그리고 RPA가 이러한 약속을 이행할 수 있다는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 전 세계 기업들은 일상적인 작업을 봇에 위임함으로써 얻을 수 있는 혁신적인 이점을 보고하고 있습니다.

표준 개발 및 출판을 담당하는 벨기에 기관인 NBN을 예로 들어 보겠습니다. 2021년, 이 기관은 투표 정보를 수집하고 입력하는 봇을 배치하여 이전에는 수작업으로 수행하던 힘든 작업을 대신했습니다. 그 결과 NBN은 연간 800개의 표준을 발행하던 것에서 2,150개의 표준을 발행하는 기업으로 성장했습니다. 새로 발표된 각 표준이 벨기에의 국내총생산(GDP)을 연간 204만 유로씩 증가시키는 것으로 나타났기 때문에³, 이 봇은 벨기에 경제에 상당한 영향을 미쳤습니다.

또는 펜실베니아주 피츠버그에 본사를 둔 상징적인 레스토랑 체인인 Primanti Brothers도 예로 들 수 있습니다. 89년 동안 혁신을 멈추지 않은 이 회사는 2021년에 RPA 봇을 사용하여 40개 사이트의 일일 판매 보고서 생성을 자동화할 기회를 발견했습니다. 각 지역 관리자가 하루에 45분이 걸리던 작업을 이제는 3분 만에 완료하여 연간 2,000시간 이상을 절약하고 있습니다. 절약한 시간을 활용해 관리자는 레스토랑 팬들을 기쁘게 하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

또는 조지아주 애틀랜타에 본사를 둔 소비자 금융 전문 기업 Credigy를 예로 들 수 있습니다. 2018년에 이미 RPA의 전략적 잠재력을 파악하고 비즈니스 전반에서 자동화를 통해 이점을 얻을 수 있는 반복적이고 일상적인 작업을 파악했습니다. 수천 개의 파일을 수동으로 확인하고 이름을 변경하는 등 이전에는 전문가의 시간을 많이 차지했던 낮은 수준의 작업이 봇에 위임되었습니다. RPA를 사용한 첫해에 Credigy는 25개의 프로세스를 자동화하여 고도로 숙련된 분석가들이 고객에게 제공하는 창의적인 금융 솔루션의 근간이 되는 복잡한 거래 협상에 집중할 수 있도록 했습니다. 그 이후로 자동화를 통해 더 많은 시간을 확보할 수 있게 되었고 회사는 두 자릿수의 복합 연간 성장률을 유지할 수 있었습니다.

이러한 사례는 프로세스를 분석하고 자동화가 가장 효과적인 위치를 파악하는 데 시간이 걸리는 비즈니스 주도 전략의 일부로 RPA를 구현할 때 어떤 일이 가능한지 보여줍니다.

그러나 RPA를 배포한 조직 중 최대 절반은 그다지 뛰어난 결과를 얻지 못했습니다.⁴ RPA가 예상 ROI를 전혀 제공하지 못했거나 초기 성공이 지속적인 전사적 최적화로 확장되지 않았습니다.

이는 때때로 소프트웨어 문제처럼 느껴질 수 있습니다. 그러나 거의 모든 경우에 문제는 RPA 솔루션이 아니라 배포 방식에 있습니다.

특히 RPA는 진입 장벽이 낮기 때문에 직원의 시간을 잡아먹거나 병목 현상과 비효율을 유발하는 특정 작업을 자동화하기 위해 단일 부서 내에서 구현하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 공급업체로부터 지불 지연에 대한 불만 사항을 접수한 조직을 상상해 보세요. 종이 인보이스의 데이터를 수동으로 입력하는 데 소요되는 시간이 문제가 되자 재무 부서에서는 RPA를 사용하여 인보이스를 스캔하고 세부 정보를 SaaS 재무 시스템에 입력하는 봇을 구축합니다.

봇은 잘 작동하지만 조달-지불(P2P) 리드 타임은 개선되지 않는 것 같습니다. 결국 봇을 만든 사람은 떠나게 됩니다. 그럼 봇을 최신 상태로 유지하는 방법을 아는 사람이 아무도 없기 때문에 SaaS 공급업체가 다음에 재무 시스템을 업데이트하면 봇이 고장납니다.

이 간단한 예는 RPA 구현이 실패할 수 있는 몇 가지 방법을 보여줍니다.

프로세스의 한 부분만 다룸: 조달-지불 및 주문-현금화는 현대 조직에서 가장 복잡한 프로세스 중 하나로, 여러 부서와 외부 이해관계자에 걸쳐 있으며 상호 의존적인 작업의 긴 사슬로 구성되어 있습니다. 프로세스의 한 부분만 해결하면 어느 정도 완화될 수 있지만, 프로세스의 다른 곳에 병목 현상이 있는 경우 전반적인 개선 효과가 미미하거나 아예 없을 수 있습니다. 프로세스의 한 부분을 단독으로 수정하면 새로운 문제가 발생하거나 업스트림이나 다운스트림에 병목 현상이 발생할 수도 있습니다.

잘못된 프로세스에 자동화가 적용됨: 이 프로세스에는 종이 인보이스가 포함되었는데, 이 인보이스는 조직에 우편으로 발송되어 우편실에서 분류되고 고객 담당자에게 전달되며 어수선한 책상 위에서 잠시 분실된 후에야 실제로 계정 센터로 전달될 수도 있습니다.이러한 인보이스에서 데이터 추출을 자동화하는 것은 전체 P2P 주기를 가속화하는 데 거의 도움이 되지 않았습니다. 자동화를 적용하기 전에 전체 프로세스를 재고해야 했습니다.

KPI가 명확하지 않음: 조직 리더는 문제가 있다는 것을 알고 있었지만 어떤 개선이 필요한지 자세히 생각하지 않았습니다. 원하는 결과와 측정 가능한 KPI를 지정하는 대신, 눈에 잘 띄는 비효율의 원인 중 하나에 임시방편으로 RPA를 적용했을 뿐입니다. 한 발 물러서서 전체 프로세스를 검토했다면 모든 비효율적인 부분을 정확히 찾아내고, 이를 개선할 방법을 결정하고, 각 개선 사항의 ROI를 계산한 후 조치를 취할 수 있었을 것입니다.

임시 도구 사용으로 자동화가 지속 불가능: 이 봇은 기술에 호기심이 많은 재무 담당자가 로우코드 RPA 도구를 사용하여 구축했습니다. 이들은 소프트웨어가 사용하기 쉽다는 것을 알았지만 이러한 지식은 이들이 떠날 때 함께 떠났습니다. 이로 인해 봇이 중단되었을 뿐만 아니라 RPA 사용을 확장하여 다른 비효율성을 해결할 기회도 놓쳤습니다.

지속적인 거버넌스가 부족했음: 봇이 자동화 전략의 일부가 아닌 임시방편으로 구축 및 배포되었기 때문에 아무도 봇을 주시하지 않았고 모니터링 시스템도 없었기 때문에 재무 시스템 업데이트로 인해 봇이 중단될 것을 아무도 예측할 수 없었습니다.