Tamaño del mercado, participación y análisis de la industria del aprendizaje automático automatizado, por modelo de implementación (local y basado en la nube), por tipo de empresa (pequeñas y medianas empresas y grandes empresas); Por sector vertical (BFSI, atención médica y ciencias biológicas, venta minorista y comercio electrónico, TI y telecomunicaciones, gobierno y defensa, y otros) y pronóstico regional, 2024-2032

El aprendizaje automático automatizado (AutoML) ofrece métodos y técnicas accesibles para especialistas que no son especialistas en aprendizaje automático y acelera la investigación sobre aprendizaje automático. En los últimos tiempos, el aprendizaje automático (ML) ha tenido un éxito increíble y cada vez más disciplinas dependen de él. Los desarrolladores con menos experiencia con ML pueden entrenar modelos complejos adaptados a sus requisitos comerciales gracias a AutoML. La rápida expansión de las aplicaciones de ML ha desarrollado la necesidad de técnicas de ML fácilmente disponibles que no requieran conocimientos especializados.

El mercado de AutoML está experimentando un crecimiento significativo debido a la brecha de talento en ciencia de datos, los rápidos avances tecnológicos y la creciente adopción de la IA en diversas industrias. Según el informe "Pronóstico de la encuesta de mercado de profesionales de datos 2024" de Adastra Corporation, alrededor del 76% de los profesionales de datos en los EE. UU. señalaron que la escasez de talento en ciencia de datos continuará durante 2024. Según el "Estado de la ciencia de datos 2022" de Anaconda Inc. En el informe, el 63% de los encuestados afirmó que su organización está al menos moderadamente preocupada por la escasez de talento en este campo. A medida que las empresas generan más datos, existe una demanda cada vez mayor de científicos de datos. Las herramientas de AutoML pueden ayudar a cerrar esta brecha al permitir que expertos que no utilizan el aprendizaje automático creen e implementen modelos de ML.   

La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto mixto en el mercado. El brote destacó la importancia de la toma de decisiones basada en datos, lo que generó un gran interés en la IA y el aprendizaje automático, incluido AutoML. Sin embargo, muchas organizaciones enfrentan limitaciones presupuestarias debido al impacto económico de la pandemia, lo que provoca algunos retrasos en las inversiones en IA y AutoML.

Impacto de la IA generativa en el mercado del aprendizaje automático automatizado

Machine Learning (ML) es una tecnología revolucionaria que presenta desafíos importantes, como el rendimiento del modelo, el desequilibrio de los datos y la complejidad. Según el Estudio de Transformación Digital 2022 de Ecosystm-Kyndryl, alrededor del 46% de los encuestados mostraron interés en las tecnologías de IA/ML. La IA generativa crea modelos más complejos, incluidas redes neuronales profundas, que son difíciles de diseñar manualmente para los humanos. Esto aumenta las capacidades de AutoML para abordar problemas más sofisticados. 

Información clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos


• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades


• Estrategias comerciales adoptadas por los actores clave


• Análisis FODA consolidado de actores clave

Segmentación

Análisis por tipo de empresa

El mercado del aprendizaje automático automatizado está segmentado en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas. El segmento de las grandes empresas domina el mercado, ya que estas empresas suelen tener más recursos financieros para invertir en tecnologías de vanguardia. Las grandes organizaciones pueden permitirse el lujo de asignar más fondos para comprar plataformas AutoML, contratar científicos de datos e invertir en la infraestructura necesaria. Las grandes empresas suelen generar enormes cantidades de datos, lo cual es importante para entrenar modelos de ML precisos. El acceso a conjuntos de datos extensos y diversos les permite desarrollar modelos más sólidos utilizando AutoML.

Análisis Regional

El mercado global de aprendizaje automático automatizado está segmentado en cinco regiones: América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África, y Asia Pacífico.

América del Norte tiene la mayor participación de mercado debido a los rápidos avances tecnológicos, la presencia de actores clave y las sólidas actividades de investigación y desarrollo en esta región. Las empresas de la región son las primeras en adoptar la tecnología ML, lo que genera una gran demanda de sistemas AutoML.

La región de Asia Pacífico demuestra la CAGR más alta en el mercado del aprendizaje automático automatizado debido a sus economías en rápida expansión y su sólida digitalización. Las empresas de esta región están atravesando una notable transformación digital para abordar la dinámica empresarial en rápida evolución que impulsa la inversión en tecnologías avanzadas.

Distribución global del mercado de aprendizaje automático automatizado, por región

• América del Norte – 32%


• América del Sur – 7%


• Europa – 24%


• Medio Oriente y África: 12%


• Asia Pacífico: 25%

Jugadores clave cubiertos

El informe proporciona los perfiles de actores clave como Google LLC, Run.ai, Amazon Web Services, Inc., Binary Global, Microsoft Corporation, IBM Corporation y DataBricks.

Desarrollos clave de la industria

Marzo de 2023: La empresa Qeexo de TDK Corporation anunció el lanzamiento de ML automatizado para Arm Keil MDK. Esta solución permitiría flujos de trabajo de desarrollo y aprendizaje automático integrados de extremo a extremo con AutoML y Arm Keil MDK.

Mayo de 2021: DataBricks anunció el lanzamiento de “DataBricks AutoML” para permitir a las empresas crear e implementar fácilmente modelos de ML mediante la automatización del preprocesamiento y el entrenamiento/ajuste de modelos.