Mercado de aprendizaje automático como servicio en España: tendencias del sector y previsiones hasta 2029

Análisis y tamaño del mercado

Las empresas que participan en el mercado del aprendizaje automático como servicio se están centrando en sectores esenciales como la tecnología sanitaria, la industria BFSI y las telecomunicaciones para determinar flujos de ingresos estables después de la crisis del coronavirus. Sin embargo, los errores tecnológicos y la falta de profesionales expertos con experiencia en aprendizaje automático parecen ser uno de los principales factores limitantes en la adopción del aprendizaje automático por parte de las organizaciones. Esto está creando obstáculos en la implementación de plataformas de aprendizaje automático como servicio. Además, la falta de seguridad de los datos debido a la falta de herramientas afecta negativamente al crecimiento del mercado. Por lo tanto, los participantes en el mercado del aprendizaje automático como servicio deben cooperar con el gobierno y las organizaciones restrictivas para estandarizar el aprendizaje automático como negocio de servicios.

Data Bridge Market Research analiza que se espera que el valor del mercado del aprendizaje automático como servicio, que fue de USD 5.45 mil millones en 2021, alcance el valor de USD 79.34 mil millones para 2029, a una CAGR del 39,76 % durante el período de pronóstico 2022-2029.

Definición de mercado

El aprendizaje automático es una tecnología que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender y cambiar funciones fundamentales cuando se las expone a diferentes conjuntos de datos. El aprendizaje automático se ha convertido en la herramienta más importante para las empresas. Gigantes tecnológicos como Amazon y Google están realizando enormes gastos para aumentar y consolidar su base de clientes.

Alcance del informe y segmentación del mercado

 Dinámica del mercado de aprendizaje automático como servicio en España

En esta sección se aborda la comprensión de los factores impulsores del mercado, las ventajas, las oportunidades, las limitaciones y los desafíos. Todo esto se analiza en detalle a continuación:

Conductores:

• Avances en las tecnologías

Se están produciendo rápidos avances e innovaciones en las tecnologías de reconocimiento de gestos, y numerosos proveedores de soluciones realizan un gran trabajo en estas áreas. Por ejemplo, Affectiva lanzó recientemente su tecnología de análisis de emociones, que cuenta con el mayor repositorio de datos de más de dos millones de videos faciales, lo que permite a sus clientes lograr una alta precisión con información inigualable. Además de eso, otros actores como Cognitec Systems, Emotient, Gesturetek, Saffron y Palantir están realizando avances importantes en el campo del reconocimiento de gestos, el reconocimiento facial, la computación de características psicológicas y el análisis de células somáticas. Se espera que estos avances impulsen el crecimiento del mercado en los próximos años.

• Almacenamiento y archivado de datos

En los algoritmos de aprendizaje profundo, el almacenamiento y el archivado de información desempeñan un papel importante a la hora de predecir las soluciones para problemas muy complejos. Dado que un programa algorítmico de aprendizaje profundo trabaja con una red neuronal artificial compuesta por muchas capas, necesita una cantidad enorme de conjuntos de datos para proporcionar el resultado. El programa algorítmico de aprendizaje profundo utiliza el almacenamiento y el archivado de información para centrarse en las funciones avanzadas dentro de la red neuronal artificial.

• Modelador y procesamiento

Over the last decade, machine learning technologies have evolved into “algorithms” developed from numerous fields together with statistics, arithmetic, neurobiology, and computing, creating them commercially viable and computationally sturdy. several applications offered these days like speech recognition, fraud detection, and network improvement use a spread of machine learning techniques supported classification, regression, and estimation to method structured knowledge sets.

• Cloud and Web-Based Application Programming Interface (APIS)

In machine learning rule, demand of information is a vital input parameter. A number of the business verticals like banking and monetary services would like an outsized quantity of information instantly to predict the market behavior. Machine learning algorithms get terribly less time to predict solutions when gathering information from information storage and archiving software package. To beat this quality, machine learning algorithms produce an interface between cloud and therefore the application platform.

Opportunities:

• Increasing investments in the healthcare industry

In the field of medicine, huge information is deployed for computing difficult statistics in huge amounts thus on deliver trends and patterns that square measure crucial for applications within the attention business. Huge information aids physicians in anticipating issues before they occur. The Elsevier Health Analytics cluster has revolutionized patient care in FRG by deploying huge information. The corporate is closely coordinative with health economists, physicians, statisticians, IT specialists and analysts for growing the evidence-driven information on acceptable treatments. This is often managed by huge information in attention and befittingly employed by medical professionals with the assistance of AI. The preparation of huge information in attention has so increased the expansion of Germany’s marketplace for machine learning.

Restrictions/ challenges:

Lack of sure-handed labor to put in machine learning as a service market could be a key issue which will hamper growth of the world machine learning as a service market to an exact extent. In addition, businesses would like skilled services to customise specific functions to implement on their MLaaS platforms. Stringent compliance problems is another issue expected to restrain the target market.

Este informe de mercado de aprendizaje automático como servicio  proporciona detalles de nuevos desarrollos recientes, regulaciones comerciales, análisis de importación y exportación, análisis de producción, optimización de la cadena de valor, participación de mercado, impacto de los actores del mercado nacional y localizado, analiza oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, cambios en las regulaciones del mercado, análisis de crecimiento estratégico del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado de categorías, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas, innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el  mercado de aprendizaje automático como servicio, comuníquese con Data Bridge Market Research para obtener un informe de analista, nuestro equipo lo ayudará a tomar una decisión de mercado informada para lograr el crecimiento del mercado.

Impacto de la COVID-19 en el  mercado del aprendizaje automático como servicio

La pandemia de COVID-19 ha acelerado el interés por el aprendizaje automático porque el mundo practica tecnologías de distanciamiento social. La incorporación del aprendizaje automático como mercado de servicios debería ser factible a través de cada sistema de software y servicios dependiendo de la cantidad y la naturaleza de la integración. El uso de cámaras de calor y sistemas de identificación de grupos se ha vuelto común en terminales aéreas, estaciones de tren y diferentes lugares de tráfico público. Esto ha puesto a los mercados de aprendizaje automático como servicio bajo el foco de atención, lo que a su vez se prevé que mejore el mercado objetivo. Además, el uso de IA para reconocer la presencia de personas en zonas confinadas en clínicas asociadas a centros de atención de COVID tiene un impacto positivo en el mercado mundial del aprendizaje automático como servicio. Los cálculos utilizados para la IA y la investigación han mejorado en los últimos tiempos, lo que crea una oportunidad dinámica para los actores/proveedores que operan en el mercado del aprendizaje automático como servicio.

 Alcance del mercado del aprendizaje automático como servicio en España

El mercado de aprendizaje automático como servicio  está segmentado en función del servicio, el modelo de implementación de funciones comerciales, el tamaño de la organización, la aplicación y el usuario final. El crecimiento entre estos segmentos lo ayudará a analizar segmentos de crecimiento magros en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado y conocimientos del mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar aplicaciones centrales del mercado.

Servicio

• Servicio gestionado
• Profesional
• Servicio Profesional

 Función empresarial

• Recursos humanos
• Ventas y marketing
• Finanzas y operaciones

 Modelo de implementación

• Nube
• En las instalaciones

 Tamaño de la organización

• Organización grande
• Pequeña y mediana organización

 Solicitud

• Descubrimiento de fármacos
• Detección de fraudes y gestión de riesgos
• Procesamiento del lenguaje natural
• Marketing y publicidad
• Seguridad y Vigilancia
• Reconocimiento de imágenes
• Análisis predictivo
• Minería de datos
• Realidad aumentada y virtual

Usuario final

• Servicios bancarios y financieros
• Seguro
• TI y telecomunicaciones
• Investigación y Académica
• Gobierno y sector público
• Comercio minorista y comercio electrónico
• Fabricación
• Atención sanitaria y productos farmacéuticos
• Viajes y Logística
• Energía y servicios públicos
• Medios y entretenimiento

 Análisis del panorama competitivo y la cuota de mercado  del aprendizaje automático como servicio

El panorama competitivo del mercado de aprendizaje automático como servicio  proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia global, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, la amplitud y variedad de productos, y el dominio de las aplicaciones. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con el mercado de aprendizaje automático como servicio.

Algunos de los principales actores que operan en el mercado del aprendizaje automático como servicio son:

• Google (EE.UU.),
• Microsoft (Estados Unidos),
• IBM (EE.UU.),
• SAP (Alemania),
• Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)

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