Pronóstico de series temporales Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (software, servicio), por aplicación (planificación empresarial, industria financiera, médica) y por pronóstico regional de 2026 a 2035

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MERCADO DE PRONÓSTICO DE SERIES TIEMPODESCRIPCIÓN GENERAL

Se espera que el mercado global de pronóstico de series temporales aumente de aproximadamente USD 340 millones en 2026, en camino de alcanzar USD 520 millones en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 5,2 % entre 2026 y 2035. América del Norte ~40 %, Europa ~30 %, APAC ~25 %.

El mercado de pronóstico de series de tiempo se especializa en herramientas y estrategias para predecir valores futuros basados ​​totalmente en estadísticas históricas. Este mercado ha crecido significativamente gracias a los avances en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis estadístico. Industrias como finanzas, comercio minorista,cuidado de la saludy la producción aprovecha el pronóstico de series de tiempo para cumplir con los requisitos de elaboración de planes, gestión de existencias, análisis monetario y protección predictiva. Los actores clave proporcionan software y estructuras que ofrecen pronósticos, detección de anomalías y análisis de tendencias en tiempo real. A medida que los datos crecen considerablemente en tamaño y la potencia computacional aumenta, la precisión y aplicabilidad de los pronósticos de series de tiempo persisten ampliándose, utilizando la innovación y las enormes ganancias en varios sectores.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

Crecimiento del mercado restringido por la pandemia debido a situaciones logísticas exigentes

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

La pandemia de COVID-19 afectó negativamente el auge de las series temporales que pronostican el crecimiento del mercado en numerosos enfoques. En primer lugar, la naturaleza excepcional de la pandemia provocó perturbaciones masivas en los patrones de datos históricos, lo que provocó una menor precisión y confiabilidad de los pronósticos. Muchas mareas, que dependían de hechos históricos estables, se han vuelto mucho menos efectivas para predecir tendencias futuras en medio de la volatilidad. En segundo lugar, las crisis financieras y los recortes financieros llevaron a una disminución de las inversiones en equipos y tecnologías de pronóstico superiores, ya que las empresas priorizaron situaciones operativas exigentes instantáneas sobre largos períodos de iniciativas estratégicas. Además, las interrupciones en la cadena de suministro y la alteración del comportamiento de los compradores hicieron que los esfuerzos de pronóstico fueran más complejos, lo que dificultó que las empresas modificaran sus modelos rápidamente. Estos factores juntos obstaculizaron el crecimiento y la mejora del mercado de pronóstico de series temporales durante la pandemia.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

La creciente integración de la tecnología de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) ayuda a que el mercado crezca

Una última tendencia que impulsa el auge dentro del mercado de pronóstico de series temporales es la integración de la inteligencia sintética (IA) y el aprendizaje mediante dispositivos (ML). Estas tecnologías amplifican la precisión y el rendimiento de los pronósticos mediante la adaptación mecánica de nuevos estilos y anomalías estadísticas. El uso de modelos de aprendizaje profundo, junto con redes de memoria a corto plazo (LSTM), ha mejorado la capacidad de especular registros de series temporales complejas y no lineales. Además, las soluciones de pronóstico basadas en la nube están ganando terreno, presentando sistemas escalables y accesibles para análisis estadísticos en tiempo real. La mayor adopción de equipos de pronóstico automático, que reducen la necesidad de intervención manual, también está impulsando el crecimiento del mercado. Estos avances permiten a las empresas tomar mejores decisiones óptimas, mejorando el rendimiento operativo.

• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST), más del 72 % de las herramientas de análisis avanzado en 2024 integraron algoritmos basados ​​en IA, en particular el aprendizaje profundo, en modelos de pronóstico de series temporales para sectores como la energía, la atención médica y la manufactura.
• Según datos del Índice de Economía y Sociedad Digitales (DESI) de la Comisión Europea, el 38% de las empresas manufactureras de la UE adoptaron software de previsión de series temporales para el mantenimiento predictivo y la automatización de la cadena de suministro para el primer trimestre de 2025.

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MERCADO DE PRONÓSTICO DE SERIES TIEMPO SEGMENTACIÓN

Por tipo

Según el tipo, el mercado se puede clasificar en software y servicio.

• Software: Esta fase consta de diversas herramientas y sistemas diseñados para la previsión de series temporales. Estos programas de software utilizan estrategias estadísticas, aprendizaje automático e inteligencia artificial para investigar hechos antiguos y esperar tendencias futuras. Los ejemplos incluyen software de pronóstico especializado, módulos incluidos dentro de plataformas de análisis de registros más amplias y herramientas de pronóstico totalmente basadas en la nube. Las características clave frecuentemente incluyen análisis de registros en tiempo real, detección de anomalías y modelos de pronóstico personalizables.

• Servicio: este segmento abarca las ofertas de expertos suministradas para ayudar a la implementación y optimización de la previsión de cobro de tiempos. Los servicios también pueden incluir consultoría, mejora de modelos personalizados, integración con estructuras actuales, educación y ayuda continua. Estas ofertas ayudan a las empresas a maximizar el costo de sus herramientas de pronóstico y a garantizar predicciones precisas y confiables adaptadas a sus necesidades y requisitos específicos de la industria.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en industria energética, industria de la construcción, transporte y otros.

• Planificación empresarial: en este segmento, las herramientas de previsión de series de tiempo se utilizan para la planificación de la demanda, el control de existencias, la optimización de la cadena de suministro y la previsión de ventas. Las empresas aprovechan estos pronósticos para tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones y mejorar la planificación estratégica.

• Industria financiera: esta sección implica el uso de pronósticos de recopilación de tiempo para predecir precios de inventario, tendencias del mercado, indicadores monetarios y control de amenazas. Las instituciones financieras utilizan modelos de pronóstico avanzados para trabajar en estrategias de compra y venta, gestión de carteras y planificación económica.

• Médico: en el ámbito científico, el pronóstico de series temporales se aplica para extrapolar brotes de enfermedades, admisiones de pacientes y asignación de recursos. Los hospitales y proveedores de atención médica utilizan la previsión para supervisar la deriva de los enfermos, planificar las necesidades de personal y optimizar el uso de equipos y suministros científicos.

FACTORES IMPULSORES

Adopción de una solución basada en la nube para impulsar el crecimiento del mercado

La computación en la nube ha democratizado el contacto con capacidades de pronóstico sofisticadas mediante la presentación de estructuras escalables y flexibles. La previsión basada en la nube permite a las empresas integrar fácilmente los recursos de información, instalar modelos predictivos rápidamente y escalar los recursos según sea necesario. Esta accesibilidad reduce prematuramente los gastos relacionados con la infraestructura y el mantenimiento, lo que hace que los pronósticos avanzados estén disponibles para grupos de todos los tamaños. Además, los sistemas en la nube facilitan la colaboración y el intercambio de información entre grupos, acelerando la innovación e impulsando el crecimiento del mercado a medida que más grupos adoptan estrategias ágiles basadas en registros.

• Según la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), en 2023 había más de 16.700 millones de dispositivos IoT en todo el mundo, lo que impulsó una demanda exponencial de pronósticos de datos de series temporales en tiempo real en logística, agricultura e infraestructura.
• Según los hallazgos del Departamento de Energía de EE. UU., más del 45 % de las empresas de servicios públicos de energía en los EE. UU. emplean ahora herramientas de pronóstico de series de tiempo para optimizar la distribución de energía y el pronóstico de carga, particularmente en la integración de energía renovable.

Avances en tecnología para impulsar el crecimiento del mercado

La tecnología de inteligencia artificial, como los algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, las redes LSTM), han revolucionado el pronóstico de series temporales al mejorar la precisión y la adaptabilidad. Estos modelos impulsados ​​por IA pueden descubrir automáticamente estilos complejos en hechos históricos, mejorando la precisión de los pronósticos incluso en medio de tendencias de información riesgosas y no lineales. Las empresas de todos los sectores se benefician de las herramientas de pronóstico impulsadas por IA que permiten la evaluación en tiempo real, la detección de anomalías y la información predictiva, lo que facilita una mejor toma de decisiones y una mejor eficiencia operativa.

FACTORES RESTRICTIVOS

Las preocupaciones sobre la privacidad y los obstáculos en la disponibilidad de datos frenan el crecimiento del mercado

Hay varios elementos restrictivos en el crecimiento del mercado de pronóstico de series temporales. En primer lugar, los estándares de información y los obstáculos a la disponibilidad pueden impedir predicciones correctas, particularmente cuando las estadísticas históricas son incompletas, inconsistentes o sesgadas. En segundo lugar, la complejidad de imponer y mantener modelos de pronóstico avanzados plantea obstáculos, que requieren experiencia y recursos especializados que no todos los grupos poseen. En tercer lugar, las cuestiones regulatorias y de privacidad que rodean la utilización y el almacenamiento de registros pueden restringir la adopción, especialmente en industrias reguladas como la atención médica y las finanzas. Por último, la resistencia al cambio y la inercia organizacional también pueden disminuir la adopción de nuevas tecnologías de pronóstico, independientemente de su potencial, retrasando el aumento del mercado y la innovación en el análisis de pronóstico.

• Según un informe de 2024 del Foro Económico Mundial, el 53% de las organizaciones globales citaron la falta de profesionales capacitados como una barrera para implementar eficazmente el pronóstico de series temporales en los sistemas operativos.
• Como señaló la Agencia de Ciberseguridad de la Unión Europea (ENISA), el 41% de los modelos de datos basados ​​en IA, incluidos los pronósticos de series temporales, se retrasaron o bloquearon en su implementación debido al cumplimiento del RGPD y regulaciones similares de protección de datos en 2023-2024.

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MERCADO DE PRONÓSTICO DE SERIES TIEMPO PERSPECTIVAS REGIONALES

América del Norte dominará el mercado gracias a enormes inversiones en infraestructura y tecnología

El mercado está segregado principalmente en Europa, América Latina, Asia Pacífico, América del Norte y Medio Oriente y África.

América del Norte es la región líder en cuota de mercado de pronóstico de series temporales. Varios factores contribuyen a este predominio. En primer lugar, el lugar cuenta con una alta proporción de importantes corporaciones tecnológicas y nuevas empresas innovadoras que fuerzan mejoras en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, fundamentales para una previsión refinada de la recopilación de tiempo. En segundo lugar, América del Norte tiene una infraestructura sólida que admite la computación en la nube y un enorme análisis de registros, lo que facilita la adopción gigantesca de soluciones de pronóstico. Además, las grandes inversiones en I+D y los entornos regulatorios favorables inspiran la innovación tecnológica. La presencia de diversas industrias, desde finanzas hasta atención médica, que dependen estrechamente de la toma de decisiones basada en datos, impulsa aún más el auge del mercado. Por último, el fuerte énfasis de la región en la transformación virtual y la planificación empresarial estratégica subraya la posición crítica de los pronósticos precisos para preservar la ventaja.

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

Actores clave de la industria que dan forma al mercado de pronóstico de series temporales a través de innovación y colaboraciones. Estos grupos impulsan el crecimiento del mercado con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que avanzan continuamente, mejorando la precisión y eficiencia de los equipos de pronóstico. Las asociaciones y colaboraciones estratégicas, incluida la integración de soluciones de pronóstico con estructuras en la nube como Microsoft Azure y Google Cloud, ofrecen equipos escalables y prácticos para un mercado objetivo más amplio. Las empresas conjuntas y las colaboraciones con líderes específicos de la industria permiten respuestas personalizadas, abordando desafíos en sectores como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista. Al fomentar la innovación y crear asociaciones sinérgicas, esos actores amplían su alcance en el mercado y, además, establecen nuevos estándares en análisis predictivo y toma de decisiones.

• DataRobot: según el informe de rendimiento oficial de DataRobot para 2024, su plataforma automatizada de aprendizaje automático manejó más de 10 millones de pronósticos de series temporales por mes, principalmente en los sectores financiero y de seguros.
• GMDH Streamline: La compañía informó que más de 800 empresas minoristas y manufactureras utilizaron su solución de pronóstico de demanda en 2024, lo que ayudó a reducir los desabastecimientos en un promedio del 22 %.

Lista de las principales empresas de pronóstico de series temporales

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

DESARROLLO INDUSTRIAL

Septiembre de 2023:Un último avance en el mercado de pronóstico de series temporales es el lanzamiento de Amazon Web Services (AWS) Forecast. AWS Forecast aprovecha el aprendizaje automático para proporcionar pronósticos bastante precisos, lo que permite a las agencias tomar decisiones informadas con mayor confianza. La compañía simplifica el proceso de pronóstico históricamente complicado al automatizar la configuración, la educación y la implementación de modelos predictivos. Los usuarios pueden integrar información histórica de múltiples recursos y aplicar algoritmos superiores con poca o ninguna comprensión del aprendizaje automático. Esta innovación aborda la necesidad de contar con equipos de pronóstico escalables, confiables y fáciles de usar, lo que hace que el análisis predictivo sea más refinado y accesible para una gama más amplia de corporaciones. Al disminuir los obstáculos técnicos y mejorar la precisión de los pronósticos, AWS Forecast influye sustancialmente en la eficiencia operativa y la planificación estratégica en diversas industrias.

COBERTURA DEL INFORME

El mercado de pronóstico de series temporales está preparado para un crecimiento colosal, impulsado por los avances en la inteligencia artificial y la creciente adopción de soluciones basadas en la nube. A pesar de desafíos como problemas en el estándar de la información y la complejidad de la implementación del modelo, el mercado se beneficia de una sólida innovación y asociaciones estratégicas entre actores clave de la industria. Regiones como Norteamérica lideran el mercado por su infraestructura tecnológica y financiación en I+D. Desarrollos recientes, como AWS Forecast, resaltan la inclinación a hacer que las herramientas de pronóstico refinadas estén más disponibles. A medida que las corporaciones de diversas industrias dependan de análisis predictivos correctos, el mercado de pronósticos de series temporales se ampliará y evolucionará.