Tamaño y participación del mercado de computación cognitiva, por tecnología (procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático, razonamiento automatizado, recuperación de información); Solicitud; Despliegue: análisis FODA, conocimientos estratégicos competitivos, tendencias regionales 2025-2037

Sector de la informática cognitiva: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Facilitadores clave, incluidas las actualizaciones de IP y la caída de los precios de los sensores: los expertos de NARA estiman que en 2025 habrá 75,44 mil millones de dispositivos conectados a Internet en todo el mundo y más del 30 % de todos los datos replicados o capturados se crearán en tiempo real. En primer lugar, la revolucionar el protocolo de Internet (IP) ha dado lugar a perspectivas con visión de futuro sobre la integración de la computación cognitiva en todas las industrias. Normalmente, las direcciones IP utilizan un protocolo de 32 bits, pero las estimaciones antes mencionadas han demostrado que el número total de dispositivos eventualmente superaría la capacidad del protocolo de proporcionar 4.300 millones de direcciones únicas. Se prevé que la ratificación de la versión 6 del protocolo de Internet (IPv6) será suficiente para frenar el crecimiento exponencial de los dispositivos IoT.
  
  Los fabricantes están adaptando dispositivos con sensores inteligentes de IoT para recopilar datos completos en tiempo real y transmitirlos al desarrollo de soluciones ERP.  A medida que más fabricantes se esfuerzan por hacer que sus sistemas heredados sean más inteligentes, el tamaño del mercado de sensores y controladores ha crecido sustancialmente y alcanzó los 6.100 millones de dólares en 2020, según un estudio de Microsoft. En 2018 se registró una caída del 200 % en el precio de los sensores con respecto a 2004, con 0,44 USD por sensor. La disminución de los costes, junto con la facilidad de implementación, han impulsado la conectividad Wi-Fi desde 2019. Además, el precio de AWS IoT para los mensajes MQTT y HTTP es de aproximadamente 0,7 USD por millón de mensajes.
• Aparición de la computación de borde neuromórfica: Se prevé que surjan dos clases principales de sistemas de computación cognitiva durante el cronograma de pronóstico. Los primeros pueden realizar tareas sin intervención humana, incluidos vehículos autónomos y drones. El segundo permite a los médicos diagnosticar enfermedades y realizar cirugías. Ambas clases de IA evolutiva dependen principalmente de la computación neuromórfica. Mapea las capacidades funcionales humanas utilizando neuronas artificiales que mapean las características del cerebro humano.
  
  Los líderes tecnológicos actuales están en mejor posición para beneficiarse del surgimiento de la computación neuromórfica, dado el gran apetito de capital necesario para construir y mantener modelos complejos. El Proyecto Cerebro Humano de la UE apoyó el desarrollo de BrainScaleS y SpiNNaker para facilitar simulaciones de neurociencia a escala. La iniciativa patrocinada por la UE propuso un neuromórfico de picos digitales de aprendizaje en línea (ODIN), un procesador neuromórfico digital optimizado llamado también se ha propuesto para procesar modelos neuronales complejos. Loihi de Intel y TrueNorth de IBM son ejemplos de avances privados en el campo, mientras que los esfuerzos académicos incluyen DYNAP, IFAT, Neurogrid y BrainScales-2.
  
  Las computadoras y chips neuromórficos convencionales a gran escala están basados ​​en silicio y desarrollados con tecnología de semiconductores de óxido metálico. A pesar de esto, existe una importante investigación y desarrollo en el uso de nuevos materiales, como aislantes topológicos ferroeléctricos, de cambio de fase, no filamentosos e implementaciones neuromórficas de biomembranas dopadas con canales. Además, el creciente número de dispositivos conectados impulsados ​​por 5G e IoT ha fomentado las inversiones en esta área. En marzo del 2024, Innatera consiguió una inversión de 21,0 millones de dólares para acelerar su progreso en soluciones de computación cognitiva, abordar la creciente necesidad de soluciones informáticas sostenibles e impulsar la innovación en el campo de los semiconductores de IA.
• La informática cognitiva es cada vez más necesaria para que el análisis predictivo ahorre gastos operativos: el campo de la informática cognitiva ha experimentado un rápido crecimiento debido a los avances en la inteligencia artificial y la informática, y se espera que siga expandiéndose durante el tiempo previsto. El objetivo principal de la computación cognitiva es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones. La utilización de tecnologías de aprendizaje automático, como el análisis predictivo, es el enfoque ideal para ejecutar procesos corporativos fluidos.
  
  Muchos usuarios empresariales utilizan estas poderosas herramientas de análisis predictivo para realizar actividades comerciales de rutina, ya que son herramientas efectivas para producir resultados exactos. Se proyecta que el 30% de los procedimientos comerciales estarán automatizados a principios de 2030. Las soluciones de análisis predictivo también aumentan los ingresos al recomendar productos y servicios a ciertos clientes en función de datos anteriores. Estas estrategias están dando sus frutos al reducir los gastos administrativos de la corporación.

Desafíos

• Riesgos para la seguridad de los datos: las preocupaciones sobre la seguridad de los datos siguen siendo una barrera importante para el mercado de la informática cognitiva. Los proveedores de soluciones de computación cognitiva se encargan principalmente de la administración y supervisión de las bases de datos. Las bases de datos contienen datos financieros como direcciones, identificaciones con fotografía, información de tarjetas de débito o crédito y una variedad de datos confidenciales de los usuarios. Los ciberdelincuentes emplean diversas tácticas, como malware, denegación de servicio distribuido (DDoS), phishing y ataques de inyección SQL, en un intento de vulnerar las redes y obtener credenciales de usuario auténticas.
• Los elevados costes iniciales resultaron ser un factor inhibidor: el desarrollo de soluciones cognitivas requiere una inversión inicial sustancial para establecer una arquitectura e infraestructura de mantenimiento, lo que genera elevados gastos operativos. El proceso de configuración y operación es mucho más complicado y exige muchos recursos. En este proceso se utiliza una cantidad significativa de electricidad, componentes de red, centros de datos y otros recursos. Además, se prevé que las preocupaciones sobre las regulaciones gubernamentales y el cumplimiento ambiguo restringirían el crecimiento del negocio de la computación cognitiva. Debido a las PYMES' Debido a la falta de comprensión, se espera que el mercado se enfrente a varias dificultades.