Tamanho do mercado de ModelOps, participação e análise do setor por tipo de implantação (nuvem e local), por aplicação (CI/CD (integração contínua/implantação contínua), gerenciamento do ciclo de vida do modelo, painel e relatórios, governança e conformidade, monitoramento e alertas e outros (pontuação de lote)), por setor (TI e telecomunicações, BFSI, saúde, manufatura, varejo e comércio eletrônico, governo e defesa e outros) e previsão regional, 2026-2034

O tamanho do mercado global de modelos foi avaliado em US$ 8,09 bilhões em 2025. O mercado deve crescer de US$ 11,47 bilhões em 2026 para US$ 187,68 bilhões até 2034, exibindo um CAGR de 41,82% durante o período de previsão.

O mercado global de ModelOps deverá testemunhar um crescimento significativo devido a investimentos substanciais de empresas na tecnologia. A operacionalização do modelo de IA refere-se à governança e ao gerenciamento do ciclo de vida de uma ampla gama de IA operacionalizada (inteligência artificial) e modelos de decisão, como aprendizado de máquina, otimização, regras, gráficos de conhecimento e modelos linguísticos e orientados por agentes. ModelOps simplifica o procedimento de colocação de modelos em produção, ao mesmo tempo que protege o desempenho de qualidade, o monitoramento e o dimensionamento. A utilização da inteligência artificial (IA) ajuda as empresas a capitalizar os seus investimentos, melhorando os modelos ao longo de todo o ciclo de vida. Por exemplo,

• De acordo com especialistas do setor, a implementação da IA ​​está a aumentar a um ritmo extraordinário. 56% de todos os entrevistados afirmaram que a adoção de IA – inclui aprendizado de máquina (ML) em pelo menos uma função, um aumento de 50% em 2020.

O volume crescente de dados com desenvolvimentos e implantações de modelos eficientes, investimentos crescentes das empresas em aprendizado de máquina e inteligência artificial e o foco crescente na conformidade regulatória criam uma demanda significativa por ModelOps.

Driver de mercado ModelOps

Recursos aprimorados para gerenciar o ciclo de vida de IA/ML impulsionam o crescimento do mercado

A estrutura ModelOps oferece um método sistemático para gerenciar e operacionalizar modelos de aprendizado de máquina (ML) ao longo de seu ciclo de vida. Abrange vários componentes que funcionam juntos para garantir o desenvolvimento, monitoramento, implantação, manutenção, colaboração, governança, governança e melhoria constante de modelos eficazes.

Ao implementar a estrutura ModelOps, as empresas podem realizar modelos com eficiência durante a vida útil da IA ​​e do ML. Essa metodologia melhora o desempenho do modelo, preserva a precisão, promove a colaboração, certifica a conformidade e permite o desenvolvimento contínuo para atender aos requisitos de negócios em constante mudança. Além disso, a implantação e o desenvolvimento do modelo de ML são inerentemente desafiadores. Por exemplo,

• De acordo com especialistas do setor, normalmente leva cerca de 30 a 90 dias para colocar um modelo de ML separado em produção e mais de um ano de produção.

Devido a estes fatores, as empresas estão a fazer investimentos substanciais em ModelOps e inteligência artificial (IA), o que as ajuda a maximizar esses investimentos, melhorando os modelos ao longo de todo o ciclo de vida.

Restrição de mercado ModelOps

Maior custo de implementação pode limitar o progresso do mercado

A implementação de ModelOps pode ser dispendiosa, especialmente se os utilizadores forem obrigados a investir em novas infraestruturas e novas ferramentas. O preço do treinamento das equipes em toda a empresa também pode ser elevado. Portanto, o desenvolvimento, a manutenção e a implantação da tecnologia podem ser caros para os usuários, especialmente para as pequenas e médias empresas.

O investimento inicial em implantação e infraestrutura é maior e inclui os custos operacionais contínuos de manutenção e atualização de modelos. Além disso, avaliar o ROI (retorno sobre o investimento) de projetos de IA e ML pode ser um desafio, limitando assim a adoção de ModelOps entre as empresas.

Esses fatores podem limitar a adoção do produto em pequenas organizações, dificultando o progresso do mercado.

Oportunidade de mercado ModelOps

Adoção de ModelOps dentro de DevOps para criar inúmeras oportunidades

DevOps refere-se ao desenvolvimento, manutenção e implantação de software, geralmente APIs de auxílio a modelos e interfaces de usuário colaborativas para inferência que permitem o uso do modelo de inteligência artificial. Automatizar e expandir o ciclo de vida do modelo de IA, que inclui seleção de algoritmos, monitoramento, preparação de dados e validação de modelo, ajuda as empresas a obter melhores resultados.

Várias empresas que desenvolveram DevOps para instalar software estão dando um passo à frente para criar ciclos de vida ModelOps que acompanham o DevOps. A automação inteligente pode ajudar no apoio a uma prática responsiva, coordenando DevOps e ModelOps. A integração de tais tecnologias pode criar inúmeras oportunidades, contribuindo para o progresso do mercado.

Segmentação

Principais insights

O relatório cobre os seguintes insights principais:

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

Análise por tipo de implantação

Por tipo de implantação, o mercado está fragmentado em nuvem e local.

O segmento baseado em nuvem tem visto um progresso significativo no mercado devido à escalabilidade e flexibilidade da implantação orientada para a nuvem, tornando-os a opção perfeita para desenvolvedores. As plataformas ModelOps são incorporadas à nuvem, ajudando a otimizar financeiramente as instalações da nuvem e os modelos de IA. As empresas têm a opção de escolher o uso flexível de instalações para modelagem. Conseqüentemente, os principais players estão se concentrando em soluções baseadas em nuvem no mercado. Por exemplo,

• Em janeiro de 2022,ModelOp anunciou sua colaboração com a AWS como parceiro de tecnologia da AWS no caminho de parceiro ISV (Independent Software Vendor). A integração e a acessibilidade intuitivas do AWS SageMaker do ModelOp simplificam o AI ModelOps à medida que as organizações liberam seus investimentos em nuvem e IA.

Análise por Aplicação

Com base na aplicação, o mercado é dividido em CI/CD (integração contínua/implantação contínua), gerenciamento do ciclo de vida do modelo, painel e relatórios, governança e conformidade, monitoramento e alertas, entre outros (pontuação em lote).

Prevê-se que o segmento de monitoramento e alertas registre a maior participação de mercado devido ao uso crescente de modelos de IA e aprendizado de máquina e à necessidade de monitorar a integração e implantação contínuas desses modelos. Além disso, as aplicações reais desses modelos tornam necessário monitorar e enviar alertas sobre vários desvios de dados, anomalias e outros alertas. Por exemplo,

• De acordo com uma pesquisa da Algorithmia, um dos motivos mais repetitivos para o infortúnio do modelo é o desvio de dados. Foi constatado que 60% dos especialistas em dados gastam no mínimo 20% do seu tempo na manutenção de modelos.

Análise por Indústria

Por setor, o mercado é categorizado em TI e telecomunicações, BFSI, saúde, manufatura, varejo e comércio eletrônico, governo e defesa, entre outros.

A implementação de ModelOps na área da saúde provavelmente testemunhará um crescimento robusto. A IA pode melhorar a competência e o atendimento ao paciente, ao mesmo tempo que minimiza o custo de erros administrativos. No entanto, os modelos de ML precisam ser atualizados com os dados atuais, novos KPIs e outros. Além disso, é supervisionado para verificar anomalias. Os modelos modernizados devem estar prontamente disponíveis em vários sistemas, como um aplicativo móvel ou um sistema de laboratório, para manter os resultados sincronizados. Esses fatores aumentam o uso de ModelOps nas operações de saúde.

Análise Regional

Para obter insights detalhados sobre o mercado, Descarregue para personalização

Com base na geografia, o mercado foi estudado na América do Norte, Ásia-Pacífico, Europa, América do Sul e Oriente Médio e África.

A América do Norte detinha a maior participação de mercado em 2023, devido ao destaque de inúmeras tecnologias, como infraestrutura em nuvem, análise de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, entre outras. A região também conta com um apoio governamental robusto para a conformidade regulamentar, contribuindo para a procura de ModelOps em diferentes indústrias. Por exemplo,

• De acordo com especialistas do setor, 10% das empresas utilizam atualmente 10 ou mais aplicações de IA. Além disso, 73% dos CHROs e CEOs nos EUA planeiam utilizar mais aplicações de IA nos próximos três anos.

Prevê-se que o mercado europeu cresça a um ritmo significativo devido a várias novas iniciativas e perspectivas para ajudar a expansão das tecnologias de IA e de aprendizagem automática em vários países europeus. Os gastos com IA/ML e análise de dados em vários países, como Alemanha, França, Itália, Espanha e Reino Unido, estão impulsionando o crescimento do mercado na região.

Principais participantes cobertos

O mercado global de ModelOps está consolidado, com a presença de diversos grandes players do mercado. O relatório inclui os perfis dos seguintes atores-chave:

• ModelOp (EUA)
• IBM (EUA)
• Oráculo (EUA)
• TIBO (EUA)
• Blocos de dados (EUA)
• AWS (EUA)
• Seldon (Reino Unido)
• Domino Data Lab (EUA)
• SAS Institute Inc. (EUA)
• Veritone (EUA)

Principais desenvolvimentos da indústria

• Em setembro de 2023,A Teradata introduziu novos recursos em seu software de gerenciamento de modelos de IA/ML no ClearScape Analytics, como ModelOps, para atender à crescente demanda de empresas em todo o mundo por IA e análises modernizadas.
• Em junho de 2022,ModelOp anunciou o lançamento do ModelOp Center 3.0, que possui novas competências significativas para dimensionar e governar a inteligência artificial na empresa. A plataforma ModelOps compreende soluções para visibilidade executiva para IA, orquestração de IA e renovação do gerenciamento de risco de modelo.