Derzeit umfasst Markt für künstliche Intelligenz wird voraussichtlich die nächste Billion Dollar werden Energiegewinnungvon 2030. Einige der gängigsten Technologien, die dazu beitragen Wachstum der Künstlichen Intelligenz (AI) Markt sind Machine Learning (MI), Natural Language Processing (NLP), Predictive Analysis, Robotik, und Bilderkennung.
Mit der zunehmenden Automatisierung verschiedener Aufgaben könnte KI in den nächsten zehn Jahren rund Millionen Arbeitsplätze abbauen. Es wird vorhergesagt, dass jede fünfte Person davon Gebrauch machen wird KI-Technologie um ihre Arbeit zu vollenden.
Was ist AI?
AI ist also die Intelligenz, die Maschinen demonstrieren,KI wird auch als Maschinenintelligenz bezeichnet.
KI ist ein System, das beliebige externe Daten interpretieren, aus solchen Daten lernen und das Gelernte nutzen kann, um Aufgaben und Ziele zu erfüllen.
Der Bürgermeister Tor der KI ist es, die Intelligenz des Menschen in Maschinen umzusetzen, indem Systeme entwickelt werden, die dies können think, verstehen, lernen und sich ähnlich wie Menschen verhalten.
Einsatz von KI in verschiedenen Branchen
KI wird in verschiedenen Branchen eingesetzt und ist zukunftsträchtig. Einige der beliebtesten Anwendungen von KI in der heutigen Zeit sind:
Verschiedene Spiele verwenden KI-Technologie um Spiele realistischer und fesselnder zu machen. Spiele wie Poker, Schach, Tic-Tac usw. verwenden jetzt KI.
NLP wird verwendet, um mit einer Maschine wie einem Computer in einer von Menschen gesprochenen natürlichen Sprache zu interagieren. Die Systeme, die Sprache und Sprache verstehen und dann mit einer Person in derselben Sprache sprechen können, gewinnen ebenfalls an Popularität. Das System ist auch in der Lage, Akzente, Hintergrundgeräusche, Slangwörter usw. zu verstehen. Seine Anwendung kann in virtuellen Assistenten wie Alexa und Siri gesehen werden.
Das Seh- Für verschiedene praktische Anforderungen werden auch Systeme eingesetzt, die in der Lage sind, visuelle Eingaben oder Fotos auf dem Computerbildschirm zu interpretieren und zu verstehen. Ärzte verwenden diese Technologie, um Patienten zu diagnostizieren, während Kriminalbeamte sie zur Gesichtserkennung von Kriminellen verwenden.
Software, die mit Hilfe von KI Handschriften erkennen und dann in bearbeitbaren Text schreiben kann, wurde von Strafverfolgungsbehörden zur Lösung vieler Fälle eingesetzt.
Roboter wurden mit Prozessoren, Speicher und Sensoren ausgestattet, die Intelligenz aufweisen. Sie sind auch in der Lage, aus Fehlern zu lernen und sich an die Umgebung anzupassen Bedürfnisse.
Marktgröße und Analyse
Technologien wie ML, NLP, Predictive Analysis und Bilderkennung haben einen großen Anteil am KI-Markt.
Derzeit hat Nordamerika den größten Anteil an Einnahmen aus dem KI-Markt generiert.
Dies liegt daran, dass Unternehmen in Nordamerika KI in großer Zahl einsetzen. Europa hat nach Nordamerika den zweitgrößten Anteil Einnahmen aus dem KI-Markt generiert.
In den nächsten 5-7 Jahren wird die Region Asien-Pazifik voraussichtlich der lukrativste Markt für künstliche Intelligenz sein.
Denn diese Region entwickelt sich zu einem Zentrum für Startups, die an innovativen Ideen arbeiten.
Viele Startups hier bieten bereits KI-basierte Produkte an und mehrere andere Startups arbeiten an der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen im Zusammenhang mit KI wie Chatbots und virtuellen Assistenten.
Viele Länder wie die USA, China, Deutschland, Indien und Japan haben es gesehen Wachstum im KI-Markt aufgrund des zunehmenden Automatisierungstrends in vielen Branchen.
