Mercado de informática cognitiva por componente (plataforma, servicios), modo de implementación (local, nube), tamaño de la organización (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas (PYME)), tecnología (aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural ( PNL), razonamiento automatizado), industria de usuarios finales (banca, servicios financieros y seguros (BFSI), gobierno y defen

Valoración del mercado de informática cognitiva2024-2031

El rápido aumento del big data, así como la creciente demanda de soluciones analíticas avanzadas para generar conocimientos significativos a partir de conjuntos de datos complicados, son los principales impulsores que impulsan el mercado de la computación cognitiva. Según el analista de Market Research, se estima que el mercado de la computación cognitiva alcanzará una valoración de USD 512,53 mil millones por encima del pronóstico que domina alrededor Valorado en 64 mil millones de dólares en 2024.

La creciente demanda de servicios personalizados y sensibles al contexto en todas las industrias, combinada con avances en inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático, está impulsando el mercado de la computación cognitiva. Permite que el mercado crezca a una CAGR del 29,7 % entre 2024 y 2031.

Mercado de Computación cognitivadefinición/descripción general< /h3>

La computación cognitiva es la rama de la informática que busca emular los procesos de pensamiento humano utilizando algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático. Se refiere a sistemas que pueden analizar, razonar y aprender de enormes cantidades de datos complicados para tomar decisiones informadas o generar conocimientos. Estos sistemas utilizan con frecuencia procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones y extracción de datos para evaluar datos no estructurados como texto, fotografías y audio.

Además, la computación cognitiva tiene aplicaciones en una variedad de campos, incluida la atención médica para el diagnóstico de enfermedades. y planes de tratamiento personalizados, financiación para la detección de fraude y evaluación de riesgos, atención al cliente para asistentes virtuales y chatbots, y fabricación para mantenimiento predictivo y control de calidad. Su capacidad para comprender y extraer significado de múltiples fuentes de datos lo convierte en una potente herramienta para mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas en numerosos campos.

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¿Cuáles son los factores que aumentan la demanda de computación cognitiva?

Las organizaciones de una variedad de industrias generan grandes cantidades de datos. Estos “grandes datos” contienen información importante, pero las herramientas típicas de análisis de datos tienen dificultades para gestionar su complejidad y volumen. La informática cognitiva, con su capacidad de aprender de los datos y emular el razonamiento humano, proporciona una respuesta eficaz. Puede analizar grandes conjuntos de datos, localizar patrones y extraer información valiosa que a los métodos tradicionales les resultaría difícil o imposible descubrir. Las empresas están buscando formas de liberar el potencial de sus datos, y esta creciente necesidad de capacidades de análisis de big data está impulsando el mercado de la computación cognitiva.

El Internet de las cosas (IoT) es la red en constante expansión de elementos físicos equipados con sensores y acceso a internet. Estos dispositivos generan y transmiten volúmenes masivos de datos, lo que requiere análisis complejos para darle sentido a todo. La computación cognitiva es experta en interpretar y analizar datos de sensores en tiempo real de dispositivos IoT. Puede detectar anomalías, predecir fallas de equipos y optimizar procesos, lo que resulta en una mayor eficiencia y ahorro de costos. La proliferación de dispositivos IoT crea una necesidad sustancial de soluciones de computación cognitiva para gestionar y analizar los datos que generan.

Además, la computación cognitiva se basa en avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). A medida que evolucionan las tecnologías subyacentes, también lo hacen las capacidades de la computación cognitiva. Los avances en IA permiten la detección de patrones y la toma de decisiones más complejas en los sistemas cognitivos. El aprendizaje automático permite que los sistemas cognitivos aprendan de los datos y mejoren el rendimiento con el tiempo. Estos avances en IA y aprendizaje automático impulsan el crecimiento del mercado de la computación cognitiva al abrir nuevas posibilidades para aplicaciones en una amplia gama de industrias.

¿Qué factores obstaculizan el crecimiento del mercado de la computación cognitiva?

Crear e implementar tecnologías de computación cognitiva es costoso. Estas soluciones requieren grandes inversiones en tecnología, software y personas especialistas con habilidades en ciencia de datos e inteligencia artificial. La complejidad de estos sistemas, combinada con la necesidad de datos de capacitación, eleva aún más la barrera de los costos. Esta es una barrera para empresas más pequeñas o grupos con recursos limitados, lo que impide una adopción generalizada en el mercado.

Además, el fenómeno de la “caja negra” es uno de los desafíos de la computación cognitiva. Estos sistemas son complicados, lo que dificulta comprender cómo alcanzan decisiones o resultados específicos. Esta falta de transparencia es significativa, particularmente en industrias de alto riesgo como la atención médica y las finanzas, lo que limita la expansión del mercado.

Perspicacias en cuanto a categorías

¿Cómo? ¿El segmento de plataforma impulsa el crecimiento del mercado?

Según Analysis, se estima que el segmento de plataforma tendrá la mayor participación de mercado durante el período de pronóstico. Las plataformas son la base sobre la que se construyen y entregan las aplicaciones de computación cognitiva. Estos sistemas proporcionan funciones críticas como la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento y las herramientas de análisis de datos. Desarrollar, entrenar y ejecutar aplicaciones cognitivas es un desafío sin una base sólida. Las plataformas desempeñan un papel importante en el mercado de la computación cognitiva debido a su importancia básica.

El entorno de las plataformas de computación cognitiva cambia continuamente, con una variedad de alternativas para diversos propósitos y presupuestos. Las plataformas basadas en la nube, las soluciones locales y los modelos híbridos satisfacen una variedad de necesidades de implementación. Además, están surgiendo plataformas personalizadas para industrias específicas, como la atención médica o las finanzas, para atender casos de uso específicos. Esta diversidad permite a los consumidores seleccionar la plataforma que mejor satisfaga sus necesidades, aumentando así la participación de mercado de la plataforma.

Además, la necesidad de plataformas que puedan escalar y adaptarse a las necesidades cambiantes está creciendo a medida que se utiliza la computación cognitiva. aumenta. Las organizaciones quieren plataformas capaces de manejar volúmenes de datos crecientes y requisitos de aplicaciones cambiantes. Las plataformas de computación cognitiva avanzada brindan capacidades como escalado autónomo, contenedorización e integración con otros sistemas, lo que garantiza flexibilidad y escalabilidad para una futura expansión. Este énfasis en la escalabilidad y la flexibilidad hace que las plataformas sean una opción atractiva para las empresas que buscan ingresar al espacio de la computación cognitiva, consolidando su dominio del mercado.

¿Cómo el aprendizaje automático impulsa la demanda del mercado de la computación cognitiva?

Se estima que el segmento de tecnología de aprendizaje automático (ML) dominará el mercado de la informática cognitiva durante el período de previsión. Los algoritmos de aprendizaje automático son excelentes para reconocer patrones y hacer predicciones a partir de datos. Esta adaptabilidad les permite usarse en una amplia gama de aplicaciones de computación cognitiva, desde la detección de fraude en finanzas hasta la identificación de anomalías en la fabricación. Los modelos de aprendizaje automático también pueden aprender y mejorar con el tiempo a medida que se exponen a nuevos datos. Esta versatilidad los hace ideales para el mundo dinámico y en constante cambio del big data.

La explosión en la recopilación de datos, junto con los avances en la potencia informática, ha creado el entorno ideal para que prospere el aprendizaje automático. Los algoritmos de ML requieren volúmenes masivos de datos para entrenar y perfeccionar sus modelos. Con la abundancia cada vez mayor de datos accesibles, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para extraer información importante y tomar decisiones informadas. Además, la creciente asequibilidad y accesibilidad de los recursos informáticos de alto rendimiento facilitan la ejecución de complicados algoritmos de aprendizaje automático.

Además, el aprendizaje automático existe desde hace décadas y ha progresado sustancialmente. Las empresas pueden adoptar soluciones de aprendizaje automático más fácilmente gracias a la disponibilidad de bibliotecas de código abierto, modelos previamente entrenados y plataformas basadas en la nube. Esta infraestructura fácil de usar y de fácil acceso ha reducido la barrera de entrada para empresas de todos los tamaños, acelerando la adopción del aprendizaje automático en el mercado de la computación cognitiva.

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Perspicacias a nivel nacional/regional

¿Cómo influye la infraestructura tecnológica avanzada en el mercado de América del Norte?

Según el analista, se estima que América del Norte dominará el mercado. Mercado de computación cognitiva durante el período de pronóstico. Los gobiernos y las empresas de América del Norte dedican grandes recursos a las tecnologías de computación cognitiva. Esto incluye financiación para actividades de I+D, inversiones de capital de riesgo en nuevas empresas de IA e inversiones internas de grandes corporaciones para desarrollar sus capacidades de computación cognitiva. Este alto nivel de inversión permite el desarrollo constante de nuevas tecnologías, promueve la rivalidad en el mercado y, eventualmente, impulsa la expansión del mercado de computación cognitiva de América del Norte.

Las empresas norteamericanas han estado a la vanguardia en la implementación de la IA. y análisis de big data en una variedad de industrias. Esta adopción temprana ha desarrollado una cultura de toma de decisiones basada en datos y ha sentado una plataforma sólida para la integración de tecnologías de computación cognitiva. Empresas de industrias como la banca, la atención médica y la manufactura han trabajado con enormes conjuntos de datos y reconocen los beneficios potenciales de la computación cognitiva para extraer conocimientos y optimizar procesos. Este enfoque preexistente en IA y big data presenta un terreno fértil para la adopción de soluciones de computación cognitiva, ya que las empresas ya están familiarizadas con la tecnología subyacente y las técnicas de gestión de datos.

Además, la presencia en la región de una persona talentosa El personal de ingenieros, científicos de datos e investigadores de IA refuerza este entorno innovador. Este grupo de talentos permite a las empresas crear e implementar complejos sistemas de computación cognitiva de manera eficiente.

¿Qué factores contribuyen al rápido crecimiento en la región de Asia Pacífico?

