Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del mercato di Automated Machine Learning (AutoML), per tipo (piattaforma e servizio), per applicazione (grande impresa e PMI), approfondimenti regionali e previsioni dal 2026 al 2035

APPRENDIMENTO MACCHINA AUTOMATIZZATO (AUTOML)PANORAMICA DEL MERCATO

La dimensione globale del mercato dell'apprendimento automatico automatizzato (automl) è stimata a 16,29 milioni di dollari nel 2026, destinata ad espandersi fino a 75,01 milioni di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 16,5% durante le previsioni dal 2026 al 2035.

Il mercato dell'apprendimento automatico automatico (AutoML) si sta muovendo alle stelle poiché le aziende stanno adottando soluzioni abilitate all'intelligenza artificiale per lo sviluppo e l'implementazione automatizzati di modelli a un ritmo più rapido, rispetto ai metodi nativi. Le piattaforme AutoML offrono agli utenti non qualificati la possibilità di modellare, addestrare e mettere a punto modelli di machine learning con un intervento minimo o nullo da parte dei data scientist, semplificando i progetti di data science e riducendo il tempo necessario. Il mercato mondiale degli OEM è guidato da una crescente adozione, in particolare in vari settori come quello sanitario, finanziario, della vendita al dettaglio e della produzione, a causa della domanda prevalente di motori di ricerca automatizzati basati sull'intelligenza artificiale scritti dai consumatori. Le organizzazioni utilizzano AutoML per ottenere un vantaggio competitivo, prendere decisioni migliori e fornire ai clienti esperienze superiori avendo i dati a portata di mano.

Cloud AutoML sta diventando popolare poiché le funzionalità AI su scala aziendale sono più comunemente richieste in modo scalabile ed efficiente in termini di costi. Inoltre, la crescente incorporazione nelle piattaforme di business intelligence/analisi nonché l'adozione sul mercato sono guidate dall'incorporazione di AutoML nelle soluzioni di business intelligence. Si prevede che il mercato AutoML crescerà notevolmente con l'aiuto dei progressi del deep learning, dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dell'analisi predittiva. I prossimi investimenti nella tecnologia dell'intelligenza artificiale e l'introduzione di soluzioni di intelligenza artificiale no-code/low-code alimenteranno anche l'espansione del mercato, con l'intelligenza artificiale che diventerà progressivamente disponibile per le aziende di ogni livello.

IMPATTO DEL COVID-19 

Apprendimento automatico automatizzato (AutoML)L'industria aveva unPositivoEffetto A causa dell'interruzione della catena di fornitura durante la pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

Durante la pandemia di COVID 19, il mercato dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) ha ottenuto un buon vantaggio poiché le aziende hanno cercato di gestire i problemi operativi affidandosi all'automazione basata sull'intelligenza artificiale. Dovendo affrontare cambiamenti significativi nella disponibilità della forza lavoro e interruzioni dell'attività, ciò ha costretto le organizzazioni a utilizzare AutoML per accelerare il processo decisionale basato sui dati e aumentare l'efficienza. Ben presto, le soluzioni cloud AutoML si sono trasformate in soluzioni iper-richieste poiché il lavoro remoto era la nuova normalità, spingendo più settori (inclusa l'assistenza sanitaria) e organizzazioni ad adottarlo. Inoltre, le aziende hanno utilizzato AutoML per prevedere analisi che aiutassero a prevedere i rischi di pandemia e a prevedere l'ottimizzazione della catena di fornitura, nonché le strategie di coinvolgimento dei clienti. Gli investimenti nelle soluzioni AI e AutoML sono stati ulteriormente accelerati dalla maggiore enfasi sulla trasformazione digitale prima e dopo la pandemia. La crescente importanza dell'automazione e dell'innovazione basata sull'intelligenza artificiale da parte delle imprese continuerà a stimolare la crescita nel mercato AutoML post-pandemia.

ULTIMA TENDENZA

Crescente adozione di intelligenza artificiale generativa e piattaforme senza codice Crescente riconoscimento del fitness per stimolare la crescita del mercato

Una delle principali tendenze del mercato dell'apprendimento automatico automatico (AutoML) che sta cambiando mentre parliamo è l'incorporazione di intelligenza artificiale generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per miglioramenti nell'addestramento dei modelli fino all'automazione standardizzata. Le organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale per automatizzare i flussi di lavoro di machine learning più complessi, in qualche modo convergendo rispetto alla necessità di un profondo talento tecnico. Con questo panorama in evoluzione, AutoML diventa più disponibile anche per i non esperti, il che ne aumenterà l'adozione in aree quali sanità, finanza, vendita al dettaglio e altro ancora. Le piattaforme AutoML low-code e no-code consentono inoltre ai cittadini aziendali che sanno come utilizzare Excel di fornire soluzioni basate sull'intelligenza artificiale senza problemi di programmazione. Le applicazioni aziendali si rivolgono sempre più a servizi AutoML basati su cloud che forniscono soluzioni scalabili e a basso costo per la rapida implementazione di modelli di intelligenza artificiale. Mentre le aziende continuano a lavorare sulla democratizzazione dell'intelligenza artificiale, AutoML diventerà un fattore chiave per l'innovazione e l'efficienza operativa nei prossimi anni.

APPRENDIMENTO MACCHINA AUTOMATIZZATO (AUTOML)SEGMENTAZIONE DEL MERCATO

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato globale può essere classificato in piattaforma e servizio

• Piattaforma: la piattaforma dispone di software AutoML abilitato all'intelligenza artificiale e di strumenti di creazione che automatizzano la semplificazione della preparazione dei dati, la ricerca dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri e la distribuzione. L'adozione è guidata da una proliferazione di semplici soluzioni ML no-code/low-code, che rendono l'apprendimento automatico accessibile ai non esperti.

• Servizio: la categoria dei servizi comprende consulenza e supporto formativo relativo all'integrazione di AutoML nelle pratiche. Stiamo vedendo che sempre più aziende cercano aiuto dai fornitori di servizi per avere una rapida implementazione/gestione di soluzioni basate su AutoML basate sull'automazione basata sull'intelligenza artificiale.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in grandi imprese e PMI

• Grandi imprese: AutoML viene utilizzato su larga scala dalle grandi aziende per evolvere l'analisi dei dati, la modellazione predittiva e i processi decisionali. Le esigenze in continua evoluzione sono adottabili in settori come quello finanziario, sanitario e al dettaglio per soluzioni di intelligenza artificiale scalabili e automazione economicamente vantaggiosa.

• PMI: AutoML per le piccole e medie imprese (PMI) mira a colmare la mancanza di competenze interne di data science necessarie per gli insight basati sull'intelligenza artificiale. La disponibilità di soluzioni AutoML basate su cloud a prezzi competitivi rende più semplice per le PMI integrare l'intelligenza artificiale nelle loro attività.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

Crescente domanda di soluzioni AI no-code e low-codeper rilanciare il mercato

Il fattore chiave che guida la crescita del mercato dell'Automated Machine Learning (AutoML) è il requisito più elevato per una facile implementazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. L'adozione di informazioni guidate dall'intelligenza artificiale in diversi settori come la sanità, la finanza, la vendita al dettaglio o la produzione sta costringendo molte aziende a iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale nelle decisioni e nell'ottimizzazione. Ma il problema è che mancano data scientist esperti e il tradizionale processo di sviluppo del machine learning è molto difficile. Le piattaforme AutoML automatizzano le attività pesanti (come la preparazione dei dati e l'ingegnerizzazione delle funzionalità, la selezione dei modelli, ecc.) di cui gli utenti meno esperti possono trarre vantaggio, per spostare il tradizionale ML dai soli esperti all'apprendimento automatico per tutti. Inoltre, l'auto ML nelle piattaforme basate su cloud amplia la scalabilità e riduce la barriera che consente di raggiungere organizzazioni di tutte le dimensioni per utilizzare l'intelligenza artificiale senza spendere molti soldi nell'infrastruttura. Nella spinta verso implementazioni più convenienti dell'intelligenza artificiale, si prevede che la domanda di soluzioni AML no-code e low-code aumenterà.

Crescente adozione dell'intelligenza artificiale e del processo decisionale basato sui dati per espandere il mercato

La trasformazione digitale in crescita esponenziale delle industrie ha una forte concomitanza con la crescente domanda di automazione basata sull'intelligenza artificiale che sta stimolando la crescita nel mercato AutoML. Questi dati vengono generati dalle aziende in massa e l'estrazione di informazioni da questi dati per l'analisi predittiva, il comportamento dei clienti, il furto di identità e l'ottimizzazione operativa è fondamentale per rimanere al passo con la concorrenza. AutoML accorcia il ciclo di vita dello sviluppo del modello in modo che le aziende possano ottenere valore dai propri dati più rapidamente senza la necessità di livelli così elevati di intervento umano per gestire l'intero pezzo. Aziende come l'e-commerce utilizzano AutoML per consigli personalizzati mentre le organizzazioni sanitarie lo utilizzano come diagnostica predittiva e pianificazione del trattamento. AutoML viene utilizzato anche dagli istituti finanziari per una migliore valutazione del rischio e anche per la prevenzione delle frodi. Ciò significa che man mano che l'uso dell'intelligenza artificiale diventa sempre più diffuso, vedremo una crescente richiesta di soluzioni di machine learning automatizzate, scalabili e veloci che vengono applicate dalla domanda in tutti i settori in AutoML.

Fattore restrittivo

Elevati costi di implementazione e sfide di integrazionepotenzialmente ostacolare la crescita del mercato

Ciononostante, le sfide di implementazione e integrazione riscontrate nel mercato AutoML in rapida espansione lo rendono inscalabile come barriera soprattutto per le piccole e medie imprese (PMI). Le piattaforme AutoML vengono solitamente implementate a scapito di un'ampia infrastruttura cloud, risorse informatiche e data warehousing, che non sono accessibili alle aziende con budget. Inoltre, l'integrazione delle soluzioni AutoML con gli attuali sistemi IT, database e flussi di lavoro nelle organizzazioni, sebbene possibile, può complicare e richiedere molto tempo senza l'adeguato know-how tecnico di cui dispongono molte organizzazioni. I problemi di adozione legacy portano a tassi di adozione in calo e rendono piuttosto difficile per le aziende sfruttare appieno AutoML nella pratica. Per alleviare queste difficoltà, i fornitori si stanno ora concentrando sulla creazione di soluzioni AutoML convenienti che possano essere facilmente integrate con un'ampia gamma di utenti.

Opportunità

Espansione di AutoML nelle applicazioni Edge Computing e IoTCreare opportunità per il prodotto sul mercato

I dispositivi Edge Computing e Internet of Things (IoT) stanno decollando, facendo schizzare alle stelle il mercato AutoML. La necessità di machine learning automatizzato (AutoML) all'edge è in aumento, poiché le industrie iniziano a produrre petabyte (o più) di dati in tempo reale da dispositivi connessi. AutoML può accelerare le decisioni nei casi d'uso critici come la manutenzione e la produzione predittiva, il rilevamento in tempo reale delle frodi nel settore finanziario e la diagnostica sanitaria personalizzata. Inoltre, la combinazione di AutoML con l'intelligenza artificiale all'avanguardia riduce la latenza, migliora la sicurezza e riduce la dipendenza dal cloud computing: rappresenta una soluzione economicamente vantaggiosa per l'azienda. Man mano che le organizzazioni si spostano verso l'analisi in tempo reale e l'automazione basate sull'intelligenza artificiale, AutoML crescerà a un ritmo enorme negli ecosistemi edge computing e IoT mentre cercano di ottenere risultati immediati.

Sfida

Garantire l'interpretazione dei modelli e la conformità alle normative potrebbe rappresentare una potenziale sfida per i consumatori

Interpretabilità del modello e conformità a tutte le normative governative La discussione per impostazione predefinita nel Machine Learning inizia come una "scatola nera" opaca perché AutoML esegue la costruzione di modelli e l'ottimizzazione su larga scala che in realtà gli utenti non capiscono come sono realizzati. L'assenza di trasparenza rappresenta una sfida in settori quali la finanza, la sanità e le assicurazioni, dove la maggior parte dei paesi richiede che la spiegazione delle decisioni guidate dall'intelligenza artificiale sia spiegabile. Inoltre, le leggi sulla privacy dei dati come GDPR e CCPA ritengono responsabile l'intelligenza artificiale e i fornitori di AutoML dovranno fornire modelli spiegabili e privi di pregiudizi come soluzione alle richieste di regolamentazione. Per risolvere l'ostacolo sono necessari meccanismi XAI (explainable AI) e framework AI AutoML che tengano traccia delle migliori pratiche nell'abilitazione della fiducia in tutti i settori.

APPRENDIMENTO MACCHINA AUTOMATIZZATO (AUTOML)APPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO

America del Nord

Attualmente, il Nord America gode di una quota di mercato AutoML preminente grazie alla rapida evoluzione della tecnologia, all'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) ovunque e agli investimenti concreti nell'automazione dell'IA. I principali partecipanti del settore, le organizzazioni di ricerca e una costellazione di startup tecnologiche AutoML guidano l'innovazione nelle soluzioni AutoML. Con la domanda sempre crescente di decisioni incentrate sui dati nei settori finanziario, sanitario, vendita al dettaglio e manifatturiero e l'elenco dei casi d'uso continua a crescere, è prevista la domanda di machine learning automatizzato. Oltre a ciò, la crescente democratizzazione dell'intelligenza artificiale resa possibile dalle piattaforme AutoML (no-code/low-code) sta accelerando il percorso di adozione in tutte le dimensioni delle aziende. Posizionato a capo della crescita regionale, il mercato dell'Automated Machine Learning (AutoML) degli Stati Uniti è fortemente posizionato con abbondanti investimenti nella ricerca sull'intelligenza artificiale e nell'adozione aziendale delle soluzioni AutoML. Le aziende stanno incorporando l'automazione basata sull'intelligenza artificiale nei loro sistemi per migliorare la produttività, l'analisi predittiva e la business intelligence. Nonostante le competizioni richiedano AutoML pesanti in aree come i veicoli autonomi, la sicurezza informatica e il marketing personalizzato ottengono sempre più potere industriale. Anche il quadro normativo statunitense sta maturando per comprendere l'etica e la governance dell'IA, che potrebbero aiutare ad abilitare le tecnologie AutoML in modo responsabile.

Europa

L'Europa sta registrando una forte crescita della quota di mercato dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) grazie all'intelligenza artificiale e alla trasformazione digitale e alle leggi per migliorare l'etica con cui viene utilizzata l'intelligenza artificiale. Tutti i governi di paesi come la Germania, il Regno Unito o la Francia stanno ora sostenendo la ricerca e l'innovazione sull'intelligenza artificiale per rimanere competitivi a livello tecnologico (soprattutto perché ci sono lunghe strade di sviluppo). Il settore finanziario è uno dei maggiori utilizzatori di AutoML, dove modelli predittivi di intelligenza artificiale sono guidati da scoring finanziario/creditizio e rilevamento di frodi. Inoltre, il settore manifatturiero, quello automobilistico e quello sanitario sono solo alcuni dei settori che utilizzano AutoML per semplificare i processi e favorire il miglioramento del valore e dell'esperienza del cliente. Il regolamento europeo sull'IA metterebbe AutoML in buona luce, andando di pari passo con un uso responsabile; rendere le applicazioni di machine learning trasparenti e le persone responsabili.

Asia

La quota di mercato di AutoML nell'area Asia-Pacifico è in arrivo con un massiccio tasso di crescita tra le regioni sulla scia della rapida digitalizzazione e della crescente adozione dell'intelligenza artificiale in Cina, Giappone, India, Corea del Sud, ecc. Le solide iniziative di e-commerce, fintech e città intelligenti in tutta la regione stanno alimentando la necessità di automazione basata sull'intelligenza artificiale. La Cina ha sperimentato una crescente implementazione di AutoML in tutti i settori grazie ai programmi di sviluppo dell'intelligenza artificiale in corso sostenuti dal governo e all'adozione della tecnologia di deep learning. Il settore manifatturiero giapponese ha interesse per la robotica e l'automazione guidate dall'intelligenza artificiale, aprendo nuove strade di crescita. Gli strumenti AutoML hanno assistito a una crescente domanda nella scienza dei dati e nel processo decisionale aziendale per il settore in espansione dell'IT e dell'analisi presente in India. Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei settori verticali, dall'educazione sanitaria alla sicurezza informatica, esiste un notevole potenziale di crescita per il mercato AutoML nell'Asia del Pacifico.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che modellano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

I principali concorrenti per il mercato dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) si stanno concentrando sull'innovazione, sulle partnership strategiche e sulla democratizzazione dell'intelligenza artificiale tra gli altri per aumentare l'accessibilità e la velocità di utilizzo. Le aziende utilizzano piattaforme AutoML in modalità no-code/low-code per eseguire l'onboarding automatico delle aziende (senza competenze in materia di intelligenza artificiale) e utilizzano l'apprendimento automatico. I principali attori stanno migliorando le loro soluzioni AutoML basate su cloud per connettersi perfettamente con i sistemi aziendali legacy. Automazione del deep learning e intelligenza artificiale spiegabile: le partnership strategiche con aziende tecnologiche, università e istituti di ricerca stanno ampliando le frontiere del progresso tecnico in questo ambito. Inoltre, le aziende si stanno impegnando a rendere il modello di implementazione dell'IA comprensibile, interpretabile ed etico in conformità con i cambiamenti dei quadri normativi.

Elenco delle principali aziende di machine learning automatizzato (AutoML). 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

SVILUPPI CHIAVE DEL SETTORE

Febbraio 2024: DataRobot (Stati Uniti) ha acquisito Agnostig, una società nota per la sua piattaforma informatica distribuita open source, Covalent. Questa mossa strategica mira a migliorare le capacità di DataRobot nello sviluppo di applicazioni AI agentiche integrando funzionalità avanzate di orchestrazione e ottimizzazione del calcolo. L'acquisizione affronta le sfide che le organizzazioni devono affrontare nella gestione delle applicazioni IA su infrastrutture frammentate, consentendo soluzioni IA più efficienti e scalabili.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato dell'Apprendimento automatico delle macchine (AutoML) fornisce un'analisi approfondita del panorama del settore in evoluzione, evidenziando i fattori chiave che guidano la crescita, le sfide e le opportunità del mercato. Esamina la segmentazione del mercato in base al tipo, all'applicazione e alla regione, offrendo preziose informazioni sui modelli di domanda nei diversi settori. Il rapporto approfondisce il panorama competitivo, profilando i principali attori e le loro iniziative strategiche per migliorare le capacità di AutoML. Inoltre, esplora come i progressi nell'intelligenza artificiale, nel cloud computing e nell'analisi dei big data stanno accelerando l'adozione di soluzioni AutoML in vari settori, tra cui sanità, finanza e vendita al dettaglio.

Inoltre, il rapporto valuta l'impatto di eventi globali come il COVID-19, che hanno influenzato le dinamiche del mercato attraverso interruzioni nelle catene di approvvigionamento, cambiamenti nelle priorità aziendali e una maggiore dipendenza dall'automazione. Evidenzia gli sviluppi chiave del settore, le fusioni e le acquisizioni e il lancio di prodotti innovativi che determinano l'espansione del mercato. Inoltre, il rapporto fornisce previsioni di crescita, opportunità di investimento e approfondimenti normativi per aiutare le aziende e gli investitori a prendere decisioni informate nell'ecosistema AutoML in evoluzione.