Dimensioni spiegabili del mercato dell’intelligenza artificiale: per componente (soluzione, servizio), per servizio software (software autonomo, software integrato, strumenti di reporting automatizzato, visualizzazione di modelli interattivi), per metodo, per verticale del settore e previsioni, 2024-2032

Dimensione spiegabile del mercato dell'AIper componente (soluzione, servizio), per servizio software (software autonomo, Software integrato, strumenti di reporting automatizzati, visualizzazione di modelli interattivi), per metodo, per verticale di settore e previsioni, 2024-2032

Dimensione spiegabile del mercato dell'IA< /h2>

La dimensione del mercato dell'IA spiegabile è stata valutata a 6,55 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che crescerà a un CAGR di oltre il 15% tra il 2024 e il 2032. Si prevede che il mercato dell'IA spiegabile si svilupperà in modo significativo, in parte a causa di considerazioni etiche e normative. A livello globale, i governi e le agenzie di regolamentazione stanno diventando sempre più consapevoli dei possibili rischi che i sistemi di intelligenza artificiale possono comportare, tra cui pregiudizi, discriminazione e mancanza di responsabilità. Stanno mettendo in atto leggi che richiedono che i modelli di intelligenza artificiale siano trasparenti e spiegabili per alleviare questi rischi.

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Ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione Europea contiene norme sul diritto alla spiegazione, che impongono alle aziende di fornire giustificazioni esplicite per qualsiasi decisione automatizzata che abbia un impatto sugli individui . Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale spiegabile è enfatizzata dalla proposta di legge europea sull’intelligenza artificiale, soprattutto in settori ad alto rischio come la pubblica amministrazione, il settore bancario e l’assistenza sanitaria. La necessità di soluzioni di IA spiegabile è alimentata da questi quadri normativi, che le aziende devono rispettare per evitare multe e preservare la fiducia del pubblico.

Un altro fattore importante che guida la crescita del mercato dell'IA spiegabile è il miglioramento delle prestazioni dei modelli e debug. L'intelligenza artificiale spiegabile aiuta i data scientist e gli sviluppatori a comprendere meglio i meccanismi interni dei loro modelli facendo luce sui processi decisionali degli algoritmi di intelligenza artificiale. Questa trasparenza è fondamentale per individuare e correggere pregiudizi, errori e altri problemi che possono compromettere le prestazioni del modello. Gli sviluppatori possono migliorare la precisione, l'affidabilità e l'equità dei loro modelli comprendendo il processo decisionale.

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Attributi spiegabili del rapporto di mercato dell'intelligenza artificiale

Attributo rapporto	Dettagli
Anno base	2023
Dimensione spiegabile del mercato dell'IA nel 2023	6 USD.55 miliardi
Periodo di previsione	2024 - 2032
CAGR per il periodo di previsione 2024-2032	15%
Proiezione valore 2032	29 miliardi di dollari
Dati storici per	2021 - 2023
No. di pagine	270
Tabelle, grafici e amp; Cifre	350
Segmenti coperti	Componente, tipo di software, metodo, verticale del settore
Fattori di crescita	Conformità normativa e requisiti etici Miglioramento delle prestazioni e del debug del modello < li>Domanda dei clienti e del mercato Crescente importanza della responsabilità Collaborazione internazionale e sviluppo di standard
Insidie ​​e problemi Sfide	Complessità e compromessi Standardizzazione e migliori pratiche

Quali sono le opportunità di crescita in questo mercato?

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I metodi di intelligenza artificiale spiegabili consentono di identificare distorsioni involontarie negli algoritmi e nei dati, che consentono l’implementazione di misure correttive per garantire risultati più equi. Inoltre, l’intelligenza artificiale spiegabile facilita il debug identificando i componenti del modello che potrebbero produrre risultati inaspettati o imprecisi. Questa capacità riduce il periodo di sviluppo grazie alla sua rapidità e rapidità di sviluppo. capacità di risoluzione dei problemi più efficienti.

Ad esempio, nel giugno 2023, IBM ha presentato una nuova piattaforma chiamata IBM Watsonx per migliorare le operazioni organizzative attraverso soluzioni di intelligenza artificiale. L'obiettivo di questa piattaforma è consentire alle aziende di accelerare in modo efficiente le proprie operazioni utilizzando le tecnologie di intelligenza artificiale.

Le difficoltà e i compromessi coinvolti nel rendere interpretabili i modelli di intelligenza artificiale sono tra i principali ostacoli incontrati dalle aziende di intelligenza artificiale spiegabile. I modelli di deep learning, con le loro strutture complesse e grandi quantità di parametri, funzionano spesso come scatole nere nell’intelligenza artificiale avanzata. Questi modelli complessi sono in genere necessari per raggiungere livelli di prestazioni e precisione elevati, ma può essere difficile renderli comprensibili.

Semplificare i modelli per aumentare la spiegabilità può ridurne le prestazioni, determinando un compromesso tra accuratezza e trasparenza. Questo compromesso deve essere bilanciato utilizzando approcci e procedure complessi, che possono essere sia ingegnosi che impegnativi dal punto di vista tecnico. Inoltre, è difficile creare un sistema che funzioni per tutte le parti interessate poiché gruppi diversi, inclusi sviluppatori, regolatori e utenti finali, hanno requisiti diversi in termini di spiegabilità.

Tendenze del mercato dell'IA spiegabile

Una tendenza significativa che spinge avanti il ​​mercato è l’uso dell’intelligenza artificiale spiegabile nei processi aziendali fondamentali. Le aziende di diversi settori stanno riconoscendo l’importanza della trasparenza dell’intelligenza artificiale per conquistare stakeholder e clienti. Le aziende possono offrire approfondimenti comprensibili sui loro processi decisionali integrando l'intelligenza artificiale spiegabile nelle loro operazioni.

Viene utilizzata l'intelligenza artificiale spiegabile; ad esempio, nei servizi finanziari per supportare le decisioni di credito e identificare attività fraudolente, e nel settore sanitario per chiarire le diagnosi e le informazioni raccomandate. trattamenti. Questa tendenza garantisce la conformità normativa, migliorando al tempo stesso la soddisfazione e la fiducia dei clienti. Di conseguenza, per migliorare le operazioni aziendali e preservare il vantaggio competitivo, un numero crescente di imprese sta dando priorità all'uso dell'intelligenza artificiale spiegabile.

Il mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile si sta espandendo grazie ai notevoli sviluppi nelle metodologie di spiegabilità. Per fornire tecniche più avanzate e pratiche per decifrare complessi modelli di intelligenza artificiale, ricercatori e sviluppatori esplorano continuamente nuove idee. Strategie come SHApley Additive ExPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) e meccanismi di attenzione vengono migliorati e utilizzati più frequentemente.

Gli utenti troveranno più facile comprendere e fidarsi dei sistemi di intelligenza artificiale a causa di questi sviluppi, che consentono informazioni più accurate e precise. spiegazioni trasparenti dei suoi processi decisionali. L'accettazione di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile è ulteriormente alimentata dal progresso delle tecniche di interpretabilità indipendenti dal modello, che consentono una più ampia applicabilità a una varietà di tipi di modelli di intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale spiegabile sta diventando sempre più popolare in settori altamente regolamentati come assicurativo, sanitario e finanziario. Queste industrie devono garantire che i loro sistemi di intelligenza artificiale siano responsabili e trasparenti per conformarsi a normative rigorose. L'intelligenza artificiale spiegabile offre giudizi automatizzati con spiegazioni comprensibili, contribuendo a soddisfare i requisiti normativi. L’intelligenza artificiale spiegabile, ad esempio, è essenziale nel settore finanziario per garantire che gli algoritmi di credit scoring non pregiudichino involontariamente popolazioni specifiche. Aiuta i professionisti medici a comprendere e ad fidarsi delle raccomandazioni diagnostiche e terapeutiche generate dall'intelligenza artificiale.Si prevede che le soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile subiranno una domanda crescente in queste aree con l'aumento del controllo normativo.

Analisi di mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile

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In base al tipo di software, il mercato è suddiviso in metodi indipendenti dal modello e metodi specifici del modello. Si prevede che il segmento dei metodi indipendenti dal modello registrerà un CAGR del 19,1% durante il periodo di previsione.

• Gli approcci indipendenti dal modello forniscono un modo flessibile e adattabile per valutare e comprendere i risultati di diversi modelli di intelligenza artificiale , rendendoli uno strumento essenziale nel settore dell’intelligenza artificiale spiegabile. A differenza degli approcci modello-specifici, che sono progettati per tipi specifici di algoritmi (come reti neurali/alberi decisionali), gli approcci modello-agnostici sono applicabili a qualsiasi modello di intelligenza artificiale, indipendentemente dalla sua architettura.
• La loro il loro notevole valore in una varietà di contesti applicativi è radicato nella loro universalità. LIME e SHAP sono due tecniche indipendenti dal modello ben note. Per creare modelli interpretabili che assomiglino localmente al comportamento del modello a scatola nera, LIME prima perturba i dati di input e quindi monitora i cambiamenti nell'output.
• Al contrario, SHAP fornisce una misura unificata della rilevanza delle funzionalità utilizzando le idee dalla teoria dei giochi cooperativi per assegnare l'output del modello alle sue caratteristiche di input. Queste tecniche consentono agli utenti di ottenere informazioni approfondite sui processi decisionali di modelli complicati, scoprire errori e valutare con successo i risultati dei modelli.
• Sono particolarmente utili per le aziende che richiedono trasparenza e responsabilità in una gamma di applicazioni di intelligenza artificiale. . Gli approcci indipendenti dal modello stanno diventando sempre più popolari nel mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile grazie alla loro adattabilità e all'ampia gamma di applicazioni, che soddisfano le esigenze di diverse aziende, alla ricerca di soluzioni di intelligenza artificiale affidabili e comprensibili.

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In base ai componenti, il mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile è diviso in soluzioni e soluzioni. servizio. Il segmento delle soluzioni ha dominato il mercato globale con un fatturato di oltre 4 miliardi di dollari nel 2023.

• Il mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile comprende un segmento delle soluzioni costituito da un'ampia gamma di beni e servizi destinati a migliorare la responsabilità, l’interpretabilità e la trasparenza dei modelli di intelligenza artificiale. In questa categoria sono inclusi strumenti software, piattaforme e framework che offrono funzionalità per l'interpretazione dei modelli, il rilevamento dei bias e il reporting di conformità.
• Imminenti aziende tecnologiche e startup alle prime armi forniscono soluzioni di intelligenza artificiale spiegabili e complete che si integrano perfettamente con gli attuali processi e framework di intelligenza artificiale.Ad esempio, le funzionalità di spiegabilità sono implementate in sistemi come Google Cloud AI, IBM Watson e Microsoft Azure Machine Learning, che assistono sviluppatori e data scientist nella comprensione e comprensione dei dati. interpretare le previsioni dei loro modelli.
   
• I segmenti delle soluzioni includono anche servizi professionali e di consulenza che aiutano le aziende a creare le migliori pratiche per l'implementazione etica dell'intelligenza artificiale, garantire la conformità normativa e adottare & ottimizzare le tecniche di intelligenza artificiale spiegabili.
• Il mercato delle soluzioni è in crescita, offrendo soluzioni più avanzate e facili da usare che soddisfano le esigenze di molti settori, da quello bancario & dall'assistenza sanitaria all'assistenza legale e professionale. vendita al dettaglio, poiché la domanda di trasparenza e responsabilità nell’intelligenza artificiale continua a crescere. La creazione e l'accettazione di queste soluzioni sono essenziali per incoraggiare un uso responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale promuovendo al contempo la fiducia del pubblico.

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Il Nord America ha dominato il mercato globale dell'IA spiegabile nel 2023, rappresentando una quota superiore all'85%. Il mercato dell’intelligenza artificiale spiegabile è dominato dalla regione nordamericana a causa di un mix di progressi tecnologici, quadri giuridici e grandi investimenti in ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale. Grazie alla loro leadership nel campo della tecnologia e dell'intelligenza artificiale, gli Stati Uniti sono un attore importante.

Importanti aziende tecnologiche, come Google, Microsoft, IBM e Amazon, hanno le loro sedi centrali in Nord America e sono all'avanguardia nello sviluppo e nell’implementazione della tecnologia AI spiegabile. Queste aziende effettuano investimenti significativi in ​​ricerca e sviluppo per fornire soluzioni di intelligenza artificiale innovative che mettono al primo posto la responsabilità e la trasparenza.

Inoltre, in risposta alle implicazioni etiche e sociali dell'intelligenza artificiale, il contesto normativo del Nord America è mutevole. I legislatori e le organizzazioni di regolamentazione prestano maggiore attenzione a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano giusti, aperti e responsabili. La domanda di soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile è guidata da iniziative come l'Algorithmic Accountability Act degli Stati Uniti, che evidenzia la necessità per le aziende di fornire spiegazioni per le decisioni automatizzate.

