올바른 자동화 도구 선택: 미래의 일을 형성하는 리더를 위한 가이드

포뮬러 1 경주에 세단을 타고 나가지는 않을 것입니다. 마찬가지로 장을 보러 갈 때 포뮬러 1 경주용 자동차를 몰고 가는 것은 과잉입니다. 두 차량 모두 훌륭한 이동 수단이지만, 각각 고유한 주행 카테고리에 가장 적합합니다.

자동화 기술도 마찬가지입니다.

참고: 자동화 기술이 처음이라면 『C-레벨을 위한 RPA 개요: 시작하기 위한 퀵 가이드』를 먼저 읽어보시길 권장합니다.

오늘날 자동화 환경은 로봇 프로세스 자동화(RPA)부터 머신러닝(ML), 인공지능(AI)까지 광범위하고 서로 보완적인 다양한 기술과 역량으로 채워져 있습니다. 이들이 결합되어 엔드투엔드 자동화 생태계를 형성하며, 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 동시에 비용을 절감하고 생산성을 향상시킵니다.

이러한 혁신적인 생태계의 구축과 미래의 일 전반에서 중요한 부분은, 조직의 목표를 달성하기 위해 이러한 기술들을 어떻게 가장 잘 조합하여 사용할지 이해하는 것입니다. 결국 경주용 차로 심부름을 할 수는 있지만, 단순한 작업을 수행하는 비효율적이고 지나치게 복잡한 방식으로 비칠 수 있습니다.

마찬가지로, 자동화 기술 수준을 잘못 매칭하면 비효율이 발생합니다. 기본적인 작업 자동화에 너무 고급 도구를 선택하면 과도한 엔지니어링과 과잉 지출 위험이 있습니다. 복잡한 작업에 너무 기초적인 도구를 선택하면 핵심성과지표(KPI) 달성에 실패할 위험이 있습니다.

어떤 작업에 자동화 생태계의 어느 부분을 사용할지 이해하기 위해, 포레스터 리서치(Forrester Research)는 '업무 고유성 스펙트럼(Spectrum of Work Uniqueness)'이라는 모델을 제안합니다. 복잡해 보이지만, 사용 가능한 다양한 자동화 도구를 이해하고 자동화를 시작할 때 투자수익률(ROI)을 높이는 매우 간단한 방법입니다.

고유성 스펙트럼에 대해 알아야 할 사항

인생의 많은 것들처럼, 우리가 하는 일의 복잡성도 스펙트럼 상에 존재합니다. 최근 UiPath 웨비나에서 포레스터 리서치의 한 멤버는 소프트웨어 로봇이 인간의 작업을 복제하기 얼마나 쉽거나 어려운지에 따라 세 가지 업무 고유성 범주를 설명했습니다.

• 반복 업무(Repetitive Work): 규칙 기반 작업이나 반복 가능한 프로세스에 의존하며, 소프트웨어 로봇이 가장 쉽게 수행할 수 있습니다.

• 관리 업무(Administrative Work): 물류 및 기타 백오피스 관리 등 더 복잡한 프로세스를 포함하며, 반복 업무보다 약간 더 진보된 자동화 기술이 필요합니다.

• 전문가 업무(Expert Work): 높은 수준의 의사결정, 전략적/창의적 사고가 필요하며, 이에 맞는 자동화 기술이 요구됩니다.

이 범주들은 현대 비즈니스에서 점점 더 복잡해지는 업무 스펙트럼을 보여주기 위해 쌓여 있습니다. 이 세 수준이 어떻게 운영을 지원하기 위해 함께 작동하는지 이해하면, 리더들은 당면한 문제에 가장 적합한 자동화 기술을 이해하고 적용하기 위한 프레임워크를 얻게 됩니다.

고유성 스펙트럼상의 직원들

진행하기 전에, 우리가 말하는 직원 역할이 무엇인지 정리해 보겠습니다. 최근 웨비나에서 C-레벨 리더들이 고유성 스펙트럼상의 구체적인 직무 설명, 작업, 프로세스를 구상할 수 있도록 다섯 가지 고유한 페르소나가 정의되었습니다.

• 큐비클 워커(Cubicle Worker): 백오피스나 프론트오피스에서 반복적이고 구조화된, 종종 낮은 가치의 작업을 수행합니다.

• 코디네이터(Coordinator): 정보, 자금, 작업을 관리자, 동료, 부하 직원 사이에서 조정/코디네이팅하는 데 업무 시간을 보냅니다.

• 기능별 지식 근로자(Function-specific Knowledge Worker): 정보 수집, 분류, 계산, 감사, 검증 등 구조화되고 반구조화된 작업에 시간을 씁니다.

• 단일 영역 지식 근로자(Single-domain Knowledge Worker): 방사선과, 시스템 관리, 소셜 미디어 관리 등 전문 분야나 학문에서 경험, 교육, 기술을 갖춘 근로자입니다.

• 교차 영역 지식 근로자(Cross-domain Knowledge Worker): 컨설턴트, 임원, 크리에이티브 등 다양한 전문 분야와 학문의 경험과 지식을 활용하여 전략적 결정을 내리는 고숙련 교차 기능 근로자입니다.

이 직무 설명에 부합하는 조직 내 사람들을 떠올려 보세요. 아마도 대부분, 아니면 모든 유형이 회사 내에 있을 것입니다. 각 업무 유형에 가장 적합한 자동화 기술(및 기술 조합)을 논의할 때 이 예시들을 염두에 두세요.

반복 업무: RPA로 직원 시간 확보하기

반복 업무는 가장 고유하지 않은 업무, 즉 '잡무(Busywork)'라고 할 수 있으며, 큐비클 워커 같은 직책의 사람들이 대부분의 시간을 할애하는 업무입니다. 반복 업무는 자동화 투자에 대한 빠른 수익을 제공하고, 직원들을 더 높은 가치의 업무로 전환시키는 데 가장 효과적입니다. 따라서 자동화 여정을 시작하기에 이상적인 지점입니다. 특히 두 가지 자동화 기술이 반복 업무와 그 비즈니스에서의 역할을 변화시키고 있습니다.

RPA로 반복 작업 자동화하기

RPA는 자동화의 진원지입니다. 간단히 말해, 수동적이고 규칙 기반인 작업을 수행하는 인간의 행동을 모방하여 작동합니다. RPA는 로우코드(Low-code) 솔루션으로, 구현에 높은 수준의 기술 지식이 필요하지 않습니다. 높은 투자수익률(ROI)을 제공하므로 디지털 트랜스포메이션의 이상적인 진입점이 됩니다.

여러 사례 중 하나로, IT 유통업체 타르서스 디스트리뷰션(Tarsus Distribution)은 RPA를 사용하여 직원들의 데이터 입력 업무 5일 치를 절약하면서 100% 데이터 수집 정확도를 달성했습니다.

타르서스 디스트리뷰션 전체 사례 읽기.

대화 이해(Conversational Understanding)로 컨택 센터 요청 개선하기

컨택 센터는 반복 업무의 또 다른 주요 영역입니다. 많은 고객 서비스 운영에서 작업자는 스크립트에 의존하고 하루에 수십 번 같은 질문에 답합니다. 대화 이해 기술이 이를 바꿉니다. 이 자동화 기술은 RPA와 함께 작동하여 자연어로 쿼리를 처리하고 응답하는 챗봇을 만듭니다.

AI 기반 대화 이해를 사용하여 컨택 센터 업무를 자동화하면, 사람의 손길이 필요한 케이스를 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 상담원은 이제 더 많은 시간과 에너지를 들여 더 나은, 더 직접적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

더 알고 싶으신가요? 주문형 웨비나 『프론트 투 백 자동화로 컨택 센터 강화하기(Boost Your Contact Center with Front to Back Automation)』를 시청하세요.

