Aprendizaje automático como servicio (MLaaS) Volumen del mercado

Análisis de mercado de aprendizaje automático como servicios (MLAAS)

El tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio se estima en 71,34 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 309,37 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 34,10% durante el período previsto (2024-2029)

• El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite entrenar algoritmos para realizar clasificaciones o predicciones a través de métodos estadísticos, descubriendo conocimientos críticos dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas y, idealmente, impactan las métricas clave de crecimiento. Dado que gira en torno a algoritmos, complejidad de modelos y complejidad computacional, se requieren profesionales capacitados para desarrollar estas soluciones.
• Es probable que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) experimente un alto crecimiento durante el período previsto, ya que los algoritmos MLaaS se utilizan para encontrar patrones en los datos y los usuarios no tienen que preocuparse por los cálculos reales. MLaaS es la única plataforma de IA completa que combina aplicaciones móviles, inteligencia empresarial, automatización industrial y sistemas de control.
• Con los avances en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el rendimiento del aprendizaje automático se aceleró a un ritmo rápido. Las empresas están identificando el potencial de esta tecnología y, por tanto, se espera que la tasa de adopción de la misma aumente durante el período previsto. Las empresas ofrecen soluciones de aprendizaje automático en un modelo basado en suscripción, lo que facilita a los consumidores el uso de esta tecnología. Además, proporciona flexibilidad mediante el pago por uso.
• Además, MLaaS se utiliza ampliamente en la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro, el análisis de riesgos, la fabricación y otros. Los usuarios pueden crear libremente una infraestructura interna desde cero, lo que facilita la gestión y el almacenamiento de sus datos.
• Las nuevas empresas de ML están recibiendo financiación por valor de millones de dólares en inversiones de ML. Por ejemplo, en junio de 2022, Inflection AI consiguió una de las mayores rondas de financiación de aprendizaje automático artificial, por un total de 225 millones de dólares. Se conoce como una startup de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Ha obtenido 225 millones de dólares en financiación de capital de capitalistas de riesgo. Se espera que esta inversión en ML mejore el aprendizaje automático, permitiendo interfaces intuitivas entre humanos y computadoras en un futuro próximo.
• El aprendizaje automático como servicio aprovecha las técnicas de aprendizaje profundo para que el análisis predictivo mejore la toma de decisiones. Sin embargo, el uso de MLaaS presenta desafíos de seguridad para los propietarios de modelos ML y desafíos de privacidad de datos para los propietarios de datos. Los propietarios de datos están preocupados por la privacidad y seguridad de sus datos en las plataformas MLaaS. Por el contrario, a los propietarios de plataformas MLaaS les preocupa que sus modelos puedan ser robados por adversarios que se hacen pasar por clientes.
• La pandemia de COVID-19 hizo que muchas organizaciones aceleraran sus migraciones a soluciones de nube pública, ya que la elasticidad del servicio de nube puede hacer frente a picos inesperados en la demanda de servicios. Las migraciones a la nube ayudaron a las empresas a reinventar la forma en que realizan sus negocios durante la época de COVID-19. La necesidad de servicios de IA ha aumentado y muchos proveedores de nube ofrecen AIaaS y MLaaS.