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엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 : 에이전트 시스템별, 기술별, 유형별, 용도별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global Enterprise Agentic AI Market Size, Share & Industry Analysis Report By Agent System (Single Agent Systems, and Multi Agent Systems), By Technology, By Type, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1767942
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 425 Pages
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한글목차

세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 규모는 예측 기간 동안 45.4%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 463억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

KBV Cardinal matrix- 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal matrix의 분석에 따르면, Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Amazon Web Services, Inc.가 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장의 선두주자입니다. 2025년 1월, NVIDIA Corporation은 IQVIA, Illumina, Mayo Clinic, Arc Institute와 헬스케어 AI의 발전, 신약 개발, 유전체학, 디지털 병리학을 가속화하기 위해 협력하기로 했습니다. AI 에이전트, 로봇 공학 및 컴퓨팅의 혁신은 헬스케어 산업 전반에 걸쳐 임상 시험, 진단 및 환자 치료를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다. 오라클(Oracle Corporation), 액센츄어(Accenture PLC), SAP SE와 같은 기업들은 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장의 주요 혁신가들입니다.

시장 성장요인

비즈니스 운영의 복잡성과 비용 최적화의 필요성이 증가함에 따라 자동화에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자율적인 의사결정 능력을 특징으로 하는 에이전트 AI는 프로세스를 간소화하고 인간의 개입에 대한 의존도를 줄임으로써 이러한 요구에 부응합니다. 많은 조직들이 업무 효율성 향상을 목적으로 에이전트 AI를 도입하고 있습니다. 따라서 자동화와 효율성에 대한 기업의 수요 증가가 시장 성장을 주도하고 있습니다.

또한, 기술의 발전은 에이전트 AI의 능력 향상에 있어 매우 중요한 역할을 해왔습니다. 정교한 알고리즘 개발로 인한 계산 능력의 향상과 빅데이터의 급증은 복잡한 의사결정을 할 수 있는 지능형 에이전트의 도입을 시너지 효과를 일으켰습니다. 에이전트 AI의 등장은 머신러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 같은 기반 기술의 융합에 의해 크게 촉진되었습니다. 따라서 기술 발전과 인프라 구축이 시장 성장을 견인하고 있습니다.

시장 억제요인

에이전트 AI 도입의 가장 큰 장벽 중 하나는 높은 도입 비용입니다. 이러한 비용에는 컴퓨팅 리소스, 데이터 레이크, 라이선스 비용과 같은 인프라에 대한 초기 투자뿐만 아니라, 모델 학습, 유지보수, 확장에 따른 지속적인 운영 비용도 포함됩니다. 맥킨지의 2023 AI 보고서에 따르면, 기업의 약 55%가 AI 도입 비용을 사업 확장을 저해하는 주요 요인으로 꼽았습니다. 즉, 에이전트 AI는 장기적으로 높은 ROI 잠재력을 가지고 있지만, 높은 초기 비용과 운영 비용으로 인해 특히 제조업이나 정부 기관과 같이 기술을 중요하게 생각하지 않는 분야에서는 도입에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

에이전트 시스템별 전망

에이전트 시스템에 따라 시장은 싱글 에이전트 시스템과 멀티 에이전트 시스템으로 나뉩니다. 다중 에이전트 시스템(MAS)은 엔터프라이즈 에이전트 AI의 진화형으로서, 여러 개의 자율 에이전트가 동일한 환경에서 상호 작용, 조정 및 경쟁하면서 개별 목표 또는 공통 목표를 달성하기 위해 상호 작용, 조정 및 경쟁하는 형태입니다. 분산형 의사결정, 자기조직화, 그리고 기능 간 집단적 문제해결을 가능하게 합니다.

기술별 전망

기술에 따라 시장은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 기타 기술로 분류됩니다. 자연어 처리(NLP)는 특히 대량의 비정형 텍스트와 인간과의 상호 작용을 다루는 기업에서 에이전트형 AI 시스템의 성공에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, NLP를 통해 AI 에이전트는 인간의 자연스러운 언어를 이해하고, 생성하고, 응답할 수 있어 고객 지원 자동화, 지식 관리 고객 지원 자동화, 지식 관리, 인사 온보딩과 같은 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

유형별 전망

유형에 따라 시장은 즉시 도입 가능한 에이전트와 자체 개발 에이전트로 분류됩니다. 자체 개발 에이전트형 AI 시스템은 자율 시스템에 대한 완전한 제어, 커스터마이징 및 확장성을 원하는 기업의 요구를 충족시킵니다. 이러한 에이전트는 일반적으로 사내에서 개발하거나 OEM 또는 AI 컨설턴트의 지원을 받아 기반 모델, 오픈 소스 라이브러리 및 자체 비즈니스 로직을 사용하여 개발됩니다. 기성 솔루션과 달리, 이러한 에이전트는 조직 고유의 데이터로 학습하고, 맞춤형 API와 통합하고, 분산된 시스템 전반에서 복잡한 의사결정을 위해 설계할 수 있습니다.

용도별 전망

용도별로는 고객 서비스 및 가상 비서, 로보틱스 및 자동화, 금융 서비스, 헬스케어, 보안 및 모니터링, 게임 및 엔터테인먼트, 마케팅 및 영업, 인사, 법률 및 컴플라이언스, 기타로 분류됩니다. 로봇 및 자동화 분야에서는 에이전트 AI가 인간의 개입을 최소화하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 시스템은 제조업, 물류업 등 다양한 산업에서 업무의 최적화와 효율화를 위해 활용되고 있습니다.

지역별 전망

지역별로는 브라질, 아르헨티나, UAE, 사우디아라비아, 남아프리카, 나이지리아, 기타 LAMEA 국가로 시장이 분류됩니다. 이러한 도구를 통해 에이전트는 장기 상황 기억 작업을 수행하고, API 호출을 통해 자체 도구에 액세스하고, 사내 프로세스를 관리할 수 있어 기업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 Microsoft 365 Copilot에 자율 에이전트 기능을 내장하여 지식 근로자가 최소한의 개입으로 요약, 문서 작성, 의사결정과 같은 작업을 수행할 수 있도록 하고 있습니다.

시장 경쟁과 특성

엔터프라이즈 에이전트 AI 시장은 신생 스타트업과 중견기업들의 빠른 혁신에 힘입어 여전히 중간 정도의 경쟁이 지속되고 있습니다. 틈새 솔루션과 도메인 특화 애플리케이션이 차별화를 촉진합니다. 기업과의 협력을 통한 맞춤형 배포는 경쟁력을 강화합니다. 그러나 지배적인 플레이어가 부족하기 때문에 신규 진입 기업들은 표준화를 촉진하고 진화하는 환경에서 조기에 큰 견인력을 확보할 수 있는 기회를 얻게 될 것입니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 주요 고객 기준 - 세계 시장

제6장 세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 : 에이전트 시스템별

제7장 세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 : 기술별

제8장 세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 : 유형별

제9장 세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 : 용도별

제10장 세계의 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 : 지역별

제11장 기업 개요

제12장 엔터프라이즈 에이전트 AI 시장 성공 필수 조건

ksm
영문 목차

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The Global Enterprise Agentic AI Market size is expected to reach $46.30 billion by 2032, rising at a market growth of 45.4% CAGR during the forecast period.

Based on Agent System, the market is segmented into Single Agent Systems, and Multi Agent Systems. One of the leading implementations of single-agent AI is found in Salesforce's Einstein GPT, which powers single-agent virtual assistants to handle customer queries, generate knowledge articles, and summarize interactions. These agents are integrated within CRM systems and operate independently without collaboration from other agents, delivering high reliability for routine enterprise interactions.

The major strategies followed by the market participants are partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In August, 2024, Accenture and S&P Global have partnered to advance generative AI in financial services, launching an AI learning program for S&P's 35,000 employees and enhancing AI development and benchmarking tools to drive responsible innovation and performance across the industry. Additionally, In April, 2025, Celonis has expanded its strategic partnership with Microsoft, introducing a zero-copy integration between Celonis Process Intelligence and Microsoft Fabric. This enables seamless data sharing, reduced storage costs, and real-time insights within Microsoft tools like Power BI and Copilot, empowering users to enhance AI applications with contextual business process data.

KBV Cardinal Matrix - Enterprise Agentic AI Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Google LLC, Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the Enterprise Agentic AI Market. In January, 2025, NVIDIA Corporation partners with IQVIA, Illumina, Mayo Clinic, and Arc Institute to advance healthcare AI, accelerating drug discovery, genomics, and digital pathology. AI agents, robotics, and computing innovations aim to enhance clinical trials, diagnostics, and patient care across the healthcare industry. Companies such as Oracle Corporation, Accenture PLC, and SAP SE are some of the key innovators in Enterprise Agentic AI Market.

Market Growth Factors

The escalating complexity of business operations and the imperative for cost optimization have intensified the demand for automation. Agentic AI, characterized by autonomous decision-making capabilities, addresses this need by streamlining processes and reducing reliance on human intervention. Organizations are increasingly adopting agentic AI to enhance operational efficiency. Hence, Rising Enterprise Demand For Automation And Efficiency is driving the growth of the market.

Additionally, Technological progress has been pivotal in advancing agentic AI capabilities. The development of sophisticated algorithms enhanced computational power, and the proliferation of big data have collectively facilitated the deployment of intelligent agents capable of complex decision-making. The rise of agentic AI has been largely catalyzed by the convergence of enabling technologies such as machine learning, large language models (LLMs), cloud computing, and edge computing. Therefore, Technological Advancements And Infrastructure Readiness is propelling the growth of the market.

Market Restraining Factors

One of the most formidable barriers to the adoption of agentic AI is its high implementation cost. These expenses include not only the upfront investment in infrastructure-such as computing resources, data lakes, and licensing fees-but also the ongoing operational costs related to model training, maintenance, and scaling. According to McKinsey's 2023 AI Report, nearly 55% of enterprises cited the cost of AI deployment as a primary factor inhibiting expansion. Thus, while agentic AI offers a strong ROI potential in the long run, the high upfront and operational costs continue to restrain adoption, particularly in non-tech-first sectors like manufacturing or government.

Agent System Outlook

Based on Agent System, the market is segmented into Single Agent Systems, and Multi Agent Systems. Multi Agent Systems (MAS) are an evolution of enterprise agentic AI, where multiple autonomous agents operate within the same environment, interacting, coordinating, or even competing to achieve individual or shared goals. MAS structures mirror human organizations more closely, allowing distributed decision-making, self-organization, and collective problem-solving across functions.

Technology Outlook

Based on Technology, the market is segmented into Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, and Other Technology. Natural Language Processing (NLP) has become central to the success of agentic AI systems in enterprises, especially those dealing with large volumes of unstructured text and human interaction. NLP enables AI agents to understand, generate, and respond in natural human language-thus enabling applications like customer support automation, knowledge management, and HR onboarding.

Type Outlook

Based on Type, the market is segmented into Ready-to-Deploy Agents, and Build-Your-Own Agents. Build-your-own agentic AI systems cater to enterprises seeking full control, customization, and scalability over their autonomous systems. These agents are typically developed in-house or with support from OEMs and AI consultancies, using foundational models, open-source libraries, and proprietary business logic. Unlike off-the-shelf solutions, these agents can be trained on organization-specific data, integrated with custom APIs, and designed for complex decision-making across distributed systems.

Application Outlook

Based on Application, the market is segmented into Customer Service & Virtual Assistants, Robotics & Automation, Financial Services, Healthcare, Security & Surveillance, Gaming & Entertainment, Marketing & Sales, Human Resources, and Legal, Compliance & Others. In the realm of robotics and automation, agentic AI facilitates the development of autonomous systems that can perform complex tasks with minimal human intervention. These systems are employed in various industries, including manufacturing and logistics, to optimize operations and increase efficiency.

Regional Outlook

Region-wise, the market is segmented into Brazil, Argentina, UAE, Saudi Arabia, South Africa, Nigeria, and Rest of LAMEA. These tools allow agents to perform long-context memory tasks, access proprietary tools via API calls, and manage internal processes-boosting enterprise efficiency. For example, Microsoft has embedded autonomous agentic features into Microsoft 365 Copilot, enabling knowledge workers to perform tasks such as summarization, writing, and decision-making with minimal intervention.

Market Competition and Attributes

The Enterprise Agentic AI Market remains moderately competitive, driven by emerging startups and mid-sized firms innovating rapidly. Niche solutions and domain-specific applications foster differentiation. Collaboration with enterprises for custom deployments adds to competitiveness. However, lack of dominant players opens opportunities for new entrants to shape standards and gain significant early traction in this evolving landscape.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Enterprise Agentic AI Market Report Segmentation

By Agent System

By Technology

By Type

By Application

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Key Customer Criteria - Global Market

Chapter 6. Global Enterprise Agentic AI Market by Agent System

Chapter 7. Global Enterprise Agentic AI Market by Technology

Chapter 8. Global Enterprise Agentic AI Market by Type

Chapter 9. Global Enterprise Agentic AI Market by Application

Chapter 10. Global Enterprise Agentic AI Market by Region

Chapter 11. Company Profiles

Chapter 12. Winning Imperatives of Enterprise Agentic AI Market

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