Tamaño del mercado de IA multimodal, participación y análisis de la industria por oferta (solución y servicios); Por modalidad de datos (texto, voz y voz, imagen, video y audio); Por tecnología (aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora, conciencia del contexto e IoT); Por aplicación (BFSI, venta minorista y comercio electrónico, TI y telecomunicaciones, manufactura, atención médica, automoción y otros); y Pronóstico Regional 2026-2034

El tamaño del mercado mundial de IA multimodal se valoró en 2,41 mil millones de dólares en 2025. Se proyecta que el mercado crecerá de 3,32 mil millones de dólares en 2026 a 41,95 mil millones de dólares en 2034, exhibiendo una tasa compuesta anual del 37,33% durante el período previsto.

El mercado mundial de IA multimodal se está expandiendo rápidamente debido a los avances en los algoritmos de aprendizaje automático, el poder computacional y la accesibilidad de big data en todos los sectores. La Inteligencia Artificial (IA) multimodal combina datos de diversas fuentes, como texto, imágenes, audio y datos de sensores, para permitir una toma de decisiones más compleja y matizada que los modelos que se basan en un solo tipo de entrada. Proporciona conocimientos más ricos y una comprensión más completa de los contextos de datos mediante el procesamiento y la síntesis de información a través de estas diversas fuentes.

Los sistemas de IA multimodal funcionan combinando y alineando diferentes flujos de datos a través de modelos que gestionan cada modalidad individualmente antes de integrarlos en un análisis cohesivo. Se prevé que el mercado experimente un crecimiento continuo debido a la creciente demanda de sistemas inteligentes capaces de manejar tareas complejas.

• En octubre de 2024, MediaTek anunció que su próximo chipset Dimensity 9400 será compatible con Gemini Nano, mejorando sus capacidades multimodales para diversas aplicaciones. Esta integración tiene como objetivo optimizar las experiencias de IA en todos los dispositivos, particularmente dentro del ecosistema Android, al permitir funcionalidades avanzadas como el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz.

Impacto de la IA en el mercado de IA multimodal

La IA está transformando las industrias al impulsar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y brindar experiencias de usuario más personalizadas. Aumenta la productividad y reduce los costos operativos al automatizar tareas rutinarias y descubrir información a partir de patrones de datos complejos. La IA multimodal aporta un nuevo nivel de comprensión contextual y adaptabilidad al integrar diversos tipos de datos, mejorar la eficiencia, personalizar las experiencias de los usuarios y fomentar entornos más seguros y sostenibles. El impacto de la IA es enorme, influye en diversas áreas de la sociedad y transforma industrias.

• En septiembre de 2024, Alibaba Cloud y NVIDIA colaboraron para integrar las soluciones de grandes modelos multimodales (LMM) de Alibaba en la plataforma automotriz Drive de NVIDIA. Esta asociación tiene como objetivo mejorar las capacidades de conducción autónoma de los fabricantes de automóviles chinos proporcionando funciones avanzadas impulsadas por IA que faciliten experiencias de movilidad más inteligentes.

Impulsor del mercado de IA multimodal

Los avances en la potencia computacional impulsan el crecimiento del mercado

Un importante impulsor del mercado global es el avance en el poder computacional, que facilita el procesamiento y la integración de conjuntos de datos extensos y multiformato cruciales para aplicaciones de IA multimodal. Los avances en hardware, unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y unidades de procesamiento de tensores (TPU) están diseñados para gestionar los cálculos complejos y paralelos necesarios para los modelos de aprendizaje profundo. Estos procesadores son adecuados para gestionar los cálculos paralelos que necesitan las redes neuronales, lo cual es crucial para la IA multimodal, ya que integra diferentes tipos de datos en tiempo real.

Además, la computación en la nube ofrece recursos escalables, lo que permite a las organizaciones trasladar cálculos intensivos a la nube y acceder a una infraestructura poderosa sin la necesidad de costosas inversiones en hardware local. Por ejemplo,

• La encuesta de Auvik de 2023 entre tomadores de decisiones tecnológicas encontró que el 57% aceleró sus esfuerzos de migración a la nube ese año.

