May 05, 2023
Mercado de IA composta vale US$ 4,4 bilhões até 2028
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CHICAGO, 31 de maio de 2023 /PRNewswire/ -- Com a adoção crescente em todos os setores, aplicativos de ponta como veículos autônomos e diagnósticos de saúde, integração com aprendizado profundo e computação de ponta, ênfase em práticas morais e responsáveis de IA, o crescimento da IA colaborativa ecossistemas e mudanças nas estruturas regulatórias, o futuro do mercado de IA composta parece promissor. Esses padrões sugerem que a IA composta continuará a desempenhar um papel crucial na promoção da inovação e no fornecimento de valor, além de um tremendo potencial de desenvolvimento.
Estima-se que o mercado de IA composta cresça de US$ 0,9 bilhão em 2023 para US$ 4,4 bilhões em 2028, com um CAGR de 36,5% durante o período de previsão, de acordo com um novo relatório da MarketsandMarkets™. A crescente disponibilidade de dados e a crescente complexidade dos aplicativos de IA para melhor desempenho estão alimentando o crescimento do mercado.
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264 - Tabelas 59 - Figuras 280 - Páginas
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Escopo do Relatório
Métricas de relatórios
Detalhes
Tamanho do mercado disponível por anos
2019 - 2028
Ano base considerado
2022
Período de previsão
2023–2028
Unidades de previsão
US$ milhões/bilhões
Segmentos Cobertos
Por oferta, método, aplicação, vertical e região
Geografias abrangidas
América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, Oriente Médio e África, América Latina
Empresas abrangidas
IBM (EUA), SAS Institute (EUA), Microsoft (EUA), Google (EUA), AWS (EUA), Salesforce (EUA), BlackSwan Technologies (Israel), Oracle (EUA), OpenText (Canadá), SAP (Alemanha ), HPE (EUA), Pega (EUA), NVIDIA (EUA), Intel (EUA), UiPath (EUA) e muito mais.
Software para manter a maior participação de mercado durante o período de previsão
O software de IA composta normalmente fornece uma plataforma ou estrutura que permite integração e orquestração perfeitas de diferentes modelos ou algoritmos de IA. Ele permite que os usuários aproveitem os diversos recursos desses componentes de IA para resolver desafios multifacetados e tomar decisões mais informadas. Com o software de IA composta, as organizações podem criar aplicativos de IA sofisticados que podem processar e analisar diversos tipos de dados, entender padrões complexos, gerar insights, fazer previsões e executar tarefas que exigem uma combinação de técnicas de IA. O software permite o desenvolvimento de sistemas inteligentes que podem lidar com as complexidades do mundo real e fornecer resultados robustos e confiáveis.
Mineração de dados e aprendizado de máquina para crescer no CAGR mais alto durante o período de previsão
Técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina são cruciais na implementação de soluções de IA composta no mercado. A combinação de técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina em soluções compostas de IA permite que o sistema analise grandes quantidades de dados, descubra padrões, faça previsões e otimize a tomada de decisões. Essas técnicas formam a base para desenvolver e implantar modelos e algoritmos de IA que alimentam sistemas de IA compostos. Eles permitem que soluções compostas de IA aproveitem o poder dos dados e forneçam recursos inteligentes, adaptáveis e sensíveis ao contexto em vários domínios e aplicativos.
Projeto e desenvolvimento de produtos para manter a maior participação de mercado durante o período de previsão
Os aplicativos de design e desenvolvimento de produtos desempenham um papel vital nas soluções compostas de IA, facilitando a criação, a iteração e a melhoria de produtos e serviços baseados em IA. Os aplicativos de design e desenvolvimento de produtos permitem a criação de protótipos e simulações de sistemas baseados em IA. Os aplicativos de design e desenvolvimento de produtos enfatizam os princípios de design centrados no usuário, garantindo que a solução composta de IA seja intuitiva, utilizável e atenda às necessidades dos usuários finais. Portanto, os aplicativos de design e desenvolvimento de produtos são cruciais para moldar a experiência do usuário, integrando componentes de IA, facilitando o desenvolvimento iterativo, garantindo escalabilidade, monitorando o desempenho e abordando considerações éticas e de conformidade em soluções compostas de IA.