Mercato AI spiegabile: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentato per componente (soluzione, servizi), per distribuzione (cloud, on-premise), per applicazione (rilevamento di frodi e anomalie, scoperta e diagnostica di farmaci, manutenzione predittiva, gestione della catena di fornitura, gestione dell'identità e dell'accesso, altri), per uso finale (assis
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 CustomizationMercato AI spiegabile: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentato per componente (soluzione, servizi), per distribuzione (cloud, on-premise), per applicazione (rilevamento di frodi e anomalie, scoperta e diagnostica di farmaci, manutenzione predittiva, gestione della catena di fornitura, gestione dell'identità e dell'accesso, altri), per uso finale (assis
| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 5,4 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 22,4% |
| Segmento in più rapida crescita | Cloud |
| Mercato più grande | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile è stato valutato a 5,4 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che proietterà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 22,4% fino al 2028. Il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) sta vivendo una crescita significativa poiché le organizzazioni adottano sempre più soluzioni di intelligenza artificiale in vari settori. XAI si riferisce alla capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni comprensibili e interpretabili per le loro decisioni e azioni, affrontando la sfida della "scatola nera" dell'intelligenza artificiale tradizionale. Il mercato è pronto per l'espansione, guidato dalla crescente necessità di trasparenza, responsabilità e distribuzione etica dell'intelligenza artificiale. XAI è fondamentale in settori come finanza, sanità e veicoli autonomi, dove la capacità di comprendere le decisioni generate dall'intelligenza artificiale è fondamentale per la conformità normativa e la fiducia degli utenti. Inoltre, l'aumento delle normative e delle linee guida relative all'intelligenza artificiale spinge ulteriormente la domanda di soluzioni XAI. Il mercato è caratterizzato da innovazioni nelle tecniche di apprendimento automatico, algoritmi e architetture di modelli che migliorano l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. Poiché le aziende danno priorità alle pratiche di intelligenza artificiale responsabili, il mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile è destinato a continuare la sua traiettoria di crescita, offrendo soluzioni che non solo forniscono informazioni basate sull'intelligenza artificiale, ma garantiscono anche trasparenza e processi decisionali di intelligenza artificiale incentrati sull'uomo.
Principali driver di mercato
Trasparenza nel processo decisionale
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) sta assistendo a una crescita significativa a seguito della crescente domanda di trasparenza e interpretabilità nei sistemi di intelligenza artificiale (IA). L'XAI svolge un ruolo cruciale in vari settori, tra cui sanità , finanza e veicoli autonomi, dove comprendere le decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale è fondamentale per la conformità normativa e la fiducia degli utenti. Con la crescente adozione dell'IA, vi è una corrispondente necessità di svelare le complessità dei modelli e degli algoritmi di intelligenza artificiale, rendendo le soluzioni XAI sempre più indispensabili. Il mercato prospera grazie alle continue innovazioni nelle tecniche di apprendimento automatico e negli algoritmi che migliorano l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale, assicurando che le organizzazioni possano sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale mantenendo al contempo la responsabilità e le pratiche etiche di intelligenza artificiale.
La crescente domanda di trasparenza e interpretabilità nei sistemi di intelligenza artificiale è un fattore chiave alla base della solida crescita del mercato globale XAI. Man mano che l'intelligenza artificiale diventa più diffusa in vari settori, cresce la necessità di comprendere i processi decisionali dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò è particolarmente cruciale in settori come l'assistenza sanitaria, dove l'intelligenza artificiale viene utilizzata per formulare diagnosi critiche e raccomandazioni terapeutiche. Fornendo spiegazioni per le decisioni basate sull'intelligenza artificiale, XAI consente ai professionisti sanitari di fidarsi e convalidare i risultati, garantendo la conformità normativa e la sicurezza dei pazienti. Allo stesso modo, nel settore finanziario, dove l'intelligenza artificiale viene impiegata per attività come il rilevamento delle frodi e la valutazione del rischio, XAI svolge un ruolo fondamentale nel garantire trasparenza e responsabilità . Le istituzioni finanziarie devono comprendere il ragionamento alla base delle decisioni basate sull'intelligenza artificiale per conformarsi alle normative e mantenere la fiducia dei clienti. Le soluzioni XAI forniscono approfondimenti sul funzionamento interno dei modelli di intelligenza artificiale, consentendo alle organizzazioni di spiegare e giustificare le proprie decisioni a enti regolatori, revisori e clienti.
I veicoli autonomi sono un altro ambito in cui XAI è di fondamentale importanza. Man mano che le auto a guida autonoma diventano più diffuse, è fondamentale comprendere i processi decisionali degli algoritmi di intelligenza artificiale che controllano questi veicoli. XAI consente ai produttori e agli enti regolatori di comprendere il ragionamento alla base delle azioni guidate dall'intelligenza artificiale, garantendo sicurezza, affidabilità e conformità alle normative. I continui progressi nelle tecniche e negli algoritmi di apprendimento automatico stanno guidando la crescita del mercato XAI. Ricercatori e sviluppatori lavorano costantemente su approcci innovativi per migliorare l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. Questi progressi includono tecniche come l'estrazione di regole, l'analisi dell'importanza delle funzionalità e le spiegazioni indipendenti dal modello. Rendendo i modelli di intelligenza artificiale più trasparenti e comprensibili, le organizzazioni possono affrontare le preoccupazioni relative a pregiudizi, equità e responsabilità , promuovendo la fiducia e le pratiche etiche di intelligenza artificiale.
Conformità normativa
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) sta vivendo una crescita significativa a causa del numero crescente di normative e linee guida relative all'intelligenza artificiale. I governi e gli enti di controllo del settore stanno ponendo una forte enfasi sulle pratiche etiche di intelligenza artificiale, il che sta spingendo le organizzazioni ad adottare soluzioni XAI per soddisfare i requisiti di conformità . Man mano che i quadri normativi continuano a evolversi, XAI svolge un ruolo cruciale nell'aiutare le organizzazioni a garantire che i loro sistemi di intelligenza artificiale aderiscano agli standard legali ed etici. Questa crescente domanda di XAI, guidata dai requisiti normativi, è particolarmente evidente nei settori in cui la riservatezza dei dati, l'equità e la responsabilità sono di fondamentale importanza. L'aumento delle normative e delle linee guida relative all'intelligenza artificiale in tutto il mondo ha creato un ambiente favorevole alla prosperità del mercato XAI. I governi e gli enti normativi stanno riconoscendo i potenziali rischi associati ai sistemi di intelligenza artificiale che mancano di trasparenza e interpretabilità . Di conseguenza, stanno implementando misure per garantire che le tecnologie AI siano sviluppate e distribuite in modo responsabile. Queste normative spesso richiedono alle organizzazioni di fornire spiegazioni per le decisioni prese dai loro sistemi AI, soprattutto in settori critici come sanità , finanza e giustizia penale. Adottando soluzioni XAI, le organizzazioni possono soddisfare questi requisiti normativi e dimostrare il loro impegno verso pratiche AI etiche. XAI consente alle organizzazioni di comprendere e spiegare il ragionamento alla base delle decisioni generate dall'AI, rendendo il processo decisionale più trasparente e responsabile. Ciò non solo aiuta le organizzazioni a rispettare le normative, ma promuove anche la fiducia tra le parti interessate, inclusi clienti, dipendenti e pubblico.
I settori che gestiscono dati sensibili, come sanità e finanza, fanno particolarmente affidamento su XAI per garantire la riservatezza e l'equità dei dati. Le tecniche XAI consentono alle organizzazioni di identificare e mitigare i pregiudizi nei modelli AI, assicurando che le decisioni non siano influenzate da fattori come razza, genere o stato socioeconomico. Inoltre, XAI consente alle organizzazioni di rilevare e correggere eventuali conseguenze o errori indesiderate nei sistemi AI, riducendo così al minimo i potenziali danni agli individui o alla società . Con l'evoluzione continua del panorama normativo, si prevede che la domanda di XAI crescerà ulteriormente. Le organizzazioni di vari settori stanno riconoscendo l'importanza di allineare i propri sistemi di intelligenza artificiale agli standard legali ed etici. Adottando XAI, queste organizzazioni possono non solo soddisfare i requisiti di conformità , ma anche ottenere un vantaggio competitivo dimostrando il proprio impegno verso pratiche di intelligenza artificiale responsabili. Il mercato XAI è pronto per un'espansione significativa poiché sempre più settori danno priorità a trasparenza, correttezza e responsabilità nelle proprie implementazioni di intelligenza artificiale.
Supporto decisionale migliorato
XAI, o Intelligenza artificiale spiegabile, è un potente strumento che consente ad aziende e professionisti di migliorare i propri processi decisionali offrendo spiegazioni chiare e comprensibili per le informazioni generate dai sistemi di intelligenza artificiale. Questa tecnologia si è dimostrata particolarmente preziosa in settori quali sanità e finanza, dove aiuta medici, analisti e decisori a comprendere e utilizzare efficacemente le informazioni basate sull'intelligenza artificiale. Nel settore sanitario, XAI svolge un ruolo cruciale nel supportare i medici nella comprensione delle diagnosi generate dall'intelligenza artificiale e delle raccomandazioni terapeutiche. Fornendo spiegazioni comprensibili per le informazioni prodotte dai modelli di intelligenza artificiale, XAI aiuta i professionisti sanitari ad acquisire una comprensione più approfondita del ragionamento alla base di queste raccomandazioni. Ciò, a sua volta, porta a una migliore assistenza ai pazienti poiché i medici possono prendere decisioni più informate basate sulle informazioni basate sull'intelligenza artificiale. XAI funge da ponte tra i complessi algoritmi utilizzati nei sistemi di intelligenza artificiale e i decisori umani, consentendo ai professionisti sanitari di fidarsi e utilizzare la tecnologia di intelligenza artificiale al massimo delle sue potenzialità . Allo stesso modo, nel settore finanziario, XAI funge da prezioso strumento per analisti e decisori. Con la crescente adozione di strategie di investimento basate sull'intelligenza artificiale, XAI aiuta a comprendere il ragionamento alla base di queste strategie. Fornendo spiegazioni trasparenti e interpretabili, XAI consente ai professionisti della finanza di avere una chiara comprensione delle intuizioni generate dai modelli di intelligenza artificiale. Ciò consente loro di prendere decisioni più consapevoli in merito a investimenti, gestione del rischio e gestione complessiva del portafoglio. L'uso di XAI nelle istituzioni finanziarie aiuta a colmare il divario tra la complessità dei modelli di intelligenza artificiale e la necessità dei decisori umani di avere una chiara comprensione della logica sottostante.
Il mercato di XAI sta vivendo una crescita significativa grazie al riconoscimento del suo valore come strumento di supporto alle decisioni. Man mano che aziende e professionisti comprendono sempre di più l'importanza di spiegazioni comprensibili per le intuizioni generate dall'intelligenza artificiale, la domanda di XAI continua a crescere. La capacità di XAI di colmare il divario tra modelli di intelligenza artificiale complessi e decisori umani è vista come un fattore cruciale per sbloccare il pieno potenziale della tecnologia di intelligenza artificiale in vari settori. Consentendo alle aziende e ai professionisti di prendere decisioni più consapevoli, XAI sta guidando un cambiamento positivo e migliorando i risultati in settori quali sanità e finanza.
Maggiore fiducia degli utenti
La crescente integrazione dell'IA nella nostra vita quotidiana evidenzia l'importanza cruciale di stabilire la fiducia degli utenti nei sistemi di IA. Un approccio per promuovere questa fiducia è attraverso l'adozione di Explainable AI (XAI), che mira a rendere i sistemi di IA trasparenti e spiegabili, dissipando così le preoccupazioni associate alla natura "scatola nera" dell'IA. Questo aspetto di XAI è particolarmente vitale in settori quali veicoli autonomi e infrastrutture critiche, dove sicurezza e affidabilità sono di fondamentale importanza. Di conseguenza, le organizzazioni stanno riconoscendo l'importanza di XAI nel rafforzare la fiducia degli utenti nelle tecnologie di IA, portando a una significativa espansione del mercato.
In un'epoca in cui l'IA sta diventando sempre più pervasiva, gli utenti sono comprensibilmente preoccupati per il funzionamento interno dei sistemi di IA. La tradizionale natura "scatola nera" dell'IA, in cui le decisioni vengono prese senza spiegazioni chiare, ha sollevato dubbi sull'affidabilità , l'equità e la responsabilità di questi sistemi. XAI affronta queste preoccupazioni fornendo approfondimenti su come i sistemi di intelligenza artificiale arrivano alle loro decisioni, rendendo il processo decisionale più trasparente e comprensibile per gli utenti. In settori come i veicoli autonomi, dove l'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nel garantire un trasporto sicuro ed efficiente, la fiducia degli utenti è fondamentale. La capacità di spiegare il ragionamento alla base delle decisioni guidate dall'intelligenza artificiale può aiutare ad alleviare le preoccupazioni relative a incidenti o malfunzionamenti. Fornendo spiegazioni chiare, XAI consente agli utenti di comprendere perché è stata presa una determinata decisione, aumentando la loro fiducia nella tecnologia e promuovendo la fiducia.
Allo stesso modo, nei settori delle infrastrutture critiche come energia, sanità e finanza, dove i sistemi di intelligenza artificiale sono considerati affidabili per prendere decisioni importanti, XAI può svolgere un ruolo fondamentale nel garantire la sicurezza e l'affidabilità di questi sistemi. Rendendo spiegabili i sistemi di intelligenza artificiale, le organizzazioni possono affrontare le preoccupazioni relative a pregiudizi, errori o attacchi dannosi, migliorando così la fiducia degli utenti e la sicurezza nella tecnologia. Riconoscendo l'importanza della fiducia degli utenti nei sistemi di intelligenza artificiale, le organizzazioni stanno investendo in XAI per rafforzare la fiducia nelle tecnologie di intelligenza artificiale. Questo investimento è guidato dalla consapevolezza che la fiducia degli utenti è un fattore chiave per l'espansione del mercato. Adottando XAI, le organizzazioni possono differenziarsi offrendo sistemi di intelligenza artificiale trasparenti e spiegabili, che a loro volta possono attrarre più utenti e clienti.
Principali sfide di mercato
Comprensione limitata dell'intelligenza artificiale spiegabile
Una delle principali sfide che il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile deve affrontare è la comprensione e la consapevolezza limitate tra le organizzazioni in merito all'importanza e ai vantaggi dell'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile. Molte aziende potrebbero non comprendere appieno l'importanza della capacità di spiegare nei modelli di intelligenza artificiale e i potenziali rischi associati agli algoritmi black-box. Questa mancanza di consapevolezza può portare a esitazioni nell'investire nell'intelligenza artificiale spiegabile, lasciando le organizzazioni vulnerabili a problemi quali decisioni distorte, mancanza di trasparenza e problemi di conformità normativa. Per affrontare questa sfida sono necessarie iniziative educative complete per evidenziare il ruolo fondamentale che l'intelligenza artificiale spiegabile svolge nel creare fiducia, garantire equità e consentire l'interpretabilità nei sistemi di intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono riconoscere che l'intelligenza artificiale spiegabile può fornire approfondimenti su come i modelli di intelligenza artificiale prendono decisioni, migliorano la responsabilità e facilitano migliori processi decisionali. Esempi concreti e casi di studio che mostrano i vantaggi tangibili dell'intelligenza artificiale spiegabile possono aiutare a promuovere una comprensione più approfondita della sua importanza.
Complessità di implementazione e integrazione
L'implementazione e l'integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile possono porre sfide complesse per le organizzazioni, in particolare quelle con competenze tecniche o risorse limitate. La configurazione e l'implementazione efficaci di modelli di intelligenza artificiale spiegabile e la loro integrazione con sistemi e flussi di lavoro di intelligenza artificiale esistenti possono essere tecnicamente impegnative. Possono sorgere problemi di compatibilità durante l'integrazione, con conseguenti ritardi e prestazioni non ottimali. Per affrontare queste sfide, è fondamentale semplificare l'implementazione e la gestione di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile. Dovrebbero essere fornite interfacce intuitive e opzioni di configurazione intuitive per semplificare l'impostazione e la personalizzazione. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero avere accesso a supporto e guida completi, tra cui documentazione, tutorial ed esperti tecnici che possono assistere con l'integrazione e risolvere eventuali problemi. Semplificare questi aspetti dell'implementazione dell'AI spiegabile può portare a processi più efficienti e a una migliore interpretabilità del modello.
Bilanciamento tra capacità di spiegazione e prestazioni.
I modelli di AI spiegabili mirano a fornire trasparenza e interpretabilità , ma devono affrontare la sfida di trovare il giusto equilibrio tra capacità di spiegazione e prestazioni. I modelli altamente interpretabili possono sacrificare l'accuratezza predittiva, mentre i modelli complessi possono mancare di interpretabilità . Le organizzazioni devono trovare il compromesso ottimale tra capacità di spiegazione del modello e prestazioni per garantire che i sistemi di AI siano sia affidabili che efficaci. Questa sfida richiede sforzi di ricerca e sviluppo continui per migliorare l'interpretabilità dei modelli di IA senza comprometterne le prestazioni. Tecniche avanzate, come approcci indipendenti dal modello e metodi di interpretabilità post-hoc, possono aiutare ad affrontare questa sfida fornendo approfondimenti sul comportamento del modello e sui processi decisionali. Impegnarsi per un miglioramento continuo in queste aree consentirà alle organizzazioni di sfruttare efficacemente l'IA spiegabile mantenendo standard di prestazioni elevati.
Considerazioni normative ed etiche
Il mercato globale dell'IA spiegabile deve affrontare anche sfide legate alla conformità normativa e alle considerazioni etiche. Man mano che i sistemi di IA diventano più diffusi in settori critici come sanità , finanza e veicoli autonomi, cresce l'esigenza di trasparenza e responsabilità . Si stanno sviluppando quadri normativi per garantire che i sistemi di IA siano equi, imparziali e spiegabili. Le organizzazioni devono orientarsi in queste normative in evoluzione e garantire che le loro soluzioni di IA spiegabile siano conformi agli standard legali ed etici. Questa sfida richiede alle organizzazioni di rimanere aggiornate sugli ultimi sviluppi normativi e investire in solidi quadri di governance per affrontare potenziali pregiudizi, discriminazioni e problemi di privacy. La collaborazione tra stakeholder del settore, decisori politici e ricercatori è essenziale per stabilire linee guida e standard che promuovano un uso responsabile ed etico dell'intelligenza artificiale spiegabile.
Principali tendenze di mercato
Aumento della domanda di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) sta assistendo a un'impennata della domanda poiché le organizzazioni riconoscono l'importanza della trasparenza e dell'interpretabilità nei sistemi di intelligenza artificiale. Con la crescente adozione dell'intelligenza artificiale in vari settori, c'è una crescente necessità di comprendere come gli algoritmi di intelligenza artificiale prendono decisioni e forniscono spiegazioni per i loro output. Questa domanda è guidata da requisiti normativi, considerazioni etiche e dalla necessità di creare fiducia con gli utenti finali.
Le soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile mirano ad affrontare il problema della "scatola nera" fornendo approfondimenti sul processo decisionale dei modelli di intelligenza artificiale. Queste soluzioni utilizzano tecniche come sistemi basati su regole, approcci indipendenti dal modello e algoritmi di apprendimento automatico interpretabili per generare spiegazioni che possono essere facilmente comprese dagli esseri umani. Fornendo spiegazioni chiare, le organizzazioni possono ottenere informazioni preziose sui fattori che influenzano le decisioni di IA, identificare potenziali pregiudizi e garantire equità e responsabilità nei sistemi di IA.
Spostamento verso soluzioni di IA spiegabili specifiche per settore
Il mercato globale sta vivendo uno spostamento verso soluzioni di IA spiegabili specifiche per settore. Poiché i diversi settori hanno requisiti e sfide unici, c'è bisogno di soluzioni XAI su misura che possano affrontare casi d'uso specifici in modo efficace. Le organizzazioni cercano soluzioni XAI in grado di fornire spiegazioni pertinenti al loro dominio di settore, come sanità , finanza o produzione.
Le soluzioni XAI specifiche per settore sfruttano la conoscenza del dominio e le informazioni contestuali per generare spiegazioni significative e attuabili per gli utenti finali. Queste soluzioni consentono alle organizzazioni di ottenere informazioni più approfondite sui processi decisionali di IA all'interno del loro specifico contesto di settore, portando a una maggiore fiducia, a un migliore processo decisionale e a una maggiore conformità normativa.
Integrazione della collaborazione uomo-IA
L'integrazione della collaborazione uomo-IA è una tendenza significativa nel mercato globale dell'IA spiegabile. Invece di sostituire gli esseri umani, le soluzioni XAI mirano ad aumentare il processo decisionale umano fornendo approfondimenti e spiegazioni interpretabili. Questa collaborazione tra esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale consente agli utenti di comprendere il ragionamento alla base degli output di intelligenza artificiale e di prendere decisioni informate basate su tali spiegazioni.
