AI 자동화는 인공 지능 기술을 활용하여 복잡한 작업과 프로세스를 자동화합니다. 이러한 기술을 활용하면 인간의 지능이 필요한 작업을 보다 정확하고 일관되게 수행할 수 있습니다.
자동화라는 개념은 비즈니스 운영 환경을 근본적으로 재구성했습니다. 과거에는 비즈니스에서 자동화의 역할이 제조에만 국한되었지만, 디지털 기술의 발전 덕분에 자동화를 조립 라인 이상의 모든 부문으로 확장하여 프로세스를 간소화하고 인적 오류를 줄일 수 있었습니다.
최근에는 효과적인 인공 지능이 등장하고 확산되면서 이러한 진화에도 새로운 시대가 열렸습니다. 대규모 데이터 세트를 분석하고, 결과로부터 지속적으로 학습하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 AI의 능력은 비즈니스가 운영을 간소화하고, 대규모로 효율성을 높이며, 고객의 요구에 맞는 제품과 서비스를 혁신할 수 있는 전례 없는 기회를 열어주고 있습니다.
최신 AI와 자동화 솔루션으로 입증된 혁신적인 기능을 통해 이 두 기술을 연계하면 비즈니스 기능이 더욱 향상된다는 것은 사실상 예견된 결론이었습니다. 기존의 자동화 기술과 AI를 결합함으로써 조직은 일상적인 작업을 자동화할 뿐만 아니라 보다 복잡하고 전략적인 비즈니스 활동에 참여할 수 있는 역량을 강화하고 있습니다.
AI와 자동화라는 용어를 서로 바꿔서 사용하는 경우도 많지만, 이 둘은 서로 다른(그러나 상호 보완적인) 기술입니다. 이러한 도구를 활용해 경쟁 우위를 확보하려는 기업은 둘 사이의 차이점을 이해해야 합니다.
자동화는 과도한 인적 개입이 필요한 작업을 수행하기 위해 기술을 사용하는 것을 의미합니다. 전통적으로 이러한 작업은 반복되는 규칙 기반 작업이며, 한 번 프로그래밍하고 나면 변동 없이 여러 번 실행할 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 데이터 입력 및 송장 처리와 같은 기본 작업을 처리하는 일반적인 비즈니스 자동화의 한 형태입니다.
한편, AI는 일반적으로 인간이 개입해야 할 뿐만 아니라 인간의 지능과 문제 해결 능력이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것과 관련이 있습니다. 인간의 지능을 시뮬레이션하는 AI는 데이터를 통해 학습하고, 새로운 상황에 적응하며, 그 결론을 바탕으로 정보에 입각한 의사결정을 내리는 능력을 특징으로 합니다.
AI 자동화(및 관련 개념인 지능형 자동화)는 두 분야의 고유한 장점을 결합하여 자동화의 속도와 안정성, AI의 문제 해결 능력과 함께 활용합니다. 예를 들어 RPA는 시스템에 데이터를 입력하는 프로세스를 자동화할 수 있지만 AI는 이를 한 단계 더 발전시켜 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 예측한 다음, 인사이트를 생성하여 인간의 의사 결정을 향상시켜 줄 수 있습니다.
이러한 조합은 기업이 최근까지만 해도 인간 작업자에게서만 볼 수 있었던 특성인 적응력과 학습 능력이 요구되는 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. AI 기반 자동화는 인간이 간과할 수 있는 패턴과 인사이트를 파악할 수 있으므로 효율성 뿐만 아니라 혁신성도 향상됩니다.
AI의 도입이 전 세계적으로 증가하고 있는 가운데, 지능형 자동화는 사실상 모든 산업에 의미 있는 변화를 가져와 생산성과 혁신을 전례 없는 수준으로 끌어올릴 준비가 되어 있습니다. 이 기술이 다양한 부문과 분야에 깊숙이 스며들면서 가능성의 의미를 재정의하고 운영 우수성의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.
많은 분야에서 이러한 변화는 이미 시작되었습니다. AI 자동화가 다음과 같은 비즈니스 유형을 어떻게 개선하고 있는지 생각해 보세요.
