How To / 디지털 트랜스포메이션 / 로봇|자동화
세일즈포스와 밴슨본(Salesforce&Vanson Bourne)의 2022년 조사에 따르면, 응답자의 91%가 지난 2년간 비즈니스 팀 자동화에 대한 수요가 증가했다고 답했다. 또한 가트너에 따르면, RPA 소프트웨어 시장은 작년 2021년 대비 19.5% 성장했으며, 2023년에는 17.5% 성장할 것으로 예상된다. 그리고 2025년까지 기업의 70%가 인프라 및 운영 전체에 자동화를 적용할 예정이다. 이는 2021년 20%에서 증가한 수치다.
하지만 자동화를 잘못 도입하면 오히려 상황을 악화시킨다. 사람이 전혀 개입하지 않는 방식으로 바람직하지 않은 프로세스를 자동화하면 문제가 눈덩이처럼 불어날 수 있다.
어떤 경우에는 자동화가 필요하지 않더라도 기술이 있다는 이유만으로 프로세스가 자동화된다. 그러나 매우 드물게 발생하거나 일정하지 않은 프로세스라면 자동화가 적합하지 않다. 자동화를 설정하고, 모든 사용 사례를 처리하도록 학습시키며, 직원들에게 자동화 사용 방법을 교육하는 데 드는 비용이 수동적 접근 방식보다 오히려 더 비싸고 시간이 많이 소요될 수 있다.
또한 언스트 앤 영(Ernst & Young)의 지능형 자동화 리더인 제임스 맷쳐는 현장과 동떨어진 데이터 과학자의 손에 모든 결정을 맡기면 안 된다고 당부했다. 기술을 막다른 길로 몰아가거나, 자동화 작동 방식을 알지도 못하는 사용자에게 일을 떠넘기는 실수를 범하기 쉽기 때문이다.
실제로 그는 미국 전역에 자리 잡고 있는 한 소매업체와 같이 일하며 이와 비슷한 일을 겪었다. 이 소매업체는 현장에서 일하는 직원과 관리자에게 자동화했으면 하는 수동 프로세스가 뭔지 물어봤다.
맷쳐는 “회사가 받은 제안은 ‘엑셀 스프레드시트 업로드 자동화’와 같은 사소한 작업뿐이었다”라고 말했다. 이러한 작업은 전반적인 운영 방식과 상관없는 시시한 문제였다.
회사는 이렇게 온 지점에 들려 직원들의 생각을 묻는 데만 6개월을 낭비했다. 그는 “직원들이 제안한 작업은 반복할 수 있는 전략적 작업이 아니었다”라며 결국 운영 측에서는 쓸만한 아이디어를 뽑아내지 못했다고 전했다.
실패를 경험하자 소매업체는 그제서야 내부 린(lean) 팀을 구성했다. 컨설팅 회사를 고용했으며 역할 기반(role-based) 접근 방식을 취하기로 결정했다.
맷쳐는 “페르소나 기반(persona-based) 맵핑에 약 4개월이 걸렸다. 제대로 하기 위해 많은 공을 들였다”라고 말했다. 그다음 기술을 설계하는 데 2개월, 그리고 첫 번째 사용 사례를 도입하기까지 또 3개월이 걸렸다.
이제야 업체는 고객이 다양한 요구사항을 가지고 있으며 각기 다른 종류의 지원을 받아야 한다는 점을 깨달았다. 각기 다른 직원과 시스템과 연관된 자동화 방식이 필요한 것이다.
또한 현재 직원들이 처리하는 업무 중 일부는 고객 셀프서비스 도구로 대체될 수도 있다. 예를 들어 제품을 반품하고자 하는 고객은 스마트폰 앱에서 이를 처리할 수 있다. 맷쳐는 “고객 페르소나와 직원 페르소나를 일치하는 과정을 거쳐 상당한 양의 업무를 최적화했다”라고 언급했다.