Mercado de IA explicable: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (solución, servicios), por implementación (nube, local), por aplicación (detección de fraude y anomalÃas, descubrimiento y diagnóstico de fármacos, mantenimiento predictivo, gestión de la cadena de suministro, gestión de identidad y acceso, otros), por uso final
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMercado de IA explicable: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (solución, servicios), por implementación (nube, local), por aplicación (detección de fraude y anomalÃas, descubrimiento y diagnóstico de fármacos, mantenimiento predictivo, gestión de la cadena de suministro, gestión de identidad y acceso, otros), por uso final
| PerÃodo de pronóstico | 2024-2028 |
| Tamaño del mercado (2022) | 5400 millones de USD |
| CAGR (2023-2028) | 22,4 % |
| Segmento de más rápido crecimiento | Nube |
| Mercado más grande | Norteamérica |
Descripción general del mercado
El mercado global de IA explicable se valoró en USD 5.4 mil millones en 2022 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el perÃodo de pronóstico con una CAGR del 22,4% hasta 2028. El mercado global de IA explicable (XAI) está experimentando un crecimiento significativo a medida que las organizaciones adoptan cada vez más soluciones de inteligencia artificial en varias industrias. XAI se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones comprensibles e interpretables para sus decisiones y acciones, abordando el desafÃo de la "caja negra" de la IA tradicional. El mercado está preparado para la expansión, impulsado por la creciente necesidad de transparencia, responsabilidad e implementación ética de la IA. XAI es vital en sectores como las finanzas, la atención médica y los vehÃculos autónomos, donde la capacidad de comprender las decisiones generadas por IA es crucial para el cumplimiento normativo y la confianza del usuario. Además, el aumento de las regulaciones y directrices relacionadas con la IA impulsa aún más la demanda de soluciones XAI. El mercado se caracteriza por innovaciones en técnicas de aprendizaje automático, algoritmos y arquitecturas de modelos que mejoran la interpretabilidad de los sistemas de IA. A medida que las empresas priorizan las prácticas de IA responsables, el mercado de IA explicable está listo para continuar su trayectoria de crecimiento, ofreciendo soluciones que no solo brindan información impulsada por IA, sino que también garantizan la transparencia y los procesos de toma de decisiones de IA centrados en el ser humano.
Impulsores clave del mercado
Transparencia en la toma de decisiones
El mercado global de IA explicable (XAI) está experimentando un crecimiento significativo como resultado de la creciente demanda de transparencia e interpretabilidad en los sistemas de inteligencia artificial (IA). XAI juega un papel crucial en varios sectores, incluidos la atención médica, las finanzas y los vehÃculos autónomos, donde comprender las decisiones tomadas por los sistemas de IA es vital para el cumplimiento normativo y la confianza del usuario. Con la creciente adopción de IA, existe una necesidad correspondiente de desentrañar las complejidades de los modelos y algoritmos de IA, lo que hace que las soluciones XAI sean cada vez más indispensables. El mercado prospera gracias a las innovaciones continuas en técnicas y algoritmos de aprendizaje automático que mejoran la interpretabilidad de los sistemas de IA, lo que garantiza que las organizaciones puedan aprovechar el poder de la IA al tiempo que mantienen la responsabilidad y las prácticas éticas de IA.
La creciente demanda de transparencia e interpretabilidad en los sistemas de IA es un factor clave detrás del sólido crecimiento del mercado global de XAI. A medida que la IA se vuelve más frecuente en varias industrias, existe una creciente necesidad de comprender los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA. Esto es particularmente crucial en sectores como la atención médica, donde la IA se utiliza para realizar diagnósticos crÃticos y recomendaciones de tratamiento. Al proporcionar explicaciones para las decisiones impulsadas por IA, XAI permite a los profesionales de la salud confiar y validar los resultados, lo que garantiza el cumplimiento normativo y la seguridad del paciente. De manera similar, en el sector financiero, donde la IA se utiliza para tareas como la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, XAI juega un papel fundamental para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas. Las instituciones financieras deben comprender el razonamiento detrás de las decisiones impulsadas por IA para cumplir con las regulaciones y mantener la confianza del cliente. Las soluciones XAI brindan información sobre el funcionamiento interno de los modelos de IA, lo que permite a las organizaciones explicar y justificar sus decisiones ante los reguladores, auditores y clientes.
