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Tamaño y pronóstico del mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS), por componente (solución y servicios); tamaño de la organización, aplicación y sector industrial: tendencias de crecimiento, actores clave y análisis regional 2026-2035

  • ID del Informe: 485
  • Fecha de Publicación: Sep 08, 2025
  • Formato del Informe: PDF, PPT

Perspectivas del mercado del aprendizaje automático como servicio:

El tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio superó los 58 500 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 1,41 billones de dólares para 2035, con un crecimiento anual compuesto (CAGR) de alrededor del 37,5 % durante el período de pronóstico, es decir, entre 2026 y 2035. En 2026, el tamaño de la industria del aprendizaje automático como servicio se estima en 78 240 millones de dólares.

Machine Learning as a Service Market Size
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El principal motor de crecimiento del mercado del aprendizaje automático como servicio es la creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) y la toma de decisiones basada en datos en todos los sectores. Un informe de 2024 sobre estadísticas y tendencias de IA indica que el 77 % de las organizaciones emplean o exploran el uso de la IA en sus operaciones, y el 83 % afirma que la IA es una prioridad fundamental en su estrategia empresarial.

Las organizaciones generan cantidades masivas de datos, tanto estructurados como no estructurados. MLaaS ayuda a analizar estos datos de forma eficiente, lo que permite obtener información útil. La proliferación de plataformas en la nube permite soluciones de aprendizaje automático escalables y bajo demanda, lo que impulsa aún más la adopción de MLaaS. En 2027, más del 70 % de las empresas emplearán plataformas de nube industrial para agilizar el cumplimiento de sus objetivos de negocio, frente a menos del 15 % en 2023. Además, el creciente número de dispositivos conectados al IoT genera una cantidad sustancial de datos en tiempo real, que las plataformas MLaaS pueden procesar y analizar para realizar análisis predictivos y prescriptivos.

Clave Aprendizaje automático como servicio Resumen de Perspectivas del Mercado:

  • Aspectos destacados regionales:

    • Se prevé que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) de Norteamérica alcance una participación del 42,20 % para 2035, impulsado por la sólida infraestructura tecnológica de la región y el sólido mercado de la computación en la nube.
    • Se prevé que el mercado de Asia Pacífico alcance una participación del 24,20 % para 2035, impulsado por la creciente adopción de la nube y el desarrollo de infraestructura que respalde la implementación de MLaaS.

  • Perspectivas del Segmento:

    • Se espera que el segmento de soluciones en el mercado de aprendizaje automático como servicio alcance una participación del 66,60 % para 2035, gracias a su capacidad para abordar los desafíos de escalabilidad, costo y usabilidad.
    • Se prevé que el segmento de aplicaciones de marketing y publicidad en el mercado de aprendizaje automático como servicio alcance una participación sustancial para 2035, gracias a la publicidad personalizada facilitada mediante el análisis del comportamiento de las plataformas MLaaS.

  • Tendencias clave de crecimiento:

    • Avances en la computación en la nube
    • Reducción de costos y tiempo

  • Principales desafíos:

    • Problemas de privacidad y seguridad de los datos
    • Problemas de disponibilidad y calidad de los datos

  • Actores clave:Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd, IBM Corporation.

Global Aprendizaje automático como servicio Mercado Pronóstico y perspectiva regional:

  • Proyecciones de tamaño y crecimiento del mercado:

    • Tamaño del mercado en 2025: 58.500 millones de dólares
    • Tamaño del mercado en 2026: USD 78,24 mil millones
    • Tamaño proyectado del mercado: USD 1,41 billones para 2035
    • Previsiones de crecimiento: 37,5 % CAGR (2026-2035)

  • Dinámicas regionales clave:

    • Región más grande: América del Norte (participación del 42,2 % para 2035)
    • Región de más rápido crecimiento: Asia Pacífico
    • Países dominantes: Estados Unidos, China, Reino Unido, Canadá, Alemania
    • Países emergentes: China, India, Japón, Corea del Sur, Singapur

