El tamaño del mercado de la IA compuesto, el análisis de la industria y el análisis de la industria, por componente (software, hardware y servicios), mediante técnica (procesamiento de datos, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural), por aplicación (diseño y desarrollo de productos, servicio al cliente, detección de fraude y gestión de riesgos, y gestión de la cadena de suministro), por usuarios finales (BFSI, salud de la salud, la fabricación, fabricación, transporte y logística, y otros (educación)), y para la cadena regional), y los usuarios de

Composite AI es una combinación de aplicaciones o fusiones de varias técnicas de inteligencia artificial que mejoran la efectividad de la enseñanza y aumentan el nivel de representación del conocimiento. Amplía los mecanismos de abstracción de la IA y proporciona una plataforma para abordar una gama más amplia de problemas comerciales de manera más eficiente.

La demanda de soluciones compuestas de IA, que ofrecen capacidades de IA más mejoradas en comparación con las soluciones técnicas de IA única, está impulsada por la alta adopción de datos. El creciente volumen y la complejidad de los datos hacen que sea difícil extraer y analizar información significativa en los métodos tradicionales. La combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la visión por computadora, hace que la IA compuesta sea capaz de tratar eficientemente un gran conjunto de datos. Además, se espera que el crecimiento de este mercado esté impulsado por la creciente complejidad de las aplicaciones de IA para un mejor rendimiento. El crecimiento del mercado podría verse obstaculizado por las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Según los expertos de la industria, la gestión insuficiente de las identidades, el acceso y los privilegios para 2023 es responsable del 75% de las fallas de seguridad.

Durante el pico de Covid-19, la adopción de IA compuesta recibió una respuesta positiva. Durante la rápida propagación de Covid-19 en todo el mundo, el volumen de datos producidos a partir de diferentes fuentes aumentó. Varias aplicaciones de IA, que permiten a los empleados realizar sus tareas de manera eficiente, son fundamentales para trabajar desde casa. Para mejorar las capacidades y la precisión de la toma de decisiones, la demanda de componentes compuestos de IA está aumentando. En la crisis de la pandemia Covid-19, el entorno compuesto jugó un papel importante en la aceleración del crecimiento del mercado.

Insights clave:

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos

• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades        

• Estrategias comerciales adoptadas por jugadores clave

Segmentación:

Análisis por usuario final:

Basado en el usuario final, el mercado está segmentado en BFSI, atención médica, minorista, fabricación, transporte y logística, y otros. En 2023, el segmento BFSI informó la mayor participación de mercado. El sector BFSI está lleno de datos, con la cantidad de datos que aumentan continuamente. Es difícil analizar y extraer información de los datos debido a su complejidad y fragmentación. En la industria de BFSI, la IA compuesta puede ayudar a dar sentido a estos datos y obtener una visión valiosa. El fraude de datos cuesta a las empresas miles de millones de dólares cada año y es un problema importante para el sector BFSI.

Al detectar patrones y anomalías en los datos, la IA compuesta se está utilizando para detectar el fraude de manera más efectiva. Las instituciones bancarias y financieras están cada vez más necesarias para proporcionar a los clientes experiencias personalizadas. Al comprender las necesidades y preferencias del cliente y adaptar productos y servicios, la tecnología compuesta tiene experiencias personalizadas del cliente.

Análisis regional:

El mercado compuesto de IA se divide en cinco regiones: América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América del Sur.

América del Norte dominó el mercado en 2023. La adopción de la inteligencia artificial en varios sectores es promovida activamente por los gobiernos de América del Norte, reconociendo su potencial de transformación. Las iniciativas incluyen financiar la investigación y el desarrollo, proporcionar incentivos fiscales para la adopción de inteligencia artificial y establecer centros de excelencia de IA. América del Norte, con universidades de clase mundial, instituciones de investigación y empresas que trabajan juntas para el avance de esta área, se jacta de un ecosistema robusto de I + D para la IA compuesta. Por ejemplo,

• En noviembre de 2023, el Instituto Nacional de Normas y Tecnología del Departamento de Comercio de EE. UU. Pidió la contribución en una nueva asociación para desarrollar métodos innovadores para evaluar los sistemas de IA y mejorar la confiabilidad de las tecnologías de rápido crecimiento.

Distribución del mercado compuesto de IA, por región

• América del Norte - 35%
• América del Sur - 8%
• Europa - 25%
• Medio Oriente y África - 12%
• Asia Pacífico - 20%

Jugadores clave:

El informe proporciona los perfiles de actores clave como Google LLC, Nvidia Corporation, Datarobot, Inc., SAS Institute, SAP SE, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., IBM Corporation, Blackswan Technologies, Oracle Corporation, Pegasystems Inc. y Salesforce, Inc.

Desarrollos clave de la industria:

En junio de 2023En la Cumbre de Snowflake 2023, Relacionali, un coprocesador de IA para modelos de idiomas y plataformas en la nube, anunció su disponibilidad de vista previa. El sistema relacional de gráficos de conocimiento relacional AIS permite a la nube de datos ofrecer soporte integrado para análisis de gráficos, argumentación, optimización y otras aplicaciones de IA multiverso para mejorar la toma de decisiones del cliente.

En febrero de 2023,Amazon Web Services (AWS) y abrazos de abrazos colaborados para hacer que la IA sea más rentable y accesible. AWS y Hugging Face están trabajando juntos para facilitar que los desarrolladores colaboren en proyectos de IA generativos para crear herramientas y recursos que faciliten los desarrolladores compartir código, datos compuestos y modelos.