농업
농업에서 AI 자동화는 보다 정확한 농업 관행을 촉진합니다. 작물의 상태를 모니터링하는 자동화된 드론부터 관개 및 해충 관리를 최적화하는 AI 기반 시스템까지, 기술은 식량 재배 방식을 최적화하고 있습니다. 이러한 기술은 화학적 개입의 필요성을 줄이면서 생산량은 높여줍니다.
자동차
자동차 산업은 생산 및 품질 관리와 같은 영역에서 AI 자동화의 이점을 크게 누리고 있습니다. AI가 탑재된 자동화 기계는 장비 고장을 예측하고, 조립 라인을 간소화하며, 엄격한 품질 표준을 보장할 수 있습니다. 또한 AI는 자율주행자동차의 개발과 응용에도 중요한 역할을 합니다.
금융
금융 분야에서는 AI 자동화를 통해 알고리즘으로 시장을 실시간 분석하여 거래를 실행합니다. 또한 자동화된 고객 서비스 프로세스를 시작할 수 있는 챗봇을 통해 사기 패턴을 더 정확하게 식별하고 더 많은 고객 서비스 문의를 처리할 수 있도록 기술을 확장할 수 있습니다.
헬스케어
헬스케어에서 AI 자동화는 의료 데이터를 분석하고 의료 프로세스를 지원하며 환자 진료 계획을 개인화하는 데 사용됩니다. 자동화된 시스템은 환자 기록을 보다 효과적이고 정확하게 관리할 수 있으며, AI 기반 진단 도구는 암과 같은 질병의 조기 탐지에 도움을 주어 치료의 효과를 높여줍니다. 앞으로는 AI 기반 로봇 시스템이 수술까지도 처리하게 될 것입니다.
보험
AI 자동화를 이용하면 요율을 직접 계산하지 않아도 됩니다. 또한 AI 알고리즘으로 데이터를 신속하게 분석하여 사기를 탐지하고, 손해를 평가하며, 청구를 신속하게 처리할 수 있으므로 고객 만족도와 운영 효율성이 크게 향상됩니다.
생명 과학
생명 과학에서 AI 자동화는 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 약물 후보를 식별하고 그 효과를 예측함으로써 신약 발견 및 임상 시험의 속도를 높여줍니다. 이 기술은 단순히 새로운 치료제의 출시 기간을 단축하는 것 이상의 역할을 하며, 의약품 제조를 위해 정확한 문서화를 따를 때 발생하는 오류의 위험을 없애줍니다.
제조
지능형 자동화를 통해 제조 분야에서는 최적화된 생산 라인, 예측 유지관리를 통한 다운타임 감소, 향상된 인벤토리 관리 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 AI 자동화 시스템으로 생산 데이터를 분석하면 기계 장애가 발생하기 전에 예측하여 중단을 최소화하고 지속적인 생산 흐름을 유지할 수 있습니다.
마케팅 및 광고
마케팅 및 광고의 AI 자동화는 행동 분석을 활용하여 광고 및 제품 메시징을 맞춤화함으로써 개인화된 고객 경험을 지원합니다. AI 자동화는 또한 전환될 가능성이 가장 높은 광고를 정확하게 예측하여 광고 예산의 ROI를 극대화할 수도 있습니다.
소매업
소매업에서 AI 자동화는 쇼핑 경험을 개인화하고 공급망 물류를 최적화합니다. AI 기반 추천 엔진부터 자동화된 인벤토리 관리 시스템에 이르기까지, 이러한 기술은 소매업체가 적절한 공급을 통해 소비자의 요구를 보다 효과적이고 효율적으로 충족할 수 있도록 지원합니다.
운송
AI 자동화는 운송 업계의 계획 및 차량 관리를 개선합니다. 자동화된 라우팅 시스템은 운송 경로와 일정을 최적화하여 연료 소비를 줄이고 운송 시간을 개선합니다.
AI 자동화는 다양한 기술을 혼합하여 프로세스를 더 효율적으로 만드는 방법을 학습하는 동시에 작업을 자동화하는 시스템을 만듭니다. 각각의 요소는 데이터 처리부터 의사 결정에 이르기까지 이러한 프로세스에서 필수적인 역할을 합니다.
지능형 자동화를 구성하는 핵심 요소는 다음과 같습니다.
머신 러닝 알고리즘
머신 러닝 알고리즘은 시스템이 데이터에서 학습하고 패턴을 인식할 수 있도록 지원하는 지능형 자동화의 기본 요소입니다. 이러한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 적응하므로 더 많은 정보를 처리하면서 정확성과 효율성이 높아집니다. 고객 행동 예측부터 사기 탐지에 이르기까지 다양한 작업을 수행하는 모든 산업에서 중요한 역할을 합니다.
비즈니스 프로세스 관리/지능형 프로세스 오케스트레이션
비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 지능형 프로세스 오케스트레이션은 자동화된 워크플로우를 최적화하고 조정함으로써 단순한 작업 자동화 이상으로 확장됩니다. 이렇게 하면 비즈니스 프로세스를 가장 효율적인 순서로 실행할 수 있으며, 자동화된 다양한 작업을 조직의 목표와 전략에 부합하는 일관되고 간소화된 운영으로 통합할 수 있습니다.
로보틱 프로세스 자동화
앞서 언급했듯이 RPA는 한때 사람의 개입이 필요했던 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. RPA는 AI와 사람이 더 복잡하고 까다로운 작업에 집중할 수 있도록 일상적인 작업을 처리해 줍니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전 기술을 사용하면 기계가 시각적 데이터를 기반으로 해석하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이미지 인식 및 물체 탐지 기술을 사용하는 컴퓨터 비전은 제조 분야의 품질 관리와 같은 다양한 시나리오에 적용되어 사람의 눈보다 더 빠르고 안정적으로 제품의 결함을 식별할 수 있습니다.
자연어 처리
자연어 처리(NLP)를 통해 기계도 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있으며, 챗봇과 가상 어시스턴트가 자연스러운 대화 방식으로 사용자와 상호 작용할 수 있게 됩니다. NLP는 고객 서비스 작업을 자동화하고, 소셜 미디어 게시물의 감정을 분석하며, 대량의 비정형 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.
고급 분석
고급 분석에는 정교한 분석 기법과 도구를 적용하여 복잡한 데이터 세트를 처리하고 합성하는 작업이 포함되며, 이는 기존의 데이터 분석을 뛰어넘습니다. 이 분야에서는 예측 분석, 후속 대응적 분석, 설명적 분석, 진단 분석 등 다양한 기술을 사용합니다. 머신 러닝과 마찬가지로 고급 분석은 더 많은 정보를 바탕으로 발전합니다.
AI 자동화가 산업 전반에서 혁신적인 동력으로 자리매김하면서 조직에는 해결해야 할 일련의 과제가 자연스럽게 수반됩니다. 이러한 과제는 기술 요소, 인적 요소, 규제 환경의 복잡한 상호 작용에서 비롯됩니다. 조직에서 AI 자동화의 이점을 극대화하려면 이러한 문제를 효과적으로 해결하는 것이 중요합니다.
AI 자동화의 주요 과제 중 하나는 데이터 개인정보 보호입니다. 시스템이 더욱 스마트해지고 상호 연결되면서 보다 민감한 데이터에 더 많이 액세스하게 됩니다. 안타깝게도 이러한 액세스로 인해 데이터 침해와 무단 액세스의 위험이 높아집니다. 조직은 데이터 암호화, 정기적인 보안 감사, 제로 트러스트 보안 모델 등 포괄적인 사이버 보안 조치를 구현하여 이러한 위험을 완화할 수 있습니다. 피싱 및 기타 사이버 위협에 대해 직원을 교육하는 것도 조직의 사이버 보안 프레임워크를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 자동화로 인해 특정 일자리가 변화하거나 사양세에 접어들면서 노동 시장의 혼란이 초래될 수 있습니다. 조직은 직원들이 AI 기술을 지원하고 보완하는 새로운 직무로 전환할 수 있도록 돕는 재교육 및 기술 향상 프로그램에 투자하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 이와 동시에 지속적인 학습과 적응을 중시하는 문화를 조성하면 전환을 용이하게 하고 직원의 저항을 줄일 수 있습니다.
AI 의사 결정 프로세스의 투명성은 가장 중요한 우려 사항입니다. 복잡한 AI 시스템에는 '블랙 박스'라는 개념이 있는데, 이는 AI 의사 결정이 이루어지는 방식에 대한 명확성이 부족하다는 의미입니다. 이에 대처하기 위해 조직은 윤리적 AI 사용 원칙을 도입할 수 있으며, 여기에는 설명과 감사가 가능한 시스템의 설계가 포함됩니다. 이해 관계자들이 AI의 윤리적 사용에 대한 논의에 참여하고 AI 시스템이 최대한 투명하게 설계되도록 하면 신뢰와 책임감을 쌓는 데 도움이 됩니다.
AI 자동화를 기존 시스템에 통합하면 상당한 기술 및 운영 문제가 발생합니다. 기존 시스템은 복잡한 경우가 많기 때문에 지능형 자동화 솔루션과의 적절한 호환성을 보장하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 조직은 AI 시스템이 단계별로 점진적으로 구현되는 모듈식 통합 접근 방식을 채택하여 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다. 숙련된 IT 서비스 제공자와의 파트너십을 통해서도 마찬가지로 원활한 통합을 보장하는 데 필요한 전문 지식을 제공할 수 있습니다.
AI는 비교적 새로운 발전이며 규제 기관은 이를 따라잡기 위해 서두르고 있습니다. 조직은 규정 준수를 보장하고 법적 처벌을 피할 수 있도록 새로운 규정에 대한 최신 정보를 숙지하고 있어야 합니다. 법적 환경의 변화에 민첩하게 적응할 수 있는 규정 준수 관리 시스템을 구현하는 것이 중요합니다. 법무 및 규정 준수 팀을 위한 정기적인 교육과 업데이트가 이루어지면 조직이 진화하는 법률보다 앞서갈 수도 있습니다.
AI 자동화의 혁신적인 잠재력은 과제 외에도 AI 자동화를 성공적으로 구현할 수 있는 기업에 엄청난 기회를 제공합니다. 지능형 자동화를 성공적으로 구현하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
AI 자동화는 단순하고 반복적인 작업부터 서로 연관되고 복잡한 작업에 이르기까지 다양한 작업을 자동화하여 생산성을 크게 향상시킵니다. 이러한 변화가 이루어지면 직원들이 보다 의미 있는 방식으로 기여하는 데 노력을 들일 수 있게 되므로 워크플로우가 빨라지고 인적 자원 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 자동화 시스템을 통해 기업은 타겟팅된 커뮤니케이션, 권장 사항 및 지원을 통해 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 24시간 즉각적인 고객 서비스를 제공하여 기존 방식보다 훨씬 빠르게 문의에 대응하고 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 AI 자동화를 통해 고객 지원의 평균 해결 시간(MTTR)을 단축하고 양질의 제품을 더욱 빠르게 시장에 출시할 수도 있습니다.
AI 자동화는 사람보다 훨씬 빠르게 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 신속한 의사 결정을 촉진합니다. 고급 분석과 머신 러닝을 통해 AI는 동향을 파악하고 결과를 예측하며 실행 가능한 인사이트를 제안하여 의사 결정 프로세스의 속도와 비즈니스 민첩성을 높일 수 있습니다.
AI 자동화는 일상적인 작업을 자동화하여 불필요한 비용을 최소화하고 자원 할당을 개선합니다. 이는 특히 노동 집약적인 산업에서 상당한 비용을 절감해 줍니다.
AI 시스템은 프로그래밍 중에 설정된 정확한 표준에 따라 작업을 일관되게 수행하므로 인적 오류가 줄어듭니다. 이렇게 정확도가 향상되면 정밀함이 중요한 데이터 처리와 같은 분야에 특히 유용합니다. 정확도가 높아지면 품질 관리가 개선되고 재작업이 줄어들며 업계 표준 및 규정 준수가 강화됩니다.
AI 시스템은 증가하는 작업량도 일관된 품질로 처리할 수 있으므로 기업은 인건비나 기타 자원을 비례해서 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있습니다. 이와 같은 확장성은 서비스 품질이나 운영 효율성을 저하시키지 않으면서도 시장 입지를 넓히거나 계절적 수요에 대응하고자 하는 기업에 필수적입니다.
AI 자동화의 이면에는 7가지 주요 단계가 있으며, 각 단계가 AI 기반 솔루션의 개발 및 실행에 중요합니다. AI 자동화와 관련된 각 단계의 세부 항목은 다음과 같습니다.
1. 데이터 수집
AI 자동화와 관련된 첫 번째 작업은 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 이 과정에는 데이터베이스, 센서, 소셜 네트워크, 고객 포럼 또는 가치 있는 인사이트를 제공하는 디지털 상호 작용이 포함될 수 있습니다. 더 많은 데이터가 포함될수록 이어지는 학습의 효과가 높아집니다.
2. 데이터 준비
수집된 데이터는 AI 모델이 학습 및 분석에 사용할 수 있는 방식으로 준비되어야 합니다. 준비에는 이상값과 불일치를 제거하고 AI 도구와의 호환성을 보장하기 위해 형식을 지정하여 데이터를 정리하는 작업이 포함됩니다.
3. 모델 학습
데이터가 준비되면 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시켜야 합니다. 이러한 알고리즘은 주석이 달린 정리된 데이터를 학습하여 패턴, 관계 및 잠재적인 이상 징후를 인식합니다. NLP 및 딥 러닝과 같은 기술은 텍스트 분석을 지원하고 모델이 학습한 패턴을 향후 데이터 분석에 적용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
4. 데이터 처리
학습된 모델을 새 데이터 세트에 적용하여 소셜 리스닝, 고객 피드백 분석 또는 이상 징후 탐지와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 지속적인 학습
AI 시스템은 지속적으로 학습하고 적응하도록 설계되었습니다. 모델은 새로운 데이터를 처리하면서 이해도를 업데이트하고 최신 정보를 기반으로 예측과 운영을 개선합니다.
6. 배포
모델을 학습시키고 테스트했다면 이제 실제 비즈니스 환경에 배포할 준비가 된 것입니다. 배포에는 AI 모델을 기존 시스템 및 자동화에 통합하는 과정이 포함되며, 이때 비즈니스 프로세스 자동화를 시작할 수 있습니다.
7. 지속적인 모니터링 및 유지관리
AI 자동화 프로세스의 마지막 단계는 지속적인 모니터링과 유지관리입니다. 시스템의 성능을 정기적으로 점검하고 필요한 조정을 수행하면 시스템이 최적의 상태로 계속 작동하도록 하는 데 도움이 됩니다.
AI 자동화가 다양한 산업 분야에서 일자리를 개선할 것이라는 낙관적인 전망에는 여러 가지 이유가 있지만, 사실 이 혁신적인 기술이 여러 가지 면에서 미래의 업무 환경에 파괴적인 영향을 미칠 가능성이 높다는 점은 분명합니다.
앞으로 몇 년 동안 인간은 창의력과 감성적 지능을 주로 요하는 작업에 집중하고, 일상적인 업무는 AI 자동화가 점점 더 많이 처리하게 될 것입니다. 일상적이고 반복적인 많은 작업이 자동화되면서 대부분의 일자리는 변화할 것이며, 일부 직무는 사라지고 다른 직무는 지능형 자동화와 보다 잘 통합되도록 진화할 것입니다. 동시에 자동화 솔루션과 자동화 솔루션의 새로운 기능으로 인해 새로운 유형의 역할이 등장할 가능성도 있습니다.
모든 기술 혁명과 마찬가지로 노동자는 언제나 성공의 중심으로 남아 있을 것입니다. 그러나 현재의 많은 인력이 미래의 고용 시장에서도 경쟁력을 유지하려면 지속적인 학습에 우선순위를 두어야 합니다.
AI 자동화는 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있으며, 자동화의 범주에 포함되는 복잡한 작업과 엔드 투 엔드 프로세스가 점점 더 많아지고 있습니다. ServiceNow의 ServiceNow AI Platform으로 이러한 변화를 수용하고 비즈니스 성장을 지원하세요.
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