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La IA en el mercado de ciberseguridad alcanzará 8.800 millones en 2019

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inteligencia artificial IA

El número limitado de profesionales de ciberseguridad y de inteligencia artificial, y la falta de interoperabilidad con los sistemas de información existentes plantean grandes desafíos para la IA en el mercado de la ciberseguridad. Se prevé que el mercado crecerá un 23,3% anual hasta 2026.

De acuerdo con el informe "Inteligencia artificial en el mercado de la ciberseguridad: pronóstico global hasta 2026", publicado por MarketsandMarkets, se espera que el mercado de inteligencia artificial (IA) en ciberseguridad alcanzará los 38.200 millones de dólares en 2026, desde los 8.800 millones previstos para 2019, lo que representa un crecimiento medio anual del 23,3%.

Los principales impulsores del crecimiento del mercado son la creciente adopción de IoT y el incremento del número de dispositivos conectados, el aumento de los casos de ciberamenazas, las crecientes preocupaciones en torno a la protección de datos, y el aumento de las vulnerabilidades de las redes WiFi a las amenazas de seguridad. Además, las oportunidades subyacentes para la inteligencia artificial en el mercado de la ciberseguridad incluyen la creciente necesidad de soluciones de seguridad basadas en la nube entre las pymes, y un mayor uso de los medios sociales en las funciones empresariales.

Las restricciones principales para el mercado son la incapacidad de la IA para detener las amenazas avanzadas y de día cero, y el aumento de las ciberamenazas internas. El número limitado de profesionales de ciberseguridad y de inteligencia artificial, y la falta de interoperabilidad con los sistemas de información existentes plantean grandes desafíos para la IA en el mercado de la ciberseguridad.

De todos los tipos de usuarios finales, los de automoción y transporte son los que tienen el mayor tamaño de mercado de la IA en el mercado de ciberseguridad durante el período de pronóstico. En la industria de automoción, Big Data plantea un problema importante, debido al hecho de que los automóviles conectados se convierten en un dispositivo más que en un producto puramente físico, que se sincroniza y actualiza constantemente, lo que produce enormes cantidades de datos. La combinación del aprendizaje automático con el análisis de Big Data presenta una oportunidad para dar sentido a los enormes volúmenes de valiosos datos recopilados procedentes de vehículos, servidores y servicios de movilidad inteligente. Usando el aprendizaje automático, los patrones de comportamiento "normal" pueden servir como líneas de base para identificar anomalías de ciberamenazas y comportamientos irregulares de vehículos y conductores.

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