[기고] PC시대 자동화 리부팅하라

백승헌 유아이패스코리아 전무
최근 비즈니스 세계에서는 '파괴하다'는 뜻을 가진 영어 단어인 'Disrupt'가 빈번히 사용되고 있다. 이 단어는 기존의 패러다임을 '파괴'하는 혁신적인 기술이라는 측면에서 '변혁'이라는 의미로 새로이 쓰이고 있다. Disrupt라는 단어가 무색하지 않게 사람들을 충격으로 빠트린 혁신적 기술이 있다. 2007년 스티브 잡스가 세상에 선보인 아이폰이 그랬고, 2016년 이세돌과 대국을 펼친 AI인 알파고가 그랬다. 이와 같은 '변혁'을 2020년에는 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 통해 보고 있다.

RPA는 사람이 컴퓨터로 수행하는 반복적인 업무를 대신하는 소프트웨어 로봇으로, RPA로 인해 인력(Workforce)이라는 개념이 사람(Human)이냐, 디지털(Digital) 인력이냐로 새롭게 나뉘게 됐다. 디지털 인력은 그 동안 사람들이 진행했던 단순 반복적인 일을 비교도 되지 않는 속도와 정확도로 처리하며, AI, 머신러닝, 챗봇, 음성과 문자인식 등의 다양한 기술 또한 빠르게 흡수하고 있다. 그리고 이 놀라움을 충분히 느끼기도 전에 지금의 코로나19 위기로 RPA의 중요성이 더욱 배가되고 있다. 코로나19는 현재 진행형이지만 이미 많은 것을 바꿔 놓았다. 비대면이 일상화되고 있는 상황에서 기업에게는 중단 없는 새로운 사업 모델을 유지하는 것이 절실하다. 인원 감축이나 신규 사업 진출과 같은 이전의 위기 극복 시나리오로는 위기 상황이 해결되지 않을 것이다. 그래서 더 빠르고, 더 규모가 있고, 더 혁신적인 디지털화와 그 안에서의 자동화가 어느때 보다 중요하다.

게임의 룰이 달라지면 새 국면을 짜야 하듯, 현재 국면에서 필요한 RPA 중심 자동화의 주요 전략은 다음과 같다. 첫째, 자동화 목표와 거버넌스의 재설정이다. 이제는 조금 더 공격적인 자동화 목표를 세워야 할 때다. 코로나19 상황에서 수정된 사업 목표를 확실하게 지원하기 위한 RPA의 포지셔닝이 있어야 하고, 추진하는 조직과 체계도 그 목적에 맞게 달라져야 한다. 경영진과 핵심부서의 적극적인 참여와 RPA 성과에 대한 책임 공유가 자동화를 통한 사업의 성공을 판가름할 것이다. KPMG의 조사 결과에 따르면 경영진들은 자동화 도입으로 인해 기업의 시장 점유율이 확대될 것이라는 기대를 한다고 분석됐다. 이는 기존의 혁신 기술인 블록체인이나 머신러닝 등에서 볼 수 없었던 결과로, RPA가 IT 혹은 혁신 부서의 단위 프로젝트가 아니라 기업의 경쟁력을 만들 수 있는 기술과 기반이 될 거라는 기대감이라고 해석 가능하다.

둘째, 후선 업무 자동화를 통한 고도의 효율화이다. 비대면 업무 처리가 뉴노멀이 되고 있는 상황에서 이를 받쳐 주기 위한 탄탄한 내부 조직이 있어야 한다. 후선 업무의 경우 스피드와 정확도가 진정한 경쟁력인데, RPA가 이를 가능케 할 수 있다. 이미 국내에서 백만 시간 이상을 자동화한 은행과 수십만 시간 이상을 자동화한 제조 기업 사례가 있다. 이들이 새로운 게임과 경쟁 국면에서 앞서 나갈 것이라는 것은 충분히 예측 가능하다.

셋째, 자동화 역량의 내재화이다. 컨설팅 회사의 보고서들에 따르면 전담 조직에 의한 자동화가 전체 업무의 5% 정도라면, 35% 내외에 해당하는 자동화는 현업의 직원들에 의해 이루어진다. 전사적으로 제대로 된 혁신을 하려면 아이디어 개진을 통한 더 많은 현업 직원의 참여, 개발자의 확대로 인한 더 빠른 적용, 그리고 문화의 변화를 일으킬 수 있는 더 큰 효과 체험이 필요하다. 때문에 RPA 도입의 선도기업들은 직원중심의 자동화를 적극 추진하고 있다. 해외의 'S' 통신회사는 모든 직원들을 단순 사용자, 나를 위한 자동화를 직접 개발하는 셀프 유저, 조직을 위한 자동화를 개발하고, 전문 개발자와의 가교 역할을 하는 파워 유저로 구분한 후, 각자의 역할에 맞는 교육과 체계적인 RPA 여정을 제공하고 있다. 국내에도 파워 유저 중심의 RPA를 추진하는 사례가 점차 많아지고 있다.

마지막으로, RPA와 신기술을 동시에 적용하는 것이다. 가트너는 2022년까지 RPA를 축으로 한 애플리케이션 통합이 매년 40%씩 증가할 것이라 예측하고 있다. 이미 많은 기업들이 RPA와 머신러닝 기반의 OCR(광학문자인식)을 연결하고 있다. 또한, 기업의 머신러닝 모델을 RPA와 연동 후 사용할 수 있도록 업그레이드하고 있으며, 태스크(PC 상에서 일어나는 사용자의 모든 액티비티) 분석을 통한 자동화 기회 탐색 및 프로세스 최적화를 제공하는 마이닝 기술이 대두하고 있다. 물론 RPA는 그 자체만으로도 상당한 수준의 효율성을 제공하지만, 사업적인 성공으로 연결하기 위해서는 이처럼 새로운 기술과의 융합을 선제적으로 도입하는 것이 필요하다.

기존 모든 비즈니스 공식이 파괴(Disrupt)되고, 변혁(Disrupt)되는 때다. 생존을 위해 우리는 자동화를 통해 일하는 방식을 리부팅(Rebooting)해야 할 것이다.