우수 논문인 ‘ 로보틱 프로세스 자동화에서 지능형 프로세스 자동화까지 ‘(Chakraborti, 2020)에서 저자는 지난 10년 동안 로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 어떻게 비즈니스 프로세스 효율성을 매혹적인 방식으로 발전시켜왔는지 살펴봅니다. 그러나 그는 지능형 자동화가 RPA의 논리적 진전으로 떠오르면서 현재 우리는 이러한 기술 트렌드 내에서 ‘변곡점’에 서 있다고 제안합니다.
차크라보르티는 비즈니스 프로세스 자동화를 머신러닝(ML), 인공지능(AI), 고객 데이터와 결합하는 지능형 프로세스 자동화라는 새로운 패러다임을 언급합니다.
RPA는 지능형 자동화의 또 다른 중요한 구성 요소입니다. 이 두 가지 개념은 서로 얽혀 있어서 지능형 프로세스 자동화의 시작과 로봇 프로세스 자동화의 끝이 어디인지에 대해 상당한 혼란이 있습니다.
이 글에서는 두 분야의 차이점과 공통점을 살펴보고 두 분야가 교차하고 겹치는 부분을 보여줍니다. 또한 업계 사용 사례와 함께 몇 가지 지능형 자동화 사례도 공유할 예정입니다.
로보틱 프로세스 자동화란 무엇인가요?
로보틱 프로세스 자동화(RPA )는 다양한 비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 목표를 실현하는 일련의 기술을 말합니다. 비즈니스 프로세스는 조직의 목표를 달성하기 위한 일련의 작업으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 프로세스는 대출 신청서에 대한 신용 조회를 실행하는 것과 같이 간단한 것일 수 있습니다.
신용 조사에 필요한 단계는 내부 문서에서 고객의 이름을 가져와 신용 조사 기관에 요청하고 그 결과를 내부 시스템에 다시 입력하는 것입니다. 기존 비즈니스 환경에서는 이러한 작업을 수동으로 처리합니다. 그러나 비즈니스 프로세스 자동화는 로봇을 사용하여 이러한 작업을 완료하므로 로봇 프로세스 자동화라는 용어를 사용합니다.
RPA 작업은 규칙에 기반하고 예측 가능해야 합니다. 트리거, 입력, 출력이 명확하게 정의되어 있어야 합니다. 따라서 예외 처리는 이들을 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 이상 상황이나 예외적인 상황, 즉흥적인 판단이 필요한 상황은 RPA가 처리할 수 없는 작업입니다. 물론 예외 처리가 RPA 개발에서 낯선 개념이라는 말은 아닙니다.
보안 권한 문제나 불완전한 데이터로 인해 봇이 작업을 완료할 수 없는 시나리오가 많이 있습니다. 개발자는 이러한 예외를 중심으로 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 인보이스 데이터를 데이터베이스로 전송하는 RPA 프로세스를 만들었는데 데이터베이스가 다운된 시나리오를 상상해 보세요. 로봇이 데이터베이스에 연결될 때까지 특정 간격으로 계속 시도하도록 로봇에 지시할 수 있습니다. 그러나 최대 시도 횟수에 도달하면 비즈니스 예외가 발생하여 수동 작업자가 상황을 해결할 수 있습니다.
위에서 설명한 것은 간단한 시나리오입니다. 그러나 예외를 독립적으로 처리하는 보다 탄력적이고 강력한 프로세스를 구축하려면 지능형 프로세스 자동화를 살펴봐야 할 수도 있습니다.
이 주제에 대해 자세히 알아보려면 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 전체 가이드를 읽어보세요.
지능형 프로세스 자동화(IPA)란 무엇인가요?
지능형 프로세스 자동화는 기업이 기존 워크플로와 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 여러 기술의 조합을 말합니다. 2017년에 이미 McKinsey는 지능형 자동화의 이점을 강조한 바 있습니다. 컨설팅 회사에서 널리 소비되는 보고서인 지능형 프로세스 자동화: 차세대 운영 모델의 핵심 엔진은 지능형 자동화를 실현하기 위해 함께 제공되는 5가지 핵심 기술을 간략하게 설명합니다.
그들은:
1. 로보틱 프로세스 자동화(RPA):
전통적으로 사람의 영역이었던 예측 가능하고 반복적이며 잘 정의된 작업을 수행하는 도구 모음입니다.
