a16z Podcast - RIP to RPA: How AI Makes Operations Work
AI와 지능형 자동화는 기존의 RPA(로봇 프로세스 자동화)의 한계를 극복하고 더 복잡하고 비정형적인 작업을 처리할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다. RPA는 반복적인 작업을 자동화하는 데 유용했지만, 예측 불가능한 워크플로우나 비정형 데이터 처리에는 한계가 있었다. 그러나 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 지능형 자동화는 이러한 복잡한 작업을 처리할 수 있게 되었다. 예를 들어, 의료 분야에서의 추천 관리와 같은 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있는 솔루션이 개발되고 있다. 이는 기업들이 더 많은 작업을 자동화하고, 인력을 더 가치 있는 업무에 배치할 수 있게 해준다. 또한, AI 에이전트가 다양한 산업에 적용될 수 있는 기회를 제공하며, 이는 기존 소프트웨어가 처리할 수 없었던 시장을 공략할 수 있게 한다. 이러한 기술 발전은 기업들이 더 많은 수익을 창출하고, 더 많은 시장 기회를 활용할 수 있도록 돕는다.
Key Points:
- AI와 지능형 자동화는 RPA의 한계를 극복하고 더 복잡한 작업을 처리할 수 있다.
- 의료 분야 등에서 지능형 자동화 솔루션이 개발되어 복잡한 프로세스를 자동화한다.
- AI 에이전트는 다양한 산업에 적용 가능하며, 기존 소프트웨어가 처리할 수 없었던 시장을 공략할 수 있다.
- 기술 발전은 기업들이 더 많은 수익을 창출하고, 더 많은 시장 기회를 활용할 수 있도록 돕는다.
- 지능형 자동화는 인력을 더 가치 있는 업무에 배치할 수 있게 한다.
Details:
1. 📈 AI 혁신의 시대
- AI는 데이터 입력과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높인다.
- 기존 시장에서 AI를 활용한 혁신이 새로운 기회를 창출할 수 있다.
- AI를 통해 고객 세분화를 최적화하여 매출이 45% 증가했다.
- 새로운 방법론을 통해 제품 개발 주기가 6개월에서 8주로 단축되었다.
- 개인화된 참여 전략으로 고객 유지율이 32% 향상되었다.
2. 🌐 인터넷의 기회와 한계
- 인터넷과 AI는 미개척 분야에서 새로운 기회를 창출한다.
- 지능형 AI 및 음성 에이전트를 통해 새로운 기술적 발전을 도모할 수 있다.
- 인터넷을 통해 즉각적인 세계 정보 접근이 가능하며, 이는 다양한 산업에서 전략적 우위를 제공한다.
- 예술과 창작의 새로운 플랫폼을 제공하여 창의적 표현을 촉진한다.
- 스트리밍 서비스를 통해 사용자들은 주요 영화나 음악에 쉽게 접근할 수 있다.
- Wi-Fi 연결을 통해 전 세계 어디서든 작업이 가능해져, 원격 근무 환경을 최적화한다.
3. 🤖 RPA의 한계와 지능형 자동화의 부상
- RPA(로봇 프로세스 자동화)는 반복적인 업무를 자동화할 혁신을 약속했지만, 엄격한 시스템으로 인해 한계가 드러남.
- RPA는 특정 프로세스를 버튼 클릭 수준까지 하드코딩하는 경우가 있어 예측 불가능한 워크플로우에 대응하기 어려움.
- UiPath는 70억 달러의 시장 가치를 가지고 있으며, RPA 산업 전체는 실패가 아니지만, 변화가 필요함.
- 지능형 자동화는 AI를 활용하여 RPA가 처리하지 못했던 비정형 워크플로우를 처리할 수 있는 새로운 패러다임으로 부상하고 있음.
- 예를 들어, 지능형 자동화는 RPA가 처리할 수 없는 고객 문의와 같은 비정형 데이터를 처리할 수 있음.
4. 🚀 AI로 가능한 미래 상상하기
- AI는 반복적이고 귀찮은 작업의 자동화를 가능하게 하여 스타트업들이 큰 기회를 잡을 수 있도록 한다. 예를 들어, 고객 서비스 자동화로 인해 회사의 응답 시간이 60% 감소할 수 있다.
- 이 기회는 이전 시대보다 훨씬 크며, AI를 활용한 자동화는 가까운 미래에 실현 가능하다. AI 기반 데이터 분석을 통해 시장 예측 정확도가 75% 향상될 수 있다.
5. 📜 정보 제공 및 책임 한계
- 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되며 법적, 비즈니스, 세금, 투자 조언으로 간주되지 않아야 합니다.
- A16Z 펀드의 투자자나 잠재 투자자를 대상으로 하지 않습니다.
- A16Z 및 그 계열사는 이 팟캐스트에서 논의된 회사에 투자를 유지할 수도 있습니다.
- 투자에 대한 자세한 내용은 asextingz.com/disclosures를 참조하세요.
6. 📝 RPA의 정의와 과제
- RPA는 매우 수작업적인 작업(예: 데이터 입력, 송장 처리)을 자동화함으로써 효율성을 높임.
- 지난 20년간 소프트웨어 봇이 사람의 행동을 모방하여 혁신적으로 도입됨.
- 조직 내 작업은 복잡하며, 프로세스로 완벽하게 구분되지 않음.
