초자동화는 산업을 변화시키고 효율성과 혁신을 주도하고 있습니다. 그렇다면 초자동화는 정확히 무엇이며 왜 중요한 것일까요? 이 글에서는 초자동화의 정의와 용도, 그리고 초자동화를 활용하여 앞서나가는 기업에 대해 자세히 살펴봅니다.

하이퍼오토메이션이란 무엇인가요?

초자동화는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 비즈니스 운영에서 자동화를 확장하기 위한 고급 프레임워크입니다. 단일 작업에 초점을 맞춘 기존 자동화와 달리 초자동화는 조직 내에서 가능한 한 많은 작업을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 여러 기술을 결합함으로써 기업은 프로세스를 간소화하고 인적 오류를 줄이며 생산성을 높일 수 있습니다. 이 용어는 조직이 복잡한 의사 결정을 위해 AI를 통합하면서 반복적인 작업을 보다 효율적으로 처리하는 방법을 모색하기 시작하면서 처음 등장했습니다.

초자동화의 원동력은 단순한 자동화를 넘어서는 작업 능력에 있습니다. 이 자동화 프레임워크는 AI 모델, 데이터 분석, 의사 결정 알고리즘을 통합하여 일반적으로 사람의 판단이 필요했던 작업을 실행합니다. 이러한 변화는 시스템이 지속적으로 진화하고 적응하여 성능과 의사 결정을 개선하는 지능형 자동화로 이어집니다. 기업에서 초자동화를 도입한다는 것은 고객 서비스 챗봇부터 재무 분석에 이르기까지 모든 수준의 효율성을 수용한다는 것을 의미합니다.

배경 하이퍼자동화 분석

복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 AI, RPA, ML, 디지털 트윈을 통한 초자동화.

초자동화는 생산성 향상을 위해 첨단 기술을 사용하는 방법론입니다. 그 핵심에는 AI와 데이터 인사이트를 기반으로 여러 자동화 도구가 조화롭게 작동하는 조합이 포함됩니다. 이 자동화 솔루션은 RPA, AI, ML을 통합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 처리할 수 있는 보다 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

예를 들어 고객 지원 환경에서는 초자동화가 단순한 문의에 대한 응답만 자동화하는 것이 아닙니다. 고객과의 상호작용을 분석하고 패턴을 인식하여 서비스 전략에 대한 개선 사항을 제안합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝을 통해 각 상호작용을 학습하여 향후 대응을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

이러한 AI 기반 자동화의 핵심 요소는 조직이 미래의 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 프로세스 또는 자산의 가상 모델인 디지털 트윈을 사용하는 것입니다. 디지털 트윈은 AI와 머신러닝의 도움으로 실제 운영을 시뮬레이션하고, 잠재적인 문제를 파악하고, 최적화를 제안합니다. 이러한 수준의 자동화는 보다 지능적인 데이터 기반 의사결정을 제공함으로써 비즈니스 프로세스를 크게 향상시킵니다.

기술 트렌드의 맥락에서 볼 때 초자동화는 비즈니스 운영 방식을 혁신하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 하이퍼자동화는 개별 작업을 넘어 모든 기능과 프로세스에 자동화를 통합하여 자동화를 확장합니다. 이러한 접근 방식을 채택하는 조직은 협업이 개선되고 생산성이 향상되며 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

하이퍼오토메이션의 기원과 역사

초자동화라는 개념은 보다 지능적이고 확장 가능한 자동화 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 생겨났습니다. 자동화는 수십 년 동안 존재해 왔지만 주로 특정 작업이나 워크플로우에 초점을 맞추었습니다. 21세기에 AI, ML, RPA가 등장하면서 기업들은 이러한 기술을 보다 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 통합 시스템에 통합할 수 있는 가능성을 모색하기 시작했습니다.

가트너는 2019년에 ‘초자동화’라는 용어를 처음 사용하면서 자동화에 대한 새로운 접근 방식을 공식적으로 인정했습니다. 그 이후로 업계는 빠르게 확장되었고, 선도적인 기업들이 경쟁력을 유지하기 위한 방법으로 하이퍼자동화를 도입했습니다. AI 및 데이터 분석 도구의 가용성이 높아지면서 기업이 데이터 기반 의사결정을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있게 되면서 성장세가 더욱 가속화되었습니다.

최근 몇 년 동안 초자동화는 특히 제조, 금융, 의료와 같은 산업에서 널리 주목을 받고 있습니다. 이러한 분야는 방대한 양의 데이터에 의존하기 때문에 스마트 자동화는 효율성을 개선하고 운영 비용을 절감하는 데 이상적인 솔루션입니다.

하이퍼자동화 타임라인	주요 개발 사항
2019년 이전	RPA를 통한 기존 자동화
2019	가트너가 말하는 “하이퍼 자동화”
2020-2022	AI 기반 산업에서의 빠른 채택
2023-현재	의료 및 물류와 같은 새로운 분야로의 확장

하이퍼오토메이션의 유형

하이퍼자동화는 산업과 관련된 프로세스에 따라 다양한 형태로 제공됩니다. 다음은 가장 일반적인 몇 가지 유형입니다:

비즈니스 프로세스 자동화(BPA): BPA는 기존 시스템과 통합되는 소프트웨어 도구를 통해 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 중점을 둡니다.
로보틱 프로세스 자동화(RPA): 이러한 유형의 자동화는 소프트웨어 로봇 또는 봇을 사용하여 데이터 입력이나 처리와 같은 구조화된 작업을 수행합니다.
지능형 프로세스 자동화(IPA): IPA는 RPA에 AI와 ML을 추가하여 시스템이 더 복잡한 작업을 처리하고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
엔드투엔드 자동화: 이 접근 방식은 처음부터 끝까지 전체 워크플로우를 자동화하여 프로세스의 모든 단계가 원활하게 연결되도록 보장합니다.

하이퍼자동화 유형	주요 기술
비즈니스 프로세스 자동화	워크플로 자동화 도구
로보틱 프로세스 자동화	봇, 데이터 처리
지능형 프로세스 자동화	AI, ML, 의사 결정 알고리즘
엔드투엔드 자동화	통합 플랫폼

하이퍼자동화는 어떻게 작동하나요?

지속적인 학습과 디지털 워크플로우를 통해 초자동화에서 협업하는 AI, ML, RPA

초자동화는 여러 기술을 통합된 시스템에 통합하여 작동합니다. AI, ML, RPA와 같은 이러한 기술은 서로 협력하여 더욱 지능적이고 적응력이 뛰어난 프로세스를 만들어냅니다. 실제로 기업에서는 RPA를 사용하여 기본적인 데이터 처리 작업을 처리하는 한편, AI는 해당 데이터를 분석하여 인사이트를 생성할 수 있습니다. ML은 이러한 인사이트를 정제하여 시간이 지남에 따라 의사 결정을 개선합니다.

하이퍼자동화 시스템은 지속적으로 학습하고 진화합니다. 이전 프로세스의 데이터를 분석하여 효율성과 정확성을 최적화하기 위해 작업을 조정합니다. 이러한 자기 개선적 특성이 지능형 자동화를 기존 자동화와 차별화하는 요소입니다.

하이퍼오토메이션의 장단점

장점	단점
생산성 및 효율성 향상	상당한 초기 투자 필요
인적 오류 감소	잠재적 일자리 대체
AI를 통한 의사 결정 개선	복잡한 구현 프로세스
산업 전반에 걸쳐 쉽게 확장 가능	데이터 보안 문제
운영의 민첩성 향상	지속적인 유지 관리 및 업데이트

초자동화는 많은 이점을 가져다주지만 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 긍정적인 측면에서는 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하며 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 조직은 초기 투자 비용과 구현의 복잡성을 신중하게 고려해야 합니다. 또한 통합 자동화가 특정 역할을 대체할 수 있기 때문에 일자리 대체에 대한 우려도 있습니다.

하이퍼자동화를 활용하는 기업

UiPath

UiPath는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 분야의 선두주자로서 하이퍼오토메이션으로 역량을 확장하고 있습니다. 이 회사의 플랫폼은 반복적인 작업을 자동화하는 다양한 도구를 제공하는 동시에 보다 복잡한 의사결정을 위해 AI를 통합합니다. 기업들은 UiPath를 사용하여 운영을 간소화하고 수작업을 줄이며 프로세스의 정확성을 높입니다. 또한 기업이 자동화 전략을 쉽게 구현하고 확장할 수 있도록 자동화에 대한 접근성을 높이는 데 중점을 둡니다.

어디서나 자동화

Automation Anywhere는 RPA를 전문으로 하지만 보다 통합된 자동화 시스템에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 초자동화를 위한 솔루션을 개발했습니다. 이러한 도구를 통해 기업은 일상적인 작업뿐만 아니라 AI와 머신러닝을 사용하여 보다 복잡한 워크플로우도 자동화할 수 있습니다. 금융, 의료, 제조 분야의 기업들은 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 개선하기 위해 Automation Anywhere를 사용합니다. 플랫폼의 유연성 덕분에 다양한 업계의 요구 사항에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.

Microsoft

Microsoft는 다양한 Microsoft 제품에서 작업을 자동화할 수 있는 도구를 제공하는 Power Automate 플랫폼을 통해 하이퍼자동화를 에코시스템에 통합합니다. Power Automate는 AI와 RPA를 사용하여 기업이 데이터 분석, 고객 서비스, 문서 관리와 같은 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 또한 Microsoft의 하이퍼자동화 솔루션을 통해 조직은 자동화 노력을 확장하고 워크플로 효율성을 개선할 수 있으므로 기업은 AI 기반 자동화를 일상 업무에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. Power Automate의 유연성을 통해 사용자는 워크플로를 사용자 지정하여 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞출 수 있습니다.

지멘스

지멘스는 디지털 인더스트리 소프트웨어를 통해 제조 부문의 초자동화를 활용하고 있습니다. AI, 머신 러닝, 사물 인터넷(IoT)을 결합하여 공장에서 생산 공정에 초자동화를 구현할 수 있도록 지원합니다. 지멘스의 솔루션은 예측 분석을 통해 복잡한 제조 워크플로를 자동화하고, 공급망을 관리하며, 유지보수 일정을 최적화합니다. 이러한 도구는 제조업체가 운영 비용을 절감하고 제품 품질을 개선하며 전반적인 효율성을 높이는 데 도움이 되므로 Siemens는 산업 환경에서 하이퍼자동화를 채택하는 데 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

하이퍼자동화의 적용 또는 사용

헬스케어

의료 분야에서 초자동화는 환자 데이터 관리와 관리 업무를 간소화합니다. AI 기반 도구는 일정 관리, 환자 기록, 청구 프로세스를 자동화하여 의료진의 업무 부담을 줄여줍니다. 머신러닝은 의료 데이터를 분석하여 진단을 개선함으로써 의사가 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이러한 AI 기반 자동화는 의료 서비스의 정확성과 효율성을 개선하여 더 나은 환자 치료 결과와 운영 비용 절감으로 이어집니다.

금융

금융 기관은 이러한 고급 자동화를 통해 거래를 자동화하고, 규정 준수를 모니터링하고, 사기 행위를 탐지합니다. AI 모델은 방대한 양의 금융 데이터를 분석하여 의사 결정을 개선하는 인사이트를 제공합니다. 자동화는 계정 관리 및 고객 서비스와 같은 프로세스에서 인적 오류를 줄여줍니다. 그 결과 더 빠르고 안정적인 금융 서비스가 제공되며, 은행과 금융 회사는 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

제조

생산 라인을 최적화하고 공급망을 관리하며 다운타임을 줄임으로써 제조업은 초자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 기반 로봇은 인간 직원과 함께 작업하여 효율성을 개선하고 제품 품질을 보장합니다. 자동화된 시스템은 장비를 모니터링하고 유지보수 필요성을 예측하여 비용이 많이 드는 고장을 방지합니다. 또한 이러한 자동화 프레임워크는 전체 생산 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화하여 제조업체가 수요 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 지원합니다.

기술 트렌드의 초자동화: 명확한 정의