Aprendizaje automático (ML) Tamaño del mercado, participación e análisis de la industria, por tipo empresarial (empresas pequeñas y medianas (PYME) y grandes empresas), por implementación (en la nube y en lo privilegiado), por la industria de uso final (atención médica, minorista, minorista y telecomunicaciones, BFSI, automotriz y transporte, publicidad y medios de comunicación, fabricación y otros), y regional, 2025-2032ro.

El tamaño del mercado de Global Machine Learning (ML) se valoró en USD 35.32 mil millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 47.99 mil millones en 2025 a USD 309.68 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual de 30.5% durante el período de pronóstico.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (AI). Es un método de análisis de datos que enseña a las computadoras a aprender de los algoritmos y los datos e imitar rápidamente la forma en que los humanos aprenden. El aumento de la adopción de tecnologías de IA y ML en diversas industrias de uso final, como la atención médica, el automóvil, el comercio minorista y la fabricación, entre otras, desempeñarán un papel importante en el crecimiento del mercado. Además, en 2020, varios países adoptaron medidas de cuarentena y políticas de distanciamiento social para mitigar el impacto de la pandemia Covid-19. Los desarrolladores e investigadores tenían la intención de utilizar herramientas de ML para analizar los efectos de estas medidas y políticas. Por ejemplo,

• En abril de 2020, los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) desarrollaron un modelo que utiliza datos de la pandemia Covid-19. El modelo aprovecha los algoritmos de inteligencia de la máquina para determinar o predecir la propagación del virus y la eficacia de las medidas de cuarentena. Es probable que tales iniciativas aumenten la demanda de capacidades de ML avanzadas.

El brote Covid-19 había acelerado rápidamente el crecimiento del mercado de aprendizaje automático, y se espera que esta tendencia continúe durante el período de evaluación también. Esto se debe a la creciente adopción de la tecnología ML en automotriz, minorista, atención médica y otros sectores.

La aplicación de la tecnología de IA ayudó a los investigadores a combatir la pandemia Covid-19. Por ejemplo, según la Institución Brookings, los investigadores de Corea del Sur utilizaron datos de geolocalización y imágenes de la cámara de vigilancia para rastrear a los pacientes con coronavirus. Los científicos de datos utilizaron este metraje e algoritmos de inteligencia de máquinas para predecir la ubicación del próximo brote e informar a las autoridades responsables y rastrear a los pacientes positivos de CoVID-19 en tiempo real. Dichas iniciativas activas pueden aumentar la demanda de soluciones de aprendizaje automático en los próximos años.

Tendencias del mercado de aprendizaje automático (ml)

Integración de la inteligencia mecánica con soluciones de análisis para impulsar el progreso del mercado

En los últimos años, el campo deAnálisis minoristase ha expandido rápidamente. Muchas empresas de comercio electrónico, como Alibaba, Ebay y Amazon, han aumentado sus ventas y mejoraron la satisfacción del consumidor mediante el uso de tecnologías de análisis de datos avanzados. Los enfoques de codificación del habla cognitiva basados ​​en principios de ML han surgido como resultado de la investigación y el desarrollo en las tecnologías de reconocimiento de voz y voz.

Es probable que el aprendizaje automático se convierta en una tendencia importante en análisis de seguridad a medida que las empresas adoptan marcos de seguridad avanzados. A medida que se crean e intercambian grandes volúmenes de datos sobre numerosas redes, los profesionales cibernéticos les resulta bastante difícil analizar y rastrear potenciales amenazas cibernéticas. A medida que estas amenazas se están volviendo más extendidas y complejas, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a los equipos y organizaciones de seguridad a predecir, rastrear y reconocer los ataques cibernéticos más rápidamente. Estos factores ampliarán el tamaño del mercado.

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Factores de crecimiento del mercado de aprendizaje automático (ml)

Aumento de aplicaciones en el sector de la salud que probablemente impulse el crecimiento del mercado

La tecnología ML ya se está utilizando en una variedad de aplicaciones de salud. En esta industria vertical, esta tecnología evalúa millones de puntos de datos distintos y predice resultados, así como proporciona puntajes de riesgo rápido y asignación exacta de recursos.

Una de las aplicaciones más importantes de esta tecnología en la atención médica es diagnosticar y detectar afecciones/enfermedades que a veces son difíciles de identificar. Esto puede incluir varias enfermedades hereditarias y cánceres que son difíciles de detectar en sus primeras etapas. Un ejemplo destacado de esto es el IBM Watson Genomics, que muestra cómo la secuenciación tumoral basada en el genoma, combinada concomputación cognitiva, podría ayudar en el diagnóstico de cáncer. Berg, un gigante biofarmacéutico, utiliza IA para producir soluciones terapéuticas para áreas como el cáncer.

La visión por computadora es una técnica revolucionaria que combina ML y aprendizaje profundo. Ha sido aceptado por el programa Innereye de Microsoft, que se centra en las herramientas de diagnóstico de imágenes para el análisis de imágenes. Es probable que estos factores aumenten el crecimiento del mercado.

Factores de restricción

Limitaciones técnicas y falta de precisión para impedir el progreso del mercado

La plataforma ML ofrece varios beneficios que pueden impulsar el crecimiento del mercado. Sin embargo, esta tecnología carece de ciertos parámetros que pueden obstaculizar el crecimiento del mercado. Uno de los principales factores de restricción de la plataforma ML son los algoritmos inexactos y no desarrollados. La precisión es muy importante en los big data y el aprendizaje automático, y los algoritmos inexactos pueden dar lugar a la producción de elementos defectuosos. Por lo tanto, se requiere la interacción humana para poner en su lugar todos los parámetros del sistema y asegurarse de que el margen de error sea cercano o igual a cero. Este factor puede obstaculizar las perspectivas del mercado.

Análisis de segmentación de mercado de aprendizaje automático (ml)

Por análisis de tipo empresarial

Grandes empresas para aumentar su gasto tecnológico para implementar tecnologías de IA y ML

Según el tipo de empresa, el mercado se divide en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas. Las grandes empresas segmentaron la mayor participación de mercado en 2024. La implementación de la ciencia de datos y la tecnología de IA está creciendo en estas organizaciones para introducir ideas cuantitativas en sus operaciones. Las grandes empresas también están trabajando para aprovecharaprendizaje profundo, aprendizaje artificial y optimización de decisiones para proporcionar servicios de alta calidad.

Es probable que el segmento de empresas pequeñas y medianas exhiba una tasa de crecimiento significativa durante el período de pronóstico. Se prevé que ML y AI se conviertan en las tecnologías clave que permiten a las PYME acceder a los recursos digitales al tiempo que reducen sus inversiones en TIC.

Por análisis de implementación

Aumento de la demanda de soluciones basadas en la nube para ayudar a la adopción de soluciones de ML

En términos de implementación, el mercado se clasifica en la nube y en las instalaciones. Se espera que el segmento de la nube registre una notable tasa de crecimiento durante el período de pronóstico. La flexibilidad, las actualizaciones automáticas de software, la gestión de desastres a través de sistemas de copia de seguridad basados ​​en la nube y una eficiencia mejorada son algunas de las ventajas clave que han aumentado la implementación de modelos de entrega basados ​​en la nube para soluciones y servicios de software de aprendizaje profundo.

El segmento de la nube capturó una participación de mercado significativa en 2024. El crecimiento de este segmento se atribuye a la gran capacidad de cálculo y el cumplimiento de la seguridad de los datos que ofrece este modelo de implementación.

Por análisis de la industria del uso final

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Aplicaciones de inteligencia de máquina en aumento en la industria de la salud para presenciar un crecimiento notable del mercado

Las industrias están trabajando con grandes cantidades de tecnología de apalancamiento de datos para obtener información en tiempo real. Estas ideas permiten a los usuarios finales obtener más ventaja sobre los competidores y trabajar de manera más eficiente.

Durante el escenario pre-Covid-19, el uso de dispositivos y sensores portátiles para evaluar la salud de los pacientes en tiempo real aumentó la demanda de aplicaciones de inteligencia de máquinas en la industria de la salud. La tecnología ayuda a los expertos médicos a identificar tendencias y analizar datos para mejorar el diagnóstico y el tratamiento, aumentando así la cuota de mercado del aprendizaje automático.

Análisis regional

El mercado global se estudia en Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América Latina por geografía.

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América del Norte capturó la máxima participación de mercado en 2024. La presencia de destacados inversores de I + D, como Oracle Corporation, Amazon.com e IBM Corporation, ha ampliado el tamaño del mercado regional. Además, se espera que la disponibilidad de infraestructura de TI establecida y grandes inversiones impulsen el crecimiento del mercado en América del Norte. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de los EE. UU. Invirtió alrededor de USD 2 mil millones para implementar el aprendizaje automático y otras tecnologías de IA.

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Se espera que Europa registre un fuerte crecimiento en el mercado global. Esto se atribuye al creciente uso de la tecnología ML en los mercados emergentes que tienen una gran población de trabajadores calificados como el Reino Unido y Alemania. El mercado regional está siendo influenciado por un mejor acceso al cliente a los servicios y bienes habilitados para AI. La rápida digitalización provocada por la pandemia Covid-19 ha hecho que las empresas inviertan significativamente en tecnologías de TI. Según una encuesta reciente de McKinsey, el gasto de TI ha crecido en un 25% en Europa en todas las industrias, en comparación con 2020, con la mayoría de los líderes de tecnología digital aumentando sus inversiones. Estos desarrollos crearán nuevas oportunidades de mercado y aumentarán el crecimiento del mercado en Europa.

Se anticipa que Asia Pacific registrará una tasa de crecimiento más sólida durante el período de pronóstico. Las economías en desarrollo de la región, como China, India y Filipinas, tienen un ecosistema de inicio vibrante y robusto que es asistido por una fuerza laboral calificada, que reforzará el crecimiento del mercado regional. El gobierno japonés también está tomando diversas iniciativas para alentar el uso de la inteligencia artificial en todo el país y mejorar la adopción de servicios de aprendizaje automático, lo que desempeñará un papel importante en la mejora del pronóstico del mercado en Japón. Estos son algunos de los factores clave que estimularán el crecimiento del mercado APAC.

En el Medio Oriente y África, los estados del Golfo ricos en petróleo están tomando esfuerzos activos para diversificar sus economías a través deinteligencia artificial. La mayoría de los países del Golfo han reconocido la prominencia de la tecnología avanzada y se están centrando en el desarrollo de nuevas tecnologías. Los EAU lideran el mundo árabe en innovación y adopción de tecnologías. Además, las iniciativas de la ciudad inteligente y el transporte autónomo aumentarán la demanda de IA en la región.

Los países latinoamericanos, como Brasil, México y Uruguay, están desarrollando nuevas políticas de IA y estrategias coherentes para fortalecer la adopción de tecnologías avanzadas. Se espera que esta región cree oportunidades de mercado nuevas y lucrativas en el futuro.

Actores clave de la industria

Jugadores clave para introducir nuevas funcionalidades en sus ofertas existentes para fortalecer la posición del mercado

Las empresas que operan en el mercado global ofrecen soluciones automatizadas de inteligencia de máquinas para construir fácilmente modelos de aprendizaje y acelerar el tiempo para comercializar. Operaciones de aprendizaje automático de Microsoft (MLOPS) oDevopsUtiliza las capacidades ML de Azure que capacitan a los científicos de datos para innovar procesos críticos de manera responsable. Microsoft Corporation está introduciendo constantemente nuevas capacidades en las ofertas de productos para fortalecer su posición de mercado.

Lista de compañías de aprendizaje automático superior (ML):

• IBM Corporation (EE. UU.)
• SAP SE(Alemania)
• Corporación Oracle(A NOSOTROS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(A NOSOTROS.)
• Microsoft Corporation (EE. UU.)
• Amazon, Inc. (EE. UU.)
• Intel Corporation(A NOSOTROS.)
• Databricks(A NOSOTROS.)
• SAS Institute Inc.(A NOSOTROS.)
• BIGML, Inc. (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• Enero de 2022–Acquia introdujo modelos ML minoristas avanzados para su plataforma de datos de clientes para aumentar el valor de por vida del cliente. Con este lanzamiento, la compañía tenía como objetivo ayudar a los minoristas a obtener una visión holística de su negocio. Acquia ayuda a los minoristas a comprender las palancas dentro de sus esfuerzos de marketing y ventas.
• Abril de 2021:Microsoft Corporation lanzó una base de datos abierta para salud y genómica, transporte, trabajo y economía, población y seguridad y otras áreas para aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático que usan conjuntos de datos disponibles públicamente. Además, esto permite a la empresa proporcionar información de hiperescala mediante la utilización de conjuntos de datos abiertos de Azure junto con las ventas de análisis de datos de Azure y ML, aumentando las ventas de ML como servicios (MLAA).
• Mayo de 2021:Google Cloud introdujo Vertex AI, una solución/plataforma ML administrada que permite a las organizaciones acelerar el mantenimiento y la implementación de modelos de IA. Además, Vertex AI utiliza los servicios de Google Cloud para crear ML bajo una API y UI para optimizar el proceso de implementación, capacitación y construcción de modelos ML a escala.
• Febrero de 2020:Oracle Corporation introdujo la nube de OraclePlataforma de ciencia de datos. La plataforma fue diseñada para ayudar a las empresas a capacitar, construir, implementar y administrar modelos ML para mejorar el rendimiento de los programas de ciencia de datos.
• Mayo de 2020–Azure Machine Learning es un servicio basado en la nube que permite a los usuarios crear y administrar soluciones ML. Ayuda a los científicos e ingenieros de datos a maximizar el uso de sus capacidades y marcos de creación de datos existentes y procesamiento de datos. También les ayuda a distribuir, escalar e implementar sus cargas de trabajo en la nube.

Cobertura de informes

El informe de investigación de mercado global proporciona un análisis exhaustivo del mercado. Se centra en aspectos clave como las empresas prominentes y las principales aplicaciones del producto. Además de esto, el informe destaca los desarrollos clave de la industria y ofrece información sobre las tendencias del mercado. Además de los factores mencionados anteriormente, el informe incluye otros aspectos que han contribuido al crecimiento del mercado en los últimos años.

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Informe de alcance y segmentación