자동화가 인간성을 요구하는 이유

자동화는 대부분의 산업 분야에서 보편화되고 있습니다. 제조 분야에서 산업용 로봇의 글로벌 판매는

자동화는 대부분의 산업 분야에서 보편화되고 있습니다. 제조 부문에서 산업용 로봇의 글로벌 판매량은 2018년까지 거의 두 배 가까이 증가하여 400,000대에 달할 것으로 예상됩니다. 가정에서 홈 오토메이션 부문의 수익은 올해 600만 달러 이상에 도달하고 연간 CAGR 28.19%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

우리가 본 자동화의 가장 큰 영역 중 하나는 완전 자율 주행 차량에 대한 수요가 증가하는 자동차 산업입니다. 이달 초, 자동차 대기업인 Mercedes-Benz는 암스테르담에서 자율주행 CityPilot 버스를 시험해 도시 교통의 잠재적인 미래를 미리 보았습니다. 이는 대중 교통을 "더 안전하고 효율적이며 편안하게" 운영할 수 있다고 주장하는 움직임이었습니다.

안전상의 이점에 대한 이러한 주장은 처음 들리는 것처럼 경박하지 않을 수 있습니다. 공상 과학 영화는 종종 수많은 생각의 집합체인 중앙 컴퓨터를 특징으로 합니다. 그러나 그것이 픽션으로 남을 이유는 없다. 자율 주행 차량은 공동 운전 경험을 활용할 수 있다면 도로에서 가장 안전할 수 있습니다. 직장에서 집으로 운전하고, 신호등을 통과하고, 로터리를 우회하는 방법을 생각해 보십시오. 경험을 통해 축적된 지식을 통해 모두 자연스럽게 이루어집니다. 이제 영국의 모든 운전자들의 경험이 하나의 데이터베이스에 업로드되어 미래의 자동화된 자동차를 운전하는 데 사용된다고 상상해 보십시오. 자동화된 자동차는 수백만 년의 경험을 가진 운전자가 될 것입니다.

이것이 집단의식 빅데이터의 궁극이 될 것입니다. 그러나 모든 형태의 빅 데이터와 마찬가지로 결과를 처리, 추정 및 올바르게 사용할 수 있도록 효과적인 분석을 통해 숨겨진 귀중한 정보를 풀어야 합니다.

이 데이터는 자동화를 기반으로 구축된 '스마트 도시'를 개발하기 위해 스스로 넘어진 전 세계의 도시 계획가가 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 증가하는 도로 정체 문제를 해결하기 위해 싱가포르는 최근 비즈니스 파크 주변에서 승객을 태울 수 있는 소규모 자동 Audi 택시를 테스트하기 시작했습니다. 무인 택시는 운전자의 필요성을 제거하여 평균 여행 비용을 70%까지 절감하는 것으로 생각됩니다. 기술이 실패할 경우 자동차가 처음에는 운전자를 대신할 준비가 되어 있지만, 계획은 2019년에 점차적으로 인력을 제거할 계획입니다. 파일럿은 2020년에 종료되며 그 후 더 넓은 배치를 롤아웃할 목적으로 종료됩니다. 차량에는 차량 공유 서비스인 Uber 및 Lyft와 유사한 방식으로 통근자가 차량을 예약할 수 있는 소프트웨어가 장착됩니다. 미국과 유럽에서 유사한 파일럿 프로그램이 올해 후반에 발표될 예정입니다.

부분적으로는 디지털 혁신에 대한 광범위한 추세에 힘입어 자동화가 유지될 것입니다. 중요한 것은 전체 비즈니스 관점과 종단 간 프로세스에서 자동화를 보는 것입니다. 20년 전 조직에서는 간단한 알고리즘으로 소프트웨어 테스트를 자동화했지만 지금은 통합해야 하는 임베디드 소프트웨어 및 엔지니어링뿐만 아니라 통합 시스템의 대량을 보유하고 있습니다. 이는 이러한 통합 시스템의 품질 보증 및 테스트를 훨씬 더 복잡하게 만들고 따라서 복잡한 자동화 테스트 전략을 요구합니다.

비즈니스가 제대로 작동하는지 확인하는 유일한 방법은 전체 비즈니스 프로세스를 지속적으로 테스트하여 디지털 '체인'의 한 부분에서 구현되는 업그레이드가 다른 곳의 디지털 운영에 영향을 미치지 않도록 하는 것입니다.

결합된 지식을 대부분의 품질 보증 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 디지털 인텔리전스로 통합하는 것이 가능하지만 인간이 무엇을 할 것인지 예측하려면 인간이 필요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이 때문에 품질 보증 프로세스에서 사람을 완전히 배제하는 것은 결코 현명하지 않지만 IT와 관련된 거래 활동의 최소 30%는 향후 5-10년 동안 로봇에 의해 자동화될 것이라고 믿습니다.

결론적으로, 비즈니스 프로세스의 자동화는 자동화된 정적 분석과 전문가의 인적 검토의 최적 조합을 포함하는 포괄적인 종단 간 품질 보증 계획에 의해 뒷받침되어야 합니다. 모든 품질 보증은 제품 또는 서비스 개발의 맨 처음부터 수행되어야 하며 전체에 걸쳐 계속되어야 합니다. 통과 여부를 확인하기 위해 새 프로세스를 테스트하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 도메인 지식의 자문 역량은 자동화가 단순히 재난으로 가는 자동 경로가 아님을 확인하는 데 중요합니다.

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