자동화의 새로운 시대는 가능성의 경계를 넓혀 가고 있습니다. 로우코드에서 생성형 AI에 이르기까지, 다양한 기술을 통해 과거에는 인간의 창의성, 판단력, 비판적 사고가 필요했던 작업을 자동화할 수 있습니다.
20세기에 신소재와 자동화 기계가 제조의 새로운 기준을 정립한 것처럼, 21세기의 자동화 기술은 미처 상상하지 못한 수많은 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 최근의 자동화로 인한 재무적 영향은 막대하며, 근로자의 업무 성과도 향상시킬 수 있습니다. 자동화의 범위를 보여주는 몇 가지 수치를 소개합니다.
1. 2026년이면 자동화 시장의 규모가 최대 196억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. (Markets and Markets)
2. 새로운 자동화 기술은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에 발목을 잡힌 대다수 기업(94%)에게 절호의 기회를 제공합니다. (Kissflow)
3. 특정 프로세스를 자동화하기 위해 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 기업은 55%에 불과합니다. (CompTIA)
4. 주요 기업의 거의 모든(94%) 비즈니스 전문가는 애플리케이션을 연결하고 워크플로우를 자동화하여 여러 개의 분리된 시스템을 활용할 때 발생하는 비효율성을 없애 줄 수 있는 통합 플랫폼을 선호한다고 답했습니다. (Workato)
5. 자동화와 AI가 글로벌 경제에 미칠 수 있는 잠재적 기여도는 2030년까지 무려 15조 7천억 달러에 달할 것으로 추산됩니다. (PwC)
자동화는 업무 수행 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다. 반복적인 작업을 간소화하여 직원들이 보다 복잡하거나 전략적인 분야에 집중할 수 있도록 합니다. 새로운 형태의 자동화가 시장에 도입됨에 따라, 이러한 도구는 데이터 분석, 고객 서비스, 마케팅 분야의 자동화를 위한 새로운 접근 방식을 제시하고, 그 결과 작업 완료 시간이 단축되고 생산성은 높아질 것입니다.
6. 자동화는 게임 체인저가 될 수 있으며, 조직의 시간을 최대 77%까지 절약할 수 있습니다. (Gitnux)
7. 비즈니스 리더 중 절반은 자동화를 통해 업무량의 최대 30%를 처리할 수 있다고 생각합니다. (Kissflow)
8. 워크플로우 자동화가 전략적 우위로 빠르게 자리 잡고 있으며, 기업의 75%가 상당한 경쟁 우위를 확보했다고 보고했습니다. (Gitnux)
생산성이 높은 기업은 일반적으로 더 수익성이 높고 새로운 도전 과제에 더 잘 대응할 수 있습니다. 효율성 향상, 완료 시간 단축, 생산성 향상을 위해 워크플로우를 자동화하면 팀에서는 더 짧은 시간에 더 많은 성과를 달성할 수 있습니다.
9. 지식 근로자의 2/3는 자동화로 인해 업무 생산성이 크게 향상되었다고 보고했습니다. (Zapier)
10. 프로세스 재설계와 함께 하이퍼오토메이션을 도입한 기업은 상당한 비용 절감을 기대할 수 있으며, 추정에 따르면 운영 비용은 최대 30%까지 절감될 수 있습니다. (Gartner)
11. 경영진은 자동화를 인력의 초능력으로 보고 있습니다. 조사 결과 응답자의 90%는 향후 3년 안에 자동화를 통해 인력의 역량이 크게 증가할 것으로 예상했습니다. (Deloitte)
12. 중소기업 중 1/3 이상(35%)은 자동화로 인해 고객 서비스 및 지원 역량이 크게 개선되었다고 밝혔습니다. (Zapier)
대출 처리부터 의료 기업의 데이터 분석 간소화에 이르기까지, 자동화를 통해 사람은 지루한 작업 대신 복잡한 업무와 고객 관계에 집중할 수 있게 됩니다. 제조업과 같이 전통적으로 자동화가 강세를 보이던 산업도 새로운 워크플로우 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 자동화의 증가로 영향을 받지 않을 산업은 거의 없습니다.
13. 행정(46%) 및 법률(44%) 분야 전문가들은 업무의 25% 이상이 자동화될 것으로 예상합니다. (Goldman Sachs)
14. 데이터 입력(38%), 문서 관리(32%), 리드 육성(30%), 재고 관리(27%)가 산업 전반에서 자동화되는 업무의 상위 항목을 차지합니다. (Zapier)
15. 자동화를 사용하는 마케팅 담당자는 자동화를 사용하지 않는 마케팅 담당자보다 성공률이 높은 마케팅 전략을 보고할 가능성이 95% 더 높습니다. (HubSpot)
자동화는 금융과 핀테크의 모습을 바꾸고 있습니다. 전통적 금융에서는 데이터 입력, 디지털화, 기본 대출 처리 등 반복적인 업무가 간소화되고 있습니다. 핀테크 기업들은 자동화 수준을 높여 금융 상품의 개인화, 사기 탐지 자동화, 대출 신청 절차 가속화 등을 실현하고 있습니다. 인간의 전문성과 자동화의 결합은 금융 산업 전반의 효율성과 혁신을 향상시킵니다.
