Tamaño del mercado de recolección y etiquetado del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (texto, imagen/ video, audio), por aplicación (TI, automotriz, gobierno, atención médica, BFSI, minorista y comercio electrónico), y por pronóstico regional hasta 2033

• 

  Solicitar una muestra gratuita para saber más sobre este informe

Descripción general del mercado de recopilación de datos y etiquetado

El tamaño del mercado global de recopilación de datos y etiquetado fue de USD 2.03 mil millones en 2024 y se proyecta que crecerá a USD 9.13 mil millones en 2033, a una tasa compuesta anual de 18.2% durante el período de pronóstico.

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 forma la base para la capacitación del modelo de IA. Mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial, permitir la automatización y mejorar la toma de decisiones en muchas industrias dependen 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 depende cada vez más de los datos etiquetados como aumentos de la adopción de inteligencia artificial para crear algoritmos avanzados. Imágenes médicas anotadas y registros de pacientes en la atención médica respalda los modelos de IA de diagnóstico; Los datos del sensor etiquetados en las industrias automotrices son esenciales para el desarrollo de sistemas de conducción autónomos. Los minoristas refinan sugerencias personalizadas basadas en interacciones anotadas del consumidor; Las empresas de tecnología de la información mejoran el procesamiento del lenguaje natural, así como las soluciones de seguridad utilizando conjuntos de datos etiquetados. La creciente sofisticación de las aplicaciones de IA está alimentando la demanda de sistemas de etiquetado de datos más sofisticados y flexibles, incluida la automatización a través de la anotación asistida por AI-AI y la obtención de la multitud.

Impacto Covid-19 

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

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado experimentando una demanda más baja de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. 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.

El brote Covid-19 aceleró la transformación digital y tuvo un efecto significativo en la industria de recopilación de datos y etiquetado. La conversión rápida 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 cada vez más dependían del software basado en inteligencia artificial que incluye chatbots, asistentes virtuales, servicio al cliente automatizado y sistemas de detección de fraude. El mayor uso de la tecnología de inteligencia artificial impulsó la necesidad de excelentes conjuntos de datos etiquetados vitales para la capacitación de estos sistemas sofisticados. Incluyendo el diagnóstico de CoVID-19, el análisis predictivo y el manejo de datos del paciente, 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 e instalaciones de investigación trataron de producir herramientas de diagnóstico sofisticadas y una mejor atención al paciente, la demanda de datos médicos anotados con precisión aumentó.

Últimas tendencias

Los automóviles autónomos están impulsando la necesidad de etiquetado de datos sofisticado.

Como los sistemas de conducción autónoma dependen de datos etiquetados muy precisos para sus funciones centrales, los desarrollos rápidos envehículo autónomoLa tecnología está afectando al mercado para la recopilación y el etiquetado de datos. La anotación de imagen y video perfectas son cruciales para que los automóviles autónomos encuentren objetos, detecten peatones, identifiquen carriles, negocien un entorno desafiante y mantengan intactos la seguridad y la eficiencia. El uso de varios sensores, incluidas las cámaras,Lidary radar exigen métodos sofisticados de etiquetado de datos, como la fusión del sensor y el mapeo 3D para producir un conocimiento completo de los alrededores. Las compañías de automóviles se están asociando cada vez más con compañías de inteligencia artificial para perfeccionar técnicas de anotación y, por lo tanto, aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático empleados en navegación independiente. Además, el etiquetado de datos LiDAR está comenzando a ser una parte vital de la creación de sistemas de percepción en tiempo real que aumentan las habilidades de detección de obstáculos y toma de decisiones.

Solicitar una muestra gratuita para saber más sobre este informe

Segmentación del mercado de recopilación de datos y etiquetado

Por tipo

Basado en el tipo, el mercado global se puede clasificar en texto, imagen/ video, audio

• Texto: capacitación de modelos de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) que alimenta aplicaciones que incluyen traducción automática, moderación de contenido y análisis de sentimientos, etiquetado de datos textuales es absolutamente importante. Los conjuntos de texto bien marcados también ayudan con el desarrollo de chatbots, lo que mejora la precisión de la respuesta y la participación del usuario.

•  Imagen/ Video: incluido el reconocimiento facial, los autos autónomos y la vigilancia de seguridad, es necesario observar fotos y videos. Los datos visuales etiquetados de alta calidad mejoran las habilidades de inteligencia artificial en la comprensión de la escena, el monitoreo del comportamiento y la detección de objetos, por lo tanto, garantizando la toma de decisiones de IA más exacta y confiable.

• AUDIO: el software de reconocimiento de voz, los servicios de transcripción y la capacitación de asistente virtual etiquetando los archivos de audio son críticos. Los conjuntos de datos bien anotados mejoran la autenticación de voz, el reconocimiento de emociones y el procesamiento de voz de 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, automotriz, gobierno, atención médica, BFSI, minorista y comercio electrónico

• ÉL:La creación de software, la automatización y las soluciones impulsadas por la IA, el etiquetado de datos es esencial ya que sustenta las operaciones, incluida la detección de amenazas de ciberseguridad y la capacitación inteligente de asistente virtual. La construcción de algoritmos de aprendizaje automático para la computación en la nube, el análisis de datos y la automatización de negocios se benefician de conjuntos de datos completamente anotados.

• Automotor:En el campo automotriz, los datos etiquetados son vitales para mejorar la navegación en tiempo real, la identificación de riesgos y el reconocimiento de la señal de tráfico, así como la capacitación de algoritmos autónomos de vehículos. Los métodos de anotación impulsados por la IA ayudan a la fusión perfecta del sensor, por lo que los sistemas de conducción autónoma hacen buenos juicios de conducción en muchos tipos de condiciones de la carretera.

• Gobierno:El reconocimiento facial mejorado, la detección del delito y las ideas demográficas, la anotación de datos impulsan la vigilancia pública, la investigación de inteligencia y la formulación de políticas impulsadas por la IA. Además, utilizado en situaciones de seguridad nacional, los conjuntos de datos etiquetados potencian las evaluaciones de amenazas automáticas y el monitoreo en vivo.

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

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

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

Dinámica del mercado

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

Factores de conducción

Uso creciente de inteligencia artificial y aprendizaje automático en todos los sectores

Un impulsor importante del crecimiento del mercado de recopilación de datos y etiquetado es la amplia adopción de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en todos los sectores. En industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y las aplicaciones que funcionan con IA necesitan conjuntos de datos completamente etiquetados para mejorar la precisión predictiva, la automatización y la toma de decisiones. La necesidad de datos etiquetados precisos está creciendo desde los diagnósticos artificiales con inteligencia en la salud hasta la detección de fraude bancario y las sugerencias personalizadas de comercio electrónico. Dado el uso creciente de herramientas con IA para mejorar la experiencia del cliente y la efectividad operativa por parte de las corporaciones, se pronostica que la participación en el mercado de recopilación de datos y etiquetado aumenta con bastante fuerza.

El desarrollo de sistemas de conducción autónomos se ha convertido en tres partes.

El aumento del gasto en tecnología de automóviles autónomos ha aumentado la necesidad de un etiquetado de datos preciso, especialmente en la anotación de imágenes y videos. Para garantizar la dirección segura, los autos autónomos dependen de los modelos de inteligencia artificial que manejen la información actual del sensor, identifiquen los signos de la carretera y evalúen los patrones de tráfico. Todos los cuales necesitan conjuntos de datos anotados, fabricantes automotrices y compañías de inteligencia artificial están trabajando juntos para refinar la anotación LiDAR, el mapeo 3D y los enfoques de fusión de sensores. Se espera que estimule la expansión de la cuota de mercado de la recopilación de datos y el etiquetado con un progreso continuo en la movilidad autónoma, ya que las empresas están tratando de crear sistemas de tránsito de inteligencia artificiales más seguros y confiables.

Factor de restricción

La anotación de datos tiene altos gastos relacionados con ella

Los altos gastos de la anotación de datos crean dificultades para la cuota de mercado de recopilación de datos y etiquetado a pesar de la creciente necesidad. Un proceso que requiere mucho tiempo y costoso, el etiquetado manual es intensivo en mano de obra y exige experiencia. Las limitaciones del presupuesto a veces obstaculizan las empresas (PYME) de tamaño pequeño a mediano que buscan implementar soluciones de IA al invertir en datos bien anotados. Además, aumentar los gastos operativos es mantener la precisión y la coherencia en las iniciativas de gran anotación. Para las empresas que tienen la intención de utilizar la IA, el requisito de soluciones de etiquetado de datos escalables y de bajo costo es importante.

Oportunidad

Crowdsourcing y automatización creciendo en el etiquetado de datos.

Transformando el mercado para la recopilación y el etiquetado de datos, estas nuevas tecnologías de anotación con IA y plataformas de crowdsourcing proporcionan opciones económicas y flexibles. Para acelerar el proceso de anotación mientras mantiene la alta precisión, las empresas utilizan el aprendizaje semi-supervisado, los enfoques de aprendizaje activo y el etiquetado de AII siempre. El uso de modelos de crowdsourcing ayuda a las empresas a difundir proyectos de etiquetado en todo un personal mundial, por lo tanto, reducir los gastos generales y aumentar el rendimiento. Se pronostica que el crecimiento del mercado de recopilación de datos y etiquetado se beneficiará de la escalabilidad mejorada y los flujos de trabajo simplificados a medida que la implementación de inteligencia artificial se vuelve más disponible para una gama más amplia de sectores dados los avances en la automatización y las técnicas de aprendizaje automático.

Desafío

Garantizar la confidencialidad y protección de los datos

La gestión de cantidades considerables de información confidencial y confidencial es un obstáculo importante en el sector de recopilación y etiquetado de datos. Para garantizar el desarrollo ético de la IA y la protección de la privacidad, las empresas deben adherirse a estrictas leyes de protección de datos como GDPR, CCPA y HIPAA. Las repercusiones legales, la imagen dañada y la pérdida financiera resultarán de cualquier uso indebido de la información del mercado. Mantener la confianza y el cumplimiento depende críticamente de las políticas adecuadas de etiquetado de datos, los sistemas de cifrado y los controles de acceso a medida que las empresas extienden sus actividades impulsadas por la IA.

• Solicitar una muestra gratuita para saber más sobre este informe

•  

Recopilación de datos y etiquetado El mercado de ideas regionales

• América del norte

América del Norte lidera este mercado. En los Estados Unidos, los principales actores de recopilación de datos y etiquetado como Google, Amazon y Microsoft son un gran gasto en servicios de anotación de datos impulsados por la IA, lo que impulsa aún más la expansión del mercado para la recopilación y el etiquetado de datos. Las organizaciones y asociaciones de investigación de inteligencia artificial avanzadas entre las empresas y universidades de tecnología ayudan a acelerar la innovación en los métodos de etiquetado de datos, por lo tanto, posicionan el área entre los líderes mundiales en el desarrollo de la IA.

• Asia-Pacífico

La cuota de mercado de la recopilación de datos y el etiquetado está creciendo rápidamente en la región de Asia Pacífico gracias a una vasta fuerza laboral y un creciente uso de inteligencia artificial. Con fondos significativos gastados en el reconocimiento de voz, el etiquetado de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), las naciones como China, India y Japón se están convirtiendo rápidamente en los principales centros de los servicios de anotación de IA. La fuerza laboral de bajo costo de la región y la expansión de proyectos impulsados por la IA en el comercio electrónico, la salud y las iniciativas de la ciudad inteligente están impulsando aún más la demanda de conjuntos de datos etiquetados de alta calidad y, por lo tanto, reforzando la cuota de mercado de APAC en la recopilación y el etiquetado de datos.

• Europa

El crecimiento del mercado de recopilación y etiquetado de datos de Europa se está desarrollando completamente con mucho enfoque en el desarrollo ético de inteligencia artificial, cumplimiento legal y privacidad de datos. Países como Alemania, Francia y el Reino Unido están utilizando servicios de anotación artificiales basados en inteligencia en sectores como servicios financieros, automotriz y atención médica para garantizar el cumplimiento de los estándares de GDPR. El área también admite la transparencia y la explicación de la IA, por lo tanto, aumenta la necesidad de conjuntos de datos bien etiquetados que ayuden a modelos de inteligencia artificiales y imparciales. La implementación responsable de la IA por los gobiernos europeos conduciría a una expansión económica sostenida.

Actores clave de la industria

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

Muchos principales actores de la industria que se centran en los servicios de anotación basados en IA en diferentes campos, el sector es ferozmente competitivo en términos de recopilación y etiquetado de datos. La atención a sectores que incluyen atención médica, automotriz, finanzas y seguridad, las empresas líderes ofrecen servicios de etiquetado de datos exhaustivos que incluyen videos, audio, imagen y anotación de texto. Algunas compañías se concentran en soluciones lingüísticas y de localización, garantizando que los datos etiquetados tengan una calidad de alta calidad en muchos idiomas para el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Otros se centran en la anotación de procesamiento de audio y señal, que ayuda a los modelos de inteligencia artificial necesarios en el reconocimiento de voz, la seguridad cibernética y el mantenimiento predictivo. Las empresas pueden acelerar los procedimientos de capacitación de IA y, sin embargo, preservar la precisión y la eficiencia utilizando servicios de anotación orientados a la empresa con sofisticadas herramientas de anotación y opciones de mano de obra escalable. Estos gigantes de la industria están financiando técnicas de anotación, automatización y crowdsourcing asistidas por AI-AI para mejorar la tasa y la escalabilidad del etiquetado de datos, por lo tanto, impulsando la expansión del mercado ya que la necesidad de datos etiquetados sigue creciendo.

Lista de compañías de recopilación de datos y etiquetado

• Reality AI [United States]
• Globalme Localization Inc. [Canada]
• Global Technology Solutions [United States]
• Alegion [United States]
• Labelbox, Inc [United States]
• Dobility, Inc. [United States]
• Scale AI, Inc. [United States]
• Trilldata Technologies Pvt Ltd [India]
• Appen Limited [Australia]
• Playment Inc [United States]

Desarrollo clave de la industria

Octubre de 2023: Scale AI introdujo un nuevo conjunto de herramientas de etiquetado de datos basadas en AI creadas especialmente para robótica y casos de uso de vehículos autónomos. En cuanto a las difíciles actividades de etiquetado de datos, la introducción de las funciones sofisticadas de la Compañía para la anotación de la nube de puntos 3D y la segmentación semántica en tiempo real reducen el tiempo necesario. Las herramientas de colaboración mejoradas para iniciativas de etiquetado masivo y sistemas de control de calidad automatizados fueron parte de esta evolución. Además, se incluyeron en la actualización de la plataforma nuevas herramientas para administrar material multilingüe y tipos de datos variados, lo que lo hace más flexible para los consumidores corporativos en varios sectores.

Cobertura de informes

El informe del mercado de recopilación y etiquetado de datos ofrece un examen exhaustivo de la dinámica comercial. Explora por tipo, aplicación y área, por lo tanto, subraya una importante segmentación del mercado en sectores, como tecnología de la información, financiera, automotriz y de atención médica, así como los principales impulsores y dificultades de crecimiento.  También investiga cómo las preocupaciones éticas, la estructura legislativa y los avances tecnológicos afectan la creación de inteligencia artificial. Destinado a apoyar a los proveedores de servicios de anotación de datos, inversores y agencias reguladoras, así como a desarrolladores de IA.