AI 시대의 RPA: 자율 기업의 핵심

불과 얼마 전만 해도 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 기업 자동화의 최첨단 기술이었습니다. 키 입력을 줄이기 위한 매크로와 스크립트로 시작된 자동화는 사람이 따라갈 수 없는 속도와 정확도로 반복 작업을 수행하는 확장 가능한 규칙 기반의 자동화로 발전했습니다.

이제는 스마트 AI 에이전트가 복잡한 엔드투엔드 프로세스를 스스로 사고하며 처리해 나가는 시대가 되면서, 기존의 경직된 RPA가 곧 사라질 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 RPA는 그 어느 때보다 더 중요해졌으며, 자율 기업의 중심에 자리잡게 될 것입니다.

RPA란 무엇일까요?

RPA는 고객 정보 수집, 일정 예약, 재고 관리, 고객 지원과 같은 다양한 디지털 업무를 빠르고 신뢰성 있게 자동화해줍니다. 이러한 자동화는 일상적인 작업을 지원하기 위해 사람이 실행할 수 있고, 데이터, 입력값 또는 일정에 따라 실행되어 사람의 개입 없이 작동할 수도 있습니다. 또는 이 두 가지 방식을 조합하여 실행될 수도 있으며, 모두 실제 직원과 함께 운영됩니다.

RPA는 효율적이고 확장 가능한 방식으로 프로세스를 자동화하며 속도, 정확성, 비용 절감 및 기타 이점을 쉽게 제공하기 때문에 기업 자동화를 위한 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 다음은 RPA가 실제로 응용되는 사례입니다.

제조 기업인 Stant는 3주치의 미처리된 송장 작업이 있었습니다. RPA를 사용하여 청구서 처리 작업의 80%를 오류 없이 자동화했고, 미처리 업무도 단 며칠 만에 처리할 수 있도록 줄였습니다.
영국의 의료 기관인 NHS는 RPA를 사용하여 반복적인 인사 업무를 처리해 매년 7,000시간의 업무 시간을 줄였습니다.
금융 서비스 회사인 KeyBank는 RPA를 사용하여 40,000건의 문서를 자동으로 처리해 모기지 품질 검사를 자동화해 500만 달러를 절감했습니다.

RPA는 이러한 유형의 반복 작업을 처리하는 데 탁월하기 때문에 많은 기업 프로세스의 기반을 이루고 있습니다. 가장 복잡하고 전략적인 프로세스조차도 기본적인 작업, 즉 정보를 추출 및 정리하고, 대화를 일정에 맞추며, 승인 업무를 할당 및 추적하고, 보고서와 결과물을 관리하는 작업을 바탕으로 합니다. 이러한 작업은 본질적으로 규칙을 기반으로 하며, 실행하는 데 깊은 인지적인 사고가 필요한 경우는 드뭅니다. 그러면서도 높은 수준이 필요한 작업과 프로세스를 알리고 발전시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.

RPA의 진화

지능형 자동화, APA(에이전트 프로세스 자동화), 자율 기업에 대한 논의가 주목되고 있는 시점에도 RPA는 계속해서 더 전략적인 작업을 뒷받침하는 핵심 역할을 수행하고 있습니다. 다음은 이러한 혁신이 어떻게 RPA를 기반으로 이루어지고 있는지에 대한 설명입니다.

RPA의 영향력과 가치를 높이는 지능형 자동화

지능형 자동화는 AI와 RPA를 결합하여 비정형 데이터, 의사 결정 및 학습과 관련된 복잡한 프로세스를 자동화합니다. RPA는 주간 보고서에 필요한 구조화된 데이터(예: 송장 총액)를 수집할 수 있습니다. 하지만 데이터가 양식 필드에 비정형적으로 존재하거나 사용 전에 신뢰 검증이 필요한 경우에는 상황이 더 복잡해집니다.

AI는 이러한 예외 상황에 개입하여 주문 번호, 공급업체 세부 정보, 품목별 청구 금액과 같은 키워드를 비정형 데이터에서 찾아낸 다음, 이를 바탕으로 다른 기업 시스템에서 추정된 송장 총액을 찾거나 검증할 수 있습니다. 지능형 자동화는 RPA 예외 상황을 처리하고, 불일치 사항을 수정하며, 사람의 개입이 필요한 항목을 표시할 수도 있습니다.

지능형 자동화는 RPA로 이미 자동화된 작업을 기반으로 가치, 확장성 및 속도를 높이며, 직원이 개입해야 할 상황을 줄여줍니다. RPA가 예를 들어 접수된 송장의 80%를 자동으로 처리할 수 있다면, 지능형 자동화는 AI를 도입하여 그 비율을 95%까지 높일 수 있습니다.

그렇다면 이러한 비율을 거의 100%까지 끌어올리고 추가적인 업무까지 확장하려면 어떻게 해야 할까요? 바로 APA가 그 해결책입니다.

