Stratistics MRC에 따르면, 세계 AaaS(Automation as a Service) 시장은 2024년 98억 달러, 2030년 401억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 26.3%의 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다.
AaaS(Automation as a Service)는 기업이 자동화 기술과 솔루션에 대한 온디맨드 액세스를 제공하는 클라우드 기반 제공 모델로, 기업은 AaaS를 통해 인프라 및 전문 지식에 대한 대규모 초기 투자 없이도 업무 간소화, 비용 절감, 효율성 향상을 실현할 수 있습니다. AaaS는 일반적으로 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능, 머신러닝 기능을 포함하며, 기업은 AaaS를 통해 다양한 비즈니스 기능에서 반복적인 작업, 워크플로우, 프로세스를 자동화하고, 필요에 따라 자동화 노력을 확장할 수 있습니다. 필요에 따라 자동화 노력을 확장할 수 있습니다. 이 모델은 유연성, 빠른 배포, 고급 자동화 기술을 활용하면서 핵심 비즈니스 활동에 집중할 수 있는 능력을 제공합니다.
2023년 3월 IDC의 예측에 따르면, 인공지능(AI)을 중심으로 한 시스템의 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 포함한 인공지능(AI)에 대한 전 세계 지출액은 2023년 1,540억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2022년 지출액보다 26.9% 증가할 것으로 전망됩니다.
자동화에 대한 수요 증가
조직들은 효율성 향상, 운영 비용 절감, 생산성 향상에 있어 자동화의 이점을 점점 더 많이 인식하고 있으며, AaaS는 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공하므로 기업은 인프라 및 전문 지식에 대한 대규모 선행 투자 없이도 자동화를 도입할 수 있습니다. 디지털 전환 이니셔티브의 부상과 경쟁 환경에서 간소화된 프로세스의 필요성이 이러한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 많은 분야에서 숙련된 인력 부족으로 인해 기업들이 자동화 솔루션을 도입하고 있으며, AaaS는 모든 규모의 기업이 자동화 기술을 빠르게 도입하고 그 혜택을 누릴 수 있는 매력적인 선택지가 되고 있습니다.
높은 초기 설정 비용
자동화 솔루션을 도입하려면 통합, 커스터마이징, 교육에 많은 투자가 필요한 경우가 많습니다. 조직은 새로운 자동화 도구를 수용하기 위해 기존 프로세스와 시스템을 변경해야 할 수 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 들며, AaaS와 레거시 시스템과의 통합의 복잡성과 도입 시 전문 기술이 필요할 수 있어 비용이 더욱 증가할 수 있습니다. 특히 중소기업의 경우, 이러한 초기 비용 부담으로 인해 도입률이 낮아질 수 있습니다. 또한, 자동화 프로세스로 전환하는 과정에서 기존 업무가 중단될 수 있다는 인식으로 인해 장기적인 이점이 있음에도 불구하고 투자를 망설이는 조직도 있습니다.
AI와 머신러닝의 통합
AI와 ML 기술은 자동화 솔루션의 기능을 강화하여 보다 복잡하고 지능적인 자동화 프로세스를 가능하게 합니다. AI 기반 자동화는 예측 분석, 자연어 처리 및 인지 기능을 제공하여 고객 서비스, 의사결정 및 데이터 분석에서 새로운 사용 사례를 창출할 수 있는 예측 분석, 자연어 처리 및 인지 기능을 제공함으로써 AI, ML 및 자동화의 조합은 더욱 복잡하고 지능적인 자동화 프로세스를 가능하게 합니다. AI, ML, 자동화의 결합은 보다 고도화되고 가치 있는 서비스를 개발하여 다양한 고객을 끌어들이고 AaaS 시장의 혁신을 촉진할 수 있습니다.
데이터 프라이버시 규정의 변화
자동화된 프로세스는 기밀 데이터를 다루는 경우가 많기 때문에 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호법을 준수하는 것이 중요합니다. 이러한 규정이 변경되면 기존 자동화 시스템을 대폭 수정해야 할 수 있으며, 이는 서비스 중단을 초래하고 공급자와 사용자 모두의 비용을 증가시킬 수 있습니다. 특히 세계 비즈니스의 경우, 여러 관할권에서 컴플라이언스를 준수해야 하는 복잡성이 문제가 될 수 있습니다. 데이터 보안과 프라이버시에 대한 우려로 인해 클라우드 기반 자동화 서비스를 도입하는 것을 주저하는 조직도 있을 수 있습니다. 또한, 컴플라이언스 위반으로 인한 막대한 벌금과 명예훼손의 가능성은 시장에 불확실성을 가져와 도입률을 낮출 수 있으며, AaaS 제공업체가 컴플라이언스 대책에 대한 지속적인 투자를 필요로 합니다.
COVID-19 팬데믹으로 인해 서비스형 자동화 솔루션의 도입이 가속화되었습니다. 기업들이 현장 직원 수를 줄이면서 운영을 유지하고자 하는 가운데, AaaS는 중요한 프로세스를 원격으로 자동화할 수 있는 수단을 제공했습니다. 이 위기는 디지털 전환과 운영 탄력성의 중요성을 강조하며 자동화 기술에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 초기에는 경제 전망의 불확실성으로 인해 일부 부문이 투자를 지연시켰지만, 장기적인 영향으로 인해 AaaS가 비즈니스 연속성과 효율성을 위한 중요한 도구로 인식이 높아졌습니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA) 분야가 예측 기간 동안 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA) 부문은 다양한 산업 및 업무 기능에 광범위하게 적용될 수 있다는 점에서 AaaS(Automation as a Service) 시장을 주도할 것으로 예상되며, RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하여 효율성, 정확성, 비용 절감에 큰 이점을 제공한다, 효율성, 정확성, 비용 절감의 향상으로 이어지는 큰 이점을 제공합니다. 인프라를 크게 변경하지 않고 기존 시스템과 통합할 수 있기 때문에 모든 규모의 기업에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 서비스형 RPA의 확장성과 유연성을 통해 기업은 자동화 솔루션을 신속하게 도입하고 변화하는 요구에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한, AI 및 머신러닝 기능의 통합을 포함한 RPA 기술의 지속적인 발전은 RPA의 잠재적 용도를 확장하고 채택과 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 중소기업(SMEs) 부문이 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
중소기업(SMEs) 부문은 서비스형 자동화 시장에서 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되며, AaaS는 중소기업이 인프라나 전문 지식에 대한 대규모 선행 투자 없이도 고도의 자동화 기술을 이용할 수 있게 해줍니다. 이러한 자동화의 민주화를 통해 중소기업은 효율성과 생산성을 향상시켜 대기업과 더 효과적으로 경쟁 할 수 있으며, AaaS 솔루션의 확장 성과 유연성은 중소기업에게 특히 매력적이며, 소규모로 시작하여 필요에 따라 자동화 기능을 확장 할 수있는 AaaS 솔루션의 확장 성과 유연성을 제공합니다. 또한, 디지털 전환의 이점에 대한 중소기업의 인식이 높아지고, 시장 경쟁에서 업무를 최적화해야 한다는 압박이 빠르게 확산되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역에는 기술 기업이 집중되어 있으며, 자동화 솔루션의 조기 도입이 혁신과 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 강력한 디지털 인프라와 기술 발전의 문화가 다양한 산업 분야에서 AaaS의 빠른 도입을 뒷받침하고 있습니다. 선도적인 AaaS 제공업체의 존재와 스타트업 및 서비스 파트너의 탄탄한 생태계가 시장 리더십에 기여하고 있습니다. 또한, 헬스케어, 금융, 제조 등의 분야에서 업무 효율성 향상과 인건비 절감에 대한 관심이 자동화 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
아시아태평양은 AaaS(Automation as a Service) 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 디지털 전환을 촉진하는 정부 이니셔티브와 함께 산업 전반의 급속한 디지털화가 자동화 솔루션 도입을 촉진하고 있기 때문입니다. 이 지역의 크고 성장하는 중소기업 부문은 경쟁력과 효율성 향상에 있어 AaaS의 이점을 인식하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 AaaS 제공을 보완하고 강화하기 위해 AI 및 IoT와 같은 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한, 아시아태평양의 다양한 경제 환경은 다양한 분야에서 맞춤형 AaaS를 제공할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 이는 아시아태평양 시장의 높은 성장률에 기여하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Automation as a Service Market is accounted for $9.8 billion in 2024 and is expected to reach $40.1 billion by 2030, growing at a CAGR of 26.3% during the forecast period. Automation as a Service (AaaS) is a cloud-based delivery model that provides businesses with on-demand access to automation technologies and solutions. It enables organizations to streamline operations, reduce costs, and improve efficiency without the need for significant upfront investments in infrastructure or expertise. AaaS typically includes robotic process automation (RPA), artificial intelligence, and machine learning capabilities. It allows companies to automate repetitive tasks, workflows, and processes across various business functions, scaling their automation efforts as needed. This model offers flexibility, rapid deployment, and the ability to focus on core business activities while leveraging advanced automation technologies.
According to IDC's forecast from March 2023, global spending on artificial intelligence (AI), including software, hardware, and services for AI-centric systems, is expected to reach $154 billion in 2023, an increase of 26.9% over the amount spent in 2022.
Increased demand for automation
Organizations are increasingly recognizing the benefits of automation in improving efficiency, reducing operational costs, and enhancing productivity. AaaS offers a flexible and scalable solution that allows businesses to implement automation without significant upfront investments in infrastructure and expertise. The rise of digital transformation initiatives and the need for streamlined processes in a competitive business environment further fuel this demand. Additionally, the shortage of skilled labor in many sectors is pushing companies to adopt automation solutions, making AaaS an attractive option for businesses of all sizes to quickly implement and benefit from automation technologies.
High initial setup costs
Implementing automation solutions often requires significant investment in integration, customization, and training. Organizations may need to modify existing processes and systems to accommodate new automation tools, which can be time-consuming and expensive. The complexity of integrating AaaS with legacy systems and the potential need for specialized skills during implementation can further increase costs. Small and medium-sized enterprises, in particular, may find these initial expenses challenging, potentially slowing adoption rates. Additionally, the perceived risk of disruption to existing operations during the transition to automated processes can make some organizations hesitant to invest, despite the long-term benefits.
Integration of AI and machine learning
AI and ML technologies can enhance the capabilities of automation solutions, enabling more complex and intelligent automated processes. This integration allows for adaptive and self-improving systems that can handle increasingly sophisticated tasks, expanding the potential applications of AaaS across various industries. AI-powered automation can offer predictive analytics, natural language processing, and cognitive capabilities, opening up new use cases in customer service, decision-making, and data analysis. The combination of AI, ML, and automation can lead to the development of more advanced and valuable service offerings, attracting a broader range of customers and driving innovation in the AaaS market.
Changes in data privacy regulations
As automated processes often handle sensitive data, compliance with stringent data protection laws like GDPR, CCPA, and others becomes crucial. Changes in these regulations can necessitate substantial modifications to existing automation systems, potentially disrupting services and increasing costs for both providers and users. The complexity of ensuring compliance across different jurisdictions can be challenging, especially for global operations. Concerns about data security and privacy may make some organizations hesitant to adopt cloud-based automation services. Additionally, the potential for hefty fines and reputational damage due to non-compliance can create uncertainty in the market, potentially slowing adoption rates and requiring continuous investment in compliance measures by AaaS providers.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of automation as a service solutions. As businesses sought to maintain operations with reduced on-site staff, AaaS provided a means to automate critical processes remotely. The crisis highlighted the importance of digital transformation and operational resilience, driving increased interest in automation technologies. While some sectors initially delayed investments due to economic uncertainty, the long-term impact has been a growing recognition of AaaS as a key tool for business continuity and efficiency.
The robotic process automation (RPA) segment is expected to be the largest during the forecast period
The robotic process automation (RPA) segment is anticipated to dominate the automation as a service market due to its wide applicability across various industries and business functions. RPA offers significant benefits in automating repetitive, rule-based tasks, leading to improved efficiency, accuracy, and cost savings. Its ability to integrate with existing systems without major infrastructure changes makes it an attractive option for businesses of all sizes. The scalability and flexibility of RPA as a service allow organizations to quickly deploy and adapt automation solutions to their changing needs. Additionally, the continuous advancements in RPA technology, including the integration of AI and machine learning capabilities, are expanding its potential applications, further driving its adoption and market growth.
The small and medium enterprises (SMEs) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The small and medium enterprises (SMEs) segment is projected to experience the highest CAGR in the automation as a service market. AaaS offers SMEs access to advanced automation technologies without the need for significant upfront investments in infrastructure and expertise. This democratization of automation enables smaller businesses to compete more effectively with larger enterprises by improving efficiency and productivity. The scalability and flexibility of AaaS solutions are particularly attractive to SMEs, allowing them to start small and expand their automation capabilities as needed. Additionally, the growing awareness among SMEs about the benefits of digital transformation and the pressure to optimize operations in a competitive market are driving rapid adoption.
The North American region is anticipated to be the largest during the forecast period. The region has a high concentration of technology companies and early adopters of automation solutions, driving innovation and market growth. Strong digital infrastructure and a culture of technological advancement support the rapid implementation of AaaS across various industries. The presence of major AaaS providers and a robust ecosystem of startups and service partners contribute to market leadership. Additionally, the region's focus on improving operational efficiency and reducing labor costs in sectors like healthcare, finance, and manufacturing fuels the demand for automation solutions.
The Asia Pacific region is expected to witness the highest CAGR in the automation as a service market due to rapid digitalization across industries, coupled with government initiatives promoting digital transformation, which is driving the adoption of automation solutions. The region's large and growing SME sector is increasingly recognizing the benefits of AaaS in improving competitiveness and efficiency. Countries like China, India, and Japan are investing heavily in technologies such as AI and IoT, which complement and enhance AaaS offerings. Additionally, the region's diverse economic landscape presents opportunities for tailored AaaS offerings across various sectors, contributing to the high growth rate in the Asia Pacific market.
Key players in the market
Some of the key players in Automation as a Service Market include UiPath, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Automation Anywhere, Inc., Blue Prism Group plc, HCL Technologies Limited, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Pegasystems Inc., Accenture plc, Honeywell International Inc., Siemens AG, ABB Ltd., Emerson Electric Co., Rockwell Automation, Inc., Yokogawa Electric Corporation, and Mitsubishi Electric Corporation.
In July 2024, UiPath, a leading enterprise automation and AI software company, announced several new features in its platform which infuse GenAI deeply into the UiPath Business Automation Platform(TM) to help businesses achieve greater outcomes with AI and automation. UiPath will showcase its latest capabilities at UiPath on Tour London: AI at Work summit on July 2 at the InterContinental London.
In June 2022, Siemens, a leader in industrial automation and software, infrastructure, building technology and transportation, and NVIDIA, a pioneer in accelerated graphics and artificial intelligence (AI), announced an expansion of their partnership to enable the industrial metaverse and increase use of AI-driven digital twin technology that will help bring industrial automation to a new level. As a first step in this collaboration, the companies plan to connect Siemens Xcelerator, the open digital business platform, and NVIDIA Omniverse(TM), a platform for 3D design and collaboration.
In July 2020, IBM acquired WDG Automation, a Brazilian company specializing in robotic process automation (RPA) software, to enhance its capabilities in AI-driven automation for businesses, allowing them to integrate intelligent automation through software robots across their operations.