Tamaño del mercado del conjunto de datos de capacitación de IA, participación y análisis de la industria, por tipo (texto, audio, imagen, video y otros), por modo de implementación (local y en la nube), por usuarios finales (TI y telecomunicaciones, comercio minorista y bienes de consumo) , atención médica, automoción, BFSI y otros) y pronóstico regional, 2024-2032

El tamaño del mercado mundial de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se valoró en 2.390 millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca de 2.920 millones de dólares en 2024 a 17.040 millones de dólares en 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 24,7% durante el período previsto (2024-2032).

Un conjunto de datos etiquetados o ejemplos utilizados para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML) se conoce como conjunto de datos de entrenamiento de IA. Los datos pueden estar en diferentes formas, como audio, imágenes, vídeos, textos, etc. Estos tipos están asociados con una etiqueta de salida o datos anotados que describen lo que significa. Los datos de entrenamiento se recopilan para entrenar.  aprendizaje automático Algoritmos para reconocer patrones y predicción.

El crecimiento del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se puede atribuir a factores como la rápida adopción de tecnologías de IA y el creciente número de conjuntos de datos de alta calidad. La creciente tendencia a la expansión de los centros de datos de formación en todo el mundo también contribuye a este crecimiento. La mejora de la previsión con mayor precisión de las estrategias comerciales a través de datos de IA está fomentando un potencial creciente para la cuota de mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Varias empresas están ingresando al mercado para entrenar algoritmos de aprendizaje automático mediante la publicación de diferentes conjuntos de datos, que operan en diversos casos de uso, para hacer que la tecnología sea más flexible y precisa en sus predicciones.

La pandemia de COVID-19 creó una convergencia sin precedentes de la necesidad de tomar decisiones rápidas y basadas en evidencia y de resolver problemas a gran escala con conjuntos de datos en rápido aumento. El mercado experimentó un crecimiento estancado durante la pandemia a medida que los nuevos algoritmos fueron entrenados para diferentes conjuntos de aplicaciones.

IMPACTO DE LA IA GENERATIVA

Las capacidades avanzadas de la IA generativa para datos de capacitación de alta calidad impulsaron el crecimiento del mercado

IA generativa Los sistemas democratizan las capacidades de IA que antes eran inaccesibles debido a la falta de datos de capacitación y la potencia informática necesaria para permitir que los algoritmos funcionen en el contexto de cada organización. Dado que los conjuntos de datos proporcionan la base para aprender y producir contenido nuevo, la calidad, cantidad y diversidad de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA son de gran importancia para el desarrollo y la eficacia de los modelos generativos de IA.

La IA generativa ha tenido un impacto muy positivo en el mercado, ya que ayuda a proporcionar datos de alta calidad. Las empresas se están asociando estratégicamente para implementar IA generativa para entrenar modelos de IA. Por ejemplo, en noviembre de 2023, Gretel, una plataforma multimodal de generación de datos sintéticos, acordó con AWS acelerar el desarrollo de una IA generativa responsable para proteger la información personal y confidencial. Esta asociación permite a las empresas seleccionadas recibir apoyo directo de profesionales de ambas firmas y acceso privado a herramientas de privacidad y a los modelos de generación de datos sintéticos de última generación de Gretel.

Tendencias del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Uso creciente de datos sintéticos para mejorar la autenticación e impulsar el crecimiento del mercado

Los datos sintéticos ayudan a crear identidades sintéticas para proteger las imágenes y la privacidad. La IA se puede utilizar para extraer características reconocibles de secuencias de vídeo/imágenes que presentan personas en tiempo real. La IA generativa puede crear datos sintéticos que pueden usarse para entrenar modelos, incluidas identidades basadas en biometría. Esto da como resultado un modelo de capacitación más sólido, que garantiza la privacidad de las personas y mantiene la calidad de los datos.

El uso de datos sintéticos permite a los profesionales crear la información que necesitan en un volumen específico y en cualquier momento, con especial atención a sus necesidades específicas. Para 2024, según un experto de la industria, el 60% de todos los datos utilizados para desarrollar IA serán sintéticos en lugar de reales.

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Factores de crecimiento del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Adopción rápida de tecnologías de inteligencia artificial para capacitar conjuntos de datos para ayudar al crecimiento del mercado

La necesidad de conjuntos de datos de entrenamiento de IA está aumentando exponencialmente como resultado de la rápida adopción de tecnologías de IA. Varios usuarios finales buscan definir procesos de formación para que el trabajo remoto sea tan positivo y eficaz como trabajar desde la oficina. También están analizando la necesidad de mejorar los modelos computacionales y los sistemas de monitoreo. Según el estudio anual de fuerza laboral global del Grupo Adecco en 2023, el 70% de la fuerza laboral ha adoptado la IA en el lugar de trabajo. Por tanto, este mercado está creciendo rápidamente para optimizar y entrenar sistemas de IA y ML e incrementar la transformación digital.

Varias empresas están ingresando al mercado lanzando varios conjuntos de datos que operan en diferentes casos de uso para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático, lo que hace que esta tecnología sea más flexible y precisa con sus suposiciones y predicciones. Además, los líderes del mercado están adoptando una variedad de estrategias de crecimiento para ampliar su oferta de productos y su presencia geográfica, así como ganar cuotas de mercado. Por ejemplo, en junio de 2022, AWS agregó nuevas funciones a su plataforma en la nube para ayudar a los desarrolladores a hacer que el código sea más eficiente y crear conjuntos de datos de entrenamiento de IA para sus inteligencia artificial proyectos.

FACTORES RESTRICTIVOS

La falta de profesionales capacitados en inteligencia artificial y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos obstaculizan la expansión del mercado

Desarrollar, gestionar y actualizar la formación del modelo de IA requiere personas con habilidades especiales en diferentes disciplinas técnicas. El proceso de formación podría verse fácilmente interrumpido por la falta de experiencia en cualquier área, lo que provocaría el reinicio completo de los proyectos. Además, en los registros de capacitación se pueden incluir datos confidenciales, como información de identificación personal, detalles financieros y otros datos confidenciales. Es posible que sea necesario cifrar y limpiar los datos de entrenamiento y de salida para garantizar la privacidad. Por tanto, estos factores están obstaculizando el crecimiento del mercado.

Análisis de segmentación del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Análisis por tipo

La rápida adopción de datos basados ​​en texto para mejorar las capacidades del modelo de IA impulsó el crecimiento del segmento

Según el tipo, el mercado se segmenta en texto, audio, imagen, vídeo y otros. 

En términos de participación de mercado, el segmento de texto dominó el mercado en 2023 debido al uso cada vez mayor de conjuntos de datos de texto en TI para diversas tareas de automatización, como clasificación de palabras, reconocimiento de voz, mecanografía y otras. Las máquinas y aplicaciones consumen enormes cantidades de datos textuales para mejorar las capacidades de los modelos de IA. La anotación de texto se utiliza mucho en el monitoreo de redes sociales para desarrollar sistemas de reconocimiento.

Por análisis del modo de implementación

La facilidad de control y accesibilidad mediante soluciones de conjuntos de datos de capacitación de IA en las instalaciones impulsó el crecimiento del segmento

Según el modo de implementación, el mercado se segmenta en local y en la nube.

En términos de participación de mercado, el segmento local dominó el mercado en 2023. Una estrategia local que permite a los usuarios ver su sitio desde una computadora de escritorio u otro sistema ha aumentado el uso de la implementación local. La capacitación en IA local permite a los usuarios controlar su infraestructura de IA y les permite aislar la información de los usuarios externos.

Se prevé que el segmento de la nube registre la CAGR más alta durante el período de pronóstico. Debido al aumento de las regulaciones de privacidad y soberanía de los datos, las organizaciones buscan soluciones flexibles que equilibren el cumplimiento con la adaptabilidad de los servicios en la nube. Además, el crecimiento del segmento puede atribuirse a la creciente velocidad de las tecnologías en la nube y la simplicidad de desarrollar y entrenar modelos de ML en la nube. En octubre de 2023, Lambda y Vast Data se asociaron para proporcionar una infraestructura óptima de capacitación en inteligencia artificial basada en la nube.

Por análisis de usuarios finales

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El segmento de TI y telecomunicaciones dominó el mercado debido a la creciente necesidad de datos de capacitación de alta calidad

Según los usuarios finales, el mercado se clasifica en TI y  telecomunicaciones , comercio minorista y bienes de consumo, atención médica, automoción, BFSI y otros.

En términos de participación de mercado en 2023, el segmento de TI y telecomunicaciones dominó el mercado. Varias empresas de tecnología del mercado están utilizando tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para desarrollar productos innovadores y mejorar la experiencia del usuario. Se requieren datos de entrenamiento de alta calidad para garantizar que los algoritmos se optimicen constantemente para que estas tecnologías sean efectivas. Además, las empresas de TI y telecomunicaciones se benefician de conjuntos de datos de alta calidad para mejorar diversas soluciones, como crowdsourcing, visión por computadora, análisis de datos, big data, asistentes virtuales y otras.

Se espera que el segmento de atención médica crezca al CAGR más alto durante el período de pronóstico. En el campo de la atención sanitaria, la IA ofrece una variedad de oportunidades para áreas de tratamiento, como la gestión de la salud y el estilo de vida, el diagnóstico, los VRA o los dispositivos portátiles. Además de eso, la IA encuentra aplicaciones para el verificador de síntomas habilitado por voz y mejora la productividad organizacional. Todas estas aplicaciones requieren una gran cantidad de datos para proporcionar resultados precisos. El sector sanitario puede esperar un futuro aún más eficiente y centrado en el paciente a medida que esta tecnología siga evolucionando.

PERSPECTIVAS REGIONALES

Según la geografía, el mercado está fragmentado en América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África y Asia Pacífico.

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América del Norte tuvo una importante cuota de mercado en 2023. Las grandes empresas de TI que son las primeras en utilizar tecnologías digitales para entrenar datos de IA pueden considerarse un importante contribuyente a este crecimiento en la región. Además, para acelerar la adopción de la tecnología de IA en los sectores emergentes, los proveedores del mercado estadounidense se están centrando en proporcionar nuevos conjuntos de datos. Estos factores están contribuyendo al crecimiento de este mercado en la región.

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Se prevé que Asia Pacífico crezca al ritmo más alto durante el período previsto. El creciente número de centros de datos, el aumento del gasto gubernamental y la mejora de la infraestructura impulsan el crecimiento de la región.

Se espera que Oriente Medio y África registren la segunda tasa de crecimiento más alta del mercado durante el período previsto. Varias empresas de energía y materiales han sido las primeras en invertir en IA, que está impulsando el crecimiento de soluciones y servicios de conjuntos de datos de capacitación en IA y contribuyendo a la expansión del mercado en la región.

Lista de empresas clave en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Los actores del mercado utilizan estrategias de fusiones y adquisiciones, asociaciones y desarrollo de productos para ampliar su alcance comercial

Los principales actores de la industria que operan en el mercado están brindando soluciones mejoradas de datos entrenados en IA para reducir el sesgo en los modelos de aprendizaje automático y aumentar la eficiencia durante las tareas de IA. Las empresas de conjuntos de datos de capacitación en IA dan prioridad a la adquisición de empresas pequeñas y locales para ampliar su alcance comercial. Además, las fusiones y adquisiciones, las principales inversiones y las asociaciones estratégicas contribuyen a un aumento de la demanda de productos.

Lista de empresas clave perfiladas:  

• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)


• Aplicación limitada (Australia)


• Tecnología Cogito (India)


• Datos de visión profunda (EE. UU.)


• Samasource Impact Sourcing, Inc. (EE. UU.)


• Google LLC (EE. UU.)


• Alegion AI, Inc. (A NOSOTROS.)


• Clickworker GmbH (EE. UU.)


• TELUS Internacional (Canadá)


• Scale AI, Inc. (EE. UU.)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA:

• Diciembre de 2023: TELUS International, un innovador en experiencia del cliente digital en inteligencia artificial y moderación de contenido, lanzó Experts Engine, una solución de adquisición de expertos bajo demanda, totalmente administrada, impulsada por tecnología para modelos de inteligencia artificial generativa. Reúne mediante programación la experiencia humana y las tareas de Gen AI, como la recopilación y generación de datos, la anotación y la validación, para crear conjuntos de entrenamiento de alta calidad para los modelos maestros más desafiantes, incluido el modelo de lenguaje grande (LLM).


• Septiembre de 2023: Cogito Tech, un actor en el etiquetado de datos para el desarrollo de la IA, lanzó un llamamiento a los proveedores de IA de todo el mundo introduciendo un modelo de estilo "Datos nutricionales" para un conjunto de datos de entrenamiento de IA conocido como DataSum. La empresa ha estado fomentando activamente un enfoque más ético en materia de IA, aprendizaje automático y prácticas laborales.


• Junio ​​de 2023: Sama, un proveedor de soluciones de anotación de datos que impulsan los modelos de IA, lanzó Platform 2.0, una nueva plataforma de visión por computadora diseñada para reducir el riesgo de falla del algoritmo de aprendizaje automático en los modelos de entrenamiento de IA.


• Mayo de 2023: Appen Limited, un actor en datos del ciclo de vida de la IA, anunció una asociación con Reka AI, una empresa emergente de IA que se abre camino desde el sigilo. Esta asociación tiene como objetivo combinar los servicios de datos de Appen con los modelos de lenguaje multimodal patentados de Reka.


• Marzo de 2022: Appen Limited invirtió en Mindtech, una empresa de datos sintéticos que se centra en el desarrollo de datos de entrenamiento para modelos de visión por computadora de IA. Esta inversión es parte de la estrategia de Appen para invertir capital en empresas basadas en productos que generen fuentes nuevas y emergentes de datos de capacitación para respaldar el ciclo de vida de la IA.

COBERTURA DEL INFORME

Una representación infográfica de AI Training Dataset Market

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El informe proporciona un análisis detallado del mercado y se centra en aspectos clave, como las empresas líderes y los principales usuarios finales del producto. Además, el informe ofrece información sobre las tendencias del mercado y destaca desarrollos clave de la industria. Además de los factores anteriores, el informe abarca varios factores que contribuyeron al crecimiento del mercado en los últimos años.

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