Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de recopilación y etiquetado de datos por tipo de datos (audio, imagen/vídeo, texto, otros), por aplicación (fabricación, TI, sanidad, servicios financieros y bancarios, comercio electrónico y minorista, gobierno, 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 recopilación y etiquetado de datos

Aplicación de IA para el sector sanitario

Las aplicaciones de IA se utilizan cada vez más en el sector sanitario para mejorar el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la atención al paciente. Un elemento crucial es el análisis de imágenes médicas, donde los algoritmos de inteligencia artificial descifran imágenes complejas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. Según un informe reciente de Morgan Stanley, se prevé que la asignación para inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en los presupuestos de las empresas sanitarias aumente al 10,5 % el próximo año, frente al 5,5 % de 2022. Según el banco de inversión, la mayoría de las empresas sanitarias, concretamente el 94 %, utilizan inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en diversas operaciones.

Además, el sector sanitario utiliza cada vez más técnicas de aprendizaje automático para crear conjuntos de datos bien organizados con casos específicos. Esto facilita el desarrollo y la protección de los datos almacenados por las organizaciones. Asimismo, permite a los profesionales sanitarios gestionar eficazmente los datos de aprendizaje automático, que pueden utilizarse para optimizar el flujo de trabajo en momentos de alta carga laboral, escasez de personal y gran afluencia de pacientes. Esto pone de manifiesto la creciente necesidad de implementar una automatización integral en los centros sanitarios.

Por lo tanto, el uso de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica, específicamente en el análisis de imágenes médicas, resalta la importancia de contar con conjuntos de datos anotados con precisión. La tendencia del mercado impulsa significativamente el desarrollo de conjuntos de datos y promueve el progreso en el diagnóstico y la planificación del tratamiento a través de aplicaciones de inteligencia artificial (IA). La expansión del mercado de la IA en la atención médica subraya la necesidad constante de datos sanitarios etiquetados en el sector de la recopilación y el etiquetado de datos.

Restricción del mercado

Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos

La recopilación y el etiquetado de datos plantean desafíos al tratar con datos sensibles, especialmente en industrias donde la privacidad es primordial. Se requieren medidas estrictas para salvaguardar la información personal de las personas y cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa y leyes de privacidad similares en todo el mundo. La Ley de Protección de Datos Personales Digitales (DPDP) de 2023, la legislación más reciente de la India sobre protección de datos, estipula que los datos personales solo pueden procesarse con el consentimiento explícito del interesado. La legislación también especifica que los datos personales pueden procesarse para "fines lícitos" sin permiso.

Además, la Asociación Internacional de Profesionales de la Privacidad (IAPP) realizó un estudio en 2023 que reveló que el presupuesto medio de privacidad de las organizaciones europeas es de 1,1 millones de euros. La investigación también reveló que los profesionales de la privacidad de la UE reciben un salario base anual de 98.893 euros, y que el número de proveedores de tecnología de privacidad se ha multiplicado casi por ocho desde 2017. Asimismo, los gastos asociados al cumplimiento del RGPD pueden variar entre 20.500 y 102.500 dólares estadounidenses, dependiendo de la escala y la complejidad de la organización.

El incumplimiento de las normativas de privacidad de datos puede acarrear importantes consecuencias legales. Meta, propietaria de Facebook, fue multada con la cifra récord de 1200 millones de dólares por la Comisión de Protección de Datos de Irlanda en mayo de 2023. Esta cuantiosa multa se debió a la transferencia de datos de usuarios europeos de Facebook a Estados Unidos sin las medidas de seguridad adecuadas frente a los servicios de inteligencia de Washington.

Oportunidad de mercado

Surgimiento de la tecnología autónoma

Los conjuntos de datos etiquetados son cruciales para avanzarvehículos autónomos, drones y otros sistemas robóticos ya que proporcionan la información necesaria para la navegación, el reconocimiento de objetos y la toma de decisiones. Los servicios de recopilación y etiquetado de datos pueden contribuir significativamente al avance de las tecnologías autónomas al proporcionar conjuntos de datos que mejoran el reconocimiento de objetos, la navegación y las capacidades de toma de decisiones. Waymo, Tesla y Cruise están desarrollando activamente tecnologías de vehículos autónomos que dependen en gran medida de conjuntos de datos etiquetados con precisión. Estos conjuntos de datos son cruciales para entrenar sus sistemas de IA para navegar por las carreteras de manera efectiva, interpretar las señales de tráfico e identificar obstáculos. Gartner predice que el mercado global verá un aumento en los vehículos con hardware de conducción autónoma, con 745.705 unidades que se espera que se agreguen para 2023. Esto es un aumento significativo con respecto a las 137.129 unidades registradas en 2018. Statista predice que las ventas de vehículos autónomos aumentarán de 1,4 millones en 2019 a 58 millones en 2030.

