Estadísticas de aprendizaje automático 2023: tamaño del mercado y crecimiento de la industria

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El aprendizaje automático, también conocido como ML, permite que las computadoras reconozcan patrones y hagan predicciones basadas en cómo usamos los datos para hacer ajustes sin programación adicional o específica.

ML se está volviendo cada vez más popular, especialmente en los mercados industriales y académicos. Estas industrias están desarrollando e introduciendo varios productos nuevos e innovadores.

Debido a esto, las partes interesadas están hablando mucho sobre el aprendizaje automático.

Algunas herramientas de inteligencia comercial y software empresarial ahora están equipadas con algoritmos de aprendizaje automático diseñados para predecir patrones y tendencias que se avecinan en el futuro.

Este proceso está abriendo oportunidades para los analistas de datos al permitirles localizar algunos conocimientos ocultos y descubrir variaciones y patrones sutiles en grandes conjuntos de datos.

La siguiente información abordará una lista importante de estadísticas de aprendizaje automático que necesita saber para que sea más fácil comprender por qué se está convirtiendo en un tema tan frecuente.

Estadísticas clave de aprendizaje automático 2023

  • El 48% de las empresas utilizan el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural para hacer uso eficaz de grandes conjuntos de datos.
  • La seguridad es naturalmente una prioridad para cualquier negocio. Alrededor del 25% de los profesionales de TI quieren usar ML para este propósito.
  • Se espera que la valoración del mercado de hardware de IA aumente hasta los 87.680 millones de dólares para 2026.
  • La pandemia de COVID ha creado una reducción del 12% en las empresas de fabricación de chips de IA.
  • Se estima que los mercados estadounidenses de aprendizaje profundo y aprendizaje automático alcanzarán un valor de 80 millones de dólares para 2025.
  • El 91,5% de las principales empresas están invirtiendo actualmente en inteligencia artificial.
  • El uso de IA ha aumentado la productividad empresarial en aproximadamente un 54 %.
  • El 75% de todos los proyectos de inteligencia artificial son supervisados ​​personalmente por ejecutivos de nivel C.
  • Los vehículos autónomos de Tesla habían recorrido más de 1880 millones de millas en el cuarto trimestre de 2019.
  • El uso de la asistencia de voz aumentó en un 5 % para usos múltiples durante seis meses.

Estadísticas detalladas de aprendizaje automático 2023

1. El 48 % de las empresas utilizan el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural para hacer uso eficaz de grandes conjuntos de datos.

Uno de cada tres profesionales de TI utiliza esta tecnología. Hoy en día, el aprendizaje automático en el mundo empresarial se está convirtiendo en una parte esencial de la evaluación de datos.

Las empresas modernas están generando muchos terabytes de datos cada segundo.

Esa es una de las razones por las que muchos programas de software ahora están equipados con algoritmos de aprendizaje automático.

Ayuda a las personas a comprender mejor qué significan datos particulares para una empresa.

2. La seguridad es naturalmente una prioridad para cualquier negocio. Alrededor del 25% de los profesionales de TI quieren usar Ml para este propósito.

Además, el 16 % dice que el aprendizaje automático es eficaz y eficiente para el ámbito del marketing y las ventas.

Si bien el aumento de los dispositivos inteligentes (computadoras, teléfonos inteligentes, tabletas, etc.) es bueno para el mundo de los negocios, los problemas de seguridad se están convirtiendo en una prioridad más alta debido a que los piratas informáticos buscan constantemente nuevas formas de infiltrarse en la nueva tecnología.

Los algoritmos de aprendizaje automático parecen ser una buena respuesta a las crecientes preocupaciones de seguridad.

En cuanto al marketing y las ventas, las empresas utilizan más los algoritmos de ML para cosas como el marketing dirigido, que hasta ahora ha demostrado ser más eficiente que los métodos publicitarios generales convencionales.

3. El aprendizaje automático aún no muestra mucho en términos de disminución de costos, pero muestra aumentos de ingresos con el 80% de los encuestados que informan cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están aumentando los ingresos.

Uno pensaría que con ML, habría una disminución en los costos, pero parece que, en cambio, está aumentando los ingresos.

Aunque esto no es algo particularmente malo, la mayoría de los profesionales de TI y los empresarios están perplejos de que estos dos factores de datos no estén sucediendo al mismo tiempo.

Entonces, quizás el aumento en los ingresos compense la falta de reducción de costos.

Lo que es una gran noticia es el hecho de que el 80% de las empresas que usan ML dicen que les ayuda a aumentar sus ingresos.

Aprendizaje automático y valoración de mercado 2023

4. Se espera que la valoración del mercado del hardware de IA ascienda hasta los 87.680 millones de dólares para 2026.

Esto se espera debido a la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) actual y pronosticada de 37.60 por ciento entre 2019 y 2026.

Mucha gente piensa que la IA es solo software, pero los componentes de hardware también son igual de importantes.

Los programas de inteligencia artificial actuales dependen en gran medida de la potencia informática. Esta es una de las razones por las que se espera que el hardware de IA sea más relevante en los próximos años.

En este momento, la mayoría de los programas de IA se utilizan en máquinas de fábrica, chatbots, etc.

5. La pandemia de COVID ha creado una reducción del 12% en las empresas de fabricación de chips de IA.

El aprendizaje automático se basa en chips específicos que se utilizan en los dispositivos, pero la pandemia mundial ha experimentado una desaceleración del crecimiento de los chips ML.

Los números más recientes incluyen una disminución del 13% en todas las ventas. Ha habido predicciones de mayores caídas en el mercado de IA.

Esto no es sorprendente ni inesperado, ya que ha sucedido en muchos mercados de todo el mundo.

6. Se estima que los mercados estadounidenses de aprendizaje profundo y aprendizaje automático alcanzarán un valor de $ 80 millones para 2025.

Se espera que ambos mercados experimenten este crecimiento para 2025. Este es un número enorme, pero se pronostica que aumentará a medida que más organizaciones comiencen a utilizar algoritmos de aprendizaje automático para su beneficio.

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Debe saber que el aprendizaje profundo es el algoritmo ML más sofisticado desarrollado actualmente. Se está utilizando ahora para mejorar los negocios. No se espera que esa tendencia desaparezca pronto.

Estadísticas de aprendizaje automático en empresas líderes 2023

7. El 91,5% de las principales empresas están invirtiendo actualmente en inteligencia artificial.

La inversión en IA empresarial se está generalizando cada día. Más del 91% de las organizaciones líderes están involucradas actualmente en esta área de inversión. Además, la cantidad de empresas que se involucran en la inversión en IA crece cada año.

La ventaja de los algoritmos de ML ha estado ganando terreno y atrayendo la atención de muchos inversores de las principales empresas. La razón de esto es que están empezando a reconocer sus beneficios.

8. El uso de IA ha aumentado la productividad empresarial en aproximadamente un 54 %.

Todas las empresas consideran que la productividad es una gran prioridad. Las estadísticas muestran que este tipo de tecnología aumenta la productividad empresarial hasta en un 54%.

Entonces, se podría decir que ML ayuda a los trabajadores de las empresas a ser más eficientes. Como resultado, la empresa experimenta mayores ganancias e ingresos.

9. El 75% de todos los proyectos de inteligencia artificial son supervisados ​​personalmente por ejecutivos de nivel C.

Según las estadísticas, las personas en los puestos más altos de una organización (ejecutivos de nivel C y responsables de tomar decisiones en toda la empresa) supervisan personalmente el 75% de todos los proyectos de inteligencia artificial en sus empresas.

No hace mucho tiempo, estos altos ejecutivos no tenían ni idea de lo que era ML y mucho menos de lo que los algoritmos de aprendizaje automático podrían significar para sus organizaciones.

Debido a la gran publicidad con respecto a la tecnología de aprendizaje automático, este conocimiento ha cambiado las reglas del juego para los ejecutivos de alto nivel.

Aprendizaje automático en departamentos de negocios Estadísticas 2023

10. Los vehículos autónomos de Tesla habían viajado más de 1880 millones de millas en el cuarto trimestre de 2019.

Tesla es bien conocido por los automóviles de conducción autónoma, por lo que es fascinante ver cómo funciona este tipo de tecnología. Ahora que Tesla es un par de años mayor, es probable que los 1880 millones de millas sean mucho más altos.

Esto significa que ya se han recorrido muchas millas en autos autónomos, por lo que han pasado el período de prueba.

El potencial para reducir el impacto ambiental de conducir automóviles Tesla solo se compara con el hecho de que hacen que la conducción sea más segura.

11. Dado que la inteligencia artificial y el servicio al cliente son sinónimos, más del 80 % de las organizaciones afirman que comenzarán a usar IA en este departamento.

Los clientes de hoy son exigentes cuando se trata de obtener más valor de los compromisos comerciales, por lo que las empresas deben adaptarse para mantenerse al día con los competidores.

Las estadísticas recientes nos dicen que el 80% de las empresas planean usar IA en algún momento en el futuro cercano para sus departamentos de servicio al cliente.

Se cree que esta tecnología mejora las experiencias de los clientes a través de la automatización y una respuesta más rápida.

12. Menos del 15% de todas las organizaciones planean utilizar inteligencia artificial en la producción generalizada. [production

Solo un pequeño porcentaje de empresas parece querer usar tecnología de inteligencia artificial en sus negocios. Esto puede parecer un porcentaje bajo, pero teniendo en cuenta que ML es tan nuevo, no es sorprendente.

A medida que florece el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es probable que más empresas comiencen a usarlo.

Estadísticas de asistentes de voz

13. el uso de asistencia de voz cuando aumenta en un 5 % para usos múltiples durante seis meses.

Hace solo unos años, la gente no pensaba mucho en la asistencia de voz, ni la usaba mucho. Lo más que se usaba era una vez al día.

Ahora, un grupo de encuestados dice que han comenzado a usarlo con más frecuencia con un aumento del 5% en seis meses.

En lugar de depender de los métodos convencionales de compromiso con los productos, las diferentes organizaciones deberían usar más asistentes de voz.

Las empresas deberían utilizar el aprendizaje automático que aprende los comportamientos de los clientes a lo largo del tiempo y brindará servicios personalizados.

14. Aproximadamente el 50% de las personas en todo el mundo usan asistentes de voz.

El uso de asistentes de voz parece estar creciendo rápidamente en los hogares de todo el mundo. A medida que esta tecnología se vuelve más sofisticada y el mercado sigue evolucionando y creciendo, actualmente aproximadamente la mitad de la población mundial la usa.

El uso de comandos de voz para hacer pedidos, apagar y encender luces y electrodomésticos, y otras tareas, es percibido por la mayoría como conveniente y útil. Se ve como una tecnología que aumenta la productividad en el lugar de trabajo en el frente doméstico.

15. La pandemia mundial de covid creó un aumento del 7 % en el uso de inteligencia artificial.

Durante la pandemia, parece que el uso de IA aumentó un 7 %. Estos datos son vitales para las organizaciones que están considerando implementar el aprendizaje automático en sus asistentes de voz.

Estadísticas generales de aprendizaje automático

16. Casi la mitad de los 100 000 trabajos que requieren aprendizaje automático se encuentran en Estados Unidos.

Literalmente vale la pena saber sobre el aprendizaje automático con casi 100 000 trabajos en todo el mundo que lo requieren. Estos trabajos se pueden encontrar en LinkedIn.

Casi la mitad de los puestos de trabajo se encuentran en Estados Unidos.

Esto solo demuestra que el conocimiento en este mercado está dando sus frutos para aquellos con las habilidades y la educación adecuadas. Esta información también puede ayudarlo a decidir qué quiere hacer como carrera.

17. El 62 % de los encuestados dijeron que enviarían sus datos de uso a una plataforma de IA para ayudar a mejorar la experiencia del cliente.

Aunque hay muchas personas que todavía consideran sagrada su privacidad, nuestras estadísticas encontraron que más de la mitad de los usuarios de tecnología no tienen problemas para compartir su uso de datos con la tecnología de IA. Tal vez sientan que si es para mejorar sus vidas, está bien.

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18. Los primeros usuarios del aprendizaje automático disfrutaron de una mejora del 47 % en sus ventas y marketing.

Las empresas que adoptan la tecnología antes que las demás lideran el camino y tienen un impacto positivo en la forma en que operan las empresas.

La implementación del aprendizaje automático en los esfuerzos de marketing y ventas de una empresa muestra una mejora del 47 % según los encuestados. Además, estas empresas disfrutaron de una mayor eficiencia en servicios y productos.

preguntas frecuentes

¿Qué es el aprendizaje automático?

Definimos brevemente el aprendizaje automático al comienzo de este artículo, pero ahora queremos compartir un poco más con nuestros lectores.

Esencialmente, el aprendizaje automático es una tecnología que mejora a medida que se usa.

Pueden mejorar el rendimiento al tiempo que ofrecen acceso a grandes cantidades de datos, algoritmos sofisticados y potencia informática.

Esta tecnología ayuda a que los sistemas en los que se utilizan reconozcan patrones, lo que ayuda a mejorar el rendimiento y puede agregar o quitar información sin más programación.

El mercado de ML está creciendo, evolucionando y mejorando constantemente.

Los métodos de aprendizaje automático se utilizan idealmente para diversas aplicaciones, como ingeniería, traducción automática, investigación científica, aplicaciones comerciales, minería de datos, etc.

Se cree que la demanda en este campo laboral experimentará un crecimiento exponencial en los próximos años.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

El aprendizaje automático es flexible, mientras que la inteligencia artificial es adaptable.

La IA se considera un tipo de tecnología que se multiplica y también se espera que sea el próximo gran salto hacia los avances tecnológicos.

De alguna manera, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, ya que permite que la máquina aprenda a ser mejor en tareas específicas.

¿Cómo mejora el modelo de aprendizaje automático?

La ciencia de datos es uno de los métodos que hacen que el aprendizaje automático sea una cosa.

La ciencia de datos también es una prioridad en estos días debido a su potencial para ser beneficioso en varios aspectos de la vida y los negocios.

Para realizar mejoras y mejoras en los algoritmos de ML, los modelos utilizados para la ciencia de datos requieren acceso a todos los datos para hacer predicciones precisas.

A menudo, estos modelos son relativamente precisos en sus predicciones incluso cuando obtienen información que no es relevante para lo que se usó para entrenarlos.

Los modelos de aprendizaje automático generalmente se entrenan con instancias de datos de entrada y los resultados interrelacionados adecuados para que esto suceda.

Este modelo puede auditar las variaciones entre los valores predichos y lo que se esperaba a medida que se ajusta en consecuencia, para que las predicciones puedan salir con mayor precisión la próxima vez.

Algoritmos de aprendizaje automático

El proceso del algoritmo de aprendizaje automático es un trato paso a paso que utiliza datos de entrada para generar predicciones.

Estos algoritmos ayudan a facilitar las tomas al quitar parte de la carga de los empleados y la empresa.

La informática es lo que ayuda a mejorar los algoritmos de ML al ofrecer más poder de cómputo y acceso a mayores conjuntos de datos.

Estos modelos evalúan las grasas estadísticas para encontrar patrones y extrapolar datos y patrones a una nueva situación a medida que se reciben los datos.

Métodos de estadística

Los métodos estadísticos se utilizan en los sistemas de aprendizaje automático para ayudarlo a comprender las relaciones de datos complicadas.

Para que los sistemas de ML funcionen, tienen que sacar suposiciones de los datos para hacer predicciones más precisas para escenarios del mundo real.

Las instancias de métodos estadísticos pueden incluir análisis bayesiano, agrupamiento, análisis de regresión lineal. Así es como el modelo es capaz de entender cómo se pueden calificar varios elementos.

Los modelos estadísticos son cruciales en ML, donde el método toma ejemplos previos para predecir lo que ocurrirá a continuación.

Análisis exploratorio de datos

La capacitación y las pruebas están involucradas en la creación de modelos predictivos a partir de múltiples muestras en el aprendizaje automático.

Inicialmente, el proceso analiza los datos y luego hace suposiciones aplicables sobre la naturaleza de dichos datos.

El análisis exploratorio de datos es uno de estos tipos de análisis. Examina la distribución de las características que se encuentran en el conjunto de datos.

Este análisis de datos no le dará información segura sobre qué esperar, pero ayuda a hacer inferencias sobre el modelo que podría ser más efectivo para pronosticar los resultados adecuados.

Todos los modelos de aprendizaje automático deben pasar por el proceso de análisis de datos exploratorios, ya sea que se necesiten predicciones para el aprendizaje supervisado o no supervisado.

¿Cuál es la importancia del aprendizaje automático en esta carrera?

Una experiencia en modelado estadístico es útil para avanzar en este campo profesional.

Esa es una de las razones por las que es importante que los buscadores de empleo comprendan esta tecnología.

Las habilidades laborales de aprendizaje automático son una de las mejores inversiones que hará en su educación si está interesado en esta carrera.

El enfoque en los trabajos convencionales ahora está cambiando de tareas repetitivas a otras más complicadas, por lo que este conjunto de habilidades será valioso para usted.

Es posible que necesite un título universitario para ingresar a este campo profesional. Puede comenzar obteniendo una licenciatura en ciencia de datos.

Hay mucho potencial y oportunidad en este trabajo.

¿Cuál es el impacto de Big Data en ML?

No se puede hablar de aprendizaje automático sin mencionar el tema de los grandes datos y cómo afecta a esta industria.

El aprendizaje automático es una de las mayores oportunidades en el campo de los grandes datos, lo cual es importante ya que se prevé que la cantidad de datos creados supere los 180 zettabytes para 2025.

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Dado que la cantidad de datos que se crearán aumentará, esta carrera ofrece aún más oportunidades.

Cosas como la validación cruzada, los árboles de decisión y el aprendizaje por refuerzo pueden beneficiarse de la accesibilidad a grandes conjuntos de datos.

El sobreajuste es otro concepto que mejora las cosas en este campo.

Este es un concepto que forma parte de la ciencia de datos y se usa como clasificador al medir las tasas de error y el progreso del aprendizaje automático.

Harvard y el MIT actualmente ofrecen certificados de ciencia de datos que puede consultar.

Más factores de aprendizaje automático a considerar

Los estadísticos utilizan técnicas de aprendizaje supervisado y aprendizaje estadístico para ayudar en la regresión logística junto con otros modos de predicción.

Estos elementos de ML han sido ventajosos para las empresas al reducir la carga de los empleados que ahora pueden realizar tareas más complicadas en una empresa.

Varias herramientas pueden ayudar con la visualización de algoritmos para ver lo que hay detrás de escena.

En el sector educativo, los graduados que estudian aplicaciones de aprendizaje automático con un enfoque en estadísticas también aprenden minería de datos, las medidas clave que definen el éxito en modelos predictivos y aprendizaje supervisado y no supervisado.

Por lo tanto, es probable que el aprendizaje automático afecte a industrias como la visión artificial, las finanzas, la comercialización de la salud, la robótica, la investigación de mercados y otras.

Conclusión

Estas estadísticas que reunimos para nuestros lectores están destinadas a ayudarlos a comprender mejor qué es el aprendizaje automático y cómo afecta nuestras vidas.

Básicamente, ML se concentra en permitir que las personas lo usen para hacer predicciones inteligentes basadas en la entrada de datos proporcionada.

Al utilizar varios tipos de análisis, los modelos ML ayudan a las empresas a comprender a sus clientes, construir relaciones y tomar mejores decisiones con respecto al negocio.

Por otro lado, también puedes usar estos mismos modelos en tu vida personal para una variedad de cosas. Estos modelos son útiles para lo siguiente:

  • Tomar decisiones sobre cómo debe pasar el tiempo libre.
  • Consejos para aumentar la riqueza mediante el uso de tutoriales personalizados diseñados teniendo en cuenta sus habilidades.
  • Obtenga una mejor comprensión de su estado físico y salud.
  • Obtener recomendaciones para ver tu próxima serie de Netflix.

Entonces, debería poder ver que las opciones son ilimitadas, lo que resulta en un futuro fabuloso.

Estas estadísticas de aprendizaje automático para 2023 deberían ser útiles por razones personales, comerciales e incluso para elegir una carrera profesional.

Puede usar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA en su vida personal para tomar decisiones u obtener consejos o recomendaciones sobre varias cosas.

Para las empresas, puede conectarse mejor con sus clientes al obtener una comprensión más profunda de sus necesidades y deseos con respecto a las ofertas específicas de la empresa.

Si está buscando una carrera en el campo de la tecnología, las habilidades de aprendizaje automático junto con un título y/o certificado en ciencia de datos del MIT o Harvard pueden brindarle la ventaja en esta industria innovadora.

Fuentes

Tabla de Contenido