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시장보고서
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1876712
세계의 통신 및 IT 서비스용 생성형 AI 시장 예측(-2032년) : 컴퍼넌트별, 도입 모델별, 통신 기능별, IT 서비스 기능별, 조직 규모별, 용도별, 최종 사용자별, 지역별 분석GenAI in Telecom & IT Services Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component, Deployment Model, Telecom Function, IT Services Function, Organization Size, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 통신 및 IT 서비스용 생성형 AI 시장은 2025년에 6억 7,946만 달러 규모가 되어, 예측 기간 중에 CAGR 51.0%로 확대되어 2032년에는 121억 6,211만 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다.
생성형 AI는 워크플로우의 효율화와 디지털 인터랙션의 강화를 통해 통신 및 IT 서비스 분야를 변화시키고 있습니다. 통신 기업은 AI 탑재 채팅봇을 도입하여 고객 과제의 신속한 해결과 개별 대응형 서비스 제안을 실현하고 있습니다. IT 분야에서 생성형 AI는 자동 코드 생성, 고급 품질 검사, 즉각적인 디버깅 도구를 통해 생산성을 향상시킵니다. 네트워크 운영에서는 혼잡 감지, 다운타임 최소화, 시스템 보안 강화를 실현하는 예측 분석이 활용되고 있습니다. 또한 생성형 AI는 다국어 커뮤니케이션을 개선하고 세계 기술 기업이 세계 고객을 지원하는 기반을 제공합니다.
PwC의 조사에 따르면, 통신 기업의 50%가 이미 적어도 하나의 생성형 AI 애플리케이션을 도입하고 있습니다. 이는 기술 기업의 80%, 미디어 엔터테인먼트 업계의 50%와 비교하면 통신 업계가 적극적으로 노력하고 있지만, 여전히 기술 리더를 따라잡는 단계에 있음을 보여줍니다.
자동화 및 운영 비용 절감
비용 절감과 자동화는 통신 및 IT 서비스 업계에서 생성형 AI의 성장을 이끌어내는 핵심 요소입니다. 선도적인 통신 사업자는 과금 처리, 문제 해결, 고객 지원, 네트워크 유지 보수 등 고용량 업무를 관리합니다. 생성형 AI를 통해 이러한 정형 업무의 대부분이 자율화되어 인적 에이전트에 대한 의존도가 크게 저하됩니다. 통신사는 AI 기반 지원 시스템, 장애 예측 감지, 자동 프로비저닝 프로세스를 도입하고 있습니다. 한편, IT 서비스 기업은 코딩 사이클 단축, 테스트 자동화, 프로젝트 비용 절감에 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 오류 감소, 실행 속도 향상, 낮은 운영 비용의 복잡한 이점으로 인해 생성형 AI는 디지털 서비스 제공업체에게 효율성과 장기 재무적 이익을 제공하는 강력한 추진력이 되었습니다.
데이터 프라이버시 및 보안 우려
프라이버시 리스크는 통신 및 IT 분야에서 생성형 AI의 도입을 크게 제한하고 있습니다. 서비스 제공업체는 기밀성이 높은 고객 기록, 개인 식별 정보 및 통신 데이터를 관리하며 이들은 누출로부터 보호되어야 합니다. AI 모델이 이러한 정보를 분석할 때 기업은 엄격한 규정 준수 기준을 준수하고 안전한 취급을 보장해야 합니다. 어떠한 유출도 브랜드 평가를 해치고, 다액의 벌금을 초래할 우려가 있습니다. 민감한 데이터베이스를 보유한 기업은 정보 유출 및 무단 사용을 방지하기 위해 대규모 AI 교육을 피하는 경향이 있습니다. 또한 데이터 현지화 규정에 따라 다국적 사업자들에게 국경을 넘어서는 도입이 복잡해지고 있습니다. 이러한 컴플라이언스 부담과 사이버 리스크로 인해 많은 조직에서 생성형 AI의 도입이 완만하고 규제가 어려운 통신 환경에서의 본격적인 배포가 지연되고 있습니다.
노동력 생산성 및 자동화 지원
통신 및 IT 분야에서 생성형 AI의 강력한 성장 기회는 노동력의 효율화에 있습니다. AI 툴은 티켓 라우팅, 문서 작성, 고객 대응, 품질 체크 등 시간이 걸리는 업무를 자동화합니다. 생성형 AI 코파일럿은 엔지니어에게 코딩 제안과 즉각적인 디버깅 조언을 제공하여 개발 성과를 향상시킵니다. 콜센터 팀은 고객 대응 중에 실시간 지침을 받아 처리 시간과 오류율을 줄일 수 있습니다. 지식 어시스턴트는 직원들이 신속하게 솔루션을 찾는 데 도움을 주며 교육 부담을 줄이고 정확성을 높입니다. 반복적인 업무를 계승함으로써, 생성형 AI는 직원이 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 정돈합니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 서비스 수준이 향상되고 수작업으로 인한 병목 현상이 줄어들어 비즈니스 규모가 확대됩니다.
증가하는 사이버 보안 및 악용 위험
보안 취약점은 통신 및 IT 서비스 분야에서 생성형 AI의 성장에 중대한 위협을 초래합니다. 공격자는 AI 시스템을 악용하여 현실적인 피싱 공격, 해로운 스크립트, 네트워크에 침입하는 악성 컨텐츠를 만들 수 있습니다. 데이터 포이즈닝은 모델의 동작을 변경하여 잘못된 예측이나 시스템 장애를 일으킬 수 있습니다. 통신기업은 중요한 통신 인프라를 운용하고 있기 때문에 침입이 성공하면 대규모 서비스 장애가 발생하거나 수백만 건의 고객 기록이 유출될 우려가 있습니다. 생성형 AI 모델은 귀중한 데이터를 저장할 수 있으며 해킹의 목표로 매력적입니다. AI를 활용한 공격은 기존의 보안 대책보다 급속히 진화하고 있기 때문에 조직은 사이버 리스크 증가에 직면하고 있으며, 생성형 AI 도입을 확대하기 전에 방어 체제의 강화가 요구되고 있습니다.
COVID-19 위기로 인해 조직이 원격 업무 및 온라인 서비스 제공으로 이행한 결과 통신 및 IT 서비스 분야에서 생성형 AI의 이용이 대폭 증가했습니다. 데이터 사용량이 급격히 증가함에 따라 통신사는 네트워크 성능 최적화, 혼잡 제어 및 고객 요청에 대한 자동 응답에 AI를 활용했습니다. IT 기업은 분산형 팀 관리를 위해 원격 지원 시스템, 자동화된 개발 파이프라인, 클라우드 보안에 생성형 AI를 통합했습니다. 클라우드 도입 수요가 확대됨에 따라 AI 기반 마이그레이션 도구와 성능 모니터링의 필요성이 높아졌습니다. 재정적 압박에 의해 일부 투자는 감소했지만, 생성형 AI는 비용 절감, 서비스 가동 시간의 유지, 리모트 워크의 효율화를 통해 높은 가치를 증명해, 장기적인 디지털 근대화를 가속화했습니다.
예측기간 동안 생성형 AI 플랫폼 분야가 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상
생성형 AI 플랫폼 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 통신 및 IT 환경에서 모든 AI 구동 작업을 지원하는 주요 기술 기반으로 작동하기 때문입니다. 기업은 이러한 플랫폼에 의존하여 모델 구축, 데이터 처리, 서비스 자동화, 고객 지원, 네트워크 관리, 소프트웨어 개발에 대한 지능 통합을 실현하고 있습니다. 기존 시스템과의 간편한 통합을 가능하게 하여 운영자가 대규모 인프라 변경 없이 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 플랫폼은 채팅봇부터 예지 보전까지 다양한 이용 사례를 지원할 수 있으므로 조직은 장기적인 확장성과 혁신 가능성을 확보할 수 있습니다. 디지털 전환이 급속히 확대되는 가운데, 생성형 AI 플랫폼은 통신 및 IT 서비스 에코시스템 전체에서 AI 도입을 가능하게 하는 가장 중요한 부문으로 계속되고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문은 최고 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 통신 및 IT 환경에서 생성된 AI 배포에 높은 유연성, 확장성 및 낮은 인프라 비용을 제공하기 때문입니다. 기업은 물리적 하드웨어를 유지하는 대신 클라우드 리소스를 활용하여 모델을 신속하게 구축, 테스트 및 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 처리, 자동 업그레이드, 과금, 분석, 고객 관리를 다루는 디지털 플랫폼과의 원활한 통합이 가능합니다. 클라우드 기반 생성형 AI는 원격 워크포스 및 세계 서비스 제공도 지원하므로 현대적인 분산 운영에 적합합니다. AI를 활용한 자동화 및 네트워크 인텔리전스에 대한 수요가 높아지는 가운데 클라우드 솔루션은 가장 매력적인 선택이 되어 에지, On-Premise, 하이브리드 배포에 비해 보다 강력한 도입 촉진과 높은 CAGR을 가져옵니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 확립된 디지털 인프라, AI 혁신에 대한 엄청난 자금 투자, 주요 통신 사업자 및 IT 서비스 제공업체의 강력한 존재로 인한 것입니다. 생성형 AI는 이미 고객 지원의 자동화, 네트워크 최적화, 소프트웨어 제공의 고도화에 널리 활용되고 있으며, 이 지역은 도입의 최전선에 위치하고 있습니다. 성숙한 에코시스템과 제도적 준비가 되어 있어 북미의 조직은 대규모 AI 도입에 의해 준비되어 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 중국, 인도, 일본, 호주 등 국가에서 디지털화, 5G, 스마트 인프라, IoT 시스템의 광범위한 도입으로 추진되고 있습니다. 이 지역의 통신사와 IT 기업은 네트워크 자동화, 고객 서비스 향상 및 업무 최적화를 위해 생성형 AI를 빠르게 통합하고 있습니다. 정부에 의한 AI 전략의 강력한 지원과 클라우드 및 데이터센터에 대한 투자 확대가 이 기세를 더욱 가속화하고 있습니다. 따라서 아시아태평양은 보다 확립된 시장보다 높은 성장률을 나타낼 것으로 예상되며, 이 분야에서 생성형 AI의 확대를 위한 큰 기회를 제공합니다.
According to Stratistics MRC, the Global GenAI in Telecom & IT Services Market is accounted for $679.46 million in 2025 and is expected to reach $12162.11 million by 2032 growing at a CAGR of 51.0% during the forecast period. Generative AI is transforming Telecom and IT Services by streamlining workflows and enhancing digital interactions. Telecom companies deploy AI-enabled chatbots to resolve customer issues faster while offering tailored service suggestions. In the IT domain, GenAI boosts productivity through automated code writing, smarter quality checks, and instant debugging tools. Network operations benefit from predictive analytics that detect congestion, minimize downtime, and bolster system security. GenAI also improves cross-language communication, helping global tech firms support customers around the world.
According to PwC, 50% of telecom companies have already deployed at least one GenAI application. This compares to 80% in technology firms and 50% in media & entertainment, showing telecom is actively engaging but still catching up to tech leaders.
Automation & operational cost reduction
Cost savings and automation are core factors fueling GenAI growth across Telecom and IT Services. Large operators manage high-volume operations such as billing, troubleshooting, customer support, and network maintenance. With GenAI, many of these routine tasks become autonomous, significantly lowering reliance on human agents. Telecom companies deploy AI-based support systems, predictive outage detection, and automated provisioning processes. Meanwhile, IT service firms apply GenAI to shorten coding cycles, automate testing, and reduce project costs. The combined benefit of fewer errors, faster execution, and low operating expenditure makes generative AI a powerful enabler of efficiency and long-term financial gains for digital service providers.
Data privacy & security concerns
Privacy risks significantly limit GenAI deployment in Telecom and IT sectors. Service providers manage confidential customer records, personal identifiers, and communication data, which must be protected from breaches. When AI models analyze such information, companies must follow strict compliance standards and ensure secure handling. Any breach can damage brand reputation and invite heavy fines. Enterprises with sensitive databases often avoid large-scale AI training to prevent exposure or unauthorized usage. Data localization rules also make cross-country implementation complex for multinational operators. Due to these compliance burdens and cyber risks, many organizations adopt GenAI slowly, delaying full-scale deployment in regulated telecom environments.
Workforce productivity & automation support
Workforce efficiency is a strong growth opportunity for GenAI in the telecom and IT domain. AI tools automate time-consuming activities such as ticket routing, documentation, customer interactions, and quality checks. GenAI copilots support engineers with coding suggestions and instant debugging advice, improving development output. Call center teams get real-time guidance during customer conversations, reducing handling time and error rates. Knowledge assistants help employees find solutions quickly, cutting training efforts and enhancing accuracy. By taking over repetitive duties, GenAI frees employees to focus on critical tasks. This boosts productivity, raises service standards, and allows organizations to scale operations with fewer manual bottlenecks.
Rising cyber security & misuse risks
Security vulnerabilities pose a significant threat to GenAI growth in Telecom and IT services. Attackers can misuse AI systems to create realistic phishing attempts, harmful scripts, or fraudulent content that infiltrates networks. Data poisoning can alter model behavior, leading to false predictions or system malfunctions. Because telecom companies operate essential communication infrastructure, a successful breach could trigger major service disruptions or expose millions of customer records. GenAI models may also store valuable data, making them attractive hacking targets. As AI-powered attacks evolve faster than traditional security controls, organizations face heightened cyber risks, forcing companies to strengthen defenses before expanding GenAI adoption.
The COVID-19 crisis significantly boosted GenAI usage in Telecom and IT Services as organizations transitioned to remote operations and online service delivery. With sudden spikes in data usage, telecom companies relied on AI to optimize network performance, control congestion, and respond to customer requests automatically. IT firms integrated GenAI into remote support systems, automated development pipelines, and cloud security to manage distributed teams. Demand for cloud adoption grew, increasing the need for AI-powered migration tools and performance monitoring. Although some investments slowed due to financial pressures, GenAI demonstrated strong value by cutting costs, maintaining service uptime, and enabling remote workforce efficiency, accelerating long-term digital modernization.
The GenAI platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The GenAI platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because they serve as the primary technology layer that powers all AI-driven operations in telecom and IT environments. Companies depend on these platforms to build models, process data, automate services, and embed intelligence into customer support, network management, and software development. They enable easy integration with existing systems, allowing operators to create tailored solutions without major infrastructure changes. Since platforms can support multiple use cases-from chatbots to predictive maintenance-organizations gain long-term scalability and innovation potential. With digital transformation expanding rapidly, GenAI platforms remain the most important segment for enabling AI adoption across telecom and IT service ecosystems.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate because it offers high flexibility, scalability, and lower infrastructure costs for GenAI rollout in telecom and IT environments. Companies can build, test, and update models quickly using cloud resources instead of maintaining physical hardware. It enables real-time processing, automated upgrades, and smooth integration with digital platforms that handle billing, analytics, and customer management. Cloud-based GenAI also supports remote workforces and global service delivery, making it suitable for modern, decentralized operations. With increasing demand for AI-powered automation and network intelligence, cloud solutions become the most attractive option, driving stronger adoption and higher CAGR compared to edge, on-premises, or hybrid deployments.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. This is due to its well-established digital infrastructure, substantial funding in AI innovation and the strong footprint of key telecom and IT service providers. Generative AI is already being used extensively here for automating customer support, optimizing networks, and advancing software delivery, positioning the region at the forefront of adoption. Organizations in North America are more prepared to deploy AI at scale, owing to mature ecosystems and institutional readiness.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. This is driven by digitalization in nations like China, India, Japan and Australia, plus the widespread deployment of 5G, smart infrastructure and IoT systems. Telecom companies and IT firms in the region are rapidly integrating GenAI for automating networks, enhancing customer service and optimizing operations. Strong government backing of AI strategies and growing cloud and data centre investment further fuel this momentum. Thus, Asia-Pacific is expected to register a higher growth rate than more established markets, presenting major opportunities for GenAI expansion in the sector.
Key players in the market
Some of the key players in GenAI in Telecom & IT Services Market include Accenture, IBM, NTT DATA, Tredence, Startek, LeewayHertz, Talentica Software, Softlabs Group, GlobalLogic, Hexaware Technologies, Persistent Systems, Virtusa, Birlasoft, Ericsson and Microsoft.
In November 2025, NTT DATA and ServiceNow announced an expanded strategic partnership to accelerate AI-led transformation for enterprises. The companies will execute joint go-to-market and delivery commitments, including co-developing and co-selling AI-powered solutions to help organizations to transform the way work gets done.
In August 2025, Accenture has agreed to acquire CyberCX, a leading privately-owned cybersecurity services provider serving both private and public sector organizations across Australia, New Zealand and internationally. The move represents Accenture's largest cybersecurity acquisition to date and will significantly bolster Accenture's cybersecurity services in Asia Pacific.
In April 2025, IBM announced its plans to establish a state-of-the-art Software Lab in Lucknow, Uttar Pradesh focused on advancing Generative AI and Agentic AI technologies. The Lab will be located at Platinum Mall, Sushant Golf City, Lucknow. IBM India Software Labs, one of the largest software development centers for IBM, plays a crucial role in the development of generative AI, data & AI, automation, cybersecurity and sustainability solutions.