2. 머신 러닝 및 고급 분석:
방대한 과거 데이터 세트에서 패턴을 찾도록 학습된 고급 알고리즘을 통해 인간 연구원이 할 수 없는 속도와 정확도로 인사이트와 예측을 제공할 수 있습니다.
3. 자연어 생성기(NLG)
ChatGPT 및 Pi와 같은 도구의 성공에서 알 수 있듯이 자연어 생성기는 텍스트 및 기타 크리에이티브를 생성하여 인간과 기술 간의 커뮤니케이션을 촉진할 수 있습니다.
4. 스마트 워크플로:
사람과 기계 간의 워크플로우를 관리하여 원활한 배송, 추적 및 보고를 보장하는 비즈니스 프로세스 소프트웨어입니다.
5. 인지 에이전트:
머신러닝과 자연어 처리(NLP)를 결합한 스마트 챗봇은 자동화된 고객 서비스 담당자를 제공하여 서비스 직원의 업무 부담을 줄여주고, 경우에 따라서는 판매 및 고객 이해에 탁월한 능력을 발휘합니다.
위에 나열된 기술은 IPA 솔루션을 구성하는 기본 구성 요소입니다. 암시적이기는 하지만, IPA 기술을 구성하는 도구 목록에 컴퓨터 비전 기술(CVT )도 추가할 예정입니다.
RPA와 IPA의 유사점
RPA와 IPA는 서로 다른 기술 범주이지만, 어느 정도 크로스오버가 가능합니다. 다음은 RPA와 IPA의 몇 가지 유사점입니다.
1. 둘 다 자동화 도구입니다.
RPA와 IPA의 가장 분명한 연관성은 두 도구 모두 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 존재한다는 점입니다. 각 솔루션은 고유한 접근 방식을 취하고 다양한 유형의 기술을 사용하여 목표를 달성하지만, 그 핵심은 사람이 전통적으로 수행하던 작업을 처리하고 더 효율적이고 비용 효율적이며 정확하게 수행할 수 있는 방법을 찾는 데 있습니다.
2. RPA는 IPA의 핵심 부분입니다.
두 기술 간의 또 다른 중요한 유사점은 RPA가 IPA의 핵심 구성 요소라는 사실입니다. 머신 러닝과 인간의 인지를 모방하는 기타 기술은 IPA의 핵심 부분이지만, 자동화는 RPA 기반 위에 구축됩니다.
3. RPA와 IPA는 유사한 이점을 공유합니다.
RPA와 IPA는 또한 동일한 비즈니스 이점을 많이 공유합니다. 예를 들어, 기업은 비용 절감, 시간 절약, 생산성 향상, 직원 업무 만족도 향상, 규정 준수 표준 충족, 서비스 개선, 인적 오류 감소 등의 이점을 누릴 수 있습니다.
RPA와 IPA의 차이점
RPA와 IPA에는 많은 공통점이 있지만, 이해해야 할 몇 가지 차이점이 있습니다.
#1. 확장성
RPA는 개별 작업을 자동화하는 데는 탁월하지만 복잡한 워크플로우를 조율하거나 비정형 데이터를 처리하는 것은 일반적인 과제입니다. IPA는 비정형 데이터 또는 의사 결정과 같은 병목 현상을 확장하는 데 도움이 되는 다양한 도구를 제공합니다.
#2. 실시간 학습 및 적응
RPA는 예측 가능한 단계별 경로를 따르는 작업에 완벽한 솔루션입니다. 정의에 따라 지침을 따릅니다. 반면에 IPA는 ML과 같은 기능 덕분에 실시간으로 학습하고 적응할 수 있습니다.
#3. 인텔리전스
지능은 정의하기 까다롭습니다. 그러나 인간의 사고는 논리, 추론, 학습, 계획, 문제 해결과 같은 다양한 도구를 사용하여 정보를 기반으로 답을 찾거나 예측한다는 것을 우리 모두는 알고 있습니다.
RPA 도구는 엄격한 규칙을 통해서만 정보를 처리할 수 있습니다. 기본적으로 if/then/else 로직을 사용하여 비즈니스 프로세스를 처리합니다. 사실상 RPA는 인간의 인지를 모방하지만, 지도가 주어지기 때문에 가능합니다.
