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로봇|자동화 / 머신러닝|딥러닝

광고와 현실은 다르다··· 피해야 할 IT 자동화 실수 10가지

2019.04.22 Bob Violino  |  CIO
실용적인 관점에서 자동화의 효용을 반박하기란 어렵다. 수동으로 처리하던 프로세스를 자동화함으로써 시간과 돈을 절약하며 품질을 개선하고 궁극적으로 재무적인 결과를 신장할 수 있는 것은 분명하다. 

하지만 기업들이 RPA(Robotic Process Automation) 등의 새로운 기술을 배치할 때 문제가 대두될 수 있다. 데브옵스, 클라우드 자동화, ITSM(IT Service Management) 및 업무지원센터와 관련된 여타 자동화 시도는 사실 다양한 문제를 일으키기 십상이다.

물론 자동화를 올바르게 수행하는 경우 어느 정도는 기대한 효과가 나타날 수 있다. 핵심은 피해야 할 IT 자동화 실수가 무엇인지 파악하는 것이다. 자동화 노력을 방해할 수 있는 오류 사례에 대해 살펴본다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



자동화 전략에 대한 정의 작업 실패
자동화를 위한 전략이 필요하다는 이야기가 의아하게 들릴 수 있겠다. 적절해보이는 곳에 자동화를 배치하면 안 되는 이유는 무엇일까?

하지만 자동화를 활용하기 위한 기본계획은 대단히 중요하다. 통제할 수 없는 문제가 발생하는 것을 방지하기 위한 명확히 정의된 전략이 요구된다는 사실은 다른 IT 관련 계획과 마찬가지다.

IT 서비스 및 컨설팅 기업 인포시스(Infosys)의 수석 부사장 겸 클라우드, 인프라, 보안 서비스 비즈니스 책임자 아난트 아디아는 "전략을 개요하고 목표를 수립하지 않은 상태로 자동화를 이행하는 것은 지도나 GPS 없이 장거리 자동차 여행을 떠나는 것과 같다. 결국 어디에 도착하게 될지 모른다”라고 단언했다.

그는 이어 "대규모 프로세스 및 E2E(End to End) 라이프사이클 자동화에 편승하는 대신에 더 작은 프로세스, 운영 영역, 반복 가능한 활동에 적용함으로써 자동화 기회를 식별하라"라고 말했다.

강력한 비즈니스 사례의 부재
자동화 기술에 투자함에 있어 제품과 서비스의 총 비용만 계산하면 안 된다. 비즈니스적 이점을 모두 이해해여 정확한 ROI를 계산해야 한다. 

금융 서비스 제공 기업 마스터카드의 네트워크 운영 부사장 조 슐러는 "시간에 따른 실질적인 이점을 이해해야 한다. 브라운필드(brownfield ; 재개발이 필요한 지역)을 자동화하느라 너무 많은 시간을 소요하면 곤란하다. 오래된 기술의 자동화는 자원 소모의 블랙홀이 될 수 있다. 전체적인 노력이 물거품이 되지 않도록 주의해야 한다"라고 말했다. 

아디아에 따르면 기업들은 툴과 기술에 투자하기 전에 ROI를 계산하는 경우가 많으며, 이로 인해 실망스러운 결과가 발생할 수 있다. 그는 "자칫 (기술) 구매에 잔뜩 열중하기 쉽다. 시장에는 다양한 툴이 있고 저마다 장점이 다르기 때문에 더욱 그럴 수 있다"라고 말했다. 

그는 오픈소스 기술에 기초하고 이행, 구성, 지원이 쉬운 자동화 툴을 고려하라고 조언하며 "또 선택한 솔루션이 네이티브 툴과 통합될 수 있는지 확인하라"라고 말했다.

너무 성급하게 너무 많이 자동화하기
수많은 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있는 것은 분명하다. 그렇다고 해서 여러 자동화 툴을 기업 전반에 걸쳐 한 번에 배치하는 것이 반드시 현명한 접근법인 것은 아니다.

슐러는 ‘빅뱅’식 접근방식이 IT자동화에 최선이 아니라고 조언했다. 그는 "조직의 얼굴을 급격하게 바꿀 수 없다. 얼리 어답터를 통해 성공을 입증하는 것이 중요하다. 이를 통해 특히 회의론자들 사이에서 모멘텀이 형성될 것이다”라고 말했다.

그에 따르면 마스터카드는 데이터베이스 자동화 플랫폼을 하나의 표준으로써 이행하려 시도했으며 특정 사용례에서는 성공했지만 다른 사용례에서는 타당하지 않았다. 슐러는 "이행 시간이 16시간에서 4시간으로 감소한 것으로 입증된 툴과 스토리를 제공함으로써 다른 팀들이 성공을 확인한 후 새로운 툴을 도입하도록 할 수 있었다"라고 말했다.

RPA 서두르기
오늘날 업계에는 RPA 관련 광고가 쏟아지고 있다. 그러나 기업은 광고에 혹해 덜컥 배치하기 전에 숙제를 끝내야 한다.

기술 컨설팅 기업 SPR의 제공 부사장 밥 무어는 "사실 RPA 툴을 도입하는 작업은 아주 쉽게 시작할 수 있다. 그리고 이로 인해 많은 문제가 발생할 수 있다"라고 말했다.

그에 따르면 우선 RPA 소프트웨어가 수행할 프로세스를 완전히 이해해야 한다. 그는 “ RPA 프로세스를 설계할 때의 핵심 항목은 실시간 의사결정 및 API(Application Programming Interface) 통합의 필요성이다. 이를 이해해야 한다”라고 말했다.

무어는 RPA 툴은 올바르게 배치할 때 강력할 수 있지만 프로세스가 완전히 정의되어 있지 않을 때 매우 불만족스럽고 이행 비용이 높을 수 있다고 경고했다.

그는 "RPA 프로세스 내에서 의사를 결정하기 위해 머신러닝을 이용하고자 할 수 있다. 이를 위해 현재 보유하고 있는 데이터와 이를 특정 의사결정에 활용할 수 있는 방법에 대해 제대로 이해해야 한다"라며, 이런 상황에서 가장 중요한 문제는 조직에 이런 의사를 결정하기 위해 필요한 데이터가 있는지 여부라고 말했다.

RPA를 잘못된 분야에 적용
RPA를 활용에 있어 기업은 컴플라이언스 등 적절하지 않은 영역에서 이 기술을 사용하고 싶어지기 십상이다.

유지보수 서비스 및 지원 제공 기업 PPT(Park Place Technologies)의 CIO 마이클 캔터는 "컴플라이언스 관련 비즈니스 프로세스를 먼저 추구해서는 안 된다. 해당 프로세스가 RPA 툴을 통해 자동화되었다 하더라도 여전히 통제가 필요하기 때문이다"라고 전했다.
 

 

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