Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del mercato delle piattaforme Machine Learning (ML), per tipologia (basato su cloud, locale), per applicazioni coperte (piccole e medie imprese (PMI), grandi imprese), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2033

Dimensioni del mercato delle piattaforme di machine learning (ML).

Il mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML) è stato valutato a 5.340,92 milioni di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 7.135,47 milioni di dollari nel 2025. Entro il 2033, si prevede che il mercato raggiungerà i 72.422,71 milioni di dollari, riflettendo un tasso di crescita del 33,6% durante il periodo di previsione dal 2025 al 2033.

Il mercato statunitense delle piattaforme di Machine Learning (ML) detiene una quota dominante, trainata da elevati tassi di adozione in settori come la sanità, la finanza e la tecnologia. La domanda è alimentata dai progressi nell’intelligenza artificiale e nelle soluzioni di cloud computing.

Il mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML) sta crescendo rapidamente, guidato dall’adozione diffusa di tecnologie di intelligenza artificiale. Nel 2024, il mercato era valutato a 35,32 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 47,99 miliardi di dollari nel 2025. Entro il 2032, si prevede che il mercato aumenterà in modo significativo, toccando i 309,68 miliardi di dollari. Questa crescita è guidata dalla crescente necessità di processi decisionali basati sui dati in tutti i settori, il che rende le piattaforme ML essenziali per le aziende che desiderano ottimizzare le operazioni e sfruttare i dati in modo più efficace.

Tendenze del mercato delle piattaforme di machine learning (ML).

Il mercato delle piattaforme ML è caratterizzato da tendenze notevoli sia nei tipi di distribuzione che nelle applicazioni. Le piattaforme ML basate su cloud dominano il mercato, rappresentando circa il 65% della quota di mercato grazie alla loro scalabilità, efficienza in termini di costi e facilità di accesso. Le soluzioni on-premise, tuttavia, rappresentano ancora circa il 35% del mercato, preferite dalle grandi aziende che richiedono un controllo rigoroso sulla sicurezza e sulle operazioni dei dati. Per quanto riguarda le applicazioni di mercato, le grandi imprese detengono la quota di maggioranza, pari a circa il 55%, poiché sfruttano il machine learning per l’analisi predittiva, l’ottimizzazione operativa e la segmentazione dei clienti. Le piccole e medie imprese (PMI) stanno rapidamente adottando le piattaforme ML, con un tasso di adozione in crescita di circa il 25% man mano che le soluzioni diventano più accessibili e convenienti. A livello regionale, il Nord America detiene una quota dominante di oltre il 40%, con contributi significativi dall’Europa e dalla regione Asia-Pacifico, dove la crescita sta accelerando a circa il 20% annuo.

Dinamiche di mercato delle piattaforme di machine learning (ML).

Il mercato delle piattaforme di Machine Learning è influenzato da diversi fattori chiave. Innanzitutto, la domanda di analisi dei dati è in aumento, con oltre il 60% delle aziende che utilizzano il machine learning per ottenere informazioni approfondite da grandi quantità di dati. La necessità di piattaforme avanzate per gestire e analizzare set di dati di grandi dimensioni sta diventando sempre più critica, soprattutto con la proliferazione di processi basati sui dati in tutti i settori. La disponibilità di risorse informatiche scalabili come l’infrastruttura cloud sta favorendo l’adozione del machine learning, stimolando la crescita, poiché le piattaforme cloud rappresentano circa il 65% della quota di mercato. Nonostante questi fattori, sfide come le preoccupazioni sulla privacy dei dati e la scarsità di professionisti qualificati per gestire i sistemi ML continuano a frenare un’adozione più ampia, contribuendo a circa il 20% delle limitazioni del mercato. Inoltre, l’integrazione del machine learning con le tecnologie emergenti come l’IoT e l’edge computing sta favorendo l’innovazione, creando nuove opportunità di crescita e spingendo il mercato in avanti a un ritmo rapido. Si prevede che questi sviluppi accelereranno l’evoluzione del mercato di circa il 15% nei prossimi anni.