Gli Stati Uniti sono leader nel mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile grazie alla loro forte base tecnologica, grandi investimenti in ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale e un quadro legislativo lungimirante. La nazione ospita importanti giganti digitali che stanno aprendo la strada allo sviluppo dell’intelligenza artificiale spiegabile, come Google, Microsoft, IBM e Amazon. Per migliorare la trasparenza e l'interpretabilità dell'intelligenza artificiale, queste organizzazioni impiegano team specializzati e investono molto nella ricerca sull'intelligenza artificiale.

Le soluzioni di intelligenza artificiale spiegabile stanno diventando sempre più popolari anche grazie alle iniziative del governo e delle agenzie di regolamentazione degli Stati Uniti. crescente enfasi sull’etica e sulla responsabilità dell’IA,compresa la Federal Trade Commission (FTC). Importanti istituti accademici, come Carnegie Mellon, Stanford e MIT, apportano contributi sostanziali al campo della ricerca sulla spiegabilità dell'intelligenza artificiale, incoraggiando la cooperazione e le innovazioni accademiche.

Con una forte enfasi sulla tecnologia e sull'apprendimento. innovazioni, sostegno del governo e pratiche etiche di intelligenza artificiale, il Giappone è all’avanguardia nel settore dell’intelligenza artificiale spiegabile e in rapida crescita. Insieme ai programmi finanziari e alle alleanze strategiche tra il settore pubblico e quello commerciale, il governo giapponese ha avviato diverse iniziative per sostenere la ricerca e lo sviluppo dell’IA. Le grandi aziende giapponesi, tra cui Fujitsu, Hitachi e NEC, stanno lavorando attivamente a soluzioni di intelligenza artificiale spiegabili per migliorare le applicazioni di intelligenza artificiale. trasparenza e senso di fiducia.

I quadri e le regole stabiliti dal governo che sottolineano il valore della responsabilità e della spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale sono indicativi dell'approccio del Giappone all'etica e alla governance dell'IA. Inoltre, l'intelligenza artificiale spiegabile ha un grande potenziale per migliorare i processi decisionali in Giappone a causa dell'invecchiamento della popolazione del paese e dei problemi che ne derivano nel settore sanitario e della robotica.

Ad esempio, in Febbraio 2024, il Giappone sta affrontando le sfide del calo della forza lavoro causato dall’invecchiamento della popolazione, offrendo nuove opportunità nella tecnologia digitale e utilizzando tecniche di intelligenza artificiale all’avanguardia. Ciò offre alle aziende internazionali la possibilità di collaborare con partner nazionali in questa nuova rivoluzione industriale per contribuire a cambiare la società giapponese.

Grazie alla sua solida base tecnologica, alle politiche governative proattive e al vivace ecosistema di intelligenza artificiale, la Corea del Sud sta iniziando a emergere come uno dei principali partecipanti al mercato dell’intelligenza artificiale spiegabile. Allo sviluppo dell’intelligenza artificiale è stata data la massima priorità dal governo sudcoreano nell’ambito della sua politica nazionale, che comprende investimenti significativi in ​​ricerca e sviluppo e l’incoraggiamento della cooperazione tra il settore pubblico e quello privato. Importanti aziende IT sudcoreane, come Samsung, LG e Naver, sono all'avanguardia nello sviluppo di tecnologie IA, come l'intelligenza artificiale spiegabile, per garantire trasparenza e affidabilità nelle loro app.

Con sforzi per impostare regole e standard per la trasparenza e la responsabilità dell’IA, anche il quadro normativo della Corea del Sud sta cambiando per affrontare i problemi etici legati all’IA. L'enfasi della nazione sull'assistenza sanitaria, sui veicoli senza conducente e sulle città intelligenti offre prospettive sostanziali per l'applicazione dell'intelligenza artificiale spiegabile, migliorando i processi decisionali e garantendo la fiducia del pubblico nei sistemi basati sull'intelligenza artificiale.

Grazie a Grazie ai suoi investimenti significativi in ​​ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale, al sostegno del governo e alla rapida adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale in un’ampia gamma di settori, la Cina è un attore dominante nel mercato dell’intelligenza artificiale spiegabile.L'intelligenza artificiale è ora una priorità assoluta per il governo cinese, che ha finanziato e sviluppato piani ambiziosi per posizionare la Cina come leader nell'innovazione dell'intelligenza artificiale a livello mondiale.

