Estadísticas de machine learning: Tendencias a conocer en 2023
Publicado el: 31 Ago 2023 | Autor Clara Gil
Estadísticas de marketing
El concepto de machine learning es un componente clave de la inteligencia artificial y del data science. Utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar y extraer conclusiones a partir de patrones en los datos. También se considera una de las mayores innovaciones desde el microchip. Si bien empezó como algo salido de la ciencia ficción, poco a poco se ha convertido en una parte importante de nuestra vida cotidiana. Estas 80 estadísticas de machine learning así lo demuestran.
El objetivo de nuestra investigación es ayudarte a tener una amplia comprensión de lo que está ocurriendo en este campo. No cubrimos áreas como la estadística descriptiva, la estadística inferencial o el análisis estadístico. Sólo queremos brindarte las herramientas necesarias para entender el futuro del ML y cómo otras empresas y equipos de marketing se están beneficiando de las diferentes aplicaciones que tiene.
Estadísticas generales del machine learning
N. América
lidera la adopción del machine learning a nivel global
51%
de las organizaciones admite estar en una fase inicial de adopción del ML
Impacto
Los ejecutivos creen que el ML influye en la gestión empresarial
- En 2022, América del Norte representó el 43% del mercado mundial de IA. Esto se debe en parte a la gran demanda de soluciones automatizadas y tecnológicamente avanzadas. (IDC, Precedence Research)
- China, India, Italia y Emiratos Árabes Unidos lideran las tasas de adopción de IA en todo el mundo. (IBM)
- Norteamérica (80%) lidera la adopción del machine learning, seguida de Asia (37%) y Europa (29%). (G2)
- Para 2030, todas las regiones de la economía mundial se beneficiarán del machine learning y la inteligencia artificial. China y Norteamérica son las que experimentarán los mayores beneficios económicos, con un aumento de la IA en el PIB del 26,1% y el 14,5%, respectivamente. (PwC)
- El norte y el sur de Europa obtendrán unos beneficios económicos estimados del 9,9 % y el 11,5 %, respectivamente, gracias a la adopción del machine learning y de la inteligencia artificial de aquí a 2030. (PwC)
- El 48% de las organizaciones están utilizando el maching learning, el deep learning, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural para hacer un uso eficaz de los grandes conjuntos de datos. (EarthWeb)
- El 51% de las organizaciones afirman estar en una fase inicial de adopción del ML. Mientras que sólo el 15% son considerados como «usuarios avanzados de ML». (McKinsey)
- En noviembre de 2020, IBM tenía el mayor número de patentes de aprendizaje automático, con más de 5.500. Microsoft tenía 5.400. (Thrive My Way)
- El 62% de los líderes empresariales creen que para 2023, el machine learning tendrá un impacto en cómo se dirigen los negocios. (Thrive my Way)
- Hitos del aprendizaje automático:
- Precisión del 95% en la predicción de la muerte de un paciente. (Bloomberg)
- Precisión del 62% en la predicción de los máximos y mínimos del mercado bursátil. (Microsoft)
- 89% de precisión del programa de deep learning de Google en la detección del cáncer de mama. (Health Analytics)
- Precisión del 92% en la predicción de mortalidad en pacientes con COVID-19. (AIM)
Estadísticas de machine learning: Crecimiento
Presupuestos
para programas de ML tienen una probabilidad de crecer en un 25%
Reto
La escalabilidad es el principal reto al que se enfrenta a la hora de implementar el ML
Ejecutivos
Los ejecutivos de nivel C supervisan el 75% de los proyectos de IA de sus empresas
- El 65% de las empresas que planean adoptar el machine learning afirman que la tecnología ayudará a la empresa a tomar decisiones. (G2)
- Los presupuestos para programas de ML tienen más probabilidades de crecer un 25%. Los sectores bancario, manufacturero y de IT son los que han experimentado un mayor crecimiento presupuestario este año. (G2)
- El 74% de los científicos de datos y ejecutivos de nivel C utilizan el ML para el análisis del rendimiento y la elaboración de informes. (G2)
- Los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones a la hora de implantar y utilizar el aprendizaje automático son:
- Escalabilidad: 43%
- Versionado y reproducibilidad de los modelos de ML: 41%
- Alineación en la organización y compromiso ejecutivo: 34%.
- Compatibilidad con múltiples lenguajes y marcos de programación: 33%
- Duplicación de esfuerzos en toda la organización: 28%.
- Otros: 26% (Statista)
- El 80% de las organizaciones que han utilizado el machine learning afirman que la tecnología ha ayudado en el alcance de resultados. (Statista)
- Se calcula que el mercado estadounidense de ML y DL tendrá un valor de 80.000 millones de dólares en 2025. (EarthWeb)
- Los ejecutivos de alto nivel supervisan personalmente el 75% de todos los proyectos de inteligencia artificial de sus empresas. (Fortune)
- El 82% de los procesos de gestión de riesgos utilizan ahora alguna forma de IA o aprendizaje automático. (Thrive My Way)
- Se calcula que el 85% de las interacciones con los clientes se producen sin intervención humana. (Thrive My Way)
- Entre las empresas que ya han desplegado la IA en su negocio, el 30% ha visto beneficios económicos significativos y el 53% ha visto beneficios económicos moderados. (Thrive my Way)
Datos sobre el sector del machine learning
82%
de las empresas necesitan empleados con habilidades en machine learning
12%
de las organizaciones dicen no contar con una buena oferta de empleados con competencias de ML
44.000
trabajos en LinkedIn exigen machine learning como una habilidad
- El 65% de las empresas que planean adoptar el machine learning afirman que la tecnología ayudará a la empresa a tomar decisiones. (G2)
- Los presupuestos para programas de ML tienen más probabilidades de crecer un 25%. Los sectores bancario, manufacturero y de IT son los que han experimentado un mayor crecimiento presupuestario este año. (G2)
- El 74% de los científicos de datos y ejecutivos de nivel C utilizan el ML para el análisis del rendimiento y la elaboración de informes. (G2)
- Los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones a la hora de implantar y utilizar el aprendizaje automático son:
- Escalabilidad: 43%
- Versionado y reproducibilidad de los modelos de ML: 41%
- Alineación en la organización y compromiso ejecutivo: 34%.
- Compatibilidad con múltiples lenguajes y marcos de programación: 33%
- Duplicación de esfuerzos en toda la organización: 28%.
- Otros: 26% (Statista)
- El 80% de las organizaciones que han utilizado el machine learning afirman que la tecnología ha ayudado en el alcance de resultados. (Statista)
- Se calcula que el mercado estadounidense de ML y DL tendrá un valor de 80.000 millones de dólares en 2025. (EarthWeb)
- Los ejecutivos de alto nivel supervisan personalmente el 75% de todos los proyectos de inteligencia artificial de sus empresas. (Fortune)
- El 82% de los procesos de gestión de riesgos utilizan ahora alguna forma de IA o aprendizaje automático. (Thrive My Way)
- Se calcula que el 85% de las interacciones con los clientes se producen sin intervención humana. (Thrive My Way)
- Entre las empresas que ya han desplegado la IA en su negocio, el 30% ha visto beneficios económicos significativos y el 53% ha visto beneficios económicos moderados. (Thrive my Way)
Tamaño del sector del machine learning
500 mm
Se prevé que el mercado de la IA alcance los 500.000 millones de dólares en 2023
Europa
posee el 44,87% de la cuota de mercado mundial del aprendizaje automático
Empleados
La demanda de empleados con conocimientos de IA y aprendizaje automático crecerá a una TCAC del 71%.
- El mercado mundial del machine learning no ha dejado de crecer en los últimos años. Se valoró en 21.170 millones de dólares en 2022, y se espera que crezca hasta los 209.910 millones de dólares en 2029. (Fortune Business Insights).
- Este año, se espera que el mercado de la IA alcance los 500.000 millones de dólares. (IDC, Precedence Research)
- Se han recaudado 3.100 millones de dólares para empresas de machine learning, con inversiones de más de 4.400 empresas. (G2)
- Para 2026, se espera que el mercado mundial del ML esté valorado en 87.680 millones de dólares. (NeighborWebSJ)
- Se espera que la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) para el mercado de hardware de ML sea del 37,60% anual de 2019 a 2026. (NeighborWebSJ)
- Europa posee el 44,87% de la cuota de mercado mundial del aprendizaje automático. Le sigue Norteamérica (44,05%). (Zippia)
- Se espera que el mercado estadounidense de machine learning crezca de 100 millones de dólares en 2018 a 935 millones de dólares en 2025. (Zippia)
- La demanda de empleados con habilidades de IA y ML crecerá a una CAGR del 71% de 2020 a 2025. (Zippia)
- En 2019, la financiación total destinada a proyectos de machine learning en todo el mundo fue de 28.500 millones de dólares. (Statista)
- Los presupuestos de machine learning aumentarán un 25% en 2021 en comparación con 2020. (Thrive My Way)
Estadísticas de AI y ML
Beneficios
El 42% de las empresas afirma que la rentabilidad de sus iniciativas de ML e IA superó sus expectativas
44%
de las empresas han implantado alguna forma de IA y machine learning en su operación
75%
de las empresas que utilizan IA y ML han aumentado la satisfacción del cliente en torno a un 10%
- Los tres principales impulsores de la adopción del ML y la IA son:
- La creciente accesibilidad de la tecnología.
