Mercado de aprendizado de máquina

Tamanho do mercado de aprendizado de máquina

O tamanho global do mercado 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 até 2031, exibindo um CAGR de 37,47% durante o período de previsão. Os avanços na computação em nuvem e a 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 baseadas em 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 tornam-se 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 aprendizagem automática podem analisar grandes quantidades de dados para identificar padrões e anomalias indicativas de atividades maliciosas, aumentando assim a capacidade de prevenir ataques antes que estes ocorram.

• Em setembro de 2024, a Tata Consultancy Services expandiu a sua parceria com o Google Cloud para introduzir duas novas soluções de segurança cibernética destinadas a melhorar a resiliência cibernética empresarial. Esta colaboração aproveita a IA, a aprendizagem automática e a automação para monitorizar continuamente riscos, identificar desvios e recomendar ações corretivas, capacitando as empresas com inovações de segurança cibernética avançadas e focadas no domínio.

Além disso, os sistemas alimentados por IA podem adaptar-se a novas ameaças, aprendendo continuamente com incidentes passados, tornando-os mais eficazes ao longo do tempo. Esta capacidade é particularmente valiosa para a defesa contra ataques de dia zero e outras ameaças emergentes que os sistemas de segurança tradicionais ainda não identificaram. A crescente dependência da cibersegurança impulsionada pela IA em todos os setores, incluindo finanças e cuidados de saúde, para proteger dados sensíveis e garantir a continuidade dos negócios apresenta oportunidades significativas para o progresso do mercado. Além disso, prevê-se que a crescente procura por medidas robustas de cibersegurança impulsione o desenvolvimento e a implantação de soluções baseadas em IA.

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite que as máquinas aprendam com os dados e melhorem 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. Ele pode ser implantado de várias maneiras em empresas e setores. Nas empresas, o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar os processos de tomada de decisão, automatizar tarefas repetitivas e personalizar as interações com os clientes.

Por exemplo, em marketing, algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar o comportamento do cliente para prever compras futuras e adaptar estratégias de marketing de acordo. Em setores como saúde, finanças e manufatura, 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 da aprendizagem automática nestes setores pode resultar num aumento da eficiência, na redução de custos e na capacidade de inovar a um ritmo mais rápido.

Além disso, à medida que a disponibilidade de dados aumenta, os modelos de aprendizagem automática podem ser continuamente refinados para aumentar a sua precisão e eficácia. A versatilidade e o potencial do aprendizado de máquina fazem dele um componente crítico na transformação digital de empresas e indústrias em todo o mundo.

Revisão do analista

O mercado de aprendizado de máquina está experimentando um crescimento robusto, principalmente devido aos avanços tecnológicos, à proliferação de dados e ao aumento da demanda em vários setores. Os principais intervenientes no mercado estão a posicionar-se estrategicamente para capitalizar estas tendências através da promoção da inovação, da formação de parcerias e do aumento dos investimentos em investigação e desenvolvimento.

As empresas estão se concentrando no desenvolvimento de plataformas escalonáveis ​​de aprendizado de máquina que atendam às diversas necessidades de diferentes setores, incluindo saúde, finanças, varejo e manufatura. Essas plataformas oferecem soluções ponta a ponta que simplificam a implantação de modelos de aprendizado de máquina, tornando-os acessíveis a empresas com diversos níveis de especialização. Além disso, a importância dos serviços de aprendizagem automática baseados na nuvem está a crescer, pois permitem que as empresas aproveitem recursos computacionais robustos sem investimentos iniciais significativos em infraestrutura.

• Por exemplo, em setembro de 2023, a Merck anunciou colaborações estratégicas com a BenevolentAI e a Exscientia, ambas sediadas no Reino Unido, para utilizar tecnologias de design e descoberta de medicamentos baseadas em IA. Estas parcerias visam produzir novos candidatos a medicamentos com potencial de primeira classe e melhor em oncologia, neurologia e imunologia, avançando a pesquisa e o desenvolvimento da Merck nestas áreas terapêuticas críticas.

O crescimento do mercado de aprendizado de máquina é ainda apoiado pela crescente integração do aprendizado de máquina com outras tecnologias emergentes, como a computação de ponta, a Internet das Coisas (IoT) eblockchain. Esta integração cria novas oportunidades de inovação e expansão, particularmente em áreas como sistemas autónomos, cidades inteligentes e medicina personalizada.

No entanto, para manter a sua vantagem competitiva, as empresas devem abordar a privacidade dos dados, a IA ética e a lacuna de competências na força de trabalho. Garantir a conformidade com os regulamentos de proteção de dados e desenvolver modelos de IA explicáveis ​​nos quais os usuários possam confiar estão se tornando considerações críticas.

