Tamaño del mercado de Aprendizaje automático como servicio (MLaaS), por componente (solución y servicios), tamaño de la organización, aplicación y vertical de la industria: tendencias de crecimiento, participación regional, inteligencia competitiva, informe de pronóstico 2025-2037

Mercado de aprendizaje automático como servicio: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Avances en la informática en la nube: las plataformas en la nube proporcionan una infraestructura escalable, lo que permite a las empresas ampliar o reducir sus recursos informáticos según sea necesario. Esto facilita el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático sin costos iniciales significativos. MLaaS basado en la nube elimina la necesidad de costoso hardware local, lo que reduce los costos operativos y de mantenimiento. Los modelos de precios de pago por uso (PAYG) permiten a empresas de todos los tamaños acceder a herramientas avanzadas de aprendizaje automático.
  
  La computación en la nube garantiza que se pueda acceder a las soluciones MLaaS desde cualquier lugar con una conexión a Internet, lo que permite a las empresas globales implementar modelos de aprendizaje automático en equipos y regiones distribuidos. Además, los proveedores de nube como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure ofrecen herramientas, API y marcos prediseñados para tareas comunes de aprendizaje automático, lo que reduce la barrera de entrada para empresas y desarrolladores. A partir de 2024, nuevos avances en la computación en la nube prometen aumentar la flexibilidad, la escalabilidad y la sostenibilidad a niveles sin precedentes. En el primer trimestre de 2022, AWS tenía la mayor participación de mercado de servicios de infraestructura en la nube, con un 33%. En el primer trimestre del 2022, Microsoft Azure tenía una cuota de mercado del 22 %, seguido de Google con un 10 % y el resto de empresas con un 35 %.
• Eficiencia de costes y tiempo: MLaaS elimina la necesidad de hardware local costoso, como servidores y GPU, que tradicionalmente se necesitan para admitir operaciones de aprendizaje automático. En cambio, las empresas dependen de los servicios de los proveedores de nube. Modelos de precios de reparto, lo que reduce significativamente los gastos de capital. Las plataformas MLaaS basadas en la nube reducen los costos operativos y de mantenimiento continuo al descargar tareas como actualizaciones de software, monitoreo del sistema y escalabilidad al proveedor de servicios. Esto también reduce la necesidad de experiencia interna en aprendizaje automático, ya que las plataformas ofrecen algoritmos y modelos prediseñados.
  
  Las herramientas, API y marcos preconfigurados permiten a las empresas desarrollar, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático sin crear sistemas desde cero. Esto reduce drásticamente el tiempo necesario para implementar soluciones basadas en IA.
• Centrarse en la automatización: MLaaS permite la automatización de tareas repetitivas como la entrada de datos, el servicio al cliente (a través de chatbots) y la gestión de la cadena de suministro, lo que reduce la intervención humana y los errores. Los modelos automatizados de aprendizaje automático pueden procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida en las industrias financiera, sanitaria y minorista. Las empresas aprovechan MLaaS para análisis predictivos, lo que permite la detección automatizada de anomalías en los equipos y el mantenimiento preventivo. Esto reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de los activos.
  
  La automatización inteligente recopila, procesa y analiza datos continuamente utilizando el aprendizaje automático (ML) y otras tecnologías cognitivas. La automatización inteligente tiene aplicaciones en una variedad de industrias. Por ejemplo, en el sector financiero y bancario, se ha documentado una reducción del 70 % en los esfuerzos manuales en las operaciones de conciliación de cuentas y una mejora del 90 % en el tiempo de procesamiento de transacciones para la incorporación de clientes.

Desafíos

• Problemas de seguridad y privacidad de los datos: la información sensible y potente, como datos de clientes, registros financieros o detalles de atención médica, en plataformas MLaaS basadas en la nube aumenta la vulnerabilidad a los ciberataques. Además, las estrictas leyes de privacidad de datos, como el GDPR en Europa y la CCPA, exigen que las empresas garanticen medidas sólidas de seguridad de los datos. El incumplimiento puede dar lugar a fuertes multas y daños a la reputación. Muchas organizaciones dudan a la hora de utilizar MLaaS por temor a posibles fallos de cumplimiento.
• Problemas de calidad y disponibilidad de datos: muchas organizaciones carecen de datos suficientes o tienen conjuntos de datos no estructurados, incompletos o incoherentes, lo que conduce a un rendimiento del modelo subóptimo. Sin un preprocesamiento de datos adecuado, los modelos de aprendizaje automático no ofrecen predicciones ni insights precisos.