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) e información regional. Pronóstico hasta 2031

Actualizado en: 29 April 2024

Descripción general del informe de mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

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El tamaño del mercado global de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) fue de 1117,7 millones de dólares en 2022 y alcanzará los 9066,7 millones de dólares en 2029, con una tasa compuesta anual del 41,8% durante el período previsto. 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 se puede atribuir al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a los niveles prepandémicos una vez que la pandemia termina.

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.

Impacto de COVID-19: la pandemia aumentó la demanda del mercado debido al aumento de la demanda en diversas industrias

La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto significativo en la cuota de mercado de 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. De manera similar, las plataformas de comercio electrónico 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 de MLOps es la aparición de plataformas y servicios de 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.

Segmentación del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

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• Análisis por calificación

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

• Por análisis de aplicaciones

Según la edad, el mercado se puede dividir en BFSI, atención médica, comercio 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 interesadas para 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.

Factor de restricción

"La falta de estandarización y el costo de interoperabilidad obstaculizan 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 de 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, diseños e 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.

Perspectivas regionales del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

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"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 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.

Participantes clave de la industria

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

Todos los principales actores 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.

Lista de actores del mercado perfilados

• IBM (EE.UU.)
• DataRobot (EE.UU.)
• SAS (EE.UU.)
• Microsoft (EE.UU.)
• Amazon (EE.UU.)
• Google (EE.UU.)
• Dataiku (Francia)
• Ladrillos de datos (EE. UU.)
• HPE (EE.UU.)
• Iguacio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (EE.UU.)
• Cometa (EE.UU.)
• Cloudera (EE.UU.)
• Paperspace (EE.UU.)
• Valohai (Finlandia)

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.