Tamaño del mercado de MLOPS, Share & Covid-19 Analysis de impacto, por despliegue (nube, en las instalaciones e híbridos), por tipo de empresa (PYME y grandes empresas), por el usuario final (TI y telecomunicaciones, atención médica, BFSI, fabricación, minorista y otras), y pronóstico regional, 2025-2032

El tamaño del mercado global de MLOPS se valoró en USD 1.58 mil millones en 2024. Se prevé que el mercado creciera de USD 2.33 mil millones en 2025 a USD 19.55 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 35.5% durante el período de pronóstico. América del Norte dominó el mercado global de MLOPS con una participación de 36.21% en 2022.

MLOPS se refiere a operaciones de aprendizaje automático. Es una función esencial de la ingeniería de ML, dedicada a simplificar el procedimiento de tomaraprendizaje automáticomodelos para la producción y luego monitoreándolos y manteniéndolos. Los componentes prominentes de estas soluciones incluyen capacitación en modelo, pruebas y validación del modelo, implementación, validación automatizada del modelo y entrega e implementación continua, entre otros.

Tales características y capacidades destacadas de estas soluciones proporcionan a los ingenieros, científicos de datos, DevOps y otros con una mejor escalabilidad, eficiencia y ayudan a minimizar el riesgo. Por lo tanto, varios actores del mercado están avanzando sus soluciones para satisfacer las necesidades y demandas de los usuarios. Por ejemplo,

• En abril de 2023,ClearML anunció el lanzamiento de nuevas capacidades para ML continuo para MLOP de código abierto para satisfacer la creciente demanda en los mercados globales. Lanzó una nueva funcionalidad conocida como la aplicación Sneak Peek. Permite a los usuarios empresariales ClearML implementar una aplicación directamente desde su ecosistema de desarrollo.

Impacto Covid-19

Cambio en los patrones de datos y algoritmos en medio de la expansión del mercado de pandemias alimentadas 

La pandemia generalizada de Covid-19 trajo varios cambios en diferentes industrias, cambiando todo a canales en línea y trabajo remoto. Debido a los enormes cambios en las actividades económicas y el comportamiento humano como resultado de la autoisolación, el distanciamiento social, el bloqueo y otras circunstancias de la pandemia.

Estos cambios dieron como resultado que los patrones de datos cambiantes continuamente, lo que eventualmente degradó la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático. Fueron desarrollados, calificados y verificados en algoritmos de datos que ya no eran aplicables.

Los mecanismos deben estar en forma adecuada para rastrear e identificar errores de manera continua y permitir la implementación de modelos predictivos para cambiar dinámicamente los ecosistemas al tiempo que preservan la precisión. De lo contrario, estos modelos de aprendizaje automático quedarían desactualizados y pueden producir resultados que ya no son productivos o precisos para las empresas.

Tales circunstancias y logros para lograr la eficiencia y la productividad de los modelos de aprendizaje automático contribuyeron al crecimiento del mercado en la demanda de tales soluciones. Varios jugadores principales también introdujeron nuevas características y soluciones para sus clientes y ofrecieron mejores experiencias de clientes. Por ejemplo,

• En noviembre de 2020,Iguazio y AWS colaboraron para ofrecer a las empresas las ventajas de desarrollar en Sagemaker e instalar IA de manera eficiente, rápida y perfecta con la ayuda de la plataforma de operaciones de aprendizaje automático de Iguazio como una solución completamente integrada.

Por lo tanto, los enormes cambios en las actividades económicas, el comportamiento humano y los patrones de datos contribuyeron a la mayor demanda de estas soluciones durante la pandemia.

Tendencias del mercado de mlops

Implementación de AutomL dentro de los modelos MLOPS para aumentar el crecimiento del mercado

Automatizando toda la tubería de aprendizaje automático, desde el manejo de datos hasta las instalaciones, ML democratizado lo hace accesible para los usuarios con menos experiencia. Automl ofrece varias soluciones simples y disponibles que no implican experiencia en aprendizaje automático predefinido.

Con ML automatizando la mayoría del procedimiento de etiquetado de datos, las probabilidades de error humano se minimizan considerablemente. Reduce los gastos del personal, lo que permite a las empresas centrarse más en el análisis de datos.

AutomL intenta simplificar todo el procedimiento automatizando algunos pasos manualmente exhaustivos para capacitar un modelo ML, que incluye selección de características, selección de modelos, ajuste del modelo y evaluación del modelo. Varias plataformas en la nube, como Amazon Sagemaker, Data Robot AI Platform y Microsoft Power BI, proporcionan sus exclusivas soluciones AUTOML. Por ejemplo,

• En noviembre de 2022,Amazon anunció el lanzamiento del piloto automático de Sagemaker directamente desde Amazon SageMaker Pipelines para mecanizar la industria de MLOPS sin esfuerzo. Permite la mecanización de un proceso de extremo a extremo de desarrollar modelos de aprendizaje automático utilizando piloto automático e incorporar modelos en los consecuentes pasos de CI/CD.

Las ventajas de combinar AUTOML con operaciones de aprendizaje automático ayudan a las empresas a crear modelos ML superiores de manera más eficiente, a costos más bajos, y abordar la brecha de habilidades.

Tales factores impulsan la implementación de AUTOML en tales soluciones, aumentando así el crecimiento del mercado de MLOPS.

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Oportunidades de crecimiento del mercado de MLOPS

El aumento de la necesidad de mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático para impulsar el crecimiento del mercado

La progresión continua de los mecanismos de aprendizaje automático, la incorporación de las soluciones impulsadas por ML y los despliegos de producción a gran escala están ganando impulso rápidamente. Varias razones que afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático incluyen la naturaleza de prueba experimental y manual de ML, el seguimiento manual de la dependencia de los datos, la complejidad de los modelos y el aumento de la deuda mecánica de ML oculta. Dichos factores afectan la eficiencia de los modelos ML, que el modelo ML carece de la ejecución de proyectos de ML. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, solo el 47% de los modelos de AI/ML de negocios entran en la etapa de producción debido a la falta de diversas capacidades de modelos de aprendizaje automático.
• Según una encuesta realizada por algoritmia, la razón más frecuentemente citada para la falla del modelo es la deriva de datos, que ocurre cuando los datos utilizados en la capacitación del modelo ya no reflejan con precisión los datos del mundo real. Se observó que el 60% de los expertos en datos gastan al menos el 20% de su tiempo en el mantenimiento del modelo.

Por lo tanto, las empresas y los profesionales de datos están avanzando hacia estas soluciones para una mejor eficiencia y garantizando que estos modelos funcionen de manera óptima. Por ejemplo,

• Según especialistas en datos en todas las industrias, el 97% de los usuarios que han implementado operaciones de aprendizaje automático han observado una mejora significativa y mejores resultados con una mayor automatización, mayor solidez, mejor productividad y otros.

Tales factores y la necesidad de tener un rendimiento mejorado impulsan el crecimiento de estas soluciones en el mercado.

Factores de restricción

Falta de capacidad para proporcionar seguridad en el entorno de MLOPS para impedir el crecimiento del mercado

El aprendizaje automático funciona regularmente en proyectos confidenciales con datos muy críticos. Por lo tanto, asegurar que el ecosistema sea seguro es crucial para el logro a largo plazo del proyecto. Por ejemplo,

• Según elInteligencia artificial (IA)Informe de adopción de IBM, aproximadamente una de cada cinco empresas indican dificultades para salvaguardar la seguridad de los datos. Por lo tanto, un número creciente de profesionales de datos lo abordan como uno de los problemas cruciales.

A menudo, los usuarios no saben que tienen numerosas vulnerabilidades que significan una oportunidad para ataques traviesos. Además, el procesamiento de bibliotecas desactualizadas es el problema más común que enfrenta las empresas.

Además, el inconveniente de la seguridad está asociado con los puntos finales del modelo y las tuberías de datos que no se aseguran adecuadamente. Estos potencialmente exponen datos cruciales de acceso público a terceros que pueden afectar la seguridad de los datos en el entorno MLOPS.

Por lo tanto, mantener la seguridad para el entorno de operaciones de aprendizaje automático puede ser un factor de restricción. Puede obstaculizar la eficiencia y la productividad de los modelos de aprendizaje automático, afectando el negocio de las empresas.

Análisis de segmentación de mercado de MLOPS

Por análisis de implementación

Características combinadas de la nube y la arquitectura local para impulsar el crecimiento del segmento híbrido

Basado en la implementación, el mercado se clasifica en la nube, en las instalaciones e híbridas.

Se espera que el segmento híbrido domine el mercado con una CAGR líder durante el período previsto. Las preocupaciones sobre la seguridad, el costo y las pautas inducen a la mayoría de las empresas a adoptar enfoques de arquitectura que incluyen centros de datos en la nube y las instalaciones. Por lo tanto, los actores del mercado están invirtiendo estratégicamente en avanzar en soluciones híbridas. Por ejemplo,

• En junio de 2022,Domino Data Lab introdujo una arquitectura MLOPS híbrida que sería empresas a prueba de modelos a escala. Permite a las empresas controlar, escalar y orquestar rápidamente el trabajo de ciencia de datos sobre varios grupos de computación en varias regiones geográficas, locales e incluso en múltiples nubes.

El segmento de la nube representó la mayor participación de mercado de MLOPS en 2024. La flexibilidad y la escalabilidad de la implementación basada en la nube los convierten en la opción ideal para los profesionales. Una implementación de múltiples nubes ayuda como una base sólida para las operaciones comerciales de ML. Se debe a su elasticidad incorporada y a la accesibilidad del almacenamiento de bajo costo, así como a su valor como entorno de desarrollo.

Por análisis de tipo empresarial

Fácil disponibilidad de soluciones de código abierto para aumentar la adopción de la tecnología MLOPS entre las PYME

Por tipo empresarial, el mercado se bifurca en PYME y grandes empresas.

Se predice que el segmento de PYME crecerá con la CAGR más alta durante el período de pronóstico debido al uso de operaciones de aprendizaje automático entre las PYME. Además, hay varias soluciones de operaciones de aprendizaje automático de código abierto disponibles y son fácilmente accesibles para las PYME, lo que contribuiría a su participación en el mercado. Varias soluciones de código abierto incluyen mlflow, profundos checks, zenml, metaflow y seldon nore.

El segmento de las grandes empresas tenía la mayor participación de mercado en 2024. Como las grandes empresas necesitan lidiar con mayores volúmenes de datos, la adopción de tales soluciones entre estos tipos de empresas es mayor. Ofrece un análisis y correcciones en profundidad de grandes empresas en proyectos de modelo de aprendizaje automático más grandes. Además, ayuda a optimizar el desarrollo de la producción con la democratización y una mejor toma de decisiones a mayor escala.

Por análisis del usuario final

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Una mayor implementación de operaciones de aprendizaje automático en el sector de la salud para aumentar el desarrollo del mercado

Para el usuario final, el mercado se clasifica en TI y telecomunicaciones, atención médica, BFSI, fabricación, venta minorista y otros (publicidad, transporte).

El segmento de atención médica lidera con la más alta CAGR debido a la implementación de operaciones de aprendizaje automático en el sector de la salud. Como estas soluciones ayudan a racionalizar diversas funciones de atención médica, como los procedimientos de descubrimiento de fármacos, ayudan en el análisis de los informes de tratamiento de los pacientes, personalizan la atención médica para los pacientes y muchas más, el uso de estas soluciones en la atención médica está en aumento.

• En noviembre de 2023,Philips aceleró la implementación de soluciones impulsadas por la IA con la plataforma MLOPS desarrollada en Amazon Sagemaker. Philips utiliza inteligencia artificial en varios dominios, como diagnósticos, imágenes, salud personal, terapia y atención conectada.

El TI ytelecomundaEl segmento representó la mayor participación de mercado en 2022. Estas soluciones ayudan a los profesionales de la TI a mejorar la efectividad y la eficiencia al aprovechar las ideas propulsadas por ML. Ayuda a monitorear y administrar la arquitectura de TI mientras optimiza las operaciones y las asignaciones de recursos. En el sector de las telecomunicaciones, estas soluciones se utilizan para expandir las operaciones de red y minimizar el tiempo de inactividad. La automatización permite a los proveedores de telecomunicaciones mantener e implementar modelos ML de manera fácil y rápida identificar y resolver las interrupciones del servicio y los problemas de red.

Ideas regionales

Geográficamente, el mercado se estudia en América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África y Asia Pacífico.

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América del Norte mantuvo la mayor participación de mercado en 2024. La región representa los máximos avances tecnológicos del aprendizaje automático en varios sectores, como la banca, el comercio minorista, el automóvil, la atención médica y muchos más. Además, varios jugadores de seguros de Pharma y P&C invierten en ML Technologies para innovación empresarial. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, el sector bancario en los EE. UU. Ha sido uno de los primeros en adoptar tecnologías de aprendizaje automático. Por ejemplo, nueve de los diez principales bancos de los EE. UU. Han seleccionado roles asignados para establecer e implementar operaciones de aprendizaje automático. 

Tales nuevas innovaciones comerciales e inversiones tecnológicas están contribuyendo al desarrollo del crecimiento del mercado en la región.

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Según Fortune Business Insights, se estima que Asia Pacific crece con una CAGR líder durante el período de pronóstico. Las crecientes inversiones y la adopción más profunda de IA, aprendizaje automático y big data han abierto oportunidades de mercado lucrativas en la región. El crecimiento de ML en el sector de la salud digital de Corea del Sur, la IA y la implementación del aprendizaje automático en Japón, y las crecientes inversiones de IA/ML en India han contribuido al crecimiento del mercado de la región. Por ejemplo,

• En diciembre de 2021,Nxtgen, un proveedor de centro de datos y tecnologías en la nube, anunció el lanzamiento de MLOPS como una oferta de servicios en colaboración con Katonic.ai. La compañía tiene como objetivo ofrecer esta plataforma a profesionales de la ciencia de datos e ingenieros de datos a un costo cero y ayuda en la adopción más amplia de la ciencia de datos y la práctica de análisis de datos en la India.

Las soluciones de operación de aprendizaje automático están obteniendo rápidamente acciones de ingresos en países europeos, con numerosas nuevas iniciativas y oportunidades para apoyar su desarrollo e implementación. Los institutos de investigación de alto nivel en Alemania ofrecen amplias oportunidades para ingenieros de datos y científicos. Además, el gasto de IA/ML en varios países europeos, incluidos Francia, Alemania, España, Italia y el Reino Unido, está impulsando el crecimiento del mercado en la región. El creciente número de startups también se suma a la demanda de soluciones de operaciones de aprendizaje automático en la región. Por ejemplo,

• En octubre de 2023,ZenML obtuvo fondos de USD 7.3 millones para racionalizar las operaciones de aprendizaje automático en Alemania. La financiación se produce como un fuerte soporte y tracción para la plataforma de operaciones de aprendizaje automático de código abierto ZenML, que propone simplificar el procedimiento de construcción, implementación y manejo de modelos ML.

Numerosos factores, como la entrada de jugadores de aprendizaje automático y la creciente implementación de tecnologías de IA/ML en diferentes industrias, como la atención médica, la banca, la venta minorista y otros, en Medio Oriente y África y América del Sur, llevaron al crecimiento de la participación de mercado en la región. Además, el gasto tecnológico y la financiación de inicio en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y muchos más en estas regiones contribuyen al progreso del mercado.

Lista de empresas clave en el mercado de MLOPS

Las crecientes inversiones y colaboraciones fortalecen a nivel mundial la posición comercial de los jugadores clave en el mercado

Los jugadores clave están interesados ​​en incorporar nuevas tecnologías de modelos ML en sectores de atención médica, BFSI, TI y telecomunicaciones, y muchos otros. Innovar nuevas soluciones con mecanismos intencionales para servir a numerosas grandes empresas y PYME es una de las estrategias clave que adoptan los jugadores clave. Además, los actores clave del mercado forman estratégicamente asociaciones con nuevos lanzamientos de productos e invierten en varias nuevas empresas para la expansión de negocios a nivel mundial.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Datarobot, Inc. (A NOSOTROS.)
• Domino Data Lab, Inc.(A NOSOTROS.)
• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
• Microsoft(A NOSOTROS.)
• IBM Corp (EE. UU.)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EE. UU.)
• Allegro ai. (ClearMl) (Israel)
• Mlflow (EE. UU.)
• Google (EE. UU.)
• Cloudera, Inc.(A NOSOTROS.)

Desarrollos clave de la industria:

• Noviembre de 2023:Datarobot anunció una nueva alianza con Cisco e introdujo la solución MLOPS para la plataforma Cisco FSO (Observabilidad completa) desarrollada con el socio Evolutio. La nueva solución ofrece una observabilidad de grado empresarial para Al generativo y IA predictiva, ayuda a optimizar y escalar implementaciones, y mejora el valor comercial para los clientes.
• Abril de 2023:Mlflow introdujo MLFlow 2.3, la actualización a la plataforma ML de código abierto con nuevas características y soporte de LLMOPS. Se combina con características inventivas que amplían su capacidad para implementar y administrar modelos de idiomas grandes (LLM) e incorporar LLM en las operaciones ML restantes.
• Marzo de 2023:StriveWorks se asoció con Microsoft para proporcionar la plataforma MLOPS Chariot en el segmento público. Con la integración, las organizaciones pueden usar esta plataforma de StriveWork, Chariot, para lograr su ciclo de vida modelo completo en la infraestructura escalable de Azure.
• Enero de 2023:Domino Data Lab mejoró su programa de socios con ofertas avanzadas para impulsar la innovación de la ciencia de datos. El impulso de socios aumenta con nuevas capacitación, acreditaciones y asimilaciones autorizadas del ecosistema para proporcionar a los socios capacidades y conocimientos prolongados de operaciones de aprendizaje automático.
• Noviembre de 2022:ClearML, en colaboración con Aporia, anunció el lanzamiento de una plataforma MLOPS de pila completa para automatizar y orquestar flujos de trabajo de aprendizaje automático a escala y para ayudar a los equipos de ML e ingenieros de datos y DevOps a perfeccionar sus tuberías de ML. Con la Alianza, los equipos de DevOps y los científicos de datos pueden usar el poder colectivo de Aporia y ClearML para reducir considerablemente su tiempo de ingreso y tiempo de tiempo asegurándose de que los proyectos de ML estén terminados con éxito.

Cobertura de informes

El informe de mercado proporciona un análisis amplio del mercado y destaca las características importantes, como proveedores líderes, líneas de productos y nuevas aplicaciones de soluciones. Además, proporciona información sobre los últimos avances del mercado y ofrece información sobre expansiones cruciales de la industria. Además de los aspectos mencionados anteriormente, el informe combina numerosas dinámicas que han contribuido al desarrollo del mercado en los últimos años.

Informe de alcance y segmentación