완전 자동화 기업의 4대 기둥: 성공을 위한 청사진

고객사 이사회 최고위급 자동화 논의 최전선에서 볼 수 있어 운이 좋습니다. 고객과 더 많이 대화할수록 반복되는 질문을 듣습니다: "우리 자동화 이니셔티브에 어떤 비전을 향해 가야 할까?" 답을 준비해 왔습니다.

여기서 추구하는 건 자동화로 가능해진 세상에서 비즈니스 운영이 무엇을 의미하는지 실현하는 것입니다. 기업이 최적 자동화 수준에 도달한다는 게 무엇인지. 우리가 쫓는 건 완전 자동화 기업™입니다. 완전 자동화 기업은 고객들이 향해 온 모든 개념의 궁극적 형태입니다.

수년간 고객과 시장이 완전 자동화 기업의 특정 요소들을 처리하게 돕는 여러 프레임워크를 개발했습니다: '모든 사람을 위한 로봇', RPA 민주화, 자동화 플라이휠. 기술이 진화하고(고객도 진화하며) 비전도 진화했습니다. 매 단계가 이후, 아니 기하급수적으로 우리가 상상하는 가능성을 확장했습니다.

완전 자동화 기업은 잠재력이 현실과 만날 때, 야심 찬 기업이 자동화 솔루션을 가장 큰 차이 만드는 곳에 적용해 미래를 붙잡을 때 일어납니다. 백오피스 업무가 보이지 않게 되고, 모든 직원이 로봇에 접근하고, 인공지능(AI)이 모든 프로세스에 스며들어 개선할 때입니다.

이 글에서 완전 자동화 기업을 작동하게 하는 게 무엇인지 분해합니다. 완전 자동화 기업으로서 잠재력 실현을 향해 나아가는 데 쓸 네 기둥이 있습니다.

완전 자동화 기업: 무엇이고 왜인가

완전 자동화 기업은 자동화를 최대 잠재력까지 활용하는 회사입니다. 이 기업들은 디지털 트랜스포메이션의 필요성을 수용하고, 더 나은 서비스(더 행복한 직원, 더 낮은 비용)로 제공합니다.

완전 자동화 기업이란?

완전 자동화 기업과 전통 기업의 주된 차이는 자동화 접근 방식입니다. 완전 자동화 기업은 자동화에 선제적 접근, 전통 기업은 사후적 접근. 완전 자동화 기업은 '자동화 퍼스트(automation first)'로 생각하고, 가장 합리적이고 임팩트 큰 곳에 자동화 적용. 소프트웨어 로봇이 하는 일과 인간이 자유로워져 집중할 일의 올바른 균형 찾습니다.

완전 자동화 기업이 하는 일을 네 기둥으로 요약합니다:

1. 모든 자동화 가능 업무를 소프트웨어 로봇에 맡겨 백오피스 업무를 보이지 않게 만든다

2. 회사 모든 사람에게 로봇 제공

3. 개발 민주화해 파워 유저가 새 자동화와 애플리케이션 빨리 만들게 한다

4. AI를 업무 모든 면에 적용해 인지 프로세스로 자동화 영역 확장해 더 많이 자동화한다

디테일 들어가기 전, 가장 중요한 질문부터: 왜?

왜 회사가 완전 자동화 기업이 돼야 할까?

이유는 방대하지만 세 가지 데이터 기반 카테고리로 정리: 성과, ROI, 경쟁력.

완전 자동화 기업이 다른 기업을 능가합니다. 카프제미니(Capgemini) 보고서에 따르면 자동화 설문조사 상위 20% 기업이 하위 20%보다 "상당히 더 많은" 비즈니스 수익을 얻습니다. 아래 그래프에서(초록='패스트 무버', 파랑='팔로워') 상위 기업들이 자동화가:

• 매출 증가 이끌었다(75%)

• 전체 수익성 증가 이끌었다(76%)

• 고객 경험 개선 도왔다(86%)

• 민첩성 개선(84%)

완전 자동화 기업은 상당한 ROI를 거둡니다. 간단히 말해 자동화에 들인 달러가 더 많은 달러로 돌아옵니다. 예를 들어 일본 주요 금융기관 SMBC는 자동화 투자로 4억 5천만 달러 ROI 달성.

완전 자동화 기업은 더 잘 수행합니다. 많은 조직이 개별 자동화 기술 가치 인정하지만, 완전 자동화 기업은 결합해 복리 혜택 누립니다. 하버드 비즈니스 리뷰(HBR) 연구에 따르면 RPA와 AI 결합 기업은 평균 매출 9% 증가, 결합 안 한 기업은 3% 증가에 그쳤습니다.

또한 '모든 근로자를 위한 로봇(A Robot for Every Worker)' 보고서(오늘 리부트 워크 페스티벌에서 논의)에서 IDC는 RPA 사용 조직이:

• 반응 속도 개선, 가치 도달 시간 단축, 전체 프로세스 효율 개선(79%)

• 오류·실수 감소, 재작업 시간 단축(79%)

• 채용 없이 업무량 증가(74%)

전통 기업은 완전 자동화 기업만큼 수행 못 하고, 자동화 진화할수록 두 유형 기업 간 격차만 벌어질 것입니다.

완전 자동화 기업의 4대 기둥

이 기둥들은 업계에서 관찰되는 실제 물질적 결과에 대한 응답입니다. 모든 구성요소는 고객과 나눈 대화와 거기서 발견한 트렌드에서 나왔습니다. 이 기둥들은 마케팅 이상이 아닙니다. 고객이 말로 표현한 결과들을 우리 모두가 추구할 비전으로 조립한 것입니다.

그 비전을 더 일관되고 견고하게 만들수록 C-레벨 바이인(buy-in)과 전사적 열광 더 이끌어낼 수 있습니다.

1. 자동화 가능 업무를 로봇에 맡기기

완전 자동화 기업에서 인간 직원은 하고 싶은 업무에 집중하고, 로봇이 더 잘할 일은 절대 안 해도 됩니다.

지난 50년간 지식 업무를 지배해온 반복 작업들: 데이터 입력, 데이터 통합, 데이터 처리. 수십 년간 기업들은 이런 일을 백오피스로 밀어넣고, 한 시스템에서 다른 시스템으로 정보 옮기는 비참여적, 오류 나기 쉬운 작업을 인간에게 맡겼습니다.

상상보다 더 많은 업무가 자동화 대상입니다. 맥킨지(McKinsey) 연구가 두 가지 놀라운 통계 제시:

• 미국에서만 연간 약 2.6조 시간 업무가 자동화 가능.

• 거의 3분의 2 직업에서 활동 30%가 자동화 가능.

완전 자동화 기업은 기존 백오피스 업무를 맡을 로봇 구현. 맥킨지가 인용한 30% 자동화 가능 활동이 자동화돼 인간은 창의적, 충족감 주는, 가치 있는 업무에 집중.

예시로 생각해 봅시다. 주택 모기지 회사 운영엔 보통 대출 담당자가 문서 수집해 정보 추출하고 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터 옮기게 합니다. 대출 담당자가 데이터 검증·입력에 시간 쓰느라 잠재고객 발굴과 고객 업무 못 함.

완전 자동화 기업은 이 수집·추출·검증 작업 자동화. 결과 자동화는 더 빠르고 오류 없어 직원 더 가치 있는 업무에 자유로워집니다.

2. 회사 모든 사람에게 로봇 제공하기

완전 자동화 기업은 모든 직원에게 로봇 제공. 로봇 어시스턴트 손에 쥐면 직원들 더 많이 해내며 오직 가장 가치 있는 업무에만 집중.

직원들은 자동화 두려워하지 않습니다. IDC 보고서 '모든 근로자를 위한 로봇'에서 직원 71%가 자동화가 일상 업무에 미칠 영향에 낙관적이라 보고. 또한 자동화 도입한 의사결정자 80%가 직원에게 업무 자동화 도구 제공 – 아마 그 낙관론 연료.

완전 자동화 기업은 직원의 자동화 욕구 인식하고 로봇 어시스턴트 역량을 데스크톱에서 바로 활용하게 합니다. 도구 제공을 넘어 실제로 그 도구 쓰기 쉽게 만듭니다. 직원들 기술과 씨름 대신 자기 업무에 집중.

여기서 자동화 플라이휠(Automation Flywheel) 작동. 자동화 플라이휠은 기업이 트랜스포메이션 가속화하는 방식 설명. 목표: 자동화를 더 빨리 현실로.

직원들이 자동화 아이디어 제출해 CoE(Center of Excellence)가 만들게 독려하면 기업은 자동화 여정 가속화하고, 결국 돌파구 순간(breakthrough moment) 맞게 됩니다. 이 기둥은 자동화 플라이휠 킥스타트하는 것.

더 보기: 제 영상 확인하세요.

CoE가 제공하는 로봇은 항상 직원 파트너 업무 지원·증폭 위해 대기. 이 업무 대부분 다시 인간이 적합하지 않은 일. 인간은 데이터 활용 최고지만, 로봇은 데이터를 올바른 곳 올바른 때 놓는 데 최고.

로봇과 직접 인터페이스 안 하는 직원들도 로봇으로 구동돼 회사 기존 테크 스택 위에 매끄럽게 얹힌 애플리케이션 최소한 쓸 것.

함께 읽으면 좋은 글: 레거시 시스템 통합에 RPA가 이상적인 기술인 이유

컨택센터가 이 기둥 실천 완벽 예시. 완전 자동화 기업 컨택센터엔 에이전트 고객과 통화할 때 정보 조회·데이터 입력하는 로봇 있음. 전화와 여러 이질적 시스템 저글링에서 해방돼 에이전트 고객 서비스·관계 구축 집중. 결과: 고객 대기 없이 더 많은 정보 더 빠르게 가진 에이전트.

3. 개발 민주화하기

전통 기업은 자동화 개발해 위에서 내려줍니다. 완전 자동화 기업은 로우코드 도구 제공해 모든 근로자가 바닥에서 새 애플리케이션 아이디어 빨리 현실화하게 합니다. 앞서 말한 자동화 플라이휠의 돌파구 순간 이끕니다: 직원들이 시민 개발자(citizen developer) 돼 자기 아이디어 만듦. 플라이휠 더 가속화. 그래서 UiPath는 개발 민주화와 시민 개발자 부상에 베팅.

전통 기업은 직원 잠재력 과소평가 경향. 직원들 역량이나 관심 의심. 완전 자동화 기업은 데이터 봅니다.

• 자체 조사에서 미국 근로자 30%가 RPA 배우고 싶어 함.

• 맥킨지 연구에서 성공 조직일수록 자동화 전달 책임을 기능별·비즈니스 유닛에 줌. 덜 성공 조직은 "2배 이상" 중앙 팀이 자동화 전달 전담하게 함.

요약: 직원들 배우고 싶어 하고, 직원에게 자동화 책임 주는 기업이 성공.

민주화 보상 잠재력 거대. 최고 RPA 팀도 식별·우선순위·처리 못 하는 '자동화 기회 롱테일' 존재.

완전 자동화 기업은 CoE가 모든 걸 다 하란 게 불가능함을 알고, 대신 사용자가 유스케이스 발견하고 솔루션 구현하게 합니다.

롱테일에서 시민 개발자 빛납니다. CoE가 인지 못 한 유스케이스 여기 있음. 이 기회들 합치면 완전 자동화 기업이 다른 기업보다 더 빠르고 깊고 낫게 자동화하게 만듭니다.

최전선 의료 종사자 예시 보세요. 팬데믹 초기, 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic) 최전선 의료진과 일한 시민 개발자들이 환자 검사 데이터 여러 시스템 걸쳐 빠르게 처리해 드라이브스루 검사 속도 높인 자동화 만들었습니다. 가장 필요할 때 혁신적 근로자들이 완전히 새 미션 크리티컬 워크플로 만들었습니다.

4. AI를 업무 모든 면에 펼치기

완전 자동화 기업은 더 똑똑한 로봇 만들고 AI로 자동화할 최적 프로세스 찾습니다.

AI는 엄청난 미개발 잠재력 있는 곳. 맥킨지 연구에 따르면 AI 인지 기업 중 20%만 하나 이상 AI 기술을 "핵심 비즈니스 프로세스나 규모 있게" 쓸 수 있었습니다.

하지만 완전 자동화 기업에겐 이 투쟁이 위협 아닌 기회. AI 활용해 일하는 법 리부트(reboot)하는 법 알아내는 기회, 더 많은 용량이라는 보너스와 함께.

그럼 완전 자동화 기업에서 AI는 실제 어떤 모습일까요? 완전 자동화 기업의 주도 철학은 AI를 직장 모든 면에 두 방식으로 배포하는 것:

1. AI가 조직이 무엇을 자동화할지 찾게 돕습니다. 프로세스 마이닝으로 AI가 인간이 놓쳤을 자동화 기회 실제 발견, 지속적 관찰·아이디어 시스템 정보 제공.

2. 일반 로봇이 제공 못 하는 판단 필요한 인지 자동화 추가. 로봇이 머신러닝 모델이나 스킬 실시간 사용해 점점 정교한 프로세스 자동화, 자동화 유니버스 확장.

이 결과 AI 투자가치 해방하는 완전 자동화 기업: 프로덕션 환경에 AI 전달하는 차량 제공. 데이터 사이언티스트(새 AI·머신러닝 모델 개발 최적격)는 오래 프로덕션 워크플로 접근 어려웠습니다. 완전 자동화 기업에서 데이터 사이언티스트는 실데이터로 모델 정보주고 더 빨리 배포.

앞서 든 주택 모기지 회사 예시로 돌아가죠. 완전 자동화 기업 4번째 기둥이 대출 담당자 잠재고객 우선순위 돕는 노력 이끕니다. 머신러닝 모델이 과거 데이터로 채무불이행 가능성 예측, 대출 담당자가 가장 중요한 잠재고객 먼저 연락하게 자동 제공.

더 많은 예시와 완전 자동화 기업 실전 모습 보고 싶으면 우리 UiPath Live: 완전 자동화 기업™ 이벤트 참여하세요.

여러분의 완전 자동화 미래가 지평선에

자동화 잠재력 거의 무한. 올바른 프레임워크 없인 자동화 미래 모습 구체적으로 정의하기 어렵습니다. 고객과 함께 이 네 기둥 개발해 여러분 미래 비전에 형태 줬습니다.

네 가지 구체적 결과 염두에 두면, 여러분 완전 자동화 기업으로서 미래를 의도적으로 꾸준히 향해 갈 수 있습니다.

리부트 워크 페스티벌은 일을 새 시각으로 보는 것. 프레젠테이션마다, 아티클마다 야심 찬 기업들 위해 가능성 세계 열려 있음을 보여줍니다. 여러분이 그런 기업이라면 아무것도 놓치지 않게 확실히 하세요.

완전 자동화 기업은 페스티벌에서 자세히 다뤄집니다. 오늘 일찍 UiPath CMO 바비 패트릭(Bobby Patrick)이 기조연설에서 완전 자동화 기업 자세히 말했습니다. 녹화 여기 확인(리부트 워크 페스티벌 등록 후).

업데이트: 이 블로그 시리즈 2부 '완전 자동화 기업은 여기에 있다(그리고 이게 그 모습이다)' 지금 공개!