El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) es un modelo basado en la nube que permite a las empresas acceder y utilizar algoritmos y herramientas de aprendizaje automático sin necesidad de expertos internos. Los proveedores de MLaaS ofrecen soluciones escalables que permiten a las organizaciones integrar fácilmente las capacidades de aprendizaje automático en sus aplicaciones, procesos y sistemas. Este enfoque optimiza el desarrollo, acelera la innovación y democratiza el aprendizaje automático, haciéndolo accesible a diversos sectores y aplicaciones.
Acceda al informe completo en https://www.databridgemarketresearch.com/reports/spain-machine-learning-as-a-service-market
Data Bridge Market Research analiza que se espera que el mercado español de aprendizaje automático como servicio , que fue de USD 5.450 millones en 2021, alcance los USD 79.340 millones en 2029, con una CAGR del 39,76 % durante el período de pronóstico de 2022 a 2029. Las políticas e incentivos proactivos del gobierno español están impulsando la integración fluida de las tecnologías de aprendizaje automático, en particular MLaaS, lo que permite a las empresas aprovechar la analítica y la automatización avanzadas, fomentando la innovación y la competitividad en diversos sectores.
Principales hallazgos del estudio
Se espera que la interfaz de programación de aplicaciones (APIS) basada en la web impulse la tasa de crecimiento del mercado
Las interfaces de programación de aplicaciones (API) web desempeñan un papel fundamental en el mercado español de MLaaS al integrar a la perfección las capacidades de aprendizaje automático en las aplicaciones web. Las API facilitan una comunicación eficiente entre aplicaciones de software, permitiendo a las empresas integrar fácilmente funcionalidades de aprendizaje automático sin necesidad de programación compleja. Esta accesibilidad promueve una adopción generalizada en España, lo que permite a los desarrolladores incorporar funciones sofisticadas de aprendizaje automático en sus aplicaciones web, impulsando la innovación y mejorando la experiencia de usuario en diversos sectores.
Alcance del informe y segmentación del mercado
Métrica del informe
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Detalles
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Período de pronóstico
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2022 a 2029
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Año base
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2021
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Años históricos
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2020 (personalizable para 2014-2019)
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Unidades cuantitativas
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Ingresos en miles de millones de USD, volúmenes en unidades, precios en USD
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Segmentos cubiertos
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Servicio (Servicio Gestionado, Profesional, Servicio Profesional), Función Empresarial (Recursos Humanos, Ventas y Marketing, Finanzas y Operaciones), Modelo de Implementación (Nube, Local), Tamaño de la Organización (Organización Grande, Organización Pequeña y Mediana), Aplicación (Descubrimiento de Fármacos, Detección de Fraude 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 (Banca, Servicios Financieros y Seguros, TI y Telecomunicaciones, Investigación y Académico, Gobierno y Sector Público, Comercio Minorista y Electrónico , Manufactura, Salud y Farmacéutica, Viajes y Logística, Energía y Servicios Públicos, Medios y Entretenimiento)
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Actores del mercado cubiertos
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Google (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), IBM (EE. UU.), SAP (Alemania), Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
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Puntos de datos cubiertos en el informe
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Además de los conocimientos del mercado, como el valor de mercado, la tasa de crecimiento, los segmentos del mercado, la cobertura geográfica, los actores del mercado y el escenario del mercado, el informe de mercado elaborado por el equipo de investigación de mercado de Data Bridge incluye un análisis en profundidad de expertos, análisis de importación/exportación, análisis de precios, análisis de consumo de producción y análisis pestle.
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Análisis de segmentos:
El mercado español de aprendizaje automático como servicio está segmentado en función del servicio, la función comercial, el modelo de implementación, el tamaño de la organización, la aplicación y el usuario final.
- En función del servicio, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en servicio gestionado, servicio profesional y servicio profesional.
- Sobre la base de la función empresarial, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en recursos humanos, ventas y marketing, finanzas y operaciones.
- Sobre la base del modelo de implementación, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en nube y local.
- En función del tamaño de la organización, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en organizaciones grandes y organizaciones pequeñas y medianas.
- Sobre la base de la aplicación, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en descubrimiento de fármacos, detección de fraude y gestión de riesgos, procesamiento del lenguaje natural, marketing y publicidad, seguridad y vigilancia, reconocimiento de imágenes, análisis predictivo, minería de datos y realidad aumentada y virtual.
- En función del usuario final, el mercado español de aprendizaje automático como servicio se segmenta en banca, servicios financieros y seguros, TI y telecomunicaciones, investigación y academia, gobierno y sector público, comercio minorista y electrónico, fabricación, atención médica y productos farmacéuticos, viajes y logística, energía y servicios públicos, y medios y entretenimiento.
Actores principales
Data Bridge Market Research reconoce a las siguientes empresas como los principales actores del mercado de aprendizaje automático como servicio en España: Google (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), IBM (EE. UU.), SAP (Alemania) y Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.).
Desarrollos del mercado
- En mayo de 2023, NVIDIA reveló la integración de su software empresarial de IA en Azure Machine Learning de Microsoft. Esta colaboración busca dotar a los clientes globales de Azure de una plataforma segura y empresarial. Con más de 100 capas de software NVIDIA AI Enterprise compatibles, facilita el desarrollo, la implementación y la gestión acelerados de iniciativas avanzadas de IA, consolidando una base sólida para las empresas que aprovechan tecnologías de vanguardia.
- En septiembre de 2022, la Fundación Novartis, Microsoft AI for Health y la Escuela de Salud Pública Global de la Universidad de Nueva York lanzaron la Red de Equidad en Salud AI4HealthyCities. Esta iniciativa colaborativa busca combatir las desigualdades en salud cardiovascular mediante el análisis de datos y la inteligencia artificial. La alianza busca soluciones innovadoras para promover la equidad en salud y abordar las disparidades en el bienestar cardiovascular.
- En agosto de 2022, Truist Corporation amplió sus servicios de inversión digital con el lanzamiento de Truist Invest, un asesor robot, y Truist Invest Pro, una solución híbrida. Combinando la planificación automatizada con un entorno objetivo, se adapta a diversos sectores como finanzas, salud, deportes, etc. Truist Invest Pro ofrece a las empresas la flexibilidad de la toma de decisiones autónoma y las recomendaciones de sus asesores, optimizando así sus estrategias de inversión.
- En marzo de 2022, H&M adoptó la automatización de almacenes de GreyOrange, aprovechando los sistemas robóticos de logística. Atraído por el éxito demostrado de GreyOrange en la mejora del rendimiento y la eficiencia de otras empresas, H&M incorporó su tecnología. Los robots de GreyOrange ahora contribuyen a diversas tareas del almacén, lo que refleja el compromiso de H&M con la optimización de las operaciones mediante soluciones de automatización innovadoras.
- En febrero de 2022, H2O.ai lanzó funciones mejoradas de H2O MLOps, que amplían los flujos de trabajo de aprendizaje automático con mayor explicabilidad, flexibilidad y opciones de configuración. Estas novedades ofrecen a los usuarios mayor control, gobernanza y escalabilidad, lo que aumenta la eficiencia y la transparencia de sus procesos de aprendizaje automático. Estos avances refuerzan el compromiso de H2O.ai de proporcionar a los usuarios herramientas integrales para operaciones de aprendizaje automático optimizadas y eficaces.
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