Tamaño del mercado de IA explicable: por componente (solución, servicio), por servicio de software (software independiente, software integrado, herramientas de informes automatizados, visualización interactiva de modelos), por método, por vertical y pronóstico de la industria, 2024-2032

Tamaño del mercado de IA explicablepor componente (solución, servicio), por servicio de software (software independiente, Software integrado, herramientas de informes automatizados, visualización interactiva de modelos), por método, por vertical de la industria y pronóstico, 2024-2032

Tamaño explicable del mercado de IA< /h2>

El tamaño del mercado de IA explicable se valoró en 6.550 millones de dólares en 2023 y se espera que crezca a una tasa compuesta anual de más del 15% entre 2024 y 2032. Se espera que el mercado de IA explicable se desarrolle significativamente, en parte debido a consideraciones éticas y regulatorias. A nivel mundial, los gobiernos y las agencias reguladoras son cada vez más conscientes de los posibles riesgos que pueden plantear los sistemas de IA, incluidos los prejuicios, la discriminación y la falta de rendición de cuentas. Están implementando leyes que requieren que los modelos de IA sean transparentes y explicables para aliviar estos riesgos.

Para conocer las tendencias clave del mercado

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Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea contiene reglas para el derecho a la explicación, que exige que las corporaciones den justificaciones explícitas para cualquier decisión automatizada que tenga un impacto en las personas. . De manera similar, la IA explicable se enfatiza en la propuesta de Ley de Inteligencia Artificial de la UE, especialmente en campos de alto riesgo como la administración pública, la banca y la atención médica. La necesidad de soluciones de IA explicables se ve impulsada por estos marcos regulatorios, que las empresas deben cumplir para evitar multas y preservar la confianza del público.

Otro factor importante que impulsa el crecimiento del mercado de IA explicable es la mejora del rendimiento del modelo. y depuración. La IA explicable ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a comprender mejor los mecanismos internos de sus modelos al arrojar luz sobre los procesos de toma de decisiones de los algoritmos de IA. Esta transparencia es crucial para localizar y corregir sesgos, errores y otros problemas que pueden afectar el rendimiento del modelo. Los desarrolladores pueden mejorar la precisión, confiabilidad y equidad de sus modelos al comprender el proceso de toma de decisiones.

Año base Tamaño explicable del mercado de IA en 2023 Período de pronóstico Período de pronóstico 2024 - 2032 CAGR Proyección de valor para 2032 Datos históricos para No. de páginas Tablas, gráficos y amp; Cifras Segmentos cubiertos < /tr> Impulsores de crecimiento

Atributos explicables del informe de mercado de IA

Atributo del informe	Detalles
2023
USD 6.55 mil millones
2024 - 2032
15%
USD 29 mil millones
2021 - 2023
270
350
Componente, tipo de software, método, industria vertical
Cumplimiento normativo y requisitos éticos Mejora del rendimiento y la depuración del modelo < li>Demanda de los clientes y del mercado Creciente importancia de la rendición de cuentas Colaboración internacional y desarrollo de estándares
Errores y dificultades Desafíos	Complejidad y compensaciones Estandarización y mejores prácticas

¿Cuáles son las oportunidades de crecimiento en este mercado?

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Los métodos de IA explicables permiten identificar sesgos involuntarios en algoritmos y datos, lo que permite implementar medidas correctivas para asegurar resultados más equitativos. Además, la IA explicable facilita la depuración al identificar los componentes del modelo que podrían estar produciendo resultados inesperados o inexactos. Esta capacidad acorta el período de desarrollo debido a su rapidez y rapidez. capacidades de resolución de problemas más eficientes.

Por ejemplo, en junio de 2023, IBM presentó una nueva plataforma llamada IBM Watsonx para mejorar las operaciones organizacionales a través de soluciones de inteligencia artificial. El objetivo de esta plataforma es permitir que las empresas aceleren eficientemente sus operaciones mediante el uso de tecnologías de IA.

