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지능형 지식 자동화 시장 예측(-2034년) - 자동화 종류, 도입 모델, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석Intelligent Knowledge Automation Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Automation Type, Deployment Model, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 지능형 지식 자동화 시장은 2026년에 27억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 11.1%로 성장하여 2034년까지 63억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
지능형 지식 자동화란, 자연어 처리, 기계 학습, 지식 그래프 기술, 생성형 AI, 인지 컴퓨팅 및 지능형 프로세스 자동화를 통해 조직의 지식을 수집, 정리, 맥락화하고 동적으로 적용하는 AI 기반 플랫폼이나 시스템을 의미합니다. 이러한 솔루션은 직원, 고객 및 자동화된 프로세스에 대해 필요한 시점에 관련 지식을 검색, 체계화 및 제공하는 과정을 자동화합니다. 이를 통해 조직은 대규모의 수동적인 지식 큐레이션 과정 없이도 고객 지원 자동화, 비즈니스 프로세스 최적화, 규정 준수 및 리스크 인텔리전스, IT 서비스 관리, 연구 성과 발굴, 인사 지식 시스템을 위해 조직의 전문 지식을 체계적으로 활용할 수 있게 됩니다.
지식 근로자의 생산성 향상
지식 근로자의 생산성을 높이고, 직원들이 정보 검색, 기존 지식의 재구성, 또는 일상적인 문의의 상급 부서 이관 등에 소요되는 시간을 줄여야 한다는 조직적인 압박이 커지는 가운데, 지능형 지식 자동화는 단순한 IT 효율화 도구에서 전략적인 비즈니스 성과 향상을 위한 투자로 그 위상을 높여가고 있습니다. 조사에 따르면, 지식 근로자들은 근무 시간의 20-30%를 정보 검색에 소비하고 있으며, 이는 대기업의 경우 수십억 달러 규모의 생산성 손실에 해당합니다. 필요한 상황에서 맥락에 맞는 조직의 지식을 즉시 제공하는 지능형 지식 자동화 플랫폼은 검색 시간 단축, 의사결정의 신속화, 답변의 질 향상을 확실히 실현합니다.
지식 수집과 거버넌스의 복잡성
지능형 지식 자동화 플랫폼의 가치를 극대화하려면, 조직의 지식(암묵적 전문 지식, 문서화된 프로세스, 조직의 모범 사례 등)을 체계적으로 수집, 검증 및 관리해야 합니다. 이 정보들은 서로 다른 저장소나 형식, 나아가 개별 직원의 머릿속에 흩어져 있습니다. 포괄적이고 정확하며 최신 정보를 담은 지식 기반을 구축하려면 지식 공학, 콘텐츠 큐레이션 및 전문가의 참여에 대한 조직 차원의 지속적인 투자가 필요하지만, 많은 조직은 이를 유지하기 위한 자원이나 문화적 준비가 되어 있지 않습니다. 제품, 공정, 규제 요건의 변화에 따른 지식의 노후화에 대처하기 위해서는 지속적인 거버넌스 노력이 필요합니다.
생성형 AI를 활용한 지식 통합 기능
대규모 언어 모델(LLM)의 생성형 AI 기능을 지능형 지식 자동화 플랫폼에 통합함으로써, 사용자는 여러 저장소를 검색하거나 정확한 쿼리를 작성할 필요 없이 분산된 지식 소스에서 포괄적이고 맥락에 맞는 답변을 자동으로 통합할 수 있게 되어, 혁신적인 새로운 가치가 창출됩니다. 생성형 AI를 활용한 지식 자동화 플랫폼은 지식을 효과적으로 활용하는 데 필요한 역량을 획기적으로 낮춰, 분석 역량을 갖춘 사용자뿐만 아니라 모든 직급의 직원들에게 생산성 향상을 가져다줍니다.
범용 LLM 챗봇으로 인한 대체 위험
Microsoft Copilot, Google Gemini for Workspace, Salesforce Einstein 등의 범용 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 플랫폼의 급속한 발전과 기업 내 광범위한 도입은, 전용 지식 관리 인프라가 없어도 LLM 어시스턴트가 충분한 지식 탐색 기능을 제공할 수 있는 조직에서 전문적인 지능형 지식 자동화 플랫폼에 대한 대체재로서의 위협을 야기하고 있습니다. 범용 AI 어시스턴트가 기업 데이터 수집, 문서 검색, 지식 통합 기능을 탑재함에 따라, 전용 지식 자동화 플랫폼과의 경쟁 범위가 확대되고 있습니다.
COVID-19의 영향:
COVID-19로 인해 지능형 지식 자동화에 대한 긴급한 수요가 대두되었습니다. 재택근무로의 전환으로 인해, 물리적으로 동일한 거점에 의존하던 비공식적인 지식 전달 경로가 단절되면서, 접근할 수 없는 조직적 지식으로 인한 비용이 급격히 증가했기 때문입니다. 팬데믹으로 인한 문의에 대응하는 고객 서비스 업무에서는 분산된 직원 체제 하에서도 서비스 품질을 유지하기 위해 AI를 활용한 지식 플랫폼의 신속한 도입이 필요했습니다. 팬데믹 이후, 영구적인 분산 근무 모델과 가속화되는 직원 이직률로 인해 조직이 직원의 근무지나 근속 연수에 관계없이 조직의 지식을 보존하고 이전하고자 하는 가운데, 지능형 지식 자동화는 전략적인 사업 연속성 투자로 자리매김하게 되었습니다.
예측 기간 동안 컨텍스트 기반 지식 인텔리전스 시스템 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
컨텍스트 기반 지식 인텔리전스 시스템 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 지식 저장소에서 정적인 검색 결과를 반환하는 것이 아니라, 개별 사용자의 구체적인 업무 맥락, 역할, 업무에 맞춰 동적으로 관련성이 높은 지식 추천을 제공하는 AI 시스템의 높은 상업적 가치 덕분입니다. 사용자의 의도, 작업의 맥락, 조직 내 역할을 이해하는 맥락 기반 인텔리전스 시스템은 범용 지식 검색 플랫폼보다 훨씬 더 높은 지식 유용성과 도입률을 실현합니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 도입 부문이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 도입 부문은 지식이 소비되는 클라우드 호스팅형 협업 도구, CRM 시스템, ITSM 플랫폼 및 기업 커뮤니케이션 생태계와 원활하게 통합되는 클라우드 네이티브 지식 자동화 플랫폼에 대한 기업의 선호에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 클라우드 도입을 통해 고객이 직접 관리해야 하는 업그레이드 주기가 필요 없이, 최신 생성형 AI 및 지식 그래프의 발전을 반영한 플랫폼 기능을 지속적으로 업데이트할 수 있게 됩니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 지식 관리 및 AI를 활용한 생산성 향상 플랫폼에 대한 기업 투자가 가장 높다는 점, Microsoft Corporation, Salesforce, Inc., ServiceNow, Inc., OpenText Corporation 등의 주요 벤더가 존재한다는 점, 그리고 생성형 AI를 활용한 지식 자동화 솔루션의 기업 도입이 가장 활발히 진행되고 있다는 점이 요인입니다. 미국의 기술, 금융 서비스 및 헬스케어 기업들은 지능형 지식 자동화 도입에 있어 최전선에 서 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 중국, 인도, 일본, 한국, 호주의 기업들이 급속한 디지털 전환을 추진하고 AI를 활용한 생산성 솔루션에 대한 투자를 확대함에 따라 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 해당 지역의 방대한 지식 근로자 인구와 급속히 확대되고 있는 기술 서비스 부문은 지능형 지식 자동화 플랫폼에 대한 강력한 잠재 수요를 창출하고 있습니다. 아시아 각국의 경제권에서 기업의 AI 도입과 디지털 업무 환경의 변화를 촉진하는 정부 프로그램이, 예측 기간 동안 지식 자동화 솔루션의 상용화를 더욱 가속화할 것으로 보입니다.
무료 맞춤 설정 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께서는 다음의 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 선택하여 이용하실 수 있습니다:
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사)의 SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 전망, 그리고 CAGR(주: 실현 가능성 확인에 따름)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 자동화 유형별
제6장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 전개 모델별
제7장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 기술별
제8장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 용도별
제9장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 지능형 지식 자동화 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSM 26.06.23According to Stratistics MRC, the Global Intelligent Knowledge Automation Market is accounted for $2.7 billion in 2026 and is expected to reach $6.3 billion by 2034 growing at a CAGR of 11.1% during the forecast period. Intelligent knowledge automation refers to AI-powered platforms and systems that capture, organize, contextualize, and dynamically apply organizational knowledge through natural language processing, machine learning, knowledge graph technology, generative AI, cognitive computing, and intelligent process automation. These solutions automate the discovery, structuring, and delivery of relevant knowledge to employees, customers, and automated processes at the point of need, enabling organizations to systematically harness institutional expertise for customer support automation, business process optimization, compliance and risk intelligence, IT service management, research discovery, and human resource knowledge systems without requiring manual knowledge curation at scale.
Market Dynamics:
Driver:
Knowledge worker productivity acceleration
Intensifying organizational pressure to improve knowledge worker productivity and reduce the time employees spend searching for information, recreating existing knowledge, or escalating routine inquiries has elevated intelligent knowledge automation from an IT efficiency tool to a strategic business performance investment. Studies consistently show knowledge workers spending 20 to 30 percent of working hours locating information, representing a multi-billion-dollar productivity loss for large organizations. Intelligent knowledge automation platforms that deliver contextually relevant institutional knowledge instantly at the point of need demonstrably reduce search time, accelerate decision making, and improve answer quality.
Restraint:
Knowledge capture and governance complexity
Realizing the full value of intelligent knowledge automation platforms requires systematic capture, validation, and governance of organizational knowledge, including tacit expert knowledge, documented processes, and institutional best practices that reside across disparate repositories, formats, and the minds of individual employees. Establishing comprehensive, accurate, and current knowledge bases demands sustained organizational investment in knowledge engineering, content curation, and subject matter expert engagement that many organizations lack the resources or cultural readiness to sustain. Knowledge decay as products, processes, and regulatory requirements evolve, requires continuous governance effort.
Opportunity:
Generative AI knowledge synthesis capabilities
The integration of large language model generative AI capabilities into intelligent knowledge automation platforms creates transformative new value by enabling automatic synthesis of comprehensive, contextually appropriate answers from distributed knowledge sources without requiring users to navigate multiple repositories or formulate precise queries. Generative AI-powered knowledge automation platforms dramatically lower the skill requirements for effective knowledge utilization, extending productivity benefits to all employee segments rather than only analytically skilled users.
Threat:
General-purpose LLM chatbot substitution risk
The rapid advancement and widespread enterprise adoption of general-purpose large language model chatbot platforms, including Microsoft Copilot, Google Gemini for Workspace, and Salesforce Einstein, are creating a substitution threat to specialized intelligent knowledge automation platforms in organizations where LLM assistants provide sufficient knowledge discovery capabilities without a dedicated knowledge management infrastructure. As general-purpose AI assistants incorporate enterprise data retrieval, document search, and knowledge synthesis features, their competitive overlap with dedicated knowledge automation platforms increases.
Covid-19 Impact:
COVID-19 created urgent demand for intelligent knowledge automation as remote work transitions severed informal knowledge transfer channels dependent on physical co-location, dramatically increasing the cost of inaccessible institutional knowledge. Customer service operations supporting pandemic-driven inquiries required the rapid deployment of AI-powered knowledge platforms to maintain service quality with distributed workforces. Post-pandemic, permanently distributed work models and accelerating employee turnover have elevated intelligent knowledge automation to a strategic workforce continuity investment as organizations seek to preserve and transfer institutional knowledge regardless of employee location or tenure.
The contextual knowledge intelligence systems segment is expected to be the largest during the forecast period
The contextual knowledge intelligence systems segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the high commercial value of AI systems that deliver dynamically relevant knowledge recommendations adapted to the specific operational context, role, and task of individual users rather than returning static search results from knowledge repositories. Contextual intelligence systems that understand user intent, task context, and organizational role deliver substantially higher knowledge utility and adoption rates than generic knowledge retrieval platforms.
The cloud-based deployment segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based deployment segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by enterprise preference for cloud-native knowledge automation platforms that integrate seamlessly with cloud-hosted collaboration tools, CRM systems, ITSM platforms, and enterprise communication ecosystems where knowledge consumption occurs. Cloud deployment enables continuous platform capability updates, incorporating the latest generative AI and knowledge graph advances without customer-managed upgrade cycles.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the highest enterprise investment in knowledge management and AI-powered productivity platforms, the presence of leading vendors including Microsoft Corporation, Salesforce, Inc., ServiceNow, Inc., and OpenText Corporation, and the most advanced enterprise adoption of generative AI-enhanced knowledge automation solutions. US technology, financial services, and healthcare enterprises are at the forefront of intelligent knowledge automation deployment.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid enterprise digital transformation and growing investment in AI-powered productivity solutions across China, India, Japan, South Korea, and Australia. The region's large knowledge worker population and rapidly expanding technology services sector create strong addressable demand for intelligent knowledge automation platforms. Government programs promoting enterprise AI adoption and digital workplace transformation across Asian economies further accelerate commercial deployment of knowledge automation solutions throughout the forecast period.
Key players in the market
Some of the key players in Intelligent Knowledge Automation Market include Microsoft Corporation, IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Google LLC, Amazon Web Services, Inc., Salesforce, Inc., ServiceNow, Inc., OpenText Corporation, Adobe Inc., Palantir Technologies Inc., NVIDIA Corporation, Accenture plc, Dell Technologies Inc., Fujitsu Limited, Hitachi, Ltd., and Alibaba Group Holding Limited.
Key Developments:
In April 2026, Microsoft Corporation expanded Microsoft Copilot for knowledge management with new organizational knowledge graph capabilities, enabling enterprises to map, validate, and automatically surface institutional expertise through Graph-integrated intelligent knowledge automation across Microsoft 365 environments.
In March 2026, OpenText Corporation introduced OpenText Aviator Knowledge Intelligence, an AI-powered content automation platform that combines generative AI synthesis with enterprise content management, enabling organizations to automatically transform unstructured document repositories into actionable, contextual knowledge assets.
Automation Types Covered:
- Enterprise Knowledge Management Platforms
- Intelligent Content Automation Systems
- AI-Based Workflow Knowledge Engines
- Automated Decision Knowledge Platforms
- Contextual Knowledge Intelligence Systems
Deployment Models Covered:
- Cloud-Based Deployment
- On-Premise Deployment
- Hybrid Deployment
- Edge Knowledge Processing Deployment
- Multi-Cloud Knowledge Infrastructure
Technologies Covered:
- Natural Language Processing
- Machine Learning
- Knowledge Graph Technology
- Generative AI
- Cognitive Computing
- Intelligent Process Automation
Applications Covered:
- Enterprise Knowledge Management
- Customer Support Automation
- Business Process Optimization
- Compliance and Risk Intelligence
- IT Service Management
- Human Resource Knowledge Systems
- Research & Information Discovery
End Users Covered:
- IT & Technology Enterprises
- Banking & Financial Institutions
- Healthcare Organizations
- Retail and E-Commerce Companies
- Manufacturing Enterprises
- Government Agencies
- Telecommunication Providers
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of Africa
What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements
Free Customization Offerings:
All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:
- Company Profiling
- Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
- SWOT Analysis of key players (up to 3)
- Regional Segmentation
- Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
- Competitive Benchmarking
- Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances
Table of Contents
1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By Automation Type
- 5.1 Enterprise Knowledge Management Platforms
- 5.2 Intelligent Content Automation Systems
- 5.3 AI-Based Workflow Knowledge Engines
- 5.4 Automated Decision Knowledge Platforms
- 5.5 Contextual Knowledge Intelligence Systems
6 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By Deployment Model
- 6.1 Cloud-Based Deployment
- 6.2 On-Premise Deployment
- 6.3 Hybrid Deployment
- 6.4 Edge Knowledge Processing Deployment
- 6.5 Multi-Cloud Knowledge Infrastructure
7 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By Technology
- 7.1 Natural Language Processing
- 7.2 Machine Learning
- 7.3 Knowledge Graph Technology
- 7.4 Generative AI
- 7.5 Cognitive Computing
- 7.6 Intelligent Process Automation
8 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By Application
- 8.1 Enterprise Knowledge Management
- 8.2 Customer Support Automation
- 8.3 Business Process Optimization
- 8.4 Compliance and Risk Intelligence
- 8.5 IT Service Management
- 8.6 Human Resource Knowledge Systems
- 8.7 Research & Information Discovery
9 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By End User
- 9.1 IT & Technology Enterprises
- 9.2 Banking & Financial Institutions
- 9.3 Healthcare Organizations
- 9.4 Retail and E-Commerce Companies
- 9.5 Manufacturing Enterprises
- 9.6 Government Agencies
- 9.7 Telecommunication Providers
10 Global Intelligent Knowledge Automation Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiles
- 13.1 Microsoft Corporation
- 13.2 IBM Corporation
- 13.3 Oracle Corporation
- 13.4 SAP SE
- 13.5 Google LLC
- 13.6 Amazon Web Services, Inc.
- 13.7 Salesforce, Inc.
- 13.8 ServiceNow, Inc.
- 13.9 OpenText Corporation
- 13.10 Adobe Inc.
- 13.11 Palantir Technologies Inc.
- 13.12 NVIDIA Corporation
- 13.13 Accenture plc
- 13.14 Dell Technologies Inc.
- 13.15 Fujitsu Limited
- 13.16 Hitachi, Ltd.
- 13.17 Alibaba Group Holding Limited
