블루 프리즘(Blue Prism) 회장이 설명하는 RPA가 게임 체인저인 이유

왜 RPA일까요? 애초에 RPA(로봇 프로세스 자동화)란 무엇일까요? 20년 전부터 머신러닝을 연구해온 제이슨 킹던(Jason Kingdon)은 이를 색다르게 표현합니다. "핵심적으로, 그것은 지독하게 '난잡하게(promiscuous)' 작동하려 시도하는 것입니다."

블루 프리즘이 이 용어를 만들었지만, 그것이 하는 일은 수년간 공상과학 소설의 소재였습니다. 프로세스를 자동화하고, 서로 호환되지 않아야 할 다른 프로세스들을 작동하게 만듭니다. 기계어도 말하고 인간어도 말합니다. 그것이 제이슨 킹던이 '난잡하다'고 말한 의미입니다.

그리고 그것은 자동화합니다.

이상적인 세계, 적어도 IT 관점의 이상적인 세계에서는 모든 것이 매끄럽게 작동합니다. 모든 IT 시스템이 서로 완벽하게 통합되고, 모든 것이 버튼 한 번 클릭으로 매끄럽게 이루어집니다. 하지만 현실은 그렇지 않습니다.

제이슨 킹던이 말하듯: "이제는 IT 인력이 이 일을 하는 것이 아니라, 실제 업무를 바로 옆에서 수행하는 운영 인력이 하고 있습니다."

IT는 IT가 존재하는 한 솔루션을 연구해왔습니다. "서비스 지향 아키텍처, 비즈니스 관리 시스템, 마이크로 IT 프로젝트, 애자일 기능, 스크럼, 다양한 방법론, 린 역량과 기술 등을 사용해왔습니다. IBM과 애플이 생긴 이래로 상호운용성 문제를 해결하려 노력해왔습니다."

계속되는 상처에 효과적인 반창고

우리는 반창고가 필요합니다. 가끔 베이기 때문입니다. 비평가들은 RPA를 반창고라고 하지만, 제이슨 킹던은 동의하지 않습니다. 계속해서 생기고 앞으로도 계속될 상처에 반창고를 제공한다고 주장합니다.

"비평가들은 RPA가 '모든 것을 다 하는 위대한 솔루션'이 나오기 전까지의 짧은 순간이라고 하지만, 그건 완전한 넌센스입니다."라고 그는 단호히 말합니다.

약간 농담조로 그는 말했습니다. "바베이지 기계(Babbage machine)를 얻어도 사용자 인터페이스가 있습니다. 거기에 연결할 수 있지만, D-웨이브(D-Wave) 양자 컴퓨터에도 연결할 수 있습니다.

자, 여기 있습니다. RPA는 150년 전 찰스 바베이지가 설계한 컴퓨터나 최신 양자 컴퓨터 모두와 작동할 수 있습니다. 제이슨 킹던이 믿는 '왜 RPA인가?'에 대한 답을 보여주는 거의 시적인 예시입니다.

그는 더 평범한 방식으로도 설명합니다. 그는 '디지털 워커', 즉 스마트하고 사전 프로그래밍된 소프트웨어 로봇인 RPA 도구가 9명에서 50명분의 일을 할 수 있다고 봅니다.

어떻게 이럴까요? "간단히 말해, 이 로봇들은 인간과 같은 IT 시스템과 메커니즘을 사용하고 접근해, 인간과 같은 방식으로 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 동시에 인간, 다른 로봇, 그리고 과거, 현재, 미래의 모든 시스템과도 작동하고 학습합니다."

그는 말했습니다: "우리의 미래 비전은 조직이 3분의 1은 사람, 3분의 1은 운영 인프라, 3분의 1은 로봇으로 구성되어 모두 함께 운영되는 것입니다. 그리고 이는 이미 일어나고 있습니다."

로봇과 일자리

물론 RPA에 대한 또 다른 저항은 기술이 일자리를 뺏을 것이라는 두려움에서 옵니다. 하지만 블루 프리즘 회장은 동의하지 않습니다. "RPA는 우리를 괴롭히고, 영혼을 파괴하며, 인간이 수행하기 매우 어려운 작업들을 대체할 것입니다."

그는 매일 최신 환율 변동으로 시스템을 업데이트해야 했던 고객 사례를 듭니다. 지루하고 단조로운 작업이지만 매우 중요합니다. 오류가 나면 막대한 결과를 초래합니다. 그래서 조직은 이 중요하지만 지루한 작업을 믿을 수 있는 선임 직원(50대 여성)에게 맡겼습니다. 감사받지 못하는 일이기도 합니다. 오류 하나면 모두가 왜 그랬냐고 묻습니다. RPA가 이를 변화시켰습니다. "이제 이 선임 직원은 자신이 잘하는 것에 집중할 수 있습니다. 환율 변동은 더 자주 업데이트할 수도 있습니다. 오전과 오후, 어쩌면 매시간마다."

왜 RPA인가? 스케일 업과 스케일 다운을 돕기 때문

RPA의 이점을 보여주는 또 다른 예로, 제이슨 킹던은 O2가 아이폰을 판매하기 시작했을 때 블루 프리즘 기술이 사용된 이야기를 전합니다. 이는 대규모 운영 과제를 만들었습니다.

완전히 새로운 작업 방식, 완전히 새로운 제품이 필요했습니다. 애플은 까다로운 파트너였습니다. 일은 '딱 맞게' 처리되어야 했습니다. 고객은 묻습니다: "우린 어쩌죠? 지금 IT 직원들이 하는 일을 중단하고 수요를 예상해 인프라 구축을 시작할까요? 전망이 지나치게 낙관적이면 어쩌죠? 반대로 예상을 뛰어넘어 비즈니스가 증가하면 어쩌죠?"

이런 상황에서 그들은 항상 틀립니다. 너무 많이 투자해 인프라를 과다 구축해 타격을 입거나, 투자를 적게 해 판매를 막습니다.

"하지만 로봇 맥락에서 보면, 인간에게 보여주듯 로봇에게 새 프로세스 수행 방법을 보여주면, 인간보다 더 빠르고 정확하게 관리합니다. 고객이 약간의 관심에서 열광적으로 변하면 어쩌죠? 로봇을 더 추가하면 됩니다."

간단히 말해, RPA는 예측 불가능한 수요를 충족하기 위한 인프라 제공을 가변 비용으로 바꿀 수 있습니다. 왜 RPA인가? 클라우드와 비슷한 의미에서, 올리고 내릴 수 있습니다.

제이슨 킹던은 1990년대 UCL에서 머신러닝을 연구했고, 런던과 뉴욕 증권거래소, 로이즈 오브 런던 등이 사용한 지능형 트랜잭션 모니터링을 만든 서치스페이스(Searchspace)를 창업했습니다. 2005년 회사를 매각했고, 2008년부터 블루 프리즘 회장직을 맡고 있습니다.