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로봇|자동화

RPA는 만병통치약?··· 자동화에도 '고삐'가 필요한 이유

2021.07.30 Adrian Bridgwater  |  IDG Connect
언뜻 보면 IT의 모든 요소를 자동화할 수 있을 것처럼 보인다. 모든 것을 자동화하고 자율적으로 만들 수 있다고 하는 가운데, 어느 시점에서 새로운 로봇 제어 및 효율성에 선을 그어야 할까? 다시 말해, 소프트웨어 로봇을 어디까지 밀어붙여야 하며, 무엇을 자동화해서는 안 되는가?

데이터베이스부터 애플리케이션, 현대 시스템의 시냅틱 연결을 구성하는 모든 상호연결 서비스까지 오늘날 IT 환경의 곳곳에 AI와 ML을 적용하게 되면서 자동화는 정말 어디에나 있을 수 있는 것처럼 보인다. 

이 가운데 어느 시점에서 새로운 제어 및 효율성에 선을 그어야 할까? RPA 로봇의 고삐는 어디에 있는가? 다시 말해, 자동화하지 말아야 할 것은 무엇인가? 
 
ⓒGetty Images

규칙이 없다
먼저 (여기에) 규칙도, 산업 표준도, 제한도 없다는 사실을 알아야 한다. 자동화는 심지어 어디에서 선을 그어야 하는지 가늠해볼 수 있는 (이를테면) 리트머스 시험지 같은 것조차 없다. 

업종별로 자동화 활용 사례가 모두 다를 것이다. 따라서 인프라, 플랫폼, 애플리케이션 수준에서 신속한 소프트웨어 구축을 위해 설계된 ‘가속기(accelerator)’ 템플릿 기술의 대중화에도 불구하고 기업은 조직 구조 내부의 각 워크플로우를 검토하여 어느 정도 수준의 자동화를 적용할지 결정해야 한다.

자동화를 위한 4가지 테스트
美 소프트웨어 회사 ‘포트리스IQ(FortressIQ)’의 자동화 및 프로세스 우수성 부문 책임자 존 니슬리는 자동화가 가장 효과적인 곳을 파악하려면 다음의 4가지 테스트(또는 작업)를 해보라고 권고했다. 

그는 “첫째, 전체 프로세스 복잡성을 평가해야 한다. 관련된 애플리케이션과 필요한 리소스 분석은 기술 선택 및 성공 적합성 판단에 도움을 줄 것이다”라고 말했다. 

이어서 니슬리는 “둘째, 프로세스가 미션 크리티컬한지 아니면 단지 자동화를 위해 자동화하고 있는지 파악해야 한다. 셋째, 성공을 정의하는 주요 측정 지표를 식별해야 한다”라고 전했다. 

그에 따르면 마지막 네 번째는 세부적인 프로세스 문서화다. 어떤 데이터가 있는지, 어떻게 사용되고 있는지 정확하게 파악하지 않은 채 기업들이 네트워크 접점 및 그에 따른 조치 측면에서 전체적으로 미칠 영향과 관련성을 알 수 없는 자동화를 추진하고 있다는 게 그의 설명이다. 

내일의 나를 발전시키기 위해서는 오늘의 나를 알아야 한다. 이는 상식이다.  몸무게도 측정하지 않고 20파운드를 감량하겠다고 말하는 사람은 없다. 하지만 니슬리는 이러한 상식에도 불구하고 자동화를 어떻게 완료할지 제대로 파악하지 않고 프로세스를 자동화했다가 실패하는 조직을 많이 봤다고 언급했다. 

자동화에 대한 광고는 어느 수준인가?
프로세스 및 태스크 마이닝이 ‘단순한’ 문서 관리 개념에서 어떻게 진화했는지 감안한다면 이 부문의 혁신 곡선은 여전히 위를 향하고 있다. 그리고 태스크 마이닝, 최신 워크플로우 관리 개념, RPA의 발전 등을 결합해서 보면 적절하지 못한 제품과 과대광고가 있다는 것을 알 수 있다. 

니슬리는 “대대적으로 채택되는 모든 기술에는 과대광고가 끊이지 않는다. RPA는 지난 3년간 가장 빠르게 성장한 엔터프라이즈 소프트웨어 카테고리였기 때문에 여기서 예외가 아닐 수 없다. 주된 오류는 용어 그 자체에 있다. 이는 로봇 ‘프로세스’ 자동화가 아니다. 정확하게 말하자면 로봇 ‘작업’ 자동화다”라고 설명했다. 

그에 따르면 전사적 확장과 관련해 이 기술이 직면한 몇 가지 문제는 이런 부적절한 명칭 때문이다. 이를테면 니슬리는 RPA를 구축한 기업 대다수가 여전히 10개 이상의 봇을 프로덕션에 투입하지 못하고 있다고 지적했다. 

RPA의 또 다른 문제는 자동화 프로그램이 인력을 감축해 운영 비용을 절감해준다는 인식이다. RPA를 통해 더 적은 리소스로 더 많은 일을 할 수 있는 건 맞지만 ‘더 적은 리소스’라는 약속이 실현되지 못하는 경우가 많다. 

그 이유는 봇이 작업을 완료하기 위한 훈련이나 데이터를 받지 못했을 때 인계 절차를 위해 RPA는 여전히 사람을 필요로 하기 때문이다. 또한 직원들이 일반적으로 (부가가치가 더 높은) 다른 역할로 옮겨가거나 아니면 시스템 아키텍처 수준에서 자동화 실행이 제대로 이뤄지지 않기 때문이다. 

소프트웨어 로봇 및 기술 부채
RPA를 만병통치약쯤으로 여기기도 하지만 일각에서는 RPA가 조직의 기술 부채를 증가시킨다고 지적한다. 그리고 이는 (모든 부채와 마찬가지로) 누군가가 수정해서 상환해야 한다. 

니슬리는 “분명히 RPA는 다른 방법보다 빠르고 효율적이며 저렴하다. 하지만 이는 치료보다는 임시처방에 가깝다. 특히 애널리틱스 워크로드의 경우 값비싼 API 통합 및 다른 변경을 피하기 위해 데이터가 RPA를 사용하는 레거시 메인프레임에서 생성되는 경우가 많다”라고 말했다. 

이어서 “이는 비용과 시간이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 시스템 업그레이드를 피해 레거시 시스템을 몇 년 더 사용할 수 있도록 하는 임시 해결책을 제공한다. 하지만 성능, 컴플라이언스, 보안 등 오래된 애플리케이션 유지관리와 관련된 비용 및 비효율성은 무시한다”라면서, “이러한 문제는 일반적으로 업그레이드로 해결할 수 있지만 RPA를 임시 솔루션으로 배포해 미루는 경우가 너무 많다”라고 그는 설명했다. 

물론 자동화를 많이 구축하면 효율적일 것이다. 유아이패스(UiPath), 오토메이션 애니웨어(Automation Anywhere), 블루 프리즘(Blue Prism) 등 자동화 전문 기업이 큰 성장을 이룬 것과 모든 주요 기술 업체에서 봇 기술을 선보이는 것을 보면 이를 알 수 있다. 

그러나 아무리 좋다고 하더라도 지나친 계획, 유효한 자동화 기회를 식별하지 못하는 것, 성과를 보여주기 위해 단기 목표에 과도하게 집중하는 문제 등으로 RPA의 큰 가능성이 달성되지 않을 수 있다. 

내일부터 봇 구축을 시작할 순 있다. 하지만 충분한 주의를 기울이고 신중하게 진행하지 않는다면 봇 자동화는 만족스럽지 않을 것이다.
 
ciokr@idg.co.kr 



 
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