Tamaño del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), participación, crecimiento y análisis de la industria, por grado (local, en la nube y otros), por aplicación (BFSI, atención médica, comercio minorista, manufactura, sector público y otros), información regional y pronóstico de 2025 a 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE OPERACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MLOPS)

Se prevé que el mercado mundial de operaciones de aprendizaje automático (mlops) experimente un crecimiento constante, comenzando en 3.180 millones de dólares en 2025, alcanzando los 4.510 millones de dólares en 2026 y ascendiendo a 73.710 millones de dólares en 2035, con una tasa compuesta anual constante del 41,8% entre 2025 y 2035. 

Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) es un término que se refiere a las mejores prácticas para que las empresas ejecuten inteligencia artificial (IA) con éxito con la ayuda de productos de software y servicios en la nube. MLOps es una combinación de aprendizaje automático y la práctica de desarrollo continuo de DevOps en el campo del software. MLOps tiene como objetivo implementar y mantener modelos de aprendizaje automático en entornos de producción de manera confiable y eficiente.

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) también implican la automatización y estandarización de los procesos a lo largo del ciclo de vida del aprendizaje automático, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, las pruebas, la integración, el lanzamiento y el monitoreo12. Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son una función colaborativa que requiere la coordinación y alineación de diferentes partes interesadas, como científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software, ingenieros de DevOps, analistas de negocios, gerentes de productos y usuarios finales.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La pandemia aumentó la demanda del mercado debido al aumento de la demanda en diversas industrias

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

La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto significativo en la participación de mercado de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps). La pandemia aumentó la demanda de soluciones de aprendizaje automático en diversos ámbitos, como la atención sanitaria, la educación, el comercio electrónico y las redes sociales. Estos dominios requieren plataformas y servicios de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para gestionar y escalar sus modelos de aprendizaje automático de forma eficaz y eficiente. Por ejemplo, las organizaciones de atención médica utilizan MLOps para implementar y monitorear modelos de diagnóstico, pronóstico, descubrimiento de fármacos y desarrollo de vacunas1. Similarmente,comercio electrónicoLas plataformas utilizan MLOps para optimizar sus sistemas de recomendación, gestión de inventario y servicio al cliente.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Se espera que la aparición de plataformas y servicios MLOps basados ​​en la nube impulse el crecimiento del mercado

Una de las tendencias recientes en el mercado MLOps es la aparición de plataformas y servicios MLOps basados ​​en la nube. Las plataformas y servicios de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) basados ​​en la nube ofrecen varias ventajas sobre las soluciones locales, como menor costo, mayor escalabilidad, implementación más rápida, integración más sencilla y mejor seguridad. Las plataformas y servicios MLOps basados ​​en la nube también permiten a las organizaciones aprovechar la experiencia y los recursos de los proveedores de la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud y Alibaba Cloud. Estos proveedores de nube ofrecen diversas herramientas y marcos para crear, implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático en sus plataformas425. Por ejemplo, AWS ofrece SageMaker, Azure ofrece Machine Learning, GCP ofrece AI Platform, IBM Cloud ofrece Watson Studio y Alibaba Cloud ofrece PAI. Estas herramientas y marcos proporcionan funciones como ingesta de datos, preprocesamiento, ingeniería de funciones, capacitación de modelos, pruebas, validación, implementación, monitoreo, reentrenamiento, gobernanza y colaboración. Se espera que las plataformas y servicios MLOps basados ​​en la nube crezcan a un ritmo mayor que las soluciones locales en los próximos años.

• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU., en 2024 más del 55 % de las empresas adoptaron plataformas MLOps basadas en la nube para mejorar la velocidad de implementación y la escalabilidad.

• Según el Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. (HHS), más de 1200 organizaciones sanitarias implementaron plataformas MLOps en 2024 para optimizar los modelos de diagnóstico y tratamiento basados ​​en IA.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE OPERACIONES DE APRENDIZAJE MÁQUINO (MLOPS)

Por tipo

Según el tipo, el mercado se puede segmentar en On-premise, Cloud y Otros.

Por aplicación

Según la edad, el mercado se puede dividir en BFSI, Atención sanitaria,Minorista, Manufactura, Sector Público y Otros.

FACTORES IMPULSORES

Aumento de la complejidad y diversidad de los modelos de aprendizaje automático para fomentar el crecimiento del mercado

Uno de los factores que impulsan el crecimiento del mercado es la creciente complejidad y diversidad de los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático son cada vez más complejos y diversos en términos de arquitecturas, algoritmos, parámetros, entradas, salidas, métricas de rendimiento y casos de uso. Estos modelos requieren métodos y herramientas más sofisticados para gestionar las etapas de su ciclo de vida, desde el desarrollo hasta la implementación y el mantenimiento. Las plataformas y servicios MLOps proporcionan métodos y herramientas para manejar la complejidad y diversidad de los modelos de aprendizaje automático. Permiten a las organizaciones estandarizar sus flujos de trabajo de aprendizaje automático en diferentes equipos y proyectos. También permiten a las organizaciones automatizar sus procesos de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo y el monitoreo del modelo. También permiten a las organizaciones optimizar el rendimiento del aprendizaje automático al proporcionar ciclos de retroalimentación para mejorar el modelo.

Necesidad creciente de colaboración y alineación entre las diferentes partes interesadaspara impulsar el crecimiento del mercado

Otro factor impulsor del crecimiento del mercado de MLOps es la creciente necesidad de colaboración y alineación entre las diferentes partes interesadas involucradas en proyectos de aprendizaje automático. Los proyectos de aprendizaje automático involucran a varias partes interesadas con diferentes roles y responsabilidades, como científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software, ingenieros de DevOps, analistas de negocios, gerentes de productos y usuarios finales. Estas partes interesadas tienen diferentes objetivos, expectativas y perspectivas sobre los modelos de aprendizaje automático. También tienen diferentes habilidades, herramientas y flujos de trabajo para trabajar con modelos de aprendizaje automático. Las plataformas y servicios MLOps proporcionan una plataforma y un lenguaje comunes para que estas partes interesadas colaboren y alineen sus esfuerzos en proyectos de aprendizaje automático. Permiten a estas partes interesadas compartir datos, códigos, modelos, métricas y conocimientos en diferentes etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático.

• Según la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), en 2024 se gestionaron más de 2500 modelos de aprendizaje automático en todos los sectores mediante herramientas MLOps, lo que refleja la creciente necesidad de automatización del ciclo de vida.

• Según el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI), más del 40% de los equipos de desarrollo de IA en 2024 informaron una colaboración interdisciplinaria mejorada debido a los procesos MLOps estandarizados.

FACTOR DE RESTRICCIÓN

Falta de estandarización y costo de interoperabilidad para obstaculizar el crecimiento del mercado

Uno de los factores que limitan el crecimiento del mercado es la falta de estandarización e interoperabilidad entre las diferentes plataformas y servicios MLOps. Las plataformas y servicios MLOps son desarrollados y ofrecidos por varios proveedores, como proveedores de nube, empresas de software y nuevas empresas. Estos proveedores tienen diferentes enfoques,diseñoe implementaciones de plataformas y servicios MLOps. También tienen diferentes características, funciones e interfaces para sus plataformas y servicios MLOps. Esto conduce a una falta de estandarización e interoperabilidad entre las diferentes plataformas y servicios MLOps.

• Según la Comisión Federal de Comercio (FTC), más del 30% de las organizaciones citaron estrictas regulaciones de privacidad de datos en 2024 como una barrera para la implementación completa de MLOps.

• Según la Administración de Pequeñas Empresas de EE. UU. (SBA), aproximadamente el 25 % de las medianas empresas retrasaron la adopción de plataformas MLOps en 2024 debido a gastos iniciales de infraestructura y capacitación.

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OPERACIONES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MLOPS) PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO

América del Norte liderará el mercado gracias a una fuerte presencia de actores líderes

La región de América del Norte ha mostrado el mayor crecimiento del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps). América del Norte tiene una fuerte presencia de actores líderes en el mercado de MLOps, como AWS, Microsoft, Google, IBM y Databricks. Estos jugadores ofrecen varias plataformas y servicios MLOps a sus clientes en diferentes industrias y dominios. También invierten mucho en investigación y desarrollo de soluciones MLOps nuevas e innovadoras. También colaboran con otros actores del ecosistema, como el mundo académico, nuevas empresas y socios, para promover y avanzar en la adopción de MLOps.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave están empleando tecnologías avanzadas para estimular un mayor crecimiento del mercado 

Todos los actores principales están motivados para ofrecer servicios superiores y más avanzados para obtener una ventaja competitiva en el mercado. Para aumentar su presencia en el mercado, los proveedores están utilizando una variedad de técnicas, incluidos lanzamientos de productos, crecimiento regional, alianzas estratégicas, asociaciones, fusiones y adquisiciones.

• IBM: Según las divulgaciones corporativas de IBM, más de 1500 clientes empresariales utilizaron las herramientas MLOps de IBM Watson Studio en 2024 para la implementación y el monitoreo de modelos.

• DataRobot: según el informe anual de DataRobot, más de 800 organizaciones aprovecharon sus soluciones MLOps en 2024 para automatizar la gestión del ciclo de vida de los modelos en todos los sectores.

Lista de las principales empresas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

COBERTURA DEL INFORME

Este informe examina la comprensión del tamaño del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), la participación, la tasa de crecimiento, la segmentación por tipo, la aplicación, los actores clave y los escenarios de mercado anteriores y actuales. El informe también recopila datos precisos del mercado y pronósticos realizados por expertos del mercado. Además, describe el estudio del desempeño financiero, las inversiones, el crecimiento, las marcas de innovación y los lanzamientos de nuevos productos de esta industria por parte de las principales empresas y ofrece información detallada sobre la estructura actual del mercado, análisis competitivo basado en actores clave, fuerzas impulsoras clave y restricciones que afectan la demanda de crecimiento, oportunidades y riesgos.

Además, en el informe también se indican los efectos de la pandemia posterior a COVID-19 en las restricciones del mercado internacional y una comprensión profunda de cómo se recuperará la industria y las estrategias. El panorama competitivo también se ha examinado en detalle para aclararlo.

Este informe también divulga la investigación basada en metodologías que definen el análisis de tendencias de precios de las empresas objetivo, la recopilación de datos, estadísticas, competidores objetivo, importación y exportación, información y registros de años anteriores basados ​​en las ventas del mercado. Además, se han explicado en detalle todos los factores importantes que influyen en el mercado, como la industria de las pequeñas o medianas empresas, los indicadores macroeconómicos, el análisis de la cadena de valor y la dinámica del lado de la demanda, con todos los principales actores empresariales. Este análisis está sujeto a modificaciones si cambian los actores clave y el análisis factible de la dinámica del mercado.