Tamaño del mercado global, pronóstico y tendencias destacadas para el período 2025-2037
El mercado delReconocimiento de imágenes en productos de consumo masivo (CPG) se valoró en 3100 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 43 300 millones de dólares para finales de 2037, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22,5 % durante el período de pronóstico, es decir, 2025-2037. En 2025, el tamaño de la industria del reconocimiento de imágenes en CPG se estima en 3800 millones de dólares.
El reconocimiento de imágenes en el mercado de productos de consumo masivo (CPG) se debe principalmente a la demanda de ejecución en tienda en tiempo real e inteligencia de estantería. El reconocimiento de imágenes contribuye a la visibilidad en tiempo real en almacenes y logística. Mediante el escaneo automatizado de códigos de barras y la verificación de paquetes, la tecnología ayuda a minimizar el error humano y a mejorar la trazabilidad en toda la cadena de distribución. Los entornos minoristas modernos exigen que las marcas mantengan una disponibilidad constante en los estantes, precisión en los precios y cumplimiento normativo. Las plataformas de reconocimiento de imágenes automatizan las auditorías de estanterías mediante dispositivos móviles o cámaras inteligentes para capturar imágenes y evaluar el cumplimiento del planograma. Esto garantiza el cumplimiento, reduce los costos laborales y fortalece la visibilidad de la marca en diversos formatos minoristas.
Además, la convergencia de la IA, el aprendizaje automático y la computación en el borde ha mejorado sin duda las capacidades de reconocimiento de imágenes en términos de velocidad, precisión y flexibilidad de implementación. Los avances en las soluciones de reconocimiento de imágenes ahora pueden procesar grandes volúmenes de datos visuales a través de teléfonos inteligentes, quioscos en tienda y cámaras integradas, eliminando la latencia y reduciendo la dependencia de la nube. Por ejemplo, en mayo de 2023, PepsiCo adoptó la IA y la computación en el borde de la fábrica en sus operaciones de almacén mediante la implementación de robots y sensores con visión artificial para el reconocimiento de paquetes, la detección de daños y la verificación de inventario. Estos sistemas procesan datos visuales localmente en la fábrica, lo que permite el control de calidad en tiempo real y la optimización del flujo de trabajo sin latencia en la nube. Además, iniciativas federales como la Ley Nacional de Iniciativa de Inteligencia Artificial (NIAI) siguen impulsando la innovación en IA en el borde de la fábrica, ayudando a startups y empresas a integrar sistemas de visión en sus operaciones reales de venta minorista y logística.
Reconocimiento de imágenes en el sector de bienes de consumo envasados: factores de crecimiento y desafíos
Impulsores de Crecimiento
- Creciente demanda de información centrada en el consumidor y personalización: La tecnología de reconocimiento de imágenes, al combinarse con el análisis de comportamiento, ofrece una visibilidad inigualable de cómo los consumidores interactúan con los productos en el lineal. Los minoristas pueden monitorizar la interacción del comprador, como el tiempo de permanencia, la manipulación del producto y las rutas de movimiento, lo que permite una visión más profunda de las preferencias del comprador y la eficacia de las promociones en tienda. Por ejemplo, Unilever ha integrado tecnología de reconocimiento de imágenes basada en IA en tiendas seleccionadas para comprender los patrones de interacción del comprador, incluyendo dónde se detienen los consumidores, cuánto tiempo permanecen cerca de productos específicos y qué envase atrae más la atención. Al combinar estos datos visuales con el rendimiento promocional, Unilever perfecciona sus estrategias de posicionamiento de producto y lanza campañas más personalizadas en plataformas digitales y en tienda. Estos datos impulsan el marketing altamente dirigido, la optimización de los lineales y la previsión de la demanda, lo que ayuda a las marcas de productos de consumo masivo (CPG) a diferenciarse en el reconocimiento de imágenes saturado en los mercados de CPG.
