2021.07.05

칼럼 | RPA와 인텔리전트 오토메이션 (Intelligent Automation)

정철환 | CIO KR
공장 생산라인에 작업자가 아닌 로봇이 줄지어 늘어서서 자동차를 생산하는 모습을 본 사람이라면 로봇이 가져올 미래에 대해 긍정적이든 부정적이든 생각이 떠오른다. 2000년대 무렵부터 회자되기 시작하였고 최근 5년 사이에 급격하게 떠오른 RPA(Robotic Process Automation)는 마치 자동차 공장의 로봇이 사람을 대체하듯 지적 사무 업무에서 사람을 몰아낼 것이라는 상상을 (상상의 주체가 따라 긍정적 또는 부정적 상상이 되겠지만) 하게 했다.

그러나 필자가 2019년 4월의 칼럼 ‘RPA는 정말 미래의 기술인가 아니면 신조어에 불과한 것인가?’에서 언급했듯 아직까지 사람의 지적 활동을 대체할 수 있는 수준의 RPA는 존재하지 않는다. 여전히 단순하고 반복적인 컴퓨터 상에서의 업무를 자동화하는 역할에 머물고 있다.

RPA를 도입하려는 기업이 가장 먼저 접하게 되는 단계는 회사 전반의 업무 프로세스의 분석 및 점검을 통해 RPA의 적용 시 효과를 볼 수 있는 업무 프로세스를 발굴하는 것이다. 그리고 이를 RPA 솔루션을 통해 구현하고 적용해 본 후 확산한다. 그러나 의외로 기업의 업무 프로세스에서 RPA 적용에 적합한 업무를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 이미 수십 년 전부터 IT시스템을 활용하고 있고 필요한 기능을 수시로 ITSM 등을 통해 개발 요청하여 구현한 기업에서는 특히 더 어려운 일이다. 

그러나 최근 RPA가 한단계 발전하는 모습을 보이고 있다. RPA 솔루션이 RPA 도입 시 적용 가능한 프로세스를 자동으로 발굴하는 기능을 선보인 것이다. ‘프로세스 디스커버리’라는 기능을 주요 RPA 솔루션 벤더에서 제공하고 있다. 기업의 업무용 PC에 해당 솔루션을 설치하고 업무를 수행하면 PC에 설치된 에이전트가 자동적으로 모든 업무 내역을 기록하고 이를 프로세스화 하여 사용자에게 제공하는 것으로 사용자는 이를 통해 자신의 업무 중 RPA 적용을 통해 생산성과 효율성을 개선할 수 있는 영역을 찾는데 도움을 주는 것이다.

이 단계에서 한발 더 나아간다면 인공지능을 적용하여 타 기업의 유사한 프로세스 분석 및 RPA 적용 사례를 기반으로 자동적으로 RPA 적용 프로세스를 발굴하고 제안하거나 또는 구현까지 하는 것이 가능하게 될 수도 있다. 직원도 인지하지 못하는 업무상의 비효율을 발견하고 자동화할 수 있게 된다면 RPA가 추구하는 궁극적인 목표에 다가가게 될 것이다.

최근 RPA를 넘어 인텔리전트 오토메이션(IA)이 언급되고 있다. 앞서 이야기한 자동차 공장의 로봇과 같이 지적 사무 업무에 전방위적 자동화를 추구하는 것이다. IA는 RPA영역에 컴퓨터 비전과 자연어 이해 및 처리 그리고 이를 뒷받침하는 머신 러닝을 아우르는 것이다. 한마디로 사람의 듣고, 보고, 이해하고, 말하고, 실행하는 능력을 자동화하는 것을 목표로 한다. 일례로 2017년 실리콘밸리에 설립된 아에라테크놀로지 (https://www.aeratechnology.com) 는 자율 운영 기업 (Self-Driving Enterprise)을 추구하는 서비스를 제공하고 있다. 

미국 노동부의 2019년 직종별 인원 통계 자료에 따르면 현재 자동화의 주요 영역인 제조업과 농업에 근무하는 노동자의 비율은 17%라고 하였다. 나머지 83%의 노동자들이 IA의 발전에 따라 영향을 받게 되는 직종에 근무하고 있는 것이다. 아래 표는 몇몇 업종의 평균 임금과 자동화 대상 수준(Automation Potential), 그리고 업무에 요구되는 스킬을 정리한 표이다.



인공지능 및 IT 기술의 발달에 따라 생산성 및 비용 절감이 가능한 방안이 있다면 궁극적으로 기업은 IA의 도입을 피할 수 없을 것이다. 지금까지 기술의 발전에 따른 산업혁명의 파도를 여러 차례 넘어오면서 지속적인 발전을 이루었듯 다가올 미래에도 그럴 것이라는 생각과 이번은 다를 것이라는 생각이 교차되고 있다. 하지만 지금의 사회나 국가는 이에 대해 진지한 고민을 하지 않고 있는 듯하다. 과연 IA는 사무실을 완전 무인화 된 자동차 공장과 같은 모습으로 바꿔 놓을 것인가? 아니면 보다 인간적이고 창조적인 일을 하는 행복한 임직원들이 근무하는 장소로 바꾸어 놓을 것인가? 여러분의 예측은 무엇인가?

끝으로 포드 자동차 창업자의 손자 헨리 포드 2세가 미국자동차노조 위원장 월터 루터와 나눴다고 전해지는 이야기를 소개한다. 어느 날 헨리 포드 2세는 월터 루터와 함께 자동화된 공장을 둘러보며 놀리듯이 이렇게 말했다. 

“위원장님, 앞으로 어떻게 저 로봇들로부터 노조회비를 걷으실 겁니까?” 

그러자 월터 루터는 이렇게 맞받아쳤다. 

“사장님, 앞으로 어떻게 저 로봇들에게 차를 팔 생각이신가요?”

* 정철환 팀장은 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 제조업 IT기획팀장이다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr

 



2021.07.05

칼럼 | RPA와 인텔리전트 오토메이션 (Intelligent Automation)

정철환 | CIO KR
공장 생산라인에 작업자가 아닌 로봇이 줄지어 늘어서서 자동차를 생산하는 모습을 본 사람이라면 로봇이 가져올 미래에 대해 긍정적이든 부정적이든 생각이 떠오른다. 2000년대 무렵부터 회자되기 시작하였고 최근 5년 사이에 급격하게 떠오른 RPA(Robotic Process Automation)는 마치 자동차 공장의 로봇이 사람을 대체하듯 지적 사무 업무에서 사람을 몰아낼 것이라는 상상을 (상상의 주체가 따라 긍정적 또는 부정적 상상이 되겠지만) 하게 했다.

그러나 필자가 2019년 4월의 칼럼 ‘RPA는 정말 미래의 기술인가 아니면 신조어에 불과한 것인가?’에서 언급했듯 아직까지 사람의 지적 활동을 대체할 수 있는 수준의 RPA는 존재하지 않는다. 여전히 단순하고 반복적인 컴퓨터 상에서의 업무를 자동화하는 역할에 머물고 있다.

RPA를 도입하려는 기업이 가장 먼저 접하게 되는 단계는 회사 전반의 업무 프로세스의 분석 및 점검을 통해 RPA의 적용 시 효과를 볼 수 있는 업무 프로세스를 발굴하는 것이다. 그리고 이를 RPA 솔루션을 통해 구현하고 적용해 본 후 확산한다. 그러나 의외로 기업의 업무 프로세스에서 RPA 적용에 적합한 업무를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 이미 수십 년 전부터 IT시스템을 활용하고 있고 필요한 기능을 수시로 ITSM 등을 통해 개발 요청하여 구현한 기업에서는 특히 더 어려운 일이다. 