Además, las empresas dedicadas a la topografía aérea, la agricultura, la inspección de infraestructuras y los servicios de entrega utilizan drones y vehículos aéreos no tripulados (VANT) con algoritmos de inteligencia artificial (IA) para permitir el vuelo autónomo y la recopilación de datos. Para entrenar los sistemas de IA de los drones para identificar y navegar por diferentes paisajes y detectar objetos específicos, es crucial contar con conjuntos de datos que incluyan imágenes aéreas, mapas del terreno y anotaciones para la detección de objetos. McKinsey & Company informa que la región de Asia-Pacífico representó el 43 % de las entregas mundiales con drones en el primer semestre de 2023. La participación de Norteamérica fue de solo el 15 %, pero esto significa un crecimiento del 50 % en comparación con su participación en 2022. África mostró un progreso significativo, con su proporción de entregas mundiales con drones aumentando del 13 % en 2022 al 32 % en los primeros seis meses de 2023.

Por lo tanto, las empresas que se centran en ofrecer conjuntos de datos etiquetados de calidad superior y adaptados a las necesidades específicas de las tecnologías autónomas se encuentran en una posición ventajosa para beneficiarse de este segmento de mercado en expansión.

Información sobre tipos de datos

Los datos de imágenes y video son representaciones visuales del mundo obtenidas a través de cámaras u otros dispositivos de imagen. Este segmento es esencial en la recopilación y el etiquetado de datos, formando la base para el entrenamiento de modelos de visión por computadora. Los conjuntos de datos de imágenes y video anotados facilitan el desarrollo de la detección de objetos,reconocimiento de imágenesaplicaciones de reconocimiento facial y análisis de vídeo. La anotación precisa implica identificar y etiquetar objetos, personas, actividades y otros componentes visuales dentro de imágenes o fotogramas de vídeo. La calidad y variedad de los conjuntos de datos de imágenes y vídeos anotados influyen directamente en la eficacia de los modelos de IA en una amplia gama de tareas, incluyendo la conducción autónoma y la recomendación de contenido. Con la creciente prevalencia de las aplicaciones de IA visual, existe una demanda cada vez mayor de conjuntos de datos de imágenes y vídeos etiquetados con precisión.

Los datos de audio abarcan información diversa relacionada con el sonido, como palabras habladas, música, ruidos ambientales y otros elementos similares. Los datos de audio desempeñan un papel vital en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para tareas como el reconocimiento de voz, la clasificación de audio yprocesamiento del lenguaje naturalProcesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en el contexto de la recopilación y el etiquetado de datos. Los conjuntos de datos de audio anotados son cruciales para el desarrollo de aplicaciones como asistentes virtuales, dispositivos activados por voz y servicios de transcripción automatizada. La categorización precisa de datos de audio implica la identificación y anotación del habla, géneros musicales, ruidos de fondo y otros componentes relevantes. La creciente demanda de tecnologías activadas por voz exige la recopilación y el etiquetado de conjuntos de datos de audio diversos y de alta calidad, fundamentales para el avance de las aplicaciones de IA relacionadas con el audio.

Información sobre la aplicación

Las aplicaciones sanitarias dependen en gran medida de datos anotados para el análisis de imágenes médicas, el diagnóstico de enfermedades y la atención al paciente. Los conjuntos de datos médicos anotados, que incluyen imágenes médicas etiquetadas, historiales clínicos y datos clínicos, desempeñan un papel crucial en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial para diversas tareas, como la identificación de tumores en imágenes radiológicas, la predicción de la evolución de enfermedades y la personalización de planes de tratamiento. La categorización precisa de los datos sanitarios mejora la precisión diagnóstica y la eficacia del tratamiento.

