Гибридный интеллект рынок SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Гибридный интеллект рынок Size and Trends

Глобальный гибридный интеллект Рынок оценивается в USD 15,07 Bn в 2024 году Ожидается, что он достигнет $ 59,86 млрд к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 21,8% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Рынок гибридного интеллекта демонстрирует значительный рост из-за растущего спроса на интегрированное сотрудничество между человеком и машиной на работе. Предприятия по отраслевым вертикалям все чаще используют гибридные интеллектуальные решения для получения информации из больших объемов данных и автоматизации рутинных задач. Это позволяет сотрудникам больше сосредоточиться на дополнительных услугах. Кроме того, ожидается, что растущая потребность в использовании возможностей человеческого и искусственного интеллекта будет стимулировать спрос на платформы и услуги гибридного интеллекта. Достижения в таких технологиях, как машинное обучение и Обработка естественного языка Мы расширили сферу применения гибридных интеллектуальных систем.

Рыночный драйвер - растущее внедрение облачных гибридных интеллектуальных решений

Глобальный рынок гибридного интеллекта демонстрирует растущее внедрение облачных решений гибридного интеллекта в различных отраслях промышленности. Такие организации, как Open Text Corporation, Curata, Inc., Scoop.it, Inc., M-Files, Datameer, Idio Web Services, Acrolinx GmbH и т. д., используют облачные гибридные решения для получения информации в реальном времени из больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Масштабируемость по требованию и бизнес-модели облачных сервисов с оплатой за использование сделали гибридные интеллектуальные решения экономически эффективными для предприятий всех размеров. Фирмы могут получить доступ к аналитическим возможностям, основанным на гибридном интеллекте, без крупных капиталовложений. Это повысило популярность гибридных интеллектуальных инструментов Software-as-a-Service, которые могут обрабатывать данные и генерировать информацию на облачной платформе.

Кроме того, облачное развертывание позволяет пользователям легко получить доступ к гибридным системам из любого места. Это стало критически важным для организаций, адаптирующихся к удаленной и распределенной рабочей среде в условиях продолжающейся пандемии. Облачный подход также облегчает сотрудничество и обмен данными между глобально распределенными бизнес-подразделениями и командами. Гибридные интеллектуальные решения в облаке автоматизируют многие рутинные задачи сбора, подготовки и анализа данных. Они освобождают время сотрудников, которые затем могут сосредоточиться на принятии более стратегических решений, используя автоматически генерируемые идеи. Многие стартапы и небольшие компании используют облачные гибридные интеллектуальные платформы, поскольку они предоставляют современные аналитические возможности с более низкими первоначальными затратами и накладными расходами на ИТ.

Market Concentration and Competitive Landscape

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Достижения в области машинного обучения и технологий обработки естественного языка

Быстрый технологический прогресс является еще одним ключевым фактором, способствующим развитию глобальной индустрии гибридного интеллекта. Непрерывные улучшения в алгоритмах машинного обучения и вычислительной мощности повышают когнитивные способности искусственных агентов. Гибридные системы теперь могут понимать язык, изображения, речь и другие сложные неструктурированные данные по-человечески с помощью передовых методов обработки естественного языка и компьютерного зрения. Новые технологии, такие как трансфертное обучение, позволяют моделям ИИ повторно использовать знания, полученные при решении одной проблемы, чтобы быстрее изучать другие связанные с ней задачи. Это сделало их лучше в непрерывном обучении от взаимодействия с людьми. Современные нейронные сети также могут генерировать объяснения своих действий и решений, чтобы установить прозрачность при работе с людьми.

Разработчики опирались на предыдущие исследования в области генерации естественного языка и поиска нейронной архитектуры для разработки более ориентированных на человека разговорных ботов и виртуальных помощников. Гибридные системы, основанные на более развитых генеративных предварительно обученных моделях, теперь могут создавать текст, изображения и видео с разумным уровнем согласованности и точности. Эти инновации расширили сферу автоматизации и до творческих областей. Сложные архитектуры глубокого обучения и обучения с подкреплением помогают роботам и автономным транспортным средствам выполнять сложные задачи в неопределенных средах, таких как визуальное распознавание, принятие решений и навигация. Непрерывный прогресс в алгоритмах ML, вычислительной мощности, аналитике больших данных и других цифровых технологиях укрепляет возможности платформ гибридного интеллекта для решения различных реальных проблем.

В июле 2023 года IBM объявила о запуске своей платформы Watson Studio, которая объединяет человеческий и искусственный интеллект для улучшения принятия решений и решения проблем. Платформа использует машинное обучение, обработку естественного языка и другие технологии ИИ, а также обеспечивает бесшовное сотрудничество между людьми и ИИ.

