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시장보고서
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2035468
통신망 AI 운영(AIOps) 시장 예측 - 구성요소, 도입 형태, 기능, 조직 규모, 용도, 최종사용자 및 지역별 분석(-2034년)Telecom AI Operations (AIOps) Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Platform and Services), Deployment Mode, Functionality, Organization Size, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 의하면, 세계의 통신망 AI 운영(AIOps) 시장은 2026년에 64억 달러에 이르고, 예측 기간에 CAGR 25.1%로 성장하여 2034년에는 386억 달러에 달할 전망입니다.
통신망 AI 운영은 머신러닝, 고급 분석, 자동화를 통신 네트워크 관리, 서비스 운영, IT 인프라 모니터링 및 운영 지원 시스템에 적용하는 AI 기반 운영 인텔리전스 플랫폼 및 서비스를 말합니다. On-Premise, 클라우드 기반 및 하이브리드 배포 모델을 통해 지능형 이벤트 상관관계, 이상 징후 감지, 예측적 장애 해결, 자동 복구 및 지속적인 성능 최적화를 통해 네트워크 운영을 사후 대응적인 수동 관리에서 AI 기반의 예측적 자율 운영으로 근본적으로 변화시킵니다.
5G 네트워크 운영의 복잡성과 자동화의 필요성
소프트웨어 정의 인프라, 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅, 그리고 방대한 IoT 디바이스 관리로 인한 통신 5G 네트워크의 복잡성은 인력에 의존하는 네트워크 운영 센터가 필요한 규모와 속도로 대응할 수 없는 운영 관리 문제를 야기하고 있습니다. AIOps 플랫폼에 대한 투자는 단순한 효율성 향상을 위한 옵션이 아닌 상업적 필요성이 되었습니다. 평균복구시간(MTTR) 60-80% 단축, 네트워크 운영센터 인건비 40-50% 절감 등 검증된 AIOps 도입 성과는 세계 주요 통신사업자들의 대규모 AIOps 플랫폼 투자 프로그램을 정당화할 수 있는 강력한 근거가 되고 있습니다.
AI 모델 학습 데이터 품질 요건
통신사의 AIOps 플랫폼의 성능은 AI 모델 학습을 위한 고품질 과거 네트워크 성능, 알람 및 인시던트 데이터에 의존하고 있습니다. 따라서 운영 데이터 이력이 단편적이거나 불일치하거나 라벨링이 불충분한 사업자는 초기 도입 시 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 초기 AIOps 분석 성능을 제한하고, AIOps 플랫폼이 프로덕션 네트워크 환경에서 운영팀이 자율적인 복구 조치를 승인할 수 있는 수준의 이상 징후 감지 정확도와 오감지율을 제공하기 위해서는 데이터 품질 개선과 라벨링에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 데이터 품질 개선과 라벨링에 대한 많은 투자가 필요합니다.
자율 네트워크의 제로 터치 운영
AIOps 플랫폼으로 실현되는 통신업계의 비전인 제로 터치 자율 네트워크 운영은 일상적인 장애 관리 및 최적화에 있어 사람의 개입 없이 폐쇄형 자동 진단 및 복구를 가능하게 하는 것으로, 통신 운영 기술에서 가장 혁신적인 상업적 기회로 여겨지고 있습니다. 조기에 자율운영 능력을 확보한 통신사업자는 상당한 운영비용의 우위를 확보할 수 있습니다. GSM Association Autonomous Networks TM Forum의 프레임워크 표준화로 인해 벤더 간 상호 운용이 가능한 AIOps의 도입이 촉진되어 시장 발전이 가속화되고 있습니다.
네트워크 운영팀의 도입에 대한 저항
네트워크 운영 엔지니어들이 AIOps 플랫폼의 자동 복구 권장 사항에 대한 저항은 프로덕션 네트워크 환경에서 AI 시스템의 신뢰성에 대한 정당한 우려에 기인합니다. 자동 복구 조치가 잘못되었을 경우, 처음 감지된 장애보다 더 심각한 서비스 중단을 유발할 수 있기 때문입니다. 이러한 저항은 조직적인 도입 장벽이 되어 초기 단계의 AIOps 도입을 자율적인 행동의 승인보다는 모니터링 및 권장 모드로 제한하고 있습니다. 그 결과, AIOps에 대한 투자를 정당화할 수 있는 ROI 계산에서 운영 효율성의 이점을 실현하는 데 제약이 있습니다.
팬데믹으로 인한 제한으로 NOC(네트워크 운영센터) 인력 배치에 제약이 있었던 시기, 코로나19로 인한 네트워크 트래픽 급증에 대응하기 위해 신속한 자동 용량 조정이 필요했을 때, AIOps 플랫폼은 수동 운영 관리에 비해 AIOps 플랫폼은 그 능력의 우위를 보여주었습니다. 팬데믹 이후 5G 네트워크 구축은 NOC 관리에 전례 없는 복잡성을 가져왔으며, OT(Operational Technology) 분야의 인력난으로 인해 숙련된 네트워크 운영 엔지니어를 확보하기 어려워지면서 통신사 네트워크 관리 조직 전체에서 AIOps에 대한 투자 의지가 지속적으로 증가하고 있습니다.
예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AIOps 플랫폼 도입, AI 모델 커스터마이징, NOC 프로세스 혁신, 지속적인 매니지드 AIOps 서비스 제공을 위해서는 상당한 전문 서비스 및 매니지드 서비스에 대한 투자가 필요하기 때문입니다. 통신사업자들은 효과적인 AIOps 구축에 필요한 플랫폼 전문성과 통신 네트워크 운영 분야의 지식을 겸비한 전문 AIOps 도입 파트너에게 투자하여 측정 가능한 네트워크 성능 개선 결과를 도출하고 있습니다.
On-Premise 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 On-Premise 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 통신사업자들이 클라우드 전송 지연 없이 네트워크 관리 시스템 근처에서 실시간 데이터 처리가 필요한 네트워크 운영 관리 워크로드에 대해 On-Premise형 AI옵스 도입을 선호하는 데다, AI옵스 플랫폼이 자동 장애 관리 및 최적화를 위해 자동 장애 관리 및 최적화를 위해 AIOps 플랫폼이 처리하는 민감한 네트워크 성능 인텔리전스에 대해 클라우드 도입의 적합성을 제약하는 네트워크 운영 데이터의 주권 및 보안 요구사항이 맞물려 성장을 견인할 것으로 예상되기 때문입니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 그 요인으로는 미국에서는 IBM, Cisco, ServiceNow, Dynatrace 등 주요 플랫폼을 활용한 선진 통신사업자들의 AIOps 도입 프로그램이 전개되고 있고, 이로 인해 북미 통신업계에 막대한 수익을 창출하고 있는 점, 경쟁적 차별화를 위한 통신사업자들의 적극적인 투자, 그리고 대규모 AIOps 도입 요건을 만들어내는 경쟁 차별화를 위한 자율적 네트워크 운영에 대한 사업자의 적극적인 투자, 그리고 대규모 AIOps 도입 요건을 창출하는 진보된 5G 네트워크의 전개 등을 꼽을 수 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도에서 대규모 5G 네트워크 구축으로 전례 없는 규모의 AI 지원 운영관리가 필요하게 된 점, 네트워크 운영 자동화를 촉진하는 정부의 디지털 인프라에 대한 강력한 투자, 그리고 화웨이와 지역 벤더들의 국내 AIOps 솔루션의 개발로 아시아태평양 통신 사업자들의 AIOps 도입을 위한 경쟁력 있는 생태계가 확대되고 있다는 점을 꼽을 수 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Telecom AI Operations (AIOps) Market is accounted for $6.4 billion in 2026 and is expected to reach $38.6 billion by 2034 growing at a CAGR of 25.1% during the forecast period. Telecom AI Operations refers to AI-driven operational intelligence platforms and services that apply machine learning, advanced analytics, and automation to telecommunications network management, service operations, IT infrastructure monitoring, and operational support systems to enable intelligent event correlation, anomaly detection, predictive fault resolution, automated remediation, and continuous performance optimization through on-premises, cloud-based, and hybrid deployment models, fundamentally transforming network operations from reactive manual management to proactive AI-guided autonomous operations.
5G Network Operations Complexity Automation Necessity
Telecommunications 5G network complexity from software-defined infrastructure, network slicing, edge computing, and massive IoT device management creating operational management demands that human-staffed network operations centers cannot address at required scale and speed is making AIOps platform investment a commercial necessity rather than optional efficiency improvement. Documented AIOps deployment outcomes including 60 to 80 percent reduction in mean time to repair and 40 to 50 percent reduction in network operations center staffing cost provide compelling justification for substantial AIOps platform investment programs at major global telecommunications operators.
AI Model Training Data Quality Requirements
Telecom AIOps platform performance dependency on high-quality historical network performance, alarm, and incident data for AI model training creating initial deployment quality challenges at operators with fragmented, inconsistent, or insufficiently labeled operational data histories that limit early AIOps analytical performance, requiring substantial data quality remediation and labeling investment before AIOps platforms deliver the anomaly detection accuracy and false positive rates that operational teams accept for autonomous remediation action authorization in production network environments.
Autonomous Network Zero-Touch Operations
Telecommunications industry vision of zero-touch autonomous network operations enabled by AIOps platforms capable of closed-loop automated diagnosis and remediation without human intervention for routine fault management and optimization represents the most transformative commercial opportunity in telecom operations technology, with operators achieving early autonomous operations capability gaining substantial operational cost advantage. GSM Association Autonomous Networks TM Forum framework standardization enabling vendor-interoperable AIOps adoption accelerates market development.
Network Operations Team Adoption Resistance
Network operations engineer resistance to AIOps platform automated remediation recommendations arising from legitimate concerns about AI system reliability in production network environments where automated incorrect remediation actions could cause service outages more severe than the original detected fault creates organizational deployment barriers limiting initial AIOps deployment to monitoring and recommendation modes rather than autonomous action authorization, constraining the operational efficiency benefit realization that justifies AIOps investment business case ROI calculations.
COVID-19 network traffic surge management requiring rapid automated capacity response demonstrated AIOps platform capability advantages over manual operations management at a time when NOC staffing access was constrained by pandemic restrictions. Post-pandemic 5G network deployment creating unprecedented NOC management complexity combined with operational technology labor market tightening reducing experienced network operations engineering talent availability continue generating strong AIOps investment motivation across telecommunications operator network management organizations.
The Services segment is expected to be the largest during the forecast period
The Services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the significant professional services and managed service investment required for AIOps platform implementation, AI model customization, NOC process transformation, and ongoing managed AIOps service delivery that telecommunications operators invest in from specialized AIOps implementation partners who combine platform expertise with telecom network operations domain knowledge required for effective AIOps deployment delivering measurable network performance improvement outcomes.
The On-Premises segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the On-Premises segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by telecommunications operator preference for on-premises AIOps deployment for network operations management workloads requiring real-time data processing at network management system proximity without cloud transmission latency, combined with network operations data sovereignty and security requirements that constrain cloud deployment suitability for sensitive network performance intelligence that AIOps platforms process for automated fault management and optimization.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States hosting advanced telecommunications operator AIOps deployment programs with leading platforms including IBM, Cisco, ServiceNow, and Dynatrace generating substantial North American telecom revenue, strong operator investment in autonomous network operations as competitive differentiation, and advanced 5G network deployment creating largest-scale AIOps deployment requirements.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, Japan, South Korea, and India hosting massive 5G network deployments requiring AI-assisted operations management at unprecedented scale, strong government digital infrastructure investment funding network operations automation, and domestic AIOps solution development from Huawei and regional vendors creating competitive ecosystem expansion across Asia Pacific telecommunications operator AIOps adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Telecom AI Operations (AIOps) Market include International Business Machines Corporation (IBM), Cisco Systems Inc., Broadcom Inc., VMware Inc., Splunk Inc., BMC Software Inc., Dynatrace LLC, New Relic Inc., Elastic N.V., PagerDuty Inc., Moogsoft Inc., Micro Focus International plc, HCL Technologies Limited, ServiceNow Inc., and Juniper Networks Inc..
In April 2026, ServiceNow Inc. launched a telecommunications-specific AIOps operations module integrating network performance telemetry with IT service management for unified closed-loop automated incident detection, root cause analysis, and remediation workflow automation.
In March 2026, Dynatrace LLC introduced a 5G network observability platform combining AI-powered anomaly detection across RAN, core, and transport network telemetry streams for automated fault identification and service impact prediction in real-time.