AUTISTA

"La crescente domanda di prodotti farmaceutici"

La crescente domanda di prodotti farmaceutici è un driver significativo del mercato. Oltre il 60% della popolazione mondiale oggi fa affidamento sui prodotti farmaceutici, determinando la necessità di tecnologie di produzione avanzate. Le malattie croniche, come le malattie cardiache, il cancro e il diabete, che colpiscono oltre il 70% della popolazione globale, stanno spingendo ulteriormente l’adozione di piattaforme di machine learning nel settore farmaceutico per migliorare la scoperta di farmaci, i processi di produzione e gli studi clinici.

CONTENIMENTO

"Domanda di apparecchiature rinnovate"

La crescente domanda di apparecchiature ricondizionate pone un freno alla crescita del mercato. Molte aziende, soprattutto nei mercati emergenti, si rivolgono a macchinari rinnovati per ridurre i costi. Di conseguenza, questa tendenza ha portato a un rallentamento dei tassi di adozione di tecnologie nuove e avanzate, comprese le piattaforme di apprendimento automatico. L’elevato costo degli investimenti iniziali e le preoccupazioni sull’affidabilità a lungo termine delle apparecchiature ricondizionate spesso ostacolano la crescita di soluzioni più nuove e più efficienti in determinati settori.

OPPORTUNITÀ

"Crescita dei farmaci personalizzati"

Una significativa opportunità di espansione del mercato risiede nella crescita dei farmaci personalizzati. Con i progressi nella genomica e nella biotecnologia, oltre il 25% delle aziende farmaceutiche globali si sta concentrando su trattamenti personalizzati per migliorare i risultati dei pazienti. Le piattaforme di machine learning sono cruciali nell’analisi dei dati dei pazienti per sviluppare terapie su misura, una tendenza che dovrebbe aumentare in modo significativo nei prossimi anni, fornendo una sostanziale opportunità per un’ulteriore crescita del mercato.

SFIDA

"Aumento dei costi delle attrezzature farmaceutiche"

L’aumento dei costi e delle spese legati alle apparecchiature di produzione farmaceutica rappresenta una sfida fondamentale. Poiché i progressi tecnologici nelle piattaforme di apprendimento automatico continuano ad evolversi, il capitale richiesto per l’implementazione di tali sistemi è aumentato. Poiché oltre il 40% delle aziende farmaceutiche indica come ostacolo gli elevati costi di investimento iniziale, molte aziende più piccole hanno difficoltà ad adottare queste tecnologie avanzate, che possono limitare il loro vantaggio competitivo nel settore.

Analisi della segmentazione

Il mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML) può essere segmentato in base ai tipi di distribuzione e alle applicazioni. I tipi di distribuzione sono principalmente suddivisi in piattaforme basate su cloud e locali, ciascuna delle quali soddisfa le diverse esigenze e preferenze aziendali. D'altro canto, le applicazioni delle piattaforme ML variano in modo significativo tra le piccole e medie imprese (PMI) e le grandi imprese, poiché ciascun gruppo utilizza queste piattaforme per soddisfare specifici requisiti operativi e aziendali. Mentre le aziende continuano ad abbracciare l’intelligenza artificiale, questi segmenti stanno guidando l’evoluzione del mercato, con tendenze distinte che modellano l’adozione di ciascun tipo di piattaforma e le relative applicazioni in vari settori.

Per tipo

• Basato sul cloud: Le piattaforme ML basate su cloud dominano il mercato, rappresentando circa il 65% della quota totale. Queste piattaforme sono preferite per la loro scalabilità, flessibilità e convenienza, consentendo alle aziende di implementare modelli di machine learning senza investimenti significativi in ​​infrastrutture. Le piattaforme cloud sono particolarmente vantaggiose per le piccole e medie imprese (PMI) che richiedono soluzioni convenienti e scalabili per l'analisi dei dati, la modellazione predittiva e l'automazione. Le soluzioni basate sul cloud forniscono alle aziende un rapido accesso a strumenti ML all'avanguardia e un'ampia potenza di calcolo, consentendo loro di implementare applicazioni di intelligenza artificiale in vari settori, tra cui finanza, sanità ed e-commerce. Poiché l’adozione del cloud continua ad aumentare, si prevede che questo segmento manterrà una posizione di leadership nel mercato.