Per mantenere la trasparenza e il rispetto delle regole in evoluzione, i principali giganti IT cinesi come poiché Baidu, Alibaba, Tencent e Huawei stanno facendo investimenti significativi nella ricerca e nelle applicazioni di intelligenza artificiale spiegabile. La Cina ha stabilito regole e politiche che evidenziano l’importanza della spiegabilità e della responsabilità nei sistemi di intelligenza artificiale, riflettendo il suo approccio all’etica e alla governance dell’IA. La Cina sta assistendo a una rapida transizione digitale, soprattutto in settori come quello finanziario, sanitario e delle città intelligenti, che sta stimolando la domanda.

Quota di mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile

Microsoft Corporation e aziende internazionali Machines Corporation (IBM) deteneva una quota significativa di oltre il 10% nel settore dell’intelligenza artificiale spiegabile. Microsoft Corporation detiene una quota di mercato sostanziale nell’intelligenza artificiale spiegabile grazie ai suoi ingenti investimenti in ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale, alla forte infrastruttura cloud e a un’ampia gamma di offerte di piattaforme AI. Gli elementi di spiegabilità sono integrati in una gamma di strumenti e servizi di intelligenza artificiale offerti dall'azienda attraverso il suo servizio di cloud computing, Microsoft Azure.

Gli sviluppatori possono comprendere, risolvere i problemi e avere fiducia nei loro modelli di machine learning con l'aiuto di strumenti di interpretabilità integrati offerti da Azure Machine Learning. Le politiche e gli sforzi di Microsoft sull’intelligenza artificiale, come il programma AI for Good che sottolinea lo sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale, dimostrano la dedizione dell’azienda all’intelligenza artificiale etica e all’apertura. Microsoft Research, la divisione di ricerca dell'azienda, fa avanzare costantemente il campo dell'intelligenza artificiale spiegabile attraverso progetti innovativi e partnership con istituti scolastici.

Grazie alla sua vasta gamma di prodotti, all'attenzione etica all'intelligenza artificiale e alla lunga storia di Innovazioni AI, International Business Machines Corporation (IBM) ha una quota di mercato significativa nell'intelligenza artificiale spiegabile. La principale piattaforma di intelligenza artificiale dell'azienda, IBM Watson, dispone di sofisticate funzionalità di spiegabilità che aiutano le persone a comprendere e interpretare le informazioni prodotte dall'intelligenza artificiale. L'offerta di Watson's Explainability promuove la fiducia consentendo alle organizzazioni di osservare il processo decisionale dei modelli di intelligenza artificiale.

IBM ha dimostrato il proprio impegno verso un'intelligenza artificiale etica con l'istituzione dell'AI Ethics Board e dell'AI Fairness 360 toolbox, che offre risorse per identificare e ridurre i bias nei modelli di intelligenza artificiale. Gli approcci e le tecnologie dell'intelligenza artificiale spiegabile sono in continua evoluzione grazie alle ampie capacità di ricerca di IBM, esemplificate da IBM Research.

Società del mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile

I principali attori che operano nel settore dell'intelligenza artificiale spiegabile sono

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

Novità spiegabili dal settore dell'intelligenza artificiale

Il rapporto spiegabile sulla ricerca di mercato sull'IA include una copertura approfondita del settore con stime e informazioni dettagliate. previsioni in termini di ricavi (miliardi di dollari) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti

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Mercato, per componente

• Soluzione
• Servizio

Mercato, per tipo di software

• Software autonomo
• Software integrato
• Strumenti di reporting automatizzati
• Visualizzazione interattiva del modello

• Metodi indipendenti dal modello
• Metodi specifici del modello

< strong>Mercato, per componente

• BFSI
• Retail & e-commerce
• IT e informatica telecomunicazioni
• Governo e telecomunicazioni settore pubblico
• Sanità
• Manifattura
• Media & intrattenimento
• Altro

Le informazioni di cui sopra sono fornite per le seguenti regioni e paesi

• Nord America
  • Stati Uniti
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
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  • Resto d'Europa
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  • ANZ
  • Resto dell'Asia Pacifico
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• America Latina
  • Brasile
  • Messico
  • Resto dell'America Latina
• MEA
  • Emirati Arabi Uniti
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica
  • Resto del MEA