Cómo realizar una investigación de mercado para empresas emergentes de IA: una guía paso a paso para fundadores

He aquí un dato sorprendente: el 90% de los datos del mundo se han creado solo en los últimos dos años y generamos más de 2,5 trillones de bytes cada día.

Este notable aumento hace Investigación de mercado de empresas emergentes de IA emocionante y complejo a la vez. Las herramientas de investigación de mercado de IA han revolucionado el proceso. Estas herramientas analizan los datos 100 veces más rápido que los métodos tradicionales, que pueden tardar semanas o meses. Esto permite a los fundadores de empresas emergentes como nosotros una comprensión mucho más profunda de nuestros mercados.

Los números cuentan una historia impresionante. La industria mundial de estudios de mercado asciende a 87.700 millones de dólares y crecerá a razón de otros 15.000 millones de dólares en cuatro años. La inteligencia artificial impulsa esta expansión con resultados notables. Las empresas que utilizan la IA para el análisis predictivo han mejorado la precisión de la toma de decisiones en un 20% y han aumentado la eficiencia operativa en un 30%.

Creamos esta guía detallada para ayudarlo a comprender el panorama de las empresas emergentes de IA, verificar su potencial de mercado y encaminar su startup hacia el éxito. Analicemos más de cerca los pasos clave para llevar a cabo una investigación de mercado eficaz para tu startup de IA.

Comprender el panorama de las empresas emergentes de IA

El mercado de la IA ha experimentado un crecimiento increíble, con inversiones globales que alcanzaron los 92 000 millones de dólares en financiación corporativa durante 2022. En la actualidad, un tercio de las organizaciones utilizan IA generativa en al menos una función empresarial de forma regular.

Estado actual del mercado de IA

Las empresas están adoptando la IA a un ritmo sin precedentes. Alrededor del 40% de las organizaciones planean aumentar sus inversiones en IA debido a los avances en la IA generativa. El mercado muestra un sólido desempeño en tres áreas: marketing y ventas, desarrollo de productos y operaciones de servicio. Además de eso, aporta beneficios reales: las empresas que utilizan la IA obtienen unos costes un 42% más bajos y unos ingresos un 59% más altos.

Segmentos clave de empresas emergentes de IA

Las empresas emergentes de IA se clasifican en tres categorías principales:

1. Principales empresas de IA: Estas empresas emergentes crean una tecnología fundamental que impulsa los procesos de creación e implementación de la IA
2. Empresas de IA de aplicaciones: Crean herramientas que ayudan a las empresas a realizar tareas específicas utilizando la IA en diferentes industrias
3. Empresas de IA específicas de la industria: Utilizan la IA para resolver problemas empresariales particulares dentro de mercados verticales específicos

Los sectores de la salud, las finanzas y el comercio minorista lideran el camino. El sector bancario podría añadir hasta un 5% de valor mediante la implementación de la IA. Los sectores que dependen en gran medida del trabajo basado en el conocimiento muestran un mayor potencial de disrupción y creación de valor.

Proyecciones de crecimiento y tamaño del mercado

El mercado global de IA se sitúa en 196,63 mil millones de dólares en 2023 y debería crecer a una fuerte tasa compuesta anual del 36,6% hasta 2030. El segmento de la IA generativa podría aportar hasta 15,70 billones de dólares a la economía mundial de aquí a 2030.

Los patrones regionales muestran que Norteamérica es líder con una cuota de mercado del 30,9%, gracias al sólido ecosistema de IA de los Estados Unidos. La región de Asia Pacífico representa el 25,6% de los ingresos mundiales y muestra un gran potencial de crecimiento. Las empresas emergentes de IA obtuvieron más de 100 000 millones de dólares en financiación entre 2020 y 2023, lo que demuestra la gran confianza de los inversores.

El mercado debería alcanzar los 1.339,10 mil millones de dólares en 2030. Una mayor potencia computacional, una mayor disponibilidad de datos y una rápida transformación digital impulsan este crecimiento. El sector de la salud se destaca y debería ganar una cuota de mercado líder de aquí a 2030.

Identificación de su mercado objetivo

El éxito de tu startup de IA comienza con una imagen clara de tu mercado objetivo. Una buena investigación de mercado nos ayuda a conocer y confirmar quiénes son nuestros clientes ideales.

Defina su cliente ideal

Un perfil de cliente ideal (ICP) ayuda a organizar nuestros esfuerzos de ventas y marketing con la audiencia adecuada. Su ICP muestra qué empresas obtienen el mayor valor de nuestra solución de IA. Debes tener en cuenta estos aspectos clave a la hora de desarrollar un ICP:

• Tamaño de la empresa y umbrales de ingresos
• Industria y tipo de negocio
• Presencia geográfica
• Complejidad organizacional
• Nivel de madurez técnica

Las investigaciones demuestran que las empresas con ICP bien diseñados obtienen con mucho mejores resultados empresariales. Debemos seguir actualizando nuestro ICP para mantenernos sincronizados con las cambiantes condiciones del mercado y la dirección empresarial.

Planifique los casos de uso

Los mejores casos de uso de IA originales deberían mostrar un alto valor con una complejidad baja. Esto es lo que hay que tener en cuenta al mapear las posibles aplicaciones:

1. Centrarse en las prioridades operativas
2. Identifique áreas ricas en datos
3. Garantizar el patrocinio ejecutivo
4. Organice con métricas empresariales

Por citar solo un ejemplo, la segmentación de clientes mediante IA ha arrojado resultados notables: las empresas utilizan Segmentación impulsada por IA reportan reducciones de costos del 42% y aumentos de ingresos del 59%. El análisis predictivo también permite pronosticar los comportamientos y prioridades futuros de los clientes, lo que se traduce en una mejor segmentación.

Confirme la necesidad del mercado

Validación del mercado demuestra el interés del cliente antes de dedicar recursos al desarrollo. Este proceso nos ayuda a:

• Observe el comportamiento real de los usuarios en lugar de confiar en afirmaciones hipotéticas
• Pruebe las suposiciones a través de la experimentación digital y física
• Mida los resultados reales mediante análisis de datos actualizados al minuto
• Establezca prioridades en función de los conocimientos analíticos

Los estudios muestran que las empresas que utilizan soluciones impulsadas por IA toman decisiones un 20% más precisas. A pesar de ello, su solución debe abordar estas cuestiones clave antes del desarrollo:

• ¿Qué problemas específicos de los clientes resuelve?
• ¿Hay productos similares en el mercado?
• ¿Los clientes pagarán por la solución?
• ¿Es financieramente viable?

Análisis de la competencia en el mercado de IA

El éxito de las startups de IA depende de la comprensión del panorama competitivo. Nuevos datos revelan que las empresas emergentes de IA obtuvieron un récord del 46,4% del total financiación de capital riesgo en 2024, alcanzando los 209 000 millones de dólares.

Investigue las soluciones de IA existentes

El mercado de la IA tiene tres tipos principales de competidores:

1. Gigantes de la tecnología: Google, Microsoft e IBM dominan con soluciones de IA detalladas. La plataforma Watson de IBM gana 61.900 millones de dólares al año. Google ofrece servicios avanzados que incluyen análisis de vídeo, reconocimiento de voz y procesamiento multilingüe.
2. Empresas especializadas en IA: DataRobot y H2O.ai se centran en nichos específicos. DataRobot guía las soluciones automatizadas de aprendizaje automático. H2O.ai destaca en el análisis predictivo basado en la nube.
3. Startups emergentes: Scale AI y Databricks brindan soluciones innovadoras a problemas complejos. La experiencia de Scale AI reside en el etiquetado de datos para los modelos de aprendizaje automático, que es sin duda esencial para el desarrollo de la IA.

Estudie los patrones de financiación

La financiación de las empresas emergentes de IA muestra un crecimiento notable. La financiación de riesgo global para empresas emergentes de IA alcanzó los 131 500 millones de dólares en 2024, lo que representa un aumento del 52% con respecto al año pasado. Norteamérica lidera con casi un tercio de las operaciones y el 60% del valor de las inversiones de capital riesgo.

Las principales tendencias de financiación muestran:

• Distribución regional: Estados Unidos lidera la financiación mundial de la IA, y 7 de las 10 principales empresas inversoras en IA tienen su sede allí.
• Inversión corporativa: Intel, Alphabet y Microsoft invierten activamente en nuevas empresas de IA.
• Enfoque sectorial: La IA sanitaria recibió una inversión de 5.600 millones de dólares. Se espera que las soluciones de IA de tecnología financiera alcancen los 70 100 millones de dólares en 2033.

Los fundadores de nuevas empresas de IA deben saber que las megaoperaciones de más de mil millones de dólares dan forma a las tendencias actuales de financiación. Sin embargo, todas estas grandes operaciones, excepto una, muestran que las empresas centradas en la IA obtuvieron una parte mayor del valor de las inversiones de capital riesgo en 2024 en comparación con años anteriores.

Validación de la viabilidad técnica

La validación técnica es el elemento vital de cualquier empresa emergente de IA exitosa. Estudios recientes muestran que la IA toma decisiones a través de algoritmos que siguen reglas o revisan grandes cantidades de datos para identificar patrones.

Evalúe las capacidades de IA

Un enfoque sistemático ayuda a evaluar las capacidades de la IA y garantiza un rendimiento fiable. El aprendizaje automático se compone de varias capas, lo que lo hace más complejo que la computación tradicional que sigue reglas. La evaluación adecuada requiere:

• Los modelos de IA necesitan pruebas exhaustivas en todas las dimensiones de rendimiento
• Los datos de capacitación deben alinearse con los entornos operativos
• La arquitectura del modelo debe capturar las características operativas más destacadas

Las investigaciones muestran que el 40% de los usuarios que adoptan la IA afirman tener una sofisticación baja o media en sus prácticas de datos. Las empresas emergentes pueden superar este desafío centrándose en las evaluaciones de calidad que midan la precisión de las predicciones de sus modelos comparándolas con los datos de las pruebas etiquetados.

Revise los requisitos de datos

La calidad de los datos afecta directamente al rendimiento del modelo de IA. El análisis del sector muestra que los conjuntos de datos de entrenamiento son la base de cualquier modelo de IA y terminan determinando la precisión de los resultados. Los factores clave incluyen:

1. Volumen y calidad de datos: Los pequeños volúmenes de datos limitan la precisión de las predicciones. Los proyectos necesitan datos de capacitación suficientes para refinar los resultados y eliminar los sesgos.
2. Requisitos de infraestructura: Los sistemas de IA necesitan soluciones confiables de almacenamiento y administración de datos que puedan gestionar grandes volúmenes y, al mismo tiempo, mantener la calidad de los datos y un acceso rápido.
3. Cumplimiento normativo: El RGPD y la legislación sobre privacidad limitan el intercambio de datos y las capacidades de toma de decisiones automatizadas. Las empresas han respondido: el 70% confirmó la creación de nuevos puestos específicamente para gestionar el cumplimiento del RGPD.
4. Recursos técnicos: El entrenamiento con modelos de IA necesita una potencia computacional significativa. Las organizaciones deben garantizar que el alcance de sus proyectos se ajuste a los recursos disponibles. Las capacidades de la nube se vuelven necesarias a medida que la elasticidad y los servicios de los entornos de nube permiten que existan estas tecnologías.

Las empresas emergentes pueden posicionarse mejor para el éxito técnico si piensan detenidamente en estos requisitos. Una buena validación de los datos garantiza que los conjuntos de datos cumplan con los estándares predefinidos y los requisitos del proyecto, lo que conduce a modelos de mejor rendimiento.

Conclusión

La investigación de mercado es la columna vertebral de todas las empresas emergentes de IA exitosas. Nuestro análisis detallado muestra que el mercado de la IA presenta increíbles oportunidades para empresas de todos los tamaños. Se espera que el mercado alcance los 1.339.100 millones de dólares en 2030.

Su éxito dependerá de tres elementos clave. Tener una imagen clara de su mercado objetivo le ayudará a organizar su solución de acuerdo con lo que los clientes realmente necesitan. Una imagen completa de su competencia revelará oportunidades sin explotar en el mercado. La validación técnica garantizará que su solución de IA proporcione un valor real y, al mismo tiempo, satisfaga las necesidades de datos e infraestructura.

Una investigación de mercado eficaz debe ir más allá del análisis básico. Tu startup prosperará si monitorizas los mercados con regularidad, validas tus suposiciones y te adaptas rápidamente a las necesidades de los clientes. Estos conocimientos, combinados con un enfoque bien diseñado, lo posicionarán para crear una empresa emergente de inteligencia artificial que satisfaga las demandas del mercado y genere un valor duradero.