As estimativas para o aprimoramento de Machine Learning (ML) estão entrelaçadas na necessidade de o mercado promover ações cada vez mais assertivas na automação eficaz da tecnologia, principalmente no uso de funções complexas e cada vez mais específicas.
Os gastos com IA e ML passaram de 400% se compararmos ao ano de 2017. Esse incrível crescimento mostra o entendimento das empresas na necessidade de se inserirem definitivamente na ferramenta, de modo a não ficarem antiquados perante seus mercados.
Ainda para esse ano de 2018, é previsto movimentação intensa que tende a agregar cada vez mais confiabilidade das empresas no uso de seus insights de maneira estratégica.
Os principais destaques sobre o mercado de Machine Learning incluem:
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Crescimento das plataformas
As maiorias das aquisições referentes à tecnologia possuem foco principal na obtenção de conhecimento e patentes. As plataformas de Data Science deverão receber, até 2021, investimento em torno de $4,8 bilhões de dólares, inclusive, superando o mercado já amplo de Business Intelligence (BI) e Analytics.
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Crescimento das patentes
As empresas já entenderam que colher frutos a partir de Machine Learning é uma atividade complexa. A resposta a esta exigência da tecnologia, é o crescimento em cerca de 30% nas patentes de aprendizado de ML entre 2013 e 2017.
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Preferência na tecnologia
Independente do tamanho, a maioria das organizações indicam Inteligência Artificial e Machine Learning como o melhor modelo para a adoção da iniciativa de dados. As funções tecnológicas são consideradas um fator de mudança devido ao grande potencial de transformação no trabalho da indústria, apresentando cada vez mais modelos de estratégicas a partir do uso contínuo destas ferramentas.
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Líderes do mercado tecnológico focados na capacitação para ML e consequentemente IA
Os gigantes como, Amazon, Apple, Google, Tesla, Microsoft e IBM, estão ensinando seus departamentos sobre a ampla aprendizagem exigida em ML e IA.
Essas empresas tendem a permitir que a estratégia de negócios a partir de IA seja cada vez mais efetiva. O foco principal deles é nas vantagens que podem trazer na mudança organizacional, não ficando atados ao que já é considerado impedimento para a tecnologia.
Essa maneira de raciocínio entende melhor a extensão do potencial de mudança através dos inúmeros testes, e também o uso de ML para outros mercados progressivamente. A implantação de IA e ML ainda traz a necessidade de novas capacidades e estruturas organizacionais que consigam atender de maneira cada vez mais generalizada esta transformação.
A exploração da tecnologia permite maior conhecimento e difusão de suas inúmeras possibilidades, é uma forma também de tornar Machine Learning cada vez mais acessível. Este entusiasmo chama a atenção de empresas tradicionais também, como Ford e GE, que reconhecem na transformação digital através destes agentes o próximo passo de suas companhias.
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Empresas estudadas indicam momentos diferentes em ML
Mais da metade das organizações que responderam a estudo sobre a tecnologia indicam estar em diferentes estágios de adoção de aprendizado de máquina, com quase metade (45%) dizendo que a tecnologia levou a uma análise de dados e insights mais extensiva.
Enquanto 35% conseguem completar rapidamente sua análise de dados, gerando aumento considerável na velocidade criativa de insights, proporcionando maiores percepções de mercado as empresas. Também 35% entendem que Machine Learning está aprimorando as capacidades de pesquisa para as próximas gerações.
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O investimento em Machine Learning é de mais da metade, se comparado com todas as tecnologias de BI
Era estimado cerca de 8 bilhões de dólares a 12 bilhões de investimento em BI só em 2016, sendo destinado cerca de 60% desta verba em ML. A robótica e reconhecimento de fala são dois dos maiores investimentos da área.
Estima-se que o investimento externo anual total em IA ficou entre US $8 bilhões e US $12 bilhões em 2016, com Machine Learning atraindo mais da metade desta soma total.
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Crescimentos dos Chips de ML usados em Data Center
O crescimento em 2018 para os chips de ML deve alcançar o número de 800mil, com ao menos 25% deste total sendo dedicado a FPGA e ASICs.
É verificado que o mercado disponível para as tecnologias que permitem acelerações de Machine Learning poderá atingir US$26 bilhões até 2020.
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O mercado de Machine Learning deve apresentar o 3° maior crescimento até 2022
