자동화 기술을 구축하려고 알아보는 기업들이 늘어나고 있다. 실제 실험까지 했지만 신통한 결과를 얻지 못한 곳들도 많아지고 있다. 뭐가 문제였을까? 자동화 구축의 기본 전제와, 가장 큰 장애들을 간략히 요약해 본다.

[보안뉴스 문정후 기자] 많은 조직들이 사람, 시스템, 기계들 사이의 업무가 부드럽게 처리되는 자동화 기술을 도입하고 싶어 한다. 가트너(Gartner)는 최근 자동화 도입을 잘 하기 위해 기업들이 인공지능 활용 전략을 다양화 하는 중이라는 사실을 조사해 발표하기도 했었다. 무려 기업들의 1/3이 인공지능을 이런 저런 형태로 도입한 상태라고 하니, 자동화에 대한 기업들의 열망이 어느 정도 눈에 보이는 듯하다.


자동화를 도입할 때 기업들이 갖는 기대감은 여러 가지다. 고객의 브랜드 경험을 향상시키거나 비용 대비 효율을 높이거나 직원들의 업무 능력을 향상시키는 등 어떤 문제를 해결하고자 하느냐에 따라 달라진다. 그 어떤 문제라도 자동화 기술을 도입하면 목표를 달성할 수는 있으니 기대감을 갖는 것 자체는 나쁘지 않다. 하지만 자동화 기술이라는 건 조직 전체에 통합적, 시스템적으로 구축해야 제 힘을 발휘하기 때문에 꼼꼼하고 조심스럽게 접근할 필요가 있다.

오픈소스 워크플로우 및 결정 자동화 플랫폼인 카문다(Camunda)의 CEO 제이콥 프룬드(Jakob Freund)는 “아직 대다수 기업에서 자동화를 부분적으로만 도입한다”고 설명한다. “물론 한 번에 한 프로세스에만 자동화를 도입해가며 확장할 수 있습니다. 하지만 몇 개 팀에만 자동화를 적용해놓고 자동화가 생각보다 별 거 없더라, 라는 평가를 내리는 건 옳지 않습니다. 자동화라는 기술을 떠나, 업무 프로세스라는 게 얼마나 복잡하게 다른 여러 부서나 기능, 심지어 파트너사들과 얽혀 있는지 생각해 보세요. 일부에만 적용하고 그친다는 건 자동화의 잠재력을 전혀 끌어내지 못하는 겁니다.”

그러므로 업무 프로세스를 자동화 한다는 건, 궁극적으로 다양한 프로세스들의 오케스트레이션을 도모하는 것과 같은 뜻이 된다. “실질적인 자동화를 구축하다보면 자연스럽게 여러 프로세스에 걸친 엔드포인트들을 엮게 됩니다. 수많은 프로세스들을 동시에 통합하는 것도 흔히 있는 일이고요. 이런 과정을 거치지 않은 자동화는 사실 수박 겉핥기에 지나지 않습니다.” 프룬드의 설명이다.

자동화와 인공지능, 완벽한 궁합
인공지능 기반 자동화 플랫폼인 아이세라(Aisera)의 CEO 무두 수다카(Muddu Sudhakar)는 “인공지능과 결합한 자동화가 진짜 자동화”라고 주장한다. “솔직히 둘 중 하나만 도입한 기업은 그 두 기술이 가진 강력함을 맛보기 힘듭니다. 이 두 기술이 만났을 때 발휘되는 가장 큰 장점은 단 세 단어로 표현이 가능한데, 바로 ‘비용, 비용, 비용’입니다. 그래서 인플레이션이 가속화 되는 현재 시장에서 자동화와 인공지능이 제대로 힘을 발휘하면 디플레이션 효과를 가미하는 데 어느 정도 도움이 됩니다.”

그 외에도 강력한 장점이라면 사람이 창의력을 발휘할 수 있도록 시간을 벌어준다는 것이 있다. 반복해서 처리해야 할 일들을 자동화와 인공지능이 정확하게 해결해 주니, 그 남는 시간에 사람은 보다 분석적이고 창의적인 고민을 할 수 있게 된다. “또한 필요에 따라 추가 자원을 덧붙이거나 낭비하는 일 없이 사업의 규모나 기업의 인프라를 자동으로 확대하거나 축소할 수도 있게 됩니다.”

하지만 기억해야 할 것이 하나 있는데, 인공지능은 아직 초창기 기술이라는 것이다. “10회까지 가야 하는 게임에서 아직 1회초 정도에 있다고 볼 수 있죠. 10회까지 가려면 C레벨 임원들이 지속적으로 인공지능 기술에 투자하도록 해야 합니다. 즉 예산과 시간이 중요하다는 것입니다. 즉각적으로 효과가 나오기 힘들 수 있어 투자가 손해로 느껴질 수 있습니다. 사실 인공지능 발전의 가장 큰 장애물이 바로 이것입니다. 투자자들의 인내심이 절대적으로 필요하다는 것이죠.”

테크놀로지 리서치 기업인 ISG의 글로벌 기술 파트너 웨인 버터필드(Wayne Butterfield)는 “올바른 환경에서, 올바른 이유로 사용한다면 자동화와 인공지능은 ‘있으면 좋은’ 그런 기술이 아니라 ‘반드시 있어야만 하는’ 그런 기술로 변모한다”고 강조한다. “특히 잘 구축된 자동화 기술로 인해 향상되는 고객들의 브랜드 경험은 어마어마한 가치를 가지고 있습니다. 정밀하게 표적화 된 광고를 노출시키고, 매우 정확하게 물품이나 서비스를 배송하는 등 개인화 된 서비스를 만들어낼 수 있거든요. 이걸 한 번 경험한 소비자는 해당 브랜드에서 벗어나기 힘듭니다.”

잠재력이 엄청난 자동화 기술을 성공적으로 도입하려면 전략적이기도 하지만 문화적인 변화를 도모해야 한다고 버터필드는 피력한다. “전략적 기획부터 일이 시작되는 건 분명한 사실입니다. 사업적인 목적 아래 전략이 마련되어야 하는 것도 맞고요. 하지만 이 자동화라는 걸 전략과 경영, 기술의 면에서만 검토하면 목표 달성에까지 도달하는 데 적잖은 어려움이 있을 겁니다. 기업 문화에도 반드시 반영되어야 하는 것이니까요. 자동화라는 기술이 함께 했을 때 업무 능력이 향상되고 일할 여건이 더 좋아진다는 걸 개개인이 경험하고 적극적으로 받아들여야만 합니다.”

수다카는 “아직 자동화 관련 정책 마련을 전적으로 담당하는 사람이 부족한 것이 뼈아픈 현실”이라고 지적하면서 “CEO와 CFO들이 자동화 정책을 구성하는 데에 좀 더 자원과 역량을 집중시켜야 한다”고 말한다. “어차피 자동화는 앞으로 사업 활동을 하는 데에 있어 반드시 도입해야 할 기술이 될 겁니다. 모든 부서에서 말이죠. 그러니 CEO와 CFO가 전사적인 역량을 여기에 집중시킨다는 게 그리 리스크가 큰 행위가 되지는 않을 겁니다.”

자동화를 어렵게 만드는 문제들
프룬드는 “자동화를 하려면 여러 프로세스를 통합하는 등 오케스트레이션을 선행해야 하고, 자동화 기술을 필요에 따라 자유롭고 유연하게 확장할 수 있어야 한다고 하는데, 사실 조직 내에는 각종 레거시 시스템들이 존재하고 복잡한 마이크로서비스 아키텍처와 SaaS 애플리케이션들도 있기 때문에 통합이나 오케스트레이션을 실제로 한다는 건 대단히 어려운 일”이라고 강조한다. “게다가 인공지능이나 자동화의 확장성을 다룰 수 있을 정도로 전문 지식을 갖춘 사람을 찾는 것도 어렵죠. 강력한 컴퓨터 시스템도 필요한데, 값비싼 장비를 모든 기업이 다 구매할 수 있는 것도 아니고요.”

프룬드는 “인공지능과 머신러닝을 전문으로 하는 기업들이 인공지능에 대한 진입장벽을 낮추기 위해 많은 노력들을 하고 있다”며 “지금의 문제들이 점점 더 해결되는 방향으로 나아가는 중”임을 강조한다. 버터필드의 경우는 “인공지능과 자동화를 기술적 관점에서만 봐서는 안 된다”는 입장이다. “기술의 관점에서만 보니까 전문가가 없고 장비가 비싸고 작업 난이도가 높다는 것만 눈에 띄는 겁니다. 하지만 생각해 보세요. 결국 자동화나 인공지능 모두 일을 어떻게 처리하느냐의 문제일 뿐이거든요. 문제를 해결하기 위해 고안된 수많은 방법들 중 하나라는 뜻이죠.”

그러면서 버터필드는 “결국 자동화 구축이 어려운 건 우리가 그 동안 너무나 익숙해서 보지 못했던 조직 내 모든 프로세스, 모든 시스템, 모든 사람들을 똑바로 보고 그 관계성을 다시 규정해야 하기 때문”이라고 지적한다. “네트워크나 프로세스가 복잡하게 얽혀 있지만 방치하면 결국 나중에는 문제가 불거집니다. 자동화 도입이 아니더라도 언젠가는 좀 더 단순하게 가다듬고 정비해야 했어야 할 과제라는 겁니다. 하지 않으려 했던 일, 간과 했던 일, 그냥 지나치려 했던 일을 제대로 처리해야 하는 어려움이 자동화 구축에 있어서 가장 높은 장애물입니다.”

글 : 네이선 에디(Nathan Eddy), IT 칼럼니스트
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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