Объем и прогноз рынка мультимодальных ИИ-решений по компонентам (программное обеспечение, услуги), модальности данных, конечному использованию и размеру предприятия — тенденции роста, ключевые игроки, региональный анализ на 2026–2035 гг.

Драйверы и проблемы роста рынка мультимодального ИИ:

Драйверы роста

• Растущая потребность в решениях, адаптированных к конкретным отраслям: по мере развития технологий ИИ растёт спрос на специализированное программное обеспечение и решения для решения конкретных отраслевых задач. Например, мультимодальный ИИ может произвести революцию в уходе за пациентами и медицинских исследованиях, анализируя медицинские снимки, текстовые истории болезни пациентов и даже аудиозаписи разговоров врача и пациента для получения полной диагностической информации. Например, в августе 2024 года компания Fractal объявила о запуске vaidya.ai — мультимодальной медицинской платформы, предназначенной для предоставления бесплатной и удобной помощи пациентам.
  
• Растущий спрос в автомобильной промышленности: мультимодальный ИИ используется в автомобильной промышленности для разработки усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS), которые объединяют текстовые данные с датчиков, аудиоданные автомобильных голосовых помощников и визуальные данные с камер для повышения безопасности дорожного движения и качества вождения. Эта отраслевая стратегия открывает путь к новой волне инноваций, в которой персонализированные мультимодальные решения на основе ИИ используются для решения конкретных задач и решения проблем, с которыми сталкивается каждый бизнес.
  
  Несколько автомобильных компаний используют мультимодальный ИИ для оптимизации своих процессов и задач. Например, BMW Group недавно запустила революционную инициативу, используя GenAI для оптимизации закупок и улучшения взаимодействия с поставщиками. Компания планирует сотрудничать с AWS, BCG Platinion и BCG X для обеспечения масштабируемой и надежной интеграции GenAI.
  
• Использование генеративных подходов ИИ для ускорения создания мультимодальных экосистем

Что касается искусственного интеллекта, генеративный ИИ можно сравнить с творческой мощью этой области, способной генерировать текст, изображения и даже полноценные видео. Он может генерировать информацию, представляющую собой сочетание различных форм данных. Например, он может синтезировать реалистичные изображения из текстовых описаний, создавать подробные пояснения к фотографиям или даже создавать фильмы с глубоким пониманием предмета. Пересечение мультимодального ИИ и генеративного ИИ происходит в этом слиянии форм данных.

Например, при создании контента мультимодальная система искусственного интеллекта, работающая на основе генеративного ИИ, может автоматически создавать маркетинговые материалы, включающие текст, графику и видео, чтобы обеспечить более увлекательный и персонализированный пользовательский опыт. Она может создавать увлекательный и повышающий усвоение интерактивный учебный контент, адаптируемый к уникальному стилю обучения каждого учащегося. Кроме того, она может автоматизировать создание мультимедийных презентаций, повышая их эффективность и образовательную ценность.

Проблемы

• Потенциальная предвзятость в мультимодальных моделях: Подобно своим унимодальным аналогам, мультимодальные модели ИИ подвержены предвзятости, обусловленной обучающим набором данных. Обучающие наборы данных, включающие текст, фотографии, видео и другие медиафайлы, могут непреднамеренно выявлять предрассудки, присущие обществу или культуре, присутствующие в источниках данных. Эти предвзятости могут принимать различные формы. Например, в распознавании изображений они могут быть расовыми или гендерными, а в задачах, связанных с обработкой естественного языка, – лингвистическими и контекстными. Эти предвзятости неизбежно наследуются и закрепляются мультимодальными моделями ИИ при обучении на таких данных, что может привести к несправедливым или ошибочным результатам при прогнозировании или принятии решений.
  
• Ограничения на переносимость: Ограниченная переносимость указывает на ключевое ограничение гибкости и адаптивности этих систем ИИ. Мультимодальные модели ИИ, обученные на одном типе данных, могут не адаптироваться или работать неэффективно при столкновении с новым типом данных, подобно тому, как дирижёр, обученный классической музыке, может столкнуться с трудностями при аранжировке джазового оркестра. Это ограничение на переносимость подчёркивает необходимость осторожности, особенно при использовании этих моделей в динамичных и разнообразных условиях реального мира.
  
  Сложность заключается в том, что информация, полученная в ходе обучения, неразрывно связана с конкретными модальностями, закономерностями и особенностями этого обучающего набора данных. При столкновении с новыми или необычными типами данных, например, при переходе от письменных данных к визуальным или от организованных данных к неорганизованным, эти модели часто сталкиваются с трудностями в построении точных прогнозов или получении значимых результатов.