초자동화란 무엇일까요?

지난 수년간 기업들은 제조 라인, 의료 관련 상호 작용, 물류 운송, 재무 거래 등 수많은 세부 정보들의 측정을 통해 매일매일의 운영 데이터를 수집해 왔습니다. 각각의 운영을 보다 정확히 파악하고, 가능한 곳에서 운영을 간소화, 표준화, 자동화하기 위해 이와 같은 데이터를 사용하는 비즈니스 프로세스 소프트웨어 전용 시장도 오랜 기간 존재해 왔습니다. 이제 새로운 기회가 생겨났습니다. 이 모든 가치 있는 운영 데이터와 비즈니스 프로세스 전문성을 바탕으로 인공지능을 훈련하고, AI 기반 애플리케이션을 사용해 비즈니스 기회와 위기를 보다 정확히 예측하고, 이에 대응할 수 있게 된 것입니다. 이를 성공적으로 해내는 기업은 Gartner의 분석가들이 '초자동화'라고 부르는 이 강력하고도 파괴적인 비즈니스 이점을 누릴 수 있게 됩니다.

초자동화란 무엇일까요?

초자동화란 매일매일의 운영 가운데에서 더 빠른 속도, 효율성, 정확성을 확보하기 위한 비즈니스 기술을 의미합니다. 초자동화는 지능형 자동화라고 불리는 또 다른 트렌드와도 관련이 되어 있습니다. 지능형 자동화는 인간의 상호 작용을 모방하고 복잡한 프로세스를 자동화하기 위해 로봇 자동화와 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 결합하는 기술 프로세스를 의미합니다. 초자동화는 지능형 자동화를 바탕으로 구축된 비즈니스 규율로, 기업이 운영 데이터의 정보를 활용해 더 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 파악 및 자동화할 수 있도록 돕습니다.

전형적인 자동화와 달리 초자동화는 기업인들에게 운영 데이터에 액세스하고, 데이터 소스를 통합하고, AI 서비스를 사용해 복잡하고 미묘한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있는 방법을 제시합니다. 여기에는 고객 서비스 상호 작용, 문서 라우팅, 물류 운송, 비즈니스 분석 등 다양한 프로세스가 포함될 수 있습니다. 인공 지능, 자연어 생성, 컴퓨터 비전, 이상 감지 등 데이터 기반 기능들을 통해 초자동화는 인간의 언어를 해석하고, 최선의 옵션을 제안하고, 심지어 일련의 단계를 분석한 뒤 이를 로봇에 통합해 단계를 자동화하게 하는 기술을 필요로 하는 비즈니스 프로세스를 통합관리하는 데 사용됩니다. 목표는 최소한의 비용으로 최고의 비즈니스 성과를 제공하고, 동시에 비즈니스 운영의 정확도와 속도를 높이는 것입니다.

초자동화

1. 전문가: 산업 지식 및 작업 전문성
2. 비즈니스 애플리케이션: 운영 데이터 및 데이터 통합
3. 자동화 도구: 데이터 통합관리 및 로봇 프로세스 자동화
4. 인텔리전스: 인간의 전문성을 모방하기 위한 AI 및 ML

핵심 요점

• 초자동화의 목표는 기업이 수행하는 매일매일의 운영에 효율성과 정확성, 속도를 더하는 것입니다. 여기에는 가능한 경우 비즈니스 변화에 대한 기업의 대응을 지원하거나, 심지어 예측할 수 있게 하기 위한 실시간 피드백을 제공하는 일도 포함됩니다.
• 초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 다르며, 비교적 단순한 RPA에 비해 더 많은 기능을 갖추고 있습니다.
• 초자동화는 비즈니스 프로세스 자동화, 소프트웨어 통합, 대규모 운영 데이터 저장소를 결합해 인공 지능을 교육하고 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 초자동화는 고객 서비스 문의 처리, 광범위한 비즈니스 운영에서 제품 또는 문서에 대한 지능적인 라우팅과 같은 업무에 새로운 수준의 효율성과 정확성을 더할 수 있습니다.
• 초자동화를 통해 결과를 개선하고 원하는 ROI를 달성하기 위해서는 철저한 계획과 지속적인 평가 및 분석이 필요합니다.

