우리 회사는 체계도 없고 시스템도 없어요

우리가 시스템이 없지, 프로세스가 없냐

🍎 바쁘다면 알짜배기만이라도 !

• 국내 중소기업 71.1%가 디지털 전략 없이 운영 중

• RPA 도입시 평균 12개월 내 투자비 회수, 20~30% 비용 절감 효과

• AI+RPA 결합으로 단순 반복업무에서 판단 업무까지 자동화 가능

혹시…..우리 회사 얘기인가요?

매일 아침 8시, 엑셀 파일을 열고 복사-붙여넣기로 하루를 시작하는 김대리. 시스템에서 데이터를 뽑아서 또 다른 시스템에 일일이 입력하는 일을 반복한다…

이런 수동 데이터 입력은 데이터 부정확성의 가장 흔한 원인이다.

키를 잘못 누르거나, 리스트에서 잘못된 항목을 선택하거나, 올바른 데이터를 틀린 곳에 입력하는 실수가 빈번하게 발생한다.

중소기업중앙회 조사에 따르면 전체 중소기업의 71.1%가 디지털 전략을 보유하지 않고 있다.

적극적으로 디지털 전환을 추진하는 기업은 고작 9.6%에 불과하다.

아니 잠깐, 정말 이 모든 기업들이 시스템도 없을까요?

시스템은 없어도 프로세스는 분명 있습니다

대부분의 회사가 착각하는 부분이다. "우리 회사는 체계가 없어. 주먹구구식이야."라고 말하지만, 실제로는 보이지 않는 프로세스가 반드시 존재한다.

무형의 프로세스를 유형화하여 시각적으로 확인하게 되면 현행 업무 프로세스와 생산 프로세스상의 문제점을 찾을 수 있게 되고 개선도 할 수 있다.

정작 문제는 이런 프로세스를 파악조차 하지 못하고 있다는 점이다.

사람에 지나치게 의존하는 회사의 특징을 보면

결국 소수의 '엘리트' 직원에게 많이 의존하는 구조가 만들어진다.

"시스템이 있고 없고 차이죠. 뭐." (대기업과 중소기업을 모두 경험한 직장인 A, 2021-09)

그렇다면 이런 환경에서는 어떤 해결책이 있을까요?

RPA, 시스템과 프로세스 바꾸지 않고 이룰 수 있는 혁신

RPA(Robotic Process Automation)의 가장 큰 매력은 바로 기존 시스템과 프로세스를 바꾸지 않아도 된다는 점이다.

RPA는 컴퓨터 로봇이 사람이 하는 일을 그대로 따라하도록 프로세스를 학습시키기 때문에, 어떠한 영역의 일이라도 자동화가 가능하다.

한마디로 컴퓨터 속 똑똑한 비서가 사람이 하던 일을 똑같이 따라 하는 기술이다.

컴퓨터 화면에서 클릭하고, 타이핑하고, 복사해서 붙여넣기 하는 모든 일을 기억해뒀다가 똑같이 반복해준다.

어떤 시스템이든 상관없다. 웹훅을 지원하지 않는 낡은 시스템이라도 전혀 문제없다. 왜냐하면 RPA는 시스템 내부를 건드리지 않고, 사람이 화면에서 하던 그대로만 따라하기 때문이다. 마치 옆에서 지켜보던 동료가 “아, 이거 매일 하시는 거네요. 제가 대신 해드릴게요”라고 말하는 것과 같다.

기존 자동화 도구들은 문제가 많았다. 셀레니움(Selenium) 같은 도구는 인터넷이 느려지면 오류가 나고, 웹사이트 디자인이 조금만 바뀌어도 작동을 멈췄다.

하지만 요즘 RPA는 사람처럼 생각하는 기술을 갖췄다. 단순히 “여기 클릭, 저기 타이핑”만 하는 게 아니라, 상황을 보고 판단도 한다.

예를 들어 “접수 인원이 초과되었습니다”라는 팝업이 뜨면, 미리 정해둔 대안을 자동으로 접수하는 방식이다.

글로벌 투자 컨설팅 회사 PWC는 전 세계 근로자 업무의 45%를 자동화할 수 있다고 분석했다.

더 중요한 건 실제 도입 효과다.

우리은행의 RPA 도입 성과 (2019년~)

• RPA 업무 210만 건 처리

• 기회비용 108억원 절감

• 업무시간 13만 시간 감축

농협중앙회 실증 연구 결과

• 83%의 사용자가 RPA가 업무효율화에 기여한다고 답변

• 소요시간 절감 효과가 48%로 가장 높은 응답률

RPA는 수주에서 수개월의 짧은 시간에 쉽게 구현이 가능하다. IT로 전산화하는 방식 대비 약 20~30% 이상의 비용 절감이 가능하고, 자본 회수 기간은 평균 12개월 미만이다.

AI를 만난 RPA, 더 똑똑해지다

기존 RPA는 단순한 반복 작업만 처리했다. AI를 결합하면 판단과 예측이 필요한 작업까지 처리할 수 있게 되면서 더욱 관심을 받고 있다.

AI+RPA 결합의 핵심

• RPA가 '손'이라면 AI는 '두뇌' 역할

• 문서 이해, 자연어 해석, 이미지 인식 가능

• 다양한 상황에 유연하게 대응

실제 적용 사례

전자상거래 기업

• RPA가 주문 데이터 추출 → ERP에 자동 입력

• AI가 배송 상황에 따라 메일 문구 자동 생성

• 송장 번호를 고객 이메일로 전송

이제 단순 자동화를 넘어 지능형 자동화 시대가 시작되고 있다.

그런데 도입이 막막하다면?

"좋은 건 알겠는데, 우리 회사는 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요."

가장 중요한 건 현재 상황을 정확히 파악하는 것이다. 프로세스를 정의하기 위해서는 먼저 기업 내부의 모든 활동을 유형화해야 한다.

단계별 접근 방법

1. 프로세스 As-IS 파악: 우리 회사의 활동들을 구체적으로 문서화

2. 반복 업무 식별: 가장 자주 수행하는 3가지 업무부터 파악해보기

3. PoC(Proof of Concept) 진행: 작은 규모로 효과 검증 후 전체 도입

이전 사례들을 비춰보았을 때 모니터링과 즉각적인 대처능력을 확보하는 것이 성공의 선결과제이다.

완벽한 시스템보다는 70% 수준의 정리를 유지하면서 유연성을 확보하는 게 현실적이다.

위험과 한계, 그리고 대응 전략

물론 만능 해결책은 아니다. AI 프로젝트의 80%가 PoC에서 멈춘다는 현실도 있다.

주요 리스크와 대응 방안

기술적 리스크: RPA는 규칙 기반의 반복 작업에 최적화되어 있어, 예외 상황이 많은 업무에는 한계가 있다. → 예외율을 지속적으로 모니터링하고 AI를 활용한 예외 처리 자동화 검토

조직적 리스크: 직원들의 자동화에 대한 저항이나 우려가 발생할 수 있다. → 자동화로 절약된 시간을 고부가가치 활동에 재배치하는 전략적 접근

운영 리스크: RPA 봇 관리와 유지보수에 대한 체계가 필요하다. → 전담 조직(Center of Excellence) 구성과 경영진의 적극적 지원

결론적으로, 시스템이 없다고 생각하는 회사야말로 RPA와 AI의 결합을 통해 가장 큰 변화를 만들어낼 수 있다.

중요한 건 '완벽한 시스템'이 아니라 '일하는 방식의 혁신'이다.