Análisis del mercado de aprendizaje automático, tendencias, pronóstico 2030

El Machine Learning Mercado El tamaño fue valorado en USD 14.91 mil millones en 2021 y se espera alcanzar en una CAGR de 38,1% de 2021 a 2030. Se espera que el mercado mundial alcance alrededor de USD 302,62 mil millones en 2030. Según un informe de investigación publicado por Spherical Insights & Consulting. Las tecnologías de aprendizaje automático están disponibles como parte de los servicios de computación en la nube mediante una serie de servicios conocidos como machine learning-as-a-service (MLaaS). Las herramientas proporcionadas a través de estos servicios de proveedores incluyen visualización de datos, API, reconocimiento facial, procesamiento de lenguaje natural, analítica predictiva y aprendizaje profundo. El cálculo es realizado por los centros de datos del proveedor. El modelo MLaaS está bien posicionado para gobernar el mercado, ya que los consumidores tienen una amplia gama de alternativas a elegir entre las que se adaptan a diferentes demandas empresariales. Además, se espera que factores como el aumento del uso de los servicios basados en la nube, el IoT, la automatización y la investigación del comportamiento del consumidor contribuyan al crecimiento del mercado para el aprendizaje automático como servicio.

Se prevé que los avances tecnológicos y la tendencia creciente de la computación en la nube para impulsar la expansión de los ingresos del mercado de aprendizaje automático. Los sistemas pueden aprender, anticipar y mejorar sus algoritmos gracias al aprendizaje automático. Como se identifican nuevos riesgos, el software antivirus, por ejemplo, aprende a analizarlos. Incluso en contextos dinámicos o inciertos, los algoritmos pueden gestionar datos multidimensionales y multivariables. Además, se espera que el uso de redes adversariales generativas (GAN) e Internet de las cosas (IoT) crezca, contribuyendo a un aumento de los ingresos CAGR entre 2022 y 2030.

Con el uso de análisis de datos, los ordenadores pueden aprender continuamente de datos, hacer predicciones basadas en esos datos, y hacer cambios sin estar explícitamente programados para hacerlo. Este proceso se conoce como aprendizaje automático, un subtipo de inteligencia artificial.

Procesar y extraer ideas del enorme volumen de datos producido cuando las personas y otros elementos ambientales interactúan con la tecnología sería tremendamente difícil sin la velocidad y sofisticación del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Además, ML tiene una enorme promesa para desarrollar tecnologías como autoconducir automóviles y "ciudades inteligentes" con infraestructura que puede ahorrar tiempo y residuos energéticos automáticamente, así como dispositivos basados en datos utilizables que rastrean los objetivos de fitness y salud.

El gran análisis de datos y la detección de tendencias y patrones en bases de datos que de otro modo podrían pasar desapercibidos se facilitan mediante el aprendizaje automático. Por ejemplo, ML ayuda a un sitio de comercio electrónico como Amazon a analizar las pautas de navegación y compra de sus usuarios, lo que a su vez ayuda a proporcionar las oportunidades, bienes y recordatorios apropiados a los usuarios. Los resultados se aplican para servir a los consumidores con anuncios pertinentes. Los sistemas pueden aprender, generar predicciones y mejorar algoritmos gracias al aprendizaje automático.

Las aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo real han mejorado la usabilidad, velocidad, eficiencia y precisión de los procesos rutinarios. Los sistemas de aprendizaje automático son educados precisamente para realizar trabajos de manera más rápida y precisa que las personas gracias a la ciencia de datos. Esta tecnología está siendo utilizada por varios líderes empresariales de todo el mundo para adquirir una ventaja competitiva y vincular los objetivos de la empresa con los intereses de los empleados. A lo largo del año previsto, se prevé que el aumento de la innovación y el desarrollo en las tecnologías de la LM, incluidos el aprendizaje de máquinas sin costo, el aprendizaje de máquinas pequeñas, el aprendizaje de máquinas cuánticas, el aprendizaje automático y otros, impulsarán el crecimiento de los ingresos mundiales.

Factores de conducción

La adopción de IoT y la automatización aumentarán, impulsando el mercado. Las operaciones de IoT aseguran que los cientos o más dispositivos conectados a una red de negocios funcionen de forma segura y correcta, y que los datos que se recopilan sean precisos y oportunos. Los motores de análisis complejos de back-end realizan el levantamiento pesado del procesamiento de la secuencia de datos, pero los métodos obsoletos se utilizan rutinariamente para comprobar la integridad de los datos. Algunos proveedores de tecnologías de plataforma IoT están mejorando su experiencia en gestión de operaciones utilizando tecnologías de aprendizaje automático para tomar el control de sistemas de IoT considerables.

El aprendizaje automático puede ser capaz de descubrir los patrones ocultos en los datos de IoT analizando cantidades masivas de datos con potentes algoritmos. Los sistemas automatizados que complementan o reemplazan las operaciones manuales en tareas importantes pueden utilizar acciones generadas estadísticamente e inferencia ML. Mediante el uso de soluciones basadas en ML, se eliminan las fases de selección, codificación y validación de modelos que consumen mucho tiempo y difíciles del proceso de modelado de datos IoT.

La adopción de IoT por pequeñas empresas podría dar lugar a importantes ahorros de tiempo para el proceso de aprendizaje automático que consume mucho tiempo. Para extraer información más significativa de los caches de datos masivos creados por diversos dispositivos en la red IoT, los proveedores de MLaaS pueden realizar más consultas más rápidamente y ofrecer más tipos de análisis.

Factores de restricción

Los errores en el aprendizaje automático son muy comunes. Un algoritmo puede ser enseñado sin ser inclusivo si los conjuntos de datos son lo suficientemente pequeños. Esto conduce a predicciones inexactas y la exhibición de publicidad no relacionada con los clientes. Estos errores pueden pasar desapercibidos durante un período muy largo, y fijarlos puede tardar considerablemente más. Los modelos de empresa rígida también evitan que el mercado genere más dinero. Como ML es una tecnología flexible, necesita infraestructura flexible y personal calificado. Sin embargo, no todas las empresas permiten la innovación y son adaptables en sus prácticas empresariales, lo que restringe el desarrollo de los ingresos del mercado.

Covid 19 Impact

Las situaciones de Covid 19 han tenido un impacto en otras empresas, incluyendo el sector de aprendizaje automático. Algunas industrias se expanden durante las pandemias a pesar de las circunstancias extremas y el desglose incierto. En el momento del COVID 19, el mercado de aprendizaje automático era estable y tenía perspectivas de expansión. La influencia en el mercado mundial del aprendizaje automático era mínima en comparación con otras industrias.

Debido a los avances en la automatización y la tecnología, el mercado mundial de aprendizaje automático experimentó un crecimiento estancado. El mercado ha crecido positivamente como resultado de la disponibilidad de numerosas viejas máquinas y teléfonos inteligentes para el trabajo remoto. Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático en varias industrias para avanzar en el mercado.

Segmentation

El mercado global de aprendizaje automático se segmenta en componente, tamaño de organización, aplicación, uso final y región.

Machine Learning Mercado, By Component

El mercado global de aprendizaje automático se segmenta en software y servicios basados en el tipo de componente. En 2021, la cuota de ingresos del segmento de software fue la más alta. El software apoya la inspección, el análisis y la toma de decisiones estratégicas. Debido a una serie de beneficios, incluyendo la capacidad de reducir la carga de trabajo y el tiempo automatizando tareas, su amplia gama de aplicaciones en la interacción con los clientes, y su mayor fiabilidad de manejo de datos, muchas empresas están implementando software de aprendizaje automático para crear sus propios modelos ML, que se espera impulsar el crecimiento de los ingresos del segmento. Por ejemplo, la categorización de imágenes se ha vuelto muy popular en el sector empresarial debido a su capacidad para desafiar los sistemas existentes creados con el mismo propósito. Antes era necesario simplificar y clasificar cantidades masivas de datos. Empresas como Facebook, Twitter y Google utilizan categorización de imágenes para evitar que el contenido indeseable sea ampliamente popular.

Mercado mundial de aprendizaje automático, por tamaño de organización

El mercado global de aprendizaje automático se segmenta en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas basadas en el tamaño de la empresa. La cuota de ingresos más alta en 2021 proviene del segmento de las principales empresas. El uso de inteligencia artificial y ciencia de datos para dar información cuantitativa a las empresas que se prevé impulsar el crecimiento de los ingresos del segmento está creciendo. Las grandes empresas emplean enfoques ML para ofrecer servicios de mercado eficientes. También se utiliza para prever cómo resultarían diferentes dificultades.

Machine Learning Mercado, By Application

El mercado global de aprendizaje automático está segmentado basado en la aplicación en inteligencia artificial, visión informática, realidad aumentada y virtual, procesamiento de lenguaje natural, vigilancia de seguridad, marketing & publicidad, gestión de red automatizada, mantenimiento predictivo y otros. En 2021, la categoría de detección de fraudes y análisis de riesgos tenía la mayor cuota de ingresos. Las máquinas administran grandes conjuntos de datos mucho más eficazmente que los humanos. El aprendizaje automático puede encontrar e identificar miles de patrones en la ruta de compra de un usuario.

El paso inicial en el proceso de detección del fraude ML es la recopilación y clasificación de datos. Luego, los datos de entrenamiento se introducen en el modelo para prever el riesgo de fraude. Los análisis de riesgos y la detección del fraude han sido desde hace mucho tiempo problemas para el sector bancario y financiero. El riesgo de fraude se incrementa por el creciente volumen de transacciones derivadas de diversos mecanismos de pago, incluidos teléfonos, tarjetas de crédito/debito y otros. Las empresas están encontrando cada vez más difícil autenticar sus transacciones, lo que está aumentando la necesidad de tecnologías de vanguardia para abordar estos problemas.

Machine Learning Mercado, By End Use

El automotriz, aeroespacial " militar, minorista " e-commerce, gobierno, ciencias de la salud " , entretenimiento, telecomunicaciones informáticas, BFSI y otros segmentos del mercado global de aprendizaje automático se basan en uso final. En 2021, el sector automotriz representaba la mayor cuota de ingresos. Los vehículos autoconducir utilizan el aprendizaje automático. La tecnología ayuda a las empresas a desarrollar una comprensión más profunda de sus clientes. El aprendizaje automático es un componente clave de los modelos de negocios de ciertas empresas. Por ejemplo, Uber concuerda con los pilotos usando algoritmos. Otro uso común del aprendizaje automático es el reconocimiento de imagen. Es un método para encontrar y grabar un objeto. El reconocimiento de patrones, detección de rostros y reconocimiento facial son otras aplicaciones de este enfoque.

Machine Learning Mercado, By Region

Según el análisis regional, se esperaba que la industria de aprendizaje automático de América del Norte aportara la mayor cuota de ingresos en 2021. Junto con el aumento de las inversiones en tecnologías de vanguardia como inteligencia artificial, computación en la nube y otros, la tecnología de aprendizaje automático se está empleando cada vez más en toda la región. Se prevé que la demanda de tecnologías de vanguardia aumentará debido al enorme número de datos que generan las redes sociales y las empresas de TI. Por ejemplo, Elemeno AI, una compañía de aprendizaje automático basada en la nube, debutó su plataforma de Operaciones de aprendizaje automático (ML-Ops) el 3 de mayo de 2022, para ayudar a las organizaciones a aprovechar las ventajas de AI. Ofrece a los científicos de datos una experiencia de usuario simple (UX) para crear modelos de aprendizaje automático, comenzando desde cero.

Novedades recientes en el mercado mundial de aprendizaje automático

• Enero 2022: Para acelerar la transición del software de Stellantis, Amazon y Stellantis trabajaron juntos para lanzar experiencias conectadas centradas en el cliente a través de millones de vehículos. Se prevé que la colaboración cambie las experiencias de los clientes de Stellantis y acelere la transición del sector automotriz a un futuro sostenible definido por software.

Lista de jugadores clave del mercado

• Google (Estados Unidos)
• Amazon.com (Estados Unidos)
• Intel Corporation (Estados Unidos)
• Facebook Inc (Estados Unidos)
• Microsoft Corporation (Estados Unidos)
• IBM Corporation (Estados Unidos)
• Baidu Inc (China)
• Wipro Limited (Estados Unidos)
• Nuance Communications (Estados Unidos)
• Apple Inc (Estados Unidos)
• Cisco Systems, Inc (Estados Unidos)

Segmentation

Por componente

• Software
• Servicios

Por tamaño de organización

• Pequeña empresa
• Medium Sized Enterprise

By Application

• Detección de fraude
• Risk Analytics

Por fin de uso

• Automoción
• Aerospace & Defense
• Comercio electrónico
• Gobierno
• Salud y Ciencias de la Vida
• Medios de comunicación y entretenimiento
• IT " Telecomunicaciones
• BFSI
• Otros

Por Región

América del Norte

• Norteamérica, por País
  • EE.UU.
  • Canadá
  • México
• América del Norte, por Componente
• América del Norte, por tamaño de la Organización
• América del Norte, por aplicación
• América del Norte, por uso final

Europa

• Europa, por País
  • Alemania
  • Rusia
  • U.K.
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Países Bajos
  • El resto de Europa
• Europa, por Componente
• Europa, por tamaño de organización
• Europa, por aplicación
• Europa, por uso final

Asia Pacífico

• Asia Pacífico, por país
  • China
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • Australia
  • Indonesia
  • El resto de Asia Pacífico
• Asia Pacífico, por componente
• Asia Pacífico, por tamaño de la Organización
• Asia Pacífico, por aplicación
• Asia Pacífico, por uso final

Oriente Medio y África

• Oriente Medio " África, por país
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Qatar
  • Sudáfrica
  • El resto del Oriente Medio " África
• Oriente Medio " África, por componente
• Oriente Medio " África, por tamaño de la Organización
• Oriente Medio " África, por aplicación
• Medio Oriente " África, por uso final

América del Sur

• Sudamérica, por País
  • Brasil
  • Argentina
  • Colombia
  • El resto de América del Sur
• América del Sur, por Componente
• América del Sur, por tamaño de organización
• América del Sur, por aplicación
• América del Sur, por uso final