La dificultad y las compensaciones involucradas en hacer que los modelos de IA sean interpretables se encuentran entre los principales obstáculos que encuentran las empresas de IA explicables. Los modelos de aprendizaje profundo, con sus estructuras complejas y grandes cantidades de parámetros, frecuentemente funcionan como cajas negras en la IA avanzada. Estos modelos complejos suelen ser necesarios para alcanzar niveles de alto rendimiento y precisión, pero puede resultar difícil hacerlos comprensibles.

Simplificar los modelos para aumentar la explicabilidad puede reducir su rendimiento, lo que resulta en un equilibrio entre precisión y transparencia. Esta compensación debe equilibrarse utilizando enfoques y procedimientos complejos, que pueden ser a la vez ingeniosos y técnicamente intensivos. Además, es un desafío crear un sistema que funcione para todas las partes interesadas, ya que los diferentes grupos, incluidos desarrolladores, reguladores y usuarios finales, tienen requisitos variados de explicabilidad.

Tendencias explicables del mercado de IA

Una tendencia importante que impulsa el mercado es el uso de IA explicable en procesos de negocio fundamentales. Empresas de diversos sectores están reconociendo la importancia de la transparencia de la IA para ganarse a las partes interesadas y a los clientes. Las empresas pueden ofrecer información comprensible sobre sus procesos de toma de decisiones integrando IA explicable en sus operaciones.

Se utiliza IA explicable; por ejemplo, en servicios financieros para respaldar decisiones crediticias e identificar actividades fraudulentas, y en atención médica para aclarar diagnósticos y pruebas recomendados. tratos. Esta tendencia garantiza el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, mejora la satisfacción y la confianza del cliente. En consecuencia, para mejorar las operaciones de la empresa y preservar la ventaja competitiva, un número cada vez mayor de empresas están dando prioridad al uso de IA explicable.

El mercado de la IA explicable se está expandiendo debido a avances notables en las metodologías de explicabilidad. Para proporcionar técnicas más avanzadas y prácticas para descifrar modelos complejos de IA, los investigadores y desarrolladores exploran continuamente nuevas ideas. Estrategias como las explicaciones aditivas de SHapley (SHAP), las explicaciones independientes del modelo interpretable local (LIME) y los mecanismos de atención se están mejorando y utilizando con mayor frecuencia.

A los usuarios les resultará más fácil comprender y confiar en los sistemas de IA. Debido a estos desarrollos, que permiten mediciones más precisas y precisas. explicaciones transparentes de sus procesos de toma de decisiones. La aceptación de soluciones de IA explicables se ve impulsada aún más por el avance de las técnicas de interpretabilidad independientes del modelo, que permiten una aplicabilidad más amplia en una variedad de tipos de modelos de IA.

La IA explicable se está volviendo cada vez más popular en sectores altamente regulados como seguros, atención médica y finanzas. Estas industrias deben garantizar que sus sistemas de inteligencia artificial sean responsables y transparentes para cumplir con regulaciones estrictas. La IA explicable ofrece juicios automatizados con explicaciones comprensibles, lo que ayuda a satisfacer los requisitos reglamentarios. La IA explicable, por ejemplo, es esencial en la industria financiera para garantizar que los algoritmos de calificación crediticia no sesguen involuntariamente en contra de poblaciones específicas. Ayuda a los profesionales médicos a comprender y confiar en las recomendaciones de diagnóstico y terapia generadas por IA.Se prevé que las soluciones de IA explicables experimentarán una demanda cada vez mayor en estas áreas a medida que aumente el escrutinio regulatorio.

Análisis de mercado de IA explicable

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Según el tipo de software, el mercado se divide en métodos independientes del modelo y métodos específicos del modelo. Se espera que el segmento de métodos independientes del modelo registre una tasa compuesta anual del 19,1% durante el período de pronóstico.

