로봇 프로세스 자동화의 미래 - 2023년 동향

지난 몇 년 동안 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 대한 투자가 기하급수적으로 증가했습니다. RPA는 현재 교육, 자동차 제조, 판매, 유통 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

기업은 고객에게 깊은 인상을 주기 위해서뿐만 아니라 더 나은 제품과 서비스를 위한 경쟁 속에서 시장 지위를 바꾸기 위해 RPA를 구현하고 있습니다. 다가오는 해에 많은 기업의 미래는 지속적인 개선, 혁신, 새로운 트렌드의 도입에 의해 결정될 것입니다.

2023년에 기대할 수 있는 주요 RPA 트렌드

관리형 RPA 서비스 제공업체의 채택률 향상

그동안 기업들은 기술적인 복잡성으로 인해 RPA 도입에 어려움을 겪었지만, 여러 RPA 서비스 제공업체들이 저렴한 비용으로 RPA 서비스를 제공함으로써 이러한 상황을 완화하는데 도움을 주었습니다. 배포, 인프라 및 리소스 계획과 관련된 비용은 RPA 기술을 구현할 때 많은 조직에 장애물이 됩니다.

관리형 서비스 제공업체는 자동화 기능을 위임하려는 조직을 지원할 수 있습니다. 2023년에는 매니지드 RPA 서비스 제공업체가 늘어날 가능성이 높다.

기업들은 인건비 상승과 인플레이션에 맞서기 위해 자동화를 강화하고 있습니다.

노동 시장이 제2차 세계대전 이후 가장 엄격한 수준에 있고 인플레이션이 40년 만에 최고 수준에 도달함에 따라 경영진은 여러 가지 재정적 장애물에 직면해 있습니다. 그러나 자동화는 기업 경영진이 점점 더 관심을 기울이고 있는 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

일부 경영진은 자동화 측면에서 인력 채용을 재고하고 있는데, 그 중 78%가 공석을 채우기 위해 자동화에 더 많은 투자를 할 계획입니다. 응답자의 85%는 자동화가 직원 이직률을 줄이고 새로운 인재를 유치하는 데 도움이 되어 현재 팀이 동일한 리소스로 더 많은 성과를 달성하는 동시에 잠재적인 채용자에게 조직을 더 매력적으로 만들 수 있다고 믿습니다.

지능형 시스템과 통합 RPA

2023년 말까지 RPA는 머신러닝(ML), 인공지능(AI) 등 지능형 시스템 기술과 더 많이 통합될 가능성이 높습니다. RPA 프로그램은 스크립트, 소프트웨어 및 애플리케이션과 관련된 규칙 기반의 간단한 작업을 실행할 수 있습니다. AI, ML과 같은 지능형 시스템은 인간의 행동을 모방함으로써 추론, 분별력, 의사결정이 필요한 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

따라서 지능형 시스템을 탑재한 RPA는 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 반복적인 작업, 인지 기능, 예측 등을 수행할 수 있을 것이다.

전사적자원관리(ERP)에서 RPA 구현

ERP는 필수 비즈니스 데이터를 유지 관리합니다. 회계, 구매 등 일상적인 업무를 관리할 수 있는 소프트웨어입니다. ERP 소프트웨어는 비용이 많이 들고 복잡하며 구현 문제가 있고 오류가 발생하기 쉽습니다. RPA는 비즈니스 프로세스의 자동화를 통해 ERP를 대체할 수 있습니다. 직원은 봇이 대신 작업을 수행할 수 있도록 워크플로를 설계하거나 소프트웨어 봇을 만들고 코드 생성을 통해 이러한 프로세스를 캡처할 수 있습니다.

다가오는 해에는 RPA와 AI가 필수적인 역할을 하면서 ERP는 상당한 변화를 겪게 될 것입니다.

RPAaaS(서비스 모델로서의 RPA)의 인기

최근 몇 년 동안 "서비스형" 모델이 상당한 관심을 끌었습니다. 수많은 조직이 이 모델을 구현했으며, 코로나19 팬데믹 기간 동안 이 모델을 채택한 기업은 추가 비용을 들이거나 추가 노력을 들이지 않고도 팬데믹 상황에서 성공적으로 살아남을 수 있었습니다. 금융 부문은 RPA 활용 사례의 가장 두드러진 사례 중 하나입니다. 결과적으로, RPAaaS는 향후 몇 년 동안 업계를 지배하고 새로운 지형과 기능을 도입할 가능성이 높습니다.

RPA 기술 발전을 위한 의미론적 자동화 프로세스

봇은 자신이 하는 일과 수행 방법을 이해할 수 없습니다. RPA 봇 또는 "디지털 작업자"는 규칙 기반 방법론을 사용하여 작업을 수행합니다. 미래에 봇은 단순히 활동을 관찰함으로써 의미론적 자동화 프로세스의 인터페이스, 문서 및 프로세스 컨텍스트를 인간처럼 이해하게 될 것입니다. 기업은 문서 및 사용자 인터페이스와 상호 작용하는 대신 문제에 집중할 수 있습니다.

다양한 산업에서의 RPA 사용

기술 부문만이 RPA 기술을 활용하고 그 혜택을 누릴 수 있다는 오해가 있었습니다. 그러나 이것은 사실이 아닙니다. 수동적이고 반복적인 작업이 존재하는 인적 자원, 전자 상거래 및 자본 시장 산업에서 RPA는 온보딩, 공급망 관리, 재고 조사와 같은 기능을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 기반으로 향후 비기술 산업에서의 RPA 채택이 증가할 가능성이 높습니다.

더 많은 자동화 획득

최근에는 RPA 및 자동화와 관련된 인수가 많이 이루어졌습니다. 인수는 다양한 산업과의 접촉을 촉진하고, 경쟁을 줄이고, 더 큰 고객 기반에 대한 접근을 제공하고, 유기적 성장을 촉진합니다. 시장의 예측 불가능성으로 인해 자동화와 RPA는 독립된 기능에만 의존할 수 없기 때문에 향후 몇 년간 계속해서 인수합병에 참여할 것입니다.

오픈 소스로 더욱 투명한 RPA 구현

RPA는 점점 더 널리 보급되고 있으며 널리 사용되는 기술 범주에는 일반적으로 오픈 소스 대안이 있습니다.

몇 년 전에는 RPA 공급업체가 극소수에 불과했습니다. 하지만 2023년 현재 거의 100개 기업이 RPA를 제공하고 있습니다. 경쟁력 있는 RPA 솔루션을 개발하는 데 드는 비용이 점점 줄어들고 있습니다.

오픈소스 RPA 소프트웨어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 다른 모든 요소가 동일할 때 기업은 투명성을 높이고 서비스에 대해서만 비용을 지불하므로 비용이 저렴할 수 있는 오픈 소스 솔루션을 선호합니다.

이러한 발전은 오픈 소스 RPA에 도움이 됩니다. 또한, 새로운 비즈니스 출시로 오픈소스 RPA 생태계가 확장되고 있습니다. 우리는 더 많은 영리 기업이 오픈 소스 RPA 제품으로 수익을 창출하고 시장 성장에 기여할 것으로 예상합니다.

저비용 RPA 공급업체 및 RPA를 갖춘 하이퍼 자동화 시스템

RPA 벤더 수가 증가함에 따라 시장 경쟁도 치열해졌습니다. RPA의 인기가 높아짐에 따라 더 많은 저가형 RPA 공급업체가 시장에 진입했습니다. 결과적으로 몇몇 주요 RPA 공급업체는 ML, AI, 광학 문자 인식, 추출 프로세스와 같은 초자동화 기술을 자사 제품에 통합했습니다. 결과적으로 더 많은 RPA 공급업체가 RPA와 함께 보완적인 초자동화 기술을 번들로 제공하게 될 것입니다.

마지막 생각들

시대가 변화함에 따라 RPA는 모든 산업 또는 비즈니스 모델의 성공을 도울 수 있습니다. RPA는 반복적인 인간 노동의 부담을 줄이기 위해 봇을 구현함으로써 조직의 개발 전망을 바꿀 수 있습니다. 이러한 중요한 추세는 조직, 심지어 소프트웨어 개발 회사에서도 RPA 기술의 미래를 예측하여 자동화를 재정의하는 데 도움이 될 것입니다.