Mercado de aprendizaje automático

Tamaño del mercado de aprendizaje automático

El tamaño del mercado mundial de aprendizaje automático se valoró en USD 26.06 mil millones en 2023 y se prevé que crecerá de USD 35.44 mil millones en 2024 a USD 328.89 mil millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual de 37.47% durante el período de pronóstico. Los avances en la computación en la nube y la proliferación de big data están fomentando el crecimiento del mercado.

En el alcance del trabajo, el informe incluye servicios ofrecidos por compañías como Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.AI, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS Institute Inc., SAP SE y otros.

La aparición de soluciones de ciberseguridad con IA representa una oportunidad significativa para el desarrollo del mercado de aprendizaje automático. A medida que las amenazas cibernéticas se vuelven más sofisticadas, las medidas de seguridad tradicionales se están volviendo cada vez más inadecuadas.

La IA tiene el potencial de revolucionar la ciberseguridad al permitir el desarrollo de soluciones avanzadas que puedan predecir, detectar y responder a las amenazas en tiempo real. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías indicativas de actividad maliciosa, mejorando así la capacidad de prevenir los ataques antes de que ocurran.

• En septiembre de 2024, Tata Consultancy Services amplió su asociación con Google Cloud para introducir dos nuevas soluciones de ciberseguridad destinadas a mejorar la resiliencia cibernética empresarial. Esta colaboración aprovecha la IA, el aprendizaje automático y la automatización para monitorear continuamente los riesgos, identificar desviaciones y recomendar acciones correctivas, empoderar a las empresas con innovaciones avanzadas de seguridad cibernética centrada en el dominio.

Además, los sistemas impulsados ​​por IA pueden adaptarse a las nuevas amenazas al aprender continuamente de incidentes pasados, lo que las hace más efectivas con el tiempo. Esta capacidad es particularmente valiosa para defenderse de ataques de día cero y otras amenazas emergentes que los sistemas de seguridad tradicionales aún no han identificado.

La creciente dependencia de la ciberseguridad impulsada por la IA en todas las industrias, incluidas las finanzas y la atención médica, para proteger los datos confidenciales y garantizar la continuidad del negocio presenta oportunidades significativas para el progreso del mercado. Además, se anticipa la creciente demanda de medidas de seguridad cibernética robusta para aumentar el desarrollo y el despliegue de soluciones con IA.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Implica el uso de algoritmos para analizar datos, reconocer patrones y tomar predicciones o decisiones basadas en esa información. Se puede implementar de varias maneras en empresas e industrias.

En empresas, el aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar los procesos de toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y personalizar las interacciones del cliente.Por ejemplo, en marketing, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el comportamiento del cliente para predecir futuras compras y adaptar las estrategias de marketing en consecuencia.

En industrias como la atención médica, las finanzas y la fabricación, el aprendizaje automático se puede implementar para optimizar las operaciones, predecir las fallas de los equipos y mejorar los resultados de los pacientes a través de análisis predictivos. La implementación del aprendizaje automático en estos sectores puede dar como resultado una mayor eficiencia, ahorros de costos y la capacidad de innovar a un ritmo más rápido.

Además, aumenta la disponibilidad de datos, los modelos de aprendizaje automático se pueden refinar continuamente para mejorar su precisión y efectividad. La versatilidad y el potencial del aprendizaje automático lo convierten en un componente crítico en la transformación digital de empresas e industrias en todo el mundo.

Revisión del analista

El mercado de aprendizaje automático está experimentando un crecimiento robusto, principalmente debido a los avances tecnológicos, la proliferación de datos y el aumento de la demanda en varias industrias. Los actores clave del mercado se están posicionando estratégicamente para capitalizar estas tendencias mediante el fomento de la innovación, la formación de asociaciones y el aumento de las inversiones en investigación y desarrollo.

Las empresas se centran en desarrollar plataformas de aprendizaje automático escalable que satisfagan las diversas necesidades de diferentes industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación. Estas plataformas ofrecen soluciones de extremo a extremo que simplifican la implementación de modelos de aprendizaje automático, haciéndolas accesibles para empresas con diferentes niveles de experiencia.

Además, la importancia de los servicios de aprendizaje automático basados ​​en la nube está creciendo, ya que permiten a las empresas aprovechar los sólidos recursos informáticos sin importantes inversiones de infraestructura inicial.

• Por ejemplo, en septiembre de 2023, Merck anunció colaboraciones estratégicas con Benevolentai y Exscientia, ambas con sede en el Reino Unido, para utilizar tecnologías de diseño y descubrimiento de medicamentos impulsados ​​por la IA. Estas asociaciones tienen como objetivo producir nuevos candidatos a medicamentos con el primer potencial de clase y mejor en la clase en oncología, neurología e inmunología, avanzando la investigación y el desarrollo de Merck en estas áreas terapéuticas críticas.

El crecimiento del mercado de aprendizaje automático está respaldado por la creciente integración del aprendizaje automático con otras tecnologías emergentes como la computación de borde, el Internet de las cosas (IoT) ycadena de bloques. Esta integración crea nuevas oportunidades de innovación y expansión, particularmente en áreas como sistemas autónomos, ciudades inteligentes y medicina personalizada.

Sin embargo, para mantener su ventaja competitiva, las empresas deben abordar la privacidad de los datos, la IA ética y la brecha de habilidades en la fuerza laboral. Asegurar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos y el desarrollo de modelos de IA explicables en los que los usuarios pueden confiar en las consideraciones críticas.

Además, las empresas deben invertir en elevar su fuerza laboral y construir una tubería de talento para satisfacer la creciente demanda de experiencia en el aprendizaje automático. A medida que el mercado evoluciona, es esencial que los actores clave naveguen estos desafíos al tiempo que estimulan el crecimiento y fomentan la innovación en el panorama del aprendizaje automático.

Factores de crecimiento del mercado de aprendizaje automático

Los avances en la computación en la nube son compatibles con el principal impulsor del mercado de aprendizaje automático. La disponibilidad de recursos informáticos escalables y bajo demanda a través de plataformas en la nube es eliminar las barreras asociadas con los altos costos y la complejidad técnica de la implementación de modelos de aprendizaje automático.

Los servicios de computación en la nube proporcionan la infraestructura necesaria, incluidas poderosas GPU y grandes capacidades de almacenamiento, para manejar los grandes conjuntos de datos y el procesamiento intensivo requeridos para las tareas de aprendizaje automático.

Además, estas plataformas ofrecen modelos y herramientas de aprendizaje automático preconstruido, que agilizan el proceso de desarrollo e implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. Esta accesibilidad permite a las empresas de todos los tamaños utilizar el aprendizaje automático sin inversiones significativas en hardware físico o experiencia especializada.

• En enero de 2023, IBM e Intel fortalecieron su asociación al lanzar los procesadores Intel Xeon de cuarta generación en IBM Cloud Bare Metal y servidores virtuales. Estos procesadores están optimizados para un alto rendimiento en IA, aprendizaje automático, análisis, nubes y más, lo que permite a las empresas maximizar la eficiencia y la escalabilidad.

Además, los servicios de aprendizaje automático basados ​​en la nube permiten una rápida experimentación e iteración, esencial para refinar modelos y mejorar la precisión. Las empresas están utilizando estos avances para escalar rápidamente sus esfuerzos de aprendizaje automático, satisfacer las demandas del mercado y obtener una ventaja competitiva.

La integración del aprendizaje automático con la computación en la nube está fomentando la innovación al facilitar la colaboración global y el intercambio de recursos entre los desarrolladores, que acelera el desarrollo de nuevas aplicaciones y soluciones. A medida que avanza la computación en la nube, es probable que aumente la adopción generalizada y el éxito del aprendizaje automático, ofreciendo a las empresas nuevas oportunidades y transformando sus operaciones.

La brecha de habilidades en la experiencia en el aprendizaje automático está planteando un desafío importante para las organizaciones que buscan implementar y escalar sus iniciativas de aprendizaje automático. A medida que aumenta la demanda de capacidades de aprendizaje automático, existe una escasez de profesionales con las habilidades necesarias para desarrollar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva. Esta brecha está llevando a retrasos en los plazos del proyecto, mayores costos y oportunidades perdidas para la innovación.

Las empresas enfrentan dificultades para reclutar científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y otros roles especializados cruciales para el aprendizaje automático. La complejidad y la rápida evolución del aprendizaje automático están exacerbando este desafío, lo que requiere que los profesionales experimentados se aceleren continuamente para mantenerse actualizado con nuevos desarrollos.