그러나 최근 RPA가 한단계 발전하는 모습을 보이고 있다. RPA 솔루션이 RPA 도입 시 적용 가능한 프로세스를 자동으로 발굴하는 기능을 선보인 것이다. ‘프로세스 디스커버리’라는 기능을 주요 RPA 솔루션 벤더에서 제공하고 있다. 기업의 업무용 PC에 해당 솔루션을 설치하고 업무를 수행하면 PC에 설치된 에이전트가 자동적으로 모든 업무 내역을 기록하고 이를 프로세스화 하여 사용자에게 제공하는 것으로 사용자는 이를 통해 자신의 업무 중 RPA 적용을 통해 생산성과 효율성을 개선할 수 있는 영역을 찾는데 도움을 주는 것이다.

이 단계에서 한발 더 나아간다면 인공지능을 적용하여 타 기업의 유사한 프로세스 분석 및 RPA 적용 사례를 기반으로 자동적으로 RPA 적용 프로세스를 발굴하고 제안하거나 또는 구현까지 하는 것이 가능하게 될 수도 있다. 직원도 인지하지 못하는 업무상의 비효율을 발견하고 자동화할 수 있게 된다면 RPA가 추구하는 궁극적인 목표에 다가가게 될 것이다.

최근 RPA를 넘어 인텔리전트 오토메이션(IA)이 언급되고 있다. 앞서 이야기한 자동차 공장의 로봇과 같이 지적 사무 업무에 전방위적 자동화를 추구하는 것이다. IA는 RPA영역에 컴퓨터 비전과 자연어 이해 및 처리 그리고 이를 뒷받침하는 머신 러닝을 아우르는 것이다. 한마디로 사람의 듣고, 보고, 이해하고, 말하고, 실행하는 능력을 자동화하는 것을 목표로 한다. 일례로 2017년 실리콘밸리에 설립된 아에라테크놀로지 (https://www.aeratechnology.com) 는 자율 운영 기업 (Self-Driving Enterprise)을 추구하는 서비스를 제공하고 있다. 

미국 노동부의 2019년 직종별 인원 통계 자료에 따르면 현재 자동화의 주요 영역인 제조업과 농업에 근무하는 노동자의 비율은 17%라고 하였다. 나머지 83%의 노동자들이 IA의 발전에 따라 영향을 받게 되는 직종에 근무하고 있는 것이다. 아래 표는 몇몇 업종의 평균 임금과 자동화 대상 수준(Automation Potential), 그리고 업무에 요구되는 스킬을 정리한 표이다.



인공지능 및 IT 기술의 발달에 따라 생산성 및 비용 절감이 가능한 방안이 있다면 궁극적으로 기업은 IA의 도입을 피할 수 없을 것이다. 지금까지 기술의 발전에 따른 산업혁명의 파도를 여러 차례 넘어오면서 지속적인 발전을 이루었듯 다가올 미래에도 그럴 것이라는 생각과 이번은 다를 것이라는 생각이 교차되고 있다. 하지만 지금의 사회나 국가는 이에 대해 진지한 고민을 하지 않고 있는 듯하다. 과연 IA는 사무실을 완전 무인화 된 자동차 공장과 같은 모습으로 바꿔 놓을 것인가? 아니면 보다 인간적이고 창조적인 일을 하는 행복한 임직원들이 근무하는 장소로 바꾸어 놓을 것인가? 여러분의 예측은 무엇인가?

끝으로 포드 자동차 창업자의 손자 헨리 포드 2세가 미국자동차노조 위원장 월터 루터와 나눴다고 전해지는 이야기를 소개한다. 어느 날 헨리 포드 2세는 월터 루터와 함께 자동화된 공장을 둘러보며 놀리듯이 이렇게 말했다. 

“위원장님, 앞으로 어떻게 저 로봇들로부터 노조회비를 걷으실 겁니까?” 

그러자 월터 루터는 이렇게 맞받아쳤다. 

“사장님, 앞으로 어떻게 저 로봇들에게 차를 팔 생각이신가요?”

* 정철환 팀장은 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 제조업 IT기획팀장이다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr

 

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