지능형 자동화 평가: 디지털 트랜스포메이션 성공을 위한 핵심 지표

이러한 종류의 기술 구현은 그것이 변혁 프로세스를 진정으로 보완하려면 많은 고려가 필요합니다.

자동화는 디지털 트랜스포메이션의 잠재적 만병통치약으로 점점 더 선전되고 있습니다. 하지만 그 진정한 가치는 비즈니스 리더가 프론트, 미들, 백오피스 전반에서 작업을 재설계하고 디지털로 강화하여 훨씬 더 빠르고, 스마트하고, 효율적으로, 그리고 의미 있는 규모로 수행될 수 있을 때만 진정으로 실현될 수 있습니다.

그것은 좋지만, RPA(로봇 프로세스 자동화)와 지능형 자동화를 제공하는 수많은 벤더들이 시장에 진입함에 따라, 그들의 주장하는 바를 제공하는 능력을 가리는 과대광고와 혼란이 옵니다. 그래서 벤더를 선택할 때, 당신은 그들의 실제 기술 역량을 평가할 선견지명이 필요합니다. 개념 증명 이후에 지능형 자동화 프로그램을 확장하려 할 때 심각한 기술적 한계가 드러나기 때문에 명확성이 필요합니다.

Gartner도 이 문제를 인식하여 "2021년까지 기업의 40%가 잘못 정렬된 사일로화된 사용과 확장 불가능으로 인해 RPA 구매 후회를 겪을 것"이라고 주장합니다. 그래서 벤더 역량을 더 잘 평가하고 큰 후회를 피하도록 돕기 위해, 여기 고려해야 할 네 가지 핵심 선택 기준이 있습니다.

1. 로봇 역량 비교 및 대조

RPA와 지능형 자동화 벤더들의 소프트웨어 로봇 역량 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 사실, 이것들은 잠재적으로 큰 노력과 위험을 동반한 단기 전술적 이점 달성과, 더 적은 노력과 최소한의 위험으로 기업 규모의 전략적 작업 변혁 사이의 차이를 만들 수 있습니다.

스펙트럼의 한 끝에는 협업 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자가 훈련하고 실행하는 고도로 발전된 소프트웨어 로봇이 있으며, IT 부서의 완전한 거버넌스 내에서 안전하게 작동하는 내장 역량을 가집니다. 이 로봇들은 인간처럼 일하도록 지속적으로 향상되고 있습니다. 이들은 상호 통신하여 협업하고, 워크로드를 공유하기 위해 군집하며, 총체적 무결성과 정확성으로 디지털 팀으로서 비교할 수 없는 속도로 작동합니다.

우리는 점점 더 디지털 작업 변혁 전략의 핵심에서 신뢰할 수 있는 촉매제로 신뢰받는 스마트한 멀티태스킹 로봇들에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 복잡하고 단절되고, 수정하기 어려운 레거시 시스템과 수동 워크플로의 여러 운영 환경에서 연결된, 데이터 중심의 작업을 노력 없이 수행하기 때문입니다. 그리고 다른 어떤 로봇과 달리, 다른 화면, 레이아웃 또는 폰트, 애플리케이션 버전, 시스템 설정, 권한, 심지어 언어와 같은 장애물에 따라 자동으로 조정하면서 중단 없이 작업을 수행합니다.

이 로봇들은 또한 인간과 같은 방식으로 애플리케이션 화면을 읽고 이해함으로써 시스템 상호운용성의 오랜 문제를 독창적으로 해결합니다. 인간의 인터페이스를 기계 사용 가능 API로 재활용하는 것입니다. 결정적으로 근본적인 시스템 프로그래밍 로직을 건드리지 않고 말입니다. 이 '범용 연결성'은 또한 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.

이 역량은 모든 시대의 기술에 새로운 생명을 불어넣고, 이 로봇들이 최신 클라우드, 인공지능, 머신러닝, 인지 역량으로 지속적으로 증강될 수 있게 합니다. 이들은 새로 설계된 작업 프로세스 흐름에 단순히 '드래그 앤 드롭'됩니다. 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.

스펙트럼의 다른 끝에는 키스트로크를 수행하고, 다른 소프트웨어 조각에 대해 스크립트와 활동을 실행하는 로봇들이 있으며, 이는 기본 작업 자동화에는 괜찮습니다. 또한 데스크톱 환경에서 기록된 프로세스 단계에 의존하여 작업을 완료하는 로봇들도 있으며, 그것도 괜찮습니다. 하지만 기록-배포 로봇은 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 예기치 않은 변경에 적응할 수 없으며, 이는 작업 성능, 생산성, 회복탄력성을 실제로 제한합니다.

예를 들어, 소프트웨어 로봇은 자율 주행차가 물리적 세계를 탐색하는 것처럼 가상 환경을 탐색해야 합니다. 출근 여정을 '기록'하고 다음 날 같은 원활한 여정을 탐색하는 데 이 기록에 의존한다고 상상해 보십시오. '환경' 조건이 완전히 다를 것이므로 자동차 사고로 끝날 것입니다. 마찬가지로 가상 세계에서는 고장난 로봇, 미완성 작업 프로세스, IT 팀의 더 많은 작업으로 이어질 것입니다.

또한 기록된 프로세스는 실행될 때 효율적이지 않습니다. 다시 자동차 비유로 돌아가면, 기록된 여행에서 신호등이 2분간 빨간불이어서 차가 멈추고 기다렸지만, 다음 날은 초록불인데 '기록된' 여정은 2분간 기다리라고 합니다. 마찬가지로, 기록-배포 로봇은 대상 시스템을 위해 앉아서 기다릴 때 적극적으로 일할 수 있습니다.

2. 전반적인 코딩 노력 측정

지능형 자동화는 비즈니스 사용자가 시장 수요에 신속하게 대응할 수 있게 해야 하므로, 그들은 로봇 구축에 시간과 노력을 낭비하고 싶지 않습니다. 로봇을 훈련하고 관리하기 위한 직관적인 운영 시스템을 사용하여 자동화된 작업을 신속하게 제공하는 것이 훨씬 낫습니다. 우리는 단순히 작업 프로세스 흐름도를 그려서 로봇과 인간이 모두 이해하는 근본적인 '프로세스 정의' 언어를 오케스트레이션하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 코딩과 관련된 위험의 필요성도 제거합니다.

각 프로세스 자동화에 프로그래밍 전문성을 요구하는 벤더는 실제로 코드 집약적 배포, 광범위한 디버깅 노력, 높은 오버헤드를 생성할 것입니다. 또한 코딩 기술의 증가하는 부족으로 인해 이러한 자동화 프로젝트는 IT 대기열에 들어가야 할 것이며, 이는 지능형 자동화의 '운영 민첩성' 약속과 반대됩니다. IT 커뮤니티의 지능형 자동화에서 적절한 역할은 필요한 거버넌스, 보안, 컴플라이언스 요구사항을 지키는 것, 그리고 더 많은 기술 부채로 부담되지 않는 것입니다.

3. 확장성 및 협업 잠재력 확립

지능형 자동화 주도 변혁은 오직 중앙화된 노력을 통해서만 대규모로 달성되므로, 협업을 고집하십시오. 지능형 자동화에서 더 많은 가치를 확장하고 복합적으로 늘리는 최선의 방법은 로봇이 자동화된 작업을 협업하여 제공하는 데 필요한 곳이면 어디든 자유롭게 사용할 수 있게 하는 것입니다. 그래서 벤더들에게 사용자가 새로운 자동화 작업 방식을 중앙에서 설계, 그리기, '게시'할 수 있을 뿐만 아니라, 언제 어디서나 이 자동화 작업 자산을 공유, 개선, 재사용할 수 있는지를 입증하도록 요청하십시오.

불행히도, 어떤 자동화 기술이 데스크톱에 분산되어 개인적 맥락에서 사용되면, 그것은 그 개인에게 도움이 될 수 있지만 조직 전체가 작업을 변혁하는 데는 도움이 되지 않습니다. 이 '사일로화된' 접근은 자연스럽게 확장 잠재력을 제한하며, 제약되고 원격인 근로자의 현재 기후에서 분명히 효과적이지 않습니다.

4. 보안 및 감사 가능성 역량 평가

모든 엔터프라이즈 환경에서 모든 지능형 자동화 활동은 가장 안전하고, 준수되며, 투명하게 수행되어야 합니다. 그렇지 않으면 섀도우 IT가 됩니다.

모든 프로세스 자동화에 대한 중앙화된 반박불가한 감사 추적을 생성하는 운영 시스템을 가진 벤더가 명확히 필요합니다. 이는 모든 로봇 행동과 모든 훈련 이력에 대한 세부 사항을 제공합니다. 더 좋은 것은 사용자가 자동화된 프로세스를 생성하여 '실제 프로세스인' 문서로 게시할 수 있게 하는 것입니다. 문서를 변경하면 프로세스가 즉시 변경되고, 이 모든 것이 중앙 시스템 내에서 안전하게 관리됩니다. 이는 비즈니스를 불량 직원과 불량 로봇으로부터 가장 잘 보호합니다.

데스크톱 자동화는 로봇과 인간이 로그인을 공유하므로 누가 프로세스에 책임이 있는지 아무도 모른다는 단점을 제시합니다. 이는 보안과 감사 구멍을 만듭니다. 또 다른 과제는 단일 인간 사용자에게 각 프로세스 기록에 대한 자율권이 주어지면 로봇의 투명성을 모호하게 하고 프로세스 단계를 숨긴다는 것입니다. 시간이 지나면서 이것을 복제하면 컴플라이언스와 거버넌스 목적을 위해 거의 제로에 가까운 명확성이 있으므로 잠재적 보안 위협이 됩니다. 또한 불가피한 코딩은 미감사 프로세스 모델이 "백도어", 보안 결함, 감사 실패를 나타내는 섀도우 IT를 도입합니다.

마무리 생각

궁극적으로 잘못된 지능형 자동화 기술을 선택하면 디지털 트랜스포메이션 잠재력을 제한하고 실제로 디지털 혼돈의 위험을 도입할 수 있습니다. 지능형 자동화를 위한 더 나은 방법은 비즈니스 주도 협업을 스마트하게, 안전하게, 대규모로 도입하는 것입니다. 사실, 이 접근 방식을 사용함으로써 세계의 2000개 이상의 대형 조직이 향상된 작업 방식을 통해 주요 생산성 증가를 달성하여 민첩하고 안전하며 앞서 나가고 있습니다.