El mercado global de aprendizaje automático alcanzó un valor de 96.600 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca desde los 125.390 millones de dólares en 2026 hasta los 1.010.300 millones de dólares en 2034, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29,80% durante el período de pronóstico (2026-2034). América del Norte dominó el mercado de aprendizaje automático con una participación del 34,8% en 2025.
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones, realizar predicciones y mejorar su rendimiento sin necesidad de programarlos explícitamente para cada tarea. El software y los servicios de aprendizaje automático suelen clasificarse con el código HSN 8523 (soportes para grabar software y otros datos) y el código SIC 7372 (software preempaquetado).
La demanda del mercado del aprendizaje automático está impulsada por la adopción de la IA y la necesidad de automatizar la toma de decisiones. Las organizaciones recurren al análisis predictivo, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión artificial y el aprendizaje por refuerzo, lo que contribuye al crecimiento del mercado del aprendizaje automático.
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Integración del aprendizaje automático con la tecnología de gemelos digitales.
El análisis del mercado del aprendizaje automático muestra una mayor integración de esta tecnología con la de gemelos digitales. Esto permite analizar los datos generados por representaciones virtuales de activos, sistemas y procesos físicos. Los modelos de aprendizaje automático se basan en datos históricos y en tiempo real para identificar patrones, predecir el comportamiento de los equipos y detectar posibles problemas de rendimiento.
Adopción del aprendizaje automático federado
El aprendizaje automático federado permite que los modelos aprendan de conjuntos de datos distribuidos sin transferir datos confidenciales a una ubicación central. Los enfoques federados permiten a las organizaciones entrenar modelos en múltiples dispositivos o sistemas en entornos locales.
Se prevé que las interrupciones en la cadena de suministro tengan un alto impacto en la cuota de mercado del aprendizaje automático debido a la dependencia de las GPU, los aceleradores de IA y los componentes de memoria. Se espera que el mercado experimente una recuperación en forma de U. La escasez de procesadores avanzados, los retrasos en la adquisición de semiconductores y las interrupciones en el transporte pueden retrasar el despliegue de la infraestructura de IA. Se prevé que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 29,80 %, pero las limitaciones en la cadena de suministro podrían reducirla en 2 puntos porcentuales, lo que resultaría en un crecimiento de alrededor del 27,80 %. A medida que las condiciones de suministro se normalicen gracias a la mayor capacidad de los centros de datos y la estabilidad en el suministro de semiconductores, se espera que el crecimiento del mercado del aprendizaje automático vuelva gradualmente al 29,80 %.
El mercado del aprendizaje automático prevé una actividad de inversión estratégica impulsada por el desarrollo de modelos avanzados de IA, tecnologías de modelos globales y sistemas autónomos.
Mistral AI
3.500 millones de dólares
En septiembre de 2026, Mistral AI recaudó 3.500 millones de dólares en financiación para ampliar el desarrollo de modelos de IA, las capacidades informáticas y las aplicaciones de IA empresariales.
SiMa.ai
150 millones de dólares
En septiembre de 2026, SiMa.ai recaudó 150 millones de dólares en nueva financiación para ampliar su plataforma de IA y sus tecnologías de silicio de IA de próxima generación para aplicaciones en robótica, drones y automoción.
Odisea
310 millones de dólares
En junio de 2026, Odyssey recaudó 310 millones de dólares en una ronda de financiación Serie B para desarrollar modelos de inteligencia artificial avanzados y tecnologías de simulación.
La demanda de experiencias de cliente personalizadas y la automatización industrial impulsan el mercado.
Las empresas buscan comprender mejor las preferencias y el comportamiento de sus clientes, lo que genera una demanda de experiencias personalizadas. El aprendizaje automático (ML) puede analizar los datos de los clientes para ofrecer recomendaciones, ofertas e interacciones personalizadas. Esto ayuda a las empresas a mejorar la interacción y el servicio al cliente.
Niveles más altos deautomatización industrialEsto ha propiciado la adopción del aprendizaje automático, ya que los fabricantes se centran en mejorar la eficiencia de la producción. El aprendizaje automático puede analizar datos de equipos, detectar cambios en los procesos y brindar soporte para el mantenimiento predictivo.
Los elevados requisitos computacionales y la necesidad de mantener la precisión del modelo limitan la adopción del aprendizaje automático.
Los elevados requisitos computacionales de los modelos avanzados de aprendizaje automático incrementan los costos de infraestructura asociados al desarrollo y la implementación de dichos modelos. Los modelos de gran tamaño suelen requerir un mayor número de procesadores, aceleradores y capacidad de memoria.
Las dificultades para mantener la precisión de los modelos a lo largo del tiempo pueden afectar la fiabilidad de las aplicaciones de aprendizaje automático. Los cambios en el comportamiento del usuario, las condiciones del mercado, los entornos operativos y los datos de entrada pueden provocar una disminución del rendimiento del modelo tras su implementación.
La expansión del aprendizaje automático en la detección de fraudes y el diagnóstico sanitario ofrece oportunidades de crecimiento.
Los proveedores de aprendizaje automático (ML) ofrecen sus servicios a bancos, aseguradoras, minoristas y empresas para identificar riesgos financieros y operativos. Los modelos de ML analizan patrones de transacciones y detectan actividades inusuales en tiempo real. Por lo tanto, los proveedores de plataformas de software y las empresas de análisis pueden aprovechar esta oportunidad para utilizar el ML con el fin de crear un ecosistema financiero más eficiente.
Los datos de salud digital respaldan el análisis de imágenes médicas, la detección de enfermedades y el apoyo a la toma de decisiones clínicas. Esto abre nuevas vías de ingresos para los proveedores de aprendizaje automático que prestan servicios a hospitales, centros de diagnóstico y empresas de tecnología sanitaria.
El segmento de software representó una cuota del 46,8% en 2025 debido al uso generalizado de plataformas de aprendizaje automático y herramientas analíticas en aplicaciones empresariales y técnicas.
Se prevé que el segmento de hardware crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31,2 % durante el período de pronóstico, impulsado por la demanda de procesadores de alto rendimiento, aceleradores e infraestructura informática necesarios para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático.
Se prevé que el segmento de la nube crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 32,1 % durante el período de pronóstico, impulsado por la demanda de recursos informáticos escalables y el acceso a la infraestructura de aprendizaje automático.
Se prevé que el segmento de soluciones locales crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 25,4 % durante el período de pronóstico, ya que las organizaciones requieren un mayor control sobre los datos confidenciales, la infraestructura informática y los entornos de implementación de modelos.
El segmento de TI y telecomunicaciones representó una cuota del 21,7 % en 2025. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan en TI y telecomunicaciones para la optimización de redes, la ciberseguridad, el análisis de clientes, el mantenimiento predictivo y la automatización de servicios.
Se prevé que el segmento de automoción y transporte crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 32,6 % durante el período de previsión, impulsado por el uso del aprendizaje automático en la conducción autónoma, la gestión del tráfico y el análisis de vehículos.
El mercado norteamericano de aprendizaje automático representó una cuota del 34,8% en 2025.
El mercado estadounidense se ve influenciado por la adopción de redes neuronales y análisis predictivos. El programa piloto del Recurso Nacional de Investigación en Inteligencia Artificial (NAIRR) de EE. UU. está ampliando el acceso a recursos informáticos, conjuntos de datos e infraestructura de investigación para la investigación en IA y aprendizaje automático. Estas iniciativas impulsan el desarrollo y las pruebas de modelos avanzados de redes neuronales en EE. UU.
La Estrategia Nacional de IA de Canadá prevé un aumento en la adopción de la inteligencia artificial del 12 % al 60 % para 2034. La estrategia también identifica la necesidad de aproximadamente 5,5 GW de capacidad de computación para IA para 2030. Esta estrategia respalda la demanda de tecnologías de aprendizaje automático en empresas y servicios públicos de Canadá.
Se prevé que el mercado de aprendizaje automático en Asia Pacífico crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 30,8% durante el período de pronóstico.
El Desafío de Innovación IndiaAI ha impulsado el uso del reconocimiento automático de voz, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de entidades nombradas, el reconocimiento óptico de caracteres y los modelos de IA conversacional basados en aprendizaje automático. La Misión IndiaAI también está creando un ecosistema nacional compartido de computación de IA, con el objetivo de incorporar 20 000 GPU adicionales.
El XV Plan Quinquenal de China para el período 2026-2030 contempla el desarrollo de conjuntos de datos de entrenamiento de IA/ML de alta calidad en los sectores de energía, transporte, manufactura, educación, salud y finanzas. Las empresas chinas también promueven el uso de IA multimodal y arquitecturas de modelos avanzadas.
El programa GENIAC de Japón ha seleccionado 16 nuevos proyectos de desarrollo de modelos de IA para recibir apoyo en materia de recursos informáticos. El Plan Básico de IA del gobierno promueve la inversión público-privada en IA vertical e IA física, lo que respalda la implementación del aprendizaje automático en diversos sectores.
Se prevé que el mercado europeo de aprendizaje automático crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 27,6% durante el período de pronóstico.
El Plan de Acción de IA de Alemania ofrece financiación específica para la investigación y el desarrollo en inteligencia artificial, incluyendo sistemas autónomos. Para 2030, Alemania se propone duplicar, como mínimo, la capacidad total de los centros de datos e incrementar la capacidad de computación de alto rendimiento. Esto impulsa una mayor aplicación del aprendizaje automático en la automatización, el control de calidad y la optimización de procesos en la industria alemana.
El mercado británico se ve impulsado por la adopción de algoritmos de IA y tecnologías de aprendizaje por refuerzo. El Centro de Recursos de Investigación en IA del Reino Unido (AIRR) proporciona a los investigadores acceso a infraestructura informática avanzada y conjuntos de datos para desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático para aplicaciones de toma de decisiones inteligentes.
Se prevé que el mercado de aprendizaje automático en Latinoamérica crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 30,5 % durante el período de pronóstico. El Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) de Brasil apoya la inversión en infraestructura de IA, ecosistemas de datos y desarrollo de la fuerza laboral. La Estrategia Nacional de Transformación Digital y Telecomunicaciones de México también se centra en la expansión de capacidades digitales avanzadas. Estas estrategias crean una sólida base de oportunidades para los proveedores de aprendizaje automático en Latinoamérica.
Se prevé que el mercado de aprendizaje automático en Oriente Medio y África crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 31,2 % durante el período de pronóstico. La Estrategia de IA 2031 de los EAU se centra en el desarrollo de infraestructura de IA y capacidades en la nube. La iniciativa del Instituto de Inteligencia Artificial de Sudáfrica está fortaleciendo la investigación nacional en IA, el desarrollo de habilidades y las capacidades de IA aplicada. Estas iniciativas crean una base más sólida para el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático en la región.
El panorama competitivo del mercado del aprendizaje automático está muy fragmentado, con empresas tecnológicas consolidadas, proveedores de servicios en la nube y proveedores de soluciones especializadas. Se estima que actores clave como Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, NVIDIA Corporation e Intel Corporation representan aproximadamente entre el 35 % y el 40 % de la cuota de mercado global del aprendizaje automático.
Los jugadores establecidos compiten principalmente a través decomputación en la nubeHerramientas para el desarrollo de modelos y computación de alto rendimiento. Los actores emergentes y regionales en el ecosistema del mercado del aprendizaje automático se centran en precios competitivos, servicios localizados y tecnologías de código abierto.
Abril de 2026:Meta presentó Muse Spark, ampliando las capacidades de aprendizaje automático en Meta AI, WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger y las gafas con IA.
Mayo de 2026:Google presentó nuevas funcionalidades de Gemini en Google I/O 2026, impulsando así su estrategia de IA basada en agentes.
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El equipo de investigación de Straits está compuesto por investigadores, analistas y profesionales del sector con amplia experiencia, dedicados a ofrecer inteligencia de mercado fiable, reveladora y bien estructurada. Gracias a su experiencia en diversos sectores y ámbitos, el equipo combina una investigación exhaustiva, el análisis de datos y el conocimiento de la industria para proporcionar una comprensión clara de la evolución de los mercados y los entornos empresariales.
El equipo se centra en identificar tendencias clave del mercado, oportunidades emergentes, avances tecnológicos, panoramas competitivos y la dinámica cambiante del sector. Mediante un enfoque riguroso y basado en la investigación, busca aportar información valiosa que ayude a empresas, inversores y responsables de la toma de decisiones a comprender mejor sus sectores y a adoptar decisiones estratégicas fundamentadas.
Tamaño, cuota y crecimiento del mercado de la Inteligencia Artificial (IA) hasta 2034.
Tamaño del mercado de reclutamiento mediante IA, participación, crecimiento, análisis e informe (2034)
Tamaño del mercado de análisis predictivo, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño, cuota de mercado, crecimiento y análisis del mercado de reconocimiento de gestos (2034)
Tamaño del mercado de IA en el borde, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño, cuota de mercado y crecimiento del mercado de la IA en las telecomunicaciones (2034)
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