자동화란 무엇인가요?

현대 사회에서 자동화는 점점 더 보편화되고 있으며, 수많은 활용 사례가 있습니다. 여기에는 비즈니스 프로세스 자동화(BPA), AIOps, 엔터프라이즈 자동화와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션, 자동차 제조에 사용되는 로봇과 같은 산업 자동화 애플리케이션, 그리고 홈 자동화와 같은 소비자 애플리케이션이 포함됩니다.

자동화 소프트웨어 및 기술은 금융에서 의료, 유틸리티, 국방에 이르기까지 실제로 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 자동화는 비즈니스 기능의 모든 측면에서 사용할 수 있으며, 자동화를 가장 효과적으로 활용하는 조직은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

조직은 자동화를 사용하여 생산성과 수익성을 높이고 고객 서비스 및 만족도를 개선하고 비용 및 운영 오류를 줄이며 규정 표준을 준수하고 운영 효율성을 최적화하는 등 많은 이점을 실현합니다. 자동화는 디지털 혁신의 핵심 구성 요소이며 비즈니스 확장을 지원하는 데 매우 중요합니다.

기본 또는 작업 자동화는 단순하고 일상적인 작업을 자동화합니다. 기본 자동화는 신입 사원에게 온보딩 자료를 배포하거나 승인받을 문서를 전달하거나 고객에게 송장을 자동으로 발송하는 등, 수동 작업을 디지털화, 간소화 및 중앙 집중화하는 데 사용됩니다.

사람 대신 자동화를 통해 이러한 작업을 완료하면 오류를 제거하고 트랜잭션 작업 속도를 높이며 직원들이 시간 소모적인 업무에서 벗어나 더 가치 있고 의미 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

프로세스 자동화는 더 복잡하고 반복 가능한 다단계 프로세스(때로는 여러 시스템이 관여)를 자동화합니다. 프로세스 자동화는 비즈니스 및 IT 프로세스의 균일성과 투명성을 높이는 데 도움이 됩니다.

프로세스 자동화는 비즈니스 생산성과 효율성을 높이고 비즈니스 및 IT 문제에 대한 새로운 인사이트를 제공하며 규칙 기반 의사결정을 통해 해결책을 제시할 수 있습니다. 프로세스 마이닝, 워크플로 자동화, 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스 자동화의 예시입니다.

지능형 자동화는 인공 지능(AI), 비즈니스 프로세스 관리 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기능을 결합하여 조직 전체의 의사결정을 간소화하고 확장하는 보다 발전된 형태의 자동화입니다.

예를 들어, 자연어 처리, 지능형 검색, RPA와 같은 기술로 구동되는 가상 에이전트를 이용하면 비용을 절감하고 직원과 외부 고객 모두의 역량을 강화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 생산성 향상과 최적의 고객 경험에 기여합니다. 실제 이용되는 지능형 자동화의 또 다른 예로 AIOps 및 AI 어시스턴트가 있습니다.

반복적인 프로세스를 사용하면 생산성과 효율성을 높이고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 자동화는 다음과 같은 다양한 영역에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

비즈니스 자동화는 비즈니스 워크플로 및 정보 기술(IT) 시스템을 간소화하기 위해 반복적인 작업 및 프로세스를 자동화하는 데 사용되는 기술입니다. 이러한 솔루션은 조직의 요구 사항에 맞게 특별히 맞춤화할 수 있습니다.

IT 자동화는 이전에 사람의 개입이 필요했던 시간 소모적인 수동 작업 대신 자동화된 시스템 및 소프트웨어를 만들고 구현하는 것입니다. IT 자동화는 IT 인프라 및 애플리케이션의 배포 및 구성을 가속화하고 운영 라이프사이클의 모든 단계에서 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

통합은 IT 조직 전체의 데이터, 애플리케이션, API 및 디바이스를 연결하여 효율성, 생산성 및 민첩성을 향상합니다.

이전에 디지털 작업자로 불리던 AI 어시스턴트는 인간과 협력하거나 독립적으로 작동하면서 특정 작업이나 프로세스를 수행하도록 학습된 소프트웨어 로봇(또는 봇)입니다. AI 어시스턴트는 머신 러닝, 컴퓨팅 비전, 자연어 처리와 같은 다양한 기술 및 AI 기능을 사용합니다.

IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)은 AI를 사용하여 IT 서비스 및 운영 관리를 개선하고 자동화합니다. AIOps는 개별적인 수동 IT 운영 툴을 하나의 자동화된 지능형 IT 운영 플랫폼에 통합하여 엔드투엔드 가시성과 컨텍스트를 제공합니다. 이러한 가시성 덕분에 운영 팀은 그대로 방치할 경우 속도 저하 및 가동 중단으로 이어질 수 있는 이벤트에 더욱 신속하게, 심지어 사전 예방적으로도 대응할 수 있습니다.

인공 지능(AI)은 컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기술입니다. 머신 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨팅 비전은 인공 지능의 한 분야입니다.

최고 자동화 책임자(CAO)는 자동화가 산업 전반에 걸쳐 비즈니스에 미치는 긍정적인 영향으로 인해 그 중요성이 점점 커지고 있는 급부상하는 역할입니다. CAO는 각 비즈니스 이니셔티브에 가장 적합한 자동화 플랫폼 및 전략 유형을 결정하기 위해 기업 전반에 걸쳐 비즈니스 프로세스 및 IT 운영 의사결정을 구현할 책임이 있습니다. CAO는 IT, 운영 및 사이버 보안과 같은 모든 비즈니스 요소에 걸쳐 다양한 리더와 협력합니다.

컴퓨팅 비전은 머신 러닝과 신경망을 사용하여 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 동영상 및 기타 시각적 인풋에서 의미 있는 정보를 도출하고 결함이나 문제가 확인되면 권장 사항을 제시하거나 조치를 취하도록 학습시키는 인공 지능의 한 분야입니다.

FinOps(또는 클라우드 FinOps)는 Finance와 DevOps의 합성어로, 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 비즈니스 가치를 극대화하는 것을 목표로 하는 클라우드 재무 관리 분야이자 문화적 관행으로 발전하고 있습니다.

친환경 또는 지속 가능한 IT는 보다 효율적이고 환경 친화적인 데이터 센터를 만들고 운영하는 데 중점을 둡니다. 기업에서 리소스 작업에 자동화를 구현하면 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스를 최대한 효율적으로 이용하여 시스템 성능을 능동적으로 보장할 수 있습니다. 이는 과도하게 할당된 환경에서 흔히 발생하는 불필요한 비용 지출 및 에너지 낭비를 조직이 방지하는 데 도움이 됩니다.

초자동화 는 여러 기술과 툴을 병합하여 가장 광범위한 비즈니스 및 IT 프로세스, 환경, 워크플로에서 효율적으로 자동화하는 접근 방식입니다.

로우코드와 노코드는 최소한의 (로우코드) 또는 코딩이 전혀 필요 없는 워크플로 소프트웨어를 의미하며, 기술 전문 지식이 없는 현업 전문가도 시각적 디자이너나 자연어 처리 기능을 사용해 프로세스를 자동화할 수 있도록 합니다.

머신 러닝(ML)은 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 과학의 한 분야로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 AI가 인간의 학습 방식을 모방하고 점차 정확도를 향상할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 머신 러닝은 IT 자동화에 적용되어 이상 징후를 감지하고 프로세스를 재라우팅하고 새 프로세스를 트리거하고 권장 조치를 제시하는 데 이용됩니다.

자연어 처리 또는 NLP는 컴퓨터 언어학(인간 언어의 규칙 기반 모델링)을 통계 및 머신 러닝 모델과 결합하여 컴퓨터와 디지털 디바이스가 텍스트와 음성을 인식 및 이해하고 생성할 수 있도록 합니다. 자연어 처리는 최신 챗봇에서 사용자 질문을 해석하고 이에 대한 응답을 자동화하는 데 자주 사용됩니다.