과대광고 넘어 RPA 진정한 가치 실현: 사라 버넷의 통찰

당신과 나 사이에 걸림돌이 있습니다: 우리는 둘 다 한 가지 조건, 즉 인간 조건(human condition)을 겪고 있습니다. 그것은 우리가 실수를 한다는 뜻이며, 우리가 돕는 데이터가 오류를 범하기 쉽다는 뜻입니다. 그곳에 RPA가 이야기에 들어올 수 있습니다. 기술을 적용한 수많은 조직이 환멸을 경험했습니다. 로봇이 은유적인 찬장 속에 앉아 에테르로 만든 먼지를 모으며, RPA가 과대광고되었다는 주장으로 이어집니다. 하지만 에베레스트 그룹(Everest Group) 수석 부사장 겸 수석 애널리스트 사라 버넷(Sarah Burnett)은 다른 견해를 가지고 있습니다.

문제의 일부는 부풀려진 기대에 있습니다. 지구를 약속하고 달만 배달하면 실망감이 생깁니다. '이건 너무 쉬워'라고 말하고 조직 내 기술 책임자들, 아마도 CTO들이 냉소주의자, 'RPA는 과대광고' 만트라의 개종자가 되게 만듭니다.

30% 클럽

"하지만," 사라 버넷은 말합니다, "우리는 실제로 기업들이 약 30% 비용 절감을 달성한다는 연구를 했습니다."

그게 30%입니다. 그건 'RPA는 과대광고' 내러티브가 만들어진 것 같은 느낌이 아닙니다.

어려움의 일부는 이 30% 절감이 정확히 무엇에 적용되는지에 있습니다. 그건 "자동화 전후, 자동화 전 프로세스 비용 대비 자동화 후 프로세스 비용"이라고 사라 버넷은 설명합니다. 하지만 그 비용 절감이 정말 얼마나 중요한지, RPA 과대광고가 우리에게 믿게 만들었던 그런 게임 체인저 중 하나인지 여부는 그 프로세스가 처음에 얼마나 컸는지에 달려 있습니다.

그녀는 이렇게 표현했습니다: "작은 프로세스의 30%는 별로 크지 않습니다."

RPA와 데이터

또 다른 어려움이 있습니다. 이러한 혜택 중 일부는 그리 명확하지 않습니다.

데이터를 예로 들어보죠. 데이터를 대차대조표에 포함시키고, 가치를 매기려는 움직임이 있지만, 지금까지 그 움직임의 대부분은 말 그대로 발끝 단계(tip toe stage)를 넘지 못했습니다. "많은 기업이 아직 측정조차 하지 않는 정성적 무형 척도들이 있습니다. 이것들은 '내가 훨씬 더 많은 용량을 만들었고, 오류가 더 적어졌다' 같은 것들을 포함합니다."

거기서 데이터가 이야기에 들어옵니다. 첫째, 로봇이 이전에 수동으로 수행하던 작업을 수행함으로써 더 많은 데이터가 수집됩니다. 둘째, 수집된 데이터가 정확합니다.

실수하는 게 인간이지만, 버넷이 말했듯이: "사람이 데이터를 조금 입력하면 숫자를 쉽게 실수로 바꿀 수 있습니다. 그 오류를 수정하는 데, 프로세스 더 아래로 내려갈수록 더 비싸집니다. 당신은 이 오류를 쫓고 고치려 애쓰는, 시간이 매우 비싼 사람들을 프로세스 수영 레인 멀리 아래에 둘 수 있습니다. 로봇은 올바르게 개발되고 유지보수되며 원활하게 실행된다면 그런 실수를 하지 않습니다. 우리는 로봇 앱을 계속 테스트했고 테스트한 후에는 결코 실수를 찾지 못했다고 말하는 조직들로부터 듣고 있습니다. 100% 정확했습니다... 항상."

시간과 노력을 주세요...

RPA 신화 논쟁을 낳는 데 도움이 된 기술의 새로움이 문제의 일부일 수 있습니다. 우리는 모두 새것을 좋아합니다. 주행거리계가 '0,000.00'이라고 말하는 새 차, 하지만 우리가 도로를 달리자마자 0.00이 0.01이 되고, 스릴은 휘발유 타듯 사라지기 시작합니다. RPA에서는 문제가 그와 조금 다릅니다. "아직 비교적 젊은 기술입니다." 버넷이 설명했습니다. "많은 조직이 무엇을 자동화할지, 어떻게 자동화할지, 어떻게 최대한 활용할지 여전히 배우고 있습니다. 그게 과제가 있는 곳인 것 같습니다. 단지 몇 개 프로세스를 자동화하고 긍정적 피드백을 받는 게 아니라, 어떻게 이 것들을 연결하느냐(join these things up)입니다."

RPA 과대광고: 확장이 과제이자 잠재적 큰 보상

"현재는 여전히 맛보기(dabbling)와 소규모입니다." 하지만 진짜 과제, 그리고 일부 조직을 피하게 한 과제는 확장(scaling)에 있습니다.