16. 설문조사 참여자 중 2/3(66%)는 임원급 직원들이 현재 기관 내 책임 있는 AI/ML 관행을 보장하는 데 직접적인 책임을 지고 있거나 곧 그렇게 될 것이라고 보고했습니다. (Institute of International Finance)
17. 재무 및 보험 분야 임원 10명 중 거의 9명(88%)이 2020년 이후 자동화 도입이 빨라졌다고 답했습니다. (McKinsey)
18. 금융 기관을 대상으로 한 글로벌 설문 조사에서 자동화가 급증하고 있는 것으로 나타났습니다. 응답자의 약 85%가 이미 생산 환경에서 AI와 ML(머신 러닝) 기술을 사용하고 있습니다. (Institute of International Finance)
계좌 관리, 거래 처리, 사기 탐지 등의 작업을 자동화하면 은행 창구 직원과 고객 서비스 담당자는 챗봇이나 셀프 서비스 시스템으로 처리할 수 없는 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
19. 조사 대상 은행 중 1/3 이상(36%)이 자동화와 AI를 통해 연간 비용을 10% 이상 절감했다고 답했습니다. (NVIDIA)
20. 자동화 및 AI 도구를 사용하여 에이전트 상호작용을 분석하면 영업 기회가 50% 이상 증가할 수 있습니다. (EY)
21. 일부 사기 탐지 기술은 은행의 오탐률을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다. (Comply Advantage)
서버 유지관리, 소프트웨어 업데이트, 사이버 공격 탐지, 기본적인 문제 해결 등은 자동화에 적합한 작업입니다. 자동화는 직원들이 비즈니스 운영을 원활하게 유지하기 위한 선제적 조치에 집중할 수 있도록 IT 효율성을 높이고 기업의 보안을 강화합니다.
22. 2022년 조사 대상 조직 중 최대 85%가 IT 작업에 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 사용하고 있다고 보고했습니다. (Strategic Market Research)
23. 한 예측에 따르면 2025년까지 기업의 절반이 AI와 자동화 오케스트레이션 플랫폼을 활용해 새로운 IT 운영 개념을 실현할 것으로 예상됩니다. (Redwood)
24. IT 전문가의 약 75%가 생성형 AI 이니셔티브를 위해 머신 러닝 파이프라인을 이미 통합했으며, 이는 자동화와 AI가 미래 전략 수립에서 핵심적인 역할을 할 것임을 보여줍니다. (Stonebranch)
25. 우려가 있음에도 불구하고, 정보 기술 종사자의 상당수(32%)는 AI를 긍정적인 힘으로 여기며 궁극적으로 자신에게도 이익을 가져다 줄 것으로 생각합니다. (Pew Research Center)
대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 빠르게 학습하고 분석할 수 있기 때문에 사람보다 더 효율적으로 문제를 발견하고 해결할 수 있습니다. 통신 회사는 워크플로우를 자동화함으로써 보다 안정적인 서비스를 제공하고 미래 혁신을 우선시할 수 있습니다.
26. 연구에 따르면 통신 업계 종사자들이 자동화와 AI를 광범위하게 도입하면 작업 생산성이 최대 40%까지 증가하는 등 상당한 이점을 누릴 수 있습니다. (FTI Delta)
27. 자동화 및 AI 기술을 사용하는 통신 기업의 상당수(67%)가 매출 증가를 보고했으며, 이 중 19%는 10% 이상의 증가를 경험했습니다. (NVIDIA)
28. 제조에 사용되는 플랫폼은 자동화 속도를 3배 높이고 반복되지 않는 엔지니어링 비용을 40% 줄였습니다. (Vention)
용접이나 도장과 같은 특정 작업은 수년 동안 자동화되어 왔지만, 새로운 기술 발전으로 비효율성이 줄어들고 제품 개발 및 프로토타입 제작 과정이 개선되고 있습니다. 감독이 필요한 일상 작업의 수가 줄면서 직원들은 품질 관리와 연구에 집중할 수 있게 되었습니다.
29. 새로운 설문 조사에 따르면 자동화 및 기타 산업 분야를 위한 생성형 AI가 향후 12개월 동안 제조업체에서 가장 수요가 높은 신규 투자 영역인 것으로 나타났으며, 상위 10개 항목 중 1위를 차지했습니다. (Rockwell Automation)
30. 엔지니어들은 자동화 프로젝트의 구성요소를 선택할 때 품질(96%)을 최우선으로 꼽았고, 서비스 및 지원(93%)이 뒤를 이었으며, 놀랍게도 빠른 제공 시간(82%)도 중요한 요소로 꼽혔습니다. 가격은 5위로 밀려났습니다. (Assembly)
31. 산업 기업들은 자동화에 큰 투자를 하고 있으며, 향후 5년간 자본의 25%를 이 기술에 투자할 계획입니다. (McKinsey)
HR 분야에서 자동화는 이력서 선별, 인터뷰 일정 조정, 신입 사원 온보딩과 같은 작업을 처리할 수 있습니다. 챗봇은 직원들의 일반적인 질문에 답변하고 셀프 서비스 자원에 대한 링크를 제공할 수 있습니다. 이런 식으로 HR 전문가는 직원 개발 및 더 나은 업무 문화 구축에 집중할 수 있습니다.
32. 25%의 기업이 주로 직원 모집과 채용에 HR 자동화를 활용하고 있습니다. (Zavvy)
33. 채용 담당자의 약 70%는 AI를 채용 과정에서 무의식적 편견을 제거하는 도구로 보고 있습니다. (Tidio)
34. 기업 중 약 37%는 온보딩 프로세스를 간소화하고 체계화하는 데 필요한 자동화 기술을 보유하고 있지 않습니다. (G2)
의료 자동화는 단순한 지능형 예약 일정 조정 및 데이터 입력을 훨씬 뛰어넘습니다. 최신 자동화 시스템을 사용하면 청구를 자동으로 처리하며, 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 추세를 파악하고 진단을 뒷받침할 수 있습니다. 자동화 시스템을 통해 의료 전문가들이 이러한 업무에서 벗어나면 의사와 간호사는 더욱 효과적인 맞춤형 치료를 제공할 수 있을 것입니다.
35. 미국 의료 제공업체 중 절반은 향후 3년 동안 RPA 기술을 활용할 계획입니다. (Strategic Market Research)
36. 한 의료 기관은 일부 서류 업무를 자동화하여 매달 4,000달러 이상을 절약했습니다. (Gravity Flow)
37. 대부분의 의료 시스템(80%)은 향후 5년간 디지털 의료 솔루션에 투자할 계획입니다. (HIMSS)
많은 임원들이 자동화를 직원의 대체제가 아닌 직원 생산성을 높이는 도구로 보고 있습니다. 예를 들어 ITOM과 ITSM을 결합하면 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 직원 만족도와 생산성을 유지하는 도구도 함께 제공됩니다. 매일 처리해야 하는 번거로운 업무가 줄어들면 직원들은 더 긴급한 문제와 복잡한 고객 지원 문제에 집중할 수 있습니다.
38. 지식 근로자의 91% 이상이 자동화를 높게 평가하며, 자동화가 업무 경험을 개선했다고 보고했습니다. (Zapier)
39. 근로자의 50% 이상이 자동화가 자신의 고용 안정성을 위협할 수 있다는 우려를 품고 있습니다. (Authority Hacker)
40. 설문 조사에 따르면 응답자 중 35%는 기업이 자동화, AI, 로봇의 미래에 대비해 숙련된 근로자에게 투자하여, 근로자를 위한 새로운 기회를 창출해야 한다고 생각합니다. (McKinsey)
41. 근로자의 60%가 직장 내 자동화에 긍정적으로 반응했습니다. (Harvard Business Review)
자동화는 기업과 직원 모두에게 이점을 제공합니다. 반복적인 작업을 간소화하면 인건비가 줄어들고 오류가 최소화되며 비용도 절감됩니다. 직원들은 자동화를 통해 단조로운 작업에서 벗어나 전문성 개발과 고객 서비스 개선에 집중할 수 있습니다.
42. 연구에 따르면 현재 기술로 모든 업무 활동의 60%~70%를 자동화할 수 있습니다. (McKinsey)
43. 임원의 절반은 자동화 및 AI 도구의 이점을 직원이 가장 크게 누린다고 생각하는 반면, 나머지 절반은 기업이 더 큰 이점을 누린다고 생각합니다. (UGK)
44. 자동화 투자는 주로 인건비 절감과 효율성 향상을 통해 조직의 첫해 투자 수익률(ROI)을 30%에서 200%까지 높일 수 있습니다. (Profile Tree)
45. AI와 자동화를 통한 제품 개선은 2030년까지 총 경제적 이익의 45%를 창출하는 핵심 동력이 될 것으로 예상됩니다. (PwC)