비즈니스 간소화: 경영진을 위한 지능형 자동화 가이드

RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 결합한 인공 지능(AI)은 인간의 뇌세포와 유사하게 동작하는 과정에서 신경 먼지(neural dust) 역할을 하고 있습니다. 이와 같이 AI를 기반으로 한 RPA, 즉 지능형 자동화는 비즈니스상의 여러 문제를 해결하고, 경영진이 비즈니스에서 더욱 빨리 성과를 낼 수 있도록 안내합니다.

Harvard Business Review에 따르면 인공 지능은 향후 10년 동안 세계 경제에 13조 달러를 조달할 것입니다. AI는 이미 전 세계에서 자율 주행차, 의약품 개발 가속화, 워크플로 민첩성 향상 등 미래 사회의 과제를 추진하고 있습니다.

AI의 진화

AI는 2차 세계 대전 중 나치의 암호 코드를 해석하기 위해 최초의 암호 해독 기계를 만든 앨런 튜링(Alan Turing)으로부터 시작되었습니다. 그는 전쟁 중에 독일의 암호화 장치(Enigma)를 해독하기 위해 영국 정부의 암호 해독 전문가로 일했습니다.

튜링은 암호 해독 센터에서 동료들과 협업하면서 독일의 전송 정보를 가로채 1,590억 개의 독일 암호화 스키마를 해독할 수 있는 Bombe라는 기계를 개발했습니다.

전쟁이 끝나고 난 후, 그는 AI가 특정 조건에서 인간의 반응을 따라 할 수 있다면 컴퓨터가 AI를 응용할 수 있다고 밝혔습니다. 그는 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지 판단하기 위해 튜링(Turing) 테스트를 개발했습니다. 그리고 기계가 지능형 행동을 수행하도록 하려는 이러한 시도는 바로 오늘날 인공 지능의 토대가 되었습니다.

지능형 자동화의 현재

AI는 일반적인 규칙 기반 자동화 범위에 인지 기능이 포함되도록 진화하고 확대함으로써 작업 전반에 걸쳐 성능이 향상되는 결과를 얻었습니다. Accenture에 따르면 AI는 실제로 고객 서비스, 은행 대출, 의약품 연구 등의 여러 산업에서 자동화를 구현하려는 비즈니스 리더의 상위 3대 전략 과제 중 하나가 될 것이라고 합니다.

하지만 지능형 자동화의 진정한 힘은 기존의 운영 방식을 근본적으로 바꾼다는 데 있습니다. 기술, 작업 프로세스 및 인력을 원활하게 통합함으로써 기업의 성공을 위한 기회를 혁신합니다. RPA와 결합된 AI는 엄청나게 복잡한 비즈니스 작업을 자동화할 수 있는 최고의 방법입니다.

AI가 기업에 선사하는 8가지 혜택

AI의 데이터에 대한 끊임없는 관심은 다음과 같이 다양한 방식으로, 다양한 산업을 혁신하고 있습니다.

컴퓨터 비전: AI는 정확한 분석을 위해 시각적 도구나 기존 스토리지 시스템을 사용하여 인식하고, 식별하며, 캡션하고, 정렬하며, 전달합니다.
안면 인식: AI는 이미지에서 안면을 정확하게 감지하여 인물 인식, 감정 인식 및 이미지 그룹화 기능을 제공합니다.
머신 러닝: AI는 소프트웨어 봇이 데이터를 스스로 학습하여 데이터 분석에 기반한 결과나 분류를 예측할 수 있도록 훈련합니다.
STT(Speech to text), TTS(Text to speech) 및 번역: 음성을 문자로 변환하거나 한 언어를 다른 언어로 번역하는 것이 수월해집니다. AI는 스피커의 음성 인식이나 검증에도 유용합니다.
자연어: AI는 자연어 처리(NLP)를 위한 앱과 비즈니스 생태계를 활성화하여 고객의 감성을 평가하고 효과적으로 수용할 수 있게 해 줍니다.
텍스트 분석: AI는 핵심 정보 추출, 개체명 인식 및 텍스트 감성 분석 속도를 높여 줍니다.
이상 탐지: 당사 모바일 앱의 우수한 대시보드를 통해 비즈니스 상태를 실시간으로 진단할 수 있습니다.
즉각적인 개인화: AI는 불쾌한 콘텐츠와 바람직하지 않은 이미지를 감지하고 필터링합니다. 또한 사용자의 선호도를 학습하여 풍부하고 개인화된 경험을 제공합니다.

자동화 통합 간소화

비즈니스에 지능형 자동화 도입을 계획 중이라면 AI의 혜택을 받을 수 있는 영역부터 파악하는 것이 좋습니다. 비즈니스의 다른 부분을 중단하지 않고 기존 워크플로에 파일럿 자동화 프로그램을 추가할 수 있는 방법을 생각해 보세요.

초기 계획이 생성되면 직원들에게 자동화에 대해 알려 주고, 작업을 대체하는 방법이 아니라 작업을 어떻게 개선할 것인지 알려 주면 됩니다.

또한 전담 COE(Center of Excellence) 팀을 구성하여 자동화 프로세스를 식별하고 위험, 문제 및 기회를 예의 주시하며 새로운 작업을 자동화하는 방법을 파악해야 합니다. 일상적인 업무가 자동화됨에 따라 직원들은 지식 기반 업무를 더 많이 수행할 수 있게 될 것입니다.

미래를 위해 새로운 접근 방식 채택

AI는 기획, 학습, 추론, 문제 해결, 지각 등 인간의 지능을 필요로 하는 작업과 관련이 있습니다. AI 봇은 방대한 양의 데이터를 합성하고, 복잡한 워크플로를 단순화하며, 오류 없이 학습하고 적용할 수 있습니다.

지능형 자동화는 잠재력을 최대한 발휘하지만 인적 자원을 대체하는 것이 아니라 업무 영역을 확대합니다. AI와 RPA는 수집, 분석, 분류, 저장, 통신, 연결을 위한 새로운 방법을 제공합니다. 또한, 두 기술을 함께 사용하면 비즈니스 리더는 최신 정보를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 다양한 시스템을 통합하여 미래를 대비한 운영 체계를 구축할 수 있습니다.