로보틱프로세스자동화(RPA) 기업 SS&C 블루프리즘이 2023년 기업이 주목해야 할 7가지 지능형 자동화 전망을 10일 발표했다.

이번 발표에 따르면 올해 불확실한 경제 상황을 극복하기 위해 ‘지능형 자동화’를 전사적으로 확산하는 기업이 증가한다. 특히 코딩에 대한 전문 지식이 없어도 노코드, 로우코드 등의 기술 발전으로 개발자가 아닌 일반 직원도 지능형 자동화 프로세스에 나설 예정이다.

자동화 기술의 메인은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이다. 복잡한 데이터를 분석해 일관성 있는 의사결정을 지원하는 AI는 데이터 축적에 따라 다양한 분야의 자동화를 이끌 것으로 전망된다.

이준원 블루프리즘코리아 지사장은 “2023년에는 전사 업무 프로세스를 재검토하고 최적화하며, 지능형 자동화 기술에 AI/ML을 잘 접목시키는 기업만이 불확실한 시장 상황에서도 혁신을 지속하고 경쟁 우위를 지킬 수 있을 것”이라며 “블루프리즘은 오랜 시간 지능형 자동화 분야에서 쌓아온 경험과 전문성, 기술 및 비전을 바탕으로 국내 기업이 비즈니스 가치를 극대화하고 성장을 가속화할 수 있도록 적극 지원할 예정”이라고 밝혔다.

다음은 블루프리즘이 전망한 2023년 지능형 자동화 7가지 트렌드다.

1. 고객과 직원 경험 개선

오늘날 고객은 언제 어디서나 개인화된 구매 경험을 기대하며, 직원은 단순 반복작업에서 벗어나 더 가치 있는 일에 집중하고 싶어한다. 지능형 자동화는 이러한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 전사 업무 플로우를 재검토하고 적절한 지점을 자동화해 의사결정에 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 적용하면 직원은 보다 중요한 업무에 시간을 사용할 수 있다. 결과적으로 고객은 더 높은 수준의 서비스를 경험할 수 있게 될 것이다.

2. 전사적 자동화 확산

2023년은 보다 많은 기업이 지능형 자동화의 전사적 확산을 시도하는 해가 될 것이다. 기업은 자동화를 통해 도달하고자 하는 목표와 비전을 수립하고, 이를 바탕으로 파편화된 업무를 상호 연결된 업무 프로세스로 재구성 및 최적화해야 한다. IT 개발자, 자동화 전문가, 현업 담당자가 함께 참여하는 CoE(Center of Excellence) 또한 필요하다. 자동화 범위가 전사로 확대됨에 따라 보안과 거버넌스의 중요성이 더 커지며, 클라우드 기반 자동화 플랫폼 역시 더욱 주목받을 전망이다. 클라우드 RPA는 인프라 장애로 인한 리스크가 적고 자동화 구축 시간을 단축해 IT 인력의 부담을 완화할 수 있다.

3. 프로세스를 발굴하는 시민 개발자의 부상

지능형 자동화의 안정적인 정착을 책임지는 시민 개발자의 역할은 더욱 중요해질 것이다. 시민 개발자는 현업 전문가로서, 업무에 대한 전문성을 바탕으로 자동화 프로세스 개발에 참여하는 사람을 의미한다. 시민 개발자를 제대로 육성하면 자동화 효과가 큰 업무 프로세스를 발굴하고, 다양한 상황에 유연하게 대처 가능한 자동화를 개발할 수 있다. 보안과 기술 복잡성이 높은 개발 항목 등을 효율적으로 관리하기 위해서는 IT 개발자를 위한 기능과 시민 개발자를 위한 프로세스 기능이 분리된 자동화 플랫폼을 확보해야 한다.

4. 자동화 전문가 부족 현상 심화

시장조사업체 포레스터 조사에 따르면 자동화 프로젝트에 참여한 기업 의사결정자의 3분의 1이 충분한 경험과 역량을 가진 직원의 부족을 자동화 도입의 가장 큰 어려움으로 꼽았다. 자동화 범위가 전사로 확산됨에 따라 더 많은 IT 전문가를 필요로 하기 때문이다. 앞서 소개한 프로세스 전문 역량을 지닌 시민 개발자가 제대로 양성된다면 이러한 문제 해결에 도움이 될 수 있다. 또한 지능형 자동화 플랫폼이 클라우드에서 운용된다면 IT 전문가가 더 중요한 일에 투입될 수 있다. IT 업무에 AI/ML 및 자동화를 적용하는 것도 자동화 전문가 부족 현상을 완화할 것이다.

5. 통합 워크포스 구축

사람과 디지털 워커가 공존하는 미래 업무 환경에서 양쪽이 자연스럽게 협업할 수 있는 통합 워크포스 구축은 매우 중요한 주제가 될 것이다. 기존 업무 프로세스를 변경하지 않은 채 일부만 디지털 워커로 대체할 경우, 기업이 자동화를 통해 얻을 수 있는 가치는 극도로 제한된다. 디지털 워커 및 AI/ML이 수행할 업무와 사람이 수행할 업무를 구분해 전사적 관점에서 프로세스를 최적화해야 워크포스가 통합된 최상의 업무 환경을 조성할 수 있다. 이를 위해서는 현재 프로세스를 시각화하고 최적화하는 비즈니스프로세스매니지먼트(BPM)도구와 프로세스의 정상 동작, 병목, 예외상황 등을 자동으로 탐색하는 프로세스인텔리전스(PI) 도구를 함께 잘 활용해야 한다.

6. 불확실성을 극복하는 미래 경쟁력 확보

경제적 불확실성 시기에 기업은 회복탄력성과 효율에 집중하면서, 노동력 부족과 원가 상승에 대응하는 방안으로 지능형 자동화를 고려할 것이다. 재정 상황이 어려워지면 단기적으로 명확한 ROI를 제공하는 태스크 자동화 단계에 머물러 있기 쉽다. 그러나 불확실성이 강한 시기일수록 지능형 자동화를 통해 전사 업무 프로세스를 자동화하고 고객 및 직원 경험을 개선해야 미래 경쟁력을 확보할 수 있다. 또한 프로세스 자동화 및 개선은 일회성으로 끝나는 작업이 아니라, PI 도구를 활용해 지속적으로 자동화 효과를 모니터링하고 최적화하는 과정임을 명심해야 한다.

7. AI/ML 기반 자동화 기술 고도화

업무 프로세스 중 의사결정이 필요한 부분은 점차 AI/ML이 대신하게 될 것이다. AI/ML은 복잡한 데이터를 기반으로 보다 일관성 있는 의사결정을 지원한다. 데이터가 축적됨에 따라 의사결정의 정확도와 일관성이 점점 더 개선되는 효과도 기대할 수 있다. 나아가 과거 동향으로부터 미래 수요를 예측하고 작업을 할당해 언제 수행할 지 결정할 수 있고, 이처럼 업무 프로세스에 AI/ML이 적극 활용되면서 지능형 자동화의 근본적인 변화를 이끌 것이다.