[언론보도] 테크리포트 : 왜 다시 RPA인가①1세대 RPA, 업그레이드가 필요한 이유
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[언론보도] 테크리포트 : 왜 다시 RPA인가①1세대 RPA, 업그레이드가 필요한 이유
  • 투이컨설팅
  • 승인 2022.07.04 12:52
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UI 스크래핑 방식의 한계 도출…2세대, API 커넥터와 AI 지원으로 해결
프로세스와 태스크의 As-Is 모델과 To-Be 모델 수립 후 적용

RPA(Robotic Process Automation)는 한때 자동화의 혁명으로 불렸다. 개발자들이 봇을 사용해 서로 다른 프로시저를 자동화할 수 있도록 도와줌으로써 단조로운 반복 작업을 대거 자동화할 수 있을 것으로 기대를 모았다. 

매킨지앤컴퍼니의 2017~2019년 보고서에서는 자동화가 인력을 완전히 대체할 수 있는 직업은 5% 미만이지만, 60% 이상의 직무 및 직업에서 최소 30%의 업무를 자동화할 수 있다고 주장했다. 나아가 인력 활동의 약 50%가 자동화될 수 있으며, 그 중 10%는 무려 90% 이상의 비율로 자동화될 수 있다고 추정했다. RPA는 이러한 기대를 한 몸에 받았고 가트너는 당시 글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 중 가장 빠르게 성장하는 분야로 RPA를 지목하기도 했다. 또한 기업의 디지털 전환은 RPA 없이 거론 혹은 실행하기는 불가능했다.

RPA 자동화의 주요 장점 (자료 : GGA IT컨설팅)
RPA 자동화의 주요 장점 (자료 : GGA IT컨설팅)

 

그러나 현재 매킨지앤컴퍼니, 언스트앤영, 가트너 등 글로벌 시장 분석 기관, 차세대 RPA 솔루션 업체들의 자체 연구 보고서 등은 1세대 RPA 프로젝트의 30~50%가 실패한 것으로 간주하고 있다. 그 이유는 크게 세 가지로 요약된다. 프로세스를 도외시한 RPA만의 잔치, 1세대 RPA의 한계로 인한 변경 및 추적 불가, 비즈니스 애플리케이션의 업데이트 제약 등이 그것이다.

1세대 RPA의 문제점① 프로세스와의 괴리 

우선 첫번째 이유는 RPA만을 위한 프로젝트였다는 점이다.
대부분의 프로젝트에서 RPA는 프로세스 자동화를 위한 솔루션으로서 간주된다. 기술적 관점에서는 사실이지만 RPA 프로젝트를 추진하는 과정에서 기업의 현실적인 문제는 철저하게 외면당했다. 이에 따른 괴리는 기업 규모가 클수록 두드러진다.

1세대 RPA는 마치 모든 통합 및 자동화 문제를 단숨에 해결해줄 수 있는 솔루션으로 과대포장되었고 그에 따라 과도한 기대도 한 몸에 받았다. 이는 현재 임원들을 대상으로 한 각종 RPA 설문조사에서 도입 효과가 기대치에는 못 미친다는 답변을 내놓고 있다.

이는 두 가지 하위 문제로 이어지는데 첫번째는 RPA를 더 많은 업무로 확대 적용하기 어렵다는 점, 두 번째는 장기적 기술 부채다. 장기적 기술 부채란, 지금 당장의 반복 업무 자동화라는 이점에 눈이 어두워 개선이 필요한 프로세스를 그대로 유지한 채 RPA를 도입, 적용함으로써 미봉책으로 남겨두고 있다는 뜻이다.

RPA 도입 시 프로세스 확인 및 개선안 도출의 필요성 (자료 : 퍼즐데이터)
RPA 도입 시 프로세스 확인 및 개선안 도출의 필요성 (자료 : 퍼즐데이터)


가트너의 RPA 매직쿼드런트 담당 데릭 마이어스 수석 분석가의 주장에 따르면 RPA는 사람보다 훨씬 빨리 데이터를 복사 및 붙여넣고 버튼을 클릭하지만 문제는 누가 무엇을 클릭하느냐가 아니라 프로세스다.

예를 들어 특정 프로세스를 수행하는 데 12개의 서로 다른 소스에서 데이터를 가져와야 하는 경우 RPA 툴을 사용하더라도 12개의 서로 다른 소스에서 데이터를 가져오는 것은 동일하다. 물론 훨씬 더 짧은 시간에 프로세스가 완료되지만 프로세스 자체가 바뀌는 것은 아니다. 처리 속도가 사람이 아닌 봇에 의해 빨라진 것뿐이다.

