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디지털 트랜스포메이션 / 로봇|자동화

칼럼ㅣ자동화의 잠재력 깨우려면... 'EA'에 주목하라

2022.04.21 Shail Khiyara  |  CIO
프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합의 범주가 모호하다. 벤더들은 유사한 결과를 제시하면서 디지털 트랜스포메이션과 프로세스 자동화를 구별할 수 없는 주장을 하고 있다. 하지만 이는 근본적인 접근방식, 즉 고객의 결과를 좌우하는 소위 ‘자동화 DNA(automation DNA)’가 다르다. 아울러 많은 경우, 자동화의 성과는 효율성으로 이야기된다. 하지만 시장은 엔드투엔드 자동화를 통해 더 많은 결과(예: 효율성을 넘어선 혁신, 성장, 비즈니스 탄력성 등)를 요구한다.
 
ⓒGetty Images

‘DNA’가 중요하다
몇 년에 한 번씩, 일란성 쌍둥이가 태어나면서 헤어졌다가 성인이 된 후 다시 만났는데 비슷한 삶을 살아왔더라는 놀라운 이야기를 들어봤을 것이다. 이를 통해 유전의 힘을 알 수 있다. 다큐멘터리 영화 ‘어느 일란성 세쌍둥이의 재회(Three Identical Strangers)’는 과학이라는 미명하에 출생과 동시에 비윤리적으로 분리된 세쌍둥이에 관한 이야기를 들려준다. 이 3명은 각기 다른 교육을 받았지만 행동 패턴과 삶의 결과가 유사했다.

생물학적이든 아니면 기술적이든 DNA의 힘은 피할 수 없다. 오늘날 사회는 알고리즘이 민주주의에 미치는 영향 등의 ‘기술적 유전학(technological genetics)’이 결과를 어떻게 좌우하는지 살펴보고 있다. 이제 자동화 플랫폼의 기술적 유전학을 면밀하게 살펴봐야 할 때다. 필자는 대형 RPA 벤더 3곳에서 리더십 역할을 수행한 바 있으며, 현재는 광범위한 자동화 범주에 속한 여러 기업에 자문을 제공하고 있다. 

프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합 범주가 발전하고 있는 가운데 벤더들이 약속하는 결과는 동일하다. 하지만 자동화 플랫폼의 DNA는 여전히 고객들에게 다른 결과로 이어지고 있다. 이를테면 프로세스 자동화는 이질적인 시스템을 통합하고, 프로세스 및 백오피스에 있는 방대한 데이터를 활용한다는 2가지 약속으로 시작됐다. 안타깝게도, 현재 성장 단계(10대 성장기)에서는 두 가지 약속 모두 지켜지지 않고 있다. 

기반이 되는 봇 아키텍처는 봇 취약점, 확장성 그리고 가장 중요하게는 프로세스 마이닝, 지능형 문서 처리, AI/ML, 봇 운영 분석, 비즈니스 가치 분석, 프로세스 라이프사이클 분석 등 여러 자동화 기술의 통합을 어렵게 만들고 있다. 또 기술 벤더들이 초자동화 및 매우 효율적이고 유연한 자율 운영이라는 다른 표현으로 건너뛰면서 방대한 비즈니스 데이터 (활용)은 여전히 먼 현실이다. 

(로우코드, 유연한 애플리케이션 등으로 자율 운영을 구축하겠다는 약속과 함께) 디지털 트랜스포메이션은 순수한 기술 기반, 서비스 기반 접근방식을 통해 달성될 수 없다. 하지만 많은 고객은 자동화가 이러한 약속을 이행하리라 기대하고 있다. 
 

자동화로 인해 막대한 비즈니스 가치가 낭비되고 있다. 디지털 플랫폼을 구축해 효율성을 최소 200% 높일 수 있고, 효율성을 향상시키는 애플리케이션을 활용해 500% 더 높일 수 있다. 하지만 진정한 가치는 비즈니스 유연성, 운영 적응성, 전략적 옵션, 탄력성을 상대적으로 낮은 비용으로 제공하는 플랫폼을 성숙시키는 데 있다. 따라서 이 가치에 기여하는 기본 엔터프라이즈 아키텍처에 집중해야 한다.” – 레슬리 윌콕스, 작가 겸 런던 정치경제대학교 명예교수


더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하다
필자는 최근 ‘성공적인 자동화’의 요소를 정의하는 글을 읽었다. 해당 글의 저자에 따르면 비즈니스에 어떤 가치를 부여하기 위해서는 ‘더 좋거나, 더 빠르거나, 더 저렴해야’ 한다. 놀라운 이야기는 아니다. ‘더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하다’라는 말은 자동화를 설명할 때 주로 언급하는, 즉 순수한 효율성을 나타낸다. 이는 기업들은 이미 하고 있는 작업을 (자동화를 통해) 개선하여 경제적 가치를 창출해야 한다고 가정한다.

효율성 내러티브는 ‘플랫폼 DNA’에 기초한다. 그 인기는 RPA와 프로세스 마이닝의 부상과 일치한다. 유아이패스(UiPath), 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere), 셀로니스(Celonis) 등은 비즈니스 리더를 대상으로 프로세스에 숨겨진 금광이 있으며, 이를 더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하게 만들면 성공할 것이라고 설득하고자 많은 돈을 투자하고 있다(미화 약 40억 달러). 이 접근방식은 가치가 있으며, RPA와 프로세스 마이닝 시장의 규모로 입증됐다.

그렇다. 효율성은 좋다. 하지만 이게 앞으로 10년 동안 기업들이 성공을 거두는 데 도움이 될 만큼 충분할까? 역사적으로 보면 답은 ‘아니요’다. 기술 분야에서는 효율성보단 ‘혁신’이다. 비즈니스 리더들은 ‘더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하다’는 사고방식 때문에 자동화의 잠재력을 알아보지 못해선 안 된다. 사실상 자동화는 혁신과 성장을 위한 놀라운 가능성을 제공하며 기업들을 기회의 땅으로 인도하고 있다.
 

수년간 단절된 시스템을 사용하면서 팀과 프로세스도 단절됐다. 시스템과 RPA를 연결하는 게 사소할 수 있지만 기업이 사일로를 무너뜨리고 엔드투엔드 프로세스를 재설계하지 않는다면 ROI는 매우 제한적일 것이다. 완전한 ROI를 추구하면 IA 프로그램이 기술 경쟁에서 기술 그리고 변화 관리로 전환된다.” – 맥심 로페, 웨스코(WESCO)의 글로벌 지능형 자동화 부문 리더


‘자동화 유전학’ 심층 분석하기
오늘날 시장에 있는 몇 가지 프로세스 자동화 솔루션을 살펴보고, 이러한 솔루션이 발전한 방식과 (자동화의) DNA가 결과에 어떤 영향을 미치는지 이야기해보자. 

RPA(Robotic Process Automation): 유아이패스가 클라우드 엘레멘트(Cloud Elements)를 인수하고, 블루프리즘(Blue Prism)이 팁코(Tibco)와 거의 합병되는 등 RPA 업체들이 API 커넥터를 사들이면서 지난 2년 동안 다수의 M&A가 진행됐지만 RPA 솔루션의 기본 아키텍처는 여전히 봇 기반이다. 

다시 말해, 플랫폼은 봇이 (사람이 취하는) 일련의 단계를 모방하도록 설계됐다. M&A와 상관없이 RPA 플랫폼은 여전히 더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하도록 고안됐다. 프로세스를 설계하는 가장 쉬운 방법이 (스크린 스크래핑 또는 API를 통해 정보에 접근하는지 관계없이) 회사에서 사람들이 이미 하고 있는 일을 복사하는 것이기 때문이다.
 

봇 아키텍처는 비침습적이며, 빠른 성공에 도움이 될 수 있지만 장기적인 전략적 솔루션은 아닐 수 있다. 반면에 API 통합은 이러한 수준의 거버넌스가 필요 없지만 초기 비용이 높을 수 있다. 이는 비즈니스 목표에 따라 결정되며, 여기에서 엔터프라이즈 아키텍처가 큰 영향을 미친다.” — 앵킷 타카르, 써모피셔(Thermofisher)의 자동화 및 재무 디지털화 부문 리더


프로세스 마이닝(Process Mining): 프로세스 마이닝 업체들은 회사에서 일어나는 일을 맵핑하고, 역사적 관점을 고려하여 설계한다. 이미 하고 있는 일을 검토하고 이를 더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하게 만든다.

이 2가지 접근방식 모두 완전히 새로운 분야에 있거나 혁신적인 사용 사례는 드물다. 가트너의 ‘RPA 사용 사례 목록’ 또는 ‘프로세스 마이닝 사용 사례 목록’을 살펴보면 각 기술은 사람들이 수십 년 동안 회사에서 해왔던 일을 거의 그대로 반복하는 것에 불과하다는 사실을 알 수 있다.
 

비즈니스 게놈 맵핑은 근본적으로 비즈니스를 기본 워크플로로 심층 분류하는 것이다. 인간 게놈 맵핑과 마찬가지로 비즈니스 게놈 맵핑에서 얻을 수 있는 이점은 기하급수적일 수 있다.” –매니쉬 가그, 스칸닷에이아이(Skan.ai)의 공동 설립자 겸 CPO/COO


필요한 건 자율성
자동화가 (기업들의) 자율 운영에 동력을 제공한다는 건 의심의 여지가 없다. 하지만 자동화의 정의가 ‘RPA’라면 그것만으론 충분하지 않다. 진정한 자율 운영을 위해서는 예측 가능하고 실행 가능한 인사이트, 머신러닝 및 행동 분석, 지속 가능한 거버넌스 등을 포함한 AI 기반 애널리틱스가 필요하다. 그리고 아직까진 그런 수준에 도달하지 못했다.
 

