Aprendizaje de la IA y la máquina Tamaño del mercado del software - Por componente, por modo de despliegue, por tamaño de organización, por aplicación, por uso final, por región de dominación, previsión de crecimiento, 2025 - 2034

Aprendizaje de la máquina de la operación Tamaño del mercado

El tamaño global de los programas informáticos de IA y machine learning fue valorado en USD 3.900 millones en 2024 y se calcula que registrará un CAGR de 22,7% entre 2025 y 2034. El aumento de la demanda de adopción de decisiones basadas en datos, junto con la necesidad de un despliegue de modelos escalable y eficiente, está impulsando la adopción de programas informáticos de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático en todas las empresas a nivel mundial. Además, las empresas están aprovechando cada vez más estas soluciones para simplificar la gestión de modelos, garantizar el cumplimiento y acelerar la innovación, especialmente en sectores como finanzas, salud, fabricación y comercio electrónico.

La creciente incorporación de la IA y el aprendizaje automático en diferentes sectores está revolucionando los procesos empresariales. Por ejemplo, el sector sanitario aprovecha la IA para el diagnóstico precoz y las predicciones de tratamiento, mientras que la industria financiera la utiliza para la detección del fraude y el comercio algoritmo. Los minoristas mejoran la experiencia del cliente con sistemas de recomendación impulsados por AI. A medida que más industrias abarcan estas tecnologías, existe una necesidad cada vez mayor de herramientas operacionales que apoyen el despliegue eficiente de modelos y la vigilancia permanente. Esta tendencia alimenta la demanda de plataformas que simplifican el despliegue, aseguran la precisión del modelo e integren sin esfuerzo la IA en los flujos de trabajo diarios.

La naturaleza intrincada de supervisar numerosos modelos de aprendizaje automático ha creado una demanda significativa de flujos de trabajo escalables y automatizados. Los métodos manuales son ineficientes, propensos a errores, y luchan por igualar la velocidad rápida de producción de datos. Las organizaciones buscan cada vez más soluciones de MLOps que puedan automatizar todos los aspectos, desde la capacitación modelo hasta el despliegue y la vigilancia. Estas herramientas minimizan la dependencia de la intervención humana, mejoran la velocidad y aumentan la coherencia. Al facilitar la integración continua y la entrega de modelos de aprendizaje automático, el software de puesta en marcha permite a las empresas ampliar sus esfuerzos de IA sin sacrificar la calidad o el rendimiento, sirviendo así como un elemento crucial en la expansión del mercado.

Por ejemplo, en octubre de 2024, Numeric, una startup basada en San Francisco especializada en la automatización de contabilidad impulsada por AI, obtuvo $28 millones en una ronda de financiación de la serie A liderada por Menlo Ventures, con participación de IVP y Socii. Esto sigue a 10 millones de semillas en mayo de 2024, respaldadas por Fundadores, 8VC y Long Journey.

Las soluciones de inteligencia artificial nativa de la nube (AI) están transformando el paisaje de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) ofreciendo mayor flexibilidad, escalabilidad y capacidades de integración perfectas. Plataformas como AWS SageMaker, Google Vertex AI y Azure Machine Learning permiten que las organizaciones desarrollen, evalúen y desplieguen modelos sin necesidad de infraestructuras locales sustanciales.

Estas soluciones están adaptadas para apoyar la contenedorización, la orquestación a través de Kubernetes y el despliegue continuo, todo lo esencial para gestionar la IA a escala. A medida que las organizaciones se desplazan hacia entornos híbridos y multicloud, la necesidad de software que funciona eficazmente en varias nubes cobra cada vez más importancia. Esta tendencia hacia los ecosistemas nativos de la nube es un factor importante de la adopción de software de puesta en marcha.

IA y Aprendizaje de Máquinas Tendencias del mercado del software

• MLOps es reconocida progresivamente como una evolución de DevOps, ya que las organizaciones buscan estandarizar y mejorar los procesos de implementación relacionados con los modelos de aprendizaje automático. Un número cada vez mayor de empresas están incorporando metodologías de MLOps, como pruebas automatizadas, control de versiones, integración continua y sistemas de despliegue continuo (CI/CD), y supervisión del desempeño en sus marcos de DevOps establecidos. Esta integración facilita la seguridad de que los modelos de inteligencia artificial no sólo son técnicamente racionales sino que también se implementan y mantienen constantemente en entornos de producción.
• Para mejorar la accesibilidad de la inteligencia artificial (AI) para una demografía más amplia, el mercado está presenciando un cambio significativo hacia plataformas de no código y código bajo. Estas herramientas facultan a analistas empresariales, comercializadores y expertos en materia de temas para diseñar, implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático sin requerir habilidades de programación avanzadas. Esta democratización de la IA facilita a las organizaciones acelerar sus iniciativas de IA disminuyendo su dependencia de los equipos de ciencia de datos.
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, la Fundación Thomson Reuters y la UNESCO lanzaron la Iniciativa de Divulgación de la Gobernanza de AI para promover la transparencia y la rendición de cuentas en los sistemas de inteligencia artificial. Esta iniciativa alienta a las empresas a divulgar sus instrumentos y prácticas de inteligencia artificial, con el fin de mitigar los riesgos asociados con el prejuicio y la discriminación. La medida pone de relieve la importancia cada vez mayor del desarrollo responsable de las actividades de inteligencia artificial y la integración de las funciones de gobernanza en el software operacional para garantizar normas éticas y el cumplimiento reglamentario.
• La creciente integración de la inteligencia artificial ha suscitado considerables preocupaciones en relación con cuestiones de prejuicio modelo, equidad y rendición de cuentas. Como resultado de ello, las organizaciones están haciendo cada vez más hincapié en el desarrollo y la aplicación responsables de las tecnologías de la IA. Este cambio de paradigma ha hecho herramientas que promueven la explicabilidad, la transparencia modelo y la detección de sesgos componentes esenciales del software operativo. El cumplimiento de los marcos reglamentarios, incluido el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea y la legislación prevista en los Estados Unidos, se ha vuelto crucial.

Análisis del mercado del software de la operación de aprendizaje automático

Basado en componentes, el mercado se segmenta en soluciones y servicios. En 2024, el segmento de solución tuvo un ingreso del mercado de más de USD 2,3 mil millones y se espera que cruce USD 16 mil millones en 2034.

• En 2024, el mercado de software de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático vio un crecimiento impresionante, con el segmento de soluciones liderando el camino. Este segmento incluye una variedad de herramientas diseñadas para ayudar a las empresas a construir, desplegar y mantener eficientemente modelos de IA. Las empresas de todas las industrias están adoptando estas soluciones para automatizar tareas complejas, mejorar la toma de decisiones y acelerar sus esfuerzos de transformación digital.
• El dominio creciente del segmento de soluciones se debe en gran medida a la necesidad de herramientas escalables y fáciles de utilizar que agilicen todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de datos y la capacitación de modelos hasta el despliegue y la vigilancia del desempeño. Las empresas están buscando cada vez más software que pueda automatizar estos procesos, facilitando que ellos aprovechen el poder de la IA sin necesidad de un equipo de científicos de datos.
• Por ejemplo, en octubre de 2024, ServiceNow, un proveedor líder de soluciones de gestión de servicios de TI impulsadas por AI, reportó un aumento en sus ingresos de suscripción, pronosticando entre $2.875 mil millones y $2.880 mil millones para el cuarto trimestre. Este crecimiento fue impulsado principalmente por la fuerte demanda de sus herramientas de automatización impulsadas por AI, que ayudan a las organizaciones a racionalizar las operaciones de TI y reducir los costos. El éxito de ServiceNow destaca cómo las empresas recurren a soluciones de IA para optimizar sus flujos de trabajo y aumentar la eficiencia.
• Se espera que el segmento de soluciones mantenga su fuerte desempeño, ya que más organizaciones reconocen el valor de la IA para mejorar la productividad y la adopción de decisiones. A medida que las empresas se esfuerzan por mantenerse al día con las condiciones de mercado que cambian rápidamente, se espera que crezca la demanda de herramientas de IA fiables, escalables y fáciles de implementar.
• La piedra angular de cualquier sistema de inteligencia artificial (AI) es el desarrollo y la formación de modelos, lo que convierte este segmento de software en un componente crucial en el ámbito de la puesta en marcha. A medida que las organizaciones utilizan cada vez más una variedad de tipos de datos: desde datos institucionales estructurados hasta contenidos de redes sociales no estructurados, existe una mayor demanda de herramientas que facilitan el procesamiento de datos, la selección de algoritmos y los procesos de formación iterativa.
• Además de los programas informáticos, los servicios desempeñan un papel crucial en la planificación, ejecución y ampliación de los proyectos de inteligencia artificial (AI). Los servicios profesionales, que abarcan el asesoramiento, la integración y el desarrollo personalizado, ayudan a las organizaciones a alinear sus iniciativas de IA con objetivos estratégicos generales. Simultáneamente, los servicios gestionados proporcionan apoyo continuo que incluye optimización de modelos y mejoras a la infraestructura.

Basado en el modo de implementación, el mercado se divide en locales y basado en la nube. El segmento de bases de la nube mantuvo una importante cuota de mercado de alrededor del 62% en 2024 y se espera que crezca significativamente durante el período de pronóstico.

• El modo de despliegue basado en la nube surgió como la fuerza dominante en el mercado de software de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático. Este cambio se atribuye en gran medida a la flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad que ofrecen las plataformas cloud. Las empresas están favoreciendo cada vez más las soluciones en la nube para simplificar el despliegue y la gestión de modelos de IA, lo que permite un rápido escalado sin la necesidad de inversiones importantes en infraestructura inicial. Esta tendencia es particularmente beneficiosa para las organizaciones que buscan acelerar sus iniciativas de transformación digital manteniendo al mismo tiempo la agilidad operacional.
• Las plataformas de implementación de IA basadas en la nube, como AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning y Vertex AI de Google Cloud, se han convertido en herramientas integrales para las empresas. Estas plataformas proporcionan servicios integrales que abarcan la capacitación, el despliegue y la vigilancia modelo, todo dentro de un entorno unificado. La capacidad de acceder a las últimas características y actualizaciones garantiza que las organizaciones permanezcan a la vanguardia de los avances tecnológicos, consolidando aún más el atractivo de los despliegues en la nube.
• Un ejemplo notable de esta tendencia es el rendimiento de Google en el tercer trimestre de 2024. Google Cloud experimentó un aumento notable del 35% en los ingresos, superando las expectativas analistas. Este crecimiento fue impulsado por las robustas capacidades de IA de la compañía y la integración de fichas personalizadas, como Unidades de Procesamiento de Tensor, que mejoró la eficiencia de la informática con IA. El aumento de la demanda de servicios de nube integrados por AI subraya la importancia estratégica de las implementaciones basadas en la nube en el panorama actual del mercado.
• La implementación de soluciones en locales es crucial para industrias que requieren una estricta gestión de datos, seguridad y adherencia a estándares regulatorios, como banca, defensa y salud. Estos sectores suelen gestionar datos sensibles o patentados que no pueden almacenarse de forma segura en servicios externos de nube.
• Las soluciones locales ofrecen mayor personalización, mayor privacidad y permiten una integración fluida con los sistemas heredados existentes. A pesar del rápido avance de las tecnologías de la nube, sigue habiendo una demanda constante de software operacional en los locales entre las organizaciones con infraestructuras informáticas intrincadas y necesidades estrictas de gobernanza.

Sobre la base del tamaño de la organización, el mercado se divide en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas. El segmento de las grandes empresas celebró alrededor del 63% de la cuota de mercado en 2024 y se espera que crezca significativamente durante el período previsto.

• Las grandes empresas siguen impulsando la adopción de programas informáticos de puesta en marcha de las actividades de inteligencia artificial y los programas de desarrollo, aprovechando sus amplios recursos para integrar esas soluciones en operaciones complejas. Existe una fuerte tendencia a incorporar las plataformas AI/ML a los sistemas institucionales existentes, lo que permite una escalabilidad ininterrumpida y una adopción de decisiones mejorada en todos los departamentos.
• Las grandes organizaciones priorizan la automatización de flujos de trabajo, utilizando software AI/ML para simplificar procesos como analítica predictiva, gestión de relaciones con los clientes y optimización de la cadena de suministro. La puesta en marcha de la IA/ML se está desplegando en múltiples funciones empresariales, como la informática, la comercialización y las operaciones, para impulsar la innovación y la ventaja competitiva. Las empresas están invirtiendo cada vez más en herramientas de IA/ML adaptadas para atender necesidades específicas de la industria, como la detección del fraude en finanzas o la comercialización personalizada en el comercio minorista.
• Por ejemplo, en mayo de 2025, según Reuters, Zalando ha reducido los tiempos de producción de imágenes de seis a ocho semanas a tres a cuatro días, reduciendo los costos asociados en un 90% creando imágenes generadas por AI y gemelos digitales de modelos. Este enfoque permite a la empresa responder rápidamente a las tendencias de moda rápidas y mejora la eficiencia de sus estrategias de marketing.
• Las pequeñas y medianas empresas (PYME) utilizan progresivamente el software operativo de IA para aumentar su competitividad, automatizar tareas cotidianas y tomar decisiones informadas basadas en datos, a pesar de tener presupuestos limitados y conocimientos técnicos. El aumento de las soluciones basadas en la nube, sin código y de pago como tú-go ha creado un entorno más equitativo para las empresas más pequeñas.

Sobre la base de la aplicación, el mercado se divide en detección de fraudes analíticos predictivos y gestión de riesgos, gestión de la experiencia del cliente, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de texto, otros. El segmento de detección y gestión del riesgo de fraude representó alrededor del 31% de la cuota de mercado en 2024 y se espera que crezca significativamente durante el período previsto.

• Las organizaciones están adoptando cada vez más soluciones impulsadas por AI para mejorar la detección del fraude en tiempo real, aprovechando algoritmos de aprendizaje de máquinas para analizar vastos conjuntos de datos e identificar patrones sospechosos con mayor precisión. Este segmento está viendo una integración generalizada en industrias como las finanzas, el comercio electrónico y la salud, donde la analítica predictiva y el modelado conductual se están convirtiendo en estándares para mitigar riesgos.
• El cambio hacia plataformas automatizadas y escalables permite a las empresas simplificar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios al tiempo que mejora la eficiencia operacional. El despliegue basado en la nube está ganando tracción, ofreciendo flexibilidad y actualizaciones perfectas para sistemas de detección de fraude. Además, el aumento de la IA explicable fomenta la confianza, ya que los interesados exigen procesos transparentes de adopción de decisiones en aplicaciones de gestión de riesgos. También están surgiendo ecosistemas colaboradores, donde se integran instrumentos de IA con los sistemas institucionales existentes, lo que aumenta la evaluación de los riesgos interfuncionales. El enfoque en soluciones centradas en el cliente está impulsando estrategias personalizadas de prevención del fraude, especialmente en la banca y la fintech.
• La analítica predictiva está transformando la forma en que las empresas abordan la planificación futura. Desde los minoristas que estiman la demanda para la próxima temporada a los fabricantes que anticipan los fallos del equipo de antemano, AI permite a las organizaciones mantener un borde competitivo.

Sobre la base del uso final, el mercado se divide en banca, servicios financieros y seguros (BFSI), ciencias de la salud y la vida, comercio electrónico y minorista, y telecomunicaciones, otros. El segmento BFSI mantuvo una importante cuota de mercado de alrededor del 42% en 2024 y se espera que crezca significativamente durante el período de pronóstico.

• Las instituciones financieras, incluidos los bancos y las compañías de seguros, utilizan tecnologías avanzadas para producir flujos fluidos de sus operaciones, mejorar la toma de decisiones y proteger los activos de los clientes. Estas tecnologías son importantes para la prevención del fraude, la mejora de los servicios de asesoramiento financiero y la aceleración de los procesos de aprobación de préstamos. Su éxito depende de una fiabilidad constante y actualizaciones rápidas. El software de apoyo juega un papel crucial para permitir que los equipos sostengan operaciones fluidas ante la modificación de las regulaciones y expectativas de los clientes.
• El comercio algorítmico en los mercados financieros aprovecha la IA para optimizar las estrategias y mejorar los rendimientos. In insurance, AI streamlines claim processing and underwriting by automating assessments and improving accuracy. El cambio hacia la transformación digital y banca abierta Acelera aún más la integración del software de puesta en marcha de la IA, fomentando la colaboración con fintechs.
• Una tendencia prominente es la creciente adopción de AI para la detección y prevención del fraude, donde los modelos de aprendizaje automático analizan las pautas de transacción en tiempo real para identificar anomalías. Otra tendencia clave es el uso de la IA en la puntuación de créditos y la gestión de riesgos, permitiendo a las instituciones tomar decisiones de crédito más rápidas y basadas en datos. Los servicios bancarios personalizados también están ganando tracción, con chatbots impulsados por AI y asistentes virtuales mejorando el compromiso de los clientes mediante recomendaciones personalizadas.
• En la salud, el uso de tecnología inteligente puede realmente hacer una diferencia. Ayuda a los médicos a identificar enfermedades en una etapa anterior, ayuda a los hospitales a mejorar su planificación y a acelerar el desarrollo de nuevos fármacos. Los minoristas y las empresas de comercio electrónico están implementando sistemas sofisticados para comprender mejor a sus clientes. Estos sistemas mejoran las sugerencias de productos, perfeccionan las estrategias de fijación de precios y mejoran los procesos de cadena de suministro. En los sectores de la tecnología y las telecomunicaciones, se realizan importantes actividades detrás de las escenas, incluida la gestión de redes y la asistencia al cliente acelerada.

América del Norte dominó el mercado global de software de operaciones de IA y machine learning con una gran proporción de más del 48% en 2024 y EE.UU. lidera el mercado en la región.

• América del Norte está a la vanguardia del Mercado de Software de Operaciones de Aprendizaje y Aprendizaje de Máquinas, gracias a su pronta adopción de la empresa AI y una fuerte infraestructura cloud. Las empresas en esta área se centran no sólo en crear modelos sino también en gestionar, monitorear y escalar eficientemente. Con grandes industrias como las finanzas, la salud y el comercio minorista liderando el camino, hay una creciente necesidad de herramientas que agilicen el despliegue de modelos y mantengan el rendimiento en marcha. Con el apoyo de gigantes tecnológicos, robustas políticas de RcienteD y de innovación, América del Norte está marcando el ritmo para la puesta en marcha de la IA a escala.
• Los Estados Unidos son el poder de este mercado, donde AI es más que una tendencia, es una estrategia crítica. Las organizaciones de EE.UU. están pasando de modelos aislados de IA a despliegue a gran escala en departamentos. Las instituciones financieras utilizan plataformas de puesta en marcha de actividades conjuntas para mejorar la detección del fraude y simplificar el cumplimiento.
• Por ejemplo, en abril de 2024, la asistente virtual impulsada por Bank of America, Erica, ha superado 2 mil millones de interacciones desde su lanzamiento de 2018, ayudando a más de 42 millones de clientes con diversas tareas financieras como transferencias de dinero, pagos de facturas y seguimiento de inversiones. Muestra su influencia sustancial de la IA en la mejora de los servicios diarios. Los clientes se comprometen con Erica aproximadamente 2 millones de veces al día, beneficiándose de su capacidad para proporcionar información y orientación personalizadas, incluyendo suscripciones de monitoreo, análisis de comportamientos de gasto, y notificando sobre depósitos y reembolsos

Se espera que el mercado de programas informáticos de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático en Europa y Alemania experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• La industria del software de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático en Europa está experimentando un crecimiento constante, ya que varias industrias priorizan la transformación de modelos sofisticados en soluciones empresariales confiables.
• Las empresas de Alemania y el Reino Unido dentro de los sectores bancario y de seguros están aprovechando las plataformas de puesta en marcha para asegurar que sus modelos AI se adhieran a normas estrictas de datos de la UE, como el GDPR. El énfasis se extiende más allá del desarrollo modelo; abarca la necesidad de una operación responsable y coherente. Con un compromiso significativo con las infraestructuras de ética, transparencia y nube segura, Europa está cultivando un entorno de IA más regulado pero profundamente influyente.
• Los bancos europeos están adoptando progresivamente herramientas operativas de IA para mejorar el servicio al cliente respetando estrictos estándares regulatorios. Por ejemplo, en junio de 2024, NatWest presentó Cora+, una iteración avanzada de su asistente digital, desarrollada en colaboración con IBM, para mejorar las interacciones de los clientes a través de la IBM generativa. Basándose en el Cora original, que se dirigió a más de 10.8 millones de consultas de clientes en 2023, Cora+ presenta capacidades más intuitivas y de conversación, lo que le permite comprender el contexto y proporcionar respuestas personalizadas.

Se espera que el mercado de programas de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático en APAC y China se amplíe significativamente de 2025 a 2034.

• El impulso para adoptar la IA en la región de Asia y el Pacífico está ganando velocidad, especialmente en sectores como la banca, el comercio electrónico y las telecomunicaciones. Países como la India, China y Singapur están invirtiendo en gran medida en infraestructura de inteligencia artificial. A medida que se expanden las economías digitales, aumentan los volúmenes de datos y las políticas gubernamentales se vuelven más favorables, la región está adoptando rápidamente soluciones que aseguran que los modelos AI sigan siendo eficientes, seguros y listos para la producción.
• En la zona de Asia y el Pacífico, las organizaciones financieras están adoptando rápidamente instrumentos operacionales de la AI para mejorar la eficiencia del servicio al cliente manteniendo al mismo tiempo la adhesión a las normas reglamentarias. En China, bancos como China Merchants Bank y Ping An Bank están utilizando asistentes virtuales habilitados para AI para gestionar interacciones de clientes habituales. Estas soluciones se extienden más allá de la mera automatización; están respaldadas por plataformas diseñadas para implementar, supervisar y supervisar modelos de IA, mejorando así la eficiencia y la orientación del cliente en la banca en toda la región.

IA y Aprendizaje de Máquinas Mercado de software Share

• Las 5 principales empresas de la industria del software de operaciones de AI y machine learning son Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), IBM Watson, Google Cloud, Datarobot, Dataiku y C3.ai mantienen alrededor del 37% del mercado en 2024.
• Microsoft juega un papel crucial en el sector de Software de Operaciones de Aprendizaje y Aprendizaje de Máquinas con su plataforma de Aprendizaje de Máquinas Azure. Esta plataforma permite a las empresas crear, entrenar y desplegar efectivamente modelos de aprendizaje automático a escala. Azure Machine Learning mejora los flujos de trabajo ofreciendo funciones automatizadas de aprendizaje automático, monitoreo de modelos e integración suave con diversos servicios de datos. Su robusta infraestructura en la nube ayuda a las organizaciones a mejorar sus operaciones de IA, lo que permite ampliar las soluciones de IA garantizando la transparencia, la gobernanza y el cumplimiento durante el despliegue de modelos.
• Amazon Web Services (AWS) es un actor líder en el ámbito de AI y Machine Learning Operationsization Software, proporcionando soluciones como Amazon SageMaker que ayudan a las organizaciones a crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático. SageMaker simplifica el proceso de desarrollo del modelo a través de sus algoritmos integrados, optimización automatizada y servicios de hosting gestionados. Además, AWS prioriza la escalabilidad, permitiendo a las empresas manejar eficazmente las cargas de trabajo de aprendizaje automático a través de una variedad de servicios en la nube.
• IBM se ha posicionado como líder en la industria de Software de Operacionalización de IA y Machine Learning con sus plataformas Watson Studio y AI OpenScale. Estos instrumentos facultan a las organizaciones para crear, desplegar y gestionar eficientemente modelos de IA, garantizando al mismo tiempo una buena gobernanza y equidad. IBM prioriza la transparencia y la interpretación de modelos, inculcando la confianza en las empresas respecto a sus soluciones AI. Además, la plataforma automatiza numerosas facetas de la gestión de modelos de IA, facilitando la ampliación de las operaciones de IA para las organizaciones, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de normas éticas y el funcionamiento eficiente en entornos intrincados.
• Google se ha establecido como un contendiente clave en la industria del Software de Operacionalización de Aprendizaje IA y Máquina con su plataforma Vertex AI. Esta plataforma permite a las organizaciones desarrollar, entrenar y escalar eficazmente modelos de aprendizaje automático utilizando una interfaz intuitiva y las características poderosas de los servicios de nube de Google. Simplifica el flujo de trabajo de AI e integra con múltiples ofertas de Google Cloud, permitiendo a las organizaciones desplegar modelos de IA más rápidamente. La dedicación de Google a la democratización del acceso de IA para empresas de todos los tamaños les permite utilizar el aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones y estrategias empresariales más inteligentes.
• DataRobot se distingue en el sector AI y Machine Learning Operaization Software proporcionando una plataforma automatizada de aprendizaje automático que permite a las empresas implementar rápidamente modelos AI. La plataforma es fácil de usar, permitiendo a las personas con conocimientos técnicos limitados crear y mejorar modelos. La plataforma de DataRobot acelera todo el ciclo de vida de aprendizaje automático haciendo hincapié en la velocidad y la facilidad de uso, lo que permite a las organizaciones obtener rápidamente ideas y tomar decisiones bien informadas. Sus soluciones están diseñadas para crecer con el negocio, proporcionando valor a través de la simplificación de procesos complejos de aprendizaje automático.
• Dataiku lidera el mercado de software de puesta en marcha de IA y machine learning debido a su amplia plataforma centrada en el usuario que democratiza IA en todas las organizaciones. Su Plataforma Universal AI apoya todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de datos hasta el despliegue modelo y la vigilancia, lo que permite a los usuarios técnicos y no técnicos colaborar eficazmente. La fuerza de Dataiku radica en sus capacidades de código no y código bajo, que facultan a las PYME y a las grandes empresas a poner en funcionamiento la IA rápidamente, junto con las sólidas integraciones con los ecosistemas en la nube y un enfoque en la gobernanza para despliegues escalables y de grado empresarial.
• C3.ai es un corredor delantero en el mercado de software de puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático debido a su plataforma de IA centrada en la empresa, que enfatiza el rápido despliegue de aplicaciones de IA preconstruidas y personalizables. La C3 AI Suite aprovecha una arquitectura modular que se integra perfectamente con los sistemas institucionales existentes, permitiendo a las grandes organizaciones poner en funcionamiento la IA para utilizar casos como mantenimiento predictivo, optimización de cadenas de suministro y detección de fraude. Su modelo de plataforma como servicio (PaaS) soporta la escalabilidad de la industria.
• Las grandes empresas de tecnología están facilitando que las empresas lleven a AI a su trabajo cotidiano. Empresas como Amazon Web Services, Microsoft, Google y Oracle ofrecen plataformas de nube que ayudan a las empresas no sólo a construir modelos AI, sino a utilizarlos en el mundo real, sin problemas y a escala. Estas plataformas automatizan tareas difíciles y ayudan a rastrear cómo están haciendo los modelos con el tiempo. También ayudan a las empresas a permanecer en el lado derecho de las reglas y regulaciones de datos, que se está volviendo más importante ya que AI se convierte en parte de la toma de decisiones cotidiana.
• Junto con los gigantes tecnológicos, empresas como DataRobot, Databricks, SAS y Zoho están creando herramientas que ayudan a las empresas a ejecutar modelos AI más suavemente y obtener resultados más rápidos. En la banca, líderes como UOB, Ping An Bank, HDFC Bank y China Merchants Bank están poniendo AI a trabajar en detección de fraude en tiempo real y servicio al cliente. Alibaba está haciendo lo mismo en las compras en línea, utilizando AI para mejorar todo desde sugerencias de productos a la entrega. Estos ejemplos muestran cómo las diferentes industrias dependen ahora de herramientas de IA no sólo para experimentar, sino para operar mejor.

Aprendizaje de la máquina Operacionalización Software Empresas Mercado

Los principales jugadores que operan en la industria de accesorios de bicicleta inteligente incluyen:

• Amazon Web Services (AWS)
• C3.ai
• Databricks
• Dataiku
• DataRobot
• Google Cloud
• H2O.ai
• IBM
• Microsoft
• SAS Institute

Noticias de la industria del software de la operación de aprendizaje automático

• En marzo de 2025, Ping Una presentó su Plataforma Agente AI, que incorpora modelos de código abierto como DeepSeek para elevar el servicio al cliente a través de la gestión de la riqueza, los préstamos y la banca remota. Esta plataforma de vanguardia está diseñada para comprender mejor los requisitos de los clientes a través de interacciones naturales y de conversación, lo que hace que los compromisos sean más intuitivos y se parezcan a la comunicación humana. Esta iniciativa significa su esfuerzo continuo por incorporar la IA más a fondo en sus servicios para aumentar la eficiencia y mejorar el apoyo al cliente.
• En marzo de 2025, el PGA TOUR mejoró su experiencia de fan digital integrando la IA generativa en su plataforma TOURCAST, utilizando Amazon Web Services (AWS) para poner en funcionamiento la tecnología. Este avance permite la generación automática de comentarios en tiempo real para cada toma realizada a través de los eventos PGA TOUR, ofreciendo a los fans información detallada y atractiva sin entrada humana. Aprovechando los modelos de base de Amazon Bedrock y AWS, el TOUR ofrece más de 100.000 fotos generadas por AI por temporada, mejorando significativamente la accesibilidad y la personalización en la visualización deportiva. Esta iniciativa muestra cómo las capacidades de IA generativas de AWS pueden ser implementadas efectivamente a escala para transformar el compromiso de los usuarios en deportes en vivo.
• En marzo de 2025, en colaboración con NVIDIA, Oracle ha integrado el software acelerado de computación e inferencia de NVIDIA con la infraestructura de IA de Oracle, con el objetivo de acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA. Esta integración hace más de 160 herramientas de IA y 100 microservicios NVIDIA NIM disponibles nativamente a través de la consola Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
• En abril de 2025, Zoho lanzó importantes mejoras de IA en su plataforma de código bajo, Zoho Creator, con un nuevo asistente de IA llamado CoCreator. Utilizando el motor AI de Zoho, Zia, CoCreator permite a los usuarios crear aplicaciones más eficazmente a través de comandos de voz o texto, diagramas de proceso y documentos de negocios. La plataforma ahora incluye funcionalidades como Idea-to-App Generation, creación de componentes impulsados por AI y generación de código contextual, mejorando el flujo de trabajo de desarrollo de aplicaciones. Zoho reafirma su dedicación a la privacidad de datos asegurando que sus modelos AI no estén capacitados en datos de clientes.

El informe de investigación sobre el mercado de programas informáticos para la puesta en marcha de la IA y el aprendizaje automático incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($Bn) y envío (Units) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Software
  • Programa modelo de desarrollo y capacitación
  • Software de despliegue modelo
  • Software modelo de supervisión y gestión
  • Software de gestión de datos
• Servicios
  • Servicios profesionales
  • Servicios gestionados

Market, By Deployment Mode

• Locales
• Cloud

Mercado, por tamaño de organización

• Pequeñas y medianas empresas (PYME)
• Grandes empresas

Mercado, por aplicación

• Análisis predictivo
• Detección de fraudes y gestión de riesgos
• Gestión de la experiencia del cliente
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de texto
• Otros

Mercado, por fin uso

• Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
• Salud y ciencias de la vida
• Comercio y comercio electrónico
• TI y telecomunicaciones
• Otros

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • Australia
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica