2017년(및 그 이후)의 4가지 자동화 전망

편집자 주: 이 기사는 2017년에 발행되었습니다. 자동화 예측에 대한 최신 기사를 보려면 2021년 RPA, AI 및 자동화에 대한 6가지 예측 .

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The Institute for Robotic Process Automation에서 "로봇의 해"로 명명한 2016년은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 자동화 기술의 발전 및 채택에 있어 큰 해였습니다. RPA는 전 세계의 회사에서 구현했지만 상당수는 BPO였으며 제조, 보험 및 금융 서비스에서 시작되었습니다. 이 기술은 또한 EMEA(유럽, 중동, 아프리카) 지역과 북미 내에서 강력한 성장을 보였습니다.

연구 및 자문 회사인 Gartner의 2016년 수치에 따르면 "RPA 도구에 대한 수요는 분기마다 약 20~30%씩 빠르게 증가하고 있습니다." 그리고 이러한 성장은 2017년 내내 계속될 것으로 예상됩니다. 실제로 자동화는 올해 최고의 기술 트렌드 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.

새해에 대한 일부 예측은 이미 모든 직업이 자동화의 영향을 받고 더 많은 프로세스가 완전히 자동화되고 인공 지능 개인 비서의 인기가 높아질 것이라고 제안했습니다. 이러한 예측은 제쳐두고 다음 해에 자동화가 어디로 향하고 있는지 이해하기 위해 2017년 자동화에 대한 최고 예측 이면의 사실, 의견 및 진실을 고려해 보겠습니다.

예상 #1:RPA와 같은 자동화 기술의 채택은 내년에 광범위한 산업 분야에서 크게 증가할 것입니다.

자동화 구현이 완전히 새로운 것은 아니지만 2017년에는 채택 패턴을 전환할 수 있습니다. 현재, 자동화 기술의 채택은 여전히 ​​얼리 어답터 회사의 다소 기회주의적인 행위입니다. 그러나 이러한 추세는 곧 보다 광범위하고 체계적인 채택으로 이어질 것입니다. 이미 RPA의 혜택을 보고 있는 산업에서 채택이 증가하고 있으며 점점 더 많은 산업에서 RPA를 처음으로 채택하고 있습니다. 예를 들어, 이 예측은 제조 및 공급망 회사의 경우로 알려져 있습니다.

전문 서비스 회사인 Deloitte는 로봇 공학 및 자동화를 포함한 8가지 신기술의 채택을 조사한 2016년 보고서에서 더 많은 기업이 "이러한 기술에 대한 투자를 늘리고 있다"고 제안합니다. 100만 달러 이상의 신기술 투자가 증가했습니다...[일부 기업은] 향후 2년 동안 신기술에 최소 1억 달러를 지출할 계획입니다.”

기업이 비즈니스 운영을 간소화하는 방법이 아니라 RPA 및 기타 자동화 플랫폼이 불가피해지고 있습니다. 경쟁 우위를 확보하고 업계 리더들 사이에서 관련성을 유지하기 위해 점점 더 많은 기업이 작업 공간에서 RPA를 사용하지 않을 수 없습니다.

예상 #2:자동화 기술은 빅 데이터와 사물 인터넷의 성장에 더욱 기여할 것입니다.

사물 인터넷은 휴대폰 및 태블릿, 산업 장비, 웨어러블 장치 등 다양한 연결된 장치로 구성되며 빅 데이터라고도 하는 비정형 데이터의 생성을 증가시킵니다. Forbes는 “소비자 시장과 B2B 시장 모두에서 만물 인터넷은 특히 북미에서 데이터, 사물, 프로세스 및 사람을 연결하여 계속해서 성장할 것입니다. 지능형 시스템은 2017년에 빠르게 성장할 것입니다.”

사물 인터넷의 일부인 자동화 기술은 이러한 빅 데이터의 출현에 중요한 촉매제가 되었습니다. RPA 소프트웨어 로봇은 자동화된 워크플로를 실행할 때 자체 단계를 기록하고 모니터링하기 때문에 고객 및 비즈니스 운영에 대한 대량의 데이터를 생성합니다.

그러나 더 중요한 것은 RPA가 이 빅 데이터의 분석에 기여하고 귀중한 비즈니스 통찰력과 추세를 발견할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 RPA는 처리된 자동화 활동의 수는 물론 트랜잭션 프로세스 시간을 표시할 수 있습니다. 이 정보에서 RPA는 재무 예측 및 예산을 알리고 비즈니스 운영의 병목 현상을 드러낼 수 있습니다. 2017년에 사물 인터넷, 빅 데이터 및 RPA가 보다 널리 보급됨에 따라 이러한 기술은 개선된 데이터 관리, 간소화된 내부 작업 및 긍정적인 비즈니스 운영을 주도할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다.

예상 #3:자동화는 직장에서 더 많은 책임을 대체하지만 반드시 직위는 아닙니다.

자동화의 출현은 최근 이러한 기술이 직장에서 인간 직원의 필요성을 대체할 수 있다는 가능성에 대해 어느 정도 공황 상태를 야기했습니다. 그러나 이러한 걱정은 대부분 근거가 없습니다. 자동화는 확실히 특정 작업, 특히 지루하고 반복적이며 시간이 많이 소요되는 작업을 배치할 수 있는 능력이 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 전체 인력이 로봇으로 대체되는 것은 아닙니다.

McKinsey Global Institute의 2017년 간행물은 대신 "자동화의 잠재적 영향을 분석하는 데 적절한 수준의 세부 사항은 개인 활동 전체 직업이 아니라...현재 입증된 기술을 감안할 때 완전 자동화의 대상이 되는 직업은 5% 미만입니다. 그러나 거의 모든 직업에는 부분적인 자동화 가능성이 있습니다.”

이러한 종류의 자동화는 인간과 자동화가 나란히 작동하는 미래에 대한 희망적인 그림을 그립니다. 앞으로 인간 직원은 의미 있고 흥미로운 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있고 나머지는 자동화 기술이 처리할 수 있습니다.

예상 #4:인공 지능 및 기계 학습 기술은 RPA의 도움으로 더욱 빠르게 발전할 수 있습니다.

인공 지능, 인지 컴퓨팅, 머신 러닝과 같은 지능형 기술이 앞으로 몇 년, 수십 년 동안 어떻게 발전할 것으로 예상되는지는 오랫동안 논의되어 왔습니다. Forbes와의 토론에서 Actifio의 설립자이자 CEO인 Ash Ashutosh는 "대부분의 기업이 클라우드 기능과 기능을 포함하도록 진화한 것처럼 2017년에는 IT의 거의 모든 측면에 머신 러닝이 도입될 것입니다...[이러한 기술]은 데이터 이해 및 분석의 새로운 시대" 하지만 덜 자주 고려되는 것은 RPA 솔루션이 지능형 기술과 결합하여 더 큰 자동화 잠재력을 제공하는 방법입니다.

지능형 기술은 초기 프로그래밍을 넘어서 학습하고 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 이전 작업에서 배울 수 있고 비즈니스 프로세스에서 예기치 않은 예외를 처리할 수 있습니다. RPA는 빠르게 데이터를 생성하고 수집할 수 있기 때문에 RPA와 지능형 기술을 결합하면 "학습" 프로세스가 더 빠른 속도로 진행될 수 있습니다. 이 두 기술은 이제 막 함께 사용되기 시작했지만 이 기술이 생산할 수 있는 스마트 자동화는 기업이 앞으로 생산성과 창의성을 모두 높일 수 있음을 의미합니다.

2017년 RPA:사실인가 허구인가?

다음 달은 고사하고 몇 년 안에 자동화 기술의 영역에서 정확히 어떤 일이 일어날지 확실히 알 수 없습니다. 단지 시간이 말해 줄 것이다. 그러나 이러한 예측은 현재 2017년과 그 이후에 자동화 기술의 미래에 무엇이 가능한지를 밝히는 데 도움이 됩니다. 이러한 예측의 전개는 자동화 개발 전반에 걸쳐 장애물에 직면할 수 있지만 자동화 기술은 전 세계의 작업 공간에 큰 영향을 미치고 결국에는 가장 작은 회사에서도 현실이 될 수 있습니다.

현재로서는 가장 선구적이고 트렌드를 선도하는 기업만이 이러한 기술의 완전한 이점을 완전히 활용하고 있습니다. 그러나 자동화가 더 널리 보급됨에 따라 구현 문제가 줄어들고 이점이 증가하고 다양해질 것입니다. 이는 이미 2017년에 시작될 것입니다.