Los datos etiquetados se utilizan para múltiples propósitos en la industria de TI, como la ciberseguridad, la optimización de redes y el desarrollo de software. En ciberseguridad, los conjuntos de datos etiquetados facilitan la detección de anomalías y posibles riesgos de seguridad, mejorando así la seguridad general del sistema. Además, en el desarrollo de software, los datos etiquetados son de gran valor para el entrenamiento de modelos relacionados con el análisis de código, la detección de errores y las pruebas automatizadas. Esto, a su vez, contribuye a mejorar la calidad del software.

Perspectivas regionales

América del Norte es el principal actor del mercado mundial de recopilación y etiquetado de datos, y se estima que crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,8 % durante el período previsto. El mercado presenta importantes oportunidades gracias a la adopción de servicios de IA en diversos sectores y al creciente uso de dispositivos y servicios inteligentes por parte de los consumidores de la región. Además, el notable aumento de las operaciones de fabricación en la zona mejora el acceso a la tecnología y a una amplia gama de productos, todos ellos ofrecidos a precios asequibles. En mayo de 2022, Sumake North America, un proveedor fiable e integral de soluciones para los sectores automotriz, eléctrico e industrial, lanzará su último producto: el sistema de gestión de herramientas EA-SC100. El sistema incluye una interfaz de pantalla táctil para la visualización inmediata de los resultados y un sistema de administración remota para la recopilación de datos y la configuración de las herramientas.

Tendencias del mercado de recopilación y etiquetado de datos en Asia-Pacífico

Se prevé que la región de Asia-Pacífico experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 24,1 % durante el período de pronóstico. Este crecimiento se atribuye a la creciente adopción de teléfonos móviles y tabletas, los avances en las tecnologías de procesamiento de datos y el uso generalizado de plataformas de redes sociales en mercados emergentes como China e India. La proliferación de dispositivos inteligentes incrementa la necesidad de recopilar y etiquetar datos. Se proyecta que la tecnología de reconocimiento facial en los sistemas de seguridad y vigilancia en China impulse el crecimiento del mercado en la región de Asia-Pacífico. Por ejemplo, el gobierno chino ha implementado una legislación sobre el registro de nombres reales en el país, que obliga a los ciudadanos a vincular sus cuentas en línea con su identificación oficial. En abril de 2022, una investigación de Reuters sobre registros gubernamentales reveló que numerosas empresas chinas habían creado un software conocido como "una persona, un archivo". Este software emplea inteligencia artificial para categorizar conjuntos de datos recopilados sobre individuos, en respuesta a la alta demanda de las autoridades que buscan mejorar sus capacidades de vigilancia. El sistema mejora el software preexistente al automatizar la gestión de datos, eliminando la necesidad de intervención humana.

Además, en enero de 2022, AIMMO, una startup coreana, desarrolló una plataforma de anotación de datos con IA que permite a las empresas leer y categorizar imágenes, vídeos, audio, texto y datos de fusión de sensores con una velocidad y precisión increíbles. La compañía obtuvo una financiación de 12 millones de dólares en una ronda de Serie A para mejorar su tecnología de etiquetado de datos y facilitar su expansión global. El software elimina las ineficiencias asociadas a la anotación, lo que permite a los clientes centrarse en sus modelos de IA.

Tendencias del mercado europeo de recopilación y etiquetado de datos

Se prevé que el mercado regional europeo crezca sustancialmente durante el período de pronóstico. Gracias a la mejora continua de las tecnologías de detección de obstáculos para automóviles, se espera que la industria automovilística europea experimente un crecimiento en su mercado. La Unión Europea concluyó en julio de 2022 el desarrollo de un marco jurídico integral para vehículos totalmente autónomos equipados con capacidades de conducción autónoma. El Reglamento General de Seguridad revisado, adoptado en 2019, entrará en vigor en julio de 2022 y establece el marco jurídico para la autorización de vehículos autónomos y automatizados en la Unión Europea.

Además, en 2021, Francia y Alemania establecieron un marco legal integral para la implementación de vehículos autónomos en el transporte público. Desde 2018, Francia ha estado implementando activamente un plan nacional para introducir sistemas de transporte automatizados y conectados en sus carreteras. Se prevé que Hamburgo cuente con aproximadamente 10 000 autobuses autónomos para el año 2030. Se espera que estos factores influyan en el mercado durante todo el período previsto.