PM이 로봇 프로세스 자동화를 준비하는 방법

게시 됨: 2022-03-11

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인공 지능 시대에 들어서면서 이미 우리 팀과 워크플로에 영향을 미치고 있는 새로운 트렌드 중 하나는 로봇 프로세스 자동화입니다. 최근 로봇 프로세스 자동화(RPA) 회사인 UiPath는 CapitalG(Google) 및 Sequoia Capital을 포함한 주요 투자자들과 함께 30억 달러 가치로 2억 2500만 달러의 시리즈 C 투자 라운드를 마감했습니다. 또한, HfS와 KPMG의 최근 연구 "2018년 운영 및 아웃소싱 현황"에서 RPA는 기업 바이어의 최우선 투자 대상으로 선정되었습니다.

RPA가 프로젝트 관리자로서의 작업에서 아직 고려 대상이 되지 않았다면 가까운 장래에 RPA가 고려 대상이 될 가능성이 매우 높습니다.

로봇 프로세스 자동화란 무엇입니까?

Robotic Process Automation이라는 용어는 정밀한 로봇 팔이 금속 시트와 구성 요소를 동기식 및 반복 방식으로 결합하는 조립 라인에 있는 느낌을 불러일으킵니다. RPA는 공장에 철학적 뿌리를 두고 있지만 RPA에 대해 이야기할 때 우리는 소프트웨어를 염두에 두고 있습니다.

매크로나 스크립트 솔루션을 사용해 본 적이 있다면 RPA가 무엇인지 직감해야 합니다. 계정 생성 또는 제3자 소프트웨어에 송장 데이터 입력과 같은 구조화되고 반복 가능하며 규칙 기반 프로세스를 자동화합니다. 그러나 RPA는 동시에 여러 애플리케이션과 상호 작용할 수 있기 때문에 매크로보다 훨씬 더 복잡합니다. RPA 도구에는 프로세스 워크플로를 만드는 데 프로그래밍 기술이 필요하지 않은 끌어서 놓기 인터페이스가 있으므로 사용자 지정 스크립트를 작성하는 것보다 배포가 더 쉽습니다.

RPA 구현의 예는 다음과 같습니다.

RPA 봇은 표준화된 Excel 송장 요청 양식이 포함된 이메일을 받습니다.
봇은 전사적 자원 관리 소프트웨어 SAP에 로그인합니다.
Excel에서 데이터를 추출하여 SAP에 입력합니다.
SAP에서 송장을 생성하여 요청자에게 보냅니다.
봇은 송장이 생성되어 전송되었음을 보여주는 확인 이메일을 보냅니다.

RPA 봇이 실제로 어떻게 설정되고 어떻게 작동하는지 자세히 알아보려면 RPA 공급자가 제공하는 이 연습을 시청하세요.

RPA의 이점

비용 절감

설정 후 RPA 봇은 일상적인 프로세스를 스스로 완료할 수 있으므로 작업을 계속 진행하는 데 필요한 인력이 줄어듭니다. 물론 봇을 설정 및 유지 관리하고 예외를 처리하려면 여전히 인간 직원이 많이 필요합니다.

더 빠른 완료율

RPA 봇은 인간보다 훨씬 빠르게 동일한 작업을 수행할 수 있으며 휴식을 취하지 않습니다. 프로세스 내의 병목 현상은 RPA 봇으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 영업 컨설턴트는 RPA 봇에 대한 요청을 시작하여 고객과 전화 통화를 하는 동안 고객의 계정을 개설할 수 있습니다. 사람만 사용하는 설정과 비교하면 몇 시간이 더 소요되는 작업에서 며칠 가치가 있는 작업으로 절약할 수 있습니다.

인적 오류 제거

대부분의 오류는 한 소프트웨어에서 다른 소프트웨어로 정보를 복사할 때 발생합니다(예: 송장 번호, 금액 등). 사람들은 키보드를 통해 이러한 세부 정보를 수동으로 입력하거나 해당 값을 선택, 복사 및 붙여넣습니다. 두 방법 모두 잘못된 클릭이나 잘못된 선택을 통해 오류를 생성할 수 있습니다. RPA 봇은 애플리케이션의 UI 요소를 대상으로 값을 선택하기 때문에 오류율은 0에 가깝습니다.

직원 소진/이탈 감소

자동화되는 작업을 살펴보면 대개 매우 반복적이고 비창조적입니다. 이러한 작업은 직원이 수행하는 하찮은 작업의 일부이므로 직원 이직률이 높습니다. 봇은 번아웃이 없고 자신이 하는 일의 유형에 신경 쓰지 않으므로 직원이 더 창의적인 노력을 하는 데 시간을 할애할 수 있습니다.

기존 비즈니스 애플리케이션과 통합

종종 프로세스 최적화는 프로세스를 재구성한 다음 해당 프로세스를 완료하는 데 사용되는 소프트웨어를 변경하거나 업데이트해야 합니다. 비용이 많이 드는 작업이므로 가장 중요한 프로세스만 필요한 투자를 확보할 수 있습니다. RPA는 기존 애플리케이션을 기반으로 구축함으로써 이 난제를 뛰어넘습니다. 훨씬 더 효율적인 방식으로 인간이 하는 것과 동일한 작업을 수행합니다.

확장성

모든 신규 직원은 온보딩되어야 하며 모든 종류의 프로세스를 완료하는 데 능숙하려면 경험을 축적해야 합니다. 반대로 RPA 봇을 한 번만 설정하면 되고 총 대역폭을 늘려야 하는 경우 이미 사전 정의된 워크플로 패턴을 따르는 봇(즉, 더 많은 인스턴스)을 추가하면 됩니다.

또한 이미 자동화된 프로세스(예: 클라이언트의 계정 번호 검색)와 일부 겹치는 다른 프로세스로 RPA를 확장하려는 경우 자동화 워크플로의 해당 부분을 복사할 수 있습니다.

RPA의 위험

일자리 제거

앞서 언급했듯이 RPA 봇은 작업자를 대체 할 수 있습니다 . 이렇게 하면 직원이 더 창의적인 활동에 참여할 수 있는 시간을 확보할 수 있지만 직원이 다른 역할로 전환할 수 있는 기회가 항상 있는 것은 아닙니다.

비현실적인 설치 비용 및 예상 시간

RPA 생산 회사의 모든 약속은 매우 유혹적으로 들리지만. 현실은 변화에 더 저항적인 것 같습니다. McKinsey는 "수천 개의 봇을 설치하는 데 많은 시간이 걸리고 대부분의 사람들이 기대했던 것보다 더 복잡합니다"라고 보고합니다. 작업의 30%를 자동화한다고 해서 반드시 운영 비용이 30% 절감되는 것은 아닙니다.

소스 애플리케이션에서 종속성 생성

앞에서 살펴보았듯이 RPA의 이점 중 하나는 기존 비즈니스 애플리케이션과 통합된다는 것입니다. 그 단점은 애플리케이션이 지속적으로 업데이트되어 섬세한 RPA 봇 워크플로를 혼란에 빠뜨릴 수 있다는 것입니다. RPA를 구현하려는 회사는 이 추가 기능이 기술 부채와 어떻게 연결되는지 염두에 두어야 합니다.

RPA가 계속 필요한 이유는 무엇입니까?

RPA는 최근 몇 년 동안 많은 경영진의 관심을 끌었으며 미디어의 과대 광고는 RPA 신생 기업에 대한 새로운 투자를 따라잡고 있습니다. 그러나 이것이 일시적인 기술 유행이 아닐 것이라는 조짐이 있습니까?

