Dieser Beitrag ist Teil von G2s Serie zu digitalen Trends 2023. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu Trends der digitalen Transformation in einer Einführung von Emily Malis Greathouse, Direktorin der Marktforschung, und zusätzlicher Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.

Kosten und Akzeptanz von Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen sind eng miteinander verbunden

Obwohl wir 2022 einen Anstieg der wahrgenommenen Preise für die Software sahen, entsprach dies den wahrgenommenen Preiserhöhungen, die wir in allen über 2000 Kategorien von G2 beobachteten. Mit benutzerfreundlicheren Funktionen und Low-Code-Fähigkeiten, die KI-Superkräfte für Nicht-Datenwissenschaftler bringen, wird die erhöhte Akzeptanz zu höherer Nachfrage, verstärktem Wettbewerb und niedrigeren Preisen führen.

G2-Daten heben steigende Softwarekosten hervor

Es ist nicht nur die Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen-Kategorie auf G2, die steigende Preise auf G2 sieht. Wie Abbildung 1 zeigt, nehmen Rezensenten auf G2 Software im Durchschnitt als teurer im Jahr 2022 wahr als im Jahr 2021. Insgesamt stellen Rezensenten fest, dass Software im Jahr 2022 um 10 % teurer erscheint als im Jahr 2021.

Abbildung 1: Wahrgenommene Preise für DSML und Gesamtdurchschnitt über Kategorien

Was können wir aus dieser Metrik ableiten? Zwei schlüssige und kohärente Geschichten können erzählt werden:

• Käufer haben weniger Geld auszugeben. Da ihre Geldbörsen enger sind und sie ihre Brieftaschen näher an der Brust halten, erscheint Software teurer, da sie sich nicht leisten können, so viel auszugeben.
• Verkäufer mussten die Kosten ihrer Produkte erhöhen. Wie wir alle im Supermarkt bei Haushaltsartikeln gesehen haben, trotzen Softwareverkäufer dem finanziellen Sturm und erhöhen die Preise, um über Wasser zu bleiben.

Ob einer der oben genannten Punkte oder eine Kombination aus beiden die richtige Antwort ist, eines bleibt konstant: Seit dem zweiten Quartal 2022 liegen DSML-Plattformen über dem Durchschnitt in Bezug auf die Preisgestaltung. Mit anderen Worten, sie werden als teurer wahrgenommen als die durchschnittliche Software. 

Die Akzeptanz steigt ebenfalls, aber warum?

Trotz steigender (wahrgenommener) Preise steigt die Akzeptanz, wie in Abbildung 2 gezeigt.

Abbildung 2: Akzeptanz und durchschnittlicher ROI für DSML-Plattformen

Wie aus den Daten ersichtlich ist, verzeichneten Nutzer von DSML-Plattformen im Jahr 2020 Rekordakzeptanzraten, wobei Rezensenten feststellten, dass 45 % ihrer Nutzer die Technologie annahmen. Obwohl es 2022 einen Rückgang gab, steigt die Akzeptanz wieder an, mit aktuellen Raten von 41 % im Jahr 2022. In den letzten Jahren hat diese Software im Vergleich zu anderen Softwarekategorien deutlich weniger Akzeptanz gesehen, wobei die Gesamtakzeptanzrate über Kategorien hinweg näher bei 70 % liegt.

Was klar ist, ist, dass mit einem schnelleren ROI die Benutzerakzeptanz steigt. Wir prognostizieren, dass die Verkäufer versuchen werden, sich auf einen schnelleren ROI zu konzentrieren, um die Benutzerakzeptanz zu verbessern. Dies wird wiederum zu einer niedrigeren wahrgenommenen Preisgestaltung führen, da sich die Technologie im Unternehmen verbreiten wird und der wahrgenommene Wert höher sein wird. Infolgedessen werden Unternehmen denken, dass sie mehr für ihr Geld bekommen, selbst wenn die Preise gleich bleiben. Allerdings werden die Preise wahrscheinlich auch sinken, da der Wettbewerb zwischen den Verkäufern, die um dieses Geschäft konkurrieren, zunimmt.

Abbildung 3: Benutzerfreundlichkeitsbewertung für DSML-Plattformen

Wie wird die Akzeptanz in die Höhe schnellen, die Zeit bis zum ROI drastisch sinken und die Preise fallen? Der Schlüssel wird darin liegen, benutzerfreundlichere Lösungen bereitzustellen, die sich bereits in ihrer Entstehungsphase befinden. Wie Abbildung 3 zeigt, bewerten Benutzer DSML-Plattformen seit einigen Jahren als relativ benutzerfreundlich, mit einer Bewertung von etwa 6,4/7.

Mehr Unternehmen werden die Macht der KI entdecken

Wir sehen den Beginn von Low-Code- und No-Code-KI-Lösungen, bei denen weniger technische Geschäftsanwender die Macht der KI entfesseln können, um Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und robuste Vorhersagen damit zu treffen.  Da die Tools günstiger werden und die Akzeptanz steigt, können mehr Datenbegeisterte an Data-Science-Projekten teilnehmen, wodurch KI-Projekte kollaborativer und mit breiterer Unterstützung im Unternehmen erfolgreicher werden.

Da Unternehmen weiterhin verstehen, wie mächtig diese Technologie ist und welche vielfältigen Anwendungsfälle sie hat, werden sie sie in jede ihrer Geschäftseinheiten bringen. Diese erhöhte Akzeptanz innerhalb der Unternehmen wird zu einer breiteren Branchenakzeptanz und großer Innovation führen. Es wird oft gesagt: „Wissen ist Macht.“ Ich sage: „Wissen ist Geschäft.“

Bearbeitet von Jigmee Bhutia