가트너는 IT팀이 RPA에 앞서 자동화하려는 프로세스를 살펴보고 프로세스나 태스크에서 문제를 발견할 경우 이를 조정할 수 있는 더 나은 방법을 찾아야 한다고 지적하고 있다. 프로세스가 복잡하고 번거롭다면 자동화만 할 것이 아니라 단순화해야 한다. 그러나 RPA 도구는 이를 위한 기능이 제한돼 있으며, 자동화된 프로세스를 설계하고 조정하는 데 늘 사용될 수 있는 건 아니다.

비효율적인 프로세스를 처리하지 않고 RPA를 구현하는 것은 미래 언젠가 해결해야 할 기술적 부채로 남는다. 또한 이는 RPA의 확대 적용을 방해하는데 여기에는 1세대 RPA 솔루션의 두 번째, 세 번째 문제점을 야기하는 UI 스크래핑 방식도 한몫 한다.

1세대 RPA의 문제점② 애플리케이션 UI 변경시 자동 추적 불가 

1세대 RPA 솔루션들은 UI 스크래핑에만 의존하고 있다. RPA 스크립트, 즉 봇은 애플리케이션의 UI(User Interface)를 사용해 정보를 스크랩하고 양식(forms)을 완성하며 데이터를 이동시킨다. RPA 툴은 궁극적으로 스크립트의 모음으로, RPA 봇은 변화에 동적으로 대응할 수 없는 스크립트다.

미 스테이티스타의 글로벌 RPA 소프트웨어 시장 전망. 2021년 시장 규모는 26억5000만달러(한화 약 3조 4300억원)로 추정되며 2030년말이면 연평균성장률 27.7%로 239억달러(한화 약 31조 198억원) 규모가 될 것으로 보고 있다. 스테이티스타가 예상하는 올해 글로벌 RPA 소프트웨어 시장 규모는 34억달러(한화 약 4조4000억원)다. (2022년 6월 1일 기준)
미 스테이티스타의 글로벌 RPA 소프트웨어 시장 전망. 2021년 시장 규모는 26억5000만달러(한화 약 3조 4300억원)로 추정되며 2030년말이면 연평균성장률 27.7%로 239억달러(한화 약 31조 198억원) 규모가 될 것으로 보고 있다. 스테이티스타가 예상하는 올해 글로벌 RPA 소프트웨어 시장 규모는 34억달러(한화 약 4조4000억원)다. (2022년 6월 1일 기준)

비즈니스 프로세스의 자동화를 위해서는 RPA 봇을 특정 UI에 훈련시켜야 하는데, 봇은 단순 스크립트이기 때문에 애플리케이션의 UI 변화에 스스로 적응하진 않는다. 따라서 애플리케이션이 업데이트되거나 교체되는 즉시 이러한 봇들을 함께 수정하지 않으면 더 이상 제대로 기능하지 않으므로 RPA 프로세스가 오류를 일으키거나 데이터의 부정확성을 야기하게 된다.

이 문제를 더욱 곤란하게 만드는 것은 1세대 RPA의 또다른 취약점, 즉 프로세스와 봇의 매칭 추적 기능의 부재다. 어떤 RPA 봇이 어떤 프로세스에 사용되고 있는지 추적할 방법은 IT관리팀이 수작업으로 스프레드시트에 일일이 기입하는 것뿐이다. 즉, 대부분의 1세대 RPA 툴에는 효율적인 추적 기능이 없기 때문에 RPA 봇과 프로세스의 관계를 추적하기 위해서는 IT 직원이 사내 생성, 사용되고 있는 RPA 봇을 하나하나 수작업으로 기록 관리해야 한다.

물론 이러한 작업을 수행한 조직은 거의 없다. 이러한 불편함은 RPA 도입 효과를 누렸다고 해도 확대 적용을 꺼리게 만들었다. 1세대 RPA의 전사 확대 적용이 드문 이유다.

1세대 RPA의 문제점③ 애플리케이션 업그레이드 시 RPA 수동 조정 

나아가 더 본질적인 문제는 RPA가 비즈니스 애플리케이션의 업데이트를 방해한다는 것이다. 비즈니스 애플리케이션의 업그레이드 혹은 고도화가 RPA에 의해 발목 잡힌 셈이다.

단순 UI 변경과 같이 사소한 업데이트라고 해도 1세대 RPA 솔루션에서는 이를 자동 반영하는 능력이 없기 때문에 인력의 수동 조정을 요구하는데 이는 그나마 평소 철저하게 봇과 프로세스의 매칭 추적 관리를 해왔다고 전제할 때 가능하다. 이러한 관리가 이뤄지고 있지 않다면, 비즈니스 애플리케이션에서 마이너 업데이트가 자동으로 이뤄져 UI가 변경될 경우 RPA 봇이 처리하는 어떤 프로세스에서 영향을 받을지 알 수 없다.

김인현 투이컨설팅 대표는 “RPA 도입이 프로세스의 근본적인 혁신을 방해하는 요소가 된다는 일각의 의견이 있다”며 “RPA를 대거 도입하다 보면 추후 프로세스를 대폭 개편할 필요가 있을 경우 이미 도입한 RPA가 걸림돌이 될 수도 있다”고 지적했다.

현재는 2세대 RPA가 출시되고 있다. 자료 : 에베레스트 그룹
현재는 2세대 RPA가 출시되고 있다. 자료 : 에베레스트 그룹

가트너에 따르면 2000개 가량의 RPA 봇을 운영하고 있는 동남아 소재 한 대형은행은 RPA 도입 전으로 돌아가고 싶어도 결코 그렇게 할 수 없는데 애플리케이션을 변경할 경우 은행의 어떤 업무가 중단되어버릴지 알 수 없기 때문이다. 따라서 이 은행은 어떤 비즈니스 애플리케이션이 업데이트될 때마다 수천개의 봇을 검색하고 있다. 업데이트된 UI에 맞춰 RPA 봇을 새로 프로그래밍하기 위해서다.

이 문제는 RPA가 UI 스크래핑이 아닌 API 방식을 기반으로 한다면 상당 부분 해결될 수 있다. 하지만 1세대 RPA, 그리고 현재 시중에서 공급되는 일부 RPA들은 여전히 UI 스크래핑 방식으로, 이들은 규칙 기반 일상 업무를 자동화하는 데는 유용하지만 민첩한 자동화 환경을 구축하거나 환경 변화에 스스로 적응하는 프로세스를 설계하는 데는 적합하지 않다. 해당 RPA 소프트웨어가 API 수준이 아닌 피상적인 UI 수준에서 작동하기 때문이다.

UI 스크래핑에서 API 커넥터로 발전 모색

기업이 RPA를 도입하는 이유는 자동화를 통해 업무 처리 속도를 높이고 임직원의 시간을 더욱 가치 있는 업무에 투입하기 위해서다. 그러나 UI 수준에서의 자동화는 장기적으로는 이러한 목표를 구현하기 어렵게 만든다. 궁극적으로 기업은 비즈니스 민첩성과 유연성을 확보하기 위해 새로운 툴을 효율적으로 통합하고 프로세스를 보다 빠르게 자동화해야 하지만 RPA가 이를 지원하기는커녕 방해할 수도 있다.  

가트너의 RPA 매직쿼드런트 담당 데릭 마이어스 수석 분석가는 가트너 심포지엄/IT엑스포에서 UI 스크래핑에만 의존하는 RPA는 지능적 자동화와 거리가 있다고 지적했다. RPA 봇이 변화에 동적으로 대응할 수 없다면 다소의 부주의나 변경만으로도 업무 및 사용 환경을 저해할 수 있다.

2022년 글로벌 RPA 솔루션들과 포지션 (자료:AI멀티플 research.aimultiple.com)
2022년 글로벌 RPA 솔루션들과 포지션 (자료:AI멀티플 research.aimultiple.com)

그렇다면 RPA 도입을 포기해야 할까. 그렇지는 않다. 오히려 1세대 RPA를 고도화 해야 하는 시점이다. 기업 디지털 전환의 목표인 민첩성과 유연성은 하이퍼오토메이션을 배제하고서는 얻을 수 없기 때문이며 다만 이제 ‘인텔리전트’ 하이퍼오토메이션이 필요한 시점이다.

이를 위해 최근 RPA 솔루션들은 인공지능/머신러닝 탑재, API 커넥터 지원 등 1세대의 한계를 해결할 수 있는 기능들로 재무장하고 있다.

포레스터리서치는 RPA 소프트웨어 시장이 2025년까지 급성장하다가 이후 성장 둔화될 것으로 예측하는데, 그 이유는 RPA가 사람의 손에 크게 의지하던 수작업 세트를 완료하는 스크립트에 가깝고 더욱 지능화된 자동화 툴들이 RPA를 대체할 것으로 보고 있기 때문이다. 하지만 RPA 솔루션들은 기존 취약점을 극복하는 신기능들을 추가함으로써 자구책을 모색하고 있다.

가트너 또한 “전통적으로 사람이 수행해 왔던 트랜잭션 단계들을 조합된 UI 인터래션을 통해 제거함으로써 반복되는 수작업을 자동화한 것”을 RPA 툴로 정의하지만, 이제 RPA 툴을 도입할 때는 △UI 스크래퍼와 함께 오케스트레이션되는 API 커넥터 △봇의 UI 프론트 엔드를 구축하기 위한 로코드 UX △자동화 워크플로의 헤드리스 혹은 서버리스 오케스트레이션(헤드리스 봇)의 기능이 있는지 살펴봐야 한다고 조언하고 있다.

출처 : 넥스트데일리(http://www.nextdaily.co.kr), 박현선 기자

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