Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 AI 거버넌스 시장은 2025년 3억 430만 달러로, 예측 기간 동안 CAGR 33.7%로 성장해 2032년까지 23억 2,393만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 거버넌스란 인공지능이 책임을 지고 구축 및 적용되는 것을 보증하기 위한 규칙, 윤리기준, 관리구조를 말합니다. 그 목적은 투명성, 공정성, 책임, 데이터의 안전한 취급을 촉진하는 동시에 차별, 보안 위협, 의도파관 않은 결과 등의 우려를 최소화하는 것입니다. 기업, 정책 입안자, 규제 당국은 AI 모델 검증, 성능 추적, 컴플라이언스 유지를 위한 프레임워크를 구축하고 있습니다. 효과적인 거버넌스는 사용자 간 신뢰 구축, 공공 이익 보호, 안전한 AI 도입을 촉진합니다. 의료, 은행, 이동성, 공공 행정 등 AI가 점점 통합되고 있는 가운데 확고한 감독은 필수적입니다. 인간 모니터링, 감사 시스템 및 위험 예방 조치는 AI 솔루션이 윤리적, 안전하고 적절하게 규제된 상태를 유지하도록 보장합니다.
IAPP의 'AI Governance Profession Report 2025'의 데이터에 따르면 조사 대상 조직의 72%가 내부 AI 거버넌스 프로그램을 이미 도입했거나 적극적으로 개발 중이며, 이는 임시 감시에서 체계적인 책임으로의 전환을 나타냅니다.
증가하는 규제 압력 및 규정 준수 요구 사항
법적 기대 증가와 규제 체제의 정비는 AI 거버넌스 시장을 견인하는 주요 요인입니다. 각국은 AI 용도에서 공정성, 투명성, 책임있는 의사결정 및 적절한 데이터 이용을 보장하기 위해 엄격한 지침을 수립하고 있습니다. 기업은 컴플라이언스 규칙을 충족하지 못할 경우 벌칙과 법적 위험에 직면하기 위해 감사 및 추적 시스템을 도입해야 합니다. 이러한 의무 증가는 바이어스 검출, 모델 검증, 설명 가능성 확보를 실현하는 거버넌스 플랫폼의 필요성을 높이고 있습니다. 은행, 의료, 정부 기관 등의 업계에서는 사용자 보호와 윤리적인 운영 유지를 위해 거버넌스 도구의 도입이 급속히 진행되고 있습니다. 규제가 강화됨에 따라 안정적인 AI 도입에는 일관된 컴플라이언스가 필수적입니다.
숙련된 전문가와 기술적 전문지식 부족
AI 거버넌스의 심각한 제약은 윤리적 AI, 모델 감사, 컴플라이언스 기준, 책임있는 데이터 이용에 익숙한 전문가의 부족입니다. 많은 조직에서는 알고리즘 검증, 불공평한 결과 식별, 투명성 확보가 가능한 내부 팀이 부족합니다. 전문가를 채용하는 데는 많은 비용이 들고 현직 직원의 기술을 향상시키는 데는 많은 시간과 자원이 필요합니다. AI 도입이 증가함에 따라 전문가 수요는 공급을 상회하는 속도로 확대되고 있으며, 기업은 거버넌스 업무에 대응할 준비가 되어 있지 않습니다. 이 인력 부족은 기업이 강력한 거버넌스 프로그램을 구축하려는 의욕을 깎아 시장 개척을 늦추고 있습니다. 지식이 풍부한 인력이 부족한 기업은 신뢰성이 높고 규제를 준수하며 편향 없는 AI 환경을 유지하기가 어렵습니다.
기업에서 책임있는 AI의 보급 확대
세계 기업의 책임있는 AI 전략의 상승은 AI 거버넌스 시장에 큰 기회를 가져왔습니다. 특히 알고리즘이 금융, 의료진단, 소매업무, 정부서비스에 영향을 미치는 가운데 기업은 분명하고 편향되지 않은 프라이버시 보호 AI 결과를 점점 요구하고 있습니다. 이를 통해 모델 감사, 공정성 추적, 데이터 안전 관리, 자동화된 의사결정을 설명하는 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 디지털 변환을 추진하는 조직은 효율성과 시장으로부터의 신뢰를 얻기 위해 신뢰할 수 있는 AI에 의존하고 있습니다. 윤리, 브랜드 이미지, 규제 준수에 대한 우려도 기업이 거버넌스 프레임워크를 채택하는 요인이 되고 있습니다. AI가 더 많은 분야에 통합됨에 따라 신뢰할 수 있는 거버넌스 플랫폼에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있습니다.
사이버 보안 위험 및 데이터 침해
보안 취약점은 AI 거버넌스 배포에 대한 주요 위협입니다. 플랫폼은 중요한 데이터 세트, 감사 추적, 알고리즘 지식, 규제 관련 자격 증명을 저장하므로 사이버 범죄자에게 매력적인 목표가 됩니다. 침해로 인해 고객 데이터가 유출되거나 모델이 손상되거나 기밀성이 높은 기업 정보가 노출될 수 있습니다. 이러한 사건은 불신감을 낳고 기업이 거버넌스 툴을 도입하는 의욕을 깎아내게 됩니다. 해커가 기록을 변경하거나 바이어스 보고서를 조작할 수도 있으므로 규제와 법적 문제가 증가합니다. 이러한 위험을 방지하기 위해 공급자는 강력한 암호화, 인증 제어 및 모니터링 시스템을 도입해야 하며 운영 비용이 증가합니다. 지속적인 사이버 위협은 신뢰성을 저하시키며 기업이 보다 안전한 내부 대안을 요구함으로써 시장 성장을 지연시킬 수 있습니다.
COVID-19는 특히 의료 진단, 원격 뱅킹, 온라인 소매, 물류, 디지털 정부 서비스 등 중요한 분야에서 AI의 이용이 급증했습니다. AI가 개인 데이터 관리, 실시간 의사결정 및 자동 분석을 수행하는 동안 조직은 윤리적이고 안전한 배포의 중요성을 인식했습니다. 이를 통해 설명 가능성, 모니터링, 개인 정보 보호 및 규정 준수를 제공하는 거버넌스 플랫폼에 대한 수요가 증가했습니다. 각국 정부는 팬데믹 대응, 접촉자 추적, 의료 물자의 유통에 책임있는 AI 이용을 추진했습니다. 일시적인 예산 압박으로 중소기업의 도입은 둔화되었지만 투명성과 책임에 대한 의식 향상으로 장기적인 시장 성장이 개선되었습니다. 팬데믹은 궁극적으로 세계적인 구조화된 AI 거버넌스의 필요성을 견고하게 만들었습니다.
예측 기간 동안 MLOps 플랫폼 부문이 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상
MLOps 플랫폼 부문은 개발에서 도입, 지속적인 모니터링에 이르는 머신러닝 모델의 전체 수명주기를 관리하기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기업은 이러한 플랫폼을 활용하여 정밀도 모니터링, 버전 관리, 이상 감지, 책임있는 데이터 처리를 확보하고 있습니다. AI 워크로드가 확대됨에 따라 MLOps 솔루션은 지속적인 모니터링을 제공하여 바이어스, 성능 문제 및 보안 위험을 방지합니다. 은행, 의료, 제조, 공공 서비스와 같은 업계는 투명성과 책임을 유지하면서 거버넌스 업무를 자동화하기 위해 이러한 플랫폼에 의존합니다. 컴플라이언스 도구, 설명 가능성 기능 및 운영 제어를 통합하는 능력으로 MLOps는 가장 널리 채택된 거버넌스 분야가 되었습니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 전망
예측 기간 동안 클라우드 부문은 높은 확장성, 용이한 통합성 및 운영 비용 절감을 제공하기 때문에 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 기업은 클라우드 플랫폼을 활용하여 복잡한 내부 시스템을 구축하지 않고도 AI 모델 관리, 공정성 모니터링, 감사 자동화 및 데이터 보호를 실현할 수 있습니다. 디지털 서비스의 급속한 보급, 원격 근무 및 하이브리드 인프라의 확대가 클라우드 거버넌스 툴에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 이러한 솔루션은 지속적인 업데이트, 중앙 집중식 모니터링 및 세계 팀 간의 신속한 배포를 제공합니다. 클라우드 환경이 유연성, 실시간 분석 및 합리적인 확장성을 지원하기 때문에 조직은 대규모 AI 운영에 대한 책임, 투명성 및 컴플라이언스를 보장하기 위해 클라우드 기반 거버넌스를 선택하는 경향이 커지고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 견고한 기술 생태계, 광범위한 AI 도입, 강력한 컴플라이언스 자세로 최대 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 미국 및 캐나다에서는 정부 및 방위에서 은행 및 의료에 이르는 주요 산업의 조직이 책임 있는 AI 이용을 확보하기 위해 거버넌스 프레임워크를 적극적으로 활용하고 있습니다. 투명성과 공정성에 대한 규제 압력 증가와 공공의 기대 증가로 기업은 감사 추적, 모델 설명 가능성 및 위험 관리를 위한 플랫폼에 투자를 추진하고 있습니다. 높은 도입률과 선진적인 인프라, 조기 규제 대응이 함께 북미는 세계적인 AI 거버넌스 도입에 있어서 최대의 점유율을 차지하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 인도, 중국, 일본, 한국 등 국가에서 급속한 AI 도입으로 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 의료, 제조, 은행, 공공 서비스 등의 기업들이 대규모로 AI를 도입함에 따라 공정성, 데이터 프라이버시, 투명성, 모델 위험에 대처하는 모니터링 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이들 국가의 정부 정책과 규제는 조직에 거버넌스 플랫폼의 도입을 촉구하고 있습니다. AI 프로젝트의 발전 속도, 윤리적 우려, 규제 동향에 따라 벤더는 아시아태평양을 AI 거버넌스 솔루션에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 간주합니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Governance Market is accounted for $304.30 million in 2025 and is expected to reach $2323.93 million by 2032 growing at a CAGR of 33.7% during the forecast period. AI governance involves rules, ethical standards, and management structures designed to ensure artificial intelligence is built and applied responsibly. Its goal is to promote transparency, fairness, accountability, and secure handling of data while minimizing concerns such as discrimination, security threats, or unintended consequences. Businesses, policymakers, and regulators are creating frameworks to validate AI models, track performance, and maintain compliance. Effective governance builds trust among users, safeguards public interests, and encourages safe AI adoption. With AI increasingly embedded in healthcare, banking, mobility, and public administration, solid supervision is vital. Human oversight, auditing systems, and risk-prevention measures ensure AI solutions remain ethical, secure, and well-regulated.
According to data from the IAPP AI Governance Profession Report 2025, 72% of surveyed organizations have either implemented or are actively developing internal AI governance programs, signaling a shift from ad hoc oversight to structured accountability.
Rising regulatory pressure and compliance requirements
Growing legal expectations and regulatory frameworks are a key force behind the AI governance market. Countries are designing strict guidelines to ensure fairness, transparency, accountable decision-making and proper data usage in AI applications. Enterprises face penalties and legal risks when they fail to meet compliance rules, motivating them to adopt auditing and tracking systems. This rise in obligations boosts the need for governance platforms that detect bias, validate models, and ensure explainability. Industries like banking, healthcare, and government organizations are quickly integrating governance tools to protect users and maintain ethical operations. As regulations tighten, consistent compliance becomes essential for trustworthy AI deployment.
Shortage of skilled professionals and technical expertise
A critical restraint in AI governance is the limited availability of professionals qualified in ethical AI, model auditing, compliance standards, and responsible data use. Many organizations lack internal teams capable of reviewing algorithms, identifying unfair outcomes, or ensuring transparency. Hiring experts is expensive, and upskilling current staff requires significant time and resources. As AI adoption increases, the demand for specialists grows faster than supply, leaving companies unprepared to handle governance tasks. This talent gap discourages businesses from establishing strong governance programs and slows overall market development. Without knowledgeable personnel, enterprises face difficulties maintaining trustworthy, regulated, and bias-free AI environments.
Growing adoption of responsible ai in enterprises
The rise of responsible AI strategies among global businesses presents a large opportunity for the AI governance market. Companies increasingly want clear, bias-free, and privacy-protected AI results, especially as algorithms influence finance, healthcare diagnostics, retail operations, and government services. This drives demand for tools that audit models, track fairness, manage data securely, and explain automated decisions. Organizations undergoing digital transformation depend on trustworthy AI to gain efficiency and market confidence. Concerns around ethics, brand image, and regulatory compliance also push enterprises to use governance frameworks. As AI becomes embedded in more sectors, the requirement for reliable governance platforms grows steadily.
Cyber security risks and data breaches
Security vulnerabilities represent a major threat to AI governance adoption. Platforms store important datasets, audit trails, algorithm insights, and regulatory credentials, making them valuable targets for cybercriminals. Breaches can leak customer data, compromise models, or expose sensitive corporate information. These events create distrust and discourage enterprises from integrating governance tools. Hackers could also alter records or tamper with bias reports, increasing regulatory and legal challenges. To prevent such risks, providers must install strong encryption, authentication controls, and monitoring systems, raising operational expenses. Continuous cyber threats weaken dependability and can slow market growth as companies seek safer internal alternatives.
COVID-19 created a surge in AI usage, especially in critical sectors like healthcare diagnostics, remote banking, online retail, logistics, and digital government services. With AI managing personal data, real-time decisions, and automated analytics, organizations recognized the importance of ethical and secure deployment. This drove higher demand for governance platforms offering explainability, monitoring, privacy protection, and compliance. Governments encouraged responsible AI during pandemic response, contact tracing, and medical distribution. While temporary budget pressures slowed adoption in smaller companies, long-term market growth improved due to rising awareness of transparency and accountability. The pandemic ultimately strengthened the need for structured AI governance worldwide.
The MLOps platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The MLOps platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because they manage the full lifecycle of machine learning models, from development to deployment and ongoing supervision. Enterprises rely on these platforms to monitor accuracy, handle versioning, detect anomalies, and ensure responsible data handling. As AI workloads expand, MLOps solutions provide continuous oversight, preventing bias, performance issues, and security risks. Industries like banking, healthcare, manufacturing, and public services depend on such platforms to automate governance tasks while maintaining transparency and accountability. Their ability to combine compliance tools, explainability functions, and operational control makes MLOps the most widely adopted governance segment.
The cloud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud segment is predicted to witness the highest growth rate because it offers high scalability, easy integration, and reduced operational expenses. Companies can use cloud platforms to manage AI models, monitor fairness, automate audits, and secure data without building complex internal systems. Rapid adoption of digital services, remote work, and hybrid infrastructures strengthens demand for cloud governance tools. These solutions provide continuous updates, centralized monitoring, and fast deployment across global teams. Since cloud environments support flexibility, real-time analytics, and affordable expansion, organizations increasingly choose cloud-based governance to ensure accountable, transparent, and compliant AI operations at scale.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, owing to its robust tech ecosystem, extensive AI deployment, and strong compliance stance. In the U.S. and Canada, organizations across major industries-from government and defense to banking and healthcare-are actively using governance frameworks to ensure responsible AI use. With regulatory pressures increasing and public expectations rising around transparency and fairness, companies are investing in platforms for audit-trails, model explain ability, and risk control. This high level of adoption combined with advanced infrastructure and early regulatory movers gives North America the largest share in worldwide AI governance uptake.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to rapid AI uptake in nations like India, China, Japan and South Korea. As enterprises in healthcare, manufacturing, banking and public services deploy AI at scale, they face increased demand for oversight tools that address fairness, data privacy, transparency and model risk. Government policies and regulations in these countries are pushing organizations to adopt governance platforms. Because of the pace of AI projects, rising ethical concerns and regulatory developments, vendors find Asia Pacific to be the region with the steepest growth trajectory for AI governance solutions.
Key players in the market
Some of the key players in AI Governance Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google, Salesforce, SAP SE, Amazon Web Services (AWS), SAS Institute, FICO, Accenture, H2O.AI, DataRobot, Domino Data Lab, SparkCognition, OneTrust and Collibra.
In November 2025, Amazon Web Services and OpenAI announced a multi-year, strategic partnership that provides AWS's world-class infrastructure to run and scale OpenAI's core artificial intelligence (AI) workloads starting immediately. Under this new $38 billion agreement, which will have continued growth over the next seven years, OpenAI is accessing AWS compute comprising hundreds of thousands of state-of-the-art NVIDIA GPUs, with the ability to expand to tens of millions of CPUs to rapidly scale agentic workloads.
In October 2025, Google Cloud and Adobe announced an expanded strategic partnership to deliver the next generation of AI-powered creative technologies. The partnership brings together Adobe's decades of creative expertise with Google's advanced AI models-including Gemini, Veo, and Imagen-to usher in a new era of creative expression.
In October 2025, Salesforce has announced that it has signed a definitive agreement to acquire Apromore, a global leader in process intelligence software. The acquisition aims to enhance Salesforce's capabilities in agentic process automation, helping organisations visualise, simulate, and improve their business processes in real time.