Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de inteligencia artificial (IA) por tipo de datos (imagen, vídeo, texto, sonido, series temporales, nube de puntos), por soluciones (hardware, software, servicios), por tecnología (aprendizaje profundo, aprendizaje automático, PLN, visión artificial), por usuario final (salud, servicios financieros y seguros, derecho, comercio minorista, publicidad y medios de comunicación, automoción y transporte, agricultura, fabricación) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el periodo 2025-2033.

Factor de crecimiento del mercado de la inteligencia artificial (IA)

Creciente demanda de productos de alto rendimiento.

La mayoría de las empresas que producen componentes de hardware como CPU, ASIC, FPGA y GPU se encuentran ahora en el sector del software. Las FPGA son ahora compatibles con prácticas de software sofisticadas y están disponibles para quienes organizan y construyen modelos de algoritmos gracias a las tendencias recientes en herramientas de diseño. Las soluciones de inteligencia artificial basadas en hardware están ahora disponibles para abordar problemas de consumo de energía, procesamiento lento e ineficiencia. Además, a medida que el mercado global de inteligencia artificial (IA) madura, se debe desarrollar un nuevo modelo de negocio a través de la automatización predictiva y efectiva y capacidades de procesamiento paralelo escalables. La demanda de menor consumo de energía y mayor rendimiento en las aplicaciones de usuario final ha llevado a la necesidad de productos de inteligencia artificial basados ​​en hardware. Muy pocas empresas han desarrollado estos componentes en los últimos años. Sin embargo, proveedores como IBM Corporation e Intel Corporation han comenzado a producirlos.conjuntos de chips de inteligencia artificial lograr un alto rendimiento en la escalabilidad de procesos dinámicos de forma concurrente para obtener una ventaja competitiva.

Investigación y desarrollo potenciales en sistemas de IA

La inteligencia artificial utiliza múltiples capas de algoritmos para procesar datos, comprender el lenguaje hablado y reconocer objetos visualmente. Estos algoritmos se emplean para la computación, el razonamiento y el procesamiento de datos automatizados. La necesidad de mejorar estos algoritmos para ofrecer soluciones más eficaces y eficientes en diversas aplicaciones ha ido en aumento. Los algoritmos tradicionales presentan limitaciones en cuanto a eficiencia y precisión. Los investigadores en inteligencia artificial trabajan constantemente para perfeccionar los algoritmos para diversas aplicaciones.

Los fabricantes y desarrolladores de tecnología han centrado su atención en la creación de algoritmos estandarizados. Por ejemplo, las GPU tradicionales de NVIDIA utilizaban un algoritmo de aprendizaje automático para el reconocimiento de voz y el etiquetado de imágenes. Este enfoque requería mejoras en la precisión y la velocidad de procesamiento. La compañía modificó su algoritmo combinando macrodatos y potencia computacional para alterar estas dinámicas. Como resultado, las máquinas y los dispositivos ahora operan con mayor precisión, lo que impulsa el desarrollo de la computación de IA y la inteligencia artificial.

Restricción del mercado

Se requiere una cantidad sustancial de datos demostrativos.

La necesidad de grandes cantidades de datos para entrenar sistemas de IA para el reconocimiento de caracteres e imágenes es uno de los principales problemas que limitan el crecimiento de la industria. Además, el problema de la trazabilidad de los datos se agrava por la acumulación de tal cantidad de datos. Empresas como Facebook y Google, Inc. utilizan la inteligencia artificial en aplicaciones de reconocimiento de imágenes, que requieren acceso a gran cantidad de datos. Asimismo, la información necesaria para identificar tumores en radiografías es escasa en el sector sanitario. Tomar decisiones eficaces con la ayuda de los datos disponibles es el principal problema en inteligencia artificial debido a la falta de disponibilidad de datos. Adicionalmente, el método de entrenamiento de redes con menos datos aún está en desarrollo y se prevé que se comercialice en los próximos 10 a 12 años. La falta de estándares establecidos para la recopilación de datos y los requisitos es otro problema de la inteligencia artificial.

Oportunidad de mercado

Incrementan los esfuerzos e inversiones gubernamentales para utilizar la tecnología de IA.

El gobierno ha incrementado sus inversiones en IA y tecnologías afines debido a su creciente popularidad y la facilidad con la que pueden implementarse. Agencias gubernamentales, organizaciones del sector público y ONG han comenzado a destinar fondos a programas piloto basados ​​en IA para diversas aplicaciones, como la gestión del tráfico, la seguridad vial y pública, y la digitalización de registros gubernamentales. Por ejemplo, el INAI (Intel AI), ubicado en Hyderabad, se estableció en octubre de 2020 gracias a un esfuerzo conjunto del gobierno de Telangana, Intel India, el Instituto Internacional de Tecnología de la Información de Hyderabad (IIIT-H) y la Fundación de Salud Pública de la India (PHFI). El centro priorizará los desafíos en los sectores de salud y movilidad inteligente de la India.

