De acordo com MarketsandMarkets™, o relatório de Mercado de IA causal está programado para expandir de US$ 56,2 milhões em 2024 para US$ 456,8 milhões até o ano 2030, com um CAGR impressionante de 41,8% durante o período de previsão.
O mercado causal da IA está a testemunhar uma forte expansão, uma vez que pode abordar questões importantes que a IA tradicional considera difícil de resolver. Esta necessidade de transparência, confiança e insights acionáveis está impulsionando a adoção da IA causal. A adopção da IA causal está a ser impulsionada pela procura de transparência, confiança e conhecimentos accionáveis em sectores críticos, como os cuidados de saúde, as finanças e a gestão da cadeia de abastecimento. A IA causal é uma ferramenta essencial para empresas que desejam permanecer competitivas num mundo orientado por dados, pois pode revelar relações de causa e efeito e melhorar a tomada de decisões. Por exemplo, as empresas estão a utilizar a IA causal para compreender os factores reais por detrás do comportamento do cliente, melhorar as tácticas de marketing ou prever as consequências das escolhas operacionais. Além disso, as melhorias na acessibilidade dos dados, nas capacidades de computação e nas interfaces fáceis de utilizar estão a reduzir os obstáculos para que organizações de todas as dimensões adotem soluções causais de IA.
Navegue pelo TOC detalhado em “Mercado de IA causal”
330 – Tabelas
54 – Figuras
331 – Páginas
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Mercado de IA causal Dinâmica
Motoristas
- Aumento da demanda por IA explicável em indústrias regulamentadas
- Demanda crescente por análises contrafactuais robustas
Restrições
- Falta de ferramentas e estruturas padronizadas para inferência causal
- Altos custos computacionais para modelagem causal
Oportunidades
- IA causal em cuidados de saúde de precisão e descoberta de medicamentos
- APIs escaláveis de inferência causal para aplicações em tempo real
Lista das principais empresas no mercado de IA causal
- IBM (EUA)
- Logilidade (EUA)
- CausaLens (Reino Unido)
- Aitia (EUA)
- Causamente (EUA)
- Gêmeos (EUA)
- Poema de Dados (EUA)
- CausaAI (Holanda)
- Causa (Reino Unido)
- Visão de vida (EUA)
- amd Actable AI (Reino Unido)
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Ao oferecer, o segmento de ferramentas de inferência causal registrará a taxa de crescimento mais rápida durante o período de previsão devido à melhoria da tomada de decisões em diversos cenários
As ferramentas de inferência causal estão se tornando o segmento em rápida expansão no mercado de IA causal devido à sua adaptabilidade e disponibilidade em vários setores. Essas ferramentas oferecem às organizações a capacidade de descobrir relações de causa e efeito em seus dados, permitindo a tomada de decisões precisas em áreas como marketing, saúde e operações. As empresas estão a começar a perceber as desvantagens da IA que depende de correlações, uma vez que apenas detecta padrões sem fornecer explicações para os resultados. As ferramentas de inferência causal ajudam a fechar esta divisão, fornecendo informações úteis que podem ser usadas para moldar estratégias, como determinar quais campanhas de marketing aumentam o envolvimento do cliente ou estudar os fatores que afetam a recuperação do paciente. Seu crescimento também é impulsionado pela disponibilidade de interfaces intuitivas e fáceis de usar, que permitem que usuários não técnicos apliquem análises causais complexas sem exigir conhecimentos profundos. As ferramentas de inferência causal estão a tornar-se essenciais à medida que as organizações exigem mais responsabilidade e transparência na sua tomada de decisões, levando à sua rápida adoção.
A crescente adoção de IA causal para aumentar a tomada de decisões financeiras com análises de causa e efeito empurrará o BFSI como o maior vertical por tamanho de mercado em 2024
A vertical BFSI está preparada para deter a maior participação de mercado no mercado causal de IA, alimentada por seus requisitos de clareza, controle de risco e informações práticas. A IA causal ajuda as instituições financeiras a enfrentar ambientes regulamentados e em constante mudança, onde compreender as razões por trás dos eventos é tão importante quanto prevê-los. Por exemplo, o JPMorgan Chase utiliza IA causal para identificar as razões subjacentes à rotatividade de clientes, permitindo ações específicas para manter clientes valiosos. Da mesma forma, o Citibank utiliza modelos causais para avaliar os efeitos de diferentes estratégias de risco de crédito, conduzindo a melhores procedimentos de aprovação de empréstimos e a uma diminuição dos incumprimentos. Na indústria de seguros, empresas como a Allstate implementaram IA causal para melhorar a identificação de fraudes em sinistros, identificando ações que estão intimamente ligadas ao comportamento fraudulento, resultando numa diminuição documentada de mais de 10% nas fraudes despercebidas. Além disso, as companhias de seguros empregam IA causal para personalizar sugestões de políticas, examinando as razões específicas das preferências dos clientes, melhorando significativamente o contentamento do cliente. A conformidade com os regulamentos continua a impulsionar o aumento na adoção. Por exemplo, o HSBC utiliza IA causal para cumprir as leis AML, identificando conexões causais em dados de transações, simplificando investigações e evitando penalidades significativas. O uso de IA causal na tomada de decisões precisas, juntamente com seus efeitos demonstrados na lucratividade e na conformidade, consolidam o BFSI como a principal vertical do mercado.
A Ásia-Pacífico deverá se tornar a região que mais cresce durante o período de previsão, impulsionada pelo aumento dos investimentos na implantação responsável de IA para a tomada de decisões
Vários fatores-chave estão impulsionando o rápido crescimento do mercado causal de IA na Ásia-Pacífico. Os governos e as empresas da região APAC, especificamente em países como a China, o Japão e a Índia, estão a fazer investimentos significativos na inovação da IA para promover o desenvolvimento e a utilização de tecnologias causais de IA. Setores como os cuidados de saúde e as finanças na região estão a utilizar a IA causal para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional. Os hospitais em Singapura estão a utilizar IA causal nos cuidados de saúde para melhorar os planos de tratamento, levando a uma melhoria substancial nos resultados dos pacientes. Os bancos na Índia estão a utilizar IA causal no setor financeiro para melhorar a deteção de fraudes, levando a uma diminuição significativa nas transações fraudulentas. Os centros de produção em países como o Vietname e a Tailândia estão a adotar a IA causal para prever e mitigar perturbações. Esta tendência é também apoiada pelo panorama regulamentar regional, que favorece práticas responsáveis de inteligência artificial, aumentando a procura do mercado por modelos causais que sejam ao mesmo tempo transparentes e isentos de preconceitos.
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