Рынок корпоративного искусственного интеллекта — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу развертывания (облако, локально), по технологии (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи, другие) по отраслевой вертикали (ИТ и телекоммуникации, BFSI, автомобилестроение, здравоохранение, правительство и обор

Обзор рынка

Глобальный рынок корпоративного искусственного интеллекта оценивался в 11,49 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет демонстрировать совокупный годовой темп роста в 34,59% в течение прогнозируемого периода до 2029 года.

Глобальный рынок корпоративного искусственного интеллекта в последнее время значительно расширился, что обусловлено его широким внедрением в различных отраслях. Ключевые секторы, включая автономные транспортные средства, здравоохранение, розничную торговлю и производство, осознали важность решений по маркировке данных в разработке точных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, что в конечном итоге улучшает бизнес-результаты.

Более строгие нормативные рамки и повышенное внимание к производительности и эффективности побудили организации вкладывать значительные средства в передовые технологии маркировки данных. Ведущие поставщики платформ аннотации данных запустили инновационные предложения, включающие такие возможности, как обработка данных из нескольких источников, совместное управление рабочим процессом и интеллектуальный надзор за проектами. Эти усовершенствования заметно улучшили качество и масштабируемость аннотации данных.

Интеграция таких технологий, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и мобильный сбор данных, революционизирует возможности решений по маркировке данных. Передовые решения теперь предлагают автоматизированную помощь в аннотации, аналитику в реальном времени и понимание хода выполнения проекта. Это позволяет компаниям лучше контролировать качество данных, извлекать большую ценность из информационных активов и ускорять циклы разработки искусственного интеллекта.

Компании активно формируют партнерства со специалистами по аннотации данных для разработки индивидуальных решений, которые соответствуют их конкретным требованиям к данным и вариантам использования. Кроме того, растущий акцент на принятии решений на основе данных создает новые перспективы в различных отраслевых вертикалях.

Рынок корпоративного искусственного интеллекта хорошо подготовлен к устойчивому росту, поскольку инициативы цифровой трансформации продолжают набирать обороты в таких секторах, как автономные автомобили, здравоохранение и розничная торговля, среди прочих. Ожидается, что постоянные глобальные инвестиции в новые возможности укрепят способность рынка поддерживать искусственный интеллект и машинное обучение за счет предоставления крупномасштабных высококачественных аннотированных обучающих данных, что в конечном итоге определит его долгосрочные перспективы.

Ключевые движущие силы рынка

Распространение и доступность данных

В эпоху цифровой трансформации данные стали источником жизненной силы предприятий. Экспоненциальный рост данных, полученных из множества источников, таких как датчики, социальные сети и подключенные устройства, создал сокровищницу информации, ожидающую своего использования. Эта обширная и разнообразная доступность наборов данных является первым драйвером, движущим рынок корпоративного ИИ.

Появление больших данных открыло новую эру возможностей и проблем. Теперь предприятия могут использовать ранее невообразимые объемы данных для получения информации, оптимизации процессов и внедрения инноваций. ИИ с его сложными алгоритмами предлагает средства для извлечения действенной информации из этих колоссальных наборов данных, предоставляя организациям конкурентное преимущество.

Демократизация доступа к данным с помощью облачных вычислений и платформ обмена данными позволила предприятиям всех размеров использовать ИИ. Малые и средние предприятия (МСП) теперь могут получить доступ к возможностям ИИ, которые когда-то были зарезервированы для технологических гигантов, что способствует более равным условиям на рынке.

Аналитика на основе ИИ позволяет организациям глубже понимать предпочтения и поведение клиентов. Это позволяет предоставлять высокоперсонализированный опыт, что особенно важно в таких отраслях, как электронная коммерция, маркетинг и розничная торговля. Поскольку потребители все больше ожидают индивидуальных предложений, идеи на основе ИИ являются мощным инструментом для удержания клиентов и роста доходов.

Достижения в технологиях ИИ

Второй движущей силой рынка корпоративного ИИ является неустанное развитие самих технологий ИИ. ИИ больше не ограничивается базовой автоматизацией; он превратился в сложный инструментарий с потенциалом революционизировать работу предприятий.

Машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) находятся на переднем крае инноваций ИИ. Эти технологии позволяют компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. Компании внедряют алгоритмы МО и ГО для задач, начиная от предиктивного обслуживания в производстве и заканчивая обнаружением мошенничества в финансах.

NLP, раздел ИИ, который фокусируется на понимании человеческого языка, открыл возможности для чат-ботов, виртуальных помощников и анализа настроений. Эти приложения улучшают обслуживание клиентов, оптимизируют общение и предоставляют ценную информацию из неструктурированных текстовых данных.

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира, что делает его бесценным в таких секторах, как здравоохранение для анализа медицинских изображений, в розничной торговле для бескассовых расчетов и в автономных транспортных средствах для распознавания объектов и навигации.

Интеграция ИИ на периферии, ближе к месту генерации данных (например, устройства IoT), сокращает задержку и улучшает принятие решений в реальном времени. Это особенно важно в таких приложениях, как автономные транспортные средства, умные города и промышленная автоматизация.

Конкурентное преимущество и динамика рынка

Третьим драйвером рынка корпоративного ИИ является неустанное стремление к конкурентному преимуществу в быстро меняющейся бизнес-среде. Поскольку организации осознают преобразующий потенциал ИИ, они побуждаются несколькими факторами к принятию и инвестированию в решения на основе ИИ.

Во многих отраслях ИИ становится разрушительной силой. Компании, которые не принимают ИИ, рискуют устареть, поскольку конкуренты используют ИИ для повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и внедрения инновационных продуктов и услуг.

Рынок корпоративного ИИ находится на траектории значительного роста, обусловленного распространением данных, достижениями в технологиях ИИ и стремлением к конкурентному преимуществу в динамичной бизнес-среде. Организации, которые стратегически используют мощь ИИ, могут получить существенное преимущество на своих рынках. Поскольку эти факторы продолжают развиваться, предприятия должны адаптироваться и внедрять инновации, чтобы оставаться впереди в эпоху трансформации, основанной на ИИ.

Основные проблемы рынка

Качество и доступность данных

Одной из существенных проблем, с которой сталкивается рынок корпоративного искусственного интеллекта, является качество и доступность данных. Алгоритмы ИИ в значительной степени полагаются на большие объемы высококачественных данных для обучения и составления точных прогнозов. Однако многие организации сталкиваются с проблемами качества данных, такими как неполные, непоследовательные или предвзятые данные. Низкое качество данных может привести к неточным моделям ИИ и ненадежным выводам, что подрывает эффективность внедрения ИИ.

Более того, доступность данных может стать проблемой, особенно для организаций, у которых нет централизованной инфраструктуры данных или есть фрагментированные источники данных. Разрозненность данных и отсутствие интеграции между системами могут препятствовать доступности и наличию данных для инициатив ИИ. Это может ограничить сферу применения и влияние приложений ИИ на предприятии.

Для решения этих проблем организациям необходимо инвестировать в надежные стратегии управления данными, включая процессы очистки, нормализации и обогащения данных. Крайне важно создать структуры управления данными, которые обеспечивают качество и целостность данных на протяжении всего их жизненного цикла. Кроме того, организациям необходимо отдать приоритет усилиям по интеграции данных, чтобы консолидировать данные из различных источников и сделать их легкодоступными для приложений ИИ.

Этические и нормативные соображения

Еще одной важной проблемой на рынке корпоративного искусственного интеллекта является навигация по этическим и нормативным соображениям, связанным с внедрением ИИ. По мере того, как технологии ИИ становятся все более сложными и всепроникающими, возникают опасения по поводу конфиденциальности, предвзятости, прозрачности и подотчетности.

Этические соображения вращаются вокруг ответственного использования ИИ и обеспечения того, чтобы системы ИИ не сохраняли предвзятости или не дискриминировали определенные группы. Организациям необходимо помнить о потенциальных этических последствиях алгоритмов ИИ и обеспечивать их соответствие общественным ценностям и нормам.

Нормативные проблемы вступают в игру, поскольку правительства и регулирующие органы вводят новые законы и правила для регулирования технологий ИИ. Соблюдение правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), становится решающим при работе с конфиденциальными данными клиентов. Организациям необходимо ориентироваться в этих нормативных ландшафтах и обеспечивать соответствие своих реализаций ИИ необходимым правовым требованиям.

Для решения этих проблем организациям следует принять этические рамки и руководящие принципы ИИ, которые способствуют справедливости, прозрачности и подотчетности. Они также должны инвестировать в надежные меры конфиденциальности и безопасности данных для защиты конфиденциальной информации. Сотрудничество с регулирующими органами и отраслевыми ассоциациями может помочь организациям оставаться в курсе развивающихся нормативных актов и обеспечивать соблюдение этических и правовых стандартов.

Основные тенденции рынка

Принятие объяснимого ИИ

Одной из заметных тенденций на рынке корпоративного искусственного интеллекта является принятие объяснимого ИИ (XAI). Поскольку системы ИИ становятся все более сложными и принимают критически важные решения, влияющие на предприятия и отдельных лиц, растет потребность в прозрачности и интерпретируемости. Методы объяснимого ИИ направлены на предоставление информации о том, как модели ИИ приходят к своим решениям, позволяя заинтересованным сторонам понимать базовые факторы и обоснования. Эта тенденция обусловлена желанием укрепить доверие к системам ИИ, особенно в таких строго регулируемых отраслях, как финансы, здравоохранение и юриспруденция. Внедряя объяснимый ИИ, организации могут обеспечить соответствие, смягчить предвзятость и повысить подотчетность, в конечном итоге способствуя большему принятию и внедрению технологий ИИ.

Интеграция ИИ с периферийными вычислениями

Еще одной важной тенденцией на рынке корпоративного искусственного интеллекта является интеграция ИИ с периферийными вычислениями. Периферийные вычисления относятся к обработке и анализу данных в источнике или рядом с ним, а не к централизованной облачной инфраструктуре. Эта тенденция обусловлена необходимостью принятия решений в реальном времени, сокращения задержек и повышения конфиденциальности данных. Развертывая модели ИИ непосредственно на периферийных устройствах, таких как устройства IoT, периферийные серверы или шлюзы, организации могут использовать возможности ИИ для локальной обработки и анализа данных. Это обеспечивает более быстрое время отклика, повышение эффективности работы и экономию средств за счет снижения необходимости передачи данных в облако. Интеграция ИИ с периферийными вычислениями также решает проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, поскольку конфиденциальные данные можно обрабатывать и анализировать локально, не передавая их на внешние серверы. Эта тенденция особенно актуальна в таких отраслях, как производство, транспорт и здравоохранение, где критически важны аналитика в реальном времени и немедленные действия.

Фокус на ответственном ИИ и этических соображениях

Значительной тенденцией, формирующей рынок корпоративного искусственного интеллекта, является растущее внимание к ответственному ИИ и этическим соображениям. По мере того, как технологии ИИ становятся все более распространенными, растет понимание потенциальных рисков и проблем, связанных с их развертыванием. Организации уделяют все больше внимания обеспечению того, чтобы системы ИИ разрабатывались и развертывались ответственным и этичным образом. Это включает в себя решение таких вопросов, как предвзятость, справедливость, прозрачность и подотчетность. Ответственные практики ИИ включают в себя учет общественного воздействия приложений ИИ, обеспечение справедливости и инклюзивности, а также защиту от непреднамеренных последствий. Организации принимают фреймворки и руководящие принципы, такие как Принципы этики ИИ, для руководства разработкой и развертыванием систем ИИ. Кроме того, формируется сотрудничество между промышленностью, академическими кругами и регулирующими органами для установления стандартов и передовых практик для ответственного ИИ. Эта тенденция обусловлена необходимостью укрепления доверия между заинтересованными сторонами, соблюдения нормативных актов и снижения потенциальных репутационных и юридических рисков, связанных с неэтичными практиками ИИ.

Сегментарные аналитические данные

По типу развертывания

В 2023 году сегмент облачного развертывания доминировал на рынке корпоративного искусственного интеллекта (ИИ) и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Модель облачного развертывания предполагает размещение приложений и инфраструктуры ИИ на облачных платформах, предоставляемых сторонними поставщиками услуг. Это доминирование можно объяснить несколькими факторами, которые подчеркивают преимущества облачного развертывания в контексте корпоративного ИИ.

Модель облачного развертывания обеспечивает масштабируемость и гибкость, позволяя организациям легко масштабировать свою инфраструктуру и ресурсы ИИ в зависимости от своих потребностей. Это особенно полезно в контексте ИИ, где для задач обучения и вывода требуются большие объемы данных и вычислительной мощности. Облачные платформы предоставляют доступ по требованию к вычислительным ресурсам, позволяя организациям эффективно справляться с ресурсоемким характером рабочих нагрузок ИИ.

Модель развертывания в облаке обеспечивает экономическую эффективность и снижение первоначальных инвестиций. Используя облачные сервисы, организации могут избежать необходимости значительных первоначальных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и инфраструктуру. Вместо этого они могут платить за потребляемые ими ресурсы по мере использования, что приводит к экономии средств и повышению финансовой гибкости. Это делает ИИ более доступным для более широкого круга организаций, включая малые и средние предприятия (МСП), у которых может не быть ресурсов для инвестиций в локальную инфраструктуру.

Кроме того, модель развертывания в облаке обеспечивает простоту внедрения и управления. Поставщики облачных сервисов предлагают предварительно настроенные сервисы и инструменты ИИ, которые упрощают развертывание и управление приложениями ИИ. Это снижает сложность и технические знания, необходимые для настройки и поддержки инфраструктуры ИИ, позволяя организациям сосредоточиться на разработке и развертывании моделей ИИ, а не на управлении базовой инфраструктурой.

Заглядывая вперед, ожидается, что сегмент облачного развертывания сохранит свое доминирование на рынке корпоративного ИИ в течение прогнозируемого периода. Растущее внедрение облачных вычислений в отраслях, достижения в облачных технологиях и растущая доступность услуг и инструментов, специфичных для ИИ, на облачных платформах продолжат стимулировать предпочтение облачному развертыванию. Кроме того, текущие инициативы цифровой трансформации и потребность в гибкости и масштабируемости при внедрении ИИ еще больше подстегнут спрос на облачные решения ИИ.

Загрузить бесплатный пример отчета

Региональные данные

В 2023 году Северная Америка доминировала на рынке корпоративного искусственного интеллекта (ИИ) и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Доминирование Северной Америки можно объяснить несколькими факторами, которые подчеркивают сильные позиции региона в отрасли ИИ.

Северная Америка находится на переднем крае исследований и разработок в области ИИ, а ведущие технологические компании, исследовательские институты и стартапы стимулируют инновации в этой области. В регионе находятся крупные центры ИИ, такие как Кремниевая долина, которая способствовала развитию культуры технологического прогресса и предпринимательства. Эта экосистема способствовала доступности передовых решений ИИ и привлекла инвестиции от предприятий из различных отраслей.

Северная Америка обладает надежной инфраструктурой и технологическими возможностями, которые поддерживают внедрение и принятие технологий ИИ. В регионе имеется передовая инфраструктура облачных вычислений, высокоскоростное подключение к Интернету и зрелая экосистема поставщиков услуг ИИ. Это позволяет организациям в Северной Америке эффективно использовать технологии ИИ и интегрировать их в свои бизнес-процессы.

В Северной Америке есть широкий спектр отраслей, которые в значительной степени зависят от технологий ИИ, таких как здравоохранение, финансы, розничная торговля и производство. Эти отрасли признают потенциал ИИ в повышении операционной эффективности, улучшении качества обслуживания клиентов и получении конкурентного преимущества. Спрос на решения ИИ в Северной Америке обусловлен необходимостью использовать аналитические данные, автоматизировать процессы и стимулировать инновации.

Заглядывая вперед, ожидается, что Северная Америка сохранит свое доминирование на рынке корпоративного ИИ в течение прогнозируемого периода. Сильная экосистема ИИ в регионе, технологические возможности и отраслевой спрос на решения ИИ продолжат стимулировать рынок. Кроме того, постоянные инвестиции в исследования и разработки ИИ, сотрудничество между академическими кругами и промышленностью и благоприятная государственная политика еще больше способствуют лидирующей позиции Северной Америки на рынке корпоративного ИИ. Поскольку компании из разных отраслей продолжают внедрять технологии ИИ, спрос на передовые решения ИИ в Северной Америке останется высоким, что укрепит ее доминирование на рынке.

Последние события

• IBM, известный поставщик решений для автоматизации многооблачной инфраструктуры, объявила о заключении окончательного соглашения о приобретении HashiCorp по цене 35 долларов США за акцию наличными, что отражает общую стоимость предприятия в 6,4 миллиарда долларов США. Ассортимент продукции HashiCorp предлагает предприятиям комплексные функции управления жизненным циклом инфраструктуры и управления жизненным циклом безопасности, позволяя организациям автоматизировать свои гибридные и многооблачные среды.

Ключевые игроки рынка

• IntelCorporation
• IBMCorporation
• AmazonWeb Services, Inc
• Google,LLC
• MicrosoftCorporation
• SAPSE
• Salesforce,Inc.
• FairIsaac Corporation
• SASInstitute Inc
• OracleCorporation