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Énfasis en la oferta (plataforma y servicio); Usuario final (BFSI, Atención médica y ciencias biológicas, Minorista y comercio electrónico, Transporte y logística, Fabricación y otros); y Región/País

El tamaño del mercado global de IA Causal se valoró en USD 18.74 mil millones en 2023 y se espera que crezca a una fuerte CAGR de alrededor del 42.6% durante el período de pronóstico (2024-2032) debido a que los gobiernos y los organismos reguladores están impulsando sistemas de IA explicables y justos, lo que hace que la IA causal sea esencial para el cumplimiento.
El mercado mundial de IA Causal se ocupa de la construcción y utilización de marcos de inteligencia artificial que se concentran en resultados causales, en lugar de correlativos. La IA Causal puede mejorar el proceso de toma de decisiones cuando se utiliza identificando los factores que contribuyeron al resultado, lo que genera grandes mejoras en áreas como la medicina, las finanzas y la promoción. Los impulsores del crecimiento de este mercado son una mayor necesidad de obtener mejores sistemas de predicción, nuevas tendencias hacia soluciones personalizadas y la necesidad de una mejor gestión de riesgos críticos. A medida que las empresas buscan mejores formas de tener información mejorada para sus operaciones, la IA Causal se renueva como una tecnología disruptiva que mejora la toma de decisiones y las operaciones en todo el mundo.
Esta sección analiza las tendencias clave del mercado que están influyendo en los diversos segmentos del mercado global de IA Causal, según lo identificado por nuestro equipo de expertos en investigación.
Segmento de Servicio Transformando la Industria
La categoría de servicios es esencial para el avance del mercado de IA Causal porque proporciona las soluciones específicas que las organizaciones necesitan para realizar su uso de IA Causal, incluidos los servicios de consultoría, integración y mantenimiento. Dichos servicios ayudan a las organizaciones a mejorar aún más el vínculo entre las soluciones de IA altamente sofisticadas y su uso en el mundo real, encontrando formas eficientes de aprovechar la IA para extraer patrones y sacar conclusiones de causa y efecto. La necesidad de servicios como la creación de un modelo de IA Causal, la capacitación y el soporte está en aumento, especialmente a medida que las organizaciones buscan mejorar la toma de decisiones en condiciones complejas, operando en contextos inciertos, expandiendo así el mercado. Además, dichos servicios hacen que el proceso de transición a la IA Causal sea menos doloroso, lo que contribuye al desarrollo de una gran base de consumidores y la aplicación de la tecnología en varios sectores.

Se espera que América del Norte crezca a la CAGR más rápida durante el período de pronóstico.
El mercado de IA Causal en América del Norte se está desarrollando rápidamente debido a la demanda de capacidades de inteligencia artificial más profundas que no son simplemente capaces de mostrar correlación y causalidad. Los sistemas de atención médica, los servicios financieros y bancarios, y los servicios minoristas y de ventas, entre otros, son algunos de los principales campos que utilizan la IA Causal para ayudar en la toma de decisiones, mejorar las operaciones y atender a los clientes. La región se caracteriza por un sector tecnológico bien desarrollado, que incluye empresas clave de IA y centros de investigación, lo que fomenta aún más los avances y el progreso. Además, el aumento de la I+D en inteligencia artificial y el creciente número de planes de negocios orientados a datos están expandiendo el uso de la IA Causal también en América del Norte.

El mercado global de IA Causal es competitivo, con varios actores del mercado globales e internacionales. Los actores clave están adoptando diferentes estrategias de crecimiento para mejorar su presencia en el mercado, como asociaciones, acuerdos, colaboraciones, lanzamientos de nuevos productos, expansiones geográficas y fusiones y adquisiciones. Algunos de los principales actores que operan en el mercado son IBM; Scalnyx; Causality Link LLC; causaLens; Omnics Data Automation (data, Inc.); Dynatrace LLC; Xplain Data GmbH; American Software, Inc. (Logility); Aitia; Geminos Software

El mercado global de IA causal se puede personalizar aún más según los requisitos o cualquier otro segmento de mercado. Además de esto, UMI entiende que puede tener sus propias necesidades comerciales, por lo tanto, no dude en contactarnos para obtener un informe que se adapte completamente a sus requisitos.
El análisis del mercado histórico, la estimación del mercado actual y la previsión del mercado futuro del mercado global de IA causal fueron los tres pasos principales que se llevaron a cabo para crear y analizar la adopción de la IA causal global en las principales regiones. Se realizó una exhaustiva investigación secundaria para recopilar las cifras del mercado histórico y estimar el tamaño del mercado actual. En segundo lugar, para validar estos conocimientos, se consideraron numerosos hallazgos y supuestos. Además, se realizaron exhaustivas entrevistas primarias con expertos de la industria en toda la cadena de valor del mercado global de IA causal. Para la suposición y validación de las cifras del mercado a través de entrevistas primarias, empleamos un enfoque de arriba hacia abajo/de abajo hacia arriba para pronosticar el tamaño completo del mercado. Posteriormente, se adoptaron métodos de desglose del mercado y triangulación de datos para estimar y analizar el tamaño del mercado de los segmentos y subsegmentos de la industria a la que pertenece. La metodología detallada se explica a continuación:
Paso 1: Estudio en profundidad de fuentes secundarias:
Se llevó a cabo un estudio secundario detallado para obtener el tamaño histórico del mercado del mercado global de IA causal a través de fuentes internas de la empresa, como informes anuales y estados financieros, presentaciones de rendimiento, comunicados de prensa, etc., y fuentes externas, incluidos revistas, noticias y artículos, publicaciones gubernamentales, publicaciones de la competencia, informes del sector, bases de datos de terceros y otras publicaciones creíbles.
Paso 2: Segmentación del mercado:
Después de obtener el tamaño histórico del mercado del mercado global de IA causal, realizamos un análisis secundario detallado para recopilar información histórica del mercado y compartirla para diferentes segmentos y subsegmentos para las principales regiones. Los principales segmentos incluidos en el informe son ofertas, usuarios finales y regiones. Además, se realizaron análisis a nivel de país para evaluar la adopción general de modelos de prueba en esa región.
Paso 3: Análisis de factores:
Después de adquirir el tamaño histórico del mercado de diferentes segmentos y subsegmentos, realizamos un análisis de factores detallado para estimar el tamaño actual del mercado del mercado global de IA causal. Además, realizamos un análisis de factores utilizando variables dependientes e independientes, como la oferta, el usuario final y las regiones del mercado global de IA causal. Se realizó un análisis exhaustivo de los escenarios de oferta y demanda teniendo en cuenta las principales asociaciones, fusiones y adquisiciones, la expansión comercial y los lanzamientos de productos en el mercado global de IA causal.
Tamaño actual del mercado: Basándonos en la información práctica de los 3 pasos anteriores, llegamos al tamaño actual del mercado, a los actores clave en el mercado global de IA causal y a las cuotas de mercado de los segmentos. Todos los porcentajes requeridos de división y desglose del mercado se determinaron utilizando el enfoque secundario mencionado anteriormente y se verificaron a través de entrevistas primarias.
Estimación y previsión: Para la estimación y previsión del mercado, se asignaron ponderaciones a varios factores, incluidos los impulsores y las tendencias, las restricciones y las oportunidades disponibles para las partes interesadas. Después de analizar estos factores, se aplicaron técnicas de previsión relevantes, es decir, el enfoque de arriba hacia abajo/de abajo hacia arriba, para llegar a la previsión del mercado para 2032 para diferentes segmentos y subsegmentos en los principales mercados a nivel mundial. La metodología de investigación adoptada para estimar el tamaño del mercado abarca:
Investigación primaria: Se realizaron entrevistas en profundidad con los líderes de opinión clave (Key Opinion Leaders, KOL), incluidos los ejecutivos de alto nivel (CXO/VP, jefe de ventas, jefe de marketing, jefe de operaciones, jefe regional, jefe de país, etc.) en las principales regiones. Los hallazgos de la investigación primaria se resumieron y se realizó un análisis estadístico para demostrar la hipótesis establecida. Los aportes de la investigación primaria se consolidaron con los hallazgos secundarios, convirtiendo así la información en conocimientos prácticos.

Ingeniería de mercado
Se empleó la técnica de triangulación de datos para completar la estimación general del mercado y llegar a cifras estadísticas precisas para cada segmento y subsegmento del mercado global de IA causal. Los datos se dividieron en varios segmentos y subsegmentos después de estudiar varios parámetros y tendencias en la oferta, los usuarios finales y las regiones del mercado global de IA causal.
Las tendencias actuales y futuras del mercado global de IA causal se identificaron en el estudio. Los inversores pueden obtener información estratégica para basar su criterio para las inversiones en el análisis cualitativo y cuantitativo realizado en el estudio. Las tendencias actuales y futuras del mercado determinaron el atractivo general del mercado a nivel regional, proporcionando una plataforma para que el participante industrial explote el mercado sin explotar para beneficiarse de una ventaja de ser el primero en actuar. Otros objetivos cuantitativos de los estudios incluyen:
P1: ¿Cuál es el tamaño actual del mercado global de IA Causal y su potencial de crecimiento?
P2: ¿Cuáles son los factores impulsores del crecimiento del mercado global de IA Causal?
P3: ¿Qué segmento tiene la mayor cuota de mercado global de IA Causal por categoría de oferta?
P4: ¿Cuáles son las tecnologías emergentes y las tendencias en el mercado global de IA Causal?
P5: ¿Qué región dominará el mercado global de IA Causal?
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