Tamaño del mercado de informática cognitiva: por tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN), interacción persona-computadora, aprendizaje profundo), por componente (plataforma y servicios), por modelo de implementación, tamaño y pronóstico de la organización, 2024-2032
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Tamaño del mercado de informática cognitiva: por tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN), interacción persona-computadora, aprendizaje profundo), por componente (plataforma y servicios), por modelo de implementación, tamaño y pronóstico de la organización, 2024-2032
Tamaño del mercado de informática cognitivapor tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN), computadora humana) interacción, aprendizaje profundo), por componente (plataforma y servicios), por modelo de implementación, tamaño de la organización y pronóstico, 2024-2032
Tamaño del mercado de computación cognitiva strong>
El mercado de informática cognitiva se valoró en 41.100 millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca a una tasa compuesta anual de más del 30 % entre 2024 y 2032.< /p>
El creciente uso de la IA para automatizar tareas complejas se está expandiendo en diversas industrias. Se están implementando sistemas de computación cognitiva para automatizar el servicio al cliente, la gestión de la cadena de suministro y las operaciones financieras, mejorando así la eficiencia y reduciendo los costos. Se están utilizando redes generativas adversarias (GAN) y otros modelos generativos para crear datos sintéticos realistas, que son útiles en el aumento de datos, las industrias creativas y la simulación.
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El creciente volumen de datos no estructurados presenta una oportunidad significativa para que la computación cognitiva aborde los desafíos emergentes de estructurar los datos disponibles. Las tendencias crecientes en este campo incluyen avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje automático diseñados para el análisis de datos no estructurados. Los sistemas de computación cognitiva están cada vez más equipados con modelos de aprendizaje profundo, como transformadores y redes neuronales, que destacan en la comprensión y extracción de información a partir de texto, imágenes y fuentes multimedia. Hay un énfasis creciente en la comprensión contextual y el análisis de sentimientos para obtener inteligencia procesable a partir de diversas fuentes de datos.
Atributo del informe | Detalles |
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2023 | |
USD 41.Mil millones | |
20242024 2032 | |
30% | |
2024 - ndash; Proyección de valor 2032 | USD 400 mil millones |
Datos históricos para | 2021 - 2023 | tr>
No. de páginas | 220 |
416 | |
Tecnología, componente, modelo de implementación, tamaño de la organización, industria, región< /td> | |
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|
¿Cuáles son las oportunidades de crecimiento en este mercado?
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Los sistemas de computación cognitiva a menudo procesan datos personales, incluidos nombres, direcciones y números de seguro social, así como otra información financiera y de salud confidencial. Se deben implementar técnicas efectivas de anonimización para proteger las identidades individuales, especialmente en los sectores de salud y finanzas. Los sistemas cognitivos son objetivos atractivos para los ciberdelincuentes debido a los valiosos datos que configuran. Es esencial contar con medidas de seguridad sólidas, como métodos de cifrado para datos en reposo y en tránsito, para protegerlos contra filtraciones de datos y accesos no autorizados.
Tendencias del mercado de computación cognitiva
Las crecientes tendencias en computación personalizada Las experiencias de los clientes a través de la computación cognitiva basada en la nube se caracterizan por análisis avanzados, capacidades de procesamiento en tiempo real y una personalización mejorada impulsada por la IA. Las empresas aprovechan cada vez más la infraestructura de la nube para recopilar y analizar enormes cantidades de datos de clientes, lo que permite obtener información detallada sobre comportamientos y estrategias. preferencias.Este enfoque basado en datos ayuda en la implementación de modelos de IA que brindan recomendaciones y servicios personalizados en tiempo real, a través de varios canales.
La creciente adopción de IoT en la atención médica se ve significativamente mejorada por la computación cognitiva, que proporciona Capacidades avanzadas de análisis y toma de decisiones. La computación cognitiva procesa datos en tiempo real de dispositivos habilitados para IoT, como dispositivos portátiles y sensores médicos, para monitorear la salud del paciente continuamente. Puede detectar anomalías y alertar rápidamente a los proveedores de atención médica. La computación cognitiva impulsa a los asistentes de salud virtuales que interactúan con los pacientes a través de dispositivos IoT, brindando consejos médicos, recordatorios de medicamentos y respondiendo consultas relacionadas con la salud.
Análisis de mercado de la computación cognitiva
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Según el componente, el segmento de servicios alcanzó aproximadamente un 30 % de CAGR entre 2024 y 2032.
- La adopción de servicios gestionados y modelos de subcontratación para plataformas de computación cognitiva permite a las organizaciones aprovechar la experiencia especializada y reducir las cargas operativas. Existe una demanda creciente de servicios de consultoría para ayudar a las organizaciones a diseñar estrategias, planificar e implementar soluciones de computación cognitiva adaptadas a sus necesidades específicas y a la infraestructura de TI existente.
- Hay un aumento en la demanda de soluciones personalizadas y servicios de implementación para abordar requisitos comerciales únicos y garantizar una integración perfecta de las tecnologías de computación cognitiva. El mercado está presenciando una creciente adopción de servicios de computación cognitiva basados en la nube, lo que permite escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, al tiempo que respalda la accesibilidad global y las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real.
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Según el modelo de implementación, el segmento local dominó el mercado en 2023 y se espera que alcance más de 200 mil millones de dólares en 2032.
- Las industrias con requisitos regulatorios estrictos, como el gobierno, la atención médica y la defensa, optan por implementaciones locales para garantizar el cumplimiento de las regulaciones específicas de la industria y la política de gobernanza de datos. Las organizaciones ven las inversiones en computación cognitiva local como iniciativas estratégicas a largo plazo que se alinean con sus objetivos de transformación digital, respaldando innovaciones y ventajas competitivas en sus respectivos mercados.
- Las soluciones locales brindan mayor control sobre los riesgos operativos, incluidas las violaciones de datos y las interrupciones del servicio, al reducir la dependencia de proveedores de servicios externos y minimizar la exposición a posibles amenazas cibernéticas.
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Se estima que el mercado de computación cognitiva de Asia Pacífico alcanzará los 90 mil millones de dólares en 2032 Hay una adopción cada vez mayor de la computación en la nube en Asia Pacífico, respaldada por la expansión de los proveedores de nube a hiperescala en la región. Las organizaciones están adoptando estrategias de nube híbrida, combinando capacidades de computación cognitiva local con servicios basados en la nube para lograr escalabilidad y flexibilidad.
Corea del Sur ha lanzado ambiciosas estrategias nacionales, como el "Gran Desafío de IA de Corea", ; promover el desarrollo y la adopción de tecnologías de inteligencia artificial, incluida la computación cognitiva. Estas iniciativas tienen como objetivo posicionar a Corea del Sur como líder mundial en innovaciones de IA. Empresas como Samsung, LG y SK Telecom están invirtiendo fuertemente en I+D de IA, incluidas aplicaciones de computación cognitiva.
América del Norte está presenciando la adopción de soluciones de IA de nivel empresarial para la gestión de la experiencia del cliente, las operaciones eficiencia, análisis predictivo y estrategias de marketing personalizadas. Las empresas norteamericanas están aprovechando la computación cognitiva para obtener ventajas competitivas e impulsar innovaciones. Es notable la proliferación de nuevas empresas de inteligencia artificial y centros de innovación en ciudades centradas en la tecnología como Silicon Valley, Boston y Toronto. Estos centros fomentan la colaboración entre el mundo académico, las nuevas empresas y las empresas establecidas, impulsando avances en las aplicaciones de computación cognitiva.
Participación de mercado de la computación cognitiva
IBM & Amazon Web Services, Inc. en conjunto poseía más del 15% de participación en la industria de la computación cognitiva en 2023. IBM es una empresa multinacional de tecnología y consultoría con sede en Armonk, Nueva York. Fundada en 1911, tiene una larga reputación por sus innovaciones y ha desempeñado un papel fundamental en la configuración de la industria informática a lo largo de las décadas. IBM invierte mucho en investigación y desarrollo de IA, avanzando en la computación cognitiva a través de proyectos en ética de la IA, computación cuántica y tecnologías de nube híbrida.
