Mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA: Análisis actual y pronóstico (2024-2032)

Tamaño y previsión del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA se valoró en 2400 millones de dólares y se espera que crezca a una sólida CAGR de alrededor del 21,5 % durante el período de pronóstico (2024-2032) debido a la creciente proliferación del desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA y ML.

Análisis del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Los conjuntos de datos de entrenamiento de IA son los datos fundamentales utilizados para entrenar y desarrollar modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos conjuntos de datos constan de ejemplos etiquetados que los modelos de IA utilizan para aprender patrones y relaciones y realizar predicciones precisas. Los conjuntos de datos se recopilan de diversas fuentes, como bases de datos, sitios web, artículos, transcripciones de vídeo, redes sociales y otras fuentes de datos relevantes. El objetivo es recopilar un conjunto de datos diverso y representativo. Los datos sin procesar se etiquetan y anotan cuidadosamente para proporcionar al modelo de IA información precisa a partir de la cual aprender. Esto implica categorizar, etiquetar y describir los datos.

El campo de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido testigo de un crecimiento y avances sin precedentes en los últimos años, con aplicaciones y tecnologías impulsadas por la IA cada vez más frecuentes en diversas industrias. Esta rápida expansión de la IA ha llevado a un aumento correspondiente en la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA de alta calidad, diversos y completos para impulsar estos sistemas avanzados. Además, la creciente adopción de tecnologías impulsadas por la IA en sectores como la atención médica, las finanzas, el comercio electrónico y el transporte ha sido un importante impulsor de la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA. A medida que las empresas y organizaciones buscan aprovechar el poder de la IA para mejorar sus operaciones, mejorar la toma de decisiones y ofrecer experiencias personalizadas, la necesidad de conjuntos de datos robustos, confiables y diversos para entrenar estos modelos de IA se ha disparado. Además, la creciente popularidad y la adopción generalizada de algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) han sido un factor importante en el aumento de la demanda de conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Estas técnicas avanzadas se basan en vastas cantidades de datos para entrenar sus modelos, aprender patrones y realizar predicciones precisas.Por ejemplo, en Corea del Sur, los datos de los clientes surgieron como la principal fuente de información para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) en 2022, según lo declarado por casi el 70 por ciento de las empresas encuestadas. Además, aproximadamente el 62 por ciento de los encuestados indicaron su utilización de datos internos para entrenar sus modelos de IA.

Tendencias del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Esta sección analiza las principales tendencias del mercado que influyen en los diversos segmentos del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, según lo identificado por nuestro equipo de expertos en investigación.

Los conjuntos de datos en formato de texto se utilizan predominantemente para el entrenamiento de modelos de IA y ML actualmente y generan la mayor parte de los ingresos para la industria de conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

Los datos de texto son omnipresentes en la era digital, con vastas cantidades de información disponibles en Internet, en libros, artículos, redes sociales y otras fuentes diversas. Los conjuntos de datos de texto son generalmente más fáciles de recopilar, almacenar y procesar en comparación con otros tipos de datos, como audio o vídeo. Además, los datos de texto se pueden utilizar para entrenar una amplia gama de modelos de IA y ML, incluidos los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para tareas como el análisis de sentimientos, la clasificación de texto, la generación de lenguaje y la traducción automática. Los datos de texto también se pueden utilizar para entrenar modelos para tareas más allá de NLP, como el resumen de documentos, la recuperación de información e incluso tareas de análisis de imágenes y vídeos. La versatilidad de los datos de texto permite el desarrollo de una gama diversa de aplicaciones de IA y ML, desde chatbots y asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación de contenido y herramientas de escritura automatizadas. Además, los datos de texto son generalmente menos intensivos desde el punto de vista computacional para procesar en comparación con otros tipos de datos, como imágenes o vídeos de alta resolución, que requieren hardware más potente y mayores recursos computacionales. Esto hace que los modelos de IA y ML basados en texto sean más accesibles y factibles de desarrollar e implementar, especialmente en dispositivos con recursos limitados o en escenarios con potencia computacional limitada. Factores como estos están fomentando un entorno propicio, impulsando el aumento de la demanda de conjuntos de datos de texto para el entrenamiento de varios modelos de IA y ML.