• In sede: Le piattaforme ML locali rappresentano circa il 35% della quota di mercato. Queste piattaforme sono preferite dalle grandi aziende con rigorosi requisiti di sicurezza dei dati e la necessità di un controllo totale sui propri modelli e dati di machine learning. Le soluzioni locali sono in genere più costose e richiedono molte risorse rispetto alle piattaforme basate su cloud, ma offrono migliori funzionalità di personalizzazione, privacy e conformità. Le grandi imprese, soprattutto in settori come quello bancario, governativo e sanitario, optano per piattaforme ML locali a causa di preoccupazioni normative e della necessità di elaborare internamente informazioni sensibili. Nonostante la crescente domanda di soluzioni basate su cloud, le implementazioni on-premise continuano a svolgere un ruolo fondamentale nei settori che danno priorità alla privacy e al controllo dei dati.

Per applicazione

• Piccole e Medie Imprese (PMI): Le piccole e medie imprese (PMI) stanno adottando sempre più piattaforme ML, con una quota di mercato in crescita di circa il 25%. Quando queste imprese cercano di ampliare le proprie operazioni, si rivolgono a piattaforme di machine learning basate su cloud per la loro efficienza in termini di costi e facilità di implementazione. Le PMI stanno sfruttando le piattaforme ML per migliorare l’efficienza operativa, migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare le strategie di marketing. Queste aziende utilizzano il machine learning per analisi predittive, automazione e supporto decisionale, fornendo loro un vantaggio competitivo in settori come vendita al dettaglio, produzione e logistica. Si prevede che l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle PMI continuerà a crescere man mano che aumenta l’accessibilità economica delle piattaforme ML basate su cloud.

• Grandi imprese: Le grandi imprese sono gli utenti dominanti delle piattaforme ML, detenendo circa il 55% della quota di mercato. Queste organizzazioni utilizzano piattaforme ML per un'ampia gamma di applicazioni, dall'analisi predittiva avanzata ai processi decisionali automatizzati in vari dipartimenti, tra cui finanza, risorse umane e gestione della catena di fornitura. Le grandi aziende in genere adottano piattaforme sia basate su cloud che on-premise, a seconda dei requisiti di sicurezza e conformità dei dati. La domanda di piattaforme ML tra le grandi imprese è guidata dalla necessità di ottimizzare le operazioni, migliorare le informazioni sui clienti e semplificare i processi aziendali. Queste organizzazioni spesso richiedono soluzioni robuste e scalabili in grado di gestire set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi di machine learning.

Prospettive regionali

La distribuzione regionale del mercato delle piattaforme ML mostra tendenze di crescita diversificate in varie aree. Il Nord America domina il mercato, detenendo oltre il 40% della quota globale, grazie a investimenti significativi nell’intelligenza artificiale e nell’analisi dei dati. Anche l’Europa detiene una quota sostanziale, con una crescente adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale in tutti i settori. La regione Asia-Pacifico sta assistendo a una rapida crescita, in particolare in paesi come Cina e India, che stanno intensificando le proprie iniziative di intelligenza artificiale. Nel frattempo, il Medio Oriente e l’Africa stanno emergendo come attori chiave grazie ai crescenti investimenti nell’intelligenza artificiale e nell’adozione della tecnologia in diversi settori, come quello energetico e finanziario.

America del Nord

Il Nord America detiene una posizione dominante nel mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML), rappresentando circa il 40% della quota di mercato globale. La regione ospita alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo, comprese quelle specializzate in soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Gli Stati Uniti, in particolare, hanno assistito a una rapida adozione delle tecnologie di apprendimento automatico in settori quali sanità, finanza e vendita al dettaglio. La crescente presenza dei principali fornitori di servizi cloud, nonché i progressi nell’analisi dei dati, contribuiscono alla leadership della regione nel mercato. Inoltre, la maggiore attenzione del governo alla ricerca sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico sta alimentando un’ulteriore crescita in Nord America.

Europa

L’Europa detiene circa il 25% della quota di mercato globale delle piattaforme ML, con paesi come Regno Unito, Germania e Francia che guidano l’adozione delle tecnologie di machine learning. Il mercato europeo è caratterizzato da grandi imprese e PMI che abbracciano l’intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni e innovare in settori come quello manifatturiero, finanziario e automobilistico. La domanda di piattaforme ML è guidata dalla necessità di rispettare gli standard normativi, migliorando allo stesso tempo i processi aziendali attraverso approfondimenti basati sui dati. L’Europa sta inoltre assistendo a un’impennata della ricerca e dello sviluppo dell’IA, con investimenti significativi da parte sia del settore pubblico che di quello privato volti a migliorare le capacità dell’IA in tutti i settori.

Asia-Pacifico

L’Asia-Pacifico sta emergendo come una delle regioni in più rapida crescita per il mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML), con paesi come Cina, India e Giappone che svolgono un ruolo chiave in questa espansione. La regione detiene circa il 20% della quota di mercato e la domanda di soluzioni di machine learning sta crescendo rapidamente in settori quali quello manifatturiero, sanitario e al dettaglio. I forti investimenti della Cina nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale stanno guidando la crescita, mentre il paese cerca di diventare un leader globale nelle tecnologie di intelligenza artificiale. Anche l’India, con la sua grande industria tecnologica e il crescente numero di startup tecnologiche, sta contribuendo in modo significativo alla crescita del mercato della regione.

Medio Oriente e Africa

La regione del Medio Oriente e dell’Africa rappresenta circa il 15% della quota di mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML), con una crescente adozione di tecnologie di intelligenza artificiale in settori come energia, finanza e governo. In Medio Oriente, paesi come gli Emirati Arabi Uniti e l’Arabia Saudita stanno facendo investimenti sostanziali nella trasformazione digitale e nell’intelligenza artificiale per migliorare le proprie infrastrutture e stimolare la crescita economica. In Africa, la crescita dell’ecosistema tecnologico, combinata con i crescenti sforzi di digitalizzazione in paesi come il Sud Africa e la Nigeria, sta contribuendo alla crescente domanda di soluzioni di machine learning. Si prevede che questa regione registrerà una crescita costante man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale aumenterà sia nei mercati consolidati che in quelli emergenti.

Attori chiave AZIENDE PROFILATE

• Palantir
• Matematica
• Alteryx
• SAS
• Databricks
• Software TIBCO
• Dataiku
• H2O.ai
• IBM
• Microsoft
• Google
• KNIME
• DataRobot
• RapidMiner
• Anaconda
• Domino
• Altair

Le migliori aziende con la quota più alta 

• IBM– Detiene circa il 18% della quota di mercato.
• Microsoft– Detiene circa il 16% della quota di mercato.

Analisi e opportunità di investimento

Il mercato delle piattaforme di Machine Learning (ML) presenta significative opportunità di investimento. Con la crescente adozione del cloud computing, oltre il 40% delle aziende si sta concentrando su soluzioni ML basate su cloud, creando vaste opportunità per i fornitori di servizi cloud. Le aziende del settore sanitario, ad esempio, stanno investendo molto in piattaforme ML per migliorare la medicina di precisione e la scoperta di farmaci, con investimenti nelle tecnologie di intelligenza artificiale che superano il 20% dei loro budget di ricerca e sviluppo. Inoltre, l’aumento delle iniziative di e-commerce e trasformazione digitale in tutti i settori ha portato a un aumento degli investimenti per soluzioni ML volte a migliorare la personalizzazione del cliente, l’analisi predittiva e i processi decisionali. I finanziamenti in capitale di rischio nelle startup ML sono aumentati di oltre il 35% solo nell’ultimo anno, evidenziando il crescente interesse per soluzioni ML innovative. Inoltre, la richiesta di automazione basata sull’intelligenza artificiale e di insight basati sui dati in settori come quello manifatturiero, automobilistico e finanziario ha portato a partenariati e collaborazioni strategiche tra i fornitori di piattaforme ML e i principali attori del settore. Poiché le aziende cercano di ottenere un vantaggio competitivo, si prevede che gli investimenti nelle piattaforme ML continueranno, concentrandosi sul miglioramento della scalabilità, della sicurezza dei dati e delle capacità di integrazione per un’adozione senza soluzione di continuità in vari settori.