Se estima que la región de Asia Pacífico exhibe el mayor crecimiento dentro del mercado de la computación cognitiva durante el período de pronóstico. Muchos gobiernos de Asia y el Pacífico están promoviendo agresivamente iniciativas de IA y big data. Esto se traduce en inversiones sustanciales en instituciones de investigación, programas de desarrollo e iniciativas de infraestructura que promuevan el avance de la tecnología de computación cognitiva. Estas iniciativas gubernamentales buscan estimular la innovación, desarrollar competencia nacional en inteligencia artificial y computación cognitiva, y posicionar sus economías a la vanguardia de los avances tecnológicos. Iniciativas como el “Plan de desarrollo de inteligencia artificial de próxima generación” de China y la “Estrategia nacional de IA” de la India demuestran el compromiso del gobierno regional para impulsar el crecimiento de la computación cognitiva.

La región de Asia y el Pacífico tiene un grupo de personal calificado en rápida expansión. ingenieros, científicos de datos e investigadores de inteligencia artificial. Este grupo de talentos es fundamental para crear e implementar tecnologías de computación cognitiva. Las universidades de la región están desarrollando agresivamente programas de inteligencia artificial y ciencia de datos, lo que resulta en una reserva de personas capacitadas para satisfacer la creciente demanda de este campo de estudio.

Además, hay un gran énfasis en la innovación y el crecimiento técnico. en la región de Asia Pacífico. Muchos gobiernos promueven activamente el espíritu empresarial y alientan el crecimiento de las empresas nacionales de IA. Este énfasis en la innovación crea una atmósfera dinámica que acelera el crecimiento del mercado de la computación cognitiva.

Panorama competitivo

El panorama competitivo del mercado de la computación cognitiva se caracteriza por una interacción dinámica de numerosos elementos, como avances tecnológicos, cumplimiento normativo y amenazas de ciberseguridad en evolución.

Algunos de los actores destacados que operan en el mercado de la computación cognitiva incluyen

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• SAP
• Oracle
• Hewlett Packard Enterprise
• NVIDIA
• Cisco Systems
• SAS Institute
• Palantir Technologies
• ai
• iCognito< /li>
• Aplicación limitada
• Aylien
• DeepMind
• SenseTime
• Megvii

Últimos desarrollos

• En octubre de 2023, AWS anunció la disponibilidad de Amazon SageMaker Canvas, una herramienta de desarrollo visual para crear modelos de aprendizaje automático. Esta interfaz fácil de usar permite a los usuarios empresariales con habilidades mínimas de codificación crear e implementar modelos básicos de aprendizaje automático, lo que posiblemente aumente el acceso a tecnologías de computación cognitiva dentro de las empresas.
• En septiembre de 2023, Microsoft anunció el lanzamiento generalizado de Azure Cognitive. Servicios para Empresas. Este producto proporciona a las empresas un conjunto de servicios cognitivos y de inteligencia artificial prediseñados que pueden incorporarse fácilmente a los flujos de trabajo y aplicaciones actuales. Esto permite a las empresas explotar las capacidades de computación cognitiva sin requerir una considerable experiencia interna en desarrollo de IA.

Alcance del informe

Mercado de Computación Cognitiva, por categoría

Componente

Modo de implementación

• On-premises
• Nube< /li>

Tamaño de la organización

• Grandes empresas
• Pequeñas y medianas empresas (PYME)

• Aprendizaje automático (ML)
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Razonamiento automatizado
• Otros< /li>

Industria de usuarios finales

• Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
• Gobierno y servicios financieros. Defensa
• Salud
• Comercio minorista y electrónico
• TI y telecomunicaciones
• Otros

Región

• América del Norte
• Europa
• Asia-Pacífico
• América del Sur
• Oriente Medio y Europa África

Metodología de investigación de investigación de mercado

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Razones para comprar este informe

Análisis cualitativo y cuantitativo del mercado basado en la segmentación que involucra factores tanto económicos como no económicos Provisión de valor de mercado (Miles de millones de USD ) datos para cada segmento y subsegmento Indica la región y el segmento que se espera que sea testigo del crecimiento más rápido y domine el mercado Análisis por geografía que destaca el consumo del producto/servicio en la región, así como también indica los factores que están afectando el mercado dentro de cada región El panorama competitivo que incorpora la clasificación de mercado de los principales actores, junto con lanzamientos de nuevos servicios/productos, asociaciones, expansiones comerciales y adquisiciones en los últimos cinco años de las empresas perfiladas Perfiles de empresas extensos que comprenden una descripción general de la empresa, conocimientos de la empresa, evaluación comparativa de productos y análisis FODA para los principales actores del mercado. Las perspectivas de mercado actuales y futuras de la industria con respecto a los desarrollos recientes (que involucran oportunidades e impulsores de crecimiento, así como desafíos y restricciones tanto de los países emergentes como de los desarrollados). regiones Incluye un análisis en profundidad del mercado desde varias perspectivas a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter Proporciona información sobre el mercado a través del escenario de dinámica del mercado de la cadena de valor, junto con oportunidades de crecimiento del mercado en los próximos años Soporte de analistas postventa de 6 meses< /p>

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