Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria del aprendizaje automático, por tipo (aprendizaje supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo), por aplicación (marketing y publicidad, detección de fraude y gestión de riesgos, visión por computadora, seguridad y vigilancia, análisis predictivo, realidad virtual y aumentada y otros) y pronóstico regional hasta 2035

DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

El tamaño del mercado mundial de aprendizaje automático fue de 40014,85 millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 1293331,86 millones de dólares en 2035, exhibiendo una tasa compuesta anual del 37,3% durante el período previsto.

El mercado mundial del aprendizaje automático (ML) experimentó un aumento explosivo en la última década, lo que se debe a una alta potencia informática, el auge del big data y el aumento de la demanda de automatización para la inteligencia en todas las industrias. Los ML se utilizan en muchos campos, desde la atención sanitaria hasta las finanzas, el comercio minorista, la automoción y la fabricación en áreas que van desde el análisis predictivo hasta la detección de fraudes, el marketing personalizado y los sistemas autónomos. Con la mayor digitalización y modernización de los modelos operativos, la necesidad de soluciones de aprendizaje automático escalables y que optimicen el rendimiento está aumentando, siendo las plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube un importante facilitador para reducir estas barreras a la adopción.

Estudios de mercado recientes indican que se espera que el mercado de ML crezca a cientos de miles de millones de dólares a principios de la década de 2033, disfrutando de una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) calculada de manera perenne por encima del 30%. América del Norte lidera el mercado, pero Asia-Pacífico está emergiendo rápidamente a medida que la inversión en investigación de IA es alta y el gobierno lidera las iniciativas. Algunos de los actores clave en el mercado son Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft y NVIDIA con un número creciente de nuevas empresas con soluciones específicas de nicho o dominio. A medida que el aprendizaje automático se integra cada vez más con tecnologías como la informática de punta y la inteligencia artificial generativa, se puede esperar que el mercado se convierta en un facilitador central de la economía de la innovación digital.

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LAS CRISIS GLOBALES IMPACTAN EL MERCADO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO IMPACTO DEL COVID-19

"La industria del aprendizaje automático tuvo un efecto positivo debido a que las organizaciones invirtieron cada vez más en automatización e inteligencia artificial durante la pandemia de COVID-19"

La pandemia de COVID-19 ha afectado gravemente al mercado del aprendizaje automático (ML) desempeñando el papel de desafío y facilitador. Originalmente, muchas industrias enfrentaron restricciones presupuestarias y retrasos en los proyectos, lo que resultó en una desaceleración a corto plazo en la implementación de programas de aprendizaje automático no esenciales. Sin embargo, la pandemia también puso en marcha la necesidad de tomar decisiones urgentes basadas en datos, acelerando la transformación digital en industrias como la atención médica, la logística y el comercio electrónico. Las aplicaciones de aprendizaje automático se convirtieron en un elemento clave para combatir la crisis: se utilizaron para rastrear la propagación del virus, optimizar la distribución de vacunas, pronosticar la demanda de las cadenas de suministro y brindar servicios remotos como telemedicina y clases en línea.

A largo plazo, COVID-19 aceleró enormemente la adopción del aprendizaje automático, transformándolo de una ventaja a un requisito empresarial. Además, las empresas invierten en la automatización y la inteligencia artificial para mejorar la resiliencia, la experiencia del cliente y minimizar el trabajo humano en terrenos inciertos. Los servicios y plataformas de aprendizaje automático basados ​​en la nube disfrutaron de un auge de la demanda debido a la nueva norma del trabajo remoto y la demanda de infraestructuras de IA escalables y flexibles. Esta fase de disrupción, a su vez, confirmó la importancia de que el aprendizaje automático acelere el crecimiento continuo y la innovación que continúa siendo la autoría de la economía digital pospandémica.

ÚLTIMA TENDENCIA

"Aumento de los modelos básicos y la IA generativa para impulsar el crecimiento del mercado"

Una última tendencia en el mercado del aprendizaje automático es la de los modelos básicos y la IA generativa, con especial atención en los grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT de OpenAI, Gemini de Google y LLaMA de Meta. Estos modelos se componen de enormes conjuntos de datos y pueden ajustarse para una variedad de tareas posteriores; incluyendo producción de contenido, generación de código, automatización de atención al cliente y análisis de datos avanzados. Las organizaciones están adoptando cada vez más estos modelos en los flujos de trabajo empresariales mediante el uso de API o implementaciones personalizadas, pasando del aprendizaje automático a sistemas de IA más amplios y flexibles.

SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE APRENDIZAJE MÁQUINA

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en aprendizaje supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

• Aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, hay un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado con entrada y una salida correcta correspondiente conocida. Aprende a asignar entradas a salidas minimizando el error. Ejemplos como el problema de clasificación o el problema de regresión, por ejemplo, son comunes.
• Aprendizaje semisupervisado: el aprendizaje semisupervisado utiliza una combinación de datos etiquetados y muchos no etiquetados. Su objetivo es aumentar la precisión del aprendizaje con la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados. Si etiquetar datos es costoso o requiere mucho tiempo, este enfoque es aplicable.
• Aprendizaje no supervisado: en el aprendizaje no supervisado, el modelo se presenta con datos pero sin respuestas etiquetadas y debe descubrir patrones o agrupaciones ocultos. Las técnicas de agrupamiento y reducción de dimensionalidad pertenecen a esta categoría. Es ampliamente utilizado para el análisis de datos exploratorios.
• Aprendizaje por refuerzo: el aprendizaje por refuerzo es una especie de aprendizaje en el que un agente aprende interactuando con un entorno y es recompensado/castigado por sus acciones. El objetivo es entrenar una política que maximice la recompensa acumulativa. Se emplea ampliamente en robótica, juegos y sistemas autónomos.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en marketing y publicidad, detección de fraude y gestión de riesgos, visión por computadora, seguridad y vigilancia, análisis predictivo, realidad virtual y aumentada, y otros.

• Marketing y publicidad: el aprendizaje automático ayuda a estudiar el comportamiento, la segmentación y la personalización de los consumidores a escala. Los algoritmos adivinan los anuncios o productos en los que es probable que haga clic un usuario. Implementa ofertas en tiempo real y análisis de rendimiento para optimizar la inversión publicitaria. Esto induce un mayor retorno de la inversión y la satisfacción del cliente.
• Detección de fraude y gestión de riesgos: los modelos de aprendizaje automático pueden identificar anomalías en los patrones de transacciones para alertar sobre posibles fraudes en tiempo real. Utilizan grandes volúmenes de conjuntos de datos para encontrar pistas de riesgos sutiles que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano. Las instituciones financieras lo utilizan como una forma de calificación crediticia, calificación de riesgo de seguros y cumplimiento normativo. La mejora gradual de los modelos se logra con un aprendizaje continuo a lo largo del tiempo.
• Visión por computadora: ML impulsa los sistemas de visión por computadora para presentar interpretaciones y análisis de datos visuales como imágenes y videos. Las aplicaciones van desde el reconocimiento facial hasta la detección de objetos e imágenes médicas, así como vehículos autónomos. El aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), juega un papel importante aquí. Esta área es esencial en la tecnología industrial y de consumo.
• Seguridad y vigilancia: ML es capaz de mejorar los sistemas de vigilancia al admitir análisis de video en tiempo real en la detección de amenazas. Puede detectar comportamientos sospechosos o accesos no autorizados o peligros. Estos modelos disminuyen las falsas alarmas y aumentan los tiempos de respuesta. Ampliamente utilizado en seguridad pública, en aeropuertos, ciudades inteligentes, etc.
• Análisis predictivo: ML permite análisis predictivos a través de predicciones de tendencias futuras basadas en tendencias históricas. Entre sus usos se encuentran la previsión de ventas, la planificación de la demanda y el diagnóstico sanitario. El objetivo es la toma de decisiones proactiva y basada en datos. La ventaja competitiva la obtienen las empresas que predicen los resultados antes que ellos.
• Realidad virtual y aumentada (AR/VR): ML mejora la AR/VR mediante la detección de objetos en tiempo real, la detección de gestos y el análisis de escenas. Cambia de entorno según el comportamiento y gusto de los usuarios. En el campo de las simulaciones de juegos, educación y capacitación, ML mejora el realismo y la interactividad de la simulación. Es un área floreciente que tiene fuertes asociaciones con el campo de la computación espacial.