HfS Research가 KPMG와 공동으로 수행한 최근 연구 "2018년 운영 및 아웃소싱 현황"에 따르면 기업 구매자 사이에서 RPA에 대한 압도적인 관심이 나타났습니다.

RPA는 클라우드, IOT, 분석, VR/AR, 블록체인, AI/ML/Cognitive, 드론 및 무인 차량보다 높은 순위를 기록했습니다. 비즈니스 운영 분야에 직접 참여하지 않거나 이전에 RPA 프로젝트와 접촉한 적이 있는 경우 이는 놀라운 일이 될 수 있습니다.

우리는 RPA에 대한 지배적인 관심에 대한 근본적인 이유를 더 깊이 살펴볼 수 있습니다. KPMG의 연구에 따르면 2018년 조직의 최우선 순위는 다음과 같습니다.

계속해서 운영 비용을 절감하십시오.
새롭고 향상된 기존 IT 및 신흥 IT에 투자하십시오.
로봇 프로세스 자동화에 더 많은 투자를 하십시오.
자동화 노력을 최대한 활용하기 위해 프로세스와 기능을 최적화합니다.
글로벌 서비스 제공 채널 최적화 GBS에서 뛰어납니다.
핵심 비즈니스 프로세스를 재설계/재설계합니다.
인공 지능/인지 컴퓨팅에 더 많이 투자하십시오.
시장에 새롭고 혁신적인 제품/서비스를 제공합니다. R&D를 늘리거나 개선합니다.
전 세계적으로 인재를 찾고 유치하고 유지하십시오.
아웃소싱된 작업을 사내로 다시 가져옵니다. 디지털 노동을 아웃소싱 서비스로 교환합니다.

RPA는 세 번째로 중요한 우선 순위입니다. 그러나 목록을 자세히 살펴보면 다른 굵게 표시된 우선 순위도 RPA와 간접적으로 관련되어 있음을 알 수 있습니다.

많은 경영진이 RPA를 가장 중요하게 생각하는 이유는 RPA가 두 가지 이상의 문제에 부딪히기 때문입니다. RPA는 비용을 절감하고 확장 가능하며 겉보기에 빠른 통합으로 확장 가능합니다. 이전에 지적한 바와 같이 이는 설정 시간과 비용에 대한 비현실적인 기대를 불러일으킬 수 있지만, RPA는 실제 프로세스를 더 효율적으로 재설계하는 거대한 작업에 대한 덜 매달린 과일이자 유혹적인 대안처럼 보입니다.

PM이 자동화됩니까?

이제 방정식의 두 번째 부분인 RPA가 프로젝트 관리자의 작업에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다. 로봇과 AI가 인간의 일자리를 앗아간다는 모든 이야기와 함께 우리는 PM이 걱정해야 하는지 추측할 수 있습니다.

짧은 대답은 아니오입니다. 프로젝트 관리 작업은 고도로 구조화되거나 반복 가능하거나 규칙 기반이 아닙니다. 대부분의 PM은 자신의 직업이 그러한 자질과 정반대라고 말할 것입니다. 특히 애자일 방법론을 채택하는 PM이 많아질수록 PM 작업을 표준화하기가 더 어려워질 것입니다. 애자일 선언의 첫 번째 가치인 "프로세스와 도구에 대한 개인과 상호 작용"을 상기하십시오.

그러나 다양한 조직에서 RPA의 채택이 증가함에 따라

소프트웨어 개발 프로젝트 관리자의 작업은 필연적으로 영향을 받습니다. 수행하는 프로젝트에는 RPA 고려 사항 또는 RPA 구성 요소가 프로젝트의 일부로 포함될 가능성이 점점 더 높아집니다. 대부분의 RPA 이니셔티브는 내부 운영 및 프로세스와 관련이 있으므로 B2B 프로젝트에서 작업하는 경우 RPA와 접촉할 가능성이 더 큽니다. 다음 섹션에서 이러한 세부정보에 대해 자세히 알아보겠습니다.

RPA 봇이 사용하는 소프트웨어 개발 기회

새로운 백로그 옵션

RPA는 PM의 도구 상자에 새로운 도구를 제공합니다. 새로운 소프트웨어의 개발을 관리할 때 종종 그것이 릴리스된 후 지원되는 방식에 대해 생각해야 합니다. 이를 위해서는 고객 지원, 재무, 관리 및 기타 부서와 확장된 책임 및 리소스를 협상해야 합니다. 이 모든 것이 프로젝트 예산에 들어가야 하며 RPA는 지원 비용을 낮추는 방법을 제공합니다.

RPA는 애자일을 지원합니다.

예를 들어 파일럿 프로젝트와 같이 프로젝트가 작을수록 다른 부서의 리소스를 확보하기가 더 어려울 수 있습니다. RPA 봇을 사용하여 인적 자원의 필요성을 최소화할 수 있는 곳입니다. 아마 파일럿 단계에서도 인적 지원을 완전히 피하기는 힘들겠지만, 같은 기간에 3명의 상근 직원을 고용하는 것보다 2개월 동안 파트타임 고객 지원 전문가를 확보하는 것이 훨씬 쉽습니다. 또한 파일럿이 비즈니스 기대치를 충족하지 못하고 프로젝트의 추가 개발이 취소되는 경우 봇을 비활성화하기만 하면 됩니다. 이를 통해 훨씬 더 민첩해질 수 있습니다.

더 큰 야망

제품이 출시된 후 사람이 지원해야 한다는 동일한 이해가 귀하와 귀하 팀의 야망을 제한하는 요소가 될 수 있습니다. 프로젝트 비전을 정의하고 백로그를 생성할 때 일부 아이디어는 높은 수준의 지원이 필요하므로 의식적 또는 무의식적으로 제거하여 ROI를 감소시킵니다. 툴킷에 RPA가 있으면 다음과 같은 이유로 완전히 다른 프로젝트 경로를 고려할 수 있습니다.

봇을 사용하면 향후 프로세스 비용을 낮출 수 있습니다.
봇 지원을 더 쉽게 확장할 수 있으므로 시장 수요에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.

구조화된 RPA 배포

조직에서 RPA를 아직 시도하지 않은 상황에 있는 경우 봇을 만들고 배포하는 방법에 대한 프레임워크를 설정할 수 있습니다. 이는 특히 IT 부서가 아닌 부서에 도입되는 경우 어려울 수 있습니다. 그곳 사람들은 소프트웨어 제공을 위한 업계 표준 방법론을 따르지 않거나 인식조차 하지 않을 수 있습니다(IT 부서에서 배포하지 않더라도 봇은 여전히 소프트웨어의 일부임). 이로 인해 이 문서에서 더 자세히 논의될 레거시 솔루션이 생성될 수 있습니다. 프로젝트 관리자가 올바른 구조화된 RPA 배포를 용이하게 할 수 있다면 이러한 레거시 문제를 피할 수 있습니다.

RPA 봇이 사용하는 소프트웨어 개발의 과제

많은 RPA 회사는 봇이 인간이 하는 것과 동일한 일을 하며 지정된 작업에서 더 효율적이라고 말함으로써 제품을 홍보합니다. 표면적으로는 사실이지만 - 대부분의 경우 봇은 동일한 디지털 작업 환경에서 동일한 버튼을 클릭하고 동일한 데이터를 복사/붙여넣기합니다. 이러한 작업을 완료하는 방식은 상당히 다릅니다.

봇이 애플리케이션과 상호 작용하는 가장 일반적인 두 가지 방법:

요소 인식 - 애플리케이션의 속성 내에서 또는 브라우저의 HTML 트리 내에서 UI 요소 이름을 찾습니다(브라우저의 개발자 도구와 동일). 이는 일반적으로 봇이 해당 환경에서 직접 애플리케이션에 액세스할 수 있는 경우에 사용됩니다.
이미지 인식 - 봇 설정 중에 봇이 컴퓨터 비전을 사용하여 상호 작용해야 하는 응용 프로그램 부분을 시각적으로 지정하면 관련 데이터, 입력 필드, 버튼을 식별하고 상호 작용할 수 있습니다. 이 방법은 가상 환경을 통해 응용 프로그램에 액세스하고 첫 번째 방법을 사용할 수 없는 경우에 사용됩니다.

보시다시피 봇 작동 모드는 인간이 화면 데이터를 해석하는 방식과 크게 다릅니다. 이는 팀이 인간뿐만 아니라 봇도 사용할 소프트웨어를 개발할 때 문제를 야기합니다.

봇은 종속성을 생성합니다.

가장 먼저 알아야 할 문제는 위에서 설명한 것처럼 봇과 사람이 동일한 방식으로 애플리케이션과 상호 작용하지 않는다는 것입니다. 즉, 유지 관리 또는 릴리스 업그레이드를 수행할 때 봇의 워크플로가 영향을 받을 수 있습니다.

UI 요소 속성을 변경하면 봇이 올바른 요소를 찾지 못할 수 있습니다. 이것은 인간 작업자에게 전혀 영향을 미치지 않습니다.

UI의 시각적 측면(레이아웃, 색상, 요소 크기, 텍스트 이름 등)을 변경하면 직원이 최소한 일시적으로 방해를 받을 수 있지만 아마도 첫 번째 시도에서도 적응할 수 있을 것입니다. 가상 인스턴스를 통해 애플리케이션에 액세스하는 봇의 경우 봇이 올바른 요소를 찾는 데 기반을 둔 이전 이미지가 새 버전의 애플리케이션에서 일치 항목을 반환하지 않기 때문에 재앙이 될 수 있습니다.

이 모든 것은 개발, 테스트 및 지원 중에 관리해야 하는 추가 종속성을 생성합니다. 그렇지 않으면 봇이 엉망이 되어 추가 문제를 일으킬 수 있습니다.

데이터 손상

마지막 지점에서 설명한 시나리오 중 하나가 실제로 구체화되었다고 가정해 보겠습니다. 봇이 작동을 멈추고 봇 유지 관리를 담당하는 사람에게 오류를 보낸다면 운이 좋을 것입니다. 또 다른 시나리오는 봇이 실제로 다른 UI 요소를 선택하고 사용하기 시작한다는 것입니다.

RPA 봇을 설정하는 많은 고객과 함께 일한 고려 솔루션의 CEO 댄 프렌치는 "봇 규칙이 제대로 설계 및 모니터링되지 않으면 봇은 판단력이 없으며 대규모 오류를 반복합니다."라고 말했습니다. 자동화는 상황을 더 빠르게 악화시키고 봇은 많은 데이터를 손상시킬 수 있습니다.

레거시 시스템 수신

마지막 두 요점은 봇이 실패하는 상황에 대해 논의했습니다. 이제 봇이 예상대로 작동하는 설정을 살펴보겠습니다.

MIT Sloan Management Review의 Chris DeBrusk는 RPA 봇의 등장을 Y2K 시간 시계 변경 버그에 대한 응답과 비교합니다.

세기의 전환기에 시계 변경을 처리하기 위해 많은 조직에서 레거시 제한을 우회했습니다. 비즈니스 사용자는 데스크톱에서 복잡하고 비즈니스 크리티컬한 응용 프로그램을 만들기 위해 점점 더 강력해지는 Microsoft Excel 및 Access를 수용했습니다. 그러나 이러한 맞춤형 컴퓨팅 도구가 확산되면서 강력한 제어 프레임워크, QA, 릴리스 관리 프로세스 및 기타 공식화된 IT 프로세스의 부재로 인해 문제가 발생했습니다.
오늘날 봇의 폭발적인 증가는 이러한 패턴을 반복할 것이라고 위협합니다. 결론은 봇을 프로그래밍하는 스크립트는 소프트웨어 코드이며 그렇게 취급되어야 한다는 것입니다. 재사용 및 추상화에 중점을 둔 산업 표준 방법론을 사용하여 설계해야 하며, QA 프로세스를 실행할 수 있도록 버전을 지정하고 적절하게 기록해야 합니다.

RPA 회사는 봇 설정의 단순함을 판매하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 분석은 레거시 시스템을 만드는 방법을 명확하게 보여줍니다. 또한 민첩한 프로젝트 관리 환경에서 악화될 수 있습니다. 빠른 개발에 대한 열망은 거버넌스 이니셔티브를 부수적으로 남겨둘 수 있습니다.

진정한 혁신 대신 지름길

RPA는 겉보기에 훌륭한 솔루션을 제공하지만 일부 작업을 자동화하고 해당 영역에 대한 백로그를 해제하면 조직의 다른 부분에 병목 현상이 발생할 수 있다는 점을 고려해야 합니다. RPA는 고된 작업을 처리하기 위해 겉보기에 무제한으로 보이는 리소스를 제공하여 사람들이 제품에서 실제 혁신을 제안하는 것을 의욕적으로 만들 수 있습니다. 실제로 업데이트해야 할 때 오래된 프로세스를 정지시킬 위험이 있습니다.

“RPA는 도로의 움푹 들어간 곳을 수정하는 것입니다. 새로운 고속도로 건설과 혼동하지 마십시오.” - Steve Gordon, Becton Dickinson의 글로벌 서비스 운영 부사장

변경 관리 고려 사항

"경영진의 87%는 로봇 공학 및 RPA에 대해 긍정적인 반면 거래 직원의 17%만이 참여하고 있습니다." - 고려 솔루션에서 실시한 설문 조사에 따르면.

'프로세스'라는 단어를 사용하는 것보다 로봇 작업 자동화로 표현하는 것이 더 나을 것 같습니다. 현재 RPA 기술은 복잡한 프로세스를 완전히 자동화할 수 없기 때문에 이해 관계자에게 보다 현실적인 기대치를 제공합니다. 현재 프로세스 소유자로 남아 있기 때문에 현재 해당 작업을 수행하는 직원에게 확신을 주지만 작업의 가장 사소한 부분은 소프트웨어로 처리됩니다.

결론

벤처 캐피털 펀드의 유입과 내부 프로세스를 최적화하고 비용을 절감해야 하는 프로세스 소유자의 필요성으로 인해 RPA는 덜 매달린 과일 솔루션을 제공합니다. 많은 회사가 파일럿 RPA 프로젝트를 수행했으며 일부는 그 이상으로 확장했습니다. 이는 프로젝트 관리자로서 특히 현장이 확장됨에 따라 RPA 봇과 직간접적으로 접촉할 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다.

우리가 보았듯이 RPA는 프로젝트에 많은 기회와 새로운 백로그 옵션을 제공합니다. 동시에 데이터 손상에서 레거시 시스템 생성에 이르기까지 많은 과제를 안고 있습니다. 프로젝트 관리자는 RPA를 고려한 제품이나 소프트웨어를 개발하는 방법을 염두에 두어야 합니다. 약간의 추가 계획을 수행하면 향후 많은 골칫거리를 줄이고 이해 관계자가 기대하는 결과를 얻을 수 있습니다.

RPA 산업에 대해 더 깊이 파고들고 솔루션 제공업체와 기술의 현재 상태에 대한 정보를 수집하려면 다음과 같은 공급업체에 구애받지 않는 산업 보고서를 확인할 수 있습니다.

Forrester Wave: 로보틱 프로세스 자동화, 2018년 2분기
Mindfields의 로봇 프로세스 자동화 보고서