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AI 생산성 도구 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 제공별, 전개별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
AI Productivity Tools Market Size, Share & Trend Analysis Report By Offering (Virtual Assistants, RPA), By Deployment (Cloud, On-premise), By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1908743
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 12월
페이지 정보 : 영문 150 Pages
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한글목차

AI 생산성 도구 시장 요약

세계의 AI 생산성 도구 시장 규모는 2024년에 88억 120만 달러로 추정되며, 2033년까지 363억 7,780만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

2025년부터 2033년까지 CAGR 15.9%로 성장할 것으로 예상됩니다. 기업이 일상 업무를 자동화하고 전체 디지털 업무의 워크플로우 효율성을 가속화함에 따라 세계 AI 생산성 도구 산업이 확대되고 있습니다.

생성형 AI의 보급 확대, 보다 스마트한 워크플로우 조정, 비즈니스 플랫폼에 AI 어시스턴트 통합으로 인해 수요가 증가하고 있습니다. 각 벤더들은 정확도 향상과 기능 전반의 운영 부담을 줄이기 위해 멀티모달 기능 강화에 힘쓰고 있습니다.

기업 워크플로우와 클라우드 기반 AI 기능의 연계에 대한 관심이 높아지면서 AI 생산성 도구 산업을 주도하고 있습니다. 조직은 복잡한 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄입니다. AI를 통한 실시간 인사이트가 각 부문의 의사결정을 강화하고 있습니다. 데이터, AI 모델, 운영 툴을 통합한 플랫폼이 효율성을 높이고, AI 생산성 솔루션 도입을 확대하고 있습니다. 예를 들어, 2025년 1월 미국 소프트웨어 기업 ServiceNow와 Google Cloud는 제휴를 확대하여 Google Cloud 마켓플레이스에 Now Platform과 워크플로우를 제공했습니다. 이번 제휴를 통해 ServiceNow의 데이터와 구글의 AI 툴을 통합하여 자동화를 강화하고 기업 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

기업 플랫폼 전반에서 상호 운용 가능한 멀티 에이전트 AI 생태계의 채택이 AI 생산성 도구 산업의 성장을 주도하고 있습니다. 조직은 서로 다른 시스템 및 애플리케이션 간에 원활하게 작동하는 AI 에이전트를 도입하고 있습니다. 이를 통해 자동화된 워크플로우를 구현하여 수작업을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트가 제공하는 실시간 인사이트는 부서 간 의사결정을 강화할 수 있습니다. 기업들은 기존 클라우드 워크플로우 플랫폼과 원활하게 통합할 수 있는 확장 가능하고 유연한 AI 툴을 점점 더 선호하고 있습니다.

예를 들어, 영국에 본사를 둔 다국적 전문 서비스 기업 딜로이트(Deloitte)는 2025년 4월, 구글 클라우드 서비스나우(Google Cloud, ServiceNow)와의 협업을 확대하여 100개 이상의 AI 에이전트를 출시하고, 멀티 에이전트 생태계를 위한 개방형 상호운용성 프로토콜을 구축했습니다. 위한 개방형 상호운용성 프로토콜을 구축했습니다. 이를 통해 기업은 플랫폼 전반에 걸쳐 에이전트형 AI를 확장할 수 있으며, 생산성, 자동화, 시스템 간 연계를 강화할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)의 발전은 AI 생산성 도구가 인간의 언어를 효과적으로 이해하고 생성할 수 있도록 하여 그 능력을 크게 향상시키고 있습니다. 이 기능은 커뮤니케이션을 개선하고 다양한 기업 기능에서 컨텐츠 제작을 지원합니다. 이메일 관리에서는 NLP를 통해 도구가 메시지 분류, 우선순위 지정, 자동 답장 작성을 가능하게 하여 대량의 메시지 처리를 효율화합니다. AI 기반 문서 요약은 NLP를 활용하여 중요한 정보를 효율적으로 추출하기 때문에 사용자의 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 가상 비서는 NLP를 통해 보다 자연스럽고 직관적인 대화를 실현하여 사용자 경험과 도입 촉진에 기여합니다. 전체 워크플로우에서 NLP는 언어 관련 작업을 자동화하여 수작업을 줄이고 의사결정을 가속화합니다. 이러한 도구는 지능형 인사이트를 제공함으로써 조직의 업무를 최적화하고 자원을 효율적으로 배분할 수 있도록 도와줍니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 AI 생산성 도구 시장 변수, 동향, 범위

제4장 AI 생산성 도구 시장 : 제공별 추정·동향 분석

제5장 AI 생산성 도구 시장 : 전개별 추정·동향 분석

제6장 AI 생산성 도구 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

제7장 AI 생산성 도구 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSM
영문 목차

영문목차

AI Productivity Tools Market Summary

The global AI productivity tools market size was estimated at USD 8,801.2 million in 2024 and is projected to reach USD 36,377.8 million by 2033, growing at a CAGR of 15.9% from 2025 to 2033. The global AI productivity tools industry is expanding as enterprises automate routine tasks and accelerate workflow efficiency across digital operations.

Demand is rising due to wider adoption of generative AI, smarter workflow orchestration, and integration of AI assistants into business platforms. Vendors are enhancing multimodal capabilities to improve accuracy and reduce operational effort across functions.

The growing focus on connecting enterprise workflows with cloud-based AI capabilities is propelling the AI productivity tools industry. Organizations are automating complex processes to save time and reduce errors. Real-time insights from AI are enhancing decision-making across functions. Unified platforms that combine data, AI models, and operational tools are driving efficiency and increasing the adoption of AI productivity solutions. For instance, in January 2025, ServiceNow, a U.S.-based software company, and Google Cloud expanded their partnership to bring the Now Platform and workflows to Google Cloud Marketplace. This partnership integrates ServiceNow data with Google's AI tools to enhance automation and improve enterprise productivity.

The adoption of interoperable, multi-agent AI ecosystems across enterprise platforms is driving the growth of the AI productivity tools industry. Organizations are deploying AI agents that can work seamlessly across different systems and applications. This enables automated workflows, reduces manual effort, and improves overall efficiency. Real-time insights from these AI agents enhance decision-making across functions. Enterprises are increasingly prioritizing scalable and flexible AI tools that integrate smoothly with existing cloud and workflow platforms.

For instance, in April 2025, Deloitte, a UK-based multinational professional services company, expanded its collaboration with Google Cloud and ServiceNow to launch over 100 ready-to-deploy AI agents and establish an open interoperability protocol for multi-agent ecosystems. This initiative enables enterprises to scale agentic AI across platforms, enhancing productivity, automation, and cross-system collaboration.

Advancements in Natural Language Processing (NLP) are significantly enhancing AI productivity tools by enabling them to understand and generate human language effectively. This capability improves communication and supports content creation across various enterprise functions. In email management, NLP allows tools to categorize, prioritize, and autonomously compose responses, streamlining the handling of high volumes of messages. AI-driven document summarization leverages NLP to extract key information efficiently, saving users considerable time. Virtual assistants benefit from NLP by facilitating more natural and intuitive interactions, which enhances user experience and adoption. Across workflows, NLP automates language-related tasks, reducing manual effort and accelerating decision-making. By providing intelligent insights, these tools enable organizations to optimize their operations and resource allocation.

Global AI Productivity Tools Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI productivity tools market report based on offering, deployment, end use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI Productivity Tools Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. AI Productivity Tools market: Offering Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI Productivity Tools market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI Productivity Tools Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI Productivity Tools Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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