| Período de Estudio | 2019 - 2029 |
| Tamaño del Mercado (2024) | 2.59 Mil millones de dólares |
| Tamaño del Mercado (2029) | 15.98 Mil millones de dólares |
| CAGR (2024 - 2029) | 43.90% |
| Mercado de Crecimiento Más Rápido | Asia Pacífico |
| Mercado Más Grande | América del Norte |
| Concentración del Mercado | Bajo |
Jugadores principales
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial |
Análisis de mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML)
El tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado se estima en USD 1.8 mil millones en 2024 y se espera que alcance los USD 11.12 mil millones para 2029, creciendo a una CAGR del 43.90% durante el período de pronóstico (2024-2029).
- El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite a los algoritmos de entrenamiento realizar clasificaciones o predicciones a través de métodos estadísticos, descubriendo información clave dentro de los proyectos de minería de datos. Esta información impulsa la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente tiene un impacto en las métricas clave de crecimiento. Dado que gira en torno a algoritmos, modelos y complejidad computacional, los profesionales calificados deben desarrollar estas soluciones.
- El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en un componente esencial de muchas partes del negocio. Por otro lado, la creación de aplicaciones de aprendizaje automático de alto rendimiento requiere científicos de datos altamente especializados y expertos en el dominio. El aprendizaje automático automatizado (AutoML) tiene como objetivo disminuir las necesidades de los científicos de datos al permitir que los expertos en el dominio construyan automáticamente aplicaciones de aprendizaje automático sin un conocimiento considerable de estadística y aprendizaje automático.
- El rendimiento del aprendizaje automático automatizado ha avanzado gracias a las mejoras en la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Las empresas reconocen el potencial de esta tecnología y, por lo tanto, es probable que su tasa de adopción aumente durante el período de pronóstico. Las empresas están vendiendo soluciones automatizadas de aprendizaje automático por suscripción, lo que facilita a los clientes el uso de esta tecnología. Además, ofrece flexibilidad en el sistema de pago por uso.
- El aprendizaje automático (ML) se utiliza cada vez más en muchas aplicaciones, pero no hay suficientes expertos en aprendizaje automático para respaldar este crecimiento de manera adecuada. Con el aprendizaje automático automatizado (AutoML), el objetivo es hacer que el aprendizaje automático sea más fácil de usar. Por lo tanto, los expertos deberían poder implementar más sistemas de aprendizaje automático y se necesitaría menos experiencia para trabajar con AutoML que cuando se trabaja con ML directamente. Sin embargo, la adopción de la tecnología sigue siendo superficial, lo que restringe el crecimiento del mercado.
- La adopción de la IA está experimentando un aumento después de la pandemia de COVID-19 a medida que las empresas avanzan hacia el aprovechamiento de soluciones inteligentes para automatizar sus procesos comerciales. Se espera que esta tendencia continúe en los próximos años, impulsando aún más la adopción de la IA en los procesos organizativos.
Tendencias del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML)
BFSI será la industria de usuarios finales más grande
- En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de máquinas se han adoptado cada vez más en la industria de la banca, los servicios financieros y los seguros (BFSI) para mejorar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del consumidor. A medida que los datos ganan más atención, crece la demanda de aplicaciones BFSI de aprendizaje automático. El aprendizaje automático automatizado puede producir resultados precisos y rápidos con una enorme cantidad de datos, una potencia de procesamiento asequible y un almacenamiento económico.
- Las soluciones impulsadas por el aprendizaje automático (ML) también permiten a las empresas financieras reemplazar el trabajo manual mediante la automatización de operaciones repetitivas a través de la automatización inteligente de procesos, lo que aumenta la productividad corporativa. Durante el período previsto, los ejemplos incluyen chatbots, automatización de trámites y gamificación de la capacitación de empleados. Se espera que el aprendizaje automático se utilice para automatizar los procesos financieros.