Para mitigar este desafío, las organizaciones están invirtiendo en programas de capacitación y desarrollo para mejorar su fuerza laboral existente, equipando a los empleados con el conocimiento y las herramientas actuales de aprendizaje automático.

• Por ejemplo, en septiembre de 2023, IBM se comprometió a capacitar a dos millones de estudiantes en IA para 2026, con un enfoque en las comunidades subrepresentadas. Este compromiso incluye la expansión de las colaboraciones de educación global de IA con universidades, lanzar nuevos cursos generativos de IA a través de IBM Skills Construye y asociarse para ofrecer capacitación de IA para estudiantes de adultos, mejorando así el acceso a la educación de IA y los roles técnicos en demanda.

Se están estableciendo asociaciones con instituciones académicas y plataformas de aprendizaje en línea para crear programas educativos personalizados que aborden las necesidades específicas de la industria.

Además, algunas compañías están aprovechando las herramientas automatizadas de aprendizaje automático (AUTOML) que simplifican el proceso de construcción del modelo, reduciendo así la dependencia de una experiencia altamente especializada. Se espera que la brecha de habilidades permita a las organizaciones aprovechar el aprendizaje automático de manera efectiva, fomentando la innovación y manteniendo su ventaja competitiva en el mercado.

Tendencias del mercado de aprendizaje automático

La integración de la computación de borde está surgiendo como una tendencia notable que revoluciona el mercado de aprendizaje automático. La computación de borde implica el procesamiento de datos más cercanos a la fuente, como dispositivos IoT o servidores locales, en lugar de depender de las infraestructuras de nubes centralizadas.

La integración del aprendizaje automático en el borde permite a las organizaciones realizar análisis y toma de decisiones en tiempo real, que son cruciales para abordar las limitaciones de latencia y ancho de banda. Esta tendencia es particularmente relevante en la fabricación, la atención médica y los vehículos autónomos, donde las ideas y acciones inmediatas son esenciales para optimizar las operaciones, mejorar la seguridad y mejorar los resultados.

• Por ejemplo, en abril de 2024, Dell Technologies amplió su ecosistema de socios de Edge al colaborar con Hyundai Autoever e Intel para mejorar la capacidad de los fabricantes para aprovechar los datos de borde utilizando AI. Esta asociación integra las soluciones de Hyundai Autoever con el diseño validado de Dell para la Fabricación Edge, proporcionando monitoreo en tiempo real, detección de anomalías y mantenimiento predictivo para fomentar optimizaciones impulsadas por la IA en los pisos de fábrica.

Además, la implementación del aprendizaje automático en el borde permite soluciones más eficientes y escalables mediante el procesamiento de datos localmente, reduciendo así la necesidad de una comunicación constante con los servidores en la nube. Esto disminuye la latencia y mejora la privacidad de los datos, ya que la información confidencial se puede analizar en el sitio sin transmitirse a través de la red.

Además, los modelos de aprendizaje automático basados ​​en borde se están refinando y actualizando continuamente, asegurando que sean adaptables a las condiciones cambiantes y las amenazas en evolución. Sin embargo, la proliferación de dispositivos IoT y sistemas inteligentes subraya la importancia de integrar el aprendizaje automático con la computación de borde. Es probable que esta integración sea crucial para permitir operaciones inteligentes y autónomas, fomentar la innovación y mejorar las capacidades de los sistemas conectados.

Análisis de segmentación

El mercado global se ha segmentado en función de la implementación, el tamaño de la empresa, el vertical y la geografía.

Por despliegue

Basado en la implementación, el mercado ha sido bifurcado en la nube y en las instalaciones. El segmento basado en la nube capturó la mayor cuota de mercado de aprendizaje automático de 69.01% en 2023, en gran medida atribuido a la adopción generalizada de los servicios de computación en la nube en varias industrias. Este crecimiento se ve impulsado aún más por la flexibilidad, la escalabilidad y la rentabilidad de las plataformas en la nube.

Las organizaciones están migrando cada vez más sus datos y aplicaciones a la nube, lo que les permite aprovechar la vasta potencia computacional y la capacidad de almacenamiento requerida para implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. Este dominio es más respaldado por la creciente tendencia detransformación digital, donde las empresas priorizan la infraestructura en la nube para mejorar la agilidad e innovación operativa.

Además, las plataformas en la nube están proporcionando a las empresas acceso a herramientas y marcos de aprendizaje automático avanzados, que están racionalizando el desarrollo y la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. La capacidad de escalar recursos a pedido es permitir a las organizaciones manejar cargas de trabajo fluctuantes y grandes conjuntos de datos sin la necesidad de inversiones iniciales significativas en hardware.

Además, los proveedores de la nube ofrecen medidas de seguridad integradas y certificaciones de cumplimiento, que son críticas para las industrias que se ocupan de datos confidenciales. Esto está llevando al aumento del despliegue del aprendizaje automático basado en la nube, lo que contribuye al crecimiento segmentario.

Por tamaño empresarial

Según el tamaño de la empresa, el mercado de aprendizaje automático se ha clasificado en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas. El segmento de pequeñas y medianas empresas (PYME) está preparada para registrar una tasa composición asombrosa de 38.56% durante el período de pronóstico, impulsado principalmente por la creciente accesibilidad de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático.

Las PYME reconocen cada vez más las ventajas competitivas del aprendizaje automático, incluida la mejora de la toma de decisiones, las experiencias mejoradas del cliente y una mayor eficiencia operativa.A diferencia de las grandes empresas, que a menudo tienen recursos internos extensos, las PYME están aprovechando las plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube y automatizadas para superar las limitaciones de recursos.

Estas plataformas proporcionan soluciones asequibles y escalables que permiten a las PYME implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático sin requerir experiencia especializada o una inversión de capital significativa.Además, la creciente disponibilidad de aprendizaje automático como servicio (MLAA) está proporcionando a las PYME las herramientas con las que necesitan para experimentar e implementar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y rentable.

Esta tendencia es particularmente impactante ya que las PYME a menudo son más ágiles y pueden adoptar nuevas tecnologías más rápido que las organizaciones más grandes. Esto está llevando al creciente uso del aprendizaje automático para fomentar la innovación en áreas como marketing personalizado, gestión de inventario y detección de fraude. La rápida adopción de tecnologías de aprendizaje automático entre las PYME, junto con su creciente contribución al crecimiento económico, está impulsando aún más el crecimiento del segmento.

Por vertical

Basado en vertical, el mercado se ha dividido en BFSI, TI y telecomunicaciones, atención médica, venta minorista, publicidad y medios de comunicación y otros. El segmento BFSI obtuvo los ingresos más altos de USD 6.43 mil millones en 2023, principalmente debido a la importante inversión del sector en tecnologías de aprendizaje automático.

La adopción del aprendizaje automático en BFSI se ve impulsada por la creciente necesidad de mejorar la seguridad, optimizar las operaciones y mejorar el servicio al cliente en un entorno cada vez más digital y basado en datos.

El aprendizaje automático se utiliza ampliamente para la detección de fraude, la gestión de riesgos y el cumplimiento regulatorio, abordando los desafíos persistentes que enfrenta el sector BFSI. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos transaccionales en tiempo real para identificar actividades sospechosas y mitigar el fraude financiero, protegiendo así tanto a los clientes como a las instituciones.

Además, el sector BFSI está aprovechando el aprendizaje automático para personalizar las interacciones de los clientes al ofrecer productos y servicios financieros personalizados basados ​​en perfiles y comportamientos individuales de los clientes. Esta personalización está impulsando el compromiso y la lealtad del cliente.

Además, el sector está utilizando el aprendizaje automático para optimizar las operaciones a través de la automatización, reduciendo así los costos y mejorando la eficiencia. Las instituciones financieras se centran cada vez más en la transformación digital, con la integración del aprendizaje automático en sus procesos.

Análisis regional del mercado de aprendizaje automático

Basado en la región, el mercado global se ha segmentado en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, MEA y América Latina.

El mercado de aprendizaje automático de América del Norte representó una participación sustancial de 38.96% y se valoró en USD 10.15 mil millones en 2023. Este dominio se atribuye a la adopción temprana de tecnologías avanzadas, una infraestructura tecnológica robusta y una alta concentración de empresas tecnológicas líderes y nuevas empresas en los Estados Unidos y Canadá.

Las empresas norteamericanas están invirtiendo en gran medida en el aprendizaje automático para obtener una ventaja competitiva, particularmente en sectores como la atención médica, las finanzas y el comercio minorista. El fuerte enfoque de la región en la investigación y el desarrollo es fomentar la innovación continua, lo que resulta en aplicaciones de aprendizaje automático de vanguardia que están transformando las operaciones comerciales.

• En mayo de 2024, IBM reveló su colaboración con Amazon Web Services (AWS) para integrar la cartera completa de la plataforma de datos y AI Watsonx de IBM con servicios AWS. Esta asociación tiene como objetivo simplificar la escala de IA en las empresas mediante el uso de un enfoque híbrido abierto con gobernanza integral, lo que permite a las organizaciones administrar y expandir efectivamente las capacidades de IA.

Además, el desarrollo regional del mercado está respaldado por importantes inversiones gubernamentales y del sector privado en IA y tecnologías relacionadas. Estas inversiones están fomentando el desarrollo de nuevas herramientas y plataformas de aprendizaje automático. Además, la presencia de una fuerza laboral calificada y las principales instituciones académicas está contribuyendo a la capacidad de la región para desarrollar e implementar soluciones avanzadas de aprendizaje automático, lo que ayuda a la exoansión del mercado regional.

Asia-Pacific está listo para crecer a la más alta tasa compuesta anual del 40.85% en los próximos años, lo que refleja la adopción de tecnologías de aprendizaje automático en rápido aumento de la región. Esta expansión se ve reforzada por varios factores, incluida la creciente economía digital, las inversiones significativas en la IA y la creciente necesidad de análisis avanzados en varias industrias.

Países como China, India y Japón están a la vanguardia de este crecimiento, respaldados por fuertes iniciativas gubernamentales, el aumento de las nuevas empresas tecnológicas y la disponibilidad de grandes cantidades de datos generados por sus grandes poblaciones.

En Asia-Pacífico, las industrias como la fabricación, el comercio minorista y las finanzas están liderando la adopción del aprendizaje automático para mejorar la eficiencia, las experiencias de los clientes y los procesos de toma de decisiones. La rápida transformación digital de la región está alimentando la demanda de aplicaciones de aprendizaje automático que pueden mejorar las operaciones comerciales y fomentar la innovación.

Además, la creciente disponibilidad de servicios de computación en la nube asequible está permitiendo pequeñas y medianas empresas (PYME) en Asia-Pacífico acceder e implementar soluciones de aprendizaje automático, lo que ayuda al crecimiento regional del mercado.

Panorama competitivo

El informe del mercado mundial de aprendizaje automático proporciona información valiosa, destacando la naturaleza fragmentada de la industria. Los jugadores prominentes se centran en varias estrategias comerciales clave, como asociaciones, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y empresas conjuntas, para expandir su cartera de productos y aumentar sus cuotas de mercado en diferentes regiones.

Las empresas están implementando iniciativas estratégicas impactantes, como la expansión de los servicios, las inversiones en investigación y desarrollo (I + D), el establecimiento de nuevos centros de prestación de servicios y la optimización de sus procesos de prestación de servicios, que probablemente creen nuevas oportunidades para el crecimiento del mercado.

Lista de empresas clave en el mercado de aprendizaje automático

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

Desarrollos clave de la industria

• Marzo de 2024 (expansión):Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció actualizaciones a su cartera nativa de AI en NVIDIA GTC, destinado a avanzar en el despliegue de aplicaciones generativas de IA, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Esta solución está diseñada para ayudar a grandes empresas, instituciones de investigación y organismos gubernamentales a acelerar las iniciativas de Genai y de aprendizaje profundo, incluidos modelos de idiomas grandes, sistemas de recomendación y bases de datos de vectores.
• Noviembre de 2023 (expansión):Amazon Web Services (AWS) anunció una asociación ampliada con Amgen para desarrollar soluciones generativas basadas en IA para el descubrimiento de fármacos y la eficiencia de fabricación. La nueva instalación está diseñada para incorporar tecnologías digitales y robóticas avanzadas, utilizando Amazon Sagemaker de AWS para construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos diarios en los procesos de fabricación.

El mercado global de aprendizaje automático ha sido segmentado:

Por despliegue

• Basado en la nube
• Local

Por tamaño empresarial

• Empresas pequeñas y medianas
• Grandes empresas

Por vertical

• Bfsi
• Y telecomunicación
• Cuidado de la salud
• Minorista
• Publicidad y medios de comunicación
• Otros

Por región

• América del norte
  • A NOSOTROS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Francia
  • Reino Unido
  • España
  • Alemania
  • Italia
  • Rusia
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África
  • GCC
  • África del Norte
  • Sudáfrica
  • Resto de Medio Oriente y África
• América Latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto de América Latina