Размер рынка программного обеспечения для операций в области искусственного интеллекта и машинного обучения - по компоненту, по режиму развертывания, по размеру организации, по приложению, по конечному использованию, по региону доминирования, прогноз роста на 2025-2034 годы

AI and Machine Learning Operationalization Размер рынка программного обеспечения

Глобальный объем рынка программного обеспечения для внедрения ИИ и машинного обучения в 2024 году оценивался в 3,9 миллиарда долларов США и, по оценкам, в период с 2025 по 2034 год он составит 22,7%. Растущий спрос на принятие решений, основанных на данных, наряду с необходимостью масштабируемого и эффективного развертывания моделей стимулирует внедрение программного обеспечения для внедрения ИИ и машинного обучения на предприятиях по всему миру. Кроме того, компании все чаще используют эти решения для оптимизации управления моделями, обеспечения соответствия и ускорения инноваций, особенно в таких секторах, как финансы, здравоохранение, производство и электронная коммерция.

Растущее внедрение ИИ и машинного обучения в различных секторах революционизирует бизнес-процессы. Например, сектор здравоохранения использует ИИ для ранней диагностики и прогнозирования лечения, в то время как финансовая индустрия использует его для обнаружения мошенничества и алгоритмической торговли. Розничные торговцы улучшают качество обслуживания клиентов с помощью систем рекомендаций на основе ИИ. По мере того, как все больше отраслей используют эти технологии, растет потребность в оперативных инструментах, которые поддерживают эффективное развертывание моделей и постоянный мониторинг. Эта тенденция подпитывает спрос на платформы, которые упрощают развертывание, обеспечивают точность модели и легко интегрируют ИИ в повседневные рабочие процессы.

Сложный характер надзора за многочисленными моделями машинного обучения создал значительный спрос на масштабируемые и автоматизированные рабочие процессы. Ручные методы неэффективны, подвержены ошибкам и изо всех сил пытаются соответствовать быстрому темпу производства данных. Организации все чаще ищут решения MLOps, которые могут автоматизировать все аспекты — от обучения модели до развертывания и мониторинга. Эти инструменты минимизируют зависимость от вмешательства человека, улучшают скорость и повышают согласованность. Содействуя непрерывной интеграции и поставке моделей машинного обучения, программное обеспечение для операционализации позволяет предприятиям расширять свои усилия в области искусственного интеллекта, не жертвуя качеством или производительностью, что является важным элементом расширения рынка.

Например, в октябре 2024 года Numeric, стартап из Сан-Франциско, специализирующийся на автоматизации бухгалтерского учета на основе ИИ, получил 28 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A во главе с Menlo Ventures при участии IVP и Socii. Это следует за семенным раундом в 10 миллионов долларов в мае 2024 года, поддержанным Фондом основателей, 8VC и Long Journey.

Решения облачного искусственного интеллекта (AI) трансформируют ландшафт искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML), предлагая повышенную гибкость, масштабируемость и бесшовные возможности интеграции. Такие платформы, как AWS SageMaker, Google Vertex AI и Azure Machine Learning, позволяют организациям разрабатывать, оценивать и развертывать модели без необходимости существенной локальной инфраструктуры.

Эти решения предназначены для поддержки контейнеризации, оркестровки через Kubernetes и непрерывного развертывания — все это жизненно важно для управления ИИ в масштабе. По мере того, как организации переходят к гибридным и многооблачным средам, необходимость в программном обеспечении, эффективно работающем в различных облаках, становится все более важной. Эта тенденция к облачным экосистемам является важной движущей силой внедрения программного обеспечения для эксплуатации.

Тенденции рынка программного обеспечения в области ИИ и машинного обучения

• MLOps постепенно признается как эволюция DevOps, поскольку организации стремятся стандартизировать и улучшить процессы развертывания, связанные с моделями машинного обучения. Все большее число предприятий внедряют методологии MLOps, такие как автоматизированное тестирование, контроль версий, непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI / CD) трубопроводов и мониторинг производительности в свои установленные рамки DevOps. Эта интеграция обеспечивает уверенность в том, что модели искусственного интеллекта не только технически надежны, но и постоянно развертываются и поддерживаются в производственных средах.
• Чтобы улучшить доступность искусственного интеллекта (ИИ) для более широкой демографической группы, на рынке наблюдается значительный сдвиг в сторону платформ без кода и с низким кодом. Эти инструменты позволяют бизнес-аналитикам, маркетологам и экспертам по предметам разрабатывать, развертывать и управлять моделями машинного обучения без необходимости передовых навыков программирования. Эта демократизация ИИ облегчает организациям ускорение их инициатив в области ИИ, уменьшая их зависимость от команд по науке о данных.
• Например, в ноябре 2024 года Фонд Thomson Reuters и ЮНЕСКО запустили инициативу по раскрытию информации об управлении ИИ для содействия прозрачности и подотчетности в системах ИИ. Эта инициатива побуждает компании раскрывать свои инструменты и методы ИИ, направленные на снижение рисков, связанных с предвзятостью и дискриминацией. Этот шаг подчеркивает растущую важность ответственной разработки ИИ и интеграции функций управления в операционное программное обеспечение для обеспечения этических стандартов и соблюдения нормативных требований.
• Растущая интеграция искусственного интеллекта вызвала серьезную озабоченность по вопросам смещения моделей, справедливости и подотчетности. В результате организации все чаще подчеркивают ответственную разработку и внедрение технологий ИИ. Это изменение парадигмы сделало инструменты, которые способствуют объяснимости, прозрачности модели и обнаружению смещения важными компонентами операционного программного обеспечения. Соблюдение нормативных рамок, включая Общий регламент по защите данных (GDPR), Закон об искусственном интеллекте Европейского союза и ожидаемое законодательство в Соединенных Штатах, стало решающим.

AI и машинное обучение Операционализация Анализ рынка программного обеспечения

На основе комплектующих рынок сегментирован на решения и услуги. В 2024 году сегмент решений имел рыночную выручку более 2,3 миллиарда долларов США и, как ожидается, к 2034 году превысит 16 миллиардов долларов США.

• В 2024 году рынок программного обеспечения для операционализации ИИ и машинного обучения продемонстрировал впечатляющий рост, причем лидировал сегмент решений. Этот сегмент включает в себя множество инструментов, призванных помочь предприятиям эффективно создавать, развертывать и поддерживать модели ИИ. Компании во всех отраслях внедряют эти решения для автоматизации сложных задач, улучшения принятия решений и ускорения усилий по цифровой трансформации.
• Растущее доминирование сегмента решений во многом связано с необходимостью масштабируемых, удобных для пользователя инструментов, которые упрощают весь жизненный цикл ИИ — от подготовки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга производительности. Компании все чаще ищут программное обеспечение, которое может автоматизировать эти процессы, что облегчает им использование возможностей ИИ без необходимости в команде специалистов по обработке данных.
• Например, в октябре 2024 года ServiceNow, ведущий поставщик решений для управления ИТ-услугами на основе ИИ, сообщил о росте доходов от подписки, прогнозируя от 2,875 до 2,880 млрд долларов за четвертый квартал. Этот рост был обусловлен главным образом сильным спросом на его инструменты автоматизации на основе ИИ, которые помогают организациям оптимизировать ИТ-операции и снизить затраты. Успех ServiceNow подчеркивает, как компании обращаются к решениям ИИ для оптимизации своих рабочих процессов и повышения эффективности.
• Ожидается, что сегмент решений сохранит свою высокую производительность, поскольку все больше организаций признают ценность ИИ в повышении производительности и принятии решений. По мере того, как компании стремятся идти в ногу с быстро меняющимися рыночными условиями, спрос на надежные, масштабируемые и простые в развертывании инструменты ИИ будет только расти.
• Краеугольным камнем любой системы искусственного интеллекта (ИИ) является разработка и обучение моделей, что делает этот сегмент программного обеспечения важным компонентом в области эксплуатации. Поскольку организации все чаще используют различные типы данных — от структурированных корпоративных данных до неструктурированного контента в социальных сетях, существует повышенный спрос на инструменты, которые облегчают предварительную обработку данных, выбор алгоритмов и итеративные процессы обучения.
• Помимо программного обеспечения, услуги играют решающую роль в успешном планировании, реализации и масштабировании проектов искусственного интеллекта (ИИ). Профессиональные услуги, которые включают консалтинг, интеграцию и индивидуальное развитие, помогают организациям согласовывать свои инициативы в области ИИ с общими стратегическими целями. Одновременно управляемые сервисы обеспечивают постоянную поддержку, которая включает оптимизацию моделей и улучшение инфраструктуры.

Основываясь на режиме развертывания, рынок разделен на локальный и облачный. Сегмент облачных баз в 2024 году занимал основную долю рынка около 62% и, как ожидается, значительно вырастет в течение прогнозируемого периода.

• Облачный режим развертывания стал доминирующей силой на рынке программного обеспечения для ИИ и машинного обучения. Этот сдвиг во многом объясняется гибкостью, масштабируемостью и экономичностью облачных платформ. Компании все чаще предпочитают облачные решения для оптимизации развертывания и управления моделями ИИ, что позволяет быстро масштабироваться без необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Эта тенденция особенно полезна для организаций, стремящихся ускорить свои инициативы по цифровой трансформации при сохранении оперативной гибкости.
• Облачные платформы для работы с ИИ, такие как AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning и Google Cloud Vertex AI, стали неотъемлемыми инструментами для предприятий. Эти платформы предоставляют комплексные услуги, которые охватывают обучение модели, развертывание и мониторинг, все в единой среде. Возможность доступа к последним функциям и обновлениям гарантирует, что организации остаются на переднем крае технологических достижений, еще больше укрепляя привлекательность облачных развертываний.
• Примечательным примером этой тенденции является производительность Google в третьем квартале 2024 года. Google Облако продемонстрировало значительный рост выручки на 35%, превзойдя ожидания аналитиков. Этот рост был обусловлен надежными возможностями ИИ компании и интеграцией пользовательских чипов, таких как Tensor Processing Units, которые повысили эффективность вычислений с помощью ИИ. Рост спроса на облачные сервисы, интегрированные в ИИ, подчеркивает стратегическую важность развертывания облачных технологий на современном рынке.
• Реализация локальных решений имеет решающее значение для отраслей, которые требуют строгого управления данными, безопасности и соблюдения нормативных стандартов, таких как банковское дело, оборона и здравоохранение. Эти сектора часто управляют конфиденциальными или конфиденциальными данными, которые не могут быть надежно сохранены во внешних облачных сервисах.
• локальные решения предлагают большую настройку, улучшенную конфиденциальность и обеспечивают плавную интеграцию с существующими устаревшими системами. Несмотря на быстрое развитие облачных технологий, сохраняется постоянный спрос на локальное операционное программное обеспечение среди организаций с сложной ИТ-инфраструктурой и строгими потребностями в управлении.

Исходя из организационных размеров, рынок делится на малые и средние предприятия (МСП) и крупные предприятия. Сегмент крупных предприятий занимал около 63% доли рынка в 2024 году и, как ожидается, значительно вырастет в течение прогнозируемого периода.

