| Período de Estudio | 2019 - 2029 |
| Tamaño del Mercado (2024) | USD 34.89 Billion |
| Tamaño del Mercado (2029) | USD 195.16 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 41.10% |
| 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 del mercado de aprendizaje profundo
El tamaño del mercado de aprendizaje profundo se estima en 24,73 mil millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 138,36 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 41,10% durante el período previsto (2024-2029).
El aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático (ML), generó avances en varias tareas de inteligencia artificial, incluido el reconocimiento de voz y el reconocimiento de imágenes. Además, la capacidad de automatizar el análisis predictivo está generando entusiasmo por el aprendizaje automático. Factores como un mayor soporte en el desarrollo y mejora de productos, la optimización de procesos y flujos de trabajo funcionales, y la optimización de ventas, entre otros, han impulsado a empresas de todos los sectores a invertir en aplicaciones de aprendizaje profundo. Además, los últimos enfoques de aprendizaje automático han mejorado significativamente la precisión de los modelos y se han desarrollado nuevas clases de redes neuronales para aplicaciones como clasificación de imágenes y traducción de textos.
- Los avances tecnológicos, como el aumento de la capacidad de los centros de datos, la alta potencia informática y la capacidad de realizar tareas sin intervención humana, han atraído una gran atención. Además, el crecimiento de la industria del aprendizaje profundo se ve impulsado por la rápida adopción de la tecnología de computación en la nube en varios sectores.
- Varios desarrollos ahora están avanzando en el aprendizaje profundo. Según SAS, las mejoras en los algoritmos han impulsado el rendimiento de los métodos de aprendizaje profundo. La creciente cantidad de volúmenes de datos ha apoyado la construcción de redes neuronales con varias capas profundas, incluida la transmisión de datos del Internet de las cosas (IoT) y datos textuales de las redes sociales y notas médicas. Una cantidad significativa de potencia computacional es esencial para resolver problemas de aprendizaje profundo, considerando la naturaleza iterativa de los algoritmos de aprendizaje profundo su complejidad aumenta a medida que aumenta el número de capas. El hardware que ejecuta algoritmos de aprendizaje profundo también debe admitir los grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar las redes.
- Los avances computacionales en las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y la computación en la nube distribuida han puesto a disposición de los usuarios una potencia informática increíble. Este desarrollo está liderado por proveedores de hardware, como NVIDIA, Intel y AMD, entre otros, que han ido mejorando las velocidades computacionales, entre otras características, y haciéndolas compatibles con las plataformas de código abierto más utilizadas, como Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe y PyTorch, entre otros. Por lo tanto, las capacidades de aprendizaje profundo de código abierto se han vuelto cada vez más populares en todas las empresas. Estos marcos de código abierto permiten a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático de manera eficiente y rápida.
- El aprendizaje profundo tiene una serie de limitaciones graves que deben superarse antes de que pueda alcanzar su máximo potencial, como el problema de la caja negra, la superpoblación, la falta de comprensión contextual, los requisitos de datos y la intensidad computacional, que podrían afectar al mercado.
- Como resultado, el COVID-19 ha tenido un excelente impacto para el sector tecnológico. Se han empleado algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar en el diagnóstico y la detección de casos de COVIDE-19 basándose en imágenes clínicas, por ejemplo, radiografías de tórax o tomografías computarizadas. La creciente demanda de herramientas de análisis de resonancia magnética dentro del sector de la salud ha provocado un aumento en el mercado del aprendizaje profundo.
Tendencias del mercado de aprendizaje profundo
El creciente uso del aprendizaje profundo en el sector minorista está impulsando el mercado
- La industria minorista ha experimentado un cambio drástico en su base de operaciones en los últimos tiempos, y muchas marcas notables han optado por reducir la cantidad de ofertas en el sitio a favor del servicio en línea. Para que los minoristas sigan siendo viables, deben cumplir con las expectativas de los clientes, actuar en consecuencia o correr el riesgo de perder su lealtad. También se está volviendo vital que los minoristas adopten tecnologías florecientes para que esto sea una realidad. El aprendizaje profundo permite a los minoristas automatizar la experiencia del cliente y agilizar los procesos de una manera hasta ahora desconocida. Por ejemplo, el análisis de estanterías en escenarios en línea puede ayudar con recomendaciones útiles de mercancías y clasificación rápida, lo que permite a los clientes tomar decisiones correctas con más soporte y más rápidamente.
- Los minoristas en línea como Walmart están comenzando a utilizar la inteligencia artificial para obtener recomendaciones de productos de los clientes, pero apenas están aprovechando todo el potencial que la tecnología puede ofrecer. Al utilizar el aprendizaje profundo, los minoristas pueden aprovechar realmente el poder de la IA para optimizar las experiencias de los usuarios y automatizar tareas que requieren mucho tiempo. Por ejemplo, los minoristas en línea pueden utilizar el aprendizaje profundo para etiquetar automáticamente datos visuales y mejorar muchas facetas de la experiencia del usuario. Pueden utilizar la IA para refinar la búsqueda y obtener mejores resultados para las consultas de búsqueda o mejorar la calidad de las imágenes de los productos, especialmente las fotografías de productos de baja calidad mediante la mejora del color. En el futuro, los minoristas podrán recopilar datos rápidamente y analizar información automáticamente utilizando la tecnología de aprendizaje profundo.
- Un estudio de Snowflake Computing Harvard Business Review señala que los minoristas que optan por tomar decisiones basadas en datos han sobrevivido más tiempo. Sin lugar a dudas, el comercio minorista se está volviendo cada vez más orientado a los datos. Según el mismo estudio, el 89% de los minoristas consideran que obtener mejores conocimientos sobre las expectativas de los clientes es un objetivo importante. Los modelos que utiliza el aprendizaje profundo en el comercio minorista son lo suficientemente sofisticados y avanzados como para afrontar los desafíos en los que fallan los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, el aprendizaje profundo en los modelos de aplicaciones minoristas es lo suficientemente inteligente como para comprender que el lanzamiento de teléfonos inteligentes con pantallas más grandes puede consumir las ventas de tabletas. En el caso de que falten datos, el aprendizaje profundo en el comercio minorista podría aprender de los patrones si un artículo no se vende o está agotado.
- Hoy en día, la previsión de la demanda y la inteligencia del cliente son sólo dos ejemplos de actividades internas distintas para las que las empresas minoristas y de productos de consumo utilizan la automatización inteligente. Sin embargo, los ejecutivos tienen la intención de integrar la automatización inteligente y el aprendizaje profundo en operaciones más complejas en el transcurso de los próximos tres años. Estos procedimientos requieren conjuntos de datos más grandes, cooperación externa y conexiones adicionales del sistema. Se prevé que la penetración estimada aumente a más del 70% en todos los dominios organizacionales que abarcan la cadena de valor durante ese período.
- Por ejemplo, el fabricante de calzado, indumentaria y equipamiento deportivo Nike Inc. ha creado un sistema que permite a los consumidores diseñar sus propios zapatos y usarlos después de salir de la tienda, utilizando el nuevo sistema automatizado. Los clientes que participan en The Nike Maker Experience se ponen un par de zapatillas Nike Presto X sin adornos y las personalizan mediante comandos de voz. La tecnología muestra al comprador los zapatos creados mediante realidad aumentada, seguimiento de objetos y sistemas de proyección.
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Se espera que América del Norte tenga una participación importante
- Se espera que América del Norte tenga una participación significativa en el mercado global de aprendizaje profundo, debido al aumento sostenido de un volumen considerable de datos, junto con el aumento previsto en la demanda de integración de DL en soluciones empresariales centradas en el consumidor. El creciente énfasis en predecir las tendencias clave y los conocimientos relacionados con el comportamiento y las operaciones de los clientes ha sido un factor crítico para que empresas importantes se desvíen hacia el uso de IA y big data para generar valor y ofrecer una experiencia personalizada. Por ejemplo, Netflix creó una plataforma de aprendizaje automático basada en lenguajes JVM, como Scala. La plataforma ayuda a romper con las nociones preconcebidas de los espectadores y a encontrar programas que quizás no hubieran elegido inicialmente.
- Para aumentar la eficacia de la misión, ampliar la capacidad de la fuerza laboral, prevenir el despilfarro, el fraude y el abuso, y aumentar la eficiencia operativa, las agencias en los EE. UU. ahora dependen en gran medida de la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático. El avance de la tecnología de IA, un número creciente de casos de uso y aplicaciones de IA y la expansión de las soluciones comerciales han ayudado a expandir el uso de la IA fuera de las actividades de I+D en organizaciones especializadas como la NASA y el Departamento de Energía.
- El Departamento de Transporte de los Estados Unidos creó una nueva regulación de seguridad para ayudar a eliminar las zonas ciegas detrás de los vehículos y ver a las personas presentes detrás de los vehículos. Según las estadísticas de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, se producen alrededor de 292 muertes y 18.000 heridos debido a accidentes de marcha atrás que involucran a todos los vehículos. Se prevé que dichas regulaciones fomenten la adopción de ADAS, ofreciendo así oportunidades para el mercado de aprendizaje profundo de la región. Además, la región también está viendo un aumento en las inversiones de los fabricantes de automóviles para desarrollar soluciones avanzadas, impulsando el crecimiento del mercado.
- Además, las empresas estadounidenses amplían continuamente su I+D para desarrollar nuevos productos. Por ejemplo, en diciembre de 2022, Google LLC anunció el lanzamiento de una nueva herramienta para permitir a los usuarios desarrollar modelos de inteligencia artificial en Google Sheets. La herramienta, denominada Simple ML, está disponible en versión beta. Se proporciona como un complemento de Google Sheets que los usuarios pueden descargar sin costo alguno.
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Descripción general de la industria del aprendizaje profundo
El mercado del aprendizaje profundo está fragmentado, ya que consta de varios actores grandes, como IBM, Google y Microsoft, entre otros, con una experiencia industrial sustancial en plataformas analíticas/de big data. Otros nuevos participantes también se han abierto camino en el mercado y han aumentado con éxito la cantidad de casos de uso de aprendizaje profundo en todas las industrias. Entre los nuevos participantes destacados que han tenido un impacto significativo en el mercado se incluyen H2O.ai, KNIME y Dataiku.
En noviembre de 2023 en un paso hacia el avance del ámbito de las tecnologías de aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) dentro de la industria de las telecomunicaciones, Telenor y Ericsson firmaron un (MoU) para una colaboración de tres años que tiene como objetivo explorar, desarrollar y probar soluciones avanzadas de IA/ML para mejorar la eficiencia energética sin comprometer la calidad de la conectividad en las redes móviles.
En octubre de 2022, Zendesk Inc. anunció el lanzamiento de una nueva solución de inteligencia artificial, Intelligent Triage y Smart Assist, que permite a las empresas clasificar las solicitudes de atención al cliente automáticamente y acceder a datos valiosos a escala.
En septiembre de 2022, Altair, una empresa que ofrece ciencia computacional e inteligencia artificial, anunció la adquisición de Rapid Miner, líder en software de análisis de datos avanzado y aprendizaje automático (ML). Con esta adquisición, Altair espera fortalecer su cartera de análisis de datos (DA) de extremo a extremo.
Líderes del mercado de aprendizaje profundo
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Facebook Inc.
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Google LLC
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Amazon Web Services Inc.
- *Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
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Noticias del mercado de aprendizaje profundo
- Septiembre de 2023 Amazon y Anthropic anunciaron una asociación estratégica que reuniría sus respectivas tecnologías y experiencia en inteligencia artificial (IA) generativa más segura para acelerar el desarrollo de los futuros modelos básicos de Anthropic y hacerlos ampliamente accesibles para los consumidores de AWS.
- Mayo de 2022 Intel lanzó sus procesadores de aprendizaje profundo Habana AI de segunda generación para ofrecer alta eficiencia y alto rendimiento. El lanzamiento de los nuevos procesadores de aprendizaje profundo de Habana es un ejemplo clave de la ejecución de Intel de su estrategia de IA para brindar a los clientes una amplia gama de opciones de soluciones desde la nube hasta el borde, abordando el creciente número y la naturaleza compleja de las cargas de trabajo de IA.
- Agosto de 2022 Amazon lanzó un nuevo software de aprendizaje automático (ML) a través del cual se pueden analizar los registros médicos de los pacientes para tratarlos mejor y reducir los gastos generales.
Segmentación de la industria del aprendizaje profundo
El método de IA que enseña a las computadoras a manejar datos como si estuvieran inspirados en el cerebro de los humanos se llama Aprendizaje profundo. El estudio cubre los ingresos provenientes del hardware, software y servicios impulsados por el aprendizaje profundo. El segmento de hardware incluye el estudio de demanda de unidades centrales de procesamiento (CPU), conjuntos de puertas programables en campo (FPGA), circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC), unidades de procesamiento de gráficos (GPU), productos de red y dispositivos de almacenamiento de datos. El estudio también cubre las plataformas basadas en la nube para aplicaciones de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de señales y el procesamiento de datos. Otras aplicaciones incluirán procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz, recomendaciones de productos y mantenimiento predictivo.
El mercado de aprendizaje profundo está segmentado por tipo de oferta (hardware, software y servicios), industria de usuario final (BFSI, comercio minorista, fabricación, atención médica, automoción, telecomunicaciones y medios), aplicación (reconocimiento de imágenes, reconocimiento de señales, procesamiento de datos), y geografía (América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América Latina y Medio Oriente y África). Los tamaños y pronósticos del mercado se proporcionan en términos de valor (USD) para todos los segmentos anteriores.
| Ofrecimiento | Hardware |
| Software y servicios | |
| Industria del usuario final | BFSI |
| Minorista | |
| Fabricación | |
| Cuidado de la salud | |
| Automotor | |
| Telecomunicaciones y medios | |
| Otras industrias de usuarios finales | |
| Solicitud | Reconocimiento de imagen |
| Reconocimiento de señal | |
| Procesamiento de datos | |
| Otras aplicaciones | |
| Geografía | América del norte |
| Europa | |
| Asia-Pacífico | |
| Resto del mundo |
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Preguntas frecuentes sobre investigación de mercado de aprendizaje profundo
¿Qué tamaño tiene el mercado del aprendizaje profundo?
Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje profundo alcance los 24,73 mil millones de dólares en 2024 y crezca a una tasa compuesta anual del 41,10% hasta alcanzar los 138,36 mil millones de dólares en 2029.
¿Cuál es el tamaño actual del mercado Aprendizaje profundo?
En 2024, se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje profundo alcance los 24,73 mil millones de dólares.
¿Quiénes son los actores clave en el mercado Aprendizaje profundo?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. son las principales empresas que operan en Deep Learning Market.
¿Cuál es la región de más rápido crecimiento en el mercado Aprendizaje profundo?
Se estima que Asia Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período previsto (2024-2029).
¿Qué región tiene la mayor participación en el mercado de aprendizaje profundo?
En 2024, América del Norte representa la mayor cuota de mercado en el mercado de aprendizaje profundo.
¿Qué años cubre este mercado de Aprendizaje profundo y cuál era el tamaño del mercado en 2023?
En 2023, el tamaño del mercado de aprendizaje profundo se estimó en 17,53 mil millones de dólares. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de Aprendizaje profundo para los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de Aprendizaje profundo para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.
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Informe de la industria del aprendizaje profundo
Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos de Aprendizaje profundo en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis de aprendizaje profundo incluye una perspectiva de previsión del mercado de 2024 a 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.
