Tamaño del mercado de motores de recomendación, por componente (solución, servicio); Tipo (filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido, sistemas de recomendación híbridos); Implementación (local, nube); Aplicación (campañas personalizadas y entrega al cliente, operaciones y planificación estratégicas, planificación de productos y gestión proactiva de activos); Usuario final (comercio electrónico, juegos, medios y entretenimiento, otros): tendencias de crecimiento, participación regional, inteligencia competitiva, informe de pronóstico 2025-2037

Sector de motores de recomendación: impulsores del crecimiento y desafíos

Impulsores de crecimiento

• Creciente enfoque de la organización en la integración de servicios en la nube: la creciente adopción de servicios en la nube es un elemento importante que está impulsando la implementación de motores de recomendación en varios segmentos. En 2022, se predijo que más del 60 % de las empresas habrían utilizado una o dos nubes en su organización. Estas adopciones de servicios en la nube que dependen del procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real ofrecen a las corporaciones los recursos necesarios para proporcionar motores de recomendación de soporte.
  
  La flexibilidad y escalabilidad proporcionadas por las plataformas en la nube guían a las empresas a emplear y escalar sin problemas motores de recomendación para satisfacer las necesidades cambiantes del entorno empresarial y personalizar de manera eficiente las recomendaciones según las preferencias de los individuos. Además, los motores de recomendación basados ​​en la nube ofrecen una solución rentable para las empresas que desean habilitar sistemas de recomendación personalizados sin necesidad de inversiones iniciales en infraestructura.
• Aumento de la tendencia del modelo de recomendación híbrido: La tendencia del modelo de recomendación híbrido está ganando importancia ya que proporciona sugerencias más exactas y variadas a los usuarios. Los modelos híbridos apuntan a dominar las limitaciones de los métodos individuales al combinar filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y otras técnicas, mejorando aún más la eficacia de las recomendaciones en diferentes dominios.
  
  Además, se prevé que las empresas que adopten estas técnicas en sus motores de recomendación estén en mejor posición para ofrecer experiencias diversas, hiperpersonalizadas y atractivas que repercutan en los consumidores actuales que buscan recomendaciones modificadas en diferentes plataformas digitales.
• Creciente inversión en nuevas tecnologías: los motores de recomendación son cada vez más avanzados debido a los recientes avances en IA y tecnologías asociadas. Además, los gobiernos de varios países también están invirtiendo significativamente en la promoción de la digitalización.
  
  Según la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, digital invest ha ofrecido 8,45 millones de dólares en financiación del gobierno de los EE. UU. a colaboradores que, a su vez, han recaudado alrededor de 275 millones de dólares en capital de inversión, de los cuales se esperan cerca de 475 millones de dólares. Por lo tanto, a medida que los países adopten tecnologías digitales, se prevé que el mercado de motores de recomendación crezca.

Desafíos

• Creciente preocupación por la privacidad: los motores de recomendación se utilizan para analizar datos de los consumidores, que normalmente incluyen preferencias, historial de navegación y datos demográficos, para producir recomendaciones modificadas. Sin embargo, esta dependencia de los datos confidenciales del usuario aumenta las preocupaciones sobre el acceso no autorizado, las violaciones de datos y el posible uso indebido de los datos personales, lo que impone riesgos a la privacidad del usuario. Esto podría limitar aún más la expansión del mercado.
• Falta de persona capacitada para manejar el motor de recomendaciones
• Creciente imposición de regulaciones estrictas: Las autoridades han lanzado varias regulaciones estrictas sobre organizaciones como el GDPR en Europa y la CCPA en Estados Unidos con respecto a las prácticas de recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos. El incumplimiento de estas normativas puede dar lugar a fuertes multas, daños a la reputación y repercusiones legales para las empresas que utilizan motores de recomendación.