Ein umfassender Leitfaden zur App-Entwicklung mit maschinellem Lernen

Wusstest du, dass Machine Learning nach wie vor den größten Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ausmacht? Laut Statista wird ML, obwohl es der einfachste Bestandteil von KI ist, im Jahr 2025 voraussichtlich einen Marktwert von 105,45 Milliarden US-Dollar erreichen. Warum?

Automatische Antworten auf Fragen, automatisierter Aktienhandel, Computer Vision, Empfehlungssysteme und Kundenservice sind einige Beispiele, die ohne Machine Learning nie möglich gewesen wären.

Im Jahr 2025 wird der Einsatz von Machine-Learning-Entwicklungsdiensten es Unternehmen ermöglichen, elegantere, personalisiertere und anpassungsfähigere Lösungen zu schaffen. ML hilft dabei, komplexe Prozesse zu automatisieren, die Prognosegenauigkeit zu verbessern und die Wahrnehmung von Softwareprodukten zu optimieren.

In diesem Leitfaden führen wir dich durch den gesamten Prozess der Erstellung solcher Anwendungen – von der Entscheidung, was deine App leisten soll, bis hin zur tatsächlichen Veröffentlichung in der realen Welt.

Was ist Machine Learning?

Allgemein ist Machine Learning (ML) eine Form der Künstlichen Intelligenz, die darauf abzielt, verschiedene Abläufe mithilfe einfacher Programme zu automatisieren. Dabei werden Datensätze verwendet, um empfangene Informationen zu kategorisieren und je nach diesen begrenzten Kategorisierungen Lösungen bereitzustellen.

Arten von Machine Learning

Machine Learning wird in drei Typen unterteilt: überwachtes Lernen (supervised), unüberwachtes Lernen (unsupervised) und teilüberwachtes Lernen (semi-supervised).

Überwachtes Lernen verwendet gelabelte Datensätze, um neue Informationen zu kennzeichnen und ihre Nutzung menschlicher und verständlicher zu machen – zum Beispiel das automatische Sortieren von E-Mails als Spam oder legitime Nachrichten.

Unüberwachtes Lernen nutzt ungelabelte Datensätze, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede in Datenbeständen zu erkennen. Ein Beispiel dafür ist die Segmentierung von Kunden in Gruppen basierend auf ihren Interessen.

Teilüberwachtes Machine Learning kombiniert beide Ansätze und ermöglicht es, speziell gelabelte Daten zur Klassifizierung von ungelabelten Daten heranzuziehen.

Was ist eine Machine-Learning-App?

Eine Machine-Learning-App ist eine Art von Anwendung, die aus Daten lernen und im Laufe der Zeit intelligenter werden kann – ohne dass sie für alle Regeln explizit programmiert werden muss. Anstatt nur den gegebenen Anweisungen zu folgen, lernt sie aus Mustern in den Daten und trifft eigene Entscheidungen oder erstellt Vorhersagen.

Im Gegensatz zu klassischen Apps, die immer auf dieselbe Weise reagieren, können sich Machine-Learning-Anwendungen weiterentwickeln und verbessern, je mehr sie lernen.

Hauptmerkmale von ML-Apps:

• Datengetriebenes Handeln: Die App nutzt vorhandene oder vergangene Informationen, um zu funktionieren und sich weiterzuentwickeln.
  
• Flexibilität: ML-Modelle reifen, je mehr Daten sie erhalten.
  
• Prognosefähigkeit: Die App sagt Ergebnisse, Nutzerverhalten oder Tendenzen voraus.
  
• Automatisierung: Viele Entscheidungsprozesse laufen automatisch ohne menschliches Eingreifen ab.
  

Bekannte Beispiele:

• Netflix oder YouTube: Empfehlen Videos basierend auf deinem bisherigen Sehverhalten.
  
• Google Maps: Sagt Verkehrslagen voraus und schlägt optimale Routen vor.
  
• Grammarly: Erkennt Grammatik- und Stilprobleme mittels NLP (Natural Language Processing).
  
• Face ID: Erkennt Nutzer durch Deep-Learning-gestützte Gesichtserkennung.

Maschinelles Lernen vs. traditionelle (regelbasierte) Anwendungen

Warum eine Machine-Learning-App entwickeln?

Die Entwicklung einer App mit Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, Software zu „intellektualisieren“ und für Nutzer nützlicher und personalisierter zu gestalten.

Anstatt für alle gleich zu funktionieren, können ML-Apps aus Informationen lernen und ihr Verhalten an individuelle Bedürfnisse anpassen oder bessere Entscheidungen treffen. Die wichtigsten Gründe, Machine Learning in deiner App einzusetzen, sind:

• Personalisierung: ML hilft Apps dabei, Inhalte, Produkte oder Funktionen anhand der Vorlieben und des Verhaltens der Nutzer vorzuschlagen – zum Beispiel Serienempfehlungen bei Netflix basierend auf dem individuellen Geschmack.
• Automatisierung: ML kann komplexe Aufgaben wie Kundensupport, Datenanalyse oder sogar Fehlerdiagnosen automatisieren.
• Vorhersagen: ML-Modelle analysieren vergangene Daten und sagen zukünftiges Verhalten oder Ergebnisse voraus. Beispiel: E-Commerce-Apps prognostizieren, was ein Nutzer als Nächstes kaufen wird.
• Erweiterte Nutzungsfunktionen: ML-Apps reagieren intelligenter und relevanter, indem sie aus Nutzerverhalten lernen. Beispielsweise analysieren Tastatur-Apps deine Tippgewohnheiten und schlagen präzisere Wörter vor.
• Wettbewerbsvorteil: Intelligente Funktionen auf ML-Basis können deine App von anderen abheben und die Nutzerbindung deutlich erhöhen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Je größer die Nutzerbasis deiner App, desto mehr Daten werden gesammelt – und ML nutzt diese, um mit der Zeit immer besser zu werden.

Im Kern ermöglicht Machine Learning Anwendungen, die nicht nur funktionieren, sondern auch intelligent sind – sie lernen, erkennen Bedürfnisse und bieten ein besseres Gesamterlebnis.

Branchenanwendungen von Machine-Learning-Apps

In einer Umfrage unter Marketingexperten weltweit im März 2023 gaben 84 % der Befragten an, dass die praktischste Anwendung von KI und ML darin besteht, Webinhalte besser auf die Suchintention der Nutzer abzustimmen.

Da Machine Learning jedoch aus Erfahrung lernt und sich an das Nutzerverhalten anpasst, gibt es zahlreiche Anwendungsbereiche in verschiedensten Branchen.

Zu Beginn: im medizinischen Bereich unterstützt Machine Learning Ärztinnen, Ärzte und Patienten bei der Analyse von Fällen und fundierteren Entscheidungen. Manche Programme können etwa Hautbilder auswerten und frühzeitig Anzeichen von Hautkrebs erkennen.

Andere lesen die Krankengeschichte eines Patienten und schlagen personalisierte Behandlungspläne vor. Das spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht auch präzisere Diagnosen und eine bessere Versorgung.

Im Finanzwesen stärkt ML die Sicherheit, indem verdächtige Kontoaktivitäten erkannt und Nutzer frühzeitig über potenziellen Betrug informiert werden.

So zählt JPMorgan Chase zu den ersten Finanzgiganten, die Machine Learning breitflächig in verschiedenen Geschäftsbereichen einsetzen. Im Jahr 2024 führten sie eine LLM-Suite für die Mehrheit ihrer Mitarbeitenden ein, mit der sich betrügerische Aktivitäten erkennen und Kunden der Chase Bank betreuen lassen.

Im E-Commerce und Einzelhandel hilft ML, maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu schaffen – etwa durch Produktempfehlungen basierend auf Kauf- und Surfverhalten sowie durch die Optimierung von Preisen und Lagerbeständen.

Taco Bell war das erste Restaurant, das seinen Kunden erlaubte, direkt per KI zu bestellen. Der sogenannte Tacobot funktioniert über Slack und macht es einfach, Bestellungen einzugeben.

Logistik- und Transportlösungen nutzen ML, um die kürzesten Lieferwege zu finden und vorherzusagen, wann Fahrzeuge gewartet werden müssen. Musik- und Videostreamingdienste wie Netflix und Spotify verlassen sich auf ML, um relevante Empfehlungen auszusprechen und die Nutzerbindung zu steigern.

In der Fertigung kann Machine Learning potenzielle Gerätefehler oder Produktmängel erkennen, noch bevor sie auftreten. Und schließlich setzt die Immobilienbranche ML ein, um Nutzern passende Immobilien vorzuschlagen und zukünftige Preise vorherzusagen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Entwicklung einer Machine-Learning-App

Die Entwicklung einer Anwendung auf Basis von Machine Learning ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung, zumindest ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise, eine Wirtschaftlichkeitsbewertung und vieles mehr erfordert.

Wichtig ist jedoch: Der Prozess ist nicht chaotisch, sondern lässt sich in gut strukturierte und umsetzbare Schritte unterteilen.

Schritt 1: Verstehe das Problem, das du lösen willst

Bevor du etwas entwickelst, musst du genau klären, was deine App leisten soll – und warum Machine Learning dafür die optimale Lösung ist.

Frage dich:

• Welches Problem lösen wir?
  
• Kann Machine Learning diese Aufgabe besser erfüllen als eine klassische App?
  

Beispiel: Du willst eine Shopping-App entwickeln, die Produkte auf Basis persönlicher Vorlieben empfiehlt. Perfekter Einsatz für Machine Learning.

Schritt 2: Daten vorbereiten und sammeln

Machine-Learning-Apps lernen aus Daten. Deshalb brauchst du qualitativ hochwertige Daten als Grundlage:

• Daten sammeln – aus deiner Anwendung, von Nutzern, APIs oder öffentlichen Quellen.
  
• Bereinigen – Fehler, Duplikate und fehlende Werte entfernen.
  
• Aufbereiten – falls nötig in numerische Werte umwandeln und in Trainings- und Testdatensätze aufteilen.
  

Beispiel: Du entwickelst eine Fitness-App mit Workouts. Deine Daten könnten Alter, Gewicht, Ziele und bisherige Trainingseinheiten umfassen.

Schritt 3: Team aufbauen oder Partner beauftragen

In der Regel hast du zwei Möglichkeiten: ein eigenes Produktteam aufbauen (falls nicht vorhanden) oder ein externes Softwareentwicklungsunternehmen beauftragen.

Wenn ein eigenes IT-Team nicht im Budget liegt, ist die Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Unternehmen oft die effizienteste und stressfreiste Lösung.

• Das passende Modell für deine App auswählen

Das Entwicklerteam prüft deine Idee und wählt das passende ML-Modell:

• Klassifikation – zum Sortieren in Kategorien (z. B. Spam vs. Nicht-Spam).
  
• Regression – zur Vorhersage von Zahlen (z. B. Umsatzprognosen).
  
• Clustering – zum Gruppieren von Nutzern oder Produkten in Typen.
  
• Deep Learning – für komplexe Aufgaben wie Gesichtserkennung oder Sprachanalyse.
  

Wenn zu Beginn unklar ist, welches Modell am besten passt, testen sie zunächst einfache Varianten.

• Modell trainieren und testen

Sobald das Modell feststeht, wird es mit deinen Daten trainiert – also darauf vorbereitet, eigenständig Entscheidungen zu treffen.

Das Team wird:

• Einen Teil der Daten zum Trainieren verwenden.
  
• Den anderen Teil zum Testen nutzen.
  
• Die Genauigkeit prüfen und bei Bedarf verbessern.
  

Wenn das Modell schlecht abschneidet, werden die Daten überarbeitet, das Modell geändert oder andere Methoden ausprobiert.

• Das Modell in die App integrieren

Nach dem Training und Testen muss das Modell in deine App eingebunden werden. Entwickler können:

• Eine API erstellen, über die die App Daten an das Modell sendet und Antworten erhält.
  
• Cloud-Plattformen (wie AWS oder Google Cloud) nutzen, um das Modell online bereitzustellen.
  
• Das Modell direkt in die App einbetten, wenn es auch offline funktionieren soll.
  

Beispiel: Eine Foto-App mit eingebettetem Modell kann Hintergründe entfernen – sogar ohne Internetverbindung.

• Benutzerfreundliches Interface entwickeln

So intelligent das Modell auch ist – ohne eine verständliche und einfache Benutzeroberfläche wird niemand deine App nutzen. Das Team entwirft die UI (User Interface) und verbindet sie im Hintergrund mit dem ML-Modell.

Verwendete Technologien:

• Flutter, Swift, Kotlin – für mobile Apps.
  
• React, Vue – für Webanwendungen.
  

Back-End-Technologien – für die Kommunikation zwischen Modell und App.

Schritt 4: Veröffentlichen und stetig verbessern

Jetzt kannst du deine App veröffentlichen – aber die Arbeit hört hier nicht auf. Machine-Learning-Apps müssen kontinuierlich aktualisiert werden, um präzise zu bleiben.

Nach dem Release solltest du beobachten:

• Wie das Modell performt.
  
• Ob und wie Nutzer die ML-Funktionen verwenden.
  
• Ob sich das Nutzerverhalten verändert und neue Trainingsdaten nötig sind.

So kann deine App kontinuierlich lernen und sich verbessern – genau das erwarten deine Nutzer.

Technologien und Tools für die Entwicklung von Machine-Learning-Apps

Die Qualität eines Softwareprodukts hängt stets direkt von den verwendeten Technologien ab.

Moderne, bewährte Technologien gewährleisten stabile Abläufe, ermöglichen eine schnellere Umsetzung neuer Funktionen und erleichtern die Integration mit anderen Systemen.

Veraltete oder ungeeignete Werkzeuge hingegen führen oft zu technischen Schulden, geringerer Produktivität im Team und einer höheren Fehleranfälligkeit – was sich negativ auf die Qualität und Wettbewerbsfähigkeit des Produkts auswirkt.

Auch wenn du keine tiefgehenden Kenntnisse in Programmiersprachen oder Bibliotheken brauchst, hilft dir ein grundlegendes Verständnis des Tech-Stacks dabei, den Entwicklungsprozess besser zu steuern und die richtigen Partner oder Fachkräfte auszuwählen.

Programmiersprachen

Diese Sprachen werden von Entwicklern genutzt, um sowohl die App als auch das Machine-Learning-Modell zu programmieren.

• Python ist am weitesten verbreitet, da es leicht zu lernen ist und viele Tools zur schnellen Entwicklung von ML-Modellen bietet.
  
• R eignet sich hervorragend für Datenanalysen und das Erstellen von Diagrammen.
  
• JavaScript wird hauptsächlich für Webanwendungen verwendet.
  

Für mobile Apps verwenden Entwickler Java oder Kotlin für Android-Smartphones und Swift für iPhones.

Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken

Diese Tools erleichtern und beschleunigen den Aufbau und das Training von ML-Modellen – ohne bei null beginnen zu müssen.

• TensorFlow und PyTorch sind leistungsstarke Frameworks für komplexe ML-Modelle wie Bild- oder Spracherkennung.
  
• scikit-learn eignet sich für allgemeinere ML-Aufgaben wie Klassifikation oder Regressionsanalysen.
  
• Keras vereinfacht die Erstellung von ML-Modellen durch eine benutzerfreundliche Schnittstelle.
  
• ONNX erleichtert den Austausch von ML-Modellen zwischen verschiedenen Tools und unterstützt flexible Bereitstellung.
  

Cloud-Plattformen

Das Trainieren von ML-Modellen erfordert viel Rechenleistung. Cloud-Plattformen stellen diese Leistung online bereit – ohne dass du teure Hardware anschaffen musst.

• Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure bieten umfassende Dienste zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von ML-Modellen.
  
• Diese Plattformen ermöglichen es auch, deine App bei wachsender Nutzerzahl einfach zu skalieren.

Datentools

Machine Learning basiert auf hochwertigen Daten. Bestimmte Tools helfen Entwicklern, Daten aufzubereiten, zu bereinigen und zu strukturieren.

• Hadoop und Spark werden für die Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt.
  
• Pandas wird verwendet, um Daten in strukturierte Tabellen zu überführen.
  

Jupyter Notebooks ermöglichen es Entwicklern, Code zu schreiben und sofortige Ergebnisse zu sehen – ideal zum Testen von Ideen in Echtzeit.

Tools für Mobile- und Webentwicklung

Nach dem Training des ML-Modells gestalten Entwickler das Frontend – also das, was Nutzer in der App sehen und bedienen.

• Flutter und React Native ermöglichen es, mit nur einer Codebasis Apps für iOS und Android zu entwickeln – das spart Zeit und Ressourcen.
  
• Swift und Kotlin werden für die native Entwicklung von iOS- bzw. Android-Apps genutzt.

Kosten für die Entwicklung einer Machine-Learning-App

Die Kosten für die Entwicklung eines Machine-Learning-Systems liegen typischerweise zwischen 25.000 $ und 300.000 $ oder mehr. Dabei hängt der genaue Preis stark davon ab, was deine App leisten soll, wie „intelligent“ sie sein muss und auf welche Weise sie umgesetzt wird.

Es ist nicht erforderlich, die gesamte Summe sofort zu investieren – zu Beginn sollte man klar zwischen Kernfunktionen und sekundären Features unterscheiden und die App Schritt für Schritt weiterentwickeln.

1. Funktionsumfang

Je mehr Funktionen eine App bietet, desto teurer ist sie in der Regel.

• Eine einfache App, die z. B. nur Artikel empfiehlt, ist schneller und günstiger umzusetzen.
  
• Eine komplexe App, die Bilder analysiert, Sprache versteht oder in Echtzeit reagiert, benötigt mehr Entwicklungszeit, Ressourcen und Budget.
  

Zusätzliche Features wie Push-Benachrichtigungen, Benutzerkonten oder Personalisierung erhöhen die Gesamtkosten weiter.

2. Datenqualität und -verfügbarkeit

ML-Systeme benötigen hochwertige Daten als Grundlage – je besser die Ausgangsdaten, desto kosteneffizienter die Entwicklung.

• Strukturierte, saubere Daten sparen Zeit und Kosten.
  
• Unstrukturierte, unvollständige oder fragmentierte Daten erfordern zusätzlichen Aufwand für Bereinigung und Vorbereitung.
  

Wenn die App Daten vom Nutzer sammelt, müssen zudem Speichersysteme und Wartungslösungen implementiert werden.

3. Typ des Machine-Learning-Modells

Die Art des eingesetzten Modells beeinflusst Aufwand und Preis stark.

• Einfache Modelle reichen für einfache Aufgaben wie Zahlenprognosen oder Kategorisierungen.
  
• Fortgeschrittene Modelle (z. B. Deep Learning für Gesichtserkennung oder NLP) benötigen deutlich mehr Rechenleistung und Entwicklungsaufwand.
  

Wenn die App kontinuierlich aus neuen Daten lernen soll, erhöht das zusätzlich die Komplexität und die Kosten.

4. Entwicklungsteam

Wen du beauftragst, ist genauso entscheidend wie das, was du entwickelst.

• Freelancer oder kleine Teams sind meist günstiger, brauchen aber länger und sind fehleranfälliger.
  
• Etablierte ML-Agenturen kosten mehr, liefern aber schneller, professioneller und mit weniger Risiko.
  

Auch der Standort des Teams beeinflusst das Budget. So ist z. B. die Beauftragung eines US-Teams teurer als die Zusammenarbeit mit einem Osteuropäischen KI-Entwicklungsteam.

5. Infrastruktur & Hosting

ML-Modelle müssen irgendwo ausgeführt und gespeichert werden – in der Regel auf Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure.

Diese Plattformen rechnen auf Basis von Speicherbedarf und Rechenleistung ab – insbesondere beim Training großer Modelle. Auch der Live-Betrieb verursacht monatliche oder jährliche Kosten.

6. Langfristiger Support

Nach dem Launch ist die Arbeit nicht vorbei – ML-Modelle benötigen regelmäßige Updates, Pflege und Nachtrainierung, um relevant und objektiv zu bleiben.

Zusätzlich können Fehlerbehebungen, Feature-Erweiterungen oder Designanpassungen nötig werden.

Faustregel: Plane 15–20 % der Anfangskosten pro Jahr für Wartung und Support ein.

Geschätzte Kosten je nach App-Typ

Wie man Geld spart

Selbst wenn du ein gewisses Budget für die Entwicklung eingeplant hast, solltest du jede Möglichkeit nutzen, Geld zu sparen – natürlich ohne Kompromisse bei der Qualität.

Entwickle ein Minimum Viable Product (MVP)

Beginne nur mit den zentralen Funktionen. Ein MVP ermöglicht es dir, die App-Idee schnell und zu geringeren Kosten zu testen und sie anschließend auf Basis des Nutzerfeedbacks weiterzuentwickeln.

Nutze vorgefertigte ML-Modelle

Du musst nicht immer ein eigenes Modell von Grund auf neu entwickeln. Große Technologieunternehmen wie OpenAI, Google oder Amazon bieten vorgefertigte Modelle für Bildanalyse, Übersetzungen und Chatfunktionen an. Die Nutzung solcher Lösungen kann viel Zeit und Geld sparen.

Arbeite mit einem vertrauenswürdigen Partner

Die Beauftragung eines professionellen Unternehmens für die Entwicklung von ML-Apps mag zunächst teurer erscheinen, aber es hilft dir:

• typische Fehler zu vermeiden
  
• die richtigen Tools auszuwählen
  
• schneller auf den Markt zu kommen

Herausforderungen bei der Entwicklung von Machine-Learning-Apps

Die Entwicklung einer ML-basierten App kann dein Unternehmen erheblich voranbringen. Laut der International Association of Business Analytics Certification (IABAC) birgt sie jedoch auch einige Herausforderungen, auf die du vorbereitet sein solltest.

Zunächst brauchst du die richtigen Daten. ML-Anwendungen lernen aus Daten – wenn diese unstrukturiert, unvollständig oder verzerrt sind, trifft die App mit hoher Wahrscheinlichkeit fehlerhafte Vorhersagen.

Beispiel: Wenn eine medizinische App nur mit Daten einer bestimmten Altersgruppe trainiert wurde, kann sie bei anderen Altersgruppen fehlerhaft arbeiten.

Zweitens musst du den Datenschutz berücksichtigen. Viele Machine-Learning-Projekte verarbeiten kommerzielle oder personenbezogene Informationen – etwa Nutzerverhalten, persönliche Vorlieben oder medizinische Daten. Sie unterliegen strengen Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA, erfordern Zugriffskontrollen und müssen transparent mit Daten umgehen.

Ein weiteres großes Problem ist die Auswahl des richtigen ML-Modells. Wie bereits erwähnt, gibt es viele Modellarten – jedes mit einem bestimmten Anwendungsbereich.

Wenn du das falsche Modell wählst, wird deine App möglicherweise nicht wie erwartet funktionieren. Deshalb testen professionelle ML-Teams in der Regel mehrere Modelle, bevor sie das passende auswählen.

Sobald das Modell gewählt ist, folgt das Training und Finetuning. Dabei erhält das Modell Eingabedaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Aber so einfach ist das nicht. Das Training erfordert Zeit, leistungsstarke Rechenressourcen und meist viele Testläufe, bevor zuverlässige Ergebnisse erzielt werden.

Hinzu kommt: Manche ML-Modelle sind nur schwer zu interpretieren. Sie funktionieren wie eine „Black Box“ – sie liefern Ergebnisse, ohne dass klar ist, wie diese zustande gekommen sind.

Nicht zuletzt erfordern ML-Apps eine kontinuierliche Betreuung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Apps bleiben ML-Modelle nicht automatisch aktuell. Wenn sich Nutzerverhalten oder Markttrends ändern, verliert das Modell an Genauigkeit – dieses Phänomen nennt man „Model Drift“.

Damit deine App dauerhaft nützlich bleibt, musst du das Modell regelmäßig aktualisieren, mit neuen Daten versorgen und seine Leistung im Zeitverlauf überwachen.

Beispiele erfolgreicher Machine-Learning-Apps, an denen du dich bei deiner eigenen Software orientieren kannst

Die genaue Anzahl an Apps, die bereits Machine Learning einsetzen, ist schwer zu beziffern. Der Markt für KI in mobilen Apps wird jedoch voraussichtlich von 21,23 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf rund 354,09 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 anwachsen.

Die zunehmende Zahl solcher Anwendungen sollte dich nicht abschrecken – im Gegenteil: Sie hilft dir, das Verhalten der Konkurrenz zu analysieren und zu erkennen, was Nutzer wirklich wollen.

1. Spotify – Musik, die sich wie für dich gemacht anfühlt

Spotify erkennt, welche Musik Nutzer hören, wie sie das tun und was sie überspringen. Je mehr die Nutzer die App verwenden, desto besser erkennt Spotify ihren Musikgeschmack – und stellt automatisch passende Playlists zusammen.
Pro-Tipp: Machine Learning kann Inhalte so personalisieren, dass der Eindruck entsteht, die App sei individuell für jeden einzelnen Nutzer gemacht.

2. Google Maps – Klügere Routenführung

Google Maps zeigt nicht nur die kürzeste Strecke, sondern prognostiziert auch Staus, Straßensperrungen und Verzögerungen, indem es Millionen von Datenpunkten analysiert. So werden Nutzer schneller ans Ziel geführt.
Pro-Tipp: Wenn deine App mit Bewegung oder Lieferung zu tun hat, kann ML die Routen- und Zeitplanung erheblich verbessern.

3. Amazon – Intelligentes Einkaufen und dynamische Preise

Amazon schlägt Produkte basierend auf bisherigen Such- und Kaufverhalten vor. Gleichzeitig passt es Preise in Echtzeit an – je nach Nachfrage, Verfügbarkeit und Konkurrenzsituation.
Pro-Tipp: In Shopping-Apps kann ML den Umsatz steigern, indem es dem Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Produkt zum passenden Preis anzeigt.

4. Netflix – Inhalte, die du wirklich sehen willst

Netflix analysiert, was Nutzer schauen, wie lange sie dabei bleiben und wann sie abschalten. Anhand dieser Informationen empfiehlt die Plattform passende Filme und Serien.
Pro-Tipp: ML hilft Content-Apps dabei, Nutzer länger zu binden, indem sie ihnen gezielt Inhalte vorschlagen, die ihnen gefallen.

5. Duolingo – Lernen, das sich an jeden Schüler anpasst

Duolingo verfolgt den Lernfortschritt seiner Nutzer und passt die Schwierigkeit der Lektionen individuell an. Wer gute Leistungen zeigt, erhält schwerere Aufgaben, wer Probleme hat, bekommt gezielte Wiederholungen und Übungserinnerungen.

Pro-Tipp: ML kann Lern-Apps verbessern, indem es das Lerntempo individuell anpasst und dadurch nachhaltigere Lernerfolge erzielt.

Wie SCAND als ML-App-Entwicklungsunternehmen beim Aufbau relevanter Anwendungen helfen kann

Die Entwicklung einer App mit Machine Learning erfordert das richtige Zusammenspiel aus Fachwissen, Tools und Erfahrung. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen für eine vertrauenswürdige Entwicklungsfirma wie SCAND.

