Tamaño del mercado de generación de datos sintéticos, análisis de crecimiento hasta 2034

Generación de datos sintéticos Tamaño del mercado

El tamaño del mercado mundial de la generación de datos sintéticos fue valorado en USD 310.5 millones en 2024 y se prevé que crecerá en una CAGR de 35,2% entre 2025 y 2034. Debido a la creciente demanda de formación de modelos AI y ML, ha habido un crecimiento significativo del mercado. No es ningún secreto que los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático requieren muchos datos avanzados y diversificados para el entrenamiento. Sin embargo, debido a la escasez de datos, problemas de privacidad, parcialidad, entre otras razones, la adquisición de datos del mundo real se vuelve costosa, dura y consume mucho tiempo.

En sectores como la salud, los autos autónomos e incluso las finanzas, los datos del mundo real no sólo son difíciles de obtener, sino que a menudo son ilegales o poco éticos para adquirir. Para resolver este problema, los desarrolladores han comenzado a depender de datos sintéticos que se generan para imitar los datos del mundo real sin depender de la información personal o sensible, convirtiéndolos en una solución práctica. Estos datos están disponibles sin dejar de ser de alta calidad, diversa y acorde con los requisitos de privacidad, lo que permite a las empresas disminuir eficazmente el costo y el tiempo en la fabricación de modelos AI y ML.

En particular, a finales de diciembre de 2024, Mindtech Global lanzó su plataforma de generación de datos sintéticos llamada Chameleon 24.2. Esta plataforma fue desarrollada para ayudar a crear datos de capacitación de alta calidad y etiquetados para sistemas de IA de visión informática. El problema que este sistema informático busca resolver es la falta de diversos conjuntos de datos que son necesarios para entrenar algoritmos avanzados de inteligencia artificial.

La utilización de datos sintéticos es cada vez mayor debido a preocupaciones de privacidad, normas estrictas de cumplimiento y generación creciente de datos. Con empresas en las industrias financieras, sanitarias y de comercio electrónico que recopilan datos confidenciales, deben cumplir normas estrictas como CCPA, GDPR y HIPAA. Es donde los datos sintéticos son útiles ya que proporciona conjuntos de datos para el entrenamiento de IA manteniendo la confidencialidad y cumpliendo con PII.

Generación de datos sintéticos Tendencias de mercado

Teniendo en cuenta el creciente número de dispositivos que abarcan Internet, la demanda de datos sintéticos sólo aumentará aún más. Estos datos son valiosos para simular entornos y mejorar el rendimiento de los dispositivos de borde. Además, se pueden emplear datos sintéticos para mejorar el funcionamiento de los sistemas de IA para mejorar la toma de decisiones en la industria urbana inteligente cada vez mayor.

Además, el desarrollo del juego, la realidad aumentada y la industria de la realidad virtual está impulsando la expansión del mercado mediante el uso de datos sintéticos. Estos campos tienen como objetivo construir experiencias cautivadoras y convincentes que necesiten una gran cantidad de datos. En estos sectores, los datos sintéticos permiten a las empresas crear modelos 3D de configuraciones y compromisos que puedan utilizarse para el desarrollo y entrenamiento de algoritmos de IA para mejorar la experiencia de usuario en mundos virtuales.

Las exigencias realistas y de calidad son serias limitaciones a la expansión del mercado para la creación de datos sintéticos. La eficacia de los datos sintéticos como algoritmo de entrenamiento de IA es altamente proporcional a lo bien que el modelo reproduce los datos de la vida real. Aunque los datos sintéticos ofrecen costos y ahorro de espacio, así como ventajas de preservación de la privacidad, su calidad sigue siendo la principal preocupación.

Si los datos sintéticos producidos no pueden representar la complejidad y variabilidad que se encuentran en los datos de la vida real, podría afectar gravemente a la IA y producir modelos sesgados; por ejemplo, dentro de la capacitación de IA, sigue siendo un obstáculo para la construcción de recursos de datos virtuales para escenarios oscuros y de periferia. Por ejemplo, en la medicina donde se necesitan datos artificiales precisos para determinar las enfermedades y predecir los resultados en pacientes como la imagen, la falta de apalancamiento de la biología humana en la construcción de datos sintéticos podría provocar un tratamiento ineficaz y un diagnóstico inexacto del paciente.

Generación de datos sintéticos Market Analysis

Basado en la aplicación, el mercado se segmenta como formación de modelos AI/ML, protección de privacidad, gestión de datos de prueba, análisis de datos y visualización, y otros. En 2024, el segmento de formación modelo AL/ML realizó una cuota de mercado de generación de datos sintético de más del 31% y se espera que supere los 2.000 millones de dólares en 2034. La formación de modelos AI/ML es la más destacada debido a los crecientes requisitos para formar modelos de Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje de Máquinas (ML) utilizando vastos conjuntos de datos de alta calidad a escala.

En las implementaciones de la vida real, estos modelos funcionan eficientemente si se proporciona una colección de datos variados más representativos. Sin embargo, los datos reales del mundo es difícil de obtener ya que es difícil, a menudo caro, y a veces incluso toma un tiempo más largo para obtener, así como viene con limitaciones de privacidad. Debido a esto hay una creciente demanda de datos sintéticos, que es datos creados artificialmente para imitar los datos del mundo real para ayudar a llenar lagunas donde los datos reales son difíciles de recopilar.

Basado en el tipo de datos, el mercado de generación de datos sintético se divide en vídeo de imagen, tabular, texto y otros. El segmento de texto celebró alrededor del 34,5% de la cuota de mercado en 2024. La mayor parte del tipo de datos en la industria de la generación de datos sintéticos está ocupada por los datos de texto debido a su aplicación en masa en casi todas las industrias, más concretamente en la capacitación del modelo AI relacionada con NLP.

Con la creciente adopción de inteligencia artificial por empresas para servicios como interacciones de clientes, escritura de contenidos, evaluación de sentimientos y análisis de datos, la necesidad y demanda de grandes volúmenes de texto rico y diverso ha aumentado. Para desarrollar sistemas AI que puedan comprender, manipular y producir texto como un lenguaje humano que es esencial para desarrollar herramientas modernas como chatbots, asistentes virtuales, traductores de máquinas y sistemas de recuperación de información, la ayuda es primordial.

América del Norte dominaba el mercado mundial de generación de datos sintéticos con una gran proporción de más del 34% en 2024 y Estados Unidos tiene una parte significativa de esta región. El avance de las nuevas tecnologías, las regulaciones gubernamentales favorables y el auge económico han estimulado enormemente la demanda de generación de datos sintéticos en la APAC, una demanda que sigue creciendo a un ritmo exponencial. Países como China, India, Japón y Corea del Sur han comenzado a invertir fuertemente en las industrias de IA y ML, que a su vez ha catalizado el proceso de transformación digital.

Los modelos AI en las industrias sanitaria, automotriz y manufacturera están siendo modificados para mejorar la eficiencia y automatizar los procesos mundanos. Sin embargo, casi todas las industrias requieren cantidades masivas de datos de calidad para los modelos AI y ML, por lo que los datos sintéticos proporcionan una solución viable a problemas complejos como la privacidad, los gastos de reunión de datos, la escasez de datos y una plétora de otros desafíos.

Estados Unidos es el punto culminante en el mercado de la generación de datos sintéticos gracias a su capacidad de inversión y proeza en las industrias de inteligencia artificial, tecnología y datos. Otras automotriz tecnológicas que operan dentro del país también están realizando extensas investigaciones en el aprendizaje automático y la IA que ha aumentado la demanda de grandes sumas y diversos conjuntos de datos. Furthermore, research institutions and Government agencies are bombing in money into the development of artificial and machine learning technologies which has significantly uplifted the delivery of sintética data generation methods.

Europa debido a los factores reguladores, tecnológicos e industriales. Un factor primordial es las leyes estrictas de privacidad de datos, incluido el GDPR, que se está convirtiendo en el referente de todas las leyes y políticas europeas de protección de datos. Sectores empresariales como la salud, las finanzas y el comercio minorista han comenzado a aprovechar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la gestión de datos de los clientes.

En consecuencia, técnicas como la generación de datos sintéticos están ganando popularidad como un enfoque más seguro de la privacidad. Con la ayuda de datos artificiales, las empresas pueden construir o entrenar modelos de IA, analizar información e incluso probar algoritmos sin necesidad de manejar datos sensibles reales. Esto les ayuda a cumplir con estrictas leyes de privacidad de datos, mientras que aún ganando inteligencia empresarial para mejorar los modelos AI.

Generación de datos sintéticos Market Share

En 2024, DataGen y Gretel juntos obtuvieron más del 10% de participación en la industria de generación de datos sintéticos. DataGen y Gretel están entre los principales actores del mercado de la generación de datos sintéticos. Han construido su reputación sobre innovaciones excepcionales y están situados en campos tales como la capacitación de modelos AI/ML, protección de la privacidad y escalado de datos.

DataGen es altamente capaz de producir datos sintéticos de alta fidelidad para entrenar algoritmos de IA para su uso en la visión informática y renderización de escenas 3D, eliminando las complicaciones de datos reales. Gretel trabaja con empresas para producir vastas cantidades de datos sintéticos al tiempo que garantizan que se cumplan las normas de privacidad, lo que hace que los modelos de aprendizaje automático capacitados sean lo más eficientes posible.

Sagemaker y Sogeti han hecho diferentes ofertas definitivas en el mercado para avanzar su penetración en el mercado de generación de datos sintéticos en desarrollo. Sagemaker ha añadido recientemente la capacidad de generar datos sintéticos en su arsenal de herramientas AI/ML. Esto da lugar a que las organizaciones puedan crear y utilizar conjuntos de datos sintéticos para capacitación, pruebas y mejorar los modelos de IA a gran escala.

Por otro lado, Sogeti se ha especializado en la implementación de servicios de consultoría y tecnologías relacionadas con soluciones de datos holográficas y sintéticas para industrias sanitarias, automotrices, bancarias y financieras. La privacidad de los datos, el cumplimiento y la integración avanzada de la IA con otros sectores de la industria han desplazado el equilibrio de poder de mercado entre las dos empresas y ayudado a expandir su descontento con el mercado más amplio.

Generación de datos sintéticos Market Companies

Los principales jugadores que operan en la industria de la generación de datos sintéticos son:

• Aetion
• Anylogic
• Cualquiera
• Bifrost
• Cvedia
• DataGen
• GenRocket
• Gretel
• Hazy
• K2View

Los segmentos mundiales y regionales envejecidos del mercado de la generación de datos sintéticos son proveedores internacionales y regionales. La segmentación permite a los proveedores atender los extremos internacionales, regionales y locales de automóviles, salud, finanzas y tecnología. Los principales titulares internacionales acceden al mercado mediante adquisiciones y con la variedad de soluciones de datos sintéticos creadas para elevar la capacitación de modelos AI, el cumplimiento de los requisitos de privacidad de datos y la generación de datos masivos.

También han hecho grandes avances en las innovaciones, por ejemplo simulaciones realistas de datos y personalización para dominios variados que les permiten seguir impulsando competitivos mercados globales especialmente donde el uso de IA y el aprendizaje automático están maduros.

Los proveedores regionales continúan activos aprovechando sus profundos conocimientos sobre las condiciones del mercado local y ofreciendo soluciones baratas y a medida para algunos casos de uso particular, como el cumplimiento o requisitos específicos de la industria. Sin embargo, el creciente requisito de datos sintéticos de calidad rica para evitar posibles desafíos de privacidad, mejorar el rendimiento de algoritmos y mejorar las actividades económicas relacionadas con datos induce a los actores regionales a desarrollar o asociarse con empresas extranjeras.

Se prevé que el mercado se consolide significativamente como resultado del aumento del número de M afectadasAs debido a los intentos de las empresas nacionales de llenar la brecha tecnológica para competir con los líderes de la industria. Se espera que esta consolidación transforme el entorno competitivo del mercado de generación de datos sintéticos y, por lo tanto, aumente la creatividad y la proliferación de la industria, entre otros.

Synthetic Data Generation Industry News

• SAS adquirió los activos de software básicos de Hazy, una empresa de generación de datos sintético, en noviembre de 2024 para ayudar a desarrollar aún más sus capacidades de inteligencia artificial. El objetivo de esta adquisición de gestión es complementar las ofertas de SAS en el mercado con los instrumentos de generación de datos sintéticos de Hazy, sobre todo el fabricante de datos SAS.
• En octubre de 2024, la mayoría AI introdujo una nueva herramienta de texto sintético. Esta innovación ayuda a las organizaciones a superar los problemas de limitación de datos públicos que se plantean cuando se capacita a una AI. Permite a las organizaciones hacer uso de sus datos de texto patentados, como correos electrónicos, conversaciones de chatbot, transcripciones de soporte al cliente, mientras que siguen cumpliendo con las reglas y regulaciones de privacidad para formar modelos de lenguaje grandes (LLMs).

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

Mercado, por datos Tipo

• Imagen > vídeo
• Tabular
• Texto
• Otros

Mercado, Ofreciendo

• Totalmente sintética
• Sintético parcial

Mercado, por técnica de generación

• Modelos de métodos estadísticos
• Sistema basado en normas
• Sistema basado en agentes
• Métodos de aprendizaje profundo
• Otros

Mercado, por aplicación

• Capacitación modelo AI/ML
• Protección de privacidad
• Gestión de datos de prueba
• Análisis de datos y visualización
• Otros

Mercado, por fin uso

• BFSI
• Ciencias de la salud y de la vida
• Fabricación
• Tecnología " telecomunicaciones
• Transporte automotor
• 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
  • Australia
  • Corea del Sur
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita