자동화의 미래: 2017년 이후 4가지 핵심 예측

편집자 주: 이 기사는 2017년에 게시되었습니다. 자동화 예측에 대한 더 최근 기사는 2021년 RPA, AI, 자동화 6가지 예측을 확인하세요.

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로봇 프로세스 자동화 협회(Institute for Robotic Process Automation)가 '로봇의 해'라 부른 2016년은 RPA 같은 자동화 기술의 발전과 채택에 큰 해였습니다. 전 세계 기업들이 RPA를 구현했지만, 상당수는 BPO였으며 제조, 보험, 금융 서비스에서 시작되었습니다. 이 기술은 EMEA(유럽, 중동, 아프리카) 지역과 북미에서도 견고한 성장을 보였습니다.

연구 및 자문 회사 가트너(Gartner)의 2016년 수치에 따르면 "RPA 도구에 대한 수요가 분기당 약 20~30%씩 빠르게 증가하고 있습니다." 그리고 이 성장은 2017년 내내 지속될 것으로 예상됩니다. 사실 자동화는 올해 최고의 기술 트렌드 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.

새해에 대한 일부 예측은 모든 일자리가 자동화의 영향을 받을 것, 더 많은 프로세스가 완전히 자동화될 것, AI 개인 비서가 인기를 끌 것 등을 제시했습니다. 이러한 예측은 제쳐두고, 2017년 자동화에 대한 주요 예측의 사실, 의견, 진실을 고려해 자동화가 내년에 어디로 향할지 이해해 봅시다.

예측 #1: 자동화 기술(RPA 등)의 채택이 내년에 다양한 산업 전반에서 크게 증가할 것입니다.

자동화 구현은 완전히 새로운 것은 아니지만, 2017년은 채택 패턴을 바꿀 수 있습니다. 현재 자동화 기술 채택은 여전히 초기 채택 기업들의 기회주의적 행위입니다. 그러나 이 추세는 곧 더 광범위하고 체계적인 채택으로 이어질 것입니다. 이미 RPA 혜택을 보는 산업에서 채택이 증가하고, 점점 더 많은 산업이 처음으로 RPA를 채택하고 있습니다. 예를 들어 제조 및 공급망 기업에서 이러한 경우가 해당된다고 지적됩니다.

로봇공학과 자동화를 포함한 8가지 신기술 채택을 조사한 2016년 보고서에서 전문 서비스 기업 딜로이트(Deloitte)는 더 많은 기업이 "이 기술들에 대한 투자를 늘리고 있다. 100만 달러 이상의 신기술 투자가 증가했고... [일부 기업은] 향후 2년간 신기술에 최소 1억 달러를 지출할 계획이다."라고 제안합니다.

단순히 기업이 비즈니스 운영을 간소화하는 방법이 아니라, RPA와 다른 자동화 플랫폼은 필수적이 되고 있습니다. 경쟁 우위를 확보하고 업계 리더 사이에서 관련성을 유지하기 위해 점점 더 많은 기업이 업무 공간에서 RPA를 활용할 수밖에 없을 것입니다.

예측 #2: 자동화 기술이 빅데이터와 사물인터넷 성장에 더욱 기여할 것입니다.

사물인터넷은 모바일 폰과 태블릿, 산업 장비, 웨어러블 기기 등 다양한 연결된 기기로 구성되며, 비정형 데이터 생성 증가, 즉 빅데이터를 허용합니다. 포브스(Forbes)는 "소비자 및 B2B 시장 모두에서 만물인터넷이 지속적으로 증가할 것, 특히 북미에서 데이터, 사물, 프로세스, 사람을 연결할 것. 지능형 시스템이 2017년에 급속히 성장할 것이다."라고 예측합니다.

사물인터넷의 일부로서 자동화 기술은 빅데이터 출현의 중요한 촉매제였습니다. RPA 소프트웨어 로봇은 자동화된 워크플로를 실행하면서 자신의 단계를 기록하고 모니터링하기 때문에 고객과 비즈니스 운영에 대한 대량 데이터를 생성합니다.

더 중요한 것은 RPA가 이 빅데이터 분석에 기여하고 가치 있는 비즈니스 인사이트와 트렌드를 발굴할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 RPA는 트랜잭션 프로세스 시간, 처리된 자동화 활동 수, 여전히 미완료인 활동 수를 드러낼 수 있습니다. 이 정보로부터 RPA는 재무 예측과 예산을 알리고 비즈니스 운영의 병목 현상을 드러낼 수 있습니다. 사물인터넷, 빅데이터, RPA가 2017년에 더 널리 퍼지면서 이 기술들은 개선된 데이터 관리, 간소화된 내부 업무, 긍정적인 비즈니스 운영을 주도할 수 있습니다.

예측 #3: 자동화가 직장에서 더 많은 책임을 대체하겠지만, 반드시 직책을 대체하는 것은 아닙니다.

자동화의 등장은 최근 이 기술들이 직장에서 인간 직원의 필요성을 대체할 수 있다는 공포를 야기했습니다. 하지만 이러한 우려는 대부분 근거가 없습니다. 자동화는 확실히 지루하고 반복적이며 시간 소모적인 특정 작업을 대체할 수 있습니다: 사실 그게 목적입니다. 그러나 이것이 전체 인력이 로봇으로 대체된다는 의미는 아닙니다.

맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)의 2017년 출판물은 대신 "자동화의 잠재적 영향을 분석할 적절한 세부 수준은 개별 활동 수준이며 직업 전체가 아닙니다... 현재 입증된 기술을 고려할 때, 전체 자동화 후보인 직업은 5% 미만입니다. 그러나 거의 모든 직업은 부분적 자동화 잠재력을 가지고 있습니다."라고 제안합니다.

이런 종류의 자동화는 인간과 자동화가 나란히 일하는 미래에 대한 희망적인 그림을 그립니다. 앞으로 인간 직원은 의미 있고 흥미로운 고수준 작업에 집중할 수 있고, 자동화 기술은 나머지를 처리할 수 있습니다.

예측 #4: 인공지능과 머신러닝 기술이 RPA의 도움으로 더 빠르게 발전할 것입니다.

인공지능, 인지 컴퓨팅, 머신러닝 같은 지능형 기술이 향후 몇 년과 수십 년 동안 어떻게 발전할지 오래전부터 논의되어 왔습니다. 포브스와의 인터뷰에서 액티피오(Actifio) 창립자 겸 CEO 아슈 아슈토시(Ash Ashutosh)는 "대부분의 기업이 클라우드 역량과 기능을 포함하도록 진화한 것처럼, 2017년에는 머신러닝이 IT의 거의 모든 측면에 도입될 것... [이 기술들은] 데이터 이해와 분석의 새로운 시대를 열 것이다."라고 예측했습니다. 덜 고려되는 것은 RPA 솔루션이 지능형 기술과 결합해 어떻게 더 큰 자동화 잠재력을 제공할 것인가입니다.

지능형 기술은 초기 프로그래밍을 넘어 학습하고 의사결정할 수 있습니다. 이는 이전 행동에서 학습하고 비즈니스 프로세스에서 예상치 못한 예외를 처리할 수 있음을 의미합니다. RPA가 데이터를 빠르게 생성하고 수집할 수 있기 때문에, RPA를 지능형 기술과 결합하면 '학습' 과정이 가속화된 속도로 일어날 수 있습니다. 이 두 기술이 함께 사용되기 시작한 지 얼마 되지 않았지만, 이들이 만들어낼 스마트 자동화는 기업이 앞으로 생산성과 창의성을 모두 증진할 수 있게 할 것입니다.

2017년 RPA: 사실인가 허구인가?

우리는 자동화 기술 영역에서 향후 몇 년, 심지어 몇 달 안에 정확히 무슨 일이 일어날지 확신할 수 없습니다. 오직 시간만이 말해줄 것입니다. 그래도 이러한 예측은 자동화 기술의 미래에 가능한 것이 무엇인지, 지금 2017년 그리고 그 이후에 드러내는 데 도움이 됩니다. 이러한 예측의 전개는 자동화 개발 과정에서 장애물에 직면할 수 있지만, 자동화 기술은 전 세계 업무 공간에 큰 영향을 미칠 태세에 있으며, 결국 가장 작은 기업에서도 현실이 될 것입니다.

현재로서는 가장 선구적이고 트렌드를 선도하는 기업들만이 이 기술들의 완전한 혜택을 온전히 활용하고 있습니다. 그러나 자동화가 더 널리 퍼지면서 구현 과제는 가라앉고 혜택은 증가하고 다양해질 것이며, 이는 이미 2017년에 시작되는 것을 볼 수 있을 것입니다.