- La necesidad de reducir costes y automatizar procesos clave.
- La creciente implantación de la IA en aplicaciones empresariales estándar. (IBM)
- Para 2021, los casos de uso de IA y ML para las empresas de todo el mundo eran:
- Mejora de la experiencia del cliente: 57%
- Generación de conocimientos e inteligencia del cliente: 50%
- Interacción con los clientes: 48
- Detección del fraude: 46%
- Aumento la fidelidad de los clientes a largo plazo: 44%. (Statista)
- El 42% de las empresas afirmó que la rentabilidad de sus iniciativas de ML e IA superó sus expectativas. Sólo el 1% dijo que no cumplió las expectativas. (Accenture)
- Mejorar la experiencia del cliente y automatizar procesos son los dos usos principales de la IA y el ML. (Zippia)
- El 44% de las empresas ha desplegado algún tipo de IA y machine learning en su organización. (Thrive My Way)
- El 56,5% de los editores de contenidos y líderes de marketing están utilizando la IA y el ML para personalizar el contenido y obtener mejores resultados. (Thrive My Way)
- Los avances en IA y machine learning tienen el potencial de aumentar el PIB mundial en un 14% de 2019 a 2030 (WSJ).
- Los altos ejecutivos están liderando el desarrollo de IA y ML en las organizaciones para eliminar tareas redundantes como las hojas de horas (78%), la programación (79%) y el papeleo (82%). (FounderJar)
- El 75% de las empresas que utilizan IA y ML han aumentado la satisfacción del cliente en torno a un 10%. (Forbes)
- Para 2021, el 76% de las organizaciones priorizarán la adopción de IA y ML sobre otras iniciativas de TI. (Zippia)
Estadísticas de AI: Crecimiento
2025
casi el 100% de las organizaciones aplicarán alguna forma o método de IA
300%
La inversión en IA aumentará más de un 300% en los próximos años
$87,68 mm
es el valor previsto del mercado de hardware de inteligencia artificial (IA)
- Las empresas más grandes tienen el doble de probabilidades de haber desplegado activamente la IA, mientras que las más pequeñas tienen más probabilidades de estar explorando o no perseguir en absoluto la IA. (IBM)
- El 46% de las organizaciones tiene previsto implantar la IA en los próximos tres años. (Deloitte)
- Para 2025, casi el 100% de las organizaciones aplicarán alguna forma o método de IA. (Forrester)
- El 80% de las organizaciones tiene previsto implantar la IA como solución de atención al cliente. (G2)
- La inversión en IA aumentará en más de un 300% en los próximos años. (G2)
- Los ejecutivos utilizan la IA para eliminar tareas repetitivas como el papeleo (82%), la programación (79%) y las hojas de horas (78%). (G2)
- Se espera que la valoración del mercado de hardware de Inteligencia Artificial crezca hasta los 87.680 millones de dólares en 2026. (EarthWeb)
- 87.680 millones de dólares es el valor previsto del mercado de hardware de inteligencia artificial (IA) con una CAGR del 37,60% de 2019 a 2026 (NeighborWebSJ).
- Para 2035, se espera que la IA aumente los beneficios corporativos en un 38% y genere 14 billones de dólares adicionales para esas mismas empresas. (Thrive My Way)
- El 44% de las grandes empresas estiman que, si no invierten en IA, saldrán perdiendo frente a las startups más pequeñas. (A mi manera)
Estadísticas de machine learning en marketing
Contenido
56,5% de los profesionales del marketing utilizan ML e IA para personalizar contenidos
Ingresos
31% de los que utilizan ML e IA en marketing afirman que han aumentado sus ingresos
61%
de los profesionales del marketing afirman que el ML y la IA son su prioridad
- El 48% de las empresas están utilizando ML e IA en sus procesos de marketing y ventas para obtener información sobre sus clientes y potenciales. (Harvard Business Review)
- 56,5% de los profesionales del marketing utilizan ML e IA para personalizar el contenido. (Encuesta CMO)
- El 67% de los usuarios está de acuerdo en que el ML y la IA en marketing y ventas serán fundamentales para la competitividad futura de su empresa. (Harvard Business Review)
- El 31% de los que utilizan ML e IA en ventas y marketing afirman que han aumentado los ingresos y la cuota de mercado. (Harvard Business Review)
- Los responsables de marketing (66%) afirman que el machine learning y la automatización permiten a sus equipos centrarse más en las actividades estratégicas de marketing. (Think With Google)
- El 61% de los profesionales del marketing afirma que el machine learning y la IA son la máxima prioridad para sus estrategias de datos. (Zippia)
- Los líderes de marketing son más del doble de propensos a informar de inversiones en tecnologías de ML y automatización para actividades de marketing. (G2)
- Más del 50% de las agencias líderes en rendimiento han desplazado más del 30% de su tiempo a actividades estratégicas gracias al ML. (Think With Google)
- El 7% de los encuestados percibe miedo a la pérdida de empleo entre los equipos de ventas y marketing debido al uso de IA y automatización. (Harvard Business Review)
- El ML ha mejorado el 47% de los esfuerzos de ventas y marketing para los primeros en adoptarlo. (Deloitte)
El futuro del machine learning
Tiempo
El 30% de los profesionales de IT afirma que sus empleados ahorran tiempo con la IA
2025
La IA y el ML ayudarán a aumentar la productividad laboral hasta un 37% en 2025
97.000.000
de nuevos puestos de trabajo se van a crear en 26 países para 2025 y gracias a la adopción de la IA
- En los próximos tres años, las organizaciones que adopten la automatización inteligente obtendrán una reducción del 31% en sus costes operativos. (Deloitte)
- El 30% de los profesionales globales de IT afirman que sus empleados ya están ahorrando tiempo con el nuevo software y herramientas de IA y automatización. (IBM)
- Para 2024, las organizaciones impulsadas por IA responderán a los clientes, competidores, reguladores y socios un 50% más rápido que sus pares. (Oracle)
- La IA y el aprendizaje automático ayudarán a aumentar la productividad laboral hasta un 37% en 2025. (Comisión de Industria, Investigación y Energía)
- El PIB mundial podría aumentar hasta un 14% en 2030 (hasta 15,7 billones de dólares1 a la economía mundial) debido a la aceleración del desarrollo y la adopción del ML y la IA. (PwC)
- El 45% de los beneficios económicos totales de aquí a 2030 serán el resultado de mejoras de los productos posibilitadas por la IA, lo que estimulará la demanda de los consumidores. (PwC)
- En 2025 se habrán creado 97 millones de nuevos puestos de trabajo en 26 países como resultado de la adopción de la IA. (Foro Económico Mundial)
- La Inteligencia Artificial es ahora el segundo trabajo más demandado según la Guía de Carreras 2020 de Indeed (Indeed).
- 3/4 de todos los servicios de cuidado de ancianos en Japón serán prestados por robots de IA en 2025 (Teks Mobile).
- El 38% de los puestos de trabajo de EE.UU. podrían estar automatizados en 2030. (PwC)
Conclusión
El machine learning ha cambiado la forma en que las empresas operan a diario. Más temprano que tarde, todas las organizaciones lo habrán adoptado de una forma u otra. Los motivos de esta decisión son muy variados. Algunas lo hacen simplemente para vencer a la competencia, otras porque comprenden las ventajas que aporta en términos de automatización de procesos, reducción de costes, experiencia del cliente y accesibilidad.
Pero para lograr la plena adopción del ML, necesitamos más profesionales formados en este campo. La mayor preocupación de los responsables de IT en este momento es que no pueden encontrar el talento adecuado dentro de sus equipos o en las bolsas de trabajo globales.
Estas más de 75 estadísticas de machine learning demuestran que ha llegado para quedarse y se prevé que siga creciendo en los próximos años. Tal vez un cambio profesional hacia este campo sea justo lo que estás buscando.
Acerca del Sortlist Data Hub
El Data Hub de Sortlist es el lugar donde acuden periodistas y líderes del sector que buscan informes basados en datos del mundo del marketing, recopilados a partir de nuestras encuestas, colaboraciones con socios y datos internos de más de 50.000 sectores.
Está diseñado para ser un espacio donde los números del marketing se convierten en informes y estudios fáciles de leer.