회사에 미치는 영향

반복 업무를 자동화하면 수천 시간의 직원 근무 시간을 절약하면서 정확도를 높일 수 있습니다. 이 효율성 증가는 고객이 내부 처리를 기다리거나 기술 지원을 위해 대기열에 앉을 필요가 없게 되므로 고객과의 관계를 개선합니다. 고객과 이해관계자만 이기는 것이 아닙니다. 반복 업무 자동화는 직원들을 더 행복하고 생산적으로 만들며, 그들의 시간과 에너지를 이제 더 높은 가치의 작업에 재투자할 수 있게 합니다.

관리 업무: 프로세스 마이닝으로 효율성 자동화하기

관리 업무는 피할 수 없는 일처럼 보입니다. 물류, 회계, 기타 백오피스 관리를 지원하는 작업을 포함합니다. 코디네이터와 기능별 지식 근로자 페르소나가 이 범주에 속하는 두 가지 서로 다른 역할입니다. 자동화는 필요한 사람의 노력을 줄여 관리 업무를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

텍스트 분석 기술로 문서 및 송장 관리 간소화하기

서류 작업은 많은 관리 업무의 중심에 있습니다. 인사(HR)에서 직원 문서 처리, 회계에서 송장 처리, 세금 파일 정리 등 관리 업무는 디지털/물리적 문서로 가득 차 있으며 소중한 직원 시간을 잡아먹습니다.

광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하면 문서 처리를 자동화할 수 있습니다. OCR은 PDF 파일, 이미지, 종이 문서의 글자와 기호를 인식합니다. 이를 통해 RPA 로봇이 서류를 처리하고 분류할 수 있게 되어, 소중한 직원 시간을 갉아먹는 송장, 문서, 이메일 처리 작업을 자동화할 수 있습니다.

클라리언트(Clariant)는 그 한 예로, UiPath를 통해 송장 처리의 거의 60%를 자동화하여 전체 생산성을 10% 향상시켰습니다.

클라리언트 전체 사례 읽기.

프로세스 마이닝으로 관리 수준 프로세스 효율성 자동 개선하기

관리 업무 자동화의 어려운 점은 그것이 종종 보이지 않고 건별 예외로 가득 차 있다는 것입니다. 관리 프로세스는 조직 전체의 중요한 업무를 지원하지만, 고유한 워크플로 때문에 간소화하기 어려울 수 있습니다.

프로세스 마이닝은 AI와 ML의 힘을 활용하여 회사 내 최적의 자동화 기회를 찾아냅니다. 높은 ROI를 제공할 프로세스를 식별함으로써, 프로세스 마이닝은 관리 및 수동 분석의 추가 계층 없이 자동화를 최적화하고 확장하는 데 도움을 줍니다.

관련 읽기: 프로세스 마이닝이란 무엇인가?

회사에 미치는 영향

신입 직원이 자동으로 처리되어 적절한 권한과 함께 시스템에 추가되거나, 회계사의 실수로 인한 지저분한 컴플라이언스나 세금 문제를 걱정하지 않아도 되는 세상을 상상해 보세요. 자동화로 그 세상은 존재합니다.

사례: 영국(UK) 최대 정부 부처인 노동연금부(Department of Work and Pensions)는 연금 청구에 고도로 수동적인 프로세스를 사용하여 3만 건 이상의 적체가 발생했습니다. 수천 시간이 걸릴 것으로 추정되었으나, 자동화를 사용하여 단 2주 만에 적체를 해소하여 직원과 시민 모두를 훨씬 더 행복하게 만들었습니다.

노동연금부 자동화 전체 사례 읽기.

