무코드 AI 플랫폼 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 세분화 구성 요소(무코드 AI 플랫폼, 서비스), 조직 규모(대기업, 중소기업), 기술(데이터 준비 및 통합 도구, 예측 분석, 자동화된 머신 러닝(AutoML), 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기타), 산업(BFSI, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 소매 및 전자 상거래, 의료, 제조, 정부, 교육, 기타), 지역, 경쟁 예측 및 기회, 2018-2028

시장 개요

글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장은 2022년에 42억 1천만 달러로 평가되었으며 예측 기간 동안 27.89%의 CAGR로 성장하고 있습니다. 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장은 현재 점점 더 디지털화되는 세상에서 기업의 변화하는 요구와 인공 지능(AI) 기술의 지속적인 발전에 의해 주도되는 상당한 급증과 변화를 겪고 있습니다. 무코드 AI 플랫폼은 조직이 AI 기반 솔루션을 개발하고 배포하는 방식을 재편하는 데 중요한 역할을 하며, 비기술 사용자가 AI의 힘을 활용할 수 있도록 하는 사용자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. 기업이 경쟁력을 유지하고 오늘날의 데이터 중심 환경에서 변화하는 요구를 충족하기 위해 노력함에 따라, No-Code AI 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있으며, 유망한 기회가 있는 역동적이고 경쟁적인 시장을 육성하고 있습니다.

No-Code AI 플랫폼 시장 성장의 주요 동인 중 하나는 AI의 민주화입니다. 기존의 AI 개발에는 종종 고도로 전문화된 기술과 복잡한 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필요했습니다. 그러나 No-Code AI 플랫폼을 사용하면 조직은 기술 격차를 메우고 도메인 전문가, 비즈니스 분석가 및 시민 개발자가 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이러한 AI의 민주화는 혁신을 민주화하고 산업 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화합니다.

데이터 중심 의사 결정의 증가는 No-Code AI 플랫폼에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 기업은 데이터가 귀중한 자산이며 AI가 이 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있음을 인식하고 있습니다. No-Code AI 플랫폼은 데이터 준비, 모델링 및 배포를 위한 직관적인 인터페이스를 제공하여 조직이 AI의 힘을 활용하여 의사 결정을 개선하고 프로세스를 자동화하며 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다.

또한 No-Code AI 플랫폼은 기업의 비용 효율성과 생산성 향상을 촉진하고 있습니다. 기존 AI 개발은 리소스 집약적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. No-Code 플랫폼은 개발 프로세스를 간소화하여 AI 솔루션을 구축하고 배포하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄입니다. 이를 통해 조직은 출시 시간을 단축하고 투자 수익을 더 빨리 실현할 수 있습니다.

No-Code AI 플랫폼은 또한 실험과 신속한 프로토타입 문화를 육성하여 혁신을 촉진하고 있습니다. 기업은 AI 모델과 애플리케이션을 빠르게 반복하고 테스트하여 새로운 사용 사례를 탐색하고 진화하는 비즈니스 요구 사항에 AI를 적용할 수 있습니다.

또한 No-Code AI 플랫폼 시장은 고객 서비스 및 마케팅에서 재무 및 공급망 관리에 이르기까지 다양한 비즈니스 기능에 AI가 통합되는 것을 목격하고 있습니다. No-Code AI 플랫폼은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 예측 분석과 같은 광범위한 AI 기능을 제공하여 다양한 비즈니스 애플리케이션에서 AI를 사용할 수 있도록 합니다.

보안 및 규정 준수 고려 사항도 No-Code AI 플랫폼 시장을 형성하고 있습니다. 조직은 No-Code 플랫폼에 구축된 AI 솔루션이 데이터 개인 정보 보호 규정과 사이버 보안 모범 사례를 준수하도록 해야 합니다. No-Code AI 플랫폼은 강력한 보안 기능과 규정 준수 도구를 통합하여 이러한 우려에 대응하고 있습니다.

No-Code AI 기술의 지속적인 혁신은 시장 경쟁을 촉진하고 있습니다. 기존 산업 플레이어와 스타트업은 광범위한 산업과 사용 사례에 맞는 사용자 친화적이고 기능이 풍부한 플랫폼을 제공하기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다. 데이터 제공자, 클라우드 제공자 및 산업별 전문가와의 파트너십은 No-Code AI 플랫폼의 기능을 확장하고 조직에 강력하고 사용자 정의 가능한 AI 툴킷을 제공하는 일반적인 전략입니다.

