IT 서비스 제공업체는 AI 도입 가속화에 중요한 역할을 합니다.
세계의 AI IT 서비스 성장 기회 조사는 세계 AI IT 서비스의 현황과 미래 전망을 종합적으로 분석합니다. 최근 기업 의사결정권자 설문조사를 통해 얻은 통찰력을 바탕으로 전 세계적으로 이 산업을 형성하고 있는 주요 촉진요인과 억제요인을 파악합니다.
전략 측면에서는 자문 및 컨설팅 서비스 강화, AI 특화 서비스 제공을 위한 기반 모델 활용, 엔드투엔드 AI 기능 개발을 통해 서비스 제공업체가 차별화를 꾀할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 이번 조사는 산업별 솔루션을 개발하고 윤리적, 환경적, 사회적 고려사항에 부합하는 책임감 있는 AI 관행을 채택하여 지속 가능한 성장을 보장하는 것이 중요하다는 점을 강조하고 있습니다.
분석에서는 AI IT 서비스 시장을 형성하고 있는 주요 진입업체와 고객 가치를 제공하기 위한 전략을 강조하고 있습니다. 마지막으로 산업별 AI 솔루션, 통합 서비스, 컨설팅 및 전략적 자문 서비스 등 실질적인 성장 기회를 식별하고, 서비스 제공업체가 진화하는 시장 수요의 일부를 활용할 수 있는 로드맵을 제시합니다.
AI IT 서비스 산업에서 3대 전략적 과제가 미치는 영향
사내 과제
이유
Frost의 견해
파괴적 기술
이유
Frost의 견해
경쟁 심화
이유
Frost의 견해
성장 촉진요인
세계적으로 증가하는 기업 및 고객 데이터에서 가치를 창출하는 AI의 능력으로 확산 촉진
데이터의 급증은 AI 서비스 도입의 중요한 계기가 되고 있으며, IoT 기기의 보급과 디지털 실적의 확대로 인해 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 전 세계 기업들은 AI 도구에 대한 긴급한 요구가 발생하고 있습니다. 이러한 도구는 데이터를 처리하고, 분석하고, 패턴과 상관관계를 발견하고, 의미 있는 통찰력을 도출하여 제한된 시간 내에 새로운 경쟁 우위를 발견할 수 있도록 도와줍니다.
비용 절감과 효율성 향상은 AI 도입의 강력한 경제적 원동력이 될 것입니다.
점점 더 많은 기업들이 AI 자동화를 통해 예측과 의사결정의 정확성을 높이고 운영 비용을 크게 절감할 수 있는 가능성을 인식하고 있으며, AI 시스템의 일관된 운영 능력은 운영과 자원 배분을 최적화하고자 하는 기업에게 매력적인 투자처가 되고 있습니다.
성숙한 기술이 시장 성장을 주도합니다.
컴퓨팅 파워와 GPU 기능의 지속적인 향상으로 AI 시스템은 더욱 강력하고 효율적이며, AI/ML 알고리즘과 LLM의 발전으로 AI 솔루션은 이제 보다 예측 가능한 결과를 제공하고, 자동화 및 고효율화를 가능하게 합니다. 또한, 사전 훈련된 모델과 도구가 제공됨에 따라 기술적 장벽을 최소화하고 AI 솔루션을 빠르게 도입할 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅 인프라가 강화됨에 따라 이러한 기능은 모든 규모의 조직에서 보다 쉽게 사용할 수 있고 확장할 수 있게 되었습니다.
성장 억제요인
AI 및 ML 알고리즘을 구현하기 위한 클린 데이터 가용성 제한 사항
AI와 ML 알고리즘의 성공 여부는 사용 가능한 기업 데이터의 품질에 달려 있습니다. 깨끗하고 표준화된 데이터는 전 세계 AI IT 서비스의 성장 기회에서 기술이 가치와 비즈니스 성과를 제공하는 데 있어 매우 중요합니다. 깨끗하고 사용 가능한 데이터 세트에 대한 접근은 AI를 도입하는 대부분의 기업에게 어려운 문제입니다.
명확한 투자수익률(ROI)
기업들은 ROI를 예측할 수 없기 때문에 AI 솔루션 도입을 꺼려합니다. 따라서 벤더는 기업이 AI 솔루션 도입 시 ROI를 예측할 수 있도록 지원해야 합니다.
리더십의 헌신 부족
AI 서비스는 인력, 기술, 인프라에 대한 막대한 투자가 필요합니다. 강력한 리더십의 의지가 없다면 AI 이니셔티브에 대한 예산 배분은 제한적일 수밖에 없고, 통일된 전략 없이 AI에 투자하는 것은 비효율적이고 단편적인 AI 도입으로 이어질 수 있습니다.
규제 프레임워크와 윤리적 관행에 대한 명확성 부족
익명화 이전 데이터에 대한 접근을 제한하는 프라이버시 고려, 지적재산권 문제, 알고리즘의 투명성 부족, 알고리즘의 편향성, 고용 안전에 대한 우려 등 규제와 윤리 문제는 AI 시장의 성장을 저해하는 요인으로 작용합니다.
IT Service Providers are Playing an Important Role in Accelerating AI Deployments
The Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities study provides a comprehensive analysis of the current landscape and the future prospects of AI IT services worldwide. It draws on insights from a recent enterprise decision-maker survey and identifies key drivers and restraints shaping the industry globally.
Strategically, the study explores how service providers can differentiate themselves by strengthening advisory and consulting services, leveraging foundational models to create specialized AI offerings, and developing end-to-end AI capabilities. The study underscores the importance of developing industry-specific solutions and adopting responsible AI practices to address ethical, environmental, and social considerations, ensuring sustainable growth.
The analysis highlights key participants shaping the AI IT services market and their strategies to deliver client value. Finally, the study identifies actionable growth opportunities, such as industry-specific AI solutions, integration services, and consulting and strategic advisory services, providing a roadmap for service providers to capitalize on some of the evolving market demands.
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the AI Information Technology Services Industry
Internal Challenges
Why:
Frost Perspective:
Disruptive Technologies
Why:
Frost Perspective:
Competitive Intensity
Why:
Frost Perspective:
Growth Drivers
AI's Ability to Unlock Value from the Growing Global Volumes of Enterprise and Customer Data Drives its Uptake
Data proliferation has become a significant catalyst for AI service adoption. Data's exponential growth, driven by increased IoT device adoption and expanding digital footprints, has generated an urgent need for AI tools in enterprises globally. These tools process, analyze, find patterns and correlations, and derive meaningful insights, uncovering new competitive advantages in a limited time.
Cost Reduction and Efficiency Improvements Represent Compelling Economic Drivers for AI Adoption
A growing number of enterprises recognize AI automation's potential to significantly reduce operational costs while improving accuracy in predictions and decision-making. AI systems' ability to operate consistently has made them attractive investments for businesses seeking to optimize their operations and resource allocation.
Maturing Technologies Drive Market Growth
Continuous improvements in computing power and GPU capabilities have made AI systems more powerful and efficient. Owing to advancements in AI/ML algorithms and LLMs, AI solutions now offer more predictable outcomes, enabling automation and higher efficiencies. In addition, the availability of pre-trained models and tools minimizes technological barriers and supports faster AI solution adoption. Enhanced cloud computing infrastructure has made these capabilities more accessible and scalable for organizations of all sizes.
Growth Restraints
Limited Availability of Clean Data to Implement AI and ML Algorithms
AI and ML algorithms' success depends on the quality of available enterprise data. Clean and standardized data is pivotal to **Title:** Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities technologies' ability to deliver value and business outcomes. Accessing clean and usable datasets is challenging for most enterprises adopting AI.
Clear Return on Investment (ROI)
Enterprises are reluctant to adopt AI solutions as they cannot estimate the ROI, mainly because the high initial investment increases costs before the expected return date. Thus, vendors must help enterprises foresee the ROI in implementing AI solutions.
Lack of Leadership Commitment
AI services require significant investments in talent, technology, and infrastructure. Without strong leadership commitment, budget allocation for AI initiatives will remain limited, and investing in AI without a unified strategy will lead to inefficiencies and fragmented AI adoption.
Lack of Clarity Concerning Regulatory Frameworks and Ethical Practices
Regulatory and ethical issues, such as privacy considerations that restrict access to data before anonymization, intellectual property issues, a lack of algorithm transparency, algorithm biases, and job security concerns, will hinder the AI market's growth.