Mercado de aprendizado de máquina

Tamanho do mercado de aprendizado de máquina

O tamanho do mercado global de aprendizado de máquina foi avaliado em US $ 26,06 bilhões em 2023 e deve crescer de US $ 35,44 bilhões em 2024 para US $ 328,89 bilhões em 2031, exibindo um CAGR de 37,47% durante o período de previsão. Os avanços na computação em nuvem e proliferação de big data estão promovendo o crescimento do mercado.

No escopo do trabalho, o relatório inclui serviços oferecidos por empresas como Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.Ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS Institute Inc., SAP SE e outros.

O surgimento de soluções de segurança cibernética movidas a IA representa uma oportunidade significativa para o desenvolvimento do mercado de aprendizado de máquina. À medida que as ameaças cibernéticas se tornam mais sofisticadas, as medidas de segurança tradicionais estão se tornando cada vez mais inadequadas.

A IA tem o potencial de revolucionar a segurança cibernética, permitindo o desenvolvimento de soluções avançadas que podem prever, detectar e responder a ameaças em tempo real. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar vastas quantidades de dados para identificar padrões e anomalias indicativas de atividade maliciosa, aumentando assim a capacidade de evitar ataques antes que eles ocorram.

• Em setembro de 2024, a Tata Consultancy Services expandiu sua parceria com o Google Cloud para introduzir duas novas soluções de segurança cibernética, com o objetivo de melhorar a resiliência cibernética corporativa. Essa colaboração aproveita a IA, o aprendizado de máquina e a automação para monitorar continuamente os riscos, identificar desvios e recomendar ações corretivas, capacitar empresas com inovações avançadas de segurança cibernética focada em domínio.

Além disso, os sistemas movidos a IA podem se adaptar a novas ameaças aprendendo continuamente com os incidentes passados, tornando-os mais eficazes ao longo do tempo. Essa capacidade é particularmente valiosa para defender ataques de dia zero e outras ameaças emergentes que os sistemas de segurança tradicionais ainda não identificaram.

A crescente dependência da segurança cibernética orientada à IA entre os setores, incluindo finanças e assistência médica, para proteger dados confidenciais e garantir que a continuidade dos negócios apresente oportunidades significativas para o progresso do mercado. Além disso, prevê-se que a crescente demanda por medidas robustas de segurança cibernética aumente o desenvolvimento e a implantação de soluções movidas a IA.

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (AI) que permite que as máquinas aprendam com os dados e aprimorem seu desempenho ao longo do tempo. Envolve o uso de algoritmos para analisar dados, reconhecer padrões e fazer previsões ou decisões com base nessas informações. Pode ser implantado de várias maneiras entre empresas e indústrias.

Nas empresas, o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar os processos de tomada de decisão, automatizar tarefas repetitivas e personalizar as interações do cliente.Por exemplo, no marketing, os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar o comportamento do cliente para prever compras futuras e personalizar estratégias de marketing de acordo.

Em indústrias como saúde, finanças e fabricação, o aprendizado de máquina pode ser implantado para otimizar operações, prever falhas de equipamentos e melhorar os resultados dos pacientes por meio de análises preditivas. A implantação do aprendizado de máquina nesses setores pode resultar em maior eficiência, economia de custos e capacidade de inovar em um ritmo mais rápido.

Além disso, a disponibilidade de dados aumenta, os modelos de aprendizado de máquina podem ser continuamente refinados para melhorar sua precisão e eficácia. A versatilidade e o potencial do aprendizado de máquina o tornam um componente crítico na transformação digital de empresas e indústrias em todo o mundo.

Revisão do analista

O mercado de aprendizado de máquina está passando por um crescimento robusto, principalmente devido a avanços tecnológicos, à proliferação de dados e ao aumento da demanda em vários setores. Os principais participantes do mercado estão se posicionando estrategicamente para capitalizar essas tendências através da promoção da inovação, formando parcerias e aumentando os investimentos em pesquisa e desenvolvimento.

As empresas estão se concentrando no desenvolvimento de plataformas escaláveis ​​de aprendizado de máquina que atendam às diversas necessidades de diferentes indústrias, incluindo assistência médica, finanças, varejo e manufatura. Essas plataformas oferecem soluções de ponta a ponta que simplificam a implantação de modelos de aprendizado de máquina, tornando-os acessíveis a empresas com níveis variados de especialização.

Além disso, a importância dos serviços de aprendizado de máquina baseados em nuvem está crescendo, pois eles permitem que as empresas aproveitem os recursos robustos de computação sem investimentos significativos de infraestrutura inicial.

• Por exemplo, em setembro de 2023, a Merck anunciou colaborações estratégicas com a Benevolentai e a Exscientia, ambas com sede no Reino Unido, para utilizar as tecnologias de design e descoberta de medicamentos orientadas pela IA. Essas parcerias visam produzir novos candidatos a medicamentos com o potencial de primeira e melhor categoria em oncologia, neurologia e imunologia, promovendo a pesquisa e o desenvolvimento da Merck nessas áreas terapêuticas críticas.

O crescimento do mercado de aprendizado de máquina é ainda mais suportado pela crescente integração do aprendizado de máquina com outras tecnologias emergentes, como computação de borda, Internet das Coisas (IoT) eBlockchain. Essa integração cria novas oportunidades de inovação e expansão, principalmente em áreas como sistemas autônomos, cidades inteligentes e medicina personalizada.

No entanto, para manter sua vantagem competitiva, as empresas devem abordar a privacidade de dados, a IA ética e a lacuna de habilidades na força de trabalho. Garantir a conformidade com os regulamentos de proteção de dados e desenvolver modelos de IA explicáveis ​​que podem ser confiáveis ​​pelos usuários estão se tornando considerações críticas.

Além disso, as empresas precisam investir no aumento da força de trabalho e na construção de um pipeline de talentos para atender à crescente demanda por conhecimentos de aprendizado de máquina. À medida que o mercado evolui, é essencial para os principais atores navegar nesses desafios, estimulando o crescimento e promovendo a inovação no cenário de aprendizado de máquina.

Fatores de crescimento do mercado de aprendizado de máquina

Os avanços na computação em nuvem estão apoiando o principal fator de motorista do mercado de aprendizado de máquina. A disponibilidade de recursos escaláveis ​​de computação sob demanda por meio de plataformas em nuvem está removendo as barreiras associadas aos altos custos e complexidade técnica da implantação de modelos de aprendizado de máquina.

Os serviços de computação em nuvem fornecem a infraestrutura necessária, incluindo poderosos recursos de GPUs e vastos de armazenamento, para lidar com os grandes conjuntos de dados e processamento intensivo necessário para tarefas de aprendizado de máquina.

Além disso, essas plataformas oferecem modelos e ferramentas de aprendizado de máquina pré-criados, que simplificam o processo de desenvolvimento e implantação de aplicativos de aprendizado de máquina. Essa acessibilidade permite que empresas de todos os tamanhos utilizem aprendizado de máquina sem investimentos significativos em hardware físico ou experiência especializada.

• Em janeiro de 2023, a IBM e a Intel fortaleceram sua parceria lançando os processadores Intel Xeon de 4ª geração nos servidores IBM Cloud Bare Metal e Virtual. Esses processadores são otimizados para alto desempenho em IA, aprendizado de máquina, análise, nuvem e muito mais, permitindo que as empresas maximizem a eficiência e a escalabilidade.

Além disso, os serviços de aprendizado de máquina baseados em nuvem permitem experimentação e iteração rápidas, essenciais para refinar modelos e melhorar a precisão. As empresas estão usando esses avanços para escalar rapidamente seus esforços de aprendizado de máquina, atender às demandas do mercado e obter uma vantagem competitiva.

A integração do aprendizado de máquina com a computação em nuvem está promovendo a inovação, facilitando a colaboração global e o compartilhamento de recursos entre os desenvolvedores, o que acelera o desenvolvimento de novos aplicativos e soluções. À medida que os avanços da computação em nuvem, é provável que aumente a adoção e o sucesso generalizados do aprendizado de máquina, oferecendo às empresas novas oportunidades e transformando suas operações.

A lacuna de habilidades na experiência em aprendizado de máquina está representando um desafio significativo para as organizações que buscam implementar e escalar suas iniciativas de aprendizado de máquina. À medida que a demanda por recursos de aprendizado de máquina aumenta, há uma escassez de profissionais com as habilidades necessárias para desenvolver, implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz. Essa lacuna está levando a atrasos nas linhas do tempo do projeto, aumento de custos e oportunidades perdidas de inovação.

As empresas estão enfrentando dificuldades no recrutamento de cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outras funções especializadas cruciais para o aprendizado de máquina. A complexidade e a rápida evolução do aprendizado de máquina estão exacerbando esse desafio, exigindo que os profissionais experientes aumentem continuamente o aumento de habilidades atualizadas com novos desenvolvimentos.

Para mitigar esse desafio, as organizações estão investindo em programas de treinamento e desenvolvimento para aumentar sua força de trabalho existente, equipando os funcionários com o atual conhecimento e ferramentas de aprendizado de máquina.

• Por exemplo, em setembro de 2023, a IBM prometeu treinar dois milhões de alunos em IA até 2026, com foco em comunidades sub -representadas. Esse compromisso inclui a expansão das colaborações globais de educação de IA com as universidades, o lançamento de novos cursos generativos de IA através do IBM SkillsBuild e a parceria para entregar treinamento de IA para alunos de adultos, aumentando assim o acesso à educação de IA e a funções técnicas sob demanda.

Parcerias com instituições acadêmicas e plataformas de aprendizado on -line estão sendo estabelecidas para criar programas educacionais personalizados que atendam às necessidades específicas do setor.

Além disso, algumas empresas estão aproveitando as ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina (Automl) que simplificam o processo de construção de modelos, reduzindo assim a dependência de conhecimentos altamente especializados. Abordando a lacuna de habilidades deve permitir que as organizações alavancem o aprendizado de máquina de forma eficaz, promovendo a inovação e mantendo sua vantagem competitiva no mercado.

Tendências do mercado de aprendizado de máquina

A integração da computação de borda está emergindo como um notável mercado de aprendizado de máquina de tendência. A computação de borda envolve o processamento de dados mais próximo da fonte, como dispositivos IoT ou servidores locais, em vez de depender de infraestruturas de nuvem centralizadas.

A integração do aprendizado de máquina na borda permite que as organizações realizem análise de dados em tempo real e tomada de decisão, que são cruciais para abordar as limitações de latência e largura de banda. Essa tendência é particularmente relevante na fabricação, na saúde e nos veículos autônomos, onde idéias e ações imediatas são essenciais para otimizar operações, melhorar a segurança e melhorar os resultados.

• Por exemplo, em abril de 2024, a Dell Technologies expandiu seu ecossistema de parceiros de borda, colaborando com o Hyundai e a Intel para aprimorar a capacidade dos fabricantes de alavancar dados de borda usando a IA. Essa parceria integra as soluções da Hyundai Autoever com o design validado da Dell para a borda de fabricação, fornecendo monitoramento em tempo real, detecção de anomalias e manutenção preditiva para promover otimizações orientadas pela IA nos pisos de fábrica.

Além disso, a implantação do aprendizado de máquina no Edge permite soluções mais eficientes e escaláveis, processando os dados localmente, reduzindo assim a necessidade de comunicação constante com servidores em nuvem. Isso diminui a latência e melhora a privacidade dos dados, pois informações confidenciais podem ser analisadas no local sem serem transmitidas pela rede.

Além disso, os modelos de aprendizado de máquina baseados em arestas estão sendo continuamente refinados e atualizados, garantindo que eles sejam adaptáveis ​​às mudanças de condições e ameaças em evolução. No entanto, a proliferação de dispositivos IoT e sistemas inteligentes ressalta a importância de integrar o aprendizado de máquina com a computação de borda. É provável que essa integração seja crucial para permitir operações inteligentes e autônomas, promover a inovação e aprimorar as capacidades dos sistemas conectados.

Análise de segmentação

O mercado global foi segmentado com base na implantação, tamanho da empresa, vertical e geografia.

Por implantação

Com base na implantação, o mercado foi bifurcado em nuvem e no local. O segmento baseado em nuvem capturou a maior participação de mercado de aprendizado de máquina de 69,01% em 2023, em grande parte atribuída à adoção generalizada de serviços de computação em nuvem em vários setores. Esse crescimento é ainda mais alimentado pela flexibilidade, escalabilidade e custo-efetividade das plataformas em nuvem.

As organizações estão cada vez mais migrando seus dados e aplicativos para a nuvem, permitindo que eles aproveitem a vasta capacidade computacional e capacidade de armazenamento necessária para implantar modelos de aprendizado de máquina com eficiência. Esse domínio é apoiado ainda mais pela tendência crescente deTransformação digital, onde as empresas estão priorizando a infraestrutura em nuvem para melhorar a agilidade e a inovação operacionais.

Além disso, as plataformas em nuvem estão fornecendo às empresas acesso a ferramentas e estruturas avançadas de aprendizado de máquina, que estão simplificando o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de aprendizado de máquina. A capacidade de dimensionar recursos sob demanda está permitindo que as organizações lidem com cargas de trabalho flutuantes e grandes conjuntos de dados sem a necessidade de investimentos iniciais significativos em hardware.

Além disso, os provedores de nuvem estão oferecendo medidas de segurança integradas e certificações de conformidade, que são críticas para indústrias que lidam com dados confidenciais. Isso está levando à crescente implantação do aprendizado de máquina baseado em nuvem, contribuindo assim para o crescimento segmentar.

Por tamanho da empresa

Com base no tamanho da empresa, o mercado de aprendizado de máquina foi classificado em pequenas e médias empresas e grandes empresas. O segmento de pequenas e médias empresas (PME) está pronto para registrar um CAGR impressionante de 38,56% durante o período de previsão, impulsionado principalmente pela crescente acessibilidade de tecnologias avançadas, como o aprendizado de máquina.

As PME estão cada vez mais reconhecendo as vantagens competitivas do aprendizado de máquina, incluindo melhor tomada de decisão, experiências aprimoradas dos clientes e maior eficiência operacional.Diferentemente das grandes empresas, que geralmente possuem recursos internos extensos, as PME estão alavancando plataformas de aprendizado de máquina automatizadas e baseadas em nuvem para superar as restrições de recursos.

Essas plataformas fornecem soluções acessíveis e escaláveis ​​que permitem que as PME implementem modelos sofisticados de aprendizado de máquina sem exigir experiência especializada ou investimento significativo de capital.Além disso, a crescente disponibilidade de aprendizado de máquina como serviço (MLAAs) está fornecendo às PME as ferramentas necessárias para experimentar e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e econômica.

Essa tendência é particularmente impactante, pois as PME geralmente são mais ágeis e capazes de adotar novas tecnologias mais rapidamente do que as organizações maiores. Isso está levando ao aumento do uso do aprendizado de máquina para promover a inovação em áreas como marketing personalizado, gerenciamento de inventário e detecção de fraude. A rápida adoção de tecnologias de aprendizado de máquina entre as PME, juntamente com sua crescente contribuição para o crescimento econômico, está impulsionando ainda mais o crescimento do segmento.

Por vertical

Com base na vertical, o mercado foi dividido em BFSI, TI e telecomunicações, assistência médica, varejo, publicidade e mídia e outros. O segmento BFSI obteve a maior receita de US $ 6,43 bilhões em 2023, principalmente devido ao investimento significativo do setor em tecnologias de aprendizado de máquina.

A adoção do aprendizado de máquina no BFSI é alimentada pela necessidade crescente de aprimorar a segurança, otimizar operações e melhorar o atendimento ao cliente em um ambiente cada vez mais digital e orientado a dados.

O aprendizado de máquina é amplamente utilizado para detecção de fraude, gerenciamento de riscos e conformidade regulatória, abordando os desafios persistentes enfrentados pelo setor BFSI. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados transacionais em tempo real para identificar atividades suspeitas e mitigar a fraude financeira, protegendo assim clientes e instituições.

Além disso, o setor da BFSI está alavancando o aprendizado de máquina para personalizar as interações com os clientes, oferecendo produtos e serviços financeiros personalizados com base em perfis e comportamentos individuais de clientes. Essa personalização está aumentando o envolvimento e a lealdade do cliente.

Além disso, o setor está utilizando aprendizado de máquina para otimizar as operações por meio da automação, reduzindo assim os custos e melhorando a eficiência. As instituições financeiras estão cada vez mais focadas na transformação digital, com a integração do aprendizado de máquina em seus processos.

Análise regional do mercado de aprendizado de máquina

Com base na região, o mercado global foi segmentado na América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, MEA e América Latina.

O mercado de aprendizado de máquina da América do Norte representou uma participação substancial de 38,96% e foi avaliada em US $ 10,15 bilhões em 2023. Esse domínio é atribuído à adoção precoce de tecnologias avançadas, infraestrutura tecnológica robusta e uma alta concentração das principais empresas de tecnologia e startups nos Estados Unidos e no Canadá.

As empresas norte -americanas estão investindo fortemente em aprendizado de máquina para obter uma vantagem competitiva, principalmente em setores como assistência médica, finanças e varejo. O forte foco da região em pesquisa e desenvolvimento está promovendo a inovação contínua, resultando em aplicativos de aprendizado de máquina de ponta que estão transformando operações comerciais.