결론적으로 글로벌 No-Code AI 플랫폼 시장은 AI의 민주화, 데이터 중심 의사 결정, 비용 효율성 향상, 혁신 촉진, 보안 및 규정 준수 고려 사항, 지속적인 기술 발전으로 인해 번창하고 있습니다. No-Code AI 플랫폼은 AI 도입을 가속화하고 조직이 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 AI의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕는 최전선에 있습니다. 기업이 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 No-Code AI 플랫폼에 계속 투자함에 따라 시장은 지속적인 성장과 진화를 향해 나아가고 있습니다.

주요 시장 동인

AI의 민주화

AI의 민주화는 No-Code AI 플랫폼의 글로벌 시장을 주도하는 강력한 힘입니다. 이러한 변혁적 추세는 인공 지능 기능에 대한 접근성이 확대되어 다양한 수준의 기술 전문성을 가진 개인과 조직이 광범위한 코딩이나 프로그래밍 기술 없이도 AI의 잠재력을 활용할 수 있게 됨을 나타냅니다. 이 글에서는 AI 민주화의 중요성과 급성장하는 무코드 AI 플랫폼 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보겠습니다.

전통적으로 AI 개발에는 머신 러닝, 데이터 과학, Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식이 필요했습니다. 이러한 높은 진입 장벽으로 인해 AI 기술을 일부 전문가 그룹과 자금이 충분한 조직에만 도입할 수 있었습니다. 그러나 AI의 민주화는 이러한 환경을 극적으로 변화시켰습니다. 무코드 AI 플랫폼은 비즈니스 분석가, 도메인 전문가, 시민 개발자를 포함한 더 광범위한 대상에게 비교적 쉽게 AI 솔루션을 만들고 배포할 수 있는 권한을 부여합니다.

무코드 AI 플랫폼 시장의 주요 원동력 중 하나는 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기업은 자동화, 예측 분석, 향상된 의사 결정 측면에서 AI가 제공할 수 있는 경쟁 우위를 인식하고 있습니다. No-Code AI 플랫폼은 기술 격차를 메워 조직이 특정 요구 사항에 맞는 AI 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 의료 전문가는 No-Code AI 플랫폼을 사용하여 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 진단 도구나 예측 모델을 만들 수 있습니다.

또한 AI의 민주화는 혁신과 창의성에 기여합니다. 실험과 탐구 문화를 육성하여 개인과 팀이 AI 솔루션을 신속하게 구상하고 프로토타입화할 수 있습니다. No-Code 플랫폼은 AI 개발과 관련된 기술적 복잡성을 제거하여 사용자가 코딩 세부 사항에 얽매이지 않고 문제 해결과 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다.

No-Code AI 플랫폼의 글로벌 시장은 시민 데이터 과학자의 부상으로 더욱 활성화되었습니다. 이들은 도메인 전문 지식은 있지만 공식적인 데이터 과학 교육이 없는 조직 내의 개인입니다. No-Code AI 플랫폼은 시민 데이터 과학자가 산업 지식을 활용하고 특정 과제를 해결하기 위한 AI 솔루션을 만들 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 조직 내 기술적 및 비기술적 이해 관계자 간의 협업을 강화하여 보다 전체적이고 효과적인 AI 구현으로 이어집니다.

No-Code AI 플랫폼의 확장성과 비용 효율성도 빠른 도입에 기여합니다. 기존 AI 개발은 종종 인프라, 숙련된 인력 및 시간이 많이 소요되는 개발 주기에 상당한 투자가 필요합니다. No-Code 플랫폼은 AI 개발 프로세스를 간소화하여 비용과 출시 시간을 크게 줄입니다. 특히 중소기업(SME)은 AI 도입 측면에서 대기업과 동등한 경쟁 환경에서 경쟁할 수 있으므로 이러한 플랫폼의 이점을 누릴 수 있습니다.

또한 No-Code 플랫폼을 통한 AI의 민주화는 책임 있는 AI를 향한 광범위한 움직임과 일치합니다. 이러한 플랫폼은 AI 개발을 보다 쉽게 접근할 수 있게 함으로써 더 광범위한 이해 관계자가 AI 기술의 윤리적이고 공정한 배포에 참여할 수 있도록 합니다. 이러한 포용성은 AI 솔루션이 다양한 관점으로 개발되고 편견과 윤리적 문제가 식별되고 해결될 가능성이 더 높다는 것을 보장하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로 AI의 민주화는 No-Code AI 플랫폼에 대한 글로벌 시장의 원동력입니다. 이러한 플랫폼은 다양한 사용자가 AI 솔루션을 만들고 배포할 수 있도록 지원하여 혁신, 확장성 및 비용 효율성을 촉진합니다. AI가 다양한 산업에 계속 침투함에 따라 민주화 추세는 AI 도입의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하여 사회 전체에 더 쉽게 접근하고 윤리적이며 유익하게 만들 것입니다. No-Code AI 플랫폼 시장은 조직이 광범위한 기술 전문 지식 없이도 AI의 혁신적 잠재력을 끌어내려고 하기 때문에 상당한 성장을 이룰 준비가 되었습니다.

데이터 중심 의사 결정

데이터 중심 의사 결정은 No-Code AI 플랫폼에 대한 급성장하는 글로벌 시장의 핵심 원동력입니다. 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하는 것의 가치를 인식합니다. No-Code AI 플랫폼은 다양한 산업의 사용자가 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 데이터 중심 의사 결정에 대한 강조가 No-Code AI 플랫폼 시장의 성장을 어떻게 촉진하는지 살펴보겠습니다.

현대 비즈니스 운영에서 데이터의 중요성이 커지고 있다는 것은 과장할 수 없습니다. 조직은 고객 상호 작용, 운영 프로세스, IoT 기기를 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 적절하게 분석하면 귀중한 통찰력을 제공하고, 전략을 알리고, 효율성과 효과성을 개선할 수 있습니다. 그러나 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 것은 역사적으로 복잡하고 리소스 집약적인 작업이었습니다.

여기에 No-Code AI 플랫폼의 중요성이 있습니다. 이러한 플랫폼은 AI 및 데이터 분석 도구에 대한 액세스를 민주화하여 비즈니스 분석가와 도메인 전문가를 포함한 더 광범위한 사용자가 데이터를 사용하고 AI 기반 솔루션을 구축할 수 있도록 합니다. No-Code 플랫폼의 사용자 친화적인 인터페이스는 도메인별 지식을 가진 개인이 광범위한 프로그래밍 기술 없이도 데이터를 탐색하고, 예측 모델을 만들고, 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 지원합니다.

No-Code AI 플랫폼 시장의 주요 동인 중 하나는 실시간 의사 결정에 대한 욕구입니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 신속하고 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있는 능력은 경쟁 우위입니다. No-Code AI 플랫폼을 사용하면 조직이 AI 모델과 데이터 중심 애플리케이션을 신속하게 개발하여 의사 결정권자가 최신 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래에서 이러한 플랫폼을 사용하여 고객의 검색 및 구매 내역에 따라 실시간으로 고객에게 제품 추천을 개인화할 수 있습니다.

또한 No-Code AI 플랫폼의 글로벌 시장은 자동화 수요에 의해 촉진됩니다. 조직이 운영을 간소화하고 수동 개입을 줄이려고 하면서 AI 기반 자동화가 점점 더 중요해지고 있습니다. No-Code 플랫폼을 사용하면 사용자는 데이터 입력, 고객 지원, 콘텐츠 생성과 같은 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 봇과 애플리케이션을 만들어 프로세스와 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 효율성을 개선할 뿐만 아니라 인적 자원을 보다 전략적인 활동에 사용할 수 있도록 합니다.

No-Code AI 플랫폼의 확장성과 다양성도 성장에 기여합니다. 이러한 플랫폼은 마케팅과 영업에서 금융과 의료에 이르기까지 다양한 산업과 기능에서 사용할 수 있습니다. 조직은 특정 과제를 해결하고 기회를 포착하도록 쉽게 조정할 수 있습니다. 또한 데이터 양이 계속 증가함에 따라 No-Code AI 플랫폼은 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 처리하고 추출하기 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

또 다른 중요한 동인은 조직 내에서 AI 개발을 민주화해야 할 필요성입니다. 데이터 과학자와 AI 전문가에 대한 수요가 많지만 이러한 분야에서는 숙련된 전문가가 부족합니다. No-Code AI 플랫폼은 비즈니스 사용자와 도메인 전문가가 AI 모델 개발에 적극적으로 참여할 수 있도록 하여 이러한 기술 격차를 메웁니다. 기술적 및 비기술적 이해 관계자 간의 이러한 협업은 혁신을 강화하고 AI 솔루션이 비즈니스 목표와 일치하도록 보장합니다.

