이 보고서는 다양한 산업 분야의 AI 도입 현황에 대한 종합적이고 상세한 분석을 제공하며, AI의 현황, 관련 규제 및 표준, AI 도입을 가로막는 주요 장벽을 다루고 있습니다.
또한 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 솔루션의 AI 도입에 초점을 맞추어 각 분야에 대한 기업 평가를 포함하여 분석했습니다. 또한 주요 산업 분야에서의 AI 성공사례를 용도별 사례로 소개하고, 향후 수년간 주요 분야에서의 AI 도입 전망에 대해 논의합니다.
조사 범위
이 보고서는 AI의 활용 현황 및 미래 모습을 종합적이고 상세하게 분석하는 것을 목적으로 하며, 조사 범위는 AI를 추진하는 기술 발전과 그 기술이 다양한 산업 및 스타트업에서 어떻게 활용되고 있는지를 다각도로 검증하는 내용으로 구성되어 있습니다.
보고서 내용:
주요 산업 및 지역별 AI 도입 동향 실시간 분석
도입 개요, 역사적 이정표, 규제 및 기준, 미국 관세법이 AI 도입에 미치는 영향에 관한 팩트와 수치
산업별 및 스타트업의 AI 도입 사례를 보여주는 용도 레벨 사례 연구
AI 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 솔루션 상세 분석(각 솔루션에 대한 기업 평가 포함)
지역별(북미, 유럽, 아시아태평양, 중동/아프리카, 남미) AI 도입 현황 및 도입에 영향을 미치는 요인 분석
업무 프로세스 개선 및 제품 개발 관련 사례 연구 분석을 바탕으로 AI 도입에 영향을 미치는 주요 이슈 파악
기술의 발전과 산업 니즈의 변화를 고려한 향후 수년간의 주요 산업에서의 AI 도입 가능성
각 사의 주요 전략적 노력, AI 분야 시장 지출, 투자 전망에 대한 분석
목차
제1장 개요
조사의 목표와 목적
조사 범위
시장 요약
채택의 관점
투자 시나리오
향후 동향과 발전
산업 분석
지역별 인사이트
결론
제2장 시장 개요
AI 도입의 개요
AI 도입의 진화
중요한 역사적 마일스톤
AI의 급증 : 2020년 이후
AI의 현황
주요 기술 모델
AI 도입에 관한 규제와 기준
EU
영국
미국
캐나다
중국
일본
한국
인도
브라질
AI 도입에서 주요 장벽
데이터 프라이버시
통합의 과제
AI 도입을 위한 잠재적 전략의 결여
데이터의 가용성과 품질
진화하는 규제 상황
미국의 관세법이 AI 도입에 미치는 영향
제3장 하드웨어 솔루션에서 AI의 채택
주요 포인트
하드웨어 유형별 채택 분석
AI 프로세서와 액셀러레이터
메모리
AI 데이터센터 인프라
주요 AI 하드웨어 프로바이더 현재 혁신과 향후 혁신
제4장 MCP 서버 기술의 채택에 관한 분석
주요 포인트
개요
MCP 서버 아키텍처
도입과 채택의 동향(2024년 11월 이후)
MCP 서버 프로바이더의 분석
기술 혁신
주요 전략적 개발
투자 시나리오
향후 투자 동향
용도
주요 응용 분야
실세계의 사례 연구
결론
제5장 소프트웨어 솔루션에서 AI의 도입
주요 포인트
채택 분석
비즈니스 기능에서 AI : 동향과 영향
AI 플랫폼
주요 AI 소프트웨어 프로바이더의 현황과 향후 계획
AI 현실 세계에 대한 응용
AI 통합의 주요 영역
제6장 서비스 솔루션에서 AI의 도입
주요 포인트
서비스 유형별 채택 분석
전문 서비스
매니지드 서비스
주요 서비스 프로바이더 현재 계획과 향후 계획
제7장 산업별 AI 도입
주요 포인트
산업별 채택 분석
헬스케어
은행, 금융 서비스, 보험(BFSI)
물류·공급망
소매·E-Commerce
교육·EdTech
미디어·엔터테인먼트
통신
자동차
제조
기타(농업, 항공우주·방위, 건설, 에너지 & 유틸리티)
제8장 지역별 AI 도입 동향
주요 포인트
지역별 채택 분석
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
책임 있는 AI 도입에서 지역적인 과제
제9장 AI 도입에 관한 사례 연구
업무 프로세스 개선을 위한 AI 도입
사례 연구 1 : General Electric에 의한 Predix 플랫폼의 도입
사례 연구 2 : General Motors에서 차량 검사 프로세스의 효율화
사례 연구 3 : British Columbia Investment Management Corp.에 의한 업무 프로세스 최적화를 위한 AI 도입
사례 연구 4 : BP에서 석유 및 가스 사업 오퍼레이션 효율화를 향한 AI 활용
사례 연구 5 : Delta Airlines에 의한 AI를 활용한 업무 효율의 향상
사례 연구 6 : Bank of America에 의한 AI 툴 'Erica'의 도입
사례 연구 7 : Zodiac Maritime AI 강화형 충돌 예측 시스템
사례 연구 8 : Deutsche Telekom에 의한 AI를 활용한 업무 효율의 개선
사례 연구 9 : Port of Rotterdam 스마트 컨테이너 관리
사례 연구 10 : Fox Corp.에 의한 Amazon AI 구동형 툴의 도입
사례 연구 11 : Kroger 지능형 쉘프 및 가격 최적화
제품/서비스 혁신을 위한 AI 실장
사례 연구 1 : AI를 활용한 전자건강기록(EHR)의 최적화
사례 연구 2 : Vodafone AI 구동형 고객 서비스
사례 연구 3 : 소매업에서 예측 분석(Predictive Analytics)
사례 연구 4 : Mastercard에 의한 AI를 활용한 결제 처리의 최적화
사례 연구 5 : Siemens Digital Industries Software에 의한 AI 솔루션의 개발
사례 연구 6 : University of Rochester Medical Center와 Butterfly Network의 제휴 사례
사례 연구 7 : OSF HealthCare AI 탑재 가상 비서
사례 연구 8 : Valley Bank에서 자금세탁 방지(AML) 대책
사례 연구 9 : European School of Management and Business용 AI 툴
사례 연구 10 : AT&T에 의한 AI를 활용한 고객 서비스 변혁
사례 연구 11 : Bolton College AI 탑재 영상 제작 플랫폼
사례 연구 12 : Sephora에 의한 뷰티 소매 분야에서의 혁신
고객 경험 향상을 위한 AI 실장
사례 연구 1 : Motel Rocks 고객 서비스 자동화
사례 연구 2 : Best Buy AI 쇼핑 어시스턴트
사례 연구 3 : OPPO AI 탑재 고객 지원
사례 연구 4 : DevRev에 의한 Turing AI 지원 티켓 자동화
사례 연구 5 : Unity AI에 의한 고객 지원 자동화
사례 연구 6 : Esusu에 의한 핀테크용 AI 지원
사례 연구 7 : Compass AI에 의한 문의 라우팅
사례 연구 8 : Intel AI 기술 지원용 챗봇
사례 연구 9 : Shopify의 예측형 퍼스널라이제이션
사례 연구 10 : Starbucks AI 구동형 로열티 퍼스널라이제이션
사례 연구 11 : BloomsyBox에 의한 생성형 AI를 활용한 고객 관여
리스크와 부정 관리를 위한 AI 도입
사례 연구 1 : Global Bank에서 수표 부정 방지
사례 연구 2 : RAZE Banking의 예측형 부정 방지
사례 연구 3 : Network International 실시간 결제 부정 대책
사례 연구 4 : TowneBank CECL 대응
사례 연구 5 : Mastercard 서드파티 리스크 관리
사례 연구 6 : Grupo Bimbo 글로벌 데이터 보호
사례 연구 7 : Santander 대출 연체 방지를 향한 예측 분석
사례 연구 8 : Credit Suisse에 의한 AI를 활용한 주택융자 심사 고도화
사례 연구 9 : BNP Paribas AI에 의한 리스크 평가 혁신
사례 연구 10 : BBVA 대출 리스크 관리에서 AI 활용
판매 최적화를 위한 AI 도입
사례 연구 1 : AI에 의한 예측형 리드 스코어링
사례 연구 2 : 대규모 하이퍼 맞춤형 아웃리치
사례 연구 3 : 실시간 시그널 기반 분석
사례 연구 4 : AI 탑재 대화 인텔리전스
사례 연구 5 : AI를 활용한 저니 오케스트레이션
사례 연구 6 : 옴니채널 퍼스널라이제이션
사례 연구 7 : AI 구동형 세일즈 코칭
사례 연구 8 : 엔드 투 엔드 레버뉴 인텔리전스
품질관리와 컴플라이언스을 위한 AI 실장
사례 연구 1 : BMW 자동차 제조에서 AI 영상 검사
사례 연구 2 : Samsung Electronics AI 반도체 품질관리
사례 연구 3 : Merck 의약품 품질관리에서 AI 활용
사례 연구 4 : Amazon GDPR 컴플라이언스 자동화
사례 연구 5 : Mount Sinai Health System HIPAA 환자 데이터 보호
사례 연구 6 : Airbnb 글로벌 GDPR 데이터 관리
사례 연구 7 : Siemens ISO 9001 품질 컴플라이언스
사례 연구 8 : Fortune Company 문서 보안 컴플라이언스
인사·인재 관리에서 AI 도입
사례 연구 1 : RingCentral AI 탑재 탤런트 획득 및 DEI 전략
사례 연구 2 : Mastercard 글로벌 탤런트 경험 플랫폼
사례 연구 3 : Straits Interactive AI 데이터 보호 책임자(DPO)
사례 연구 4 : Manipal Health Enterprises MiPAL 가상 비서
사례 연구 5 : T-Mobile 인크루시브인 채택 언어
사례 연구 6 : Unilever AI 구동형 채택 플랫폼
사례 연구 7 : IBM AI 탑재 온보딩 챗봇
사례 연구 8 : General Electric AI에 의한 퍼포먼스 관리
제10장 AI 도입 향후
예측 및 예상
조직에 대한 영향 : 채택, 인식, 투자 시그널
주요 산업에서 AI 도입의 미래
헬스케어
은행·금융 서비스·보험
물류·공급망
미디어·엔터테인먼트
교육·EdTech
소매·E-Commerce
제조
자동차
통신
제11장 부록
KSA
영문 목차
영문목차
This report provides an in-depth analysis of artificial intelligence (AI) adoption across various industries. It includes current state of AI, regulations and standards, and key barriers to this technology adoption. The report focuses on AI adoption in hardware, software and service solutions, including company evaluations for each solution. It also presents application-specific case studies for successful implementation of AI across the major industry verticals. The report concludes with future perspectives of AI adoption in key sectors over the coming years.
Report Scope
This report aims to provide a thorough and detailed analysis of the current and future state of AI applications. Its scope includes a multifaceted review, covering both the technological progress driving AI and the various ways these developments are being used across different industries and by emerging businesses.
The following parameters define the scope of the report:
The report will explore AI hardware, software, and service solutions and provide a detailed overview of key developments and innovations. It will define each solution and highlight its significance in the evolving AI ecosystem.
The report covers a descriptive analysis of AI adoption across various end-use industries including healthcare, banking, financial services, and insurance, logistics and supply chain, retail and ecommerce, education and edtech, media and entertainment, telecommunication, automotive, manufacturing and others (agriculture, aerospace and defense, construction, energy and utilities). Case studies will be included at the application level within these sectors to provide deeper insight.
The study highlights AI adoption trends across North America, Europe, Asia-Pacific, South America, and the Middle East and Africa (MEA).
The report identifies major challenges affecting AI implementation based on case study analyses for business process improvement and product development.
The analysis of the future of AI adoption in key industries is also covered in the report.