• Крупные предприятия продолжают лидировать в принятии программного обеспечения для работы с ИИ и МО, используя свои обширные ресурсы для интеграции этих решений в сложные операции. Существует сильная тенденция к внедрению платформ AI / ML в существующие корпоративные системы, что обеспечивает бесшовную масштабируемость и расширенное принятие решений во всех отделах.
• Крупные организации отдают приоритет автоматизации рабочих процессов, используя программное обеспечение AI / ML для оптимизации таких процессов, как прогнозная аналитика, управление взаимоотношениями с клиентами и оптимизация цепочки поставок. Операционализация AI/ML развертывается во многих бизнес-функциях, включая ИТ, маркетинг и операции, для стимулирования инноваций и конкурентных преимуществ. Предприятия все чаще инвестируют в специализированные инструменты искусственного интеллекта для удовлетворения отраслевых потребностей, таких как обнаружение мошенничества в финансах или персонализированный маркетинг в розничной торговле.
• Например, в мае 2025 года, по данным Reuters, Zalando сократила время производства изображений с шести до восьми недель до трех-четырех дней, сократив связанные с этим расходы на 90% за счет создания изображений и цифровых двойников моделей. Такой подход позволяет компании оперативно реагировать на быстро меняющиеся тенденции моды и повышает эффективность своих маркетинговых стратегий.
• Малые и средние предприятия (МСП) постепенно используют операционное программное обеспечение ИИ для повышения своей конкурентоспособности, автоматизации повседневных задач и принятия обоснованных решений на основе данных, несмотря на ограниченные бюджеты и техническую экспертизу. Рост облачных решений без кода и с оплатой по мере продвижения создал более справедливую среду для небольших предприятий.

На основе приложения рынок подразделяется на предиктивную аналитику обнаружения мошенничества и управления рисками, управление клиентским опытом, обработку естественного языка (NLP) и текстовую аналитику, другие. Сегмент обнаружения мошенничества и управления рисками составил около 31% рынка в 2024 году и, как ожидается, значительно вырастет в течение прогнозируемого периода.

• Организации все чаще принимают решения на основе ИИ для улучшения обнаружения мошенничества в реальном времени, используя алгоритмы машинного обучения для анализа обширных наборов данных и выявления подозрительных моделей с большей точностью. В этом сегменте наблюдается широкая интеграция в таких отраслях, как финансы, электронная коммерция и здравоохранение, где прогнозная аналитика и поведенческое моделирование становятся стандартом для снижения рисков.
• Переход к автоматизированным масштабируемым платформам позволяет предприятиям оптимизировать соблюдение нормативных требований при одновременном повышении операционной эффективности. Облачное развертывание набирает обороты, предлагая гибкость и бесшовные обновления для систем обнаружения мошенничества. Кроме того, рост объяснимого ИИ способствует укреплению доверия, поскольку заинтересованные стороны требуют прозрачных процессов принятия решений в приложениях управления рисками. Появляются также совместные экосистемы, в которых инструменты ИИ интегрируются с существующими корпоративными системами, что повышает межфункциональную оценку рисков. Ориентация на клиентоориентированные решения стимулирует персонализированные стратегии предотвращения мошенничества, особенно в банковской сфере и финтехе.
• Прогнозная аналитика меняет подход бизнеса к планированию будущего. От ритейлеров, оценивающих спрос на предстоящий сезон, до производителей, заранее ожидающих неисправностей оборудования, ИИ позволяет организациям поддерживать конкурентное преимущество.

Исходя из конечного использования, рынок разделен на банковские, финансовые услуги и страхование (BFSI), здравоохранение и науки о жизни, розничную торговлю и электронную коммерцию, а также телекоммуникации и другие. Сегмент BFSI занимал значительную долю рынка в размере около 42% в 2024 году и, как ожидается, значительно вырастет в течение прогнозируемого периода.

