Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del mercato Machine Learning Operations (MLOps), per tipologia (on-premise, cloud, altri), per applicazioni coperte (BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione, settore pubblico), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

Dimensioni del mercato Operazioni di apprendimento automatico (MLOps).

Si prevede che il mercato MLOps crescerà da 1,11 miliardi di dollari nel 2025 a 1,57 miliardi di dollari nel 2026, raggiungendo 2,23 miliardi di dollari nel 2027 ed espandendosi fino a 36,36 miliardi di dollari entro il 2035, registrando un CAGR del 41,8% nel periodo 2026-2035. La crescita esplosiva è guidata dall’implementazione dell’intelligenza artificiale aziendale, dall’automazione delle pipeline di ML e dalle piattaforme native del cloud. Le grandi imprese rappresentano quasi il 62% dell’adozione, le soluzioni basate su cloud superano il 71% di utilizzo, l’integrazione DevOps accelera la scalabilità e il Nord America detiene circa il 45% della quota di mercato.

Si prevede che il mercato statunitense delle operazioni di machine learning (MLOps) assisterà a una crescita significativa, guidata dalla crescente adozione di tecnologie di intelligenza artificiale e automazione in settori come sanità, BFSI e vendita al dettaglio, con una crescente domanda di soluzioni di analisi avanzate.

Il mercato delle operazioni di machine learning (MLOps) sta registrando una crescita significativa grazie alla diffusa adozione dell’intelligenza artificiale (AI) e delle tecnologie di apprendimento automatico in vari settori. MLOps aiuta le organizzazioni a semplificare e gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di machine learning, dall'implementazione al monitoraggio e all'ottimizzazione. Questo mercato si è espanso con le industrie che si affidano sempre più a soluzioni basate sui dati per migliorare l’efficienza operativa e il processo decisionale. Settori chiave come BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione e settore pubblico stanno guidando la domanda di soluzioni MLOps. Si prevede che l’integrazione delle piattaforme MLOps sia basate su cloud che on-premise alimenterà la crescita, con il mercato che mostra una tendenza al rialzo di circa il 15% annuo. Questo aumento riflette il modo in cui le aziende di tutti i settori riconoscono il valore del machine learning nel potenziare la produttività e migliorare i risultati aziendali.

Tendenze del mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps).

Il mercato MLOps è testimone di una serie di importanti tendenze che stanno rimodellando il panorama della gestione dei modelli di machine learning. Lo spostamento verso soluzioni basate sul cloud sta diventando sempre più evidente, con le aziende che cercano la scalabilità e la flessibilità offerte da queste piattaforme. Circa il 65% delle organizzazioni sta adottando soluzioni cloud MLOps, spinte dalla loro convenienza e facilità di integrazione. In settori come BFSI, MLOps viene sempre più utilizzato per ottimizzare processi come il rilevamento delle frodi, la segmentazione dei clienti e la gestione del rischio. Allo stesso modo, gli operatori sanitari stanno sfruttando MLOps per applicazioni nell’analisi delle immagini mediche, nella scoperta di farmaci e nei piani di trattamento personalizzati, con circa il 55% delle istituzioni sanitarie che implementano l’apprendimento automatico per questi scopi. I rivenditori si stanno concentrando sulla personalizzazione del cliente e sulla previsione della domanda, mentre i settori manifatturieri stanno investendo nella manutenzione predittiva, nel controllo della qualità e nell’ottimizzazione della catena di fornitura. Inoltre, il settore pubblico utilizza sempre più MLOps per soluzioni di città intelligenti e sorveglianza sanitaria pubblica, determinando l’adozione nelle istituzioni governative di circa il 45%. La crescente dipendenza dall’apprendimento automatico e dalle soluzioni di intelligenza artificiale in questi settori sta spingendo il mercato MLOps a espandersi rapidamente, con una crescita prevista su base annua superiore al 18% nel prossimo decennio.

Dinamiche di mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps).

Diverse dinamiche chiave stanno alimentando la crescita del mercato MLOps, inclusa la crescente necessità di efficienza operativa e di implementazione più rapida dei modelli di machine learning. Le aziende sono alla ricerca di soluzioni che le aiutino a implementare, monitorare e ottimizzare i propri modelli di machine learning in modo rapido ed efficiente. Di conseguenza, settori come BFSI, sanità e vendita al dettaglio stanno investendo molto nelle piattaforme MLOps, che stanno facilitando tempi di implementazione più rapidi e migliorando l’accuratezza del modello. Circa il 70% delle aziende si concentra sull’implementazione di modelli di machine learning entro pochi mesi dallo sviluppo, il che aumenta la domanda di soluzioni MLOps che garantiscono implementazioni dei modelli più fluide e rapide. La crescente domanda di elaborazione dei dati in tempo reale è un altro fattore significativo, in particolare in settori come la vendita al dettaglio, dove l’analisi predittiva è fondamentale per la gestione delle scorte e la previsione della domanda. Le soluzioni MLOps basate sul cloud stanno diventando ancora più attraenti per le aziende grazie alla loro scalabilità, con circa il 60% delle implementazioni MLOps che si prevede saranno basate sul cloud entro il 2030. Inoltre, l’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’automazione nelle piattaforme MLOps sta contribuendo a operazioni più efficienti, rendendo più semplice per le organizzazioni scalare continuamente i propri modelli di machine learning. Di conseguenza, si prevede che la domanda complessiva di soluzioni MLOps aumenterà di oltre il 20% annuo, spinta da queste dinamiche forze di mercato.

AUTISTA

"Crescente adozione delle tecnologie cloud e IA"

La crescente adozione del cloud computing e delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale è uno dei principali motori della crescita del mercato per MLOps. La necessità di soluzioni scalabili, flessibili ed economicamente vantaggiose ha portato circa il 60% delle organizzazioni a preferire piattaforme MLOps basate su cloud rispetto a soluzioni on-premise. Settori come BFSI e il settore sanitario stanno traendo particolare vantaggio da queste tecnologie, utilizzando modelli di machine learning per migliorare la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi e la cura dei pazienti. Anche la rapida adozione dell’automazione in settori come la vendita al dettaglio e la produzione sta guidando la crescita di MLOps, poiché le aziende mirano a migliorare l’efficienza operativa e ridurre l’errore umano. La domanda di elaborazione e analisi dei dati in tempo reale accelera ulteriormente questo trend di crescita.

CONTENIMENTO

"Elevati costi di investimento iniziale"

Uno dei vincoli significativi nel mercato MLOps è l’elevato investimento iniziale richiesto per l’implementazione di piattaforme avanzate di machine learning. Le aziende, in particolare le piccole e medie imprese (PMI), si trovano ad affrontare ostacoli a causa dei notevoli costi iniziali legati alla creazione di sistemi MLOps on-premise, che possono essere fino al 30-40% più costosi rispetto alle soluzioni basate su cloud. Inoltre, la complessità dell’integrazione di questi sistemi con le infrastrutture esistenti crea sfide per le aziende. Sebbene i vantaggi di MLOps siano chiari, i costi e le risorse necessarie per l’implementazione possono dissuadere molte organizzazioni, in particolare nei mercati emergenti, dall’adottare queste soluzioni su larga scala.

OPPORTUNITÀ

"Espansione delle applicazioni nei settori sanitario e BFSI"

I settori sanitario e BFSI offrono notevoli opportunità di crescita per MLOps. Nel settore sanitario, i modelli di machine learning sono sempre più utilizzati per la diagnostica, l’ottimizzazione della cura dei pazienti e lo sviluppo di farmaci. Circa il 50% delle istituzioni sanitarie utilizza già modelli di intelligenza artificiale per queste applicazioni, il che crea una domanda significativa di piattaforme MLOps per semplificare l’implementazione e il monitoraggio continuo. Nel settore BFSI, la necessità di un migliore rilevamento delle frodi, segmentazione dei clienti e analisi dei rischi rappresenta una forte opportunità per MLOps. Con la crescente dipendenza dall’intelligenza artificiale in questi settori, si prevede che la domanda di soluzioni MLOps continue cresca in modo sostanziale, offrendo immense opportunità di mercato.

SFIDA

"Preoccupazioni sulla sicurezza dei dati e sulla privacy"

Una delle principali sfide nel mercato MLOps è affrontare i problemi di sicurezza e privacy dei dati, in particolare perché i modelli di machine learning sono sempre più utilizzati nei settori che gestiscono dati sensibili come l’assistenza sanitaria e BFSI. Con oltre il 65% delle aziende che cita la sicurezza dei dati come una preoccupazione primaria, soprattutto nelle implementazioni MLOps basate su cloud, le aziende hanno difficoltà a bilanciare la necessità di accessibilità dei dati e privacy. Le sfide normative, come il GDPR in Europa, complicano ulteriormente l’implementazione delle soluzioni MLOps. Con l’evoluzione dei modelli di machine learning, garantire la conformità alle leggi sulla protezione dei dati mantenendo l’efficienza operativa rappresenta un grosso ostacolo per le organizzazioni.

Analisi della segmentazione

Il mercato MLOps può essere segmentato in base ai tipi e alle applicazioni. Per tipologia, le soluzioni MLOps possono essere classificate in modelli on-premise, cloud e ibridi, con MLOps basati su cloud che guadagnano notevole popolarità grazie alla sua flessibilità e scalabilità. In base all'applicazione, settori come BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione e settore pubblico sono i principali utilizzatori. Ogni settore ha esigenze uniche, che promuovono soluzioni MLOps personalizzate per ottimizzare flussi di lavoro specifici come il rilevamento delle frodi in BFSI, l'assistenza sanitaria personalizzata in campo medico, la previsione della domanda nella vendita al dettaglio e la manutenzione predittiva nella produzione. Questa segmentazione evidenzia i diversi modi in cui MLOps sta trasformando le operazioni aziendali in diversi settori.

Per tipo

• In sede: Le soluzioni MLOps on-premise sono caratterizzate da elevati livelli di controllo sui dati e sulla sicurezza, il che è particolarmente vantaggioso per le industrie che si occupano di informazioni sensibili. Circa il 40% delle grandi imprese preferisce ancora soluzioni MLOps on-premise, soprattutto in settori come BFSI e sanità, dove la privacy e la conformità dei dati sono cruciali. I sistemi on-premise consentono una migliore personalizzazione e integrazione con l'infrastruttura legacy, rendendoli attraenti per le aziende con un'infrastruttura on-site consolidata. Tuttavia, queste soluzioni comportano costi di installazione iniziali più elevati e richiedono una maggiore manutenzione rispetto alle soluzioni basate su cloud, il che può ostacolarne l’adozione da parte delle piccole imprese.

• Nuvola: Le soluzioni MLOps basate su cloud sono diventate la scelta preferita per molte organizzazioni grazie alla loro convenienza e scalabilità. Circa il 60% delle aziende sta adottando soluzioni cloud MLOps, poiché offrono la possibilità di aumentare o ridurre le risorse in base alla domanda senza richiedere pesanti investimenti iniziali. Il cloud offre inoltre funzionalità di collaborazione avanzate, consentendo ai team di accedere a dati e modelli da remoto. Questa flessibilità lo rende particolarmente interessante per settori come la vendita al dettaglio e la produzione, dove l’elaborazione dei dati in tempo reale e l’implementazione dei modelli sono fondamentali. Con la crescente dipendenza dal cloud computing, si prevede che la domanda di piattaforme MLOps basate su cloud continuerà ad aumentare in modo significativo.

• Altri: Oltre alle soluzioni on-premise e basate su cloud, stanno guadagnando terreno anche altre piattaforme MLOps, come i modelli ibridi. Le soluzioni MLOps ibride combinano i vantaggi dei sistemi on-premise e cloud, offrendo alle organizzazioni la flessibilità di gestire i propri modelli in ambienti diversi. Queste soluzioni sono particolarmente interessanti per le aziende che richiedono una combinazione di sicurezza e scalabilità. Ad esempio, le soluzioni ibride stanno diventando popolari nel settore pubblico e nelle grandi imprese che gestiscono dati sensibili ma richiedono ancora una scalabilità simile al cloud. Si prevede che circa il 20% delle aziende adotterà piattaforme MLOps ibride alla ricerca di un equilibrio tra controllo e flessibilità.

Per applicazione

• BFSI: Nel settore BFSI, circa il 60% degli istituti finanziari sfrutta MLOps per applicazioni quali rilevamento di frodi, gestione del rischio e analisi dei clienti. L'adozione delle soluzioni MLOps ha consentito a queste organizzazioni di ridurre i costi operativi del 20-25%, migliorando al contempo l'efficienza delle implementazioni dei modelli di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di rilevamento delle frodi basati sull'apprendimento automatico hanno ridotto i tassi di falsi positivi del 30%, migliorando significativamente il servizio clienti e i flussi di lavoro operativi.

• Assistenza sanitaria: Nel settore sanitario, circa il 50% delle organizzazioni sanitarie ha adottato piattaforme MLOps per gestire modelli di intelligenza artificiale per la cura dei pazienti, la diagnostica medica e la scoperta di farmaci. Le soluzioni MLOps hanno portato a un miglioramento del 40% nell'accuratezza dei modelli diagnostici, in particolare nell'imaging medico e nell'analisi dei dati dei pazienti. Queste piattaforme hanno inoltre ridotto i tempi di implementazione dei modelli del 35%, garantendo un processo decisionale clinico più rapido e affidabile.

• Vedere al dettaglio: Nel settore della vendita al dettaglio, circa il 55% delle aziende sta implementando soluzioni MLOps per applicazioni quali previsione della domanda, raccomandazioni personalizzate e gestione dell'inventario. I rivenditori che utilizzano MLOps hanno riscontrato miglioramenti nell’efficienza operativa, con riduzioni del 25-30% dei costi della catena di fornitura e un maggiore coinvolgimento dei clienti grazie a campagne di marketing più mirate basate sull’intelligenza artificiale.

• Produzione: Nel settore manifatturiero, circa il 45% delle aziende sta adottando soluzioni MLOps per ottimizzare la manutenzione predittiva, la pianificazione della produzione e la gestione della catena di fornitura. Le piattaforme MLOps hanno contribuito a ridurre del 20% i tempi di inattività non pianificati, aumentando l'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE) del 15-20%. Queste soluzioni aiutano i produttori a migliorare l’efficienza produttiva e a ridurre al minimo gli sprechi, portando a notevoli risparmi sui costi.

• Settore pubblico: Nel settore pubblico, il 40% delle agenzie governative utilizza MLOps per applicazioni quali iniziative di città intelligenti, monitoraggio della salute pubblica e analisi predittiva per la pianificazione urbana. L’adozione delle soluzioni MLOps ha migliorato la velocità del processo decisionale del 25%, consentendo una migliore allocazione delle risorse in aree critiche come la risposta alle emergenze e la gestione del traffico.

Prospettive regionali

Il mercato MLOps è guidato da fattori regionali come i progressi tecnologici, le politiche governative e le esigenze specifiche del settore. Il Nord America rimane il mercato più grande per le soluzioni MLOps, grazie alla sua forte infrastruttura tecnologica e all’elevata adozione dell’intelligenza artificiale. Anche l’Europa è un attore importante, con normative rigorose in vigore per disciplinare la privacy e la sicurezza dei dati, che influenzano l’adozione di MLOps. Nella regione Asia-Pacifico, la rapida crescita dei mercati emergenti e i progressi nelle tecnologie di intelligenza artificiale stanno favorendo l’espansione del mercato MLOps. Il Medio Oriente e l’Africa stanno assistendo ad un’adozione graduale grazie ai crescenti investimenti nell’intelligenza artificiale e nell’analisi dei dati in vari settori.

America del Nord

Il Nord America detiene la quota maggiore del mercato MLOps, guidato da una solida infrastruttura, dall’uso diffuso dell’intelligenza artificiale e da elevati investimenti in ricerca e sviluppo. Gli Stati Uniti sono leader nell’adozione di MLOps, in particolare in settori come BFSI, sanità e vendita al dettaglio. Circa il 70% delle organizzazioni nella regione utilizza MLOps per implementare modelli di machine learning in modo più efficiente. La presenza di attori chiave nei settori dell’intelligenza artificiale e del cloud computing, insieme alle politiche governative favorevoli a sostegno della trasformazione digitale, rafforza ulteriormente le prospettive di crescita del mercato MLOps in Nord America.

Europa

L’Europa è un mercato significativo per MLOps, soprattutto a causa dell’enfasi sulle normative sulla privacy dei dati come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Paesi come Germania, Francia e Regno Unito stanno guidando l’adozione delle soluzioni MLOps, in particolare in settori come BFSI e l’assistenza sanitaria. Circa il 60% delle aziende in Europa sta adottando MLOps per garantire la conformità normativa migliorando al tempo stesso l’efficienza operativa. La domanda di MLOps basati su cloud sta crescendo in Europa poiché le aziende cercano soluzioni scalabili ed efficienti in termini di costi. Il mercato europeo sta inoltre assistendo a un aumento degli investimenti del settore pubblico in iniziative di intelligenza artificiale e città intelligenti.

Asia-Pacifico

La regione Asia-Pacifico sta assistendo a una rapida crescita del mercato MLOps, alimentata dai progressi nelle tecnologie di intelligenza artificiale e dai crescenti investimenti nella trasformazione digitale. Paesi come Cina, India, Giappone e Corea del Sud contribuiscono in modo determinante all’espansione del mercato. Nell’Asia-Pacifico, circa il 50% delle aziende sta esplorando o implementando soluzioni MLOps, in particolare in settori come quello manifatturiero, sanitario e al dettaglio. I settori dell’e-commerce e della vendita al dettaglio in rapida crescita della regione stanno investendo massicciamente nell’intelligenza artificiale per la previsione della domanda, la gestione dell’inventario e la personalizzazione dei clienti, guidando la domanda di soluzioni MLOps. Inoltre, iniziative governative in paesi come India e Cina stanno promuovendo l’uso dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico.

Medio Oriente e Africa

Il mercato MLOps in Medio Oriente e Africa è in graduale espansione, sostenuto da crescenti investimenti nell’intelligenza artificiale e nella trasformazione digitale. Paesi come gli Emirati Arabi Uniti, l'Arabia Saudita e il Sud Africa sono in prima linea nell'adozione di soluzioni MLOps, in particolare nel settore pubblico, nella sanità e nel BFSI. Circa il 45% delle imprese in questa regione sta adottando MLOps per migliorare l’efficienza operativa e potenziare il servizio clienti. I governi del Medio Oriente stanno investendo molto nelle tecnologie dell’intelligenza artificiale e delle città intelligenti, spingendo ulteriormente la domanda di soluzioni MLOps. La crescita del mercato è guidata anche dalla crescente adozione del cloud e dai progressi nelle tecnologie di apprendimento automatico in tutta la regione.

Elenco delle principali aziende profilate

• IBM
• DataRobot
• SAS
• Microsoft
• Amazzonia
• Google
• Dataiku
• Databricks
• HPE
• Guazio
• CancellaML
• Modzy
• Cometa
• Nuvola
• Paperpace
• Valohai

Le migliori aziende con la quota più alta

• Microsoft- Detiene circa il 25% della quota di mercato di MLOps.
• Amazzonia- Rappresenta circa il 20% della quota di mercato.

Analisi e opportunità di investimento

Gli investimenti nel mercato MLOps stanno registrando un’impennata a causa della crescente domanda di modelli efficienti di machine learning e automazione in vari settori. Nel 2023, il mercato globale MLOps ha attirato oltre 3 miliardi di dollari in capitale di rischio, poiché sempre più aziende cercano di adottare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Circa il 45% dell'investimento è diretto verso soluzioni MLOps basate su cloud, guidate dalla loro scalabilità, convenienza e flessibilità. Inoltre, il settore BFSI rappresenta circa il 25% degli investimenti complessivi, poiché le banche e gli istituti finanziari adottano MLOps per il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e il monitoraggio della conformità. Segue da vicino il settore sanitario, che investe nell’intelligenza artificiale per la diagnostica medica e lo sviluppo di farmaci, con investimenti che rappresentano circa il 20% del mercato MLOps totale. Poiché le organizzazioni riconoscono sempre più il valore degli insight e dell’automazione basati sui dati, si prevedono ulteriori opportunità in settori come quello manifatturiero, della vendita al dettaglio e del settore pubblico. Si prevede che gli investimenti in MLOps continueranno a crescere, in particolare in regioni come il Nord America e l’Asia-Pacifico, poiché le aziende si spostano verso l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per migliorare l’efficienza operativa e l’innovazione.

Sviluppo di nuovi prodotti

Nel 2023 e 2024, le aziende del mercato MLOps si stanno concentrando sullo sviluppo di nuovi prodotti per soddisfare le esigenze in evoluzione delle aziende in diversi settori. Microsoft, ad esempio, ha introdotto Azure Machine Learning 2023, che integra strumenti MLOps avanzati per automatizzare l'addestramento e la distribuzione dei modelli, riducendo significativamente il tempo necessario per distribuire modelli di machine learning da mesi a settimane. Allo stesso modo, DataRobot ha lanciato DataRobot AI Cloud, offrendo una piattaforma end-to-end per la gestione dell’intero ciclo di vita del machine learning, compreso il monitoraggio dei modelli, la collaborazione e la governance. Un altro sviluppo significativo proviene da Google, che ha lanciato Vertex AI alla fine del 2023, una piattaforma MLOps completa progettata per creare, distribuire e scalare applicazioni AI. Questo prodotto offre controllo della versione integrato, formazione continua e funzionalità di monitoraggio automatico dei modelli. Nei prossimi anni, le innovazioni nell’ottimizzazione dei modelli e nell’automazione della distribuzione continueranno a guidare lo sviluppo dei prodotti. Circa il 30% delle aziende sta concentrando i propri sforzi di sviluppo prodotto sul miglioramento dell’automazione e della facilità d’uso, soprattutto per le aziende che non dispongono di team dedicati alla scienza dei dati. Questa spinta per lo sviluppo di nuovi prodotti indica la crescente domanda di strumenti MLOps semplificati e più accessibili.

Sviluppi recenti

• Microsoft ha lanciato Azure Machine Learning 2023 all'inizio del 2023, integrando nuove funzionalità di distribuzione e monitoraggio automatizzate, migliorando l'efficienza delle operazioni di machine learning.
• Google Cloud ha introdotto Vertex AI 2023, una piattaforma che aiuta sviluppatori e data scientist a creare, distribuire e scalare modelli di machine learning con funzionalità avanzate di automazione e monitoraggio dei modelli.
• Amazon ha ampliato la sua suite Amazon SageMaker nel 2023 per includere nuove opzioni di distribuzione automatizzata dei modelli, aumentando l’efficienza della gestione del ciclo di vita dei modelli di machine learning in tutti i settori.
• DataRobot ha introdotto nuove funzionalità nella sua piattaforma AI Cloud nel 2024, concentrandosi sul monitoraggio continuo delle prestazioni dei modelli e sull'integrazione con servizi cloud aggiuntivi, consentendo una più ampia adozione aziendale.
• IBM ha lanciato Watson Studio per MLOps nel 2023, fornendo una soluzione end-to-end per la gestione e l'automazione dell'implementazione, della governance e del monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale nel panorama aziendale.

Copertura del rapporto 

Il rapporto sul mercato delle operazioni di machine learning (MLOps) fornisce un’analisi completa delle dinamiche del mercato, inclusi i fattori chiave, le restrizioni, le opportunità e le sfide che incidono sulla crescita. Copre le tendenze del mercato, la segmentazione per tipologia (on-premise, cloud, altro) e applicazioni (BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione, settore pubblico), nonché approfondimenti regionali per Nord America, Europa, Asia-Pacifico, Medio Oriente e Africa. Inoltre, il rapporto evidenzia i recenti sviluppi dei principali attori del settore come Microsoft, Amazon, Google e DataRobot, offrendo approfondimenti sulle loro strategie per l’espansione del mercato. Inoltre, il rapporto include un’analisi dettagliata delle tendenze di investimento e delle opportunità di crescita in diversi settori, come la crescente adozione di soluzioni MLOps basate su cloud nei settori sanitario e BFSI. Approfondisce inoltre il panorama competitivo e i profili delle aziende leader, fornendo una visione chiara della traiettoria futura del mercato, delle sfide e delle aree di potenziale crescita. Lo studio è progettato per assistere le aziende nel prendere decisioni informate sull'adozione e l'implementazione di MLOps, concentrandosi su dati utilizzabili e previsioni di mercato chiave.