Tamaño del mercado de MLOps, participación e informe de tendencias globales, 2025-2034

MLOps Tamaño del mercado

El mercado mundial de MLOps se valoró en USD 1.700 millones en 2024 y se prevé que crecerá en una CAGR de 37,4% entre 2025 y 2034. El mercado se integra con la computación en la nube. Con un cambio a la computación en la nube, las plataformas basadas en la nube proporcionan escalabilidad que es crítica en el manejo de grandes conjuntos de datos y complejos flujos de trabajo de aprendizaje automático. La infraestructura no premise no es una necesidad ya que la infraestructura cloud permite que las soluciones MLOps se desplieguen en numerosos entornos que mejoran el compromiso, el rendimiento y la escalabilidad.

Por ejemplo, Snowflake reveló el mes pasado que se agregarán características adicionales a sus capacidades MLOps que están destinadas a gestionar características y modelos en mayo de 2024. Estas actualizaciones pretenden abordar los problemas de falta de flujos de trabajo ML integrados y "implísticos", como muchas empresas tienen. Las características incluyen el Registro de Modelos de Snowflake, la gestión de modelos controlada basada en la nube y la inferencia para modelos escalables eficientes, así como la tienda de valores pre-releas, la herramienta de gestión integrada de características ML de Snowflake que garantiza datos confiables y consistentes en todo el oleoducto ML.

En esta era de rápido avance tecnológico, las empresas tienen una fuerte orientación hacia el desarrollo y despliegue de nuevos modelos de aprendizaje automático a un ritmo significativamente rápido. La velocidad es de la esencia en el paisaje competitivo, y por lo tanto, MLOps hace posible diseñar, probar y implementar modelos de aprendizaje automático con gran eficiencia. Las plataformas MLOps facilitan el CI/CD, lo que significa que el despliegue de nuevos productos y características puede ocurrir rápidamente y con un trabajo manual mínimo. No sólo aumenta la velocidad de despliegue, sino que también se proporciona la capacidad de mejorar los modelos mientras viven.

MLOps Market Trends

Los cambios relacionados con MLOps están redefiniendo toda la industria del desarrollo, despliegue y gestión de modelos de aprendizaje automático. Uno de los principales avances es el aumento y mejor adopción de los oleoductos de Automatización e Integración Continua/Deploma Continuo (CI/CD), que ayudan a liberar características y productos mucho más rápido y con menos errores. Estos oleoductos son fundamentales para implementar modelos de aprendizaje automático en sistemas de producción sin comprometer el estándar de trabajo realizado.

Los conceptos de Monitoreo y Gobernanza Modelo se están volviendo cada vez más importantes, ya que las organizaciones quieren asegurar que los modelos que se utilizan se utilicen a su capacidad óptima, al tiempo que siguen los plazos requeridos. Como se utiliza el modelo, rastreará con confianza su eficacia, así como la flexibilidad para adaptarse a la deriva del modelo o a los cambios en los patrones de datos. El otro acontecimiento importante es que la mezcla de MLOps, Cloud Computing y Edge Computing permite el crecimiento del mercado de MLOps apoyando el procesamiento autónomo de datos específicos del sitio con vehículos autocontrolados, dispositivos IoT y muchas otras aplicaciones similares.

Del mismo modo, la privacidad y la seguridad de los datos es un problema importante que se refiere a los MLOps en los que están en juego los datos sensibles para la capacitación modelo de la empresa y su despliegue. Es necesario centrar más la atención en los métodos de control y mitigación de los ataques que podrían conducir a la violación del RGPD y el HIPPA, que dificultan las fugas de datos y la protección de la propiedad intelectual, al tiempo que dificultan la creación de mecanismos de seguridad eficaces, así como la codificación de los datos.

El otro problema importante en MLOps sigue siendo la falta de recursos humanos cualificados que no son sólo conocedores del aprendizaje automático, sino incluso de sus operaciones. Las dificultades con la reunión de datos, el despliegue, la vigilancia y todo el ciclo de vida de los modelos AI Management significan que existe una brecha de habilidades real que impide que los procesos MLOps se aprovechen a escala.

MLOps Market Analysis

En el mercado de MLOps, basado en componentes, la segmentación incluye plataformas y servicios. Las plataformas surgieron como actores clave en el mercado con una participación del 72% en 2024, debido al crecimiento constante en la adopción mundial de soluciones MLOps por parte de Empresas. La principal razón detrás de esto es la necesidad de que las empresas tengan un solo lugar para gestionar sus oleoductos de datos, realizar experimentos, desplegar modelos y supervisar el rendimiento, especialmente cuando se escalan sus iniciativas de IA.

Sin embargo, la integración y los servicios gestionados junto con los servicios de consultoría están entre los segmentos de mayor crecimiento. Los flujos de trabajo de la adopción de MLOps en las organizaciones son bastante complejos cuando se trata de la migración en la nube, la optimización de la infraestructura e incluso el cumplimiento, por lo que estos servicios demuestran ser inestimables.

En el mercado de MLOps, basado en el uso final, el mercado se segmenta en grandes empresas y PYMES. En 2024, el segmento de las grandes empresas dominaba el mercado, con un 64,3% de participación, un aumento constante en la adopción de soluciones globales de MLOps por parte de las empresas es el principal factor detrás de esta tendencia. Estas plataformas permiten a las empresas organizar el oleoducto de datos, realizar experimentos, desplegar modelos y supervisar el desempeño bajo un solo paraguas que es instrumental al mismo tiempo que escala las iniciativas de IA.

Sin embargo, la integración y los servicios gestionados junto con los servicios de consultoría están entre los segmentos de mayor crecimiento. Los flujos de trabajo de la adopción de MLOps en las organizaciones son bastante complejos cuando se trata de la migración en la nube, la optimización de la infraestructura e incluso el cumplimiento, por lo que estos servicios demuestran ser inestimables.

En 2024, Estados Unidos tiene una posición significativa dentro del mercado de MLOps de América del Norte, proyectada para alcanzar más de USD 11 mil millones en 2034, aumento generalizado en el uso de tecnologías de IA y machine learning en diferentes sectores como la salud, las finanzas e incluso la fabricación. Existe una mayor demanda de una infraestructura MLOps más completa y eficaz que pueda integrarse bien con los modelos de capacitación y ML operativo de la organización.

Las empresas estadounidenses están empezando a adoptar sistemas más sofisticados para el despliegue modelo, monitoreo, gobernanza y gestión para mejorar el flujo de trabajo interdepartamental entre equipos de ciencia de datos, TI y operaciones. El continuo gasto en infraestructura cloud y recursos de computación de alto rendimiento también acelera el crecimiento de MLOps en el servidor, ya que las empresas buscan optimizar las operaciones modelo y reducir su tiempo al mercado.

Al igual que en el caso de China, India y Japón, MLOps está en aumento debido a la rápida digitalización de IA móvil de la región, lo que está causando una constante necesidad de herramientas que faciliten el despliegue y escalado de modelos IA. Comercio electrónico, fabricación y salud donde la modificación de los procesos de flujo de trabajo de aprendizaje automático es muy importante para el funcionamiento eficiente de las operaciones y dentro de los confines de las leyes de privacidad de datos en la región.

La creciente adopción de decisiones y automatización de procesos correlaciona directamente con el creciente uso de MLOps en la región. Las pautas similares pueden deducirse con los sectores de las regiones como finanzas, automotrices y minoristas, ya que buscan mejorar su implementación y monitoreo modelo. MLOps Integración está también en aumento en Europa con las regulaciones éticas como la privacidad y el cumplimiento de AI defendiéndolo.

MLOps Market Share

En 2024, Amazon, Atos, Capgemini, Cisco, Alphabet, Microsoft e IBM representaron colectivamente el 39,1% de la industria de MLOps. Su presencia en el mercado se ve alimentada por inversiones en tecnologías de aprendizaje automático más avanzadas, infraestructura cloud sofisticada y servicios específicos hacia cualquier empresa. Competidores como Amazon y Microsoft, sirven a numerosas empresas a través de plataformas de nube AWS y Azure ofreciendo servicios de MLOps personalizados e integrados que son fáciles de escalar.

Con la introducción de plataformas de IA como Vertex AI, Google Cloud de Alphabet está en el frente. En cambio, Atos, Cap Gemini e IBM están más concentrados en soluciones de nube híbrida y servicios de consultoría específicos para la industria para abordar los problemas únicos en el mercado. Cisco persigue la estrategia en combinación Z, al tiempo que agrega estrategias MLOPs como la seguridad de la computación de bordes. Estas y otras empresas son responsables de configurar la competencia y la innovación en la adopción de MLOPS para diferentes industrias.

MLOps Market Companies

Los principales jugadores que operan en la industria MLOps son:

• Alfabeto
• Amazon
• Atos
• Capgemini
• Cisco
• Cloudera
• IBM
• Microsoft
• SAP

El mercado de MLOps tiene una estructura única que consiste en jugadores tanto mundiales como locales que ayudan a atender necesidades específicas de clientes en industrias como la salud, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación. Incluso en esta competición, los jugadores globales superan a los proveedores locales debido a sus bolsillos profundos, carteras de MLOps amplios y capacidad para integrar, escalar y automatizar el despliegue de modelos de aprendizaje automático.

Gracias a los enormes esfuerzos de innovación en la creación automatizada de oleoductos, la vigilancia de modelos y la protección de datos, han alcanzado un liderazgo incuestionable en estos mercados donde la IA y la infraestructura avanzada están bien adoptadas. Además, logran un mayor dominio del mercado adquiriendo empresas independientes de media a mayor tamaño.

MLOps Industry News

• En octubre de 2024, PayPal lanzó características adicionales en su plataforma Cosmos, AI MLOps para el desarrollo de grandes aplicaciones de IA generativas propulsadas por el modelo de lenguaje (LLM). La actualización ahora ofrece características como la generación aumentada de recuperación (RAG), gestión rápida LLM, almacenamiento semántico de AI, orquestación y alojamiento de aplicaciones.
• En junio de 2024, JFrog compró la empresa MLOps Qwak para ampliar aún más el alcance de la integración del desarrollo de modelos AI dentro de los oleoductos DevSecOps. Esto está en consonancia con los esfuerzos anteriores de JFrog, como la puesta en marcha de su característica ML Model Management en septiembre de 2023, que está diseñado para detectar código dañino dentro de los modelos AI/ML de una manera similar a suministrar el escaneo de seguridad de la cadena de otros paquetes de software. JFrog comenzó a suministrar una gestión integral de los modelos de GenAI mediante la integración con el hub modelo Hugging Face, permitiendo así la gestión integral de los modelos AI junto con los artefactos de software tradicionales.

El informe de investigación del mercado de MLOps incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (Mn) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Market By Component

• Plataforma
• Servicios

Mercado por modo de despliegue

• Cloud-based
• On-Premises

Mercado por uso final

• Grandes empresas
• PYME

Mercado por Vertical

• Salud
• Comercio electrónico
• Fabricación & cadena de suministro
• BFSI
• Otros

La información anterior 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
  • ANZ
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica