Tamaño del mercado de MLOps, participación y análisis de impacto de COVID-19, por implementación (nube, local e híbrida), por tipo de empresa (pymes y grandes empresas), por usuario final (TI y telecomunicaciones, atención médica, BFSI, manufactura, comercio minorista y otros) y pronóstico regional, 2026-2034

El tamaño del mercado global de MLOps se valoró en 2,33 mil millones de dólares en 2025. Se proyecta que el mercado crecerá de 3,4 mil millones de dólares en 2026 a 25,93 mil millones de dólares en 2034, exhibiendo una tasa compuesta anual del 28,90% durante el período previsto. América del Norte dominó el mercado global de mlops con una participación del 36,40% en 2025.

MLOps se refiere a operaciones de aprendizaje automático. Es una función esencial de la ingeniería ML, dedicada a simplificar el procedimiento de tomaaprendizaje automáticomodelos a producción y luego monitorearlos y mantenerlos. Los componentes destacados de estas soluciones incluyen capacitación de modelos, prueba y validación de modelos, implementación, validación automatizada de modelos y entrega e implementación continua, entre otros.

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

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

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IMPACTO DEL COVID-19

Cambio en patrones de datos y algoritmos en medio de la expansión del mercado impulsada por la pandemia 

La pandemia generalizada de COVID-19 trajo varios cambios en diferentes industrias, trasladando todo a canales en línea y trabajo remoto. Debido a los enormes cambios en las actividades económicas y el comportamiento humano resultantes del autoaislamiento, el distanciamiento social, el encierro y otras circunstancias de la pandemia.

Estos cambios dieron como resultado patrones de datos en constante cambio, que eventualmente degradaron la capacidad predictiva de los modelos de aprendizaje automático. Fueron desarrollados, capacitados y verificados con 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 ecosistemas que cambian dinámicamente preservando al mismo tiempo la precisión. De lo contrario, estos modelos de aprendizaje automático quedarían obsoletos y podrían producir resultados que ya no serían productivos ni precisos para las empresas.

Tales circunstancias y el logro de lograr la eficiencia y productividad de los modelos de aprendizaje automático contribuyeron al crecimiento de la demanda del mercado de tales soluciones. Varios actores importantes también introdujeron nuevas funciones y soluciones para sus clientes y brindaron mejores experiencias a los 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 sin problemas con la ayuda de la plataforma de operaciones de aprendizaje automático de Iguazio como una solución completamente integrada.

Así, enormes cambios en las actividades económicas, el comportamiento humano y los patrones de datos contribuyeron al aumento de la demanda de estas soluciones durante la pandemia.

Tendencias del mercado de MLOps

Implementación de AutoML dentro de los modelos MLOps para impulsar el crecimiento del mercado

Al automatizar todo el proceso de aprendizaje automático, desde el manejo de datos hasta las instalaciones, el ML democratizado lo hace accesible para usuarios con menos experiencia. AutoMl ofrece varias soluciones simples y disponibles que no implican experiencia en aprendizaje automático predefinida.

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

AutoML intenta simplificar todo el procedimiento automatizando algunos pasos exhaustivos manualmente en el entrenamiento de un modelo de ML, que incluyen selección de características, selección de modelo, ajuste de modelo y evaluación de modelo. Varias plataformas en la nube, como Amazon Sagemaker, la plataforma Data Robot AI y Microsoft Power BI, ofrecen sus soluciones exclusivas de AutoML. Por ejemplo,

• En noviembre de 2022,Amazon anunció el lanzamiento de Sagemaker Autopilot directamente desde los canales de Amazon SageMaker para mecanizar la industria MLOps sin esfuerzo. Permite la mecanización de un proceso de extremo a extremo de desarrollo de modelos de aprendizaje automático utilizando Autopilot e incorporando modelos en los siguientes pasos de CI/CD.

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

Estos factores impulsan la implementación de AutoML en dichas soluciones, aumentando así el crecimiento del mercado de MLOps.

Oportunidades de crecimiento del mercado de MLOps

Necesidad creciente 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 soluciones basadas en ML y los despliegues de producción a gran escala están ganando impulso rápidamente. Varias razones que afectan el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático incluyen la naturaleza experimental y de prueba manual del ML, el seguimiento manual de la dependencia de los datos, la complejidad de los modelos y el aumento oculto de la deuda mecánica del ML. Dichos factores afectan la eficiencia de los modelos de ML, de la que carece el modelo de ML en la ejecución de proyectos de ML. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, solo el 47% de los modelos empresariales de IA/ML pasan a la etapa de producción debido a la falta de diversas capacidades de modelos de aprendizaje automático.
• Según una encuesta realizada por Algorithmia, la razón citada con más frecuencia para el fallo del modelo es la desviación de los datos, que se produce cuando los datos utilizados en el entrenamiento del modelo ya no reflejan con precisión los datos del mundo real. Se observó que el 60% de los expertos en datos dedican al menos el 20% de su tiempo al mantenimiento del modelo.