• Los enfoques independientes del modelo brindan una forma flexible y adaptable de evaluar y comprender los resultados de diferentes modelos de IA , lo que los convierte en una herramienta esencial en la industria de la IA explicable. A diferencia de los enfoques de modelo específico, que están diseñados para tipos específicos de algoritmos (como redes neuronales/árboles de decisión), los enfoques independientes del modelo son aplicables a cualquier modelo de IA, independientemente de su arquitectura.
• Sus Un valor considerable en una variedad de contextos de aplicación radica en su universalidad. LIME y SHAP son dos técnicas independientes del modelo bien conocidas. Para crear modelos interpretables que se parezcan localmente al comportamiento del modelo de caja negra, LIME primero perturba los datos de entrada y luego monitorea los cambios en la salida.
• Por el contrario, SHAP proporciona una medida unificada de la relevancia de las características mediante el uso de ideas. de la teoría de juegos cooperativos para asignar la salida del modelo a sus características de entrada. Estas técnicas permiten a los usuarios obtener información sobre los procesos de toma de decisiones de modelos complicados, descubrir sesgos y evaluar con éxito los resultados del modelo.
• Son especialmente útiles para empresas que requieren transparencia y responsabilidad en una variedad de aplicaciones de IA. . Los enfoques independientes del modelo se están volviendo cada vez más populares en el mercado de la IA explicable debido a su adaptabilidad y amplia gama de aplicaciones, que satisfacen las demandas de diferentes empresas que buscan soluciones de IA confiables y comprensibles.

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Según el componente, el mercado explicable de la IA se divide en soluciones y segmentos. servicio. El segmento de soluciones dominó el mercado global con unos ingresos de más de 4 mil millones de dólares en 2023.

• El mercado de IA explicable incluye un segmento de soluciones que consta de una amplia gama de bienes y servicios destinados a mejorar la responsabilidad, interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA. En esta categoría se incluyen herramientas de software, plataformas y marcos que ofrecen funciones para la interpretación de modelos, la detección de sesgos y la generación de informes de cumplimiento.
• Empresas de tecnología destacadas y nuevas empresas ofrecen soluciones integrales de inteligencia artificial explicables que se combinan sin problemas. con los procesos y marcos actuales de IA.Por ejemplo, las funciones de explicabilidad se implementan en sistemas como Google Cloud AI, IBM Watson y Microsoft Azure Machine Learning, que ayudan a los desarrolladores y científicos de datos a comprender y entender. interpretar las predicciones de sus modelos.
   
• Los segmentos de soluciones también incluyen servicios profesionales y de consultoría que ayudan a las empresas a crear mejores prácticas para la implementación ética de la IA, garantizar el cumplimiento normativo y adoptar y aplicar políticas. optimice las técnicas de IA explicables.
• El mercado de soluciones está creciendo y ofrece soluciones más avanzadas y fáciles de usar que satisfacen las necesidades de muchas industrias, desde la banca y la tecnología. atención médica hasta asuntos legales y legales. comercio minorista, a medida que la demanda de transparencia y responsabilidad en la IA continúa aumentando. La creación y aceptación de estas soluciones son esenciales para fomentar el uso responsable de las tecnologías de IA y al mismo tiempo fomentar la confianza del público.

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América del Norte dominó el mercado global de IA explicable en 2023, representando una participación de más del 85%. El mercado de la IA explicable está dominado por la región de América del Norte debido a una combinación de avances tecnológicos, marcos legales y grandes inversiones en I+D de IA. Debido a su liderazgo en tecnología e inteligencia artificial, EE. UU. es un actor importante.

Destacadas corporaciones tecnológicas, como Google, Microsoft, IBM y Amazon, tienen sus sedes ubicadas en América del Norte y están liderando el camino. en el desarrollo e implementación de tecnología de IA explicable. Estas empresas realizan importantes inversiones en I+D para proporcionar soluciones innovadoras de IA que prioricen la responsabilidad y la transparencia.

