Tamaño del mercado de ModelOps, participación y análisis de la industria por tipo de implementación (nube y local), por aplicación (CI/CD (integración continua/implementación continua), gestión del ciclo de vida del modelo, paneles e informes, gobernanza y cumplimiento, monitoreo y alertas, y otros (puntuación por lotes)), por industria (TI y telecomunicaciones, BFSI, atención médica, manufactura, venta minorista y comercio electrónico, gobierno y defensa, y otros) y pronóstico regional, 2026-2034

El tamaño del mercado mundial de modelos se valoró en 8,09 mil millones de dólares en 2025. Se proyecta que el mercado crecerá de 11,47 mil millones de dólares en 2026 a 187,68 mil millones de dólares en 2034, exhibiendo una tasa compuesta anual del 41,82% durante el período previsto.

Se prevé que el mercado mundial de ModelOps será testigo de un crecimiento significativo debido a las importantes inversiones de las empresas en la tecnología. La operacionalización del modelo de IA se refiere a la gobernanza y la gestión del ciclo de vida de una amplia gama de modelos de decisión y IA operacionalizados, como el aprendizaje automático, la optimización, las reglas, los gráficos de conocimiento y los modelos lingüísticos y controlados por agentes. ModelOps simplifica el procedimiento para poner los modelos en producción y al mismo tiempo salvaguardar el rendimiento, la supervisión y el escalado de la calidad. El uso de inteligencia artificial (IA) ayuda a las empresas a capitalizar sus inversiones mejorando los modelos durante todo el ciclo de vida. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, la implementación de la IA está aumentando a un ritmo extraordinario. El 56% de todos los encuestados afirmó que la adopción de la IA incluye el aprendizaje automático (ML) en al menos una función, un aumento desde el 50% en 2020.

El creciente volumen de datos con desarrollos e implementaciones de modelos eficientes, las crecientes inversiones de las empresas en aprendizaje automático e inteligencia artificial y el creciente enfoque en el cumplimiento normativo crean una demanda significativa de ModelOps.

Impulsor del mercado ModelOps

Las funciones mejoradas para gestionar el ciclo de vida de IA/ML impulsan el crecimiento del mercado

La estructura ModelOps ofrece un método sistemático para gestionar y poner en funcionamiento modelos de aprendizaje automático (ML) a lo largo de su ciclo de vida. Abarca varios componentes que funcionan juntos para garantizar el desarrollo, monitoreo, implementación, mantenimiento, colaboración, gobernanza, gobernanza y mejora constante del modelo efectivo.

Al implementar el marco ModelOps, las empresas pueden realizar modelos de manera competente durante la vida útil de la IA y el ML. Esta metodología mejora el rendimiento del modelo, preserva la precisión, promueve la colaboración, certifica el cumplimiento y permite el desarrollo continuo para cumplir con los requisitos comerciales cambiantes. Además, la implementación y el desarrollo del modelo ML son inherentemente desafiantes. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, normalmente se necesitan entre 30 y 90 días para poner en producción un modelo de ML independiente y más de un año de producción.

Debido a estos factores, las empresas están realizando inversiones sustanciales en ModelOps e inteligencia artificial (IA), lo que les ayuda a maximizar esas inversiones al mejorar los modelos durante todo el ciclo de vida.

Restricción del mercado de ModelOps

Un mayor costo de implementación puede limitar el progreso del mercado

La implementación de ModelOps puede resultar costosa, especialmente si los usuarios deben invertir en nueva infraestructura y nuevas herramientas. El coste de formar equipos en toda la empresa también puede ser importante. Por lo tanto, el desarrollo, mantenimiento e implementación de la tecnología puede resultar costoso para los usuarios, especialmente para las pequeñas y medianas empresas.

La inversión inicial en implementación e infraestructura es mayor e incluye los costos operativos continuos de mantenimiento y actualización de los modelos. Además, evaluar el ROI (retorno de la inversión) de proyectos de IA y ML puede resultar complicado, lo que limita la adopción de ModelOps entre las empresas.

Estos factores pueden limitar la adopción de productos en organizaciones pequeñas, obstaculizando el progreso del mercado.

Oportunidad de mercado de ModelOps

Adopción de ModelOps dentro de DevOps para crear numerosas oportunidades

DevOps se refiere al desarrollo, mantenimiento e implementación de software, generalmente API que ayudan al modelo e interfaces de usuario colaborativas para la inferencia que permite el uso del modelo de inteligencia artificial. Automatizar y ampliar el ciclo de vida del modelo de IA, que incluye la selección de algoritmos, el monitoreo, la preparación de datos y la validación del modelo, ayuda a las empresas a generar mejores resultados.

Varias empresas que han desarrollado DevOps para instalar software están dando un paso adelante para crear ciclos de vida de ModelOps que acompañan a DevOps. La automatización inteligente puede ayudar a respaldar una práctica receptiva al coordinar DevOps y ModelOps. La integración de dichas tecnologías puede crear numerosas oportunidades, contribuyendo al progreso del mercado.

Segmentación

Información clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos
• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por los actores clave
• Análisis FODA consolidado de actores clave

Análisis por tipo de implementación

Por tipo de implementación, el mercado está fragmentado en nube y local.

El segmento basado en la nube ha experimentado un progreso significativo en el mercado debido a la escalabilidad y flexibilidad de la implementación impulsada por la nube, lo que los convierte en la opción perfecta para los desarrolladores. Las plataformas ModelOps se incorporan a la nube, lo que ayuda a optimizar financieramente las instalaciones de la nube y los modelos de IA. Las empresas tienen la opción de elegir el uso flexible de las instalaciones para modelar. Por lo tanto, los actores clave del mercado se están centrando en soluciones impulsadas por la nube. Por ejemplo,

• En enero de 2022,ModelOp anunció su colaboración con AWS como socio tecnológico de AWS en la ruta de socio ISV (proveedor de software independiente). La integración intuitiva y la accesibilidad de AWS SageMaker de ModelOp optimizan AI ModelOps a medida que las organizaciones liberan su inversión en la nube y la IA.

Análisis por aplicación

Según la aplicación, el mercado se divide en CI/CD (integración continua/implementación continua), gestión del ciclo de vida del modelo, paneles e informes, gobernanza y cumplimiento, monitoreo y alertas, y otros (puntuación por lotes).

Se prevé que el segmento de monitoreo y alertas registre la mayor participación de mercado debido al creciente uso de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático y a la necesidad de monitorear la integración e implementación continua de estos modelos. Además, las aplicaciones de estos modelos en el mundo real hacen necesario monitorear y enviar alertas sobre diversas desviaciones de datos, anomalías y otras alertas. Por ejemplo,

• Según una encuesta de Algorithmia, una de las razones más repetitivas de los errores en los modelos es la deriva de los datos. Se observó que el 60% de los especialistas en datos dedican un mínimo del 20% de su tiempo al mantenimiento del modelo.

Análisis por industria

Por industria, el mercado se clasifica en TI y telecomunicaciones, BFSI, atención médica, manufactura, venta minorista y comercio electrónico, gobierno y defensa, y otros.

Es probable que la implementación de ModelOps en el sector sanitario experimente un crecimiento sólido. La IA puede mejorar la competencia y la atención al paciente y al mismo tiempo minimizar el costo de los errores administrativos. Sin embargo, los modelos de ML deben actualizarse con datos actuales, nuevos KPI y otros. Además, es supervisado para comprobar anomalías. Los modelos modernizados deberían poder obtenerse fácilmente en varios sistemas, como una aplicación móvil o un sistema en el laboratorio, para mantener los resultados sincronizados. Estos factores aumentan el uso de ModelOps en todas las operaciones de atención médica.

Análisis Regional

Para obtener información detallada sobre el mercado, Descargar para personalizar

Según la geografía, el mercado se ha estudiado en América del Norte, Asia Pacífico, Europa, América del Sur y Medio Oriente y África.

América del Norte tuvo la mayor participación de mercado en 2023, debido a la prominencia de numerosas tecnologías como la infraestructura en la nube, el análisis de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras. La región también cuenta con un sólido apoyo gubernamental para el cumplimiento normativo, lo que contribuye a la demanda de ModelOps en diferentes industrias. Por ejemplo,

• Según los expertos de la industria, el 10% de las empresas utilizan actualmente 10 o más aplicaciones de IA. Además, el 73% de los CHRO y CEO de Estados Unidos planean utilizar más aplicaciones de IA en los próximos tres años.

Se prevé que el mercado europeo crezca a un ritmo significativo debido a varias nuevas iniciativas y perspectivas para ayudar a la expansión de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático en varios países europeos. El gasto en IA/ML y análisis de datos en varios países, como Alemania, Francia, Italia, España y el Reino Unido, está impulsando el crecimiento del mercado en la región.

Jugadores clave cubiertos

El mercado global ModelOps está consolidado, con la presencia de varios actores importantes del mercado. El informe incluye los perfiles de los siguientes actores clave:

• ModelOp (EE. UU.)
• IBM (EE.UU.)
• Oráculo (Estados Unidos)
• TIBO (EE.UU.)
• Ladrillos de datos (EE. UU.)
• AWS (EE.UU.)
• Seldon (Reino Unido)
• Laboratorio de datos de Domino (EE. UU.)
• SAS Institute Inc. (EE.UU.)
• Veritone (EE.UU.)

Desarrollos clave de la industria

• En septiembre de 2023,Teradata introdujo nuevas capacidades en su software de gestión de modelos AI/ML en ClearScape Analytics, como ModelOps, para satisfacer la creciente demanda de empresas de todo el mundo de inteligencia artificial y análisis modernizados.
• En junio de 2022,ModelOp anunció el lanzamiento de ModelOp Center 3.0, que tiene nuevas competencias importantes para escalar y gobernar la inteligencia artificial en la empresa. La plataforma ModelOps comprende soluciones de visibilidad ejecutiva para IA, orquestación de IA y renovación de la gestión de riesgos de modelos.