Mercado de inteligencia artificial empresarial: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tipo de implementación (nube, local), por tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, reconocimiento de voz, otros), por vertical de la industria (TI y telecomunicaciones, BFSI, automotriz, atención

Descripción general del mercado

El mercado global de inteligencia artificial empresarial se valoró en USD 11.49 mil millones en 2023 y se proyecta que registre una tasa de crecimiento anual compuesta del 34,59% durante el período de pronóstico hasta 2029.

El mercado global de inteligencia artificial empresarial ha experimentado una expansión significativa en los últimos tiempos, impulsada por su adopción generalizada en una variedad de industrias. Los sectores clave, incluidos los vehículos autónomos, la atención sanitaria, el comercio minorista y la fabricación, han llegado a reconocer la importancia de las soluciones de etiquetado de datos en el desarrollo de modelos precisos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, mejorando en última instancia los resultados comerciales.

Los marcos regulatorios más estrictos y un mayor enfoque en la productividad y la eficiencia han impulsado a las organizaciones a realizar inversiones sustanciales en tecnologías avanzadas de etiquetado de datos. Los principales proveedores de plataformas de anotación de datos han lanzado ofertas innovadoras, que incluyen capacidades como el manejo de datos de múltiples fuentes, la gestión colaborativa del flujo de trabajo y la supervisión inteligente de proyectos. Estas mejoras han mejorado notablemente la calidad y la escalabilidad de la anotación de datos.

La integración de tecnologías como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la recopilación de datos móviles está revolucionando las capacidades de las soluciones de etiquetado de datos. Las soluciones avanzadas ahora ofrecen asistencia automatizada para la anotación, análisis en tiempo real y conocimientos sobre el progreso del proyecto. Esto permite a las empresas supervisar mejor la calidad de los datos, extraer mayor valor de los activos de datos y acelerar los ciclos de desarrollo de la inteligencia artificial.

Las empresas están formando activamente asociaciones con especialistas en anotación de datos para diseñar soluciones personalizadas que satisfagan sus requisitos específicos de datos y casos de uso. Además, el creciente énfasis en la toma de decisiones basada en datos está generando nuevas perspectivas en varias verticales de la industria.

El mercado de inteligencia artificial empresarial está bien posicionado para un crecimiento sostenido a medida que las iniciativas de transformación digital continúan ganando impulso en sectores como los vehículos autónomos, la atención médica y el comercio minorista, entre otros. Se espera que las inversiones globales persistentes en nuevas capacidades refuercen la capacidad del mercado para respaldar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a través del suministro de datos de entrenamiento anotados de alta calidad y a gran escala, lo que en última instancia dará forma a sus perspectivas a largo plazo.

Impulsores clave del mercado

Proliferación y accesibilidad de los datos

En la era de la transformación digital, los datos se han convertido en el elemento vital de las empresas. El crecimiento exponencial de los datos generados a partir de una gran variedad de fuentes, como sensores, redes sociales y dispositivos conectados, ha creado un tesoro de información que espera ser aprovechada. Esta amplia y diversa disponibilidad de conjuntos de datos es el primer impulsor del mercado de la IA empresarial.

La llegada del big data ha marcado el comienzo de una nueva era de oportunidades y desafíos. Las empresas ahora pueden aprovechar volúmenes de datos antes inimaginables para obtener información, optimizar procesos e impulsar la innovación. La IA, con sus sofisticados algoritmos, ofrece los medios para extraer información procesable de estos conjuntos de datos colosales, lo que proporciona a las organizaciones una ventaja competitiva.

La democratización del acceso a los datos a través de la computación en la nube y las plataformas de intercambio de datos ha permitido a las empresas de todos los tamaños aprovechar la IA. Las pequeñas y medianas empresas (PYME) ahora pueden acceder a capacidades de IA que antes estaban reservadas a los gigantes tecnológicos, lo que fomenta una igualdad de condiciones en el mercado.

Los análisis impulsados por IA permiten a las organizaciones comprender mejor las preferencias y los comportamientos de los clientes. Esto permite la entrega de experiencias altamente personalizadas, lo cual es particularmente crucial en industrias como el comercio electrónico, el marketing y el comercio minorista. A medida que los consumidores esperan cada vez más ofertas personalizadas, los conocimientos impulsados por IA son una herramienta potente para la retención de clientes y el crecimiento de los ingresos.

Avances en las tecnologías de IA

El segundo impulsor que impulsa el mercado de IA empresarial es el avance incesante de las propias tecnologías de IA. La IA ya no se limita a la automatización básica; se ha convertido en un conjunto de herramientas sofisticado con el potencial de revolucionar el funcionamiento de las empresas.

El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) están a la vanguardia de la innovación en IA. Estas tecnologías permiten que las computadoras aprendan y tomen decisiones sin programación explícita. Las empresas están implementando algoritmos de ML y DL para tareas que van desde el mantenimiento predictivo en la fabricación hasta la detección de fraudes en las finanzas.

El NLP, una rama de la IA que se centra en la comprensión del lenguaje humano, ha abierto oportunidades para los chatbots, los asistentes virtuales y el análisis de sentimientos. Estas aplicaciones mejoran el servicio al cliente, agilizan la comunicación y brindan información valiosa a partir de datos de texto no estructurados.

La visión artificial permite que las máquinas interpreten y comprendan la información visual del mundo, lo que la hace invaluable en sectores como la atención médica para el análisis de imágenes médicas, en el comercio minorista para el pago sin cajero y en vehículos autónomos para el reconocimiento y la navegación de objetos.

La integración de la IA en el borde, más cerca de donde se generan los datos (por ejemplo, dispositivos IoT), reduce la latencia y mejora la toma de decisiones en tiempo real. Esto es especialmente crítico en aplicaciones como vehículos autónomos, ciudades inteligentes y automatización industrial.

Ventaja competitiva y dinámica del mercado

El tercer impulsor del mercado de la IA empresarial es la búsqueda incansable de una ventaja competitiva en un entorno empresarial que cambia rápidamente. A medida que las organizaciones reconocen el potencial transformador de la IA, se ven impulsadas por varias dinámicas para adoptar e invertir en soluciones de IA.

En muchas industrias, la IA se está convirtiendo en una fuerza disruptiva. Las empresas que no adoptan la IA corren el riesgo de volverse obsoletas a medida que los competidores aprovechan la IA para mejorar la eficiencia operativa, mejorar las experiencias de los clientes e introducir productos y servicios innovadores.

El mercado de la IA empresarial está en una trayectoria de crecimiento notable, impulsado por la proliferación de datos, los avances en las tecnologías de IA y la búsqueda de una ventaja competitiva en el dinámico panorama empresarial. Las organizaciones que aprovechan estratégicamente el poder de la IA pueden obtener una ventaja sustancial en sus respectivos mercados. A medida que estos impulsores continúan evolucionando, las empresas deben adaptarse e innovar para mantenerse a la vanguardia en la era de la transformación impulsada por la IA.

Desafíos clave del mercado

Calidad y disponibilidad de los datos

Uno de los desafíos importantes que enfrenta el mercado de la inteligencia artificial empresarial es la calidad y la disponibilidad de los datos. Los algoritmos de IA dependen en gran medida de grandes volúmenes de datos de alta calidad para entrenarse y hacer predicciones precisas. Sin embargo, muchas organizaciones tienen problemas con la calidad de los datos, como datos incompletos, inconsistentes o sesgados. La mala calidad de los datos puede generar modelos de IA inexactos y perspectivas poco confiables, lo que socava la eficacia de la implementación de la IA.

Además, la disponibilidad de los datos puede ser un desafío, especialmente para las organizaciones que carecen de una infraestructura de datos centralizada o tienen fuentes de datos fragmentadas. Los silos de datos y la falta de integración entre sistemas pueden obstaculizar la accesibilidad y disponibilidad de los datos para las iniciativas de IA. Esto puede limitar el alcance y el impacto de las aplicaciones de IA dentro de la empresa.

Abordar estos desafíos requiere que las organizaciones inviertan en estrategias sólidas de gestión de datos, incluidos procesos de limpieza, normalización y enriquecimiento de datos. Es fundamental establecer marcos de gobernanza de datos que garanticen la calidad e integridad de los datos durante todo su ciclo de vida. Además, las organizaciones deben priorizar los esfuerzos de integración de datos para consolidar los datos de varias fuentes y hacer que sean fáciles de encontrar para las aplicaciones de IA.

Consideraciones éticas y regulatorias

Otro desafío importante en el mercado de la inteligencia artificial empresarial es abordar las consideraciones éticas y regulatorias asociadas con la implementación de la IA. A medida que las tecnologías de IA se vuelven más sofisticadas y omnipresentes, surgen preocupaciones en torno a la privacidad, los sesgos, la transparencia y la rendición de cuentas.

Las consideraciones éticas giran en torno al uso responsable de la IA y a garantizar que los sistemas de IA no perpetúen sesgos ni discriminen a determinados grupos. Las organizaciones deben ser conscientes de las posibles implicaciones éticas de los algoritmos de IA y asegurarse de que se alineen con los valores y las normas sociales.

Los desafíos regulatorios entran en juego a medida que los gobiernos y los organismos reguladores introducen nuevas leyes y regulaciones para regular las tecnologías de IA. El cumplimiento de las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), se vuelve crucial cuando se trata de datos confidenciales de clientes. Las organizaciones deben navegar por estos panoramas regulatorios y asegurarse de que sus implementaciones de IA se adhieran a los requisitos legales necesarios.

Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben adoptar marcos y pautas éticos de IA que promuevan la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas. También deben invertir en medidas sólidas de privacidad y seguridad de datos para proteger la información confidencial. La colaboración con los organismos reguladores y las asociaciones de la industria puede ayudar a las organizaciones a mantenerse actualizadas sobre las regulaciones en evolución y garantizar el cumplimiento de los estándares éticos y legales.

Tendencias clave del mercado

Adopción de IA explicable

Una de las tendencias destacadas en el mercado de inteligencia artificial empresarial es la adopción de IA explicable (XAI). A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y toman decisiones críticas que afectan a las empresas y a las personas, existe una creciente necesidad de transparencia e interpretabilidad. Las técnicas de IA explicable tienen como objetivo proporcionar información sobre cómo los modelos de IA llegan a sus decisiones, lo que permite a las partes interesadas comprender los factores y el razonamiento subyacentes. Esta tendencia está impulsada por el deseo de generar confianza en los sistemas de IA, especialmente en industrias altamente reguladas como las finanzas, la atención médica y la legal. Al adoptar la IA explicable, las organizaciones pueden garantizar el cumplimiento, mitigar los sesgos y mejorar la rendición de cuentas, fomentando en última instancia una mayor aceptación y adopción de las tecnologías de IA.

Integración de la IA con la informática de borde

Otra tendencia importante en el mercado de la inteligencia artificial empresarial es la integración de la IA con la informática de borde. La informática de borde se refiere al procesamiento y análisis de datos en la fuente o cerca de ella, en lugar de depender de una infraestructura de nube centralizada. Esta tendencia está impulsada por la necesidad de tomar decisiones en tiempo real, reducir la latencia y mejorar la privacidad de los datos. Al implementar modelos de IA directamente en dispositivos de borde, como dispositivos IoT, servidores de borde o puertas de enlace, las organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA para procesar y analizar datos localmente. Esto permite tiempos de respuesta más rápidos, una mejor eficiencia operativa y ahorros de costos al reducir la necesidad de transmisión de datos a la nube. La integración de la IA con la informática de borde también aborda las preocupaciones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos, ya que los datos confidenciales se pueden procesar y analizar localmente sin transmitirse a servidores externos. Esta tendencia es particularmente relevante en industrias como la manufactura, el transporte y la atención médica, donde la información en tiempo real y las acciones inmediatas son cruciales.

Enfoque en la IA responsable y las consideraciones éticas

Una tendencia significativa que está dando forma al mercado de la inteligencia artificial empresarial es el creciente enfoque en la IA responsable y las consideraciones éticas. A medida que las tecnologías de IA se vuelven más omnipresentes, existe un creciente reconocimiento de los posibles riesgos y desafíos asociados con su implementación. Las organizaciones están poniendo mayor énfasis en garantizar que los sistemas de IA se desarrollen e implementen de manera responsable y ética. Esto incluye abordar cuestiones como el sesgo, la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas. Las prácticas de IA responsable implican considerar el impacto social de las aplicaciones de IA, garantizar la equidad y la inclusión y protegerse contra consecuencias no deseadas. Las organizaciones están adoptando marcos y pautas, como los Principios de ética de la IA, para guiar el desarrollo y la implementación de sistemas de IA. Además, se están formando colaboraciones entre la industria, el mundo académico y los organismos reguladores para establecer estándares y mejores prácticas para la IA responsable. Esta tendencia está impulsada por la necesidad de generar confianza entre las partes interesadas, cumplir con las regulaciones y mitigar los posibles riesgos legales y de reputación asociados con las prácticas de IA poco éticas.

Información segmentaria

Información por tipo de implementación

En 2023, el segmento de implementación en la nube dominó el mercado de inteligencia artificial (IA) empresarial y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. El modelo de implementación en la nube implica alojar aplicaciones e infraestructura de IA en plataformas en la nube proporcionadas por proveedores de servicios externos. Este dominio se puede atribuir a varios factores que resaltan las ventajas de la implementación en la nube en el contexto de la IA empresarial.

El modelo de implementación en la nube ofrece escalabilidad y flexibilidad, lo que permite a las organizaciones escalar fácilmente su infraestructura y recursos de IA en función de sus necesidades. Esto es particularmente beneficioso en el contexto de la IA, donde se requieren grandes cantidades de datos y potencia computacional para tareas de capacitación e inferencia. Las plataformas en la nube brindan acceso a demanda a los recursos informáticos, lo que permite a las organizaciones manejar de manera eficiente la naturaleza intensiva en recursos de las cargas de trabajo de IA.

El modelo de implementación en la nube ofrece rentabilidad y una inversión inicial reducida. Al aprovechar los servicios en la nube, las organizaciones pueden evitar la necesidad de realizar inversiones iniciales significativas en hardware, software e infraestructura. En cambio, pueden pagar por los recursos que consumen según el uso, lo que genera ahorros de costos y una mayor flexibilidad financiera. Esto hace que la IA sea más accesible para una gama más amplia de organizaciones, incluidas las pequeñas y medianas empresas (PYME), que pueden no tener los recursos para invertir en infraestructura local.

Además, el modelo de implementación en la nube brinda facilidad de implementación y administración. Los proveedores de servicios en la nube ofrecen servicios y herramientas de IA preconfigurados que simplifican la implementación y la administración de aplicaciones de IA. Esto reduce la complejidad y la experiencia técnica necesarias para configurar y mantener la infraestructura de IA, lo que permite a las organizaciones centrarse en el desarrollo y la implementación de modelos de IA en lugar de administrar la infraestructura subyacente.

De cara al futuro, se espera que el segmento de implementación en la nube mantenga su dominio en el mercado de IA empresarial durante el período de pronóstico. La creciente adopción de la computación en la nube en todas las industrias, los avances en las tecnologías de la nube y la creciente disponibilidad de servicios y herramientas específicos de IA en plataformas de nube seguirán impulsando la preferencia por la implementación en la nube. Además, las iniciativas de transformación digital en curso y la necesidad de agilidad y escalabilidad en las implementaciones de IA impulsarán aún más la demanda de soluciones de IA basadas en la nube.

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Perspectivas regionales

En 2023, América del Norte dominó el mercado de inteligencia artificial (IA) empresarial y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. El predominio de América del Norte se puede atribuir a varios factores que resaltan la sólida posición de la región en la industria de la IA. América del Norte ha estado a la vanguardia de la investigación y el desarrollo de la IA, con empresas de tecnología líderes, instituciones de investigación y nuevas empresas que impulsan la innovación en el campo. La región alberga importantes centros de IA como Silicon Valley, que ha fomentado una cultura de avance tecnológico y espíritu emprendedor. Este ecosistema ha facilitado la disponibilidad de soluciones de IA de vanguardia y ha atraído inversiones de empresas de diversas industrias. América del Norte tiene una infraestructura sólida y capacidades tecnológicas que respaldan la implementación y adopción de tecnologías de IA. La región tiene una infraestructura avanzada de computación en la nube, conectividad a Internet de alta velocidad y un ecosistema maduro de proveedores de servicios de IA. Esto permite a las organizaciones en América del Norte aprovechar las tecnologías de IA de manera efectiva e integrarlas en sus procesos comerciales. América del Norte tiene una amplia gama de industrias que dependen en gran medida de las tecnologías de IA, como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación. Estas industrias reconocen el potencial de la IA para mejorar la eficiencia operativa, mejorar las experiencias del cliente y obtener una ventaja competitiva. La demanda de soluciones de IA en América del Norte está impulsada por la necesidad de aprovechar los conocimientos basados en datos, automatizar procesos e impulsar la innovación.

De cara al futuro, se espera que América del Norte mantenga su dominio en el mercado de IA empresarial durante el período de pronóstico. El sólido ecosistema de IA de la región, las capacidades tecnológicas y la demanda de la industria de soluciones de IA seguirán impulsando el mercado. Además, las inversiones en curso en investigación y desarrollo de IA, las colaboraciones entre el mundo académico y la industria y las políticas gubernamentales favorables contribuyen aún más a la posición de liderazgo de América del Norte en el mercado de IA empresarial. A medida que las empresas de todas las industrias continúan adoptando tecnologías de IA, la demanda de soluciones de IA avanzadas en América del Norte seguirá siendo fuerte, lo que consolidará su dominio en el mercado.

Acontecimientos recientes

• IBM, un destacado proveedor de soluciones de automatización de infraestructura multicloud, ha anunciado un acuerdo definitivo para adquirir HashiCorp por USD35 por acción en efectivo, lo que refleja un valor empresarial total de USD6.4 mil millones. La gama de productos de HashiCorp ofrece a las empresas funcionalidades integrales de gestión del ciclo de vida de la infraestructura y gestión del ciclo de vida de la seguridad, lo que permite a las organizaciones automatizar sus entornos híbridos y multicloud.

Actores clave del mercado

• IntelCorporation
• IBMCorporation
• AmazonWeb Services, Inc
• Google, LLC
• Microsoft Corporation
• SAPSE
• Salesforce, Inc.
• FairIsaac Corporation
• SASInstitute Inc
• OracleCorporation