Le soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile facilitano la collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale presentando spiegazioni in modo intuitivo, utilizzando visualizzazioni, spiegazioni in linguaggio naturale o interfacce interattive. Ciò consente agli utenti di interagire con i sistemi di intelligenza artificiale, porre domande ed esplorare diversi scenari per ottenere una comprensione più approfondita degli output generati dall'intelligenza artificiale. Promuovendo la collaborazione, le organizzazioni possono sfruttare i punti di forza sia degli esseri umani che dei sistemi di intelligenza artificiale, portando a processi decisionali più affidabili e degni di fiducia.
Approfondimenti segmentali
Approfondimenti sull'uso finale
In base all'uso finale, il mercato è segmentato in sanità , BFSI, aerospaziale e difesa, vendita al dettaglio ed e-commerce, settore pubblico e servizi di pubblica utilità , informatica e telecomunicazioni, automotive e altri. Il settore IT e delle telecomunicazioni ha rappresentato la quota di fatturato più elevata del 17,99% nel 2022. L'implementazione del 5G e dell'Internet of Things (IoT) consente alle organizzazioni e agli individui di raccogliere più dati reali in tempo reale. I sistemi di intelligenza artificiale (IA) possono utilizzare questi dati per diventare sempre più sofisticati e capaci.
Gli operatori di telefonia mobile possono migliorare la connettività e le esperienze dei loro clienti grazie all'IA nel settore delle telecomunicazioni. Gli operatori di telefonia mobile possono offrire servizi migliori e consentire a più persone di connettersi utilizzando l'IA per ottimizzare e automatizzare le reti. Ad esempio, mentre AT&T anticipa e previene le interruzioni del servizio di rete utilizzando modelli predittivi che utilizzano l'IA e algoritmi statistici, Telenor utilizza analisi avanzate dei dati per ridurre il consumo di energia e le emissioni di CO2 nelle sue reti radio. I sistemi di IA possono anche supportare interazioni più personalizzate e significative con i clienti.
Si prevede che l'IA spiegabile in BFSI fornirà alle organizzazioni finanziarie un vantaggio competitivo aumentando la loro produttività e riducendo i costi, aumentando al contempo la qualità dei servizi e dei beni che forniscono ai clienti. Questi vantaggi competitivi possono quindi avvantaggiare i consumatori finanziari offrendo prodotti di qualità superiore e più personalizzati, rilasciando approfondimenti sui dati per guidare le strategie di investimento e migliorando l'inclusione finanziaria consentendo l'analisi dell'affidabilità creditizia dei clienti con una cronologia creditizia ridotta. Si prevede che questi fattori aumenteranno la crescita del mercato.
Distribuzione
In base alla distribuzione, il mercato è segmentato in cloud e on-premise. Il segmento on-premise ha detenuto la quota di fatturato maggiore del 55,73% nel 2022. L'utilizzo di AI spiegabile on-premise può offrire diversi vantaggi, come una migliore sicurezza dei dati, una latenza ridotta e un maggiore controllo sul sistema di intelligenza artificiale. Inoltre, potrebbe essere preferibile per le organizzazioni soggette a requisiti normativi che limitano l'uso di servizi basati su cloud. Le organizzazioni utilizzano varie tecniche come sistemi basati su regole, alberi decisionali e spiegazioni basate su modelli per implementare AI spiegabile on-premise. Queste tecniche forniscono informazioni su come il sistema di intelligenza artificiale è giunto a una particolare decisione o previsione, consentendo agli utenti di verificare il ragionamento del sistema e identificare potenziali pregiudizi o errori.
I principali attori di vari settori verticali del settore, in particolare nel BFSI, nella vendita al dettaglio e nel governo, preferiscono XAI distribuito in sede, per i suoi vantaggi in termini di sicurezza. Ad esempio, la società di servizi finanziari JP Morgan utilizza l'intelligenza artificiale spiegabile in sede per migliorare il rilevamento delle frodi e prevenire il riciclaggio di denaro. Il sistema utilizza l'apprendimento automatico per analizzare grandi volumi di dati, identificare attività potenzialmente fraudolente e fornire spiegazioni chiare e trasparenti per le sue decisioni. Allo stesso modo, IBM, la società tecnologica, fornisce una piattaforma di intelligenza artificiale spiegabile in sede denominata Watson OpenScale, che aiuta le organizzazioni a gestire e monitorare le prestazioni e la trasparenza dei loro sistemi di intelligenza artificiale. La piattaforma fornisce spiegazioni chiare per le decisioni e le previsioni dell'IA e consente alle organizzazioni di monitorare e analizzare i dati utilizzati per addestrare i propri modelli di IA.
Approfondimenti sulle applicazioni
In base all'applicazione, il mercato è segmentato in rilevamento di frodi e anomalie, scoperta e diagnosi di farmaci, manutenzione predittiva, gestione della supply chain, gestione dell'identità e dell'accesso e altri. L'intelligenza artificiale (IA) svolge un ruolo cruciale nella gestione delle frodi. Il segmento di rilevamento di frodi e anomalie ha rappresentato la quota di fatturato maggiore del 23,86% nel 2022.
Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML), una componente dell'IA, possono esaminare enormi quantità di dati per identificare tendenze e anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. I sistemi per la gestione delle frodi basati sull'IA possono rilevare e fermare varie frodi, tra cui frodi finanziarie, furto di identità e tentativi di phishing. Possono anche cambiare e rilevare nuovi modelli e tendenze di frode, aumentando così il loro rilevamento.
L'uso prominente di XAI nella produzione con manutenzione predittiva sta spingendo la crescita del mercato. L'analisi predittiva XAI nella produzione comporta l'utilizzo di modelli di intelligenza artificiale interpretabili per fare previsioni e generare approfondimenti nel settore manifatturiero. Le tecniche di intelligenza artificiale spiegabile vengono utilizzate per sviluppare modelli che prevedono guasti delle apparecchiature o esigenze di manutenzione negli impianti di produzione. Analizzando i dati storici dei sensori, i registri di manutenzione e altre informazioni rilevanti, i modelli XAI identificano i fattori chiave che contribuiscono ai guasti delle apparecchiature e forniscono spiegazioni interpretabili per i requisiti di manutenzione previsti.
Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale spiegabile sfruttano l'analisi predittiva nei processi di controllo qualità . Analizzando i dati di produzione, le letture dei sensori e altri parametri rilevanti, i modelli XAI possono prevedere la probabilità di difetti o deviazioni nei processi di produzione. I modelli possono anche fornire spiegazioni per i fattori che contribuiscono ai problemi di qualità , aiutando i produttori a comprendere le cause profonde e ad adottare misure correttive.
Approfondimenti regionali
Il Nord America ha dominato il mercato con una quota del 40,52% nel 2022 e si prevede che crescerà a un CAGR del 13,4% nel periodo di previsione. Una solida infrastruttura IT in nazioni sviluppate come Germania, Francia, Stati Uniti, Regno Unito, Giappone e Canada è un fattore importante a supporto della crescita del mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile in questi paesi.
Un altro fattore che guida l'espansione del mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile in questi paesi è la sostanziale assistenza da parte dei governi di queste nazioni per aggiornare l'infrastruttura IT. Tuttavia, si prevede che nazioni in via di sviluppo come India e Cina mostreranno una crescita maggiore durante il periodo di previsione. Numerosi investimenti appropriati per l'espansione del business dell'intelligenza artificiale spiegabile sono attratti da queste nazioni dalla loro favorevole crescita economica.
Si prevede che l'Asia Pacifica crescerà al CAGR più rapido del 24,8% durante il periodo di previsione. I significativi progressi tecnologici nei paesi dell'Asia Pacifica stanno guidando la crescita del mercato. Ad esempio, a febbraio 2021, un nuovo sistema basato sul principio di "intelligenza artificiale spiegabile" è stato sviluppato da Fujitsu Laboratories e dall'Università di Hokkaido in Giappone. Mostra automaticamente agli utenti i passaggi necessari per ottenere il risultato desiderato in base ai risultati dell'intelligenza artificiale sui dati, come quelli degli esami medici.
Sviluppi recenti
- A marzo 2023, GyanAI ha rilasciato il suo modello linguistico e motore di ricerca spiegabili iniziali. Basandosi sulla sua tecnologia unica, Gyan mantiene la promessa di un'intelligenza artificiale spiegabile utilizzando un modello che comprende il "significato" nel modo più simile possibile a come lo hanno fatto le persone. Gyan è completamente spiegabile e un utente può seguire la traccia del suo output fino alla sua origine. Può spiegare i suoi risultati. Gyan produce un mix di scrittura generativa ed estrattiva.
- A marzo 2023, Amelia, un'azienda di intelligenza artificiale, ha stretto una partnership con Monroe Capital e BuildGroup, che forniranno capitale finanziario e leadership az
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