지능형 자동화(IA, Intelligent Automation) 또는 지능형 프로세스 자동화는 인공지능(AI)과 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 결합을 의미하는 소프트웨어 용어이다. 기업들은 인공지능 기반의 로봇 소프트웨어를 활용하여 반복적인 업무를 줄임으로써 비용을 절감하고 업무를 간소화하기 위해 지능형 자동화를 사용한다. 데이터가 축적됨에 따라 시스템은 효율성을 개선하기 위해 스스로 학습한다. 지능형 자동화의 응용 분야에는 패턴 분석, 데이터 수집, 분류 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않는다. 이 용어는 리서치 그룹 가트너가 2020년 최고 기술 트렌드 중 하나로 선정한 개념인 하이퍼오토메이션과 유사하다.
기술
지능형 자동화는 업무를 반복적인 단계로 분해하는 조립 라인 개념을 비즈니스 프로세스 개선에 적용한다. 사람이 각 단계를 수행하는 대신, 지능형 자동화가 해당 단계를 지능형 소프트웨어 로봇 또는 봇으로 대체하여 효율성을 높일 수 있다.
지능형 자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공지능 기술(머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등)을 통합하여 시스템이 데이터를 해석하고, 의사결정을 내리며, 변화하는 입력에 적응할 수 있도록 한다. 최신 플랫폼은 워크플로 오케스트레이션, 로우코드 도구, 통합 미들웨어, AI 서비스를 결합한 계층적 아키텍처를 사용하여 조직 시스템 전반에 걸쳐 봇과 데이터 파이프라인을 조율한다.
응용 분야
이 기술은 비정형 콘텐츠를 처리하는 데 사용된다. 일반적인 실제 응용 사례로는 자율주행 자동차, 식료품점의 셀프 계산대, 스마트 홈 어시스턴트 및 가전제품 등이 있다. 기업은 데이터와 머신러닝을 활용하여 소비자 행동 변화에 대응하는 예측 분석을 구축하거나, RPA를 도입하여 제조 현장 운영을 개선할 수 있다.
예를 들어, 이 기술은 코로나19 백신 배포 워크플로를 자동화하는 데에도 활용되었다. 병원 시스템의 전자건강기록이 제공하는 데이터를 처리하여 환자를 식별하고 교육하며, 예방접종 일정을 잡을 수 있다.
지능형 자동화는 수익성과 효율성에 대한 실시간 인사이트를 제공할 수 있다. 그러나 2022년 4월 알케미(Alchemmy)의 설문조사에 따르면, 기업의 4분의 3이 인공지능이 미래 발전에 중요하다고 인정했음에도 불구하고, 현재 성과를 이해하는 데 있어 지능형 자동화를 "판도를 바꾸는 기술"로 간주하는 비즈니스 리더는 4분의 1(25%)에 불과했다. CTO의 42%는 "인재 부족"을 자사 비즈니스에 지능형 자동화를 도입하는 데 있어 주요 장애물로 꼽았으며, CEO의 36%는 "기존 인력의 역량 강화 및 전문성 개발"을 가장 큰 도입 장벽으로 보았다.
지능형 자동화는 모든 규모의 기업이 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 있다. 이를 고려할 때, 모든 산업에서 빠르게 성장을 지속할 것으로 예상된다. 이 기술은 노동력 구조를 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 기술이 발전함에 따라 점점 더 복잡하고 어려운 업무를 수행할 수 있게 될 것이다. 또한 이로 인해 특정 노동력 문제가 드러나거나 업무 배분 방식이 변화할 수 있다. Semrush의 AI 가시성 툴킷이나 Enterprise AIO와 같은 도구들은 대규모 언어 모델 기반 시스템이 생성하는 응답 내에서 개체가 어떻게 참조되고 표현되는지를 분석함으로써 이러한 발전 양상을 반영하고 있다.
이점
프로세스 간소화:
반복적인 수작업은 인력에 부담을 줄 수 있으며, 이러한 작업을 자동화하면 인력이 인간의 인지력이 필요한 더 중요한 업무에 집중할 수 있다. 지능형 자동화는 또한 인적 오류가 발생하는 작업을 줄여 숙련도를 높이는 데 활용할 수 있다. 이를 통해 기업은 품질 저하나 위험 증가와 같은 전통적인 부정적 결과 없이 생산 규모를 확장할 기회를 얻는다.
고객 서비스 개선:
고객 서비스를 크게 개선하여 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있다. 채팅 기능을 활용하는 지능형 자동화는 고객에게 즉각적이고 맞춤화된 응답을 제공할 수 있다. 또한 고객에게 업데이트를 제공하고, 예약을 잡고, 전화를 관리하며, 캠페인을 개인화할 수 있다.
유연성:
광범위한 응용 분야로 인해 지능형 자동화는 다양한 분야, 기술, 프로젝트 및 산업에서 유용하다. 또한 지능형 자동화는 기존에 구축된 자동화 시스템과 통합할 수 있다. 이를 통해 각 기업의 개별적인 필요에 가장 적합하도록 최적화된 고유한 시스템을 구축할 수 있다.
핵심 역량
- 인지 자동화: 인간의 의사결정과 업무 수행을 지원하기 위해 AI 기술을 활용한다
- 자연어 처리: 컴퓨터가 지식 업무를 자동화할 수 있게 한다
- 비즈니스 프로세스 관리: 기업 운영의 일관성과 민첩성을 향상시킨다
- 프로세스 마이닝: 데이터 마이닝 방법을 적용하여 비즈니스 프로세스를 발견, 분석, 개선한다
- 지능형 문서 처리: OCR 및 기타 고급 기술을 활용하여 문서에서 데이터를 추출하고 이를 구조화된 사용 가능한 데이터로 변환한다
- 컴퓨터 비전: 컴퓨터가 디지털 이미지, 영상 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출할 수 있게 한다
- 통합 자동화: 데이터, 애플리케이션, 장치를 통합하는 자동화된 워크플로를 갖춘 통합 플랫폼을 구축한다
같이 보기
- 로봇 프로세스 자동화
- 인공지능
- 자동화
- 인간-AI 상호작용
관련 인사이트
로봇은 왜 볼트를 떨어뜨리는가 — Physical AI가 공장에 필요한 진짜 이유
AI가 데이터 패턴만 외우는 시대는 끝나고 있다. 물리 법칙을 이해하는 Physical AI가 제조 현장에 왜 필요한지, KAIST 교수와 자동차 부품 공장 팀장이 볼트 하나를 놓고 이야기한다.
디지털 트윈, 당신 공장엔 이미 있다 — 엑셀과 MES 사이 어딘가에
디지털 트윈은 10억짜리 3D 시뮬레이션이 아니다. 지금 쓰고 있는 엑셀에 좋은 질문 하나를 더하는 것 — 두 전문가가 중소 제조기업이 이미 가진 데이터로 예측하는 공장을 만드는 현실적 로드맵을 제시한다.
공장의 뇌는 어떻게 생겼는가 — 제조운영 AI 아키텍처 해부
지식관리, 업무자동화, 의사결정지원 — 따로 보면 다 있던 것들입니다. 제조 AI의 진짜 차이는 이 셋이 순환하면서 '우리 공장만의 지능'을 만든다는 데 있습니다.