2021년 지능형 자동화 4대 트렌드: 통찰과 기회

이 기술을 활용하는 새로운 방식이 가능해질 것입니다.

팬데믹 주도로 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 지능형 자동화 도구에 대한 수요가 2021년 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 벤더들은 그에 맞춰 대응하고 있습니다. 현재 150개 이상의 RPA 및 지능형 자동화 도구가 있으며 모두 큰 주장을 하지만, 설계 품질, 기술 역량, 제공 접근 방식에서 크게 다릅니다. 조직은 잘못된 선택을 할 위험에 직면해 있습니다.

문제는 벤더들의 크게 다른 기술 역량이, 잠재적으로 큰 노력과 위험을 동반한 단기 전술적 이점 달성과, 더 적은 노력과 최소한의 위험으로 기업 규모의 전략적 작업 변혁 사이의 차이를 만들 것이라는 점입니다. 더 큰 자동화 벤더 차별화 통찰과 이러한 중요한 기술적 뉘앙스의 더 명확한 경계가 올해부터 나타나기 시작하기를 바랍니다. 기대할 점을 소개합니다.

1. 더 정교한 선택 기준

2021년에는 조직이 RPA와 지능형 자동화 기술을 선택하는 방식에 대한 기대가 늦은 재고가 있을 것입니다. 성능, 보안, 유연성, 회복탄력성, 사용성, 거버넌스가 요구되는 크고 까다로운 프론트-투-백오피스 엔터프라이즈 환경에서 이러한 기술들이 성공적으로 운영되고 확장할 능력을 더 정보에 입각해 평가하게 하는 더 엄격한 선택 엄격함을 보게 될 것입니다. 이는 RPA와 지능형 자동화 벤더 선택 기준이 다음의 입증을 의미 있게 요구해야 함을 뜻합니다:

• 로봇 생성 및 훈련에 필요한 전반적인 코딩 수준; 제로에서 높은 노력까지. 비즈니스 사용자가 시장 수요에 신속하게 대응하기 위해 코딩에 시간과 리소스를 낭비하고 관련 위험을 도입하고 싶지 않기 때문입니다.
• 개념 증명 '이후'의 가치 증명. 자동화 프로그램이 확장될 때만 심각한 기술적 한계가 드러나기 때문입니다.
• 중앙화된 자동화 자산 공유 및 재사용을 위한 협업 역량. 대규모 작업 변혁은 오직 공동의 노력으로만 달성되기 때문입니다.
• 로봇의 내장 역량. 성능, 생산성, 운영 회복탄력성, 시스템 상호운용성 측정.
• 프로세스 자동화의 전반적인 투명성, 보안, 감사 가능성. 모든 엔터프라이즈 환경에서 이 역량들은 핵심이며, 그렇지 않으면 섀도우 IT와 디지털 혼돈이 도입될 것입니다.
• 프로그램 성공 잠재력. 달성된 결과가 연례 보고서에서 주목할 만해질지(직접적 또는 간접적으로) 질문하십시오.

이러한 통찰은 조직이 시장 과대광고를 꿰뚫어 보고 선택 리스크를 줄이며, 프로그램 실패, 디지털 혼돈, 기술 부채의 장기적 문제를 피하는 데 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

2. 가치의 더 나은 측정

RPA 또는 지능형 자동화 프로그램이 진정으로 성과를 내기 위해서는 전략과 목적이 필요합니다. 이는 데이터 품질, 운영 효율성, 프로세스 품질, 직원 역량 강화 개선이거나, 더 빠르고 정확한 응답 제공으로 이해관계자 경험을 향상시키는 것일 수 있습니다. 성숙한 자동화 프로그램을 가진 조직들이 경험한 검증된 경험과 결과를 검토함으로써, RPA와 지능형 자동화의 영향을 측정하는 더 의미 있는 방법들을 보게 될 것입니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 새로운 서비스 및 제품 제공 – 인간이 단독으로 수행할 수 없거나, 안전하고 준수된 방식으로 수행할 수 없는 활동들로 이제 제공되는 것들.
• 생산성 증가 – 비즈니스에 얼마나 많은 시간과 리소스가 환원되는지.
• 고객 경험 향상 – 이제 더 빠르고, 오류 없이, 더 긴 응답 시간과 관련된 위험 감소로 제공되는 서비스들.
• 직원 경험 향상 – 새로운 역할에서 더 지적으로 도전적이고, 성취감 있고, 가치 창출적인 업무에 해방되어 일하는 사람이 몇 명인지.
• 프로세스 데이터 마이닝 – 자동화된 프로세스 트랜잭션 데이터의 통찰이 이해관계자 경험을 향상시키고 장기적 가치를 창출하는 워크플로를 최적화하거나 재창조하는 데 어떻게 사용되는지.

3. 디지털 트랜스포메이션 인에이블러

올해에는 어떤 벤더 소프트웨어 로봇이 디지털 트랜스포메이션의 '그' 촉매제가 될 수 있는 진정한 능력을 갖췄는지에 대한 더 큰 이해가 있을 것입니다. 이 로봇들은 일반적으로 사전 구축된, 스마트한, 고도로 생산적이고 자기 조직화된 처리 리소스로, 복잡하고 단절되고, 수정하기 어려운 레거시 시스템과 수동 워크플로의 여러 운영 환경에서 연결된, 데이터 중심의 작업을 수행합니다.

이 로봇들은 또한 인간과 같은 방식으로 애플리케이션 화면을 읽고 이해함으로써 시스템 상호운용성의 오랜 문제를 독창적으로 해결합니다. 결정적으로 근본적인 시스템 프로그래밍 로직을 건드리지 않고 말입니다. 이 '범용 연결성' 역량은 API나 어떤 형태의 시스템 통합도 필요 없이 모든 현재 및 미래 기술을 로봇이 사용할 수 있게 합니다. 레거시 시스템을 걷어낼 필요도, 주요 프로세스 변경이나 대량 데이터 마이그레이션도 필요 없습니다.

우리는 이 로봇들이 어떤 시대의 기술이든 테스트하고 배포하는 선호 경로가 되는 것을 보게 될 것입니다. 최신 클라우드, AI, 머신러닝, 인지 역량이 새로 설계된 작업 프로세스 흐름에 단순히 '드래그 앤 드롭'으로 지속적으로 증강될 수 있기 때문입니다. 궁극적으로 이는 전통적으로 비용과 리소스 면에서 금지적이었던 디지털 트랜스포메이션이 갑자기 달성 가능해짐을 의미합니다. 사실, 이제 몇 달 만에 달성할 수 있는 작업이 IT 프로그램과 방대한 인력 팀으로는 수년이 걸렸을 것입니다.

4. 프로그램 전달에 대한 더 전략적 접근

팬데믹이 자동화 프로그램을 마법처럼 확장시킨 것은 아니지만, 기업 우선순위를 구체화하는 주요 변화 주체이며 자동화 지원 디지털 진전에 대한 더 넓은 인식을 가능하게 합니다. 궁극적으로 작업 변혁이 주요 가치를 제공하려면, 조직은 지능형 자동화를 어떻게 적용할지에 대해 전술적으로가 아니라 전략적으로 생각해야 합니다.

따라서 우리는 업계 표준 전달 방법론인 ROM(Robotic Operating Model)의 더 큰 사용을 보게 될 것입니다. 이는 완벽하게 안무된 단계별 구현 전문성을 제공합니다. 수년 전에 만들어졌지만 ROM은 여전히 진화하고 있으며, 세계적 수준의 지능형 자동화 배포에서 얻은 통찰로 지속적으로 풍부해져 다른 이들이 디지털 강화 작업을 더 잘 출시, 유지, 확장, 지속할 수 있도록 돕습니다.

기술과 함께 ROM은 아마도 자동화 프로그램의 성공 또는 실패를 결정하는 단일 가장 큰 결정 요인일 것입니다. 프로세스를 어떻게 식별하고, 설계하고, 테스트하고, 자동화할지에 대한 구조를 수반합니다. 수년간 우리는 ROM을 사용함으로써 조직이 롤아웃 측면에서 최대 8배 더 많은 성공을 달성할 수 있음을 발견했습니다.

마무리 생각

올해 조직의 큰 과제는 점점 더 제약되고 단절된 리소스 속에서 글로벌 불확실성, 끊임없는 변화, 끊임없이 진화하는 이해관계자 수요의 기후에서 어떻게 성장할 것인가입니다. 한 해결책은 C-suite 전반의 선구자들이 가장 진보되고 신뢰할 수 있는 지능형 자동화 역량을 프론트, 미들, 백오피스 운영 전반에 적용하여 더 나은 새로운 작업 방식을 재설계할 수 있게 하는 것입니다.

우리는 '디지털로 강화된' 작업이 한계 없이 훨씬 더 빠르고, 스마트하고, 효율적이고, 안전하게 수행되는 새로운 시대를 목격할 것입니다. 그리고 이 잠재력을 제대로 수용하는 조직들이 앞서 나갈 것입니다.