Viele neue Unternehmen in diesen Regionen bieten innovative Serviceangebote in verschiedenen Branchen wie BFSI, Gesundheitswesen, Gaming, Landwirtschaft und vielen mehr.
Wachstum hängt von Branchen und Regionen ab
Nordamerika hat bereits den größten Anteil am KI-Markt und es wird prognostiziert, dass der Markt in den kommenden Jahren erheblich wachsen wird.
Die Segmente, die zum größten Anteil des KI-Marktes beigetragen haben, sind der Regierungs- und der Verteidigungssektor, und sie würden auch in den nächsten Jahren ein dominierender Markt für KI sein.
Mit einer Vielzahl von Startups und Tech-Giganten wie z Amazon, GoogleIntel Microsoft, Apple, IBM usw. wird der KI-Markt in den USA weiterhin in rasantem Tempo wachsen
Der Markt für KI im nordamerikanischen Raum würde sich in den kommenden Jahren konsolidieren. Diese Konsolidierung würde durch die zunehmende Anpassungsfähigkeit von KI und KI-basierten Produkten in neuen Branchen vorangetrieben.
Der zunehmende Trend zum Einsatz von KI für Videoüberwachung, Video Analyseund Cybersicherheitslösungen werden den KI-Markt in den USA in den kommenden Jahren weiter ankurbeln.
Regierungen auf der ganzen Welt werden KI auch zur Verbesserung ihrer Kernfunktionen in verschiedenen Bereichen wie Verteidigung, Finanzen, Technologie, Transport usw. einsetzen.
Dies führt zu erhöhten Ausgaben der Regierungsstellen für die nächsten Jahre, was der Regierung einen enormen Schub verleiht Wachstum Perspektiven der KI Energiegewinnung.
Gastbeitrag vonEthan Scott – er begann seine Karriere im Verlagswesen Energiegewinnung in einem sehr jungen Alter. Es war 2014 bis Ethan realisiertdass er das Terrain des Schreibens erkunden und seine Leidenschaft dafür suchen musste. Er arbeitete, war Partner und trug zu mehr als 20 Websites und Blogs bei und blühte ständig auf, indem er an ihnen arbeitete.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die zur Automatisierung durchgeführt werden Software. Entwicklungsprozesse. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
DevSecOps ist eine Reihe von Disziplinen, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb kombinieren. Es ist eine Philosophie, die hilft Software. Entwicklungsunternehmen liefern innovative Produkte schnell, ohne die Sicherheit zu opfern. Dadurch können potenzielle Sicherheitsprobleme während des Entwicklungsprozesses identifiziert werden – und nicht erst danach PRODUKTE wurde im Einklang mit der Entstehung von Continuous veröffentlicht Software. Entwicklungspraktiken.
Das Geschäft Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die Software. angeboten im Cloud wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern Organisation vielleicht erleben.
Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) führt die Automatisierung in die Phasen der App-Entwicklung ein, um sie häufig an Kunden zu liefern. CI/CD führt eine kontinuierliche Automatisierung und Überwachung während des gesamten App-Lebenszyklus ein, vom Testen über die Bereitstellung bis hin zur Bereitstellung.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
RevOps – kurz für Revenue Operations – ist ein Framework, das darauf abzielt, die Einnahmen Potenzial einer Organisation. RevOps versucht, diese Abteilungen aufeinander abzustimmen, indem es ihnen Zugriff auf dieselben Daten und Tools gewährt. Mit geteilten Informationen versteht jeder dann seine Rolle im Verkauf Trichter und können zusammenarbeiten, um zu erhöhen Einnahmen.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.
Ad Ops – auch bekannt als Digital Ad Operations – bezieht sich auf unterstützende Systeme und Prozesse digital Anzeigenlieferung und Management. Das Konzept beschreibt jeden Prozess, der hilft a Marketing Team verwaltet, führt oder optimiert Werbekampagnen und macht sie zu einem integrierenden Bestandteil des Geschäft Operationen.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
