전염병, 경기 침체, 비용 상승 등 포괄적인 요인의 영향을 받아 자동화는 전 세계적으로 가치를 인정받는 디지털 전환 솔루션이 되었습니다. 많은 조직이 비즈니스 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 인공 지능, RPA, 로우 코드 및 기타 기술을 운영에 도입했습니다.
기대에 부응하여 다양한 기술의 지속적인 통합과 개발 과정에서 자동화는 효율성 향상과 비용 절감에 대한 더 높은 잠재력을 보여주었습니다. Gartner 보고서에 따르면 BPM 사용자 중 거의 80%가 초자동화 기술이 비즈니스의 디지털 혁신에 핵심적인 역할을 한다고 믿고 있습니다.
동시에 보고서는 2024년까지 초자동화 기술(Hyperautomation)과 재설계된 운영 프로세스를 결합하여 기업이 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예측합니다.
실제로 기업 운영의 모든 프로세스가 최대한 자동화되면 UiPath가 정의하는 포괄적 자동화와 비교하면 초자동화는 기업에 단지 30% 이상의 비용 절감과 효율성 향상을 가져올 것입니다. 자동화 전략은 완전 자동화가 달성될 때까지 기업 운영의 프런트 오피스, 중간 오피스, 백 오피스에서 비즈니스 프로세스 재편을 계속해서 촉진할 수 있기 때문입니다.
초자동화를 더 많은 조직에서 수용함에 따라 RPA 공급업체, 지능형 자동화 공급업체, 지능형 프로세스에 중점을 두는 공급업체 모두 초자동화로 진화하고 있습니다.
초자동화는 기술 수집 및 자동화 방법론으로서 조직이 보다 간단한 방법으로 자동화 기반 디지털 혁신을 달성하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 핵심은 단순성과 포괄성인데, 그 이유는 오랫동안 파편화된 자동화 기술로 인해 많은 조직이 좌절해 왔기 때문입니다.
분절화된 자동화 기술이 해결하는 것보다 더 많은 문제를 야기하는 상황에서, 다양한 기술의 성숙과 적용으로 인해 더 많은 기술과 더욱 통합된 기술 아키텍처 및 자동화 방법론이 자연스럽게 등장하게 됩니다.
이 방법론을 Gartner에서는 초자동화라고 하고 Forrester에서는 자동화 패브릭이라고 합니다.
많은 사람들이 이미 초자동화에 대해 많이 알고 있지만 자동화 아키텍처에 대해서는 아직 생소하다고 생각합니다. 결국 국내 인터넷에는 이 개념에 대한 소개가 거의 없습니다. 그렇다면 자동화 아키텍처란 무엇일까요? 조직에 어떤 영향을 미치나요? 그리고 그것을 만드는 방법은 무엇입니까?
이 기사에서는 Wang Jiwei 채널에서 Forrester가 정의한 자동화 아키텍처에 대해 이야기하겠습니다.
자동화 아키텍처는 자동화 구조라고도 번역할 수 있는 자동화 패브릭입니다. 이는 2021년 6월 Forrester가 발표한 "자동화는 디지털 비즈니스의 새로운 구조"라는 제목의 모범 사례 보고서에서 나온 것입니다.
Forrester는 팬데믹 이후 산업 발전 추세가 RPA, DPA, 통합(iPaaS), 로우 코드 소프트웨어, 기계 학습, 대화형 인공 지능, 분석 및 프로세스 인텔리전스와 같은 자동화 기술의 통합을 가리킨다고 믿습니다.
이러한 기술이 서로 중첩되고 교차함에 따라 오늘날의 다양한 자동화 옵션은 함께 진화하여 광범위한 조직, 즉 애플리케이션 계층 위에 있는 아키텍처로 수렴되기 시작했습니다.
이 아키텍처는 디지털 작업자와 인공 지능 에이전트(예: 챗봇)를 프로세스 및 데이터 워크플로와 결합하고 이벤트 기반 및 통합 중심 오케스트레이션을 결합하는 자동화 아키텍처입니다.
보고서에서 Forrester는 자동화 아키텍처를 인간 중심 자동화와 자율 기업의 목표를 지원하기 위해 여러 인접하고 보완적인 자동화 기술, 프로세스 아키텍처, 조직 행동, 파트너 공동 혁신 모델을 통합하는 전체적인 비즈니스 자동화 시스템으로 정의합니다.
따라서 자동화 아키텍처는 여러 기술이 응집력 있는 시스템에 완전히 통합되는 자동화에 대한 체계적이고 전사적인 접근 방식을 의미합니다. 프로세스 자동화와 IT 인프라 자동화를 결합하여 프로세스를 연결하고 기업 전체에서 작업을 조정합니다. 목표는 자동화 구현의 복잡성을 줄이는 것뿐만 아니라 원활한 사용자 경험을 제공하여 자율적인 기업 구축에 한 걸음 더 다가가는 것입니다.
자동화 아키텍처는 초자동화와 매우 유사합니다. 둘 다 조직에 보다 완전한 지능형 자동화 기술을 제공할 수 있지만 초자동화와 약간 다른 점은 조직에 미치는 영향입니다.
초자동화는 엔드투엔드 자동화 기술을 통한 비즈니스 프로세스 최적화를 기반으로 조직의 디지털 혁신을 촉진합니다. 자동화 아키텍처는 기업의 조직 수준에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 자동화 아키텍처를 통해 기업은 자동화를 효율적으로 적용하여 디지털 혁신을 추진하고 기업의 조직 구조 수준에 더 많은 관심을 기울일 수 있습니다.
동시에 자동화 아키텍처는 시장에 출시되는 완제품이 아닙니다. 자동화 아키텍처에는 현재의 초자동화 플랫폼으로는 원스톱으로 해결할 수 없는 20개 이상의 기술이 포함되어 있습니다. 조직은 디지털 혁신 목표를 유연하게 달성하기 위해 자동화된 패브릭을 구성하는 데 필요한 기술을 구매할 수 있습니다.
자동화는 조직의 다단계 변화를 이끄는 원동력이 되고 있으며 이는 이제 업계의 공감대가 되었습니다. 자동화 구현의 현실은 단편적으로 구현된 자동화 기술이 해결하는 것보다 더 많은 문제를 야기한다는 것입니다. 대부분의 조직에서 비즈니스 프로세스는 구현된 프로세스 자동화의 실제 범위와 연결이 끊어져 있습니다.
이는 또한 비용 중심의 전술적 자동화와 디지털 혁신 목표의 연결을 끊고 조직이 자동화를 통해 더 넓은 디지털 비전을 달성하는 것을 더욱 방해할 수 있습니다.
Forrester 보고서는 많은 조직이 자동화 기술을 적용할 때 적어도 다음과 같은 문제를 겪게 될 것이라고 믿습니다.
첫째, 자동화 사일로는 가능성의 근시안으로 이어집니다.
자동화된 프로그램은 서로 교차되어 있으며 각 프로그램은 자체 섬에 존재합니다. 예를 들어 재무팀은 RPA를 사용하고, IT팀은 로우코드나 AI를 지원하고, 고객센터에서는 챗봇을 사용할 수 있습니다. 서로 다른 기술 이니셔티브 간의 자동화 사일로는 이러한 융합 기술 간의 팀 시너지 효과를 방해합니다.
둘째, 단일 자동화 기술에 지나치게 의존하면 결과가 좋지 않습니다.
목표 달성을 위한 최선의 방법인지 고려하지 않고 주어진 자동화 기술을 과도하게 사용합니다. 단일 기술로 인해 조직은 자동화 거버넌스에 대한 전체적인 접근 방식 없이 운영될 수 있으며 자동화 설계자의 기술에 대한 집중은 이 문제를 더욱 악화시킬 뿐입니다.
