AutoML技術能簡化機器學習(Machine Learning；ML)模型開發過程中最具挑戰的環節，成為AI產業鏈中軟體發展關鍵。由於AutoML技術的重要度不斷攀升，已吸引包含公有雲業者、大數據方案商、新創業者競相投入開發商業解決方案搶食市場商機，再加上AutoML開源方案匯集社群技術能量持續精進AutoML技術基礎，可望促進AI技術普及與加速產業智慧化進程。
簡單來說，AutoML是利用ML技術來簡化典型ML模型開發流程中繁瑣的步驟，將重複性的開發任務交由自動化系統來完成，使得缺乏AI專業人才的企業也能順利完成ML模型開發，進而發展出AI應用。
全球主要公有雲業者都已先後推出AutoML AI即服務(AI as a service；AIaaS)，現均達到無程式碼(no-code)階段，來吸引更多用戶使用雲服務開發AI應用，讓公有雲業者能增加雲服務收益並鞏固自家雲生態版圖。
位居AI產業鏈上游關鍵地位的大數據相關業者，也皆在既有系統中添加AutoML功能，讓原有企業客戶能就地發展AI應用。另外，數家深具發展潛力的AutoML獨角獸新創業者，技術實力已與科技大廠相當，亦已在此波AutoML商機中佔有一席之地。
除此之外，隨著開源程式碼風氣持續熱絡，AutoML開源方案成為具開發能力企業在前述AutoML商業方案之外的首選。
DIGITIMES Research認為，由於AutoML能將ML模型開發流程化繁為簡而備受產業青睞，隨著AutoML商業方案百花齊放、開源專案持續活躍，有望緩解現階段AI技術普及障礙，加速產業AI化進程。
