Mercado de conjuntos de datos de capacitación en inteligencia artificial: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tipo (texto, imagen/video, audio, otros), por fuente de datos (pública, privada, sintética), por vertical de la industria (TI, automotriz, gobierno, atención médica, BFSI, comercio minorista y electrónico, fabricación, medios

Descripción general del mercado

El mercado global de conjuntos de datos de capacitación en inteligencia artificial ha experimentado un tremendo crecimiento en los últimos años y está preparado para mantener un fuerte impulso hasta 2029. El mercado se valoró en USD 1.76 mil millones en 2023 y se proyecta que registre una tasa de crecimiento anual compuesta del 23,59% durante el período de pronóstico.

El mercado global de conjuntos de datos de capacitación en inteligencia artificial ha sido testigo de un crecimiento sustancial en los últimos años, impulsado por su adopción generalizada en varias industrias. Sectores críticos como los vehículos autónomos, la atención sanitaria, el comercio minorista y la fabricación han llegado a reconocer las soluciones de etiquetado de datos como herramientas vitales para desarrollar modelos precisos de inteligencia artificial y aprendizaje automático y mejorar los resultados comerciales.

Las regulaciones más estrictas y el mayor enfoque en la productividad y la eficiencia han obligado a las organizaciones a realizar inversiones significativas en tecnologías avanzadas de etiquetado de datos. Los principales proveedores de plataformas de anotación de datos han lanzado ofertas innovadoras que cuentan con capacidades como el manejo de datos de múltiples modalidades, flujos de trabajo colaborativos y gestión inteligente de proyectos. Estas mejoras han mejorado significativamente la calidad y la escala de la anotación.

Además, la integración de tecnologías como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la recopilación de datos móviles está transformando las capacidades de las soluciones de etiquetado de datos. Las soluciones avanzadas ahora brindan asistencia automatizada para la anotación, análisis en tiempo real y generan información sobre el progreso del proyecto. Esto permite a las empresas monitorear mejor la calidad de los datos, extraer más valor de los activos de datos y acelerar los ciclos de desarrollo de inteligencia artificial.

Las empresas se están asociando activamente con especialistas en anotación de datos para desarrollar soluciones personalizadas que se adapten a sus necesidades específicas de datos y casos de uso. Además, el creciente énfasis en la toma de decisiones basada en datos está abriendo nuevas oportunidades en varias verticales de la industria.

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de inteligencia artificial está preparado para un crecimiento sostenido a medida que continúan las iniciativas de transformación digital en sectores como los vehículos autónomos, la atención médica, el comercio minorista y más. Se espera que las inversiones en nuevas capacidades persistan a nivel mundial. La capacidad del mercado para respaldar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a través de datos de entrenamiento anotados de alta calidad y a gran escala será fundamental para sus perspectivas a largo plazo.

Impulsores clave del mercado

Creciente demanda de modelos de IA precisos

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA está siendo impulsado por la creciente demanda de modelos de IA precisos en varias industrias. A medida que las empresas reconocen el potencial de las tecnologías de IA y aprendizaje automático para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia operativa, la necesidad de datos de entrenamiento de alta calidad se vuelve primordial. Los conjuntos de datos precisos y diversos son esenciales para entrenar modelos de IA para realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y análisis predictivo. Esta demanda es particularmente evidente en sectores críticos como los vehículos autónomos, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación, donde el desarrollo de modelos de IA precisos puede tener un impacto significativo en los resultados comerciales.

Para desarrollar modelos de IA precisos, las organizaciones requieren grandes volúmenes de datos etiquetados que representen escenarios del mundo real. Este proceso de etiquetado de datos implica anotar conjuntos de datos con etiquetas, anotaciones o rótulos relevantes para proporcionar el contexto necesario para entrenar algoritmos de IA. La calidad y precisión de los datos de entrenamiento impactan directamente en el rendimiento y la confiabilidad de los modelos de IA. Como resultado, las empresas invierten cada vez más en tecnologías avanzadas de etiquetado de datos y se asocian con especialistas en anotación de datos para garantizar la disponibilidad de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad.

Regulaciones más estrictas y requisitos de cumplimiento

Las regulaciones más estrictas y los requisitos de cumplimiento están impulsando a las organizaciones a realizar inversiones significativas en tecnologías avanzadas de etiquetado de datos. Con el uso cada vez mayor de la IA en áreas sensibles como la atención médica y las finanzas, los organismos reguladores están imponiendo pautas estrictas para garantizar el uso ético y responsable de las tecnologías de IA. Estas regulaciones a menudo requieren que las organizaciones demuestren transparencia, imparcialidad y responsabilidad en los procesos de toma de decisiones de sus modelos de IA.

Para cumplir con estas regulaciones, las empresas deben asegurarse de que sus modelos de IA estén entrenados en conjuntos de datos imparciales y representativos. El etiquetado de datos desempeña un papel crucial a la hora de abordar los sesgos y garantizar la imparcialidad de los modelos de IA. Las soluciones avanzadas de etiquetado de datos ofrecen capacidades como el manejo de datos multimodales, flujos de trabajo colaborativos y gestión inteligente de proyectos, lo que permite a las organizaciones cumplir con los requisitos normativos de manera eficaz.

Además, las inversiones impulsadas por el cumplimiento en tecnologías de etiquetado de datos también tienen como objetivo mejorar la privacidad y la seguridad de los datos. Como las organizaciones manejan grandes volúmenes de datos confidenciales durante el proceso de etiquetado de datos, necesitan medidas de seguridad sólidas para proteger la confidencialidad de los datos y evitar el acceso no autorizado. Los proveedores de plataformas de anotación de datos están abordando estas preocupaciones implementando estrictos protocolos de seguridad y ofreciendo mecanismos seguros de manejo de datos, infundiendo así confianza en las empresas para adoptar tecnologías de IA al tiempo que se adhieren a los requisitos regulatorios.

Integración de tecnologías avanzadas

La integración de tecnologías avanzadas como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la recopilación de datos móviles está transformando las soluciones de etiquetado de datos e impulsando el crecimiento del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Estas tecnologías mejoran la eficiencia, la precisión y la escalabilidad de los procesos de etiquetado de datos, lo que permite a las empresas manejar conjuntos de datos a gran escala de manera efectiva.

Las tecnologías de visión artificial permiten la asistencia de anotación automatizada, lo que reduce el esfuerzo manual requerido para las tareas de etiquetado. Los algoritmos de IA pueden identificar y anotar automáticamente objetos, regiones o características dentro de imágenes o videos, lo que acelera significativamente el proceso de etiquetado de datos. Por otro lado, las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural facilitan la anotación de datos textuales extrayendo información relevante, clasificando texto o generando resúmenes.

Las tecnologías de recopilación de datos móviles también han revolucionado el etiquetado de datos al permitir la anotación basada en la multitud y la recopilación de datos en tiempo real. Las aplicaciones móviles permiten que las personas contribuyan al proceso de etiquetado de datos, lo que hace posible manejar grandes volúmenes de datos de manera rápida y rentable. Los análisis en tiempo real brindan información sobre el progreso del proyecto, lo que permite a las empresas monitorear la calidad de los datos, identificar cuellos de botella y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia del proceso de etiquetado de datos.

La integración de estas tecnologías avanzadas en soluciones de etiquetado de datos mejora la calidad, la escalabilidad y la velocidad de la anotación, lo que permite a las empresas extraer más valor de sus activos de datos y acelerar los ciclos de desarrollo de IA.

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA está impulsado por la creciente demanda de modelos de IA precisos, regulaciones y requisitos de cumplimiento más estrictos y la integración de tecnologías avanzadas. A medida que las empresas reconocen la importancia de los datos de entrenamiento de alta calidad, están invirtiendo en tecnologías avanzadas de etiquetado de datos y asociándose con especialistas en anotación de datos para garantizar la disponibilidad de conjuntos de datos precisos y diversos. Las regulaciones más estrictas y los requisitos de cumplimiento están obligando aún más a las organizaciones a adoptar soluciones de etiquetado de datos que aborden los sesgos, garanticen la equidad y mejoren la privacidad y la seguridad de los datos. La integración de tecnologías avanzadas como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la recopilación de datos móviles está transformando los procesos de etiquetado de datos, mejorando la eficiencia, la escalabilidad y la precisión. Estos impulsores están impulsando el crecimiento del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA y permitiendo a las empresas aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático para mejorar los resultados comerciales.

Desafíos clave del mercado

Problemas de privacidad y seguridad de los datos

Uno de los desafíos importantes que enfrenta el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA es la creciente preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos. A medida que las organizaciones recopilan y etiquetan grandes volúmenes de datos para entrenar modelos de IA, manejan información confidencial que puede incluir información de identificación personal (PII), datos financieros o datos comerciales confidenciales. Garantizar la privacidad y la seguridad de estos datos durante todo el proceso de etiquetado de datos es fundamental para mantener la confianza del cliente y cumplir con los requisitos normativos.

Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos surgen del posible uso indebido o acceso no autorizado a los conjuntos de datos etiquetados. Las organizaciones deben implementar medidas de seguridad sólidas para proteger la confidencialidad de los datos y evitar violaciones de datos. Esto incluye la implementación de técnicas de cifrado, controles de acceso y protocolos de manejo seguro de datos. Además, los proveedores de plataformas de anotación de datos deben establecer estándares de seguridad y certificaciones estrictos para garantizar a las empresas que sus datos se manejan de forma segura.

Otro aspecto de la privacidad de los datos es el uso ético de los datos. Las organizaciones deben asegurarse de que los datos utilizados para entrenar modelos de IA se obtengan de forma legal y con el consentimiento adecuado. Esto se vuelve particularmente complicado cuando se trata de fuentes de datos de terceros o plataformas de anotación basadas en la multitud. Las empresas deben establecer pautas y contratos claros con los proveedores de datos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y el uso ético de los datos.

Abordar las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos requiere un enfoque integral que implique la implementación de medidas de seguridad sólidas, el establecimiento de protocolos claros de manejo de datos y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Al priorizar la privacidad y la seguridad de los datos, las organizaciones pueden generar confianza con sus clientes y partes interesadas, fomentando el uso responsable y ético de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

Sesgo y equidad en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Otro desafío importante en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA es la presencia de sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento y la necesidad de garantizar la equidad en los modelos de IA. El sesgo puede iniciarse en varias etapas del proceso de etiquetado de datos, incluida la recopilación de datos, las pautas de anotación y los sesgos del anotador. Los conjuntos de datos de entrenamiento sesgados pueden conducir a modelos de IA sesgados, lo que resulta en resultados injustos o discriminatorios cuando se implementan en aplicaciones del mundo real.

Abordar el sesgo y garantizar la equidad en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA requiere un enfoque proactivo y sistemático. Las organizaciones deben establecer pautas y estándares claros para la recopilación y anotación de datos para minimizar los sesgos. Esto incluye garantizar una representación diversa en los datos de entrenamiento, considerar varios factores demográficos y evitar estereotipos o etiquetas discriminatorias.

Además, las organizaciones deben invertir en herramientas y tecnologías que ayuden a identificar y mitigar el sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento. Esto incluye aprovechar técnicas como métricas de imparcialidad, algoritmos de detección de sesgo e IA explicable para evaluar y abordar los sesgos en los modelos de IA. Al monitorear y evaluar continuamente el desempeño de los modelos de IA, las empresas pueden identificar y rectificar los sesgos, asegurando resultados justos y equitativos.

Otro aspecto de la equidad es la transparencia y la explicabilidad de los modelos de IA. Las organizaciones deben asegurarse de que los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA sean interpretables y puedan explicarse a las partes interesadas. Esto ayuda a generar confianza y responsabilidad, lo que permite a las empresas abordar las preocupaciones relacionadas con el sesgo y la equidad.

Mitigar el sesgo y garantizar la equidad en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA es un desafío continuo que requiere una combinación de soluciones técnicas, pautas claras y monitoreo continuo. Al abordar activamente las preocupaciones sobre sesgo y equidad, las organizaciones pueden desarrollar modelos de IA que sean más precisos, confiables e imparciales, lo que conduce a mejores resultados comerciales e impacto social.

En conclusión, el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA enfrenta desafíos relacionados con las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos y la presencia de sesgo y equidad en los conjuntos de datos de entrenamiento. Las organizaciones deben priorizar la privacidad y seguridad de los datos implementando medidas de seguridad sólidas y cumpliendo con las regulaciones de privacidad. Abordar el sesgo y garantizar la equidad requiere pautas claras, una representación diversa en los datos de entrenamiento y el uso de herramientas y técnicas para detectar y mitigar los sesgos. Al superar estos desafíos, las empresas pueden generar confianza, garantizar un uso ético de los datos y desarrollar modelos de IA que sean precisos, confiables y justos.

Tendencias clave del mercado

Creciente demanda de conjuntos de datos personalizados y específicos del dominio

Una de las tendencias destacadas en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA es la creciente demanda de conjuntos de datos personalizados y específicos del dominio. A medida que las empresas de diversas industrias adoptan tecnologías de IA y aprendizaje automático, reconocen la importancia de entrenar modelos en conjuntos de datos que son específicos de su industria o caso de uso. Los conjuntos de datos genéricos pueden no capturar los matices y las complejidades de dominios específicos, lo que limita la precisión y la aplicabilidad de los modelos de IA.

Para abordar esta demanda, los especialistas en anotación de datos y los proveedores de plataformas ofrecen servicios de creación de conjuntos de datos personalizados. Estos servicios implican trabajar en estrecha colaboración con las empresas para comprender sus requisitos de datos específicos, los desafíos de la industria y los objetivos de los casos de uso. El proceso de anotación está diseñado para capturar las características, los atributos o las etiquetas relevantes que son cruciales para entrenar modelos de IA en el dominio deseado.

Por ejemplo, en la industria de la salud, los conjuntos de datos personalizados pueden incluir datos de imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas o imágenes de patología, anotados con condiciones médicas o anomalías específicas. En la industria minorista, los conjuntos de datos pueden incluir imágenes de productos anotadas con atributos como color, tamaño o marca. Al proporcionar conjuntos de datos personalizados y específicos del dominio, las empresas pueden desarrollar modelos de IA que sean más precisos, confiables y alineados con las necesidades específicas de su industria.

Integración de datos sintéticos y simulaciones

Otra tendencia significativa en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA es la integración de datos sintéticos y simulaciones. Los datos sintéticos se refieren a datos generados artificialmente que imitan escenarios del mundo real, mientras que las simulaciones implican la creación de entornos virtuales para generar datos. Estas técnicas ofrecen varias ventajas, entre ellas, una mayor diversidad de conjuntos de datos, escalabilidad y rentabilidad.

Los datos sintéticos y las simulaciones permiten a las empresas generar grandes volúmenes de datos etiquetados rápidamente, lo que resulta especialmente útil en situaciones en las que la recopilación de datos del mundo real es complicada, costosa o lleva mucho tiempo. Por ejemplo, en el desarrollo de vehículos autónomos, los datos sintéticos y las simulaciones se pueden utilizar para generar diversos escenarios de conducción, condiciones meteorológicas o interacciones con peatones, lo que permite entrenar modelos de IA en una amplia gama de situaciones.

Además, los datos sintéticos y las simulaciones se pueden utilizar para aumentar los conjuntos de datos del mundo real, mejorando la diversidad de los conjuntos de datos y reduciendo el sesgo. Al combinar datos del mundo real con datos sintéticos, las empresas pueden crear conjuntos de datos de entrenamiento más completos y representativos, lo que da lugar a modelos de IA más sólidos y precisos.

La integración de datos sintéticos y simulaciones también permite a las empresas probar y validar modelos de IA en entornos controlados antes de implementarlos en escenarios del mundo real. Esto ayuda a identificar problemas potenciales, refinar modelos y mejorar su rendimiento y confiabilidad.

Aprendizaje federado y técnicas de preservación de la privacidad

El aprendizaje federado y las técnicas de preservación de la privacidad son tendencias emergentes en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, impulsadas por el enfoque cada vez mayor en la privacidad de los datos y la necesidad de colaborar en el entrenamiento de modelos de IA sin comprometer los datos confidenciales.

El aprendizaje federado permite que varias partes entrenen modelos de IA de manera colaborativa sin compartir sus datos sin procesar. En cambio, los modelos se entrenan localmente en los datos de cada parte y solo se comparten las actualizaciones del modelo o los gradientes agregados. Este enfoque garantiza que los datos confidenciales permanezcan en los dispositivos o servidores locales, lo que protege la privacidad y permite el aprendizaje colectivo.

Las técnicas de preservación de la privacidad, como el cálculo seguro de múltiples partes y el cifrado homomórfico, mejoran aún más la privacidad de los datos en el entrenamiento colaborativo de modelos de IA. Estas técnicas permiten que los cálculos se realicen en datos cifrados, lo que garantiza que la información confidencial permanezca cifrada durante todo el proceso de entrenamiento. Esto permite a las organizaciones colaborar y entrenar modelos de IA en datos confidenciales sin exponer los datos a accesos no autorizados o violaciones.

Las técnicas de preservación de la privacidad y aprendizaje federado son particularmente relevantes en industrias donde las regulaciones de privacidad de datos son estrictas, como la atención médica o las finanzas. Al adoptar estas técnicas, las empresas pueden aprovechar la inteligencia colectiva de múltiples partes mientras salvaguardan la privacidad de los datos y cumplen con los requisitos regulatorios.

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA está siendo testigo de tendencias como la creciente demanda de conjuntos de datos personalizados y específicos del dominio, la integración de datos sintéticos y simulaciones, y la adopción de técnicas de preservación de la privacidad y aprendizaje federado. Estas tendencias reflejan las necesidades cambiantes de las empresas para desarrollar modelos de IA más precisos y específicos de la industria, mejorar la diversidad y escalabilidad de los conjuntos de datos y proteger la privacidad de los datos mientras colaboran en el entrenamiento de modelos de IA. Al adoptar estas tendencias, las organizaciones pueden mantenerse a la vanguardia de la innovación en IA y aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA para mejorar los resultados comerciales.

Información segmentaria

Información por tipo

En 2023, el segmento de imágenes y videos dominó el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. El segmento de imágenes y videos abarca conjuntos de datos que están específicamente seleccionados para tareas relacionadas con la visión artificial, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Este dominio se puede atribuir a la creciente adopción de tecnologías de visión artificial en varias industrias, incluidos los vehículos autónomos, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación.

La demanda de conjuntos de datos de imágenes y videos está impulsada por la creciente necesidad de modelos de IA precisos y confiables que puedan analizar e interpretar datos visuales. Las industrias como los vehículos autónomos dependen en gran medida de los algoritmos de visión artificial para percibir y comprender el entorno circundante, lo que hace que los conjuntos de datos de imágenes y videos de alta calidad sean cruciales para entrenar estos modelos. Además, la industria minorista utiliza la visión artificial para tareas como el reconocimiento de productos, la búsqueda visual y la gestión de inventarios, lo que impulsa aún más la demanda de conjuntos de datos de imágenes y vídeos.

Los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo y la disponibilidad de conjuntos de datos de imágenes y vídeos anotados a gran escala, como ImageNet y COCO, han contribuido al dominio de este segmento. Estos conjuntos de datos proporcionan una amplia gama de imágenes y vídeos etiquetados, lo que permite el desarrollo de modelos de visión artificial robustos y precisos. La disponibilidad de modelos preentrenados y técnicas de aprendizaje por transferencia también ha facilitado la adopción de conjuntos de datos de imágenes y vídeos, lo que hace que sea más fácil para las empresas aprovechar los modelos existentes y personalizarlos para sus necesidades específicas.

Se espera que el segmento de imágenes y vídeos mantenga su dominio en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA durante el período de pronóstico. Los continuos avances en las tecnologías de visión artificial, junto con la creciente demanda de aplicaciones impulsadas por IA en varias industrias, impulsarán la necesidad de conjuntos de datos de imágenes y vídeos de alta calidad. Además, la aparición de nuevos casos de uso, como el análisis de video, la realidad aumentada y los sistemas de vigilancia, contribuirá aún más al dominio sostenido del segmento de imagen/video. A medida que las empresas sigan reconociendo el valor de los datos visuales para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia operativa, la demanda de conjuntos de datos de imagen/video seguirá siendo fuerte, lo que consolidará su posición como el segmento líder en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

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Información regional

En 2023, América del Norte dominó el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. El dominio 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 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 emprendimiento. Este ecosistema ha facilitado la disponibilidad de conjuntos de datos de entrenamiento de IA de alta calidad y ha atraído inversiones de empresas de diversas industrias.

América del Norte tiene una infraestructura sólida y capacidades tecnológicas que respaldan la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de conjuntos de datos a gran escala. La infraestructura avanzada de computación en la nube de la región, junto con su experiencia en gestión y análisis de datos, permite a las organizaciones manejar cantidades masivas de datos necesarios para entrenar modelos de IA. Esta ventaja de infraestructura brinda a las empresas norteamericanas una ventaja competitiva en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

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 automoción. Estas industrias reconocen la importancia de los conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para desarrollar modelos de IA precisos y confiables. La demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA está impulsada por la necesidad de mejorar la eficiencia operativa, mejorar las experiencias del cliente y obtener una ventaja competitiva. Las empresas norteamericanas de estas industrias están invirtiendo activamente en conjuntos de datos de entrenamiento de IA para aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático.

Se espera que América del Norte mantenga su dominio en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA 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 conjuntos de datos de entrenamiento de IA. A medida que las empresas de todas las industrias continúan adoptando tecnologías de IA, la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad en América del Norte seguirá siendo fuerte, lo que consolidará su dominio en el mercado.

Desarrollos recientes

• En agosto de 2023, Appen Limited, un proveedor líder de datos de alta calidad para el ciclo de vida de la IA, anunció el lanzamiento de dos nuevos productos diseñados para ayudar a los clientes a implementar modelos de lenguaje grande (LLM) de alto rendimiento con respuestas útiles, inofensivas y honestas, con el objetivo de reducir el sesgo y la toxicidad.

Actores clave del mercado

• AppenLimited
• CogitoTech LLC
• LionbridgeTechnologies, Inc
• Google, LLC
• MicrosoftCorporation
• Scale AIInc.
• Deep VisionData
• Anthropic,PBC.
• CloudFactoryLimited
• GlobalmeLocalization Inc