초자동화의 정의

기업들은 초자동화를 활용해 매일매일의 운영에 최대의 효율성을 더하고 최고의 결과를 얻을 수 있습니다. 이 기술의 목표는 비즈니스 사용자를 위해 단순성을 제공하는 것이지만, 초자동화에는 여러 기술, 도구, 플랫폼의 복잡한 통합관리도 포함됩니다. 초자동화라는 용어를 만든 Gartner의 분석가에 따르면 초자동화에는 다음이 포함됩니다: 인공 지능(AI), 머신러닝(ML), 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 및 지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군(iBPMS), 통합 서비스형 플랫폼(iPaaS), 로코드/노코드 도구, 패키지 소프트웨어 및 기타 다양한 종류의 의사결정, 프로세스, 업무 자동화 도구.

초자동화는 기업이 보유한 산업 전문성과, 매일 수집하는 대량의 운영 데이터로부터 더 많은 가치를 확보하기 위한 방법입니다. 데이터 흐름을 통합하고, AI를 교육함으로써 기업은 매일매일의 운영 효율성을 높이고 직원, 고객, 파트너 간의 보다 효과적인 상호 작용을 지원할 수 있습니다.

이처럼 초자동화를 위해서는 다양한 원칙과 자동화된 운영에 대한 심도 깊은 전문성이 필요합니다. 그리고 그 결과 고객 및 파트너 상호 작용에 새로운 차원의 효율성이 더해져 비용 절감 및 경쟁 우위 확보라는 성과를 얻을 수 있습니다.

초자동화는 어떤 방식으로 이루어지나요?

초자동화 프로젝트에는 적합한 운영 데이터의 자동화, 소싱, 통합 이점을 누릴 수 있는 워크플로를 파악하고, 적합한 자동화 도구를 선택하고, 입증된 자동화 기능을 재활용하고, 이상 탐지, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 형식의 AI 및 머신러닝을 통해 그 기능을 확장하는 작업이 포함됩니다.

초자동화의 목표는 고객 또는 직원들이 애플리케이션과 상호작용하는 방식을 모방해 이를 프로세스에 통합하는 것입니다. 예를 들어 사람들이 작업을 수행하는 방식을 기록해 해당 활동을 자동화하는 로봇을 생성할 수 있습니다. AI 기능을 활용하면 고객이 사용하는 자연어 속 의도를 파악하고, 워크플로의 다음 단계에 대한 의사결정을 내리는 작업의 자동화도 가능해질 수 있습니다. 시간이 지나면 이처럼 디지털화된 운영으로부터 확보한 데이터를 분석해 비즈니스 프로세스 개선을 위한 숨은 기회를 발견하게 될 수도 있습니다. 작업의 복잡성이 심화되고, 비즈니스 운영의 속도와 정확도가 높아짐에 따라 자동화에서 초자동화로의 전환이 이루어진 것입니다.

초자동화 vs 로봇 프로세스 자동화(RPA)

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 기업 내 사람들이 인간의 상호작용을 대체하고, 일상적이고 반복적인 업무를 없애줄 컴퓨터 봇을 생성할 수 있게 해 주는 시스템입니다. 한 파일에서 다른 파일로 규칙적으로 텍스트를 복사 붙여넣기하거나 지속적으로 문서를 이동시키는 일을 하는 사람이 있다면, 컴퓨터 봇을 생성해 작업을 맡기고 다른 일에 몰두할 수 있습니다.

초자동화는 보다 광범위하고 복잡한 목표 달성을 위한 RPA의 통합관리 및 개선 버전이라고 할 수 있습니다. 업무를 자동화하고, 이후 보다 복잡한 초자동화를 구축하기 위해서는 IT 팀이 여러 소스로부터 확보한 데이터의 통합을 위한 운영 데이터 및 API의 표준 저장소를 제공해야 합니다. 직원들은 로코드 또는 노코드 플랫폼에서 자동화된 워크플로 구축 시 드래그앤드롭 방식으로 데이터를 다루고 통합할 수 있습니다. 아이디어를 검증하고, 참가자들에게 코칭과 지원을 제공하는 자동화 전문가 조직(CoE)를 통해 프로세스를 관리하는 기업도 있습니다.

