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세계의 노코드 인공지능 플랫폼 시장
No-Code Artificial Intelligence Platforms
상품코드 : 1787244
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 168 Pages
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한글목차

세계의 노코드 인공지능 플랫폼 시장은 2030년까지 388억 달러에 달할 전망

2024년에 53억 달러로 추정되는 세계의 노코드 인공지능 플랫폼 시장은 2024-2030년에 CAGR 39.4%로 성장하며, 2030년에는 388억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 텍스트 데이터 모달리티는 CAGR 43.4%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 186억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 영상 데이터 모달리티 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 37.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 14억 달러, 중국은 CAGR 37.1%로 성장할 것으로 예측

미국의 노코드 인공지능 플랫폼 시장은 2024년에 14억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 57억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 37.1%가 됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 36.5%와 33.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 27.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 노코드 인공지능 플랫폼 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

노코드 AI 플랫폼은 인공지능 도입을 어떻게 재편하고 있는가?

노코드 인공지능(AI) 플랫폼은 개인과 기업이 코딩 전문 지식 없이도 AI 기반 용도를 개발할 수 있도록 함으로써 AI 채택을 민주화하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 툴, 사전 구축된 머신러닝 모델을 제공하여 사용자가 풍부한 프로그래밍 지식 없이도 워크플로우 자동화, 데이터 분석, 의사결정 프로세스 최적화를 수행할 수 있도록 지원합니다. 최적화할 수 있습니다. 금융, 헬스케어, 마케팅, 리테일 등 다양한 산업에서 디지털 전환을 가속화하고 운영 비용을 절감하며 효율성을 높이기 위해 노코드 AI 솔루션을 도입하고 있습니다. 전문 AI 개발자를 필요로 하지 않는 이 플랫폼은 기술 격차를 해소하고 중소기업(SME)이 고객 서비스 자동화, 예측 분석, 사기 감지, 비즈니스 인텔리전스 등에 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 기반 인프라와 AIaaS(AI-as-a-service)의 발전은 노코드 AI 플랫폼의 성장을 더욱 촉진하고 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 돕고 있습니다. 기업이 보다 빠르고 확장 가능한 AI를 구현하고자 하는 가운데, 노코드 플랫폼은 기업의 자동화 및 디지털 전환 전략의 게임 체인저가 되고 있습니다.

노코드 AI의 보급을 가로막는 과제는 무엇인가?

노코드 AI 플랫폼의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고 노코드 AI 플랫폼은 보급을 저해할 수 있는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 주요 우려 사항 중 하나는 사전 구축된 AI 모델의 사용자 정의 및 유연성이 제한적이기 때문에 매우 복잡한 산업별 이용 사례에 적합하지 않을 수 있다는 점입니다. 첨단 AI 기능이 필요한 조직은 노코드 솔루션의 범용성에 어려움을 겪는 경우가 많으며, 전문적인 작업을 위해 모델을 미세 조정할 수 있는 능력이 제한되어 있습니다. 또한 많은 노코드 AI 플랫폼이 클라우드 기반 인프라에서 작동하므로 데이터 보안 및 프라이버시 문제가 발생하여 사이버 위협 및 기밀 정보에 대한 무단 액세스의 위험이 증가합니다. 또 다른 문제는 다양한 데이터세트를 적절히 표현하지 못할 수 있는 사전 훈련된 모델로 인해 AI의 결과가 편향될 수 있다는 점입니다. 또한 기업은 노코드 AI와 레거시 시스템과의 통합에 어려움을 겪을 수 있으며, API 개발 및 미들웨어 솔루션에 대한 추가 투자가 필요할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 모델의 투명성, 데이터 프라이버시 프로토콜, 노코드 접근성 및 로우코드 커스터마이징 옵션을 결합한 하이브리드 AI 솔루션의 지속적인 개선이 필요합니다.

기술 혁신은 어떻게 노코드 AI 플랫폼을 강화하는가?

AI와 자동화의 발전은 노코드 AI 플랫폼의 기능과 효율성을 크게 향상시키고, 복잡한 비즈니스 요구에 대한 적응성을 높이고 있습니다. 자연 언어 처리(NLP)의 통합으로 사용자 상호작용이 강화되고, 기업은 기존 코딩이 아닌 대화 입력을 사용하여 AI 모델을 훈련할 수 있게 되었습니다. 또한 AI 기반 자동화 툴은 예측 분석을 가능하게 하여 조직이 최소한의 인력 개입으로 대규모 데이터세트에서 인사이트를 도출할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한 설명 가능한 AI(XAI)를 개선하여 투명성에 대한 우려를 해결하고 AI의 의사결정 과정이 해석 가능하고 설명할 수 있도록 보장합니다. 클라우드 컴퓨팅의 발전과 엣지 AI는 노코드 플랫폼의 기능을 확장하여 분산 네트워크에서 AI 용도의 실시간 처리 및 배포를 가능하게 합니다. 또한 AI를 활용한 데이터 시각화 툴의 도입으로 비기술직 사용자의 데이터 분석을 간소화하여 대화형 대시보드 생성 및 보고서 작성을 쉽게 할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신이 계속 발전함에 따라 노코드 AI 플랫폼은 더욱 정교해져 AI 접근성과 기업급 자동화의 격차를 해소할 수 있을 것으로 기대됩니다.

노코드 AI 시장의 성장 원동력은?

노코드 AI 시장 개발은 AI 자동화에 대한 수요 증가, 숙련된 AI 개발자 부족, 시민 데이터 사이언스자의 부상 등 여러 가지 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 기업은 비즈니스 프로세스를 간소화하고, 기술팀에 대한 의존도를 낮추며, AI 기반 용도 시장 출시 시간을 단축하기 위해 노코드 플랫폼에 주목하고 있습니다. 고객 서비스, 마케팅, E-Commerce 분야에서 AI 기반 챗봇과 가상 비서의 도입은 기업이 프로그래밍 전문 지식 없이도 확장 가능한 자동화 솔루션을 찾고 있으므로 시장을 더욱 촉진하고 있습니다. 중소기업과 스타트업의 급속한 디지털화도 시장 성장에 기여하고 있으며, 이들 기업은 워크플로우 자동화, 판매 최적화, 데이터베이스 의사결정을 위해 노코드 AI를 활용하고 있습니다. 또한 규제 준수 요구사항은 AI 용도이 윤리 가이드라인과 업계 표준을 준수하도록 보장하는 거버넌스 기능을 통합한 노코드 AI 플랫폼의 채택을 촉진하고 있습니다. 기업이 민첩성, 효율성, 비용 효율성이 높은 AI를 도입하는 것을 우선순위에 두고 있는 가운데, 노코드 AI 플랫폼에 대한 수요는 지속적으로 증가하여 AI의 민주화 미래를 형성할 것으로 예측됩니다.

부문

데이터 모달리티 유형(텍스트 데이터 모달리티, 영상 데이터 모달리티, 비디오 데이터 모달리티, 스피치·오디오 데이터 모달리티, 멀티모달 데이터 모달리티), 최종 사용(BFSI 최종 사용, 소매·상업 최종 사용, 자동차·운송·물류 최종 사용, 정부·방위 최종 사용, 헬스케어·생명과학 최종 사용, IT·통신 최종 사용, 에너지·유틸리티 최종 사용, 제조 최종 사용, 농업 최종 사용, IT·ITES 최종 사용, 미디어·엔터테인먼트 최종 사용, 기타 최종 사용).

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global No-Code Artificial Intelligence Platforms Market to Reach US$38.8 Billion by 2030

The global market for No-Code Artificial Intelligence Platforms estimated at US$5.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$38.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 39.4% over the analysis period 2024-2030. Text Data Modality, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 43.4% CAGR and reach US$18.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Image Data Modality segment is estimated at 37.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.4 Billion While China is Forecast to Grow at 37.1% CAGR

The No-Code Artificial Intelligence Platforms market in the U.S. is estimated at US$1.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$5.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 36.5% and 33.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.0% CAGR.

Global No-Code Artificial Intelligence Platforms Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are No-Code AI Platforms Reshaping Artificial Intelligence Adoption?

No-code artificial intelligence (AI) platforms are democratizing AI adoption by enabling individuals and businesses to develop AI-driven applications without requiring coding expertise. These platforms provide user-friendly interfaces, drag-and-drop tools, and pre-built machine learning models that allow users to automate workflows, analyze data, and optimize decision-making processes without extensive programming knowledge. Industries such as finance, healthcare, marketing, and retail are increasingly integrating no-code AI solutions to accelerate digital transformation, reduce operational costs, and improve efficiency. By eliminating the need for specialized AI developers, these platforms bridge the skills gap, allowing small and medium-sized enterprises (SMEs) to leverage AI for customer service automation, predictive analytics, fraud detection, and business intelligence. Cloud-based infrastructure and advancements in AI-as-a-service (AIaaS) are further propelling the growth of no-code AI platforms, making them accessible to a broader audience. As organizations seek faster and more scalable AI implementation, no-code platforms are becoming a game-changer in enterprise automation and digital transformation strategies.

What Challenges Are Limiting the Widespread Adoption of No-Code AI?

Despite their growing popularity, no-code AI platforms face several challenges that could hinder their broader adoption. One of the major concerns is the limited customization and flexibility of pre-built AI models, which may not be suitable for highly complex, industry-specific use cases. Organizations requiring advanced AI functionalities often struggle with the generic nature of no-code solutions, limiting their ability to fine-tune models for specialized tasks. Additionally, concerns about data security and privacy arise as many no-code AI platforms operate on cloud-based infrastructure, increasing the risk of cyber threats and unauthorized access to sensitive information. Another challenge is the potential for biased AI outcomes due to pre-trained models that may not adequately represent diverse datasets. Furthermore, businesses may face difficulties integrating no-code AI with legacy systems, requiring additional investments in API development and middleware solutions. Addressing these challenges will require ongoing improvements in AI model transparency, data privacy protocols, and hybrid AI solutions that combine no-code accessibility with low-code customization options.

How Are Technological Innovations Enhancing No-Code AI Platforms?

Advancements in AI and automation are significantly improving the functionality and efficiency of no-code AI platforms, making them more adaptable to complex business needs. The integration of natural language processing (NLP) is enhancing user interactions, allowing businesses to train AI models using conversational inputs rather than traditional coding. AI-driven automation tools are also enabling predictive analytics, helping organizations generate insights from large datasets with minimal human intervention. Additionally, improvements in explainable AI (XAI) are addressing concerns about transparency, ensuring that AI decision-making processes are interpretable and accountable. Cloud computing advancements and edge AI are expanding the capabilities of no-code platforms, enabling real-time processing and deployment of AI applications across distributed networks. Furthermore, the incorporation of AI-powered data visualization tools is simplifying data analysis for non-technical users, allowing them to create interactive dashboards and generate reports effortlessly. As these innovations continue to evolve, no-code AI platforms are expected to become more sophisticated, bridging the gap between AI accessibility and enterprise-grade automation.

What Is Driving the Growth of the No-Code AI Market?

The growth in the no-code AI market is driven by several factors, including the increasing demand for AI-driven automation, the shortage of skilled AI developers, and the rise of citizen data scientists. Organizations are turning to no-code platforms to streamline business processes, reduce dependency on technical teams, and accelerate time-to-market for AI-powered applications. The adoption of AI-driven chatbots and virtual assistants in customer service, marketing, and e-commerce is further propelling the market, as businesses seek scalable automation solutions without extensive programming expertise. The rapid digitalization of SMEs and startups is also contributing to market growth, as these companies leverage no-code AI for workflow automation, sales optimization, and data-driven decision-making. Additionally, regulatory compliance requirements are driving the adoption of no-code AI platforms with built-in governance features, ensuring that AI applications adhere to ethical guidelines and industry standards. As businesses continue to prioritize agility, efficiency, and cost-effective AI adoption, the demand for no-code AI platforms is expected to witness sustained growth, shaping the future of AI democratization.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the No-Code Artificial Intelligence Platforms market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Data Modality Type (Text Data Modality, Image Data Modality, Video Data Modality, Speech & Audio Data Modality, Multimodal Data Modality); End-Use (BFSI End-Use, Retail & Commerce End-Use, Automotive, Transportation & Logistics End-Use, Government & Defense End-Use, Healthcare & Life Sciences End-Use, Telecommunications End-Use, Energy & Utilities End-Use, Manufacturing End-Use, Agriculture End-Use, IT / ITES End-Use, Media & Entertainment End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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III. MARKET ANALYSIS

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