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시장보고서
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기업용 인공지능 시장 : 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 전개 유형별, 기술별, 업계 종단별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)Enterprise Artificial Intelligence Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Deployment Type, By Technology By Industry Vertical By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 기업용 인공지능 시장은 2025년 161억 7,000만 달러로 평가되었고, 2031년까지 860억 4,000만 달러로 확대될 전망이며, CAGR 32.13%를 나타낼 것으로 예측됩니다.
엔터프라이즈 AI는 대규모 조직에서 고급 머신러닝 알고리즘과 인지 컴퓨팅 시스템을 전략적으로 도입하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 의사결정 능력을 향상시키는 것을 특징으로 합니다. 이러한 시장 확대는 주로 데이터 양의 급격한 증가와 지능형 자동화를 통해 워크플로우의 효율성을 높여야 한다는 중요한 비즈니스 요구사항에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 촉진요인은 일시적인 산업 트렌드가 아니라 데이터 중심의 업무 운영을 위한 기업 인프라의 근본적인 변화를 의미합니다. IEEE에 따르면, 전 세계 기술 리더의 65%가 2024년 가장 중요한 기술 분야로 인공지능을 꼽았습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 161억 7,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 860억 4,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 32.13% |
| 가장 성장이 현저한 부문 | BFSI |
| 최대 시장 | 북미 |
한편, 시장은 이러한 첨단 솔루션과 기존 레거시 인프라의 상호운용성 측면에서 큰 장벽에 직면해 있습니다. 대기업은 새로운 AI 애플리케이션에 대응하기 위해 구식 시스템을 업그레이드하려고 할 때, 종종 엄청난 기술적 과제와 재정적 비용에 직면하게 됩니다. 이러한 통합 장벽은 도입 일정의 지연과 투자 회수를 방해하고, 결과적으로 기존 산업 전반의 보급률 둔화를 초래할 수 있습니다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델의 급속한 보급은 전 세계 기업용 인공지능 시장의 주요 원동력이 되고 있으며, 조직이 대규모 컨텐츠 제작과 복잡한 문제 해결을 자동화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술적 진화를 통해 기업은 기존의 규칙 기반 시스템에서 문맥을 이해하고 고유한 성과를 창출할 수 있는 적응형 솔루션으로 전환할 수 있게 되어 업무 마찰을 크게 줄일 수 있습니다. 2024년 5월 발표된 마이크로소프트의 '2024 워크트렌드 인덱스 연례 보고서'에 따르면, 전 세계 지식 근로자의 75%가 증가하는 업무량에 대응하고 중요한 창의적 업무에 집중하기 위해 AI를 활용하고 있다고 합니다. 그 결과, 각 벤더들은 생성 기능을 통합하기 위해 서비스 제공을 활발히 업데이트하고 있으며, 기업은 처음부터 자체 모델을 구축하지 않고도 코드 생성, 마케팅 자동화, 고급 데이터 통합을 위해 이러한 툴을 활용할 수 있게 되었습니다.
동시에 기업의 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 노력이 가속화되고 있는 것도 시장의 큰 폭의 확장을 견인하고 있습니다. 조직은 지능형 자동화를 통해 파편화된 디지털 생태계를 통합하고자 하기 때문입니다. 이 요인은 기업이 의사결정 체계를 개선하고 레거시 업무를 현대화하기 위해 AI에 대한 자본 배분을 확대하는 전략적 전환에 의해 특징지어집니다. 2024년 1월 발표된 IBM의 'Global AI Adoption Index 2023'에 따르면, 이미 AI를 활용하고 있는 기업의 IT 전문가 중 59%가 AI에 대한 투자를 가속화 및 확대할 계획이라고 응답했습니다. 이러한 현대화 노력은 다양한 산업 분야에서 구체적인 경제적 이점을 창출하고 있으며, 이러한 업그레이드의 필요성을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 2024년 구글 클라우드의 조사에 따르면, 비즈니스 리더의 86%가 생성형 AI 활용이 특히 수익성 향상에 기여했다고 답해, 이러한 첨단 시스템을 기업 전략에 통합하는 것이 직접적인 재무적 효과를 가져온다는 것을 알 수 있습니다.
'세계 기업용 인공지능 시장'은 고급 AI 솔루션과 기존 레거시 인프라의 호환성 부족으로 인해 크게 저해되고 있습니다. 대기업들은 현대의 인지 컴퓨팅 시스템에 필요한 유연성과 처리 능력이 부족한 경직되고 구식 IT 프레임워크에 의존하고 있는 경우가 많습니다. 이러한 기술적 격차는 큰 진입장벽으로 작용하고 있으며, 기업들은 AI 툴을 성공적으로 도입하기 전에 복잡하고 비용이 많이 드는 현대화 프로젝트에 착수해야만 합니다. 기반 아키텍처를 전면적으로 재검토해야 하는 것은 핵심 비즈니스 활동을 중단시키고, 기술적 리스크를 초래하기 때문에 의사결정권자는 도입 일정을 연기할 수밖에 없습니다. 결과적으로 이러한 현대화 격차로 인해 AI 도입은 시장 성장에 필요한 전사적 변화를 촉진하기보다는 고립된 파일럿 프로젝트에 국한될 수밖에 없습니다.
이 문제는 통합에 따른 재정적, 운영적 부담을 강조하는 데이터에 의해 뒷받침됩니다. 2024년 CompTIA의 조사에 따르면, 기술 전문가의 39%는 새로운 기술을 수용하기 위해 기존 용도를 업그레이드하는 데 드는 높은 비용을 주요 운영상의 문제로 꼽았으며, 37%는 필요한 인프라를 구축하는 데 드는 비용을 가장 큰 장벽으로 꼽았습니다. 이러한 통계는 상당수 시장에서 AI를 지원하기 위해 레거시 시스템을 개조하는 데 드는 당장의 비용이 예상되는 단기 투자 수익률보다 더 크다는 것을 시사합니다. 이러한 재정적 마찰은 자본이 지능형 자동화의 전략적 도입이 아닌 기초적인 개보수에 투입되기 때문에 시장의 모멘텀을 직접적으로 저해하고 있습니다.
자율 에이전트 AI 시스템의 등장은 수동적인 챗봇에서 복잡한 워크플로우를 자율적으로 관리할 수 있는 능동적인 존재로 진화하는 중요한 진화를 의미합니다. 지속적인 사람의 지시가 필요했던 이전 모델과 달리, 이러한 에이전트는 자율적으로 의사결정을 내리고 기업 소프트웨어와 협력하여 다단계 작업을 완료하여 사실상 '디지털 동료'로서의 역할을 수행합니다. 이러한 변화는 기업들이 단순한 컨텐츠 제작을 넘어 더 높은 수준의 프로세스 자동화를 추구하면서 가속화되고 있습니다. 지난 10월 발표된 시스코의 'AI Readiness Index 2025'에 따르면, 83%의 조직이 AI 에이전트를 도입할 계획이며, 40%에 가까운 조직이 불과 1년 이내에 이러한 시스템이 인간 직원과 병행하여 운영될 것으로 예상하고 있습니다.
동시에 AI의 광범위한 도입에 따른 보안 영향에 직면한 기업들이 AI의 신뢰성, 위험 및 보안 관리 프레임워크의 채택도 증가하고 있습니다. '섀도우 AI'와 분산형 모델의 사용으로 기업의 공격 대상이 확대됨에 따라, 조직은 데이터 프라이버시와 규제 준수에 대응하기 위해 엄격한 거버넌스 체계를 구축하고 있습니다. 이러한 추세는 이제 지속가능한 성장이 새로운 위협으로부터 AI 라이프사이클을 보호하는 데 달려 있다는 점을 강조하고 있습니다. 팔로알토네트웍스가 지난 6월 발표한 'State of Generative AI 2025 Report'에 따르면, 생성형 AI 관련 데이터 유출 방지(DLP) 사고가 급증하고 있으며, 현재 전 세계 데이터 보안 사고의 14%를 차지하고 있다고 합니다.
The Global Enterprise Artificial Intelligence Market is projected to experience substantial growth, rising from USD 16.17 Billion in 2025 to USD 86.04 Billion by 2031, reflecting a CAGR of 32.13%. Enterprise Artificial Intelligence is characterized as the strategic incorporation of sophisticated machine learning algorithms and cognitive computing systems into large-scale organizations to automate intricate business processes and improve decision-making abilities. This market expansion is primarily fueled by the exponential growth in data volumes and the critical operational requirement to enhance workflow efficiency through intelligent automation. These driving forces signify a foundational transformation in corporate infrastructure towards data-centric operations rather than fleeting industry trends. According to the IEEE, 65% of global technology leaders designated artificial intelligence as the most crucial technology area in 2024.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 16.17 Billion |
| Market Size 2031 | USD 86.04 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 32.13% |
| Fastest Growing Segment | BFSI |
| Largest Market | North America |
Conversely, the market confronts a major obstacle concerning the interoperability of these advanced solutions with established legacy infrastructure. Large enterprises frequently face considerable technical challenges and financial costs when trying to upgrade antiquated systems to accommodate new AI applications. This barrier to integration can postpone deployment schedules and hinder the achievement of return on investment, thereby decelerating the general rate of adoption throughout established industries.
Market Driver
The swift uptake of Generative AI and Large Language Models acts as a primary stimulant for the Global Enterprise Artificial Intelligence Market, empowering organizations to automate content creation and complex problem-solving on a massive scale. This technological evolution enables businesses to transition from conventional rule-based systems to adaptive solutions capable of understanding context and producing unique outputs, which significantly lowers operational friction. According to Microsoft's '2024 Work Trend Index Annual Report' from May 2024, 75% of global knowledge workers utilized AI to handle growing workloads and concentrate on vital creative duties. As a result, vendors are vigorously updating their service offerings to incorporate generative features, ensuring enterprises can utilize these tools for code generation, marketing automation, and advanced data synthesis without the need to construct proprietary models from the ground up.
Concurrently, the quickening pace of enterprise digital transformation initiatives is fueling significant market expansion as organizations aim to integrate fragmented digital ecosystems through intelligent automation. This driver is defined by a strategic shift wherein companies boost capital allocation towards AI to improve decision-making structures and modernize legacy operations. According to IBM's 'Global AI Adoption Index 2023' from January 2024, 59% of IT professionals at enterprises already utilizing AI planned to speed up and increase their investment in the technology. This dedication to modernization is generating concrete economic advantages across diverse sectors, further confirming the need for these upgrades. According to Google Cloud in 2024, 86% of business leaders stated that using generative AI specifically assisted in raising their revenue, illustrating the direct financial influence of embedding these advanced systems into corporate strategies.
Market Challenge
The "Global Enterprise Artificial Intelligence Market" is notably hindered by the lack of compatibility between sophisticated AI solutions and pre-existing legacy infrastructure. Large organizations frequently rely on rigid, antiquated IT frameworks that are devoid of the flexibility and processing capabilities necessary for modern cognitive computing systems. This technical disconnect establishes a significant entry barrier, compelling enterprises to embark on intricate and expensive modernization initiatives before they can successfully incorporate AI tools. The requirement to overhaul foundational architecture interrupts core business activities and brings about technical risks, prompting decision-makers to postpone deployment schedules. As a result, this modernization gap limits AI adoption to isolated pilot projects rather than facilitating the enterprise-wide transformation required for market growth.
This challenge is supported by data emphasizing the financial and operational strains of integration. According to CompTIA in 2024, 39% of technology professionals pointed to the high cost of upgrading existing applications to accommodate new technologies as a major operational challenge, while 37% named the expense of constructing necessary infrastructure as a leading hurdle. These statistics suggest that for a substantial segment of the market, the immediate expenses linked to retrofitting legacy systems to support AI exceed the anticipated short-term return on investment. This financial friction directly impedes market momentum, as capital is redirected towards foundational repairs instead of the strategic adoption of intelligent automation.
Market Trends
The rise of Autonomous Agentic AI Systems signifies a critical evolution from passive chatbots to proactive entities that are capable of independently managing complex workflows. In contrast to earlier models that demanded continuous human prompting, these agents autonomously execute decisions and interact with enterprise software to finish multi-step tasks, effectively functioning as digital colleagues. This shift is gaining speed as businesses aim to automate higher-level processes that go beyond simple content creation. According to Cisco's 'AI Readiness Index 2025' from October 2025, 83% of organizations intend to deploy AI agents, with almost 40% anticipating that these systems will operate alongside human employees within merely a year.
At the same time, the adoption of AI Trust, Risk, and Security Management Frameworks is increasing as enterprises face the security consequences of widespread deployment. As "Shadow AI" and decentralized model usage widen the corporate attack surface, organizations are establishing strict governance structures to handle data privacy and regulatory compliance. This trend highlights that sustainable growth now relies on protecting the AI lifecycle against developing threats. According to Palo Alto Networks' 'State of Generative AI 2025 Report' from June 2025, data loss prevention incidents related to GenAI have increased sharply, now constituting 14% of all global data security incidents.
Report Scope
In this report, the Global Enterprise Artificial Intelligence Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Enterprise Artificial Intelligence Market.
Global Enterprise Artificial Intelligence Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: