디지털 전환으로 급증하는 업무량 '멀티 RPA'가 해답

다양한 RPA 경험으로 개발 넘어 IT와 비즈니스에 대한 이해 향상

빅데이터 분석, 인공지능(AI) 등 첨단 기술을 사용하기 위한 '멀티 클라우드'가 대세로 자리 잡고 있다.

클라우드 전문 조사업체 플렉세라는 자사 설문에 응한 기업 중 92%가 멀티 클라우드 전략을 보유하고 있다고 밝혔다. 하지만 여러 클라우드 서비스를 운영함과 동시에 끊임없이 늘어나는 서비스로 인해 복잡해진 업무 환경을 관리하기가 어려워졌다는 점이다.

7일 관련 업계에 따르면, 국내·외 주요 기업들은 이를 극복하기 위해 멀티 로봇프로세스자동화(RPA)를 도입하거나 고려하는 추세다.

멀티 RPA 전략은 멀티 클라우드처럼 자동화 도구인 RPA를 업무의 특성에 맞춰 여러 개 도입해 함께 운영하는 방식이다.

업무 특성과 비즈니스 목적, 난이도에 따라 RPA 솔루션을 유연하게 선택하고 배치해 업무 자동화 효율을 극대화한다.

예를 들어 엑셀, 이메일, 모니터링과 같은 단순 업무를 자동화하는 프로젝트와 인공지능(AI), 기계학습, 자연어처리(NLP) 등 고도화된 기술 결합이 요구되는 프로젝트를 분리 후 각 업무에 최적화 및 비용 효율적인 RPA 솔루션을 도입할 수 있다.

이를 통해, RPA 개발 및 유지보수에 투입되는 리소스와 비용을 절감하면서도 자동화 효율은 높일 수 있다.

또한 멀티 클라우드 같이 특정 벤더에 종속되지 않으면서도 각 RPA의 장점을 극대화해 통합적으로 활용 가능하다.

멀티 RPA를 운영 중인 6년 차 한 엔지니어는 “본사의 RPA 표준화 전략과 로컬 수준의 단순한 태스크 자동화 등 업무 유형과 요건에 따라 현재 두 곳의 RPA를 사용하고 있다”며, “다양한 RPA 툴을 목적에 맞게 사용할 수 있는 경험과 경력이 현장에서 프로젝트를 진행하는 데 큰 도움이 되고 있다”고 밝혔다.

이어 “한 가지 RPA 툴에 대한 충분한 경험이 있으면 대부분의 RPA 툴은 큰 틀에서 유사한 개념으로 두 번째 툴을 배우고 현장에서 사용하는데 약 열흘 정도 걸렸다”며 ”새로운 툴을 익히는 데 개발자가 투입해야 하는 리소스에 대해 생각보다 큰 부담은 없었다”고 답했다.

유연한 시각과 의사결정 역량 역시 멀티 RPA 경험을 통해 쌓을 수 있었다는 것이 엔지니어의 설명이다.

또한 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환 가속화로 기업 내 업무가 상당 부분 자동화로 전환되는 추세다. 이와 함께 직원들도 RPA 등 자동화 도구를 다룰 수 있는 역량을 갖춰야 한다는 의견이 나오고 있다.

한 금융 기업 CTO는 “최근 단순반복 업무를 자동화하면서 보다 효율적으로 일할 수 있는 환경을 조성하고 있다”며 “이를 위해 직원들에게 RPA를 교육하는 등 함께 성장하기 위한 기반을 마련하는 중”이라고 설명했다.

한 RPA 엔지니어는 “RPA 등 자동화 도구를 배우는 것이 당장은 어려워 보여도 전체적인 관점에서 봤을 때 프로젝트 운영 및 성과에서 더 좋은 결과를 만들어내곤 했다”라며 “특히 여러 RPA를 다룰 수 있는 능력은 비즈니스 인사이트까지 향상시킬 수 있는 능력으로 자리 잡을 것”이라고 강조했다.