Mercato del Cognitive Computing per componente (piattaforma, servizi), modalità di implementazione (on-premise, cloud), dimensione dell'organizzazione (grandi imprese, piccole e medie imprese (PMI)), tecnologia (apprendimento automatico (ML), elaborazione del linguaggio naturale ( PNL), ragionamento automatizzato), settore degli utenti finali (banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI), gove

Valutazione del mercato del Cognitive Computing – 2024-2031

Il rapido aumento dei big data, così come la crescente domanda di soluzioni di analisi avanzate per generare insight significativi da set di dati complessi, sono i principali fattori che spingono avanti il mercato del cognitive computing. Secondo l'analista di Market Research, si stima che il mercato del cognitive computing raggiungerà una valutazione di 512,53 miliardi di dollari rispetto alle previsioni, soggiogando circa Valutato 64 miliardi di dollari nel 2024.

La crescente domanda di servizi personalizzati e sensibili al contesto in tutti i settori, combinata con i progressi nell'intelligenza artificiale e nelle tecnologie di apprendimento automatico, sta guidando il mercato del cognitive computing. Consente al mercato di crescere a un CAGR del 29,7% dal 2024 al 2031.

Mercato del cognitive computingdefinizione/panoramica< /h3>

Il cognitive computing è la branca dell'informatica che cerca di emulare i processi mentali umani utilizzando algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico. Si riferisce a sistemi in grado di analizzare, ragionare e apprendere da enormi quantità di dati complessi per prendere decisioni informate o fornire approfondimenti. Questi sistemi utilizzano spesso l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento di modelli e il data mining per valutare dati non strutturati come testo, foto e audio.

Inoltre, il cognitive computing ha applicazioni in una varietà di campi, inclusa l'assistenza sanitaria per la diagnosi delle malattie. e piani di trattamento personalizzati, finanziamenti per il rilevamento delle frodi e la valutazione dei rischi, servizio clienti per assistenti virtuali e chatbot e produzione per la manutenzione predittiva e il controllo di qualità. La sua capacità di comprendere e trarre significato da più fonti di dati lo rende un potente strumento per migliorare il processo decisionale e la risoluzione dei problemi in numerosi campi.

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Quali sono i fattori che aumentano la domanda di computing cognitivo?

Le organizzazioni di diversi settori generano grandi quantità di dati. Questi “big data” contengono informazioni importanti, ma i tipici strumenti di analisi dei dati faticano a gestirne la complessità e il volume. Il calcolo cognitivo, con la sua capacità di apprendere dai dati ed emulare il ragionamento umano, fornisce una risposta efficace. Può analizzare set di dati di grandi dimensioni, individuare modelli ed estrarre informazioni preziose che i metodi tradizionali troverebbero difficile o impossibile da scoprire. Le aziende sono alla ricerca di modi per sfruttare il potenziale dei propri dati e questa crescente esigenza di funzionalità di analisi dei big data sta guidando il mercato del cognitive computing.

L'Internet delle cose (IoT) è la rete in continua espansione di oggetti fisici dotati di sensori e accesso a Internet. Questi gadget generano e trasmettono enormi volumi di dati, richiedendo analisi complesse per dare un senso a tutto. Il calcolo cognitivo è abile nell’interpretare e analizzare i dati dei sensori in tempo reale provenienti dai dispositivi IoT. È in grado di rilevare anomalie, prevedere guasti alle apparecchiature e ottimizzare i processi, con conseguente maggiore efficienza e risparmio sui costi. La proliferazione di dispositivi IoT crea una sostanziale necessità di soluzioni di cognitive computing per gestire e analizzare i dati che generano.

Inoltre, il cognitive computing si basa sui progressi dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML). Man mano che le tecnologie sottostanti si evolvono, evolvono anche le capacità del cognitive computing. Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale consentono il rilevamento di modelli e il processo decisionale più complessi nei sistemi cognitivi. L’apprendimento automatico consente ai sistemi cognitivi di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo. Questi progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico guidano la crescita del mercato del cognitive computing aprendo nuove possibilità per applicazioni in un'ampia gamma di settori.

Quali fattori ostacolano la crescita del mercato del cognitive computing?

Creare e implementare tecnologie di cognitive computing è costoso. Queste soluzioni richiedono grandi investimenti in tecnologia, software e personale specializzato con competenze in data science e intelligenza artificiale. La complessità di questi sistemi, combinata con la necessità di dati di addestramento, aumenta ulteriormente la barriera dei costi. Questa costituisce una barriera per le imprese più piccole o i gruppi con risorse limitate, impedendo un'adozione diffusa sul mercato.

Inoltre, il fenomeno della "scatola nera" è una delle sfide del cognitive computing. Questi sistemi sono complicati e rendono difficile comprendere come raggiungano decisioni o risultati specifici. Questa mancanza di trasparenza è significativa, in particolare nei settori ad alto rischio come quello sanitario e finanziario, e ciò limita l'espansione del mercato.

Acume in termini di categoria

Come funziona il segmento della piattaforma promuove la crescita del mercato?

Secondo l'analisi, si stima che il segmento della piattaforma deterrà la quota di mercato maggiore durante il periodo di previsione. Le piattaforme sono la base su cui vengono costruite e fornite le applicazioni di cognitive computing. Questi sistemi forniscono funzionalità critiche come strumenti di acquisizione, archiviazione, elaborazione e analisi dei dati. Lo sviluppo, la formazione e l'esecuzione di applicazioni cognitive sono impegnativi senza una solida base. Le piattaforme svolgono un ruolo importante nel mercato del cognitive computing grazie alla loro importanza di base.

L'ambiente delle piattaforme di cognitive computing è in continua evoluzione, con una varietà di alternative per scopi e budget diversi. Le piattaforme basate sul cloud, le soluzioni on-premise e i modelli ibridi soddisfano una varietà di esigenze di implementazione. Inoltre, stanno emergendo piattaforme personalizzate per settori specifici, come quello sanitario o finanziario, per soddisfare casi d’uso specifici. Questa diversità consente ai consumatori di selezionare la piattaforma che meglio soddisfa le loro esigenze, aumentando così la quota di mercato della piattaforma.

Inoltre, la richiesta di piattaforme in grado di scalare e adattarsi alle mutevoli esigenze sta crescendo con l'uso del cognitive computing. aumenta. Le organizzazioni desiderano piattaforme in grado di gestire volumi di dati crescenti e requisiti applicativi in evoluzione. Le piattaforme avanzate di cognitive computing forniscono funzionalità come scalabilità autonoma, containerizzazione e integrazione con altri sistemi, garantendo flessibilità e scalabilità per l'espansione futura. Questa enfasi su scalabilità e flessibilità rende le piattaforme un'opzione interessante per le aziende che desiderano entrare nello spazio del cognitive computing, consolidando la loro posizione dominante sul mercato.

In che modo il machine learning spinge la domanda di mercato del cognitive computing?

Si stima che il segmento della tecnologia di apprendimento automatico (ML) dominerà il mercato del cognitive computing durante il periodo di previsione. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono eccellenti nel riconoscere modelli e fare previsioni dai dati. Questa adattabilità consente loro di essere utilizzati in un’ampia gamma di applicazioni di cognitive computing, dal rilevamento delle frodi in finanza all’identificazione di anomalie nel settore manifatturiero. I modelli ML possono anche apprendere e migliorare nel tempo man mano che vengono esposti a nuovi dati. Questa versatilità li rende ideali per il mondo dinamico e in continua evoluzione dei big data.

L'esplosione della raccolta dati, insieme ai progressi nella potenza di calcolo, ha creato l'ambiente ideale per il prosperare del machine learning. Gli algoritmi ML richiedono enormi volumi di dati per addestrare e perfezionare i propri modelli. Con la sempre crescente abbondanza di dati accessibili, le aziende possono utilizzare l’apprendimento automatico per estrarre informazioni importanti e prendere decisioni informate. Inoltre, la crescente convenienza e accessibilità delle risorse informatiche ad alte prestazioni facilitano l'esecuzione di complicati algoritmi di apprendimento automatico.

Inoltre, l'apprendimento automatico esiste da decenni ed ha registrato notevoli progressi. Le aziende possono adottare soluzioni di machine learning più facilmente grazie alla disponibilità di librerie open source, modelli preaddestrati e piattaforme basate su cloud. Questa facilità d'uso e un'infrastruttura facilmente disponibile hanno ridotto la barriera all'ingresso per le aziende di tutte le dimensioni, accelerando l'adozione dell'apprendimento automatico nel mercato del cognitive computing.

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Acume a livello di paese/regione

In che modo le infrastrutture tecnologiche avanzate influenzano il mercato in Nord America?

Secondo gli analisti, si stima che il Nord America domini il mercato mercato del cognitive computing durante il periodo di previsione. I governi e le aziende nordamericane dedicano grandi risorse alle tecnologie di cognitive computing. Ciò include finanziamenti per attività di ricerca e sviluppo, investimenti di capitale di rischio in startup di intelligenza artificiale e investimenti interni da parte di grandi aziende per sviluppare le proprie capacità di calcolo cognitivo. Questo elevato livello di investimenti consente lo sviluppo costante di nuove tecnologie, promuove la rivalità sul mercato e, in definitiva, guida l'espansione del mercato nordamericano del cognitive computing.

Le aziende nordamericane sono state in prima linea nell'implementazione dell'intelligenza artificiale. e analisi dei big data in una varietà di settori. Questa adozione tempestiva ha sviluppato una cultura decisionale basata sui dati e ha creato una solida piattaforma per l’integrazione delle tecnologie di cognitive computing. Le aziende di settori come quello bancario, sanitario e manifatturiero hanno lavorato con enormi set di dati e riconoscono i potenziali vantaggi del cognitive computing per l'estrazione di insight e l'ottimizzazione dei processi. Questa attenzione preesistente all'intelligenza artificiale e ai big data rappresenta un terreno fertile per l'adozione di soluzioni di cognitive computing poiché le aziende hanno già familiarità con la tecnologia sottostante e le tecniche di gestione dei dati.

Inoltre, la presenza nella regione di un talento uno staff di ingegneri, data scientist e ricercatori di intelligenza artificiale rafforza questo ambiente innovativo. Questo pool di talenti consente alle aziende di creare e implementare in modo efficiente complessi sistemi di cognitive computing.

Quali fattori contribuiscono alla rapida crescita nella regione dell'Asia del Pacifico?

Si stima che la regione dell'Asia del Pacifico mostri la crescita più elevata nel mercato del cognitive computing durante il periodo di previsione. Molti governi dell’Asia-Pacifico stanno promuovendo in modo aggressivo iniziative relative all’intelligenza artificiale e ai big data. Ciò si traduce in investimenti sostanziali in istituti di ricerca, programmi di sviluppo e iniziative infrastrutturali che promuovono il progresso della tecnologia del cognitive computing. Queste iniziative governative cercano di stimolare l’innovazione, sviluppare competenze nazionali nell’intelligenza artificiale e nel cognitive computing e posizionare le loro economie in prima linea nelle scoperte tecnologiche. Iniziative come il "Piano di sviluppo dell'intelligenza artificiale di prossima generazione" della Cina e la "Strategia nazionale sull'intelligenza artificiale" dell'India dimostrano l'impegno del governo regionale nel promuovere la crescita del cognitive computing.

La regione Asia-Pacifico dispone di un pool di professionisti qualificati in rapida espansione ingegneri, data scientist e ricercatori di intelligenza artificiale. Questo pool di talenti è fondamentale per la creazione e l’implementazione di tecnologie di cognitive computing. Le università della regione stanno sviluppando in modo aggressivo programmi di intelligenza artificiale e scienza dei dati, dando vita a una pipeline di persone qualificate per soddisfare la crescente domanda di questo campo di studio.

Inoltre, viene posta una grande enfasi sull'innovazione e sulla crescita tecnica. nella regione dell'Asia Pacifico. Molti governi promuovono attivamente l’imprenditorialità e incoraggiano la crescita delle imprese nazionali legate all’intelligenza artificiale. Questa enfasi sull'innovazione crea un'atmosfera dinamica che accelera la crescita del mercato del cognitive computing.

Paesaggio competitivo

Il panorama competitivo del mercato del cognitive computing è caratterizzato da un'interazione dinamica di numerosi elementi, come le scoperte tecnologiche, la conformità normativa e l'evoluzione delle minacce alla sicurezza informatica.

Alcuni dei principali attori che operano nel mercato del cognitive computing includono

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

Ultimi sviluppi

• Nell'ottobre 2023, AWS ha annunciato la disponibilità di Amazon SageMaker Canvas, uno strumento di sviluppo visivo per la creazione di modelli di machine learning. Questa interfaccia intuitiva consente agli utenti aziendali con competenze minime di codifica di creare e distribuire modelli di machine learning di base, possibilmente aumentando l'accesso alle tecnologie di cognitive computing all'interno delle aziende.
• Nel settembre 2023, Microsoft ha annunciato l'ampio rilascio di Azure Cognitive Servizi per le imprese. Questo prodotto fornisce alle aziende una serie di servizi cognitivi e di intelligenza artificiale predefiniti che possono essere semplicemente incorporati nei flussi di lavoro e nelle applicazioni attuali. Ciò consente alle aziende di sfruttare le capacità di cognitive computing senza richiedere una notevole esperienza interna nello sviluppo di intelligenza artificiale.

Ambito del report

Mercato del cognitive computing, per categoria

Componente

Modalità di distribuzione

• On-premise
• Cloud< /li>

Dimensione dell'organizzazione

• Grandi imprese
• Piccole e medie imprese (PMI)

• Machine Learning (ML)
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• Ragionamento automatizzato
• Altro< /li>

Settore dell'utente finale

• Banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI)
• Governo e amministrazione Difesa
• Sanità
• Retail ed e-commerce
• IT e telecomunicazioni
• Altro

Regione

• Nord America
• Europa
• Asia-Pacifico
• Sud America
• Medio Oriente e Stati Uniti. Africa

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e su altri aspetti dello studio di ricerca, si prega di entrare contatta i nostri .

Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge fattori sia economici che non economici Fornitura del valore di mercato (miliardi di dollari ) dati per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede vedrà la crescita più rapida e dominerà il mercato Analisi per area geografica evidenziando il consumo del prodotto/servizio nella regione e indicando i fattori che stanno influenzando il mercato all'interno di ciascuna regione Il panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme al lancio di nuovi servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate Profili aziendali estesi comprendenti panoramica dell'azienda, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future del settore rispetto ai recenti sviluppi (che coinvolgono opportunità e fattori di crescita, nonché sfide e restrizioni sia dei paesi emergenti che di quelli sviluppati regioni Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce informazioni sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche di mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto degli analisti post-vendita di 6 mesi< /p>

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