Además, se espera que los avances en curso en las tecnologías computacionales reduzcan aún más los tiempos y costos de procesamiento, fomentando una adopción más amplia de la IA multimodal en diversas industrias.  

Restricción del mercado de IA multimodal

Los altos costos y la complejidad técnica pueden impedir el crecimiento del mercado

La implementación de IA multimodal requiere una potencia computacional sustancial, hardware especializado y almacenamiento a gran escala para manejar conjuntos de datos diversos y voluminosos de diversas fuentes. Este alto costo limita la adopción, especialmente para las empresas más pequeñas que carecen del presupuesto para la infraestructura necesaria o el mantenimiento continuo del modelo. Además, los sistemas de IA multimodal a menudo procesan tipos de datos confidenciales, como datos biométricos, de comportamiento y de geolocalización, lo que aumenta las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad y requiere mayores inversiones.

Además, desarrollar y gestionar soluciones de IA multimodal requiere experiencia avanzada en ingeniería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, junto con una comprensión profunda de la integración de arquitecturas de redes neuronales complejas. La experiencia especializada necesaria para construir, entrenar y optimizar modelos multimodales crea una barrera para muchas organizaciones, ya que la escasez de profesionales capacitados en los campos de la IA limita la capacidad de escalar estos sistemas de manera efectiva. Estas restricciones añaden capas de complejidad y costo, lo que ralentiza la adopción generalizada.

Oportunidad de mercado de IA multimodal

La creciente integración con IoT y Edge Computing presenta una importante oportunidad de mercado

La integración de la IA multimodal con la IoT y la informática de punta permite el procesamiento y análisis en tiempo real de diversas fuentes de datos. Este acuerdo es esencial en aplicaciones que requieren respuestas inmediatas, como vehículos autónomos, automatización industrial e infraestructura de ciudades inteligentes, donde los retrasos en la transmisión de datos pueden poner en peligro la seguridad o la eficiencia. Por ejemplo,

• Las proyecciones de la industria indican que el mercado de integración de IoT alcanzará los 12.100 millones de dólares en 2028, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 30,8%.

Al combinar las amplias capacidades de generación de datos de IoT con la capacidad de la IA multimodal para procesar datos de audio, video y sensores directamente en dispositivos perimetrales, las empresas pueden reducir la latencia. Este enfoque también ayuda a conservar el ancho de banda, ya que minimiza la necesidad de transmitir grandes volúmenes de datos sin procesar a servidores centrales para su análisis. Esta integración es importante para industrias como la atención médica y la manufactura, donde el análisis continuo de datos de baja latencia es fundamental para la eficiencia operativa.

• En octubre de 2024, Mistral AI lanzó dos nuevos modelos, Ministral 3B y 8B, destinados a mejorar las capacidades informáticas en el dispositivo y en el borde. Estos modelos admiten el razonamiento del conocimiento y la llamada a funciones, logrando una longitud de contexto de hasta 128 k, lo que resulta beneficioso para entornos con recursos limitados.

La capacidad de los modelos Ministral 3B y 8B para procesar datos localmente y en tiempo real con baja latencia los hace muy relevantes para el mercado de IA multimodal.

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
• Impacto de la IA en el mercado mundial de IA multimodal
• Análisis FODA consolidado de actores clave

Análisis por oferta

Según la oferta, el mercado se divide en soluciones y servicios.

El segmento de soluciones lidera el mercado debido a diversas aplicaciones y plataformas diseñadas para procesar, analizar e interpretar datos de diferentes modalidades. Las soluciones de software clave incluyen herramientas para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora y fusión de datos, lo que permite a las organizaciones desarrollar modelos de IA capaces de integrar y analizar varios tipos de datos de manera coherente. La demanda de soluciones de software confiables está aumentando a medida que las empresas identifican el potencial de la IA multimodal para mejorar la eficiencia operativa y perfeccionar las interacciones con los clientes.

Se espera que el segmento de servicios experimente la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsado por la creciente complejidad de los entornos de datos y la necesidad de soluciones personalizadas. A medida que las organizaciones trabajan para adoptar tecnologías de IA multimodal, con frecuencia necesitan orientación especializada para integrar estos sistemas en su infraestructura existente de manera efectiva. Este proceso implica evaluar las fuentes de datos actuales, desarrollar soluciones de IA multimodal personalizadas y facilitar una integración fluida con IoT y sistemas informáticos de vanguardia. A medida que las organizaciones reconocen cada vez más el potencial de la IA multimodal, se prevé que la demanda de servicios de consultoría e integración crecerá rápidamente.

Análisis por modalidad de datos

Según la modalidad de datos, el mercado se fragmenta en texto, voz y voz, imagen, vídeo y audio.

El segmento de vídeo domina el mercado debido a su versatilidad y rico contenido de datos. La combinación de información espacial y temporal de los datos de vídeo permite a la IA multimodal obtener una comprensión más completa de escenarios complejos, particularmente en sectores como la conducción autónoma, la seguridad y la atención médica. La creciente disponibilidad de datos de vídeo procedentes de fuentes como sistemas de vigilancia, dispositivos móviles y cámaras conectadas a IoT ha convertido al vídeo en un recurso esencial para el análisis y el reconocimiento de patrones en tiempo real.

• En enero de 2024, Google lanzó Lumiere, una nueva herramienta de generación de vídeos con IA multimodal capaz de crear vídeos realistas de 5 segundos a partir de texto e imágenes. Lumiere emplea una arquitectura Space-Time U-Net (STUNet) para mejorar el realismo y la coherencia de los videos generados. La herramienta ofrece diversas posibilidades creativas, incluida la creación de vídeos estilizados y la capacidad de animar secciones específicas de imágenes.

Se espera que el segmento de voz y voz muestre la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsado por la creciente adopción de sistemas activados por voz, asistentes virtuales e inteligencia artificial interactiva. El habla y los datos de voz introducen una capa auditiva importante en los sistemas multimodales. Esto permite a la IA comprender el lenguaje hablado, reconocer el tono y detectar emociones a medida que los consumidores y las industrias buscan interfaces conversacionales más naturales.

Análisis por tecnología

Basado en la tecnología, el mercado está fragmentado en aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora, conciencia del contexto e IoT.

El segmento de aprendizaje automático (ML) tiene la mayor participación en el mercado, ya que es la tecnología fundamental para otras modalidades, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por computadora y los sistemas sensibles al contexto. En la IA multimodal, los algoritmos de aprendizaje automático procesan y vinculan datos de diversas fuentes, como texto, imágenes y audio, para crear modelos que predicen resultados y toman decisiones basadas en ejemplos pasados. La capacidad de los modelos ML para integrar e interpretar varias fuentes de datos los hace esenciales para las soluciones de IA multimodal. A medida que se expanden las aplicaciones multimodales, se espera que el papel del ML en la coordinación e integración de diversas modalidades de datos mantenga su posición central en el mercado de la IA multimodal.

Se proyecta que el segmento de procesamiento del lenguaje natural (NLP) exhiba la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsado por la creciente demanda de aplicaciones inteligentes basadas en lenguaje que puedan integrarse con otros tipos de datos. Permite que los sistemas de IA multimodal comprendan y procesen el lenguaje humano en formato de texto y voz, esenciales para las aplicaciones que interactúan con los usuarios, incluidos chatbots, asistentes virtuales y plataformas de atención al cliente. También mejora el poder interpretativo de la IA multimodal al analizar el lenguaje humano junto con datos visuales o sensoriales.

Análisis por aplicación

Según la aplicación, el mercado se subdivide en BFSI, venta minorista y comercio electrónico, TI y telecomunicaciones, manufactura, atención médica, automoción y otros.

El segmento BFSI domina el mercado debido a su necesidad de soluciones seguras, eficientes y centradas en el usuario. Las instituciones financieras manejan grandes cantidades de datos, incluidos historiales de transacciones, evaluaciones de riesgos e interacciones con los clientes. La IA multimodal proporciona beneficios sustanciales para la detección de fraude al fusionar datos de transacciones textuales con identificadores biométricos, mejorando así la seguridad y reduciendo las actividades fraudulentas. La importancia de la seguridad y la confianza del cliente en el sector BFSI y la capacidad de la IA multimodal para integrar varias fuentes de datos la convierten en una herramienta importante para mejorar la modernización y gestionar el riesgo en los servicios financieros.

• En octubre de 2024, Gnani.ai, en colaboración con NVIDIA, presentó un modelo avanzado de lenguaje grande de voz a voz impulsado por la plataforma informática acelerada por IA de NVIDIA. Este modelo utiliza más de 14 millones de horas de datos conversacionales multilingües patentados, centrándose en mejorar la participación del cliente y agilizar las operaciones en todas las industrias, con especial énfasis en los servicios bancarios y financieros.

Se espera que el segmento de atención médica muestre la CAGR más alta durante el período de pronóstico, impulsado por la creciente demanda de medicina de precisión, monitoreo remoto y capacidades de diagnóstico mejoradas. La capacidad de la IA multimodal para integrar imágenes médicas, datos genómicos, historiales de pacientes e información en tiempo real de dispositivos portátiles ha creado nuevas posibilidades en el diagnóstico y tratamiento médicos.

Análisis Regional

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

América del Norte tiene la mayor participación del mercado debido a su panorama tecnológico avanzado, importantes inversiones en investigación y desarrollo de IA y una concentración de importantes empresas y nuevas empresas de tecnología. La región se beneficia de una sólida infraestructura digital que respalda la integración de sistemas de inteligencia artificial multimodal en múltiples sectores, como la atención médica, la automoción y las finanzas. Además, la disponibilidad de capital de riesgo y respaldo gubernamental para las iniciativas de IA crea un entorno favorable para avances rápidos y su implementación comercial.

Se espera que el mercado de Asia Pacífico crezca al CAGR más alto durante el período previsto debido a la creciente digitalización de las empresas y la mayor demanda de mejores experiencias de los clientes en diversas industrias, lo que impulsa la adopción de soluciones de IA multimodal en la región. A medida que las organizaciones de la región toman conciencia de las ventajas de integrar diferentes tipos de datos, se centran cada vez más en mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Esto presenta una oportunidad importante para las empresas establecidas y los nuevos entrantes.

• En octubre de 2024, el Gobierno de la India lanzó BharatGen, la primera iniciativa financiada por el gobierno para desarrollar modelos de IA multimodal destinados a mejorar la prestación de servicios públicos y la participación ciudadana. Este proyecto, dirigido por IIT Bombay, se centra en la creación de sistemas de inteligencia artificial que se adapten a la diversidad lingüística y cultural de la India, aprovechando conjuntos de datos localizados.

Jugadores clave

Los actores clave en el mercado incluyen:

• Google LLC (EE. UU.)
• Corporación Microsoft (EE.UU.)
• Abrir AI, LLC. (A NOSOTROS.)
• Meta Platforms, Inc. (EE. UU.)
• Corporación IBM (EE.UU.)
• Aimesoft, Inc. (EE. UU.)
• Jina AI GmbH (Alemania)
• Jiva.ai Limited (Reino Unido)
• Mobius Labs, Inc. (EE. UU.)
• Newsbridge S.A.S. (Francia)
• OpenStream.ai, Inc. (EE. UU.)
• Perceiv AI Inc. (Canadá)
• Neuráptica AI S.L. (España)
• Stability AI Ltd. (Reino Unido)

Desarrollos clave de la industria

• En septiembre de 2024, el Instituto Allen de IA presentó un conjunto de modelos multimodales abiertos denominado Molmo, capaz de interpretar datos visuales de objetos comunes. Estos modelos tienen como objetivo mejorar las interacciones de los usuarios al comprender imágenes y resaltar elementos relevantes que se muestran en las pantallas.
• En junio de 2024, Meta presentó cuatro nuevos modelos de IA destinados a mejorar las capacidades multimodales, lo que refleja su compromiso con la innovación en el espacio de la IA. Estos modelos tienen como objetivo mejorar la integración de varios tipos de datos, incluidos texto, imágenes y audio, facilitando interacciones y análisis más sofisticados.