직면하고 있는 중요한 문제는 이를 발생시킨 것과 같은 수준의 사고방식으로는 해결할 수 없다.” — 진 로스, MIT의 前 CISR 이사

 
기업들은 비즈니스 사일로에서 표준화된 기술, 최적화된 코어, 비즈니스 모듈화, 디지털 에코시스템으로 이동하는 5단계의 엔터프라이즈 아키텍처 성숙 단계를 거친다. ⓒMIT Sloan School

‘궁극적으로 스스로 구성하고 분해하는 프로세스가 생길 것이다’라고 예측하는 미래는 오게 되겠지만 (그렇게 되려면) 다른 수준의 사고방식, 아키텍처, 탄탄한 거버넌스가 필요하다. 자동화의 하위 세그먼트가 어떻게 성장했는지 교훈을 배우지 않고 열정만 가진 채 전진한다면 실패할 수밖에 없다.
 

제멋대로 뻗어나가는 자동화 환경에서 엔터프라이즈 아키텍처 청사진(DNA)을 구축해야 할 필요성이 그 어느 때보다 커졌다. 엔터프라이즈 아키텍처 청사진의 부재는 오늘날 만연한 자동화 실패로 이어지기 마련이다. 하지만 비즈니스 목표가 순전히 작업 자동화라면 RPA가 그 일을 해낼 수 있다. 디지털 트랜스포메이션을 원한다면 청사진부터 시작하자.” – 레임셔 발라나구, 아바야(Avaya)의 디지털 전략 및 기업 아키텍처 부문 이사 


혁신 DNA 찾기
통합을 기반으로 구축된 자동화 접근방식은 민첩할 뿐만 아니라 장기적으로도 가치가 있다. 더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하게 달성할 수 있는 동시에 더 많은 일을 할 수도 있다. 통합 접근방식의 DNA(일부 벤더에서는 이를 API 우선 접근방식이라고 부른다)는 이전에 해왔던 일의 복제가 아니라, 이질적인 시스템을 연결하여 완전히 새로운 것을 달성할 수 있는 역량이다. 다른 범주는 기존 프로세스를 더 좋고, 더 빠르며, 더 저렴하게 만들지만 통합 플랫폼은 기업들이 (예를 들자면) 요리사 모자를 쓰고 플랫폼을 결합하여 새로운 레시피를 만들 수 있도록 지원한다. 

일각에서는 데이터가 새로운 석유라면 API는 새로운 파이프라인이라고 말한다. 딜로이트는 “API는 다음 단계의 비즈니스 개발과 수익 창출의 주춧돌이다”라고 언급했다. 당연히 RPA 및 프로세스 마이닝 범주의 업체들은 API 벤더들을 인수하고 있다. 가트너는 2023년까지 거의 모든 주요 RPA 업체가 스크린 스크래핑과 API를 결합한 더욱더 광범위한 프로세스 자동화 및 통합 플랫폼을 제공할 것이라고 예상했다. 

한편 일각에서는 내장형 플랫폼의 DNA가 결합형 방식보다 훨씬 더 큰 이점을 제공한다고 말한다. 워카토(Workato)의 CEO 비제이 텔라는 “인수합병은 시장의 니즈를 확인시켜 주지만 반드시 고객의 불편사항을 해결하는 건 아니다”라고 지적했다. 한 웨비나(Who Moved My Bots)에서 하노버 인슈어런스(Hanover Insurance)의 자동화 부문 VP 프라샨트 힌지는 “3~5년 동안 사용할 벤더 결정을 내릴 때 항상 ‘내장형 vs. 결합형’ 중에서 선택해야 할 것”이라고 말했다.

현재 시장은 엔드투엔드 프로세스 자동화를 요구하고 있다. 지난해 가트너는 RPA를 장기적인 비즈니스 전략으로 추천하지 않는다고 밝혔다. 이 기술을 ‘빠르고 더러운’ 솔루션이라고 부른 곳도 있었다. 사실 RPA와 프로세스 마이닝은 효율성을 제공하지만 진정한 비즈니스 탄력성은 부족하다.

비즈니스 탄력성 그리고 향후 10년의 성공은 항상 그랬던 것처럼 혁신을 통해 새로운 기회를 효과적이며 효율적으로 포착하는 데서 올 것이다. 자동화도 예외는 아니다. 엔터프라이즈 아키텍처(DNA)가 중요하다.

* Shail Khiyara는 RPA 및 지능형 자동화 부문의 인정받는 전문가다. 대형 자동화 업체 3곳의 CMO 및 최고 고객 책임자로 재직한 경력이 있다. ciokr@idg.co.kr
 
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