Tamanho do mercado de software de aprendizado de máquina, participação, crescimento e análise do setor, por tipo (no local e baseado em nuvem), por aplicação (grandes empresas e PMEs), insights regionais e previsão de 2026 a 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO DE SOFTWARE DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

O tamanho do mercado global de software de aprendizado de máquina é estimado em US$ 17,59 bilhões em 2026 e deve atingir US$ 238,25 bilhões até 2035, com um CAGR de 33,6% durante a previsão de 2026 a 2035.

Software de aprendizado de máquina refere-se a uma categoria de aplicativos e ferramentas que utilizam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para permitir que os computadores aprendam e tomem decisões ou previsões com base em dados. Este software foi projetado para processar grandes conjuntos de dados, identificar padrões e fazer previsões ou decisões baseadas em dados sem programação explícita. Algumas plataformas de software são projetadas especificamente para análise e visualização de dados, muitas vezes incorporando recursos de aprendizado de máquina. Bibliotecas e estruturas de código aberto são ferramentas que fornecem aos desenvolvedores as bibliotecas e estruturas necessárias para construir modelos de aprendizado de máquina

As ferramentas de análise preditiva ajudam as empresas a prever resultados futuros com base em padrões de dados históricos. Freqüentemente, eles incorporam algoritmos de aprendizado de máquina para previsões precisas. As plataformas AutoML automatizam o processo de aplicação do aprendizado de máquina a problemas do mundo real, tornando mais fácil para não especialistas utilizar o aprendizado de máquina em seus aplicativos. O software de aprendizagem profunda permite o desenvolvimento e o treinamento de redes neurais profundas, permitindo o reconhecimento de padrões complexos e o processamento de dados.

IMPACTO DA COVID-19

Demanda por análise de dados e modelos preditivos para aumentar significativamente a demanda

A pandemia da COVID-19 foi sem precedentes e surpreendente, com o software de aprendizagem automática a registar uma procura superior à prevista em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O aumento repentino do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A COVID-19 teve um impacto de mudança de vida em todo o mundo. O mercado de software de aprendizado de máquina foi significativamente afetado. O vírus teve vários impactos em diferentes mercados. Lockdowns foram impostos em vários países. Esta pandemia errática causou perturbações em todos os tipos de negócios. As restrições foram reforçadas durante a pandemia devido ao aumento do número de casos. Numerosas indústrias foram afetadas. No entanto, o mercado de participação de software de aprendizado de máquina experimentou um aumento na demanda.

Alguns segmentos do mercado de software de aprendizagem automática enfrentaram desafios devido a interrupções nas cadeias de abastecimento globais e dificuldades operacionais decorrentes de bloqueios e restrições. No entanto, a necessidade de otimização e automação na gestão da cadeia de abastecimento também enfatizou a importância da aprendizagem automática na racionalização de processos. A pandemia acelerou a transformação digital das empresas, levando a uma maior adoção de software de aprendizagem automática para diversas aplicações de trabalho remoto e comunicação digital.

Com as rápidas mudanças no comportamento do consumidor e na dinâmica do mercado devido à pandemia, houve uma necessidade crescente de análises de dados precisas e modelos preditivos. O software de aprendizado de máquina desempenhou um papel crucial em ajudar as empresas a tomar decisões informadas em tempos de incerteza. A pandemia impulsionou significativamente o uso do aprendizado de máquina nas indústrias farmacêutica e de saúde. O software de aprendizado de máquina foi utilizado para tarefas como descoberta de medicamentos, desenvolvimento de vacinas, monitoramento de pacientes e análise de dados epidemiológicos para rastrear a propagação do vírus. Prevê-se que o mercado impulsione o mercado de software de aprendizado de máquina após a pandemia.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Avanço em tecnologias de IA e ML para ampliar o crescimento do mercado

Há uma ênfase crescente no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina que sejam transparentes e explicáveis. Esta tendência visa melhorar a confiança e a responsabilização, especialmente em aplicações onde as decisões têm consequências significativas, como cuidados de saúde e finanças. O aprendizado federado permite treinar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos ou servidores descentralizados, mantendo os dados localizados. Ele está ganhando força em aplicações onde a privacidade e a segurança dos dados são fundamentais.

O uso de software de aprendizado de máquina em PNL continuou a avançar, permitindo aplicações como chatbots, análise de sentimentos e tradução automática de idiomas. Modelos como GPT-3 e GPT-4 ultrapassaram os limites da PNL. As plataformas AutoML estão se tornando mais sofisticadas, tornando mais fácil para leigos construir e implantar modelos de aprendizado de máquina. Isso democratiza o aprendizado de máquina e expande seu uso em todos os setores. A pesquisa em computação quântica está começando a ter impacto no aprendizado de máquina. Algoritmos quânticos de aprendizado de máquina estão sendo explorados por seu potencial para lidar com problemas complexos. Prevê-se que esses últimos desenvolvimentos aumentem a participação no mercado de software de aprendizado de máquina.

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SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE SOFTWARE DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Por tipo

Com base no tipo, o mercado é dividido em On-Premises e Cloud Based.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado é bifurcado em Grandes Empresas e PMEs.

FATORES DE CONDUÇÃO

Demanda crescente por análise preditiva para aumentar a participação no mercado

A proliferação de dados digitais de diversas fontes, como mídias sociais, dispositivos IoT e transações on-line, criou a necessidade de ferramentas avançadas de processamento de dados, levando à adoção de software de aprendizado de máquina. Empresas de diferentes setores estão cada vez mais aproveitando a análise preditiva para prever tendências, comportamento do cliente e dinâmica do mercado. O software de aprendizado de máquina permite previsões mais precisas com base em padrões de dados complexos. O software de aprendizado de máquina funciona em conjunto com tecnologias de big data para analisar e processar grandes quantidades de dados com eficiência. À medida que o uso de big data continua a crescer em vários setores, a demanda por software de aprendizado de máquina que possa lidar com grandes conjuntos de dados também aumenta.

Aumento da demanda por automação e eficiência para aumentar o tamanho do mercado

O software de aprendizado de máquina permite a automação de diversas tarefas, levando ao aumento da eficiência operacional e à redução de custos para as empresas. Setores como manufatura, logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos se beneficiam dos recursos de automação oferecidos pelo software de aprendizado de máquina. A crescente demanda por aplicativos de PNL, como chatbots, assistentes virtuais e serviços de tradução de idiomas, bem como a crescente adoção de dispositivos ativados por voz, impulsionou a demanda por software de aprendizado de máquina nessas áreas. Prevê-se que esses fatores impulsionem o mercado de software de aprendizado de máquina.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Complexidade e falta de interoperabilidade prejudicam a participação no mercado

Algumas soluções de software de aprendizado de máquina podem ser complexas e exigir esforços significativos de integração para funcionar com sistemas existentes. A falta de interoperabilidade entre diferentes plataformas e software pode criar desafios para as organizações que procuram implementar soluções de aprendizagem automática de forma integrada. A escassez de profissionais qualificados com experiência em aprendizado de máquina e ciência de dados é um desafio significativo para o mercado. As empresas podem enfrentar dificuldades na implementação e gestão de soluções de aprendizagem automática sem uma força de trabalho qualificada, o que poderá limitar a adoção generalizada da tecnologia. Prevê-se que os fatores dificultem o crescimento do mercado de software de aprendizado de máquina.

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE SOFTWARE DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

América do Norte dominará o mercado devido à presença de gigantes da tecnologia

A América do Norte, especialmente os Estados Unidos, tem sido um centro global de inovação tecnológica e investigação. Muitas das principais empresas de tecnologia, instituições de pesquisa e universidades do mundo que realizam pesquisas de ponta em aprendizado de máquina e inteligência artificial estão sediadas nesta região. A América do Norte abriga algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo, incluindo aquelas líderes no desenvolvimento e implantação de software de aprendizado de máquina. Estas empresas têm impulsionado a inovação e a adoção de soluções de machine learning, contribuindo para o domínio da região no mercado.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Principais participantes concentram-se em parcerias para obter vantagem competitiva

Participantes proeminentes do mercado estão fazendo esforços colaborativos através de parcerias com outras empresas para permanecer à frente da concorrência. Muitas empresas também estão investindo no lançamento de novos produtos para expandir seu portfólio de produtos. Fusões e aquisições também estão entre as principais estratégias utilizadas pelos players para expandir seu portfólio de produtos.

Lista das principais empresas de software de aprendizado de máquina

• Microsoft [U.S.]
• Google [U.S.]
• TensorFlow [U.S.]
• Kount [U.S.]
• Warwick Analytics [U.K.]

COBERTURA DO RELATÓRIO

Esta pesquisa perfila um relatório com extensos estudos que levam em consideração as empresas existentes no mercado que afetam o período de previsão. Com estudos detalhados realizados, também oferece uma análise abrangente inspecionando fatores como segmentação, oportunidades, desenvolvimentos industriais, tendências, crescimento, tamanho, participação, restrições, etc. Esta análise está sujeita a alterações se os principais players e a provável análise da dinâmica do mercado mudarem.