annotiert werden mussten. Im medizinischen Bereich wäre der Einsatz von Datenannotationen der Einsatz von KI-Diagnosetools, wobei der Markt für KI im Gesundheitswesen im Jahr 2023 schätzungsweise bei 100.000 US-Dollar liegen wird 20 Milliarden US-Dollar. Kommentierte Bilder werden auch von E-Commerce-Anwendungen in Form von automatisch generierten Empfehlungen basierend auf vorherigen Suchen und Tags verwendet. Diese Tools werden von Technologieunternehmen, Labors sowie neuen Unternehmen verwendet, die Produkte auf Basis von KI und ML entwickeln. 

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Marktdynamik 

Treiber: Die zunehmende Einführung von KI und ML erfordert große Mengen annotierter Daten

Das zunehmende Eindringen von KI- und ML-Technologien in den Markt für Datenanmerkungstools hat einen unstillbaren Appetit auf dieses Erbe geweckt. Die primären Formen von KI-Modellen basieren auf überwachtem Lernen, das gekennzeichnete Datensätze benötigt, um intelligente Vorhersagen treffen zu können. Die weltweite Zahl der KI-Startups überstieg im Jahr 2023 die 10.000-Marke, wobei alle von ihnen große Mengen ankommentierter Daten benötigen, um neue Funktionen zu erstellen. Zum Beispiel Google und Microsoft, die Milliarden in die KI gesteckt haben, was zeigt, wie wichtig Datenannotationen für die Robustheit der KI sind.

Der Annotated Data Exchange gibt an, dass Tesla und Waymo über 20 Millionen Meilen gefahren sind, was einer ordnungsgemäßen Kommentierung bedarf, um sicherzustellen, dass ihre Fahrzeugerkennungssysteme perfekt funktionieren. Die Einführung von KI-Diagnosetools im Gesundheitswesen führte dazu, dass über 100 Millionen medizinische Bilder mit Anmerkungen versehen wurden, um Modelle zu trainieren, die beispielsweise Krebs oder diabetische Retinopathie erkennen können. Der Aufstieg des Einzelhandels als Branche auf dem Markt für Tools zur Annotation von Verbraucherdaten hat zur Annotation von rund 500 Millionen Benutzerdatenpunkten geführt, um das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Auch im Bildungssektor kam es zu einem sprunghaften Anstieg der Einführung von KI-Technologie, da mehr als tausend Schulen und Hochschulen KI-basierte Systeme nutzten, die stark von kommentiertem Lehrmaterial abhingen. Darüber hinaus beliefen sich die Regierungsaufträge im Jahr 2023 auf mehr als eine Milliarde US-Dollar, ein Beweis dafür, dass Regierungsinstitutionen auch bereit sind, Geld in KI für Überwachungs- und Verteidigungszwecke zu stecken. Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass mit der weiteren Weiterentwicklung der KI- und ML-Technologien mit einem starken Anstieg der Nachfrage nach Tools und Diensten zur Datenanmerkung zu rechnen ist.

Trend: Integration von KI in Annotationstools zur automatisierten Beschriftungsunterstützung

Der Einsatz von KI auf dem Markt für Datenanmerkungstools ist eines der Konzepte, die zunehmend an Bedeutung gewinnen, um die Produktivität und den Umfang der manuellen Arbeit von Annotatoren zu verbessern. In KI-gestützten Annotationstools stellen Algorithmen die Daten mit Vorbeschriftung zur Verfügung, damit sie von menschlichen Annotatoren überprüft und korrigiert werden können, was den Prozess nahtlos macht. Organisationen wie Amazon haben Funktionen in SageMaker Ground Truth implementiert, die die Annotationszeiten um bis zu 50 % verkürzen können.

Im Bereich der Bildmarkierung entwickeln diese KI-basierten Lösungen eine völlig neue Dynamik, da sie automatisch Objekte in den Bildern markieren, monatlich mehr als 1 Million Bilder verarbeiten und sich so eine Nische auf dem Markt für Datenanmerkungstools erobern. Textkorpora wurden mithilfe bestimmter KI-Modelle vorab annotiert, wodurch die Annotation der Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert wurde. Auf solchen Plattformen werden täglich 500.000 Dokumente verarbeitet. Früher war die Videoanmerkung eine mühsame Aufgabe, doch KI-Modelle waren maßgeblich an der Triangulation beteiligt, gefolgt von der automatischen Markierung der Objekte. Dadurch konnten 200 Stunden Videoinhalt in der gleichen Zeit markiert werden, die ein Mensch für die Markierung 50 Stunden gebraucht hätte. Der Trend schien viele Investoren zu interessieren, da KI-basierte Annotations-Startups im Jahr 2023 eine Finanzierung von über 100 Millionen Dollar erhalten konnten. Das Verfassen mithilfe von KI beschleunigt nicht nur den Annotationsprozess, sondern erhöht auch die Präzision, da es weniger menschliche Fehler gibt . Wenn Modelle trainiert werden und aus den Fehlern der Vertreter lernen, wird die Qualität der KI-Tools, die bei den Anmerkungen helfen, weiter steigen.