초자동화는 대규모 과거 데이터 및 거의 실시간에 가까운 운영 데이터를 활용해 교육 및 정보를 제공받은 인공 지능 계층을 추가합니다. AI를 활용하면 자동화 기능은 고객, 파트너, 직원들의 의도를 파악하고, 정확한 정보를 빠르게 찾고, 적절한 대응을 취하고, 자연어로 소통하는 등 다양한 상호 작용을 할 수 있습니다.

초자동화가 중요한 이유는 무엇인가요?

초자동화는 비즈니스 혁신 잠재력을 보유한 정교한 AI로 만든 애플리케이션입니다. 초자동화는 새로운 차원의 효율성을 제공함으로써 기업이 경쟁 우위를 점할 수 있는 기회를 열어줍니다. 초자동화는 기업이 수집 및 저장한 모든 운영 데이터를 보다 효과적으로 사용할 수 있게 해 줍니다. 또한 단순히 데이터를 사용해 과거의 일을 돌아보고 분석하게 하는 대신 이벤트 기반 소프트웨어를 사용해 보다 현명한 조치를 즉시 취할 수 있게 해 줍니다. 예를 틀어 항구에서는 컴퓨터 비전을 사용해 항구로 진입하는 컨테이너를 자동으로 식별 및 측정함으로써 컨테이너를 보다 신속하고 정확하게 추적 및 이동시킬 수 있습니다. 보험사는 지능형 문자 인식 기능을 사용해 문서 내 텍스트를 확인하고, 문서의 흐름을 자동화하고, 소수의 검토 건만 직원에게 할당함으로써 보험 청구를 신속히 처리할 수 있습니다. 마찬가지로 재무, 헬스케어, 제조, 온라인 리테일 모두 비즈니스 자동화 기능을 바탕으로 고객, 환자, 공급업체와 보다 신속하고 정확한 상호 작용을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 이 기능을 공급망에 적용하면 니즈를 예측하고, 제품을 주문하고, 문서를 작성하고, 고객 또는 직원을 위한 다음 단계를 제시할 수 있습니다. 이 모든 영역에서 초자동화는 반복 업무의 부담을 줄이고, 비용을 낮추고, 정확도를 높이고, 혁신의 길을 열어주는 경쟁 우위로 작용합니다.

초자동화의 이점

초자동화가 비즈니스에서 확고히 자리를 잡게 되면, 수많은 영역에서 이점을 얻을 수 있습니다.

• 비즈니스 속도: 그 어느 때보다 복잡해진 운영을 자동화함으로써 전사적인 생산성과 효율성을 개선할 수 있습니다.
• 정확성 향상: 기업이 세부 사항을 누락하거나 시스템 에러를 발생시키지 않고 대규모 데이터를 신속하고 정확하게 처리할 수 있게 지원합니다.
• 수작업 의존도 감소: 현장에서도, 사무실에서도 비용을 낮추고 지루한 업무로부터 직원들을 해방시켜 이들이 보다 중요한 프로젝트에 집중할 수 있게 해 줍니다.
• 데이터 및 IT 인프라의 활용성 개선: 기존 운영 데이터 및 IT 인프라를 활용해 보다 만족스러운 비즈니스 결과를 보다 저렴한 비용에, 빠르고 정확하게 확보할 수 있습니다.
• 프로세스 개선: 비즈니스 프로세스에 대한 보다 일관적이고 예측 가능한 조치를 제공할 수 있습니다. 또한 AI를 사용해 매일매일의 운영을 분석하고, 신속한 비즈니스 의사결정을 내리고, 시간이 지날수록 프로세스를 개선할 수 있습니다.
• 고객 서비스 개선: 고객과 클라이언트들의 의도를 이해하고, 정보를 신속 정확하게 확보하고, 자연스러운 인간의 언어로 커뮤니케이션을 함으로써 고객과 클라이언트를 만족시킵니다. 복잡하거나 감정을 고려해야 하는 상황을 위해 직원을 준비시키는 일은 여전히 중요하지만, 많은 상황들이 초자동화 챗봇을 통해 신속히 처리되고 있습니다.

