자동화 AI
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AI(인공 지능) 및 데이터 분석으로 강력해진 자동화는 전 세계의 모든 조직과 업계를 변화시키고 있습니다. 운영 효율성이 핵심 동인이긴 하지만 자동화의 혜택은 단순한 비용 절감보다 훨씬 거대합니다. 제품과 서비스 품질의 향상을 도모하든, 고객 만족도를 향상시키든, 직원의 업무 품질을 개선하든, 또는 통찰력을 위해 증가하는 데이터의 마이닝을 수행하든 상관없이 자동화는 그 어느 때보다도 신속하게 채택되고 있습니다.
인간으로부터 로봇 분리
Gartner는 2020년까지, 대기업의 40%가 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 도입할 것으로 예상하는데 이는 현재의 10% 미만 도입 대비 큰 폭의 증가입니다. McKinsey의 연구에서는 HR 온보딩 프로세스 자동화를 통해 온보딩 시간을 50%, 그리고 비용을 80% 감소시킬 수 있다는 사실을 확인했습니다. 런던경제대학교의 최근 연구에 따르면, 자동화는 비즈니스 프로세스를 보다 효율적이면서 경제적으로 만들고 인간의 업무 품질을 향상시킴으로써, 사업에서 500% 이상의 ROI를 실현할 수 있다고 합니다.
오늘날, 쉽게 자동화할 수 있는 일상적이고 반복적인 업무에 우리 시간의 10 ~ 20%를 사용하고 있습니다. RPA를 사용하면 이러한 번거로운 작업을 디지털 인력에 맡김으로써 인간 근로자가 생산성을 높이고 창의적인 프로젝트를 수행하는 데 더 많은 시간을 할애하도록 할 수 있습니다. Forbes에 따르면, 자동화를 통해 직원은 매년 6~9주 수준의 업무를 줄일 수 있어 연간 400만 달러의 비용을 절감할 수 있다고 합니다. 이렇게 확보된 시간은 경력 개발 및 개인 성장 기회에 재투자되어, 업무를 더 인간적으로 만듭니다.
그러나 전사 차원의 RPA 도입에는 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
전사 차원의 자동화 확대
점점 더 많은 기업들이 지능형 자동화를 채택하고 있지만, 원하는 만큼 충분히 빠르게 자동화 적용을 확장할 수는 없습니다. McKinsey에 따르면, 현재 시연된 기술을 기반으로 생각해 볼 때, 모든 직업 중 약 60%는 기술적으로 자동화가 가능한 활동을 30% 이상 보유하고 있다고 합니다. 그러나 최근의 Deloitte 보고서에 따르면 오늘날 대기업의 3퍼센트만이 50개 이상의 봇을 실제 운영하고 있다고 합니다.
가장 큰 이유 중 하나는 현재 자동화 프로젝트가 중요한 업무와 전술적인 프로세스 구현을 중심으로 구성되어 있다는 것입니다. 전사적 차원의 RPA 확장에는 비즈니스 프로세스에 매핑할 다기능 팀의 인식과 봇 구축을 위한 개발자 배치가 필요합니다. 복잡한 비즈니스 프로세스는 자동화에 몇 개월이 걸릴 수 있으므로 자동화를 통한 ROI 실현이 느립니다.
기업이 비즈니스 프로세스나 업무가 아닌 인간의 역할을 중심으로 자동화 이니셔티브를 잘 조정할 수 있다면 어떻게 될까요? 사전에 패키지된 인간 중심의 자동화 기능이 온라인 마켓플레이스를 통해 프로세스와 자동화 전문가의 에코시스템에서 크라우드 소싱 및 배포될 수 있다면 어떨까요?
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