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

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

Estos factores y la necesidad de mejorar el rendimiento impulsan el crecimiento de estas soluciones en el mercado.

FACTORES RESTRICTIVOS

Falta de capacidad para brindar seguridad en el entorno MLOps para impedir el crecimiento del mercado

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

• Según elinteligencia artificial (IA)Según el informe de adopción de IBM, aproximadamente una de cada cinco empresas señala dificultades para garantizar 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 son conscientes de que tienen numerosas vulnerabilidades que representan una oportunidad para realizar ataques maliciosos. Además, el procesamiento de bibliotecas obsoletas es el problema más común al que se enfrentan las empresas.

Además, el inconveniente de la seguridad está asociado con que los puntos finales del modelo y las canalizaciones de datos no están protegidos 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 del entorno de operaciones de aprendizaje automático puede ser un factor restrictivo. Puede obstaculizar la eficiencia y la productividad de los modelos de aprendizaje automático, impactando el negocio de las empresas.

Análisis de segmentación del mercado MLOps

Por análisis de implementación

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

Según la implementación, el mercado se clasifica en nube, local e híbrido.

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

• En junio de 2022,Domino Data Lab presentó una arquitectura MLOps híbrida que prepararía las empresas basadas en modelos a escala para el futuro. Permite a las empresas controlar, escalar y orquestar rápidamente el trabajo de ciencia de datos en varios clústeres informáticos en diversas regiones geográficas, en las instalaciones e incluso en múltiples nubes.

El segmento de la nube representó el mayor mercado de MLOps con una participación del 54,89% en 2026. La flexibilidad y escalabilidad de la implementación basada en la nube los convierten en la opción ideal para los profesionales. Una implementación de múltiples nubes constituye una base sólida para las operaciones comerciales de aprendizaje automático. Se debe a su elasticidad incorporada y a la accesibilidad de almacenamiento de bajo costo, así como a su valor como entorno de desarrollo.

Por análisis de tipo de empresa

Fácil disponibilidad de soluciones de código abierto para aumentar la adopción de tecnología MLOps entre las pymes

Por tipo de empresa, el mercado se divide en PYME y grandes empresas.

Se prevé que el segmento de pymes crezca con la tasa compuesta anual más alta durante el período previsto debido al uso de operaciones de aprendizaje automático entre las pymes. Además, hay varias soluciones de operaciones de aprendizaje automático de código abierto disponibles y de fácil acceso para las pymes, lo que contribuiría a aumentar su cuota de mercado. Varias soluciones de código abierto incluyen Mlflow, Deepchecks, ZenML, Metaflow y Seldon Core.

El segmento de grandes empresas tuvo la mayor cuota de mercado, contribuyendo con el 54,89 % a nivel mundial en 2026. Como las grandes empresas necesitan lidiar con mayores volúmenes de datos, la adopción de este tipo de soluciones entre este tipo de empresas es mayor. Ofrece a las grandes empresas análisis y correcciones en profundidad en proyectos de modelos de aprendizaje automático más grandes. Además, ayuda a optimizar el desarrollo productivo con democratización y mejor toma de decisiones a mayor escala.

Por análisis del usuario final

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

Por usuario final, el mercado se clasifica en TI y telecomunicaciones, atención médica, BFSI, manufactura, comercio minorista y otros (publicidad, transporte).

El segmento de atención médica lidera con la CAGR más alta debido a la implementación de operaciones de aprendizaje automático en el sector de la salud. Dado que estas soluciones ayudan a optimizar 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 de los pacientes y muchas más, el uso de estas soluciones en la atención médica va en aumento.

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

La TI ytelecomunicacionesEl segmento representó la mayor participación de mercado en 2022. Estas soluciones ayudan a los profesionales de TI a mejorar la efectividad y la eficiencia aprovechando los conocimientos basados ​​en ML. Ayuda a monitorear y administrar la arquitectura de TI mientras optimiza las operaciones y la asignación de recursos. En el sector de las telecomunicaciones, estas soluciones se utilizan para ampliar las operaciones de la red y minimizar el tiempo de inactividad. La automatización permite a los proveedores de telecomunicaciones mantener e implementar modelos de aprendizaje automático para identificar y resolver fácilmente e identificar y resolver interrupciones del servicio y problemas de red.

PERSPECTIVAS REGIONALES

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

América del norte

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América del Norte tuvo el mercado más alto con un tamaño de 0,84 en 2025. La región representa los máximos avances tecnológicos en aprendizaje automático en varios sectores, como la banca, el comercio minorista, la automoción, la atención sanitaria y muchos más. Además, varios actores de seguros farmacéuticos y generales invierten en tecnologías de aprendizaje automático para la innovación empresarial. Por ejemplo,

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

Estas nuevas innovaciones empresariales e inversiones tecnológicas están contribuyendo al desarrollo del crecimiento del mercado en la región. Se prevé que el mercado estadounidense alcance los 710 millones de dólares en 2026.

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Asia Pacífico

Según Fortune Business Insights, se estima que Asia Pacífico crecerá con una CAGR líder durante el período de pronóstico. Las crecientes inversiones y una mayor adopción de la IA, el aprendizaje automático y los big data han abierto lucrativas oportunidades de mercado en la región. El crecimiento del aprendizaje automático en el sector de salud digital de Corea del Sur, la implementación de inteligencia artificial y aprendizaje automático en Japón, y el aumento de las inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático en India han contribuido al crecimiento del mercado de la región. Se prevé que el mercado de Japón alcance los 220 millones de dólares en 2026, el mercado de China alcance los 210 millones de dólares en 2026 y el mercado de la India alcance los 140 millones de dólares en 2026. Por ejemplo,

• En diciembre de 2021,NxtGen, un proveedor de tecnologías de nube y centros de datos, anunció el lanzamiento de MLOps como oferta de servicio en colaboración con Katonic.ai. La compañía tiene como objetivo ofrecer esta plataforma a los profesionales de la ciencia de datos y a los ingenieros de datos sin costo y ayudar en la adopción más amplia de la práctica de la ciencia y el análisis de datos en la India.

Europa

Las soluciones operativas de aprendizaje automático están ganando rápidamente participación en los ingresos en los países europeos, con numerosas nuevas iniciativas y oportunidades para respaldar su desarrollo e implementación. Los institutos de investigación de primer nivel de Alemania ofrecen amplias oportunidades para ingenieros y científicos de datos. Además, el gasto en IA/ML en varios países europeos, incluidos Francia, Alemania, España, Italia y el Reino Unido, está impulsando el crecimiento del mercado en la región. Se prevé que el mercado del Reino Unido alcance los 220 millones de dólares para 2026, mientras que el mercado de Alemania alcance los 240 millones de dólares para 2026. El creciente número de nuevas empresas también aumenta la demanda de soluciones de operaciones de aprendizaje automático en la región. Por ejemplo,

• En octubre de 2023,ZenML obtuvo una financiación de 7,3 millones de dólares para optimizar las operaciones de aprendizaje automático en Alemania. La financiación supone un fuerte apoyo 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 de aprendizaje automático.

Medio Oriente, África y Sudamérica

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

Lista de empresas clave en el mercado MLOps

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

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

Lista de empresas clave perfiladas:

• DataRobot, Inc.. (A NOSOTROS.)
• Laboratorio de datos Domino, Inc.(A NOSOTROS.)
• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
• Microsoft (EE.UU.)
• IBM Corp (EE.UU.)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EE. UU.)
• Allegro AI. (ClearML) (Israel)
• Mlflow (Estados Unidos)
• 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 (Full-Stack Observability) desarrollada con su socio Evolutio. La nueva solución ofrece observabilidad de nivel empresarial para la IA generativa y la IA predictiva, ayuda a optimizar y escalar las implementaciones y mejora el valor empresarial para los clientes.
• Abril de 2023:MLflow presentó MLflow 2.3, la actualización a la plataforma ML de código abierto con nuevas funciones y compatibilidad con LLMOps. Se combina con características inventivas que amplían su capacidad para implementar y administrar modelos de lenguaje grandes (LLM) e incorporar LLM en las operaciones de ML restantes.
• Marzo de 2023:Striveworks se asoció con Microsoft para proporcionar la plataforma Chariot MLOps en el segmento público. Con la integración, las organizaciones pueden utilizar esta plataforma de Strivework, Chariot, para lograr el ciclo de vida completo de su modelo en la infraestructura escalable de Azure.
• Enero de 2023:Domino Data Lab mejoró su programa de socios con ofertas avanzadas para impulsar la innovación en la ciencia de datos. El impulso de los socios aumenta con nueva capacitación, acreditaciones y asimilaciones de ecosistemas autorizados para brindarles capacidades y conocimientos prolongados sobre 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 ingenieros de datos y aprendizaje automático y a los equipos de DevOps a perfeccionar sus procesos de aprendizaje automático. Con la alianza, los equipos de DevOps y los científicos de datos pueden utilizar el poder colectivo de Aporia y ClearML para reducir considerablemente el tiempo de generación de ingresos y el tiempo de generación de valor al garantizar que los proyectos de aprendizaje automático se finalicen con éxito.

COBERTURA DEL INFORME

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

Alcance y segmentación del informe