작년에 AI와 자동화가 급증한 이후 기업이 발전함에 따라 자율 기업 개념이 다음의 주요 도약으로 떠오르고 있습니다.
전문가들은 인공 지능과 자동화를 혼합하면 기업이 인간의 개입 없이도 기술을 사용해 스스로 문제를 진단하고 해결하여 잠재적인 시스템 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높일 수 있는 미래를 기대할 수 있다고 주장합니다.
자율적 기업이라는 개념은 AI 기반 시스템이 예측 유지 관리와 같은 작업을 관리하여 직원이 문제 해결보다는 혁신에 기술을 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템은 실시간으로 작동하여 중단이 적고 모든 부서에서 원활한 운영이 가능합니다.
최근 몇 년 동안 GenAI가 큰 추진력을 보였는데, 과연 우리는 진정한 자율형 기업을 보는 데 더 가까워졌을까요?
자동화 벤더 Digitate의 CEO 겸 설립자인 아킬레시 트리파티에 따르면, 기업 부문 전반에 걸쳐 자동화가 크게 확대될 AI 개발의 주요 시점에 접근하고 있다고 합니다.
“Digitate를 시작했을 때, 우리는 대부분의 대규모 조직에서 자동화가 사일로화되어 있다는 것을 깨달았습니다. 자동화는 자체 섬 안에 있습니다.”라고 그는 설명합니다. “우리는 자동화가 확장되지 않기 때문에 이러한 섬이 존재한다는 것을 발견했습니다.”
즉, 개별 작업이나 프로세스에 대한 자동화는 효과적이지만, 복잡성이 더 커지면 대부분의 AI 및 자동화 플랫폼은 실패하거나 어려움을 겪게 됩니다.
물론, 자동화를 구현했지만 이를 개별적으로 운영하는 데 있어서 문제점은, 그것이 진정한 자동화가 아니라는 점입니다. 기업은 여전히 각 프로세스를 연결할 누군가 또는 무엇인가가 필요하기 때문입니다.
트리파티는 AI 자체가 해결책을 제공할 수 있다고 말합니다.
사전 예방적인
Digitate는 2015년 Tata Consultancy Services의 일부로 출시되었습니다. 처음에는 기업 운영을 자동화하는 것을 목표로 하는 Ignio 서비스 제품군을 제공했습니다.
Tripathi는 TCS 베테랑으로, 인도 거대 기업에서 20년 이상 근무했으며 캐나다 사업부를 이끌었습니다. 그는 출범 당시 Digitate의 최고 상업 책임자를 맡았고 2020년에 CEO가 되었습니다.
“타타는 1980년대부터 자동화와 AI에 대해 연구해 왔습니다. 어느 시점에서 저는 수처리 시설의 냉각수 공급을 자동화하는 방법을 개발한 프로젝트에 참여했습니다.
“더 깊이 파고들면서 이런 종류의 프로세스 자동화가 기업 관점에서 혁신적일 수 있다는 점이 매우 분명해졌지만, 기업의 손에 직접 맡겨야 가치를 극대화할 수 있습니다.”
Digitate는 이미 여러 대기업과 협력하여 자동화 프로세스를 결합하고 AI 기반 서비스를 제공하는 데 도움을 주었습니다.
아비스
여기에는 자동차 렌털 회사인 Avis와 진행한 프로젝트가 포함되는데, 이 회사는 IT 및 지원 팀이 끊임없이 소방 활동을 벌이고 수동으로 문제를 해결해야 하는 상황과 여러 가지 다른 어려움에 직면해 있었습니다.
Avis는 112개국에 걸쳐 2,900개 사무실을 둔 수동적이고 반응적인 운영에서 자율적이고 예측 가능한 운영으로 전환하기 위해 조직 전체의 디지털 혁신 프로젝트에 참여했습니다.
당시 임대 회사는 타사 모니터링 도구를 사용하여 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 모니터링하고 있었지만 서버 수준의 문제로 인해 가용성 문제가 발생하여 중요한 경고를 놓치는 일이 발생했습니다.
이를 극복하기 위해 Avis는 타사 모니터링 도구의 가용성을 모니터링하고 관리하는 솔루션을 구현하기 위해 Digitate에 접근했습니다. Ignio AI 플랫폼을 통해 Avis는 모든 서버 측 문제를 모니터링할 수 있었고, 문제가 발생할 때마다 플랫폼에서 근본 원인 분석을 수행했습니다. 그런 다음 문제를 자동으로 분류하고 가능한 경우 ‘자체 복구’ 기능을 수행합니다.
Digitate는 또한 Avis와 협력하여 고객을 위한 예약 도구를 포함한 중요한 애플리케이션의 다운타임을 줄였습니다. Ignio는 Oracle 데이터베이스와 애플리케이션에 연결된 CMS 시스템의 기능적 속성을 모니터링하여 문제를 격리했습니다. 그런 다음 애플리케이션 계층, 웹 계층 및 데이터베이스 계층으로 더 깊이 파고들어 문제를 분류하고 사전에 해결했습니다.
전반적으로 Ignio는 지금까지 176,372개 이상의 요청을 관리하여 범위 내 중요 애플리케이션의 노이즈를 68.6% 줄이고 가동 시간을 99.9% 늘렸습니다. 감지된 인시던트의 약 60%가 플랫폼에서 자동으로 해결되었습니다.
“우리는 수년간 우리에게 골치 아픈 문제였던 분야에서 혁신이 일어나는 것을 보는 것을 좋아합니다. 이를 통해 엄청난 시간을 절약하고 규정 준수를 획기적으로 개선했습니다.” Avis가 고객 평가에서 말했습니다.
데이터데이 AI
Ignio 플랫폼은 생성적 AI를 사용하여 기존 운영에서 생성된 데이터 포인트를 평가한 다음 잠재적 문제를 예측하고 가능한 경우 인간의 주의가 필요하기 전에 해결합니다. 이를 해결할 수 없는 경우 더 일찍 문제를 표시하여 다운타임을 줄일 수 있습니다.
데이터 위생은 프로세스를 자동화하려는 모든 기업이 직면한 중요한 과제 중 하나입니다. Ignio와 같은 분석 도구에서 사용하는 데이터가 깨끗하지 않으면 그 효과가 감소합니다. 그러나 많은 회사가 자동화하려는 프로세스에 내장된 깨끗하지 않은 레거시 데이터를 사용하고 있습니다.
트리파티는 이런 과제를 인정하지만 AI를 사용하면 데이터 세트 내의 중복성이나 이상 징후를 인식할 수 있다고 말합니다.
“우리는 센서에서 나온 로그와 정보를 모두 갖게 될 것이므로, 이를 통해 해당 프로세스를 이해하고 어떤 데이터가 좋은지, 어떤 데이터가 나쁜지 조사하는 데 도움이 됩니다.”라고 그는 설명합니다.
“또한 이를 기업에 다시 제시하여 기업에서 내부적으로 데이터세트 정리 프로세스를 시작할 수 있도록 할 수 있으며, 이는 장기적으로 프로세스를 자동화하는 데에도 도움이 됩니다.”
이 플랫폼은 Tripathi가 엔터프라이즈 컨텍스트 청사진이라고 부르는 프로세스 및 장치에서 “정상적인” 성능으로 분류되는 것도 감지할 수 있습니다.
“이것은 역동적입니다. 끊임없이 업데이트됩니다.” 그는 덧붙여 말합니다. “하지만 우리는 ‘월요일 아침의 정상’이 다른 날과 비교했을 때 어떤지 알 수 있고, 그것을 역으로 채울 수 있습니다.”
엔지
Digitate의 또 다른 고객인 에너지 제공업체 Engie는 매일 1,200만 명이 넘는 고객을 위해 약 15만 건의 청구서를 발행했습니다.
Tripathi는 “청구 또는 송장 발행에 대한 사소한 문제도 엄청난 영향을 미쳐 고객 불만, 프런트 데스크 수동 수정 처리, 청구되지 않은 수익 산더미로 이어진다”고 말했습니다.
어떤 면에서 기술은 이를 더 악화시켰습니다. 스마트 미터의 도입으로 미터 판독값을 수정해야 할 필요성이 커졌고, 이는 고객 만족도에 부정적인 영향을 미쳤습니다.
Engie는 잘못된 청구서 및 송장 발행을 줄이고, 잔여 작업으로 인한 매출 실현 손실을 줄이고, 고객 만족도를 높이기 위해 Digitate를 선택했습니다.
Ignio는 Oracle 데이터베이스와 통합되어 SAP에서 오류가 있는 데이터를 식별하고 수정하는 동시에 일정에 따라 서비스 요청을 자동으로 실행합니다.
이로 인해 더 정확한 미터 판독 및 청구가 이루어졌고, 결과적으로 잘못된 청구와 이중 청구 사례가 줄었습니다. Digitate는 또한 Engie가 콜센터 기능을 더 많이 자동화하여 고객 서비스를 개선하도록 도왔습니다.
통계적으로, 여기에는 자율적으로 모니터링된 4,000개 이상의 배치 작업이 포함되었습니다. 재무 측면에서는 250만 개의 가치가 있는 지불 파일이 지체 없이 통합되었고, Digitate에 따르면 모니터링을 통해 시스템 안정성이 30% 향상되었습니다.
AI 방정식
AI 시스템에 대한 신뢰가 높아지고 있으며, Tripathi에 따르면 이는 자동화 요소가 이제 주류가 되었다는 것을 의미합니다. 그러나 이와 함께 새로운 AI 모델이 인류에게 위협이 될 수 있다고 경고한 몇몇 기업 리더를 포함한 일부 경고도 있었습니다.
Tripathi는 AI가 인간을 “더욱 똑똑하게 보이게” 할 것이라고 믿습니다. 왜냐하면 사용자가 비즈니스 프로세스에서 더 많은 통찰력을 추출하고 이를 토론에 통합할 수 있기 때문입니다.
그는 자동화와 혼합되면 AI가 “대화를 단순화하고 문제 해결을 가속화할 수 있다”고 주장합니다.
“그 관계를 강화하면 기업은 엄청난 이점을 볼 수 있습니다. 리더는 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 이해하고 과제를 시각화하여 자동화 시스템이 단독으로 극복할 수 없는 가장 복잡한 문제에 대한 지원을 더 많이 구축하는 데 도움이 됩니다.”라고 그는 덧붙였습니다.
그는 이렇게 결론지었습니다. “제 생각에 GenAI에 인간이 더해지면 그냥 인간보다 낫습니다. 하지만 GenAI에 자동화 AI를 더하고, 인간을 더하면 GenAI보다 낫습니다. 우리는 지능을 증강하는 것을 매우 믿습니다. 지능을 대체하는 것이 아닙니다.”
