Mercado global de modelops

Definición de mercado

Modelops (Operaciones de modelos) es un mercado creciente centrado en los modelos de gobernanza, implementación, monitoreo y ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en producción.

Permite a las empresas escalar las iniciativas de IA de manera eficiente al garantizar el cumplimiento, la confiabilidad y el rendimiento. El mercado abarca industrias como finanzas, atención médica y venta minorista, integrando la IA en los flujos de trabajo de negocios sin problemas.

Mercado de modelopsDescripción general

El tamaño mundial del mercado de Modelops se valoró en USD 5.68 mil millones en 2023 y se proyecta que crecerá de USD 7.86 mil millones en 2024 a USD 79.00 mil millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual de 39.06% durante el período de pronóstico.

Este mercado está evolucionando a medida que las organizaciones reconocen la necesidad de la gestión de modelos de IA simplificada, asegurando que los modelos sigan siendo precisos, explicables y alineados con los objetivos comerciales. La expansión de la computación de borde e IoT está impulsando aún más la demanda de una implementación de modelos eficiente en entornos descentralizados.

La creciente dependencia del procesamiento de datos en tiempo real y el análisis predictivo alimentan las inversiones en soluciones Modelops que respaldan la integración continua y la entrega de modelos de IA.

Las principales empresas que operan en la industria de Modelops son IBM, SAS Institute Inc., Databricks, C3.ai, Inc., Domino Data Lab, Inc., Modelop, Datakitchen, Inc., Teradata, Datatron, Ifusion, Azilen Technologies, Giggso, Domo, Inc., MathWorks, Inc. e Cloud Software Group, Inc.

Además, la proliferación de aplicaciones de IA específicas de la industria, como la atención médica personalizada, la detección de fraude en finanzas y la automatización inteligente en la fabricación, está aumentando el mercado.

Las colaboraciones estratégicas entre los proveedores de la nube, las nuevas empresas de inteligencia artificial y las empresas están fomentando la innovación en las plataformas Modelops, mejorando la gobernanza del modelo, el control de versiones y la escalabilidad. El mercado continuará expandiéndose con nuevas capacidades, integraciones y adopción en toda la empresa a medida que las empresas buscan maximizar el valor de sus iniciativas de IA.

• En agosto de 2024, Modelop anunció una ronda de financiación de la Serie B de USD 10 millones dirigida por Baird Capital para acelerar la innovación del software de gobernanza de IA. La inversión respalda la expansión de Modelop, los avances de productos y los esfuerzos de ir al mercado. Modelop introdujo el primer puntaje de gobernanza de IA del mundo y fue reconocida como la mejor plataforma de gobierno de IA en los premios de avance de la IA 2024.

Destacados clave:

1. El tamaño de la industria de Modelops se valoró en USD 5.68 mil millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual del 39.06% de 2024 a 2031.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado de 33.24% en 2023, con una valoración de USD 1.89 mil millones.
4. El segmento de la plataforma obtuvo USD 3.29 mil millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de aprendizaje automático llegue a USD 21.17 mil millones para 2031.
6. Se espera que el segmento continuo de integración/despliegue continuo alcance los USD 19.40 mil millones para 2031.
7. Se espera que el segmento BFSI alcance los USD 17.70 mil millones para 2031.
8. Se anticipa que el mercado en Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 40.17% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

"Evolucionando la gobernanza de IA y escala las operaciones de IA"

El mercado de Modelops se está expandiendo a medida que las empresas buscan supervisión estructurada de IA y procesos operativos simplificados. Además, el mercado está impulsado por la evolución de los estándares de gobernanza y cumplimiento de la IA, donde las empresas están implementando proactivamente marcos de gobernanza para mejorar la confianza, la transparencia y el uso ético de la IA.

Esto incluye integrar la detección de sesgos, la explicabilidad y el monitoreo del rendimiento en los flujos de trabajo de IA para garantizar una toma de decisiones constante. Las organizaciones pueden mitigar los riesgos al tiempo que maximizan los resultados comerciales impulsados ​​por la IA estandarizando los mecanismos de auditoría y supervisión.

Otro impulsor significativo del mercado es operacionalizar la IA a escala, a medida que las empresas pasan de los modelos de IA experimentales al despliegue de IA en toda la empresa. La implementación efectiva de la IA requiere monitoreo continuo, control de versiones y capacitación automatizada para mantener la precisión y el rendimiento.

Las empresas enfrentan desafíos como flujos de trabajo fragmentados y actualizaciones de modelos ineficientes sin un marco sólido de modelops. ModelOPS asegura que los modelos de IA sigan siendo adaptativos, imparciales y alineados con los objetivos comerciales al automatizar la gestión del ciclo de vida, impulsando la integración perfecta entre las industrias.

• En septiembre de 2023, Teradata anunció nuevas mejoras en sus capacidades de Modelops en Clearscape Analytics para simplificar la implementación y el gobierno del modelo de IA. Las actualizaciones incluyen implementación del modelo sin código, monitoreo automatizado y controles de explicación avanzados para garantizar la IA confiable. Estas capacidades ayudan a las organizaciones a acelerar la adopción de la IA, reducir el tiempo de implementación y mejorar la gestión del ciclo de vida del modelo, lo que permite a las empresas escalar las iniciativas de IA de manera eficiente.

Desafío del mercado

"Degradación del modelo de IA"

Uno de los principales desafíos en el mercado de Modelops es la deriva del modelo AI y la degradación del rendimiento, donde los modelos AI y ML pierden gradualmente su precisión predictiva a medida que las distribuciones de datos del mundo real cambian con el tiempo. Este problema surge, debido al comportamiento en evolución del usuario, las tendencias cambiantes del mercado, las variaciones estacionales y las interrupciones externas, como los cambios económicos o las actualizaciones regulatorias.

La deriva del modelo puede tomar varias formas, incluida la deriva del concepto, donde la relación entre las características de entrada y los resultados de los resultados del objetivo, y la deriva de datos, donde las propiedades estadísticas de los datos de entrada se alejan del conjunto de datos de entrenamiento original.

Las consecuencias de la deriva del modelo son significativas, ya que los modelos de IA obsoletos pueden producir predicciones sesgadas, pronósticos inexactos y decisiones comerciales subóptimas. Una caída en el rendimiento del modelo puede conducir a pérdidas financieras, daños a la reputación y riesgos de cumplimiento en industrias como las finanzas, la atención médica ycomercio electrónico, donde la IA se usa para la detección de fraude, los diagnósticos médicos o las recomendaciones personalizadas.

Las organizaciones que no abordan la deriva del modelo de manera oportuna también pueden enfrentar mayores costos operativos, debido a las intervenciones manuales y las redesploymilizaciones de los modelos frecuentes. Las empresas están integrando monitoreo continuo de modelos, detección automatizada de deriva y mecanismos de reciclaje proactivo en sus flujos de trabajo Modelops.

Las herramientas de monitoreo impulsadas por la IA rastrean la precisión del modelo en tiempo real, marcando las desviaciones de los umbrales de rendimiento esperados. Cuando se detecta la deriva, las tuberías de reentrenamiento automatizadas pueden activar actualizaciones utilizando datos frescos y relevantes para restaurar la precisión del modelo sin requerir una intervención manual extensa.

Tendencia de mercado

"Automatización impulsada por IA y expansión de múltiples nubes"

El mercado de Modelops avanza a medida que las empresas priorizan la automatización y la flexibilidad de la infraestructura. Una tendencia clave en el mercado es la IA integrada para el monitoreo automatizado del modelo, donde la automatización impulsada por la IA está mejorando el seguimiento del rendimiento en tiempo real, la detección de deriva y el reentrenamiento continuo.

El monitoreo manual tradicional es intensivo en recursos y propenso a los retrasos, lo que lleva a la degradación del modelo. Las organizaciones pueden detectar de manera proactiva las desviaciones, optimizar el rendimiento de la IA y mejorar la eficiencia operativa sin una intervención humana extensa al integrar la automatización dentro de ModelOps.

Otra tendencia significativa es la expansión de las implementaciones de múltiples nubes y de borde, ya que las empresas buscan infraestructuras de IA escalables y flexibles. Las cargas de trabajo de IA se distribuyen cada vez más a través de entornos híbridos, múltiples y de borde para optimizar la velocidad de procesamiento y la asignación de recursos.

Las soluciones de Modelops que respaldan estas implementaciones permiten a las organizaciones procesar datos más cercanos a su fuente, reduciendo la latencia y mejorando la toma de decisiones en tiempo real. Esto es particularmente crítico en industrias como las telecomunicaciones, la salud y la fabricación, donde las ideas impulsadas por la IA deben ser inmediatas y confiables.

