Mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA Dimensioni e quota 2025 – 2034

Dimensione del mercato dei dataset di addestramento per l'IA

La dimensione del mercato globale dei dataset di addestramento per l'IA era valutata a 3,2 miliardi di dollari USA nel 2024 e si prevede che cresca a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 20,5% tra il 2025 e il 2034. La rapida adozione dell'intelligenza artificiale in settori quali la guida autonoma, la diagnostica sanitaria, l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione finanziaria sta stimolando in modo significativo la domanda di dataset di alta qualità e dotati di etichette.
 

Ad esempio, nel settembre 2022, il National Institutes of Health (NIH) ha avviato il programma Bridge2AI, stanziando 130 milioni di dollari USA per aumentare l'implementazione dell'intelligenza artificiale nella ricerca biomedica e comportamentale. L'iniziativa mira a creare dataset ottenuti secondo criteri etici e composti da dati di alta qualità per addestrare i modelli di IA, con particolare attenzione ai biomarcatori vocali, alla chirurgia e agli esiti sanitari. Bridge2AI facilita la collaborazione interdisciplinare per garantire che gli strumenti di IA siano affidabili, equi e applicabili a un'ampia varietà di popolazioni.
 

Il rapido progresso dell'IA nella robotica e nell'automazione industriale sta creando una domanda consistente di dataset di addestramento specializzati e basati su dati del mondo reale. Questi dataset sono fondamentali per insegnare ai sistemi robotici a svolgere attività complesse, tra cui il rilevamento e lo smistamento degli oggetti e la navigazione in ambienti dinamici. Poiché i settori lavorano per migliorare l'efficienza e ridurre al minimo l'intervento umano, è essenziale disporre di dati di alta qualità dotati di etichette per addestrare modelli di IA in grado di funzionare in modo affidabile nel mondo reale. Questa tendenza è particolarmente evidente in settori quali la produzione, la logistica e l'automazione dei magazzini.
 

Ad esempio, nell'aprile 2023, Amazon Web Services (AWS) ha introdotto il dataset open source ARMBench, il più grande nel suo genere per l'addestramento di sistemi robotici di tipo «pick and place». Include oltre 190.000 immagini acquisite in ambienti reali in cui venivano smistati prodotti industriali. Il dataset sarà utilizzato per migliorare la precisione e l'adattabilità dei bracci robotici destinati all'automazione dei magazzini, uno dei componenti fondamentali dei sistemi intelligenti di logistica e gestione degli ordini.
 

Tendenze del mercato dei dataset di addestramento per l'IA

• La combinazione dell'IA e dell'informatica quantistica nella ricerca biomedica sta aumentando la domanda di dataset di addestramento sofisticati e specifici per area. Questi dataset sono fondamentali per addestrare modelli in ambiti quali la genomica, la previsione delle malattie e la scoperta di farmaci. Con l'intensificarsi della componente dati della ricerca, i dati medici di alta qualità e strutturati sono essenziali per innovazioni sanitarie basate sull'IA accurate, efficienti e scalabili.
   
• Ad esempio, nel giugno 2024, la Cleveland Clinic ha avviato una collaborazione con IBM e l'Hartree Centre nel Regno Unito per accelerare le innovazioni nel settore sanitario e nelle scienze della vita attraverso l'impiego dell'intelligenza artificiale e dell'informatica quantistica. La collaborazione mira a migliorare la modellazione delle malattie, la scoperta di farmaci e la medicina personalizzata mediante l'utilizzo di sistemi di calcolo sofisticati per elaborare più rapidamente dati biomedici complessi.
   
• I governi di tutto il mondo stanno effettuando ingenti investimenti nelle infrastrutture per l'addestramento dell'IA, stimolando così il mercato dei dataset di addestramento per l'IA. Questi progetti sono concepiti per creare dataset centralizzati, sicuri e diversificati, così da promuovere i progressi in ambiti quali la sanità, la mobilità e i servizi pubblici.
   
