Tamaño del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML), participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (plataforma y servicio), por aplicación (grandes empresas y pymes), información regional y pronóstico de 2026 a 2035

APRENDIZAJE AUTOMATIZADO (AUTOML)DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO

El tamaño del mercado mundial de aprendizaje automático automatizado (automl) se estima en 16,29 millones de dólares en 2026, y se ampliará a 75,01 millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 16,5% durante el pronóstico de 2026 a 2035.

El mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) está avanzando por las nubes ya que las empresas están adoptando soluciones habilitadas para IA para el desarrollo y la implementación de modelos automatizados a un ritmo más rápido, a diferencia de las formas nativas. Las plataformas AutoML brindan a los usuarios no calificados la capacidad de modelar, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje automático con poca o ninguna intervención por parte de científicos de datos, lo que simplifica los proyectos de ciencia de datos y reduce el tiempo necesario. El mercado mundial de OEM está impulsado por una adopción cada vez mayor, particularmente en diversas industrias como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación, debido a la demanda predominante de un motor de búsqueda automatizado basado en IA escrito por el consumidor. Las organizaciones están utilizando AutoML para obtener una ventaja competitiva, tomar mejores decisiones y brindar a los clientes experiencias superiores al tener datos al alcance de su mano.

Cloud AutoML se está volviendo popular ya que las capacidades de IA a escala empresarial suelen ser más escalables y rentables. Además, la creciente incorporación de plataformas de análisis e inteligencia empresarial, así como la adopción en el mercado, está impulsada por la incorporación de AutoML en las soluciones de inteligencia empresarial. Se espera que el mercado de AutoML crezca drásticamente con la ayuda de avances en el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis predictivo. Las próximas inversiones en tecnología de IA y la introducción de soluciones de IA sin código o con código bajo también impulsarán la expansión del mercado, y la IA estará cada vez más disponible para las empresas en todos los niveles.

IMPACTO DEL COVID-19 

Aprendizaje automático automatizado (AutoML)La industria tenía unPositivoEfecto debido a la interrupción de la cadena de suministro durante la pandemia de COVID-19

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

Durante la pandemia de COVID 19, el mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) obtuvo una buena ventaja a medida que las empresas buscaban gestionar los problemas operativos confiando en la automatización impulsada por la IA. Al enfrentar cambios significativos en la disponibilidad de la fuerza laboral y las interrupciones comerciales, esto obligó a las organizaciones a utilizar AutoML para acelerar la toma de decisiones a partir de datos y aumentar la eficiencia. Muy pronto, las soluciones de AutoML en la nube se convirtieron en soluciones muy demandadas a medida que el trabajo remoto se convirtió en la nueva normalidad, lo que provocó que más industrias (incluida la atención médica) y organizaciones lo adoptaran. Más allá, las empresas utilizaron AutoML para predecir 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 antes y después de la pandemia. La creciente importancia de la automatización y la innovación impulsada por la IA por parte de las empresas seguirá impulsando el crecimiento en el mercado de AutoML pospandémico.

ÚLTIMA TENDENCIA

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

Una de las principales tendencias del mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML) que está cambiando mientras hablamos es la incorporación de IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLM), para mejorar la capacitación de modelos y la automatización lista para usar. Las organizaciones están utilizando la IA para automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático más complejos, alejándose en cierto modo de la necesidad de talento técnico profundo. Con este panorama cambiante, AutoML se vuelve más disponible para los no expertos, lo que ampliará su adopción en áreas que incluyen atención médica, finanzas y comercio minorista, entre otras. Las plataformas AutoML con y sin código también permiten a los ciudadanos corporativos que saben cómo utilizar Excel ofrecer soluciones impulsadas por IA sin problemas de programación. Las aplicaciones empresariales recurren cada vez más a servicios de AutoML basados ​​en la nube que brindan soluciones escalables y de bajo costo para una rápida implementación 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 AUTOMATIZADO (AUTOML)SEGMENTACIÓN DEL MERCADO

Por tipo

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

• Plataforma: la plataforma cuenta con software AutoML habilitado para IA y herramientas de creación que automatizan la simplificación de la preparación de datos, la búsqueda de modelos, el ajuste y la implementación de hiperparámetros. La adopción está siendo impulsada por una proliferación de soluciones de aprendizaje automático sencillas sin código o con 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 de AutoML a las prácticas. Estamos viendo que cada vez más empresas buscan ayuda de los proveedores de servicios de funciones para implementar/administrar rápidamente soluciones basadas en AutoML impulsadas por la automatización impulsada por IA.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en grandes empresas y pymes.

• Gran empresa: AutoML es utilizado a escala por grandes empresas para evolucionar sus procesos de análisis de datos, modelado predictivo y toma de decisiones. Adoptable en industrias como finanzas, atención médica y comercio minorista para soluciones de inteligencia artificial escalables y automatización rentable son las necesidades cambiantes.

• Pymes: AutoML para pequeñas y medianas empresas (PYME) tiene como objetivo superar la falta de habilidades internas en ciencia de datos necesarias para obtener conocimientos basados ​​en IA. La disponibilidad de soluciones AutoML basadas en la nube a precios competitivos facilita que las pymes integren la IA en sus operaciones.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

Creciente demanda de soluciones de IA sin código y con código bajopara impulsar el mercado

El factor clave que impulsa el crecimiento del mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) es el mayor requisito para una fácil implementación de la IA y el aprendizaje automático. La adopción de conocimientos impulsados ​​por la IA en diferentes sectores como la atención sanitaria, las finanzas, el comercio minorista o la fabricación está obligando a muchas empresas a empezar a utilizar la IA en la toma de decisiones y la optimización. Pero el problema es que faltan científicos de datos con experiencia y el proceso de desarrollo del aprendizaje automático tradicional 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 pasar el ML tradicional de solo expertos al aprendizaje automático para todos. Además, el aprendizaje automático automático en las plataformas basadas en la nube amplía la escalabilidad y reduce la barrera de que puede llegar a organizaciones de todos los tamaños para utilizar la IA sin gastar mucho dinero en infraestructura. En la búsqueda de implementaciones más asequibles de IA, se espera que aumente la demanda de soluciones ALD sin código y con código bajo.

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

La transformación digital cada vez mayor de las industrias tiene una fuerte adyacencia con la creciente demanda de automatización impulsada por IA que está impulsando el crecimiento en AutoML Market. Estos datos los generan las empresas de forma masiva, y extraer información de estos datos para análisis predictivos, comportamiento del cliente, robo de identidad y optimización operativa es clave para mantenerse a la cabeza de la competencia. AutoML acorta el ciclo de vida del desarrollo del modelo para que las empresas puedan obtener valor de sus datos más rápido sin la necesidad de niveles tan altos de intervención humana para administrar toda la pieza. Empresas como el comercio electrónico utilizan AutoML para recomendaciones personalizadas, mientras que las organizaciones de atención médica lo utilizan como diagnóstico predictivo y planificación de tratamientos. Las instituciones financieras también utilizan AutoML para una mejor evaluación de riesgos y prevención de fraude. Esto significa que a medida que el uso de la IA se generalice cada vez más, veremos una necesidad cada vez mayor de soluciones de aprendizaje automático automatizadas, escalables y rápidas que se apliquen según la demanda en todos los sectores de AutoML.

Factor de restricción

Altos costos de implementación y desafíos de integraciónpara potencialmente impedir el crecimiento del mercado

No obstante, los desafíos de implementación e integración que se encuentran en el mercado de AutoML, que se está expandiendo rápidamente, lo hacen inescalable como una barrera, especialmente para las pequeñas y medianas empresas (PYME). Las plataformas AutoML se implementan habitualmente a costa de una amplia infraestructura de nube, recursos informáticos y almacenamiento de datos que no son asequibles para las empresas con presupuesto. Además, integrar las soluciones de AutoML con los sistemas de TI, las bases de datos y los flujos de trabajo actuales de las organizaciones (aunque sea posible) puede complicarse y llevar mucho tiempo sin los conocimientos técnicos adecuados que tienen muchas organizaciones. Los problemas de adopción heredados provocan una caída en las tasas de adopción y dificultan que las empresas aprovechen al máximo AutoML en la práctica. Para aliviar estas dificultades, los proveedores ahora se están concentrando en crear soluciones AutoML rentables que puedan integrarse fácilmente con una amplia gama de usuarios.

Oportunidad

Expansión de AutoML en aplicaciones Edge Computing y IoTCrear oportunidades para el producto en el mercado

Los dispositivos de computación perimetral y de Internet de las cosas (IoT) están despegando, lo que hace que el mercado de AutoML se dispare. La necesidad de aprendizaje automático automatizado (AutoML) en el borde está aumentando a medida que las industrias comienzan a producir petabytes (o más) de datos en tiempo real desde dispositivos conectados. AutoML puede acelerar las decisiones en casos de uso críticos, como el mantenimiento y la fabricación predictivos, la detección de fraude en vivo en finanzas y el diagnóstico personalizado de atención médica. Además, la combinación de AutoML con IA periférica reduce la latencia, mejora la seguridad y reduce la dependencia de la computación en la nube, lo que la convierte en una solución rentable para la empresa. A medida que las organizaciones avanzan hacia la automatización y el análisis en tiempo real impulsados ​​por la IA, AutoML crecerá a un ritmo enorme en los ecosistemas de IoT y computación de punta mientras se esfuerzan por obtener resultados inmediatos.

Desafío

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

Interpretabilidad del modelo y cumplimiento de todas las regulaciones gubernamentales. La discusión por defecto en el aprendizaje automático se desarrolla como una "caja negra" opaca porque AutoML construye modelos y optimiza a escala, lo que realmente los usuarios no entienden cómo se crean. La falta de transparencia plantea un desafío en áreas como las finanzas, la atención médica y los seguros, donde la mayoría de los países exigen que las decisiones impulsadas por la IA sean explicables. Además, las leyes de privacidad de datos como GDPR y CCPA responsabilizan a la IA y los proveedores de AutoML tendrán que proporcionar modelos explicables y libres de sesgos como solución a las demandas regulatorias. Para resolver el obstáculo se necesitan mecanismos XAI (IA explicable) y marcos de trabajo de AI AutoML que realicen un seguimiento de las mejores prácticas para habilitar la confianza en todas las industrias.

APRENDIZAJE AUTOMATIZADO (AUTOML)PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO

América del norte

Actualmente, América del Norte disfruta de una participación de mercado preeminente en AutoML debido a la rápida evolución de la tecnología, la adopción de inteligencia artificial (IA) en todas partes y las inversiones concretas en la automatización de la IA. Los participantes clave de la industria, las organizaciones de investigación y una constelación de nuevas empresas tecnológicas de AutoML impulsan la innovación en las soluciones de AutoML. Con la demanda cada vez mayor de decisiones centradas en datos en las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación y la lista de casos de uso continúa creciendo, se espera una demanda de aprendizaje automático automatizado. Además de eso, la mayor democratización de la IA habilitada por las plataformas AutoML (sin código/bajo código) está acelerando la trayectoria de adopción en empresas de todos los tamaños. Ubicado a la cabeza del crecimiento regional, el mercado de aprendizaje automático automatizado (AutoML) de Estados Unidos está fuertemente posicionado con abundante inversión en investigación de inteligencia artificial y adopción empresarial de soluciones AutoML. Las empresas están incorporando la automatización habilitada por IA en sus sistemas para mejorar la productividad, el análisis predictivo y la inteligencia empresarial. A pesar de las competencias que exigen un AutoML de gran potencia en áreas como los vehículos autónomos, la ciberseguridad y el marketing personalizado obtienen cada vez más poderes industriales. El marco regulatorio de EE. UU. también está madurando para determinar la ética y la gobernanza de la IA, lo que puede ayudar a habilitar las tecnologías AutoML de manera responsable.

Europa

Europa está experimentando un gran crecimiento en la cuota de mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) debido a la IA y la transformación digital, y a las leyes para mejorar la ética mediante la cual se utiliza la IA. Todos los gobiernos de países como Alemania, el Reino Unido o Francia están apoyando ahora la investigación y la innovación en IA para seguir siendo competitivos en tecnología (especialmente porque hay largos caminos de desarrollo). El sector financiero es uno de los que más adopta AutoML, donde se utilizan modelos predictivos de IA impulsados ​​por calificación financiera/crédito y detección de fraude. Además, la fabricación, la automoción y la atención sanitaria son solo algunas de las industrias que emplean AutoML para optimizar los procesos e impulsar la mejora del valor y la experiencia del cliente. El Reglamento europeo sobre IA pondría a AutoML en una buena posición, junto con el uso responsable; hacer que las aplicaciones de aprendizaje automático sean transparentes y las personas rindan cuentas.

Asia

La participación de mercado de AutoML en Asia-Pacífico está experimentando una tasa de crecimiento masiva entre las regiones gracias a la rápida digitalización y la creciente adopción de la IA en China, Japón, India, Corea del Sur, etc. Las sólidas iniciativas de comercio electrónico, tecnología financiera y ciudades inteligentes en toda la región están alimentando la necesidad de una automatización impulsada por la IA. China ha experimentado una creciente implementación de AutoML en todas las industrias debido a los programas de desarrollo de inteligencia artificial en curso respaldados por el gobierno y la adopción de tecnología de aprendizaje profundo. La industria manufacturera japonesa está interesada en la robótica y la automatización impulsadas por la IA, lo que abre nuevas vías de crecimiento. Las herramientas de AutoML han experimentado una demanda creciente en ciencia de datos y toma de decisiones empresariales para la industria de análisis y TI en expansión presente en la India. Con la incorporación de la IA en sectores verticales que van desde la educación sanitaria hasta la ciberseguridad, existe un potencial de crecimiento considerable para el mercado de AutoML en Asia Pacífico.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado

Los principales competidores del mercado del aprendizaje automático automatizado (AutoML) se centran en la innovación, las asociaciones estratégicas y la democratización de la IA, entre otros, para aumentar la accesibilidad y la velocidad de uso. Las empresas están utilizando plataformas AutoML sin código o con código bajo para incorporar automáticamente empresas (sin experiencia en inteligencia artificial) y utilizar el aprendizaje automático. Los actores clave están mejorando sus soluciones AutoML basadas en la nube para conectarse sin problemas con sistemas empresariales heredados. Automatización del aprendizaje profundo e IA explicable: las asociaciones estratégicas con empresas de tecnología, universidades e institutos de investigación están ampliando las fronteras del progreso técnico en este espacio. Además, las empresas están intensificando sus esfuerzos para lograr que el modelo de IA sea comprensible, interpretable y ético, de conformidad con los cambiantes marcos regulatorios.

Lista de las principales empresas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA

Febrero de 2024: DataRobot (Estados Unidos) adquirió Agnostig, una empresa conocida por su plataforma informática distribuida de código abierto, Covalent. Este movimiento estratégico tiene como objetivo mejorar las capacidades de DataRobot en el desarrollo de aplicaciones de IA agente mediante la integración de funciones avanzadas de optimización y orquestación informática. La adquisición aborda los desafíos que enfrentan las organizaciones al administrar aplicaciones de IA en infraestructuras fragmentadas, permitiendo soluciones de IA más eficientes y escalables.

COBERTURA DEL INFORME

El Informe de mercado de Aprendizaje automático automatizado (AutoML) proporciona un análisis en profundidad del panorama de la industria en evolución, destacando los factores clave que impulsan el crecimiento, los desafíos y las oportunidades del mercado. Examina la segmentación del mercado según el tipo, la aplicación y la región, y ofrece 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 de AutoML. Además, explora cómo los avances en inteligencia artificial, computación en la nube y análisis de big data están acelerando la adopción de soluciones AutoML en diversas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas y el comercio minorista.

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 desarrollos clave de la industria, fusiones y adquisiciones, y lanzamientos de productos innovadores que dan forma a la expansión del mercado. Además, el informe proporciona previsiones de crecimiento, oportunidades de inversión e información regulatoria para ayudar a las empresas y a los inversores a tomar decisiones informadas en el ecosistema en evolución de AutoML.