blog

Mar 18, 2023

Mercado causal de IA no valor de US$ 119.500 mil até 2030

Notícias fornecidas até 17 de maio de 2023, 12:00 ET Compartilhe este artigo CHICAGO, 17 de maio de 2023

Notícias fornecidas por

17 de maio de 2023, 12:00 ET

Compartilhe este artigo

CHICAGO, 17 de maio de 2023 /PRNewswire/ -- Com uso crescente, aprimoramentos algorítmicos, integração com sistemas de IA, aplicativos específicos do setor, questões éticas, regulamentações em mudança e pesquisas multidisciplinares impulsionando seu crescimento, o mercado de IA causal tem um futuro promissor. A IA causal será crucial para permitir a tomada de decisões orientada por dados e abrir novas oportunidades em todos os setores, à medida que as organizações continuam a reconhecer a importância de entender as ligações causais.

Estima-se que o mercado de IA causal cresça de US$ 8.010 mil em 2023 para US$ 119.500 mil em 2030, com um CAGR de 47,1% durante o período de previsão, de acordo com um novo relatório da MarketsandMarkets™. A IA causal é um campo em rápido crescimento que se concentra em estabelecer relações de causa e efeito entre variáveis, garantindo a segurança e a justiça das previsões de IA. A IA causal utiliza a causalidade para ir além das previsões restritas de aprendizado de máquina e fazer escolhas como os humanos. Essa tecnologia é o futuro da tomada de decisões, combinando IA e raciocínio causal para criar uma abordagem mais transparente e segura da IA. Causal AI e Causal ML têm o potencial de remodelar o mundo, particularmente nas áreas de saúde, desenvolvimento e marketing.

Navegue em profundidade TOC em "Causal AI Market" 157 - Tabelas 41 - Figuras 195 - Páginas

Baixe o folheto em PDF em https://www.marketsandmarkets.com/pdfdownloadNew.asp?id=162494083

Escopo do Relatório

Métricas de relatórios

Detalhes

Tamanho do mercado disponível por anos

2020–2030

Ano base considerado

2023

Período de previsão

2023–2030

Unidades de previsão

USD Mil

Segmentos cobertos

Oferta, Vertical e Região

Geografias abrangidas

América do Norte, Europa e Resto do Mundo

Empresas abrangidas

IBM (EUA), CausaLens (Inglaterra), Microsoft (EUA), Causaly (Inglaterra), Google (EUA), Geminos (EUA), AWS (EUA), Aitia (EUA), INCRMNTAL (Israel), Logility (EUA), Cognino.ai. (Inglaterra), H2O.ai (EUA), DataRobot (EUA), Cognizant (EUA), Scalnyx (França), Causality Link (EUA), Dynatrace (EUA), Parabole.ai (EUA), Causalis.ai (Israel) e Omics Data Automation (EUA).

BFSI será responsável por CAGR mais alto durante o período de previsão

O setor de BFSI (bancos, serviços financeiros e seguros) é um dos maiores adotantes da tecnologia causal de IA. A IA causal é amplamente usada em serviços financeiros para gerenciamento de riscos, detecção de fraudes, conformidade, experiência do cliente e muito mais. A América do Norte domina o mercado de IA causal no BFSI, seguida pela Europa e Ásia-Pacífico. O mercado norte-americano detém a maior participação no BFSI durante o período de previsão, devido à presença de vários players importantes e à alta adoção da tecnologia de IA na região. O mercado de IA causal na BFSI é altamente competitivo, com vários players operando no mercado. Alguns dos principais participantes desse mercado incluem IBM, Microsoft e Google. Esses players estão se concentrando em parcerias, colaborações e aquisições para expandir sua presença no mercado e fortalecer seu portfólio de produtos.

Segmento de Serviços será responsável por CAGR mais alto durante o período de previsão

Os serviços de IA causal fornecem orientação especializada, consultoria e suporte para organizações que buscam implementar ferramentas e técnicas de inferência causal. Esses serviços incluem serviços de consultoria, implantação e integração, treinamento, suporte e manutenção. Os serviços de IA causal são particularmente úteis para organizações que não possuem recursos internos ou experiência para implementar a inferência causal por conta própria. Eles podem ajudar as organizações a identificar e entender as relações causais em seus dados, melhorando a precisão das previsões e a tomada de decisão baseada em dados. Os provedores de serviços podem incluir cientistas de dados, estatísticos, desenvolvedores de software e especialistas de domínio com experiência em inferência causal. Eles podem oferecer serviços projeto a projeto ou fornecer suporte e consultoria contínuos às organizações.