Mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA Tamaño y compartir 2025 – 2034

Tamaño del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

El tamaño del mercado mundial de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se valoró en 3,200 millones de USD en 2024 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 20,5 % entre 2025 y 2034. La rápida adopción de la inteligencia artificial en sectores como la conducción autónoma, el diagnóstico sanitario, el procesamiento del lenguaje natural y la modelización financiera está impulsando significativamente la demanda de conjuntos de datos etiquetados de alta calidad.
 

Por ejemplo, en septiembre de 2022, los National Institutes of Health (NIH) pusieron en marcha el programa Bridge2AI, que destinó 130 millones de USD a aumentar la implementación de la inteligencia artificial en la investigación biomédica y conductual. La iniciativa tiene como objetivo crear conjuntos de datos obtenidos de forma ética y con datos de alta calidad para entrenar modelos de IA, con especial atención a los biomarcadores de voz, la cirugía y los resultados sanitarios. Bridge2AI facilita la colaboración interdisciplinaria para garantizar que las herramientas de IA sean fiables, equitativas y aplicables a una amplia variedad de poblaciones.
 

El rápido avance de la IA en la robótica y la automatización industrial está generando una enorme demanda de datos de entrenamiento especializados y procedentes de entornos reales. Estos conjuntos de datos son fundamentales para enseñar a los sistemas robóticos a realizar tareas complejas, como la detección de objetos, la clasificación y la navegación en espacios dinámicos. A medida que las industrias trabajan para mejorar la eficiencia y minimizar la intervención humana, resulta imprescindible disponer de datos etiquetados de alta calidad para entrenar modelos de IA capaces de funcionar de forma fiable en el mundo real. Esta tendencia se observa especialmente en sectores como la fabricación, la logística y la automatización de almacenes.
 

Por ejemplo, en abril de 2023, Amazon Web Services (AWS) presentó el conjunto de datos de código abierto ARMBench, el mayor de su categoría para entrenar sistemas robóticos de «recogida y colocación». Incluye más de 190.000 imágenes obtenidas en entornos reales en los que se clasificaron productos industriales. El conjunto de datos se utilizará para mejorar la precisión y la adaptabilidad de los brazos robóticos destinados a la automatización de almacenes, uno de los componentes principales de los sistemas inteligentes de logística y gestión de pedidos.
 

Tendencias del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

• La combinación de la IA y la computación cuántica en la investigación biomédica está incrementando la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento sofisticados y específicos para cada área. Estos conjuntos de datos son fundamentales para entrenar modelos en campos como la genómica, la predicción de enfermedades y el descubrimiento de fármacos. Ante la creciente intensidad de datos de la investigación, los datos médicos estructurados y de alta calidad son esenciales para desarrollar innovaciones sanitarias basadas en IA que sean precisas, eficientes y escalables.
   
• Por ejemplo, en junio de 2024, Cleveland Clinic se asoció con IBM y el Hartree Centre del Reino Unido para acelerar las innovaciones en los sectores sanitario y de las ciencias de la vida mediante el uso de inteligencia artificial y computación cuántica. La colaboración busca mejorar la modelización de enfermedades, el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada mediante el uso de sistemas informáticos sofisticados capaces de procesar datos biomédicos complejos con mayor rapidez.
   
• Los Gobiernos de todo el mundo están realizando importantes inversiones en infraestructuras de entrenamiento de IA, lo que está impulsando el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Estos proyectos están diseñados para crear conjuntos de datos centralizados, seguros y diversificados que impulsen los avances en ámbitos como la sanidad, la movilidad y los servicios públicos.
   
• En febrero de 2025, la UE puso en marcha la iniciativa InvestAI para movilizar una inversión de €200,000 millones en inteligencia artificial. Estas infraestructuras están configuradas para ofrecer un acceso seguro a conjuntos de datos de alta calidad a gran escala y capacidades informáticas que faciliten el diseño y el desarrollo de una IA fiable. Este paso estratégico incrementará directamente el mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA, ya que mejorará la disponibilidad de datos en sectores como la atención sanitaria, la industria manufacturera y los servicios públicos, entre otros.
   
• El uso creciente de herramientas de automatización para la anotación de datos se está convirtiendo en una tendencia importante en el mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA. Estas herramientas, basadas en tecnologías como el etiquetado automático y el aprendizaje activo, reducen considerablemente el esfuerzo y el coste necesarios para etiquetar grandes conjuntos de datos. Al simplificar el proceso de anotación con un alto nivel de precisión, permitirán crear conjuntos de datos más rápidos y escalables. Esto resulta especialmente útil en los sectores que manejan grandes volúmenes de datos no estructurados, como el procesamiento de imágenes y vídeos, donde el etiquetado de datos es importante para entrenar modelos de IA y estos se benefician considerablemente de dicho proceso.
   
• En enero de 2024, el programa piloto del Recurso Nacional de Investigación sobre IA (NAIRR), puesto en marcha por la Casa Blanca y la Fundación Nacional de Ciencias, proporciona a los investigadores acceso a herramientas de IA y conjuntos de datos anotados, incluidos recursos de etiquetado automatizado de datos, para impulsar el desarrollo de la IA en el ámbito académico.
   

Aranceles de la Administración Trump

• Los aranceles de la Administración Trump, en particular los impuestos a los productos y servicios tecnológicos chinos, tuvieron un impacto significativo en el mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA. Una parte considerable del trabajo manual de etiquetado y anotación de datos se subcontrataba a países como China debido a sus menores costes laborales. Sin embargo, con el aumento de los aranceles y un mayor escrutinio sobre las empresas tecnológicas chinas, muchas empresas estadounidenses afrontaron mayores costes operativos para obtener datos anotados, lo que afectó directamente a la asequibilidad y la escala de las iniciativas de entrenamiento de IA.
   
• Además, las tensiones comerciales restringieron el acceso a los conjuntos de datos chinos, que son esenciales para entrenar modelos de IA en ámbitos como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento facial y el comportamiento en el comercio electrónico. Esto redujo la diversidad y la escala de los datos de entrenamiento disponibles, lo que perjudicó el rendimiento y la adaptabilidad de los modelos de IA, especialmente los diseñados para un uso global. Asimismo, desalentó los esfuerzos de intercambio colaborativo de datos entre empresas estadounidenses y chinas.
   
• Como respuesta, las empresas estadounidenses comenzaron a invertir más en infraestructuras nacionales de etiquetado de datos y herramientas de automatización. Este cambio fomentó la innovación en la generación de datos sintéticos y las plataformas de anotación asistida por IA, pero generó retos a corto plazo, como cuellos de botella en los recursos y plazos de desarrollo más largos. En última instancia, aunque los aranceles fomentaron la autosuficiencia, alteraron la cadena de suministro mundial de datos anotados y propiciaron un cambio estratégico en la forma y el lugar en que se desarrollan los conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.
   

Análisis del mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA

Para comprender las principales tendencias del mercado

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Según la modalidad de datos, el mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA se divide en texto, imagen, audio y voz, vídeo y multimodal. En 2024, el segmento de texto lideró el mercado, con una cuota de alrededor del 31 %, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 21 % durante el período de previsión.
 

• La segmentación de texto lidera el mercado de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA principalmente debido al uso generalizado del procesamiento del lenguaje natural (NLP)en todos los sectores. Las soluciones basadas en IA, como los chatbots, los motores de análisis de sentimientos, las herramientas de traducción automática y los asistentes virtuales, dependen en gran medida de grandes volúmenes de texto etiquetado para funcionar con precisión. Con la proliferación de contenido digital, incluidas las publicaciones en redes sociales, las reseñas de productos, los correos electrónicos y las transcripciones de conversaciones del servicio de atención al cliente, las organizaciones tienen acceso a abundantes datos de texto sin procesar que pueden estructurarse para entrenar modelos.
   
• Además, la aparición de grandes modelos lingüísticos (LLM), como GPT y BERT, ha incrementado significativamente la demanda de conjuntos de datos textuales diversos y de alta calidad. Estos modelos requieren grandes cantidades de texto anotado para comprender el contexto, la sintaxis, el tono y la semántica. En comparación con los datos de imagen o vídeo, los conjuntos de datos de texto son más fáciles y rentables de recopilar, almacenar y procesar, lo que refuerza aún más su predominio en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA.
   
• Por ejemplo, en junio de 2023, Cohere, una empresa emergente de IA con sede en Toronto, captó 270 millones de dólares en una ronda de financiación liderada por Inovia Capital, con la participación de NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures y otras entidades. La financiación se destinó a la expansión de grandes modelos lingüísticos basados en texto, similares al modelo GPT de OpenAI, mediante el uso de conjuntos de datos textuales de alta calidad y gran escala para impulsar aplicaciones de PLN orientadas a empresas. Esta inversión pone de manifiesto que los principales actores están priorizando los conjuntos de datos de texto anotado para entrenar y ampliar potentes herramientas de IA generativa, lo que refuerza la demanda y la cuota de mercado de la segmentación de texto.
   

Según la modalidad de implementación, el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se segmenta en local y en la nube. En 2024, el segmento de la nube lidera el mercado, con una cuota de mercado del 73 %, y se prevé que el segmento crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) superior al 20,5 % entre 2025 y 2034.
 

• La modalidad de implementación en la nube domina el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA debido a su escalabilidad, rentabilidad y accesibilidad. Las plataformas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, ofrecen una amplia capacidad de almacenamiento y potentes recursos informáticos necesarios para gestionar, etiquetar y procesar grandes conjuntos de datos destinados al entrenamiento de IA. Estas plataformas permiten a las organizaciones ampliar o reducir sus recursos en función de su carga de trabajo, lo que resulta fundamental al gestionar modelos de entrenamiento complejos, como los LLM, o tareas de visión artificial.
   
• Asimismo, la implementación basada en la nube facilita la colaboración entre distintas zonas geográficas, ya que permite a los equipos distribuidos acceder a los datos y anotarlos en tiempo real. También proporciona herramientas integradas, como el etiquetado automatizado de datos, la generación de datos sintéticos y el análisis, lo que agiliza todo el flujo de trabajo de los conjuntos de datos. La posibilidad de implementar modelos con mayor rapidez y gestionar los datos de forma segura refuerza aún más el atractivo de las plataformas en la nube en los flujos de trabajo de entrenamiento de IA, impulsando su cuota de mercado dominante.
   
• Por ejemplo, en septiembre de 2023, AWS lanzó Amazon Bedrock, una plataforma basada en la nube que permite a los usuarios crear y ampliar aplicaciones de IA generativa utilizando modelos fundacionales de AI21 Labs, Anthropic y Stability AI. La plataforma permite entrenar modelos con conjuntos de datos propios dentro del ecosistema de nube de AWS, lo que demuestra que las plataformas en la nube son esenciales para gestionar datos de entrenamiento a gran escala.
   

Según el tipo de datos, el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se segmenta en datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. En 2024, se prevé que la categoría de datos no estructurados lidere el mercado debido al crecimiento exponencial de los datos generados a partir de fuentes como las redes sociales, el contenido de audio y vídeo, los correos electrónicos, las reseñas de clientes y los flujos de datos de sensores.
 

• El segmento de datos no estructurados domina el mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA debido al inmenso volumen de datos generado a partir de fuentes como vídeos, imágenes, grabaciones de audio, correos electrónicos, redes sociales y contenido web. A diferencia de los conjuntos de datos estructurados, que siguen un formato definido, los datos no estructurados carecen de un esquema específico, lo que los hace ideales para entrenar modelos de aprendizaje profundo basados en patrones complejos e información contextual. Esta forma de datos es crucial para aplicaciones avanzadas de IA, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por ordenador y el reconocimiento del habla.
   
• El uso creciente de tecnologías de IA generativa, incluidos los chatbots de IA, los asistentes virtuales y las plataformas de texto a imagen, ha intensificado aún más la demanda de grandes volúmenes de conjuntos de datos no estructurados y anotados. Estas aplicaciones requieren entradas variadas, como lenguaje, tono de voz, expresiones faciales o características de las imágenes, para funcionar con precisión. Como resultado, las empresas están invirtiendo considerablemente en plataformas de etiquetado de datos y herramientas de anotación basadas en IA para preparar de forma eficiente los datos no estructurados destinados al entrenamiento.
   
• La mayor parte de los datos mundiales no está estructurada y su volumen continúa creciendo rápidamente en todos los sectores. Las empresas y los Gobiernos se centran ahora en aprovechar estos datos para extraer información, mejorar la personalización y desarrollar modelos de IA más sensibles. Con la proliferación de contenido multimedia y flujos de datos en tiempo real, se prevé que el segmento de datos no estructurados mantenga su posición de liderazgo en el mercado durante 2024 y posteriormente.
   

Obtenga más información sobre los segmentos clave que conforman este mercado

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En 2024, la región estadounidense de Norteamérica dominó el mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA, con una cuota de mercado de aproximadamente el 88 % en Norteamérica, y generó unos ingresos de alrededor de 1,230 millones de USD.
 

• Estados Unidos lidera el mercado en términos de cuota de ingresos, impulsado por su sólido ecosistema de IA y la adopción temprana de tecnologías avanzadas. Grandes empresas tecnológicas como Google, Microsoft, Meta y Amazon tienen su sede en Estados Unidos e invierten activamente en adquirir y desarrollar conjuntos de datos de entrenamiento a gran escala para respaldar el desarrollo de modelos de IA en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y los sistemas autónomos.
   
• El apoyo gubernamental también desempeña un papel fundamental en el dominio de la región. Organismos federales estadounidenses, incluida la National Artificial Intelligence Initiative Office (NAIIO), financian la investigación y el desarrollo de infraestructuras para el entrenamiento de IA, incluidas iniciativas destinadas a mejorar el acceso a conjuntos de datos diversos y de alta calidad. Las asociaciones público-privadas impulsan aún más la innovación en este ámbito.
   
• Además, la disponibilidad de infraestructuras avanzadas en la nube y una sólida base de empresas emergentes de IA e instituciones académicas aceleran el crecimiento del mercado. En conjunto, estos factores posicionan a Estados Unidos como un centro mundial de innovación y comercialización de conjuntos de datos para el entrenamiento de IA.
   
• Por ejemplo, en mayo de 2025, Jeff Bezos, a través de su firma de inversión Bezos Expeditions, lideró una ronda de financiación de 72 millones de USD en Toloka, una empresa especializada en soluciones de datos para IA. Esta inversión tiene como objetivo acelerar el crecimiento de Toloka, especialmente en el mercado estadounidense, y mejorar sus servicios de datos con participación humana, esenciales para entrenar y validar modelos de aprendizaje automático.
   

Se prevé que el mercado de conjuntos de datos para entrenamiento de IA en Alemania experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Se prevé que Alemania registre un crecimiento sostenido en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, impulsado por la sólida base industrial del país, las estrategias de IA respaldadas por el Gobierno y la creciente adopción de la IA en sectores clave como la automoción, la fabricación y la ingeniería. Gracias a su liderazgo en los sectores de la automoción, la fabricación y la atención sanitaria, Alemania está generando una necesidad cada vez mayor de conjuntos de datos anotados y de alta calidad para entrenar modelos de IA destinados a la automatización, la conducción autónoma, el mantenimiento predictivo y el diagnóstico médico. Esta demanda se ve reforzada por el énfasis de Alemania en la soberanía tecnológica y en unos marcos seguros para el intercambio de datos.
   
• Además, el mercado alemán de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se está expandiendo debido a la adopción generalizada de la IA tanto entre las grandes empresas como entre las pymes. Gracias al sólido apoyo gubernamental a la transformación digital, las empresas de sectores como las finanzas, la atención sanitaria y el comercio minorista están integrando la IA para mejorar la eficiencia.
   
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, Microsoft destacó la colaboración entre la pujanza industrial de Alemania y la IA para revolucionar sectores como la automoción, la energía y la fabricación. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar la productividad y la innovación mediante tecnologías avanzadas de IA. Al integrar la IA con la ingeniería alemana, se prevé que la iniciativa impulse la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA y sitúe a Alemania como un actor clave en las soluciones industriales basadas en IA.
   

Se prevé que el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA en China registre un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.
 

• Se prevé que China experimente un crecimiento sustancial en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, impulsado por las importantes inversiones gubernamentales en el desarrollo de la IA, la rápida adopción de tecnologías de IA en todos los sectores y la enorme generación de datos derivada de su extensa economía digital.
   
• Además, el Gobierno chino ha desempeñado un papel clave en el desarrollo de la IA, y el Plan de Desarrollo de la IA de Nueva Generación tiene como objetivo convertir a China en un líder mundial en IA para 2030. Esto incluye importantes inversiones en infraestructura de IA y recopilación de datos, lo que incrementa la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA completos y de alta calidad. Estas iniciativas sientan las bases para fomentar las innovaciones basadas en IA en sectores como la atención sanitaria, las finanzas y el transporte.
   
• Asimismo, China está adoptando rápidamente la IA en diversas industrias, incluidos los vehículos autónomos, el reconocimiento facial, la fabricación inteligente y el comercio electrónico. Estas industrias requieren grandes volúmenes de datos de entrenamiento, incluidos conjuntos de datos estructurados y no estructurados, para mejorar los modelos de IA. Con la creciente necesidad de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad, estas industrias están impulsando el crecimiento del mercado y la demanda de datos adaptados y precisos para aplicaciones específicas de IA.
   
• Por ejemplo, en 2023, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma de China (NDRC) asignó fondos al desarrollo de centros de datos e infraestructura de IA como parte de sus esfuerzos por fomentar la transformación digital y el crecimiento económico. Se prevé que esta medida contribuya a la generación de datos para el entrenamiento de IA y al crecimiento del mercado.
   

Se prevé que el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA en los EAU registre un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.
 

• Se prevé que el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA en los EAU crezca, impulsado por el firme propósito del país de convertirse en un líder mundial en IA y transformación digital. Las iniciativas gubernamentales, como la Estrategia de IA de los EAU 2031, están impulsando la inversión en tecnologías de IA y la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad.
   
• Además, los EAU están experimentando una adopción generalizada de la IA en sectores clave como la atención sanitaria, el comercio minorista y los servicios gubernamentales. A medida que estos sectores integran soluciones de IA, aumenta la demanda de conjuntos de datos grandes, diversos y de alta calidad para entrenar modelos, lo que impulsa aún más el crecimiento del mercado.
   
• El crecimiento de la infraestructura en la nube en los EAU, junto con el aumento de las inversiones de los proveedores globales de servicios en la nube, permite a las empresas acceder a conjuntos de datos de entrenamiento de IA escalables y rentables. La disponibilidad de servicios en la nube facilita el almacenamiento, la gestión y el procesamiento de grandes conjuntos de datos, lo que mejora la eficiencia del desarrollo y el entrenamiento de la IA.
   
• Por ejemplo, en abril de 2025, la empresa de telecomunicaciones de Dubái, en colaboración con Microsoft, tiene previsto construir un centro de datos a hiperescala valorado en 544,5 millones de USD. Esta instalación respaldará la creciente demanda de servicios en la nube y de IA en la región. El proyecto tiene como objetivo reforzar la posición de Dubái como centro de transformación digital y ofrecer a las empresas mayores capacidades en gestión de datos, IA y otras tecnologías. Esta iniciativa se alinea con la visión más amplia de los EAU de convertirse en un referente de la economía digital.
   

Cuota de mercado de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA

• Las siete principales empresas del sector de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA —Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory y Lionbridge AI— representaron alrededor del 31% del mercado en 2024.
   
• Google aprovecha su amplio ecosistema de datos procedente de servicios como Search, YouTube y Google Maps para entrenar grandes modelos de IA. A través de Google DeepMind y Google Cloud, desarrolla conjuntos de datos propios y obtenidos de forma ética. Google también promueve una IA responsable mediante la inversión en conjuntos de datos diversos y de alta calidad, así como mediante la publicación de conjuntos de datos de referencia como Open Images, con el fin de fomentar un desarrollo y una investigación más amplios en el ámbito de la IA.
   
• NVIDIA se centra en optimizar los conjuntos de datos de entrenamiento de IA para la aceleración basada en GPU y ofrece soluciones integradas como los sistemas NVIDIA DGX y la plataforma NVIDIA AI Enterprise. A través de sus asociaciones y adquisiciones, entre ellas las realizadas con empresas de etiquetado de datos, mejora la calidad y la anotación de los conjuntos de datos. NVIDIA también respalda la generación de datos sintéticos mediante herramientas como Omniverse para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento destinados al desarrollo de modelos de IA complejos, especialmente en sistemas autónomos y robótica.
   
• Microsoft utiliza su plataforma en la nube, Azure AI, para ofrecer acceso escalable a conjuntos de datos de entrenamiento seleccionados para aplicaciones empresariales y de investigación. Integra conjuntos de datos de LinkedIn, GitHub y Bing, al tiempo que prioriza la privacidad de los datos y la IA ética. Microsoft colabora con OpenAI e instituciones académicas para mejorar la transparencia y la gobernanza de los conjuntos de datos, y también invierte en herramientas de etiquetado, aumento y generación de datos sintéticos para perfeccionar el entrenamiento de los modelos.
   

Empresas del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Los principales actores que operan en el sector de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA son:

• Amazon Web Services
• Appen
• CloudFactory
• Google
• IBM
• iMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

La estrategia del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se centra en mejorar la calidad y la cantidad de los datos. Las empresas invierten considerablemente en técnicas de anotación, curación y aumento de datos para garantizar conjuntos de datos diversos y de alta calidad destinados al entrenamiento de modelos de IA. La colaboración con empresas de desarrollo de IA, proveedores de servicios en la nube e instituciones de investigación también constituye una estrategia habitual para ampliar la oferta de conjuntos de datos e integrar tecnología avanzada que permita gestionar los datos de forma más eficiente.
 

Además, el aprovechamiento de las plataformas en la nube para ofrecer soluciones escalables y flexibles es una tendencia creciente. Este enfoque permite a las empresas ofrecer acceso bajo demanda a los conjuntos de datos, mejorar la accesibilidad y reducir el coste de adquisición de datos. Mediante la adopción de estas estrategias, las empresas pueden satisfacer la creciente demanda de soluciones de IA en diversos sectores y garantizar una innovación continua en el mercado.
 

Noticias del sector de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA

• En septiembre de 2024, SCALE AI anunció una inversión de 21 millones de dólares en nueve proyectos de IA destinados a mejorar la atención sanitaria en Canadá. Centrada en optimizar la gestión de recursos y la atención a los pacientes, así como en reducir los tiempos de espera, esta iniciativa forma parte de la Estrategia Pancanadiense de Inteligencia Artificial. Fomenta la colaboración entre hospitales y proveedores de IA, promueve la innovación y garantiza una gestión ética de los datos dentro del sistema sanitario canadiense.
   
• En agosto de 2024, Lionbridge Technologies, Inc. lanzó Aurora AI Studio, una plataforma diseñada para ayudar a las empresas a crear y entrenar conjuntos de datos para aplicaciones avanzadas de IA. Esta plataforma responde a la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad y aprovecha la experiencia de Lionbridge en la selección y anotación de datos, con el objetivo de capacitar a los desarrolladores de IA y mejorar los resultados comerciales.
   
• En agosto de 2024, Accenture y Google Cloud aceleraron la adopción de la IA generativa al tiempo que reforzaban la ciberseguridad para sus clientes empresariales. Con el 45 % de los proyectos ya trasladados a producción, su Centro de Excelencia en IA Generativa ofrece formación, conocimientos especializados y herramientas para ampliar de forma segura las soluciones de IA en distintos sectores.
   
• En julio de 2024, Microsoft Research presentó AgentInstruct, un marco de trabajo multiagente que automatiza la generación de datos sintéticos de alta calidad para el entrenamiento de IA. Esto reduce significativamente la dependencia de la selección manual de datos. La eficacia del marco quedó demostrada por el modelo Orca-3, que mostró mejoras notables en diversas pruebas de referencia.
   
• En abril de 2023, Google lanzó el conjunto de datos Google AI Video Captions (GVI-Captions), una amplia recopilación de vídeos de YouTube con subtítulos automáticos. Este conjunto de datos está diseñado para mejorar los modelos de IA destinados a generar subtítulos para vídeos, reforzando tanto la accesibilidad como la experiencia general de los usuarios. Contribuye a los avances en el procesamiento del lenguaje natural y en la capacidad de la IA para interpretar y crear subtítulos precisos para vídeos.
   

El informe de investigación del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA incluye una cobertura exhaustiva del sector con estimaciones y previsiones en términos de ingresos ($ Mn/Bn) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por modalidad de datos

• Texto
• Imagen
• Audio y voz
• Vídeo
• Multimodal

Mercado, por modo de implementación

• Local
• Nube

Mercado, por tipo de datos

• Datos estructurados
• Datos no estructurados
• Datos semiestructurados

Mercado, por método de recopilación de datos

• Conjuntos de datos públicos
• Conjuntos de datos privados
• Datos sintéticos

Mercado, por uso final

• Atención sanitaria
• Automoción
• BFSI
• Comercio minorista y comercio electrónico
• TI y telecomunicaciones
• Administración pública y defensa
• Fabricación
• Otros

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE. UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Reino Unido
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Países nórdicos
• Asia-Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • Sudeste Asiático
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • EAU
  • Arabia Saudí
  • Sudáfrica