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업무 자동화는 반복적이거나 규칙적인 업무를 기술을 활용해 자동으로 수행하도록 하는 것을 의미합니다. 직원들은 단순 반복 작업 대신 더 생산성 높은 일에 집중할 수 있게 됩니다. 데이터 입력이나 문서 처리와 같은 반복 작업을 자동화를 통해 신속하게 처리하여 기업의 전반적인 운영 효율성을 높입니다.
업무 자동화는 크게 두 가지 방식으로 구분됩니다. 첫 번째는 RPA로 소프트웨어 로봇이 사람이 수행하던 단순 반복적인 업무를 자동으로 처리하는 방식입니다. 두 번째는 AI 기반 자동화로 문서 이해와 데이터 분석까지 가능한 고도화된 방식입니다.
업무 자동화를 도입하는 가장 큰 이유는 시간과 비용을 절약하기 위해서입니다. 매일 똑같은 일상적인 작업을 수행하던 업무를 자동화하여 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.
삼성SDS는 AI 기반 자동화 솔루션을 도입해 내부 IT 업무를 자동화했습니다. 회의록 작성 시간과 이메일 작성 시간이 크게 단축되었습니다. 미래에셋증권은 AI 어시스턴트 플랫폼을 도입하여 직원들이 업무 매뉴얼과 노하우와 내부 문서를 학습시켜 맞춤형 챗봇을 생성할 수 있도록 했습니다. 직원들은 필요한 정보를 신속하게 검색하고 활용할 수 있게 되어 단순 반복 작업에서 벗어나 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
자동화 도구는 매번 동일한 방식으로 업무를 실행하여 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 사람이 워크플로를 수동으로 처리할 경우 데이터를 잘못 입력하거나 중요한 정보를 공유하지 않는 등의 실수가 생길 수 있습니다. 이러한 작은 실수들이 쌓이면 업무의 지연과 품질 저하로 이어질 수 있습니다.
▷ RPA
▷ AI 기반 자동화
▷ 하이브리드 방식
블룸버그는 금융 뉴스와 시장 데이터를 제공하는 모바일 앱에서 실시간 데이터 업데이트와 복잡한 차트 표시 기능을 안정적으로 운영하고 있습니다. 대량의 금융 데이터를 처리하고 분석하는 과정에서 자동화 기술을 적극 활용합니다.
딩고는 AI를 활용하여 기존 영상 콘텐츠에서 하이라이트 구간을 자동으로 추출하고 템플릿에 맞춰 숏폼 영상을 생성합니다. 이를 통해 제작비를 절감하였으며 콘텐츠 제작 시간을 단축하여 더 많은 콘텐츠를 효율적으로 생산할 수 있게 되었습니다.
알마미디어는 판매 오더 입력과 같은 재무 프로세스를 자동화했습니다. 독일의 HR 서비스 제공 업체는 한 달에 수천 개의 전표 입력을 처리하는 백오피스 프로세스를 자동화했습니다. SAP에서 문서를 내보내고 웹 포털에서 처리하여 시스템 간 통신을 지원하도록 로봇을 제작했습니다. 작업량이 감소했고 오류 발생은 최소화되었습니다.
업무 자동화를 결정하기 전에 자동화할 업무의 특성과 요구사항을 면밀히 검토해야 합니다. 자동화에 적합한 업무는 반복적이고 규칙이 명확하며 대량으로 처리해야 하는 업무입니다. 반면 복잡한 의사결정이 필요하거나 예외 상황이 많은 업무는 자동화가 어렵습니다.
도입 비용과 유지보수 비용을 고려해야 합니다. 초기 도입 비용뿐만 아니라 업무 프로세스가 변경될 때 시스템을 수정하거나 재구성하는 비용도 함께 계산해야 합니다.
보안 및 데이터 보호 문제도 중요합니다. AI를 활용할 때 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 기존 IT 인프라와 원활하게 연동되는지도 검토가 필요합니다.
조직 문화도 고려 대상입니다. 자동화는 특정 직무 역할의 필요성을 줄여주지만 더 복잡한 작업을 처리하는 새로운 역할의 성장을 촉진합니다. 직원들이 더 높은 수준의 전략과 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 변화 관리가 필요합니다.
많은 조직은 몇 가지 작은 태스크를 자동화하는 것으로 자동화 여정을 시작합니다. 작은 작업부터 시작하여 점점 더 많은 업무를 자동화할 수 있습니다. 올바른 도구 선택이 중요합니다.
먼저 목표를 명확히 설정해야 합니다. 어떤 업무를 자동화할 것인지 구체적으로 정의하고 자동화를 통해 달성하고자 하는 목표를 수립합니다. 그다음 자동화가 가능한 업무를 식별합니다. 반복적이고 규칙이 명확한 업무부터 시작하는 것이 좋습니다.
적합한 자동화 도구를 선택합니다. 업무의 특성에 따라 RPA 도구나 AI 기반 솔루션 또는 하이브리드 방식 중에서 선택할 수 있습니다. 파일럿 프로젝트를 통해 자동화가 제공하는 혜택을 살펴봅니다.
자동화의 범위를 여러 활용 사례와 환경 전반으로 확대하기 위해 팀과 툴을 통합하고 기업 전반에서 자동화에 대한 인식을 높일 수 있는 자동화 전략을 수립합니다.
업무 자동화 기술은 계속 발전하고 있습니다. AI 기술의 발전으로 더 복잡한 업무도 자동화할 수 있게 되었습니다. 자연어 처리 기술이 향상되면서 문서 이해와 고객 응대 자동화가 더욱 정교해지고 있습니다.
프로세스 마이닝 기술도 주목할 만합니다. 기업의 업무 프로세스를 과학적인 방법으로 분석하여 새로운 자동화 기회를 발굴하고 자동화 파이프라인을 구축할 수 있게 해줍니다.
다만 모든 업무를 자동화할 수 있는 것은 아닙니다. AI는 여전히 인간의 판단을 돕는 도구라는 점을 잊지 말아야 합니다. AI가 반복적인 업무를 처리하는 동안 인간은 전략 수립과 창의적 문제 해결과 윤리적 판단과 같은 본연의 역할에 더 집중할 수 있을 것입니다.
업무 자동화는 기업의 효율성을 높이는 강력한 도구입니다. 실시간 데이터 분석으로 시장 변화에 빠르게 대응하고 개인화된 서비스로 고객 만족도를 높이며 예측 기반으로 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 앱의 목적과 필요한 기능과 예상 효과와 조직의 역량 등을 종합적으로 고려하여 적합한 자동화 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
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