• En julio de 2024, Comviva presentó su Banco de trabajo de IA de próxima generación para MobilyTix Marketing Studio, empoderando a los operadores de telecomunicaciones con una plataforma AI sin código autogestionada para la gestión del valor del cliente. El banco de trabajo incluye más de cien marcos de modelos AI listos para usar y una plataforma MLOPS incorporada para una implementación de modelos AI/ML perfecta. Diseñado para maximizar el valor de por vida del cliente en los sectores B2C y B2B, la solución acelera la entrega de la campaña del cliente en tiempo real, mejora la automatización y admite ModelOPS/AIOPS.

Instantánea del informe de mercado de Modelops

Segmentación	Detalles
Ofreciendo	Plataforma, servicios
Por modelo	Basado en agentes, basados ​​en gráficos, lingüísticos, aprendizaje automático, otros
Por aplicación	Calificación por lotes, integración continua/despliegue continuo, tablero y informes, gobernanza, riesgo y cumplimiento, monitoreo y alertas, paralelización y computación distribuida, otros, otros
Por vertical	BFSI, Gobierno y Defensa, atención médica, fabricación, TI y telecomunicaciones, transporte y logística, otros
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Al ofrecer (plataforma, servicios): el segmento de la plataforma ganó USD 3.29 mil millones en 2023, debido a la creciente adopción de soluciones ModeloPs de extremo a extremo que racionalizan la gestión del ciclo de vida del modelo AI.
• Por modelo (basado en agentes, basado en gráficos, lingüístico yAprendizaje automático): El segmento basado en gráficos tenía un 22.20% de participación del mercado en 2023, debido a su efectividad en el manejo de relaciones y dependencias complejas en aplicaciones basadas en IA.
• Mediante la aplicación (puntuación por lotes, integración continua/implementación continua, tablero y informes, gobernanza, riesgo y cumplimiento, monitoreo y alerta, paralelización y computación distribuida, y otros): se proyecta que la integración continua/segmento de despliegue continuo de despliegue continúe para llegar a USD 19.40 mil millones por 2031, debido a la creciente demanda de la demanda automatizada y escalable.
• Por vertical (BFSI, Gobierno y Defensa, atención médica, fabricación, TI y telecomunicaciones, transporte y logística, otros): se proyecta que el segmento BFSI alcance los USD 17.70 mil millones en 2031, debido a la creciente dependencia de la IA para la detección de fraude, la gestión de riesgos y los servicios financieros personalizados en el Sector BFSI.

Mercado de modelopsAnálisis regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

El mercado de modelos de América del Norte representó una cuota de mercado sustancial del 33.24% en 2023, con una valoración de USD 1.89 mil millones, impulsada por su ecosistema de IA maduro, adopción de tecnología temprana y marcos regulatorios fuertes.

La región tiene una alta concentración de empresas impulsadas por la IA, proveedores líderes de servicios en la nube y proveedores de modelos establecidos, particularmente en los EE. UU. Y Canadá. La demanda de gobernanza, cumplimiento y automatización de la IA está aumentando, debido a la creciente complejidad de los modelos de IA y la necesidad de explicar en los procesos de toma de decisiones.

Los servicios financieros, la atención médica y los sectores de TI y telecomunicaciones en América del Norte están a la vanguardia de la adopción de IA, aprovechando las soluciones ModelOP para monitoreo en tiempo real, mitigación de riesgos y escalabilidad de IA. Además, la región tiene un fuerte apoyo de capital de riesgo y programas de investigación de IA respaldados por el gobierno, acelerando aún más la expansión del mercado.

Se espera que el mercado en Asia Pacífico registre el crecimiento más rápido, con una tasa compuesta anual proyectada de 40.17% durante el período de pronóstico. Este crecimiento se ve impulsado por la adopción rápida de IA, la expansión de la infraestructura de la nube y el aumento de las inversiones empresariales en IA/ML.

Países como China, India, Japón y Corea del Sur están liderando el cargo, con gobiernos y jugadores del sector privado financiando fuertemente la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial. Además, la rápida transformación digital de la región a través de BFSI, atención médica, venta minorista y telecomunicaciones ha intensificado la necesidad de una gestión de modelos de IA escalable y automatizada.

El aumento de las redes 5G y la computación de borde aumentan aún más la demanda de soluciones ModelOPS compatibles con múltiples nubes y compatibles, lo que permite a las empresas desplegar y administrar modelos de IA sin problemas en diversos entornos.

También se espera que la expansión de las regulaciones de IA en Asia Pacífico, mientras aún esté en sus primeras etapas, acelere la adopción de modelos para fines de gobierno y cumplimiento.

Marcos regulatorios

• En los EE. UU., ModelOPS está influenciado por el Marco de Gestión de Riesgos de AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST), que proporciona directrices para la confiabilidad de la IA, la seguridad y la mitigación de sesgo. Las directrices del Consejo de Examen de Instituciones Financieras Federales (FFIEC) regulan el uso de IA/ML en las instituciones financieras para garantizar la gestión de seguridad y los riesgos, mientras que la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud (HIPAA) rige los modelos de IA que manejan los datos de atención médica para garantizar el cumplimiento y la privacidad del paciente.
• En Europa, La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (UE) (ACT de IA) establece un marco regulatorio basado en el riesgo para los sistemas de IA, enfatizando la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento. Además, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) regula el procesamiento de datos impulsado por la IA, asegurando la privacidad, la equidad y la explicabilidad. La Organización Internacional de Estandarización/Comisión Electrotécnica Internacional (ISO/IEC) también proporciona directrices para la gobernanza de la IA, la gestión de riesgos y el despliegue ético de IA en todas las industrias.

Panorama competitivo

La industria de Modelops se caracteriza por innovación rápida, asociaciones estratégicas y la evolución continua de las soluciones de gestión del ciclo de vida del modelo de IA. Los actores clave en el mercado se centran en expandir sus capacidades de plataforma integrando la automatización, el monitoreo en tiempo real y las características de cumplimiento para satisfacer las demandas empresariales.

Muchas compañías están invirtiendo en herramientas de orquestación impulsadas por AI que racionalizan la implementación del modelo en entornos híbridos y de múltiples nubes. Los proveedores de soluciones enfatizan la interoperabilidad al ofrecer integraciones con operaciones de aprendizaje automático existentes (MLOPS), operaciones de desarrollo (DevOps) y soluciones de gestión de datos para fortalecer su posición de mercado.

Las adquisiciones estratégicas de nuevas empresas y asociaciones de IA con proveedores de servicios en la nube son enfoques comunes para mejorar las capacidades tecnológicas y expandir el alcance del cliente. Además, los jugadores priorizan funcionalidades de bajo código y sin código para permitir una adopción más amplia entre los usuarios comerciales y las partes interesadas no técnicas.

La diferenciación competitiva también está impulsada por las características de gobierno de IA y explicabilidad, lo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones en evolución. Muchas organizaciones brindan servicios administrados y auditabilidad del modelo de IA para ayudar a las empresas a mantener la transparencia y la responsabilidad en la toma de decisiones de IA.

Las empresas continúan invirtiendo en I + D, contribuciones de código abierto y expansión del ecosistema para solidificar su punto de apoyo en el mercado a medida que crece la demanda de soluciones de IA escalables.

• En noviembre de 2024, Knime obtuvo una inversión de USD 30 millones de Invus para mejorar sus capacidades de gobernanza y modelops de IA, llevando su financiamiento total a USD 50 millones. La inversión apoyará la implementación, la automatización y la gobernanza a la IA a escala empresarial. Knime introdujo K-AI, un asistente de IA, y mejoró su centro de negocios para mejorar la operacionalización del modelo de IA.

Lista de empresas clave en el mercado de Modelops:

• IBM
• SAS Institute Inc.
• Databricks
• C3.AI, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• Modelop
• Datakitchen, Inc.
• Teradata
• Datatron
• ifusion
• Azilen Technologies
• Risueño
• Domo, Inc.
• The MathWorks, Inc.
• Cloud Software Group, Inc.

Desarrollos recientes (colaboración/lanzamiento del producto)

• En mayo de 2024, Modelop lanzó la versión 3.3, introduciendo el primer puntaje de gobernanza de IA del mundo para ayudar a las empresas a evaluar los riesgos de IA y garantizar el cumplimiento de las regulaciones en evolución. La actualización mejora el inventario de gobernanza de IA, los controles de cumplimiento automatizados e informes, permitiendo el monitoreo y la gestión de riesgos en tiempo real en todas las iniciativas de IA.
• En mayo de 2024, Teradata amplió su Acuerdo de Colaboración Estratégica (SCA) con Amazon Web Services (AWS) para apoyar a las empresas en su modernización en la nube e iniciativas de análisis basadas en AI. La colaboración mejora la integración de Teradata VantageCloud con Amazon Sagemaker y Amazon Bedrock, lo que permite a las organizaciones escalar modelos AI/ML, racionalizar modelos y acelerar los casos generativos de uso de IA al tiempo que garantizan la gestión de datos segura y eficiente en la nube.