Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de aprendizaje automático automatizado por solución (autónoma o local, en la nube), por tipo de automatización (procesamiento de datos, ingeniería de características, modelado, visualización), por usuarios finales (servicios financieros y seguros, comercio minorista y electrónico, atención médica, manufactura, otros usuarios) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2025-2033.

Dinámica del mercado

Factores que impulsan el mercado global de aprendizaje automático automatizado

Creciente demanda de soluciones eficientes para la detección de fraudes.

El fraude financiero es una de las principales preocupaciones en materia de seguridad financiera. El aprendizaje automático se aplica activamente a la detección de fraudes para combatir el creciente riesgo de fraude financiero. Diversos actores del sector de servicios financieros están incorporando cada vez más la IA y el aprendizaje automático a sus ecosistemas para aprovechar la gran cantidad de datos disponibles de los canales digitales recientemente adquiridos.

Por lo tanto, la creciente demanda de soluciones eficaces para la detección de fraudes impulsa el crecimiento del mercado.

Creciente demanda de procesos empresariales inteligentes

A medida que las empresas dependen cada vez más de los datos para la toma de decisiones y la mejora de la eficiencia operativa, la demanda de procesos de negocio inteligentes ha aumentado. Estos procesos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la toma de decisiones y optimizar las operaciones comerciales, mejorando el rendimiento y aumentando las ganancias. Al aprovechar AutoML, las empresas pueden agilizar las operaciones, reducir costos y mejorar el rendimiento, lo que en última instancia se traduce en una ventaja competitiva. Según un informe de expertos del sector, la automatización impulsada por IA puede aumentar la productividad hasta en un 40 %.

Al automatizar la creación y el despliegue de modelos de aprendizaje automático, el mercado del aprendizaje automático automatizado puede ayudar a las empresas a lograr estos resultados. Mediante AutoML, las empresas pueden desarrollar modelos predictivos que se integran de forma rápida y eficaz en los procesos de negocio existentes.

Restricciones del mercado global de aprendizaje automático automatizado

Lenta adopción de herramientas de aprendizaje automático automatizadas

La limitada adopción de herramientas de aprendizaje automático es también un factor clave para la lenta adopción de soluciones de aprendizaje automático automatizado en el mercado. La necesidad de especialistas en el campo del aprendizaje automático es considerable, lo que supone un reto para las empresas que buscan personas capaces de implementar sistemas de aprendizaje automático de forma eficaz. El uso de AutoML, en contraposición a la interacción directa con el aprendizaje automático, podría reducir el nivel de experiencia necesario para dichas tareas.

La reticencia a adoptar herramientas de AutoML también puede depender del tipo de usuario final. Por ejemplo, las organizaciones gubernamentales pueden resistirse a adoptar el aprendizaje automático automatizado.aprendizaje electrónicosoluciones en cuanto al manejo de datos de los ciudadanos. Por lo tanto, los problemas de privacidad y sensibilidad de los datos pueden disuadirlos de adoptar dichas soluciones, lo que obstaculiza el crecimiento del mercado.

Oportunidades de mercado globales en el ámbito del aprendizaje automático automatizado

Adopción de sistemas AutoML basados ​​en la nube

La creciente aceptación de los sistemas AutoML basados ​​en la nube es un factor clave que impulsa el mercado global de AutoML. Como soluciones SaaS, estas plataformas ofrecen a los usuarios acceso a herramientas y recursos de aprendizaje automático desde cualquier lugar con conexión a internet. Las plataformas AutoML basadas en la nube son inicialmente menos costosas, más fáciles de escalar y requieren menos mantenimiento que las soluciones locales.

Además, impulsan la innovación en el mercado de AutoML, donde los proveedores introducen continuamente funciones y capacidades que antes no estaban disponibles. Las plataformas de AutoML basadas en la nube resultan atractivas para empresas y organizaciones que carecen de los recursos o la experiencia necesarios para mantener su infraestructura. A medida que la computación en la nube gana terreno, la demanda de plataformas de AutoML basadas en la nube crecerá, generando oportunidades de crecimiento para el mercado.

Análisis regional

América del Norte domina el mercado global.

Según la región,El mercado global del aprendizaje automático automatizado se divide en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo.

