엔터프라이즈 인공지능 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 배포 유형(클라우드, 온프레미스), 기술(머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 기타) 산업 수직(IT 및 통신, BFSI, 자동차, 의료, 정부 및 방위, 소매, 기타) 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 엔터프라이즈 인공지능 시장은 2023년에 114억 9천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률 34.59%를 기록할 것으로 예상됩니다.

글로벌 엔터프라이즈 인공지능 시장은 다양한 산업에서 널리 채택되면서 최근 상당한 확장을 경험했습니다. 자율주행차, 의료, 소매, 제조를 포함한 주요 부문은 정밀한 인공지능 및 머신 러닝 모델을 개발하는 데 데이터 라벨링 솔루션의 중요성을 인식하게 되었고, 궁극적으로 비즈니스 성과를 향상시켰습니다.

더욱 엄격한 규제 프레임워크와 생산성과 효율성에 대한 집중이 커지면서 조직은 고급 데이터 라벨링 기술에 상당한 투자를 하게 되었습니다. 데이터 주석 플랫폼의 선도적 공급업체는 여러 소스의 데이터 처리, 협업 워크플로 관리, 지능형 프로젝트 감독과 같은 기능을 갖춘 혁신적인 제품을 출시했습니다. 이러한 개선 사항은 데이터 주석의 품질과 확장성을 현저히 개선했습니다.

컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 데이터 수집과 같은 기술의 통합은 데이터 레이블링 솔루션의 기능에 혁명을 일으키고 있습니다. 고급 솔루션은 이제 자동화된 주석 지원, 실시간 분석 및 프로젝트 진행에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터 품질을 보다 잘 감독하고 데이터 자산에서 더 큰 가치를 추출하며 인공 지능의 개발 주기를 가속화할 수 있습니다.

기업은 특정 데이터 및 사용 사례 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 고안하기 위해 데이터 주석 전문가와 적극적으로 파트너십을 맺고 있습니다. 또한 데이터 기반 의사 결정에 대한 강조가 커지면서 다양한 산업 분야에서 새로운 잠재 고객이 창출되고 있습니다.

엔터프라이즈 인공 지능 시장은 자율 주행차, 의료, 소매 등의 분야에서 디지털 혁신 이니셔티브가 계속해서 추진력을 얻으면서 지속적인 성장을 위한 좋은 위치에 있습니다. 새로운 역량에 대한 지속적인 글로벌 투자는 대규모 고품질 주석 교육 데이터 제공을 통해 인공 지능 및 머신 러닝을 지원하는 시장 역량을 강화하여 궁극적으로 장기적인 전망을 형성할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

데이터 확산 및 접근성

디지털 혁신 시대에 데이터는 기업의 생명선이 되었습니다. 센서, 소셜 미디어, 연결된 장치와 같은 다양한 소스에서 생성된 데이터의 기하급수적 증가는 활용을 기다리는 정보의 보고를 만들었습니다. 이 광대하고 다양한 데이터 세트 가용성은 엔터프라이즈 AI 시장을 추진하는 첫 번째 동인입니다.

빅 데이터의 출현은 기회와 과제의 새로운 시대를 열었습니다. 기업은 이제 이전에는 상상할 수 없었던 양의 데이터를 활용하여 통찰력을 얻고, 프로세스를 최적화하고, 혁신을 추진할 수 있습니다. 정교한 알고리즘을 갖춘 AI는 이러한 거대한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하여 조직에 경쟁 우위를 제공하는 수단을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅 및 데이터 공유 플랫폼을 통한 데이터 액세스의 민주화는 모든 규모의 기업이 AI를 활용할 수 있도록 지원했습니다. 중소기업(SME)은 한때 기술 거대 기업만 이용할 수 있었던 AI 기능에 액세스할 수 있어 시장에서 더욱 공평한 경쟁 환경을 조성합니다.

AI 기반 분석을 통해 조직은 고객 선호도와 행동을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있으며, 이는 특히 전자 상거래, 마케팅, 소매와 같은 산업에서 매우 중요합니다. 소비자가 맞춤형 서비스를 기대하는 경향이 커짐에 따라 AI 기반 통찰력은 고객 유지 및 매출 성장을 위한 강력한 도구가 되었습니다.

AI 기술의 발전

엔터프라이즈 AI 시장을 이끄는 두 번째 동인은 AI 기술 자체의 끊임없는 발전입니다. AI는 더 이상 기본 자동화에 국한되지 않습니다. 그것은 기업의 운영 방식을 혁신할 잠재력을 가진 정교한 툴킷으로 진화했습니다.

머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 AI 혁신의 최전선에 있습니다. 이러한 기술을 통해 컴퓨터는 명시적인 프로그래밍 없이도 학습하고 결정을 내릴 수 있습니다. 기업은 제조의 예측 유지 관리에서 금융의 사기 탐지에 이르기까지 다양한 작업에 ML 및 DL 알고리즘을 배포하고 있습니다.

인간의 언어 이해에 중점을 둔 AI의 한 분야인 NLP는 챗봇, 가상 비서 및 감정 분석에 대한 기회를 열었습니다. 이러한 애플리케이션은 고객 서비스를 향상시키고, 커뮤니케이션을 간소화하며, 비정형 텍스트 데이터에서 귀중한 통찰력을 제공합니다.

컴퓨터 비전을 통해 기계는 세상의 시각적 정보를 해석하고 이해할 수 있으므로 의료 영상 분석을 위한 의료, 계산대 없는 체크아웃을 위한 소매, 객체 인식 및 탐색을 위한 자율 주행차와 같은 분야에서 매우 귀중합니다.

데이터가 생성되는 곳(예IoT 장치)에 더 가까운 엣지에서 AI를 통합하면 대기 시간이 단축되고 실시간 의사 결정이 향상됩니다. 이는 자율 주행차, 스마트 시티, 산업 자동화와 같은 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

경쟁 우위와 시장 역학

엔터프라이즈 AI 시장의 세 번째 동인은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 끊임없이 추구하는 것입니다. 조직이 AI의 혁신적 잠재력을 인식함에 따라 여러 역학에 의해 AI 솔루션을 도입하고 투자하게 됩니다.

많은 산업에서 AI는 파괴적인 힘이 되고 있습니다. AI를 도입하지 못하는 회사는 경쟁자가 운영 효율성을 개선하고, 고객 경험을 향상시키고, 혁신적인 제품과 서비스를 도입하기 위해 AI를 활용함에 따라 쓸모없게 될 위험이 있습니다.

엔터프라이즈 AI 시장은 데이터의 확산, AI 기술의 발전, 역동적인 비즈니스 환경에서 경쟁 우위 추구에 의해 주도되는 놀라운 성장 궤도에 있습니다. AI의 힘을 전략적으로 활용하는 조직은 해당 시장에서 상당한 우위를 차지할 수 있습니다. 이러한 동인이 계속 진화함에 따라 기업은 AI 기반 혁신 시대에 앞서 나가기 위해 적응하고 혁신해야 합니다.

주요 시장 과제

데이터 품질 및 가용성

엔터프라이즈 인공지능 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성입니다. AI 알고리즘은 정확한 예측을 훈련하고 수행하기 위해 대량의 고품질 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 많은 조직이 불완전하거나 일관되지 않거나 편향된 데이터와 같은 데이터 품질 문제로 어려움을 겪습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 부정확한 AI 모델과 신뢰할 수 없는 통찰력으로 이어져 AI 구현의 효과가 떨어질 수 있습니다.

또한 데이터 가용성은 특히 중앙 집중식 데이터 인프라가 없거나 데이터 소스가 분산된 조직의 경우 문제가 될 수 있습니다. 데이터 사일로와 시스템 간 통합 부족은 AI 이니셔티브를 위한 데이터의 접근성과 가용성을 방해할 수 있습니다. 이는 기업 내에서 AI 애플리케이션의 범위와 영향을 제한할 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 조직에서 데이터 정리, 정규화 및 보강 프로세스를 포함한 강력한 데이터 관리 전략에 투자해야 합니다. 데이터 품질과 무결성을 수명 주기 전반에 걸쳐 보장하는 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 또한 조직은 다양한 소스의 데이터를 통합하고 AI 애플리케이션에서 쉽게 찾을 수 있도록 데이터 통합 노력을 우선시해야 합니다.

윤리 및 규제 고려 사항

엔터프라이즈 인공 지능 시장의 또 다른 중요한 과제는 AI 구현과 관련된 윤리 및 규제 고려 사항을 탐색하는 것입니다. AI 기술이 더욱 정교해지고 보편화됨에 따라 개인 정보 보호, 편견, 투명성 및 책임에 대한 우려가 발생합니다.

윤리적 고려 사항은 AI의 책임 있는 사용과 AI 시스템이 편견을 영속화하거나 특정 그룹을 차별하지 않도록 하는 것과 관련이 있습니다. 조직은 AI 알고리즘의 잠재적인 윤리적 의미를 염두에 두고 사회적 가치와 규범에 부합하도록 해야 합니다.

정부와 규제 기관이 AI 기술을 규제하기 위한 새로운 법률과 규정을 도입함에 따라 규제적 과제가 발생합니다. 민감한 고객 데이터를 처리할 때 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 매우 중요합니다. 조직은 이러한 규제 환경을 탐색하고 AI 구현이 필요한 법적 요구 사항을 준수하도록 해야 합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 공정성, 투명성 및 책임을 증진하는 윤리적 AI 프레임워크와 지침을 채택해야 합니다. 또한 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 조치에 투자해야 합니다. 규제 기관 및 산업 협회와의 협업은 조직이 진화하는 규정에 대한 최신 정보를 얻고 윤리 및 법적 기준을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

설명 가능 AI 도입

엔터프라이즈 인공지능 시장의 두드러진 동향 중 하나는 설명 가능 AI(XAI) 도입입니다. AI 시스템이 더욱 복잡해지고 기업과 개인에게 영향을 미치는 중요한 결정을 내리면서 투명성과 해석 가능성에 대한 요구가 커지고 있습니다. 설명 가능 AI 기술은 AI 모델이 의사 결정에 도달하는 방식에 대한 통찰력을 제공하여 이해 관계자가 기본 요인과 추론을 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 추세는 특히 금융, 의료 및 법률과 같은 고도로 규제되는 산업에서 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하려는 욕구에 의해 주도됩니다. 설명 가능한 AI를 도입함으로써 조직은 규정 준수를 보장하고, 편견을 완화하고, 책임을 강화하여 궁극적으로 AI 기술의 수용과 도입을 확대할 수 있습니다.

AI와 엣지 컴퓨팅의 통합

엔터프라이즈 인공지능 시장의 또 다른 중요한 추세는 AI와 엣지 컴퓨팅의 통합입니다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 인프라에 의존하는 것이 아니라 소스에서 또는 소스 근처에서 데이터를 처리하고 분석하는 것을 말합니다. 이러한 추세는 실시간 의사 결정, 대기 시간 단축, 향상된 데이터 개인 정보 보호의 필요성에 의해 주도됩니다. 조직은 IoT 장치, 엣지 서버 또는 게이트웨이와 같은 엣지 장치에 AI 모델을 직접 배포함으로써 AI의 힘을 활용하여 로컬에서 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드로 데이터를 전송할 필요성을 줄여 응답 시간을 단축하고 운영 효율성을 개선하며 비용을 절감할 수 있습니다. AI와 엣지 컴퓨팅의 통합은 민감한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고도 로컬에서 처리하고 분석할 수 있으므로 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제도 해결합니다. 이러한 추세는 제조, 운송, 의료와 같이 실시간 통찰력과 즉각적인 조치가 중요한 산업에서 특히 중요합니다.

책임 있는 AI와 윤리적 고려 사항에 집중

엔터프라이즈 인공지능 시장을 형성하는 중요한 추세는 책임 있는 AI와 윤리적 고려 사항에 대한 집중이 높아지는 것입니다. AI 기술이 보편화됨에 따라 배포와 관련된 잠재적 위험과 과제에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 조직은 AI 시스템이 책임감 있고 윤리적인 방식으로 개발되고 배포되도록 하는 데 더 많은 중점을 두고 있습니다. 여기에는 편견, 공정성, 투명성 및 책임과 같은 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. 책임 있는 AI 관행에는 AI 애플리케이션의 사회적 영향을 고려하고 공정성과 포용성을 보장하며 의도치 않은 결과로부터 보호하는 것이 포함됩니다. 조직은 AI 윤리 원칙과 같은 프레임워크와 지침을 채택하여 AI 시스템의 개발 및 배포를 안내하고 있습니다. 또한 산업, 학계 및 규제 기관 간의 협업이 형성되어 책임 있는 AI에 대한 표준과 모범 사례를 수립하고 있습니다. 이러한 추세는 이해 관계자 간의 신뢰를 구축하고, 규정을 준수하고, 비윤리적인 AI 관행과 관련된 잠재적인 평판 및 법적 위험을 완화해야 할 필요성에 의해 주도됩니다.

세그먼트별 통찰력

배포 유형별 통찰력

2023년에 클라우드 배포 세그먼트가 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장을 지배했으며 예측 기간 동안에도 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 배포 모델은 타사 서비스 제공업체가 제공하는 클라우드 플랫폼에서 AI 애플리케이션과 인프라를 호스팅하는 것을 포함합니다. 이러한 지배력은 엔터프라이즈 AI의 맥락에서 클라우드 배포의 이점을 강조하는 여러 요인에 기인할 수 있습니다.

클라우드 배포 모델은 확장성과 유연성을 제공하여 조직이 필요에 따라 AI 인프라와 리소스를 쉽게 확장할 수 있도록 합니다. 이는 특히 학습 및 추론 작업에 대량의 데이터와 연산 능력이 필요한 AI 맥락에서 유용합니다. 클라우드 플랫폼은 컴퓨팅 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하여 조직이 AI 워크로드의 리소스 집약적 특성을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

클라우드 배포 모델은 비용 효율성과 사전 투자 감소를 제공합니다. 클라우드 서비스를 활용함으로써 조직은 하드웨어, 소프트웨어 및 인프라에 대한 상당한 사전 투자가 필요하지 않습니다. 대신, 사용한 리소스에 대해 종량제 방식으로 비용을 지불하여 비용을 절감하고 재무적 유연성을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 온프레미스 인프라에 투자할 리소스가 없는 중소기업(SME)을 포함한 광범위한 조직이 AI에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

또한 클라우드 배포 모델은 구현 및 관리가 용이합니다. 클라우드 서비스 제공업체는 AI 애플리케이션의 배포 및 관리를 단순화하는 사전 구성된 AI 서비스와 도구를 제공합니다. 이를 통해 AI 인프라를 설정하고 유지하는 데 필요한 복잡성과 기술 전문성이 줄어들어 조직이 기본 인프라를 관리하는 대신 AI 모델을 개발하고 배포하는 데 집중할 수 있습니다.

앞으로 클라우드 배포 부문은 예측 기간 동안 엔터프라이즈 AI 시장에서 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 산업 전반에 걸친 클라우드 컴퓨팅 채택 증가, 클라우드 기술의 발전, 클라우드 플랫폼에서 AI 전용 서비스 및 도구의 가용성 증가는 클라우드 배포에 대한 선호도를 계속 높일 것입니다. 또한 진행 중인 디지털 변환 이니셔티브와 AI 구현에서 민첩성과 확장성에 대한 필요성은 클라우드 기반 AI 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진할 것입니다.

무료 샘플 보고서 다운로드

지역별 통찰력

2023년 북미는 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 북미의 우세는 AI 산업에서 이 지역의 강력한 입지를 강조하는 여러 요인에 기인할 수 있습니다.

북미는 선도적인 기술 기업, 연구 기관 및 신생 기업이 이 분야의 혁신을 주도하면서 AI 연구 및 개발의 최전선에 서 있습니다. 이 지역에는 실리콘 밸리와 같은 주요 AI 허브가 있으며, 기술 발전과 기업가 정신의 문화를 육성했습니다. 이 생태계는 최첨단 AI 솔루션의 가용성을 용이하게 하고 다양한 산업의 기업으로부터 투자를 유치했습니다.

북미는 AI 기술의 구현 및 채택을 지원하는 강력한 인프라와 기술 역량을 갖추고 있습니다. 이 지역은 고급 클라우드 컴퓨팅 인프라, 고속 인터넷 연결 및 성숙한 AI 서비스 공급업체 생태계를 갖추고 있습니다. 이를 통해 북미의 조직은 AI 기술을 효과적으로 활용하고 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있습니다.

북미에는 의료, 금융, 소매 및 제조와 같이 AI 기술에 크게 의존하는 다양한 산업이 있습니다. 이러한 산업은 운영 효율성을 개선하고, 고객 경험을 향상시키고, 경쟁 우위를 확보하는 데 있어 AI의 잠재력을 인식합니다. 북미에서 AI 솔루션에 대한 수요는 데이터 기반 통찰력을 활용하고, 프로세스를 자동화하고, 혁신을 추진해야 할 필요성에 의해 주도됩니다.

앞으로 북미는 예측 기간 동안 엔터프라이즈 AI 시장에서 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 강력한 AI 생태계, 기술 역량, AI 솔루션에 대한 산업 수요가 시장을 계속 주도할 것입니다. 또한 AI 연구 및 개발에 대한 지속적인 투자, 학계와 산업 간의 협업, 유리한 정부 정책은 엔터프라이즈 AI 시장에서 북미의 리더십 위치에 더욱 기여합니다. 산업 전반의 기업이 AI 기술을 계속 수용함에 따라 북미에서 고급 AI 솔루션에 대한 수요는 계속 강세를 유지할 것이며, 이는 시장에서 IBM의 지배력을 공고히 할 것입니다.

최근 동향

• 멀티 클라우드 인프라 자동화 솔루션의 저명한 공급업체인 IBM이 HashiCorp를 주당 35달러의 현금으로 인수하기로 하는 확정적 계약을 발표했으며, 이는 총 기업 가치가 64억 달러에 달한다는 것을 의미합니다.HashiCorp의 제품군은 기업에 포괄적인 인프라 수명 주기 관리 및 보안 수명 주기 관리 기능을 제공하여 조직이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 자동화할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 참여자

• IntelCorporation
• IBMCorporation
• AmazonWeb Services, Inc
• Google,LLC
• MicrosoftCorporation
• SAPSE
• Salesforce,Inc.
• FairIsaac Corporation
• SASInstitute Inc
• OracleCorporation