13일 사측이 내놓은 보고서에 따르면, 우선 텍스트 이해와 학습이 가능한 머신러닝(ML) 기술이 성숙해지면서 클라우드 네이티브 및 웹 기반의 RPA 플랫폼이 빠르게 확산되고 기업 내 문서 출력이 대폭 감소할 것으로 예상된다.
2025년까지 도입이 쉽고 학습이 용이한(easy-to-deploy-and-teach) AI 기반 RPA, 즉 ‘디지털 워크포스(Digital Workforce)’가 대기업뿐만 아니라 중소, 중견기업을 포함한 산업 전반에 도입돼 디지털 트랜스포메이션을 촉진하고 엔드투엔드(end-to-end) 업무 자동화를 실현할 것으로 예측했다.
글로벌 주요 투자회사 전문가들은 13조달러 이상의 마이너스 채권 규모 등을 근거로 전세계적인 경기 침체를 경고했다. 이러한 상황에서 기업은 비즈니스 효율성을 향상하고 새로운 기회를 모색하기 위해 자동화 도입을 고려할 것으로 예상된다.
◆AI 기반 지능형 자동화가 규칙(Rule) 기반 자동화 대체
현재 RPA 플랫폼은 AI 기능을 제공하지만 RPA는 주로 규칙 기반의 업무를, AI는 적응(adaptive) 및 예측(predictive) 업무를 담당하며 각각 독립적인 역할을 수행하고 있다. 보고서는 올해부터 AI/ML이 업무 프로세스 분석에도 도입돼 프로세스 마이닝과 탐색 작업을 가속화할 것으로 전망했다.
5G의 등장과 커넥티드 디바이스의 폭발적인 증가로 빅데이터 시대가 본격적으로 열릴 것으로 전망했다. 유럽연합(EU)의 개인정보보호규정(GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 등 강화된 규제로 인해 투명한 정보 수집과 이용의 필요성이 강화되며 AI를 기반으로 고도화된 멀웨어로부터 데이터 유출을 막기 위해 지능형 소프트웨어(SW) 봇(bot)의 역할은 커질 것으로 전망했다.
RPA 전문 엔지니어의 역할도 확대될 것으로 봤다. RPA 기술이 개발자, 비즈니스 분석가, 프로그램 및 프로젝트 매니저 등의 다양한 직무와 IT, 업무처리 아웃소싱(BPO), 인사(HR), 교육, 보험, 금융 등 다양한 직종에 걸쳐 필요하게 될 것으로 예상되며 결과적으로 RPA 전문가 채용이 급격하게 증가할 것으로 내다봤다.