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RPA 성공 극대화: 업계 리더들이 실질적 혜택 계획·전달하는 방법

RPA 성공 극대화: 업계 리더들이 실질적 혜택 계획·전달하는 방법

RPA 혜택 계획과 실현은 그 자체로 프로세스입니다 — 그리고 그 과정에서 고려할 가치가 있는 세 가지가 있습니다.

RPA 솔루션에서 최대한을 얻으려면, 어떤 프로세스를 자동화할지 결정하는 데 많은 생각이 필요합니다. 가장 가치를 제시하는 자동화 기회를 정확히 파악하고 혜택을 측정해야 합니다.

재규어 랜드로버(Jaguar Land Rover)와 컨설팅 역량으로 협력하며, 회사 내 자동화 기회의 지속적인 백로그를 보았습니다. 사람들이 우리에게 프로세스 자동화를 요청하러 옵니다 — 그리고 예라고 말하기 전에, 재규어에 어떤 혜택이 있는지 결정해야 합니다.

RPA 혜택 계획과 실현은 그 자체로 프로세스입니다 — 그리고 그 과정에서 고려할 가치가 있는 세 가지가 있습니다.

핵심 목표 결정

자동화할 프로세스를 선택하기 전에, 무엇을 달성하고 싶은지에 기반해 그 기회가 실제로 비즈니스에 유익한지 분류하는 것이 유용합니다.

예를 들어:

직원 몰입도를 높여 직원들의 워라밸을 개선하고 싶은가? 특정 자동화 프로세스는 긴 작업을 방정식에서 제거하고 직원들이 과로하다고 느끼지 않게 해 유지율을 높일 수 있습니다.

결론은 — 당신은 정말 모든 것을 자동화하고 싶지 않습니다. 올바른 프로세스를 선택하면 성공을 측정하는 최선의 방법을 식별하는 데 도움이 됩니다. 비교할 명확한 목표가 생기기 때문입니다.

모든 이해관계자 참여시키기

RPA 솔루션을 구현할 때 사람들을 참여시켜야 합니다. 너무 많은 회사가 RPA 개발을 사일로(siloed) 활동으로 취급해, 구현 직원과 단일 프로세스 SME(전문가) 사이, 또는 RPA 팀 내부에서만 커뮤니케이션이 필요하다고 가정합니다.

그러나 더 넓은 범위의 참여를 장려하면 RPA 측정(과 성공)을 가능하게 할 수 있습니다.

하지만 먼저 스스로에게 물어보세요: 이 데이터를 제공하는 사람들은 누구인가? 그리고 누가 프로세스에서 데이터를 가져가는가? 당신은 데이터를 "업스트림(upstream)"에서 가져가는 사람과 "다운스트림(downstream)"에서 출력을 받는 사람을 결정하고, 이 당사자들이 솔루션에서 원하는 것을 결정하는 데 참여시켜야 합니다. 업스트림 사람들이 로봇이 기대하는 방식으로 데이터를 제공하지 않으면, 솔루션은 시작하기 전에 끝납니다.

프로세스의 100%를 자동화하는 것은 불가능하다는 사실을 고려하면 사람 참여에 더 큰 강조가 놓입니다. 어느 단계에서는 항상 의식적 결정과 인간 상호작용이 필요한 예외 케이스가 있을 것입니다.

가능한 한 빨리 솔루션을 라이브로 푸시하는 것이 답이 아닙니다. 결과를 측정할 수 있도록 프로세스 전, 중, 후에 사람들이 참여해야 합니다.

산출물 측정과 비평

마지막으로, 자동화된 프로세스가 구현에 소요된 시간과 관련해 궁극적으로 무엇을 생산하는지 봐야 합니다.

솔루션이 예상한 수준에 도달했나? 그렇지 않다면, 잠재적 이유들을 고려해야 합니다.

이것은 팀 내 참여 부족으로 돌아갈 수 있습니다. 예를 들어, 일부 직원이 로봇 사용을 꺼리거나 올바르게 활용하지 않을 수 있습니다. — 그리고 그들이 관행을 조정하도록 장려하기 전에 이유를 확인해야 합니다.

로봇이 얼마나 많은 케이스를 거부하는지도 봐야 합니다. 전형적인 날에 40개 케이스가 실행된다면, 그게 모두 무사히 통과한다는 뜻은 아닙니다.

결과가 생각만큼 좋지 않다면, 로봇을 밀어내게 만드는(푸시백) 과정 중 오류가 있을 수 있습니다(즉, 40개 케이스가 진짜 40개가 아닐 수 있습니다).

RPA를 제대로 계획하고 전달하는 올바른 방법

위 사항을 고려하면 RPA 시스템에 관해 시간을 올바른 곳에 투자하는 데 도움이 될 것입니다.

처음 하는 것이거나 RPA 솔루션이 예상한 혜택을 전달하지 못하는 것을 발견한다면, RPA 딜리버리 파트너가 솔루션 구현 과제 극복을 도울 수 있습니다.
자동화는 추적, 측정, 관리, 변경될 수 있어 지속 가능한 성공을 보장합니다 — 당신은 단지 목표, 이해관계자, 산출물을 고려하고 있는지 확인하면 됩니다.

작성자: 프레드 그로버(Fred Grover), 수석 컨설턴트, 로비퀴티(Robiquity)

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