Wann es sinnvoll ist, die Entwicklung auszulagern

Die Auslagerung deines Projekts spart Zeit, minimiert Risiken und zahlt sich besonders dann aus, wenn:

• du keine internen ML-Experten hast
  
• der Zeitrahmen knapp ist
  
• du Unterstützung in einer bestimmten Branche brauchst (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen, Recht)
  

Allerdings ist nicht jedes Entwicklungsteam gleich. Achte daher auf Folgendes:

• Prüfe frühere Projekte: Hat das Unternehmen bereits ähnliche Apps entwickelt?
  
• Teste die Kommunikation: Gute Partner hören zu, verstehen deine Anforderungen und kommunizieren klar.
  
• Branchenkenntnis: Wenn das Team deinen Sektor versteht, erleichtert das die Umsetzung fachlich passender Komponenten und hilft bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen.
  

Warum SCAND wählen

SCAND ist ein Softwareentwicklungsunternehmen mit über 20 Jahren Erfahrung. Wir haben zahlreiche ML-Apps für Unternehmen aus Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen, Logistik und Tourismus entwickelt, die messbare Ergebnisse liefern. Unser Team verfügt über fundiertes Wissen in Machine Learning und arbeitet mit führenden Technologien wie TensorFlow, PyTorch, AWS und Google Cloud.

Wir übernehmen den gesamten Entwicklungsprozess – von der Konzeption und Datenaufbereitung über das Training der ML-Modelle und die App-Entwicklung bis hin zur langfristigen Wartung. Dabei legen wir großen Wert auf klare Kommunikation und stimmen uns eng mit deinem Team ab, um eine Lösung zu schaffen, die exakt deinen Anforderungen entspricht.

Einige unserer ML-basierten Lösungen:

• KI-gestütztes Tool zur Quellcode-Dokumentation
  Diese Software analysiert Quellcode mithilfe moderner NLP-Modelle und erstellt automatisch verständliche Dokumentation – das spart Entwicklerzeit und erleichtert das Onboarding technischer Teams.
  
• KI-basierte Routenoptimierung für die Logistik
  Eine smarte Lösung zur Optimierung von Lieferwegen auf Basis von Live-Daten wie Verkehr, Wetter und Paketlast – Unternehmen profitieren von reduzierten Kosten und verbesserter Termintreue.
  
• Intelligente Reisesuchplattform
  Mit Hilfe von ML-Algorithmen und Natural Language Processing erhalten Nutzer personalisierte Reiseempfehlungen – basierend auf Absicht, Standort und Suchverhalten.
  

Mit SCAND bekommst du nicht nur einen Technologieanbieter, sondern einen Entwicklungspartner, der versteht, wie man KI in praxisnahe, maßgeschneiderte Lösungen für deine Geschäftsziele verwandelt.

Die Rolle von MLOps bei der Entwicklung von ML-Anwendungen

MLOps steht für Machine Learning Operations – also DevOps für Machine-Learning-Projekte. Es unterstützt Teams dabei, den gesamten Lebenszyklus eines ML-Modells effizient zu verwalten: von der Erstellung und dem Testen über die Bereitstellung bis hin zur Wartung im Produktiveinsatz.

Je größer ML-Projekte werden, desto komplexer sind sie. Du musst große Datenmengen organisieren, Modelle trainieren, deren Leistung überwachen und sicherstellen, dass in Produktion alles wie erwartet funktioniert. Genau hier kommt MLOps ins Spiel.

Ohne MLOps können ML-Projekte schnell chaotisch werden. Typische Probleme:

• Daten- oder Modellversionen gehen verloren
  
• Schwierigkeiten bei der Überführung vom Test- zum Produktivsystem
  
• Bugs oder Leistungsprobleme bleiben nach dem Deployment unbemerkt
  

Mit einem strukturierten MLOps-Ansatz kannst du hingegen:

• Workflows automatisieren – von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung
  
• Experimente und Modelle nachverfolgen – wissen, was funktioniert und warum
  
• Live-Modelle überwachen – Fehler oder Leistungsverluste frühzeitig erkennen
  
• Skalieren mit Leichtigkeit – Bereitstellung in der Cloud oder am Edge
  
• Konsistenz gewährleisten – über Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen hinweg
  

Zentrale MLOps-Tools und Best Practices

MLOps ist kein einzelnes Tool, sondern ein Baukasten aus Methoden und Plattformen, die gemeinsam eingesetzt werden:

• Versionierung von Daten und Modellen (z. B. DVC, MLflow)
  
• CI/CD-Pipelines für ML-Apps (z. B. Jenkins, GitHub Actions, Kubeflow)
  
• Modellüberwachung zur Leistungsanalyse (z. B. Evidently, Seldon)
  
• Automatisches Retraining, wenn sich Daten ändern oder die Leistung abnimmt
  

Bei SCAND setzen wir bewährte MLOps-Praktiken ein, um ML-Apps zu liefern, die nicht nur intelligent, sondern auch verlässlich, skalierbar und produktionsreif sind. So stellen wir sicher, dass deine Modelle einfach aktualisierbar, testbar und einsatzbereit bleiben – auch dann, wenn dein Unternehmen wächst.

Verantwortungsvolle KI und ethische Überlegungen

Da Machine Learning zunehmend in Apps und Tools integriert wird, ist es wichtig, nicht nur darüber nachzudenken, was die Technologie kann, sondern auch, wie sie Menschen beeinflusst. Hier kommt der Begriff Responsible AI ins Spiel – die Idee, dass KI fair, unvoreingenommen und vertrauenswürdig eingesetzt werden muss.

Eine der größten Herausforderungen bei ML-Algorithmen ist die Vermeidung von Verzerrungen. Da Modelle aus vorhandenen Daten lernen, übernehmen sie manchmal ungerechte Muster – zum Beispiel die Bevorzugung bestimmter Gruppen. Deshalb ist es entscheidend, mit ausgewogenen Daten zu arbeiten und Modelle regelmäßig zu testen, um Fairness sicherzustellen.

Ebenso wichtig ist Transparenz. Nutzer und Unternehmen wollen nachvollziehen können, wie Entscheidungen zustande kommen – vor allem in sensiblen Bereichen.

Datenschutz geht mit Transparenz Hand in Hand. Viele ML-Apps arbeiten mit sensiblen oder personenbezogenen Daten. Daher ist es unerlässlich, Nutzerzustimmungen einzuholen, Daten sicher zu speichern und Datenschutzgesetze wie die DSGVO zu befolgen.

Auch Sicherheit darf nicht vernachlässigt werden. Ohne ausreichenden Schutz können Modelle oder Daten von Dritten missbraucht oder gehackt werden. Entwickler müssen mögliche Risiken durchdenken und Schutzmaßnahmen ergreifen.

Nicht zuletzt spielt auch der Umweltschutz eine Rolle. Das Trainieren großer ML-Modelle erfordert viel Rechenleistung und Energie. Deshalb sollte man auf ressourcenschonende Tools und Cloud-Plattformen setzen, um die Auswirkungen zu reduzieren.

Techniken zur Leistungsoptimierung

Im Allgemeinen sorgt Leistungsoptimierung dafür, dass eine Anwendung schneller reagiert, weniger Ressourcen benötigt und auch dann stabil und effizient bleibt, wenn viele Nutzer sie gleichzeitig verwenden.

Es gibt mehrere Maßnahmen, mit denen du die Leistung deiner App verbessern kannst. Die Vereinfachung des Modells ist dabei besonders wirkungsvoll. Das bedeutet, unnötige Komponenten zu entfernen oder einfachere Berechnungen zu verwenden, wodurch das Modell leichter und schneller wird – bei gleichbleibender Genauigkeit.

Ein weiterer essenzieller Schritt ist die Aufbereitung deiner Daten. Sie umfasst das Glätten und Ersetzen fehlender Werte, sodass das Modell besser lernen und präzisere Vorhersagen treffen kann, ohne an Geschwindigkeit einzubüßen.

Die Nutzung leistungsstarker Hardware wie GPUs (Grafikkarten) oder TPUs (spezielle Prozessoren für Machine Learning) über Cloud-Dienste beschleunigt sowohl das Training des Modells als auch die spätere Ausführung von Vorhersagen erheblich.

Du kannst außerdem Zeit sparen, indem du Ergebnisse, die sich selten ändern, zwischenspeicherst (Caching) und mehrere Anfragen gleichzeitig verarbeitest (Batching). Das entlastet den Server und reduziert Rechenaufwand.

Es ist auch sinnvoll, die Leistung deines Modells regelmäßig zu überwachen, da sich die reale Welt ständig weiterentwickelt. Wenn das Modell beginnt, Fehler zu machen, hilft ein erneutes Training mit aktuellen Daten dabei, die Genauigkeit wiederherzustellen.

Und schließlich: Für Apps, die in Echtzeit reagieren müssen – etwa Sprachverarbeitung oder Bildbearbeitung – lohnt es sich, das Modell direkt auf dem Gerät des Nutzers laufen zu lassen (Edge Deployment). So entfällt die Verzögerung durch den Datenaustausch mit der Cloud.

Zusammenfassend sind dies die wichtigsten Strategien zur Optimierung der Leistung deiner ML-App:

• Modellvereinfachung: Das Modell kleiner und schneller machen, ohne an Genauigkeit zu verlieren.
  
• Algorithmusauswahl: Den besten Algorithmus für deine spezifische Aufgabe wählen.
  
• Datenaufbereitung: Daten bereinigen und korrigieren, damit das Modell effektiv lernen kann.
  
• Nutzung leistungsstarker Hardware: Das Modell auf GPUs oder TPUs ausführen, um Prozesse zu beschleunigen.
  
• Caching und Batching: Wiederkehrende Ergebnisse zwischenspeichern und mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten.
  
• Überwachung und Nachtraining: Die Leistung beobachten und das Modell bei Bedarf aktualisieren.
  
• Edge Deployment: Das Modell direkt auf dem Endgerät ausführen, um Reaktionszeiten zu minimieren.

Optimierungsstrategien nach dem Launch

Die Veröffentlichung deiner Machine-Learning-App ist nur der Anfang. Sobald deine App live ist, ist es wichtig, sie kontinuierlich weiterzuentwickeln, damit sie für die Nutzer auch langfristig nützlich bleibt. Diese fortlaufende Arbeit wird als Post-Launch-Optimierung bezeichnet.

Eine der wichtigsten Strategien besteht darin, die Leistung deiner App regelmäßig zu überwachen. Beobachte, wie zuverlässig der Machine-Learning-Algorithmus Vorhersagen trifft und ob die Nutzer mit der Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit der App zufrieden sind.

Stellst du fest, dass die Genauigkeit des Modells abnimmt oder Nutzer Verzögerungen bemerken, solltest du sofort entsprechende Maßnahmen einleiten.

Ein weiterer entscheidender Schritt ist das Sammeln von Nutzerfeedback. Höre darauf, was die Nutzer über Fehler, unklare Funktionen oder fehlende Features sagen. Dieses Feedback hilft dir dabei, gezielt die Updates zu priorisieren, die die Nutzererfahrung wirklich verbessern.

Außerdem solltest du das Nutzungsverhalten analysieren. So erkennst du, welche Funktionen am häufigsten verwendet werden – und welche kaum eine Rolle spielen. Dadurch kannst du deine Entwicklungsressourcen dort einsetzen, wo sie den größten Einfluss haben.

Künftige Trends in der Entwicklung von Machine-Learning-Apps

Laut Statista wird das Marktvolumen im Bereich Machine Learning innerhalb des KI-Marktes zwischen 2025 und 2031 kontinuierlich wachsen. Bedeutet das, dass neue Trends und Innovationen die App-Entwicklung beeinflussen werden? Ganz klar: Ja.

Zunächst ist ein deutlicher Trend zu Edge AI erkennbar. Einfach ausgedrückt bedeutet das, dass ML-Modelle direkt auf Smartphones oder Wearables laufen – anstatt ausschließlich über Cloud-Server. Dadurch können Apps schneller arbeiten und auch ohne Internetverbindung funktionieren.

Ein weiterer möglicher Trend sind AutoML-Tools. Wie der Name schon sagt, bringen sie einen hohen Grad an Automatisierung mit sich. Sie helfen Entwicklern, Modelle mit weniger Aufwand zu erstellen oder intelligente Funktionen auch dann umzusetzen, wenn sie weniger KI-Vorkenntnisse haben.

Ebenso dürfen wir mit der verstärkten Entwicklung von Explainable AI (XAI) rechnen – also erklärbarer KI. Laut IBM hilft XAI dabei, ein KI-Modell, dessen Wirkungsweise, erwartete Ergebnisse und mögliche Verzerrungen verständlich zu machen. Das sorgt für mehr Transparenz und Vertrauen bei Nutzern und Unternehmen.

Nicht zuletzt ist auch die Nutzung von synthetischen Daten ein aufkommender Trend. Statt mühsam große Mengen realer Daten zu sammeln, können Entwickler künftig realitätsnahe Trainingsdaten mithilfe von KI generieren – besonders hilfreich in datensensiblen Bereichen oder bei begrenztem Datenzugang.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist eine Machine-Learning-App?

Einfach ausgedrückt ist eine Machine-Learning-App eine Softwareanwendung, die künstliche Intelligenz nutzt, um aus Daten zu lernen und daraus Urteile, Entscheidungen oder Prognosen zu treffen – ohne für jeden Einzelfall manuell programmiert zu sein.

Worin unterscheidet sich eine ML-App von einer klassischen App?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Apps mit fest definierten Regeln lernen ML-Apps Muster in den Daten, um ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern. Um zuverlässige Resultate zu erzielen, müssen Daten gesammelt und vorverarbeitet, das passende Modell ausgewählt, trainiert und regelmäßig optimiert werden

Lohnt es sich, in die Entwicklung von ML-Apps einzusteigen? Und ist das nachhaltig?

Ja, ML ist ein äußerst vielversprechender Bereich mit Anwendungen in zahlreichen Branchen. Laut Statista wird der Machine-Learning-Markt allein in diesem Jahr etwa 105 Milliarden US-Dollar erreichen – ein deutlicher Beweis für das langfristige Potenzial.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um eine ML-App zu entwickeln?

Grundkenntnisse in der Programmierung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Es gibt heute No-Code- und Low-Code-Plattformen sowie professionelle Agenturen, die die Entwicklung für dich übernehmen. Wenn du keine technischen Kenntnisse hast, ist ein erfahrenes Entwicklerteam die beste Wahl.

Können Machine-Learning-Apps offline verwendet werden?

Ja, kleine Modelle lassen sich direkt in der App integrieren und somit offline ausführen. Größere Modelle benötigen meist eine Verbindung zu Cloud-Servern, auf denen die Berechnungen durchgeführt werden.

Was ist MLOps und warum ist es wichtig?

MLOps steht für „Machine Learning Operations“ und umfasst Best Practices für das Monitoring, Aktualisieren und Bereitstellen von ML-Modellen. Es sorgt dafür, dass deine App langfristig skalierbar, stabil und wartbar bleibt.

Wie lange dauert die Entwicklung einer ML-App?

Der Zeitrahmen hängt stark vom Projektumfang ab: Bei einfachen Anwendungen reichen einige Monate, bei komplexen Projekten kann es ein halbes Jahr oder länger dauern.

Wie viel kostet die Entwicklung einer ML-App?

Die Kosten variieren je nach Funktionsumfang, Teamstandort und Verfügbarkeit. In der Regel bewegen sich die Preise zwischen mehreren Zehntausend und mehreren Hunderttausend US-Dollar.

Wie finde ich den richtigen Outsourcing-Partner für meine ML-App?

Achte auf Unternehmen mit nachweislicher ML-Expertise, Branchenerfahrung, guten Referenzen, klarer Kommunikation und Verständnis für deine spezifische Industrie.

Wie halte ich meine ML-App ethisch und datenschutzkonform?

Nutze verantwortungsvolle KI-Praktiken, sei transparent im Umgang mit Daten, speichere Nutzerdaten sicher, achte auf fair trainierte Modelle ohne Verzerrungen und halte alle geltenden Gesetze und Vorschriften ein.