블루 프리즘 제이슨 킹든 의장, RPA 급성장 배경 탐구

제이슨 킹든(Jason Kingdon)은 2007년 블루 프리즘에 처음 관여했습니다. 13년 후, 회사에서 두 번의 공백기를 가진 후, 그는 RPA 붐이 시작되자마자 집행 의장으로 돌아왔습니다.

8년 전만 해도 RPA라는 용어는 존재하지 않았고 기업들은 로봇 프로세스 자동화 아이디어를 사지 않았습니다. 그것은 더 이상 사실이 아닙니다. 블루 프리즘, 유아이패스, 오토메이션 애니웨어, 앤트웍스(AntWorks)는 성장하는 RPA 시장의 단 4명의 구성원일 뿐입니다.

블루 프리즘의 경우, 2016년 IPO 이후 회사는 60명의 직원에서 1,000명 이상으로 성장했습니다. "우리는 170개국에 고객을 두고, 포춘 2000대 기업의 20%와 협력하며, 70개 이상의 상업 부문에서 제품에 매입한 기업들이 활동하고 있습니다."라고 킹든은 말했습니다.

RPA 폭발

RPA와 자동화 전체 아이디어에 대한 관심의 폭발이 확실히 있었습니다. 과거의 시간 소모적인 수동 프로세스를 직원의 손에서 빼내는 것입니다.

"우리 사이에서 [RPA 시장 리더들], 우리는 자동화의 잠재력과 다양한 비즈니스 프로세스 및 기능에 대한 적용을 세상에 소개했습니다."라고 그는 계속했습니다.

킹든은 틀리지 않았습니다. 가트너에 따르면 RPA 소프트웨어 매출은 2018년에 63.1% 성장하여 8억 4,600만 달러에 달했으며, 글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문이 되었습니다.

RPA는 이제 시작에 불과

소프트웨어의 놀라운 성장에도 불구하고 RPA는 여전히 적용과 채택의 매우 초기 단계에 있습니다.

킹든이 중요한 성장 영역으로 보는 두 가지 영역이 있습니다:

1. 더 넓은 비즈니스를 위한 엔터프라이즈 프로세스 자동화.
2. 개인의 일상 업무를 지원하는 지능형 자동화.

"이것은 서로 겹쳐진 두 시장이지만 RPA 시장에 속합니다.

"첫 번째는 알렉사(Alexa) 유형 모델과 유사합니다. 자동화가 직장에서 사용자에게 지름길을 만드는 것이고, 두 번째는 ERP 유형 모델과 유사합니다. 자동화가 비즈니스와 그 프로세스를 조직하는 데 도움을 주는 것입니다."라고 그는 설명했습니다.

이것에 대한 좋은 비유는 로봇공학이 제조업에 도입되었을 때입니다. 그것은 대규모로 이 부문을 완전히 혁신시켰습니다.

"RPA로 서비스 산업에서도 이 같은 역량을 달성할 수 있습니다."라고 킹든은 계속했습니다. "반복 가능하고 결과를 제공하는 모든 비즈니스 프로세스는 자동화될 수 있습니다."

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RPA는 IT가 아닙니다

RPA 초기 단계에서 고객들은 블루 프리즘 같은 제공업체들에게 많은 질문을 합니다. 이 기술을 어떻게 사용할 수 있습니까? 내 조직 내에서 어떻게 확장합니까? 어떻게 내 조직의 핵심 부분이 되게 합니까? 이거랑 IT랑 무슨 차이가 있습니까?

IT는 핵심 인프라, 대량 데이터 처리, 데이터 저장, HR, 급여, 물류 같은 부서에서 큰 자동화 작업 주변의 패키징을 제공합니다. 이 핵심 IT 위에서 프로세스가 실행되며, 이것들이 자동화될 수 있는 것들입니다.

이 소프트웨어 로봇은 모든 시스템이나 프로세스와 상호 운용되어야 하며, 목표는 그들이 마치 인간인 것처럼 작동하는 디지털 워커가 되는 것입니다.

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과대광고를 넘어

조직은 RPA 투자의 ROI를 측정할 수 있습니다. 그리고 기술이 제시한 가시적 결과는 결과가 덜 가시적인 다른 기술들의 과대광고를 넘어선 것임을 시사합니다.

2015년 런던 정경대(LSE)는 텔레포니카 O2(Telefônica O2) 사례 연구를 기반으로 RPA가 3년 ROI 800%를 산출한다는 것을 발견했습니다.

이 변혁적 영향은 조직들이 기술 채택을 몰리게 했습니다. 왜냐하면 그것은 조직 내에서 그들이 할 수 있는 것의 기본 규칙을 바꿨기 때문입니다. 즉, 간소화, 혁신, 혼란 방지.

"이것이 RPA가 오프쇼링에 도전이 되는 이유입니다. 조직이 인프라를 완전히 다른 방식으로 보고 비즈니스 프로세스를 실행하는 방법을 보게 합니다."라고 킹든은 덧붙였습니다.

디지털 워커, 기술 인에이블러

RPA로 모든 시스템은 다른 모든 시스템과 상호 운용 가능합니다. 이 디지털 워커들은 인간들이 서로 상호작용하는 것처럼 다른 디지털 워커들과 일할 수 있어야 합니다.

"작업 할당은 인간들이 서로 상호작용하는 역학과 유사합니다. 작업이 일정에 뒤처지면 디지털 워커들이 그 작업에 스워밍(swarming)하여 작업하고 마감일에 맞춰 되돌릴 수 있습니다.

"내년에 완전히 새로운 애플리케이션이 생산되면, 비즈니스 사용자들은 그 새로운 애플리케이션을 사용하는 방법을 이 디지털 워커들에게 가르칠 수 있습니다. 인간에게 하듯이 말입니다.

"이것은 역사적으로 조직에 제공되지 않았던 시스템 상호 운용성 측면에서 대규모 단계 변화를 가져왔습니다."라고 킹든은 말했습니다.

디지털 워커를 교육하는 이 능력은 조직이 새로운 기술을 훨씬 더 빠른 속도로 성공적으로 채택할 수 있게 할 것입니다.

이것이 실제로 어떻게 작동하는지의 예로, 킹든은 블루 프리즘이 협력한 회사인 빅메딜리틱스(BigMedilytics)를 언급했습니다. 이 회사는 깊은 신경망을 사용하여 망막 이미지를 스캔하여 당뇨병 가능 징후를 찾습니다.

그는 말했습니다: "이 회사는 의사들과 시각 처리 박사들로 구성되어 있었고 이 역량을 NHS에 판매하고 싶었습니다.

"문제는 NHS가 265개가 넘는 서로 다른 환자 관리 시스템을 가지고 있고, 그 중 어느 것도 서로 통하지 않는다는 것입니다.

"빅메딜리틱스는 다른 NHS 트러스트 내 다양한 시스템에 대한 인터페이스를 구축하는 데 나머지 시간을 보낼 수 있었지만, 대신 RPA를 사용하여 그들의 기술을 전체 NHS의 다양한 시스템 생태계에 개방했습니다. 회사의 기술이 즉시 사용 가능해졌습니다."

이 예에서, 전문 AI 역량을 위한 비정형 이미지 또는 텍스트 분석을 생각하면, RPA는 빅메딜리틱스의 기술을 프로세스에 넣고 그 프로세스를 전체 NHS에 배포했습니다.

RPA는 궁극적으로 과거에 존재했던 것과 같은 종류의 기술적 장벽 없이 다른 기술의 채택을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.