Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del procesamiento del lenguaje natural por implementación (local, en la nube, híbrida), por tamaño de organización (grandes organizaciones, pequeñas y medianas organizaciones), por tipo (hardware, software, servicios, PLN estadístico, PLN basado en reglas), por tipo de procesamiento (texto, voz/habla, imagen), por usuario final (educación, servicios financieros y seguros, atención médica, TI y telecomunicaciones, comercio minorista, manufactura, medios y entretenimiento, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2025-2033.

Factores de crecimiento del mercado del procesamiento del lenguaje natural

Transición de una experiencia centrada en el producto a una experiencia centrada en el cliente.

El uso de internet y la constante expansión de los canales de comunicación, consumo e interacción han empoderado a los consumidores. Las empresas se han visto obligadas a replantearse su imagen de marca y sus prácticas comerciales. Atraer clientes de la competencia en el mercado actual exige más que el paradigma dominante centrado en el producto o en la empresa. Numerosos canales permiten a las empresas emplear chatbots con inteligencia artificial (IA) capaces de gestionar consultas. En algunos casos, pueden anticipar el siguiente paso del cliente y prevenir consultas mediante un contacto proactivo. Los proveedores de soluciones de interacción con el cliente están incorporando capacidades de IA en sus plataformas para que los usuarios finales puedan desarrollar experiencias de cliente escalables y personalizadas sin necesidad de programación ni lógica manual. Estos factores impulsan la expansión del mercado.

Mayor demanda por parte del sector sanitario.

El creciente uso de la tecnología digital en las organizaciones sanitarias ha generado grandes cantidades de datos. Para obtener información valiosa a partir de estos datos, es fundamental procesarlos de manera eficiente. Por ello, los enfoques basados ​​en análisis para el análisis rápido de grandes volúmenes de datos están ganando popularidad. Además, debido a la enorme cantidad de datos de pacientes e historiales clínicos electrónicos, el sector sanitario ha implementado nuevas tecnologías para evaluar, buscar e interpretar grandes volúmenes de datos de pacientes. En consecuencia, es probable que la creciente demanda del sector sanitario contribuya al crecimiento del mercado nacional de procesamiento del lenguaje natural durante el período previsto.

Restricción del mercado

Complejidad en la transición de la tecnología tradicional a la avanzada.

La transición de un sistema heredado a plataformas SaaS es un proceso costoso que requiere personal técnico y no técnico, además de presentar otros obstáculos. Asimismo, la falta de conocimiento sobre la migración a la nube genera numerosos errores que dificultan el logro de los objetivos organizacionales. Según estimaciones independientes, aproximadamente el 71 % del presupuesto de TI destinado a las agencias civiles federales de EE. UU. podría gastarse en el mantenimiento de sistemas heredados en el futuro. Esto indica que las organizaciones aún dependen de estos sistemas y no están interesadas en migrar a software de análisis moderno, lo que limita el crecimiento del mercado estudiado.

Muchas organizaciones se enfrentan al reto de modernizar sus sistemas de software existentes y migrar a sistemas más potentes. La actualización de sistemas de software heredados es un problema de ingeniería complejo que abarca la mayoría de los aspectos del desarrollo de software tradicional, con mayores limitaciones. Aproximadamente el 50 % de las organizaciones señalan los sistemas heredados como el principal obstáculo para alcanzar sus objetivos digitales. Por lo tanto, los obstáculos asociados a la modernización de los sistemas heredados y el elevado coste de la migración de software están frenando el crecimiento del mercado analizado.

Oportunidad de mercado

Mayor implementación de la tecnología cognitiva en el campo de la inteligencia artificial.

La tecnología cognitiva es la próxima generación de inteligencia artificial utilizada para mejorar la utilidad basada en aplicaciones industriales para el usuario final. Se utiliza para desarrollar nuevos proyectos paracomputación cognitivaEn el ámbito empresarial, la IA puede ayudar a automatizar los procesos de negocio, obtener información valiosa mediante el análisis de datos e interactuar con clientes y empleados.

Según los hallazgos de un estudio realizado por la Harvard Business Review, las tecnologías cognitivas (152); la robótica, la automatización cognitiva y los conocimientos cognitivos (57); la participación cognitiva (24); y los conocimientos cognitivos proporcionados por el aprendizaje automático se diferenciaron de los disponibles en el análisis tradicional en tres aspectos: (i) son más intensivos en datos y detallados; (ii) los modelos generalmente se entrenan con una parte del conjunto de datos; y (iii) los modelos mejoran, lo que significa que su capacidad para usar nuevos datos para hacer predicciones o clasificar elementos mejora con el tiempo. El banco SEB en Suecia y el gigante de la tecnología médica Becton, Dickinson & Company en Estados Unidos están utilizando el avatar de agente inteligente realista, Amelia, como mesa de ayuda interna para empleados en soporte de TI. Estos ejemplos crean un inmenso potencial para el crecimiento del mercado.

Análisis regional

América del Norte representó la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 27,1 % durante el período de pronóstico. América del Norte se encuentra entre los mercados líderes en procesamiento del lenguaje natural debido a su predominio en tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML). La mayoría de los principales proveedores del mercado tienen su sede en EE. UU., lo que le otorga a la región una ventaja en innovación. Además, los gobiernos regionales están fomentando cada vez más la adopción de tecnologías de IA, ML y PLN, creando un entorno propicio para que los proveedores del mercado expandan su presencia en la región. Las empresas también están intentando expandir su presencia en Canadá mediante estrategias de fusiones y adquisiciones (M&A), debido al creciente potencial del país. Por ejemplo, Inspirata adquirió Artificial Intelligence in Medicine Inc. (AIM), una empresa con sede en Toronto, para extender su presencia en el país y fortalecer su posición en el mercado.

Tendencias del mercado europeo de procesamiento del lenguaje natural

Europa es la segunda región más grande y se espera que alcance un valor de mercado de 23 mil millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,4%. El Reino Unido, Alemania y Francia cuentan con algunos de los mercados más importantes de la región. Se prevé que el mayor enfoque y el aumento del gasto en infraestructura de TI impulsen el crecimiento del mercado de PLN en el Reino Unido. El gobierno también ha hecho gran hincapié en el nuevo software. Francia está intensificando su enfoque en el desarrollo de la inteligencia artificial mediante inversiones regulares, atrayendo a nuevos consumidores. Esto probablemente tendrá un impacto positivo en el crecimiento del mercado de PLN. Además, empresas como Facebook y Google planean invertir en la expansión y creación de nuevas instalaciones relacionadas con la IA en París, lo que impulsará la adopción de PLN.

Tendencias del mercado de procesamiento del lenguaje natural en Asia-Pacífico

Asia-Pacífico se encuentra entre las regiones más prometedoras para el negocio del procesamiento del lenguaje natural. La región está experimentando un mayor uso de tecnologías de IA y aprendizaje automático, particularmente entre las pymes. El negocio de la asistencia por voz también se está desarrollando en Asia, que alberga numerosas empresas.electrónica de consumoproductores, incluyendo altavoces inteligentes y teléfonos inteligentes. El dominio regional en la industria global de semiconductores también ayuda a las empresas a posicionarse en el mercado de PNL, ya que muchos fabricantes de chips y hardware de PNL tienen su sede en Asia.

Información sobre la implementación

El mercado global se segmenta en soluciones locales y en la nube. El segmento de soluciones locales representa la mayor cuota de mercado y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,5 % durante el período de pronóstico. Organizaciones de diversos sectores consideran que la implementación local implica una elevada inversión inicial. Sin embargo, la seguridad de los datos es uno de los principales factores que impulsan a estas organizaciones a invertir en el modelo local. Con el auge del procesamiento del lenguaje natural (PLN) basado en IA y el análisis de sentimientos, el volumen de documentos también ha aumentado; por lo tanto, migrar a una solución local ayuda a reducir costes y a obtener control sobre el software, desde el análisis sintáctico básico hasta la extracción contextual avanzada. Además, las organizaciones, sensibles a la latencia, prefieren el modelo local, ya que la latencia en la nube es de aproximadamente 200 milisegundos, en comparación con los 5-10 milisegundos del modelo local.

Información sobre el tamaño de la organización

El mercado global de procesamiento del lenguaje natural se segmenta en grandes organizaciones y pequeñas y medianas empresas (PYME). Las PYME representan la mayor cuota de mercado y se espera que crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26 % durante el período previsto. La creciente adopción de la nube entre las PYME ha facilitado a las empresas el uso de otras tecnologías, como la IA y el aprendizaje automático (ML). Por lo tanto, la creciente adopción de tecnologías de IA y ML entre las PYME también impulsa la demanda del mercado de PLN. Una encuesta realizada por Vistage sobre el papel de la IA en las pequeñas empresas reveló que el 13,6 % de las PYME utilizan actualmente tecnologías de IA para mejorar la interacción con sus clientes y sus operaciones comerciales.

Información sobre tipos

El mercado global de procesamiento del lenguaje natural se segmenta en hardware, software y servicios. El segmento de hardware ocupa la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,9% durante el período de pronóstico. Las redes neuronales profundas han transformado radicalmente el PLN en la última década, principalmente a través de su aplicación en centros de datos que utilizan hardware especializado. Investigadores del MIT agregaron la arquitectura de hardware paralela con datos totalmente canalizados para complementar el software previsto para ayudar a la cascada en tiempo real. Además, se espera que las crecientes innovaciones tecnológicas en la fabricación de chips también traigan desarrollo y nuevas aplicaciones al mercado estudiado. Por ejemplo, el chip de IA lanzado recientemente, Ascend 910 de Huawei Technologies, tiene un consumo máximo de energía de solo 310 W. Además, con la introducción de ununidad de procesamiento tensorial (TPU)Según Google, se espera que la inversión en el segmento estudiado aumente durante el período previsto.

Información sobre el tipo de procesamiento

El mercado global de procesamiento del lenguaje natural se segmenta en texto, voz e imagen. El segmento de procesamiento de texto representa la mayor cuota de mercado y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,4 % durante el período de pronóstico. Las organizaciones utilizan cada vez más tecnologías de análisis de texto para optimizar sus procesos de negocio, ofreciendo información útil a partir de diversas fuentes de texto, como la interacción con clientes, correos electrónicos, blogs, reseñas de productos, tweets y registros centrales. Los avances en el análisis para la gestión de la calidad, la mejora de la eficiencia y la experiencia del cliente, las capacidades omnicanal, la ampliación del alcance de las empresas a clientes millennials y de la Generación Z, y el creciente número de organizaciones que cumplen con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea son algunos de los factores clave que impulsan la adopción de soluciones y tecnologías de análisis de texto.

Información sobre el usuario final

El mercado global se segmenta en Educación, Servicios Financieros y Seguros (BFSI), Salud, TI y Telecomunicaciones, Medios y Entretenimiento, Comercio Minorista, Manufactura y Otros. El segmento de TI y Telecomunicaciones ocupa la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,1% durante el período de pronóstico. La creciente adopción de 5G e IoT puede generar una enorme cantidad de datos. Para gestionar eficientemente estos datos, las empresas de TI se enfrentan a una creciente necesidad de soluciones basadas en datos. Con la mejora continua de los productos en el mercado estudiado, se espera que estos problemas se minimicen. El sector de las telecomunicaciones está preparado para aprovechar la adopción del mercado de hogares inteligentes mediante la mejora de las tecnologías de red de hardware y software. Para mejorar la experiencia del hogar inteligente, también se puede enfocar la atención en dispositivos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) basados ​​en IA. Tanto Orange como Telefónica lanzaron asistentes virtuales multiservicio, Djingo y Aura, respectivamente, para competir con dispositivos como Amazon Echo y Google Home. Se espera que todos estos factores contribuyan positivamente al crecimiento del mercado de PLN en el sector de TI y telecomunicaciones.