Stratistics MRC에 따르면 세계의 설명 가능한 AI 인증 시장은 2025년에 1억 1,110만 달러를 차지하고 예측 기간 동안 CAGR 20.2%를 나타내 2032년에는 4억 260만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
설명 가능한 AI 인증은 투명하고 해석 가능한 방식으로 인공지능 모델을 이해, 구현 및 전달하는 데 숙련되어 있음을 입증하는 개인, 조직 또는 시스템에 부여되는 공식 인증입니다. 이 인증은 의사결정 프로세스를 이해관계자에게 명확하게 설명할 수 있는 AI 시스템을 설계하는 능력을 중시하고 책임, 윤리 준수, 신뢰성을 보장합니다. 이 자격은 모델의 해석 가능성, 바이어스 감지, 윤리적인공지능의 전개 및 규제 기준의 원칙을 다룹니다. XAI 인증을 받으면 전문가는 효과적일 뿐만 아니라 투명하고 감사가능하며 책임 있는 AI 사례를 따르는 AI 솔루션을 만드는 전문 지식을 선보일 수 있습니다.
규제상의 의무와 윤리적 요청
규제적 의무화와 윤리적 요청은 설명 가능한 AI 인증 시장을 발전시키는 강력한 촉매제입니다. 정부 및 산업 단체는 AI 시스템의 투명성, 책임, 공정성을 점점 더 요구하고 있으며, 조직은 인증된 설명 가능한 AI 솔루션을 채택해야 합니다. 바이어스의 완화와 책임있는 AI의 전개와 같은 윤리적 배려는 이 변화를 더욱 강화하고 견고한 시장 수요를 창출하고 있습니다. 그 결과 기업은 컴플라이언스를 확보하고 신뢰를 높이고 평판의 무결성을 유지하기 위해 XAI 인증을 취득하는 인센티브를 부여받아 세계 시장 성장을 가속하고 있습니다.
숙련된 XAI 전문가 부족
숙련된 설명 가능한 AI(XAI) 전문가의 부족은 설명 가능한 AI 인증 시장 성장에 큰 장애물이 되었습니다. 제한된 전문 지식은 채용을 늦추고 고급 XAI 솔루션의 구현을 늦추고 조직이 인증된 지식을 효과적으로 활용하는 것을 제한합니다. 기업은 트레이닝 비용의 증대와 프로젝트 기간의 장기화에 직면해 시장 전체의 효율을 저하시킵니다. 이러한 인재 격차는 기술 혁신과 XAI 인증 프로그램의 세계적인 보급을 방해하는 중요한 장애물입니다.
고위험 부문의 신뢰와 책임
헬스케어, 금융, 방어와 같은 하이스테이크 부문의 신뢰와 책임은 설명 가능한 AI 인증에 대한 수요를 유발합니다. 규제당국의 감시가 강화되는 가운데 이해관계자는 윤리기준 및 운영기준에 따른 투명성이 높은 감사 가능한 AI 시스템을 요구하고 있습니다. 이 변화는 인증을 전략적 차별화 요인으로 높이고 시장 신뢰와 분야 횡단 채택을 촉진합니다. 알고리즘 설계에 책임을 통합함으로써 설명 가능한 AI는 단순한 컴플라이언스 툴이 아니라 신뢰를 실현하는 툴이 되어 공공의 이익과 제도의 무결성을 지키면서 혁신을 가속시킵니다.
기술적 복잡성과 절충
설명 가능한 AI 인증 시장은 강력하고 해석 가능한 AI 시스템 개발에 내재된 기술적 복잡성으로 인해 큰 문제에 직면하고 있습니다. 모델의 성능과 설명 가능성의 균형을 맞추면 종종 트레이드 오프를 강요하고 보급을 늦추고 개발 비용을 증가시킵니다. 이러한 과제가 있는 가운데, 기업은 인증 취득을 망설이고 시장 성장의 저해 요인이 될 가능성이 있습니다. 이 복잡성은 장벽이 되어 설명 가능한 AI 솔루션의 광범위한 구현과 확장성을 제한합니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 대유행은 업계 전체의 디지털 변혁을 가속화하고, AI 기술의 채용을 촉진하고, 그 결과 설명 가능한 AI 인증의 요구가 높아졌습니다. 원격 근무과 자동 의사 결정에 대한 의존은 투명성, 책임, 윤리적인공지능 활용의 중요성을 돋보이게 했습니다. 교육 프로그램과 인증 과정이 일시적으로 혼란스럽고, 신뢰할 수 있는 인공지능의 도입과 새로운 규제 기준을 준수하기 위해 조직이 인증된 전문가를 선호했기 때문에 전체 시장은 성장을 보여주었습니다.
데이터 프라이버시 및 컴플라이언스 분야는 예측 기간 동안 최대가 될 전망
GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 HIPAA와 같은 규정이 투명하고 감사할 수 있는 AI 시스템을 요구하고 인증된 XAI 프레임워크에 대한 수요를 촉진하기 때문에 데이터 프라이버시 및 컴플라이언스 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기업은 윤리적인 AI 도입을 입증하고, 위험을 줄이고, 이해관계자의 신뢰를 구축하기 위해 인증을 요구하고 있습니다. 이 컴플라이언스 주도의 기세는 금융, 헬스케어, 정부 부문 전체에서 채용을 가속화하고 있으며, XAI 인증을 규제 환경에서 책임있는 혁신과 경쟁 차별화의 전략적인에이블러로 자리매김하고 있습니다.
아카데믹 인증 분야는 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안, 아카데믹 인증 부문은 구조화된 연구 지원 과정을 제공하고 대학과 기관이 전문가에게 XAI의 깊은 기술적 지식과 실용적인 기술을 제공하고 노동력을 강화하기 위해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이 부문은 인증된 개인이 투명한 AI 솔루션을 구축할 때 인식과 신뢰를 얻어 시장 도입을 촉진합니다. 학술 자격의 중시는 업계 표준을 강화하고 혁신을 장려하며 세계 기업에서 설명할 수 있는 AI 수요를 가속화합니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 투명성, 책임, 윤리적인공지능 개발을 선호하는 경향이 커지고 있기 때문에 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 금융, 헬스케어, 제조업 등 업계 전반에 걸쳐 AI 채용이 증가하고 있으며, AI 모델의 해석 가능성과 신뢰성을 보장할 수 있는 인증 전문가에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 정부의 이니셔티브, 규제 체계, AI 리스크에 대한 의식 증가가 시장 성장을 더욱 강화하고 있으며, XAI 인증은 이 지역의 지속가능하고 책임있는 혁신 중심의 AI 도입을 위한 중요한 인에이블러로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 규제 요건과 윤리적 우려 증가로 인한 것이며, 인증 프레임워크는 조직이 투명하고 책임감 있는 모델을 구축하는 것을 뒷받침합니다. 이것은 특히 건강 관리, 금융 및 공공 서비스에서 AI 시스템에 대한 신뢰를 높입니다. 미국은 멀티모달 설명 가능성 도구와 모델 내관 기술로 혁신을 이끌고 컴플라이언스를 촉진하고 노동력의 즉각성을 높이고 있습니다. 인공지능이 복잡해짐에 따라 인증 된 설명 가능성은 공정하고 해석 가능한 결과를 보장하고 신뢰성과 명료성으로 디지털 혁신을 가속화합니다.
According to Stratistics MRC, the Global Explainable AI Certification Market is accounted for $111.1 million in 2025 and is expected to reach $402.6 million by 2032 growing at a CAGR of 20.2% during the forecast period. Explainable AI (XAI) Certification is a formal recognition awarded to individuals, organizations, or systems that demonstrate proficiency in understanding, implementing, and communicating artificial intelligence models in a transparent and interpretable manner. This certification emphasizes the ability to design AI systems whose decision-making processes can be clearly explained to stakeholders, ensuring accountability, ethical compliance, and trustworthiness. It covers principles of model interpretability, bias detection, ethical AI deployment, and regulatory standards. By obtaining XAI Certification, professionals showcase their expertise in creating AI solutions that are not only effective but also transparent, auditable, and aligned with responsible AI practices.
Regulatory Mandates and Ethical Imperatives
Regulatory mandates and ethical imperatives are powerful catalysts propelling the Explainable AI (XAI) Certification Market forward. Governments and industry bodies increasingly demand transparency, accountability, and fairness in AI systems, compelling organizations to adopt certified explainable AI solutions. Ethical considerations, such as bias mitigation and responsible AI deployment, further reinforce this shift, creating a robust market demand. Consequently, companies are incentivized to obtain XAI certifications to ensure compliance, enhance trust, and maintain reputational integrity, driving market growth globally.
Shortage of Skilled XAI Professionals
The shortage of skilled Explainable AI (XAI) professionals poses a significant roadblock to the growth of the Explainable AI Certification Market. Limited expertise slows adoption, delays implementation of advanced XAI solutions, and restricts organizations from effectively leveraging certified knowledge. Companies face increased training costs and longer project timelines, reducing overall market efficiency. This talent gap acts as a critical restraint, hindering innovation and the widespread acceptance of XAI certification programs globally.
Trust and Accountability in High-Stakes Sectors
Trust and accountability in high-stakes sectors-like healthcare, finance, and defense-are catalyzing demand for explainable AI certification. As regulatory scrutiny intensifies, stakeholders seek transparent, auditable AI systems that align with ethical and operational standards. This shift elevates certification as a strategic differentiator, fostering market confidence and cross-sector adoption. By embedding accountability into algorithmic design, explainable AI becomes not just a compliance tool but a trust enabler, accelerating innovation while safeguarding public interest and institutional integrity.
Technical Complexity and Trade-offs
The Explainable AI Certification Market faces significant challenges due to the technical complexity inherent in developing AI systems that are both powerful and interpretable. Striking a balance between model performance and explainability often forces trade-offs, slowing adoption and increasing development costs. Organizations may hesitate to pursue certification amid these challenges, creating a hindering effect on market growth. This complexity acts as a barrier, limiting widespread implementation and scalability of explainable AI solutions.
Covid-19 Impact
The Covid-19 pandemic accelerated digital transformation across industries, driving increased adoption of AI technologies and, consequently, a heightened need for Explainable AI (XAI) certifications. Remote work and reliance on automated decision-making highlighted the importance of transparency, accountability, and ethical AI use. Despite temporary disruptions in training programs and certification processes, the overall market witnessed growth, as organizations prioritized certified professionals to ensure trustworthy AI deployment and compliance with emerging regulatory standards.
The data privacy & compliance segment is expected to be the largest during the forecast period
The data privacy & compliance segment is expected to account for the largest market share during the forecast period as regulatory mandates like GDPR and HIPAA demand transparent, auditable AI systems, fueling demand for certified XAI frameworks. Enterprises seek certifications to demonstrate ethical AI deployment, mitigate risk, and build stakeholder trust. This compliance-driven momentum is accelerating adoption across finance, healthcare, and government sectors, positioning XAI certification as a strategic enabler of responsible innovation and competitive differentiation in regulated environments.
The academic certification segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the academic certification segment is predicted to witness the highest growth rate as it offers structured, research-backed courses, universities and institutions equip professionals with deep technical knowledge and practical skills in XAI, enhancing workforce competence. This segment drives market adoption as certified individuals gain recognition and trust in deploying transparent AI solutions. The emphasis on academic credentials strengthens industry standards, encourages innovation, and accelerates the demand for explainable AI across enterprises globally.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to increasing prioritizes transparency, accountability, and ethical AI deployment. Growing adoption of AI across industries such as finance, healthcare, and manufacturing is fueling demand for certified professionals who can ensure AI models are interpretable and trustworthy. Government initiatives, regulatory frameworks, and rising awareness of AI risks are further boosting market growth, positioning XAI certification as a critical enabler for sustainable, responsible, and innovation-driven AI adoption in the region.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to rising regulatory demands and ethical concerns, certification frameworks empower organizations to build transparent, accountable models. This drives trust in AI systems, especially in healthcare, finance, and public services. The U.S. leads innovation with multimodal explainability tools and model introspection techniques, fostering compliance and boosting workforce readiness. As AI complexity grows, certified explainability ensures fair, interpretable outcomes-accelerating digital transformation with confidence and clarity.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Explainable AI Certification Market include Microsoft, Temenos, IBM, Mphasis, Google, C3.AI, Salesforce, H2O.ai, Amazon Web Services (AWS), Zest AI, Intel Corporation, Seldon, NVIDIA, Squirro, SAS Institute, DataRobot, Alteryx, Fiddler, Equifax and FICO.
In April 2025, IBM and Tokyo Electron (TEL) have renewed their collaboration with a new five-year agreement, focusing on advancing semiconductor and chiplet technologies to support the generative AI era, the initiative aims to develop next-generation semiconductor nodes and architectures, leveraging IBM's expertise in process integration and TEL's cutting-edge equipment.
In March 2025, Google has unveiled two AI models-Gemini Robotics and Gemini Robotics-ER-based on its Gemini 2.0 framework, tailored for the rapidly expanding robotics sector. These models enhance robots' vision, language, and action capabilities, enabling advanced spatial understanding and reasoning. Designed for various robotic forms, including humanoids and industrial units, they aim to accelerate commercialization in industrial settings.
In January 2025, Microsoft and OpenAI announced an evolved partnership. Microsoft retains exclusive rights to OpenAI's models and infrastructure, integrating them into products like Copilot. The OpenAI API remains exclusive to Azure, ensuring customers access leading models via the Azure OpenAI Service.