반면 지능형 자동화는 인간의 인지와 더 유사한 방식으로 데이터를 처리합니다. 지능형 자동화 도구는 AI를 사용하기 때문에 지침을 따르는 한계를 벗어나 변화하는 상황, 비정형 데이터 및 RPA 도구를 당황하게 할 수 있는 기타 예외적인 요소에 적응하고 조정할 수 있습니다.
#4. 비정형 데이터 처리
RPA는 팀이 결정적인 작업을 처리하는 데 도움이 됩니다. 따라서 구조화된 데이터와 같은 예측 가능한 입력에 의존합니다. 그러나 비정형 데이터 또는 예약을 벗어난 정보를 처리하는 데 있어서는 RPA 도구의 한계에 도달합니다.
구조화된 데이터를 다루는 일은 수작업으로 처리하는 경우가 많습니다. 상당한 양의 의사 결정과 해석이 수반되기 때문에 사람의 인지를 활용하는 것이 합리적입니다. 그러나 지능형 자동화는 머신 러닝과 같은 AI 기술을 사용하여 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.
RPA 도구를 사용하여 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 예를 들어 자연어 처리(NLP) 또는 광학 문자 인식(OCR) 도구를 사용하면 이러한 데이터를 RPA가 작업할 수 있는 데이터로 변환하는 데 도움이 됩니다. 그러나 비정형 데이터의 특성상 이 프로세스는 복잡하고 작업을 처리할 수 있는 여러 템플릿을 만들어야 합니다. 이러한 현실은 RPA 솔루션 내에서 확장 문제로 이어질 수 있습니다.
#5. 비용 효율성이 더 높은 RPA
IA 도구는 RPA 소프트웨어보다 범위가 더 넓지만, 이러한 추가 기능에는 비용이 발생합니다. 자동화 도구의 가장 매력적인 측면 중 하나는 비용 절감 효과가 입증되었다는 점입니다. 그러나 상대적인 가격대를 고려할 때 RPA 소프트웨어는 대부분의 시장에서 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
지능형 자동화는 보다 다양한 환경에서 작동할 수 있는 보다 유연한 솔루션입니다. 하지만 모든 비즈니스에 복잡한 자동화 요구 사항이 있는 것은 아닙니다. 자동화해야 하는 비즈니스 프로세스의 범위에 따라 RPA 솔루션은 필요한 모든 것을 제공할 수 있습니다.
#6. 더 빠르게 구현할 수 있는 RPA
지능형 자동화 도구는 다양한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 그러나 빠른 구현 시간을 고려할 때 이러한 복잡성은 약간의 단점이 될 수 있습니다. RPA 도구는 더 간단하기 때문에 구현에 드는 비용과 시간이 더 적게 듭니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 디지털 트랜스포메이션을 달성해야 한다는 압박을 받고 있는 리더에게 RPA 솔루션은 더 빠르게 가치를 창출할 수 있는 길을 제시할 수 있습니다.
#7. IPA 도구는 학습 곡선이 가파릅니다.
다시 말하지만, 이러한 도구의 상대적인 복잡성으로 인해 장단점이 있습니다. 본질적으로 IPA 도구를 도입하려면 머신 러닝과 같은 고도의 기술적 기능이 필요합니다.
비기술적인 팀에게도 아직 희망은 있습니다. 지능형 자동화 컨설팅 회사는 무거운 작업과 프로세스 설계의 대부분을 수행할 수 있습니다. 또한 IA 도구는 날이 갈수록 사용자 친화적으로 발전하고 있습니다.
지능형 프로세스 자동화 사례 및 산업 사용 사례
연구에 따르면 2023년에는 120제타바이트의 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 매년 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양은 약 20~25%씩 증가하고 있습니다. MIT 슬론에 따르면 이러한 데이터의 약 80%는 비정형 데이터입니다. RPA 도구를 통해 기업은 정형 데이터로 많은 일을 할 수 있었지만, 텍스트, 오디오, 비디오, 이메일, 소셜 미디어 콘텐츠, 서버 로그, 센서 로그, 위성 이미지가 놀라운 기회를 제공할 수 있음은 분명합니다.
지능형 비즈니스 자동화의 기능을 이해하는 가장 좋은 방법은 실제 사례와 사용 사례를 통해 이해하는 것입니다. 지능형 자동화 기술이 특정 산업에 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법을 소개합니다.
1. 고객 서비스
최근 몇 년 동안 고객 서비스 기대치가 크게 높아졌습니다. 현대의 소비자는 고도의 개인화 기능을 갖춘 상시 접속 셀프 서비스 옵션을 요구합니다. 지능형 자동화를 통해 기업은 인력에 대한 높은 오버헤드 없이도 기대하는 수준의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
자연어 프로세서로 구동되고 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼에 연결된 챗봇은 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 자동화된 이메일 처리, 예측 분석 및 정서 분석과 함께 사용하면 문제를 예측하고 고객 유지율을 높이는 데 도움이 되는 옴니채널 관리 기능을 활용할 수 있습니다.
2. 건강 관리
의료 분야는 지능형 자동화를 가장 많이 도입한 분야입니다. 전 세계적인 질병으로 인해 병원은 점점 더 바빠지고 있으며, 많은 병원이 압박에 시달리고 있습니다. 빠듯한 예산과 과중한 업무에 시달리는 직원들은 특히 환자 등록, 보험 처리, 예약, 청구 등의 관리 업무에서 운영 효율성을 높여야 할 필요성을 강조합니다.
3. 금융
금융 업계는 최첨단 기술을 선도하는 업계로 명성이 자자합니다. RPA 기술의 얼리 어답터로서 업계는 효율성을 높이고 규제 부담을 충족할 수 있는 방법을 지속적으로 모색해 왔습니다. 지능형 자동화는 금융 분야 전반에서 사기 탐지 및 규정 준수를 지원하는 데 사용됩니다. 그러나 이 기술은 운영에도 도움이 되어 대출 신청 등에 대한 의사 결정을 더욱 간소화합니다. 또한 소프트웨어 테스트를 자동화하여 금융 기관이 맞춤형 소프트웨어를 만들 수 있도록 지원합니다.
4. 제조
최근 몇 년 동안 병목 현상, 인플레이션, 전반적인 생활비 위기로 인해 공급망 문제에 대한 대중의 인식이 높아졌습니다. 제조업체는 구매 선호도가 진화하고 비즈니스 역학 관계가 변화함에 따라 디지털 트랜스포메이션을 수용해야 합니다. 이러한 현실은 특히 신흥 산업국이나 개발도상국에서 두드러집니다.
RPA와 IPA는 이러한 분야의 기업이 격차를 해소하고 전체 가치 사슬에서 프로세스와 조직을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생산 주문 자동화, 변화하는 고객 선호도 이해 및 조정, 물류 개선, 낭비 감소는 AI 기반 도구의 이점을 누릴 수 있는 몇 가지 영역에 불과합니다.
지능형 프로세스 자동화와 하이퍼오토메이션은 같은 의미인가요?
많은 전문가들이 지능형 프로세스 자동화와 하이퍼오토메이션을 같은 의미로 사용하지만, 두 개념은 별개의 개념입니다. 혼란스러운 것은 이해할 수 있습니다. 두 분야 모두 인공 지능 및 기타 관련 기술을 사용하여 IT 및 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 앞장서고 있습니다. 하지만 이 둘의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
위에서 언급했듯이 지능형 프로세스 자동화는 AI, ML, 컴퓨터 비전, 인지, 자연어 처리, 그리고 물론 RPA와 같은 기술을 혼합하여 사용합니다.
반면에 하이퍼오토메이션은 가능한 한 많은 비즈니스 프로세스를 자동화하려는 철학 또는 접근 방식입니다.
대부분의 혼란은 IPA가 하이퍼오토메이션 접근 방식의 일부라는 사실에서 비롯됩니다. 하지만 하이퍼오토메이션은 훨씬 더 광범위한 범위의 보다 정교하고 가속화된 IA 버전입니다. 하이퍼오토메이션은 고정된 프로세스나 작업을 처리하는 대신 플랫폼과 기술 전반에서 작동하여 비즈니스 효율성을 극대화합니다.
IPA와 RPA가 교차하고 융합하는 지점
이 글의 대부분을 IPA와 RPA의 상대적인 장점에 대해 분석하는 데 할애했습니다. 이러한 자동화 기술을 구분하는 것은 유용하지만, 이를 적대적이거나 경쟁적인 도구로 생각하는 것은 옳지 않습니다. 무료 자동화 도구로 기능을 이해하는 것이 가장 좋습니다.
두 도구가 교차하는 지점이 많이 있습니다.
#1. RPA의 한계에 대한 솔루션으로서의 IPA
논문 ‘ 인공지능 시대에 경쟁하는 방법 (Mohanty and Vyas, 2018)’에서 저자는 “RPA 로봇은 사용자가 지시하는 대로 정확하게 수행하며, 이것이 가장 큰 강점인 동시에 가장 큰 약점”이라고 말합니다. 이러한 정서는 RPA의 한계에 대한 중요한 점을 강조합니다: 광범위한 도입에서 알 수 있듯이 RPA는 정보화 시대에 필수적인 도구이지만, 비정형 데이터와 예측할 수 없는 시나리오로 인해 기업이 모든 업무에 RPA 솔루션을 도입할 수는 없습니다.
머신 러닝은 특히 두 가지 주요 영역에서 RPA의 기능을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은:
1. 비정형 데이터 처리
2. 고차원적 의사 결정의 문 열기
현재로서는 RPA 도구가 위의 기능을 수행할 수 없습니다. 하지만 AI로 자동화를 강화하면 자동화가 새로운 차원으로 발전할 수 있습니다.
#2. IPA 또는 하이퍼자동화 구현을 위한 디딤돌로서
RPA, IPA, 하이퍼오토메이션을 하나의 연속체로 간주하고 싶은 유혹에 빠질 수 있습니다. 하지만 이는 문제를 약간 지나치게 단순화한 것일 수 있습니다. 사실 IPA 또는 하이퍼오토메이션을 포함하는 모든 복잡한 자동화 시스템은 RPA에 크게 의존하게 됩니다. 따라서 RPA 도구는 이러한 고급 시나리오에서 여전히 관련성이 높고 필요한 도구가 될 것입니다.
이 주장이 더 강력한 힘을 발휘하는 곳은 구현의 맥락입니다. 초자동화로 가는 길에는 어떤 작업을 자동화할 수 있는지에 대한 많은 연구가 필요합니다. RPA로 시작하면 자동화할 수 있는 작업 유형에 대한 탄탄한 기반을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 자동화 워크플로를 구축하고 테스트할 수 있으며, 향후 IPA로 확장 및 보강할 수 있습니다.
하이퍼오토메이션은 가능한 모든 것을 자동화하는 접근 방식입니다. 그 모습은 비즈니스마다 다를 수 있습니다. 일부 기업에서는 AI의 일부 지원을 받는 RPA가 포함될 수도 있고, 다른 기업에서는 사람의 개입을 최소화하는 완전한 종합 자동화 기계가 포함될 수도 있습니다.
#3. 예측 분석 및 의사 결정
RPA는 특정 트리거 또는 입력에 따라 정의된 작업을 수행합니다. 감정 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 기술, 머신러닝 기능 등 IPA의 몇 가지 장점을 고려하면, 이 기술이 수많은 지저분한 데이터를 처리하고 이를 트리거 또는 입력으로 사용할 수 있는 구조화된 정보로 전환할 수 있다는 것은 분명합니다.
여기에는 엄청난 가능성이 있습니다. 의료 업계에서 보았듯이 유방 촬영술 검사에서 AI가 영상의학과 전문의보다 더 뛰어난 성능을 보인다는 연구 결과가 있습니다. 이러한 예측을 정확하게 수행하려면 수년간의 경험과 분야별 전문 지식이 필요하며, 이는 퇴직이나 이직 시 비즈니스에서 사라지게 됩니다. AI로 강화된 RPA는 이러한 경험 격차를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
유방 촬영술 검사의 예는 눈길을 끌지만, RPA와 IPA의 이점은 고품질 인지 또는 의사 결정이 필요한 다른 여러 비즈니스 관리 시나리오에 적용될 수 있습니다. 이러한 결정에 도달하면 RPA를 통해 다운스트림 작업을 트리거하여 다양한 비즈니스에 놀라운 수준의 생산성을 제공할 수 있습니다.
5가지 지능형 자동화 도구
시중에는 여러 지능형 자동화 공급업체가 있습니다. 각각은 서로 다른 기술, 접근 방식 및 가격의 고유한 조합을 제공합니다. IA 분야에서 가장 유명한 다섯 가지 사례를 살펴보겠습니다.
#1. 재프테스트
ZAPTEST는 소프트웨어 자동화와 로봇 프로세스 자동화 모두를 위한 최첨단 하이퍼 자동화 도구를 제공하는 엔드투엔드 풀스택 지능형 자동화 솔루션입니다. 이 솔루션은 컴퓨터 비전 기술과 RPA를 혼합하여 사용자가 프론트엔드 및 백엔드 오피스 작업을 모두 발견하고 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 OCR 및 견고한 분석 도구와 같은 뛰어난 기능을 갖추고 있습니다. 또한 코드리스 기능, 무료 및 엔터프라이즈 에디션, 모든 앱의 크로스 플랫폼/크로스 브라우저 자동화, 무제한 라이선스, 고객 팀의 일원으로 일하는 풀타임 ZAP 전문가(엔터프라이즈 에디션 내)가 함께 제공됩니다.
#2. 비즈니스 자동화를 위한 IBM 클라우드 팩
IBM Cloud Pak은 모듈식 하이브리드 클라우드 지능형 자동화 솔루션입니다. 이 엔드투엔드 비즈니스 자동화 플랫폼에는 워크플로 자동화, 문서 처리, 프로세스 마이닝, 의사 결정 관리 기능 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 또한 코드가 필요 없거나 적은 도구와 우수한 고객 지원도 포함되어 있습니다.
#3. UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼
UiPath는 지능형 비즈니스 자동화를 통해 RPA 제품을 강화했습니다. 이 플랫폼은 이러한 목표를 달성하기 위해 컴퓨터 비전 기술과 무인 로봇 공학(로봇이 로봇을 관리하는 기술)을 사용합니다. 또한 언어와 비정형 데이터를 이해하기 위해 인지 기능을 향상시킵니다. UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼은 IBM, Google, Microsoft와 같은 공급업체의 타사 코그너티브 서비스와 통합됩니다.
#4. SS&C 블루 프리즘 클라우드
SS&C 블루프리즘 클라우드는 IA 기능을 갖춘 또 다른 클라우드 기반 지능형 자동화 플랫폼입니다. 또한 팀이 구현 및 유지 관리를 처리하는 데 도움이 되는 지능형 자동화 서비스도 제공합니다. 블루 프리즘 클라우드는 지능형 로봇 프로세스 자동화 도구뿐만 아니라 코드가 필요 없는 드래그 앤 드롭 방식의 디자인 스튜디오와 워크플로 자동화 오케스트레이션 기능인 컨트롤 룸도 제공합니다.
#5. Microsoft Power Automate
이전에 Microsoft Flow라고 불렸던 또 다른 클라우드 기반 노코드 지능형 자동화 솔루션인 Microsoft Power Automate는 코드가 필요 없는 솔루션입니다. 이 패키지는 사용자 친화적이고 확장 가능하며 쉽게 연결할 수 있는 AI 빌더라는 기능을 제공합니다. Microsoft가 ChatGPT에 100억 달러를 투자한 것은 기술 전문가가 아닌 팀도 지능형 로봇 프로세스 자동화 워크플로를 구축할 수 있는 포인트 앤 클릭 인터페이스와 결합된 자연어 처리 기능을 제공한다는 의미입니다.
마지막 생각들
RPA와 IPA는 서로 다른 기술입니다. 그러나 그들은 깊은 찬사를 보냅니다. 두 도구의 진정한 힘은 인간 작업자뿐 아니라 서로를 보강할 수 있다는 데 있습니다. 많은 지능형 자동화 사례에서 알 수 있듯이 IA를 통해 구현되는 핵심 업무의 대부분은 디지털 워크포스와 로봇이 수행할 수 있습니다. 성공적인 자동화를 위해서는 기존 워크플로를 세분화하고 이해해야 합니다. RPA는 이러한 구성 요소의 많은 부분을 차지할 수 있습니다.
우리는 인간의 인지능력을 AI가 보완할 수 있는 흥미로운 업무 세계의 문턱에 서 있습니다. 디지털 트랜스포메이션은 선진국과 개발도상국의 모든 기업이 우선순위로 삼고 있는 과제입니다. IPA 및 RPA 도구의 도입은 이러한 전환의 중심이 될 것이며, 상상할 수 없는 생산성을 실현할 것입니다.
