Tamaño del mercado de inteligencia artificial

El tamaño explicable de AI Market fue valorado en USD 6.55 mil millones en 2023 y se espera que crezca en una CAGR de más del 15% entre 2024 y 2032. Se espera que el mercado de la IA explicable se desarrolle significativamente, en parte debido a consideraciones éticas y reglamentarias. A nivel mundial, los gobiernos y los organismos reguladores están tomando más conciencia de los posibles riesgos que pueden plantear los sistemas de inteligencia artificial, incluidos los prejuicios, la discriminación y la falta de rendición de cuentas. Están estableciendo leyes que exigen que los modelos de IA sean transparentes y explícitos para aliviar estos riesgos.

Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea contiene normas para el derecho a la explicación, que estipula que las empresas dan justificaciones explícitas de cualquier decisión automatizada que tenga repercusiones en las personas. Asimismo, la Ley de Inteligencia Artificial propuesta por la Unión Europea, especialmente en campos de alto riesgo como la administración pública, la banca y la salud, pone de relieve la inteligencia artificial. The need for explainable AI solutions is fueled by these regulatory frameworks, which companies must comply by to avoid fines and preserve public trust.

Otro factor importante que impulsa el crecimiento del mercado de IA explicable es mejorar el rendimiento de los modelos y depurar. Explainable AI ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a comprender mejor los mecanismos internos de sus modelos al arrojar luz sobre los procesos de toma de decisiones de algoritmos de inteligencia artificial. Esta transparencia es crucial para localizar y corregir prejuicios, errores y otros problemas que pueden perjudicar el rendimiento del modelo. Los desarrolladores pueden mejorar la precisión, fiabilidad y equidad de sus modelos mediante la comprensión del proceso de toma de decisiones.

Explainable AI methods make it possible to identify inadvertent biases in algoritmos and data, which allows for the implementation of corrective measures to ensure more equitable results. Además, la IA explicable facilita la depuración identificando componentes modelo que podrían producir resultados inesperados o inexactos. Esta capacidad acorta el período de desarrollo debido a sus capacidades de solución de problemas más rápidas y eficientes.

Por ejemplo, en junio de 2023, IBM dio a conocer una nueva plataforma llamada IBM Watsonx para mejorar las operaciones de organización a través de soluciones AI. El objetivo de esta plataforma es permitir que las empresas aceleren sus operaciones utilizando tecnologías de inteligencia artificial.

La dificultad y las compensaciones que implican la interpretación de los modelos de IA son uno de los principales obstáculos que los encuentros comerciales de IA explicables. Los modelos de aprendizaje profundo, con sus estructuras complejas y grandes cantidades de parámetros, funcionan frecuentemente como cajas negras en IA avanzada. Estos modelos intrincados son típicamente necesarios para alcanzar niveles de alto rendimiento y precisión, pero puede ser difícil hacerlos comprensibles.

Simplificar los modelos para aumentar la rendición de cuentas puede reducir su rendimiento, lo que da lugar a un intercambio entre precisión y transparencia. Esta compensación debe equilibrarse utilizando enfoques y procedimientos complejos, que pueden ser a la vez ingeniosos y técnicamente intensivos. Además, es difícil crear un sistema que funcione para todas las partes interesadas como grupos diferentes, incluidos los desarrolladores, reguladores y usuarios finales, tienen requisitos variados para explicar.

Explainable AI Market Tendencias

Una tendencia significativa que impulsa el mercado hacia delante es el uso de la IA explicable en procesos empresariales fundamentales. Las empresas de diversos sectores reconocen la importancia de la transparencia de la AI para superar a los interesados y los clientes. Las empresas pueden ofrecer información comprensible sobre sus procesos de adopción de decisiones integrando la IA explicable en sus operaciones.

Explainable AI es utilizado; por ejemplo, en servicios financieros para apoyar decisiones crediticias e identificar actividad fraudulenta, y en salud para aclarar los tratamientos recomendados de diagnósticos " . Esta tendencia garantiza el cumplimiento reglamentario, al tiempo que mejora la satisfacción y la confianza de los clientes. En consecuencia, para mejorar las operaciones de las empresas y preservar la ventaja competitiva, un número cada vez mayor de empresas están priorizando el uso de la IA explicable.

El mercado de la IA explicable se está expandiendo debido a la notable evolución de las metodologías de explicabilidad. Para proporcionar técnicas más avanzadas y prácticas para descifrar modelos de IA, investigadores y desarrolladores están explorando continuamente nuevas ideas. Estrategias como SHapley Additive exPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Explicaations (LIME), y mecanismos de atención están siendo mejorados y utilizados con más frecuencia.

Los usuarios encontrarán que es más fácil comprender y confiar en los sistemas de IA debido a estos acontecimientos, que permiten explicaciones más precisas y transparentes de sus procesos de adopción de decisiones. La aceptación de soluciones de IA explicables se ve impulsada por el avance de técnicas de interpretación modelo-agnóstica, que permiten una aplicación más amplia en diversos tipos de modelos IA.

La IA explicable es cada vez más popular en sectores altamente regulados como seguros, atención médica y finanzas. These industries must ensure that their AI systems are accountable and transparent to comply with strict regulations. Explainable AI ofrece juicios automatizados con explicaciones comprensibles, ayudando a satisfacer requisitos regulatorios. Explainable AI, por ejemplo, es esencial en la industria financiera para garantizar que los algoritmos de puntuación de crédito no sesgos involuntariamente contra poblaciones específicas. Ayuda a profesionales médicos a comprender y confiar en recomendaciones de diagnóstico y terapia generadas por IA. Se prevé que las soluciones de IA explicables experimentarán una demanda creciente en estas esferas a medida que aumenta el escrutinio reglamentario.

Explainable AI Market Analysis

Basado en el tipo de software, el mercado se divide en métodos modelo-agnósticos y métodos específicos para modelos. Se espera que el segmento de métodos modelo-agnósticos registre un CAGR de 19,1% durante el período de previsión.

• Los enfoques modelo-agnósticos proporcionan una manera flexible y adaptable para evaluar y comprender los resultados de diferentes modelos de IA, convirtiéndolos en una herramienta esencial en la industria de IA explicable. En contraste con enfoques específicos para modelos, diseñados para tipos específicos de algoritmos (como redes neuronales o árboles de decisión), los enfoques modelo-agnósticos son aplicables a cualquier modelo AI, independientemente de su arquitectura.
• Su valor considerable en diversos contextos de aplicación está arraigado en su universalidad. LIME y SHAP son dos técnicas modelo-agnósticas bien conocidas. Para crear modelos interpretables que se asemejan localmente al comportamiento del modelo de caja negra, LIME primero perturba los datos de entrada y luego monitorea los cambios en la salida.
• Por el contrario, SHAP proporciona una medida unificada de relevancia de la característica utilizando ideas de la teoría del juego cooperativo para asignar la salida del modelo a sus características de entrada. Estas técnicas permiten a los usuarios obtener información sobre los procesos de toma de decisiones de modelos complicados, descubrir sesgos y evaluar con éxito las salidas modelo.
• Son especialmente útiles para las empresas que requieren transparencia y rendición de cuentas en diversas aplicaciones de IA. Los enfoques agnósticos modelo se están volviendo cada vez más populares en el mercado de IA explicable debido a su adaptabilidad y amplia gama de aplicaciones, que satisfacen las demandas de diferentes empresas, buscando soluciones de IA confiables y comprensibles.

Basado en el componente, el mercado de IA explicable se divide en servicio de solución. El segmento de solución dominó el mercado mundial con un ingreso de más de USD 4.000 millones en 2023.

• El mercado de la IA explicable incluye un segmento de solución que consiste en una amplia gama de bienes y servicios destinados a mejorar la rendición de cuentas, la interpretación y la transparencia de los modelos de IA. En esta categoría se incluyen herramientas de software, plataformas y marcos que ofrecen características para la interpretación modelo, detección de sesgos y presentación de informes de cumplimiento.
• Prominent technology firms and fledgling startups provide all-inclusive explainable artificial intelligence solutions that smoothly mesh with current AI processes and frameworks. Por ejemplo, las funciones de explicación se implementan en sistemas como Google Cloud AI, IBM Watson y Microsoft Azure Machine Learning, que ayudan a desarrolladores y científicos de datos a comprender " interpretando las predicciones de sus modelos.
• Los segmentos de solución también incluyen servicios profesionales y de consultoría que ayudan a las empresas a crear mejores prácticas para el despliegue ético de la IA, garantizar el cumplimiento regulatorio y adoptar técnicas de IA optimizables.
• El mercado de soluciones está creciendo, ofreciendo soluciones más avanzadas y fáciles de usar que satisfagan las necesidades de muchas industrias, desde la banca " atención sanitaria al minorista legal " , ya que la demanda de transparencia y rendición de cuentas en AI sigue aumentando. The creation and acceptance of these solutions are essential for encouraging responsible use of AI technologies while fostering public confidence.

América del Norte dominaba el mercado global de IA explicable en 2023, con una proporción de más del 85%. El mercado de la IA explicable está dominado por la región de América del Norte debido a una combinación de avances tecnológicos, marcos legales y grandes inversiones en AI R plagaD. Debido a su liderazgo en tecnología y AI, Estados Unidos es un importante jugador.

Las corporaciones tecnológicas prominentes, como Google, Microsoft, IBM y Amazon, tienen su sede localizada en América del Norte y están liderando el camino en el desarrollo y la implementación de la tecnología de IA explicable. Estas empresas hacen inversiones significativas en R plagaD para proporcionar soluciones innovadoras de IA que ponen primero la rendición de cuentas y la transparencia.

Además, en respuesta a las implicaciones éticas y sociales de AI, el entorno regulatorio de Norteamérica está cambiando. Legisladores y organizaciones reguladoras están prestando más atención a asegurar que los sistemas AI sean justos, abiertos y responsables. La demanda de soluciones de IA explicables está impulsada por iniciativas como la Ley de Responsabilidad Algorítmica de los Estados Unidos, que pone de relieve la necesidad de que las empresas proporcionen explicaciones para las decisiones automatizadas.

EE.UU. lidera el mundo en el mercado de IA explicable debido a su fuerte base tecnológica, grandes inversiones en IA R plagaD y el marco legislativo de pensamiento futuro. La nación es el hogar de gigantes digitales significativos que están liderando el camino en el desarrollo de AI explicable, como Google, Microsoft, IBM y Amazon. Para mejorar la transparencia e interpretación de la IA, estas organizaciones emplean equipos especializados e invierten fuertemente en la investigación de la IA.

Las soluciones explicables de AI también se están volviendo más populares debido al creciente énfasis del gobierno y las agencias reguladoras en la ética y rendición de cuentas de AI, incluyendo la Comisión Federal de Comercio (FTC). Los establecimientos académicos prominentes, como Carnegie Mellon, Stanford y MIT, hacen contribuciones sustanciales al campo de la investigación de la rendición de cuentas de AI, fomentando la cooperación académica e innovaciones.

Con un fuerte énfasis en las innovaciones tecnológicas, el apoyo gubernamental y las prácticas éticas de IA, Japón lidera el camino en el negocio de IA explicable y crece rápidamente. Junto con programas financieros y alianzas estratégicas entre los sectores público y comercial, el gobierno japonés ha iniciado varias iniciativas para apoyar la investigación y el desarrollo de AI. Las grandes empresas japonesas, incluyendo Fujitsu, Hitachi y NEC, están trabajando activamente en soluciones de IA explicables para mejorar la transparencia de las aplicaciones de IA y el sentido de confianza.

Los marcos y normas establecidos por el Gobierno que ponen de relieve el valor de la responsabilidad y la rendición de cuentas en los sistemas de inteligencia artificial son indicativos del enfoque del Japón respecto de la ética y la gobernanza de la inteligencia artificial. Además, la IA explicable tiene un gran potencial para mejorar los procesos de toma de decisiones en Japón debido al envejecimiento de la población del país y los problemas en la salud y la robótica que vienen con él.

Por ejemplo, en febrero de 2024, el Japón está abordando los desafíos de una mano de obra decreciente provocada por una población envejecida, proporcionando nuevas oportunidades en la tecnología digital y utilizando técnicas de IA de vanguardia. Esto ofrece a las empresas internacionales la oportunidad de colaborar con socios nacionales en esta nueva revolución industrial para ayudar a cambiar la sociedad japonesa.

Debido a sus sólidas bases tecnológicas, las políticas gubernamentales proactivas y el vibrante ecosistema de IA, Corea del Sur está empezando a surgir como un participante importante en el mercado de IA explicable. El Gobierno de Corea del Sur ha dado la máxima prioridad al desarrollo de la IA como parte de su política nacional, que incluye importantes inversiones en la IRC y el fomento de la cooperación entre los sectores público y privado. Prominentes firmas de TI de Corea del Sur, como Samsung, LG y Naver, lideran el desarrollo de tecnologías de IA, como la IA explicable, para garantizar la transparencia y fiabilidad en sus aplicaciones.

Con el propósito de establecer normas y estándares para la transparencia y rendición de cuentas de AI, el marco regulatorio de Corea del Sur también está cambiando para abordar problemas éticos relacionados con la IA. El énfasis de la nación en la salud, los vehículos sin conductor y las ciudades inteligentes ofrece perspectivas sustanciales para la aplicación de la IA explicable, mejorando los procesos de toma de decisiones y asegurando la confianza pública en los sistemas impulsados por IA.

Debido a sus importantes inversiones en investigación y desarrollo de AI, el respaldo del gobierno y la rápida captación de tecnologías de IA en una amplia gama de industrias, China es un jugador dominante en el mercado de IA explicable. AI es ahora una prioridad máxima para el gobierno chino, que ha financiado y desarrollado planes ambiciosos para posicionar a China como líder en innovación AI en todo el mundo.

Para mantener la transparencia y el cumplimiento de las reglas cambiantes, los principales gigantes chinos de TI como Baidu, Alibaba, Tencent y Huawei están haciendo importantes inversiones en investigación y aplicaciones de IA explicables. China ha establecido normas y políticas que ponen de relieve la importancia de la rendición de cuentas y la responsabilidad en los sistemas de inteligencia artificial, lo que refleja su enfoque de la ética y la gobernanza de las actividades conjuntas. China está viendo una rápida transición digital, especialmente en industrias como finanzas, salud y ciudades inteligentes, que está impulsando la demanda.

Explainable AI Market Share

Microsoft Corporation y International Business Machines Corporation (IBM) mantuvieron una parte significativa de más del 10% en la industria de IA explicable. Microsoft Corporation tiene una cuota de mercado sustancial en IA explicable debido a sus inversiones sustanciales en IA R Due, infraestructura de nube fuerte, y una amplia gama de ofertas de plataforma AI. Los elementos de explicación se integran en una gama de herramientas y servicios de inteligencia artificial ofrecidos por la empresa a través de su servicio de computación en la nube, Microsoft Azure.

Los desarrolladores pueden comprender, solucionar problemas y tener confianza en sus modelos de aprendizaje automático con la ayuda de herramientas de interpretación integradas ofrecidas por Azure Machine Learning. Las políticas y esfuerzos de Microsoft AI, tal programa AI for Good que destaca el desarrollo responsable de AI, demuestran la dedicación de la empresa a la IA ética y la apertura. Microsoft Research, la división de investigación de la empresa, avanza constantemente el campo de la IA explicable a través de proyectos innovadores y asociaciones con instituciones educativas.

Debido a su amplia gama de productos, el enfoque ético de IA y la larga historia de las innovaciones de IA, International Business Machines Corporation (IBM) tiene una importante cuota de mercado en IA explicable. La principal plataforma AI de la compañía, IBM Watson, tiene sofisticados rasgos de explicabilidad que ayudan a las personas a comprender e interpretar las ideas producidas por AI. La Explicabilidad de Watson promueve la confianza permitiendo a las organizaciones observar el proceso de toma de decisiones de los modelos AI.

IBM ha demostrado su compromiso con la IA ética con el establecimiento de la Junta de Ética AI y la caja de herramientas AI Fairness 360, que ofrece recursos para identificar y reducir los prejuicios en los modelos AI. Los enfoques y tecnologías de IBM están evolucionando constantemente debido a las amplias capacidades de investigación de IBM, que son ejemplificadas por IBM Research.

Explainable AI Market Companies

Los principales jugadores que operan en la industria de AI explicable son:

• Microsoft Corporation
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.

Explainable AI Industry News

• En junio de 2023, una ronda de recaudación de fondos de 2,6 USD fue garantizada por un negocio holandés especializado en la implementación de modelos de aprendizaje automático. El propósito de esta inversión era aumentar la capacidad de la plataforma para explicar y transparencia, cumpliendo al mismo tiempo con la próxima legislación europea de AI.
• En marzo de 2023, GyanAI anunció la liberación del modelo de primer idioma del mundo y del motor de comprensión del lenguaje natural con capacidades de inteligencia artificial explicables. Esta innovación marca un hito significativo en la mejora de la accesibilidad y comprensión de las tecnologías de IA.

El informe de investigación sobre el mercado de la IA explicable incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD billion) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Solución
• Servicio

Mercado, por tipo de software

• Software independiente
• Software integrado
• Herramientas de presentación automatizadas
• Visualización del modelo interactivo

Mercado, por método

• Métodos modelo-agnósticos
• Métodos específicos del modelo

Mercado, por componente

• BFSI
• Comercio electrónico
• IT " telecomunicaciones
• Sector público
• Salud
• Fabricación
• Medios de entretenimiento
• Otros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • Italia
  • España
  • El resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • El resto de Asia Pacífico
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • El resto de América Latina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Rest of MEA