Tamaño del mercado de MLOps, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (local, en la nube e híbrido), por aplicación (BFSI, atención médica, comercio minorista, manufactura y sector público) y por pronóstico regional hasta 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO MLOPS

Se estima que el mercado global de MLOps estará valorado en aproximadamente 4,38 mil millones de dólares en 2026. Se proyecta que el mercado alcance los 89,18 mil millones de dólares en 2035, expandiéndose a una tasa compuesta anual del 39,8% de 2026 a 2035.

MLOps es básicamente el área que se ocupa de la combinación de prácticas de aprendizaje automático y DevOps para automatizar y optimizar la implementación, el monitoreo y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático a medida que pasan a producción. A medida que las industrias y las empresas adoptan la IA, el crecimiento de la necesidad de soluciones MLOps para gestionar de forma rápida y eficaz un ciclo de vida completo de modelos de ML refleja tendencias bien definidas dentro del mercado. Puede definirse por una rápida implementación del modelo, una mejor colaboración entre los equipos involucrados en ciencia de datos y operaciones, y la ampliación de los modelos. Con este tipo de aplicaciones de BI, continúa un aumento en el crecimiento de los avances tecnológicos de MLOps. Teniendo en cuenta que el futuro se verá principalmente en flujos de trabajo tan complejos para el aprendizaje automático, es probable que MLOps surfee olas similares.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La industria MLOps tuvo un efecto negativo debido a 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 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 mercado de MLOps se desaceleró inicialmente debido a la pandemia de COVID-19, ya que todas las empresas interrumpieron sus operaciones y recursos, agregaron proyectos de desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático a su lista de tareas pendientes o los cancelaron por completo. Toda la incertidumbre que vino con la pandemia, junto con la recesión económica, obligó a las empresas a centrarse en reducir costos y se redujo la inversión en nuevas tecnologías como MLOps. Además, las dificultades en las cadenas de suministro y los modos de trabajo remoto que obstaculizan la implementación y la escalabilidad se convirtieron en desafíos para ejecutar operaciones de aprendizaje automático. E incluso con una creciente dependencia de las soluciones digitales, sin embargo, la mayoría de las organizaciones retrasaron la adopción de MLOps debido a limitaciones financieras y variaciones en las prioridades comerciales. Los resultados adversos sobre el crecimiento del mercado se caracterizan por una desaceleración temporal en la adopción de MLOps en diversas industrias.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

La gobernanza del modelo impulsa el crecimiento del mercado en MLOps

Hay varios cambios rápidos en el área del mercado de MLOps, que abarcan la automatización, el monitoreo en tiempo real y el control de versiones de modelos, y se espera que muchos de estos cambios sean tendencia en el futuro. Una de las principales tendencias es la gobernanza de modelos, que garantiza que los flujos de trabajo de aprendizaje automático sean muy transparentes y seguros sin dejar de cumplir con las normas. Hoy en día, las organizaciones cuentan con modelos sólidos para rastrear cualquier desempeño de su modelo y proporcionar esa información con fines regulatorios. Esto será más aplicable en las empresas financieras y sanitarias. Esto genera responsabilidad, pero también mitiga el riesgo de utilizar sistemas de inteligencia artificial. La gobernanza del modelo es fundamental para las empresas, especialmente a medida que aumentan sus esfuerzos en IA. Permitirá el éxito continuo y la confiabilidad de las organizaciones.

• Según las directrices del NIST, aproximadamente el 70% de las grandes empresas adoptan ahora listas de verificación de validación o gobernanza de modelos formales como parte de los flujos de trabajo de MLOps.

• Según IEEE y encuestas de la industria, plataformas de alta escala informan más de 300 modelos de aprendizaje automático de producción por mes, lo que impulsa las necesidades de orquestación.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO MLOPS

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en local, en la nube e híbrido.

• Local: las soluciones MLOps locales significan que las soluciones se alojan dentro del propio entorno de TI de la empresa, lo que proporciona a las organizaciones una soberanía de datos completa. Esta configuración es ventajosa para las empresas que exigen altos niveles de seguridad y privacidad de la información. Permite las configuraciones y el control de recursos especificados, pero exige hardware y servicios costosos.

• Nube: MLOps en la nube brinda a las organizaciones la capacidad de ejecutar y administrar canales de aprendizaje automático sin preocuparse por la infraestructura. Estos servicios permiten a los usuarios obtener acceso simple e inmediato a capacidades informáticas de alto rendimiento y aprovechar otros servicios en la nube. Las soluciones en la nube son especialmente adecuadas para organizaciones que desean expandir sus operaciones organizacionales en un corto período de tiempo mientras trasladan su infraestructura de TI fuera del sitio.

• Híbrido: otro tipo es el MLOps híbrido que permite almacenar datos importantes localmente y utilizar soluciones en la nube solo para procesos altamente computacionales. De esta manera ayuda a mantener un equilibrio entre seguridad, costo y escalabilidad en las empresas. Permiten compartir datos entre dominios públicos y privados al tiempo que mejoran el rendimiento sin comprometer recursos clave.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en BFSI, atención médica, comercio minorista, manufactura y sector público.

• BFSI: En el sector BFSI, MLOps se aplica para mejorar los procesos de evaluación de riesgos, así como los servicios de detección de fraude y los servicios a medida del cliente. De esta manera, a través de la integración del procesamiento de datos automatizado y la toma de decisiones, MLOps mejora la experiencia operativa y del cliente. También flexibiliza los análisis en tiempo real y el cumplimiento de las medidas regulatorias de las entidades financieras.

• Atención médica: Healthcare MLOps ofrece soluciones en términos de análisis, planificación de tratamientos e imágenes médicas para obtener resultados excepcionales para los pacientes. Apoya el acceso a grandes cantidades de datos para la toma de decisiones clínicas con el fin de acelerar y mejorar el diagnóstico. Además, MLOps ayuda en la gestión de otras tareas organizativas, lo que mejora la productividad del ámbito sanitario.

• Comercio minorista: en el comercio minorista, MLOps se utiliza para mejorar la personalización de los clientes, gestionar la cadena de suministro y la demanda de productos. Permite a los minoristas proporcionar mensajes de marketing mejor dirigidos y mejorar las operaciones de gestión de existencias mediante la recepción de información actualizada. MLOps también tiene su función en modelos de precios dinámicos y en mejorar la satisfacción del cliente.

• Fabricación: en la fabricación, MLOps mejora las operaciones de producción, la predicción del mantenimiento y la calidad del producto utilizando datos de máquinas y sensores. Facilita el seguimiento de la operación en tiempo real para minimizar la cantidad de tiempo necesario. Además, el uso de MLOps permite a los fabricantes automatizar de forma más inteligente y optimizar sus cadenas de suministro.

• Sector público: en el sector público, MLOps se utiliza para mejorar la prestación de servicios ofrecidos por el gobierno mediante el uso de IA, como en la detección de fraude, en la gestión del tráfico y en los servicios sociales. Ayuda en la gestión de big data para el análisis de datos y la toma de decisiones. MLOps también proporciona formas eficientes de gestionar recursos y mejorar la interacción con los ciudadanos a través de la prestación de servicios.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos, así como condiciones del mercado.

Factores impulsores

Demanda creciente de automatización y eficiencia

Entre los impulsores de la demanda del mercado de MLOps se encuentra la mayor necesidad de automatización para acelerar los procesos de aprendizaje automático. MLOps simplifica así la implementación, el seguimiento y la gestión de modelos de aprendizaje automático: logrando una mejora de la eficacia en diferentes sectores. Cabe destacar que la automatización reduce los posibles errores humanos resultantes de la velocidad, acelera el desarrollo de modelos y garantiza una forma coherente de realizar las actividades. Con este fin, MLOps ha sido un facilitador importante del nuevo mundo con expectativas de reducir el tiempo necesario para lograr un resultado y una mejor productividad.

• Según encuestas corporativas y de la OCDE, aproximadamente el 65% de las empresas citan el cumplimiento normativo y la auditabilidad de los modelos como factores clave para la inversión en MLOps.

• Según informes de analistas de la industria, las implementaciones nativas de la nube representan aproximadamente el 60 % de las implementaciones de nuevas plataformas MLOps, lo que facilita la escala y la integración de CI/CD.

Integración del aprendizaje automático con las operaciones comerciales

Otro propulsor de las economías de MLOps ha sido la introducción del aprendizaje automático en las operaciones comerciales per se. Dado que las empresas obtienen su columna vertebral de los conocimientos derivados del uso de datos, se ha vuelto cada vez más importante integrar la implementación del modelo con visibilidad en tiempo real. MLOps ayudará a llenar el vacío entre el desarrollo y las operaciones para garantizar que las actualizaciones y optimizaciones de los modelos sean continuas. De ahora en adelante, esto alineará perfectamente el aprendizaje automático con la estrategia empresarial y mejorará el rendimiento y la competitividad.

Factor de restricción

La escasez de talento en MLOps limita el crecimiento y la innovación del mercado

Una escasez de profesionales con contratación y efectividad de habilidades, en aprendizaje automático, DevOps ocomputación en la nube, es un factor restrictivo para la participación de mercado de MLOps. La mayoría de las organizaciones no lograrían reclutar o capacitar empleados para implementar y administrar soluciones MLOps de manera efectiva. Esta brecha de talento restringe la escalabilidad y eficiencia de la adopción de MLOps. Otra área que requiere conocimientos especializados ha sido la integración de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Lo más importante es que es necesario abordar esta escasez de habilidades a medida que aumenta la demanda de estas habilidades para permitir el crecimiento y la innovación del mercado.

• Según el NIST y las agencias de protección de datos, las reglas de privacidad y residencia de datos agregan entre 2 y 4 pasos de cumplimiento adicionales por implementación en implementaciones globales.

• Según encuestas empresariales, aproximadamente el 45% de los proyectos no logran alcanzar la producción debido a un monitoreo deficiente y a un reentrenamiento de los procesos, lo que ralentiza la adopción de MLOps.

La creciente demanda de MLOps impulsa la expansión del mercado

Oportunidad

 

La IA y el aprendizaje automático ya no se limitan a la producción de bienes y servicios; se están volviendo cada vez más omnipresentes en varios sectores. La demanda de soluciones ágiles y escalables para desarrollar, implementar y monitorear modelos crecerá a medida que las unidades de negocios adopten cada vez más modelos de IA en su colaboración y comunicación con otras divisiones. Automatización del ciclo de vida de un modelo, con un enfoque MLOps, tiempo y costos de error. Además, ha sido beneficioso para evaluar la calidad de manera consistente en áreas como atención médica y biofarmacéutica, finanzas e incluso comercio minorista, donde la toma de decisiones en tiempo real, junto con análisis predictivo, volverse crítico. En consecuencia, a medida que la organización se apresure a ejecutar una agenda de IA, MLOps será indispensable para su éxito.

• Según los consorcios y organismos de normalización, los marcos automatizados de riesgo de modelos y los kits de herramientas de explicabilidad permiten ciclos de auditoría aproximadamente un 50% más rápidos para los sectores regulados.

 

• Según estudios de casos de proveedores de nube, la integración de MLOps con herramientas de observabilidad y AIOps redujo los tiempos de resolución de incidentes en aproximadamente un 30 % en los programas piloto.

 

Desafíos en el crecimiento del mercado de MLOps debido a la integración y el cumplimiento

Desafío

 

El hecho de conectar modelos de aprendizaje automático con configuraciones de infraestructura de TI existentes se considera uno de los principales desafíos que enfrenta el mercado de MLOps. Numerosas organizaciones no logran gestionar ni escalar el ciclo de vida de los modelos en múltiples entornos. La internalización de herramientas y marcos estandarizados restringe el alcance de una colaboración fluida entre científicos de datos, desarrolladores y equipos de TI. Además, los requisitos de seguridad y cumplimiento hacen que la implementación de modelos de ML en industrias reguladas sea aún más compleja. Esto también podría obstaculizar la implementación y, al mismo tiempo, reducir la adopción generalizada y la optimización de las prácticas MLOps en todos los mercados, lo que desaceleraría su crecimiento.

• Según revisiones académicas y de la industria, las necesidades de generación de datos de prueba y datos sintéticos están aumentando, y se requieren entre 2 y 3 veces más conjuntos de datos etiquetados por iteración del modelo.

 

• Según los análisis del mercado de talentos, aproximadamente el 40% de las organizaciones informan una escasez de ingenieros capacitados tanto en prácticas de ML como de SRE/DevOps, lo que limita la ampliación.

 

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO MLOPS

• América del norte

MLOps en América del Norte pasa a ser propiedad principalmente debido a sus mejores infraestructuras de crecimiento tecnológico junto con una mayor adopción de IA, complementada por una fuerte participación de gigantes tecnológicos globales. Las soluciones automatizadas de aprendizaje automático y los servicios basados ​​en la nube están elevando el dominio de la región. Entre los países de América del Norte, Estados Unidos se erige como un impulsor clave en el área con un sólido ecosistema de IA e inversión en tecnologías MLOps. El mercado MLOps de Estados Unidos está abiertamente impulsado por la presencia de un gran número de actores importantes junto con una mayor I+D en aplicaciones basadas en IA. De esta manera, América del Norte se convierte en el líder mundial en el espacio de MLOps.

• Europa

El crecimiento del mercado de MLOps en Europa es bastante próspero, ya que fomenta la innovación y la adopción de operaciones de aprendizaje automático en otros sectores verticales. Numerosos centros tecnológicos y actores establecidos en entornos de inteligencia artificial y aprendizaje automático impulsan el aumento en la adopción de soluciones MLOps. Los marcos regulatorios sólidos, particularmente en lo que respecta a la privacidad de los datos, también influyen en las organizaciones para que empleen prácticas MLOps mucho más eficientes y seguras. El objetivo de la mayoría de las empresas europeas ahora es mejorar la automatización, la escalabilidad y la eficiencia de la implementación de modelos. Así, Europa también se suma a otras regiones como actor importante en términos de crecimiento global en MLOps y más inversiones en tecnología y talento.

• Asia

Al crecimiento general del mercado MLOps se suma el sector tecnológico emergentemente extenso de Asia y su prevalencia en la adopción de varias aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las industrias. China, India y Japón se han comprometido mucho a invertir en soluciones de inteligencia artificial, lo que ha aumentado la demanda de prácticas MLOps eficientes. Esto se ve respaldado además por el rico grupo de talentos de la región en el campo técnico, además de un ecosistema inicial. Además, la digitalización en curso en los sectores de la salud, las finanzas, la manufactura y otros sectores actúa como una fuerza impulsora para una implementación y gestión más rápida y optimizada de modelos de aprendizaje automático. Con esta necesidad emergente, Asia se convertirá en un importante contribuyente al mercado global de MLOps.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave impulsan el crecimiento del mercado de MLOps a través de la innovación

Los actores clave de la industria están creando un gran impacto en MLOps mediante avances innovadores, creando plataformas integrales y cambiando los estándares de automatización y colaboración en esta nueva dinámica. Estos actores también son conocidos como gigantes tecnológicos como Google, Microsoft e IBM, y se sabe que integran herramientas sofisticadas para el desarrollo, implementación y monitoreo de modelos.

• Microsoft: Las métricas de la plataforma muestran que las integraciones de Azure MLOps admiten miles de proyectos empresariales con ModelOps, gobernanza y canales de CI/CD integrados.

• Amazon (AWS): los informes de servicio indican que SageMaker y las herramientas relacionadas administran cientos de implementaciones de modelos de producción con monitoreo integrado y detección de desviaciones.

La adopción de MLOps en todas las industrias se ve impulsada por esta tendencia que genera mejoras en la escalabilidad, la seguridad y la eficiencia en todo el ciclo de vida del desarrollo. En este sentido, se considera que MLOps es más prometedor para el mundo de la IA y las operaciones de aprendizaje automático en el futuro.

Lista de las principales empresas de MLOps

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA

Crecimiento del mercado de MLOps impulsado por nuevas soluciones y avances en IA

Agosto de 2023:Akira AI lanzó su solución MLOps en Dubai para facilitar la implementación y el monitoreo del modelo de IA y, más específicamente, sobre la IA responsable. Esta plataforma responde a la creciente necesidad de soluciones de IA a gran escala y con alto cumplimiento en todos los sectores: mejora la gestión de modelos y la productividad.

Enero de 2024:DataRobot presentó una nueva versión de la plataforma MLOps que mejoró la gestión y gobernanza de modelos. Este desarrollo tiene como objetivo aliviar la creciente complejidad de los procesos de IA en empresas a gran escala, para mejorar la efectividad y el cumplimiento del modelo.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El informe de investigación profundiza en la segmentación del mercado, utilizando métodos de investigación tanto cualitativos como cuantitativos para proporcionar un análisis exhaustivo. También evalúa el impacto de las perspectivas financieras y estratégicas en el mercado. Además, el informe presenta evaluaciones nacionales y regionales, considerando las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que influyen en el crecimiento del mercado. El panorama competitivo está meticulosamente detallado, incluidas las cuotas de mercado de competidores importantes. El informe incorpora nuevas metodologías de investigación y estrategias de jugadores adaptadas al período de tiempo previsto. En general, ofrece información valiosa y completa sobre la dinámica del mercado de una manera formal y fácilmente comprensible.