Los vehÃculos autónomos son otra área en la que la XAI es de suma importancia. A medida que los automóviles autónomos se vuelven más frecuentes, es crucial comprender los procesos de toma de decisiones de los algoritmos de IA que controlan estos vehÃculos. La XAI permite a los fabricantes y reguladores comprender el razonamiento detrás de las acciones impulsadas por la IA, lo que garantiza la seguridad, la confiabilidad y el cumplimiento de las regulaciones. Los avances continuos en técnicas y algoritmos de aprendizaje automático están impulsando el crecimiento del mercado de XAI. Los investigadores y desarrolladores trabajan constantemente en enfoques innovadores para mejorar la interpretabilidad de los sistemas de IA. Estos avances incluyen técnicas como la extracción de reglas, el análisis de la importancia de las caracterÃsticas y las explicaciones independientes del modelo. Al hacer que los modelos de IA sean más transparentes y comprensibles, las organizaciones pueden abordar las preocupaciones relacionadas con el sesgo, la imparcialidad y la responsabilidad, fomentando la confianza y las prácticas éticas de IA.
Cumplimiento normativo
El mercado global de la inteligencia artificial explicable (XAI) está experimentando un crecimiento significativo debido al creciente número de regulaciones y directrices relacionadas con la IA. Los gobiernos y los organismos de control de la industria están poniendo un fuerte énfasis en las prácticas éticas de IA, lo que obliga a las organizaciones a adoptar soluciones XAI para cumplir con los requisitos de cumplimiento. A medida que los marcos regulatorios continúan evolucionando, la XAI desempeña un papel crucial para ayudar a las organizaciones a garantizar que sus sistemas de IA se adhieran a los estándares legales y éticos. Esta creciente demanda de XAI, impulsada por los requisitos regulatorios, es particularmente prominente en las industrias donde la privacidad de los datos, la imparcialidad y la responsabilidad son de suma importancia. El aumento de las regulaciones y directrices relacionadas con la IA en todo el mundo ha creado un entorno favorable para que el mercado de XAI prospere. Los gobiernos y los organismos reguladores están reconociendo los riesgos potenciales asociados con los sistemas de IA que carecen de transparencia e interpretabilidad. Como resultado, están implementando medidas para garantizar que las tecnologÃas de IA se desarrollen e implementen de manera responsable. Estas regulaciones a menudo requieren que las organizaciones brinden explicaciones sobre las decisiones tomadas por sus sistemas de IA, especialmente en dominios crÃticos como la atención médica, las finanzas y la justicia penal. Al adoptar soluciones XAI, las organizaciones pueden abordar estos requisitos regulatorios y demostrar su compromiso con las prácticas éticas de IA. XAI permite a las organizaciones comprender y explicar el razonamiento detrás de las decisiones generadas por IA, lo que hace que el proceso de toma de decisiones sea más transparente y responsable. Esto no solo ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones, sino que también fomenta la confianza entre las partes interesadas, incluidos los clientes, los empleados y el público.
Las industrias que manejan datos confidenciales, como la atención médica y las finanzas, dependen particularmente de XAI para garantizar la privacidad y la equidad de los datos. Las técnicas XAI permiten a las organizaciones identificar y mitigar sesgos en los modelos de IA, lo que garantiza que las decisiones no se vean influenciadas por factores como la raza, el género o el estado socioeconómico. Además, XAI permite a las organizaciones detectar y rectificar cualquier consecuencia o error no deseado en los sistemas de IA, minimizando asà el daño potencial a las personas o la sociedad. A medida que el panorama regulatorio continúa evolucionando, se espera que la demanda de XAI crezca aún más. Las organizaciones de diversos sectores están reconociendo la importancia de alinear sus sistemas de IA con los estándares legales y éticos. Al adoptar XAI, estas organizaciones no solo pueden cumplir con los requisitos de cumplimiento, sino que también obtienen una ventaja competitiva al demostrar su compromiso con las prácticas de IA responsables. El mercado de XAI está preparado para una expansión significativa a medida que más industrias priorizan la transparencia, la equidad y la responsabilidad en sus implementaciones de IA.
