Tamanho do mercado de MLOps, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (no local, nuvem e híbrido), por aplicação (BFSI, saúde, varejo, manufatura e setor público) e por previsão regional para 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO MLOPS

O mercado global de MLOps está estimado em aproximadamente US$ 4,38 bilhões em 2026. O mercado deve atingir US$ 89,18 bilhões até 2035, expandindo-se a um CAGR de 39,8% de 2026 a 2035.

MLOps é basicamente a área que trata da combinação de práticas de aprendizado de máquina e DevOps para automatizar e agilizar a implantação, o monitoramento e a manutenção de modelos de aprendizado de máquina à medida que vão para a produção. À medida que as indústrias e as empresas adotam a IA, o crescimento da necessidade de soluções MLOps para gerenciar de forma rápida e eficaz todo o ciclo de vida dos modelos de ML reflete tendências bem definidas no mercado. Pode ser definido pela implantação rápida de modelos, melhor colaboração entre equipes envolvidas em ciência de dados e operações e ampliação de modelos. Com esses aplicativos de BI, continua um aumento no crescimento dos avanços tecnológicos de MLOps. Tendo em mente que o futuro será testemunhado principalmente em fluxos de trabalho tão complexos para aprendizado de máquina, é provável que os MLOps surfem ondas semelhantes.

PRINCIPAIS CONCLUSÕES

IMPACTO DA COVID-19

A indústria de MLOps teve um efeito negativo devido à pandemia de COVID-19

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura inferior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

O mercado de MLOps desacelerou inicialmente devido à pandemia COVID-19, uma vez que todas as empresas sofreram interrupções de operações e recursos, adicionando projetos de desenvolvimento de IA e aprendizado de máquina à sua lista de tarefas ou cancelando-os completamente. Toda a incerteza que veio com a pandemia, juntamente com a recessão económica, forçou as empresas a concentrarem-se na redução de custos, e o investimento em quaisquer novas tecnologias, como MLOps, foi reduzido. Além disso, a dificuldade nas cadeias de abastecimento e nos modos de trabalho remoto que dificultam a implementação e a escalabilidade tornaram-se desafios para a execução de operações de aprendizagem automática. E mesmo com a crescente dependência de soluções digitais, no entanto, a maioria das organizações atrasou a adoção de MLOps devido a restrições financeiras e variações nas prioridades de negócios. Os resultados adversos sobre o crescimento do mercado são caracterizados por uma desaceleração temporária na adoção de MLOps em vários setores.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Governança do modelo impulsiona o crescimento do mercado em MLOps

Há várias mudanças rápidas na área do mercado de MLOps, abrangendo automação, monitoramento em tempo real e versionamento de modelos, e espera-se que muitas dessas mudanças sejam tendências no futuro. Uma das principais tendências é a governança de modelos, que garante que os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina sejam altamente transparentes e seguros, ao mesmo tempo que permanecem em conformidade. Hoje em dia, as organizações têm modelos sólidos para acompanhar qualquer desempenho do seu modelo e fornecer essas informações para fins regulatórios. Isso será mais aplicável em empresas financeiras e de saúde. Isto cria responsabilidade, mas também mitiga o risco de utilização de sistemas de IA. A governação do modelo é fundamental para as empresas, especialmente à medida que aumentam os seus esforços de IA. Isso permitirá sucesso contínuo e confiabilidade para as organizações.

• De acordo com a orientação do NIST, cerca de 70% das grandes empresas agora adotam governança de modelo formal ou listas de verificação de validação como parte dos fluxos de trabalho de MLOps.

• De acordo com pesquisas do IEEE e da indústria, mais de 300 modelos de ML de produção por mês estão sendo relatados por plataformas de alta escala, impulsionando as necessidades de orquestração.

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SEGMENTAÇÃO DE MERCADO MLOPS

Por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em local, nuvem e híbrido

• No local: As soluções MLOps locais significam que as soluções são hospedadas no próprio ambiente de TI da empresa, o que fornece às organizações total soberania de dados. Essa configuração é vantajosa para empresas que exigem altos níveis de segurança e privacidade das informações. Ele permite as configurações especificadas e o controle de recursos, mas exige hardware e serviços caros.

• Nuvem: MLOps na nuvem fornecem às organizações a capacidade de executar e gerenciar pipelines de aprendizado de máquina sem se preocuparem com a infraestrutura. Esses serviços permitem que os usuários obtenham acesso simples e imediato a capacidades computacionais de alto desempenho e aproveitem outros serviços em nuvem. As soluções em nuvem são especialmente adequadas para organizações que desejam expandir suas operações organizacionais em um curto espaço de tempo, enquanto transferem sua infraestrutura de TI para outro local.

• Híbrido: Outro tipo são os MLOps Híbridos que permitem armazenar dados importantes localmente e utilizar soluções em nuvem apenas para processos altamente computacionais. Dessa forma, ajuda a manter um equilíbrio entre segurança, custo e escalabilidade nas empresas. Permitem que os dados sejam partilhados entre os domínios público e privado, ao mesmo tempo que melhoram o desempenho sem comprometer os principais recursos.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em BFSI, Saúde, Varejo, Manufatura e Setor Público

• BFSI: No setor BFSI, o MLOps é aplicado para melhorar os processos de avaliação de risco, bem como serviços de detecção de fraude e serviços personalizados ao cliente. Desta forma, através da integração do processamento automatizado de dados e da tomada de decisões, o MLOps melhora a experiência operacional e do cliente. Também flexibiliza as análises em tempo real e o cumprimento das medidas regulatórias das instituições financeiras.

• Saúde: Healthcare MLOps oferece soluções em termos de análise, planejamento de tratamento e imagens médicas para resultados excelentes para os pacientes. Suporta o acesso a grandes quantidades de dados para a tomada de decisões clínicas, a fim de acelerar e melhorar o diagnóstico. Além disso, o MLOps auxilia no gerenciamento de outras tarefas organizacionais, o que melhora a produtividade no domínio da saúde.

• Varejo: No varejo, o MLOps é utilizado para melhorar a personalização dos clientes, gerenciando a cadeia de suprimentos e a demanda por produtos. Permite aos retalhistas fornecer mensagens de marketing mais bem direcionadas e melhorar as operações de gestão de stocks através da recepção de informação atualizada. O MLOps também tem sua função em modelos dinâmicos de precificação e na melhoria da satisfação do cliente.

• Manufatura: Na manufatura, o MLOps melhora as operações de produção, previsão de manutenção e qualidade do produto usando dados de máquinas e sensores. Torna mais fácil monitorar a operação em tempo real para minimizar o tempo gasto. Além disso, o uso de MLOps permite que os fabricantes automatizem e otimizem suas cadeias de suprimentos de maneira mais inteligente.

• Sector Público: No sector público, o MLOps é utilizado para melhorar a prestação de serviços oferecidos pelo governo através da utilização de IA, tais como na detecção de fraudes, na gestão de tráfego e em serviços sociais. Auxilia no gerenciamento de big data para análise de dados e tomada de decisão. O MLOps também proporciona formas eficientes de gerir recursos e melhorar a interação com os cidadãos através da prestação de serviços.

DINÂMICA DE MERCADO

A dinâmica do mercado inclui fatores impulsionadores e restritivos, oportunidades e desafios, bem como condições de mercado.

Fatores determinantes

Aumento da demanda por automação e eficiência

Entre os impulsionadores da demanda do mercado por MLOps está o aumento da necessidade de automação para acelerar os processos de aprendizado de máquina. Assim, o MLOps simplifica a implantação, o monitoramento e o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina: alcançando uma melhoria de eficácia em diferentes setores. Vale ressaltar que a automação diminui possíveis erros humanos decorrentes da velocidade, acelera o desenvolvimento de modelos e garante uma forma consistente de execução das atividades. Para este fim, o MLOps tem sido um importante facilitador do novo mundo, com expectativas de reduzir o tempo necessário para alcançar um resultado e melhor produtividade.

• De acordo com pesquisas da OCDE e de empresas, cerca de 65% das empresas citam a conformidade regulatória e a auditabilidade do modelo como principais impulsionadores do investimento em MLOps.

• De acordo com relatórios de analistas do setor, as implantações nativas da nuvem são responsáveis ​​por aproximadamente 60% das novas implementações de plataformas MLOps, facilitando a escala e a integração de CI/CD.

Integração de aprendizado de máquina com operações de negócios

Outro propulsor das economias do MLOps tem sido a introdução do aprendizado de máquina nas operações comerciais em si. Com as empresas obtendo a base de insights derivados do uso de dados, tornou-se cada vez mais fundamental ter a implantação de modelos integrada com visibilidade em tempo real. Os MLOps ajudarão a preencher a lacuna entre o desenvolvimento e as operações para garantir que as atualizações e otimizações dos modelos sejam contínuas. Doravante, isso alinhará perfeitamente o aprendizado de máquina à estratégia de negócios e melhorará o desempenho e a competitividade.

Fator de restrição

A escassez de talentos em MLOps limita o crescimento e a inovação do mercado

Uma pequena oferta de profissionais com contratação e eficiência de habilidades, em aprendizado de máquina, DevOps oucomputação em nuvem, é um fator restritivo para a participação de mercado de MLOps. A maioria das organizações falharia no recrutamento ou formação de funcionários para implementar e gerir soluções MLOps de forma eficaz. Esta lacuna de talentos restringe a escalabilidade e a eficiência da adoção de MLOps. Outra área que requer conhecimento especializado tem sido a integração de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção. Mais importante ainda, esta escassez de competências precisa de ser abordada à medida que a procura destas competências aumenta para permitir o crescimento e a inovação do mercado.

• De acordo com o NIST e as agências de proteção de dados, as regras de privacidade e residência de dados adicionam de 2 a 4 etapas extras de conformidade por implantação em implementações globais.

• De acordo com pesquisas empresariais, cerca de 45% dos projetos não conseguem atingir a produção devido ao monitoramento deficiente e aos pipelines de reciclagem, retardando a adoção de MLOps.

A crescente demanda por MLOps impulsiona a expansão do mercado

Oportunidade

 

A IA e a aprendizagem automática já não estão confinadas à produção de bens e serviços; eles estão se tornando cada vez mais onipresentes em vários setores. A procura por soluções ágeis e escaláveis ​​para o desenvolvimento, implementação e monitorização de modelos crescerá à medida que as unidades de negócio adoptem cada vez mais modelos de IA na sua colaboração e comunicação com outras divisões. Automação do ciclo de vida de um modelo - com uma abordagem MLOps, tempo e custos de erro. Além disso, tem sido benéfico na avaliação consistente da qualidade em áreas como saúde e biofarmacêutica, finanças e até mesmo varejo, onde a tomada de decisões em tempo real, juntamente com análise preditiva, torne-se crítico. Consequentemente, à medida que a organização se acelera na execução de uma agenda de IA, os MLOps serão indispensáveis ​​para o seu sucesso.

• De acordo com organismos de normalização e consórcios, estruturas automatizadas de risco de modelo e kits de ferramentas de explicabilidade permitem ciclos de auditoria cerca de 50% mais rápidos para setores regulamentados.

 

• De acordo com estudos de caso de provedores de nuvem, a integração de MLOps com ferramentas de observabilidade e AIOps reduziu o tempo de resolução de incidentes em aproximadamente 30% em programas piloto.

 

Desafios no crescimento do mercado MLOps devido à integração e conformidade

Desafio

 

O fato de conectar modelos de aprendizado de máquina com configurações de infraestrutura de TI existentes é considerado um dos principais desafios que o mercado de MLOps enfrenta. Muitas organizações não conseguem gerenciar e dimensionar o ciclo de vida dos modelos em vários ambientes. A internalização de ferramentas e estruturas padronizadas restringe o escopo da colaboração perfeita entre cientistas de dados, desenvolvedores e equipes de TI. Além disso, os requisitos de segurança e conformidade tornam a implementação de modelos de ML em indústrias regulamentadas ainda mais complexa. Isto também poderia dificultar a implantação e, ao mesmo tempo, reduzir a adoção generalizada e a otimização das práticas de MLOps nos mercados, retardando assim o seu crescimento.

• De acordo com análises acadêmicas e do setor, as necessidades de geração de dados de teste e de dados sintéticos estão aumentando, com 2 a 3 vezes mais conjuntos de dados rotulados necessários por iteração do modelo.

 

• De acordo com análises do mercado de talentos, cerca de 40% das organizações relatam escassez de engenheiros qualificados em práticas de ML e SRE/DevOps, limitando a expansão.

 

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO MLOPS

• América do Norte

MLOps na América do Norte é propriedade principalmente devido às suas melhores infraestruturas de crescimento tecnológico, juntamente com uma maior adoção de IA, complementada por uma forte participação de gigantes da tecnologia globais. Soluções automatizadas de aprendizado de máquina e serviços baseados em nuvem estão aumentando o domínio da região. Entre os países da América do Norte, os Estados Unidos são um importante impulsionador na área, com um forte ecossistema de IA e investimento em tecnologias MLOps. O mercado de MLOps dos Estados Unidos é abertamente impulsionado pela presença de vários grandes players, juntamente com o aumento da P&D em aplicações baseadas em IA. Assim, a América do Norte se torna o líder global no espaço de MLOps.

• Europa

O crescimento do mercado MLOps na Europa é bastante próspero, pois incentiva a inovação e a adoção de operações de aprendizado de máquina em vários outros setores. Numerosos centros tecnológicos e players estabelecidos em ambientes de IA e aprendizado de máquina impulsionam o aumento na adoção de soluções MLOps. Estruturas regulatórias fortes, especialmente em relação à privacidade de dados, também influenciam as organizações a empregar práticas de MLOps muito mais eficientes e seguras. O foco da maioria das empresas europeias está agora em melhorar a automação, a escalabilidade e a eficiência da implementação de modelos. Assim, a Europa também se junta a outras regiões como um ator importante em termos de crescimento global em MLOps e mais investimentos em tecnologia e talento.

• Ásia

Somando-se ao crescimento geral do mercado de MLOps está o setor de tecnologia emergentemente extenso da Ásia e sua prevalência na adoção de diversas aplicações de inteligência artificial e aprendizado de máquina nas indústrias. A China, a Índia e o Japão estão altamente empenhados em investir em soluções de IA, aumentando assim a procura por práticas eficientes de MLOps. Isto é ainda apoiado pelo rico conjunto de talentos da região na área técnica, além de um ecossistema inicial. Além disso, a digitalização em curso nos setores da saúde, das finanças, da indústria transformadora e de outros setores atua como uma força motriz para uma implementação e gestão aceleradas e simplificadas de modelos de aprendizagem automática. Com esta necessidade emergente, a Ásia se tornará um grande contribuidor para o mercado global de MLOps.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Os principais players impulsionam o crescimento do mercado de MLOps por meio da inovação

Os principais players do setor estão criando um grande impacto nos MLOps por meio de avanços inovadores, criando plataformas abrangentes e mudando os padrões de automação e colaboração nesta nova dinâmica. Esses players também são conhecidos como gigantes da tecnologia como Google, Microsoft e IBM, embora sejam conhecidos por integrarem ferramentas sofisticadas para o desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos.

• Microsoft: As métricas da plataforma mostram que as integrações do Azure MLOps suportam milhares de projetos empresariais com ModelOps integrados, governança e pipelines de CI/CD.

• Amazon (AWS): Relatórios de serviço indicam que o SageMaker e ferramentas relacionadas gerenciam centenas de implantações de modelos de produção com monitoramento integrado e detecção de desvios.

A adoção de MLOps em todos os setores ganha impulso com essa tendência, trazendo melhorias em escalabilidade, segurança e eficiência em todo o ciclo de vida de desenvolvimento. Nesse sentido, o MLOps é visto como uma promessa maior para o mundo da IA ​​e das operações de aprendizado de máquina no futuro.

Lista das principais 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)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA

Crescimento do mercado de MLOps impulsionado por novas soluções e avanços de IA

Agosto de 2023:Akira AI lançou sua solução MLOps em Dubai para facilitar a implantação e monitoramento de modelos de IA e, mais especificamente, em IA responsável. Esta plataforma responde à crescente necessidade de soluções de IA em grande escala e com elevada conformidade em todos os setores: melhora a gestão do modelo e a produtividade.

Janeiro de 2024:A DataRobot introduziu uma nova versão da plataforma MLOps que melhorou o gerenciamento e a governança dos modelos. Este desenvolvimento destina-se a aliviar a complexidade crescente dos processos de IA em empresas de grande escala, para melhorar a eficácia e a conformidade do modelo.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

O relatório de pesquisa investiga a segmentação de mercado, utilizando métodos de pesquisa qualitativos e quantitativos para fornecer uma análise completa. Também avalia o impacto das perspectivas financeiras e estratégicas no mercado. Além disso, o relatório apresenta avaliações nacionais e regionais, considerando as forças dominantes da oferta e da procura que influenciam o crescimento do mercado. O cenário competitivo é meticulosamente detalhado, incluindo as participações de mercado de concorrentes significativos. O relatório incorpora novas metodologias de pesquisa e estratégias de jogadores adaptadas ao prazo previsto. No geral, oferece informações valiosas e abrangentes sobre a dinâmica do mercado de uma forma formal e facilmente compreensível.