    • Last updated on : 8 September, 2025

Factores impulsores del crecimiento

  • Avances en la computación en la nube: Las plataformas en la nube proporcionan una infraestructura escalable 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. El MLaaS basado en la nube elimina la necesidad de costoso hardware local, lo que reduce los costos operativos y de mantenimiento. Los modelos 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 el acceso a las soluciones MLaaS desde cualquier lugar con conexión a internet, lo que permite a las empresas globales implementar modelos de aprendizaje automático en equipos y regiones distribuidos. Además, 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 las barreras de entrada para empresas y desarrolladores. A partir de 2024, los nuevos avances en computación en la nube prometían aumentar la flexibilidad, la escalabilidad y la sostenibilidad a niveles sin precedentes. En el primer trimestre de 2022, AWS tuvo la mayor cuota de mercado en servicios de infraestructura en la nube, con un 33 %. En el mismo trimestre de 2022, Microsoft Azure tuvo una cuota de mercado del 22 %, seguido de Google con un 10 % y el resto de las empresas con un 35 %.
  • Eficiencia en costos y tiempo: MLaaS elimina la necesidad de costoso hardware local, como servidores y GPU, tradicionalmente requerido para respaldar las operaciones de aprendizaje automático. En su lugar, las empresas recurren a los modelos de precios de pago por uso de los proveedores de la nube, lo que reduce significativamente las inversiones de capital. Las plataformas MLaaS basadas en la nube reducen los costos operativos y de mantenimiento continuo al delegar tareas como actualizaciones de software, monitoreo del sistema y escalabilidad al proveedor de servicios. Esto también reduce la necesidad de expertos internos 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 tener que crear sistemas desde cero. Esto reduce drásticamente el tiempo necesario para implementar soluciones basadas en IA.
  • Enfoque en la automatización: MLaaS permite la automatización de tareas repetitivas como la entrada de datos, la atención al cliente (mediante chatbots) y la gestión de la cadena de suministro, reduciendo la intervención humana y los errores. Los modelos de aprendizaje automático automatizados pueden procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que agiliza la toma de decisiones en los sectores financiero, sanitario y minorista. Las empresas utilizan MLaaS para el análisis predictivo, 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 mediante aprendizaje automático (ML) y otras tecnologías cognitivas. La automatización inteligente tiene aplicaciones en diversos sectores. Por ejemplo, en el sector financiero y bancario, se ha documentado una reducción del 70 % en el trabajo manual 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

  • Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos: La información confidencial, como datos de clientes, registros financieros o información sanitaria, almacenada en plataformas MLaaS basadas en la nube aumenta la vulnerabilidad a los ciberataques. Además, las estrictas leyes de privacidad de datos, como el RGPD en Europa y la CCPA, exigen a las empresas garantizar medidas robustas de seguridad de datos. El incumplimiento puede acarrear multas cuantiosas y daños a la reputación. Muchas organizaciones dudan en utilizar MLaaS por temor a posibles fallos de cumplimiento.
  • Problemas de disponibilidad y calidad de los datos: Muchas organizaciones carecen de datos suficientes o cuentan con conjuntos de datos no estructurados, incompletos o inconsistentes, lo que resulta en un rendimiento deficiente del modelo. Sin un preprocesamiento de datos adecuado, los modelos de aprendizaje automático no logran ofrecer predicciones ni información precisa.

Tamaño y pronóstico del mercado de aprendizaje automático como servicio:

Atributo del informe Detalles

Año base

2025

Período de pronóstico

2026-2035

Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC)

37,5%

Tamaño del mercado del año base (2025)

58.500 millones de dólares

Tamaño del mercado según pronóstico anual (2035)

1,41 billones de dólares

Alcance regional

  • América del Norte (EE. UU. y Canadá)
  • Asia Pacífico (Japón, China, India, Indonesia, Malasia, Australia, Corea del Sur, resto de Asia Pacífico)
  • Europa (Reino Unido, Alemania, Francia, Italia, España, Rusia, Países Nórdicos, resto de Europa)
  • América Latina (México, Argentina, Brasil, resto de América Latina)
  • Oriente Medio y África (Israel, CCG, Norte de África, Sudáfrica, resto de Oriente Medio y África)
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Segmentación del mercado de aprendizaje automático como servicio:

Análisis de segmentos de componentes
Se prevé que el segmento de soluciones represente alrededor del 66,6 % del mercado de aprendizaje automático como servicio para 2035, al abordar los desafíos de escalabilidad, coste y usabilidad. Este segmento es fundamental para acelerar la adopción de MLaaS en todos los sectores, impulsando la innovación y la transformación empresarial. Las API desarrolladas por Ore y las interfaces intuitivas permiten a las empresas integrar el aprendizaje automático en sus sistemas existentes sin necesidad de amplios conocimientos técnicos. Las soluciones MLaaS ofrecen herramientas a medida para sectores específicos, lo que garantiza la relevancia y una adopción más rápida.

La integración fluida con IoT, plataformas de big data y ecosistemas en la nube mejora la funcionalidad y amplía los casos de uso. Las empresas aprovechan las soluciones de aprendizaje automático para ofrecer experiencias personalizadas en marketing, atención al cliente y desarrollo de productos. Por ejemplo, Amazon SageMaker es un servicio totalmente gestionado que combina una amplia gama de herramientas para permitir un aprendizaje automático de alto rendimiento y bajo coste para cualquier aplicación. SageMaker ayuda a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala mediante herramientas como notebooks, depuradores, perfiladores, pipelines, MLOps y más, todo ello dentro de un único entorno de desarrollo integrado (IDE).

Análisis del segmento de aplicación

Se prevé que el segmento de marketing y publicidad alcance una cuota de mercado sustancial en el aprendizaje automático como servicio para 2035. Las plataformas MLaaS analizan el comportamiento, las preferencias y los patrones de compra de los consumidores para ofrecer anuncios personalizados. Los modelos de ML crean textos publicitarios, elementos visuales y ofertas a medida, lo que mejora las tasas de interacción. Los modelos predictivos identifican tendencias futuras y necesidades de los clientes, lo que ayuda a las empresas a optimizar sus presupuestos publicitarios. Esta información facilita una planificación y ejecución de campañas más efectivas.

Las herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que ofrecen las plataformas MLaaS analizan las redes sociales, las reseñas y los comentarios para evaluar la opinión pública, lo que ayuda a las marcas a adaptar sus mensajes y mejorar la relación con los clientes. Al integrar motores de recomendación basados ​​en ML, las empresas pueden sugerir productos o servicios en tiempo real, lo que aumenta las tasas de conversión.

Nuestro análisis en profundidad del mercado de aprendizaje automático como servicio incluye los siguientes segmentos:

Componente

  • Solución
  • Servicios

Tamaño de la organización

  • Pequeñas y medianas empresas
  • Grandes empresas

Solicitud

  • Marketing y publicidad
  • Detección de fraude y gestión de riesgos
  • Visión por computadora
  • Seguridad y vigilancia
  • Análisis predictivo
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Realidad aumentada y virtual
  • Otros

Vertical de la industria

  • BFSI
  • TI y telecomunicaciones
  • Automotor
  • Cuidado de la salud
  • Aeroespacial y defensa
  • Minorista
  • Gobierno
  • Otros
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Jefe de Desarrollo Comercial Global

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Análisis regional del mercado de aprendizaje automático como servicio:

Perspectivas del mercado de América del Norte

Se estima que la región de Norteamérica tendrá una cuota de mercado de aprendizaje automático como servicio superior al 42,2 % para 2035. Su sólida infraestructura tecnológica, las altas tasas de adopción de tecnologías avanzadas y el sólido mercado de la computación en la nube la convierten en líder en este sector. Las empresas de la región migran cada vez más sus cargas de trabajo a la nube, lo que facilita la implementación de soluciones MLaaS.

Estados Unidos domina el mercado del aprendizaje automático como servicio, aportando la mayor parte gracias a su sólida infraestructura tecnológica y a su inversión en investigación y desarrollo de IA. Importantes proveedores de servicios en la nube, como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, tienen su sede en Estados Unidos y ofrecen plataformas avanzadas de aprendizaje automático como servicio (MLaaS). Además, las herramientas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) están ganando terreno, permitiendo a usuarios no expertos crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Se prevé un crecimiento de la combinación de ofertas de MLaaS para sectores como la agricultura, el transporte y la energía.

El Gobierno de Canadá destina fondos significativos a la investigación en IA y ML a través de programas como la Estrategia Pancanadiense de Inteligencia Artificial. Los incentivos fiscales para la adopción de tecnología, como el programa de Investigación Científica y Desarrollo Experimental (SR&ED), incentivan a las empresas a invertir en MLaaS. Además, las empresas canadienses están adoptando cada vez más MLaaS para el análisis predictivo, la eficiencia operativa y la personalización de la atención al cliente.

Perspectivas del mercado de Asia-Pacífico

Se prevé que para finales de 2035, el mercado de aprendizaje automático como servicio en Asia-Pacífico represente más del 24,2 % de la cuota de mercado. Las empresas de la región están acelerando su transformación digital, adoptando MLaaS para mejorar la experiencia del cliente, el análisis predictivo y la eficiencia operativa. La creciente adopción de la nube, impulsada por el desarrollo de infraestructura, facilita la implementación de MLaaS.

En China , el Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación busca convertir al país en un líder mundial en IA para 2030. Subsidios, subvenciones e incentivos fiscales para startups y empresas de IA están impulsando la adopción de MLaaS. Asimismo, las iniciativas de ciudades inteligentes impulsadas por IA contribuyen significativamente a la demanda de MLaaS. Asimismo, empresas como Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu AI y Huawei Cloud dominan el mercado de MLaaS, centrándose en soluciones localizadas y escalables. Estos proveedores aprovechan su experiencia en big data e IA para desarrollar plataformas integrales de MLaaS adaptadas a las necesidades de las empresas locales.

India cuenta con una amplia red de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático (ML), lo que contribuye a la adopción y el desarrollo de MLaaS. Las startups impulsadas por IA utilizan MLaaS para desarrollar soluciones en áreas como la tecnología financiera, la tecnología educativa y la salud. Además, iniciativas como Digital India y Make in India promueven la integración de la IA en los servicios públicos y la manufactura. La Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial (NEIA) enfatiza el desarrollo y la aplicación de la IA en áreas como la salud, la agricultura y la educación.

Machine Learning as a Service Market share
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Actores del mercado del aprendizaje automático como servicio:

    El mercado del aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está impulsado por una combinación de proveedores globales de servicios en la nube, empresas centradas en IA y startups especializadas. Estos actores ofrecen herramientas, plataformas y servicios para que el aprendizaje automático sea accesible, escalable y rentable para organizaciones de todos los tamaños.

    A continuación se presentan algunos actores clave en el mercado del aprendizaje automático como servicio:

    • Google Inc.
      • Descripción general de la empresa
      • Estrategia empresarial
      • Ofertas de productos clave
      • Desempeño financiero
      • Indicadores clave de rendimiento
      • Análisis de riesgos
      • Desarrollo reciente
      • Presencia regional
      • Análisis FODA
    • Instituto SAS Inc.
    • Fico
    • Hewlett Packard Enterprise
    • Análisis de Yottamine
    • Servicios web de Amazon Inc.
    • Bigml, Inc.
    • Corporación Microsoft
    • Predictron Labs Ltd
    • Corporación IBM

Desarrollos Recientes

  • En julio de 2023, Amazon Web Services, Inc. (AWS), una empresa de Amazon.com, anunció AWS HealthScribe en la Cumbre de AWS de Nueva York. Este nuevo servicio, compatible con la HIPAA, permite a los proveedores de software sanitario crear aplicaciones clínicas que utilizan reconocimiento de voz e IA generativa para ahorrar tiempo a los profesionales sanitarios mediante la generación de documentación clínica. Con AWS HealthScribe, los proveedores de software sanitario pueden utilizar una única API para generar automáticamente transcripciones fiables, extraer datos críticos (p. ej., términos médicos y medicamentos) y elaborar resúmenes de las interacciones médico-paciente, que posteriormente pueden cargarse en un sistema de Historia Clínica Electrónica (HCE).
  • En mayo de 2023, la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos (NSF), en asociación con instituciones de educación superior, otras agencias federales y otras partes interesadas, anunció una inversión de 140 millones de dólares para construir siete nuevos Institutos Nacionales de Investigación en Inteligencia Artificial (IA).
  • Report ID: 485
  • Published Date: Sep 08, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Preguntas frecuentes (FAQ)

En el año 2026, el tamaño de la industria del aprendizaje automático como servicio se estima en 78,24 mil millones de dólares.

El tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio se valoró en alrededor de USD 58,5 mil millones en 2025 y se proyecta que crecerá a una CAGR de más del 37,5%, alcanzando USD 1,41 billones en ingresos para 2035.

Se espera que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) de América del Norte tenga una participación del 42,20 % para 2035, impulsado por la sólida infraestructura tecnológica de la región y el sólido mercado de computación en la nube.

Los actores clave en el mercado incluyen Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd e IBM Corporation.

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Preeti Wani
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