DINÁMICA DEL MERCADO

Factores impulsores

"La expansión de los datos (Big Data Growth) para impulsar el mercado"

Un factor en el crecimiento del mercado del aprendizaje automático es la expansión de los datos (Big Data Growth). Las empresas del mundo moderno crean y recopilan grandes cantidades de datos de áreas como dispositivos de IoT, redes sociales, transacciones en línea y sensores. Los datos alimentan a la bestia del aprendizaje automático; Cuantos más datos, más aprendizaje tendrá que hacer y mejor será el modelo. La aceleración de los datos producidos por datos estructurados y no estructurados aumenta la demanda de soluciones de aprendizaje automático para extraer información útil.

"Desarrollos en ingeniería de potencia informática e infraestructura en la nube para expandir el mercado"

Una mayor disponibilidad de presencia de alto rendimiento de GPU, TPU y plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube (como: AWS SageMaker, Google AI Platform) ha reducido drásticamente el tiempo y el costo de los modelos de capacitación. La infraestructura de nube escalable permite a las pequeñas y medianas empresas obtener acceso a capacidades de aprendizaje automático sin grandes inversiones iniciales en hardware.

Factor de restricción

"Altos costos operativos y de implementación que podrían impedir el crecimiento del mercado"

Aunque la solución basada en la nube reduce las barreras de entrada; aún puede ser costoso y la CE requiere enormes recursos para construir, capacitar y mantener modelos de ML, particularmente para empresas pequeñas y medianas. Los costos involucran infraestructura de datos, personal calificado, ajuste de modelos e integración con otros sistemas. Muchas empresas sufren el retorno de la inversión durante las primeras etapas.

Oportunidad

"Ampliarse a Edge Computing para crear oportunidades para el producto en el mercado"

Con la creciente demanda de computación en tiempo real en dispositivos, la computación de borde es una gran oportunidad para el aprendizaje automático. Con soporte para que los modelos de ML se ejecuten directamente en dispositivos como teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y sensores de IoT, las organizaciones pueden reducir los cargos de latencia y ancho de banda. Esto abrirá nuevos casos de uso en el mundo de los vehículos autónomos, las ciudades del futuro y la automatización industrial. A medida que los dispositivos de borde se vuelven más poderosos, aumentará la adopción del aprendizaje automático en todas las industrias que necesitan análisis de datos instantáneos.

Desafío

"La gestión de la escalabilidad y el mantenimiento del modelo podría ser un desafío potencial para los consumidores"

Con modelos complejos de aprendizaje automático utilizados en sistemas críticos, la escalabilidad, la solidez y el mantenimiento a largo plazo de los modelos se convierten en una preocupación importante. Los modelos que funcionan bien en el momento de su implementación pueden tener una erosión del rendimiento a largo plazo, dados los cambios de datos o la transformación del entorno. Las empresas deberán realizar inversiones en monitoreo continuo, estrategias de reentrenamiento y gobernanza para lograr una precisión, confiabilidad y cumplimiento sostenidos de las aplicaciones de aprendizaje automático a lo largo de su ciclo de vida.

Perspectivas regionales del mercado de aprendizaje automático

• América del norte

América del Norte es la región de más rápido crecimiento en este mercado. El mercado de aprendizaje automático de Estados Unidos ha crecido exponencialmente por múltiples razones. América del Norte, en particular Estados Unidos, son actores destacados en el mercado del aprendizaje automático, impulsado por el alto nivel de inversiones en I+D, la infraestructura informática altamente desarrollada y su amplia penetración en diferentes esferas, incluidas la atención médica, las finanzas y la tecnología, donde los actores aquí incluyen Silicon Valley, así como las principales empresas tecnológicas como Google, Microsoft e IBM, que impulsan activamente la innovación. Además, el crecimiento de las empresas emergentes de IA y ML se ve impulsado por el apoyo gubernamental y las inversiones de capital de riesgo. Se puede confiar en el mercado más maduro de la zona, como base para implementar soluciones de aprendizaje automático a gran escala.

