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Tamaño del mercado de gestión de riesgos del modelo de IA: por componente, por modelo de implementación, por riesgo, por aplicación, por uso final, pronóstico, 2024-2032
ID del informe: GMI11833 | Fecha de publicación: October 2024 | Formato del informe: PDF
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Detalles del informe premium
Año base: 2023
Empresas cubiertas: 20
Tablas y figuras: 200
Países cubiertos: 21
Páginas: 160
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AI Model Risk Management Tamaño del mercado
El tamaño del mercado mundial de gestión de riesgos del modelo AI fue valorado en USD 5.300 millones en 2023 y se prevé que crecerá en una CAGR de 11,1% entre 2024 y 2032. Se espera que el aumento de los requisitos de cumplimiento reglamentario en todo el mundo impulse el crecimiento del mercado. A medida que los gobiernos y los organismos reguladores imponen directrices más estrictas sobre el uso de la IA, las organizaciones se ven obligadas a adoptar marcos sólidos de gestión del riesgo para garantizar el cumplimiento. Las soluciones de gestión de riesgos modelo AI ayudan a las organizaciones a automatizar los procesos de vigilancia y validación, permitiéndoles demostrar el cumplimiento de manera efectiva al minimizar los riesgos asociados al incumplimiento.
Por ejemplo, en julio de 2024, el Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) lanzó Dioptra, una nueva herramienta de software de código abierto para evaluar los riesgos de seguridad en los modelos AI. Esta herramienta ayuda a las empresas y agencias gubernamentales a evaluar y verificar las herramientas de IA. El paisaje regulatorio impulsa la demanda de herramientas avanzadas impulsadas por IA que puedan analizar el rendimiento del modelo y proporcionar información práctica.
Se prevé que la complejidad cada vez mayor de los modelos de IA se despliegue para impulsar el crecimiento del mercado de gestión de riesgos modelo IA. A medida que las organizaciones adoptan tecnologías de inteligencia artificial más sofisticadas, incluso aprendizaje profundo los riesgos asociados también aumentan. Las organizaciones deben asegurarse de que estos modelos sean transparentes, interpretables y fiables, lo que requiere una validación y una vigilancia integrales. Al aprovechar la analítica avanzada y el monitoreo automatizado, las empresas pueden entender mejor el comportamiento modelo y tomar decisiones informadas respecto a su implementación.
Tendencias del mercado de gestión del riesgo modelo AI
A medida que las empresas reconocen el valor de aprovechar los datos para obtener información estratégica, están adoptando modelos de inteligencia artificial para mejorar sus procesos de adopción de decisiones. Esta tendencia pone de relieve la necesidad de una gestión eficaz del riesgo para garantizar que estos modelos funcionen de manera fiable y ética. Con más organizaciones que dependen de la IA para decisiones críticas, los riesgos potenciales asociados con fallos o prejuicios modelo se vuelven más prominentes. Mediante la aplicación de estas soluciones, las empresas pueden aumentar su confianza en las decisiones impulsadas por la AI, garantizando la rendición de cuentas y la transparencia.
Para satisfacer la creciente demanda de mercado, los principales actores se centran en iniciativas estratégicas. Por ejemplo, en junio de 2024, Yields se asoció con Evalueserve para mejorar la MRM en las instituciones financieras. Integrando la plataforma modelo de gestión de riesgos de Yields Evalueserve se beneficiará de soluciones personalizadas que mejoran su gestión de riesgos capacidades, garantizar el cumplimiento de la normativa y apoyar una escala operacional eficiente.
Uno de los obstáculos importantes que limita el crecimiento del mercado es el desafío de la calidad de los datos. La eficacia de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados para la capacitación y validación. Los datos inexactos, incompletos o sesgados pueden llevar a predicciones y evaluaciones de modelos defectuosos, lo que da lugar a una toma de decisiones errónea. Las organizaciones a menudo subestiman la importancia de prácticas rigurosas de gobernanza de los datos, que pueden comprometer la fiabilidad de los productos de IA. La mala calidad de los datos puede obstaculizar el rendimiento modelo y aumentar los prejuicios existentes, lo que conduce a preocupaciones éticas y posibles violaciones reglamentarias.
Análisis del mercado de gestión del riesgo modelo AI
Sobre la base de componentes, el mercado se segmenta en software y servicios. En 2023, el segmento de software representó más del 70% de la cuota de mercado y se espera que supere USD 9 mil millones en 2032. El crecimiento de los segmentos de software se debe al aumento de la demanda de automatización en los procesos de evaluación y vigilancia del riesgo.
El software impulsado por IA ofrece capacidades de análisis avanzadas que automatizan la identificación, evaluación y mitigación de riesgos asociados con los modelos IA. Estas herramientas aumentan la eficiencia simplificando los procesos de validación y proporcionando información en tiempo real sobre el rendimiento del modelo. La automatización reduce los recursos necesarios para la gestión de riesgos y minimiza el error humano, mejorando la fiabilidad general de los sistemas de inteligencia artificial.
Sobre la base del riesgo, el mercado de gestión de riesgos modelo AI se divide en riesgo modelo, riesgo operacional, riesgo de cumplimiento, riesgo de reputación y riesgo estratégico. El segmento de riesgo modelo mantuvo alrededor del 31% de la cuota de mercado en 2023. Se espera que la creciente complejidad de los modelos de IA y aprendizaje automático impulse la demanda de riesgo modelo. A medida que las organizaciones adoptan cada vez más algoritmos sofisticados para varias aplicaciones, incluyendo analítica predictiva y toma de decisiones, los riesgos asociados también crecen. Los modelos complejos pueden ser propensos a sesgos, superposición y otros problemas de rendimiento que requieren un escrutinio exhaustivo. Esta complejidad requiere prácticas sólidas de gestión de riesgos modelo para garantizar la fiabilidad, transparencia y rendición de cuentas.
La región de EE.UU. representó una cuota de mercado de gestión de riesgos modelo AI de más del 75% en 2023 y se espera que alcance alrededor de USD 2.500 millones en 2032. A medida que el uso de la IA se hace más generalizado en sectores como finanzas, salud y seguros, los organismos reguladores imponen directrices más estrictas para garantizar la rendición de cuentas, la transparencia y el uso ético. Este mayor enfoque en el cumplimiento requiere marcos sólidos de gestión de riesgos que puedan evaluar y validar adecuadamente los modelos de IA.
Las organizaciones están obligadas a invertir en soluciones avanzadas de gestión de riesgos modelo AI para navegar con eficacia el complejo paisaje regulatorio. Además, el fuerte énfasis de Norteamérica en la innovación y el avance tecnológico impulsa la demanda de herramientas de gestión de riesgos sofisticadas que pueden adaptarse al paisaje en evolución.
A medida que evolucionan las tecnologías de IA, las instituciones de investigación y las universidades europeas se asocian con empresas para promover la comprensión y aplicación de IA en diversos sectores. Estas colaboraciones facilitan el desarrollo de metodologías innovadoras y mejores prácticas para la gestión de los riesgos modelo. Al integrar las conclusiones de investigación de vanguardia en aplicaciones prácticas, las empresas pueden mejorar sus marcos de gestión de riesgos, asegurando que sus modelos sean robustos y fiables.
Se prevé que la rápida expansión del sector fintech en Asia Pacífico impulsará el crecimiento del mercado de gestión de riesgos modelo AI. Con el aumento de tecnologías financieras innovadoras, muchas empresas de Asia Pacífico están aprovechando modelos de IA para tareas tales como puntuación de crédito, detección de fraude y personalización de los clientes. Este crecimiento en fintech conduce a una mayor complejidad en los modelos de IA, lo que aumenta la necesidad de marcos eficaces de gestión de riesgos para garantizar la fiabilidad y el cumplimiento.
AI Model Risk Management Market Share
IBM, Microsoft y Google mantuvieron colectivamente una cuota de mercado de más del 15% en la industria de gestión de riesgos modelo AI en 2023. IBM aprovecha su experiencia en informática de IA y cloud, ofreciendo herramientas robustas como Watson para automatizar procesos de evaluación y validación de riesgos. Al integrar la IA con las soluciones institucionales existentes, IBM ayuda a las organizaciones a garantizar el cumplimiento y gestionar los riesgos modelo de manera eficaz.
Microsoft se centra en mejorar su plataforma de nube Azure con capacidades de inteligencia artificial, proporcionando a los clientes un análisis avanzado y marcos de gobernanza. Sus asociaciones con instituciones financieras permiten soluciones adaptadas a las necesidades específicas de gestión de riesgos, mejorando su ventaja competitiva.
Google hace hincapié en los conocimientos basados en datos a través de su plataforma Google Cloud, utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento del modelo y la evaluación del riesgo. Al promover la colaboración con desarrolladores e investigadores, Google fomenta la innovación en la gestión de riesgos de IA, por lo que es una opción atractiva para las organizaciones que buscan soluciones de vanguardia.
AI Model Risk Management Market Companies
Los principales actores que operan en la industria de gestión de riesgos modelo AI son:
AI Model Risk Management Industry News
El informe de investigación del mercado de gestión de riesgos modelo AI incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($ Mn/Bn) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:
Mercado, por componente
Mercado, por modelo de despliegue
Mercado, por riesgo
Mercado, por aplicación
Mercado, por fin uso
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países: