Tamaño de mercado automatizado de aprendizaje automático (AUTOML), participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (plataforma y servicio), por aplicación (gran empresa y PYME) y pronóstico regional hasta 2033

Aprendizaje automático automatizado (automl) Descripción general del mercado

Se prevé que el tamaño del mercado de Aprendizaje Automatizado Global (AUTOML) alcanzará USD XX mil millones en 2033 de USD XX mil millones en 2025, registrando una tasa compuesta anual de XX% durante el período de pronóstico.

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El mercado automatizado de aprendizaje automático (AUTOML) se está moviendo al máximo ya que las empresas están adoptando a soluciones habilitadas para AI para el desarrollo y la implementación automatizados de modelos a un ritmo más rápido, a diferencia de las maneras nativas. Las plataformas AUTOML proporcionan a los usuarios no calificados la capacidad de modelar, capacitar y ajustar modelos de aprendizaje automático con poca o ninguna intervención de los científicos de datos, simplificando los proyectos de ciencia de datos y la disminución del tiempo necesario. El mercado mundial para el OEM está impulsado por el aumento de la adopción, particularmente en diversas industrias, como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación, debido a la demanda prevalente del motor de búsqueda redactado en el consumidor basado en la IA automatizado. Las organizaciones están utilizando AUTOML para obtener una ventaja competitiva, tomar mejores decisiones y proporcionar a los clientes experiencias superiores al tener datos a su alcance.

Cloud Automl se está volviendo popular a medida que las capacidades de IA de la escala empresarial se requieren más comúnmente en escalable y rentable. Además, la creciente incorporación en las plataformas de inteligencia / análisis de negocios, así como la adopción del mercado, está impulsada por la incorporación de AUTOML en soluciones de inteligencia empresarial. Se espera que el mercado Automl crezca dramáticamente con la ayuda de avances de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis predictivo. Las próximas inversiones en tecnología de inteligencia artificial y la introducción de soluciones de IA sin código/código bajo también alimentarán la expansión del mercado, y la IA está disponible progresivamente para las empresas en cada rango.

Covid-19 Impact

" aprendizaje automático automatizado (automl) la industria tuvo un efecto positivo debido a la interrupción de la cadena de suministro durante la pandemia covid-19 "

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, y el mercado experimenta una demanda más alta de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-Pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

Durante el mercado de aprendizaje automático automatizado (AUTOML) de Pandemic 19 Pandemic (AUTOML), ya que las empresas buscaban administrar los problemas operativos confiando en la automatización dirigida por IA. Al lidiar con cambios significativos en la disponibilidad de la fuerza laboral y las interrupciones comerciales, esto obligó a las organizaciones a usar AUTOML para acelerar su toma de decisiones de los datos y aumentar la eficiencia. Muy pronto, Cloud Automl Solutions se convirtió en soluciones hiper-demandadas, ya que el trabajo remoto era la nueva normalidad que causaba más industrias (atención médica incluida) y las organizaciones lo adoptaran. Más allá, las compañías usaron AUTOML para predecir el análisis que ayudaron a predecir los riesgos de pandemia y predecir la optimización de la cadena de suministro, así como las estrategias de participación del cliente. Las inversiones en soluciones de IA y AUTOML se aceleraron aún más por el mayor énfasis en la transformación digital previa y post pandemia. La creciente importancia de la automatización y la innovación impulsada por la IA por parte de las empresas continuará impulsando el crecimiento en el mercado Automl post-pandemia.

Última tendencia

Adopción creciente de IA generativa y plataformas sin código sin código reconocimiento del estado físico para impulsar el crecimiento del mercado

Una de las principales tendencias de mercado automatizadas de aprendizaje automático (AUTOML) que cambian a medida que hablamos es la incorporación de IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLM), para mejoras en la capacitación modelo a la automatización estándar. Las organizaciones están utilizando AI para automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático más difíciles, convergiendo algo de la necesidad de un talento técnico profundo. Con este panorama cambiante, AUTOML se vuelve más disponible para los no expertos, lo que escalará la adopción en áreas que incluyen atención médica, finanzas y minoristas y más. Las plataformas AutomL de bajo código y sin código también están permitiendo a los ciudadanos corporativos que saben cómo usar Excel para ofrecer soluciones impulsadas por IA sin problemas de programación. Las aplicaciones empresariales están recurriendo cada vez más a los servicios AutomL basados ​​en la nube que proporcionan soluciones escalables y de bajo costo para la implementación rápida de modelos de IA. Mientras las empresas siguen trabajando para democratizar la IA, AUTOML será un facilitador clave de la innovación y la eficiencia operativa en los próximos años.

Aprendizaje automático automatizado (automl) segmentación de mercado

por tipo

Basado en el tipo, el mercado global se puede clasificar en plataforma y servicio

• Plataforma: la plataforma tiene software Automl habilitado para AI y crea herramientas de compilación que automatizan la simplificación de preparación de datos, búsqueda de modelos, ajuste e implementación de hiper parámetros. La adopción está siendo impulsada por una proliferación de soluciones sencillas sin código sin código/código bajo, lo que hace que el aprendizaje automático sea accesible para los no expertos.

• Servicio: la categoría de servicio incluye soporte de consultoría y capacitación relacionada con la integración Automl a las prácticas. Estamos viendo que cada vez más empresas buscan ayuda de los proveedores de servicios de características para tener una implementación rápida/gestión de soluciones basadas en AUTOML con alimentación de la automatización dirigida por IA.

por aplicación

Basado en la aplicación, el mercado global se puede clasificar en grandes empresas y PYME

• Gran empresa: Automl es utilizado a escala por grandes empresas para evolucionar su análisis de datos, el modelado predictivo y los procesos de toma de decisiones adoptables en todas las industrias como las finanzas, el cuidado de la salud y el comercio minorista para soluciones de IA escalables y la automatización rentable son las necesidades cambiantes.

• PYME: AUTOML para pequeñas y medianas empresas (PYME) tiene como objetivo cerrar la falta de habilidades de ciencia de datos internas requeridas para ideas basadas en AI. La disponibilidad de soluciones AutomL basadas en la nube a precios competitivos hace que sea más fácil para las PYME integrar la IA en su operación.

Market Dynamics

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores de conducción

" La creciente demanda de soluciones de IA sin código y de bajo código para aumentar el mercado "

El factor clave que impulsa el crecimiento del mercado de aprendizaje automático automatizado (AUTOML) es el mayor requisito para una fácil IA y aprendizaje automático de aprendizaje de la implementación de la adopción de ideas impulsadas por IA en diferentes sectores, como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista o la fabricación, obligan a muchas empresas a comenzar a usar IA en decisiones y optimización. Pero el problema es que hay una falta de científicos de datos experimentados y el proceso tradicional de desarrollo de aprendizaje automático es muy difícil. Las plataformas AUTOML automatizan el trabajo pesado (como la preparación de datos y la ingeniería de características, la selección de modelos, etc.) que los usuarios menos experimentados pueden aprovechar, para mover ML tradicional de expertos solo al aprendizaje automático para todos. Además, el Auto ML en las plataformas basadas en la nube amplía la escalabilidad también reduce la barrera de que puede alcanzar todo el tamaño de la organización para usar IA sin gastar mucho dinero infra. En la unidad para implementaciones más asequibles de IA, se espera que la demanda de soluciones AML de no código y bajo código bajo.

" Adopción creciente de IA y toma de decisiones basada en datos para expandir el mercado "

La transformación digital exponencialmente aumentada de las industrias tiene una adyacencia muy fuerte a la altísima demanda de automatización impulsada por la IA que impulsa el crecimiento en el mercado Automl. Estos datos están siendo generados por empresas a granel, y extraer información de estos datos para análisis predictivos, comportamiento del cliente, robo de identidad y optimización operativa es clave para mantenerse a la vanguardia en la competencia. Automl acorta el ciclo de vida del desarrollo del modelo para que las empresas puedan ganar valor de sus datos más rápido sin la necesidad de niveles tan altos de intervención humana para manejar toda la pieza. Empresas como E-Commerce usan AUTOML para recomendaciones personalizadas, mientras que las organizaciones de atención médica lo utilizan como diagnóstico predictivo y planificación del tratamiento. Las instituciones financieras también toman en uso Automl para una mejor evaluación de riesgos y prevención de fraude. Esto significa que a medida que el uso de la IA se vuelva cada vez más extendido, veremos un requisito creciente para soluciones de aprendizaje automático automatizadas, escalables y rápidas que se aplican la demanda entre los sectores en Automl.

factor de restricción

" Altos costos de implementación y desafíos de integración " " para impedir potencialmente el crecimiento del mercado "

No obstante, los desafíos de la implementación e integración que se encuentran en el mercado Automl que se está expandiendo rápidamente lo hacen indescriptible como una barrera, especialmente para las pequeñas y medianas empresas (PYME). Las plataformas AUTOML se implementan habitualmente a costa de una amplia infraestructura en la nube, recursos informáticos y almacenamiento de datos que no es asequible para las empresas presupuestadas. Además, la integración de soluciones AUTOML con los sistemas de TI actuales, bases de datos y flujos de trabajo en las organizaciones, aunque sea posible, puede complicar y llevar mucho tiempo sin el conocimiento técnico adecuado que muchas organizaciones tienen. Los problemas de adopción heredados conducen a la caída de las tasas de adopción y hacen que sea bastante difícil para las empresas aprovechar al máximo Automl en la práctica. Para aliviar estas dificultades, los proveedores ahora se están concentrando en crear soluciones Automl rentables que se pueden integrar fácilmente con una amplia gama de usuarios.

Opportunity

" Expansión de Automl en aplicaciones de computación e IoT para crear oportunidades para el producto en el mercado "

Computación de borde y los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) están despegando, lo que hace que el mercado automovilístico sea un balanceo del mercado. La necesidad de aprendizaje automático automatizado (AUTOML) en el borde está aumentando, ya que las industrias comienzan a producir petabytes (o más) de datos en tiempo real de dispositivos conectados. Automl puede acelerar las decisiones en los casos de uso crítico, como el mantenimiento predictivo y la fabricación, la detección de fraude vivo en finanzas y el diagnóstico personalizado de atención médica. Además, la combinación de AUTOML con EDGE AI reduce la latencia, mejora la seguridad y reduce la dependencia de la computación en la nube, es una solución rentable para la empresa. A medida que las organizaciones avanzan hacia el análisis y la automatización en tiempo real impulsados ​​por la IA, AUTOML crecerá a una velocidad masiva en los ecosistemas de informática de borde y IoT a medida que se esfuerzan por los resultados inmediatos.

desafío

" Asegurar la interpretabilidad del modelo y el cumplimiento de las regulaciones podría ser un desafío potencial para los consumidores "

La interpretabilidad y el cumplimiento del modelo con todas las regulaciones gubernamentales, la discusión de por defecto en el aprendizaje automático se produce como una "caja negra" opaca porque AUTOML realiza la construcción de modelos y optimización a escala que realmente los usuarios no entienden cómo están hechos. La ausencia de transparencia causa un desafío en áreas como las finanzas, la atención médica y el seguro donde la mayoría de los países requieren que se explique que la explicación de las decisiones impulsadas por la IA sea explicable. Además, las leyes de privacidad de datos como GDPR y CCPA tienen los proveedores de AI responsables y automl deberán proporcionar modelos explicables y sin sesgo como una solución a las demandas de regulación. Resolver el obstáculo requiere mecanismos de XAI (AI explicable) y marcos AIML AUTOML que rastrean las mejores prácticas en la confianza que habrían en todas las industrias.

Aprendizaje automático automatizado (automl) Insights regional de mercado

América del Norte

Actualmente, América del Norte disfruta de una cuota de mercado automt de la evolución de la tecnología, la adopción de inteligencia artificial (IA) en todas partes e inversiones concretas en automatización de IA. Los participantes clave de la industria, las organizaciones de investigación y una constelación de las nuevas empresas de tecnología Automl impulsan la innovación en soluciones Automl. Con la demanda cada vez mayor de una decisión centrada en los datos en las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación y la lista de casos de uso continúan creciendo, se espera la demanda de aprendizaje automático automatizado. Además de eso, el aumento de la democratización de la IA habilitada por las plataformas AUTOML (sin código/código bajo) está acelerando la trayectoria para la adopción en todos los tamaños de los negocios. Posicionado en el jefe de crecimiento regional, el mercado de aprendizaje automático automatizado de los Estados Unidos (AUTOML) está fuertemente posicionado con abundantes inversiones en investigación de IA y adopción empresarial de soluciones AutomL. Las empresas están integrando la automatización habilitada para AI en sus sistemas para mejorar la productividad, análisis predictivo e inteligencia empresarial. A pesar de las competiciones que exigen automl de servicio pesado en áreas como vehículos autónomos, ciberseguridad y marketing personalizado obtienen cada vez más poderes industriales. El marco regulatorio de los EE. UU. También está madurando para descubrir la ética y la gobernanza de la IA, lo que puede ayudar a habilitar las tecnologías AUTOML de manera responsable.

Europa

Europa es un gran crecimiento en la participación de mercado automatizada de aprendizaje automático (AUTOML) debido a la IA y la transformación digital, y las leyes para mejorar la ética por las cuales se utilizan la IA. Todos los gobiernos en países como Alemania, el Reino Unido o Francia ahora están apoyando la investigación y la innovación de la IA para seguir siendo competitivos para la tecnología (especialmente porque hay largos caminos de desarrollo). El financiero es uno de los mayores adoptantes automl, donde los modelos predictivos de AI impulsados ​​por la puntuación financiera/crediticia y la detección de fraude. Además, la fabricación, la automoción y la atención médica son solo algunas industrias que emplean AUTOMLS para optimizar los procesos e impulsar la mejora del valor, la experiencia del cliente. La regulación europea de la IA pondría a Automl en una buena luz, con el uso responsable; Hacer aplicaciones de aprendizaje automático transparente y responsable de las personas.

asia

cuota de mercado automl, Asia-Pacífico es una tasa de crecimiento masiva entre las regiones a fondo de la digitalización rápida y la creciente adopción de IA en China, Japón, India, Corea del Sur, etc. El sólido comercio electrónico, las iniciativas de FinTech e Smart City en toda la región está alimentando la necesidad de automatización impulsada por IA. China ha experimentado el despliegue de aumento de Automl en todas las industrias debido a los programas de desarrollo de IA respaldados por el gobierno en progreso y la adopción de tecnología de aprendizaje profundo. La fabricación japonesa tiene interés en la robótica y la automatización impulsada por la IA, abriendo nuevas vías para el crecimiento. Las herramientas AUTOML han visto una creciente demanda en la ciencia de datos y la toma de decisiones empresariales para la industria de TI y análisis en expansión presente en la India. Con la IA integrada en verticales, desde la educación en la salud hasta la ciberseguridad, existe un considerable potencial de crecimiento para el mercado Automl en Asia Pacífico.

actores de la industria clave

" actores clave de la industria que configuran el mercado a través de la innovación y la expansión del mercado "

Los principales competidores para el mercado automatizado de aprendizaje automático (AUTOML) se están centrando en la innovación, las asociaciones estratégicas y la democratización de IA entre otros para aumentar la accesibilidad y la velocidad de uso. Las empresas utilizan plataformas AUTOML en negocios sin código/bajos a empresas automáticas a bordo (sin experiencia en IA) y utilizan el aprendizaje automático. Los jugadores clave están mejorando sus soluciones AutomL basadas en la nube para conectarse perfectamente con los sistemas empresariales heredados. La automatización de aprendizaje profundo y la IA explicable: las asociaciones estratégicas con empresas tecnológicas, universidades e institutos de investigación están impulsando las fronteras del progreso técnico en este espacio. Además, las empresas están aumentando para hacer que el modelo se despliegue de IA comprensible, interpretable y ético en conformidad con los cambios en los marcos regulatorios.

Lista de compañías de aprendizaje automático automatizado (AUTOML) Top automaticados

• Amazon Web Services Inc. (Estados Unidos)
• Datarobot (Estados Unidos)
• Edgeverve Systems Limited (India)
• H2O.AI Inc. (Estados Unidos)
• IBM (Estados Unidos)
• Jadbio - Gnosis da S.A. (Grecia)
• Qliktech International AB (Suecia)
• Auger (Estados Unidos)
• Google (Estados Unidos)
• Microsoft (Estados Unidos)
• SAS Institute Inc. (Estados Unidos)

desarrollos de la industria clave

febrero de 2024: Datarobot (Estados Unidos) adquirió Agnostig, una compañía conocida por su plataforma de computación distribuida de código abierto, Covalent. Este movimiento estratégico tiene como objetivo mejorar las capacidades de Datarobot en el desarrollo de aplicaciones de AI de agente mediante la integración de las características avanzadas de orquestación y optimización. La adquisición aborda los desafíos que enfrentan las organizaciones en la gestión de aplicaciones de IA a través de infraestructuras fragmentadas, permitiendo soluciones de IA más eficientes y escalables.

cobertura de informes

El informe de mercado automatizado de aprendizaje automático (AUTOML) proporciona un análisis en profundidad del panorama de la industria en evolución, destacando los factores clave que impulsan el crecimiento del mercado, los desafíos y las oportunidades. Examina la segmentación del mercado basada en el tipo, la aplicación y la región, ofreciendo información valiosa sobre los patrones de demanda en diferentes sectores. El informe profundiza en el panorama competitivo, perfilando a los principales actores y sus iniciativas estratégicas para mejorar las capacidades AUTOML. Además, explora cómo los avances en la inteligencia artificial, la computación en la nube y el análisis de big data están acelerando la adopción de soluciones Automl en diversas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas y el comercio minorista.

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Además, el informe evalúa el impacto de eventos globales como Covid-19, que han influido en la dinámica del mercado a través de interrupciones en las cadenas de suministro, cambios en las prioridades comerciales y una mayor dependencia de la automatización. Destaca los desarrollos clave de la industria, las fusiones y adquisiciones de la industria, y los innovadores lanzamientos de productos que dan forma a la expansión del mercado. Además, el informe proporciona pronósticos de crecimiento, oportunidades de inversión e información regulatoria para ayudar a las empresas e inversores a tomar decisiones informadas en el ecosistema Automl en evolución.