결론적으로, 데이터 기반 의사 결정은 No-Code AI 플랫폼의 글로벌 시장을 주도하는 강력한 힘입니다. 이러한 플랫폼은 조직이 광범위한 기술 전문 지식 없이도 실시간 의사 결정, 자동화 및 확장성을 위해 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터 기반 패러다임이 계속 진화함에 따라 데이터 기반 통찰력과 애플리케이션을 용이하게 하는 접근 가능한 AI 도구에 대한 수요는 증가할 뿐입니다. 무코드 AI 플랫폼은 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 보다 정보에 입각하고 민첩하며 경쟁력 있는 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.

비용 효율성 및 생산성

비용 효율성 및 생산성 향상은 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장의 급속한 성장을 촉진하는 핵심 동인입니다. 이러한 플랫폼은 조직에 광범위한 코딩이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 프로세스를 간소화하고, 개발 비용을 절감하고, 생산성을 높이는 강력한 툴킷을 제공합니다. 이 기사에서는 비용 효율성과 생산성 추구가 무코드 AI 플랫폼 시장 확장을 촉진하는 방식을 살펴보겠습니다.

무코드 AI 플랫폼 채택의 주요 동인 중 하나는 상당한 비용 절감 가능성입니다. 기존 AI 개발은 종종 숙련된 데이터 과학자, 개발자 및 인프라에 상당한 투자를 요구합니다. 이러한 비용은 많은 조직, 특히 소규모 기업과 스타트업에 엄청난 부담이 될 수 있습니다. No-Code AI 플랫폼은 AI 개발을 민주화하여 더 광범위한 사용자가 훨씬 적은 비용으로 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. 이러한 비용 효율성 덕분에 모든 규모의 조직에서 AI에 액세스할 수 있으며, 산업 전반에 걸쳐 이점을 민주화할 수 있습니다.

No-Code AI 플랫폼이 제공하는 간소화된 개발 프로세스는 시간 절감으로 이어져 생산성 향상을 촉진합니다. 기존의 AI 개발 주기는 데이터 전처리, 모델 학습 및 미세 조정을 포함하여 길고 리소스 집약적일 수 있습니다. No-Code 플랫폼은 사전 구축된 템플릿, 드래그 앤 드롭 인터페이스 및 자동화된 워크플로를 제공하여 AI 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 시간을 획기적으로 줄입니다. 이러한 개발 가속화로 인해 AI 솔루션의 출시 시간이 단축되어 조직이 변화하는 시장 역학과 고객 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.

또한 No-Code AI 플랫폼은 비기술 전문가가 AI 개발에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원하여 생산성을 높이는 데 기여합니다. 비즈니스 분석가, 도메인 전문가, 시민 데이터 과학자는 이러한 플랫폼을 활용하여 특정 요구 사항에 맞는 AI 모델과 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 기술 팀과 비기술 팀 간의 이러한 협업은 혁신을 촉진하고 조직이 업계와 비즈니스 프로세스의 미묘한 차이를 이해하는 직원의 전문 지식을 활용할 수 있도록 합니다.

자동화는 무코드 AI 플랫폼 시장에서 생산성 향상의 또 다른 원동력입니다. 이러한 플랫폼을 통해 조직은 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화하여 인적 자원을 보다 전략적이고 부가가치가 있는 활동에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원에서 무코드 플랫폼을 사용하여 구축된 AI 기반 챗봇은 일상적인 문의를 처리할 수 있으므로 인간 상담원은 복잡한 고객 상호 작용에 집중할 수 있습니다. 이는 효율성을 높일 뿐만 아니라 고객 만족도도 향상시킵니다.

무코드 AI 플랫폼의 확장성은 생산성을 높이는 데 중요한 요소이기도 합니다. 조직이 성장하고 더 많은 양의 데이터를 수집함에 따라 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 필요성이 무엇보다 중요해집니다. 무코드 플랫폼은 증가하는 데이터 부하와 사용자 요구 사항을 수용하기 위해 AI 애플리케이션을 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 확장성 덕분에 조직이 확장됨에 따라 AI 솔루션이 계속해서 가치를 제공할 수 있습니다.

또한, 시장의 글로벌 특성은 생산성 향상에 기여합니다. No-Code AI 플랫폼은 마케팅, 금융, 의료를 포함한 다양한 산업과 기능에 적용할 수 있는 다재다능한 도구입니다. 조직은 이러한 플랫폼을 조정하여 특정 과제를 해결하고 해당 도메인에서 기회를 잡을 수 있습니다. 이러한 다재다능함 덕분에 각 사용 사례에 맞는 맞춤형 솔루션이 필요 없어져 개발 시간과 비용이 더욱 줄어듭니다.

결론적으로, 비용 효율성과 생산성은 글로벌 No-Code AI 플랫폼 시장의 핵심 동인입니다. 이러한 플랫폼은 조직에 비용 효율적이고 효율적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 방법을 제공하여 AI 혜택에 대한 접근성을 민주화합니다. No-Code AI 플랫폼은 개발 시간과 비용을 줄이고, 비기술 사용자가 AI 개발에 참여할 수 있도록 하며, 자동화와 확장성을 용이하게 함으로써 조직이 AI의 혁신적 잠재력을 활용하고 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 솔루션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 플랫폼은 조직의 혁신 및 운영 방식을 재편하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되었습니다.

주요 시장 과제

실제 데이터의 복잡성

실제 데이터의 복잡성은 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장에서 상당한 과제를 제기합니다. 이러한 플랫폼은 AI 개발을 단순화하고 더 광범위한 대상에게 접근 가능하게 한다는 약속으로 인기를 얻었지만, 실제 데이터를 처리하는 복잡성은 과소평가할 수 없는 장애물을 제시합니다.

가장 큰 과제 중 하나는 실제 데이터의 고유한 가변성과 지저분함에서 비롯됩니다. 학술 및 통제된 환경에서 종종 사용되는 깨끗하고 잘 구성된 데이터 세트와 달리 실제 데이터는 불일치, 누락된 값, 오류 및 노이즈로 가득 차 있습니다. 이러한 복잡성은 데이터 입력 오류, 센서 부정확성, 다양한 데이터 형식, 의료, 금융, IoT와 같은 분야에서 생성되는 데이터의 동적 특성을 포함한 여러 소스에서 발생합니다.

No-Code AI 플랫폼은 자동화 및 사전 구축된 알고리즘에 의존하여 AI 모델을 생성하며 이러한 데이터 복잡성에 직면하면 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자 기록에는 손으로 쓴 메모, 일관되지 않은 서식 또는 누락된 정보가 포함될 수 있습니다. 이로 인해 No-Code 플랫폼이 의미 있는 통찰력을 추출하거나 정확한 예측 모델을 만드는 것이 어려워집니다. 사용자는 종종 데이터 사전 처리에 상당한 시간과 노력을 투자하게 되며, 이는 No-Code 플랫폼의 약속된 시간 절약 이점 중 일부를 무효화할 수 있습니다.

또한 실제 데이터는 매우 비정형적일 수 있으며, 이는 또 다른 복잡성 계층을 초래합니다. 자연어 텍스트, 이미지, 오디오 및 비정형 데이터 형식은 소셜 미디어 분석 또는 콘텐츠 처리와 같은 분야에서 일반적입니다. No-Code AI 플랫폼은 주로 구조화된 데이터를 처리하는 데 뛰어나지만 구조화되지 않았거나 반구조화된 데이터로 작업할 때 한계에 부딪힐 수 있습니다. 이러한 한계는 사용자가 애플리케이션에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 능력을 방해할 수 있습니다.

또한 실제 데이터는 종종 여러 소스의 데이터를 처리해야 하므로 데이터 통합 프로세스가 더욱 복잡해질 수 있습니다. 통합 과제에는 데이터 정리, 다양한 스키마를 사용하여 여러 소스의 데이터 정렬, 데이터 일관성 및 품질 보장이 포함될 수 있습니다. No-Code AI 플랫폼 사용자는 이러한 복잡성을 탐색해야 할 수 있으며, 이로 인해 처음에 예상했던 것보다 잠재적인 좌절과 가파른 학습 곡선이 발생할 수 있습니다.

복잡한 실제 데이터를 처리하는 과제를 해결하는 것은 No-Code AI 플랫폼이 약속을 이행하고 다양한 산업에서 가치 있는 AI 솔루션을 제공하는 데 필수적입니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 플랫폼 개발자는 데이터 정리, 변환 및 정규화를 포함한 데이터 전처리 기능을 향상시키는 데 투자해야 합니다. 이를 통해 사용자의 부담을 줄이고 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

또한 비정형 및 반정형 데이터 분석을 보다 잘 지원하는 도구와 기능을 개발하는 것이 필수적입니다. 무코드 플랫폼은 텍스트, 이미지 및 기타 형태의 비정형 데이터 작업에 대한 증가하는 수요를 수용하기 위해 기능을 확장해야 합니다. 이를 통해 사용자는 비정형 데이터 소스에 숨겨진 귀중한 통찰력을 활용할 수 있습니다.

또한 인기 있는 데이터 소스에 대한 원활한 데이터 통합 기능과 커넥터를 제공하면 여러 출처의 데이터로 작업하는 프로세스가 간소화될 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 데이터에 보다 효율적으로 액세스하고 분석할 수 있어 궁극적으로 무코드 AI 플랫폼의 유용성과 효과를 향상시킬 수 있습니다.

결론적으로 실제 데이터의 복잡성은 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장에서 상당한 과제를 나타냅니다. 이러한 플랫폼의 잠재력을 최대한 활용하고 AI를 보다 쉽게 접근 가능하게 만들기 위해 개발자와 제공자는 특히 지저분하고 비정형적이며 다중 소스 데이터를 처리하는 데 있어 데이터 처리 기능을 개선하는 데 집중해야 합니다. 이러한 과제를 극복하는 것은 No-Code AI 플랫폼이 AI 개발을 민주화하고 광범위한 산업과 사용자에게 혜택을 제공하겠다는 약속을 이행하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 기반 의사 결정

글로벌 No-Code AI 플랫폼 시장이 상당한 성장과 변화를 경험하고 있지만, 이 맥락에서 데이터 기반 의사 결정과 관련된 과제도 있습니다. 데이터 기반 의사 결정은 AI의 기본적인 측면이며, 그 과제는 No-Code AI 플랫폼의 효과성과 채택에 영향을 미칩니다. 여기서는 글로벌 No-Code AI 플랫폼 시장에서 데이터 기반 의사 결정과 관련된 몇 가지 주요 과제를 살펴보겠습니다.

데이터 품질 및 접근성

No-Code AI 플랫폼 시장 내 데이터 기반 의사 결정의 주요 과제 중 하나는 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 것입니다. AI 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하려면 고품질의 잘 구조화되고 관련성 있는 데이터가 필요합니다. 그러나 조직은 종종 데이터 정리, 완전성 및 정확성과 관련된 문제에 직면합니다. 부적절한 데이터 품질은 잘못된 예측과 신뢰할 수 없는 의사 결정 지원으로 이어질 수 있습니다.

또한 관련 데이터가 여러 시스템, 부서 또는 외부 소스에 분산되어 있을 수 있으므로 데이터 접근성이 어려울 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 조화시키는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스가 될 수 있으며, 잠재적으로 No-Code 플랫폼에서 AI 모델을 배포하는 것을 지연시킬 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수는 데이터 기반 의사 결정에서 중요한 고려 사항이며, 특히 엄격한 규정이 있는 산업(예유럽의 의료, 금융 및 GDPR 준수)에서 더욱 그렇습니다. No-Code AI 플랫폼은 민감한 정보를 처리하는 동안 데이터 보호 및 개인 정보 보호법을 준수해야 합니다. 데이터가 익명화되고 암호화되며 관련 규정을 준수하는지 확인하는 것은 복잡한 작업입니다. 기업은 고객 및 조직 데이터를 보호하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 정책과 보안 조치를 구현해야 합니다.

변화하는 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것은 시간이 지남에 따라 규정이 변경될 수 있으므로 어려울 수 있으며, AI 모델과 데이터 관행에 대한 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다. 데이터 유용성과 프라이버시 및 규정 준수 간의 균형을 맞추는 것은 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장에서 여전히 어려운 과제입니다.

편견과 공정성

무코드 플랫폼에서 개발된 AI 모델은 교육 데이터에 존재하는 편향을 상속받을 수 있으며, 이는 불공정하거나 차별적인 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. AI 알고리즘의 편향을 해결하고 공정성을 보장하는 것은 복잡한 과제입니다. 모델 교육 및 배포 중에 발생할 수 있는 편향을 식별하고 수정하기 위해 지속적인 모니터링, 감사 및 완화 노력이 필요합니다.

무코드 AI 플랫폼은 사용자가 AI 모델의 편향을 평가하고 완화할 수 있는 도구와 기능을 제공해야 합니다. 또한 공정성 과제를 해결하려면 사용자가 데이터와 알고리즘에 존재할 수 있는 잠재적 편향을 이해하고 이를 최소화하기 위한 사전 조치를 취하도록 인식하고 교육해야 합니다.

해석 가능성 및 투명성

데이터 기반 의사 결정은 의사 결정자가 AI 모델의 출력을 이해하고 신뢰할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 그러나 AI 모델, 특히 딥 러닝 모델은 복잡성으로 인해 종종 "블랙박스"로 간주됩니다. 무코드 AI 플랫폼은 사용자가 AI 모델이 어떻게 의사 결정에 도달하는지 이해할 수 있도록 하는 해석 가능성 및 투명성 도구를 제공해야 하는 과제에 직면합니다.

투명성과 해석 가능성을 보장하는 것은 규정 준수, 윤리적 고려 사항 및 사용자 신뢰에 매우 중요합니다. 이 과제를 해결하려면 모델 설명 기술을 개발하고 복잡한 AI 모델에서 인간이 이해할 수 있는 통찰력을 생성해야 합니다.

데이터 통합 및 확장성

조직이 성장하고 발전함에 따라 데이터 생태계가 더욱 복잡해집니다. 무코드 AI 플랫폼은 레거시 시스템, 클라우드 데이터베이스 및 실시간 데이터 스트림을 포함한 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합할 수 있어야 합니다. 조직이 운영을 확장함에 따라 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석해야 할 수 있으므로 확장성도 필수적입니다.

과제는 성능과 확장성을 유지하면서 강력한 데이터 통합 기능을 제공하는 데 있습니다. 조직은 증가하는 데이터 볼륨과 진화하는 비즈니스 요구 사항을 수용할 수 있도록 무코드 AI 플랫폼의 장기적 확장성과 유연성을 고려해야 합니다.

결론적으로 글로벌 무코드 AI 플랫폼 시장은 AI 개발을 민주화하는 데 상당한 이점을 제공하지만, 데이터 기반 의사 결정은 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 규정 준수, 편향 및 공정성, 해석 가능성, 데이터 통합과 관련된 과제를 제기합니다. 이러한 과제를 해결하려면 기술 솔루션, 데이터 거버넌스 관행, 사용자 교육을 결합하여 AI 기반 의사 결정이 정확하고 공정하며 신뢰할 수 있도록 하는 전체적인 접근 방식이 필요합니다.

주요 시장 동향

로우코드 개발과의 통합

노코드와 로우코드의 융합글로벌 노코드 AI 플랫폼 시장의 한 가지 중요한 동향은 노코드와 로우코드 개발 플랫폼의 융합입니다. No-Code 플랫폼은 최소한의 코딩 경험이 있는 사용자가 AI 솔루션을 만들 수 있도록 하는 데 중점을 두는 반면, 로우코드 플랫폼은 약간의 코딩 지식이 있는 사용자를 대상으로 합니다. 이 두 가지 접근 방식을 합치면 시민 개발자부터 전문 개발자까지 더 광범위한 사용자를 수용하는 포괄적인 솔루션이 탄생합니다.

하이브리드 개발 환경No-Code AI 플랫폼은 사용자가 No-Code와 로우코드 모드를 원활하게 전환할 수 있는 하이브리드 개발 환경을 점점 더 많이 제공하고 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 사용자는 No-Code 접근 방식으로 시작하여 필요에 따라 점진적으로 사용자 지정 코드를 통합하여 보다 다재다능하고 확장 가능한 개발 경험을 제공할 수 있습니다.

가속화된 솔루션 제공로우코드 기능을 No-Code AI 플랫폼과 통합하면 솔루션 제공이 가속화됩니다. 사용자는 사전 구축된 구성 요소와 AI 모델을 활용하면서 로우코드 스크립팅을 통해 기능을 사용자 지정하고 확장할 수 있는 유연성을 유지할 수 있습니다. 이러한 추세는 더 빠른 AI 솔루션 개발 및 배포를 용이하게 하여 조직의 출시 시간을 단축합니다.

AI 기반 자동화

AI 기반 프로세스 자동화무코드 AI 플랫폼은 다양한 산업에서 반복적이고 규칙 기반 프로세스를 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 추세는 AI와 머신 러닝 기능을 통합하여 기존의 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 넘어섭니다. 조직은 무코드 플랫폼을 활용하여 데이터를 분석하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 자율적으로 실행할 수 있는 AI 기반 봇과 워크플로를 구축하고 있습니다.

지능형 문서 처리(IDP)문서 처리를 위한 AI 기반 자동화의 사용은 증가하는 추세입니다. 무코드 AI 플랫폼에는 조직이 송장, 계약, 이메일과 같은 문서에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 추출할 수 있도록 하는 IDP 기능이 장착되어 있습니다. 이러한 추세는 특히 데이터 입력, 규정 준수 및 문서 관리의 효율성을 개선하는 데 유용합니다.

AI 강화 고객 서비스무코드 AI 플랫폼은 조직이 채팅봇 및 가상 비서를 통해 고객 상호 작용을 자동화하여 고객 서비스 운영을 개선할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 기반 솔루션은 고객 문의에 대한 실시간 응답을 제공하고 상호 작용을 개인화하며 지원 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 고객 만족도를 높이고 지원 비용을 절감할 수 있습니다.

산업별 솔루션

무코드 AI의 수직화무코드 AI 플랫폼은 수직화에 점점 더 집중하여 특정 산업 또는 사용 사례에 맞게 솔루션을 조정합니다. 이러한 플랫폼은 산업별 템플릿, 사전 구축된 모델 및 워크플로를 제공함으로써 조직이 해당 부문 내에서 고유한 과제와 기회를 해결할 수 있도록 합니다.

헬스케어 애플리케이션헬스케어 산업은 의료 이미지 분석, 환자 데이터 처리 및 원격 의료 지원과 같은 애플리케이션에 무코드 AI 플랫폼 도입이 급증하고 있습니다. No-Code 솔루션은 의료 전문가가 AI 기반 도구를 구현하고 환자 치료를 개선하는 것을 더 쉽게 만들고 있습니다.

금융 서비스금융 부문에서 No-Code AI 플랫폼은 사기 탐지, 위험 평가 및 알고리즘 거래에 사용되고 있습니다. 이러한 플랫폼은 금융 산업의 특정 규제 요구 사항에 맞게 조정된 규정 준수 솔루션을 제공합니다.

제조 및 IoTNo-Code AI는 제조 및 사물 인터넷(IoT)에 적용되고 있습니다. 조직은 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 No-Code 플랫폼을 사용하여 예측 유지 관리 모델, 품질 관리 시스템 및 생산 최적화 솔루션을 개발할 수 있습니다.

세그먼트별 통찰력

제공 유형 통찰력

기내 연결(IFC) 세그먼트는 글로벌 No-Code AI 플랫폼(IFEC) 시장을 장악하고 있습니다.

IFC는 항공기 승객에게 인터넷 연결을 제공하는 것을 말합니다. 이를 통해 승객은 여행 중에도 직장, 가족, 친구와 연락을 유지하고 좋아하는 온라인 콘텐츠와 서비스에 액세스할 수 있습니다.

IFC 시장은 다음을 포함한 여러 요인으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다.

승객의 고속 인터넷 액세스 수요 증가

스트리밍 비디오 및 오디오 서비스 채택 증가

업무 및 엔터테인먼트를 위한 모바일 기기 사용 증가

항공사 및 서비스 제공업체의 IFC 솔루션 가용성 확대

지역별 통찰력

북미는 다음을 포함한 여러 요인으로 인해 글로벌 인공지능(AI) 센서 시장에서 주도적인 역할을 하고 있습니다.

주요 AI 센서 기업의 강력한 입지북미에는 Intel, Qualcomm, Analog Devices와 같은 세계 유수의 AI 센서 기업이 있습니다. 이러한 회사는 AI 센서 혁신 및 개발의 최전선에 있습니다.

다양한 산업에서 AI 센서에 대한 높은 수요AI 센서는 가전제품, 자동차, 의료 및 제조를 포함한 북미의 광범위한 산업에서 사용됩니다. 이러한 산업에서 AI 센서에 대한 수요는 높으며 앞으로 몇 년 동안 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 센서의 조기 채택북미 기업과 조직은 AI 센서의 조기 채택자였습니다. 이로 인해 선두 주자 우위를 점하게 되었습니다.