Blue Prism의 회장은 RPA의 부상에 대해 논의합니다.

RPA가 점점 더 많이 채택되고 있습니다.

Jason Kingdon은 2007년에 Blue Prism과 처음으로 인연을 맺었습니다. 13년 후, 회사를 떠나 몇 년 만에 RPA 붐이 시작된 것처럼 그는 회장으로 돌아왔습니다.

8년 전에는 RPA라는 용어가 존재하지 않았고 기업들은 로봇 프로세스 자동화 아이디어를 받아들이지 않았습니다. 더 이상 그렇지 않습니다. Blue Prism, UiPath, Automation Anywhere 및 AntWorks는 성장하는 RPA 시장의 4개 구성원에 불과합니다.

Blue Prism의 경우 2016년 IPO 이후 60명에서 1,000명 이상으로 성장했습니다. Kingdon은 "우리는 170개국에 고객을 두고 있으며 Fortune 2000대 기업 중 20%와 협력하고 있으며 70개 이상의 상업 부문에서 이 제품을 구매하고 있습니다."라고 말했습니다.

RPA 폭발

RPA와 자동화에 대한 전체 아이디어에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 직원의 손에서 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스를 없애는 것입니다.

"우리 [RPA 시장 리더들] 사이에서 우리는 자동화의 잠재력과 다양한 비즈니스 프로세스 및 기능에 대한 적용을 세상에 소개했습니다."라고 그는 계속해서 말했습니다.

킹던은 틀리지 않았습니다. Gartner에 따르면 RPA 소프트웨어 매출은 2018년에 63.1% 증가한 8억 4,600만 달러로 글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문이 되었습니다.

RPA는 시작에 불과합니다.

RPA는 소프트웨어의 놀라운 성장에도 불구하고 아직 적용 및 채택 초기 단계에 있습니다.

Kingdon이 중요한 성장 영역으로 보는 두 가지 영역이 있습니다.

1. 광범위한 비즈니스를 위한 엔터프라이즈 프로세스 자동화.

2. 개인의 일상 업무를 지원하는 지능형 자동화.

“이 두 시장은 서로 겹쳐져 있지만 RPA 시장에 속합니다.

"첫 번째는 자동화가 직장에서 사용자를 위한 지름길을 생성하는 Alexa 유형 모델과 유사하고 두 번째는 자동화가 비즈니스 및 프로세스를 구성하는 데 사용되는 ERP 유형 모델에 가깝습니다." 설명했습니다.

이에 대한 좋은 비유는 로봇이 제조업에 도입되었을 때입니다. 로봇은 이 분야에 대규모 혁명을 일으켰습니다.

Kingdon은 “RPA를 사용하면 서비스 산업에서도 이와 동일한 기능을 달성할 수 있습니다. "반복 가능하고 결과를 제공할 수 있는 모든 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다."

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RPA는 IT가 아닙니다

RPA의 초기 단계에서 고객은 Blue Prism과 같은 공급자에게 여러 가지 질문을 합니다. 이 기술을 어떻게 사용할 수 있습니까? 조직 내에서 어떻게 확장할 수 있습니까? 그것이 어떻게 우리 조직이 하는 일의 핵심 부분이 됩니까? 이것과 IT의 차이점은 무엇인가요?

IT는 HR, 급여 및 물류와 같은 부서의 대규모 자동화 작업을 중심으로 핵심 인프라, 대량 데이터 처리, 데이터 저장 및 패키징을 제공합니다. 이 핵심 IT 위에 프로세스가 실행되고 자동화될 수 있습니다.

이러한 소프트웨어 로봇은 모든 시스템 또는 프로세스와 상호 운용되어야 하며 인간처럼 일하는 디지털 작업자가 되는 것이 목표입니다.

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과대 광고를 넘어서

조직은 RPA 투자의 ROI를 측정할 수 있습니다. 그리고 기술이 제시한 가시적인 결과는 결과가 덜 가시적인 다른 기술에 비해 과장된 것임을 시사합니다.

2015년 London School of Economics는 Telefonica O2의 사례 연구를 기반으로 RPA가 3년 동안 800%의 ROI를 산출한다는 사실을 발견했습니다.

이러한 변혁적 영향으로 인해 조직은 기술을 도입하여 조직 내에서 수행할 수 있는 작업의 기본 규칙을 변경합니다. 즉, 간소화, 혁신 및 중단 방지입니다.

“이것이 RPA가 오프쇼어링에 대한 도전을 나타내는 이유입니다. 이를 통해 조직은 인프라를 완전히 다른 방식으로 비즈니스 프로세스를 실행하는 방식으로 볼 수 있습니다.”라고 Kingdon이 덧붙였습니다.

디지털 작업자, 기술 지원

RPA를 사용하면 모든 시스템을 다른 모든 시스템과 상호 운용할 수 있습니다. 이러한 디지털 작업자는 인간이 서로 상호 작용하는 것처럼 다른 디지털 작업자와 함께 작업할 수 있어야 합니다.

“과제 할당은 서로 상호 작용하는 인간의 역학과 유사합니다. 작업이 일정보다 늦어지면 디지털 작업자가 해당 작업으로 모여들고 작업을 수행하고 기한 내에 다시 가져올 수 있습니다.

"내년에 완전히 새로운 애플리케이션이 생성되면 비즈니스 사용자는 인간에게 하는 것처럼 이 디지털 작업자에게 새 애플리케이션을 사용하는 방법을 교육할 수 있습니다.

Kingdon은 "이는 역사적으로 조직에서 사용할 수 없었던 시스템 상호 운용성 측면에서 엄청난 변화를 가져왔습니다."라고 말했습니다.

디지털 작업자를 교육할 수 있는 이러한 능력은 조직이 훨씬 더 빠른 속도로 새로운 기술을 성공적으로 채택할 수 있음을 의미합니다.

Kingdon은 실제 사례로 Blue Prism과 협력한 BigMedilytics라는 회사를 언급했습니다. 이 회사는 심층 신경망을 사용하여 망막 이미지를 스캔하여 당뇨병의 징후가 있을 수 있습니다.

그는 다음과 같이 말했습니다:“회사는 의사와 시각 처리 박사로 구성되었으며 그들은 이 기능을 NHS에 판매하기를 원했습니다.

“문제는 NHS가 265개 이상의 서로 다른 환자 관리 시스템을 가지고 있으며 서로 대화하지 않는다는 것입니다.

"BigMedilytics는 다른 NHS Trust 내에서 이러한 다양한 시스템에 대한 인터페이스를 구축하는 데 나머지 시간을 할애할 수 있었지만 대신 RPA를 사용하여 NHS 내의 다양한 시스템의 전체 생태계에 기술을 공개했습니다. 회사의 기술을 즉시 사용할 수 있게 되었습니다.”

이 예에서 RPA는 전문 AI 기능을 위한 비정형 이미지 또는 텍스트 분석을 생각하여 BigMedilytic의 기술을 프로세스에 넣고 해당 프로세스를 NHS 전체에 배포했습니다.

궁극적으로 RPA는 기존에 존재했던 것과 같은 종류의 기술적 장벽 없이 다른 기술의 채택을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.