초자동화 관련 도전 과제

초자동화는 아주 많은 것을 약속합니다. 하지만 적절한 데이터를 사용해 응답을 이끌어내기 위해서는 그만큼 철저한 계획과 데이터 관리에 대한 헌신이 필요하기도 합니다. 이와 같은 준비가 없이는 초자동화가 자산이 아니라 부담이 될 수 있습니다. 다음을 포함한 잠재적 도전 과제들이 존재합니다:

• 값비싼 비즈니스 프로세스 재설계: 비즈니스 프로세스 자동화를 위해서는 시간과 계획, 직원들의 기능 채택이 필요합니다. 이를 위해서는 영향을 받는 직원들과의 정기적이고 지속적인 커뮤니케이션을 바탕으로 한 장기간의 변경 관리 전략이 필요할 수 있습니다.
• 기술 업그레이드: 단순한 봇 자동화에서 초자동화로의 전환을 위해서는 이벤트 기반 소프트웨어, 적절한 데이터 확보를 위한 효과적인 통합 플랫폼, 로코드 개발 도구 등 새로운 기술에 대한 투자가 필요합니다. 비즈니스 프로세스 자동화 및 인공 지능에 대한 전문성도 요구됩니다. 예를 들어 실시간 분석 수행 역량은 자동화된 기능의 효과를 적용 및 판단하는 데 필수적입니다.
• 필수 분석: 초자동화 계획에는 데이터 관리 및 데이터 분석의 업그레이드도 포함됩니다. 이를 통해 초자동화 기능의 효과를 측정하고 자동화 프로세스 전반의 규정 준수 여부를 확인하는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다.
• 필수 보안 인프라: 초자동화는 기업 내 다양한 시스템에 영향을 미칩니다. 따라서 운영과 연계된 모든 봇 또는 시스템에 악의적인 행위자가 침투하지 못하도록 테스트를 거칠 필요가 있습니다.
• 편향성: 대출, 채용, 구매, 보험 요율 등 의사결정에 비즈니스 프로세스 자동화를 적용할 때, 알고리즘이 의도하지 않은 편향을 계획하지 않도록 상당한 주의를 기울여야 합니다.

초자동화 사용 사례

산업 전반에서 초자동화는 기업의 비용 절감, 서비스 수준 개선, 리스크 완화에 기여함으로써 그 가치를 입증하고 있습니다. 다음은 5가지 실제 사례입니다:

• 리테일: 3자리수 성장을 경험한 브라질의 Facily는 현재 기업이 고객 서비스 관련 도전 과제에 직면했다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 이 소셜 커머스 마켓플레이스는 재무 관리, 재고, 물류를 통합하고, 온라인 마켓플레이스의 핵심 기능을 구동하는 자동화 기능을 구축함으로써 주문, 승인에서부터 미지급금에 이르기까지 완전히 감사가 가능한 추적을 생성했고, 그 결과 빠른 주문 이행과 효과적인 재고 관리 및 구매가 가능해졌습니다.
• 재무 운영: Lyft는 자동화 기능을 사용해 자사 계정원장의 수익 구성 요소에 대한 장부 마감 기간을 절반 이상 단축할 수 있었습니다. Lyft는 전체 재무 마감 기간을 절반으로 단축하고, 이후 프로세스 개선을 통해 해당 기간을 다시 절반으로 단축하게 될 것을 기대하고 있습니다.
• 공급망: 신선한 재료를 고집하는 Chipotle에게는 반응성이 뛰어난 공급망이 필요합니다. 이들은 2가지 방식으로 자동화를 활용합니다. 먼저 자동화 기능이 수요를 지속적으로, 정확하게 추적 및 예측하게 함으로써 협력업체가 예측치를 신뢰하고, 그에 따라 계획을 세울 수 있게 합니다. 다음으로, 포장 및 배달 주문 추적을 자동화하여 사람의 검증 없이도 모든 온라인 거래와 배달 파트너 일정을 조율할 수 있게 되었고, 배달원과의 조율 면에서 연간 수백만 달러를 절약할 수 있게 되었습니다.
• 헬스케어: 덴마크의 의료 기관인 Coloplast는 인공 항문 및 카데터 사용자들과의 커뮤니케이션 및 지원을 위해 마케팅 자동화 기술을 사용합니다. Coloplast가 달성한 고객 참여 수준은 헬스케어 산업 평균을 훨씬 웃도는 수준입니다. 이들이 제공하는 개인화된 인터랙티브 서비스 프로그램은 이메일, 웹, DM, 전화 등 여러 자동화된 커뮤니케이션 채널을 통해 확보한 정확하고 시의적절한 정보를 바탕으로 사용자의 상태와 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다.
• 고객 서비스: 자동화 기능은 Razer가 기술에 능통한 게이머들이 선호하는 셀프 서비스 기술 지원을 제공할 수 있게 했습니다. Razer 고객의 대다수는 채팅을 통한 문의가 가장 편리하다고 답했지만 당시 Razer가 제공하던 가장 성숙한 커뮤니케이션 채널은 전화와 이메일이었습니다. Razer는 챗봇과 AI를 도입해 서비스 프로세스를 최적화 및 자동화했습니다. 이제 Razer는 고객 문의의 50%를 자동화된 채팅으로 처리하고, 나머지 문의는 기타 커뮤니케이션 채널에 지능적으로 라우팅합니다.
• 데이터 보안: Adenza의 AxiomSL 비즈니스 사업부는 전 세계에 재무 서비스 산업의 규제 보고에 사용되는 데이터 및 위험 분석 소프트웨어를 제공합니다. 이들은 자사의 데이터베이스 인프라에 머신러닝 자동화를 사용해 대부분의 데이터베이스 유지 관리 업무를 없애고, 자동화된 확장, 튜닝은 물론 규제 대상인 민감한 데이터를 암호화하고, 보안 취약성이 있는 데이터베이스를 패치하고, 무단 액세스를 예방하는 데 도움을 주는 자동화된 프로세스를 제공했습니다.