América del Norte es el mayor accionista del mercado mundial de aprendizaje automático automatizado y se prevé que presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 42,17 %.Durante el período de pronóstico, se prevé que Norteamérica mantenga una participación sustancial en el mercado gracias a su sólido ecosistema de innovación, impulsado por inversiones estratégicas del gobierno federal en tecnología avanzada y complementado por la presencia de científicos y emprendedores visionarios de todo el mundo, así como por reconocidas instituciones de investigación, que han impulsado el desarrollo de AutoML. Se espera que el aumento de las aplicaciones comerciales de federatedML impulse aún más la demanda de AutoML. Por ejemplo, según Helpnetsecurity, el 73 % de las empresas en EE. UU. planeaban emplear más inteligencia artificial y aprendizaje automático en dispositivos de ciberseguridad en 2022.

Además, en enero de 2021, la FDA publicó un plan de acción para construir un enfoque coordinado para mejorar el enfoque en IA y ML. Esto fue impulsado principalmente por el avance estratégico de la ciencia y la evidencia parasalud digitaltecnologías. Para ello, la FDA delineó planes para desarrollar sistemas de apoyo al aprendizaje automático (ML) con el fin de evaluar y mejorar algoritmos para el sector sanitario. Por lo tanto, se espera que todos estos aspectos impulsen el crecimiento del mercado.

Se estima que Europa presentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 42,47% durante el período previsto.Europa alberga algunas de las mayores compañías farmacéuticas del mundo y un número creciente de startups de IA aplicadas a la salud que trabajan en diversos ámbitos, desde el desarrollo de fármacos hasta la logística de personal hospitalario. La integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es cada vez más frecuente, lo que genera una creciente demanda de técnicas de aprendizaje automático automatizado (AutoML). AutoML desempeña un papel crucial en la automatización de la creación de diversos modelos de datos generados por IA, especialmente en el sector sanitario. Por ejemplo, Merantix, un laboratorio de investigación e incubadora de IA con sede en Alemania, está desarrollando una plataforma en la nube bajo demanda que pondrá su IA para la detección del cáncer a disposición de radiólogos de todo el mundo.

El aumento del gasto en marketing digital en toda la región también ofrece nuevas oportunidades para el aprendizaje automático automatizado. Por ejemplo, durante una encuesta realizada en enero de 2021 por CMO Survey en el Reino Unido, el gasto en marketing digital de las empresas con fines de lucro aumentó un 9,57 % durante los doce meses previos al período de estudio en comparación con los doce meses anteriores.

Se considera que la región de Asia-Pacífico es la de mayor crecimiento en los próximos años. Esto se debe al aumento de la inversión en tecnología de la información (TI) y a la mayor adopción de FinTech en la zona. Además, el creciente interés gubernamental en integrar la IA en múltiples industrias está ayudando a desarrollar los mercados regionales. Según International Data Corporation (IDC), el 60% de las empresas indias combinan la experiencia humana con el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones para mejorar la previsión de toda la empresa. Esto aumentará la productividad y la eficacia de los empleados en un 20% para 2026. Además, las empresas que operan en toda la región están recibiendo inversiones de diversas fuentes que ayudan al crecimiento del mercado. Por ejemplo, en octubre de 2021, Fount, una startup de robo-advisor en Corea del Sur,Anunció haber recaudado 33,4 millones de dólares en su ronda de financiación Serie C.Esta ronda de financiación permitirá reforzar el desarrollo de su plataforma basada en aprendizaje automático y contratar a más empleados.

El resto del mercado mundial comprende Sudamérica, Oriente Medio y África. En Oriente Medio y África se ha observado un rápido crecimiento en la contratación de profesionales de aprendizaje automático en la industria automotriz. Los avances en aprendizaje automático, como subconjunto de la inteligencia artificial, la robótica y otras tecnologías, están impactando profundamente la economía global. Las empresas modernas reconocen la importancia de la IA para el crecimiento y la prosperidad futuros, e invierten fuertemente en tecnologías digitales. Estos factores impulsan el crecimiento del mercado regional durante el período previsto.

Análisis segmentario

El mercado global de aprendizaje automático automatizado se segmenta por solución, tipo de automatización y usuario final.

Basándonos en la solución,El mercado global de aprendizaje automático automatizado se divide en soluciones independientes, locales y en la nube.

El segmento de software independiente o instalado localmente es el que más ingresos genera en el mercado y se espera que presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41,24 % durante el período de pronóstico. La característica más importante del software instalado localmente es la protección de datos, ya que estos se almacenan en las instalaciones del usuario; los clientes tienen control total sobre ellos y su seguridad. La información confidencial no tiene que salir de la organización. Esto puede ser una ventaja significativa, especialmente en lo que respecta a las dificultades de cumplimiento normativo. Estas implementaciones, estructuradas en planes anuales o multicapa, eliminan la necesidad de gastos mensuales. Asimismo, pueden personalizarse en gran medida según los procesos y requisitos regulatorios de cada organización. Las soluciones en la nube, cuya adopción está en aumento, aún enfrentan el desafío de la seguridad, por lo que las soluciones instaladas localmente desempeñarán un papel importante en el mercado.

El creciente reconocimiento por parte de las organizaciones de la necesidad de ahorrar dinero y recursos migrando sus datos a la nube en lugar de desarrollar y mantener nuevos sistemas de almacenamiento está impulsando la demanda de soluciones basadas en la nube. Las empresas están desarrollando productos para diferentes usuarios finales, como los sectores de servicios financieros y seguros (BFSI), salud, etc. Por ejemplo, Google lanzó Cloud AutoML. Cloud AutoML permite a las empresas con menos conocimientos de aprendizaje automático generar modelos personalizados de alta calidad mediante técnicas avanzadas como learning2learn y transferencia de aprendizaje de Google.

Según el tipo de automatización,El mercado global del aprendizaje automático automatizado se divide en procesamiento de datos, ingeniería de características, modelado y visualización.

El segmento de visualización domina el mercado global y se proyecta que presente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41,88 % durante el período de pronóstico. La visualización en el aprendizaje automático (ML) es el proceso de comprensión de los datos. Ayuda a los usuarios a ver cómo se ven los datos y qué tipo de correlación existe entre sus atributos. Es la forma más rápida de comprobar si las características se corresponden con el resultado. La automatización de la visualización es uno de los aspectos principales del aprendizaje automático automatizado. La mayoría de las soluciones AutoML que ofrecen las empresas del mercado, como DataRobot, Complellon, Tazi.ai y H2O.ai, entre otras, ofrecen un alto porcentaje de automatización para la visualización.

El proceso de modelado implica entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir etiquetas a partir de características, optimizarlo según los requisitos del negocio y validarlo con datos de prueba. El resultado del modelado es un modelo entrenado que puede utilizarse para predecir nuevos puntos de datos. La creación automatizada de modelos se ha vuelto crucial para el aprendizaje automático, ya que crea modelos precisos y dinámicos que requieren menos tiempo de desarrollo y pueden adaptarse a condiciones cambiantes sin necesidad de intervención humana en cada paso. Existen cuatro pasos clave en la creación automatizada de modelos: limpieza, generación de características, selección de características y construcción de un modelo supervisado o no supervisado.

Según el usuario final,El mercado global de aprendizaje automático automatizado se segmenta en los sectores de servicios financieros y seguros (BFSI), comercio minorista y electrónico, atención médica y manufactura.

El segmento BFSI (Banca, Servicios Financieros y Seguros) posee la mayor cuota de mercado y se estima que experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41,51 % durante el período de pronóstico. Recientemente, la IA y las tecnologías de aprendizaje automático se han adoptado cada vez más en la industria BFSI para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. A medida que los datos cobran mayor importancia, crece la demanda de aplicaciones de aprendizaje automático en BFSI. El aprendizaje automático automatizado puede producir resultados precisos y rápidos con grandes volúmenes de datos, una potencia de procesamiento asequible y un almacenamiento económico. Al colaborar con otros servicios fintech, las empresas pueden adaptarse a las demandas y regulaciones actuales, al tiempo que mejoran la seguridad y la protección, gracias al enfoque de modernización de sistemas basado en el aprendizaje automático.

Las tecnologías de IA y aprendizaje automático pueden aumentar la competitividad de los minoristas al optimizar los recursos, mejorar el servicio al cliente y ofrecer una gama de productos más completa. Esto también les permite obtener una ventaja competitiva significativa en el sector. Se prevé que esto incremente la demanda en el mercado minorista. Los minoristas también están integrando con éxito el aprendizaje automático automatizado en sus tiendas para que la experiencia de compra de los clientes sea más agradable y eficiente. Por ejemplo, Sephora implementó la tecnología Color IQ para escanear el rostro de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas de tonos de base de maquillaje y corrector.