Amazon Web Services, Inc. (AWS) es una subsidiaria de Amazon que proporciona servicios en línea. exigir plataformas de computación en la nube y API a individuos, empresas y gobiernos mediante un sistema de pago por uso medido. AWS ofrece una amplia gama de servicios en la nube, que incluyen potencia informática, soluciones de almacenamiento, administración de bases de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial a través de sus servicios de inteligencia artificial de AWS.
Empresas del mercado de computación cognitiva
Principales Los actores clave que operan en la industria de la computación cognitiva son
- IBM
- Amazon Web Services, Inc.
- Oracle
- Hitachi Vantara.
- Hewlett Packard Enterprise
- NetApp
- Cloudera Inc.
Noticias de la industria de la computación cognitiva
- El 23 de marzo, Tata Consultancy Services (TCS) presentó su última innovación, el TCS Cognitive Plant Operations Adviser, un 5G- solución habilitada diseñada para la plataforma Microsoft Azure Private Mobile Edge Computing (PMEC). Esta solución ayudó a industrias como la manufacturera, la petrolera y la industria petrolera. gas, bienes de consumo envasados y productos farmacéuticos. para mejorar las capacidades de producción a través de la IA y el aprendizaje automático, lo que permite una mayor inteligencia, agilidad y resiliencia.
- El 23 de mayo, IBM anunció planes para establecer una infraestructura de GPU como servicio destinada a para soportar cargas de trabajo intensivas en IA. Además, IBM introdujo un panel impulsado por IA para medir, rastrear, gestionar e informar sobre las emisiones de carbono en la nube. También inició una nueva práctica dentro de IBM Consulting centrada en WatsonX y la IA generativa, destinada a facilitar la implementación de soluciones de IA por parte de los clientes.
Este informe de investigación de mercado de computación cognitiva incluye una cobertura en profundidad de la industria. con estimaciones & pronóstico en términos de ingresos (miles de millones de USD) de 2024 a 2032, para los siguientes segmentos
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Mercado, por tecnología
- Aprendizaje automático
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Interacción persona-computadora
- Computadora visión
- Visión artificial
- Robótica
- Aprendizaje profundo
Mercado , Por Componente
- Plataforma
- Servicio
- Servicios profesionales
- Consultoría li>
- Integración e implementación
- Soporte y mantenimiento
- Servicios gestionados
- Servicios profesionales
Mercado, por modelo de implementación
- On-premise
- Nube
Mercado, por tamaño de organización
- Pequeñas y medianas empresas (PYME)
- Grandes empresas
Mercado,Por industria
- Salud
- BFSI
- Comercio minorista y electrónico
- Gobierno y defensa
- TI y telecomunicaciones
- Energía y potencia
- Otros
La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países
- América del Norte
- EE.UU.
- Canadá
- Europa
- Alemania
- Reino Unido
- Francia
- Italia
- España
- Resto de Europa
- Asia Pacífico
- China
- Japón
- India
- Corea del Sur
- ANZ
- Resto de Asia Pacífico
- América Latina
- Brasil
- México
- Resto de América Latina América
- MEA
- EAU
- Arabia Saudita
- Sudáfrica
- Resto de MEA
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Tabla de contenido
Informar contenido
Capítulo 1 Alcance y contenido Metodología
1.1 Alcance del mercado y alcance definición
1.2 Estimaciones base y cálculos
1.3 Parámetros de pronóstico
1.4 Fuentes de datos
1.4.1 Primario
1.4.2 Secundaria
1.4.2.1 Fuentes pagas
1.4.2.2 Fuentes públicas
Capítulo 2 Resumen ejecutivo
2.1 Sinopsis de Industria 3600, 2024 - 2032
2.2 Tendencias empresariales
2.2.1 Mercado total direccionable (TAM), 2024-2032
Capítulo 3 Perspectivas de la industria
3.1 Análisis del ecosistema industrial
3.2 Matriz de proveedores
3.3 Tecnología y amp; panorama de la innovación
3.4 Análisis de patentes
3.5 Noticias e iniciativas clave
3.6 Panorama regulatorio
3.7 Fuerzas de impacto
3.7.1 Impulsores del crecimiento
3.7.1.1 Avances en IA y aprendizaje automático
3.7.1.2 Volumen creciente de datos no estructurados y exigencia de interpretación para la toma de decisiones
3.7.1.3 La creciente demanda de experiencias personalizadas para los clientes a través de servicios en la nube
3.7.1.4 Adopción creciente de IoT en la atención sanitaria
3.7.1.5 Mejoras en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
3.7.2 Escollos y dificultades de la industria desafíos
3.7.2.1 Complejidad de la integración
3.7.2.2 Preocupaciones por la privacidad y la seguridad de los datos
3.8 Análisis del potencial de crecimiento
3.9 Análisis de Porter
3.9.1 Poder del proveedor
3.9.2 Poder del comprador
3.9.3 Amenaza de nuevos participantes
3.9.4 Amenaza de sustitutos
3.9.5 Rivalidad en la industria
3.10 Análisis PESTEL
Capítulo 4 Panorama Competitivo, 2023
4.1 Análisis de la cuota de mercado de la empresa
4.2 Matriz de posicionamiento competitivo
4.3 Matriz de perspectivas estratégicas
Capítulo 5 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por tecnología, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
5,1 Tendencias clave
5.2 Aprendizaje automático
5.3 Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
5.4 Interacción persona-ordenador
5.4.1 Visión por ordenador
5.4.2 Visión artificial
5.4.3 Robótica
5.5 Aprendizaje profundo
Capítulo 6 Estimaciones y análisis de mercado Pronóstico, por componente, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
6,1 Tendencias clave
6.2 Plataforma
6.3 Servicio
6.3.1 Servicios profesionales
6.3.1.1 Consultoría
6.3.1.2 Integración e implementación
6.3.1.3 Soporte y mantenimiento
6.3.2 Servicios gestionados
Capítulo 7 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por modelo de implementación, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
7.1 Tendencias clave
7.2 Local
7.3 Nube
Capítulo 8 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por tamaño de organización, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
8.1 Tendencias clave
8.2 Pequeñas y medianas empresas (PYMES)
8.3 Grandes empresas
Capítulo 9 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por industria, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
9,1 Tendencias clave
9.2 Atención sanitaria
9.3 BFSI
9.4 Venta minorista y comercio electrónico
9,5 Gobierno y defensa
9.6 TI y telecomunicaciones
9.7 Energía y potencia
9.8 Otros
Capítulo 10 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por región, 2021 - 2032 (miles de millones de dólares)
10,1 Tendencias clave
10.2 América del Norte
10.2.1 Estados Unidos
10.2.2 Canadá
10.3 Europa
10.3.1 Reino Unido
10.3.2 Alemania
10.3.3 Francia< /p>
10.3.4 Italia
10.3.5 España
10.3.6 Resto de Europa< /p>
10.4 Asia Pacífico
10.4.1 China
10.4.2 India
10.4.3 Japón
10.4.4 Corea del Sur
10.4.5 ANZ
10.4.6 Resto de Asia Pacífico
10,5 América Latina
10.5.1 Brasil
10.5.2 México
10.5.3 Resto de América Latina
10,6 MEA
10.6.1 EAU
10.6.2 Arabia Saudita
10.6.3 Sur África
10.6.4 Resto de MEA
Capítulo 11 Perfiles de empresas
11.1 Amazon Web Services, Inc.
11.2 Atlan Pte. Ltd
11.3 Cloudera Inc.
11.4 data.world, Inc.
11.5 Denodo Technologies
11.6 Dremio
11.7 Hewlett Packard Enterprise
11.8 Hitachi Vantara
11.9 IBM
11.10 Informatica Inc.
11.11 K2View
11.12 Tecnologías MapR
11.13 NetApp
11.14 Oracle
11.15 Qlik
11.16 SAP
11.17 Software AG
11.18 Unión Stardog
11.19 Talend
11.20 TIBCO Software Inc.