Información sobre tipos de datos

El mercado global de inteligencia artificial (IA) se divide en imágenes, vídeo, texto, sonido, series temporales y nubes de puntos. El segmento de imágenes es el que más contribuye al mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41,4 % durante el período de pronóstico. El software basado en IA se utiliza en el sector sanitario para mejorar la adquisición de imágenes y proporcionar una imagen mejorada de una parte del cuerpo. Se han introducido en el mercado productos de diagnóstico innovadores con IA, y se prevé que aumenten la cuota de mercado del segmento durante el período de pronóstico. Por ejemplo, Agfa Radiology Solutions anunció el lanzamiento de la gama SmartXR en 2020, que emplea una combinación distintiva de hardware y software con IA para dotar de inteligencia a los equipos de radiografía digital (DR).

Información sobre la solución

El mercado global de IA se divide en hardware, software y servicios. El segmento de servicios posee la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 49,2 % durante el período de pronóstico. Los proyectos de instalación, integración, mantenimiento y soporte se incluyen dentro de los servicios de inteligencia artificial. El lanzamiento de IBM Watson AIOps, nuevos servicios y capacidades impulsados ​​por IA, fue anunciado por International Business Machines (IBM) Corporation en mayo de 2020. Estos servicios están diseñados para la automatización empresarial, aumentando la rentabilidad y la resiliencia de las infraestructuras de TI. Se prevé que el mercado de servicios de IA crezca debido al uso de la IA en la atención al cliente.

El mercado del software basado en IA se está expandiendo gracias a los avances en la capacidad de almacenamiento de datos, la potente computación y las capacidades de procesamiento paralelo, que permiten ofrecer software de IA de alta gama en sectores dinámicos para usuarios finales. LogMeIn, Inc., proveedor estadounidense de SaaS (Software como Servicio) y servicios de interacción con el cliente, conectividad remota y colaboración basados ​​en la nube, ha experimentado un notable aumento en las nuevas suscripciones en todos los ámbitos.

Perspectivas tecnológicas

El mercado global de IA se divide en aprendizaje profundo, aprendizaje automático, PNL y visión artificial.aprendizaje profundoEl segmento es el mayor contribuyente al mercado y se espera que crezca a una CAGR del 36,8% durante el período de pronóstico. El aprendizaje profundo presenta oportunidades de inversión rentables ya que ayuda a superar las dificultades asociadas con grandes cantidades de datos. Muchas empresas tecnológicas importantes están haciendo movimientos estratégicos para aumentar su conocimiento de la tecnología de aprendizaje profundo. Por ejemplo, en diciembre de 2019, Intel Corporation compró la empresa de aprendizaje profundo con sede en Israel Habana Labs Ltd. Herramientas de aprendizaje profundo (redes neuronales) proporcionadas por empresas como Ward Systems Group, Inc. y NeuroDimension, Inc. para entrenar IA en varios temas de IA. Las redes neuronales recurrentes también se están volviendo cada vez más populares para el análisis y pronóstico de series temporales. Una aplicación de aprendizaje profundo es la red neuronal recurrente.

Una de las tendencias más conocidas en IA empresarial es el aprendizaje automático automatizado (AutoML). AutoML se utiliza para llevar a cabo tareas de modelado tediosas. Por ejemplo, tras muchas repeticiones, AutoML de Google LLC alcanzó un alto nivel de precisión. Muchas empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para mejorar sus procesos de toma de decisiones.inteligencia empresarialActualmente, las plataformas cuentan con análisis integrados y modelos de aprendizaje automático incorporados. Además, en mayo de 2018, Microsoft adquirió Semantic Machines, una empresa emergente centrada en el aprendizaje automático, para implementar inteligencia artificial conversacional en su asistente inteligente Cortana.

Información sobre el usuario final

El mercado global de IA se divide en los sectores de salud, servicios financieros y seguros (BFSI), derecho, comercio minorista, publicidad y medios de comunicación, automoción y transporte, agricultura y manufactura. El segmento de salud posee la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 49,9 % durante el período de pronóstico. La plataforma de IA conversacional es una de las aplicaciones más populares en todos los usos finales. Por ejemplo, Google LLC presentó un Agente Virtual de Respuesta Rápida para centros de llamadas en abril de 2020. El proceso de diagnóstico se ha transformado gracias al reconocimiento de imágenes en la industria de la salud. Además, la empresa de IA DeepMind, con sede en el Reino Unido, creó redes neuronales tan precisas como los profesionales médicos en el diagnóstico de enfermedades oculares. Viz.ai, Inc. recibió la aprobación de la FDA para analizar tomografías computarizadas y alertar a los profesionales médicos sobre pacientes que podrían sufrir accidentes cerebrovasculares. Se prevé que estos factores impulsen el segmento de salud durante el período de pronóstico.

Al proyectar resultados futuros y analizar tendencias históricas, la IA ayuda a bancos e instituciones financieras a detectar patrones de lavado de dinero e identificar fraudes. Una de las tendencias más importantes que utilizan la mayoría de las instituciones financieras es la automatización cognitiva de procesos. Esta permite automatizar servicios financieros propensos a errores, como la gestión de reclamaciones.

