크라이온은 이미 프로세스 마이닝 역량을 포트폴리오에 추가했습니다. 이 개발들이 합쳐져 크라이온이 개별 소프트웨어 패키지보다 더 완전한 지능형 자동화 플랫폼을 만드는 데 도움이 되고 있습니다. -- 사라 버넷(Sarah Burnett), 에베레스트 그룹(Everest Group) 수석 부사장 겸 수석 애널리스트 핵심은 엔드투엔드와 직관입니다. RPA 분야의 최신 대형 발표는 크라이온(Kryon)에서 나왔습니다. AI 부스터(AI Booster)라는 새로운 인공지능 서비스 세트를 공개했는데, 이는 마이크로소프트 애저(Azure)의 코그

이 논쟁은 기술이 정말로 일자리를 파괴할 것인가라는 질문으로 귀결됩니다. 2017년 2월 17일, 빌 게이츠(Bill Gates)는 쿼츠(Quartz)와의 인터뷰에서 로봇 세금 도입을 주장했습니다. 비판론자들은 과거 로봇, 자동차, AI 등 기계에 대한 세금이 반기업적(anti-business)이라고 주장해왔지만, 마이크로소프트 공동 창립자인 빌 게이츠가 반기업적이라는 건 신빙성이 떨어집니다. 당신은 세수준을 높이고 자동화 속도를 늦출 의향이 있어야 합니다.라고 그는 말했습니다. 특정 활동의 일자리 대체 임계점을 한꺼번에 넘게 됩니

영국이 생산성 향상을 위해 더 많은 로봇이 필요하다면, 로봇 밀도가 훨씬 높은 일본이 왜 영국보다 생산성이 낮은지 설명해 보십시오. 이를 생산성 역설이라 부릅니다. 영국 경제의 1순위 문제는 생산성으로, 주요 경제 경쟁국들보다 뒤처져 있습니다. 그렇다면 영국에 더 많은 로봇이 답일까요? 하원 특별위원회는 적어도 부분적 답이라고 말합니다. 하지만 영국은 주로 서비스 경제입니다. 어쩌면 답은 약간 다를 수 있습니다. 서비스 분야 자동화가 필요할 수도 있고, 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 더 필요할 수도 있습니다. 의회 보고서는 단호했

자동화 개념이 많은 기업을 들뜨게 하고 있지만, 도전 과제가 많은 영역이라는 것은 부인할 수 없습니다. 예를 들어, 딜로이트 글로벌 로보틱스 리포트 2018에 따르면, RPA를 구현한 조직의 80%가 결과에 만족했지만, 전년도에 상당한 규모로 확장한 곳은 단 1%(연간 50개 이상 봇)뿐이었습니다. 이 문제의 주요 원인 중 하나는 자동화에 적합한 유스케이스를 식별하지 못하는 것입니다. 복잡하고 대규모 프로세스에서의 엔드투엔드 가시성 부족이 이 문제를 더욱 악화시킵니다. 하지만 소프트웨어 제공업체 인포(Infor)와 비즈니스 프로세스

이 조합을 최초로 제공함으로써, 고객은 이제 마이크로 실무자 수준에서 매크로 엔터프라이즈 수준까지 비즈니스 프로세스를 이해할 수 있게 되었습니다. 프로세스 마이닝 기업 셀로니스는 오늘, 조직 내부에서 업무가 어떻게 수행되는지에 대한 최초의 완전한 뷰를 제공하는 기술을 제공할 것이라고 발표했습니다. 대변인에 따르면, 새 기술은 화면 클릭만 수집하는 것이 아닙니다. 고급 AI 기법으로 사용자가 작업 중인 주제와 토픽을 클러스터링해 집중 영역을 안내합니다. 우리는 항상 비즈니스 결과를 위해 최적화하는 고영향 변혁적 변화에 집중해왔습니다.

기업이 확장하려면 시간을 더 효율적으로 사용하고 회사 성과에 대한 엔드투엔드 가시성을 확보해야 합니다. 자동화가 인력에 미칠 영향은 부정할 수 없습니다. 경제협력개발기구(OECD)에 따르면, 거의 절반에 달하는 일자리가 자동화로 인해 진화하거나 불필요해질 것으로 예상됩니다. 이러한 부정적이고 종종 오해의 소지가 있는 통계에 집중하는 것은 자동화가 이미 가져오고 있는 수많은 긍정적 영향, 특히 새롭고 숙련된 역할 창출에서 우리를 멀어지게 합니다. 전문 서비스 자동화(PSA, Professional Services Automation)

자동화의 부상은 기업들에게 인간 상호작용의 필요성과 고객이 기대하는 디지털 강화 서비스 사이의 균형을 어떻게 맞출지 딜레마를 안겨주고 있습니다. 영국의 금융 서비스 기업들이 기술 발전을 활용하고 고객을 유지하거나 신규 고객을 유치하기 위해 글로벌 경쟁사들보다 더 빠르게 로보어드바이저를 운영에 통합하고 있다는 사실이 PwC의 새로운 연구에서 밝혀졌습니다. 영국 금융 서비스에서 자동화 배포 증가를 보니 반갑습니다. 이는 이 업계 사람들의 삶과 업무에 긍정적인 영향을 미치고 향상시킬 것이기 때문입니다.라고 NICE Ltd.의 EME

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 난잡하다고 말한 의미입니다. 그리고 그것

지난 몇 년간 유아이패스는 급속한 성장 궤도를 달렸습니다. 24개월 만에 연간 반복 매출(ARR)이 800만 달러에서 2억 달러 이상으로 늘었고, 직원 수는 약 2,500명에 달합니다. 주요 RPA 기업인 유아이패스는 라스베이거스에서 열린 플래그십 행사 포워드 III(FORWARD III)에서 프로세스골드(ProcessGold)와 스텝샷(StepShot)이라는 두 건의 주요 인수를 발표하며 둔화 조짐을 보이지 않고 있습니다. 이 인수들은 유아이패스의 RPA 시장에서의 성숙도 다음 단계를 의미합니다. 프로세스 마이닝 벤더인 프로세스골

개미는 단순한 규칙을 따르지만, 정교한 터널과 먹이 탐색대를 갖춘 개미집은 엄청나게 복잡합니다. 마치 여왕 개미가 지휘 센터에 앉아 명령을 내리는 듯하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 개미집은 창발 시스템(emergent system)의 전형으로, 단순한 상호작용에서 복잡한 시스템이 탄생합니다. RPA를 구성하는 소프트웨어 로봇에는 단순한 구석이 없습니다. 하지만 앤트웍스의 RPA 시스템인 ANTstein은 프랙탈 기반 알고리즘과 데이터 수집을 적용해 무질서에서 질서를 창출하며, 여왕 개미와 유사한 퀸 봇까지 갖추고 있습니다. 이는

테크 리더스 서밋의 활기찬 패널 토론에서, 자사의 RPA 및 AI 프로젝트를 직접 수행한 비즈니스 리더들과 선도적 애널리스트들이 자동화 시작의 최적 방안을 논의했습니다. AJBurgess Ltd.의 AI 및 RPA 전략 고문 앤드류 버지스에 따르면, 성공은 올바른 전략 수립에서 시작됩니다. 그에게 좋은 RPA 및 AI 전략은 비즈니스 목표와 과제를 이해하는 것에서 출발합니다. 그 지점에 도달하면 조직의 야망을 이해하는 것이 중요합니다. AI와 RPA는 변혁적일 수 있습니다. 조직은 단순히 프로세스를 개선하고 싶은 것인지, 아니면 운

이 가이드는 기업의 3분의 2가 자동화를 도입하지 않아 무관해질(irrelevant) 것을 우려한다는 선행 연구 결과에 따라 마련되었습니다. 또한 선행 연구에서 2,500명의 비즈니스 리더와 직원 설문조사 결과, 10명 중 7명이 하이브리드 인력 구축을 주요 과제로 꼽았다는 사실도 밝혀졌습니다. 이에 카피타는 다음과 같은 5대 원칙을 제안했습니다. 리더십: 비즈니스 리더는 자동화 프로세스에 대해 직원들에게 최대한 투명하게 설명하면서 장기적 비전을 유지해야 합니다. 역량: 의사결정자는 신규 인재 채용에서 기존 직원의 관련 있고 이전

모든 기업이 자동화를 추진하고 있습니다. 그것이 뉴스는 아닙니다. 대다수 CTO가 직면한 과제는 자동화가 지금까지 대체로 유기적으로 이루어졌다는 점입니다. 서로 다른 조직 그룹이 별도의, 종종 중복되는 방식으로 자동화를 처리해 왔습니다. 그 결과 많은 조직에서 자동화의 섬(islands of automation)이 생겨났습니다. 표준, 거버넌스, 제품 매출이나 시장 출시 시간 같은 비즈니스 관련 지표에 대한 고려 없이 중복된 프로세스와 도구가 난립하게 된 것입니다. 2020년, CTO들은 이로부터 기인한 자동화 과제들을 마주하게 될

2020년대에 접어들면서 인간과 기계의 협업은 점점 더 일반화되고 있습니다. 음성 기반 AI, 가상 비서, 물리적 로봇 등 다양한 형태로 우리의 디지털 동료는 업무 부담을 분담하고 조직 내 정렬과 조율을 돕고, 궁극적으로 초생산성(Super-productivity)의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 기계와의 협업 협업의 이점은 조직 정렬 강화에서부터 생산성 향상, 자율성 증대, 사기 진작에 이르기까지 다양합니다. 직장에서 스마트 비서의 활용이 늘어나면 팀워크부터 창의성까지 모든 것을 슈퍼차지할 잠재력을 지니고 있습니다. 기계는

피터 워커가 2020년 핵심 RPA 트렌드를 분석합니다. 2020년 핵심 RPA 트렌드는 무엇입니까? 1. 더 큰 RPA 공급업체 차별화 통찰력 등장 조직은 이제 생산성 주장, 설계 품질, 접근 방식에서 크게 다른 150개 이상의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 브랜드 제품이라는 당황스러운 선택에 직면해 있습니다. 그래서 이러한 중요한 기술적 뉘앙스를 이해하기 위해 더 큰 이해가 시급히 필요합니다. 공급업체가 두 가지 넓은 범주로 나뉘는 RPA 제품의 더 명확한 경계가 올해 나타나기 시작할 것입니다: 데스크톱 환경에서 빠른 전술적 이

지난 10년 동안 기업들은 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 가져올 잠재력을 파악하고 풀기 시작했습니다. 아직 초기 단계지만, 기업들은 이 기술이 더 나은, 더 빠르고, 더 효율적인 결정을 내리는 데 도움을 주어 상당한 영향을 미칠 수 있다는 것을 이해하기 시작했습니다. 물론 AI와 ML은 기업이 혁신을 포용하는 데 도움이 되는 은탄환은 아닙니다. 사실, 이 알고리즘의 성공은 그들의 기초, 특히 품질 데이터만큼만 좋습니다. 그것이 없으면, 기업들은 AI와 ML을 설치한 바로 그 목적이 실패하는 것을 보게 될 것이며, 나쁜 데이터

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 조직이 점점 더 복잡해지는 컴플라이언스 환경을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 전 세계 정부가 온라인 규제를 강화함에 따라, 컴플라이언스는 비즈니스가 탐색하기 점점 더 어려워지고 있습니다. 그리고 더 비싸지고 있습니다. 컨설팅 회사 더프 앤 펠프스(Duff & Phelps)는 예를 들어 은행에서 규제 비용이 2021년까지 은행 수익의 4%에서 10%로 증가할 것이라고 예측합니다. 기업, 법무, 컴플라이언스 부서는 따라서 불필요한 위험과 실패로부터 비즈니스를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 업

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

영국의 디지털 기술을 강화할 기회가 있습니다. 어떤 큰 변화와 마찬가지로, 브렉시트는 많은 기업에게 도전과 기회를 동시에 제시합니다. 새로운 시장을 활용하고, 경쟁자의 취약성을 이용하고, 비용을 절감하고, 전략적으로 투자하고, 어쩌면 비즈니스를 완전히 재창조할 기회입니다. 또한 널리 영국 경제의 1번 문제로 인정되는 생산성 문제를 해결할 수 있는 거대하고 고무적인 기회이기도 합니다. 많은 조직이 점점 더 제약되는 예산과 함께 커지는 기술 격차라는 이중고에 직면하면서, 생산성 난제를 해결하는 것은 매우 어려웠습니다. 이는 로봇 프로세

자동화와 인간-기계 협업은 기업이 코로나바이러스의 즉각적인 위협을 완화하고, 바이러스의 영향이 사라진 후 번영하도록 도울 수 있습니다. 모든 산업의 모든 비즈니스가 어떤 식으로든 코로나19 팬데믹의 영향을 받을 것이라고 말하는 것은 과장이 아닙니다. 성장 둔화의 단기적 영향을 탐색해야 하는 회사 임원들의 부담은 무겁고 플레이북은 쓰여지지 않았습니다. 재량 지출 통제, 영구적 또는 일시적 인력 감축, 생산 규모 축소는 종종 즉각적이고 긴급한 고려 사항입니다. 일부에게는 이 압박이 보험 청구 증가, 취소된 약속 서신, 컨택 센터 통화