2018년 전 세계 RPA SW 지출 규모 6억 8천만 $
성장률 지속으로 2022년에는 24억 $에 이를 것
2019년 RPA 가격 하락으로 도입률 증가 전망
가트너(Gartner)가 15일, 2018년 로봇 프로세스 자동화(robotic process automation, RPA) 소프트웨어 지출 규모에 대한 전망을 발표했다.

가트너에 따르면, 2018년 RPA 소프트웨어 관련 전 세계 지출액은 작년보다 57% 증가한 6억 8천만 달러에 이를 전망이다. 이러한 성장세를 이어간다면, 2022년 RPA 소프트웨어 지출액은 총 24억 달러에 이를 것으로 예상된다.

가트너의 케이시 톤보움(Cathy Tornbohm) 부사장은 “조직들이 수동 작업을 자동화하기 위한 쉽고 빠른 해결책으로 RPA 기술을 채택한다"라며, "일부 직원들이 여전히 데이터를 직접 잘라 붙여 넣고 수정하는 단순 작업들을 계속 수행하고 있으나 RPA 도구가 이들을 대체하면 오류 발생이 감소하고 데이터의 품질이 향상된다"라고 말했다.
오늘날 RPA를 가장 많이 도입하는 곳은 은행, 보험사, 공익기업, 그리고 통신사 등이다. 톤보움 부사장은 "일반적으로 이러한 조직들은 회계 및 인사관리 시스템의 서로 다른 요소들을 통합하는데 어려움을 겪으며, 기존의 수동 작업이나 프로세스를 자동화하거나 레거시 시스템의 기능을 자동화하기 위해 RPA 솔루션을 선택한다"라고 설명했다.

RPA 도구는 사용자 인터페이스 상호작용 묘사 기술의 조합을 활용하여 사람이 작업을 완료하기 위해 수행하는 "수동" 경로를 모방한다. 시장에는 개인 데스크톱이나 엔터프라이즈 서버에서 작동하는 도구를 사용한 광범위한 솔루션이 있다.

가트너는 매출 10억 달러 이상인 조직의 60%가 올해 연말까지 RPA 툴을 구축할 것으로 전망한다. 2022년 말에는 대기업 및 초 대기업의 85%가 어떤 형태의 RPA를 구축했을 것으로 예상된다. 톤보움 부사장은 "2019년에는 RPA의 평균 가격이 약 10%에서 15%가량 낮아지면서 도입률을 견인할 것이며, 조직들이 기술을 통해 비용 절감, 정확도 향상, 규정 준수 개선 등 더 나은 비즈니스 결과를 창출하기를 기대하면서 RPA 도입률이 증가할 것"이라고 덧붙였다.

그러나 RPA는 모든 곳에 두루 적용 가능한 기술이 아니며, 오히려 다른 자동화 솔루션이 더 나은 결과를 달성하는 경우도 있다. RPA 솔루션은 조직이 체계적인 데이터를 구축함으로써 기존의 작업이나 프로세스를 자동화하고, 자동화된 기능을 레거시 시스템에 추가하며, 이를 다른 IT 옵션으로는 연결할 수 없는 외부 시스템에 연결하려는 목적으로 활용할 때에 가장 효과적이다.


RPA, 주류가 되다
조직들이 비용 절감, 레거시 애플리케이션과의 연결, 그리고 높은 ROI 달성을 위한 방법을 모색함에 따라, RPA 도구는 현재 2018 가트너 AI 하이프사이클의 '기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)' 단계에 있다. 그러나 강력한 ROI를 달성할 가능성은 각 조직의 요구 사항에 RPA가 얼마나 적합한지에 달려있다.

톤보움 부사장은 "가까운 미래에 RPA 공급업체의 수가 증가하고, 이러한 기능으로부터 수익을 얻고자 하는 소프트웨어 테스트 업체와 비즈니스 프로세스 관리 공급업체 등 소프트웨어 기업들의 관심이 높아질 것으로 예상한다"라고 말했다.
또 AI 기능을 제품군에 통합하려는 움직임도 나타나고 있다. 이러한 현상은 RPA 업체들이 더 많은 유형의 자동화를 제공하기 위해 머신 러닝과 AI 기술을 추가하거나 통합하기 때문에 발생한다.


RPA 구축 프로젝트, 사전 평가해야 한다
RPA 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해, 리더들은 먼저 조직 내에서 가능한 RPA 사용 사례를 평가하고 수익 창출 활동에 중점을 두어야 한다.

톤보움 부사장은 “RPA를 단순히 인력 비용 절감을 위해 활용해서는 안 된다”라며, "해당 도구가 할 수 있는 일, 그리고 자동화 전략의 일환으로 디지털 전환을 지원하기 위해 조직이 이러한 도구를 활용할 수 있는 방법에 대해 명확한 기대치를 설정해야 한다"라고 조언했다.

다음 단계는 RPA의 빠른 성과를 확인하는 것이다. 이 작업은 단순히 시스템 간 데이터를 이동하는 인력을 필요로 하거나, 미리 정의된 규칙에 의해 처리된 구조화되고 디지털화된 데이터를 수반할 수 있다. 조사된 사용 사례들은 RPA가 높은 ROI를 제공할 수 있는 분야지만, 적절한 가격으로 필요한 기능의 상당 부분을 제공하는 기존의 대안적인 도구와 서비스들도 고려하는 것이 중요하다. 앞선 대안들은 RPA와 병행하여 사용되거나 하이브리드 솔루션으로 사용될 수 있다. 또한, 공급업체를 선택할 때는 향후 AI 기반 옵션을 요청해야 한다.