Ключевые выводы аналитика:

С ростом внедрения технологий ИИ в таких отраслях, как здравоохранение, BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, производство, телекоммуникации, правительство и оборона и другие, потребность в людях и ИИ для совместной работы стимулирует спрос на гибридные интеллектуальные решения. Предприятия стремятся использовать как человеческий опыт, так и возможности ИИ для улучшения принятия решений и повышения операционной эффективности.

Северная Америка в настоящее время доминирует в гибридном разведывательном пространстве из-за больших инвестиций в ИИ со стороны технологических гигантов и стартапов США. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим региональным рынком, в котором лидируют Китай и Индия. Это можно объяснить ростом электронной промышленности и быстрыми инициативами цифровой трансформации в азиатских экономиках.

Отсутствие навыков и опыта в области ИИ является серьезной проблемой, сдерживающей более быстрое внедрение гибридного интеллекта во всем мире. Интеграция решений ИИ с устаревшей инфраструктурой организаций также является сложной и дорогостоящей. Конфиденциальность данных и проблемы регулирования использования персональных данных для обучения алгоритмов ИИ могут препятствовать росту рынка.

С другой стороны, увеличение НИОКР для разработки более человекоподобных разговорных помощников ИИ, внедрение облачных платформ гибридного интеллекта и концентрация технологических компаний на промышленных и государственных приложениях представляют выгодные возможности в ближайшие годы. Рынок гибридного интеллекта будет процветать, уделяя больше внимания повышению производительности и опыта людей посредством сотрудничества между людьми и ИИ.

Market Challenge: высокие затраты на внедрение гибридных интеллектуальных решений

Разработка передовых гибридных интеллектуальных систем требует огромных инвестиций в НИОКР для интеграции искусственного и человеческого интеллекта. Он также нуждается в высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре и специализированном программном обеспечении и инструментах для создания этих сложных систем. Кроме того, обучение моделей ИИ с большими наборами данных в реальном мире и получение значимой информации требует огромных вычислительных ресурсов, которые в настоящее время очень дороги. Для многих организаций, особенно малых и средних предприятий, высокие первоначальные капитальные затраты, связанные с приобретением технологий гибридного интеллекта и их интеграцией с существующей ИТ-инфраструктурой, создают значительные бюджетные ограничения. Возврат инвестиций от этих решений также требует значительного времени, которое не позволяет предприятиям делать такие крупные инвестиции. Преодоление этого барьера имеет решающее значение для широкого внедрения гибридного интеллекта и реализации его полного рыночного потенциала.

Расширение применения гибридного интеллекта в секторах здравоохранения, финансов и образования

Одной из основных возможностей для роста на глобальном рынке гибридного интеллекта является расширение применения гибридных систем в различных отраслях промышленности. Сектор здравоохранения все чаще использует гибридные интеллектуальные приложения для критически важных задач, таких как медицинская диагностика, открытие лекарств и персонализированные рекомендации по лечению. Аналогичным образом, в финансовой отрасли все большее значение приобретают роботизированные консультационные системы и инструменты оценки рисков, интегрирующие человека и ИИ. Индустрия образования также демонстрирует растущее развертывание смешанных образовательных платформ, объединяющих цифровой контент и виртуальных преподавателей и наставников. С проверенными возможностями гибридных систем для обработки сложных областей, которые требуют автоматизации и человеческого суждения, их варианты использования будут продолжать расти в этих секторах в ближайшие годы. Это значительно повысит спрос на сопутствующие технологии и услуги, прокладывая путь для более высоких доходов рынка.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

Insights By Component - Сегмент решений, растущий с облачными технологиями и технологиями на базе ИИ

По оценкам, сегмент решений в 2024 году будет владеть 68,6% мирового рынка гибридного интеллекта, владея ростом облачных и ИИ-технологий. Гибридные интеллектуальные решения легко интегрируют человеческий опыт с передовыми возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения. Поскольку все больше организаций используют облачные платформы, поставщики решений все чаще предлагают свои продукты и услуги гибридного интеллекта в облаке. Это позволяет клиентам использовать эти решения по требованию и в масштабе без серьезных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Гибкость, масштабируемость и непрерывность бизнеса, обеспечиваемые облачными решениями, ускорили их внедрение по отраслевым вертикалям.

В рамках решений инструменты машинного обучения остаются крупнейшим источником дохода из-за высокого спроса со стороны клиентов, стремящихся автоматизировать операции и получить ценную информацию из больших и сложных наборов данных. Исследователи постоянно совершенствуют алгоритмы машинного обучения для выполнения человекоподобных задач с высокой точностью. Решения для обработки естественного языка также набирают обороты, поскольку они помогают организациям лучше понимать человеческую речь и текст. Решения для компьютерного зрения, основанные на глубоком обучении, широко применяются в таких областях, как контроль качества продукции, наблюдение и автономные транспортные средства. Интеграция робототехники с искусственным общим интеллектом продолжает открывать новые возможности в области промышленной автоматизации, здравоохранения, безопасности и многого другого.

Insights by Organization Size - Крупные предприятия, управляющие рынком с помощью масштабируемых передовых гибридных интеллектуальных решений

С точки зрения размера организации, сегмент крупных предприятий, по оценкам, в 2024 году будет владеть 57,3% мирового рынка гибридного интеллекта из-за их способности использовать эти передовые решения в масштабе. Крупные сложные организации, обрабатывающие огромные объемы данных, больше всего выигрывают от гибридных решений, которые расширяют возможности человека с помощью искусственного интеллекта. Они все чаще используют разнообразный портфель решений в своих глобальных операциях для достижения стратегических приоритетов, таких как повышение производительности, повышение качества обслуживания клиентов, новые потоки доходов, управление рисками и соблюдение нормативных требований.

Крупные предприятия могут позволить себе значительные инвестиции в гибридные интеллектуальные платформы, инфраструктуру и команды исследователей данных. Они также имеют постоянный поток больших и разнообразных внутренних данных, которые со временем могут привести в действие модели машинного обучения. Это помогает получить максимальную отдачу от этих решений. Кроме того, многие крупные организации имеют устаревшие системы и изолированные данные, которые гибридный интеллект может помочь интегрировать для единой информации. Масштабируемость, безопасность и поддержка, предлагаемые крупными гибридными поставщиками, делают их решения очень подходящими для сложных корпоративных сред. Это постоянное внимание к получению бизнес-ценности побуждает крупные предприятия все чаще внедрять гибридные модели в департаментах и подразделениях.

Insights by End User - Использование гибридных моделей в здравоохранении

По оценкам, сегмент здравоохранения в 2024 году будет занимать 25,7% мирового рынка гибридного интеллекта из-за необходимости улучшения моделей оказания медицинской помощи. Медицинские организации находятся под растущим давлением, чтобы улучшить результаты лечения пациентов, снизить затраты и расширить доступ к качественному уходу. Гибридные интеллектуальные решения помогают решать эти проблемы, пополняя клинический опыт данными.

Инструменты машинного обучения и компьютерного зрения помогают радиологам быстрее диагностировать и выявлять заболевания по медицинским изображениям. Обработка естественного языка обеспечивает виртуальных помощников по здоровью, которые сортируют запросы пациентов, а также взаимодействуют с электронными медицинскими записями. Гибридные архитектуры ИИ также оптимизируют планирование рабочей силы, автоматизируют функции администратора и контролируют больничное оборудование для профилактического обслуживания. Что еще более важно, гибридная робототехника улучшает реабилитацию пациентов с такими состояниями, как инсульт, паралич и инвалидность по старости.

Используя гибридные наборы данных из различных источников, таких как записи пациентов, клинические заметки, распространенность заболеваний, результаты лечения и т. Д., Прогностические модели могут помочь врачам предоставлять более персонализированные планы ухода с учетом индивидуальных условий и рисков. Этот переход на модели прогностического, профилактического и основанного на широком участии ухода будет способствовать управлению здоровьем населения, а также снижению расходов на здравоохранение в долгосрочной перспективе. Способность гибридных систем понимать медицинский язык в сочетании с рекомендациями, основанными на фактических данных, обеспечивает максимальную клиническую валидность и принятие врачами, что имеет решающее значение для сектора здравоохранения.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке гибридного интеллекта с долей 40,4% в 2024 году. Присутствие крупных технологических гигантов, таких как Adobe, BellaDati, Ceralytics, CONCURED, Datameer и т. Д., И культура стартапов способствовали лидерству региона.

Квалифицированная рабочая сила и благоприятная бизнес-среда привлекли инвестиции от компаний по всему миру. Сотрудничество между научными кругами и промышленностью ускорило разработку продукции. Поддержка со стороны государственных учреждений через инициативы, ориентированные на технологии следующего поколения, способствовала росту регионального рынка. Большая доступность рискового капитала по сравнению с другими регионами позволила компаниям свободно экспериментировать с новыми идеями.

Передовая ИТ-инфраструктура в сочетании с ранним внедрением новых технологий обеспечивают региону конкурентное преимущество. Большинство предприятий активно изучают возможности использования гибридного интеллекта для повышения производительности и операционной деятельности. Широкий потенциал для применения в таких секторах, как здравоохранение, финансы, транспорт, способствует широкой коммерциализации. Экспорт решений с поддержкой ИИ для международных клиентов значительно увеличил региональные доходы.

Азиатско-Тихоокеанский регион стал самым быстрорастущим рынком гибридного интеллекта. Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, активно продвигают внутренние инновации, чтобы снизить зависимость от иностранных инвестиций и построить самодостаточность. Правительства проводят политику поддержки для создания динамичной экосистемы стартапов и совместных научно-исследовательских проектов между местными компаниями и исследовательскими организациями. Политика стартапов Уттар-Прадеш 2020 направлена на создание целостной экосистемы стартапов в штате путем продвижения инноваций и предпринимательства через различные инициативы, такие как создание лабораторий Tinkering, поддержка инкубаторов и центров передового опыта, фискальные и нефинансовые стимулы и т. Д.

Индустриальный ландшафт Азии, основанный на объемах, предоставляет большие возможности для гибридных систем, которые сочетают когнитивные способности с человеческими возможностями. В регионе также есть молодое население, которое быстро внедряет инструменты на основе ИИ в повседневную деятельность. Быстрая цифровизация предприятий и развитие инфраструктуры создают благоприятные условия для внедрения гибридного интеллекта. Кроме того, относительно низкие затраты по сравнению с развитыми рынками дают Азии конкурентное преимущество в тестировании и масштабировании новых продуктов. Ожидается, что эти факторы сохранят динамику роста на рынке гибридной разведки APAC.

Market Report Scope

Key Developments

• В сентябре 2022 года, Microsoft Ввел свою динамику 365 интеллектуальных бизнес-приложений, которые сочетают в себе человеческий опыт и идеи на основе ИИ для оптимизации бизнес-процессов и повышения общей производительности. Приложения охватывают различные области, включая финансы, продажи, маркетинг и управление цепочками поставок.
• В ноябре 2022 года, Google Cloud Vertex AI Vizier, гибридная интеллект-платформа, которая объединяет человеческий опыт и машинное обучение, чтобы помочь организациям эффективно проектировать, создавать и развертывать решения на основе ИИ. Платформа позволяет пользователям использовать как человеческий, так и машинный интеллект для оптимизации моделей и принятия решений.
• В мае 2023 года Salesforce запустила свой конструктор рекомендаций Эйнштейна, который использует возможности гибридного интеллекта для предоставления персонализированных рекомендаций клиентам. Решение сочетает в себе данные, полученные от человека, с алгоритмами машинного обучения для предоставления индивидуальных предложений по продуктам и повышения качества обслуживания клиентов.
• В марте 2023 года Siemens Healthineers запустила свою платформу Teamplay Digital Health Platform, которая объединяет человеческий и искусственный интеллект для поддержки медицинских работников в принятии более обоснованных клинических решений. Платформа использует различные модули ИИ, такие как анализ изображений и поддержка клинических решений, а также обеспечивает сотрудничество между врачами.

* Определение: Глобальный гибридный интеллект Рынок включает в себя объединение возможностей решения проблем людей со скоростью, масштабируемостью и возможностями обработки данных систем искусственного интеллекта. Он использует как человеческий, так и искусственный интеллект для повышения производительности, эффективности и результатов. Гибридные интеллектуальные системы позволяют людям и ИИ работать вместе взаимодополняющими способами, причем каждый из них использует свои внутренние сильные стороны - люди обеспечивают суждение, здравый смысл и творчество, в то время как ИИ приносит огромную вычислительную мощность, скорость, способность анализировать огромные объемы данных.

Market Segmentation

• Component Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Решения
    • Машинное обучение
    • Обработка естественного языка
    • Компьютерное зрение
    • робототехника
  • Услуги
    • консультирование
    • Интеграция и развертывание
    • Поддержка и техническое обслуживание
• Organization Size Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Крупные предприятия
  • Малые и средние предприятия (МСП)
• End User Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Медицинская помощь
  • БФСИ
  • Розничная и электронная торговля
  • Производство
  • Телекоммуникации
  • Правительство и оборона
  • Другие
• Regional Insights (Выручка, USD Bn 2019 - 2031)
  • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Испания
    • Франция
    • Италия
    • Россия
    • Остальная Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток
    • ГКЦ Страны
    • Израиль
    • Остальная часть Ближнего Востока
  • Африка
    • Южная Африка
    • Северная Африка
    • Центральная Африка
• Ключевые игроки Insights
  • Эбби
  • Компания Acrolinx GmbH
  • Adobe
  • Белладати
  • анализ
  • перевернутый
  • Датамер
  • Эмплифи Чешская Республика
  • Веб-сервисы Idio
  • узел
  • M-файлы
  • Open Text Corporation
  • Купить
  • Zywave
  • Программные решения Ignite Enterprise