Sviluppo di nuovi prodotti

Nel mercato delle piattaforme ML, lo sviluppo di nuovi prodotti è una strategia chiave per stare al passo con la concorrenza. Nel 2023, Microsoft ha lanciato una versione avanzata della sua piattaforma Azure Machine Learning, introducendo nuove funzionalità di machine learning automatizzato (AutoML) che consentono alle organizzazioni di distribuire modelli più velocemente e con meno competenze tecniche. Allo stesso modo, IBM ha implementato nuove funzionalità nel suo Watson Studio, migliorando i suoi strumenti di analisi dei dati e di analisi predittiva basati sull’intelligenza artificiale, che ora supportano più di 50 settori, tra cui sanità, finanza e vendita al dettaglio. Un altro sviluppo degno di nota è arrivato da H2O.ai, che ha lanciato H2O.ai Driverless AI 2023, uno strumento progettato per automatizzare l’intero flusso di lavoro della scienza dei dati, migliorando lo sviluppo e l’implementazione del modello per gli utenti non tecnici. Questi progressi mirano a ridurre la complessità dell’implementazione del machine learning e a fornire insight più rapidi dai big data. DataRobot ha introdotto funzionalità AutoML migliorate, consentendo alle aziende di integrare perfettamente modelli di machine learning nelle loro operazioni quotidiane. Questi sviluppi riflettono la crescente necessità di piattaforme ML facili da usare e scalabili in grado di fornire rapidamente informazioni fruibili, rendendo così la tecnologia ML più accessibile a una gamma più ampia di settori e aziende.

Sviluppi recenti

• Palantir Technologies ha introdotto l’aggiornamento della piattaforma Foundry, incorporando funzionalità ML avanzate per aiutare le organizzazioni ad automatizzare i processi decisionali basati sui dati.
• Microsoft ha presentato un nuovo modello di intelligenza artificiale per le applicazioni sanitarie attraverso la sua piattaforma Azure AI, consentendo previsioni più accurate e migliorando le capacità diagnostiche per gli operatori sanitari.
• DataRobot, nel 2024, ha ampliato le funzionalità della sua piattaforma integrando gli strumenti AutoML, che hanno ottenuto l'adozione nella finanza e nella vendita al dettaglio per l'analisi predittiva e le informazioni sui clienti.
• Google Cloud ha lanciato una soluzione basata sul machine learning per l'elaborazione dei dati in tempo reale, offrendo una suite completa di strumenti di analisi e apprendimento automatico progettati per ottimizzare le operazioni nella produzione e nella logistica.
• La versione 2024 di Watson X da parte di IBM ha consentito alle aziende di scalare le proprie soluzioni di intelligenza artificiale e di implementare modelli di analisi predittiva in tempo reale in vari settori, tra cui quello automobilistico e delle telecomunicazioni.

Copertura del rapporto 

Il rapporto sul mercato delle piattaforme di machine learning (ML) fornisce un’analisi completa, che copre tendenze chiave, strategie competitive e opportunità di crescita. Approfondisce la segmentazione del mercato per tipologie, comprese le piattaforme basate su cloud e locali, con approfondimenti sui tassi di adozione, funzionalità e casi d'uso. Il rapporto esplora le applicazioni nelle piccole e medie imprese (PMI) e nelle grandi imprese, descrivendo in dettaglio come ciascun settore sta sfruttando il machine learning per migliorare l’efficienza, la personalizzazione del cliente e il processo decisionale. Gli approfondimenti regionali coprono il Nord America, l’Europa, l’Asia-Pacifico, il Medio Oriente e l’Africa, fornendo un’analisi granulare della penetrazione del mercato, dei fattori trainanti della domanda e delle prospettive di crescita regionale. Inoltre, il rapporto evidenzia le tendenze emergenti nello sviluppo dei prodotti, come i progressi nell’integrazione di AutoML e AI, nonché sfide come la sicurezza dei dati e preoccupazioni etiche nell’implementazione dell’IA. Attraverso questa analisi dettagliata, il rapporto offre una chiara comprensione degli attori chiave del mercato, delle recenti innovazioni tecnologiche e del panorama degli investimenti che sta plasmando il futuro delle piattaforme ML.