Mercado de aprendizaje automático

Tamaño del mercado del aprendizaje automático

El tamaño del mercado mundial de aprendizaje automático se valoró en 26,06 mil millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca de 35,44 mil millones de dólares en 2024 a 328,89 mil millones de dólares en 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual del 37,47% durante el período previsto. 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 empresas 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 basadas en IA representa una oportunidad importante para el desarrollo del mercado del aprendizaje automático. A medida que las amenazas cibernéticas se vuelven más sofisticadas, las medidas de seguridad tradicionales se vuelven cada vez más inadecuadas. La IA tiene el potencial de revolucionar la ciberseguridad al permitir el desarrollo de soluciones avanzadas que pueden predecir, detectar y responder a 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 ataques antes de que ocurran.

• En septiembre de 2024, Tata Consultancy Services amplió su asociación con Google Cloud para presentar dos nuevas soluciones de ciberseguridad destinadas a mejorar la ciberresiliencia empresarial. Esta colaboración aprovecha la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización para monitorear continuamente los riesgos, identificar desviaciones y recomendar acciones correctivas, empoderando a las empresas con innovaciones avanzadas en ciberseguridad centradas en dominios.

Además, los sistemas impulsados ​​por IA pueden adaptarse a nuevas amenazas aprendiendo continuamente de incidentes pasados, haciéndolos más efectivos con el tiempo. Esta capacidad es particularmente valiosa para defenderse contra 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 financieras y la atención médica, para proteger datos confidenciales y garantizar la continuidad del negocio presenta importantes oportunidades para el progreso del mercado. Además, se prevé que la creciente demanda de medidas sólidas de ciberseguridad impulse el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en 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 hacer predicciones o decisiones basadas en esa información. Se puede implementar de varias maneras en empresas e industrias. En las empresas, el aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar los procesos de toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y personalizar las interacciones con los clientes.

Por ejemplo, en marketing, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el comportamiento del cliente para predecir compras futuras 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 fallas de los equipos y mejorar los resultados de los pacientes mediante análisis predictivos. La implementación del aprendizaje automático en estos sectores puede resultar en una mayor eficiencia, ahorro de costos y la capacidad de innovar a un ritmo más rápido.

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

Revisión del analista

El mercado del aprendizaje automático está experimentando un crecimiento sólido, principalmente debido a los avances tecnológicos, la proliferación de datos y la creciente demanda en diversas 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 están centrando en desarrollar plataformas escalables de aprendizaje automático que satisfagan las diversas necesidades de diferentes industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la manufactura. Estas plataformas ofrecen soluciones de un extremo a otro que simplifican la implementación de modelos de aprendizaje automático, haciéndolos accesibles para empresas con distintos 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 recursos informáticos sólidos sin importantes inversiones iniciales en infraestructura.

• 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 descubrimiento y diseño de fármacos basadas en IA. Estas asociaciones tienen como objetivo producir nuevos fármacos candidatos con el mejor potencial de su clase en oncología, neurología e inmunología, impulsando la investigación y el desarrollo de Merck en estas áreas terapéuticas críticas.

El crecimiento del mercado del aprendizaje automático se ve respaldado aún más por la creciente integración del aprendizaje automático con otras tecnologías emergentes como la informática de punta, el Internet de las cosas (IoT) ycadena de bloques. Esta integración crea nuevas oportunidades de innovación y expansión, particularmente en áreas como los sistemas autónomos, las ciudades inteligentes y la 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. Garantizar el cumplimiento de las normas de protección de datos y desarrollar modelos de IA explicables en los que los usuarios puedan confiar se están convirtiendo en consideraciones críticas.

Además, las empresas deben invertir en mejorar las habilidades de su fuerza laboral y crear una reserva de talentos para satisfacer la creciente demanda de experiencia en aprendizaje automático. A medida que el mercado evoluciona, es esencial que los actores clave superen estos desafíos mientras 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 están respaldando el principal impulsor del mercado del aprendizaje automático. La disponibilidad de recursos informáticos escalables y bajo demanda a través de plataformas en la nube está eliminando las barreras asociadas con los altos costos y la complejidad técnica de implementar modelos de aprendizaje automático. Los servicios de computación en la nube proporcionan la infraestructura necesaria, incluidas potentes GPU y amplias capacidades de almacenamiento, para manejar los grandes conjuntos de datos y el procesamiento intensivo necesarios para las tareas de aprendizaje automático.

Además, estas plataformas ofrecen modelos y herramientas de aprendizaje automático prediseñados, que agilizan el proceso de desarrollo e implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. Esta accesibilidad permite a 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 con el lanzamiento de los procesadores Intel Xeon de cuarta generación en servidores virtuales y Bare Metal de IBM Cloud. Estos procesadores están optimizados para un alto rendimiento en IA, aprendizaje automático, análisis, nube 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 experimentación e iteración rápidas, esenciales para perfeccionar los 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, lo que acelera el desarrollo de nuevas aplicaciones y soluciones. A medida que avanza la computación en la nube, es probable que impulse 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 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, hay escasez de profesionales con las habilidades necesarias para desarrollar, implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático de forma eficaz. Esta brecha está provocando retrasos en los plazos de los proyectos, aumento de costos y pérdida de oportunidades de innovación.

Las empresas enfrentan dificultades para contratar 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 mejoren continuamente sus habilidades para mantenerse actualizados con los nuevos desarrollos. Para mitigar este desafío, las organizaciones están invirtiendo en programas de capacitación y desarrollo para mejorar las habilidades de 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 formar a dos millones de estudiantes en IA para 2026, centrándose en las comunidades subrepresentadas. Este compromiso incluye ampliar las colaboraciones globales de educación en IA con universidades, lanzar nuevos cursos de IA generativa a través de IBM SkillsBuild y asociarse para brindar capacitación en IA para estudiantes adultos, mejorando así el acceso a la educación en IA y a 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 necesidades específicas de la industria. Además, algunas empresas están aprovechando herramientas automatizadas de aprendizaje automático (AutoML) que simplifican el proceso de creación de modelos, reduciendo así la dependencia de conocimientos altamente especializados. Se espera que abordar 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 informática de punta está surgiendo como una tendencia notable que revoluciona el mercado del aprendizaje automático. La computación perimetral implica procesar datos más cerca de la fuente, como dispositivos IoT o servidores locales, en lugar de depender de infraestructuras de nube centralizadas. La integración del aprendizaje automático en el borde permite a las organizaciones realizar análisis de datos 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 los conocimientos y las 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 vanguardia al colaborar con Hyundai AutoEver e Intel para mejorar la capacidad de los fabricantes para aprovechar los datos de vanguardia mediante la IA. Esta asociación integra las soluciones de Hyundai AutoEver con el diseño validado de Dell para la fabricación avanzada, proporcionando monitoreo en tiempo real, detección de anomalías y mantenimiento predictivo para fomentar optimizaciones impulsadas por IA en todas las plantas de fábrica.

Además, la implementación del aprendizaje automático en el borde permite soluciones más eficientes y escalables al procesar datos localmente, lo que reduce la necesidad de 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 el borde se perfeccionan y actualizan continuamente, lo que garantiza que se adapten a las condiciones cambiantes y a las amenazas en evolución. Sin embargo, la proliferación de dispositivos IoT y sistemas inteligentes subraya la importancia de integrar el aprendizaje automático con la informática de punta. 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 según la implementación, el tamaño de la empresa, la verticalidad y la geografía.

Por implementación

Según la implementación, el mercado se ha dividido en basado en la nube y local. El segmento basado en la nube capturó la mayor cuota de mercado de aprendizaje automático, con un 69,01% en 2023, lo que se atribuye en gran medida a la adopción generalizada de servicios de computación en la nube en diversas industrias. Este crecimiento se ve impulsado aún más por la flexibilidad, escalabilidad y 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 enorme potencia computacional y la capacidad de almacenamiento necesarias para implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. Este predominio se ve respaldado además por la creciente tendencia detransformación digital, donde las empresas están dando prioridad a la infraestructura en la nube para mejorar la agilidad operativa y la innovación.

Además, las plataformas en la nube brindan a las empresas acceso a marcos y herramientas avanzados de aprendizaje automático, que están agilizando el desarrollo y la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. La capacidad de escalar recursos bajo demanda permite a las organizaciones manejar cargas de trabajo fluctuantes y grandes conjuntos de datos sin la necesidad de realizar importantes inversiones iniciales en hardware. Además, los proveedores de la nube ofrecen medidas de seguridad integradas y certificaciones de cumplimiento, que son fundamentales para las industrias que manejan datos confidenciales. Esto está conduciendo a una creciente implementación del aprendizaje automático basado en la nube, contribuyendo así al crecimiento segmentario.

Por tamaño de empresa

Según el tamaño de la empresa, el mercado del aprendizaje automático se ha clasificado en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas. El segmento de pequeñas y medianas empresas (PYME) está preparado para registrar una asombrosa CAGR del 38,56% durante el período previsto, impulsada principalmente por la creciente accesibilidad de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático. Las pymes reconocen cada vez más las ventajas competitivas del aprendizaje automático, incluida una mejor toma de decisiones, mejores experiencias de los clientes y una mayor eficiencia operativa.

A diferencia de las grandes empresas, que a menudo cuentan con amplios recursos internos, las pymes están aprovechando las plataformas de aprendizaje automático automatizadas y basadas en la nube para superar las limitaciones de recursos. Estas plataformas brindan soluciones asequibles y escalables que permiten a las pymes implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático sin requerir experiencia especializada ni una inversión de capital significativa.

Además, la creciente disponibilidad del aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está proporcionando a las pymes las herramientas que necesitan para experimentar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y rentable. Esta tendencia es particularmente impactante ya que las PYMES suelen ser más ágiles y capaces de adoptar nuevas tecnologías más rápidamente que las organizaciones más grandes. Esto está llevando a un uso cada vez mayor del aprendizaje automático para fomentar la innovación en áreas como el marketing personalizado, la gestión de inventario y la detección de fraude. La rápida adopción de tecnologías de aprendizaje automático entre las pymes, junto con su creciente contribución al crecimiento económico, está impulsando aún más el crecimiento del segmento.

Por vertical

Según la vertical, el mercado se ha dividido en BFSI, TI y telecomunicaciones, atención médica, comercio minorista, publicidad y medios, y otros. El segmento BFSI obtuvo los mayores ingresos de 6.430 millones de dólares en 2023, principalmente debido a la importante inversión del sector en tecnologías de aprendizaje automático. La adopción del aprendizaje automático en BFSI está 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 normativo, 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 con los clientes ofreciendo 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 mediante la automatización, reduciendo así los costos y mejorando la eficiencia. Las instituciones financieras se están centrando cada vez más en la transformación digital, con la integración del aprendizaje automático en sus procesos.

Análisis regional del mercado de aprendizaje automático

Según 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 del 38,96% y estaba valorado en 10,15 mil millones de dólares en 2023. Este dominio se atribuye a la adopción temprana de tecnologías avanzadas, una infraestructura tecnológica sólida y una alta concentración de empresas tecnológicas líderes y nuevas empresas en Estados Unidos y Canadá. Las empresas norteamericanas están invirtiendo fuertemente en 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 investigación y desarrollo está fomentando 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 e inteligencia artificial watsonx de IBM con los servicios de AWS. Esta asociación tiene como objetivo simplificar la ampliación de la IA en las empresas mediante el uso de un enfoque híbrido abierto con una gobernanza integral, que permita a las organizaciones gestionar y ampliar de forma eficaz las capacidades de la IA.

Además, el desarrollo del mercado regional 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 e instituciones académicas líderes está contribuyendo a la capacidad de la región para desarrollar e implementar soluciones avanzadas de aprendizaje automático, contribuyendo así a la expansión del mercado regional.

Asia-Pacífico está preparada para crecer a la CAGR más alta del 40,85% en los próximos años, lo que refleja la creciente adopción de tecnologías de aprendizaje automático en la región. Esta expansión se ve reforzada por varios factores, incluida la creciente economía digital, importantes inversiones en inteligencia artificial y la creciente necesidad de análisis avanzados en diversas industrias. Países como China, India y Japón están a la vanguardia de este crecimiento, respaldados por sólidas iniciativas gubernamentales, el auge de las nuevas empresas tecnológicas y la disponibilidad de grandes cantidades de datos generados por sus grandes poblaciones.

En Asia-Pacífico, industrias como la manufactura, 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 impulsando la demanda de aplicaciones de aprendizaje automático que puedan mejorar las operaciones comerciales y fomentar la innovación. Además, la creciente disponibilidad de servicios asequibles de computación en la nube está permitiendo a las pequeñas y medianas empresas (PYME) de Asia y el Pacífico acceder e implementar soluciones de aprendizaje automático, contribuyendo así al crecimiento del mercado regional.

Panorama competitivo

El informe del mercado global de aprendizaje automático proporciona información valiosa, destacando la naturaleza fragmentada de la industria. Los actores destacados se están centrando en varias estrategias comerciales clave, como asociaciones, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y empresas conjuntas, para ampliar su cartera de productos y aumentar sus cuotas de mercado en diferentes regiones. Las empresas están implementando iniciativas estratégicas impactantes, como la expansión de servicios, 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 crearán nuevas oportunidades para el crecimiento del mercado.

Lista de empresas clave en el mercado de aprendizaje automático

• Servicios web de Amazon, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Desarrollo Empresarial LP
• Corporación Intel
• Corporación IBM
• microsoft
• Instituto SAS Inc.
• SAP SE

Desarrollos clave de la industria

• Marzo de 2024 (Expansión):Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció actualizaciones de su cartera nativa de IA en NVIDIA GTC, destinadas a avanzar en la implementación de aplicaciones de IA generativa, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Esta solución está diseñada para ayudar a grandes empresas, instituciones de investigación y organismos gubernamentales a acelerar la GenAI y las iniciativas de aprendizaje profundo, incluidos grandes modelos de lenguaje, sistemas de recomendación y bases de datos vectoriales.
• Noviembre 2023 (Expansión):Amazon Web Services (AWS) anunció una asociación ampliada con Amgen para desarrollar soluciones generativas basadas en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos y la eficiencia de la 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 diario en los procesos de fabricación.

El mercado mundial del aprendizaje automático se ha segmentado:

Por implementación

• Basado en la nube
• Local

Por tamaño de empresa

• Pequeñas y medianas empresas
• Grandes Empresas

Por vertical

• BFSI
• TI y telecomunicaciones
• Cuidado de la salud
• Minorista
• Publicidad y medios
• Otros

Por región

• América del norte
  • A NOSOTROS.
  • Canadá
  • México
• Europa
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  • Reino Unido
  • España
  • Alemania
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  • Resto de Europa
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