América del Norte emerge como el mercado de más rápido crecimiento y representa una parte importante del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA a nivel mundial.

América del Norte se ha convertido en uno de los mercados más grandes y de más rápido crecimiento para conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Estados Unidos alberga algunas de las principales universidades de investigación del mundo, como Stanford, MIT y Carnegie Mellon, que han logrado avances significativos en la investigación de IA y ML. Además, empresas tecnológicas prominentes, como Google, Microsoft y Amazon, han establecido laboratorios de investigación de IA de vanguardia en América del Norte, impulsando aún más la innovación y los avances en el campo. Además, el gobierno de EE. UU. ha reconocido la importancia estratégica de la IA y ha invertido fuertemente en el apoyo a la investigación y el desarrollo a través de iniciativas como la Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial. Además, las principales empresas de tecnología en América del Norte han estado invirtiendo activamente en la capacitación y retención de los mejores talentos de IA y ML, creando un ciclo de innovación y crecimiento que se refuerza a sí mismo. Por último, América del Norte, especialmente EE. UU., alberga un próspero ecosistema de capital de riesgo que ha estado invirtiendo miles de millones de dólares en empresas emergentes y empresas de IA y ML. La presencia de importantes centros tecnológicos, como Silicon Valley, Boston y Nueva York, ha facilitado el flujo de capital de inversión hacia la industria de IA y ML.Por ejemplo, en 2023, según los datos de S&P Global Market Intelligence, las inversiones en empresas de IA generativa experimentaron un aumento significativo, superando la disminución de la actividad general de fusiones y adquisiciones. Las firmas de capital privado invirtieron 2180 millones de dólares en IA generativa, duplicando el total del año anterior. Este aumento de capital se produjo en medio de una disminución en las transacciones de fusiones y adquisiciones respaldadas por capital privado en todas las industrias en 2023. Factores como estos han convertido a América del Norte en una fuerza predominante en la industria de IA y ML, lo que en consecuencia impulsa la demanda de servicios de conjuntos de datos de entrenamiento de IA para respaldar esta tasa de crecimiento sin precedentes de la industria de IA.

Descripción general de la industria de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA es competitivo y fragmentado, con la presencia de varios actores del mercado globales e internacionales. Los actores clave están adoptando diferentes estrategias de crecimiento para mejorar su presencia en el mercado, como asociaciones, acuerdos, colaboraciones, lanzamientos de nuevos productos, expansiones geográficas y fusiones y adquisiciones. Algunos de los principales actores que operan en el mercado son Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. y Appen Limited.

Noticias del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA

• IBM presentó IBM Watsonx en su conferencia anual Think el 9 de mayo de 2023. Esta innovadora plataforma de datos e IA revolucionará la forma en que las empresas utilizan la IA avanzada al tiempo que mantienen la confiabilidad de los datos. Con IBM Watsonx, las organizaciones pueden acceder a una pila de tecnología integral para entrenar, ajustar e implementar modelos de IA, incluidos modelos fundacionales y capacidades de aprendizaje automático. También permite la utilización perfecta de datos confiables en diferentes entornos de nube, lo que garantiza velocidad, gobernanza y compatibilidad.


• Baidu presentó en abril de 2024 un conjunto de nuevas herramientas de IA diseñadas para permitir que las personas sin experiencia en codificación desarrollen chatbots basados en IA generativa adaptados para fines particulares. Estos chatbots se pueden incorporar posteriormente a un sitio web, los resultados del motor de búsqueda de Baidu u otras plataformas en línea.

  Cobertura del informe del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA
  

  
  

  

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