{"id":359542,"date":"2026-10-27T19:34:19","date_gmt":"2026-10-27T12:34:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/?p=359542"},"modified":"2026-10-29T10:10:14","modified_gmt":"2026-10-29T03:10:14","slug":"ai-ml-%e0%b8%aa%e0%b8%b9%e0%b9%88%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a5%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b8%ad%e0%b8%a5%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/ai-ml-%e0%b8%aa%e0%b8%b9%e0%b9%88%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a5%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b8%ad%e0%b8%a5%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a3\/","title":{"rendered":"AI\/ML \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e14\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e1b\u0e35 2030 \u2014 \u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e07 62% \u0e40\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e41\u0e1b\u0e0b\u0e34\u0e1f\u0e34\u0e01\u0e1e\u0e38\u0e48\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04"},"content":{"rendered":"

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\nThe Business Research Company (TBRC) \u0e40\u0e1c\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14 AI \u0e41\u0e25\u0e30 Machine Learning (ML) \u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e04\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u2014\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e15\u0e30 $1,015 \u0e1e\u0e31\u0e19\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e14\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2030 \u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e35 (CAGR) \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 26% \u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21 AI \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e25\u0e14\u0e41\u0e23\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e14\u0e17\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19
\n\u0e08\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49
\n– \u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e20\u0e32\u0e04: \u0e40\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e41\u0e1b\u0e0b\u0e34\u0e1f\u0e34\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2030 \u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e32 $359B (\u0e08\u0e32\u0e01 $112B \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2025) \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e10\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e40\u0e14\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48 $284B
\n– \u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14: \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u201c\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u201d \u0e08\u0e30\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 62% \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e32\u0e27 $632B \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2030 \u0e19\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22 BI \u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23, NLP \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e35\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23
\n– \u0e41\u0e23\u0e07\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01:
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\n \u2022 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 AI\/ML \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 \u0e04\u0e49\u0e32\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15 \u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e17\u0e23\u0e04\u0e21\u0e19\u0e32\u0e04\u0e21
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\n– \u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e1b\u0e35 2030: \u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19 $692B \u0e42\u0e14\u0e22 MLOps, \u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e42\u0e1f\u0e25\u0e27\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07 AI \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30 managed analytics \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e43\u0e08
\n– \u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19: \u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07\u201410 \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 ~8% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e35 2025 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e19\u0e33\u0e04\u0e37\u0e2d Microsoft (3%) \u0e15\u0e32\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Google\/IBM\/Salesforce\/NVIDIA\/Amazon (\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30 ~1%) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01
\n\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14: \u0e40\u0e21\u0e29\u0e32\u0e22\u0e19 2024 AWS \u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21 Amazon Bedrock \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Custom Model Import, \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30 Guardrails \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 AI \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e32\u0e20\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e25 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 foundation model \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e22\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19
\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14:
\n– \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 data products: \u0e40\u0e19\u0e49\u0e19 real-time insights, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25, \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e22\u0e19\u0e4c
\n– \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a: \u0e1d\u0e31\u0e07 guardrails \u0e41\u0e25\u0e30 governance \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e35\u0e1e\u0e25\u0e2d\u0e22
\n– \u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19 cloud-based, low-code\/no-code \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 MLOps \u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01
\n\u0e20\u0e32\u0e04\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 BFSI, \u0e04\u0e49\u0e32\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e01\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15, \u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e17\u0e23\u0e04\u0e21\u0e19\u0e32\u0e04\u0e21\u2014\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 fraud detection, customer analytics, supply chain optimization \u0e41\u0e25\u0e30 intelligent automation
\n\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19 \u201cArtificial Intelligence & Machine Learning in Business Global Market Report 2026 \u2013 Market Size, Trends, And Forecast 2026\u20132035\u201d \u0e08\u0e32\u0e01 TBRC \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e32\u0e23\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e46 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49
\n\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32: The Business Research Company (TBRC) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e28\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 EINPresswire, 26 \u0e15\u0e38\u0e25\u0e32\u0e04\u0e21 2026 <\/p>\n

Decoding the AI & ML business market 2026\u20132035: $1,015B by 2030 at 26% CAGR, APAC and the US drive growth, and how this lowers learning barriers for data teams
\nThe Business Research Company\u2019s latest market brief signals a structural shift: AI and machine learning in business are on track to exceed $1,015 billion by 2030 with a 26% CAGR. Adoption is accelerating as ready-to-deploy AI platforms, cloud delivery, and data-first operating models compress time-to-value and reduce technical friction.
\nWhat tech teams should note:
\n– Regions: Asia-Pacific is projected to be the largest region at $359B by 2030 (up from $112B in 2025), while the USA remains the largest single-country market at $284B.
\n– Components: \u201cSolutions\u201d will dominate with 62% share ($632B) by 2030\u2014driven by predictive analytics, process optimization, NLP, and computer vision that lift operational outcomes.
\n– Core growth drivers:
\n \u2022 AI-enabled, low-code\/no-code tools lower the skills and deployment barrier
\n \u2022 Deepening AI\/ML integration across healthcare, BFSI, retail, manufacturing, logistics, and telecom
\n \u2022 Data volume explosion demanding statistical inference, forecasting, and advanced automation
\n– 2030 opportunities: Solutions + services surpass $692B; MLOps, intelligent workflows, integrated AI customization, and managed analytics lead the way.
\n– Competitive landscape: Highly fragmented\u2014top 10 capture ~8% of 2025 revenue. Microsoft leads (3%), followed by Google\/IBM\/Salesforce\/NVIDIA\/Amazon (~1% each) and a long tail of specialists.
\nA telling enterprise-technology example: In April 2024, AWS expanded Amazon Bedrock with Custom Model Import, Model Evaluation, and Guardrails for responsible AI\u2014enabling proprietary model integration, optimal foundation model selection, and enforceable governance for scale, security, and efficiency.
\nActionable implications for practitioners:
\n– Build data products that prioritize real-time insights, model accuracy, privacy, and compliance.
\n– Scale responsibly by embedding guardrails and governance from model design through deployment.
\n– Lower learning barriers across teams by leveraging cloud-native, low-code\/no-code, and MLOps-enabled platforms\u2014so both students and professionals can pilot, adopt, and scale without heavy infra or deep ML specialism.
\nEnd-user demand spans BFSI, retail\/manufacturing, healthcare, and telecom\u2014fueling use cases from fraud detection and customer analytics to supply chain optimization and intelligent automation.
\nSource: The Business Research Company (TBRC) \u201cArtificial Intelligence & Machine Learning in Business Global Market Report 2026 \u2013 Market Size, Trends, And Forecast 2026\u20132035,\u201d published via EINPresswire, October 26, 2026. <\/p>\n

\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32:<\/b> https:\/\/natlawreview.com\/press-releases\/artificial-intelligence-machine-learning-business-market-analysis-report<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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