하이퍼오토메이션이란 무엇인가요?

지능형 자동화와 하이퍼오토메이션은 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 지능형 자동화는 기술이고, 하이퍼오토메이션은 지능형 자동화를 적용한 전략입니다.

하이퍼오토메이션은 고급 자동화 및 AI 기술을 적용하여 조직 내 자동화 역량을 확장하고 비즈니스 업무, 프로세스 및 기능 전반에 걸쳐 자동화를 보다 완벽하게 활용하는 전략입니다. 이러한 기술에는 RPA(로보틱 프로세스 자동화), AI(인공지능), 머신 러닝, 프로세스 마이닝 및 시간 소모적인 비즈니스 절차를 식별하고 이를 기능적 자동화로 변환하는 기타 도구가 포함됩니다.

지능형 프로세스 자동화, 즉 지능형 자동화는 OCR(광학 문자 인식), RPA, AI, 머신 러닝 알고리즘과 같은 도구를 포함하는 자동화 기능 플랫폼 또는 모음을 말하며, 인간의 행동과 지능을 시뮬레이션하여 비즈니스 프로세스를 실행합니다. 이러한 유형의 자동화를 통해 기업은 인력 투입과 분석, 의사 결정을 필요로 하는 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

지능형 자동화는 RPA, NLP(자연어 처리), 디지털 프로세스 자동화, 의사 결정 관리 구조, 지능형 비즈니스 프로세스 관리(iBPMS) 인프라와 같이 하이퍼오토메이션 기술의 한 측면입니다.

비즈니스 목표 식별

하이퍼오토메이션의 목적은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 업무에서 하이퍼오토메이션을 통해 이점을 얻을 수 있는 자동화 대상 업무를 식별해야 합니다. 자동화 이니셔티브의 영향과 효과를 추적하고 측정하기 위한 목표와 KPI를 수립하기 위해 예상되는 이점을 정량화합니다.

하이퍼오토메이션 도구에 대해 알아보기

하이퍼오토메이션을 지원하는 사용 가능한 도구와 플랫폼을 조사하고 평가하고, 조직에서 이미 도입한 관련 기술과 시스템을 파악하세요. 자동화 이니셔티브의 범위와 규모, 보안 및 규정 준수 요구 사항, 기술 능숙도 수준 측면에서 조직의 요구 사항을 평가하면 적합한 공급업체와 지원 생태계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스가 속한 업계 또는 비슷한 규모의 조직 내에서 일반적인 활용 사례와 하이퍼오토메이션 전략을 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다.

지속 가능하고 확장 가능한 도구 선택

모든 잠재적인 도구나 플랫폼이 프로세스의 총 개수, 데이터 볼륨, 시스템, 지역 등을 포함하여 여러 측면에서 어떻게 성장을 지원할지 항상 고려하세요. 이러한 접근 방식은 기업의 자동화 요구 증가에 맞춰 확장 가능한 지속 가능하고 미래 지향적인 공급업체를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하이퍼오토메이션을 효과적으로 구현하는 데에는 모든 조직이 어려움을 겪을 수밖에 없습니다. 그러나 하이퍼오토메이션에는 생산성과 워크플로 효율성이 향상된다는 상당히 주목할 만한 이점이 있기 때문에, 계속 앞으로 나아갈 원동력이 될 수 있습니다. 고려해야 할 과제는 다음과 같습니다.

• 성공을 측정할 방법 찾기(선택한 툴에 고급 분석 기능이 포함되어 있나요?)
• 투자 수익률 계산
• 적절한 하이퍼오토메이션 인프라 선택
• 데이터 관리. 자동화를 통해 막대한 양의 데이터가 생성되면서, 일부 조직에서는 이 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 어려울 수 있습니다.
• 이해 관계자 및 직원의 동의 얻기(이때 강력한 온보딩이 도움이 됩니다)
• 이전 비즈니스 프로세스 정보 부족으로 인해 구현이 어렵고 지연될 수 있음
• 기술/지식 부족. 하이퍼오토메이션에는 현재 조직 내에 존재하지 않는 새로운 기술과 지식이 필요합니다.

하이퍼오토메이션은 AI 기술을 활용하여 프로세스와 작업을 자동화합니다. 여기에는 NLP(자연어 처리), ML(머신 러닝), 컴퓨터 비전, RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 포함되며 현재는 생성형 AI도 포함됩니다. AI는 자동화된 기회를 식별하고 우선순위를 지정하고, 자동화된 프로세스를 지속적으로 최적화하며, 인간과 유사한 의사 결정이 필요한 복잡한 작업을 처리하는 능력을 제공합니다.

AI를 활용하는 조직은 자동화에 대한 보다 포괄적이고 전체적인 접근 방식을 확보하고 다양한 기술과 부서 간의 사일로를 해소할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 실시간 데이터와 통찰력을 바탕으로 더 나은 의사 결정이 가능해져 민첩성과 경쟁력이 향상됩니다. 또한, AI는 계속 발전하여 지속적인 성장과 혁신을 촉진하는 하이퍼오토메이션에 대한 새로운 가능성이 열리고 있습니다.

하이퍼오토메이션은 인간 근로자와 그들의 기술 요구 사항에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 점점 더 많은 업무와 프로세스가 자동화됨에 따라 직원의 역할과 책임도 바뀌어, 직원들은 새로운 업무 방식에 적응해야 할 것입니다. 여기에는 인간의 의사결정이 필요한 보다 복잡한 작업을 수행하기 위한 기술 향상 또는 재교육, 자동화 시스템과의 협업, 데이터 기반 통찰력 관리가 포함될 수 있습니다.

하이퍼오토메이션은 여러 기술을 통합하기 때문에 이전에는 분리되어 있던 여러 부서와 업무 기능이 하나로 통합됩니다. 즉, 직원들은 비즈니스 프로세스에 대해 폭넓게 이해하고, 그것들이 어떻게 서로 연결되고 상호작용하는지 알고 있어야 합니다. 이 새로운 자동화 시대에는 성공을 위해 협업과 기능 간 기술이 점점 더 중요해질 것입니다.

그렇습니다. 개발자는 하이퍼오토메이션 이니셔티브를 구축하는 데 중심적인 역할을 합니다. 그들은 프로세스와 시스템 전반에 걸친 자동화를 실현하는 데 필요한 소프트웨어, 데이터 세트, 코드를 만들고 구현하는 일을 담당합니다. 개발자는 또한 다양한 기술을 통합하고 기술 간의 원활한 커뮤니케이션을 보장하여 응집력 있는 자동화 생태계를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

하지만 로우코드 및 노코드 플랫폼의 발전으로 기술 지식이 없는 사용자도 자동화 프로세스 생성 및 배포에 참여하기가 더 쉬워지고 있습니다. 이를 통해 개발자와 비즈니스 사용자가 함께 작업하여 기회를 파악하고 솔루션을 구현할 수 있는 하이퍼오토메이션에 대한 보다 협력적인 접근 방식이 가능해집니다. 궁극적으로, 숙련된 개발자 팀을 갖는 것은 조직 내에서 하이퍼오토메이션을 성공적으로 구현하고 유지하는 데 필수적입니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 하이퍼오토메이션은 종종 같은 의미로 사용되지만, 둘 사이에는 몇 가지 주요한 차이점이 있습니다. RPA는 소프트웨어 봇을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 일종의 자동화 기술입니다. 전체 워크플로보다는 개별 프로세스를 자동화하는 데 중점을 둡니다.

반면, 하이퍼오토메이션은 RPA 같은 단일 자동화 기술을 넘어서는 포괄적인 전략입니다. 여기에는 AI, ML(머신 러닝), NLP(자연어 처리) 등 광범위한 도구와 기술이 포함됩니다. 하이퍼오토메이션은 여러 기술과 시스템을 통합하여 엔드투엔드 비즈니스 프로세스와 워크플로를 자동화하는 것을 목표로 합니다.

비용 절감: 자동화는 프로세스를 간소화하고 수작업을 없애 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. 자동화를 통해 달성한 비용 절감을 추적하면 하이퍼오토메이션 이니셔티브의 성공을 나타낼 수 있습니다.

절약된 시간: 자동화를 통해 작업과 프로세스를 더 빠르게 완료할 수 있어 전반적인 운영에서 시간을 절약할 수 있습니다. 자동화를 통해 절약된 시간을 측정하면 하이퍼오토메이션의 효율성과 효과를 입증할 수 있습니다.

오류 감소: 수동 작업에서는 인적 오류가 흔히 발생하므로 자동화를 통해 오류를 크게 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 자동화로 인한 오류 감소를 추적하면 하이퍼오토메이션의 효과를 보여줄 수 있습니다.

생산성 증가: 자동화를 통해 직원은 반복적인 작업으로부터 해방되어 더욱 가치 있고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 직원 생산성의 증가는 하이퍼오토메이션의 성공을 나타낼 수 있습니다.

비즈니스 성장: 하이퍼오토메이션은 매출 증가, 시장 점유율 증가, 고객 만족도 향상 등 비즈니스 성과 개선으로 이어질 것입니다.