- Después de la pandemia de COVID-19, las instituciones financieras están mostrando un creciente interés en llegar y ayudar a los clientes a través de canales digitales. Varias soluciones digitales, incluidos los chatbots, el soporte para la apertura y gestión de cuentas y la asistencia técnica, han experimentado un aumento en la adopción dentro del sector financiero. En particular, las empresas de tecnología financiera como Posh.Tech, Spixii y muchas otras ahora ofrecen chatbots inteligentes diseñados para facilitar funciones esenciales de cara al cliente para los bancos
- Los bancos deben mejorar sus servicios para ofrecer un mejor servicio al cliente con la creciente presión en la gestión del riesgo y el aumento de los requisitos regulatorios y de gobernanza. Se espera que el creciente número de casos de fraude bancario aumente la adopción de la IA y el ML. Algunas marcas de tecnología financiera han estado utilizando cada vez más la IA y el ML en diversas aplicaciones a través de múltiples canales para aprovechar los datos disponibles de los clientes y predecir cómo evolucionan las necesidades de los clientes, qué actividades fraudulentas tienen la mayor posibilidad de atacar un sistema y qué servicios resultarán beneficiosos, entre otros.
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América del Norte tendrá una participación de mercado significativa
- Se espera que Estados Unidos tenga una participación sustancial en el mercado debido al sólido ecosistema de innovación, impulsado por inversiones federales estratégicas en tecnología avanzada, complementado por la existencia de científicos y empresarios visionarios que se reúnen de todo el mundo e instituciones de investigación reconocidas, lo que ha impulsado el desarrollo del aprendizaje automático automatizado (AutoML).
- Varios gobiernos, incluidos los gobiernos estatales y locales, manejan enormes cantidades de datos de los ciudadanos, que antes se almacenaban en papel y se procesaban manualmente. Sin embargo, a medida que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático proporcionan métodos de recopilación y procesamiento de datos más rápidos y precisos, los gobiernos pueden centrarse en cuestiones sociales y culturales más complejas y a largo plazo. Además, se espera que un aumento en las aplicaciones comerciales de federatedML impulse aún más la demanda de AutoML.
- Según el Gobierno de Canadá, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) son muy prometedoras para mejorar la forma en que el gobierno canadiense sirve a sus ciudadanos. A medida que el gobierno investiga el uso de la inteligencia artificial en los programas y servicios gubernamentales, se asegura de que los valores, la ética y las reglas claras lo guíen.
- Mientras Estados Unidos intenta establecer la supremacía de AutoML, Canadá también se está preparando para este tipo de desarrollos. Por ejemplo, en abril de 2023, ePayPolicy lanzó Payables Connect, la nueva incorporación a su conjunto de productos de pago y conciliación de seguros. Aprovecha la integración existente de ePay y la tecnología de aprendizaje automático para automatizar completamente la conciliación, la creación y el pago de las cuentas por pagar vencidas.
- Aunque Canadá todavía se encuentra en la fase inicial de implementación del aprendizaje automático automatizado en varias industrias, se espera que algunos factores, incluida la creciente necesidad de automatizar el sector financiero y el interés educativo emergente entre los estudiantes, impulsen el crecimiento del mercado.
- El mercado de AutoML de la región está cambiando debido a la nube, y la computación sin servidor permite a los creadores poner en marcha rápidamente las aplicaciones de ML.
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Descripción general de la industria del aprendizaje automático automatizado (AutoML)
El mercado global de aprendizaje automático automatizado exhibe una fragmentación moderada, con numerosos actores que satisfacen las demandas del mercado. La intensificación de la competencia está impulsada por la afluencia de nuevos participantes, lo que impulsa a los participantes existentes a diseñar estrategias para ampliar su base de clientes. Este panorama dinámico también estimula la innovación, ya que los actores existentes del mercado se esfuerzan por desarrollar productos de vanguardia. Entre los líderes notables de la industria se encuentran Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation y Dataiku.
En agosto de 2023, DataRobot presentó una nueva oferta de inteligencia artificial (IA) generativa que comprende capacidades de plataforma y servicios de IA aplicada diseñados para acelerar el viaje desde el concepto hasta el valor con IA generativa.
En agosto de 2023, dotData Inc. lanzó dotData Ops, una plataforma MLOps sin código de próxima generación. Esta plataforma empodera a los ingenieros de ML al ofrecer un entorno intuitivo y de autoservicio para la implementación y puesta en marcha eficientes de canalizaciones de datos, características y predicción.
Líderes del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML)
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Datarobot Inc.
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Amazon web services Inc.
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dotData Inc.
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IBM Corporation
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Dataiku
- *Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
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Noticias del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML)
- Julio de 2023 dotData presentó dotData Enterprise 3.2, que ofrece detección avanzada de fugas de funciones, capacidades de automatización de API, visualizaciones para manejar conjuntos de datos extensos e integración mejorada con plataformas de BI. Estas mejoras tienen como objetivo mejorar la experiencia general del cliente, impulsando la productividad y la eficiencia de los profesionales de BI y análisis.
- Marzo de 2023 Aible estableció una alianza estratégica con Google Cloud, reduciendo significativamente los costos de análisis en 1,000 veces y reduciendo los plazos de análisis de meses a días. Esta asociación se centra en simplificar la implementación de la plataforma Aible en Google Cloud, respaldando la arquitectura, la escalabilidad y el entrenamiento de modelos de Aible con la infraestructura de Google Cloud, BigQuery y Vertex AI.
Segmentación de la industria del aprendizaje automático automatizado (AutoML)
El aprendizaje automático automatizado o AutoML se refiere a un proceso de automatización de las tareas iterativas y que consumen mucho tiempo del desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Permite a los científicos de datos, desarrolladores y analistas crear modelos de ML a gran escala, productivos y eficientes, a la vez que mantienen la calidad del modelo.
El mercado de aprendizaje automático automatizado está segmentado por solución (independiente o local y en la nube), por tipo de automatización (procesamiento de datos, ingeniería de características, modelado y visualización), por usuarios finales (BFSI, comercio minorista y electrónico, atención médica, fabricación y otros usuarios finales), por geografía (América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo).
Los tamaños y pronósticos del mercado se proporcionan en términos de valor en USD para todos los segmentos anteriores.
Por solución
| Independiente o local |
| Nube |
Por tipo de automatización
| Procesamiento de datos |
| Ingeniería de características |
| Modelado |
| Visualización |
Por usuarios finales
| BFSI |
| Venta minorista y comercio electrónico |
| Cuidado de la salud |
| Fabricación |
| Otros usuarios finales |
Por geografía
| América del norte | Estados Unidos |
| Canada | |
| Europa | Reino Unido |
| Alemania | |
| Francia | |
| El resto de Europa | |
| Asia-Pacífico | Porcelana |
| Japón | |
| Corea del Sur | |
| Resto de Asia-Pacífico | |
| Resto del mundo |
| Por solución | Independiente o local | |
| Nube | ||
| Por tipo de automatización | Procesamiento de datos | |
| Ingeniería de características | ||
| Modelado | ||
| Visualización | ||
| Por usuarios finales | BFSI | |
| Venta minorista y comercio electrónico | ||
| Cuidado de la salud | ||
| Fabricación | ||
| Otros usuarios finales | ||
| Por geografía | América del norte | Estados Unidos |
| Canada | ||
| Europa | Reino Unido | |
| Alemania | ||
| Francia | ||
| El resto de Europa | ||
| Asia-Pacífico | Porcelana | |
| Japón | ||
| Corea del Sur | ||
| Resto de Asia-Pacífico | ||
| Resto del mundo | ||
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Preguntas frecuentes sobre la investigación de mercado sobre el aprendizaje automático automatizado (AutoML)
¿Qué tan grande es el mercado del aprendizaje automático automatizado?
Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado alcance los USD 1.80 mil millones en 2024 y crezca a una CAGR del 43.90% para alcanzar los USD 11.12 mil millones en 2029.
¿Cuál es el tamaño actual del mercado de aprendizaje automático automatizado?
En 2024, se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado alcance los USD 1.80 mil millones.
¿Quiénes son los actores clave en el mercado del aprendizaje automático automatizado?
Datarobot Inc., Amazon web services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku son las principales empresas que operan en el mercado de aprendizaje automático automatizado.
¿Cuál es la región de más rápido crecimiento en el mercado de aprendizaje automático automatizado?
Se estima que Asia Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período de pronóstico (2024-2029).
¿Qué región tiene la mayor participación en el mercado de aprendizaje automático automatizado?
En 2024, América del Norte representa la mayor participación de mercado en el mercado de aprendizaje automático automatizado.
¿Qué años abarca este mercado de aprendizaje automático automatizado y cuál fue el tamaño del mercado en 2023?
En 2023, el tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado se estimó en USD 1.25 mil millones. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de aprendizaje automático automatizado durante años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.
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Informe de la industria de aprendizaje automático automático
Estadísticas de la cuota de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de los ingresos de Auto Machine Learning en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis de Auto Machine Learning incluye una perspectiva de pronóstico del mercado hasta 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.
