RPA는 자동화의 연장선상에서 주목을 받았지만 기존 IT 소프트웨어와 똑같은 한계를 노출했다. 바로 사용자의 요구와 기대를 따라잡을 수 없다는 한계다. RPA가 최근 현장에서 좋은 결과를 내고 있는 것은 사실이지만 여전히 직원들은 ‘내가 하는 업무를 왜 RPA가 하지 못하지?’라는 질문을 던진다. 대답은 비교적 간단하다. 대부분의 RPA는 단순하고 정형화된 프로세스와 데이터를 다루는 업무에 적용되는데 현업에는 비정형 프로세스와 데이터가 너무도 많기 때문이다. 결국 이런 비정형 데이터를 학습해 자동으로 처리하는 인공지능(AI)을 RPA에 접목한 하이퍼오토메이션(Hyper-automation) 플랫폼 없이는 업무 혁신을 이루기 어렵다는 의미다.
2016년, 인공지능(AI) 바둑 프로그램인 알파고가 세계 최고 바둑기사인 이세돌을 크게 이기며 세상을 놀라게 했지만 실제 기업 업무 환경에서 AI는 아직 알파고와 같은 충격적인 결과를 보이지 못했다. AI가 인간의 능력을 뛰어넘을 것처럼 묘사되다 보니 업무 현장에서 보인 성과가 기대에 미치지 못했던 것이다. 그 대안으로 많은 CEO와 업무 담당자의 관심을 끈 것이 바로 로보틱 프로세스 자동화(RPA)다. RPA의 목표는 AI와 달리 현실적이었다. 현재 기술 수준에서 인간을 뛰어넘으려 애쓰기보다는 아직까지 자동화하지 못한 분야를 자동화함으로써 기업이 추구하는 생산성과 ROI(Return on Investment, 투자수익률)를 극대화하는 데 집중했다. 실용적인 목표에 매료된 국내 기업들은 2017년부터 RPA 기술에 대한 검증을 진행했다. AI 등 4차 산업 분야에서 경험한 실패를 반복하지 않기 위해 3개월 전후의 신속한 파일럿 프로젝트들을 실시했고, 대부분의 프로젝트에서 기대 이상의 성과를 거뒀다. 이렇게 RPA 전략적 도입의 필요성을 스스로 증명한 기업들은 초기 성과를 이어 가기 위해 후속 확대 사업에 나서고 있다. 그리고 이 같은 RPA는 올해 전 세계에 불어 닥친 코로나 팬데믹으로 또다시 변화의 중심에 섰다. 비대면, 온라인, 자동화 키워드를 중심으로 급변하고 있는 팬데믹 이후 사회에서 RPA의 역할은 더욱 커지게 됐다.
