Mercado de Gestión de Riesgos de Modelos de IA Alcanzará USD 15.03 Mil millones para 2033

El Mercado de Gestión de Riesgos de Modelos de IA se Espera que Alcance los USD 15.03 Mil Millones para 2033 Impulsado por la Amplia Adopción de IA y ML

Austin, 8 de octubre de 2025 – El Mercado de Gestión de Riesgos de Modelos de IA se valoró en USD 5.87 Mil Millones en 2025 y se espera que alcance USD 15.03 Mil Millones para 2033, creciendo a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 12.52% durante el período 2026-2033.

A nivel global, los gobiernos y autoridades financieras están aumentando los requisitos de cumplimiento para garantizar que los modelos de IA sean éticos, transparentes y explicables. Las empresas están obligadas por marcos como la Ley de IA de la UE y las directrices de EE. UU. sobre la gestión de riesgos de modelos a asegurarse de que los sistemas de IA sean verificados, rastreados y registrados. Organizaciones, especialmente en los sectores gubernamental, de salud y BFSI, están impulsadas a adoptar sistemas de Gestión de Riesgos de Modelos (MRM) habilitados por IA de próxima generación.

Dominio del Mercado por Regiones

En 2025, América del Norte lideró el mercado con una participación del 44.08%, gracias a la infraestructura tecnológica favorable y un marco regulatorio estricto, además de la presencia de grandes proveedores como IBM, Microsoft y SAS. Se proyecta que la región de Asia-Pacífico impulsará el crecimiento más rápido con un CAGR del 13.63% durante el período de pronóstico, debido al aumento astronómico en la adopción de IA empresarial.

Análisis de Segmentación

En 2025, el segmento de software lideró el mercado con una participación del 65.80%, mientras que el segmento de servicios es el de más rápido crecimiento con un CAGR del 13.22%. El software es crucial debido a la adopción generalizada de plataformas avanzadas para la validación, monitoreo y gestión de cumplimiento de modelos.

En cuanto al modo de implementación, en 2025, el modelo on-premises dominó el mercado con una participación del 60.06%, mientras que el segmento cloud es el de más rápido crecimiento con un CAGR del 12.85%.

En el análisis por riesgo, el riesgo de modelo representó la mayor participación con un 35.08%, mientras que el riesgo de cumplimiento es el segmento de más rápido crecimiento con un CAGR del 13.86%.

En aplicaciones, la gestión de riesgos de crédito tuvo la mayor participación de mercado con un 30.10%, mientras que el mantenimiento predictivo es el segmento de más rápido crecimiento con un CAGR del 14.23%.

Jugadores Clave en el Mercado

  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Google LLC
  • Amazon Web Services (AWS)
  • H2O.ai
  • SAS Institute Inc.
  • DataRobot, Inc.
  • Alteryx
  • UpGuard Inc.
  • LogicGate Inc.
  • ComplyCube
  • BigID
  • Holistic AI
  • ValidMind Inc.
  • Accenture plc
  • Deloitte Touche Tohmatsu Limited
  • PricewaterhouseCoopers (PwC)
  • Ernst & Young (EY)
  • Oracle Corporation
  • SAP SE

Desarrollos Recientes

En marzo de 2025, H2O.ai lanzó el primer marco de Gestión de Riesgos de Modelos para IA Generativa, ofreciendo validación rigurosa, cumplimiento y transparencia en aplicaciones de IA generativa en servicios financieros y otros sectores altamente regulados.

En diciembre de 2024, AWS introdujo nuevas capacidades para Amazon Bedrock, incluyendo salvaguardas de IA pioneras y características de personalización de modelos, mejorando la gestión de riesgos de modelos y el cumplimiento para aplicaciones de IA generativa.

Conclusión

Con la creciente presión regulatoria y la adopción de tecnologías avanzadas, el mercado de Gestión de Riesgos de Modelos de IA está preparado para experimentar un crecimiento significativo en los próximos años. La integración de soluciones de MRM se vuelve esencial para las organizaciones que buscan navegar con éxito en un entorno cada vez más complejo y regulado.

More Insights

Colaboración y Competencia en la Gobernanza de la IA

La carrera por la inteligencia artificial está redefiniendo nuestra ética y la geopolítica, desafiando la noción de que se puede "ganar" esta competencia. La innovación en IA debe ser colaborativa y...

Política Nacional de IA en Pakistán: Un Futuro Innovador

Pakistán ha introducido una ambiciosa Política Nacional de IA destinada a construir un mercado de IA doméstico de 2.7 mil millones de dólares en cinco años. Esta política se basa en seis pilares...

Implementación de la ética en la IA: Guía práctica para empresas

La nueva guía de Capgemini destaca la importancia de la gobernanza ética de la IA como una prioridad estratégica para las organizaciones que buscan escalar la inteligencia artificial de manera...

Estrategia Integral de IA para la Educación Superior

La inteligencia artificial está transformando la educación superior al mejorar la experiencia académica y abordar problemas como la salud mental de los estudiantes. Las instituciones deben equilibrar...

Gobernanza de IA: Alineando políticas organizacionales con estándares globales

La inteligencia artificial (IA) está moldeando los servicios financieros, la agricultura y la educación en África, pero también trae riesgos significativos como sesgos y violaciones de privacidad...

El Resurgir del Descontento ante la IA

La transformación económica impulsada por la inteligencia artificial ha comenzado a causar despidos masivos en empresas como IBM y Salesforce, lo que ha llevado a una creciente preocupación entre los...

Ética laboral digital: Responsabilidad en la era de la IA

La mano de obra digital se está volviendo cada vez más común en el lugar de trabajo, pero se han implementado pocas reglas aceptadas para gobernarla. Los directores ejecutivos enfrentan el desafío de...

Anthropic lanza Petri, herramienta para auditorías automatizadas de seguridad en IA

Anthropic ha presentado Petri, una herramienta de auditoría de seguridad de IA de código abierto que utiliza agentes autónomos para probar modelos de lenguaje grande (LLMs) en busca de comportamientos...

El Acta de IA de la UE y el GDPR: ¿Choque o Sinergia?

La Ley de IA de la UE y el RGPD tienen interacciones significativas y similitudes en sus principios, como la transparencia y la gestión de riesgos. Ambos marcos requieren que se implementen medidas de...