Além disso, as empresas precisam de investir na qualificação da sua força de trabalho e na construção de uma reserva de talentos para satisfazer a crescente procura de conhecimentos especializados em aprendizagem automática. À medida que o mercado evolui, é essencial que os principais intervenientes superem estes desafios, estimulando ao mesmo tempo o crescimento e promovendo a inovação no panorama da aprendizagem automática.

Fatores de crescimento do mercado de aprendizado de máquina

Os avanços na computação em nuvem estão apoiando o principal impulsionador do mercado de aprendizado de máquina. A disponibilidade de recursos computacionais escaláveis ​​e sob demanda por meio de plataformas em nuvem está eliminando as barreiras associadas aos altos custos e à complexidade técnica da implantação de modelos de aprendizado de máquina. Os serviços de computação em nuvem fornecem a infraestrutura necessária, incluindo GPUs poderosas e vastos recursos de armazenamento, para lidar com grandes conjuntos de dados e processamento intensivo necessários para tarefas de aprendizado de máquina.

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

• Em janeiro de 2023, a IBM e a Intel fortaleceram sua parceria com o lançamento dos processadores Intel Xeon de 4ª geração em servidores IBM Cloud Bare Metal e virtuais. 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 dimensionar rapidamente seus esforços de aprendizado de máquina, atender às demandas do mercado e obter vantagem competitiva. A integração da aprendizagem automática com a computação em nuvem está a promover a inovação, facilitando a colaboração global e a partilha de recursos entre os programadores, o que acelera o desenvolvimento de novas aplicações e soluções. À medida que a computação em nuvem avança, é provável que impulsione a adoção generalizada e o sucesso da aprendizagem automática, oferecendo às empresas novas oportunidades e transformando as suas operações.

A lacuna de competências em aprendizagem automática representa um desafio significativo para as organizações que procuram implementar e dimensionar as suas iniciativas de aprendizagem automática. À medida que aumenta a procura por capacidades de aprendizagem automática, há uma escassez de profissionais com as competências necessárias para desenvolver, implementar e gerir modelos de aprendizagem automática de forma eficaz. Esta lacuna está a levar a atrasos nos prazos dos projetos, ao aumento dos custos e à perda de oportunidades 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 da aprendizagem automática estão a exacerbar este desafio, exigindo que profissionais experientes aprimorem continuamente as suas competências para se manterem atualizados com os novos desenvolvimentos. Para mitigar este desafio, as organizações estão a investir em programas de formação e desenvolvimento para melhorar as competências da sua força de trabalho existente, equipando os funcionários com os atuais conhecimentos e ferramentas de aprendizagem automática.

• Por exemplo, em setembro de 2023, a IBM comprometeu-se a formar dois milhões de alunos em IA até 2026, com foco nas comunidades sub-representadas. Este compromisso inclui a expansão das colaborações globais de educação em IA com universidades, o lançamento de novos cursos generativos de IA através do IBM SkillsBuild e a parceria para fornecer treinamento em IA para alunos adultos, melhorando assim o acesso à educação em IA e às funções técnicas exigidas.

Estão a ser estabelecidas parcerias com instituições académicas e plataformas de aprendizagem online para criar programas educativos personalizados que atendam às necessidades específicas da indústria. Além disso, algumas empresas estão aproveitando ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina (AutoML) que simplificam o processo de construção de modelos, reduzindo assim a dependência de conhecimentos altamente especializados. Espera-se que a resolução da lacuna de competências permita às organizações aproveitar eficazmente a aprendizagem automática, promovendo a inovação e mantendo a sua vantagem competitiva no mercado.

Tendências do mercado de aprendizado de máquina

A integração da computação de ponta está emergindo como uma tendência notável que revoluciona o mercado de aprendizado de máquina. A edge computing envolve o processamento de dados mais próximo da fonte, como dispositivos IoT ou servidores locais, em vez de depender de infraestruturas centralizadas em nuvem. A integração do aprendizado de máquina na borda permite que as organizações realizem análises de dados e tomadas de decisões em tempo real, que são cruciais para lidar com as limitações de latência e largura de banda. Esta tendência é particularmente relevante na indústria, na saúde e nos veículos autónomos, onde insights e ações imediatas são essenciais para otimizar as operações, aumentar a segurança e melhorar os resultados.

• Por exemplo, em abril de 2024, a Dell Technologies expandiu seu ecossistema de parceiros de ponta, colaborando com a Hyundai AutoEver e a Intel para aprimorar a capacidade dos fabricantes de aproveitar dados de ponta usando IA. Esta parceria integra as soluções da Hyundai AutoEver com o design validado da Dell para a borda de produção, fornecendo monitoramento em tempo real, detecção de anomalias e manutenção preditiva para promover otimizações baseadas em IA em todos os andares de fábrica.

Além disso, a implementação da aprendizagem automática no edge permite soluções mais eficientes e escaláveis ​​através do processamento de 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 na borda estão sendo continuamente refinados e atualizados, garantindo que sejam adaptáveis ​​às mudanças nas condições e às ameaças em evolução. No entanto, a proliferação de dispositivos IoT e sistemas inteligentes sublinha a importância da integração da aprendizagem automática com a computação edge. Esta integração será provavelmente crucial para permitir operações inteligentes e autónomas, promover a inovação e melhorar 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 baseado em nuvem e 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. Este crescimento é ainda mais impulsionado pela flexibilidade, escalabilidade e rentabilidade das plataformas em nuvem.

As organizações estão cada vez mais migrando os seus dados e aplicações para a nuvem, permitindo-lhes aproveitar o vasto poder computacional e a capacidade de armazenamento necessários para implementar modelos de aprendizagem automática de forma eficiente. Este domínio é ainda apoiado pela tendência crescente detransformação digital, onde as empresas estão priorizando a infraestrutura em nuvem para aumentar a agilidade operacional e a inovação.

Além disso, as plataformas em nuvem estão proporcionando às empresas acesso a ferramentas e estruturas avançadas de aprendizado de máquina, que estão agilizando o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de aprendizado de máquina. A capacidade de dimensionar recursos sob demanda permite 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 fornecedores de cloud oferecem medidas de segurança integradas e certificações de conformidade, que são essenciais para as indústrias que lidam com dados sensíveis. Isto está levando à crescente implantação de aprendizado de máquina baseado em nuvem, contribuindo assim para o crescimento segmental.

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 (PMEs) está preparado 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 reconhecem cada vez mais as vantagens competitivas da aprendizagem automática, incluindo uma melhor tomada de decisões, melhores experiências dos clientes e maior eficiência operacional.

Ao contrário das grandes empresas, que muitas vezes dispõem de extensos recursos internos, as PME estão a aproveitar plataformas de aprendizagem automática baseadas na nuvem para superar as restrições de recursos. Estas plataformas fornecem soluções acessíveis e escaláveis ​​que permitem às PME implementar modelos sofisticados de aprendizagem automática sem exigir conhecimentos especializados ou investimento de capital significativo.

Além disso, a crescente disponibilidade de aprendizagem automática como serviço (MLaaS) está a fornecer às PME as ferramentas de que necessitam para experimentar e implementar modelos de aprendizagem automática de forma rápida e económica. Esta tendência é particularmente impactante porque as PME são frequentemente mais ágeis e capazes de adotar novas tecnologias mais rapidamente do que as organizações maiores. Isto está a levar ao uso crescente da aprendizagem automática para promover a inovação em áreas como o marketing personalizado, a gestão de inventário e a deteção de fraudes. A rápida adoção de tecnologias de aprendizagem automática entre as PME, juntamente com a sua crescente contribuição para o crescimento económico, está a impulsionar ainda mais o crescimento do segmento.

Por vertical

Com base na vertical, o mercado foi dividido em BFSI, TI e telecomunicações, saúde, varejo, publicidade e mídia, entre outros. O segmento BFSI obteve a maior receita de 6,43 mil milhões de dólares em 2023, principalmente devido ao investimento significativo do sector em tecnologias de aprendizagem automática. A adoção do aprendizado de máquina no BFSI é alimentada pela necessidade crescente de aumentar a segurança, otimizar as operações e melhorar o atendimento ao cliente em um ambiente cada vez mais digital e orientado por dados.

O aprendizado de máquina é amplamente utilizado para detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e conformidade regulatória, abordando os desafios persistentes enfrentados pelo setor BFSI. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados transacionais em tempo real para identificar atividades suspeitas e mitigar fraudes financeiras, protegendo assim clientes e instituições. Além disso, o setor BFSI está a aproveitar a aprendizagem automática para personalizar as interações com os clientes, oferecendo produtos e serviços financeiros personalizados com base nos perfis e comportamentos individuais dos clientes. Essa personalização está aumentando o envolvimento e a fidelidade do cliente.

Além disso, o setor está a utilizar a aprendizagem automática para agilizar as operações através da automação, reduzindo assim os custos e melhorando a eficiência. As instituições financeiras apostam cada vez mais na transformação digital, com a integração de machine learning nos 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 avaliado em US$ 10,15 bilhões em 2023. Esse domínio é atribuído à adoção precoce de tecnologias avançadas, infraestrutura tecnológica robusta e uma alta concentração de empresas líderes de tecnologia e startups em os Estados Unidos e o Canadá. As empresas norte-americanas estão a investir fortemente na aprendizagem automática para obterem uma vantagem competitiva, especialmente em setores como os cuidados de saúde, as finanças e o retalho. O forte foco da região na investigação e desenvolvimento está a promover a inovação contínua, resultando em aplicações de aprendizagem automática de ponta que estão a transformar as operações empresariais.

• Em maio de 2024, a IBM divulgou sua colaboração com a Amazon Web Services (AWS) para integrar o portfólio completo da plataforma de dados e IA watsonx da IBM com os serviços da AWS. Esta parceria visa simplificar a expansão da IA ​​nas empresas, utilizando uma abordagem aberta e híbrida com governação abrangente, permitindo às organizações gerir e expandir eficazmente as capacidades de IA.

Além disso, o desenvolvimento do mercado regional é apoiado por investimentos significativos do governo e do sector privado em IA e tecnologias relacionadas. Estes investimentos estão a promover o desenvolvimento de novas ferramentas e plataformas de aprendizagem automática. Além disso, a presença de uma força de trabalho qualificada e de instituições académicas líderes está a contribuir para a capacidade da região de desenvolver e implementar soluções avançadas de aprendizagem automática, ajudando assim a expansão do mercado regional.

A Ásia-Pacífico está preparada para crescer ao maior CAGR de 40,85% nos próximos anos, refletindo a adoção rapidamente crescente de tecnologias de aprendizagem automática na região. Esta expansão é apoiada por vários factores, incluindo a crescente economia digital, investimentos significativos em IA e a necessidade crescente de análises avançadas em vários sectores. Países como a China, a Índia e o Japão estão na vanguarda deste crescimento, apoiados por fortes iniciativas governamentais, pela ascensão de startups tecnológicas e pela disponibilidade de grandes quantidades de dados gerados pelas suas grandes populações.

Na Ásia-Pacífico, indústrias como a produção, o retalho e as finanças estão a liderar a adoção da aprendizagem automática para melhorar a eficiência, as experiências dos clientes e os processos de tomada de decisão. A rápida transformação digital da região está a alimentar a procura de aplicações de aprendizagem automática que possam melhorar as operações comerciais e promover a inovação. Além disso, a crescente disponibilidade de serviços de computação em nuvem acessíveis está a permitir que as pequenas e médias empresas (PME) na Ásia-Pacífico acedam e implementem soluções de aprendizagem automática, ajudando assim o crescimento do mercado regional.

Cenário Competitivo

O relatório global do mercado de aprendizado de máquina fornece insights valiosos, destacando a natureza fragmentada da indústria. Os intervenientes proeminentes estão a concentrar-se em diversas estratégias empresariais importantes, tais como parcerias, fusões e aquisições, inovações de produtos e joint ventures, para expandir o seu portfólio de produtos e aumentar as suas quotas de mercado em diferentes regiões. As empresas estão a implementar iniciativas estratégicas impactantes, tais como expansão de serviços, investimentos em investigação e desenvolvimento (I&D), estabelecimento de novos centros de prestação de serviços e otimização dos seus processos de prestação de serviços, que provavelmente criarão novas oportunidades de crescimento do mercado.

Lista das principais empresas no mercado de aprendizado de máquina

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• LP de desenvolvimento empresarial da Hewlett Packard
• Corporação Intel
• Corporação IBM
• Microsoft
• Instituto SAS Inc.
• SAP SE

Principais desenvolvimentos da indústria

• Março de 2024 (Expansão):A Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunciou atualizações em seu portfólio nativo de IA na NVIDIA GTC, com o objetivo de avançar na implantação de aplicativos de IA generativa, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Esta solução foi projetada para ajudar grandes empresas, instituições de pesquisa e órgãos governamentais a acelerar iniciativas de GenAI e de aprendizagem profunda, incluindo grandes modelos de linguagem, sistemas de recomendação e bancos de dados de vetores.
• Novembro de 2023 (Expansão):A Amazon Web Services (AWS) anunciou uma parceria ampliada 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 o Amazon SageMaker da AWS para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para análise diária de dados em processos de fabricação.

O mercado global de aprendizado de máquina foi segmentado:

Por implantação

• Baseado em nuvem
• No local

Por tamanho da empresa

• Pequenas e Médias Empresas
• Grandes Empresas

Por vertical

• BFSI
• TI 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
  • CCG
  • Norte da África
  • África do Sul
  • Resto do Médio Oriente e África
• América latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto da América Latina