셋째, 전술적 자동화 접근 방식은 기술적 부채를 발생시킵니다.
전술적 자동화는 종종 비효율성을 일시적으로 보완할 수 있어 CIO와 CFO가 현대화 투자를 연기할 수 있습니다. 전술적 접근 방식은 비효율적인 레거시 프로세스와 애플리케이션을 계속 중단시킬 뿐입니다.
강력한 거버넌스 없이 프로세스가 확산되도록 허용하면 자동화는 결국 더욱 취약해질 수 있습니다. 이는 단기적으로 예측 불가능성을 초래하고 나중에 변화를 방해하는 장기적인 기술 부채를 생성합니다.
기술에 대한 지속적인 투자와 만족스럽지 못한 자동화 효율성 사이의 장기적인 모순 속에서 자동화된 아키텍처와 같은 방법론의 출현은 논리적입니다.
엔터프라이즈 기술의 세계에서 애플리케이션은 모든 프로세스가 구축되는 핵심입니다. RPA(로봇 프로세스 자동화), 로우 코드 도구, iPaaS(기본 통합 플랫폼), 프로세스 인텔리전스, 챗봇, 머신 러닝과 같은 기술이 번창하면서 패러다임 변화도 일어났습니다. 그리고 프로세스 개발은 더 이상 특수한 응용 프로그램 및 제공에만 국한되지 않습니다.
다양한 자동화 기술의 공진화와 융합으로 인해 애플리케이션 레이어 위에 위치하는 광범위한 직조 또는 "직물"이 형성되었습니다. 이 구조는 이벤트 기반, 통합 중심 오케스트레이션을 허용합니다. 디지털 작업자 또는 AI 가상 에이전트를 프로세스 및 데이터 워크플로우와 결합하여 디지털 혁신을 위한 고급 놀이터로 발전할 수 있습니다.
간단히 말하면, 자동화 아키텍처는 기업이 제품, 서비스, 운영 및 비즈니스 모델을 재고하고, 직원과 업무 간의 거리를 줄이고, 디지털 차별화 기회를 열 수 있는 상부 구조를 형성합니다.
Forrester 보고서는 자동화 아키텍처가 기본 애플리케이션 및 프로세스 환경의 복잡성을 줄이고 작업을 촉진하며 직원의 역량을 강화하기 위해 여러 기술을 결합한다고 믿습니다.
동시에 자동화 아키텍처는 인간과 로봇 간의 상호 작용을 조정할 수도 있습니다. AI 기능이 아키텍처에 주입되어 새로운 형태의 참여 기회를 제공하며, 이 아키텍처의 확장성은 미래 기술 도입 및 시나리오 적용도 지원할 수 있습니다.
데이터 활용 측면에서 볼 때 데이터의 가용성과 유용성 간의 격차가 줄어들었고, 이제 기업과 사용자는 분석과 인공지능에 활용할 수 있는 데이터를 얻을 수 있게 되었습니다. 전체 비즈니스에 걸쳐 안전하고 합법적인 데이터 경로를 생성하는 모든 데이터 소스와 유형의 상호 연결은 자동화 아키텍처의 기본 구조입니다.
따라서 자동화된 아키텍처는 조직이 더 빠른 속도로 데이터에 쉽게 액세스하고, 보호하고, 구현할 수 있도록 지원하여 비즈니스 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다.
비즈니스 프로세스 관점에서 자동화 아키텍처는 데이터 통합, 시스템 규정 준수 및 데이터 보안이라는 세 가지 측면에서 조직의 비즈니스 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
데이터 통합 측면에서 모든 데이터에 대한 단일 액세스 지점을 보유하고 개인이 부서를 넘어 정보에 액세스할 수 있도록 하여 정보의 신뢰성을 보장합니다.