Soporte mejorado para la toma de decisiones
XAI, o inteligencia artificial explicable, es una herramienta poderosa que permite a las empresas y los profesionales mejorar sus procesos de toma de decisiones al ofrecer explicaciones claras y comprensibles para los conocimientos generados por los sistemas de IA. Esta tecnologÃa ha demostrado ser particularmente valiosa en sectores como la atención médica y las finanzas, donde ayuda a los médicos, analistas y tomadores de decisiones a comprender y utilizar la información impulsada por IA de manera eficaz. En el sector sanitario, la XAI desempeña un papel fundamental a la hora de ayudar a los médicos a comprender los diagnósticos y las recomendaciones de tratamiento generados por la IA. Al proporcionar explicaciones comprensibles de los conocimientos generados por los modelos de IA, la XAI ayuda a los profesionales sanitarios a comprender mejor el razonamiento que hay detrás de estas recomendaciones. Esto, a su vez, conduce a una mejor atención al paciente, ya que los médicos pueden tomar decisiones más informadas en función de los conocimientos generados por la IA. La XAI actúa como un puente entre los complejos algoritmos utilizados en los sistemas de IA y los responsables de la toma de decisiones, lo que permite a los profesionales sanitarios confiar en la tecnologÃa de IA y aprovecharla al máximo. De forma similar, en el sector financiero, la XAI sirve como una herramienta valiosa para los analistas y los responsables de la toma de decisiones. Con la creciente adopción de estrategias de inversión impulsadas por la IA, la XAI ayuda a comprender el razonamiento que hay detrás de estas estrategias. Al proporcionar explicaciones transparentes e interpretables, la XAI permite a los profesionales financieros comprender claramente los conocimientos generados por los modelos de IA. Esto les permite tomar decisiones mejor informadas en relación con las inversiones, la gestión de riesgos y la gestión general de la cartera. El uso de XAI en las instituciones financieras ayuda a cerrar la brecha entre la complejidad de los modelos de IA y la necesidad de que los responsables de la toma de decisiones humanas tengan una comprensión clara de la lógica subyacente.
El mercado de XAI está experimentando un crecimiento significativo debido al reconocimiento de su valor como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. A medida que las empresas y los profesionales comprenden cada vez más la importancia de las explicaciones comprensibles para los conocimientos generados por IA, la demanda de XAI sigue aumentando. La capacidad de XAI para cerrar la brecha entre los modelos complejos de IA y los responsables de la toma de decisiones humanas se considera un factor crucial para liberar todo el potencial de la tecnologÃa de IA en diversas industrias. Al empoderar a las empresas y los profesionales para que tomen decisiones mejor informadas, XAI está impulsando un cambio positivo y mejorando los resultados en sectores como la atención médica y las finanzas.
Mayor confianza del usuario
La creciente integración de la IA en nuestra vida cotidiana resalta la importancia crucial de establecer la confianza del usuario en los sistemas de IA. Un enfoque para fomentar esta confianza es mediante la adopción de la IA explicable (XAI), que tiene como objetivo hacer que los sistemas de IA sean transparentes y explicables, disipando asà las preocupaciones asociadas con la naturaleza de "caja negra" de la IA. Este aspecto de la XAI es particularmente vital en sectores como los vehÃculos autónomos y la infraestructura crÃtica, donde la seguridad y la confiabilidad son de suma importancia. Como resultado, las organizaciones están reconociendo la importancia de la XAI para reforzar la confianza de los usuarios en las tecnologÃas de IA, lo que lleva a una expansión significativa del mercado.
En una era en la que la IA se está volviendo cada vez más omnipresente, los usuarios están comprensiblemente preocupados por el funcionamiento interno de los sistemas de IA. La naturaleza tradicional de "caja negra" de la IA, donde las decisiones se toman sin explicaciones claras, ha planteado preguntas sobre la confiabilidad, la equidad y la responsabilidad de estos sistemas. La XAI aborda estas preocupaciones al proporcionar información sobre cómo los sistemas de IA llegan a sus decisiones, lo que hace que el proceso de toma de decisiones sea más transparente y comprensible para los usuarios. En sectores como los vehÃculos autónomos, donde la IA juega un papel crucial para garantizar un transporte seguro y eficiente, la confianza del usuario es primordial. La capacidad de explicar el razonamiento detrás de las decisiones impulsadas por IA puede ayudar a aliviar las preocupaciones relacionadas con accidentes o fallas de funcionamiento. Al proporcionar explicaciones claras, XAI permite a los usuarios comprender por qué se tomó una decisión en particular, lo que aumenta su confianza en la tecnologÃa y fomenta la confianza.
De manera similar, en sectores de infraestructura crÃtica como la energÃa, la atención médica y las finanzas, donde se confÃa en los sistemas de IA para tomar decisiones importantes, XAI puede desempeñar un papel vital para garantizar la seguridad y la confiabilidad de estos sistemas. Al hacer que los sistemas de IA sean explicables, las organizaciones pueden abordar las preocupaciones relacionadas con sesgos, errores o ataques maliciosos, mejorando asà la confianza de los usuarios y la confianza en la tecnologÃa. Reconociendo la importancia de la confianza de los usuarios en los sistemas de IA, las organizaciones están invirtiendo en XAI para reforzar la confianza en las tecnologÃas de IA. Esta inversión está impulsada por la comprensión de que la confianza de los usuarios es un factor clave para la expansión del mercado. Al adoptar XAI, las organizaciones pueden diferenciarse al ofrecer sistemas de IA transparentes y explicables, que a su vez pueden atraer a más usuarios y clientes.
Principales desafÃos del mercado
Comprensión limitada de la IA explicable
Uno de los principales desafÃos que enfrenta el mercado global de IA explicable es la comprensión y conciencia limitadas entre las organizaciones con respecto a la importancia y los beneficios de adoptar soluciones de IA explicable. Es posible que muchas empresas no comprendan completamente la importancia de la capacidad de explicación en los modelos de IA y los riesgos potenciales asociados con los algoritmos de caja negra. Esta falta de conocimiento puede generar dudas a la hora de invertir en IA explicable, lo que deja a las organizaciones vulnerables a problemas como la toma de decisiones sesgada, la falta de transparencia y las preocupaciones por el cumplimiento normativo. Abordar este desafÃo requiere iniciativas educativas integrales para destacar el papel fundamental que desempeña la IA explicable en la creación de confianza, la garantÃa de la equidad y la habilitación de la interpretabilidad en los sistemas de IA. Las organizaciones deben reconocer que la IA explicable puede proporcionar información sobre cómo los modelos de IA toman decisiones, mejoran la rendición de cuentas y facilitan mejores procesos de toma de decisiones. Los ejemplos del mundo real y los estudios de casos que muestran los beneficios tangibles de la IA explicable pueden ayudar a fomentar una comprensión más profunda de su importancia.
Complejidad de implementación e integración
La implementación e integración de soluciones de IA explicable puede plantear desafÃos complejos para las organizaciones, en particular aquellas con experiencia técnica o recursos limitados. Configurar e implementar modelos de IA explicables de manera efectiva e integrarlos con los sistemas y flujos de trabajo de IA existentes puede ser técnicamente exigente. Pueden surgir problemas de compatibilidad durante la integración, lo que genera demoras y un rendimiento subóptimo. Para abordar estos desafÃos, es crucial simplificar la implementación y la gestión de soluciones de IA explicables. Se deben proporcionar interfaces fáciles de usar y opciones de configuración intuitivas para agilizar la configuración y la personalización. Además, las organizaciones deben tener acceso a soporte y orientación integrales, que incluyan documentación, tutoriales y expertos técnicos que puedan ayudar con la integración y solucionar cualquier problema. Simplificar estos aspectos de la implementación de la IA explicable puede llevar a procesos más eficientes y una mejor interpretabilidad de los modelos.
Equilibrio entre la capacidad de explicación y el rendimiento.
Los modelos de IA explicables tienen como objetivo brindar transparencia e interpretabilidad, pero enfrentan el desafÃo de lograr el equilibrio adecuado entre la capacidad de explicación y el rendimiento. Los modelos altamente interpretables pueden sacrificar la precisión predictiva, mientras que los modelos complejos pueden carecer de interpretabilidad. Las organizaciones deben encontrar el equilibrio óptimo entre la capacidad de explicación del modelo y el rendimiento para garantizar que los sistemas de IA sean confiables y efectivos. Este desafÃo requiere esfuerzos continuos de investigación y desarrollo para mejorar la interpretabilidad de los modelos de IA sin comprometer su desempeño. Las técnicas avanzadas, como los enfoques agnósticos de modelos y los métodos de interpretabilidad post-hoc, pueden ayudar a abordar este desafÃo al brindar información sobre el comportamiento de los modelos y los procesos de toma de decisiones. Esforzarse por lograr una mejora continua en estas áreas permitirá a las organizaciones aprovechar la IA explicable de manera efectiva y, al mismo tiempo, mantener estándares de alto rendimiento.
Consideraciones regulatorias y éticas
El mercado global de IA explicable también enfrenta desafÃos relacionados con el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas. A medida que los sistemas de IA se vuelven más frecuentes en dominios crÃticos como la atención médica, las finanzas y los vehÃculos autónomos, existe una creciente necesidad de transparencia y rendición de cuentas. Se están desarrollando marcos regulatorios para garantizar que los sistemas de IA sean justos, imparciales y explicables. Las organizaciones deben navegar por estas regulaciones en evolución y asegurarse de que sus soluciones de IA explicable cumplan con los estándares legales y éticos. Este desafÃo requiere que las organizaciones se mantengan actualizadas con los últimos desarrollos regulatorios e inviertan en marcos de gobernanza sólidos para abordar posibles sesgos, discriminación y preocupaciones sobre la privacidad. La colaboración entre las partes interesadas de la industria, los responsables de las polÃticas y los investigadores es esencial para establecer directrices y estándares que promuevan el uso responsable y ético de la IA explicable.
Tendencias clave del mercado
Aumento de la demanda de soluciones de IA explicable
El mercado global de IA explicable (XAI) está experimentando un aumento de la demanda a medida que las organizaciones reconocen la importancia de la transparencia y la interpretabilidad en los sistemas de IA. Con la creciente adopción de la IA en varias industrias, existe una creciente necesidad de comprender cómo los algoritmos de IA toman decisiones y brindan explicaciones para sus resultados. Esta demanda está impulsada por requisitos regulatorios, consideraciones éticas y la necesidad de generar confianza con los usuarios finales.
Las soluciones de IA explicable tienen como objetivo abordar el problema de la "caja negra" al brindar información sobre el proceso de toma de decisiones de los modelos de IA. Estas soluciones utilizan técnicas como sistemas basados en reglas, enfoques independientes del modelo y algoritmos de aprendizaje automático interpretables para generar explicaciones que los humanos puedan comprender fácilmente. Al proporcionar explicaciones claras, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre los factores que influyen en las decisiones de IA, identificar posibles sesgos y garantizar la equidad y la responsabilidad en los sistemas de IA.
Cambio hacia soluciones de IA explicables especÃficas de la industria
El mercado global está experimentando un cambio hacia soluciones de IA explicables especÃficas de la industria. Como las diferentes industrias tienen requisitos y desafÃos únicos, existe la necesidad de soluciones XAI personalizadas que puedan abordar casos de uso especÃficos de manera efectiva. Las organizaciones buscan soluciones XAI que puedan proporcionar explicaciones relevantes para su dominio industrial, como atención médica, finanzas o fabricación.
Las soluciones XAI especÃficas de la industria aprovechan el conocimiento del dominio y la información contextual para generar explicaciones que sean significativas y procesables para los usuarios finales. Estas soluciones permiten a las organizaciones obtener información más profunda sobre los procesos de toma de decisiones de IA dentro de su contexto industrial especÃfico, lo que genera una mayor confianza, una mejor toma de decisiones y un mejor cumplimiento normativo.
Integración de la colaboración humano-IA
La integración de la colaboración humano-IA es una tendencia significativa en el mercado global de IA explicable. En lugar de reemplazar a los humanos, las soluciones XAI tienen como objetivo aumentar la toma de decisiones humana al proporcionar información y explicaciones interpretables. Esta colaboración entre humanos y sistemas de IA permite a los usuarios comprender el razonamiento detrás de los resultados de la IA y tomar decisiones informadas basadas en esas explicaciones.
Las soluciones de IA explicables facilitan la colaboración entre humanos e IA al presentar explicaciones de una manera fácil de usar, utilizando visualizaciones, explicaciones en lenguaje natural o interfaces interactivas. Esto permite a los usuarios interactuar con los sistemas de IA, hacer preguntas y explorar diferentes escenarios para obtener una comprensión más profunda de los resultados generados por la IA. Al fomentar la colaboración, las organizaciones pueden aprovechar las fortalezas tanto de los humanos como de los sistemas de IA, lo que conduce a procesos de toma de decisiones más confiables y dignos de confianza.
Información segmentaria
Información de uso final
Según el uso final, el mercado está segmentado en atención médica, BFSI, aeroespacial y defensa, comercio minorista y comercio electrónico, sector público y servicios públicos, TI y telecomunicaciones, automotriz y otros. El sector de TI y telecomunicaciones representó la mayor participación en los ingresos del 17,99 % en 2022. La implementación de 5G e Internet de las cosas (IoT) está permitiendo a las organizaciones y a las personas recopilar más datos del mundo real en tiempo real. Los sistemas de inteligencia artificial (IA) pueden utilizar estos datos para volverse cada vez más sofisticados y capaces.
Los operadores móviles pueden mejorar la conectividad y las experiencias de sus clientes gracias a la IA en el sector de las telecomunicaciones. Los operadores móviles pueden ofrecer mejores servicios y permitir que más personas se conecten utilizando la IA para optimizar y automatizar las redes. Por ejemplo, mientras que AT&T anticipa y previene las interrupciones del servicio de red mediante el uso de modelos predictivos que utilizan IA y algoritmos estadÃsticos, Telenor utiliza análisis de datos avanzados para reducir el consumo de energÃa y las emisiones de CO2 en sus redes de radio. Los sistemas de IA también pueden respaldar interacciones más personalizadas y significativas con los clientes.
Se prevé que la IA explicable en BFSI brinde a las organizaciones financieras una ventaja competitiva al aumentar su productividad y reducir los costos, al tiempo que aumenta la calidad de los servicios y bienes que brindan a los clientes. Estas ventajas competitivas pueden beneficiar posteriormente a los consumidores financieros al ofrecer productos de mayor calidad y más individualizados, liberar información de datos para orientar las estrategias de inversión y mejorar la inclusión financiera al permitir el análisis de la solvencia crediticia de los clientes con poco historial crediticio. Se prevé que estos factores aumenten el crecimiento del mercado.
Implementación
Según la implementación, el mercado está segmentado en la nube y en las instalaciones. El segmento en las instalaciones tuvo la mayor participación en los ingresos del 55,73 % en 2022. El uso de IA explicable en las instalaciones puede proporcionar varios beneficios, como una mejor seguridad de los datos, una latencia reducida y un mayor control sobre el sistema de IA. Además, puede ser preferible para las organizaciones sujetas a requisitos regulatorios que limitan el uso de servicios basados en la nube. Las organizaciones utilizan diversas técnicas, como sistemas basados en reglas, árboles de decisiones y explicaciones basadas en modelos para implementar IA explicable en las instalaciones. Estas técnicas permiten comprender cómo el sistema de IA llegó a una decisión o predicción en particular, lo que permite a los usuarios verificar el razonamiento del sistema e identificar posibles sesgos o errores.
Los principales actores de varios sectores industriales, especialmente en el sector de los seguros, la industria y la alimentación y la agricultura, el comercio minorista y el gobierno, prefieren la implementación de XAI en las instalaciones, debido a sus beneficios de seguridad. Por ejemplo, la empresa de servicios financieros JP Morgan utiliza IA explicable en las instalaciones para mejorar la detección de fraudes y prevenir el lavado de dinero. El sistema utiliza el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos, identificar actividades potencialmente fraudulentas y proporcionar explicaciones claras y transparentes de sus decisiones. De manera similar, IBM, la empresa de tecnologÃa, ofrece una plataforma de IA explicable en las instalaciones denominada Watson OpenScale, que ayuda a las organizaciones a gestionar y supervisar el rendimiento y la transparencia de sus sistemas de IA. La plataforma proporciona explicaciones claras para las decisiones y predicciones de la IA y permite a las organizaciones rastrear y analizar los datos utilizados para entrenar sus modelos de IA.
Información sobre la aplicación
Según la aplicación, el mercado se segmenta en detección de fraudes y anomalÃas, descubrimiento y diagnóstico de fármacos, mantenimiento predictivo, gestión de la cadena de suministro, gestión de identidades y accesos, entre otros. La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel crucial en la gestión del fraude. El segmento de detección de fraudes y anomalÃas representó la mayor participación en los ingresos del 23,86 % en 2022.
Los algoritmos de aprendizaje automático (ML), un componente de la IA, pueden examinar enormes cantidades de datos para identificar tendencias y anomalÃas que podrÃan indicar una actividad fraudulenta. Los sistemas de gestión del fraude impulsados por IA pueden detectar y detener diversos fraudes, incluidos el fraude financiero, el robo de identidad y los intentos de phishing. También pueden cambiar y detectar nuevos patrones y tendencias de fraude, aumentando asà su detección.
El uso destacado de XAI en la fabricación con mantenimiento predictivo está impulsando el crecimiento del mercado. El análisis predictivo XAI en la fabricación implica el uso de modelos de IA interpretables para hacer predicciones y generar información en la industria manufacturera. Las técnicas de IA explicable se utilizan para desarrollar modelos que predicen fallas de equipos o necesidades de mantenimiento en plantas de fabricación. Al analizar datos históricos de sensores, registros de mantenimiento y otra información relevante, los modelos XAI identifican los factores clave que contribuyen a las fallas de los equipos y brindan explicaciones interpretables para los requisitos de mantenimiento previstos.
Además, los modelos de IA explicables aprovechan el análisis predictivo en los procesos de control de calidad. Al analizar datos de producción, lecturas de sensores y otros parámetros relevantes, los modelos XAI pueden predecir la probabilidad de defectos o desviaciones en los procesos de fabricación. Los modelos también pueden brindar explicaciones sobre los factores que contribuyen a los problemas de calidad, lo que ayuda a los fabricantes a comprender las causas fundamentales y tomar medidas correctivas.
Información regional
América del Norte dominó el mercado con una participación del 40,52 % en 2022 y se proyecta que crecerá a una CAGR del 13,4 % durante el perÃodo de pronóstico. La sólida infraestructura de TI en paÃses desarrollados como Alemania, Francia, EE. UU., Reino Unido, Japón y Canadá es un factor importante que respalda el crecimiento del mercado de IA explicable en estos paÃses.
Otro factor que impulsa la expansión del mercado de IA explicable en estos paÃses es la importante ayuda de los gobiernos de estas naciones para actualizar la infraestructura de TI. Sin embargo, se espera que los paÃses en desarrollo como India y China muestren un mayor crecimiento durante el perÃodo de pronóstico. Numerosas inversiones que son apropiadas para la expansión del negocio de IA explicable se ven atraÃdas por estas naciones por su crecimiento económico favorable.
Se anticipa que Asia PacÃfico crecerá a la CAGR más rápida del 24,8% durante el perÃodo de pronóstico. Los avances significativos en tecnologÃa en los paÃses de Asia PacÃfico están impulsando el crecimiento del mercado. Por ejemplo, en febrero de 2021, Fujitsu Laboratories y la Universidad de Hokkaido en Japón desarrollaron un nuevo sistema basado en el principio de "IA explicable". Muestra automáticamente a los usuarios los pasos que deben seguir para obtener un resultado deseado en función de los resultados de la IA sobre los datos, como los de los exámenes médicos.
Avances recientes
- En marzo de 2023, GyanAI lanzó su modelo de lenguaje explicable inicial y su motor de investigación. Basándose en su tecnologÃa única, Gyan cumple la promesa de la IA explicable al utilizar un modelo que entiende el "significado" de la forma más similar posible a cómo lo han hecho las personas. Gyan es completamente explicable y un usuario puede seguir el rastro de su salida hasta su origen. Puede explicar sus resultados. Gyan produce una mezcla de escritura generativa y extractiva.
- En marzo de 2023, Amelia, una empresa de IA, se asoció con Monroe Capital y BuildGroup, que proporcionarán capital financiero y liderazgo empresarial. La alianza estratégica acelera la aceptación del mercado de los productos de IA de Amelia. BuildGroup, una empresa con sede en Austin que crea empresas digitales de alto crecimiento, y Monroe Capital, una empresa de gestión de activos boutique de élite especializada en mercados de crédito privado, lideran la transacción de 175 millones de dólares. Con esta ronda de financiación, Amelia cuenta con los recursos necesarios p
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