초자동화
'하이퍼'오토메이션의 진짜 가치는 인간을 보조하는 것
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. 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....
“iPaaS 및 로우코드 플랫폼, 올해 두 자릿수 성장할 것”
가트너에 따르면 기업의 클라우드 전환에 힘입어 ‘서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform as a Service; iPaaS)’과 ‘로우코드(Low-code)’ 애플리케이션 플랫폼이 올해 두 자릿수 매출 성장을 보일 것으로 전망됐다. 가트너는 클라우드 기반 기술이 2022년의 성장에 힘입어 전 세계적으로 ‘주류 채택(mainstream adoption)’ 단계에 진입할 것이라고 밝혔다. 올해 전 세계 iPaas 최종 사용자 지출은 미화 56억 달러로 예측됐으며, 전년 대비 18.5% 증가한 수치다. 2022년 글로벌 퍼블릭 클라우드 서비스 지출은 전년 대비 21% 증가한 총 4,980억 달러에 이를 것으로 추정했다. 가트너의 부사장 겸 애널리스트 예핌 나티스는 “전 세계적으로 iPaaS가 초기 ‘주류 채택’ 단계로 이동했다. 전 세계 (iPaaS) 타깃 고객의 20~50%가 iPaaS 제품을 통해 애플리케이션, 데이터, 생태계, API, 비즈니스 프로세스를 통합한 셈이다. 기업의 클라우드 전환으로 iPaaS 채택과 (iPaaS 시장의) 매출 증가가 더욱더 가속화될 것이며, 모든 규모의 기업이 클라우드 기술에 매력을 느끼고 있다"라고 말했다. 이어 “기업은 SaaS 애플리케이션을 다른 SaaS 및 온프레미스 애플리케이션 그리고 데이터 소스와 신속하게 통합하고 자동화할 수 있도록 iPaaS를 선택하고 있다. 최근 기업은 현대적인 통합 제공 방식에 비해 너무 비싸고 복잡한 기존 통합 플랫폼을 점점 더 많이 교체하고 있다”라고 덧붙였다. 한편 로우코드 플랫폼은 하이퍼오토메이션(초자동화)의 핵심 구성요소가 될 전망이다. 보고서에 의하면 로우코드 플랫폼은 이미 전 세계 타깃 고객의 50% 이상에 도달했다. 로우코드 개발 도구가 자동화 이니셔티브(예: 기록의 디지털화 등)를 지원하는 데 사용되기 때문에 로우코드 플랫폼은 성공적인 하이퍼오토메이션의 핵심 구성요소로 부상했다고 보고서는 분석했다. ...
서비스형 통합 플랫폼
iPaaS
로우코드
“디지털 트랜스포메이션 가속화의 중심” 성공 사례로 본 AI 기반 RPA의 미래 - IDG TechInsight
한국에서 RPA가 본격 활성화된 지도 4, 5년이 지났다. 도입과 확산이 쉽고 가시적인 성과를 낸다는 장점에 힘입어 RPA는 기업 디지털 혁신 전략의 중요한 한 축으로 안착했다. 이제 RPA는 클라우드와 AI라는 변화를 포용하면서 기업 내 자동화 프로세스의 대상과 범위를 더욱 확대하고, 구성원 만족과 생산적인 업무 문화에까지 긍정적인 영향을 미치고 있다. 한발 앞서 RPA를 도입한 국내 기업의 여정에서 자동화의 구체적인 이점과 성과를 살펴본다. 주요내용 - “RPA가 여는 지능형 자동화의 미래 - “클라우드와 AI” RPA의 내일을 정의하는 2가지 키워드 - 인텔리전스 문서 프로세싱 자동화, 재무회계 업무의 정확도를 높인다 - IT 기반 업무 확산으로 경쟁력 확보한 CJ제일제당 - ‘RPA 도입에 실패는 없다’ NH농협캐피탈의 성공 여정 - ‘우리 회사 RPA 봇 잘 키우는 방법’ 삼양그룹 R-라딘의 영재 육성 전략 - “RPA가 AI와 데이터를 만났을 때” 잠재력을 현실화한 SKC&C의 혁신 사용례
‘분산형·데이터 패브릭·자율 시스템’ 가트너 선정 2022년 최고의 전략 기술
가트너는 전략적 IT 동향에 대한 연례 보고서를 통해 AI와 클라우드, 보안, 또는 엔지니어링에 대한 디지털 투자가 오는 2022년 최고의 기술 추진 요인이 될 것으로 전망했다. 가트너 연구 담당 부사장 데이비드 그룸브리지는 “코로나19 팬데믹 동안 빠르게 발전하는 디지털 환경에 맞춰 더 많은 작업을 수행하고 규모를 확장하는 것이 가장 중요한 기업의 추진 과제”라고 말했다. 가트너는 최근 진행한 가상 행사 IT 심포지엄/XPO에서 “이러한 동향은 기업이 미래를 위한 확장 가능하고 탄력적인 기술 기반을 구축하기 위해 협력업체 및 소비자와 재연결하는 방법을 보여준다”라고 설명했다. 분산형 기업의 성장 첫 번째 동향은 분산형 기업의 성장이다. 원격 및 하이브리드 근무 형태가 엄청나게 성장하자 기존 사무실 중심 기업이 지리적으로 분산된 기업으로 변화하고 있다. 그룸브리지는 “소매업에서 교육에 이르기까지 모든 기업의 전달 모델은 분산형 서비스가 가능하도록 재구성되어야 한다”라고 말했다. 분산형 운영 시스템은 사용자와 소비자를 같은 비중으로 연결하기 때문에 분산형 네트워크를 구성하기 위한 재구성과 재설계가 필요하다는 의미다. 가트너는 오는 2023년까지 분산형 기업의 75%가 경쟁 업체보다 25% 빠르게 매출 성장을 실현할 것으로 예상했다. 데이터 패브릭 사용 확대 클라우드 플랫폼과 비클라우드 플랫폼이 어디에 위치하든 간에 각 플랫폼의 데이터를 통합하는 데이터 패브릭 사용이 증가할 것으로 전망된다. 그룸브리지는 “데이터는 많은 조직에 널리 분산되어 있으며 가치 있는 데이터 가운데 일부는 저장고 깊숙한 곳에 갇힐 수 있다. 데이터 패브릭은 저장고 간 통합 및 상호 연결성을 제공하기 때문에 이러한 자원을 모두 활용할 수 있다”라고 말했다. 데이터 패브릭을 배치하면 중요한 네트워크 구성이 대폭 재조정될 수밖에 없다. 효과적인 작동을 위해 자체 엣지 네트워킹 기능이 필요할 수도...
RPA, ‘넥스트 레벨’을 향해 가라··· 자동화를 넘어선 하이퍼오토메이션 대응 방안 - IDG Summary
RPA에서 비롯된 자동화의 열기가 식을 줄 모른다. 자동화의 단맛을 봤기 때문이다. 기업들은 단순 반복 작업을 자동화하는 솔루션을 통해 제한적이지만 비용 이상의 효과를 거뒀다. 그리고 이제는 RPA 고도화를 모색하는 기업이 늘고 있다. 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)을 향해 가고 있는 것이다. 인공지능, 머신러닝 등의 기술을 결합해 그간 엄두도 내지 못했던 영역까지 자동화할 수 있으리라는 기대감이 커지고 있다. 하지만 문제는 RPA의 난이도와 RPA+의 난이도 격차가 생각 이상으로 크다는 점이다. 주요 내용 - ‘RPA+AI’는 만병통치약이 아니다 - ‘기술 융합’으로 접근하고 보완하라 - 하이퍼오토메이션, 제대로 활용하려면
“초자동화로 가는 지름길” 지능형 프로세스 디스커버리를 통한 RPA 확대 전략 – IDG Tech Insight
포스트 코로나 시대를 맞이한 많은 기업은 단순 업무의 자동화를 넘어 자동화할 수 있는 모든 프로세스를 자동화하는 ‘초자동화(hyperautomation)’를 향해 나아가고 있다. 하지만 복잡한 업무 프로세스 속에서 자동화가 가능한 것을 찾아내고, 우선순위를 따져 자동화할 것을 결정하는 일은 말처럼 쉽지 않다. 특히, 이 과정에서 필요한 수작업과 커뮤니케이션은 자동화를 지연시키는 원인이 된다. 초자동화를 지향하는 기업은 ‘자동화의 자동화’ 즉, 자동화해야 할 작업을 AI를 통해 자동으로 찾는 지능형 프로세스 디스커버리에서 해법을 찾고 있다. 지능형 프로세스 디스커버리의 가치와 대표 프로세스 디스커버리 솔루션인 오토메이션애니웨어의 디스커버리 봇에 대해 알아본다. 주요 내용 - “디지털 트랜스포메이션의 중심으로” 팬데믹으로 높아진 자동화의 위상 - 지식 근로자의 자동화를 지원하는 3가지 기술 - 빠르고 정확한 자동화 확대의 시작, 디스커버리 봇 - 지능형 프로세스 디스커버리 솔루션 ‘디스커버리 봇’의 가치와 미래
행동인터넷·초자동화 등 가트너가 꼽은 2021년 기술 트렌드 9가지
가트너에 따르면 미래의 엔터프라이즈 IT 운영을 지배할 주요 트렌드로는 '사이버보안 메시', 'AI 엔지니어링', '분산 클라우드 서비스' 등이 있다. 시장조사업체 가트너가 기업이 2021년을 위해 준비해야 할 주요 전략 기술 트렌드를 담은 연례 전망을 공개했다. 가트너는 기업들이 회복탄력성을 확보하고 와해적인 수준의 변화를 수용하는 것이 '뉴노멀'이라는 점을 주목해야 한다고 강조했다. 가트너가 온라인으로 진행된 'IT 심포지움/엑스포 아메리카(IT Symposium/Xpo Americas)' 컨퍼런스에서 2021년도 기술 트렌드를 공개했다. 기업들이 코로나19 사태로 인한 격변과 경제적 어려움을 헤쳐나가는 가운데 IT 기업 경영진은 인간과 기술 사이의 상호작용을 구현하는 과제에 지속적으로 직면하게 될 것이라 예상한다고 가트너 측은 전했다. 가트너 리서치 부문 부사장인 브라이언 버크는 “기업 전체에 걸쳐 회복탄력성의 필요성이 지금처럼 높았던 적은 없다”라면서, “코로나19 위기 대응에서 성장 추진으로 가고 있는 기업이라면 ▲사람을 중심에 두고(People centricity) ▲위치에 얽매이지 않으며(location independence) ▲회복 탄력적(resilieny delivery)이어야 한다”라고 강조했다. 가트너의 2021년도 주요 전략 기술 트렌드는 다음과 같다(이하 인용 출처는 모두 버크). 1. 행동인터넷(IoB) 버크는 “안면 인식과 위치 추적, 빅데이터에 기반해 확보한 데이터를 바탕으로 사람들의 행동(예: 현금 구매 혹은 기기 사용)을 유도하는 기술이 성장하고 있다”라고 말했다. 기업이 사용자의 행동에 영향을 미치기 위해 데이터를 활용한다는 의미다. 가트너는 이를 '행동인터넷(Internet of Behaviors, IoB)'이라고 부른다. 예를 들면 기업은 팬데믹 기간 동안 직원들이 관련 지침을 준수하는지 모니터링하고자 컴퓨터 비전을 ...
“과제 선정부터 운용까지” RPA 프로젝트 단계별 실전 지침 - IDG Summary
RPA 프로세스 구축을 통해 기업은 혁신에 더욱 가까워진다. 반복적인 노동집약적 업무의 효율을 높이고, 인적 자원을 가치있는 결정에 배치할 수 있기 때문이다. 그러나 RPA 프로젝트를 성공적으로 운용하기 위해서는 여러 가지 제반 조건이 뒷받침되어야 한다. 적절한 POC 과제 선정부터 RPA 전담 CoE 팀을 구성해 기업 자생력을 키우기까지 RPA 프로젝트에 체계적인 단계별 전략과 자문 서비스가 꼭 필요한 이유를 알아본다. 주요 내용 - ‘로봇 유망주’의 필수 조건 - ‘우리 회사에 꼭 맞는 2군’ 체계적으로 육성하기 - 시스템에 입각한 RPA 실전 운용 - 오토메이션애니웨어가 안내하는 RPA 혁신
AI 기반 ‘지능형 자동화’ 시대의 RPA 식품·의약품 분야 사례 - IDG Summary
불과 2~3년 만에 기업의 기술 도입 우선순위 상위를 차지하며 돌풍을 일으키고 있는 RPA(Robotic Process Automation)가 AI와 결합하면서 초자동화 (Hyperautomation)의 시대를 열고 있다. 물론 처음부터 알파고급 AI를 RPA에 전격 통합할 수는 없다. 머신 비전, 자연어 처리 등 RPA가 가진 정형화의 한계를 넘을 수 있는 특정 기능을 도입하며 그 영역을 확대하고 있다. 식품의약품 분야에 적용한 RPA+AI 사례를 통해 초자동화의 가능성과 구체적인 실현 방안을 살펴본다. 주요 내용 - “천리길도 한 걸음부터” 단 한 가지 작업을 위한 AI - AI의 적용 분야만큼 다채로운 RPA와 AI의 가능성 - RPA의 진가를 보여주는 의약품 공급 내역 보고 - RPA+AI로 효율성과 정확성을 높이는 의약품 온라인 불법 유통 감시 - “금지어 제로”에 도전하는 건강식품회사 - RPA와 AI가 열어가는 초자동화 시대
추천기사