규정 준수 시스템 측면에서 보안 요구 사항에 따라 여러 관할권에 걸쳐 정보 채널을 확장할 수 있으며, 자동화된 아키텍처는 소스에 관계없이 데이터에 쉽고 안전하게 액세스할 수 있도록 정책 시행을 분산합니다.
데이터 보안 측면에서 클라우드, 하이브리드 시스템 또는 레거시 시스템에 있는 모든 데이터를 자동화 아키텍처 아래에서 사용하여 효율성과 운영을 개선하고 궁극적으로 전체 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
위의 세 가지 사항은 모두 자동화된 아키텍처의 비즈니스 이점으로 간주할 수 있습니다.
일반적으로 자동화 아키텍처를 채택하는 조직은 전략적, 전술적으로 자동화에 적응할 수 있으며 더 많은 기술과 솔루션을 통해 자동화 구현을 극대화할 수 있습니다.
따라서 이러한 조직에서는 자동화가 더욱 순수하고 깊이 있게 구현될 수 있으며, 자동화 유전자는 조직의 비즈니스 프로세스의 모든 단위에 스며들어 비즈니스 운영에 자동화가 더 많이 포함될 수 있습니다. 궁극적으로 조직이 자동화 아키텍처를 사용하여 자체 자율 조직을 구축하면 다양한 이점이 자연스럽게 높아질 것입니다.
자동화 아키텍처를 심층적으로 적용하면 조직이 직원 생산성을 더욱 향상하고, 운영 비용을 절감하며, 데이터 통찰력을 향상하고, 더욱 우수한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.
Forrester는 성공적인 자동화 아키텍처를 구축하는 방법에 대해 조직을 위한 5가지 제안을 보고했습니다.
1. 디지털 분야의 CEO와 리더는 자동화를 '전략적 이니셔티브'로 받아들이고 장려해야 합니다. 자동화 중심의 혁신을 달성하기 위한 대담한 목표를 설정하세요. 자동화에 능숙한 기업은 자동화에 능숙하지 못한 경쟁자를 제거할 것입니다.
2. 이러한 기술을 자체 사일로에 유지하기보다는 서로 다른 자동화 이니셔티브를 통합합니다. RPA, 로우코드, API, 데이터 사이언스, 머신러닝 등 다양한 자동화 기술을 공통 프레임워크에 통합합니다.
3. 균형성과표를 사용하여 자동화를 관리하고 실제 영향에 대한 가시성을 제공하세요.
4. 비즈니스 사용자가 자동화 사고를 주도하고 자동화를 구축하고 지원하도록 하세요.
5. 사용자와 고객 경험에 중점을 둡니다. 자동화는 UX나 고객 경험 지원 없이 설계되는 경우가 많으며, 이로 인해 직원과 고객의 자동화 상호 작용이 일관되지 않을 수 있습니다. 따라서 조직은 고객 내비게이션 맵과 같은 고객 경험 도구를 자동화 툴킷의 핵심 부분으로 만들어야 합니다.
이것을 보고 나면 모두가 자동화 아키텍처에 대해 어느 정도 이해하고 있다고 믿습니다. 조직이 자동화 아키텍처를 어떻게 구축하든 궁극적인 목표는 특정 기술과 솔루션을 통해 완전히 자동화된 자율 기업을 구축하는 초자동화와 동일하다는 점에 유의해야 합니다.
이는 대다수의 조직이 더 이상 빌딩 자동화에서 단순한 프로세스 자동화에 국한되지 않으며 모든 사람이 프로세스 자동화와 IT 인프라 자동화를 결합하여 다양한 기술을 통합하는 체계적인 접근 방식으로 이동할 것임을 의미합니다. 완전히 응집된 시스템을 형성합니다.
이것은 자동화된 아키텍처와 초자동화를 위한 기회이기도 합니다.
위 내용은 단편화되고 비효율적인 전체 자동화의 증가에 작별을 고하세요. 자동화 아키텍처는 기업의 디지털 혁신과 업그레이드를 돕습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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