2021.06.09

디지털 혁신을 가속하는 자동화의 대상과 범위 정하기

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IBM
ⓒ Getty Images Bank

코로나19 시대 기업은 시간의 가치에 주목하고 있다. 위기 속에서 기회를 보려면 긴축 경영으로 투자 여력을 확보해 새로운 경쟁력 확보에 집중해야 한다. 이를 위한 전제 조건은 조직, 시스템 등 기업을 움직이는 모든 요소의 생산성과 효율성을 높이는 것이다. 생산성과 효율성 강화는 결국 시간을 버는 것이다. 한정된 인적 자원과 각종 비즈니스 시스템과 도구를 최대한 활용하는 것은 불필요한 작업에 드는 시간을 아껴 더 중요한 일에 쓸 수 있도록 하는 것이기 때문이다. 즉, 자원을 중요한 과제에 배치하려면 결국 시간을 확보해야 한다. 
 

AI 기반 자동화를 기업이 반기는 이유

중요한 일에 쓸 시간을 확보하기 위한 기업의 선택은 ‘AI 기반 자동화’다. IBM이 전 세계 15개국 5,501개 기업을 대상으로 조사한 내용을 담은 ‘전 세계 인공 지능 도입 지수 2021’ 보고서에 따르면 코로나19 기간 동안 38%의 기업이 자동화를 통해 직원 생산성을 높인 것으로 나타났다. 자동화 도구를 쓰는 이유로 효율성 추구와 경비 절감을 꼽은 비중이 58%(중복 응답)에 이른다. 이 응답을 이해하려면 행간의 의미를 살펴야 한다.

흔히 자동화의 이점으로 비용 절감을 꼽는다. 이는 단순히 인력 감축을 통한 절감이 아니다. 조직원에게 주어진 시간을 효율적으로 재배치하여 얻는 효과다. 사람들이 단순 반복 업무에서 벗어나면 여분의 시간이 주어진다. 이런 이유로 자동화는 사람들에게 시간을 선사한다고 표현한다. 자동화는 직원 경험, 생산성, 조직 운영 효율 모두를 높이고 그 결과 사람들이 더 중요한 일에 쓸 시간을 제공한다. 
 

폭넓은 자동화 대상 

많은 이들이 자동화하면 RPA를 떠올린다. 이는 자동화란 큰 개념의 일부만 바라보는 시각이다. 조직과 비즈니스 전체를 보면 자동화가 필요한 대상은 다양하다. 이를 크게 세 가지로 구분하면 비즈니스 운영, IT 및 네트워크 운영, 애플리케이션 및 데이터 흐름 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 각 요소에 대해 알아보자. 먼저 비즈니스 운영은 앞서 언급한 RPA와 관련이 깊다. 주로 수작업으로 사람의 개입이 필요한 단순 반복적인 업무를 찾아 자동화를 하는 것이다. 업무 자동화를 이루면 수작업으로 인한 실수가 줄고, 업무 처리 지연이 없어 전반적인 업무 프로세스 효율이 높아진다. 데이터 입력이나 처리 같은 반복적인 업무에서 벗어나면 조직원은 시간을 더 중요한 업무에 쓸 수 있다. 

다음으로 IT 및 네트워크 운영 자동화는 지금까지 해오던 인프라와 플랫폼 운영 방식에 자동화를 접목하는 것을 뜻한다. 일상적인 모니터링, 업데이트나 패치 적용, 장애 대응 같은 관리 활동을 들여다보면 수작업이 꽤 많다. 그러다 보니 IT 및 네트워크 운영은 관리자 개개인의 실력에 따라 그 수준이 갈린다. 자동화는 사람의 지식과 경험에 의지하지 않고 전반적인 운영 수준을 상향 평준화하며, 각종 서비스 요구와 장애 대응 시간을 극적으로 단축하는 효과를 가져온다. IT 관련 자동화도 시간의 가치를 제공한다. 여기서 말하는 시간은 사용자의 각종 요구에 대응하는 것부터 비즈니스 연속성에 영향을 끼치는 각종 장애 대응 시간을 단축하는 것과 관리자가 매일 하던 단순 업무가 아니라 최적화 같이 더 중요한 일에 시간을 쓸 수 있게 하는 것이다. 

세 번째 자동화 주제인 애플리케이션 및 데이터 흐름은 데이터 과학자, 개발자 같이 업무 시스템이나 대외 서비스를 만드는 이들을 위한 것이다. 이들 눈에 비친 자동화는 인프라 자원을 쓰는 것부터 필요한 데이터와 기능을 연계하는 것이다. 이를 자동화하면 데이터 과학자와 개발자는 데이터나 API 통합 같은 사전 준비 작업에 쓸 시간을 아껴 개발에 더 집중할 수 있으며, 이 혜택은 이들이 개발한 서비스나 애플리케이션을 이용하는 사용자 경험 개선으로 이어진다. 
 
ⓒ IBM
 

AI가 있고 없고의 차이 

자동화에도 세대 차이가 있다. 현재 쓰이는 자동화는 AI 이전 세대의 자동화지만, 최근 말하는 자동화는 AI 기술을 사용한다. 둘의 차이는 무엇일까? 우리가 아는 자동화는 정책이나 규칙을 정하고 이를 기준으로 정형 데이터 처리 중심으로 프로세스를 정립한다. 자동화 범위는 주로 단위 업무에 한정하는 경우가 많으며, 불규칙적으로 사람이 개입해야 한다. 또한, 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 없어 새로운 변화가 필요하면 정책과 프로세스에 손을 대야 한다. AI 기반 자동화는 스스로 진화하는 특징이 있어 업무 변화에 능동적으로 대응한다. 정형, 비정형 데이터를 모두 다룰 수 있고, AI 기반 봇과 사람이 협업하는 방식으로 업무 효율을 높인다. 즉, 참조할 수 있는 데이터 유형과 양이 많은데다, 지속적인 학습을 통해 마치 사람처럼 통찰력을 바탕으로 최적화를 이뤄낸다. 
 
ⓒ IBM
 

자동화를 위한 선택, IBM Cloud Pak 

AI 기반 자동화는 앞서 소개한 것처럼 다양한 업무 영역을 고려해 전사 측면에서 접근할 수 있다. 그렇다면 각 영역의 자동화 시스템을 어떻게 배포해 관리할 것인가? IBM은 자동화 시스템 역시 하이브리드 클라우드 전략을 전제로 배포와 관리해야 한다고 본다. 자동화 대상 환경이 하이브리드 클라우드로 발전하는 것에 발맞춰 자동화 시스템도 배포하고 운영할 수 있도록 IBM은 레드햇 오픈시프트를 기반 플랫폼으로 제공한다. 그리고 이 위에 자유롭게 배포해 운영할 수 있는 하이브리드 멀티클라우드 영역에서의 4가지 IBM Cloud Pak을 제공한다. IBM의 자동화 포트폴리오는 비즈니스 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Business Automation, IT 운영 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for AIOps, 애플리케이션과 데이터 통합 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Integration, 네트워크 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Network Automation으로 구성된다. 이들 팩은 각각 배포하거나 모두를 배포해 원하는 자동화 전략을 추구할 수 있다. 
 
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살펴본 바와 같이 자동화는 매우 폭넓은 개념이며, 자동화를 추진함에 있어 AI 기반인지, 그리고 하이브리드 클라우드 시대에 맞는 배포와 운영 전략에 부합하는지를 잘 살펴야 한다. 


2021.06.09

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코로나19 시대 기업은 시간의 가치에 주목하고 있다. 위기 속에서 기회를 보려면 긴축 경영으로 투자 여력을 확보해 새로운 경쟁력 확보에 집중해야 한다. 이를 위한 전제 조건은 조직, 시스템 등 기업을 움직이는 모든 요소의 생산성과 효율성을 높이는 것이다. 생산성과 효율성 강화는 결국 시간을 버는 것이다. 한정된 인적 자원과 각종 비즈니스 시스템과 도구를 최대한 활용하는 것은 불필요한 작업에 드는 시간을 아껴 더 중요한 일에 쓸 수 있도록 하는 것이기 때문이다. 즉, 자원을 중요한 과제에 배치하려면 결국 시간을 확보해야 한다. 
 

AI 기반 자동화를 기업이 반기는 이유

중요한 일에 쓸 시간을 확보하기 위한 기업의 선택은 ‘AI 기반 자동화’다. IBM이 전 세계 15개국 5,501개 기업을 대상으로 조사한 내용을 담은 ‘전 세계 인공 지능 도입 지수 2021’ 보고서에 따르면 코로나19 기간 동안 38%의 기업이 자동화를 통해 직원 생산성을 높인 것으로 나타났다. 자동화 도구를 쓰는 이유로 효율성 추구와 경비 절감을 꼽은 비중이 58%(중복 응답)에 이른다. 이 응답을 이해하려면 행간의 의미를 살펴야 한다.

흔히 자동화의 이점으로 비용 절감을 꼽는다. 이는 단순히 인력 감축을 통한 절감이 아니다. 조직원에게 주어진 시간을 효율적으로 재배치하여 얻는 효과다. 사람들이 단순 반복 업무에서 벗어나면 여분의 시간이 주어진다. 이런 이유로 자동화는 사람들에게 시간을 선사한다고 표현한다. 자동화는 직원 경험, 생산성, 조직 운영 효율 모두를 높이고 그 결과 사람들이 더 중요한 일에 쓸 시간을 제공한다. 
 

폭넓은 자동화 대상 

많은 이들이 자동화하면 RPA를 떠올린다. 이는 자동화란 큰 개념의 일부만 바라보는 시각이다. 조직과 비즈니스 전체를 보면 자동화가 필요한 대상은 다양하다. 이를 크게 세 가지로 구분하면 비즈니스 운영, IT 및 네트워크 운영, 애플리케이션 및 데이터 흐름 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 각 요소에 대해 알아보자. 먼저 비즈니스 운영은 앞서 언급한 RPA와 관련이 깊다. 주로 수작업으로 사람의 개입이 필요한 단순 반복적인 업무를 찾아 자동화를 하는 것이다. 업무 자동화를 이루면 수작업으로 인한 실수가 줄고, 업무 처리 지연이 없어 전반적인 업무 프로세스 효율이 높아진다. 데이터 입력이나 처리 같은 반복적인 업무에서 벗어나면 조직원은 시간을 더 중요한 업무에 쓸 수 있다. 

다음으로 IT 및 네트워크 운영 자동화는 지금까지 해오던 인프라와 플랫폼 운영 방식에 자동화를 접목하는 것을 뜻한다. 일상적인 모니터링, 업데이트나 패치 적용, 장애 대응 같은 관리 활동을 들여다보면 수작업이 꽤 많다. 그러다 보니 IT 및 네트워크 운영은 관리자 개개인의 실력에 따라 그 수준이 갈린다. 자동화는 사람의 지식과 경험에 의지하지 않고 전반적인 운영 수준을 상향 평준화하며, 각종 서비스 요구와 장애 대응 시간을 극적으로 단축하는 효과를 가져온다. IT 관련 자동화도 시간의 가치를 제공한다. 여기서 말하는 시간은 사용자의 각종 요구에 대응하는 것부터 비즈니스 연속성에 영향을 끼치는 각종 장애 대응 시간을 단축하는 것과 관리자가 매일 하던 단순 업무가 아니라 최적화 같이 더 중요한 일에 시간을 쓸 수 있게 하는 것이다. 

세 번째 자동화 주제인 애플리케이션 및 데이터 흐름은 데이터 과학자, 개발자 같이 업무 시스템이나 대외 서비스를 만드는 이들을 위한 것이다. 이들 눈에 비친 자동화는 인프라 자원을 쓰는 것부터 필요한 데이터와 기능을 연계하는 것이다. 이를 자동화하면 데이터 과학자와 개발자는 데이터나 API 통합 같은 사전 준비 작업에 쓸 시간을 아껴 개발에 더 집중할 수 있으며, 이 혜택은 이들이 개발한 서비스나 애플리케이션을 이용하는 사용자 경험 개선으로 이어진다. 
 
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AI가 있고 없고의 차이 

자동화에도 세대 차이가 있다. 현재 쓰이는 자동화는 AI 이전 세대의 자동화지만, 최근 말하는 자동화는 AI 기술을 사용한다. 둘의 차이는 무엇일까? 우리가 아는 자동화는 정책이나 규칙을 정하고 이를 기준으로 정형 데이터 처리 중심으로 프로세스를 정립한다. 자동화 범위는 주로 단위 업무에 한정하는 경우가 많으며, 불규칙적으로 사람이 개입해야 한다. 또한, 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 없어 새로운 변화가 필요하면 정책과 프로세스에 손을 대야 한다. AI 기반 자동화는 스스로 진화하는 특징이 있어 업무 변화에 능동적으로 대응한다. 정형, 비정형 데이터를 모두 다룰 수 있고, AI 기반 봇과 사람이 협업하는 방식으로 업무 효율을 높인다. 즉, 참조할 수 있는 데이터 유형과 양이 많은데다, 지속적인 학습을 통해 마치 사람처럼 통찰력을 바탕으로 최적화를 이뤄낸다. 
 
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자동화를 위한 선택, IBM Cloud Pak 

AI 기반 자동화는 앞서 소개한 것처럼 다양한 업무 영역을 고려해 전사 측면에서 접근할 수 있다. 그렇다면 각 영역의 자동화 시스템을 어떻게 배포해 관리할 것인가? IBM은 자동화 시스템 역시 하이브리드 클라우드 전략을 전제로 배포와 관리해야 한다고 본다. 자동화 대상 환경이 하이브리드 클라우드로 발전하는 것에 발맞춰 자동화 시스템도 배포하고 운영할 수 있도록 IBM은 레드햇 오픈시프트를 기반 플랫폼으로 제공한다. 그리고 이 위에 자유롭게 배포해 운영할 수 있는 하이브리드 멀티클라우드 영역에서의 4가지 IBM Cloud Pak을 제공한다. IBM의 자동화 포트폴리오는 비즈니스 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Business Automation, IT 운영 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for AIOps, 애플리케이션과 데이터 통합 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Integration, 네트워크 자동화를 위한 IBM Cloud Pak for Network Automation으로 구성된다. 이들 팩은 각각 배포하거나 모두를 배포해 원하는 자동화 전략을 추구할 수 있다. 
 
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살펴본 바와 같이 자동화는 매우 폭넓은 개념이며, 자동화를 추진함에 있어 AI 기반인지, 그리고 하이브리드 클라우드 시대에 맞는 배포와 운영 전략에 부합하는지를 잘 살펴야 한다. 


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