• Em maio de 2024, a IBM divulgou sua colaboração com a Amazon Web Services (AWS) para integrar o portfólio completo da plataforma Watsonx AI e dados da IBM com serviços da AWS. Essa parceria visa simplificar a escala da IA ​​entre as empresas usando uma abordagem aberta e híbrida com governança abrangente, permitindo que as organizações gerenciem efetivamente e expandam os recursos de IA.

Além disso, o desenvolvimento regional do mercado é apoiado por investimentos significativos do governo e do setor privado em IA e tecnologias relacionadas. Esses investimentos estão promovendo o desenvolvimento de novas ferramentas e plataformas de aprendizado de máquina. Além disso, a presença de uma força de trabalho qualificada e as principais instituições acadêmicas está contribuindo para a capacidade da região de desenvolver e implementar soluções avançadas de aprendizado de máquina, ajudando assim a exoansão do mercado regional.

A Ásia-Pacífico está pronta para crescer no CAGR mais alto de 40,85% nos próximos anos, refletindo a adoção crescente da região de tecnologias de aprendizado de máquina. Essa expansão é reforçada por vários fatores, incluindo a crescente economia digital, investimentos significativos na IA e a crescente necessidade de análises avançadas em vários setores.

Países como China, Índia e Japão estão na vanguarda desse crescimento, apoiados por fortes iniciativas governamentais, a ascensão das startups de tecnologia e a disponibilidade de grandes quantidades de dados gerados por suas grandes populações.

Na Ásia-Pacífico, setores como fabricação, varejo e finanças estão liderando a adoção do aprendizado de máquina para melhorar a eficiência, as experiências dos clientes e os processos de tomada de decisão. A rápida transformação digital da região está alimentando a demanda por aplicativos de aprendizado de máquina que podem melhorar as operações comerciais e promover a inovação.

Além disso, a crescente disponibilidade de serviços de computação em nuvem acessíveis está permitindo que pequenas e médias empresas (PMEs) na Ásia-Pacífico acessem e implantem soluções de aprendizado de máquina, ajudando assim o crescimento regional do mercado.

Cenário competitivo

O Relatório Global de Mercado de Aprendizagem de Máquinas fornece informações valiosas, destacando a natureza fragmentada da indústria. Os participantes proeminentes estão se concentrando em várias estratégias de negócios importantes, como parcerias, fusões e aquisições, inovações de produtos e joint ventures, para expandir seu portfólio de produtos e aumentar suas quotas de mercado em diferentes regiões.

As empresas estão implementando iniciativas estratégicas impactantes, como expansão de serviços, investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D), estabelecimento de novos centros de prestação de serviços e otimização de seus processos de prestação de serviços, que provavelmente criarão novas oportunidades para o crescimento do mercado.

Lista de empresas -chave no mercado de aprendizado de máquina

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

Principais desenvolvimentos da indústria

• Março de 2024 (expansão):A Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunciou atualizações em seu portfólio nativo da NVIDIA GTC, com o objetivo de avançar a implantação de aplicativos generativos de IA, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Esta solução foi projetada para ajudar grandes empresas, instituições de pesquisa e órgãos governamentais a acelerar iniciativas de aprendizagem genai e profunda, incluindo grandes modelos de idiomas, sistemas de recomendação e bancos de dados de vetores.
• Novembro de 2023 (expansão):A Amazon Web Services (AWS) anunciou uma parceria expandida com a Amgen para desenvolver soluções generativas baseadas em IA para descoberta de medicamentos e eficiência de fabricação. A nova instalação foi projetada para incorporar tecnologias digitais e robóticas avançadas, utilizando a Amazon Sagemaker da AWS para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para análise de dados diários em processos de fabricação.

O mercado global de aprendizado de máquina foi segmentado:

Por implantação

• Baseada em nuvem
• No local

Por tamanho da empresa

• Pequenas e médias empresas
• Grandes empresas

Por vertical

• Bfsi
• E telecomunicações
• Assistência médica
• Varejo
• Publicidade e mídia
• Outros

Por região

• América do Norte
  • NÓS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • França
  • Reino Unido
  • Espanha
  • Alemanha
  • Itália
  • Rússia
  • Resto da Europa
• Ásia -Pacífico
  • China
  • Japão
  • Índia
  • Coréia do Sul
  • Resto da Ásia -Pacífico
• Oriente Médio e África
  • GCC
  • Norte da África
  • África do Sul
  • Resto do Oriente Médio e África
• América latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto da América Latina