Tamaño del mercado de recopilación y etiquetado de datos, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (texto, imagen/vídeo, audio), por aplicación (TI, automoción, gobierno, atención sanitaria, BFSI, venta minorista y comercio electrónico) y por pronóstico regional hasta 2035.

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE RECOPILACIÓN DE DATOS Y ETIQUETADO

El mercado de recopilación y etiquetado de datos, valorado en 2,84 mil millones de dólares en 2026 y, en última instancia, alcanzará los 12,76 mil millones de dólares en 2035 a una tasa compuesta anual constante del 18,2% de 2026 a 2035.

El tamaño del mercado de recopilación y etiquetado de datos de Estados Unidos se proyecta en 1,829 mil millones de dólares en 2025, el tamaño del mercado de recopilación y etiquetado de datos de Europa se proyecta en 1,293 mil millones de dólares en 2025, y el tamaño del mercado de recopilación y etiquetado de datos de China se proyecta en 1,677 mil millones de dólares en 2025.

Crucial para el entorno de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) es el negocio de recopilación y etiquetado de datos. Este sector se encarga de compilar, organizar y anotar grandes cantidades de información, incluidos texto, imágenes, videos y audio, que forman la base para el entrenamiento del modelo de IA. Mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial, permitir la automatización y mejorar la toma de decisiones en muchas industrias depende de conjuntos de datos etiquetados precisos y de alta calidad.  Industrias que incluyen tecnología de la información,cuidado de la salud,automotory el comercio minorista dependen cada vez más de datos etiquetados a medida que aumenta la adopción de inteligencia artificial para crear algoritmos avanzados. Las imágenes médicas comentadas y los registros de pacientes en el sector sanitario sustentan los modelos de diagnóstico de IA; Los datos de sensores etiquetados en las industrias automotrices son esenciales para el desarrollo de sistemas de conducción autónomos. Los minoristas perfeccionan las sugerencias personalizadas basadas en interacciones anotadas con los consumidores; Las empresas de tecnología de la información mejoran el procesamiento del lenguaje natural y las soluciones de seguridad utilizando conjuntos de datos etiquetados. La creciente sofisticación de las aplicaciones de IA está impulsando la demanda de sistemas de etiquetado de datos más sofisticados y flexibles, incluida la automatización mediante anotaciones asistidas por IA y el crowdsourcing.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19 

Efectos de COVID-19 en los servicios de anotación de datos

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda inferior 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.

El brote de COVID-19 aceleró la transformación digital y tuvo un efecto significativo en la industria de recopilación y etiquetado de datos. La rápida conversión de las empresas a plataformas digitales y operaciones remotas impulsó la aceptación de tecnologías impulsadas por la IA en muchos sectores. Para mantener las operaciones funcionando sin problemas y mejorar las experiencias de los usuarios, las empresas dependían cada vez más de software basado en inteligencia artificial, incluidos chatbots, asistentes virtuales, servicio al cliente automatizado y sistemas de detección de fraude. El mayor uso de la tecnología de inteligencia artificial generó la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados, vitales para el entrenamiento de estos sofisticados sistemas. Incluyendo el diagnóstico de COVID-19, el análisis predictivo y la gestión de datos de pacientes, las aplicaciones de IA fueron esenciales en los esfuerzos de respuesta a la pandemia en el sector de la salud. A medida que los hospitales y los centros de investigación intentaron producir herramientas de diagnóstico sofisticadas y una mejor atención al paciente, aumentó la demanda de datos médicos anotados con precisión.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Los coches autónomos están impulsando la necesidad de un etiquetado de datos sofisticado.

Dado que los sistemas de conducción autónoma dependen de datos etiquetados muy precisos para sus funciones principales, los rápidos avances envehículo autónomoLa tecnología está afectando al mercado de recopilación y etiquetado de datos. La anotación perfecta de imágenes y videos es crucial para que los automóviles autónomos encuentren objetos, detecten peatones, identifiquen carriles, sorteen entornos desafiantes y mantengan intactas la seguridad y la eficiencia. El uso de varios sensores, incluidas cámaras,LiDAR, y radar, requieren métodos sofisticados de etiquetado de datos, como la fusión de sensores y el mapeo 3D, para producir un conocimiento completo del entorno. Las empresas de automóviles se asocian cada vez más con empresas de inteligencia artificial para perfeccionar las técnicas de anotación y así aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático empleados en la navegación independiente. Además, el etiquetado de datos LiDAR está empezando a ser una parte vital en la creación de sistemas de percepción en tiempo real que mejoren la detección de obstáculos y la capacidad de toma de decisiones.

• Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., el empleo de científicos de datos y especialistas en aprendizaje automático aumentó un 21 % entre 2021 y 2023, lo que refleja un aumento en la demanda de conjuntos de datos etiquetados de alta calidad.
• Según un informe del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), en 2022 se generaron más de 15 millones de anotaciones de imágenes y texto a través de plataformas de crowdsourcing para la capacitación de modelos de IA.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE RECOPILACIÓN DE DATOS Y ETIQUETADO

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en texto, imagen/vídeo y audio.

• Texto: es absolutamente importante entrenar modelos de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que impulsa aplicaciones que incluyen traducción automática, moderación de contenido y análisis de sentimientos, y etiquetar datos textuales. Los conjuntos de texto bien etiquetados también ayudan con el desarrollo de chatbots, mejorando así la precisión de la respuesta y la participación del usuario.

•  Imagen/vídeo: incluido el reconocimiento facial, los vehículos autónomos y la vigilancia de seguridad, es necesario anotar imágenes y vídeos. Los datos visuales etiquetados de alta calidad mejoran las capacidades de la inteligencia artificial en la comprensión de escenas, el monitoreo del comportamiento y la detección de objetos, garantizando así una toma de decisiones más exacta y confiable impulsada por la IA.

• Audio: el software de reconocimiento de voz, los servicios de transcripción y la capacitación de asistentes virtuales para etiquetar archivos de audio son fundamentales. Los conjuntos de datos bien anotados mejoran la autenticación de voz, el reconocimiento de emociones y el procesamiento del habla en varios idiomas, lo que respalda los sistemas de comunicación naturales impulsados ​​por la IA.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en TI, automoción, gobierno, atención sanitaria, BFSI, venta minorista y comercio electrónico.

• ÉL:Para la creación de software, la automatización y las soluciones basadas en inteligencia artificial, el etiquetado de datos es esencial ya que sustenta las operaciones, incluida la detección de amenazas de ciberseguridad y la capacitación de asistentes virtuales inteligentes. La creación de algoritmos de aprendizaje automático para la computación en la nube, el análisis de datos y la automatización empresarial se beneficia de conjuntos de datos minuciosamente anotados.

• Automotor:En el campo de la automoción, los datos etiquetados son vitales para mejorar la navegación en tiempo real, la identificación de peligros y el reconocimiento de señales de tráfico, así como para entrenar algoritmos de vehículos autónomos. Los métodos de anotación impulsados ​​por IA ayudan a lograr una fusión perfecta de sensores, lo que permite que los sistemas de conducción autónoma tomen buenas decisiones de conducción en muchos tipos de condiciones de la carretera.

• Gobierno:La mejora del reconocimiento facial, la detección de delitos y los conocimientos demográficos y la anotación de datos impulsan la vigilancia pública, la investigación de inteligencia y la formulación de políticas impulsadas por la IA. Además, utilizados en situaciones de seguridad nacional, los conjuntos de datos etiquetados permiten evaluaciones automáticas de amenazas y monitoreo en vivo.

• Cuidado de la salud:Los datos etiquetados de alta calidad son vitales para los usos de la inteligencia artificial en el análisis de imágenes médicas, el pronóstico de enfermedades y la gestión de registros médicos electrónicos (EHR). Los conjuntos de datos anotados aumentan la precisión de los sistemas de diagnóstico de IA, el descubrimiento de fármacos y los planes de tratamiento personal, aumentando así la atención general al paciente y la eficiencia de la atención sanitaria.

• BFSI:La detección de fraude impulsada por la inteligencia artificial, la automatización del servicio al cliente y el comercio algorítmico dependen de información financiera correctamente etiquetada. Los sistemas mejorados de evaluación de riesgos permiten a las organizaciones identificar valores atípicos, mejorar las políticas de inversión y ofrecer servicios financieros personalizados; Por lo tanto, la anotación de datos ayuda en este proceso.

• Venta minorista y comercio electrónico:En aplicaciones minoristas y de comercio electrónico, los datos etiquetados mejoran el análisis del comportamiento del cliente, el seguimiento del inventario y las recomendaciones de productos, ayudando así a las empresas a optimizar los enfoques de marketing y simplificar las operaciones. Mejorar la experiencia del consumidor también es el etiquetado impulsado por IA que admite el análisis automatizado de la opinión del cliente, así como las tecnologías de búsqueda visual.

DINÁMICA DEL MERCADO

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

Factores impulsores

Aumento del uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en todos los sectores

Uno de los principales impulsores del crecimiento del mercado de recopilación y etiquetado de datos es la amplia adopción de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en todos los sectores. En industrias que incluyen la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la TI, las aplicaciones impulsadas por IA necesitan conjuntos de datos completamente etiquetados para mejorar la precisión predictiva, la automatización y las capacidades de toma de decisiones. La necesidad de datos etiquetados precisos está creciendo, desde diagnósticos basados ​​en inteligencia artificial en atención médica hasta detección de fraude bancario y sugerencias personalizadas de comercio electrónico. Dado el uso cada vez mayor de herramientas basadas en IA para mejorar la experiencia del cliente y la eficacia operativa por parte de las empresas, se prevé que la cuota de mercado de recopilación de datos y etiquetado aumentará considerablemente.

• Según el Departamento de Comercio de EE. UU., la cantidad de implementaciones de aplicaciones impulsadas por IA en atención médica y finanzas alcanzó los 12.500 proyectos para 2023, lo que impulsa la necesidad de un etiquetado de datos preciso.
• Según informó la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), los dispositivos conectados a nivel mundial aumentaron a 14.400 millones en 2022, lo que proporcionó un volumen creciente de datos sin procesar para su recopilación y etiquetado.

El desarrollo de los sistemas de conducción autónoma se ha dividido en tres partes.

El creciente gasto en tecnología de vehículos autónomos ha planteado la necesidad de un etiquetado de datos preciso, especialmente en la anotación de imágenes y vídeos. Para garantizar una dirección segura, los vehículos autónomos dependen de modelos de inteligencia artificial que manejan la información actual de los sensores, identifican las señales de tráfico y evalúan los patrones de tráfico. Todos los cuales necesitan extensos conjuntos de datos anotados, los fabricantes de automóviles y las empresas de inteligencia artificial están trabajando juntos para perfeccionar los enfoques de anotación LiDAR, mapeo 3D y fusión de sensores. Se espera que estimule la expansión de la cuota de mercado de recopilación y etiquetado de datos con el progreso continuo en la movilidad autónoma, ya que las empresas están tratando de crear sistemas de tránsito impulsados ​​por inteligencia artificial más seguros y confiables.

Factor de restricción

La anotación de datos tiene altos gastos relacionados.

Los elevados gastos de anotación de datos crean dificultades para la cuota de mercado de recopilación y etiquetado de datos a pesar de la creciente necesidad. El etiquetado manual, un proceso lento y costoso, requiere mucha mano de obra y experiencia. Las limitaciones presupuestarias a veces obstaculizan que las pequeñas y medianas empresas (PYME) que buscan implementar soluciones de IA inviertan en datos bien anotados. Además, aumentar los gastos operativos es mantener la precisión y la coherencia en las grandes iniciativas de anotación. Para las empresas que desean utilizar la IA, el requisito de soluciones de etiquetado de datos escalables y de bajo costo es importante.

• Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., el salario medio anual de los anotadores de datos alcanzó los 63.000 dólares en 2023, lo que encarece los proyectos de etiquetado a gran escala para las pequeñas empresas.
• Según la Junta Europea de Protección de Datos, en 2022 se llevaron a cabo más de 1200 investigaciones de cumplimiento de datos, lo que plantea desafíos para la recopilación de datos para la capacitación en IA.

El crowdsourcing y la automatización crecen en el etiquetado de datos.

Oportunidad

Al transformar el mercado de la recopilación y el etiquetado de datos, estas nuevas tecnologías de anotación impulsadas por IA y plataformas de crowdsourcing ofrecen opciones económicas y flexibles. Para acelerar el proceso de anotación y al mismo tiempo mantener una alta precisión, las empresas utilizan cada vez más el aprendizaje semisupervisado, enfoques de aprendizaje activo y etiquetado asistido por IA. El uso de modelos de crowdsourcing ayuda a las empresas a difundir proyectos de etiquetado entre su personal en todo el mundo, lo que reduce los gastos generales y aumenta el rendimiento. Se prevé que el crecimiento del mercado de recopilación y etiquetado de datos se beneficiará de una escalabilidad mejorada y flujos de trabajo simplificados a medida que la implementación de la inteligencia artificial esté más disponible para una gama más amplia de sectores, dados los avances en las técnicas de automatización y aprendizaje automático.

• Según el NIST, las herramientas automatizadas de etiquetado de datos redujeron el tiempo de etiquetado manual hasta en un 40 % en proyectos piloto realizados en 2022, lo que mejoró la eficiencia.
• Según el Banco Mundial, la penetración de Internet en los países en desarrollo alcanzó el 64% en 2022, lo que ofrece nuevas fuentes de datos sin procesar para su recopilación y etiquetado.

 

Garantizar la confidencialidad y protección de los datos

Desafío

La gestión de cantidades considerables de información sensible y confidencial es un obstáculo importante en el sector de la recopilación y el etiquetado de datos. Para garantizar el desarrollo ético de la IA y la protección de la privacidad, las empresas deben cumplir estrictas leyes de protección de datos como GDPR, CCPA e HIPAA. Cualquier uso indebido de la información de mercado tendrá repercusiones legales, daños a la imagen y pérdidas financieras. Mantener la confianza y el cumplimiento depende fundamentalmente de políticas adecuadas de etiquetado de datos, sistemas de cifrado y controles de acceso a medida que las empresas amplían sus actividades impulsadas por la IA.

• Según un informe de la Oficina de Responsabilidad Gubernamental de EE. UU., el 18 % de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA en proyectos piloto gubernamentales tenían errores de etiquetado que afectaban el rendimiento del modelo.
• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), el 22% de las organizaciones encuestadas enfrentaron problemas de compatibilidad al integrar nuevos conjuntos de datos etiquetados en infraestructuras de TI existentes.

 

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE RECOPILACIÓN DE DATOS Y ETIQUETADO

• América del norte

Norteamérica lidera este mercado. En el mercado de etiquetado y recopilación de datos de los Estados Unidos, los principales actores, como Google, Amazon y Microsoft, están gastando grandes cantidades en servicios de anotación de datos impulsados ​​por IA, lo que impulsa aún más la expansión del mercado de recopilación y etiquetado de datos. Las organizaciones de investigación de inteligencia artificial avanzada y las asociaciones entre empresas de tecnología y universidades ayudan a acelerar la innovación en los métodos de etiquetado de datos, posicionando así al área entre los líderes mundiales en el desarrollo de la IA.

• Asia-Pacífico

La cuota de mercado de etiquetado y recopilación de datos está creciendo rápidamente en la región de Asia Pacífico gracias a una enorme fuerza laboral y al creciente uso de la inteligencia artificial. Dado que se invierten importantes fondos en reconocimiento de voz, etiquetado de imágenes y procesamiento del lenguaje natural (NLP), países como China, India y Japón se están convirtiendo rápidamente en los principales centros de servicios de anotación de IA. La fuerza laboral de bajo costo de la región y los proyectos en expansión impulsados ​​por la IA en el comercio electrónico, la atención médica y las iniciativas de ciudades inteligentes están impulsando aún más la demanda de conjuntos de datos etiquetados de alta calidad y, por lo tanto, reforzando la participación de mercado de APAC en la recopilación y el etiquetado de datos.

• Europa

El crecimiento del mercado europeo de recopilación y etiquetado de datos se está desarrollando a fondo y se centra mucho en el desarrollo ético de la inteligencia artificial, el cumplimiento legal y la privacidad de los datos. Países como Alemania, Francia y el Reino Unido están utilizando servicios de anotaciones impulsados ​​por inteligencia artificial en sectores como los servicios financieros, la automoción y la atención sanitaria para garantizar el cumplimiento de los estándares GDPR. El área también respalda la transparencia y la explicabilidad de la IA, lo que impulsa la necesidad de conjuntos de datos bien etiquetados que respalden modelos de inteligencia artificial imparciales y justos. La implementación responsable de la IA por parte de los gobiernos europeos conduciría a una expansión económica sostenida.

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

Muchos de los principales actores de la industria se centran en servicios de anotación basados ​​en IA en diferentes campos, y el sector es tremendamente competitivo en términos de recopilación y etiquetado de datos. Atendiendo a sectores como el de la salud, la automoción, las finanzas y la seguridad, las empresas líderes ofrecen servicios completos de etiquetado de datos que incluyen anotaciones de vídeo, audio, imágenes y texto. Algunas empresas se concentran en soluciones lingüísticas y de localización, garantizando que los datos etiquetados sean de la máxima calidad en muchos idiomas para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Otros se centran en la anotación de procesamiento de señales y audio, que ayuda a los modelos de inteligencia artificial necesarios en el reconocimiento de voz, la ciberseguridad y el mantenimiento predictivo. Las empresas pueden acelerar los procedimientos de capacitación en IA y, al mismo tiempo, preservar la precisión y la eficiencia utilizando servicios de anotación orientados a la empresa con herramientas de anotación sofisticadas y opciones de mano de obra escalables. Estos gigantes de la industria están financiando técnicas de anotación, automatización y crowdsourcing asistidas por IA para mejorar la velocidad y la escalabilidad del etiquetado de datos, impulsando así la expansión del mercado a medida que la necesidad de datos etiquetados sigue creciendo.

• Alegion: Según las divulgaciones oficiales de Alegion, la empresa gestionó más de 10 millones de imágenes y vídeos etiquetados en 2023 para proyectos empresariales de IA.
• Scale AI: según los informes de Scale AI, la empresa procesó más de 25 millones de puntos de datos en 2022, incluidas imágenes, vídeos y datos de sensores 3D para proyectos de vehículos autónomos.

Lista de empresas de recopilación y etiquetado de datos

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

octubre 2023: Scale AI presentó un nuevo conjunto de herramientas de etiquetado de datos basadas en IA creadas especialmente para casos de uso de robótica y vehículos autónomos. En cuanto a las difíciles actividades de etiquetado de datos, la introducción por parte de la empresa de funciones sofisticadas para la anotación de nubes de puntos 3D y la segmentación semántica en tiempo real redujo el tiempo necesario. Parte de esta evolución fueron herramientas de colaboración mejoradas para iniciativas masivas de etiquetado y sistemas automatizados de control de calidad. Además, en la actualización de la plataforma se incluyeron nuevas herramientas para gestionar material multilingüe y diversos tipos de datos, haciéndola más flexible para los consumidores corporativos en diversos sectores.

COBERTURA DEL INFORME

El Informe de mercado de etiquetado y recopilación de datos ofrece un examen exhaustivo de la dinámica empresarial. Explora por tipo, aplicación y área, lo que subraya una importante segmentación del mercado en sectores como tecnología de la información, finanzas, automoción y atención sanitaria, así como los principales impulsores y dificultades del crecimiento.  También investiga cómo las preocupaciones éticas, la estructura legislativa y los avances tecnológicos afectan la creación de inteligencia artificial. Diseñado para respaldar a proveedores de servicios de anotación de datos, inversores y agencias reguladoras, así como a desarrolladores de IA.