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글로벌 트렌드 / 애플리케이션

'하이퍼'오토메이션의 진짜 가치는 인간을 보조하는 것

Dr Paul Fermor | IDG Connect 7일 전
2020년 가트너 전략 기술 트렌드에서 1위로 선정된 하이퍼오토메이션의 올해 시장 규모는 무려 6,000억 달러에 육박할 것으로 예측된다. 자동화에 추가되는 '하이퍼'의 의미와 조건을 더욱 자세히 알아보자.
 
ⓒ Depositphotos

 기존 자동화 워크플로우는 정형 데이터를 철저히 규정된 방식으로 처리하는 데 중점을 뒀다. 그러나 전 세계 데이터의 80~90%는 비정형 데이터다. 지금까지는 이 방대한 데이터의 잠재력이 발휘되지 못했다. 단지 인간의 뇌가 수고를 들여 해석했을 뿐이다. 

하이퍼오토메이션은 바로 이 비정형 데이터의 처리를 대규모로 확장할 수 있는 기술이다.  
 

‘하이퍼’의 진짜 가치

데이터 분야에서 비정형 데이터는 잘못 이해되고 있다. 이미지, 문서, 오디오 파일은 보통 비정형 데이터로 분류되지만 사실 모두 고도로 구조화되어 있다. 이런 데이터 유형의 진짜 한계는 해석이 어렵다는 점이다. 기존 시스템은 들어오는 데이터를 분류하는 데 그치지 않고 해석해야 한다.

하지만 비정형 데이터는 해석을 내재하지 않는다. 예컨대 이미지 파일을 이루는 비트는 구조화되어 있지만, 그 이미지 파일이 고양이 사진인지 강아지 사진인지에 대한 정보는 포함하고 있지 않다. 따라서 인간의 추정과 인지가 필요한데, 이것은 비효율적이며 대규모로 확장될 수 없다. 

가트너에 따르면 하이퍼오토메이션은 여러 기술을 포괄하는 상위 개념이다. 그 중 한 가지 핵심을 뽑자면 바로 애널리틱스를 뜻하는 ‘하이퍼’다. 데이터 애널리틱스는 인간과 유사한 인지 능력을 대신해 비정형 데이터를 IT 시스템이 이해할 수 있도록 통역한다. 가령 이미지 인식, 자연어 처리가 모두 인공지능 기반의 데이터 애널리틱스 기술이다. 데이터에 의미와 맥락을 부여하는 셈이다. 

자동화 기술이 데이터 추출을 넘어 더 유용해지려면 아직 인간과 유사한 분석 기능이 더 필요하다. 복잡한 논리력과 인지 능력을 갖춰 모호한 주관식 문제에 답할 정도의 수준으로 발전할 수도 있다.   
 

하이퍼 인간 지능

아직 자동화 기술은 인간을 잘 보조하기만 해도 유용한 수준이다. 업무 중 고도의 인지 능력을 요구하지 않는 작업을 대체하기만 해도 비용 절감과 생산성에 크게 기여한다. 하이퍼오토메이션의 효과를 평가한 한 연구에 따르면 참여 기업이 하이퍼오토메이션 워크플로우를 도입한 결과 운용 비용이 27%가량 감소했다.

비용 절감보다 더 중요한 것은 인간이 성장과 성찰에 쓸 수 있는 여유 시간이 더 많아진다는 것이다. 즉 하이퍼오토메이션은 단순 업무를 대체해 인간만이 발휘할 수 있는 고도의 지능을 극대화한다. 
 

열광하기 전에 먼저 갖춰야 할 것

그러나 이점에 매료된 나머지 섣불리 하이퍼오토메이션을 도입해서는 안 된다. 일단 회사의 프로세스를 총체적으로 재점검하고 정리하는 것이 먼저다. 크게 두 가지 이유가 있다. 

첫째, 업무 프로세스 어딘가에 분명히 자질구레한 절차와 중복 작업이 남아 있을 것이다. 모든 프로세스와 작업 단계가 회사의 전략적 목표와 부합하는지 점검해야 한다. 

둘째, 업무 프로세스를 정리하면 자동화를 더 효율적으로 도입할 수 있다. 정말 필요한 프로세스에만 자동화를 적용해야 자원을 아낄 수 있다.

이외에도 데이터 관리 체계가 제대로 잡혀 있지 않으면 하이퍼오토메이션은 그다지 유용하지 않을 것이다. 데이터의 규모가 날이 갈수록 방대해지고 데이터 인프라가 클라우드 및 온프레미스 환경으로 분산되면서, 데이터 관리 난도는 따라잡기 어려울 정도로 상승 중이다.

따라서 하이퍼오토메이션을 도입하기 전에 우선 하이브리드 통합 환경을 먼저 구축해야 한다. 그래야만 온프레미스 메인프레임, 클라우드 데이터 레이크, API 관리 솔루션 등 여러 환경 간의 간극을 줄일 수 있다.

*Paul Fermor 박사는 독일 기업용 소프트웨어 업체 Software AG에서 영국 지역의 솔루션 팀을 맡고 있다. 
ciokr@idg.co.kr
 Tags 자동화 초자동화 하이퍼오토메이션 인공지능 로보틱처리자동화 RPA
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