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기고 | 문제는 기술이 아니라 프로세스다

2019.11.19 Andrew White  |  CIO Australia
기술 플랫폼의 광범위한 가용성으로 기업은 기술이 고민을 해결해 줄 수 있다고 믿게 되었다. 사실, 그러한 믿음이 문제일 수 있다.
 
ⓒDreamstime

SaaS 혁명이 비즈니스에 충격을 주었다는 사실을 부인할 사람은 아무도 없다. SaaS는 오래된 시스템과 기술 스택을 사용하여 수백만 달러를 절약하고 비즈니스를 보다 효율적으로 만들었기 때문이다.

그러나 이로 인해 심각한 문제가 발생했다. 이제 더 많은 회사에서 문제가 발생할 때마다 기술을 가장 먼저 사용해야 한다고 생각하게 됐다. 결국, 모든 필요한 요구에 맞는 틈새 SaaS 제품이 필요하게 됐다.

조직, 특히 엄격한 프로세스나 관리를 부담스러워하는 조직에서 발생하는 경향은 팀이 문제를 파악한다는 데 있다. 그들은 해당 문제를 해결하기 위해 경영진과 협상하지만 필연적으로 일부 장애물에 부딪힌다. 일반적으로 이 걸림돌은 ‘영원히’ 계속되거나 다른 프로세스에 종속된 프로세스다.

그래서 보통은 해결책을 조사한다. 워크플로가 더 빠르게 이동하거나 다른 부서가 협력하는 데 도움이 되는 기술을 조사할 수도 있다. 그다음 기업이 이 기술을 승인한다. 단기적으로는 문제가 해결된 것처럼 보이며 모든 이해 관계자가 만족하고 즉각적인 이익을 인식할 수 있다.

하지만 이 방법으로는 핵심 문제가 해결되지 않는다. 그 대신 기술은 사람들이 항상 하던 방식으로 계속 일할 수 있게 해준다. 팀이 이룰 수 없었던 초기 걸림돌 뒤에는 조직에 적합한 솔루션이 여전히 숨어 있다.

동일한 문제가 자동화에도 적용된다. 많은 기업에서 인공지능과 머신러닝은 가장 중요하고 최종적인 것으로 간주된다. 특히 기술 애호가와 CTO에게 생산성 향상을 가져올 수 있는 기술에 대한 관심은 성공적이어야 한다.

불행히도 RPA는 방금 설명한 첫 번째 시나리오와 같은 문제가 있다. 단기적인 생산성 향상은 쉽게 알아볼 수 있고 측정할 수 있지만 여전히 문제가 잘못된 프로세스 뒤에 숨어 있다.

그렇다. 당신은 좀더 효율적으로 일하고 있다. 그러나 이는 여전히 잘못된 프로세스다(게다가 많은 RPA 프로젝트는 계획 과정을 벗어나지 않아도 된다).

이 두 시나리오 사이의 일반적인 문제는 이러한 이슈가 팀 수준에서만 논의됐다는 점이다. 기술 솔루션의 작동 방식, 대상자, 솔루션 구현 방법, 해당 기술이 실제로 비즈니스 내 어딘가에 기존 시스템을 복제하는지 여부를 나타내는 전체적인 그림은 없다.

기술은 쉬운 해결책일 뿐이다. 나중에 비즈니스 전체가 아닌 개별 팀 단위 문제 해결을 위해 작동하는 복잡한 혼합 솔루션을 기술 책임자가 관리해야 할 때, 기술이 오히려 나쁜 결과를 낳을 수 있다.

그보다는 기술을 최후의 수단으로 사용해야 한다. 최종 솔루션은 비즈니스 전체 매핑 프로세스가 수행된 후에 기술을 활용해야 한다. 예를 들어, 잘못된 청구서 발행 문제로 고객 결제와 관련하여 심각한 문제가 발생함을 인지해야 한다. 모든 프로세스가 올바르게 작동하는 것처럼 보였기 때문에 무엇이 잘못되었는지 파악할 못할 수도 있다.

이 경우 많은 기업은 새로운 청구서 발행 솔루션을 찾게 될 수도 있다. 아니면 비즈니스는 트랜잭션 시스템 전체에서 처리 매핑 절차를 수행했으며 로봇 프로세스가 시스템에 잘못된 할인 코드를 넣는 것을 발견할 수도 있다. 이러한 문제를 해결하면 수백만 달러를 절약할 할 수 있다.

그렇다. 이렇게 하는 것이 더 어렵고, 더 오래 걸린다. 그러나 실제로 문서화 프로세스에 노력을 기울이면 장기적으로 시간과 돈을 절약할 수 있을 것이다. 

*Andrew White는 비즈니스 혁신 솔루션 제공업체인 시그나비오A/NZ(Signavio A/NZ)의 지사장이다. ciokr@idg.co.kr
 
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