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세계의 AI 수명주기 소프트웨어 시장 점유율(2022년) : 거버넌스 및 MLOps에 주목

Worldwide AI Life-Cycle Software Market Shares, 2022: A Focus on Governance and MLOps

발행일: | 리서치사: IDC | 페이지 정보: 영문 15 Pages | 배송안내 : 즉시배송


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이 보고서는 2022년에 대한 공급업체별 전 세계 인공지능(AI) 수명주기 소프트웨어 매출을 세분화하여 보여줍니다. IDC의 AI 및 자동화 소프트웨어 연구 담당 리서치 디렉터인 Kathy Lange는 "2022년에 엔터프라이즈 조직은 더 많은 모델을 생산에 투입하여 AI 투자의 이점을 얻으려고 노력하면서 MLOps에 더욱 집중했습니다. AI 수명주기 내에서 자동화를 강화하여 수동 핸드오프를 줄이고 기술 세트 간의 협업을 강화하는 것이 모델 속도를 높이는 데 매우 중요할 것입니다. 기술과 함께 신뢰는 AI 도입을 가로막는 가장 중요한 장벽 중 하나입니다. MLOps 방법론은 데이터 및 모델 결과의 투명성과 설명 가능성을 높여 AI/ML 기반 애플리케이션에 대한 신뢰를 높일 수 있는 솔루션을 제공합니다."라고 말했습니다.

IDC 시장 점유율 도표

주요 요약

기술 공급업체에 대한 어드바이스

  • 데이터 과학자가 아닌 사람도 머신
  • 러닝 작업을 수행할 수 있도록 지원
  • 데이터 중심 프로세스에 집중
  • 합성 데이터 통합
  • 신뢰할 수 있는 AI 기능 강화
  • 머신러닝 운영 및 거버넌스 강화
  • 제너레이티브 AI로 기능 강화

시장 점유율

올해 가장 활약한 기업

시장 상황

  • AI 인재 부족
  • 데이터 중심 초점
  • 신뢰할 수 있는 AI
  • 머신러닝 운영 및 거버넌스
  • AI/ML 에코시스템
  • 오픈 소스 도구 및 프레임워크
  • 중요한 시장 개발

조사 방법

시장의 정의

  • 인공지능(AI) 수명주기 소프트웨어
    • 데이터 라벨링 소프트웨어
    • 인공지능(AI)빌 드 소프트웨어
    • MLOps 소프트웨어
    • 신뢰할 수 있는 AI 소프트웨어

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LSH 23.07.24

This IDC study presents a view of worldwide artificial intelligence (AI) life-cycle software revenue broken down by vendor for the historical year 2022."Enterprise organizations focused more diligently on MLOps in 2022, attempting to reap the benefits of their AI investments by putting more models into production," says Kathy Lange, research director, AI and Automation Software research at IDC. "Greater automation within the AI life cycle to reduce manual handoffs and increase collaboration across skill sets will be critical to increasing model velocity. Along with technology, trust is among the most significant barriers to AI adoption. MLOps methodologies provide a solution for the growing need for greater transparency and explainability of data and model results to promote confidence in AI/ML-based applications."

IDC Market Share Figure

Executive Summary

Advice for Technology Suppliers

  • Enable Non-Data Scientists to Perform Machine Learning Tasks
  • Focus on Data-Centric Processes
  • Incorporate Synthetic Data
  • Enhance Trustworthy AI Features
  • Strengthen Machine Learning Operations and Governance
  • Augment Capabilities with Generative AI

Market Share

Who Shaped the Year

Market Context

  • Lack of AI Talent
  • Data-Centric Focus
  • Trustworthy AI
  • Machine Learning Operations and Governance
  • AI/ML Ecosystems
  • Open Source Tools and Frameworks
  • Significant Market Developments

Methodology

Market Definition

  • AI Life-Cycle Software
    • Data Labeling Software
    • AI Build Software
    • MLOps Software
    • Trustworthy AI Software

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