• Финансовые учреждения, включая банки и страховые компании, используют передовые технологии для обеспечения плавного потока своих операций, улучшения принятия решений и защиты активов клиентов. Эти технологии важны для предотвращения мошенничества, улучшения финансовых консультационных услуг и ускорения процессов утверждения кредитов. Их успех зависит от постоянной надежности и оперативного обновления. Поддерживающее программное обеспечение играет решающую роль, позволяя командам поддерживать бесперебойную работу в условиях изменения правил и ожиданий клиентов.
• Алгоритмическая торговля на финансовых рынках использует ИИ для оптимизации стратегий и повышения прибыли. В страховании ИИ упорядочивает обработку и андеррайтинг требований путем автоматизации оценок и повышения точности. Переход к цифровой трансформации и Открытый банк Это еще больше ускоряет интеграцию программного обеспечения для операционализации ИИ, способствуя сотрудничеству с финтехами.
• Заметной тенденцией является растущее внедрение ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества, где модели машинного обучения анализируют схемы транзакций в режиме реального времени для выявления аномалий. Другой ключевой тенденцией является использование ИИ в кредитном скоринге и управлении рисками, что позволяет учреждениям принимать более быстрые решения о кредитовании, основанные на данных. Персонализированные банковские услуги также набирают обороты, а чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальные помощники улучшают взаимодействие с клиентами с помощью индивидуальных рекомендаций.
• В здравоохранении использование интеллектуальных технологий действительно может изменить ситуацию. Он помогает врачам выявлять заболевания на более ранней стадии, помогает больницам в улучшении их планирования и ускоряет разработку новых фармацевтических препаратов. Ритейлеры и компании электронной коммерции внедряют сложные системы, чтобы лучше понимать своих клиентов. Эти системы улучшают предложения продуктов, совершенствуют стратегии ценообразования и улучшают процессы цепочки поставок. В технологическом и телекоммуникационном секторах за кулисами происходят значительные действия, включая управление сетью и ускоренную поддержку клиентов.

Северная Америка доминировала на мировом рынке программного обеспечения для искусственного интеллекта и машинного обучения с основной долей более 48% в 2024 году, и США лидируют на рынке в регионе.

• Северная Америка находится на переднем крае рынка программного обеспечения для ИИ и машинного обучения благодаря раннему внедрению корпоративного ИИ и сильной облачной инфраструктуре. Компании в этой области ориентированы не только на создание моделей, но и на эффективное управление, мониторинг и масштабирование. С основными отраслями, такими как финансы, здравоохранение и розничная торговля, растет потребность в инструментах, которые оптимизируют развертывание модели и поддерживают производительность на ходу. При поддержке технологических гигантов, надежных исследований и разработок и инновационной политики Северная Америка задает темп для масштабной реализации ИИ.
• Соединенные Штаты являются локомотивом этого рынка, где ИИ — это больше, чем тренд, это критическая стратегия. Организации в США переходят от изолированных моделей ИИ к полномасштабному развертыванию в разных департаментах. Финансовые учреждения используют операционные платформы ИИ для улучшения выявления мошенничества и оптимизации соблюдения.
• Например, в апреле 2024 года виртуальный помощник, работающий на ИИ, Erica, превзошел 2 миллиарда взаимодействий с момента запуска в 2018 году, помогая более 42 миллионам клиентов с различными финансовыми задачами, такими как денежные переводы, платежи по счетам и отслеживание инвестиций. Это показывает их существенное влияние на улучшение повседневных услуг. Клиенты взаимодействуют с Erica примерно 2 миллиона раз в день, извлекая выгоду из ее способности предоставлять персонализированные идеи и рекомендации, включая мониторинг подписок, анализ поведения расходов и уведомление о депозитах и возвратах.

Ожидается, что рынок программного обеспечения для внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в Европе и Германии будет значительно расти с 2025 по 2034 год.