전문가 업무: RPA와 AI로 의사결정 개선하기

전문가 업무는 고유성 스펙트럼상 어떤 업무 유형보다 가장 많은 의사결정과 가장 높은 수준의 전략적, 창의적 사고를 요구합니다. 간단히 말해, 컴퓨터가 할 수 없는 작업들입니다. 이곳에서 단일 영역 지식 근로자와 교차 영역 지식 근로자가 빛을 발합니다. 여기서 자동화는 직원들과 함께 기능하며, 그들의 잡무를 처리하여 혁신의 핵심인 전문가 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

인공지능으로 의사결정 개선하기

AI는 로봇으로 가득 찬 미래를 상상할 때 누구나 가장 먼저 떠올리는 자동화 기술입니다. 많은 영역에서 다양한 용도로 쓰이지만, 핵심 역량 중 하나는 비즈니스 의사결정 지원입니다. 전문가들은 그 어느 때보다 의사결정을 위한 더 많은 데이터를 손끝에 쥐고 있지만, 더 많은 데이터는 그에 따라 행동할 수 있을 때만 좋은 데이터입니다.

이 혜택을 경험한 곳이 헤리티지 뱅크(Heritage Bank)입니다. 이들은 UiPath AI 패브릭(AI Fabric)을 사용하여 금융 전문가들을 지원했습니다. 이들의 프로세스는 RPA, AI, ML을 활용하여 생계비 보고서 생성 시 데이터 마이닝 트랜잭션의 약 90%를 자동화합니다. 이 자동화로 헤리티지 뱅크 에이전트들은 중요한 대출 결정을 훨씬 더 빠르게 내릴 수 있게 되었고, 고객 및 비즈니스 중심 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

헤리티지 뱅크가 RPA와 AI로 혁신하는 전체 이야기 읽기.

전문가의 시간과 에너지를 전략적 업무에서 빼앗아가는 작업 자동화하기

전문가 범주 근로자들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 자신의 전문 분야에만 집중할 시간이 부족하다는 것입니다. 자동화의 전반적인 목표는 지루한 프로세스를 자동화하고 근로자들이 고부가가치 작업에 에너지를 집중할 수 있도록 하여 근로자를 증강(Augment)하는 것입니다.

법률 업계가 완벽한 예입니다. 컴플라이언스와 규제 문제만으로도 더 중요하고(청구 가능한) 작업에서 많은 생산적인 시간을 뺏깁니다. 우리 자신의 법무 부서에서 이 시간 낭비를 막기 위해 UiPath는 로봇 어시스턴트 부서 전체를 제공하여 전문가들을 지원하고 고부가가치 작업에 집중할 수 있게 했습니다.

회사에 미치는 영향

UiPath를 대신해 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)이 수행한 연구에 따르면, 자동화는 직원들이 더 의미 있는 작업에 집중하고 더 빠르고 현명한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이는 전문 기술이 필요한 전문가 근로자에게 특히 해당합니다. 근로자를 더 행복하고 생산적으로 만드는 것은 고객에게도 혜택이 됩니다.

트렐레보르 시 복지부(Trelleborg Municipality Department of Welfare)가 복지 신청을 수동으로 처리할 때는 결정까지 최대 20일이 걸렸습니다. RPA 구현 후 그 숫자는 단 24시간으로 떨어졌고, 트렐레보르 시민들에게 더 빠른 결정과 더 높은 서비스 품질을 제공하게 되었습니다.

트렐레보르 시 복지부 전체 사례 읽기.

다음 단계: 자동화 여정 준비하기

인력이 고유성 스펙트럼상의 어디에 있든, 자동화는 회사가 매일 수행하는 업무, 고객, 직원을 지원할 수 있습니다. 오늘 자동화 여정을 시작함으로써 경쟁 우위를 확보하고, 비용 효율을 높이며, 비즈니스에 의존하는 모든 사람의 경험을 개선할 수 있습니다.

고유성 스펙트럼은 조직 내 기존 자동화 기회를 평가하고 이해하는 데 유용한 도구지만, 자동화 여정의 첫걸음일 뿐입니다.

첫걸음을 내딛을 준비가 되셨나요? 성공적인 자동화 여정을 위한 단계별 가이드를 확인해 보세요.