Análisis del tamaño y la participación del mercado de software de IA industrial tendencias y pronósticos de crecimiento (2024 - 2029)

Análisis del mercado de software de IA industrial

El mercado de software de IA industrial está valorado en 84.340 millones de dólares en el año en curso. Se espera que registre una CAGR del 35,97 % durante el período de pronóstico para convertirse en USD 391,97 mil millones en los próximos cinco años.

• Mayor enfoque en la captura de valor de los datos industriales. Esto impulsa la necesidad de una optimización multidimensional, lo que significa que la toma de decisiones y la agilidad operativa habilitadas por la IA son cada vez más críticas para los ejecutivos. Para prosperar en el volátil mercado actual, las empresas deben optimizar simultáneamente sus activos y procesos en función de los objetivos empresariales, como los márgenes, la economía, la sostenibilidad, etc.
• Según la Comisión Europea, la Estrategia Europea de IA busca establecer a la Unión Europea (UE) como un centro de IA de primer nivel y garantizar que la inteligencia artificial (IA) sea confiable y se centre en las personas. Este propósito se traduce a través de leyes y hechos específicos en el enfoque europeo de la excelencia y la confianza. Una parte esencial de la excelencia en IA es aprovechar al máximo los recursos disponibles y coordinar las inversiones. La Comisión tiene la intención de invertir 1 000 millones de euros anuales en IA a través de los programas Europa Digital y Horizonte Europa. A lo largo de la década digital, movilizará otras inversiones del sector privado y de los Estados miembros para alcanzar un volumen de inversión anual de 20 000 millones de euros.
• Aunque la IA sigue siendo una de las áreas tecnológicas críticas, las organizaciones necesitan una forma eficiente de escalar sus prácticas de IA y utilizar la IA en los negocios para acelerar el retorno de la inversión en IA. A medida que las organizaciones se enfrentan a una presión cada vez mayor para optimizar sus flujos de trabajo, cada vez más empresas pedirán a los equipos de BI que gestionen y desarrollen modelos de IA/ML. Los dos factores críticos que impulsarán este impulso de una nueva clase de desarrolladores de IA basada en BI en primer lugar, habilitar a los equipos de BI con herramientas como plataformas de automatización es más escalable y más sostenible que contratar científicos de datos dedicados; en segundo lugar, debido a que los equipos de BI están significativamente más cerca de los casos de uso empresarial en comparación con los científicos de datos, se acelerará el ciclo de vida de los requisitos del modelo de trabajo.
• Con el avance de la tecnología de IA, es cada vez más importante que nunca que el gobierno innove sus métodos tradicionales para lograr una mejor participación ciudadana, interoperabilidad y rendición de cuentas. Estas tendencias están impulsando la demanda de gobernanza de la IA por parte de empresas y organizaciones de todo el mundo. Por ejemplo, Google ha destacado cinco áreas en las que el gobierno, en colaboración con los profesionales de la IA y la sociedad civil en general, puede desempeñar un papel crucial para aclarar las expectativas sobre la aplicación de la IA en función del contexto. Entre ellos se encuentran las normas de explicabilidad, las consideraciones de seguridad, los enfoques para evaluar la equidad, los marcos generales de responsabilidad y los requisitos para la colaboración entre humanos e IA.
• Por el contrario, mientras que la mayoría de las adquisiciones de TI de las empresas se limitan a simplemente elegir el software o hardware adecuado y, finalmente, implementarlo para cumplir su propósito, el problema fundamental con la IA es que existe un requisito continuo de capacitación inicial y trabajo con datos y calibrarlos para entregar el resultado. Existen problemas conocidos que limitan la normalización de los datos en los registros electrónicos. Estos incluyen el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los conjuntos de datos patentados que amenazan la innovación abierta, el sesgo frecuente en la literatura médica debido al sesgo de las revistas e incluso el fraude descarado, y la creciente complejidad de los datos de salud, de modo que los datos anteriores no son lo suficientemente específicos como para ser útiles para las predicciones actuales.
• Los problemas causados por la pandemia de COVID-19 sugirieron las debilidades en la producción y la redistribución con los cambios necesarios para hacer que la cadena de suministro sea más resiliente. Se presentó una mayor inversión en IA en cualquier elemento en tránsito a lo largo de la cadena de suministro minorista. A continuación, las industrias de las distintas regiones describieron los mayores problemas a los que se enfrentaban las cadenas de suministro como las enfermedades de los empleados y la escasez de materias primas. El creciente enfoque industrial en la automatización en el escenario posterior a la pandemia y el movimiento hacia la digitalización darán como resultado una mayor demanda de soluciones de análisis e IA en el mercado, que se espera que sea más frecuente entre los usuarios de IoT en las industrias.