Herausforderung: Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit während des Annotationsprozesses

Die wachsende Menge sensibler Daten, die annotiert werden müssen und gleichzeitig die Datensicherheit gewährleisten müssen, ist zu einer Herausforderung auf dem Markt für Datenanmerkungstools geworden. Gesetze wie DSGVO und CCPA stellen spezifische Anforderungen an die Art und Weise, wie personenbezogene Daten verwaltet werden, und die Nichteinhaltung kann Geldstrafen in Höhe von mehr als 20 Millionen US-Dollar oder 4 % des weltweiten Geschäftsumsatzes nach sich ziehen. Märkte für Datenanmerkungstools: Unternehmen, die mit Endbenutzerprofilen arbeiten (z. B. mit 1 Milliarde medizinischer Rubrik 12.004 von 500 Millionen Benutzerprofilen), müssen während des Annotationsprozesses extreme Maßnahmen ergreifen, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Die Bedrohung durch Datenschutzverletzungen im Jahr 2023 wurde von über 100 Millionen Nutzern beobachtet. Die Frage der Datensicherheit bei der Zusammenarbeit mit Drittanbietern oder sogar Cloud-Diensten im Hinblick auf die Datenannotation ist erneut Anlass zur Sorge. Das Problem ist auf dem Markt für Datenanmerkungstools stärker ausgeprägt, wenn es um Fälle geht, in denen die Aufgabe der Annotation grenzüberschreitend an Offshore-Zentren übertragen wird, da Daten möglicherweise in Länder mit unterschiedlichen Datenschutzgesetzen gelangen. Erschwerend kommt hinzu, dass über eine halbe Milliarde Dollar in sichere Annotationsplattformen gesteckt werden, die Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung internationaler Standards ohne Kompromisse beim Datenschutz umfassen. Darüber hinaus werden einige Forschungsarbeiten zu differenziellem Datenschutz und föderiertem Lernen durchgeführt, die darauf abzielen, Datenannotationen durchzuführen, ohne die zugrunde liegenden Daten auf dem Markt für Tools für Datenannotationen offenzulegen. Allerdings ist es oft viel komplizierter und erfordert eine solche Ressourcenzuweisung, dass es für kleinere Organisationen eine große Hürde darstellt. Vieles an Arbeit bleibt in diesem Umfeld unangetastet, der Schutz von Informationen sowie die Sicherheit scheinen die größte Herausforderung für die Branche zu sein, während gleichzeitig Gesetze eingehalten und das Vertrauen der Öffentlichkeit gewahrt werden müssen.

Segmentanalyse 

Nach Datentyp 

Der Markt für Datenanmerkungstools wird von der Textdatenanmerkung dominiert, da sie im Jahr 2023 einen Anteil von mehr als 36,5 % des Segments erreicht hat, was auf die steigende Nachfrage nach Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zurückzuführen ist. Die Annotation von Textdaten umfasst den Prozess der Zuweisung von Beschriftungen zu unstrukturierten Textteilen, um sie für die Verwendung in Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet zu machen, die für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung und Chatbots nützlich sind. Die zunehmende Nutzung von Technologie – Smartphones , Internet – bei Einzelpersonen und Unternehmen hat zu einem massiven Anstieg der Mengen unstrukturierter Textdaten – von E-Mails bis hin zu Tweets und Bewertungen – geführt, die Unternehmen für Erkenntnisse und Automatisierung nutzen möchten. Wichtige Branchen wie Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce treiben die weltweite Nutzung und den Bedarf an Textdatenanmerkungen voran. Kommentierte Texte werden von der Industrie in Suchalgorithmen und virtuellen Helfern wie Siri und Alexa verwendet. Im Gesundheitswesen nutzt Predictive Analytics kommentierte Krankenakten, um Patienten zu helfen. In Finanzinstituten helfen Textanmerkungen bei der Betrugserkennung und beim Auffinden neuer Trends und Muster auf dem Markt.

Der Markt für Textdatenanmerkungstools wird stark von Schlüsselunternehmen wie Appen, Lionbridge AI, Scale AI, CloudFactory und Amazon Mechanical Turk beeinflusst. Diese Organisationen sichern sich große Marktanteile, indem sie angemessene Tools und Ressourcen für die steigende Nachfrage von Unternehmen bereitstellen. Es gibt mehrere andere Schlüsselfaktoren, die dafür sorgen, dass Textdaten im Vergleich zu anderen Datenformen wie Video- und Bildinhalten sehr gefragt sind. Zu diesen Faktoren gehört die Tatsache, dass Textdaten praktisch überall vorhanden sind, das Kommentieren von Textdaten relativ einfach und kostengünstig ist und Text für KI-gestützte Anwendungen in allen Bereichen von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus machen die Fortschritte bei NLP-Systemen und der verstärkte Fokus auf sprachbasierte KI-Modelle die Positionen der Textdatenanmerkung auf dem Markt nur noch sicherer.

Durch Technologie 

Mit einem satten Marktanteil von 74,8 % übertrifft die überwachte Technologie im Jahr 2023 erneut den Markt für Datenanmerkungstools, vor allem aufgrund ihrer Bedeutung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen, von denen eine gute Leistung erwartet wird. In den letzten Jahren ist der Bedarf an angemessener Kennzeichnung aufgrund des zunehmenden Einsatzes von KI in verschiedenen Sektoren deutlich gestiegen, und überwachte Annotationsmethoden können solche notwendigen Datensätze bereitstellen. Beispielsweise wird erwartet, dass der weltweite KI-Markt auf über 500 Milliarden US-Dollar anwächst, wobei ein guter Prozentsatz überwachte Lernalgorithmen nutzt. Im Automobilsektor haben Unternehmen, die selbstfahrende Autos für eine verbesserte Objekterkennung und Navigation entwickeln, Milliarden von Dollar in die überwachte Datenannotation investiert und damit die Bedeutung dieser Technologie unter Beweis gestellt.

Der Gesundheitssektor veranschaulicht weiter, wie überwachte Technologie die Vorherrschaft auf dem Markt für Datenanmerkungstools übernimmt. Weltweit gibt es über 5.000 medizinische Einrichtungen, die KI-gestützte Diagnosegeräte integrieren, die eine Kennzeichnung medizinischer Bilder erfordern, um bei der Erkennung von Krankheiten wie Krebs und diabetischer Retinopathie zu helfen. Darüber hinaus verzeichnete der Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache Verbesserungen, da mehr als 100 Milliarden Wörter mit überwachten Mitteln getaggt wurden, um die Sprachübersetzung und Stimmungsanalysetools zu verbessern. Labels-Tools unterstützten Softwareentwickler bei der Übernahme von Datenannotationsunternehmen für mehr als eine Milliarde Dollar, um ihre auf überwachtes Lernen ausgerichteten Projekte zu stärken.

Bildung und Personalentwicklung dienen dazu, die Führungsrolle der überwachten Technologie zu stärken. Im Jahr 2023 haben über 1.000 Universitäten damit begonnen, überwachte Kurse mit KI und maschinellem Lernen zu überwachten annotationsbasierten Methoden anzubieten und so eine neue Generation von Arbeitskräften in diesen Fähigkeiten heranzubilden. Die Verfügbarkeit von Crowdsourcing hat über 2 Millionen freiberuflichen Annotatoren die Möglichkeit eröffnet, überwachte Kennzeichnungen zu nutzen und damit den Umfang und Umfang der überwachten Annotationsdienste zu erhöhen. 

Nach Branche

Laut dem neuesten Bericht nimmt der Telekommunikationssektor mit einem Marktanteil von mehr als 33,5 % die dominierende Position auf dem globalen Markt für Datenanmerkungstools ein. Dies ist größtenteils auf die riesige und ständig wachsende Menge unstrukturierter Daten zurückzuführen, die von diesen Telekommunikationsunternehmen stammen. Die Telekommunikationsbranche hat im Jahr 2023 5,3 Milliarden aktive Mobilfunkteilnehmer, was bedeutet, dass Telekommunikationsbetreiber über eine Menge IT wie Sprachanrufe, Textnachrichten und das Internet verfügen. Tools zur Datenannotation helfen ebenfalls beim Umgang mit diesen Informationen, da die Daten es Unternehmen ermöglichen, schnell Maßnahmen zur Optimierung der Netzwerke zu ergreifen. Solche Organisationen sind für einen großen Teil der 2,5 Trillionen Bytes an Daten verantwortlich, die täglich erzeugt werden sollen.

In den letzten Jahren hat die Einführung der 5G- und IoT-Technologie die Telekommunikationsbranche erheblich weiterentwickelt. Mehr als 1 Milliarde Menschen auf der Welt verlassen sich auf die 5G-Verbindung. Dadurch hat sich auch die Gerätekonnektivität verbessert, da die Datengeschwindigkeiten höher sind. Im Jahr 2023 sind etwa 14 Milliarden IoT-Geräte auf dem Markt für Datenanmerkungstools über Telekommunikationsverbindungen verbunden. Angesichts der rasanten Ausweitung der Datenanforderungen, die auch gut strukturiert sein müssen, investiert die Telekommunikation Milliarden von Dollar in KI und ML. Bis 2023 sind diese Investitionen um 15 Milliarden US-Dollar gestiegen. Es wird geschätzt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen jährlich zu Milliarden von Kundendienstanfragen beitragen, und viele davon sind Konversationsanfragen, die von Chatbots durchgeführt werden. Um effizient arbeiten zu können, benötigen diese KI- und ML-Anwendungen Zugriff auf qualitativ hochwertige strukturierte Daten. 

Die Telekommunikationsbranche ist ständig bestrebt, neue Technologien und Tools zu integrieren und ist hart umkämpft. Verschiedene Telekommunikationsbetreiber nutzen statistische Tools, um das Kaufverhalten der Kunden zu ermitteln, und einige nutzen sie, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren oder Netzwerkressourcen zu optimieren. Auch der weltweite mobile Datenverkehr hat stark zugenommen, so dass Schätzungen zufolge der mobile Datenverkehr über 77 Exabyte pro Monat beträgt.

Nach Gerätetyp 

Basierend auf dem Gerätetyp machen Windows-basierte Geräte mehr als 72,7 % des Marktes für Datenanmerkungstools aus. Windows-basierte Geräte haben weltweit eine große Verbreitung und sind daher bei Desktops und Laptops am beliebtesten. Microsoft gab an, dass es im Jahr 2023 rund 1,4 Milliarden Geräte auf der ganzen Welt gibt, die Windows 10 und Windows 11 verwenden. Diese große Anzahl von Benutzern bietet Entwicklern eine große Abdeckung bei der Erstellung und Verteilung von Datenanmerkungstools, was garantiert, dass solche Tools erhalten eine höhere Anzahl potenzieller Nutzer.

Laptops und Computer, die unter Windows laufen, stehen bei der Installation von Datenanmerkungstools ganz oben auf der Rangliste, da sie mit einer breiten Palette von Software und Hardware kompatibel sind. Unter Windows sind zahlreiche Softwareanwendungen zur Datenanmerkung wie LabelImg, RectLabel und CVAT verfügbar. Gleichzeitig konnte Microsoft durch die Unterstützung von Visual Studio Code, das im Jahr 2023 über 14 Millionen aktive Benutzer hat, eine großartige Umgebung schaffen. Dies zeigt, dass es viele Entwickler gibt, die Tools für Windows-basierte Plattformen erstellen. Auch der Preis von Windows-Geräten auf dem Markt für Datenanmerkungstools ist ein Faktor. Für nur 300 US-Dollar kann man einen Einsteiger-Laptop erwerben, der Datenannotationen unterstützt und von Organisationen verwendet werden kann, auch von solchen mit geringem Budget.

Den Statistiken für das Jahr 2023 zufolge konnte die Azure-Cloud-Plattform von Microsoft, die aufgrund der verfügbaren fortschrittlichen maschinellen Lern- und Datenanmerkungsdienste bevorzugter ist, über 475 der 500 Fortune-500-Unternehmen erreichen. Die Konzentration auf Sicherheit auf Unternehmensniveau durch regelmäßige Updates macht es jedoch sicherlich einfach, der Windows-Plattform weiterhin zu vertrauen, wenn es um vertrauliche Daten geht. Darüber hinaus können schnelle Computer wie hochwertige Windows-Workstations bei komplexen Datenanmerkungsaufgaben eingesetzt werden, die große Mengen an Datensätzen für fortgeschrittene Modelle des maschinellen Lernens erfordern, deren Ausführung teuer ist.

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Regionale Analyse 

Im Jahr 2023 hat Nordamerika aufgrund seiner fortschrittlichen Technologie und hohen Investitionen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) mit 34,8 % den höchsten Anteil am globalen Markt für Datenanmerkungstools. Insbesondere die Vereinigten Staaten fungieren als Zentrum für die Weiterentwicklung der KI und beherbergen eine große Anzahl neuer Geschäftsvorhaben und Technologieunternehmen, die das Marktwachstum fördern. In der Region gibt es etwa 2.000 Unternehmen, die sich mit KI befassen, was auf eine starke Marktpräsenz hinweist, die den Bedarf an fortschrittlichen Datenanmerkungstools erhöht, die für die Entwicklung komplexer KI-Modelle von entscheidender Bedeutung sind.

Der nordamerikanische Markt für Datenanmerkungstools, der in vielen seiner Sektoren die Verbreitung von KI erlebt, unterstreicht die Nachfrage nach Qualitätsdaten. Beispielsweise wurden im Jahr 2023 im US-amerikanischen Gesundheitswesen Investitionen in Höhe von rund 11 Milliarden US-Dollar in KI-Technologie verzeichnet, die unter anderem Datenanmerkungstools in der Diagnostik, Bildgebung und Analyse von Patienteninformationen nutzten. Ein weiterer Wachstumsbereich ist der Markt für autonome Fahrzeuge, wo Unternehmen wie Tesla und Waymo den Vorstoß für selbstfahrende Autos verstärken, die auf annotierten Datensätzen basieren. Darüber hinaus finanzierten andere Programme wie der US-amerikanische National Artificial Intelligence Initiative Act mehr als 4 Milliarden US-Dollar für Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich künstliche Intelligenz, die die Infrastruktur der Region verbessern und gleichzeitig die Rolle der Datenannotation bei der Entwicklung von KI hervorheben.

Nach Nordamerika ist die Region Asien-Pazifik ein starker Konkurrent auf dem Markt für Datenanmerkungstools. Länder wie China, Indien und Japan sind beim Ausbau ihrer KI-Fähigkeiten auf der Überholspur, wobei China im Jahr 2023 über 20 Milliarden US-Dollar in KI investieren wird. KI-Anwendungen haben auch in Bereichen wie E-Commerce, Automobil und anderen Bereichen rasch zugenommen sogar das Gesundheitswesen. Der Wert der E-Commerce-Transaktionen in China überstieg im Jahr 2023 die 50-Billionen-Yuan-Marke, was eine verbesserte Datenannotation für eine effiziente, maßgeschneiderte Gestaltung des verbesserten Verbrauchererlebnisses erforderte. Hinzu kommt die Entwicklung der KI-Infrastruktur in der Region, die durch Indiens Budget von 477 Millionen US-Dollar für seine nationale KI-Strategie vorangetrieben wird. Mit einer Nachfragelawine von über 5.000 KI-Start-ups wird der asiatisch-pazifische Raum in Bezug auf seine Marktgröße sicherlich stark ansteigen und nahe an die Umsatzführerschaft Nordamerikas herankommen.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• Annotate.com
• Appen Limited
• Cloud Factory Limited
• CloudApp
• Cogito Tech LLC
• Tiefe Systeme
• Google Inc.
• Labelbox, Inc
• LightTag
• Lionbridge Technologies, Inc.
• Lotus-Qualitätssicherung
• Playment Inc.
• Tagtog Sp.zo.
• Andere prominente Spieler

Übersicht über die Marktsegmentierung 

Nach Datentyp:

• Text
  • Gefühl
  • Textklassifizierung
  • Juristische Person
• Bild
  • Begrenzungsrahmen
  • Zeilenanmerkung
  • Bildtranskription
• Video 
  • Semantisch
  • Polygon
  • Kernpunkt
• Audio
  • Sprachaktivitätserkennung (VAD)
  • Identifizierung des Sprechers
  • Automatisierte Spracherkennung

Nach Technologie:

• Beaufsichtigt
• Halbüberwacht
• Automatisch

Nach Gerätetyp:

• Mac OS
• Windows
• Linux
• Andere

Von Endbenutzern:

• Automobil
• Gesundheitspflege
• Einzelhandel
• Transport und Logistik
• BFSI
• Telekommunikation und IT
• Andere

Nach Region:

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa 
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Polen
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik 
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • ASEAN
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika (MEA)
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Rest von Südamerika