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 projetado 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 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 sentimento 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 focam 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.