Tamanho do mercado de aprendizado de máquina, participação, crescimento e análise do setor, por tipo (aprendizado supervisionado, aprendizado semissupervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado de reforço), por aplicação (marketing e publicidade, detecção de fraude e gerenciamento de riscos, visão computacional, segurança e vigilância, análise preditiva, realidade aumentada e virtual e outros) e previsão regional para 2035

VISÃO GERAL DO MERCADO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

O tamanho do mercado global de aprendizado de máquina foi de US$ 4.0014,85 milhões em 2026 e deve atingir US$ 1.293.331,86 milhões até 2035, exibindo um CAGR de 37,3% durante o período de previsão.

O mercado mundial de Machine Learning (ML) experimentou um aumento explosivo na última década, contabilizando o alto poder de computação, o crescimento do big data e o aumento da demanda por automação para inteligência em todos os setores. Os MLs estão sendo usados ​​em muitas áreas, desde saúde até finanças, varejo, automotivo e manufatura, em áreas que vão desde análise preditiva até detecção de fraudes, marketing personalizado e sistemas autônomos. Com a maior digitalização e modernização dos modelos operacionais, a necessidade de soluções de ML escaláveis ​​e que otimizam o desempenho está aumentando, sendo as plataformas de ML baseadas em nuvem um importante facilitador para reduzir essas barreiras à adoção.

Estudos de mercado recentes indicam que o mercado de ML deverá crescer para centenas de bilhões de dólares no início de 2033, desfrutando de uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) com cálculos perenes acima de 30%. A América do Norte lidera o mercado, mas a Ásia-Pacífico está a emergir rapidamente, à medida que o investimento na investigação em IA é elevado, com o governo a liderar iniciativas. Alguns dos principais players do mercado são Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft e NVIDIA, com um número crescente de startups com soluções específicas de nicho ou domínio. À medida que o ML está mais integrado em tecnologias como a computação de ponta e a IA generativa, espera-se que o mercado se torne um facilitador central da economia da inovação digital.

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CRISES GLOBAIS IMPACTANDO O MERCADO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAIMPACTOCOVID-19

"A indústria de aprendizado de máquina teve um efeito positivo devido ao investimento cada vez maior das organizações em automação e IA durante a pandemia de COVID-19"

A pandemia COVID-19 afetou fortemente o mercado de Machine Learning (ML), desempenhando o papel de desafio e facilitador. Originalmente, muitas indústrias enfrentaram restrições orçamentais e atrasos nos projetos, resultando num abrandamento a curto prazo na implementação de programas de BC não essenciais. No entanto, a pandemia também desencadeou a necessidade urgente de tomar decisões baseadas em dados, acelerando a transformação digital em setores como os cuidados de saúde, a logística e o comércio eletrónico. As aplicações de ML tornaram-se um elemento-chave para combater a crise, foram utilizadas para rastrear a propagação do vírus, otimizar a distribuição de vacinas, prever a procura nas cadeias de abastecimento e fornecer serviços remotos como telemedicina e aulas online.

No longo prazo, a COVID-19 acelerou enormemente a adoção do ML, transformando-o de uma vantagem em um requisito comercial. As empresas investem ainda mais na automação e na IA para melhorar a resiliência, a experiência do cliente e minimizar o trabalho humano em terrenos incertos. Os serviços e plataformas de ML baseados em nuvem desfrutaram de um boom de demanda devido à nova norma de trabalho remoto e à demanda por infraestruturas de IA escaláveis ​​e flexíveis. Esta fase de disrupção, por sua vez, confirmou a importância do BC na aceleração do crescimento contínuo e da inovação que continua a ser a autoria da economia digital pós-pandemia.

ÚLTIMA TENDÊNCIA

"Ascensão dos modelos básicos e IA generativa para impulsionar o crescimento do mercado"

Uma tendência mais recente no mercado de Machine Learning é a de modelos básicos e IA generativa, com foco particular nos grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT da OpenAI, Gemini do Google, LLaMA da Meta. Esses modelos são compostos por enormes conjuntos de dados e podem ser ajustados para uma variedade de tarefas posteriores; incluindo produção de conteúdo, geração de código, automação de suporte ao cliente e análise avançada de dados. As organizações estão adotando cada vez mais esses modelos em fluxos de trabalho de negócios por meio do uso de APIs ou de implantação personalizada, passando do aprendizado de máquina para sistemas de IA mais amplos e flexíveis.

SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Por tipo

Com base no Tipo, o mercado global pode ser categorizado em Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Semissupervisionada, Aprendizagem Não Supervisionada e Aprendizagem por Reforço

• Aprendizagem Supervisionada: Na aprendizagem supervisionada, existe um conjunto de dados de treinamento rotulado com entrada e uma saída correta correspondente conhecida. Ele aprende a mapear entradas para saídas, minimizando erros. Exemplos como o problema de classificação ou o problema de regressão, por exemplo, são comuns.
• Aprendizagem semissupervisionada: a aprendizagem semissupervisionada usa uma combinação de dados rotulados e muitos dados não rotulados. O objetivo é aumentar a precisão do aprendizado com a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados. Se a rotulagem de dados for dispendiosa ou demorada, esta abordagem é aplicável.
• Aprendizagem não supervisionada: Na aprendizagem não supervisionada, o modelo é apresentado com dados, mas sem respostas rotuladas e deve revelar padrões ou agrupamentos ocultos. As técnicas de agrupamento e redução de dimensionalidade pertencem a esta categoria. É amplamente utilizado para análise exploratória de dados.
• Aprendizagem por Reforço: A aprendizagem por reforço é uma espécie de aprendizagem quando um agente aprende ao se envolver com um ambiente e é recompensado/punido por suas ações. O objetivo é treinar uma política que maximize a recompensa cumulativa. É amplamente empregado em robótica, jogos e sistemas autônomos.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em Marketing e Publicidade, Detecção de Fraudes e Gestão de Riscos, Visão Computacional, Segurança e Vigilância, Análise Preditiva, Realidade Aumentada e Virtual e Outros

• Marketing e Publicidade: ML auxilia no estudo do comportamento, segmentação e personalização dos consumidores em grande escala. Os algoritmos adivinham os anúncios ou produtos nos quais um usuário provavelmente clicará. Ele implementa lances em tempo real e análises de desempenho para otimizar os gastos com publicidade. Isso induz maior ROI e satisfação do cliente.
• Detecção de fraude e gerenciamento de risco: os modelos de ML podem identificar anomalias nos padrões de transação para alertar sobre possíveis fraudes em tempo real. Eles usam grandes volumes de conjuntos de dados para encontrar dicas de riscos sutis que podem não ser detectados pelos olhos humanos. As instituições financeiras utilizam-no como uma forma de pontuação de crédito, pontuação de risco de seguro e conformidade regulatória. A melhoria gradual nos modelos é alcançada com aprendizado contínuo ao longo do tempo.
• Visão computacional: o ML impulsiona os sistemas de visão computacional para apresentar interpretações e análises de dados visuais, como imagens e vídeos. As aplicações vão desde reconhecimento facial até detecção de objetos e imagens médicas, bem como veículos autônomos. O aprendizado profundo, especialmente as redes neurais convolucionais (CNNs), desempenha um papel significativo aqui. Esta área é essencial na tecnologia industrial e de consumo.
• Segurança e Vigilância: O ML é capaz de melhorar os sistemas de vigilância, apoiando a análise de vídeo em tempo real na detecção de ameaças. Ele pode detectar comportamento suspeito ou acesso não autorizado ou perigo. Esses modelos diminuem os alarmes falsos e aumentam os tempos de resposta. Amplamente utilizado em segurança pública, em aeroportos, cidades inteligentes, etc.
• Análise preditiva: o ML permite análises preditivas por meio de previsões de tendências futuras com base em tendências históricas. Previsão de vendas, planejamento de demanda e diagnósticos de saúde estão entre seus usos. O objetivo é a tomada de decisões proativa e baseada em dados. A vantagem competitiva é acumulada para empresas que prevêem resultados antes deles.
• Realidade Aumentada e Virtual (AR/VR): ML aprimora AR/VR por meio da detecção de objetos em tempo real, detecção de gestos e análise de cena. Muda os ambientes de acordo com o comportamento e gosto dos usuários. No campo de simulações de jogos, educação e treinamento, o ML melhora o realismo e a interatividade da simulação. É uma área florescente com fortes associações ao campo da computação espacial.

DINÂMICA DE MERCADO

Fatores determinantes

"A expansão dos dados (Big Data Growth) para impulsionar o mercado"

Um fator de crescimento do mercado de machine learning é a expansão dos dados (Big Data Growth). As empresas do mundo moderno criam e reúnem grandes quantidades de dados de áreas como dispositivos IoT, mídias sociais, transações on-line e sensores. Os dados alimentam a fera do aprendizado de máquina; quanto mais dados, mais aprendizado será necessário e melhor será o modelo. A aceleração dos dados produzidos por dados estruturados e não estruturados aumenta a demanda por soluções de ML para obter insights acionáveis.

"Desenvolvimentos em engenharia de potência computacional e infraestrutura em nuvem para expandir o mercado"

A maior disponibilidade de presença de alto desempenho de GPUs, TPUs e plataformas de ML baseadas em nuvem (como: AWS SageMaker, Google AI Platform) reduziu drasticamente o tempo e o custo dos modelos de treinamento. A infraestrutura de nuvem escalável permite que pequenas e médias empresas obtenham acesso aos recursos de ML sem grandes investimentos em hardware no início.

Fator de restrição

"Altos custos operacionais e de implementação para impedir potencialmente o crescimento do mercado"

Mesmo que a solução baseada em nuvem reduza as barreiras de entrada; ainda pode ser caro e a EC requer enormes recursos para construir, treinar e manter modelos de ML – especialmente para pequenas e médias empresas. Os custos envolvem infraestrutura de dados, pessoal qualificado, ajuste de modelos e integração com outros sistemas. Muitas empresas sofrem com o ROI durante os estágios iniciais.

Oportunidade

"Expandindo para Edge Computing para criar oportunidades para o produto no mercado"

Com a crescente demanda por computação em tempo real em dispositivos, a computação de ponta é uma grande oportunidade para aprendizado de máquina. Com suporte para modelos de ML executados diretamente em dispositivos como smartphones, wearables e sensores IoT, as organizações podem reduzir a latência e os custos de largura de banda. Isto abrirá novos casos de uso no mundo dos veículos autônomos, das cidades do futuro e da automação industrial. À medida que os dispositivos de borda se tornam mais poderosos, a adoção de ML em setores que precisam de análise instantânea de dados aumentará.

Desafio

"Gerenciar a escalabilidade e a manutenção do modelo pode ser um desafio potencial para os consumidores"

Com modelos complexos de aprendizado de máquina usados ​​em sistemas críticos, torna-se uma grande preocupação a escalabilidade, robustez e manutenção de longo prazo dos modelos. Modelos de bom desempenho na implantação podem ter erosão de desempenho no longo prazo, devido às mudanças de dados ou à transformação do ambiente. As empresas precisarão fazer investimentos em monitoramento contínuo, estratégias de reciclagem e governança para alcançar precisão, confiabilidade e conformidade sustentadas dos aplicativos de ML ao longo de seu ciclo de vida.

INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

• América do Norte

A América do Norte é a região que mais cresce neste mercado. O mercado de aprendizado de máquina dos Estados Unidos tem crescido exponencialmente por vários motivos. A América do Norte, particularmente os EUA, são atores proeminentes no mercado de Aprendizado de Máquina, alimentados pelo alto nível de investimentos em P&D, infraestrutura de computação altamente desenvolvida e sua ampla penetração em diferentes esferas, incluindo saúde, finanças e tecnologia, onde os participantes aqui incluem o Vale do Silício, bem como as principais empresas de tecnologia, como Google, Microsoft e IBM, que são ativas no impulso à inovação. Além disso, o crescimento das start-ups de IA e ML é impulsionado pelo apoio governamental e pelos investimentos de capital de risco. O mercado mais maduro na área, como base, pode ser confiável para implementar soluções de ML em larga escala.

• Europa

A Europa está a demonstrar uma elevada velocidade de adoção da aprendizagem automática e, em setores como o automóvel, a indústria transformadora e o financeiro, há uma tendência crescente de ética e regulamentação da IA. A Alemanha, a França e o Reino Unido estão na vanguarda da investigação e da aplicação prática, com as instituições europeias a controlarem as políticas e as normas de IA. A União Europeia procura capitalizar a investigação em IA e permitir que quadros regulamentares como o RGPD desenvolvam um toque equilibrado de inovação e governação. Seja uma startup ou uma grande empresa, as empresas estão adotando o ML para melhorar a automação e a inovação.

• Ásia

A Ásia, particularmente a China, a Índia e o Japão, estão a emergir como uma potência no mercado de Machine Learning, com investimentos maciços em infraestruturas de IA por parte dos próprios governos. A forte pressão da China pela IA, com o apoio de políticas governamentais e de gigantes tecnológicos como o Baidu e o Alibaba, está a tornar a China num líder mundial. A Índia está se tornando um ponto de encontro para talentos de IA e soluções de ML, e inúmeras startups estão usando o ML para a transformação digital. O Japão está adotando o ML na robótica, na manufatura e no mercado de veículos autônomos, impulsionando o mercado e a competitividade da região

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

"Principais players da indústria moldando o mercado por meio da inovação e expansão do mercado"

Os principais intervenientes da indústria estão a moldar o mercado de aprendizagem automática através da inovação estratégica e da expansão do mercado. Essas empresas estão introduzindo técnicas e processos avançados para melhorar a qualidade e o desempenho de suas ofertas. Eles também estão expandindo suas linhas de produtos para incluir variações especializadas, atendendo às diversas preferências dos clientes. Além disso, estão a aproveitar plataformas digitais para aumentar o alcance do mercado e melhorar a eficiência da distribuição. Ao investir em investigação e desenvolvimento, otimizar as operações da cadeia de abastecimento e explorar novos mercados regionais, estes intervenientes estão a impulsionar o crescimento e a definir tendências no mercado de aprendizagem automática.

Lista das principais empresas de aprendizado de máquina

• IBM [EUA]
• Dell [EUA]
• HPE [EUA]
• Oráculo [EUA]
• Google [EUA]

DESENVOLVIMENTO DA INDÚSTRIA CHAVE

Abril de 2023: Amazon Bedrock é um serviço gerenciado completo que simplifica a capacidade de criar e implantar aplicações generativas de IA. Ele permite que os desenvolvedores, em vez de gerenciar a infraestrutura subjacente, acessem uma combinação de modelos fundamentais das principais empresas de IA e os integrem para desenvolver e dimensionar aplicações baseadas em IA. Este serviço tem como objetivo democratizar os recursos de IA para que alcancem empresas de todos os tamanhos.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo oferece uma análise SWOT detalhada e fornece insights valiosos sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Explora vários fatores que impulsionam o crescimento do mercado, examinando uma ampla gama de segmentos de mercado e aplicações potenciais que podem moldar a sua trajetória nos próximos anos. A análise considera tanto as tendências atuais como os marcos históricos para fornecer uma compreensão abrangente da dinâmica do mercado, destacando áreas potenciais de crescimento.

O mercado de aprendizado de máquina está preparado para um crescimento significativo, impulsionado pela evolução das preferências dos consumidores, pelo aumento da demanda em diversas aplicações e pela inovação contínua nas ofertas de produtos. Embora possam surgir desafios como a disponibilidade limitada de matérias-primas e custos mais elevados, a expansão do mercado é apoiada pelo interesse crescente em soluções especializadas e melhorias de qualidade. Os principais intervenientes da indústria estão a avançar através de avanços tecnológicos e expansões estratégicas, melhorando tanto a oferta como o alcance do mercado. À medida que a dinâmica do mercado muda e a procura por diversas opções aumenta, espera-se que o mercado de aprendizagem automática prospere, com a inovação contínua e a adoção mais ampla alimentando a sua trajetória futura.