Perspectivas regionales

La región de Asia-Pacífico es el actor más importante en el mercado global de inteligencia artificial (IA) y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 49,3 % durante el período de pronóstico. En esta región, el uso de la tecnología de inteligencia artificial para proteger los datos financieros y bancarios ha aumentado significativamente. Por ejemplo, en septiembre de 2019, investigadores de Microsoft y la gestora de fondos China Asset Management colaboraron para crear un modelo de IA. Este modelo analiza una enorme cantidad de datos de transacciones financieras en tiempo real.

Además, Infosys Limited, proveedor líder de servicios de TI en India, proporcionó una plataforma de IA basada en aprendizaje automático llamada KRTI 4.0. Esta plataforma permite tomar decisiones acertadas en todos los niveles de la organización. KRTI 4.0 está diseñada para funcionar como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones a nivel empresarial, facilitando la transferencia fluida de las lecciones aprendidas de una instalación a toda la organización y agilizando el análisis del conocimiento.

Tendencias del mercado en Norteamérica

Se prevé que Norteamérica crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 33,20 % durante el período de pronóstico. Países como Estados Unidos y Canadá, pioneros en la adopción de la inteligencia artificial en el mercado norteamericano, lideran las aplicaciones de inteligencia artificial. Las tendencias de consumo, como las compras en línea y el uso generalizado de dispositivos digitales con reconocimiento facial y de voz, seguirán impulsando el crecimiento de esta región. El mercado se ha visto impulsado por las inversiones en empresas norteamericanas que ofrecen soluciones y servicios de IA. Por ejemplo, en agosto de 2018, Scale Inc., proveedor de API para fabricantes de vehículos autónomos, anunció que había recaudado 18 millones de dólares para entrenar datos obtenidos de empresas como Embark y Lyft, Inc.

Ventures, Accel e Index Y Combinator lideraron la ronda de financiación. Una de las tendencias más importantes en la zona es el uso de la IA para el reconocimiento de voz y habla. Por ejemplo, la empresa estadounidense de IA Globalme Localization Inc. le dio a la empresa de audio estadounidense Sonos Inc. acceso a su colección de audio de dialectos y acentos. Sonos Inc. recopiló datos de acento y habla de tres países antes de integrar los asistentes domésticos inteligentes con sus altavoces inalámbricos. Como resultado de esta integración, la organización pudo optimizar sus motores de reconocimiento de voz y mejorar la calidad de las llamadas de voz de sus clientes. Los asistentes virtuales en el ámbito empresarial escalan y automatizan las respuestas para respaldar las afirmaciones, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce los costos. El creciente uso de la biometría en la región permite que el mercado de la inteligencia artificial se expanda a áreas de aplicación completamente nuevas.

Tendencias del mercado europeo

Se prevé que Europa experimente un crecimiento significativo durante el período de pronóstico. Los asistentes virtuales empresariales escalan y automatizan las respuestas para gestionar reclamaciones, lo que aumenta la satisfacción del cliente y reduce los costos. Por ejemplo, Vodafone Limited (Reino Unido) mejoró la experiencia del cliente en aproximadamente un 68 % tras la introducción de su chatbot, TOBi, para consultas de clientes. La creciente adopción de la biometría en la región abre el camino para que el mercado de la inteligencia artificial se expanda a campos de aplicación completamente nuevos. Además, el Ministro del Interior alemán anunció en enero de 2020 un plan para implementar aplicaciones biométricas en 14 aeropuertos y 134 estaciones de tren para reforzar la seguridad en Alemania.

Tendencias del mercado brasileño

Los sistemas de seguridad de Brasil se han reforzado debido al aumento de la delincuencia, lo que impulsa el uso de aplicaciones de IA. Por ejemplo, en marzo de 2020, el gobierno brasileño instaló 106 cámaras inteligentes en Bahía y São Paulo para mejorar la seguridad, aumentar la vigilancia y disuadir el crimen. La ciudad de São Paulo ha desplegado estratégicamente drones, cámaras inteligentes y un algoritmo de clasificación para el análisis en tiempo real.

Tendencias del mercado en Oriente Medio y África

Los países de Oriente Medio y África están implementando la IA en la gestión de activos y patrimonio. Por ejemplo, la startup israelí Presenso ofrece software de mantenimiento predictivo de activos industriales alojado en la nube. Las técnicas de aprendizaje automático permiten a los fabricantes industriales detectar anomalías en los datos de sus sensores. Las aplicaciones de aprendizaje automático son necesarias debido al aumento de las inversiones en los sectores de telecomunicaciones y vigilancia. Para el desarrollo de la vigilancia y las telecomunicaciones, varios países africanos, como Kenia y Uganda, han recibido financiación e infraestructura de empresas chinas, como Huawei Technologies Co., Ltd. En Turquía, para la seguridad fronteriza, se utilizan unos 30 drones de fabricación local con reconocimiento facial e IA.