초자동화 프로세스 시작하기

수동 비즈니스 프로세스를 초자동화 단계로 이전하는 데에는 많은 사람들의 헌신과 수많은 데이터, 다양한 기술이 필요합니다. 다음은 초자동화에 필요한 높은 수준의 단계들을 정리해놓은 것입니다.

1. 자동화 수요 및 기회 정립.
   초자동화는 정립된 비즈니스 프로세스를 근간으로 시작됩니다. 현재 운영 및 비즈니스 규칙에 대한 정보를 수집하고, 이 정보가 업계 모범 사례와 어떻게 다른지 비교해야 합니다. 일선 근무자들을 인터뷰하여 병목 현상이 발생하는 곳은 어디인지, 자동화가 반복적인 프로세스를 완화해줄 수 있는 영역은 어디인지 파악할 수 있습니다. 이미 존재하는 단순한 로봇 프로세스 자동화 기능을 파악하세요. 이와 같은 정보는 조직에 가장 효과적인 초자동화에 관한 계획 수립에 도움이 될 것입니다.
2. 데이터 수집.
   데이터 소스 통합 및 실시간 데이터 흐름 생성 프로세스가 초자동화의 대부분을 차지합니다. 이 프로세스는 조직이 복잡한 자동화 기능 안에서 핸드오프 및 승인 체인을 생성할 수 있게 해 줍니다. ML 모델 교육에는 귀사에 저장된 운영 데이터를 사용하면 됩니다.
3. 보유 도구 파악.
   자동화 구축에는 비즈니스 프로세스 자동화 서비스, 데이터 통합 도구, 로코드 개발 플랫폼, ML 훈련 플랫폼, 분석 도구가 필요하며 심지어 사물인터넷(IoT) 센서가 필요한 경우도 있습니다. 이 요소들은 귀사의 비즈니스 애플리케이션에 결합되어 각 애플리케이션 간 또는 애플리케이션 내 상호작용을 자동화해 줍니다.
4. 직원 구성.
   비즈니스의 다양한 영역별 프로젝트 리드와 자동화된 승인 프로세스의 최종 승인을 담당하는 리더를 파악해야 합니다. 이들은 자동화가 필요한 프로세스를 파악 및 구성하는 데 도움을 주고, 해당 분야에서의 효율성 향상 분석 결과에 가장 큰 흥미를 보일 사람들입니다. 자동화로 인해 일선 근무자들이 스스로의 역할에 대해 혼란을 느낄 수 있다는 사실을 인지해야 합니다. 이들이 자동화된 프로세스를 활용할 수 있는 새로운 루틴을 구축할 수 있도록 지원해 주어야 합니다.
5. 구현, 측정, 반복.
   초자동화는 인간의 전문성과 실시간 데이터 흐름과 데이터 분석을 활용한 머신러닝 알고리즘 간 협업의 결과물입니다. 일선 근무자들과의 커뮤니케이션 채널을 열어두고 자동화의 효과를 측정하고, 프로세스 반복을 위한 준비를 해야 합니다. 어느 시점이 되면 자동화된 프로세스가 비즈니스 효율성 및 민첩성 개선에 어떤 도움을 주었는지를 보여주는 데이터 분석을 신뢰할 수 있게 될 것입니다.

