Mercado de soluciones y servicios de etiquetado de datos: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tipo de abastecimiento (interno, subcontratado), por tipo (texto, imagen/video, audio), por tipo de etiquetado (manual, semisupervisado, automático), por vertical (TI, automotriz, gobierno, atención médica, servicios financieros, comercio mi

Descripción general del mercado

El mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos se valoró en USD 11.3 mil millones en 2022 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 19,4% hasta 2028. El mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos está experimentando un crecimiento sustancial impulsado por la creciente demanda de datos etiquetados de alta calidad en todas las industrias. El etiquetado de datos es un paso fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que implica la anotación y categorización de datos para entrenar algoritmos de manera efectiva. La expansión de este mercado está impulsada por la creciente adopción de aplicaciones impulsadas por IA y la automatización en sectores como la atención médica, los vehículos autónomos, el comercio electrónico y más. Los servicios de etiquetado de datos ofrecen la experiencia necesaria para anotar con precisión imágenes, videos, textos y otros tipos de datos, lo que garantiza que los modelos de IA puedan tomar decisiones informadas. Además, la aparición de aplicaciones complejas de IA, incluido el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, requiere conjuntos de datos diversos y etiquetados con precisión. A medida que las organizaciones buscan aprovechar la IA para obtener mejores conocimientos, eficiencia y competitividad, la demanda de soluciones y servicios de etiquetado de datos aumentará aún más. Las perspectivas futuras de este mercado también están influenciadas por las innovaciones en tecnologías de etiquetado, como el aprendizaje activo y el aprendizaje semisupervisado, que optimizan el proceso de etiquetado, reducen los costos y aumentan la eficiencia del desarrollo de modelos de IA.

Impulsores clave del mercado

Mayor demanda de servicios de etiquetado de datos

El mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos está experimentando un crecimiento significativo debido a la mayor demanda de servicios de etiquetado de datos. El etiquetado de datos es un paso crucial en el desarrollo de modelos de IA y aprendizaje automático, ya que implica la anotación y el etiquetado de datos para entrenar estos modelos. Con la creciente adopción de tecnologías de IA y aprendizaje automático en varias industrias, la necesidad de datos etiquetados de alta calidad se ha vuelto primordial. Los servicios de etiquetado de datos brindan a las organizaciones la experiencia y los recursos necesarios para anotar y etiquetar grandes volúmenes de datos de manera precisa y eficiente. Esto permite a las organizaciones entrenar sus modelos de IA de manera efectiva y mejorar su rendimiento, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y mejores resultados comerciales.

Garantía de calidad y precisión

La solución y los servicios de etiquetado de datos desempeñan un papel fundamental para garantizar la calidad y la precisión de los modelos de IA y aprendizaje automático. Los datos etiquetados de alta calidad son esenciales para entrenar estos modelos para que funcionen con precisión y hagan predicciones confiables. Los servicios de etiquetado de datos emplean a profesionales capacitados que tienen experiencia en la comprensión de los requisitos específicos de los diferentes modelos de IA y pueden etiquetar los datos con precisión en consecuencia. Esta atención al detalle y precisión en el etiquetado de datos ayuda a las organizaciones a construir modelos de IA robustos y precisos, reduciendo el riesgo de errores y mejorando el rendimiento general de estos modelos.

Escalabilidad y flexibilidad

La escalabilidad y flexibilidad que ofrecen las soluciones y servicios de etiquetado de datos son impulsores clave del mercado. A medida que las organizaciones manejan volúmenes de datos cada vez mayores, la necesidad de soluciones de etiquetado de datos escalables se vuelve crucial. Los servicios de etiquetado de datos proporcionan la infraestructura y los recursos necesarios para manejar proyectos de etiquetado de datos a gran escala de manera eficiente. Estos servicios pueden escalar hacia arriba o hacia abajo rápidamente según los requisitos del proyecto, lo que garantiza que las organizaciones puedan satisfacer sus necesidades de etiquetado de datos de manera efectiva. Además, los servicios de etiquetado de datos ofrecen flexibilidad en términos de los tipos de datos que se pueden etiquetar. Ya sean datos de texto, imágenes, audio o video, los servicios de etiquetado de datos pueden manejar diversos tipos de datos y proporcionar anotaciones y etiquetas precisas, atendiendo a los requisitos específicos de diferentes modelos de IA.

Experiencia en el dominio y servicios especializados

Los proveedores de servicios y soluciones de etiquetado de datos a menudo tienen experiencia en el dominio de industrias o aplicaciones específicas. Esta experiencia les permite comprender los matices y las complejidades de los datos en esos dominios y brindar servicios de etiquetado especializados. Por ejemplo, en la industria de la atención médica, los servicios de etiquetado de datos pueden anotar con precisión imágenes médicas o datos clínicos, lo que garantiza que los modelos de IA entrenados en estos datos etiquetados puedan hacer diagnósticos o predicciones precisos. De manera similar, en la industria de la conducción autónoma, los servicios de etiquetado de datos pueden proporcionar anotaciones precisas para escenas u objetos de la carretera, lo que permite que los modelos de IA naveguen de manera segura. La disponibilidad de experiencia en el dominio y servicios especializados en los proveedores de servicios y soluciones de etiquetado de datos agrega valor a las organizaciones al garantizar la precisión y relevancia de los datos etiquetados.

Seguridad y confidencialidad de los datos

La seguridad y confidencialidad de los datos son consideraciones críticas en el proceso de etiquetado de datos. Las organizaciones deben asegurarse de que sus datos se gestionen de forma segura y de que la información confidencial esté protegida. Los proveedores de servicios y soluciones de etiquetado de datos comprenden la importancia de la seguridad de los datos y cuentan con medidas sólidas para salvaguardar los datos que manejan. Estas medidas incluyen protocolos de transferencia de datos seguros, técnicas de cifrado, controles de acceso y acuerdos de confidencialidad. Al subcontratar el etiquetado de datos a proveedores de servicios de confianza, las organizaciones pueden mitigar los riesgos asociados con la seguridad y la confidencialidad de los datos, lo que les permite centrarse en sus actividades comerciales principales.

Principales desafíos del mercado

Falta de estandarización y control de calidad

Uno de los principales desafíos que enfrenta el mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos es la falta de estandarización y medidas de control de calidad. Como el etiquetado de datos juega un papel crucial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, las inconsistencias e imprecisiones en el proceso de etiquetado pueden afectar significativamente el rendimiento y la confiabilidad de estos modelos. Sin pautas estandarizadas y mecanismos de control de calidad, existe el riesgo de que las prácticas de etiquetado sean inconsistentes en diferentes conjuntos de datos y proveedores de servicios de etiquetado. Esto puede generar resultados poco confiables y obstaculizar la adopción de soluciones de aprendizaje automático. Para abordar este desafío, se necesitan esfuerzos de toda la industria para establecer prácticas de etiquetado estandarizadas, definir métricas de calidad e implementar procesos rigurosos de control de calidad. La colaboración entre los proveedores de servicios de etiquetado de datos, los expertos de la industria y los organismos reguladores puede ayudar a garantizar conjuntos de datos etiquetados consistentes y de alta calidad, lo que fomenta la confianza en las aplicaciones de aprendizaje automático.

Escalabilidad y eficiencia

La escalabilidad y la eficiencia de las soluciones y servicios de etiquetado de datos plantean desafíos importantes para las organizaciones. A medida que el volumen de datos aumenta exponencialmente, etiquetar grandes conjuntos de datos en plazos ajustados se convierte en una tarea abrumadora. Los procesos de etiquetado manual pueden llevar mucho tiempo, ser propensos a errores y costosos, especialmente cuando se trata de cantidades masivas de datos. Para superar este desafío, es necesario desarrollar e implementar técnicas de etiquetado de datos automatizadas y semiautomatizadas. El aprovechamiento de las tecnologías de inteligencia artificial, como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, puede ayudar a automatizar el proceso de etiquetado, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios. Además, se deben implementar herramientas y flujos de trabajo de gestión de proyectos eficientes para agilizar el proceso de etiquetado, asignar recursos de manera eficaz y garantizar la entrega oportuna de conjuntos de datos etiquetados.

Privacidad y seguridad de los datos

Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos son desafíos críticos en el mercado de soluciones y servicios de etiquetado de datos. Los conjuntos de datos etiquetados a menudo contienen información confidencial y personal, lo que los convierte en objetivos atractivos para actores maliciosos. Las organizaciones deben asegurarse de que se implementen las medidas de protección de datos adecuadas durante todo el proceso de etiquetado, incluido el almacenamiento seguro de datos, los controles de acceso y las técnicas de anonimización. El cumplimiento de las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), es esencial para mantener la confianza del cliente y evitar repercusiones legales. La implementación de protocolos sólidos de seguridad y privacidad de datos, la realización de auditorías periódicas y la transparencia con respecto a las prácticas de manejo de datos pueden ayudar a abordar estos desafíos y mitigar los riesgos potenciales.

Experiencia y subjetividad en el dominio

El etiquetado de datos a menudo requiere conocimientos y experiencia específicos del dominio para anotar y clasificar los datos con precisión. Diferentes tareas de etiquetado pueden implicar interpretaciones subjetivas, lo que requiere anotadores humanos con conocimientos especializados en dominios específicos. Adquirir y retener un grupo diverso de anotadores capacitados puede ser un desafío, especialmente para industrias de nicho o tecnologías emergentes. Para superar este desafío, los proveedores de servicios de etiquetado de datos deben invertir en programas de capacitación y plataformas de intercambio de conocimientos para mejorar la experiencia de sus anotadores. Colaborar con expertos de la industria y especialistas en el dominio también puede ayudar a garantizar un etiquetado preciso y contextualmente relevante. Además, el aprovechamiento de plataformas de etiquetado basadas en la multitud y la implementación de mecanismos de control de calidad pueden ayudar a mantener la coherencia y la fiabilidad en las tareas de etiquetado subjetivo.

Tendencias clave del mercado

Aumento de la complejidad del etiquetado de datos

El mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos está siendo testigo de un aumento significativo de la complejidad del etiquetado de datos. A medida que las organizaciones generan y recopilan datos diversos y no estructurados, aumenta la necesidad de un etiquetado de datos preciso y consciente del contexto. Esta complejidad surge de varias fuentes, incluidos datos multimodales (por ejemplo, texto, imágenes, audio y vídeo), requisitos específicos del dominio (por ejemplo, atención sanitaria, vehículos autónomos y finanzas) y semántica de datos matizada (por ejemplo, análisis de sentimientos y detección de objetos). Para abordar estos desafíos, los proveedores de servicios de etiquetado de datos se están centrando en el desarrollo de conocimientos especializados y herramientas que puedan gestionar tareas de etiquetado complejas. Se están empleando técnicas de anotación avanzadas, como el aprendizaje activo y el aprendizaje semisupervisado, para mejorar la eficiencia y la precisión del etiquetado al tiempo que se reduce el esfuerzo manual involucrado.

Etiquetado de datos mejorado con IA

La integración de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en los procesos de etiquetado de datos es una tendencia destacada en el mercado. Los algoritmos de IA pueden ayudar a los anotadores humanos automatizando tareas repetitivas, sugiriendo anotaciones y verificando la calidad de las etiquetas. Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender de las anotaciones humanas y mejorar su precisión de etiquetado con el tiempo. Este enfoque de etiquetado de datos mejorado con IA no solo acelera el proceso de etiquetado, sino que también mejora la coherencia y reduce los costos. Los proveedores de servicios de etiquetado de datos aprovechan cada vez más las herramientas y plataformas impulsadas por IA para brindar servicios de etiquetado más eficientes y precisos en una amplia gama de industrias y tipos de datos.

Privacidad de datos y cumplimiento

La privacidad de datos y el cumplimiento se han convertido en preocupaciones primordiales en la industria del etiquetado de datos. Con la aplicación de estrictas normas de protección de datos como el RGPD y la CCPA, las organizaciones deben asegurarse de que los datos personales y confidenciales se gestionen de forma responsable durante el proceso de etiquetado. Los proveedores de servicios de etiquetado de datos están implementando medidas sólidas de privacidad de datos, que incluyen anonimización y cifrado, para proteger la información confidencial. Además, es fundamental el cumplimiento de las normas específicas de la industria, como la HIPAA en el ámbito de la atención médica y las normas financieras en el sector financiero. Los proveedores de servicios están invirtiendo en infraestructura segura, formación y procesos de auditoría para alinearse con estos requisitos normativos y proporcionar a los clientes soluciones de etiquetado de datos fiables y compatibles.

Crowdsourcing y etiquetado remoto

El crowdsourcing y el etiquetado remoto han ganado impulso en el mercado del etiquetado de datos. Las organizaciones están aprovechando los grupos de talentos globales para acceder a una fuerza laboral diversa de anotadores que pueden etiquetar los datos de forma remota. Este enfoque ofrece escalabilidad, rentabilidad y la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos rápidamente. Las plataformas y los mercados de etiquetado de datos están conectando a las organizaciones con anotadores cualificados en todo el mundo, lo que les permite realizar tareas de etiquetado de forma colaborativa de forma eficiente. Sin embargo, la gestión del control de calidad y la garantía de la experiencia del anotador siguen siendo desafíos en el modelo de etiquetado de datos de colaboración colectiva, lo que impulsa a los proveedores de servicios a desarrollar soluciones innovadoras para abordar estas preocupaciones.

Información segmentaria

Información sobre el tipo de abastecimiento

El segmento subcontratado dominó el mercado y representó el 84,1 % de los ingresos en 2022. También se prevé que el segmento subcontratado ofrezca perspectivas de crecimiento prometedoras, expandiéndose a la tasa de crecimiento más alta durante el período de pronóstico. Para las empresas de subcontratación, la rentabilidad y los compromisos a corto plazo son las principales consideraciones. Las empresas subcontratadas ayudan a las organizaciones a lograr un método flexible para desarrollar capacidad anotativa, protocolos de seguridad sólidos y prácticas de consultoría para sus necesidades de etiquetado.

Se espera que el segmento interno experimente un crecimiento moderado durante el período de pronóstico. La ejecución de soluciones de etiquetado de datos internas permite a las empresas avanzar en procesos de etiquetado confiables y un sistema replicable para administrar datos. Los proveedores también ofrecen soluciones personalizadas alineadas con las aplicaciones y los requisitos de los clientes. Además, el posicionamiento de equipos internos de etiquetado de datos proporciona una comprensión más profunda y un mejor control de los procedimientos operativos, lo que beneficiará el punto de vista de la organización.

Tipo

El segmento de imágenes lideró el mercado y representó la mayor participación en los ingresos de más del 36,6% en 2022. La alta participación se puede atribuir al creciente uso de la visión artificial en varias industrias, incluidas la automotriz, la atención médica, los medios de comunicación y el entretenimiento. Por ejemplo, la imagen médica es una de las aplicaciones importantes de etiquetado de imágenes.

Además, un factor acreditado para el crecimiento del segmento de imagen/video es la tecnología avanzada utilizada en el segmento. Además, el creciente uso de aplicaciones informáticas en la industria de la salud para radiografías, tomografías computarizadas (TC), imágenes por resonancia magnética (IRM) y tratamientos para pacientes impulsará el crecimiento del segmento. Además, el segmento de texto representó una participación significativa en 2022, debido a sus crecientes aplicaciones en la investigación clínica y el comercio electrónico. Durante el período proyectado, se espera que el segmento de audio crezca al ritmo más alto.

Información sobre el tipo de etiquetado

En 2022, el segmento manual dominó el mercado, con más del 76,9 % de la participación en los ingresos. La solución y los servicios de etiquetado de datos se segmentan en tipos de etiquetado manual, semisupervisado y automático. El etiquetado manual de datos es el proceso en el que los humanos clasifican o etiquetan cualquier dato. A diferencia del etiquetado automático, el método es atractivo debido a los beneficios como la alta integridad, la consistencia y los bajos esfuerzos de anotación de datos. Sin embargo, debido a que la anotación manual es costosa y requiere mucho tiempo, los datos etiquetados recopilados a través de actividades de crowdsourcing se utilizan para diversos fines.

Se espera que el segmento de etiquetado automático aumente favorablemente durante el período de pronóstico. El aumento destacado de la IA en el sector del etiquetado de datos, ya que ayuda a la abstracción de percepciones sofisticadas y de alto nivel de los conjuntos de datos a lo largo de un proceso de aprendizaje jerárquico, está aumentando el crecimiento del mercado. La demanda emergente de herramientas de anotación automática de datos probablemente aumentará a medida que crezca la necesidad de extraer patrones significativos de grandes cantidades de datos. Los sistemas semisupervisados pueden clasificar datos no etiquetados o identificar datos etiquetados específicos. Como resultado del uso restringido de este tipo de anotación, tendrá una participación de mercado moderada.

Información regional

América del Norte lideró el mercado, representando más del 31,0 % de los ingresos totales. La inversión emergente en soluciones de etiquetado de datos en esta región está liderando el crecimiento del mercado. Los primeros en adoptar la IA en el mercado norteamericano, como Canadá y los EE. UU., están en los límites de las soluciones y servicios de etiquetado de datos. Durante los años de pronóstico, se anticipa que el mercado europeo aumentará de manera constante. Además, se espera que el crecimiento emergente en las tecnologías de detección de obstáculos automotrices impulse el crecimiento del mercado en el sector automotriz de la región europea durante el período de pronóstico.

Se anticipa que el mercado regional de Asia Pacífico gane una tracción significativa en el mercado global y se expanda a una CAGR del 22,8 % durante el período de pronóstico. El crecimiento es atribuible a ligeros avances tecnológicos, la adopción rápidamente creciente de teléfonos móviles y tabletas y la creciente prominencia de las redes sociales en economías en desarrollo como India y China. Por ejemplo, las leyes de registro de nombre real, que el gobierno chino ha implementado estrictamente, requieren que todos los ciudadanos vinculen su identificación oficial del gobierno con una cuenta de Internet. Estas políticas están aumentando el uso de soluciones de etiquetado de datos en todo el país.

Acontecimientos recientes

• En febrero de 2023, Appen lanzó el etiquetado automatizado de NL, que aprovecha las capacidades de IA generativa y las técnicas de aprendizaje rápido para acelerar la anotación de datos y crear aplicaciones de IA generativa. Esto permitirá a los usuarios desbloquear experiencias de consumo excepcionales.
• En septiembre de 2022, CloudFactory Limited anunció la adquisición de Hasty GmbH, una plataforma de aprendizaje automático centrada en datos que acelera la transición de la IA centrada en modelos a la IA centrada en datos, lo que permite a las empresas desarrollar e implementar soluciones de IA de visión más rápido utilizando un enfoque centrado en datos. La adquisición conduciría a la integración del etiquetado automatizado asistido por IA de Hasty GmbH con la tecnología de IA de participación humana de CloudFactory Limited, lo que garantizaría la realización más rápida de la IA. modelos.

Participantes clave del mercado

• Alegion
• AmazonMechanical Turk, Inc.
• AppenLimited
• ClickworkerGmbH
• CloudApp
• CloudFactoryLimited
• CogitoTech LLC
• DeepSystems, LLC
• edgecase.ai
• ExplosionAI GmbH
• HeexTechnologies
• Labelbox, Inc
• LotusQuality Assurance
• MightyAI, Inc.
• PlaymentInc