Además, en respuesta a las implicaciones éticas y sociales de la IA, el entorno regulatorio de América del Norte es cambiando. Los legisladores y las organizaciones reguladoras están prestando más atención a garantizar que los sistemas de IA sean justos, abiertos y responsables. La demanda de soluciones de IA explicables está impulsada por iniciativas como la Ley de Responsabilidad Algorítmica de EE. UU., que destaca la necesidad de que las empresas proporcionen explicaciones para las decisiones automatizadas.

Estados Unidos lidera el mercado mundial de IA explicable debido a su una base tecnológica sólida, grandes inversiones en I+D de IA y un marco legislativo con visión de futuro. La nación alberga importantes gigantes digitales que están liderando el camino en el desarrollo de IA explicable, como Google, Microsoft, IBM y Amazon. Para mejorar la transparencia y la interpretabilidad de la IA, estas organizaciones emplean equipos especializados e invierten mucho en investigación de IA.

Las soluciones de IA explicables también se están volviendo más populares debido a las iniciativas del gobierno y las agencias reguladoras de los EE. UU. creciente énfasis en la ética y la responsabilidad de la IA,incluida la Comisión Federal de Comercio (FTC). Destacados establecimientos académicos, como Carnegie Mellon, Stanford y el MIT, realizan contribuciones sustanciales al campo de la investigación de la explicabilidad de la IA, fomentando la cooperación y las innovaciones académicas.

Con un fuerte énfasis en la tecnología y la tecnología. Con innovaciones, apoyo gubernamental y prácticas éticas de IA, Japón está liderando el camino en el negocio de la IA explicable y está creciendo rápidamente. Junto con programas financieros y alianzas estratégicas entre los sectores público y comercial, el gobierno japonés ha iniciado varias iniciativas para apoyar la investigación y el desarrollo de la IA. Grandes empresas japonesas, incluidas Fujitsu, Hitachi y NEC, están trabajando activamente en soluciones de IA explicables para mejorar las aplicaciones de IA. transparencia y sensación de confianza.

Los marcos y reglas establecidos por el gobierno que enfatizan el valor de la responsabilidad y la explicabilidad en los sistemas de IA son indicativos del enfoque de Japón hacia la ética y la gobernanza de la IA. Además, la IA explicable tiene un gran potencial para mejorar los procesos de toma de decisiones en Japón debido al envejecimiento de la población del país y los problemas en atención sanitaria y robótica que conlleva.

Por ejemplo, en En febrero de 2024, Japón abordará los desafíos de una fuerza laboral en disminución provocada por una población que envejece, brindando nuevas oportunidades en tecnología digital y utilizando técnicas de inteligencia artificial de vanguardia. Esto ofrece a las empresas internacionales la oportunidad de colaborar con socios nacionales en esta nueva revolución industrial para ayudar a cambiar la sociedad japonesa.

Debido a su sólida base tecnológica, políticas gubernamentales proactivas y un vibrante ecosistema de inteligencia artificial, Corea del Sur está comenzando a emerger como un participante importante en el mercado explicable de la IA. El gobierno de Corea del Sur ha dado máxima prioridad al desarrollo de la IA como parte de su política nacional, que incluye importantes inversiones en I+D y el fomento de la cooperación entre los sectores público y privado. Destacadas empresas de TI de Corea del Sur, como Samsung, LG y Naver, están liderando el camino en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial, como la IA explicable, para garantizar la transparencia y confiabilidad en sus aplicaciones.

Con esfuerzos para establecer reglas y estándares para la transparencia y la rendición de cuentas de la IA, el marco regulatorio de Corea del Sur también está cambiando para abordar los problemas éticos relacionados con la IA. El énfasis del país en la atención médica, los vehículos sin conductor y las ciudades inteligentes ofrece perspectivas sustanciales para la aplicación de IA explicable, mejorando los procesos de toma de decisiones y garantizando la confianza pública en los sistemas impulsados ​​por IA.