RPA의 범위를 확대해주는 APA

AI 에이전트는 결정을 내리고, 새로운 상황에 적응하며, 사람이 개입하지 않아도 지능형 자동화가 실행될 수 있도록 합니다. AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)을 더욱 활용하여 데이터와 맥락으로부터 학습하고, 자연어를 통해 인간과 소통하며, 통합을 통해 워크플로 실행을 동기화하고, 궁극적으로 목표를 달성하기 위해 조치를 취합니다.

APA는 AI 에이전트를 관리하고 조율하여 더 복잡한 작업을 처리하고, 다른 전문화된 AI 에이전트와 협업하며, 전체 프로세스를 자율적으로 완료합니다. 이로 인해 현장의 직원들은 반복적 업무에서 벗어나, 창의적 아이디어와 공감 능력, 혁신적 해결책으로 복잡한 문제나 중요 이니셔티브에 더 집중할 수 있는 시간을 갖게 됩니다.

이제 APA는 단순히 단일 프로세스에서 사람의 개입을 최소화하는 데서 그치는 것이 아니라, AI 에이전트가 모두 주도하고 조율하는 더 많은 엔드투엔드 기업 프로세스에 자동화를 확장시킵니다. 하지만 여전히 RPA의 핵심적인 역할 위에 이 모든 것이 세워집니다. APA가 전체 송장을 대조하고 조정하는 프로세스를 담당한다고 하더라도, 예를 들어 접수된 송장의 대부분을 주문 번호와 처음 매칭하는 작업은 RPA에 의존합니다.

기업 자율성, 인간의 잠재력에 날개를 달아주다

수많은 헤드라인에서 AI가 인력을 대체할 것이라는 주제를 자극적으로 다루고 있습니다. 이제는 점점 더 많은 비즈니스 리더들이 AI가 사람을 오히려 자유롭게 하여 성장, 혁신 그리고 속도에 집중할 수 있도록 해준다고 보고 있으며, 경제학자들은 AI가 고용률에 최소한의 영향만을 미칠 것이라고 예측합니다.

다음 예시에서는 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 사람에게 힘을 보태주고 있는 것으로 관점이 변화하고 있음을 잘 보여줍니다.

Cisco CEO: "저는 지금 당장 많은 사람들을 내보내고 싶은 게 아닙니다. 현재 우리 엔지니어들이 그저 더 빠르게 혁신하고 생산적으로 업무를 수행할 수 있었으면 합니다. 그게 바로 경쟁력이 되기 때문입니다."
AMD CEO: "우리는 계속해서 엔지니어들을 더 많이 채용하고 있습니다. 이들이 엔지니어링의 최종 결정권자이기 때문입니다."
Goldman Sachs 경제학자: "AI가 향후 10년 간 대규모 고용 감축을 초래할 것이라는 전망에 대해 여전히 회의적인 입장입니다."
Economic Innovation Group 연구원: "노동 시장에서 AI는 그리 의미 있는 영향력을 [미치지 않을 것입니다]."
PwC의 연구: "AI로 인해 일자리 수가 급격하게 줄어들 수 있다는 우려와는 달리, 올해 조사 결과에 따르면 사실상 모든 AI 노출 직종에서 일자리 수가 증가하고 있습니다."

더 많은 프로세스를 자동화할수록 직원들은 그만큼 더 많은 시간을 통해 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 창의력을 발휘하며, 새로운 성장 기회를 발굴하고, 더 많은 고객을 만족시키며, 혁신적인 해결책을 발견할 수 있습니다.

이것이 자율 기업입니다. 모든 수준의 자동화를 완전히 수용하여 최소한의 개입으로 프로세스를 관리하고 통제하는 자율 학습 AI 플랫폼을 만드는 것입니다. 사람은 더 전략적이고 인지적인 작업에 집중할 수 있으며, AI 에이전트는 백그라운드에서 의사결정을 내리고 문제를 해결합니다.

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자율 기업의 핵심 RPA, 새로운 도약을 시작하다

지금 우리는 자율주행 전기차와 2,300마력의 첨단 하이퍼 자동차가 달리는 시대에 살고 있습니다. 이 멋진 차량을 실제로 움직이게 하는 것은 무엇일까요? 바로 바퀴입니다. 네, 모든 자동차는 6,000년 동안 검증된 믿을 수 있는 기술을 바탕으로 만들어졌습니다.

완벽한 비유는 아니지만, 아무리 최첨단 기술이 탑재된 차량이어도 결국은 검증되고 믿을 수 있는 기술 없이는 움직일 수 없다는 점을 보여줍니다.

더 적절한 비유를 들자면, RPA가 자율 기업의 핵심이라는 점입니다. 그리고 RPA 위에 APA를 구축함에 따라, 조직의 중추를 이루는 사람들이 자신의 직관, 감성 지능 및 창의력을 바탕으로 문제를 해결하고 성장과 확장을 촉진하는 인지적 결정을 내리는 데 더 큰 역량을 발휘할 수 있게 됩니다.

바퀴 없이 운전할 수 없듯, RPA 없이는 자율 기업에 도달할 수 없습니다.