좌측 하단에서 우측 상단으로 이어지는 계단 그림입니다. 좌측 하단 계단에 한 사람이 엉덩이에 손을 올린 채 서 있습니다. 우측 상단 계단에는 한 사람이 승리의 깃발을 흔들며 서 있습니다.

1. 1: 작게 시작하기. 비즈니스 규칙에 따라 단순한 업무들을 자동화하기
2. 2: 크게 생각하기. 비즈니스 프로세스 자동화를 사용해 새로운 자동화 기회 모색하기
3. 3: 데이터 사용하기. 데이터 소스를 프로세스 흐름에 통합하기. AI 및 ML 알고리즘 훈련
4. 4: 경로 생성하기. 자동화 통합관리를 위한 이벤트 처리 아키텍처 추가하기
5. 5: 인텔리전스 적용하기. 수립된 워크플로 내에 AI 및 ML 알고리즘 적용하기
6. 6: 반복하기. 더 많은 데이터로 알고리즘 개선하기

Oracle을 통해 초자동화의 이점 실현하기

조직에 초자동화 기술을 도입해야 할 시기가 되면 프로세스 자동화, IoT, 데이터 관리, AI 서비스를 위한 신뢰할 수 있는 도구를 모색하게 됩니다. Oracle Cloud Infrastructure Process Automation은 초자동화를 시작하기에 딱 좋은 제품입니다. 개발자와 비즈니스 전문가들은 이를 사용해 ERP, HCM, CX 시스템 전반의 승인 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 초자동화 기술을 구동하는 데 필요한 모든 데이터를 확보하기 위해서는 모든 애플리케이션 및 데이터 소스를 연결해 주는 Oracle Cloud Infrastructure integration services와 같은 통합 서비스가 필요합니다. 소속 업계나 사용 사례와 상관없이 OCI는 고객이 반복 업무를 단순화하는 데 필요한 도구와 재사용 가능한 비즈니스 규칙, 사전 구축된 통합, 로코드 디자인을 제공합니다.

초자동화 FAQ

초자동화를 구현해야 하는 이유는 무엇인가요?

초자동화는 운영 데이터로부터 새로운 가치를 확보하기 위한 비즈니스 전략입니다. 초자동화는 AI 및 ML 기능을 활용해 프로세스 자동화와 데이터 통합 전문성을 결합하여 매일매일의 운영에 더 높은 속도, 효율성, 정확성을 더해 주며, 문서 관리, 고객 서비스 통합, 경쟁 우위를 제공하는 기타 다양한 프로세스 등 복잡한 워크플로 자동화를 통해 이를 달성합니다.

초자동화는 어떻게 달성할 수 있나요?

초자동화에는 여러 기술, 도구, 플랫폼 통합관리가 포함됩니다. 초자동화는 비즈니스 프로세스 자동화 플랫폼과 로봇 프로세스 자동화(RPA), 첨단 AI 및 ML 등 기술을 결합합니다.

초자동화는 어떻게 시작해야 하나요?

초자동화는 비즈니스 프로세스 엔지니어링의 확장이라고 볼 수 있습니다. 기존의 개별 작업 자동화에서 전체 비즈니스 프로세스의 초자동화로의 전환에 필요한 AI 및 ML 서비스와 통합 도구를 제공하고, 프로세스 엔지니어링에 대해 정통한 파트너를 선택하는 게 좋습니다.

초자동화를 위한 모범 사례에는 어떤 것들이 있나요?

초자동화 달성을 위한 모범 사례에는 자동화할 수 있는 워크플로 파악하기, 적합한 자동화 도구 선택하기, 미리 검증된 자동화 프로세스를 적절한 곳에 적용하기, 다양한 형태의 AI 및 머신러닝을 사용하여 자동화된 프로세스에 포함된 기능 확장하기 등이 있습니다. 또한 피드백 루프를 적용하여 자동화 기능이 목적을 달성하고 있는지, 시간이 지남에 따라 개선되고 있는지 검증할 수 있습니다.