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RPA가 AI로 가는 여정이라고?

근 IRPA ( Institute of Robotic Process Automation)가 개최한 컨퍼런스에서 AI에 대해 많은 이야기가 있었습니다. 대부분의 사람들은 최신 기술(RPA) 과 최첨단 기술(AI)에 대해 혼동하는 것처럼 보였습니다.




RPA와 AI를 '연속체'로 보여주는 프레임 워크가 제시되었고, RPA에서 AI까지 자연스러운 '여정'을 제안하는 모델이 있었으며, 또 어떤이는 RPA가 전체를 아우를수 있다고 주장했으며 일부 발표자들은 RPA와 AI 간의⁠ '선택'에 대해 이야기했습니다. 어느 쪽도 회의 참석자에게 두 기술의 이점에 대해 속시원하게 해결해준 의견은 없었습니다. . RPA와 AI의 관계에 대해 모든 사람이 명확하게 이해할 수 있도록 이러한 각 요점을 해결해 보겠습니다.


1. RPA / AI 는 비슷한 모델이다? (X)

RPA가 두 가지 유형의 기술 중에서 비교적 단순하다고 주장 할 수는 있지만 실제로 전혀 다릅니다.주 요 차이점은 RPA의 로봇은 '명령한대로만 이행하는 (다소 멍청).. '반면 AI는 '자기 학습이 가능하다는 것입니다.

RPA는 사용자가 지시한대로 정확하게 수행하며, 반복해서 같은 방식으로 정확하게 수행합니다. 규정 준수 및 정확성이 중요한 규칙 기반 프로세스가있는 경우에 적합합니다.

반면 AI는 일반적으로 프로세스에 대한 입력이 구조화되지 않은 경우 또는 대량의 데이터가 있는 경우. 기계학습을 통해 의사결정을 하는 업무에 적합합니다. 연속성을 염두에 둔다면 시간이 지남에 따라 자기학습을 통해 더 나아지는 AI를 사용하는것이 좋습니다.

2. RPA가 AI에 도달하는 여정일까? (X)

어떤 이는 기업이 RPA 구현하는것이 AI에 도달하는 여정이라고 주장합니다. 현재는 RPA가 AI보다 안정된 기술이기 때문입니다. 현실은 AI가 필요하지 않기 때문에 RPA를 구현하고 AI를 전혀 구현하지 않는 회사의 사례가 훨씬 더 많습니다. RPA는 AI 없이도 정확성 및 규정 준수를 하는업무에는 환상적인 퍼포먼스를 내기 때문이죠다. 물론 일부 회사는 RPA없이 AI를 구현합니다. RPA 또는 AI를 사용할지 또는 두 가지를 함께 사용할지 여부는 특정 요구 사항을 기반으로 한 일련의 선택일뿐 입니다.

3. RPA가 AI에 종속될것? (X)

또 다른 관점은 RPA가 AI를 지원할 때만 가치가 있다는 것입니다. 위에서 언급했듯이 많은 (사실 대부분의) 회사는 AI를 고려하거나 요구하지 않고 RPA를 구현합니다. 규정을 준수하고 반복 가능한 프로세스를 원하고 로봇에게 구조화 된 데이터를 공급할 수 있다면 복잡하게 AI를 도입할 이유는 있을까요?

4. RPA / AI 선택해야할까?(X)

​ RPA와 AI의 주요 차이점은 RPA 솔루션이 규칙 기반 작업 처리로 제한되며 디지털화되고 구조화 된 입력이 필요하다는 것입니다. 그러나 많은 조직은 판단 기반 프로세스와 구조화되지 않은 입력을 처리해야합니다. ​지금까지 분명히 알 수 있듯이 두 기술은 실제로 AI를 사용하여 프로세스 초기에 구조화되지 않은 데이터를 구조화하고, 로봇을 사용하여 트랜잭션을 처리 한 다음 잠재적으로 AI를 사용하여 의사 결정을 수행함으로써 서로를 잘 보완할수 있습니다.

이런 다양한 주장이 나온 이유는 각각의 다른 공급업체의 마케팅 메시지가 자사 기술과 프레임 워크를 중심으로 짜여지기 때문입니다. AI기술을 차용한 RPA공급업체, RPA본연의 기술에 충실한 공급업체, IBM,MS,SAP처럼 자사 엔터프라이즈에 RPA 탑재하는 케이스처럼 각각 다른 메시지를 던지고 있습니다.

현재로서는 RPA나 AI를 어떻게 구별해야 하는지 관심을 두는것 보다 실제 비즈니스에 어떤방식으로 적용하는 것이 유용한지를 먼저 고민하는것이 RPA와 AI에 대한 올바른 접근방식이라고 생각됩니다.

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