Die 22 weltweit führenden Unternehmen für Datenkennzeichnungslösungen und -dienstleistungen [Aktualisiert] | Einblicke in das globale Wachstum

Unter Datenkennzeichnung versteht man den Prozess der Identifizierung von Rohdaten – Bilder, Videos, Textdateien usw. – und des Hinzufügens einer oder mehrerer aussagekräftiger Kennzeichnungen, um den Kontext bereitzustellen. Diese Etiketten helfen Modellen des maschinellen Lernens (ML), genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Datenkennzeichnungslösungen und -dienste sind in Branchen wie autonomes Fahren, Finanzen, E-Commerce, medizinische Bildgebung und Spracherkennung unerlässlich, da sie ein effektives Training überwachter Lernmodelle ermöglichen.

Etikettierungsdienste können manuell, automatisch oder über einen hybriden Ansatz unter Verwendung von KI- und Human-in-the-Loop-Systemen (HITL) durchgeführt werden. Diese Dienste bilden das Rückgrat der meisten heute verwendeten KI-Systeme.

Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -diensteDie Größe wurde im Jahr 2024 auf 0,03 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2025 0,04 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2033 schließlich 0,16 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieses Wachstum spiegelt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 23,06 % im Prognosezeitraum von 2025 bis 2033 wider

Globale Marktgröße für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste im Jahr 2025

Bis 2025 wird der globale Markt für Lösungen und Dienstleistungen zur Datenkennzeichnung ein deutliches Wachstum verzeichnen. Befeuert wird dies durch die stark steigende Nachfrage nach gekennzeichneten Trainingsdaten zur Verbesserung der Genauigkeit von KI- und ML-Modellen. Rund 61 % aller KI-Projekte weltweit benötigen mittlerweile extern gekennzeichnete Daten für das Modelltraining.

Zu den wichtigsten Sektoren, die zu dieser Nachfrage beitragen, gehören die Automobilindustrie (mit 28 % der Etikettierungsaufgaben), das Gesundheitswesen (18 %), Einzelhandel und E-Commerce (22 %) sowie Finanzdienstleistungen (15 %). Allein die KI-basierte Inhaltsmoderation machte im Jahr 2024 9 % aller Video- und Bildkennzeichnungsaufgaben aus. Erhöhte Investitionen in autonome Systeme, Robotik und Konversations-KI dürften die Serviceeinführung weiter beschleunigen.

USA: Wachsender Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste

Die USA leisten mit einem Marktanteil von über 40 % den größten Beitrag zum globalen Datenkennzeichnungsmarkt. Unternehmen in den USA investieren stark in KI-Forschung und -Entwicklung, wobei 69 % der KI-Startups Kennzeichnungsaufgaben auslagern. Über 52 % der Computer-Vision-Anwendungen in den USA nutzen Kennzeichnungsdienste von Drittanbietern für Trainingsdatensätze.

Gesundheitswesen, autonomes Fahren und Verteidigung sind die wichtigsten Branchen, die in den USA ansässige Dienstleister nutzen. Auch Bundesbehörden und militärische Initiativen steigern die Nachfrage nach vertraulichen und sicheren Kennzeichnungsabläufen und eröffnen Möglichkeiten für HITL und verschlüsselte Kennzeichnungssysteme. Darüber hinaus haben staatliche Compliance-Anforderungen, wie beispielsweise die der AI Bill of Rights, zu einem Anstieg der Nachfrage nach überprüfbaren und erklärbaren KI-Trainingsdaten um 37 % geführt.

Regionaler Marktanteil und Chancen

• Nordamerika (44 %): Größter regionaler Anteil. Hohe KI-Investitionen, qualifizierte Arbeitskräfte und eine robuste Infrastruktur machen dies zum wichtigsten Knotenpunkt für das Outsourcing von KI-Kennzeichnungen und interne Plattformen.
• Asien-Pazifik (31 %): Indien, China und Südkorea sind aufgrund ihrer Kosteneffizienz und Skalierungskapazität aufstrebende Marktführer bei der Kennzeichnung von Offshore-Daten. Zu den Wachstumssektoren zählen Mobilitäts-, Fintech- und Smart-City-Initiativen.
• Europa (17 %): Die Einhaltung der DSGVO durch die EU und der Fokus auf ethische KI treiben die Nachfrage nach sicheren Etikettierungsdiensten voran. Zu den Schlüsselmärkten zählen Deutschland, Frankreich und die nordischen Länder.
• Lateinamerika (5 %): Brasilien und Mexiko erforschen KI für Fintech- und E-Commerce-Anwendungsfälle und schaffen so einen bescheidenen, aber wachsenden Bedarf an Kennzeichnung in der jeweiligen Landessprache.
• Naher Osten und Afrika (3 %): Aufstrebender Markt mit wachsendem Interesse an KI für Überwachung, öffentliche Infrastruktur und Digitalisierung des Gesundheitswesens.

Global Growth Insights stellt die Top-Unternehmen für globale Datenkennzeichnungslösungen und -dienstleistungen vor:

Unternehmen	Hauptsitz	Umsatz des vergangenen Jahres	CAGR (2024)
Lotus-Qualitätssicherung	Hanoi, Vietnam	3,8 Millionen US-Dollar	7,2 %
Mighty AI, Inc.	Seattle, USA	6,2 Millionen US-Dollar	5,6 %
Steldia Services Ltd.	Nikosia, Zypern	2,5 Millionen US-Dollar	4,1 %
Trilldata Technologies Pvt Ltd	Bengaluru, Indien	3,1 Millionen US-Dollar	6,7 %
Heex-Technologien	Paris, Frankreich	2,9 Millionen US-Dollar	5,3 %
Crowdworks, Inc.	Seoul, Südkorea	8,6 Millionen US-Dollar	6,5 %
Playment Inc.	Bengaluru, Indien	9,1 Millionen US-Dollar	7,4 %
Yandex LLC	Moskau, Russland	5,7 Millionen US-Dollar	4,3 %
Labelbox, Inc.	San Francisco, USA	22,4 Millionen US-Dollar	8,9 %
KI skalieren	San Francisco, USA	50,1 Millionen US-Dollar	11,2 %
Amazon Mechanical Turk, Inc.	Seattle, USA	12,3 Millionen US-Dollar	6,0 %
Appen Limited	Sydney, Australien	82,5 Millionen US-Dollar	3,7 %
Tagtog Sp. z o.o. z o.o.	Warschau, Polen	1,8 Millionen US-Dollar	3,9 %
CloudApp	Lehi, Utah, USA	4,6 Millionen US-Dollar	5,1 %
Explosion AI GmbH	Berlin, Deutschland	3,2 Millionen US-Dollar	4,6 %
Cogito Tech LLC	New York, USA	16,9 Millionen US-Dollar	6,8 %
Deep Systems, LLC	Kiew, Ukraine	2,7 Millionen US-Dollar	5,5 %
Edgecase.ai	Austin, USA	5,9 Millionen US-Dollar	6,2 %
Clickworker GmbH	Essen, Deutschland	11,5 Millionen US-Dollar	5,4 %
Shaip	Louisville, USA	10,4 Millionen US-Dollar	5,9 %
Alegion	Austin, USA	7,3 Millionen US-Dollar	4,7 %
CloudFactory Limited	Reading, Großbritannien	18,6 Millionen US-Dollar	6,1 %

Firmenprofil: Scale AI

Scale AI hat sich zu einer führenden Datenkennzeichnungsplattform für KI-Modelle der Unternehmensklasse entwickelt. Das Unternehmen verarbeitete im Jahr 2024 über 1,2 Milliarden Anmerkungen, wobei autonome Fahrzeugprojekte 38 % des Gesamtvolumens ausmachten. Seine Regierungsverträge für Verteidigung und georäumliche KI-Kennzeichnung wurden erheblich ausgeweitet, einschließlich Partnerschaften mit US-Bundesbehörden.

Seine Lösungen für Dokumenten-KI und Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) gewannen an Dynamik und trugen zu einem Anstieg der Nachfrage aus dem Finanzsektor um 22 % bei. Scale AI bedient Kunden auf fünf Kontinenten, wobei 62 % seines Gesamtumsatzes in Nordamerika erwirtschaftet werden, gefolgt von einer starken Akzeptanz in Großbritannien und Japan.

Firmenprofil: Appen Limited

Appen Limited ist einer der ältesten Anbieter im Bereich der von Menschen annotierten Daten und hat tiefe Wurzeln in der Linguistik, Sprache und NLP-Kennzeichnung. Im Jahr 2024 unterstützte Appen über 235 Sprachen und ermöglichte so grenzüberschreitende KI-Einsätze. Das Unternehmen betreute über 350 Unternehmenskunden, darunter große Technologieplattformen, über sein verwaltetes Crowdsourcing-Modell.

Zum Kundenstamm von Appen gehören 65 % Unternehmen mit Sitz in den USA, mit zunehmenden Verträgen aus der Telekommunikations- und E-Learning-Branche in Europa. Durch Investitionen in die Automatisierung konnten die hybriden Etikettierungslösungen (automatisiert + HITL) von Appen eine Steigerung der Projektgeschwindigkeitseffizienz um 17 % verzeichnen.

Firmenprofil: Labelbox, Inc.

Labelbox bietet eine ML-fokussierte Etikettierungs-Infrastrukturplattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Datenpipeline durchgängig zu verwalten. Im Jahr 2024 haben mehr als 70 % der Benutzer die Plattform mit cloudnativen Tools wie AWS SageMaker, GCP Vertex und Azure ML integriert.

Das Unternehmen verzeichnete einen Anstieg der beschrifteten 3D-Punktwolkendaten um 46 %, was auf Kunden aus der Automobil-, Robotik- und Drohnenbranche zurückzuführen ist. Labelbox erweiterte seine Aktivitäten in Europa durch dedizierte Unterstützung bei der Datenresidenz. Über 55 % des Umsatzes stammen aus Nordamerika, der Rest verteilt sich auf Europa und die APAC-Region.

Firmenprofil: CloudFactory Limited

CloudFactory nutzt ein Managed-Workforce-Modell, um eine skalierbare Datenkennzeichnung mit ethischer Beschaffung bereitzustellen. Das Unternehmen betreibt Labeling-Hubs in Nepal, Kenia und auf den Philippinen und bietet eine schnelle Bearbeitungszeit für globale KI-Projekte.

Im Jahr 2024 führte das Unternehmen über 700 KI-Kennzeichnungsprojekte durch, wobei KI im Gesundheitswesen 25 % seiner Anwendungsfälle ausmachte. Die Unternehmensplattform von CloudFactory verzeichnete einen Anstieg von 18 % bei API-basierten Integrationen mit KI-Modell-Trainingsumgebungen von Drittanbietern. Nordamerika und Europa tragen fast 78 % zum Gesamtumsatz bei.

Firmenprofil: Cogito Tech LLC

Cogito bietet Human-in-the-Loop-Datenanmerkungen für Stimmungsanalysen, Versicherungsautomatisierung, KI im Gesundheitswesen und Gesichtserkennung. Im Jahr 2024 wurden über 900 Millionen Daten-Tags verarbeitet, darunter Bild-, Audio- und Videokennzeichnung.

Die Stärken von Cogito liegen in der mehrsprachigen Datenkennzeichnung, wobei Projekte mehr als 40 Sprachen abdecken. Über 80 % seiner Kunden sind in den USA ansässig, insbesondere in den Bereichen BFSI und Automatisierung des Kundensupports. Im vergangenen Jahr meldete das Unternehmen außerdem einen Anstieg der Kennzeichnungsverträge für medizinische Bildgebung mit Kunden in Europa und dem Nahen Osten um 35 %.

Firmenprofil: Clickworker GmbH

Clickworker bietet Crowd-basierte Datenannotationsdienste, einschließlich Text-, Bild-, Video- und Kategorisierungsaufgaben. Mit einem Netzwerk von 4,5 Millionen registrierten Crowdworkern verarbeitete das Unternehmen im Jahr 2024 über 500 Millionen Anmerkungen für Kunden aus den Bereichen E-Commerce, Reisen und Verlagswesen.

Das Unternehmen verzeichnete ein starkes Wachstum beim Sentiment-Tagging und der Absichtsklassifizierung, insbesondere bei deutschen und französischen Sprachmodellen. Rund 61 % des Umsatzes stammen aus Europa, der Rest entfällt auf die USA und APAC.

Firmenprofil: Amazon Mechanical Turk (MTurk)

Amazon MTurk wird branchenübergreifend häufig für Mikrotask-basierte Etikettierungsprojekte verwendet. Im Jahr 2024 wurden täglich über 2 Millionen Aufgaben unterstützt, hauptsächlich für KI-Forscher und -Entwickler. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören Bildklassifizierung, Sentiment-Tagging und Entitätserkennung.

Da 74 % der aktiven Anfragenden in den USA ansässig sind, ist MTurk weiterhin die Plattform der Wahl für kleine oder experimentelle Datenkennzeichnungsaufgaben. Es wird auch von akademischen Institutionen und Start-ups genutzt, die schnelle MVPs aufbauen möchten.

Firmenprofil: Shaip

Shaip ist auf KI-Trainingsdaten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Recht spezialisiert. Im Jahr 2024 verarbeitete das Unternehmen über 180 Millionen medizinische Bild- und Sprachanmerkungen und unterstützte Kunden bei der Entwicklung HIPAA-konformer KI-Modelle. Seine sichere Plattform verzeichnete ein Wachstum von 29 % bei der Konversations-KI-Kennzeichnung für Sprachassistenten und Chatbots.

Ungefähr 68 % des Umsatzes stammen aus den USA, gefolgt von Kunden im Vereinigten Königreich und im Nahen Osten. Die realen Audiodatensatzlösungen von Shaip für die KI im Gesundheitswesen ermöglichten es 24 % der US-Telemedizinplattformen, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern.

Firmenprofil: Alegion

Alegion bietet Video- und Bildanmerkungslösungen auf Unternehmensebene, insbesondere für autonome Systeme. Im Jahr 2024 ermöglichte es über 1,5 Milliarden gekennzeichnete Rahmen, hauptsächlich für selbstfahrende Fahrzeuge, Drohnen und Industrierobotik. Es unterstützt auch Objektverfolgung und -segmentierung im großen Maßstab.

Das Unternehmen verzeichnete einen Anstieg von 33 % bei rahmenbasierten Anmerkungen, der vor allem auf die Bereiche Luft- und Raumfahrt und Verteidigung zurückzuführen ist. Auf Nordamerika entfallen 81 % des Umsatzes von Alegion, mit aufstrebenden Partnerschaften in Japan und Deutschland.

Firmenprofil: CloudApp

CloudApp bietet eine visuelle Kommunikationsplattform, die Datenerfassung und Echtzeitanmerkung integriert. Im Jahr 2024 wurde es von mehr als 70 % der Remote-First-Startups für Produktsupport und Content-Labeling-Aufgaben genutzt. CloudApp verzeichnete ein Wachstum von 22 % bei der Nutzung annotierter visueller Daten, insbesondere für Produktschulungen und UI/UX-Optimierung.

Die Kunden des Unternehmens befinden sich hauptsächlich in Nordamerika (über 85 % des Gesamtumsatzes), während das Unternehmen mit Produkttouren auf Unternehmensebene und KI-gestützter Supportdokumentation nach Großbritannien und Australien expandiert.

Firmenprofil: Playment Inc.

Das von Telus International übernommene Playment konzentriert sich auf 3D-Punktwolkenannotation, semantische Segmentierung und Videokennzeichnung für autonome Technologien. Im Jahr 2024 verwaltete Playment über 600 Millionen 3D-Anmerkungen für Kunden aus den Bereichen Automobil und Robotik.

Indien bleibt sein wichtigstes operatives Zentrum und liefert kosteneffiziente, skalierbare Annotationslösungen für Kunden in den USA, Japan und Deutschland. Rund 70 % des Kundenumsatzes stammen immer noch aus den USA und Kanada.

Firmenprofil: Trilldata Technologies Pvt Ltd

Trilldata bietet Text- und Audio-Labeling-Dienste für Stimmungsanalysen, Voice-Bots und NLP-Modelltraining. Im Jahr 2024 wurden über 100 Millionen markierte Äußerungen verarbeitet, die regionale indische Sprachen, Arabisch und Spanisch umfassten.

Das Unternehmen verzeichnete einen Anstieg der Nachfrage nach annotierten Konversationsdatensätzen um 44 %, insbesondere für Einzelhandels- und BFSI-Anwendungsfälle. Die Geschäftstätigkeit liegt in Indien, während die Kunden hauptsächlich aus den USA und Europa kommen (78 % Exportanteil).

Firmenprofil: Heex Technologies

Heex Technologies bietet intelligente Datenkennzeichnungstools für ADAS und autonome Fahrzeuge. Das proprietäre „Smart Data Streaming“ ermöglicht es Teams, nur relevante Szenarien zu kennzeichnen. Im Jahr 2024 verarbeitete Heex über 450.000 intelligente Fahrsequenzen, was zu einer Zeiteinsparung von 35 % für die Anmerkungen für Kunden führte.

Zu seinen Kunden zählen Mobilitätsunternehmen in ganz Frankreich, Deutschland und den USA. Fast 60 % des Umsatzes stammen aus dem europäischen Markt, wo eine DSGVO-konforme Kennzeichnung eine wachsende Anforderung darstellt.

Firmenprofil: Deep Systems, LLC

Das in der Ukraine ansässige Unternehmen Deep Systems konzentriert sich auf NLP und Bildannotation für Forschungs- und kommerzielle Modelle. Trotz geopolitischer Störungen wahrte das Unternehmen die Kontinuität und verarbeitete im Jahr 2024 über 15 Millionen Datenpunkte.

Mit Kunden in der EU (47 %) und den USA (41 %) ist Deep Systems auf kostengünstige, hochpräzise Annotation für akademische Einrichtungen und mittelständische Technologieentwickler spezialisiert.

Firmenprofil: Lotus Quality Assurance

Lotus Quality Assurance ist einer der aufstrebenden Datenkennzeichnungsanbieter Vietnams und bietet Text-, Audio- und Bildanmerkungsdienste an. Im Jahr 2024 unterstützte das Unternehmen über 50 KI-Startups in ganz Südostasien und trug so zu einem Anstieg der regionalen Kennzeichnungsprojekte um 41 % bei.

Das Unternehmen konzentriert sich auf Erschwinglichkeit und Sprachkompetenz in vietnamesischen, thailändischen und Khmer-Datensätzen. Rund 75 % der Kunden sind international, mit starker Nachfrage aus den USA, Japan und Südkorea.

Firmenprofil: Mighty AI, Inc.

Vor der Übernahme durch Uber ATG spezialisierte sich Mighty AI auf Bild- und Videoanmerkungen für autonome Fahrzeuge. Obwohl sich das Branding inzwischen geändert hat, bleiben seine Kernkompetenzen in den Mobilitäts-KI-Laboren von Uber aktiv.

Im Jahr 2024 verarbeitete das Team über 120 Millionen Bounding-Box-Anmerkungen auf Straßenebene. Nordamerika machte über 90 % des Kundenstamms aus, mit fortgesetzter Forschungszusammenarbeit in San Francisco und Pittsburgh.

Firmenprofil: Steldia Services Ltd.

Steldia ist ein in Zypern ansässiges Datenkennzeichnungsunternehmen, das für seine Arbeit in den Bereichen Content-Moderation und E-Commerce bekannt ist. Im Jahr 2024 stellte das Unternehmen Anmerkungsdienste für über 75 Mode- und Verbrauchermarken bereit und verarbeitete über 8 Millionen getaggte SKUs für visuelle Suchmaschinen.

Das Unternehmen unterstützt mehrsprachige Kennzeichnungen in Griechisch, Russisch und Arabisch. Etwa 60 % des Umsatzes stammen aus Ländern der Europäischen Union, während der Rest von Boutique-Einzelhändlern im Nahen Osten und Nordafrika stammt.

Firmenprofil: Crowdworks, Inc.

Crowdworks ist ein südkoreanisches Unternehmen, das NLP, Bild- und Dokumentenkennzeichnung mit einem verteilten Mitarbeitermodell anbietet. Im Jahr 2024 wurde ein Anstieg der gekennzeichneten koreanischsprachigen Datensätze um 32 % gemeldet, die Sprachassistenten, Bank-Chatbots und KI-Tutoren unterstützen.

Crowdworks arbeitet mit über 300.000 Crowd-Mitwirkenden zusammen und mehr als 80 % seiner Kunden haben ihren Sitz in Südkorea und Japan, wobei das Interesse von US-amerikanischen Bildungstechnologieplattformen zunimmt.

Firmenprofil: Explosion AI GmbH

Explosion AI mit Sitz in Berlin ist der Entwickler von spaCy, einer weit verbreiteten Open-Source-NLP-Bibliothek. Es bietet Annotationstools über Prodigy, die es Forschern und Entwicklern in über 65 Ländern ermöglichen, benutzerdefinierte Modelle effizient zu kennzeichnen und zu trainieren.

Im Jahr 2024 verarbeitete Prodigy über 20 Millionen Anmerkungen, größtenteils in akademischen Einrichtungen und Forschungslabors. Rund 52 % der Kunden haben ihren Sitz in Europa, wobei Nordamerika 35 % des Umsatzes ausmacht.

Firmenprofil: Yandez LLC

Yandez (nicht zu verwechseln mit Yandex) ist in der Datenkennzeichnung für russische und slawische Sprachen tätig. Im Jahr 2024 wurden über 12 große linguistische KI-Projekte unterstützt, wobei der Schwerpunkt auf regionaler Compliance und dialektischer Textannotation lag.

Das Unternehmen verarbeitete über 7 Millionen Sprachpaare und trug so zur Verbesserung von Übersetzungen und Chatbots in ganz Mittel- und Osteuropa bei. Russland und die GUS-Staaten machen 87 % des Kundenstamms aus, mit Pilotprojekten in Deutschland und Israel.

Firmenprofil: Tagtog Sp. z o.o. z o.o.

Tagtog ist ein in Polen ansässiges Textanmerkungstool für biomedizinische und rechtliche Datensätze. Im Jahr 2024 nutzten über 200 Institutionen Tagtog für die Tag-Kennzeichnung von Entitäten, die Vertragsprüfung und die Erstellung akademischer Korpusse.

Es bietet sowohl Cloud- als auch On-Premise-Lösungen im Einklang mit den EU-Datenvorschriften. Fast 70 % der Einnahmen von Tagtog stammen von europäischen Universitäten, Pharmaunternehmen und Anwaltskanzleien.

Regionale Einblicke und Chancen in Datenkennzeichnungslösungen und -dienstleistungen

1. Nordamerika (44 % Marktanteil)

Nordamerika ist weiterhin führend auf dem globalen Markt für Datenkennzeichnung, angetrieben durch die groß angelegte Einführung von KI, Investitionen in Unternehmens-KI und fortschrittliche Infrastruktur.

• Über 71 % der in den USA ansässigen Technologieunternehmen lagern Daten für die KI-Entwicklung aus oder lagern sie intern ein.
• 45 % der gekennzeichneten Datensätze weltweit stammen aus Projekten in den USA und Kanada.
• Der US-Verteidigungssektor macht 12 % des gesamten nordamerikanischen Etikettierungsvolumens aus, einschließlich Bildintelligenz und Drohnendaten.
• 38 % der KI-Teams in Unternehmen in Nordamerika bevorzugen hybride Etikettierungsplattformen (menschlich + KI-unterstützt).
• Gesundheitswesen, autonomes Fahren und Finanzdienstleistungen sind die drei größten Branchen, die 74 % des ausgewiesenen Datenbedarfs in dieser Region verbrauchen.

Chancen-Highlight: Das Wachstum bei autonomen Systemen, Regierungsverträgen (DoD, DHS) und Gesundheitsdiagnostik wird den Bedarf an datenschutzkonformen Echtzeit-Annotations-Workflows erhöhen.

2. Asien-Pazifik (31 % Marktanteil)

Der asiatisch-pazifische Raum ist die am schnellsten wachsende Region für Etikettierungsdienstleistungen, vor allem aufgrund seiner Kostenvorteile, der großen Belegschaft und der KI-Innovationszentren in Indien, China und Südkorea.

• Über 58 % der weltweiten Outsourcing-Leistungen für Etikettierungsaufgaben gehen nach Indien, auf die Philippinen und nach Vietnam.
• Allein Indien übernimmt 36 % der weltweiten Bild- und Videokennzeichnungsaufgaben für Computer Vision.
• Südkorea ist führend bei NLP-Aufgaben in der Landessprache und macht 11 % der Kennzeichnungsaktivitäten in APAC aus.
• In China nutzen 62 % der KI-Unternehmen interne Kennzeichnungsteams, die auf Datenschutzbestimmungen basieren.
• KI in den Bereichen Einzelhandel, Automobil und Bildung macht über 70 % der regionalen Nachfrage aus.

Chancen-Highlight: Die Zunahme lokaler KI-Modelle, Robotik und Smart-City-Infrastruktur treibt den Bedarf an Multi-Domain-Kennzeichnung voran.

3. Europa (17 % Marktanteil)

Europa ist ein Compliance-First-Markt, der sich auf DSGVO und ethische KI konzentriert und die Nachfrage nach sicheren, erklärbaren Kennzeichnungsplattformen und On-Premise-Lösungen steigert.

• 42 % der europäischen Unternehmen benötigen DSGVO-konforme Anmerkungsworkflows.
• Auf Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich entfallen zusammen 79 % des gesamten Etikettierungsbedarfs in Europa.
• Der Einsatz von KI in den Bereichen Legaltech und Gesundheitswesen macht 28 % des Projektvolumens aus.
• Mehr als 55 % der europäischen Forschungseinrichtungen nutzen Open-Source- oder lizenzierte Annotationstools.
• Sprachspezifische Anforderungen haben zu einem Anstieg der Nachfrage nach mehrsprachigen Textkennzeichnungen um 24 % geführt.

Chancen-Highlight: Erhebliches Potenzial liegt in rechtlichen, pharmazeutischen und öffentlichen Kennzeichnungsdiensten in allen EU-Ländern mit strengen Datenschutzbestimmungen.

4. Lateinamerika (5 % Marktanteil)

Lateinamerika befindet sich in der frühen Einführungsphase, zeigt jedoch eine wachsende Nachfrage nach gekennzeichneten Daten in den Bereichen Fintech, E-Commerce und Logistik.

• Auf Brasilien und Mexiko entfallen 74 % des regionalen Bedarfs an Datenkennzeichnung.
• Über 60 % der lateinamerikanischen KI-Initiativen beinhalten Computer Vision für die Kennzeichnung von E-Commerce-Produkten.
• Mobile-First-Banking-Apps führen zu einem Anstieg der Audio-/Text-NLP-Anmerkungen um 31 %.
• 22 % der Startups in der Region nutzen mittlerweile Kennzeichnungsplattformen für Produktempfehlungsmodelle.

Chancen-Highlight: Zweisprachige Kennzeichnungsdienste (Spanisch/Portugiesisch) für Finanzen, Logistik und regionale NLP-Modelle zeigen eine starke Aufwärtsdynamik.

5. Naher Osten und Afrika (3 % Marktanteil)

MEA ist ein aufstrebender Markt für Datenkennzeichnung, der größtenteils von Regierungen und Unternehmen geleitet wird und sich auf intelligente Städte, Überwachung und Digitalisierung des Gesundheitswesens konzentriert.

• Auf die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und Südafrika entfallen über 80 % der Nachfrage der Region.
• KI-Überwachungs- und Sicherheitsanwendungen machen 39 % der Kennzeichnungsaktivitäten aus.
• 26 % der Gesundheitseinrichtungen in den Golfstaaten nutzen mittlerweile KI-basierte Diagnostik, die gekennzeichnete medizinische Daten erfordert.
• Die Nachfrage nach arabischen Kennzeichnungen stieg im Jahresvergleich um 34 %.

Chancen-Highlight: Das Wachstum bei arabischen NLP-, KI-basierten Gesundheits- und Verteidigungsanwendungen wird den Bedarf an regionalspezifischen, die Privatsphäre respektierenden Kennzeichnungsfunktionen erhöhen.

 Zusammenfassende Tabelle: Regionaler Marktanteil (2025)

Region	Marktanteil	Schlüsselindustrien	Große Chance
Nordamerika	44 %	Verteidigung, Gesundheitswesen, Finanzen	Sichere Etikettierung in Echtzeit (HITL + Cloud)
Asien-Pazifik	31 %	Einzelhandel, Robotik, Bildung	Sprach-KI, intelligente Mobilität, Outsourcing-Skalierung
Europa	17 %	Recht, Pharma, öffentlicher Sektor	DSGVO-sichere, mehrsprachige On-Premise-Plattformen
Lateinamerika	5 %	Fintech, Logistik, E-Commerce	Lokalisiertes NLP und visuelles Tagging
Naher Osten und Afrika	3 %	Überwachung, Gesundheitswesen, Smart City	Arabische NLP- und KI-Diagnosekennzeichnung

Fazit: Ausblick für Unternehmen im Bereich Datenkennzeichnungslösungen und -dienstleistungen im Jahr 2025

Der globale Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste im Jahr 2025 ist ein Eckpfeiler der KI-Entwicklung und versorgt Modelle in allen Branchen mit sauberen, strukturierten und kommentierten Datensätzen. Da Unternehmen die KI-Integration beschleunigen, ist die Nachfrage nach genauen, domänenspezifisch gekennzeichneten Daten dramatisch gestiegen.

• Über 61 % der weltweiten KI-Einsätze sind auf extern gekennzeichnete oder teilweise gekennzeichnete Datensätze angewiesen.
• Die manuelle Kennzeichnung wird inzwischen in 47 % der Unternehmensprojekte durch KI-gestützte Automatisierungstools ergänzt, was den Durchsatz erhöht und die Fehlerquote senkt.
• Die ethische Datenbeschaffung ist von entscheidender Bedeutung geworden, da 39 % der Unternehmen nachverfolgbare und revisionssichere Kennzeichnungsabläufe benötigen.
• 32 % der Unternehmen in regulierten Branchen (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen, Recht) schreiben mittlerweile Compliance-fähige Kennzeichnungsplattformen vor, die Datenschutz- und Lokalisierungsanforderungen erfüllen können.

Mit der Diversifizierung der KI-Anwendungsfälle – von selbstfahrenden Autos bis hin zur Verarbeitung von Rechtsdokumenten – entwickeln sich Unternehmen, die Datenkennzeichnungsdienste anbieten, von Standarddienstleistern zu strategischen KI-Partnern. Unternehmen, die Plattformflexibilität, Qualitätssicherungsrahmen und mehrsprachigen Support bieten, sehen einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Strategische Chancen für 2025 und darüber hinaus

1. Spezialisierung auf hochwertige Sektoren

• Medizinische Bildgebung, autonome Mobilität und legale KI bieten margenstarke Chancen.
• Es wird erwartet, dass 28 % der künftigen Etikettierungsverträge aus diesen Sektoren kommen werden, angetrieben durch die Nachfrage nach Präzision und Verantwortlichkeit.

2. Verlagerung hin zu Plattform- und Servicemodellen

• Unternehmen, die Anmerkungstools sowie geschulte Arbeitskräfte oder verwaltete Arbeitsabläufe anbieten, sichern sich längerfristige Unternehmensverträge.
• Hybridmodelle, die es internen Teams ermöglichen, mit externen Annotatoren zusammenzuarbeiten, werden von entscheidender Bedeutung sein.

3. Geopolitische und Datenlokalisierungsfaktoren

• Über 43 % der multinationalen Unternehmen benötigen mittlerweile regional konforme Kennzeichnungszentren.
• Unternehmen mit verteilten Niederlassungen in den USA, der EU und APAC profitieren von der Flexibilität der Gerichtsbarkeit und schnelleren Beschaffungszyklen.

4. Wachsende Rolle von HITL und Erklärbarkeit

• Die Human-in-the-Loop-Kennzeichnung (HITL) bleibt für sensible Aufgaben wie die biometrische Identifizierung, die Erkennung von Hassreden und die klinische Diagnostik von entscheidender Bedeutung.
• Für die Prüfung der Erklärbarkeit und Fairness von KI sind annotierte Datensätze erforderlich, die die Vielfalt in Sprache, Tonfall und Kontext widerspiegeln.

Letzter Imbiss

Im Jahr 2025 ist die Datenkennzeichnung nicht mehr nur ein vorbereitender Schritt in der KI – sie ist ein entscheidender Faktor für vertrauenswürdige, konforme und skalierbare künstliche Intelligenz. Die Unternehmen, die diesen Markt anführen, sind diejenigen, die Skalierbarkeit, Fachwissen, Datenschutzbereitschaft und Plattformanpassungsfähigkeit kombinieren.

Der globale Wettbewerb nimmt zu, aber auch die globale Nachfrage steigt. In den USA ansässige Technologiegiganten, europäische Compliance-orientierte Unternehmen und Asiens skalierbare Annotationszentren bilden die nächste Grenze der KI-Bereitschaft. Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten sind heute in jeder Phase des KI-Lebenszyklus unverzichtbar – von der Idee bis zur Bereitstellung.