• Europa

Europa está demostrando una alta velocidad de adopción del aprendizaje automático, y en industrias como la automotriz, la manufacturera y las financieras, existe una tendencia creciente hacia la ética y la regulación de la IA. Alemania, Francia y el Reino Unido están a la vanguardia de la investigación y la aplicación práctica y las instituciones europeas controlan las políticas y los estándares de IA. La Unión Europea busca capitalizar la investigación en IA y permitir que marcos regulatorios como el GDPR desarrollen un toque equilibrado de innovación y gobernanza. Ya sea una nueva empresa o una gran empresa, las empresas están adoptando el aprendizaje automático para mejorar la automatización y la innovación.

• Asia

Asia, en particular China, India y Japón, están emergiendo como una potencia en el mercado del aprendizaje automático con inversiones masivas en infraestructura de IA por parte de los propios gobiernos. El duro impulso de China en favor de la IA, con el apoyo de políticas gubernamentales y gigantes tecnológicos como Baidu y Alibaba, está convirtiendo a China en un líder mundial. India se está convirtiendo en un lugar de reunión para talentos de inteligencia artificial y soluciones de aprendizaje automático, y numerosas empresas emergentes están utilizando el aprendizaje automático para la transformación digital. Japón está adoptando el aprendizaje automático en la robótica, la fabricación y el mercado de vehículos autónomos, e impulsando el mercado y la competitividad de la región.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado"

Los actores clave de la industria están dando forma al mercado del aprendizaje automático a través de la innovación estratégica y la expansión del mercado. Estas empresas están introduciendo técnicas y procesos avanzados para mejorar la calidad y el rendimiento de sus ofertas. También están ampliando sus líneas de productos para incluir variaciones especializadas, atendiendo a las diversas preferencias de los clientes. Además, están aprovechando las plataformas digitales para aumentar el alcance del mercado y mejorar la eficiencia de la distribución. Al invertir en investigación y desarrollo, optimizar las operaciones de la cadena de suministro y explorar nuevos mercados regionales, estos actores están impulsando el crecimiento y marcando tendencias dentro del mercado del aprendizaje automático.

Lista de las principales empresas de aprendizaje automático

• IBM [EE.UU.]
• Dell [EE.UU.]
• HPE [EE.UU.]
• Oráculo [Estados Unidos]
• Google [EE.UU.]

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

abril 2023: Amazon Bedrock es un servicio administrado completo que optimiza la capacidad de crear e implementar aplicaciones de IA generativa. Permite a los desarrolladores, en lugar de gestionar la infraestructura subyacente, acceder a una combinación de modelos fundamentales de empresas clave de IA e integrarlos para desarrollar y escalar aplicaciones basadas en IA. Este servicio está destinado a democratizar las capacidades de IA para que lleguen a empresas de todos los tamaños.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio ofrece un análisis FODA detallado y proporciona información valiosa sobre la evolución futura del mercado. Explora varios factores que impulsan el crecimiento del mercado, examinando una amplia gama de segmentos de mercado y aplicaciones potenciales que pueden dar forma a su trayectoria en los próximos años. El análisis considera tanto las tendencias actuales como los hitos históricos para proporcionar una comprensión integral de la dinámica del mercado, destacando áreas de crecimiento potencial.

El mercado del aprendizaje automático está preparado para un crecimiento significativo, impulsado por la evolución de las preferencias de los consumidores, la creciente demanda en diversas aplicaciones y la innovación continua en la oferta de productos. Aunque pueden surgir desafíos como una disponibilidad limitada de materia prima y costos más altos, la expansión del mercado está respaldada por un creciente interés en soluciones especializadas y mejoras de calidad. Los actores clave de la industria están avanzando a través de avances tecnológicos y expansiones estratégicas, mejorando tanto la oferta como el alcance del mercado. A medida que la dinámica del mercado cambia y aumenta la demanda de diversas opciones, se espera que el mercado del aprendizaje automático prospere, con una innovación continua y una adopción más amplia que impulsen su trayectoria futura.