광범위한 반복 작업을 수행하는 대규모 조직의 경우가 더 쉽게 보입니다. 은행이나 보험사 같은 프로세스 중심 조직, 또는 준수 요구사항으로 특정 프로세스를 반복해서 수행해야 하는 곳은 이른바 언어텐디드 RPA — 긴 프로세스를 끝에서 끝까지 자동화하는 것 — 에 완벽한 매치로 보입니다. 블루프리즘(Blue Prism) 같은 회사들이 큰 비중을 두는 RPA 형태입니다.

하지만 유아이패스(UiPath)와 오토메이션 애니웨어(Automation Anywhere)처럼 어텐디드와 언어텐디드 양쪽 진영에 있는 다른 RPA 플레이어들과 이야기하면, 개인을 직접 돕는 유형인 어텐디드 로봇, 일종의 소프트웨어 개인 비서 같은 것이 인기 급증할 것이라는 예측을 듣게 됩니다.

버넷은 이렇게 설명했습니다. 언어텐디드의 경우, 예를 들어 "수백만 건의 트랜잭션을 처리하는 통신 회사들이 있습니다. 그래서 그건 자연스럽게 높은 규모를 가진 것을 하고 많은 것을 처리하는 한 가지 확장 방식입니다."

어텐디드의 경우, "각 로봇이 작은 일을 할 수 있지만, 그것들을 연결합니다. 그래서 통신 회사들처럼 수백만 트랜잭션이 없을 수 있지만, 것들을 연결해 수백만 문서를 처리할 수 있습니다."

그 모든 작은 프로세스들을 연결하는 것이 하나의 큰 과제를 만듭니다.

"우리는 이제 조직들이 그 것들을 배우려 노력하는 단계에 있습니다. 어떻게 할까? 내 RPA 위에 비즈니스 프로세스 관리 도구가 앉아야 할까? 개선된 워크플로가 필요할까? RPA 내 더 많은 오케스트레이터를 사용해야 할까?

"이것들을 제대로 하는 게 정말 중요하다고 생각합니다. 왜냐하면 몇 가지 자동화로 끝나고 '그래서 뭐?'라고 생각하며, 그게 내가 얻을 수 있는 전부라며 다른 것들로 넘어가는 위험이 있기 때문입니다.

"사람들이 로봇을 실패하게 만드는 모든 움직이는 부품을 완전히 이해하지 못하는 사실도 있습니다. 프로세스 어딘가에서 아주 작은 변화가 있고 누군가가 약간 다르게 뭔가를 할 수 있고 그게 로봇 작동 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 그러면 그걸 보지 못하고 RPA를 탓하지만, 말 그대로 프로세스 문제일 수 있습니다.

"과대광고가 있었고, RPA에 대해 엄청난 과대광고가 있었을 때마다, 사람들의 기대가 높아졌다가 현실을 보지 못하면서 실망도 아주 있을 법합니다.

"당신은 여전히 RPA 프로젝트에 노력해야 하고, 유지보수해야 하고, 어떤 종류의 디지털화 투자처럼 다루고 계속 이어가야 합니다. 노력이 필요하고, 시간과 노력이 필요합니다. 배포 측면에서는 어쩌면 일부 기술보다 쉬울 수 있지만 변화를 관리해야 합니다. 인간 중심 프로세스를 로봇 중심 프로세스로 바꾸는 데 약간의 일이 필요합니다."

아마 여기 교훈은 많은 일을 아끼기 위해 약간의 일을 해야 한다는 것일 겁니다 — 하지만, 마일을 달리는 사람들에게는, 버넷이 제안하듯, 이득이 상당합니다. 프로세스에 30% 비용 절감뿐만 아니라, 새로운 극도로 정확한 데이터가 결과로 나올 수 있을 뿐만 아니라, 또 다른 혜택이 있습니다.

버넷은 말했습니다: "RPA는 엔터프라이즈 사용자에 매우 초점을 맞추고 있습니다. 기술에 정통한 이들은 자신의 것을 자동화할 수 있습니다, 심지어 매크로 수준이라도, 스스로 할 수 있습니다.

"이것은 기술이 무엇을 할 수 있는지 눈을 뜨게 했습니다. 오랫동안 있어온 많은 다른 기술들도 사용될 수 있습니다. 마이크로서비스, API, 서비스 지향 아키텍처 솔루션 등, 전통적으로 IT와 개발자 개입을 의미해 사람들이 좋아하지 않았던 것들.

하지만 RPA 과대광고 단계를 지나면, 기술이 선구자가 되어 사람들의 마음에 자동화 기술 아이디어를 열 수 있을 것 같습니다. 어제는 RPA와 과대광고, 오늘은 약간의 실망, 내일은 우리가 혜택을 배우면서 RPA가 주류로 이동할 수 있습니다. 하지만 영화 제목을 오용하자면, 모레는 다른 자동화 기술들이 RPA가 만든 길을 따라올 것입니다."