Debido a Gracias a sus importantes inversiones en investigación y desarrollo de IA, el respaldo gubernamental y la rápida adopción de tecnologías de IA en una amplia gama de industrias, China es un actor dominante en el mercado explicable de la IA.La IA es ahora una máxima prioridad para el gobierno chino, que ha financiado y desarrollado planes ambiciosos para posicionar a China como líder en innovación de IA en todo el mundo.

Para mantener la transparencia y el cumplimiento de las reglas cambiantes, los principales gigantes chinos de TI, como ya que Baidu, Alibaba, Tencent y Huawei están realizando importantes inversiones en investigaciones y aplicaciones de IA explicables. China ha establecido reglas y políticas que resaltan la importancia de la explicabilidad y la responsabilidad en los sistemas de IA, lo que refleja su enfoque sobre la ética y la gobernanza de la IA. China está experimentando una rápida transición digital, especialmente en industrias como las finanzas, la atención médica y las ciudades inteligentes, lo que está impulsando la demanda.

Cuota de mercado de IA explicable

Microsoft Corporation y negocios internacionales Machines Corporation (IBM) tenía una participación significativa de más del 10% en la industria de la IA explicable. Microsoft Corporation tiene una participación de mercado sustancial en IA explicable debido a sus importantes inversiones en I+D de IA, su sólida infraestructura en la nube y una amplia gama de ofertas de plataformas de IA. Los elementos de explicabilidad se integran en una gama de herramientas y servicios de IA ofrecidos por la corporación a través de su servicio de computación en la nube, Microsoft Azure.

Los desarrolladores pueden comprender, solucionar problemas y tener confianza en sus modelos de aprendizaje automático con la ayuda de herramientas de interpretabilidad integradas ofrecidas por Azure Machine Learning. Las políticas y esfuerzos de Microsoft en materia de IA, como el programa AI for Good que enfatiza el desarrollo responsable de la IA, demuestran la dedicación de la empresa a la IA ética y la apertura. Microsoft Research, la división de investigación de la empresa, avanza constantemente en el campo de la IA explicable a través de proyectos innovadores y asociaciones con instituciones educativas.

Debido a su amplia gama de productos, su enfoque ético en la IA y su larga historia de Innovaciones en IA, International Business Machines Corporation (IBM) tiene una participación de mercado significativa en IA explicable. La principal plataforma de IA de la empresa, IBM Watson, tiene características sofisticadas de explicabilidad que ayudan a las personas a comprender e interpretar los conocimientos producidos por la IA. La oferta de Explicabilidad de Watson promueve la confianza al permitir que las organizaciones observen el proceso de toma de decisiones de los modelos de IA.

IBM ha demostrado su compromiso con la IA ética con el establecimiento del AI Ethics Board y el AI Fairness. Caja de herramientas 360, que ofrece recursos para identificar y reducir el sesgo en los modelos de IA. Los enfoques y tecnologías de IA explicables están en constante evolución debido a las amplias capacidades de investigación de IBM, ejemplificadas por IBM Research.

Empresas del mercado de IA explicable

Los principales actores que operan en la industria de la IA explicable son

• Microsoft Corporation            
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.

Noticias explicables de la industria de la IA

El informe explicable de investigación de mercado de IA incluye una cobertura en profundidad de la industria con estimaciones y estadísticas. previsiones en términos de ingresos (miles de millones de USD) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos

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Mercado, por componente

• Solución
• Servicio

Mercado, por tipo de software

• Software independiente
• Software integrado
• Herramientas de generación de informes automatizadas
• Visualización interactiva de modelos

• Métodos independientes del modelo
• Métodos específicos del modelo

< strong>Mercado, por componente

• BFSI
• Venta minorista y comercial comercio electrónico
• TI & telecomunicaciones
• Gobierno y administración sector público
• Atención sanitaria
• Fabricación
• Medios y sector público entretenimiento
• Otros

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