It will also outline key government guidelines, regulations, and standards such as the EU AI Act, which are driving the rapid adoption of AI globally.
Report Includes
A real-time analysis of AI adoption trends across major industries and global regions
Facts and figures pertaining to adoption overview, historical milestones, regulations and standards, and the impact of U.S. tariff laws on AI adoption
Application-level case studies highlighting AI adoption by industries and emerging businesses
An in-depth analysis of AI hardware, software, and service solutions, including company evaluations for each solution
Analysis of AI adoption at the regional levels, featuring North America, Europe, Asia-Pacific, the Middle East and Africa, and South America and factors influencing the adoption
Identification of major challenges affecting AI implementation based on case study analyses for business process improvement and product development
The potential for AI adoption in key industries over the coming years, considering technological progress and evolving industry demands
An analysis of the companies' key strategic initiatives, market spendings on AI and an investment outlook
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Study Goals and Objectives
Scope of Report
Market Summary
Adoption Viewpoint
Investment Scenario
Future Trends and Developments
Industry Analysis
Regional Insights
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
AI Adoption Overview
Evolution of AI Adoption
Key Historical Milestones
AI Surge: Post 2020
Current State of AI
Key Technology Models
Regulations and Standards for AI Adoption
European Union
U.K.
U.S.
Canada
China
Japan
South Korea
India
Brazil
Key Barriers for AI Adoption
Data Privacy
Integration Challenges
Lack of Potential Strategy for AI Adoption
Data Availability and Quality
Evolving Regulatory Landscape
Impact of U.S. Tariff Laws on AI Adoption
Chapter 3 AI Adoption in Hardware Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis by Hardware Type
AI Processors and Accelerators
Memory
AI Data Center Infrastructure
Current and Future Innovations of Key AI Hardware Providers
Chapter 4 Analysis of MCP Server Technology Adoption
Key Takeaways
Overview
MCP Server Architecture
Deployment and Adoption Trends (Since November 2024)
Analysis of MCP Server Providers
Technological Innovation
Key Strategic Developments
Investment Scenario
Future Investment Trends
Applications
Major Applicational Areas
Real-World Case Studies
Conclusion
Chapter 5 AI Adoption in Software Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis
AI in Business Functions 2025: Trends and Impact
AI Platforms
Current and Future Plans of Key AI Software Providers
Real-World Applications of Artificial Intelligence
Key Areas of the AI Integration
Chapter 6 AI Adoption in Service Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis by Service Type
Professional Services
Managed Services
Current and Future Plans for Key Service Providers
Chapter 7 AI Adoption by Industries
Key Takeaways
Adoption Analysis by Industry
Healthcare
Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
Logistics and Supply Chain
Retail and E-Commerce
Education and EdTech
Media and Entertainment
Telecommunication
Automotive
Manufacturing
Others (Agriculture, Aerospace and Defense, Construction, and Energy and Utilities)
Chapter 8 AI Adoption Trends by Regions
Key Takeaways
Adoption Analysis by Region
North America
Europe
Asia-Pacific
Latin America
Middle East and Africa
Regional Challenges in Responsible AI Adoption
Chapter 9 Case Studies on AI Adoption
AI Implementation to Improve Business Processes
Case Study 1: General Electric's Deployment of Predix Platform
Case Study 2: General Motors' Vehicle Inspection Process Efficiency
Case Study 3: British Columbia Investment Management Corp. Implemented AI to Optimize Business Procedures
Case Study 4: AI for Operational Efficiency in Oil and Gas at BP
Case Study 5: Delta Airlines Improved Operational Efficiency Using AI
Case Study 6: Bank of America's Adoption of AI Tool Erica
Case Study 7: Zodiac Maritime's AI-enhanced Collision Prediction System
Case Study 8: Deutsche Telekom Improving Operational Efficacy with AI
Case Study 9: Port of Rotterdam's Smart Container Management
Case Study 10: Fox Corp. Implemented Amazon's AI-driven Tools
Case Study 11: Kroger's Intelligent Shelving and Pricing Optimization
AI Implementation for Product/Service Innovation
Case Study 1: AI-powered Electronic Health Records Optimization
Case Study 2: Vodafone's AI-Driven Customer Service
Case Study 3: Predictive Analytics in Retail
Case Study 4: Mastercard Optimized Payment Processing with AI
Case Study 5: Siemens Digital Industries Software Developed an AI Solution
Case Study 6: Collaboration Between the University of Rochester Medical Center and Butterfly Network
Case Study 7: OSF HealthCare's AI-powered Virtual Assistant
Case Study 8: Valley Bank's Anti-Money Laundering
Case Study 9: AI-Powered Tool for European School of Management and Business
Case Study 10: AT&T Transformed Customer Service with AI
Case Study 11: Bolton College's AI-Powered Video Creation Platform
Case Study 12: Sephora's Innovation in Beauty Retail
AI Implementation for Customer Experience Enhancement
Case Study 1: Motel Rocks Customer Service Automation
Case Study 2: Best Buy's AI Shopping Assistant
Case Study 3: OPPO's AI-Powered Customer Support
Case Study 4: DevRev Turing AI-Support Ticket Automation
Case Study 5: Unity - AI Customer Support Automation
Case Study 6: Esusu - Fintech AI Support
Case Study 7: Compass - AI Query Routing
Case Study 8: Intel - AI Technical Support Chatbots
Case Study 9: Shopify - Predictive Personalization
Case Study 10: Starbucks - AI-driven Loyalty Personalization
Case Study 11: BloomsyBox - Generative AI for Customer Engagement
AI Implementation for Risk and Fraud Management
Case Study 1: Global Bank - Check Fraud Prevention
Case Study 2: RAZE Banking - Predictive Fraud Prevention
Case Study 3: Network International - Real-Time Payment Fraud
Case Study 4: TowneBank - CECL Compliance
Case Study 5: Mastercard - Third-Party Risk
Case Study 6: Grupo Bimbo - Global Data Protection
Case Study 7: Santander - Predictive Analytics for Loan Default Prevention
Case Study 8: Credit Suisse - Enhancing Mortgage Underwriting with AI
Case Study 9: BNP Paribas - Revolutionizing Risk Assessment with AI
Case Study 10: BBVA - AI in Loan Risk Management
AI Implementation for Sales Optimization
Case Study 1: Predictive Lead Scoring with AI
Case Study 2: Hyper-Personalized Outreach at Scale
Case Study 3: Real-Time Signal-based
Case Study 4: AI-Powered Conversational Intelligence
Case Study 5: Journey Orchestration with AI
Case Study 6: Omnichannel Personalization
Case Study 7: AI-Driven Sales Coaching
Case Study 8: End-to-End Revenue Intelligence
AI Implementation for Quality Control and Compliance
Case Study 1: BMW - AI Visual Inspection in Automotive Manufacturing
Case Study 2: Samsung Electronics - AI Semiconductor Quality Control
Case Study 3 Merck - AI Pharmaceutical Quality Control
Case Study 4: Amazon - GDPR Compliance Automation
Case Study 5: Mount Sinai Health System - HIPAA Patient Data Protection
Case Study 6: Airbnb - Global GDPR Data Management
Case Study 7: Siemens - ISO 9001 Quality Compliance
Case Study 8: Fortune Company - Document Security Compliance
AI Implementation for Human Resources and Talent Management
Case Study 1: RingCentral - AI-Powered Talent Acquisition and DEI Strategy
Case Study 2: Mastercard - Global Talent Experience Platform
Case Study 3: Straits Interactive - AI Data Protection Officer
Case Study 4: Manipal Health Enterprises - MiPAL Virtual Assistant
Case Study 5: T-Mobile - Inclusive Recruiting Language
Case Study 6: Unilever - AI-Driven Recruitment Platform
Case Study 7: IBM - AI-Powered Onboarding Chatbots
Case Study 8: General Electric - AI Performance Management
Chapter 10 Future of AI Adoption
Forecasts and Predictions
Impact on Organizations: Adoption, Perception, and Investment Signals
