Mercado de soluciones de aprendizaje automático automatizado: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por oferta (plataforma y servicio), por implementación (local y en la nube), por tipo de automatización (procesamiento de datos, ingeniería de características, modelado y visualización), por tamaño de empresa (grandes empresas y pymes), por

Mercado global de soluciones de aprendizaje automático automatizado

Muchas áreas de la industria ahora dependen en gran medida del aprendizaje automático (ML). Por otro lado, el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático de alto rendimiento requiere científicos de datos altamente especializados y especialistas en la materia. Al permitir que los expertos en el dominio creen automáticamente aplicaciones de aprendizaje automático sin grandes habilidades estadísticas y de aprendizaje automático, el aprendizaje automático automatizado (AutoML) tiene como objetivo reducir la necesidad de científicos de datos.

Últimamente, el aprendizaje automático (ML) se está utilizando con más frecuencia en una variedad de aplicaciones, pero no hay suficientes profesionales del aprendizaje automático para mantenerse al día con este aumento. El objetivo del aprendizaje automático automatizado (AutoML) es hacer que el aprendizaje automático sea más accesible. Como resultado, los profesionales deberían poder instalar más sistemas de aprendizaje automático, y el uso de AutoML necesitaría menos habilidad que el uso directo del ML. Sin embargo, la aceptación de la tecnología es actualmente solo moderada, lo que limita la

Después de la epidemia de COVID-19, las organizaciones han recurrido cada vez más a soluciones inteligentes para automatizar sus operaciones comerciales, lo que está provocando un aumento en el uso de IA. Se prevé que este patrón persista durante los próximos años, acelerando la adopción de IA en las operaciones comerciales.

Creciente demanda de soluciones eficientes para la detección de fraudes

El aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de aplicaciones financieras, incluidas las operaciones comerciales, la automatización de procesos, la calificación crediticia y la suscripción de préstamos y seguros. Uno de los principales problemas de la seguridad financiera es el fraude financiero. El aprendizaje automático se está utilizando actualmente para aplicaciones de detección de fraudes para combatir el creciente peligro de fraude financiero.

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El uso de la inteligencia artificial (IA) está aumentando a medida que las empresas recurren ahora al uso de tecnología de última generación. Las empresas pueden emplear la inteligencia artificial para diversos fines, incluida la recopilación de datos y la eficiencia del proceso de trabajo.

Adopción lenta de herramientas de aprendizaje automático automatizado

El aprendizaje automático (ML) se está empleando en un número cada vez mayor de aplicaciones, pero no hay suficientes especialistas en aprendizaje automático para seguir el ritmo de esta expansión. El objetivo del aprendizaje automático automatizado (AutoML) es hacer que el aprendizaje automático sea más accesible. Como resultado, los especialistas deberían poder instalar más sistemas de aprendizaje automático, y trabajar con AutoML requeriría menos habilidad que tratar con ML directamente.

Aplicaciones crecientes en el ámbito de la atención médica

Muchas aplicaciones en el campo de la atención médica ya utilizan la tecnología de aprendizaje automático. Esta plataforma analiza millones de puntos de datos diferentes de este sector vertical, pronostica resultados y también ofrece evaluaciones de riesgos rápidas y una asignación precisa de recursos.

La capacidad de diagnosticar e identificar trastornos y enfermedades que en ocasiones pueden ser difíciles de reconocer es uno de los usos más importantes de esta tecnología en el ámbito de la atención médica. Esto puede incluir una serie de afecciones hereditarias y tumores que son difíciles de identificar en las primeras etapas. IBM Watson Genomics es un ejemplo notable de esto, ya que demuestra cómo la secuenciación de tumores basada en el genoma junto con la computación cognitiva puede facilitar la detección del cáncer.

Una importante empresa biofarmacéutica llamada Berg utiliza IA para proporcionar tratamientos medicinales para enfermedades como el cáncer. Todos estos factores están impulsando el mercado de

Resistencia entre los usuarios con respecto a las soluciones de aprendizaje automático automatizado

La adopción tardía de soluciones de aprendizaje automático automatizado en el mercado se debe principalmente a la adopción limitada de tecnologías de aprendizaje automático. Las empresas luchan por obtener los expertos en el dominio que necesitan, ya que existe una demanda significativa de ellos en la capacidad adecuada de aprendizaje automático. Además, debido a que es caro contratar a estos profesionales, las empresas tienen incluso menos probabilidades de adoptar tecnología de vanguardia como el aprendizaje automático.

Segmentación del mercado

El mercado de soluciones de aprendizaje automático automatizado está segmentado en oferta, implementación, tipo de automatización, tamaño de la empresa, usuarios finales, empresa y región. Según la oferta, el mercado se segmenta en plataformas y servicios

Actores del mercado

Desarrollos recientes

• Meta eligió a AWS como un proveedor de nube estratégico a largo plazo e importante en diciembre de 2021. Juntos, Meta y AWS se esforzaron por mejorar el rendimiento de los usuarios de PyTorch en AWS y acelerar el proceso mediante el cual los programadores crean, entrenan, implementan y usan modelos de IA/ML.
• En noviembre de 2021, la plataforma insignia de SAS, SAS Viya, recibió soporte para usuarios de código abierto. SAS Viya se utiliza para la utilidad e integración de código abierto. El usuario del software creó una estrategia API-first que respaldó un procedimiento de preparación de datos impulsado por el aprendizaje automático.
• Dot Data, un proveedor de soluciones de automatización de IA de ciclo completo para negocios, y Tableau, una plataforma de análisis, anunciaron una cooperación en septiembre de 2021 para permitir que los usuarios de Tableau aprovechen las capacidades de automatización de IA de dotData. Los usuarios de Tableau pueden realizar análisis predictivos de ciclo completo a partir de datos sin procesar, pasando por la preparación de datos y el descubrimiento de información mediante predicciones basadas en IA y paneles de control prácticos, combinando las capacidades de preparación y visualización de datos de Tableau con las capacidades mejoradas de descubrimiento de información y modelado predictivo de dotData.