- Aumento de la concienciación sobre la sostenibilidad y la reducción de residuos: Al optimizar la precisión del inventario y la gestión de los lineales, el reconocimiento de imágenes fomenta las prácticas sostenibles. El reconocimiento de imágenes minimiza las situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias, lo que genera datos precisos y en tiempo real sobre el inventario y el estado del producto, lo que mejora la capacidad de respuesta de la cadena de suministro y las operaciones del almacén. Además, al reducir el desperdicio de productos caducados o no vendidos y mejorar los flujos de trabajo logísticos, la tecnología apoya directamente las iniciativas ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) descritas por organizaciones como la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. En mayo de 2024, Walmart presentó una solución de gestión de residuos impulsada por IA para reducir el desperdicio de alimentos. Esta herramienta de IA, desarrollada internamente, ayuda a los empleados a tomar decisiones basadas en datos para minimizar el desperdicio. Permite escanear los artículos para evaluar su madurez o la proximidad a la fecha de caducidad y sugiere acciones como reducciones de precio, devoluciones o donaciones.
Desafíos
- Variabilidad en entornos minoristas y calidad de imagen: Uno de los mayores desafíos para implementar el reconocimiento de imágenes a gran escala en productos de consumo masivo (CPG) es la falta de estandarización en los distintos entornos minoristas. Las diferencias en la iluminación, la disposición de los estantes, los ángulos de las cámaras y los formatos de tienda introducen inconsistencias que pueden afectar gravemente la precisión de la captura y el análisis de imágenes. Esta falta de uniformidad en el entorno dificulta la implementación de una solución universal.
- Integración de datos e interoperabilidad con sistemas heredados: Si bien los sistemas de reconocimiento de imágenes pueden generar grandes volúmenes de datos visuales y a nivel de estante, muchas empresas de CPG tienen dificultades para integrar estos datos en las plataformas existentes de planificación de recursos empresariales (ERP), gestión de la cadena de suministro (SCM) y gestión de relaciones con los clientes (CRM). Los sistemas heredados, a menudo fragmentados entre unidades de negocio o geografías, carecen de la arquitectura necesaria para procesar datos derivados de imágenes en tiempo real. Como resultado, a los responsables de la toma de decisiones les puede resultar difícil actuar con la rapidez que requieren las operaciones minoristas modernas.
Reconocimiento de imágenes en el mercado de bienes de consumo envasados: Perspectivas clave
| Atributo del informe | Detalles |
|---|---|
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Año base |
2024 |
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Año de pronóstico |
2025-2037 |
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Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) |
22,5% |
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Tamaño del mercado del año base (2024) |
3.100 millones de dólares |
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Tamaño del mercado según pronóstico anual (2037) |
43.300 millones de dólares |
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Alcance regional |
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Reconocimiento de imágenes en la segmentación de CPG
Usuario final (en línea, fuera de línea)
Se espera que el segmento en línea de reconocimiento de imágenes en el mercado de bienes de consumo envasados alcance una cuota dominante del 54,9 % para 2037, ya que se está consolidando como un usuario final clave. El mercado está impulsado por el auge de la búsqueda visual y el etiquetado de productos con inteligencia artificial en las plataformas de comercio electrónico. A medida que los consumidores recurren cada vez más a las imágenes para descubrir y comparar productos, las marcas están aprovechando el reconocimiento de imágenes para mejorar la comercialización digital. La moderación automatizada del contenido y el control de calidad también son fundamentales para mantener la coherencia en los amplios catálogos de productos.
Este crecimiento se ve impulsado por la necesidad de experiencias de compra más rápidas y visualmente enriquecidas que reflejen las interacciones en la tienda física. Un ejemplo reciente de reconocimiento de imágenes que mejora el mercado en línea de CPG es la actualización de Amazon a su servicio Amazon Photos. A partir de marzo de 2025, esta función permite a los usuarios buscar artículos en sus bibliotecas de fotos personales, y el sistema identifica los productos dentro de esas imágenes y proporciona enlaces directos para comprar artículos similares en la plataforma de Amazon. Esta innovación utiliza el reconocimiento de imágenes para agilizar la experiencia de compra, lo que permite a los consumidores pasar sin problemas de la inspiración a la compra.
Tipo de implementación (nube, local)
Se anticipa que el segmento de la nube en reconocimiento de imágenes en el mercado de CPG tendrá una participación significativa en los ingresos hasta 2037 debido a su escalabilidad, eficiencia de costos y capacidades de procesamiento en tiempo real. Las plataformas basadas en la nube permiten a las marcas implementar soluciones de reconocimiento de imágenes en múltiples ubicaciones minoristas sin una infraestructura de TI pesada. Esta flexibilidad es crucial para monitorear las condiciones de los estantes, las promociones y el cumplimiento en entornos minoristas dinámicos. El crecimiento también se ve impulsado por una mayor adopción de herramientas de análisis basadas en SaaS que se integran a la perfección con los flujos de datos visuales.
Nuestro análisis exhaustivo del mercado incluye los siguientes segmentos:
Usuario final |
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Tipo de implementación |
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Aplicación |
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Componente |
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Vishnu Nair
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Reconocimiento de imágenes en la industria de bienes de consumo envasados (CPG): alcance regional
Análisis del mercado de Norteamérica:
Se prevé que Norteamérica domine el reconocimiento de imágenes en el mercado de productos de consumo masivo (CPG) con una cuota del 30,9 % hasta 2037, debido a la creciente demanda de automatización minorista y comercialización basada en datos. Los minoristas utilizan la IA visual para mejorar el cumplimiento normativo en los estantes, reducir la falta de existencias y fomentar la interacción con el cliente. La escasez de mano de obra en Norteamérica y la transición a la venta minorista omnicanal están acelerando su adopción. Además, las marcas buscan información en tiempo real para mejorar la precisión del inventario y la ejecución en tienda, lo que impulsa aún más el crecimiento del mercado.
Se prevé que el reconocimiento de imágenes en el mercado de productos de consumo masivo (CPG) en EE. UU. experimente un crecimiento significativo en la adopción de tecnología de reconocimiento de imágenes, impulsado principalmente por la necesidad de una mejor ejecución en el comercio minorista y la monitorización de los estantes en tiempo real. Al automatizar las auditorías de los estantes, las empresas de CPG pueden garantizar que los productos estén correctamente colocados y adecuadamente almacenados, lo que se traduce en una mejora de las ventas y la satisfacción del cliente.
El mercado en Canadá está creciendo rápidamente debido a la necesidad de una mejor gestión de los estantes y una visión del inventario en tiempo real. Esta tecnología permite a los minoristas garantizar una colocación y disponibilidad óptimas de los productos, lo que repercute directamente en el rendimiento de las ventas. Un ejemplo notable es la introducción de TELUS Agriculture & Software de Reconocimiento Rápido de Imágenes para el Comercio Minorista de Bienes de Consumo (CPG) en julio de 2022. Esta innovadora solución permite al personal de tienda capturar imágenes de los estantes y recibir información inmediata sobre el surtido de productos y el cumplimiento de las promociones, lo que facilita la rápida implementación de acciones correctivas. Este avance refleja el compromiso de Canadá con la integración de estas soluciones que optimizan las operaciones minoristas y mejoran la satisfacción del cliente.
Análisis del Mercado Europeo
El reconocimiento de imágenes en el mercado de CPG en Europa está en expansión y se prevé que alcance una cuota significativa entre 2025 y 2037, a medida que las marcas buscan soluciones escalables para la visibilidad en tiempo real de los estantes en entornos minoristas fragmentados. La creciente presión por la consistencia omnicanal está impulsando a las empresas a adoptar herramientas visuales basadas en IA para la gestión en tienda. Por ejemplo, en marzo de 2021, Trax y la empresa tecnológica europea Roamler lanzaron un servicio de auditoría de tiendas colaborativo, que permite a las empresas de productos de consumo masivo (CPG) de Bélgica, Francia, Alemania, Italia, Países Bajos, España y el Reino Unido recopilar datos granulares sobre los estantes. Esta colaboración no solo mejora la velocidad y la precisión de las auditorías minoristas, sino que también reduce la dependencia de los equipos de campo tradicionales. Al utilizar datos de imágenes colaborativos, las empresas de CPG pueden tomar decisiones más rápidas e informadas sobre la ubicación de sus productos.
El reconocimiento de imágenes en el mercado de CPG en Alemania está experimentando un crecimiento significativo debido a la necesidad de un mejor análisis de inventario y de tendencias de ubicación de productos. Esta tecnología permite un seguimiento preciso de los niveles de existencias y los patrones de compra de los consumidores, lo que optimiza la gestión del inventario y permite tomar decisiones estratégicas de marketing. Además, la integración de la inteligencia artificial con las soluciones de reconocimiento de imágenes está mejorando el rendimiento de las tiendas al proporcionar información en tiempo real sobre las condiciones de los estantes y la disponibilidad de los productos. Estos avances reflejan el compromiso de Alemania de aprovechar las tecnologías innovadoras para mejorar la eficiencia del comercio minorista y la satisfacción del cliente.
En el Reino Unido, el reconocimiento de imágenes en el mercado de productos de consumo masivo (CPG) está creciendo debido a la creciente adopción de IA por parte de los minoristas para optimizar la auditoría de los estantes y reducir las comprobaciones manuales de existencias. El aumento de la demanda de experiencias de compra personalizadas está impulsando a las marcas a analizar datos visuales del comportamiento en tienda. El estricto enfoque regulatorio del país en el etiquetado y la trazabilidad de los productos ha impulsado aún más la inversión en herramientas de verificación visual. Además, el auge de las tiendas de conveniencia sin cajeros en los centros urbanos está acelerando los sistemas de inventario basados en imágenes en tiempo real.
Empresas que dominan el reconocimiento de imágenes en el panorama de los bienes de consumo envasados
- Trax
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas clave de productos
- Rendimiento financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- FODA Análisis
- IBM
- Qualcomm
- Microsoft
- AWS
- Catchoom
- Slyce
- LTU Tecnología
- Imagga
- Vispera
- Blippar
- Innovaciones de Ricoh
- Clarifai
- Deepomatic
- Wikitude
- Honeywell
- Oracle
El panorama competitivo del reconocimiento de imágenes en el mercado de bienes de consumo envasados (CPG) está determinado por empresas tecnológicas como Trax, Pensa Systems y Planorama, especializadas en análisis de estanterías y ejecución minorista. Estas empresas implementan IA y visión artificial para ofrecer información en tiempo real sobre las condiciones en tienda, lo que otorga a las marcas una ventaja estratégica. Por lo tanto, las alianzas con grandes minoristas y empresas de CPG están intensificando la competencia a medida que los proveedores compiten por ofrecer soluciones escalables basadas en la nube en los mercados globales. Por ejemplo, en enero de 2024, IBM colaboró con SAP específicamente para los sectores de bienes de consumo envasados (CPG) y minorista para introducir nuevas soluciones de IA que permitan desarrollar las operaciones de ventas, finanzas y cadena de suministro. A continuación, se presentan algunos actores líderes en el reconocimiento de imágenes en el mercado de CPG:
Desarrollos Recientes
- En noviembre de 2024, Google Cloud e Infilect se asociaron para ofrecer un seguimiento avanzado de estanterías en tiempo real mediante reconocimiento de imágenes e IA. Su objetivo es ayudar a las empresas de bienes de consumo envasados (CPG) a mejorar sus beneficios en tienda detectando rápidamente productos agotados, mejorando la disponibilidad en las estanterías y aumentando la visibilidad de los productos.
- En septiembre de 2024, Google Cloud colaboró con ParallelDots, líder en soluciones de reconocimiento de imágenes para minoristas, para proporcionar soluciones de IA rápidas y avanzadas en tiempo real a fabricantes y minoristas globales de CPG. Esta colaboración impulsa la satisfacción del cliente y las ventas.
Créditos del autor: Abhishek Verma
- Report ID: 7603
- Published Date: Jun 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
