| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Tamanho do Mercado (2024) | 2.59 Bilhões de dólares |
| Tamanho do Mercado (2029) | 15.98 Bilhões de dólares |
| CAGR (2024 - 2029) | 43.90% |
| Mercado de Crescimento Mais Rápido | Ásia-Pacífico |
| Maior Mercado | América do Norte |
| Concentração do Mercado | Baixo |
Principais jogadores
*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
Análise de Mercado Automated Machine Learning (AutoML)
O tamanho do mercado Automated Machine Learning é estimado em USD 1.8 bilhões em 2024 e deve atingir USD 11.12 bilhões até 2029, crescendo a um CAGR de 43.90% durante o período de previsão (2024-2029).
- Machine learning (ML) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite treinar algoritmos para fazer classificações ou previsões por meio de métodos estatísticos, descobrindo insights importantes dentro de projetos de mineração de dados. Esses insights impulsionam a tomada de decisões dentro de aplicativos e negócios, impactando idealmente as principais métricas de crescimento. Como gira em torno de algoritmos, modelos e complexidade computacional, profissionais qualificados devem desenvolver essas soluções.
- O aprendizado de máquina (ML) tornou-se um componente essencial de muitas partes do negócio. Por outro lado, a criação de aplicativos de aprendizado de máquina de alto desempenho requer cientistas de dados altamente especializados e especialistas de domínio. O aprendizado de máquina automatizado (AutoML) visa diminuir as necessidades dos cientistas de dados, permitindo que especialistas do domínio construam automaticamente aplicativos de aprendizado de máquina sem conhecimento considerável de estatística e aprendizado de máquina.
- O desempenho do aprendizado de máquina automatizado avançou devido às melhorias da ciência de dados e da inteligência artificial. As empresas reconhecem o potencial dessa tecnologia e, portanto, sua taxa de adoção provavelmente aumentará durante o período de previsão. As empresas estão vendendo soluções automatizadas de aprendizado de máquina por assinatura, facilitando o uso dessa tecnologia pelos clientes. Além disso, oferece flexibilidade em uma base de pagamento conforme o uso.
- O aprendizado de máquina (ML) é cada vez mais usado em muitos aplicativos, mas não há especialistas em aprendizado de máquina suficientes para suportar esse crescimento adequadamente. Com o aprendizado de máquina automatizado (AutoML), o objetivo é tornar o aprendizado de máquina mais fácil de usar. Portanto, os especialistas devem ser capazes de implantar mais sistemas de aprendizado de máquina, e menos experiência seria necessária para trabalhar com AutoML do que ao trabalhar com ML diretamente. No entanto, a adoção da tecnologia ainda é rasa, restringindo o crescimento do mercado.
- A adoção de IA está testemunhando um aumento após a pandemia de COVID-19, à medida que as empresas se movem para alavancar soluções inteligentes para automatizar seus processos de negócios. Espera-se que essa tendência continue nos próximos anos, impulsionando ainda mais a adoção da IA nos processos organizacionais.
Tendências de mercado de aprendizado de máquina automatizado (AutoML)
BFSI será o maior usuário final da indústria
- Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) e as tecnologias de máquinas têm sido cada vez mais adotadas no setor bancário, de serviços financeiros e de seguros (BFSI) para melhorar a eficiência operacional e melhorar a experiência do consumidor. À medida que os dados ganham mais atenção, a demanda por aplicativos BFSI de aprendizado de máquina cresce. O aprendizado de máquina automatizado pode produzir resultados precisos e rápidos com dados enormes, poder de processamento acessível e armazenamento econômico.
- As soluções baseadas em aprendizado de máquina (ML) também permitem que as empresas financeiras substituam o trabalho manual, automatizando operações repetitivas por meio da automação inteligente de processos, aumentando a produtividade corporativa. Durante o período previsto, exemplos incluem chatbots, automação de papelada e gamificação de treinamento de funcionários. Espera-se que o aprendizado de máquina seja usado para automatizar processos financeiros.
- Após a pandemia da COVID-19, as instituições financeiras estão demonstrando um interesse crescente em alcançar e ajudar os clientes por meio dos canais digitais. Várias soluções digitais, incluindo chatbots, suporte para abertura e gerenciamento de contas e assistência técnica, viram um aumento na adoção no setor financeiro. Notavelmente, empresas de tecnologia financeira como Posh.Tech, Spixii e muitas outras agora fornecem chatbots inteligentes projetados para facilitar funções essenciais voltadas para o cliente para os bancos
- Os bancos devem melhorar seus serviços para oferecer um melhor atendimento ao cliente, com a crescente pressão na gestão de riscos e o aumento dos requisitos regulatórios e de governança. Espera-se que o crescente número de casos de fraude bancária aumente a adoção de IA e ML. Algumas marcas de fintech têm usado cada vez mais IA e ML em várias aplicações em vários canais para aproveitar os dados disponíveis dos clientes e prever como as necessidades dos clientes estão evoluindo, quais atividades fraudulentas têm a maior possibilidade de atacar um sistema e quais serviços serão benéficos, entre outros.
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América do Norte terá participação de mercado significativa
- Espera-se que os Estados Unidos detenham uma participação substancial no mercado devido ao forte ecossistema de inovação, alimentado por investimentos federais estratégicos em tecnologia avançada, complementado pela existência de cientistas e empreendedores visionários reunidos de todo o mundo e instituições de pesquisa reconhecidas, o que impulsionou o desenvolvimento do aprendizado de máquina automatizado (AutoML).
- Vários governos, incluindo governos estaduais e locais, lidam com enormes quantidades de dados de cidadãos, que antes eram armazenados em papel e processados manualmente. No entanto, como a inteligência artificial (IA) e as tecnologias de aprendizado de máquina fornecem métodos de coleta e processamento de dados mais rápidos e precisos, os governos podem se concentrar em questões sociais e culturais mais complexas e de longo prazo. Além disso, espera-se que um aumento nos aplicativos comerciais para o federatedML impulsione ainda mais a demanda pelo AutoML.
- De acordo com o governo do Canadá, as tecnologias de inteligência artificial (IA) são grandes promessas para melhorar a forma como o governo canadense serve seus cidadãos. À medida que o governo investiga o uso de inteligência artificial em programas e serviços governamentais, ele garante que valores, ética e regras claras o guiem.
- Enquanto os EUA estão tentando estabelecer a supremacia do AutoML, o Canadá também está se preparando para tais desenvolvimentos. Por exemplo, em abril de 2023, a ePayPolicy lançou o Payables Connect, a nova adição ao seu conjunto de produtos de pagamento e conciliação de seguros. Ele aproveita a integração existente da ePay e a tecnologia de aprendizado de máquina para automatizar completamente a reconciliação, a criação e o pagamento de contas a pagar.
- Embora o Canadá ainda esteja na fase inicial de implantação do aprendizado de máquina automatizado em vários setores, alguns fatores, incluindo a crescente necessidade de automatizar o setor financeiro e o interesse educacional emergente entre os estudantes, devem impulsionar o crescimento do mercado.
- O mercado de AutoML da região está mudando devido à nuvem, e a computação sem servidor permite que os criadores coloquem aplicativos de ML em funcionamento rapidamente.
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Visão geral do setor de aprendizado de máquina automatizado (AutoML)
O mercado global de aprendizado de máquina automatizado exibe fragmentação moderada, com vários jogadores atendendo às demandas do mercado. A intensificação da concorrência é impulsionada pelo influxo de novos participantes, levando os participantes existentes a elaborar estratégias para expandir sua base de clientes. Esse cenário dinâmico também estimula a inovação, à medida que os participantes do mercado existentes se esforçam para desenvolver produtos de ponta. Líderes notáveis do setor incluem Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation e Dataiku.
Em agosto de 2023, a DataRobot apresentou uma nova oferta de inteligência artificial (IA) generativa, composta por recursos de plataforma e serviços de IA aplicados projetados para acelerar a jornada do conceito ao valor com IA generativa.
Em agosto de 2023, a dotData Inc lançou o dotData Ops, uma plataforma MLOps sem código de próxima geração. Essa plataforma capacita os engenheiros de ML ao fornecer um ambiente intuitivo de autoatendimento para a implantação e operacionalização eficientes de pipelines de dados, recursos e previsão.
Líderes de mercado de aprendizado de máquina 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
- *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Notícias do mercado de Machine Learning Automatizado (AutoML)
- Julho de 2023 dotData introduziu dotData Enterprise 3.2, oferecendo detecção avançada de vazamento de recursos, recursos de automação de API, visualizações para lidar com conjuntos de dados extensos e integração aprimorada com plataformas de BI. Essas melhorias visam melhorar a experiência geral do cliente, aumentando a produtividade e a eficiência para os profissionais de BI e análise.
- Março de 2023 A Aible estabeleceu uma aliança estratégica com o Google Cloud, reduzindo significativamente os custos de análise em 1.000x e reduzindo os prazos de análise de meses para dias. Esta parceria se concentra em simplificar a implantação da plataforma Aible no Google Cloud, suportando a arquitetura, escalabilidade e treinamento de modelos da Aible com a infraestrutura do Google Cloud, BigQuery e Vertex AI.
Segmentação do setor de aprendizado de máquina automatizado (AutoML)
Aprendizado de máquina automatizado ou AutoML refere-se a um processo de automatizar as tarefas iterativas e demoradas do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Ele permite que cientistas de dados, desenvolvedores e analistas criem modelos de ML em larga escala, produtivos e eficientes, mantendo a qualidade do modelo.
O mercado de aprendizado de máquina automatizado é segmentado por solução (standalone ou on-premise e nuvem), por tipo de automação (processamento de dados, engenharia de recursos, modelagem e visualização), por usuários finais (BFSI, varejo e e-commerce, saúde, manufatura e outros usuários finais), por geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico e Resto do Mundo).
Os tamanhos de mercado e previsões são fornecidos em termos de valor em USD para todos os segmentos acima.
Por solução
| Autônomo ou local |
| Nuvem |
Por tipo de automação
| Processamento de dados |
| Engenharia de recursos |
| Modelagem |
| Visualização |
Por usuários finais
| BFSI |
| Varejo e comércio eletrônico |
| Assistência médica |
| Fabricação |
| Outros usuários finais |
Por geografia
| América do Norte | Estados Unidos |
| Canadá | |
| Europa | Reino Unido |
| Alemanha | |
| França | |
| Resto da Europa | |
| Ásia-Pacífico | China |
| Japão | |
| Coreia do Sul | |
| Resto da Ásia-Pacífico | |
| Resto do mundo |
| Por solução | Autônomo ou local | |
| Nuvem | ||
| Por tipo de automação | Processamento de dados | |
| Engenharia de recursos | ||
| Modelagem | ||
| Visualização | ||
| Por usuários finais | BFSI | |
| Varejo e comércio eletrônico | ||
| Assistência médica | ||
| Fabricação | ||
| Outros usuários finais | ||
| Por geografia | América do Norte | Estados Unidos |
| Canadá | ||
| Europa | Reino Unido | |
| Alemanha | ||
| França | ||
| Resto da Europa | ||
| Ásia-Pacífico | China | |
| Japão | ||
| Coreia do Sul | ||
| Resto da Ásia-Pacífico | ||
| Resto do mundo | ||
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Perguntas frequentes sobre a pesquisa de mercado Automated Machine Learning (AutoML)
Qual é o tamanho do mercado Automated Machine Learning?
O tamanho do mercado Automated Machine Learning deve atingir US $ 1,80 bilhão em 2024 e crescer a um CAGR de 43,90% para atingir US $ 11,12 bilhões em 2029.
Qual é o tamanho atual do mercado Automated Machine Learning?
Em 2024, o tamanho do mercado de Aprendizado de Máquina Automatizado deve atingir US$ 1,80 bilhão.
Quem são os chave players no mercado Automated Machine Learning?
Datarobot Inc., Amazon web services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku são as principais empresas que operam no mercado de Machine Learning automatizado.
Qual é a região que mais cresce no mercado Automated Machine Learning?
Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no CAGR mais alto durante o período de previsão (2024-2029).
Qual região tem a maior participação no mercado Automated Machine Learning?
Em 2024, a América do Norte responde pela maior participação de mercado no mercado de Automated Machine Learning.
Em que anos este mercado Automated Machine Learning cobre e qual foi o tamanho do mercado em 2023?
Em 2023, o tamanho do mercado Automated Machine Learning foi estimado em US$ 1,25 bilhão. O relatório cobre o tamanho histórico do mercado Automated Machine Learning por anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado Automated Machine Learning para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
Página atualizada pela última vez em:
Relatório da indústria Auto Machine Learning
Estatísticas para a participação de mercado Auto Machine Learning 2024, tamanho e taxa de crescimento da receita, criadas pela Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise de Auto Machine Learning inclui uma previsão de mercado, perspectivas para 2029 e visão geral histórica. Obtenha uma amostra desta análise da indústria como um download gratuito do relatório em PDF.
