Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA por tipo (texto, imagen/vídeo, audio), por sector vertical (TI, automoción, gobierno, sanidad, servicios financieros y bancarios, comercio minorista y electrónico, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el periodo 2025-2033.

Factores de crecimiento del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Rápido crecimiento de la IA y el aprendizaje automático

Se prevé que la aparición del big data impulse la expansión del mercado de la inteligencia artificial, ya que requiere el registro, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Los usuarios finales se centran cada vez más en la necesidad de monitorizar y optimizar los modelos computacionales asociados al big data. Este enfoque está propiciando una adopción más rápida de las soluciones de inteligencia artificial. Dado que los datos anotados facilitan el entrenamiento de modelos de IA y sistemas de aprendizaje automático en ámbitos importantes como el reconocimiento de voz y la identificación de imágenes, se prevé que la adopción de la inteligencia artificial incremente considerablemente la demanda de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.

La anotación de datos fortalece la IA al proporcionar explícitamente datos esenciales para predecir resultados futuros y tomar decisiones. Datos específicos del dominio, incluidos datos de muchas aplicaciones como la inteligencia nacional,detección de fraudeNumerosas organizaciones públicas y privadas recopilan datos de marketing, informática médica y ciberseguridad. Mediante la mejora continua de la precisión de cada dato, la anotación de datos permite etiquetar este tipo de datos no estructurados y no supervisados.

Restricción del mercado

Falta de adopción tecnológica en las regiones en desarrollo

En la región de Asia-Pacífico, se prevé que la recopilación de datos se vea limitada por importantes restricciones en materia de protección de la información personal.

• En Japón, por ejemplo, se ha puesto en vigor la Ley de Protección de Datos Personales, que prohíbe la transmisión de cualquier dato personal sensible a una entidad o lugar no autorizado.

La clasificación inexacta de los datos constituye una barrera para la expansión del mercado.

El principal problema de las herramientas de anotación de datos es la precisión de los resultados. Es fundamental minimizar las preocupaciones relacionadas con la calidad de los resultados, como la inexactitud de los datos. En ocasiones, el etiquetado manual no se realiza correctamente y la búsqueda de estas etiquetas puede llevar tiempo, lo que incrementa los costos para la empresa. Sin embargo, se prevé que la precisión de las herramientas automatizadas de entrenamiento de datos de IA aumentará con el desarrollo de algoritmos avanzados, reduciendo la necesidad de anotación manual y los costos de las herramientas.

Oportunidad de mercado

Aplicaciones cada vez mayores de conjuntos de datos de entrenamiento en diversos sectores industriales.

La cantidad de contenido digital en forma de fotografías y videos ha aumentado exponencialmente con los dispositivos de captura digital, especialmente las cámaras integradas en los teléfonos inteligentes. Una cantidad significativa de información visual y digital se recopila y comparte a través de numerosas aplicaciones, sitios web, redes sociales y otros canales digitales. Con la anotación de datos, varias empresas han utilizado este contenido web de libre acceso para brindar a sus clientes servicios más innovadores y mejores. Los registros de texto no estructurados recopilados debido al uso cada vez mayor deRegistro electrónico de saludLos sistemas de registros electrónicos de salud (EHR, por sus siglas en inglés) son actualmente uno de los recursos más importantes para la investigación clínica. Se prevé que estos factores generen grandes oportunidades de crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Información sobre tipos

El segmento de imágenes y videos es el que más contribuye al mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22,2 % durante el período de pronóstico. Se trata de un proceso en el que se asignan metadatos a una imagen o video manualmente, mediante subtítulos o palabras clave, o bien mediante un sistema informático. Esta expansión masiva se debe a los esfuerzos de los principales actores del mercado por proporcionar nuevos conjuntos de datos que puedan utilizarse en una mayor variedad de contextos.

• Por ejemplo, Google LLC, una empresa tecnológica global, presentó recientemente Google Locations v2, un nuevo conjunto de datos de entrenamiento de IA con millones de fotos y miles de lugares emblemáticos.

El segmento de texto representó una parte significativa debido a sus crecientes aplicaciones en la investigación clínica y el comercio electrónico. Con la creciente implementación de los sistemas de registros electrónicos de salud (EHR), la acumulación de datos clínicos, incluidos los documentos de texto no estructurados, se ha convertido en uno de los recursos valiosos para la investigación clínica. EstadísticoProcesamiento del lenguaje naturalSe han desarrollado modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información oculta en textos clínicos. La recopilación de conjuntos de datos textuales, o datos que se asemejan al texto, de numerosas fuentes facilita el desarrollo de tecnología capaz de comprender las representaciones textuales del lenguaje humano. Para avanzar en este sentido, las máquinas y las aplicaciones deben procesar enormes cantidades de datos textuales. El etiquetado de texto se utiliza ampliamente en la monitorización de redes sociales para crear sistemas de recomendación.

• Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico utilizan los datos de las redes sociales para influir en las decisiones de compra de sus clientes.

Perspectivas sectoriales de la industria

El segmento automotriz posee la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21,1 % durante el período de pronóstico. El sector automotriz abarca la fabricación de automóviles, la cadena de suministro y el desarrollo de vehículos autónomos. Los principales casos de uso para la recopilación y el etiquetado de datos en la industria automotriz son el reconocimiento de voz y habla para el entretenimiento a bordo, la comprensión y predicción del comportamiento del usuario y los vehículos autónomos. La IA está transformando rápidamente la forma en que operaba la industria automotriz, desde los automóviles autónomos hasta la robótica de vanguardia en la planta de fabricación. La inteligencia artificial lidera la creación de un nuevo futuro de valor para el sector automotriz gracias a las innovadoras posibilidades del aprendizaje automático. Si bien el uso de la IA en vehículos autónomos ha sido ampliamente reconocido y elogiado, otras áreas prioritarias de la industria incluyen la producción, la ingeniería, la cadena de suministro, la experiencia del cliente y los servicios de movilidad.

Se espera que el segmento de TI crezca significativamente durante el período de pronóstico. Este sector vertical incluye empresas de tecnología, software y servicios relacionados. Los principales casos de uso pararecopilación y etiquetado de datosEn la industria de TI, las tecnologías más utilizadas incluyen el reconocimiento automático de voz para una mejor comprensión del lenguaje humano, la gestión de relaciones con el cliente (CRM) y la gestión de la experiencia del cliente (CEM), servicios de consultoría, traducción automática, análisis de redes sociales, asistentes virtuales y chatbots. Diversas empresas tecnológicas emplean el aprendizaje automático para ofrecer una experiencia de usuario mejorada y desarrollar productos innovadores. Para ser eficiente, el aprendizaje automático requiere datos de entrenamiento de alta calidad que garanticen la optimización continua de los algoritmos. Además, los conjuntos de datos de alta calidad ayudan a las empresas de TI a mejorar diversas soluciones, como la visión artificial, el crowdsourcing, el análisis de datos, los asistentes virtuales, entre otras. Estos factores contribuyen al elevado uso de conjuntos de datos de entrenamiento en el sector.

Según Gartner, los gobiernos deberían centrarse en impulsar iniciativas digitales, ya que, para 2023, más del 85 % de los gobiernos que no cuenten con una estrategia integral de experiencia del usuario no lograrán transformar sus servicios. Por ello, los gobiernos están dispuestos a invertir en IA, siguiendo el ejemplo de las empresas.

• Por ejemplo, la empresa china de internet Terminus y la firma de diseño danesa BIG anunciaron recientemente sus planes para desarrollar Cloud Valley, una "ciudad de IA", en la ciudad de Chongqing, en el suroeste de China.

Se prevé que el segmento minorista también experimente un crecimiento significativo en el mercado de recopilación y etiquetado de datos durante el período de pronóstico. El sector minorista y de comercio electrónico abarca los procesos de recopilación y etiquetado de datos para supermercados, plataformas de comercio electrónico y cadenas minoristas/tiendas de conveniencia. Con la ayuda del etiquetado de imágenes, los compradores en línea pueden buscar ropa o accesorios tomando una foto de la textura, el estampado o el color que les guste. La foto, capturada con el teléfono inteligente, se carga en una aplicación que busca en un inventario de productos para encontrar productos similares mediante tecnología de IA.

Perspectivas regionales

La región de Asia-Pacífico es el principal actor en el mercado global de conjuntos de datos para entrenamiento de IA y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,5 % durante el período de pronóstico. Organizaciones en países en desarrollo como India están impulsando significativamente la adopción de tecnologías innovadoras para modernizar sus empresas. Además, varios actores importantes se están concentrando en expandir su presencia en Asia-Pacífico.

• Por ejemplo, Microsoft creó un conjunto de datos llamado Indoor Location Dataset para recopilar diversos datos de edificios en ciudades chinas, incluido el campo geomagnético y la señal Wi-Fi en interiores.

Estos conjuntos de datos facilitan el estudio y el avance de la localización, los entornos interiores y la navegación. Además, Microsoft y otros actores importantes están incrementando su presencia en este sector. Se prevé que estos factores aumenten el uso de conjuntos de datos en la zona y que este crezca significativamente durante el período de pronóstico.

Tendencias del mercado europeo de conjuntos de datos para entrenamiento en IA

Se prevé que Europa crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20,6 %, generando 1.990,20 millones de dólares durante el período de pronóstico. Mediante la integración de tecnologías para la gestión de flujos de trabajo, la compra de publicidad de marca y la previsión de tendencias, la IA ha impulsado las prácticas de gestión empresarial en Europa. Estos factores han llevado a las empresas a invertir fuertemente en aprendizaje automático e inteligencia artificial, lo que ha impulsado la expansión del mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA. Para mejorar la productividad de sus empresas, numerosas empresas tecnológicas y pequeñas startups también están invirtiendo en la implementación de inteligencia artificial. El crecimiento del mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA se ve acelerado por la relación directa entre el aumento de la demanda de estos conjuntos de datos y la necesidad de inteligencia artificial.

Se prevé que Norteamérica experimente un crecimiento significativo durante el período de pronóstico. Los proveedores se están centrando en ofrecer nuevos conjuntos de datos para acelerar la adopción de la tecnología de inteligencia artificial en los sectores emergentes de Norteamérica.

• Por ejemplo, Waymo LLC, una empresa de Google LLC, publicó un nuevo conjunto de datos para vehículos autónomos. Este conjunto de datos contiene información recopilada mediante sensores de vídeo y LiDAR en diversas situaciones de conducción, incluyendo la presencia de peatones, ciclistas y otros objetos.

Estos avances influyen en la aceptación de los conjuntos de datos de entrenamiento por parte del mercado y atienden a una parte considerable del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento.

Si bien las instituciones financieras latinoamericanas implementan con frecuencia nuevas tecnologías, como la IA, al igual que sus contrapartes internacionales, también enfrentan dificultades particulares. Afortunadamente, superar estos obstáculos se está volviendo más sencillo. A pesar de contar con un menor nivel de tecnología e inversión que sus contrapartes norteamericanas, las naciones latinoamericanas podrían aprovechar las oportunidades y abordar los problemas con recursos superiores. Los países de la región deben ser conscientes del rápido desarrollo tecnológico y crear estrategias nacionales para sacar provecho de las perspectivas.