• Nel febbraio 2025, l'UE ha lanciato l'iniziativa InvestAI per mobilitare €200 miliardi di investimenti nell'intelligenza artificiale. Queste infrastrutture sono configurate per offrire un accesso sicuro a set di dati di alta qualità su larga scala e a capacità di calcolo, al fine di agevolare la progettazione e lo sviluppo di un'intelligenza artificiale affidabile. Questo intervento strategico incrementerà direttamente il mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA, poiché migliorerà la disponibilità di dati, tra gli altri, nei settori della sanità, della produzione e dei servizi pubblici.
   
• Il crescente utilizzo di strumenti di automazione per l'annotazione dei dati sta diventando una tendenza importante nel mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA. Questi strumenti, basati su tecnologie come l'etichettatura automatica e l'apprendimento attivo, riducono notevolmente l'impegno, i costi e le risorse necessarie per etichettare grandi set di dati. Semplificando il processo di annotazione con un'elevata percentuale di accuratezza, consentiranno la creazione di dataset più rapidi da realizzare e scalabili. Ciò è particolarmente utile nei settori che gestiscono enormi quantità di dati non strutturati, come l'elaborazione di immagini e video, nei quali l'etichettatura dei dati è importante per addestrare i modelli di IA e trarre vantaggio da tali strumenti.
   
• Nel gennaio 2024, il programma pilota National AI Research Resource (NAIRR), lanciato dalla Casa Bianca e dalla National Science Foundation, ha fornito ai ricercatori l'accesso a strumenti di IA e dataset annotati, comprese risorse per l'etichettatura automatizzata dei dati, per promuovere lo sviluppo dell'IA nel mondo accademico.
   

Dazi dell'amministrazione Trump

• I dazi dell'amministrazione Trump, in particolare quelli imposti sui beni e servizi tecnologici cinesi, hanno avuto un impatto significativo sul mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA. Una quota rilevante delle attività manuali di etichettatura e annotazione dei dati veniva esternalizzata in paesi come la Cina a causa dei minori costi del lavoro. Tuttavia, con l'aumento dei dazi e il maggiore controllo sulle aziende tecnologiche cinesi, molte aziende statunitensi hanno dovuto sostenere costi operativi più elevati per procurarsi dati annotati, con ripercussioni dirette sull'accessibilità economica e sulla portata delle iniziative di addestramento dell'IA.
   
• Inoltre, le tensioni commerciali hanno limitato l'accesso ai dataset cinesi, fondamentali per addestrare i modelli di IA in ambiti quali l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento facciale e l'analisi dei comportamenti nel commercio elettronico. Ciò ha ridotto la diversità e la scala dei dati di addestramento disponibili, incidendo negativamente sulle prestazioni e sull'adattabilità dei modelli di IA, in particolare di quelli progettati per un utilizzo globale. Ha inoltre scoraggiato le iniziative di condivisione collaborativa dei dati tra aziende statunitensi e cinesi.
   
• In risposta, le aziende statunitensi hanno iniziato a investire maggiormente nelle infrastrutture nazionali per l'etichettatura dei dati e negli strumenti di automazione. Questo cambiamento ha favorito l'innovazione nella generazione di dati sintetici e nelle piattaforme di annotazione assistita dall'IA, ma ha comportato difficoltà a breve termine, come colli di bottiglia nell'impiego delle risorse e tempi di sviluppo più lunghi. In definitiva, sebbene i dazi abbiano incoraggiato l'autosufficienza, hanno interrotto la catena di fornitura globale dei dati annotati e stimolato un cambiamento strategico nelle modalità e nei luoghi di sviluppo dei dataset per l'addestramento dell'IA.
   

Analisi del mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA

Per comprendere le tendenze chiave

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In base alla modalità dei dati, il mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA è suddiviso in testo, immagini, audio e parlato, video e dati multimodali. Nel 2024, il segmento testuale ha dominato il mercato, rappresentando una quota di circa il 31%, e si prevede che cresca a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 21% durante il periodo di previsione.
 

• Il segmento testuale domina il mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA principalmente grazie all'ampio utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)in tutti i settori. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, come chatbot, motori di analisi del sentiment, strumenti di traduzione automatica e assistenti virtuali, dipendono fortemente da grandi volumi di testo etichettato per funzionare con precisione. Con l’esplosione dei contenuti digitali, inclusi i post sui social media, le recensioni dei prodotti, le e-mail e le trascrizioni delle interazioni con l’assistenza clienti, le organizzazioni hanno accesso a grandi quantità di dati testuali grezzi che possono essere strutturati per l’addestramento dei modelli.
   
• Inoltre, l’emergere dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come GPT e BERT, ha aumentato significativamente la domanda di dataset testuali diversificati e di alta qualità. Questi modelli richiedono enormi quantità di testo annotato per comprendere il contesto, la sintassi, il tono e la semantica. Rispetto ai dati relativi a immagini o video, i dataset testuali sono più facili e meno costosi da raccogliere, archiviare ed elaborare, rafforzando ulteriormente il loro predominio nel mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA.
   
• Ad esempio, nel giugno 2023, Cohere, una startup di IA con sede a Toronto, ha raccolto 270 milioni di dollari USA in un round di finanziamento guidato da Inovia Capital, con la partecipazione di NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures e altri investitori. I fondi sono stati destinati all’espansione di modelli linguistici di grandi dimensioni basati sul testo, simili al modello GPT di OpenAI, utilizzando dataset testuali di alta qualità e su larga scala per alimentare applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) rivolte alle aziende. Questo investimento evidenzia come i principali operatori stiano dando priorità ai dataset testuali annotati per addestrare e ampliare potenti strumenti di IA generativa, rafforzando la domanda e la quota di mercato della segmentazione del testo.
   

In base alla modalità di distribuzione, il mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA è segmentato in soluzioni on-premise e cloud. Nel 2024, il segmento cloud domina il mercato con una quota del 73% e si prevede che cresca a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 20,5% dal 2025 al 2034.
 

• La modalità di distribuzione cloud domina il mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA grazie alla sua scalabilità, efficienza in termini di costi e accessibilità. Le piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono la vasta capacità di archiviazione e le potenti risorse di elaborazione necessarie per gestire, etichettare ed elaborare enormi dataset destinati all’addestramento dell’IA. Queste piattaforme consentono alle organizzazioni di aumentare o ridurre la propria capacità in base al carico di lavoro, un aspetto fondamentale nella gestione di modelli di addestramento complessi come gli LLM o delle attività di visione artificiale.
   
• Inoltre, la distribuzione basata sul cloud favorisce la collaborazione tra team geograficamente distribuiti, consentendo loro di accedere ai dati e annotarli in tempo reale. Offre inoltre strumenti integrati come l’etichettatura automatizzata dei dati, la generazione di dati sintetici e l’analisi, ottimizzando l’intera pipeline dei dataset. La possibilità di distribuire più rapidamente i modelli e di gestire i dati in modo sicuro rafforza ulteriormente l’attrattiva delle piattaforme cloud nei flussi di lavoro per l’addestramento dell’IA, sostenendone la quota dominante di mercato.
   
• Ad esempio, nel settembre 2023, AWS ha lanciato Amazon Bedrock, una piattaforma basata sul cloud che consente agli utenti di sviluppare e ampliare applicazioni di IA generativa utilizzando modelli di base di AI21 Labs, Anthropic e Stability AI. La piattaforma supporta l’addestramento dei modelli mediante dataset proprietari all’interno dell’ecosistema cloud di AWS, dimostrando come le piattaforme cloud siano essenziali per gestire i dati di addestramento su larga scala.
   

In base al tipo di dati, il mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA è segmentato in dati strutturati, dati non strutturati e dati semi-strutturati. Nel 2024, si prevede che la categoria dei dati non strutturati dominerà il mercato a causa della crescita esponenziale dei dati generati da fonti quali social media, contenuti audio/video, e-mail, recensioni dei clienti e flussi di dati provenienti dai sensori.
 

• Il segmento dei dati non strutturati domina il mercato dei dataset per l'addestramento dell'intelligenza artificiale, grazie all'enorme volume di dati generati da fonti quali video, immagini, registrazioni audio, e-mail, social media e contenuti web. A differenza dei dataset strutturati, che seguono un formato definito, i dati non strutturati non presentano uno schema specifico, il che li rende ideali per l'addestramento di modelli di deep learning basati su pattern complessi e informazioni contestuali. Questa forma di dati è fondamentale per le applicazioni avanzate dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nella computer vision e nel riconoscimento vocale.
   
• Il crescente utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale generativa, tra cui chatbot basati sull'IA, assistenti virtuali e piattaforme di conversione da testo a immagine, ha ulteriormente intensificato la domanda di grandi volumi di dataset non strutturati e annotati. Per funzionare con precisione, queste applicazioni richiedono input diversificati, quali linguaggio, tono della voce, espressioni facciali o caratteristiche delle immagini. Di conseguenza, le aziende stanno investendo ingenti risorse nelle piattaforme di etichettatura dei dati e negli strumenti di annotazione basati sull'IA per preparare in modo efficiente i dati non strutturati per l'addestramento.
   
• La maggior parte dei dati globali è non strutturata e il relativo volume continua a crescere rapidamente in tutti i settori. Le imprese e i governi si stanno concentrando sull'utilizzo di questi dati per estrarre informazioni, migliorare la personalizzazione e sviluppare modelli di IA più reattivi. Con la proliferazione dei contenuti multimediali e dei flussi di dati in tempo reale, si prevede che il segmento dei dati non strutturati manterrà la propria posizione di leadership nel mercato per tutto il 2024 e oltre.
   

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Nel 2024, gli Stati Uniti, nell'area geografica del Nord America, hanno dominato il mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA, con una quota di mercato pari a circa l'88% in Nord America e ricavi per circa 1,23 miliardi di dollari USA.
 

• Gli Stati Uniti detengono la quota più elevata del mercato in termini di ricavi, sostenuti dal solido ecosistema di IA del Paese e dall'adozione precoce di tecnologie avanzate. I principali colossi tecnologici, tra cui Google, Microsoft, Meta e Amazon, hanno sede negli Stati Uniti e investono attivamente nell'acquisizione e nello sviluppo di dataset di addestramento su larga scala per supportare lo sviluppo di modelli di IA nei settori dell'elaborazione del linguaggio naturale, della computer vision e dei sistemi autonomi.
   
• Anche il sostegno governativo svolge un ruolo fondamentale nella posizione dominante della regione. Le agenzie federali statunitensi, tra cui il National Artificial Intelligence Initiative Office (NAIIO), finanziano la ricerca e lo sviluppo delle infrastrutture per l'addestramento dell'IA, comprese iniziative volte a migliorare l'accesso a dataset diversificati e di alta qualità. I partenariati pubblico-privati stimolano ulteriormente l'innovazione in questo ambito.
   
• Inoltre, la disponibilità di infrastrutture cloud avanzate e la solida presenza di startup operanti nel settore dell'IA e di istituzioni accademiche accelera la crescita del mercato. Nel complesso, questi fattori posizionano gli Stati Uniti come polo globale per l'innovazione e la commercializzazione dei dataset per l'addestramento dell'IA.
   
• Ad esempio, nel maggio 2025, Jeff Bezos, attraverso la sua società di investimento Bezos Expeditions, ha guidato un round di finanziamento da 72 milioni di dollari USA a favore di Toloka, azienda specializzata in soluzioni di dati per l'IA. L'investimento punta ad accelerare la crescita di Toloka, in particolare nel mercato statunitense, e a potenziare i suoi servizi di dati con supervisione umana, essenziali per l'addestramento e la convalida dei modelli di machine learning.
   

Si prevede che il mercato dei dataset per l'addestramento dell'IA in Germania registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• La Germania è destinata a registrare una crescita costante nel mercato dei dataset di addestramento dell’IA, sostenuta dalla solida base industriale del Paese, dalle strategie governative a favore dell’IA e dalla crescente adozione dell’IA in settori chiave quali quello automobilistico, manifatturiero e ingegneristico. Grazie alla sua leadership nei comparti automobilistico, manifatturiero e sanitario, la Germania sta registrando una crescente necessità di dataset annotati di alta qualità per addestrare modelli di IA destinati all’automazione, alla guida autonoma, alla manutenzione predittiva e alla diagnostica medica. Questa domanda è ulteriormente rafforzata dall’attenzione della Germania alla sovranità tecnologica e a quadri sicuri per la condivisione dei dati.
   
• Inoltre, il mercato tedesco dei dataset di addestramento dell’IA è in espansione grazie all’ampia adozione dell’IA sia da parte delle grandi imprese sia delle PMI. Grazie al forte sostegno governativo alla trasformazione digitale, le aziende di settori quali finanza, sanità e commercio al dettaglio stanno integrando l’IA per migliorare l’efficienza.
   
• Ad esempio, nel novembre 2024 Microsoft ha evidenziato la collaborazione tra la forza industriale della Germania e l’IA per rivoluzionare settori quali quello automobilistico, energetico e manifatturiero. Questa partnership mira a migliorare la produttività e l’innovazione attraverso tecnologie avanzate di IA. Integrando l’IA con l’ingegneria tedesca, l’iniziativa è destinata a stimolare la domanda di dataset di addestramento dell’IA, posizionando la Germania come operatore di rilievo nelle soluzioni industriali basate sull’IA.
   

Si prevede che il mercato dei dataset di addestramento dell’IA in Cina registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• Si prevede che la Cina registri una crescita sostanziale nel mercato dei dataset di addestramento dell’IA, sostenuta dai consistenti investimenti governativi nello sviluppo dell’IA, dalla rapida adozione delle tecnologie di IA nei diversi settori e dall’ingente quantità di dati generata dalla sua ampia economia digitale.
   
• Inoltre, il governo cinese è stato un operatore di rilievo nello sviluppo dell’IA, con il Next Generation AI Development Plan che mira a fare della Cina un leader globale nell’IA entro il 2030. Il piano comprende investimenti consistenti nelle infrastrutture di IA e nella raccolta dei dati, aumentando la domanda di dataset di addestramento dell’IA completi e di alta qualità. Queste iniziative forniscono le basi per promuovere innovazioni basate sull’IA in settori quali sanità, finanza e trasporti.
   
• Inoltre, la Cina sta adottando rapidamente l’IA in vari comparti, tra cui veicoli autonomi, riconoscimento facciale, produzione intelligente e commercio elettronico. Questi settori richiedono grandi quantità di dati di addestramento, compresi dataset strutturati e non strutturati, per migliorare i modelli di IA. La crescente necessità di dataset di addestramento di alta qualità sta sostenendo la crescita del mercato in comparti come questi e alimentando la domanda di dati personalizzati e accurati per applicazioni specifiche di IA.
   
• Ad esempio, nel 2023 la National Development and Reform Commission (NDRC) cinese ha stanziato fondi per lo sviluppo di centri dati e infrastrutture di IA nell’ambito degli sforzi volti a promuovere la trasformazione digitale e la crescita economica. Si prevede che ciò sostenga la generazione di dati per l’addestramento dell’IA, contribuendo alla crescita del mercato.
   

Si prevede che il mercato dei dataset di addestramento dell’IA negli Emirati Arabi Uniti registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• Il mercato dei dataset di addestramento dell’IA negli Emirati Arabi Uniti è destinato a crescere, sostenuto dalla forte spinta del Paese a diventare un leader globale nell’IA e nella trasformazione digitale. Le iniziative governative, come la UAE AI Strategy 2031, stanno incrementando gli investimenti nelle tecnologie di IA e stimolando la domanda di dataset di addestramento di alta qualità.
   
• Inoltre, gli Emirati Arabi Uniti stanno registrando un’ampia adozione dell’IA in settori chiave quali sanità, commercio al dettaglio e servizi pubblici. Con l’integrazione di soluzioni di IA da parte di questi comparti, aumenta la domanda di dataset ampi, diversificati e di alta qualità per l’addestramento dei modelli, alimentando ulteriormente la crescita del mercato.
   
• La crescita dell’infrastruttura cloud negli Emirati Arabi Uniti, insieme ai crescenti investimenti dei fornitori globali di servizi cloud, consente alle aziende di accedere a dataset per l’addestramento dell’IA scalabili e convenienti. La disponibilità dei servizi cloud facilita l’archiviazione, la gestione e l’elaborazione di grandi dataset, migliorando l’efficienza dello sviluppo e dell’addestramento dell’IA.
   
• Ad esempio, nell’aprile 2025, è previsto che l’azienda di telecomunicazioni di Dubai, in collaborazione con Microsoft, costruisca un data center hyperscale da 544,5 milioni di dollari USA. Questa struttura sosterrà la crescente domanda di servizi cloud e di IA nella regione. Il progetto mira a rafforzare il ruolo di Dubai come polo della trasformazione digitale, offrendo alle aziende capacità potenziate nella gestione dei dati, nell’IA e in altre tecnologie. Questa iniziativa è in linea con la più ampia visione degli Emirati Arabi Uniti di diventare un leader nell’economia digitale.
   

Quota di mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA

• Nel 2024, le 7 principali aziende del settore dei dataset per l’addestramento dell’IA — Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory e Lionbridge AI — rappresentavano complessivamente circa il 31% del mercato.
   
• Google sfrutta il proprio ampio ecosistema di dati provenienti da servizi come Search, YouTube e Google Maps per addestrare grandi modelli di IA. Attraverso Google DeepMind e Google Cloud, sviluppa dataset proprietari e ottenuti secondo criteri etici. Google pone inoltre l’accento sull’IA responsabile investendo in dataset diversificati e di alta qualità e pubblicando dataset di riferimento come Open Images, per promuovere lo sviluppo e la ricerca nel campo dell’IA.
   
• NVIDIA si concentra sull’ottimizzazione dei dataset per l’addestramento dell’IA destinati all’accelerazione basata su GPU, offrendo soluzioni integrate come i sistemi NVIDIA DGX e la piattaforma NVIDIA AI Enterprise. Attraverso partnership e acquisizioni, anche con aziende specializzate nell’etichettatura dei dati, migliora la qualità e l’annotazione dei dataset. NVIDIA sostiene inoltre la generazione di dati sintetici mediante strumenti come Omniverse, con l’obiettivo di migliorare i dataset per l’addestramento nello sviluppo di modelli di IA complessi, soprattutto nei sistemi autonomi e nella robotica.
   
• Microsoft utilizza la propria piattaforma cloud, Azure AI, per offrire accesso scalabile a dataset di addestramento curati destinati ad applicazioni aziendali e di ricerca. Integra dataset provenienti da LinkedIn, GitHub e Bing, dando priorità alla privacy dei dati e all’IA etica. Microsoft collabora con OpenAI e con istituzioni accademiche per migliorare la trasparenza e la governance dei dataset, investendo inoltre in strumenti per l’etichettatura, l’aumento e la generazione di dati sintetici al fine di perfezionare l’addestramento dei modelli.
   

Aziende del mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA

I principali operatori attivi nel settore dei dataset per l’addestramento dell’IA sono:

• Amazon Web Services
• Appen
• CloudFactory
• Google
• IBM
• iMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

La strategia di mercato per i dataset destinati all’addestramento dell’IA si concentra sul miglioramento della qualità e della quantità dei dati. Le aziende stanno investendo ingenti risorse nelle tecniche di annotazione, curatela e aumento dei dati per garantire dataset diversificati e di alta qualità destinati all’addestramento dei modelli di IA. La collaborazione con aziende di sviluppo dell’IA, fornitori di servizi cloud e istituzioni di ricerca rappresenta inoltre una strategia comune per ampliare l’offerta di dataset e integrare tecnologie all’avanguardia, così da gestire i dati in modo più efficiente.
 

Inoltre, il ricorso alle piattaforme cloud per offrire soluzioni scalabili e flessibili rappresenta una tendenza in crescita. Questo approccio consente alle aziende di offrire accesso ai dataset su richiesta, migliorando l’accessibilità e riducendo i costi di acquisizione dei dati. Adottando queste strategie, le aziende possono soddisfare la crescente domanda di soluzioni di IA in diversi settori e garantire un’innovazione continua nel mercato.
 

Notizie del settore dei dataset per l’addestramento dell’IA

• A settembre 2024, SCALE AI ha annunciato un investimento di 21 milioni di dollari in nove progetti di IA finalizzati al miglioramento dell’assistenza sanitaria in Canada. Incentrata sull’ottimizzazione della gestione delle risorse e dell’assistenza ai pazienti, nonché sulla riduzione dei tempi di attesa, questa iniziativa rientra nella Strategia pan-canadese per l’intelligenza artificiale. Promuove la collaborazione tra ospedali e fornitori di soluzioni di IA, favorendo l’innovazione e garantendo una gestione etica dei dati all’interno del sistema sanitario canadese.
   
• Ad agosto 2024, Lionbridge Technologies, Inc. ha lanciato Aurora AI Studio, una piattaforma progettata per aiutare le aziende a creare e addestrare dataset destinati ad applicazioni avanzate di IA. La piattaforma risponde alla crescente domanda di dati di addestramento di alta qualità e sfrutta l’esperienza di Lionbridge nella curatela e nell’annotazione dei dati, con l’obiettivo di supportare gli sviluppatori di IA e migliorare i risultati commerciali.
   
• Ad agosto 2024, Accenture e Google Cloud hanno accelerato l’adozione dell’IA generativa, rafforzando al contempo la cybersicurezza per i clienti aziendali. Con il 45% dei progetti già trasferito in produzione, il loro Centro di eccellenza per l’IA generativa offre formazione, competenze e strumenti per implementare in modo sicuro soluzioni di IA su larga scala in diversi settori.
   
• A luglio 2024, Microsoft Research ha introdotto AgentInstruct, un framework per flussi di lavoro multi-agente che automatizza la generazione di dati sintetici di alta qualità per l’addestramento dell’IA. Ciò riduce significativamente la dipendenza dalla curatela umana. L’efficacia del framework è stata dimostrata dal modello Orca-3, che ha evidenziato miglioramenti significativi in diversi benchmark.
   
• Ad aprile 2023, Google ha lanciato il dataset Google AI Video Captions (GVI-Captions), un’ampia raccolta di video di YouTube con didascalie automatiche. Il dataset è progettato per migliorare i modelli di IA destinati alla generazione di didascalie per video, potenziando sia l’accessibilità sia l’esperienza complessiva degli utenti. Supporta i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella capacità dell’IA di interpretare e creare didascalie accurate per i video.
   

Il report di ricerca sul mercato dei dataset per l’addestramento dell’IA include una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di ricavi (milioni/miliardi di dollari USA) dal 2021 al 2034, per i seguenti segmenti:

Mercato, per modalità dei dati

• Testo
• Immagini
• Audio e parlato
• Video
• Multimodale

Mercato, per modalità di implementazione

• On-premise
• Cloud

Mercato, per tipologia di dati

• Dati strutturati
• Dati non strutturati
• Dati semistrutturati

Mercato, per metodo di raccolta dei dati

• Dataset pubblici
• Dataset privati
• Dati sintetici

Mercato, per utilizzo finale

• Assistenza sanitaria
• Settore automobilistico
• BFSI
• Vendita al dettaglio ed e-commerce
• Informatica e telecomunicazioni
• Governo e difesa
• Industria manifatturiera
• Altro

Le informazioni sopra riportate riguardano le seguenti aree geografiche e paesi:

• Nord America
  • Stati Uniti
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Russia
  • Paesi nordici
• Asia-Pacifico
  • Cina
  • Giappone
  • India
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Sud-est asiatico
• America Latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• MEA
  • Emirati Arabi Uniti
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica