Se espera que el tamaño del mercado global de soluciones y servicios de etiquetado de datos alcance los 46.900 millones de dólares para 2030, aumentando a un crecimiento del mercado del 19,5% CAGR durante el período previsto.

Se espera que la adopción de soluciones de etiquetado de datos y tecnología de servicios y técnicas de imágenes médicas para el diagnóstico temprano y preciso de enfermedades conduzca a una mayor recopilación de datos. Por lo tanto, el segmento de atención médica obtuvo ingresos de 1779,8 millones de dólares en el mercado en 2022.

Nueva York, 30 de agosto de 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com anuncia la publicación del informe "Informe de análisis de tamaño, participación y tendencias de la industria del tamaño del mercado de servicios y soluciones de etiquetado de datos globales por tipo, por tipo de etiquetado, por tipo de abastecimiento, Por vertical, por perspectiva y pronóstico regional, 2023 - 2030" - https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Varios participantes del mercado están lanzando esfuerzos estratégicos para crear una sólida red de inteligencia artificial mediante la subcontratación de soluciones de etiquetado de datos y servicios. Se pueden entrenar soluciones basadas en inteligencia artificial para reconocer datos marcados y etiquetados. Las fuentes de información comunes incluyen imágenes médicas, rayos X, imágenes de tomografía computarizada y resonancia magnética. Las etiquetas y servicios de soluciones de datos son cruciales en la atención médica, ya que las imágenes médicas utilizan tecnología de visión por computadora para reconocer patrones e identificar enfermedades y lesiones. Las principales estrategias seguidas por los participantes del mercado son los lanzamientos de productos como estrategia de desarrollo clave para seguir el ritmo de las demandas cambiantes del final. usuarios. En junio de 2022, Google introdujo un servidor dedicado para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial junto con explicaciones basadas en ejemplos en su Vertex para acelerar la adopción de modelos de aprendizaje automático en las empresas. Además, en febrero de 2023, Appen Limited lanzó el etiquetado automatizado de PNL, el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana y la inteligencia de documentos. Basado en el análisis presentado en la matriz KBV Cardinal; Google LLC (Alphabet Inc.) es el precursor en el mercado. Empresas como Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) y Alegion, Inc. son algunos de los innovadores clave del mercado. Por ejemplo, en mayo de 2021, Cogito amplió sus capacidades en Patología, Oftalmología y Cardiología. La adopción de la IA en la atención médica requiere experiencia para datos anotados con precisión en la atención médica. Factores de crecimiento del mercado Uso cada vez mayor de datos etiquetados en imágenes sanitarias La industria de la atención médica está creciendo debido a la adopción de sistemas habilitados para Al para una mejor atención al paciente, diagnósticos más rápidos y descubrimiento más temprano de medicamentos. Con la ayuda de imágenes médicas adecuadamente etiquetadas, se han creado algoritmos que pueden identificar los trastornos y enfermedades de los pacientes sin la ayuda de un ser humano. El personal médico también trabaja con proveedores de servicios y soluciones de etiquetado de datos expertos para compilar una base de datos de videos de operaciones etiquetados con precisión. El conjunto de datos serviría como componente fundamental en el desarrollo de robots quirúrgicos autónomos. Se estima que un uso tan amplio de soluciones y servicios de etiquetado de datos en la atención médica respaldará la expansión del mercado durante el período de proyección. Mayor digitalización en diversas industrias Este mercado está creciendo significativamente debido a la adopción de la digitalización. La recopilación de datos ha aumentado significativamente en numerosas industrias como resultado de la digitalización. Una enorme cantidad de datos de texto está disponible para su análisis debido al crecimiento de las plataformas digitales, las redes sociales y la comunicación en línea. Existe la necesidad de servicios eficaces de etiquetado de datos para dar sentido a la información y obtener conocimientos útiles. El aprendizaje automático utiliza enormes volúmenes de datos con regularidad y las empresas invierten tiempo y dinero en brindar a los empleados las herramientas y la capacitación adecuadas para el enriquecimiento de los datos. Se prevé que el mercado de soluciones y servicios de etiquetado de datos ganará apoyo a medida que se generalice el uso de plataformas digitales. Factores que limitan el mercado Problemas causados ​​por datos de capacitación de baja calidad La escasez de datos de entrada de alta calidad sigue siendo uno de los principales obstáculos para el crecimiento del mercado de soluciones y servicios de etiquetado de datos. Cada intento de utilizar datos de mala calidad para entrenar modelos Al conduce a imprecisiones en los resultados anticipados, y ciertas técnicas se deterioran hasta el punto de que nunca se optimizan por completo. Esto se debe a que la precisión de los datos utilizados para alimentar los algoritmos está altamente correlacionada con su rendimiento. La precisión de los datos es esencial para industrias con regulaciones estrictas, como la atención médica. Como resultado de la reciente pandemia, aumentar la calidad de los datos para las próximas pandemias es más importante que nunca. Como resultado, se proyecta que el mercado de soluciones y servicios de etiquetado de datos se verá restringido debido a estos factores. Tipo Outlook Según el tipo, el mercado se clasifica en texto, imagen/video y audio. El segmento de texto obtuvo una importante participación en los ingresos del mercado en 2022. Los datos de texto se refieren a cualquier información escrita, como documentos, artículos, registros de chat, publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes, correos electrónicos, etc. A medida que las empresas dependen cada vez más del aprendizaje automático y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para extraer grandes cantidades de datos textuales para obtener información detallada, el segmento de etiquetado de datos de texto ha crecido significativamente. Perspectivas del tipo de etiquetado Según el tipo de etiquetado, el mercado está fragmentado en manual, semisupervisado y automático. En 2022, el segmento manual registró la mayor participación de ingresos en este mercado. El proceso de clasificar o etiquetar manualmente cualquier dato involucra a humanos. El método es fascinante en comparación con el etiquetado automático debido a sus ventajas, que incluyen una alta integridad, coherencia y un mínimo esfuerzo de anotación de datos. El etiquetado manual es esencial cuando trabajar con instancias periféricas o sectores/industrias de nicho en conjuntos de datos públicos o sintéticos es inadecuado o insuficiente. Perspectiva del tipo de abastecimiento Según el tipo de abastecimiento, el mercado se segmenta en interno y subcontratado. El segmento interno adquirió una participación sustancial en los ingresos del mercado en 2022. Las empresas pueden desarrollar procedimientos de etiquetado confiables y un sistema de gestión de datos replicable implementando sus soluciones internas de etiquetado de datos. Según las aplicaciones y requisitos de los clientes, los proveedores también ofrecen soluciones especializadas. Además, la creación de equipos de etiquetado internos ofrece una mejor comprensión y gestión de los procesos operativos, lo cual es ventajoso desde el punto de vista de la organización. Perspectiva vertical Según la vertical, el mercado se clasifica en TI, automoción, gobierno, atención sanitaria y finanzas. servicios, comercio minorista y otros. En 2022, el segmento de TI registró la mayor participación de ingresos del mercado. El uso extensivo de aplicaciones de IA por parte de la industria contribuye esencialmente al crecimiento de este segmento. Se prevé además que el mercado crezca en el segmento con las crecientes innovaciones y la adopción de tecnologías de vanguardia dentro del sector de TI a nivel mundial. Perspectivas regionales En cuanto a la región, el mercado se analiza en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y LAMEA. En 2022, la región de América del Norte generó la mayor participación de ingresos en el mercado. La creciente inversión de esta región en soluciones de etiquetado de datos está impulsando la expansión del mercado. Canadá y Estados Unidos fueron los primeros en adoptar la IA en la región de América del Norte y están a la vanguardia de las soluciones y servicios de etiquetado de datos. Las demandas de investigación modernas han obligado a las empresas a incluir sólidas capacidades virtuales, que han ampliado el uso de estos servicios. El informe de investigación de mercado cubre el análisis de las partes interesadas clave del mercado. Las empresas clave perfiladas en el informe incluyen Google LLC (Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.), Zight, Alegion, Inc., Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLCEstrategias recientes implementadas en el mercado de servicios y soluciones de etiquetado de datosAsociaciones, colaboraciones y acuerdos:Marzo de 2022: Labelbox, Inc. firmó un acuerdo con Hitachi Solutions Co., Ltd., un núcleo Empresa de TI del Grupo Hitachi que proporciona soluciones de TI. A través de este acuerdo, ambas empresas obtienen herramientas de etiquetado de datos que ayudan a la creación de datos de aprendizaje para el desarrollo de IA y comienzan a vender. Mayo de 2021: Labelbox se asoció con Databricks, una empresa de software empresarial. Juntas, las empresas anunciaron las funciones para que los equipos desarrollen datos no estructurados para inteligencia artificial y análisis en Databricks. Al integrar Databricks y Labelbox, los usuarios obtienen un entorno integral para flujos de trabajo de datos no estructurados, un motor de consulta desarrollado en torno a Delta Lake, herramientas de anotación rápida y un sólido entorno informático de aprendizaje automático. Mayo de 2021: Alegion, Inc. firmó un acuerdo con Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, una agencia gubernamental de Malasia. Este acuerdo se firmó para abordar las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) que emergen rápidamente al ofrecer capacitación y certificación en etiquetado de datos de ML. Febrero de 2021: Google Cloud formó una asociación con NextBillion AI, una startup líder en la industria. en plataformas cartográficas. La asociación tiene como objetivo mejorar el tiempo de comercialización de soluciones de IA hiperlocal mediante la operación de conjuntos de datos y algoritmos en Cloud Storage y Cloud SQL para reducir los gastos generales operativos con Google Kubernetes Engine. Lanzamientos de productos y expansiones de productos: febrero de 2023: Appen Limited lanzó el etiquetado automatizado de PNL. Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana e inteligencia documental. Los productos lanzados aprovecharían las capacidades de inteligencia artificial generativa y las técnicas de aprendizaje sin disparos para acelerar la anotación de datos. Además, el producto desbloquearía la IA generativa y fortalecería las experiencias excepcionales de los clientes. Junio ​​de 2022: Google introdujo un servidor dedicado para la capacitación del sistema de IA junto con explicaciones basadas en ejemplos en su Vertex. Esta expansión de producto tenía como objetivo acelerar la adopción de modelos de aprendizaje automático en las empresas. Además, la empresa también pretendía democratizar la IA para permitir que más personas implementen modelos en producción, monitoreen continuamente e impulsen el impacto empresarial con la IA. Junio ​​de 2022: Google lanzó Imagen, un modelo de IA de texto a imagen. El nuevo producto tenía como objetivo generar imágenes fotorrealistas de texto y está previamente entrenado con datos de texto. Además, la nueva solución también supera a DALL-E 2 en el punto de referencia COCO. Octubre de 2021: Scale AI Inc. anunció el lanzamiento de Scale Rapid, un servicio que tiene como objetivo resolver el problema etiquetando una muestra de datos en un plazo de una a tres horas. . Con este lanzamiento, los usuarios podrán asegurarse de que el etiquetado se esté realizando correctamente, recapitular sus instrucciones de etiquetado si son importantes y luego acelerar para que Scale AI etiquete todos sus conjuntos de datos. Mayo de 2021: Cogito amplió sus capacidades en patología y oftalmología. y Cardiología. La adopción de la IA en la atención médica requiere experiencia para obtener datos anotados con precisión en la atención médica. Febrero de 2021: Appen Limited lanzó los últimos conjuntos de datos disponibles en el mercado (OTS). Estos conjuntos de datos se desarrollan para que a las empresas les resulte más sencillo y rápido obtener los datos de capacitación de alta calidad necesarios para impulsar sus proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Adquisiciones y fusiones: agosto de 2021: Appen Limited acordó adquirir Quadrant, líder mundial en datos de ubicación móvil, datos de puntos de interés y servicios de cumplimiento correspondientes. Esta adquisición tenía como objetivo fortalecer la posición de Appen en el mercado y también permitir a la empresa proporcionar datos de alta calidad a empresas que dependen de la geolocalización para sus negocios. Julio de 2021: TELUS International adquirió Playment, una plataforma completa de etiquetado de datos. A través de esta adquisición, Playment mejoraría la profunda experiencia en el dominio de TELUS y lo posicionaría de manera única para apoyar a los clientes en el desarrollo de soluciones impulsadas por IA en todos los sectores verticales. Marzo de 2021: TELUS International adquirió Lionbridge AI, un proveedor líder global de servicios de anotación de datos escalables para texto, imágenes, vídeos y audio. Esta adquisición tenía como objetivo ampliar la oferta de servicios globales de TELUS International y su penetración en el mercado de servicios económicos de rápido crecimiento bajo su estrategia de transformación digital. Alcance del estudio Segmentos de mercado cubiertos en el informe: Por tipo• Imagen/Video• Texto• AudioPor tipo de etiquetado• Manual • Semisupervisado• AutomáticoPor tipo de abastecimiento• Subcontratado• InternoPor vertical• TI• Automotriz• Servicios financieros• Gobierno• Atención médica• Comercio minorista• OtrosPor geografía• América del Norteo EE.UU. Canadáo Méxicoo Resto de América del Norte• Europeo Alemaniao Reino Unido Franciao Rusiao Españao Italiao Resto de Europa• Asia Pacífico Chinao Japón Indiao Corea del Suro Singapuro Malasiao Resto de Asia Pacífico• LAMEAo Brasilo Argentinao EAUo Arabia Sauditao Sudáfricao Nigeriao Resto de LAMEAEmpresas perfiladas• Google LLC (Alphabet Inc.)• Appen Limited• TELUS International (Playment, Inc.) • Yandex NV • Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.) • Zight • Alegion, Inc. • Scale AI, Inc. • Labelbox, Inc. • Cogito Tech LLC Ofertas únicas • Cobertura exhaustiva • Mayor número de tablas y figuras del mercado • Modelo basado en suscripción disponible • Mejor precio garantizado • Soporte de investigación postventa asegurado con personalización gratuita del 10 % Lea el informe completo: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNWAcerca de ReportlinkerReportLinker es una solución de investigación de mercado galardonada. 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