Mercado de generación de datos sintéticos: datos históricos (2019-2024), tendencias globales 2025, previsiones de crecimiento 2037
El mercado de generación de datos sintéticos se estima en 398,17 millones de dólares estadounidenses en 2025. El tamaño del mercado global superó los 307,42 millones de dólares estadounidenses en 2024 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 36,9 %, superando los 18 240 millones de dólares estadounidenses para 2037. Se estima que Norteamérica alcanzará los 6020 millones de dólares estadounidenses para 2037, gracias a su liderazgo en IA, aprendizaje automático y adopción de datos sintéticos.El crecimiento del mercado se puede atribuir principalmente al creciente uso de datos sintéticos para calibrar y desarrollar sensores en vehículos autónomos. Además, los ingenieros automotrices utilizan datos sintéticos para crear entornos virtuales que simulan las condiciones de conducción reales. Se estima que para 2035, la conducción autónoma podría generar entre 300 000 y 430 000 millones de dólares en ingresos. Los datos publicados por la Asociación Nacional de Comisionados de Seguros prevén que habrá 4,5 millones de vehículos autónomos en las carreteras estadounidenses para 2030. Se prevé que estos factores impulsen el mercado de generación de datos sintéticos durante el período de pronóstico.
Los datos sintéticos se utilizan para entrenar modelos de IA en diversos campos y mejorar su rendimiento eliminando sesgos y aportando nuevos conocimientos del dominio. Otros usos crecientes de los datos generados incluyen el entrenamiento de modelos en ausencia de datos reales. Research Nester sugiere que actualmente el 34 % de las empresas utilizan inteligencia artificial y un 42 % adicional están explorando este campo. En el campo de la inteligencia artificial, en rápida evolución, la utilización y creación de conjuntos de datos sintéticos se han vuelto cada vez más importantes.
Sector de generación de datos sintéticos: impulsores del crecimiento y desafíos
Impulsores del Crecimiento
Creciente necesidad de seguridad de datos: Los datos sintéticos han demostrado ser una herramienta eficaz para liberar las posibilidades de los datos sin comprometer la privacidad. Los actores del mercado en diversos sectores, como la salud, las finanzas, los seguros, etc., están optando por los datos sintéticos para maximizar su utilidad y, al mismo tiempo, proteger la privacidad del consumidor. Además, los datos sintéticos desempeñan un papel fundamental a la hora de abordar cuestiones cruciales como la detección de fraudes y la modelización de riesgos. La alarmante tasa de casos de vulneraciones de datos está obligando a los actores del mercado a adoptar medidas de mitigación. Según un informe publicado por Harvard Business Review en febrero de 2024, se produjo un aumento del 20 % en los casos de vulneraciones de datos entre 2022 y 2023 a nivel mundial. La creciente necesidad de seguridad y privacidad de los datos, se proyecta que el mercado sea testigo de un crecimiento significativo.
Mayor uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM): Los casos de uso de grandes modelos de lenguaje son la generación de contenido, la traducción y localización, los chatbots, la asistencia personal, etc. Según datos publicados por el Foro Económico Mundial en octubre de 2023, los sitios de redes sociales como WhatsApp, Instagram y Facebook interactuarán con casi 30 chatbots de IA de la empresa matriz Meta para revolucionar la experiencia de sus usuarios en las redes sociales. Varios usuarios finales utilizan estos modelos de lenguaje para la generación de código, la detección de fraudes, la anotación de imágenes, la producción de texto y la IA conversacional. Los datos sintéticos hacen que estos chatbots sean precisos y útiles para el consumidor.
- Uso de tecnologías de IA y ML para sintetizar bases de datos complejas durante la pandemia: La llegada de la pandemia de COVID-19 refleja las características de los pacientes a gran escala y recrea el impacto de la pandemia a lo largo del tiempo y en áreas geográficas con alta densidad de pruebas. Se observa un aumento en el número de epidemiólogos en todo el mundo. Por ejemplo, un informe publicado por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. en mayo de 2023 indicó que el número de epidemiólogos empleados es de 10,230. Utilizan datos sintéticos a gran escala para deducir las repercusiones de la pandemia.
Desafíos
La aparición de datos inexactos y poco realistas impide la expansión del mercado: Los usuarios pueden probar y compartir réplicas virtuales de conjuntos de datos creados mediante la producción de datos sintéticos. Además, este método dificulta capturar los detalles finos de modelos especializados y fotografías del mundo real. Mantener el conjunto de datos sintéticos a lo largo del tiempo es difícil, ya que se basa en datos del mundo real y varía como resultado de inventos y avances. Por lo tanto, las organizaciones deben verificar periódicamente la precisión y la fiabilidad de los datos sintéticos. Este aspecto obstaculiza considerablemente el crecimiento del mercado de generación de datos sintéticos al reducir su calidad y realismo.
Consideraciones éticas asociadas: El uso de datos sintéticos aumenta las consideraciones éticas relacionadas con la privacidad y el consentimiento de los datos generados. Diversos marcos para regular el uso y la protección de datos pueden limitar su uso y dificultar su escalabilidad y adopción. Se prevé que la posibilidad de sesgo y las preocupaciones sobre la privacidad obstaculicen el crecimiento del mercado.
Mercado de generación de datos sintéticos: 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) |
36,9% |
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Tamaño del mercado del año base (2024) |
USD 307,42 millones |
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Tamaño del mercado según pronóstico anual (2037) |
USD 18.24 mil millones |
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Alcance regional |
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Segmentación de generación de datos sintéticos
Tipo de datos (datos tabulares, datos de texto, datos de imagen y vídeo)
Según el tipo de datos, se prevé que los datos tabulares en el mercado de generación de datos sintéticos representen la mayor cuota de ingresos, con aproximadamente el 50%, durante el período de pronóstico. Recientemente, la preocupación por la privacidad ha dificultado que las empresas obtengan datos reales. Debido a estas dificultades, se generan datos sintéticos que se asemejan a los datos reales y se pueden mantener de forma tabular. Esto aumenta la necesidad de datos tabulares, que se prevé que crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) notable durante el período proyectado. Las empresas pueden mejorar la seguridad y privacidad de los datos operativos utilizando redes generativas antagónicas (GAN) para crear datos tabulares sintéticos.
Aplicación (Capacitación y desarrollo de IA, administración de datos de prueba, uso compartido y retención de datos, análisis de datos)
Según la aplicación, se espera que el segmento de administración de datos de prueba en el mercado de generación de datos sintéticos tenga la mayor participación, alrededor del 35%, durante el período de pronóstico. El creciente requisito de datos de alta calidad para pruebas y validación impulsará el mercado. La administración de datos de prueba permite a los desarrolladores probar aplicaciones con el uso de datos del mundo real, sin poner los datos en riesgo. Por ejemplo, la suite de administración de datos de prueba de Infosys proporciona herramientas basadas en la web para la administración centralizada de datos de prueba. Esta suite presenta una interfaz fácil y de un solo uso para los equipos de aprovisionamiento de datos y pruebas. El kit de herramientas incluye capacidades de generación, enmascaramiento y extracción de datos de prueba, junto con un flujo de trabajo basado en solicitudes de datos.
Nuestro análisis exhaustivo del mercado global de generación de datos sintéticos incluye los siguientes segmentos:
Componente |
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Modo de implementación |
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Tipo de modelado |
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Oferta |
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Tipo de datos |
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Vertical |
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Vishnu Nair
Jefe de Desarrollo Comercial GlobalPersonalice este informe según sus necesidades: conéctese con nuestro consultor para obtener información y opciones personalizadas.
Industria de generación de datos sintéticos: sinopsis regional
Pronóstico del mercado norteamericano
Se atribuye al mercado de generación de datos sintéticos en Norteamérica la mayor participación en los ingresos, con aproximadamente el 33%, ya que es un centro de desarrollo tecnológico, con especial énfasis en avances basados en datos, IA y aprendizaje automático. Debido al creciente establecimiento de startups, empresas tecnológicas e instituciones de investigación en esta región, se observa un auge en la demanda de datos sintéticos de alta calidad para realizar experimentos y entrenar modelos de IA. La presencia de importantes actores del mercado impulsa aún más la expansión del mercado en la región. Las organizaciones en EE. UU. buscan soluciones robustas para proteger la información confidencial y frenar las filtraciones de datos. Se estima que el costo promedio de una filtración de datos en el país es de 9,32 millones de dólares estadounidenses en 2024. Además, los investigadores utilizan datos sintéticos para ensayos clínicos sin exponer información confidencial de los pacientes.
Análisis del mercado de Asia Pacífico
Se proyecta que el mercado de generación de datos sintéticos en Asia Pacífico ocupe la segunda mayor cuota de ingresos, con aproximadamente el 38 %. Países como China y Japón albergan destacadas empresas tecnológicas que priorizan la investigación y el desarrollo. Los gobiernos están priorizando la inversión en big data, inteligencia artificial y estrategias de aprendizaje automático. Los datos sintéticos se están aprovechando de diversas maneras para mejorar la seguridad vial. Por ejemplo, según la Administración de Comercio Internacional, en septiembre de 2024 el Ministerio del Interior y la Comunicación de Japón predijo que el mercado japonés de sistemas de inteligencia artificial alcanzaría casi los 7300 millones de dólares estadounidenses. Investigadores de la Universidad de Osaka han creado un marco ultramoderno que puede producir automáticamente conjuntos de datos sintéticos a partir de un gemelo digital de una ciudad.
Empresas que dominan el panorama de la generación de datos sintéticos
- Microsoft Corporation
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas clave de productos
- Rendimiento financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- Análisis FODA
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- GenRocket, Inc.
- Síntesis AI
- Datagen
- Hazy Limited.
- Gretel Labs, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
Desarrollos Recientes
- En marzo de 2024, Hazy y Unbanx anunciaron su colaboración para crear una plataforma de propiedad de datos de banca abierta. Este es un esfuerzo conjunto de ambas compañías para implementar cooperativas éticas de datos sintéticos para datos de transacciones financieras dirigidos a fondos de cobertura, analistas y otras instituciones financieras.
- En junio de 2024, NVIDIA Nemotron-4 340B, optimizado para NVIDIA TensorRT-LLM y NVIDIA NeMo para el desarrollo de aplicaciones comerciales en los sectores de la salud, la fabricación, el comercio minorista y las finanzas, entre otros.
- En septiembre de 2024, Amazon lanzó Amazon Bedrock, una herramienta útil para generar código Python para la creación de datos sintéticos. La herramienta Amazon Bedrock ayuda a los clientes a crear y escalar aplicaciones de IA generativa. Es un servicio totalmente gestionado para crear aplicaciones de IA generativa.
- En octubre de 2024, Gretel y Google Cloud unieron fuerzas para simplificar la generación de datos sintéticos para los analistas de datos en BigQuery. La integración permite a los usuarios crear versiones sintéticas de sus conjuntos de datos de BigQuery que preservan la privacidad. Esta alianza permite a los clientes proteger la privacidad de sus datos, mejorar la accesibilidad y acelerar las pruebas y el desarrollo.
- En octubre de 2024, Teledyne FLIR lanzó al mercado Prism AIMMGen, un servicio de generación de datos sintéticos de modelos de IA sin ITAR para que los integradores de sistemas creen productos de IA/ML para aplicaciones de primera respuesta, comerciales y de defensa.
- En octubre de 2024, Betterdata, MOSTLY AI, DataCebo y Rockfish Data recibieron adjudicaciones contractuales de la Dirección de Ciencia y Tecnología (S&T) del Departamento de Seguridad Nacional (DHS) para desarrollar capacidades de datos sintéticos que puedan generar patrones de datos reales y, al mismo tiempo, mitigar las amenazas a la seguridad. Las plataformas de datos generativos que preservan la privacidad están diseñadas para acelerar las capacidades de IA en aplicaciones empresariales.
- Report ID: 5711
- Published Date: Jun 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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