• Индустрия программного обеспечения для внедрения ИИ и машинного обучения в Европе переживает устойчивый рост, поскольку различные отрасли отдают приоритет трансформации сложных моделей в надежные бизнес-решения.
• Компании в Германии и Великобритании в банковском и страховом секторах используют операционные платформы для обеспечения соответствия своих моделей ИИ строгим правилам ЕС, таким как GDPR. Основное внимание уделяется не только разработке моделей, но и необходимости ответственной и последовательной работы. Со значительной приверженностью этике, прозрачности и безопасной облачной инфраструктуре Европа культивирует более регулируемую, но глубоко влиятельную среду ИИ.
• Европейские банки постепенно внедряют операционные инструменты ИИ для улучшения обслуживания клиентов при соблюдении строгих нормативных стандартов. Например, в июне 2024 года NatWest представила Cora+, усовершенствованную итерацию своего цифрового помощника, разработанную в сотрудничестве с IBM, для улучшения взаимодействия с клиентами с помощью генеративного ИИ. Основываясь на оригинальном Cora, который в 2023 году обработал более 10,8 млн запросов клиентов, Cora+ предлагает более интуитивные, разговорные возможности, позволяющие понимать контекст и предоставлять персонализированные ответы.

Ожидается, что рынок программного обеспечения для внедрения ИИ и машинного обучения в APAC и Китае значительно расширится с 2025 по 2034 год.

• Стремление к внедрению ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе набирает обороты, особенно в таких секторах, как банковское дело, электронная коммерция и телекоммуникации. Такие страны, как Индия, Китай и Сингапур, активно инвестируют в инфраструктуру ИИ. По мере того, как цифровая экономика расширяется, объемы данных увеличиваются, а государственная политика становится более благоприятной, регион быстро внедряет решения, которые гарантируют, что модели ИИ остаются эффективными, безопасными и готовыми к производству.
• В Азиатско-Тихоокеанском регионе финансовые организации быстро внедряют операционные инструменты ИИ для повышения эффективности обслуживания клиентов при соблюдении нормативных стандартов. В Китае такие банки, как China Merchants Bank и Ping An Bank, используют виртуальных помощников с поддержкой искусственного интеллекта для управления повседневными взаимодействиями с клиентами. Эти решения выходят за рамки просто автоматизации; они поддерживаются платформами, предназначенными для развертывания, мониторинга и наблюдения за моделями ИИ, тем самым повышая эффективность и ориентацию клиентов в банковской сфере во всем регионе.

Доля рынка программного обеспечения для операций ИИ и машинного обучения

• Топ-5 компаний индустрии программного обеспечения для ИИ и машинного обучения — Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), IBM Watson, Google Cloud, Datarobot, Dataiku и C3.ai — занимают около 37% рынка в 2024 году.
• Microsoft играет решающую роль в секторе программного обеспечения для автоматизации искусственного интеллекта и машинного обучения с платформой Azure Machine Learning. Эта платформа позволяет компаниям эффективно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в масштабе. Azure Machine Learning улучшает рабочие процессы, предлагая автоматизированные функции машинного обучения, мониторинг моделей и плавную интеграцию с различными службами данных. Его надежная облачная инфраструктура поддерживает организации в улучшении их операций с ИИ, позволяя масштабировать решения ИИ, обеспечивая прозрачность, управление и соответствие во время развертывания модели.
• Amazon Web Services (AWS) является ведущим игроком в области программного обеспечения для работы с ИИ и машинным обучением, предоставляя такие решения, как Amazon SageMaker, которые помогают организациям в создании, обучении и развертывании моделей машинного обучения. SageMaker оптимизирует процесс разработки модели с помощью интегрированных алгоритмов, автоматизированной оптимизации и управляемых сервисов хостинга. Кроме того, AWS отдает приоритет масштабируемости, позволяя компаниям эффективно обрабатывать рабочие нагрузки машинного обучения в различных облачных сервисах.
• IBM позиционирует себя в качестве лидера в индустрии программного обеспечения для искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью платформ Watson Studio и AI OpenScale. Эти инструменты позволяют организациям эффективно создавать, развертывать и управлять моделями ИИ, обеспечивая при этом сильное управление и справедливость. IBM уделяет приоритетное внимание прозрачности и интерпретируемости моделей, прививая компании уверенность в своих решениях в области ИИ. Кроме того, платформа автоматизирует многочисленные аспекты управления моделями ИИ, облегчая масштабирование операций ИИ для организаций, обеспечивая соблюдение этических стандартов и эффективное функционирование в сложных средах.
• Google зарекомендовала себя как ключевой конкурент в индустрии программного обеспечения для автоматизации искусственного интеллекта и машинного обучения с платформой Vertex AI. Эта платформа позволяет организациям эффективно разрабатывать, обучать и масштабировать модели машинного обучения с использованием интуитивно понятного интерфейса и мощных функций облачных сервисов Google. Он упрощает рабочий процесс ИИ и интегрируется с несколькими предложениями Google Cloud, позволяя организациям быстрее развертывать модели ИИ. Преданность Google демократизации доступа к ИИ для предприятий всех размеров позволяет им использовать машинное обучение для улучшения принятия решений и более интеллектуальных бизнес-стратегий.
• DataRobot выделяется в секторе программного обеспечения для работы с ИИ и машинным обучением, предоставляя автоматизированную платформу машинного обучения, которая позволяет предприятиям быстро внедрять модели ИИ. Платформа удобна для пользователей, позволяя людям с ограниченным техническим опытом создавать и улучшать модели. Платформа DataRobot ускоряет весь жизненный цикл машинного обучения, подчеркивая скорость и удобство использования, что позволяет организациям быстро получать информацию и принимать обоснованные решения. Их решения призваны расти вместе с бизнесом, обеспечивая ценность за счет упрощения сложных процессов машинного обучения.
• Dataiku лидирует на рынке программного обеспечения для работы с ИИ и машинного обучения благодаря своей всеобъемлющей, ориентированной на пользователя платформе, которая демократизирует ИИ в организациях. Универсальная платформа ИИ поддерживает весь жизненный цикл ИИ, от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей, позволяя как техническим, так и нетехническим пользователям эффективно сотрудничать. Сила Dataiku заключается в его возможностях без кода и низкого кода, которые позволяют МСП и крупным предприятиям быстро внедрять ИИ, наряду с надежной интеграцией с облачными экосистемами и акцентом на управление масштабируемыми развертываниями корпоративного уровня.
• C3.ai является лидером на рынке программного обеспечения для работы с ИИ и машинным обучением благодаря своей платформе ИИ, ориентированной на предприятия, которая подчеркивает быстрое развертывание готовых и настраиваемых приложений ИИ. C3 AI Suite использует модульную архитектуру, которая легко интегрируется с существующими корпоративными системами, позволяя крупным организациям эксплуатировать ИИ для таких случаев использования, как прогнозное обслуживание, оптимизация цепочки поставок и обнаружение мошенничества. Модель PaaS (платформа как услуга) поддерживает межотраслевую масштабируемость.
• Крупные технологические компании облегчают бизнесу внедрение ИИ в повседневную работу. Такие компании, как Amazon Web Services, Microsoft, Google и Oracle, предлагают облачные платформы, которые помогают компаниям не только создавать модели ИИ, но и использовать их в реальном мире. Эти платформы автоматизируют сложные задачи и помогают отслеживать, как модели работают с течением времени. Они также помогают компаниям оставаться на правильной стороне правил и положений о данных, что становится все более важным, поскольку ИИ становится частью повседневного принятия решений.
• Наряду с технологическими гигантами такие компании, как DataRobot, Databricks, SAS и Zoho, создают инструменты, которые помогают компаниям более плавно управлять моделями ИИ и получать более быстрые результаты. В банковской сфере такие лидеры, как UOB, Ping An Bank, HDFC Bank и China Merchants Bank, используют ИИ для выявления мошенничества и обслуживания клиентов в режиме реального времени. Alibaba делает то же самое в онлайн-покупках, используя ИИ для улучшения всего, от предложений продуктов до доставки. Эти примеры показывают, как различные отрасли теперь полагаются на инструменты ИИ не только для экспериментов, но и для лучшей работы.

AI и компании рынка программного обеспечения для машинного обучения

Основные игроки, работающие в индустрии аксессуаров для умных велосипедов, включают:

• Amazon Web Services (AWS)
• C3.ai
• Databricks
• Датаику
• DataRobot
• Google Cloud
• H2O.ai
• IBM
• Microsoft
• Институт SAS

AI и Machine Learning Operationalization Software Industry Новости

• В марте 2025 года Пинг Компания представила свою платформу AI Agent Platform, которая включает в себя модели с открытым исходным кодом, такие как DeepSeek, для повышения качества обслуживания клиентов в области управления капиталом, кредитов и дистанционного банковского обслуживания. Эта передовая платформа предназначена для лучшего понимания потребностей клиентов посредством естественных, разговорных взаимодействий, тем самым делая взаимодействие более интуитивным и напоминающим человеческое общение. Эта инициатива означает продолжающиеся усилия по более тщательному внедрению ИИ в свои услуги для повышения эффективности и улучшения поддержки клиентов.
• В марте 2025 года PGA TOUR расширила свой опыт работы с цифровыми фанатами, интегрировав генеративный ИИ в свою платформу TOURCAST, используя Amazon Web Services (AWS) для реализации технологии. Это продвижение позволяет автоматически генерировать комментарии в реальном времени для каждого снимка, сделанного на мероприятиях PGA TOUR, предлагая поклонникам подробную информацию без участия человека. Используя базовые модели Amazon Bedrock и AWS, TOUR предоставляет более 100 000 изображений, созданных ИИ, в течение сезона, что значительно улучшает доступность и персонализацию при просмотре спортивных состязаний. Эта инициатива показывает, как генеративные возможности ИИ AWS могут быть эффективно развернуты в масштабе, чтобы трансформировать взаимодействие пользователей с живыми видами спорта.
• В марте 2025 года в сотрудничестве с NVIDIA Oracle интегрировала программное обеспечение NVIDIA для ускоренных вычислений и выводов с инфраструктурой ИИ Oracle, стремясь ускорить разработку агентных приложений ИИ. Эта интеграция делает более 160 инструментов ИИ и более 100 микросервисов NVIDIA NIM доступными через консоль Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
• В апреле 2025 года Zoho запустила крупные усовершенствования ИИ в своей низкокодовой платформе Zoho Creator с новым помощником ИИ под названием CoCreator. Используя AI-движок Zoho, Zia, CoCreator, пользователи могут более эффективно создавать приложения с помощью голосовых или текстовых команд, схем процессов и бизнес-документов. Платформа теперь включает в себя такие функции, как генерация идей для приложений, создание компонентов на основе ИИ и генерация контекстного кода, улучшая рабочий процесс разработки приложений. Zoho подтверждает свою приверженность конфиденциальности данных, гарантируя, что ее модели ИИ не обучены данным клиентов.

Отчет об исследованиях рынка программного обеспечения для внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки ($Bn) и отгрузки (Units) с 2021 по 2034 год для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
  • Разработка моделей и программное обеспечение для обучения
  • Модель развертывания программного обеспечения
  • Программное обеспечение для мониторинга и управления моделями
  • Программное обеспечение для управления данными
• Услуги
  • Профессиональные услуги
  • Управляемые услуги

Рынок в режиме развертывания

• Помещения
• облачный

Рынок по размеру организации

• Малые и средние предприятия (МСП)
• Крупные предприятия

Рынок, по применению

• Прогнозная аналитика
• Выявление мошенничества и управление рисками
• Управление клиентским опытом
• Обработка естественного языка (NLP) и текстовая аналитика
• Другие

Рынок, в конечном использовании

• Банковские, финансовые услуги и страхование (BFSI)
• Здравоохранение и наука о жизни
• Розничная и электронная торговля
• IT и телекоммуникации
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • Австралия
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка