Tamaño del mercado de Aprendizaje automático automatizado (AutoML): por oferta (solución, servicios [consultoría, integración, implementación]), por modo de implementación (local, nube), por tamaño de empresa (PYME, gran empresa), por aplicación, por final -Usuario y pronóstico, 2024 - 2032

Tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML)por oferta (solución, servicios [consultoría, integración, Implementación]), por modo de implementación (local, nube), por tamaño de empresa (PYME, gran empresa), por aplicación, por usuario final y pronóstico, 2024 - 2032

El tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado se valoró en 1.400 millones de dólares estadounidenses en 2023 y se estima que registrará una tasa compuesta anual de más del 30 % entre 2024 y 2032. impulsado por esfuerzos intensificados de I+D. A medida que las organizaciones se esfuerzan por aprovechar el poder del aprendizaje automático (ML) sin una amplia experiencia, AutoML ha surgido como una solución fundamental para democratizar las capacidades de IA. Por ejemplo, en julio de 2023, los investigadores del MIT fueron pioneros en una solución innovadora, BioAutoMated, un sistema automatizado de aprendizaje automático que simplificó la selección de modelos y el preprocesamiento de datos para reducir drásticamente el tiempo y el esfuerzo involucrados.

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Con las crecientes inversiones en tecnologías impulsadas por IA, la necesidad de herramientas de aprendizaje automático eficientes y accesibles se ha vuelto primordial. AutoML agiliza el proceso de aprendizaje automático para automatizar la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de funciones, reduciendo así la barrera de entrada para la adopción de la IA. Este aumento de la demanda es evidente en todas las industrias, desde la atención médica hasta las finanzas, donde los conocimientos basados en datos son fundamentales para la innovación y la competitividad. Con la investigación continua para mejorar los algoritmos y marcos de AutoML, se espera que la trayectoria del mercado de aprendizaje automático automatizado se mantenga estable, prometiendo una accesibilidad más amplia y un potencial transformador en el panorama de la IA.

¿Cuáles son las oportunidades de crecimiento en este mercado?

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A medida que los estudios resaltan cada vez más la eficacia de AutoML para simplificar el proceso de aprendizaje automático, las empresas están ansiosas por capitalizar sus beneficios. AutoML se jacta de tener la capacidad de automatizar la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de funciones, lo que no solo reduce las barreras de entrada para la adopción de la IA, sino que también mejora la eficiencia y la precisión. Por lo tanto, el creciente número de estudios sobre AutoML subraya su papel fundamental en la configuración del futuro de la IA. Por ejemplo, en agosto de 2023, un estudio mostró el potencial de AutoML para predecir registros cableados y propiedades de yacimientos con precisión para ofrecer eficiencia y reducir las emisiones de carbono al eliminar el análisis manual.
 

Además, La escasez de experiencia en ciencia de datos está planteando un cuello de botella crítico en los esfuerzos organizacionales para aprovechar el aprendizaje automático de manera efectiva. A medida que la demanda de conocimientos basados en datos continúa aumentando, la escasez de científicos de datos capacitados está exacerbando el desafío de crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Con ese fin, AutoML desempeña un papel fundamental para abordar esta brecha al automatizar aspectos clave del proceso de ML. Al optimizar los procesos, como la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de funciones, AutoML permite a las personas sin habilidades especializadas desarrollar e implementar modelos de ML de manera eficiente. Esta democratización de las capacidades de ML no solo está acelerando su adopción, sino que también está reduciendo la dependencia de un grupo limitado de talento experto.

Si bien el mercado de AutoML está experimentando un rápido crecimiento, la falta de interpretabilidad y transparencia en los modelos de AutoML puede restringir en cierta medida el crecimiento. A medida que estos sistemas automatizan procesos complejos, comprender cómo se toman las decisiones se ha vuelto un desafío, lo que genera aún más preocupaciones sobre la responsabilidad y la confianza. Además, las herramientas de AutoML pueden tener dificultades para manejar conjuntos de datos altamente especializados o de nicho, lo que limita su aplicabilidad en diversos dominios.

Tendencias del mercado de aprendizaje automático automatizado

Se espera que la industria de AutoML experimente un mayor crecimiento significativo , impulsado por el aumento de las aplicaciones y la investigación en el campo médico. A medida que los investigadores y los proveedores de atención médica reconocen el potencial de AutoML para revolucionar la atención al paciente y la investigación médica, hay un aumento en la demanda de soluciones impulsadas por IA adaptadas a los desafíos de la atención médica. AutoML ofrece la capacidad de automatizar tareas complejas de aprendizaje automático, como la selección de modelos y la ingeniería de funciones para agilizar el desarrollo de modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades, la optimización del tratamiento y el descubrimiento de fármacos.

Además, la investigación en curso en AutoML Las metodologías específicas para el análisis de datos médicos están ampliando su alcance y mejorando su precisión en aplicaciones sanitarias. Estas tendencias señalarán un futuro prometedor para AutoML en la transformación de las prácticas médicas y la mejora de los resultados de los pacientes. Por citar un ejemplo, en agosto de 2023 se publicó un estudio para examinar la idoneidad y eficacia de AutoML para usos potenciales en neurorradiología de diagnóstico. El objetivo era evaluar la viabilidad y las ventajas de emplear modelos AutoML frente a los modelos tradicionales de aprendizaje automático.

Análisis de mercado de aprendizaje automático automatizado

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Según la oferta, el mercado del aprendizaje automático automatizado se divide en solución y servicio. El segmento de soluciones domina el mercado en 2023 y se prevé que supere los 10 mil millones de dólares para 2032. A medida que las empresas buscan soluciones de IA eficientes y accesibles, AutoML se ha convertido en una oferta fundamental para optimizar el proceso de aprendizaje automático sin requerir una gran experiencia.

Las soluciones AutoML abarcan una variedad de características, desde la selección automatizada de modelos hasta el ajuste de hiperparámetros para atender a organizaciones de todos los tamaños e industrias. Con la promesa de democratizar las capacidades de IA y acelerar el tiempo de obtención de información, la demanda de soluciones AutoML seguirá aumentando, impulsada por la necesidad de soluciones de aprendizaje automático escalables, rentables y fáciles de usar.

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Según el modo de implementación, el mercado de aprendizaje automático automatizado se clasifica en nube y local. El segmento de la nube tenía una importante cuota de mercado de alrededor del 66 % en 2023. A medida que las empresas migran cada vez más sus operaciones a la nube, el atractivo de las soluciones de AutoML alojadas en plataformas en la nube está creciendo exponencialmente. La implementación en la nube ofrece escalabilidad, flexibilidad y accesibilidad, lo que permite a las organizaciones aprovechar las capacidades de AutoML sin la necesidad de una infraestructura extensa o experiencia especializada.

Además, las soluciones de AutoML basadas en la nube facilitan una integración perfecta con los flujos de trabajo y fuentes de datos existentes para acelerar el tiempo de obtención de valor y mejorar la competitividad. Este aumento en la demanda de AutoML basado en la nube subrayará su papel fundamental en la democratización de la IA y al mismo tiempo impulsará innovaciones en todas las industrias.

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América del Norte dominó el mercado global de aprendizaje automático automatizado con una participación de más del 37% en 2023. El próspero ecosistema tecnológico en toda la región está fomentando innovaciones, creando un terreno fértil para las aplicaciones AutoML en varios sectores. Con la escasez de científicos de datos capacitados y la creciente necesidad de conocimientos basados en inteligencia artificial, varias empresas norteamericanas están recurriendo a AutoML para optimizar el proceso de aprendizaje automático. Además, la fuerte inclinación hacia la automatización y la eficiencia está amplificando el atractivo de las soluciones AutoML para ofrecer capacidades de IA accesibles y escalables.

Cuota de mercado del aprendizaje automático automatizado

Alphabet Inc. y Amazon Web Services , Inc. tiene una participación de mercado significativa de más del 15% en la industria del aprendizaje automático automatizado (AutoML). Estos actores del mercado están ensayando estrategias basadas en asociaciones junto con avances tecnológicos para sostener la creciente competencia del mercado. A través de investigación y desarrollo dedicados, están adaptando las ofertas de AutoML para satisfacer las necesidades únicas de su clientela. El fuerte compromiso con la innovación y la satisfacción del cliente también está posicionando a estas empresas a la vanguardia para satisfacer la creciente demanda de soluciones de IA eficientes y accesibles.

Empresas del mercado de aprendizaje automático automatizado

Principales empresas que operan en la industria del aprendizaje automático automatizado (AutoML) son

• Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Dataiku
• DataRobot, Inc.
• Feature Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft< /li>
• TIBCO Software Inc.

Noticias de la industria del aprendizaje automático automatizado

• En septiembre de 2023, Fujitsu Limited, en colaboración con la Fundación Linux, presentó oficialmente sus tecnologías de equidad de inteligencia artificial y aprendizaje automático automatizado como software de código abierto (OSS) en anticipación de la "Cumbre de Código Abierto Europa 2023" evento.
   
• En julio de 2023, DiamiR Biosciences, pionera en pruebas de diagnóstico no invasivas basadas en sangre para la salud del cerebro y diversas enfermedades, anunció una asociación con JADBio. Esta colaboración tenía como objetivo aprovechar la plataforma y los servicios AutoML de JADBio para crear modelos predictivos.

El informe de investigación de mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML) incluye una cobertura en profundidad de la industria, con estimaciones y pronóstico en términos de ingresos (millones de dólares) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos

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Mercado, Ofreciendo

• Soluciones
• Servicios
  • Consultoría
  • Integración
  • Implementación

Mercado, por modo de implementación

• Nube
• Activado -premises

Mercado, por tamaño de empresa

• PYME
  • Soluciones
  • Servicios
    • Consultoría
    • Integración
    • Implementación
• Gran empresa
  • Soluciones
  • Servicios
    • Consultoría
    • Integración
    • Implementación

Mercado, por aplicación

• Procesamiento de datos
• Ingeniería de funciones
• selección de modelo
• Optimización y optimización de hiperparámetros. tuning
• Conjunto de modelos
• Otros

Mercado, por usuario final

< li>TI y amp; Telecomunicaciones
• BFSI
• Venta al por menor
• Automoción
• Medios y servicios Entretenimiento
• Otros

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Reino Unido
  • Alemania
  • Francia
  • Rusia
  • Italia
  • España
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • Sudeste Asiático
  • Resto de Asia Pacífico
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina< /li>
  • Resto de América Latina
• MEA
  • EAU
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita
  • Resto de MEA

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué tamaño tiene el mercado del aprendizaje automático automatizado?

El tamaño del mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) registró 1.400 millones de dólares en 2023 y se prevé que represente una tasa compuesta anual del 30 % entre 2024 y 2032, debido a la escasez de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático capacitados.< /p>

¿Por qué está aumentando la demanda de soluciones AutoML?

Se estima que el segmento de soluciones representará más de 10 mil millones de dólares para 2032, debido a sus características como la selección automatizada de modelos y el ajuste de hiperparámetros para atender a organizaciones de todos los tamaños e industrias.

¿Qué factores están influyendo en el crecimiento de la industria del aprendizaje automático automatizado en América del Norte?

El mercado de América del Norte representó más del 37 % de la participación en 2023, debido a la escasez de científicos de datos capacitados y la creciente necesidad de conocimientos basados en inteligencia artificial.

¿Quiénes son las máquinas automatizadas líderes? ¿Aprender a los actores del mercado?

Alphabet Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Dataiku, DataRobot, Inc., Feature Labs, H2O.ai., IBM Corporation, Microsoft y TIBCO Software Inc. son algunas de las principales empresas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) en todo el mundo.