Tamanho do mercado de aprendizado de máquina automatizado, participação e análise da indústria, por modelo de implantação (no local e baseado em nuvem), por tipo de empresa (pequenas e médias empresas e grandes empresas); Por setor vertical (BFSI, saúde e ciências biológicas, varejo e comércio eletrônico, TI e telecomunicações, governo e defesa e outros) e previsão regional, 2026-2034

O tamanho do mercado global de aprendizado de máquina automatizado foi avaliado em US$ 4,92 bilhões em 2025. O mercado deve crescer de US$ 6,81 bilhões em 2026 para US$ 92,31 bilhões até 2034, exibindo um CAGR de 38,52% durante o período de previsão.

O aprendizado de máquina automatizado (AutoML) oferece métodos e técnicas acessíveis a não especialistas em aprendizado de máquina e acelera a pesquisa em aprendizado de máquina. Nos últimos tempos, o aprendizado de máquina (ML) tem sido incrivelmente bem-sucedido e mais disciplinas dependem dele. Os desenvolvedores com menos experiência com ML podem treinar modelos complexos adaptados aos seus requisitos de negócios devido ao AutoML. A rápida expansão dos aplicativos de ML desenvolveu a necessidade de técnicas de ML prontamente disponíveis que não exijam conhecimento especializado.

O mercado de AutoML está experimentando um crescimento significativo devido à lacuna de talentos em ciência de dados, aos rápidos avanços tecnológicos e à crescente adoção de IA em vários setores. De acordo com o relatório "Data Professionals Market Survey Forecast 2024" da Adastra Corporation, cerca de 76% dos profissionais de dados nos EUA observaram que a escassez de talentos em ciência de dados continuará ao longo de 2024. De acordo com o relatório "2022 State of Data Science" da Anaconda Inc., 63% dos entrevistados afirmaram que sua organização está pelo menos moderadamente preocupada com a escassez de talentos na área. À medida que as empresas geram mais dados, há uma demanda crescente por cientistas de dados. As ferramentas AutoML podem ajudar a preencher essa lacuna, permitindo que especialistas que não sejam de aprendizado de máquina criem e implantem modelos de ML.   

A pandemia COVID-19 teve um impacto misto no mercado. O surto destacou a importância da tomada de decisões baseada em dados, resultando num interesse significativo em IA e ML, incluindo AutoML. No entanto, muitas organizações enfrentam restrições orçamentais devido ao impacto económico da pandemia, levando a alguns atrasos nos investimentos em IA e AutoML.

Impacto da IA ​​generativa no mercado de aprendizado de máquina automatizado

Machine Learning (ML) é uma tecnologia revolucionária que apresenta desafios significativos, como desempenho de modelo, desequilíbrio de dados e complexidade. De acordo com o Ecosystm-Kyndryl Digital Transformation Study 2022, cerca de 46% dos entrevistados demonstraram interesse em tecnologias de IA/ML. A IA generativa cria modelos mais complexos, incluindo redes neurais profundas, que são difíceis de serem projetadas manualmente pelos humanos. Isso aumenta os recursos do AutoML para resolver problemas mais sofisticados. 

Principais insights

O relatório cobre os seguintes insights principais:

• Indicadores Micro Macro Econômicos
• Drivers, restrições, tendências e oportunidades
• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players
• Análise SWOT consolidada dos principais participantes

Segmentação

Análise por tipo de empresa

O mercado automatizado de aprendizado de máquina é segmentado em pequenas e médias empresas e grandes empresas. O segmento das grandes empresas domina o mercado, uma vez que estas empresas normalmente têm mais recursos financeiros para investir em tecnologias de ponta. As grandes organizações podem alocar mais fundos para a compra de plataformas AutoML, a contratação de cientistas de dados e o investimento na infraestrutura necessária. As grandes empresas costumam gerar grandes quantidades de dados, o que é importante para treinar modelos de ML precisos. O acesso a conjuntos de dados extensos e diversos permite desenvolver modelos mais robustos usando AutoML.

Análise Regional

O mercado global de aprendizado de máquina automatizado é segmentado em cinco regiões: América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia-Pacífico.

A América do Norte comanda a maior participação de mercado devido aos rápidos avanços tecnológicos, presença de atores-chave e atividades robustas de pesquisa e desenvolvimento nesta região. As empresas da região são pioneiras na adoção da tecnologia ML, resultando em uma alta demanda por sistemas AutoML.

A região Ásia-Pacífico demonstra o maior CAGR no mercado de aprendizado de máquina automatizado devido às suas economias em rápida expansão e à digitalização robusta. As empresas desta região estão a passar por uma transformação digital notável para fazer face à dinâmica empresarial em rápida evolução que impulsiona o investimento em tecnologias avançadas.

Distribuição global do mercado de aprendizado de máquina automatizado, por região

• América do Norte – 32%
• América do Sul – 7%
• Europa – 24%
• Médio Oriente e África – 12%
• Ásia-Pacífico – 25%

Principais participantes cobertos

O relatório fornece os perfis dos principais participantes, como Google LLC, Run.ai, Amazon Web Services, Inc., Binary Global, Microsoft Corporation, IBM Corporation e DataBricks.

Principais desenvolvimentos da indústria

Março de 2023:A empresa Qeexo da TDK Corporation anunciou o lançamento do Automated ML para Arm Keil MDK. Esta solução permitiria fluxos de trabalho de desenvolvimento e ML integrados de ponta a ponta com AutoML e Arm Keil MDK.

Maio de 2021:DataBricks anunciou o lançamento do “DataBricks AutoML” para capacitar as empresas a construir e implantar facilmente modelos de ML, automatizando o pré-processamento e o treinamento/ajuste de modelos.