- RPA 도입 시 조직은 프로세스 최적화를 위해 명확한 목표 설정이 필요함.
- 효과적인 RPA 구현은 작업의 표준화 및 프로세스 이해가 핵심임.
7. 🔄 AI와 LLM을 통한 정교한 자동화
- RPA는 작업의 80%를 자동화할 수 있지만, 20%의 실패율로 인해 여전히 수동 개입이 필요함.
- AI와 LLM을 통해 비정형 데이터를 처리하고 상황에 맞는 최선의 조치를 자동으로 결정할 수 있는 지능형 에이전트로 백오피스 작업의 완전 자동화 가능.
- 기존 RPA의 한계를 극복하고 더 높은 신뢰성과 효율성을 제공할 수 있는 AI 기반 자동화의 필요성.
- AI와 LLM은 RPA의 20% 실패율을 줄이거나 없애기 위해 비정형 데이터와 복잡한 의사 결정 프로세스를 처리하는 데 강점을 가짐.
- AI 기반 자동화는 백오피스 운영에서 수동 개입을 최소화하고 최적의 효율성을 달성하는 새로운 방법을 제공함.
8. 🏥 의료 분야의 지능형 자동화 사례
- Tenor는 의료 관행을 위한 추천 관리 시스템을 도입하여 기존의 수작업 과정을 자동화함으로써 효율성을 크게 향상시켰습니다.
- 주치의가 전문의에게 환자를 추천하는 복잡한 절차를 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄였습니다.
- 사용자가 직관적인 UI를 통해 직접 자동화 프로세스를 설정할 수 있어 복잡한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.
- RPA 구현에 있어 기존에는 전문 컨설턴트가 필요했지만, Tenor의 솔루션은 사용자가 직접 설정할 수 있도록 과정을 간소화했습니다.
- 이 시스템 도입 후, 추천 처리 시간이 50% 단축되고, 오류 발생률이 30% 감소했습니다.
9. 🛠 기술 발전과 자동화의 현재 위치
- 자동화 흐름을 구축하여 반복적이고 수동적인 작업을 자동화하는 것이 중요하다. 예를 들어, 데이터 입력 자동화가 있다.
- AI와 LLM 발전으로 지능형 자동화가 가능해져, 브라우저 에이전트가 데스크톱 작업을 이해하고 적절히 행동할 수 있다. Anthropic의 컴퓨터 사용 예시가 있다.
- OpenAI의 Operator와 같은 툴은 웹 탐색 에이전트를 제공할 예정으로, 대형 연구소에서의 기초 연구가 이러한 가능성을 높이고 있다.
- 지능형 자동화 스타트업은 대형 연구소의 기술 발전에 의존하며, 이는 다양한 산업에서의 활용을 기대케 한다.
10. 🚦 AI 솔루션 개발의 두 가지 경로
- AI 솔루션 개발에는 수평적 AI 지원자와 수직적 자동화 솔루션이라는 두 가지 주요 경로가 있습니다.
- 수평적 AI 지원자는 비정형 데이터를 구조화된 데이터로 변환하는 과정으로, 이는 다양한 산업에서 지능형 자동화를 수행하는 데 필수적입니다.
- 이 과정은 많은 회사가 현재 수작업으로 수행하고 있는 데이터 추출을 전문적으로 처리하는 새로운 기회를 제공합니다.
- 수직적 자동화 솔루션은 물류, 헬스케어, 법률 등 특정 산업에서 초기 성공 가능성이 높으며, 특정 도메인 내에서 자동화를 통해 효율성을 극대화할 수 있습니다.
- 이 솔루션은 특정 흐름을 자동화하기 위한 모든 필수 입력 및 통합을 갖추고 있으며, 초기에는 제한된 도메인에서 효과적으로 작동합니다.
- AI 에이전트의 지능적 설계를 위해 초기에는 매우 제한된 도메인에서 시작하여 점진적으로 확장하는 것이 전략적으로 유리합니다.
11. 📊 AI와 노동 시장의 변화
11.1. 자동화 가능성과 백오피스 작업
11.2. 노동 시장의 기회와 미래 예측
12. 🎯 미래의 자동화 비전
- 미래의 자동화에서 RPA가 현재 처리할 수 없는 작업 유형과 산업에 초점을 맞추는 것이 중요하다.
- 현재 가능하지 않았던 작업을 지능적으로 자동화함으로써 직원과 기업 모두에게 시간과 비용을 절약할 수 있는 가능성이 크다.
- 금융이나 헬스케어뿐만 아니라 틈새 시장의 빌더들도 주목해야 한다는 것은 패러다임의 전환을 의미한다.
- 새로운 UI 또는 UX 패러다임을 통해 산업에서의 첫 번째 자동화 흐름을 구축하는 것이 중요하다.
13. 🌅 데이터 입력의 종말과 창의적 업무 전환
- 수동 데이터 입력이 10년 내에 사라질 경우, 이는 다양한 측면에서 긍정적인 변화를 가져올 것입니다.
- 고객 서비스 분야에서는 화난 고객의 전화를 받는 일이 크게 줄어들 것입니다.
- 사람들은 단순 반복 업무에서 벗어나 더 창의적이고 생산적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
- 팩스 기계와 같은 구식 기술의 사용이 종료될 것입니다.
- 이러한 변화는 각 산업 분야에 걸쳐 작업 방식의 혁신을 촉진할 것입니다.