지능형 자동화는 수동 태스크로 이루어졌거나 레거시 시스템을 기반으로 했던, 그리하여 방대한 리소스와 비용이 들고 사람의 실수에도 취약할 수 있는 프로세스를 능률화합니다. IA의 적용 범위는 다양한 업종을 포괄합니다. 아울러 비즈니스의 여러 영역에서도 효율성을 실현합니다.

• 자동차: 자동차 업계는 제조사가 지능형 자동화를 활용하여 누릴 수 있는 개선 효과에 큰 감명을 받았습니다. 제조사는 IA를 통해 더 효과적으로 예측하고 생산을 조정하면서 수요 공급의 변화에 대응할 수 있습니다. 워크플로우를 간소화하여 효율성을 높이고 생산, 지원, 구매, 기타 영역에서 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 로봇을 활용함으로써 수작업의 필요성을 줄이고 더 효과적으로 결함을 찾아내 고객에게는 더 우수한 품질의 제품을 공급하고 해당 기업의 비용 부담을 줄일 수 있습니다. 예컨대 독일의 한 Volkswagen 엔진 생산 공장에서는 "협업 로봇"을 사용합니다. 이 로봇은 생산 팀과 공조하면서 엔진-조립 공정에서 육체적으로 난이도가 높은 단계를 처리합니다. 이렇게 부상을 예방하고 프로세스의 속도를 높이고 정확성을 보장하고 직원의 신체적 부담을 최소화할 수 있습니다.
• 생명과학: 제약 산업은 강력한 규제를 받습니다. 따라서 엄격한 설비 교정 및 제품 측정이 필요합니다. 아울러 방대한 양의 데이터를 수집, 분류, 처리, 분석해야 합니다. 약물 시험은 신뢰할 만한 분석 및 결과가 뒷받침하지 않으면 성공한 것으로 간주되지 않습니다. 수작업 위주의 접근 방식은 계산 오류에 취약할 뿐만 아니라 상당한 리소스와 인력이 필요할 때도 있습니다. 이와 달리 COVID-19 백신 생산이 전례 없이 빠른 속도로 이루어진 것은 지능형 자동화 기술을 통해 어떻게 프로세스를 자동화하여 생산 속도 및 품질을 향상할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 인공지능을 적용하고 그에 따른 효율성의 이점을 누리기 전에는 “…박사 학위를 소지한 과학자 40여 명이 상용화 가능한 약물 1종을 찾아내는 데 25년 이상이 걸리곤 했습니다."
• 헬스케어: 헬스케어 업계에서는 일관성 있는 데이터 수집, 분석, 진단, 취급을 위해 지능형 자동화를 자연어 처리(NLP)와 연계하여 사용하고 있습니다. 원격 진료 예약에 챗봇을 사용할 경우, 사람의 개입이 덜 필요해지며 대체로 진단 소요 시간이 단축됩니다.
• 보험: 보험 업계는 IA를 활용함으로써 사람이 직접 요율 및 보험금을 계산할 필요가 없어집니다. 보험금 청구, 손해 평가 등과 같은 종이 서류 기반 작업도 간소화할 수 있습니다. 지능형 자동화는 보험사가 규제 요건을 이행하는지를 점검하면서 더 수월하게 컴플라이언스를 달성할 수 있게 합니다. 아울러 개인 또는 법인의 위험 부담을 정량화하여 적합한 보험 요율을 계산할 수도 있습니다.

오늘날 모든 산업 분야에서 지능형 자동화의 가치가 제대로 입증되고 있습니다. 기업에서 IA를 통해 반복 프로세스를 자동화함으로써 비용을 줄이는 것은 물론 워크플로우 내 일관성을 한층 더 강화할 수 있습니다. COVID-19 팬데믹으로 디지털 트랜스포메이션의 속도가 더욱 빨라지면서 인프라 내부에서 자동화 지원에 대한 투자가 확대되었습니다. 원격 근무도 늘면서 각종 역할이 계속 진화할 것입니다. 로우레벨 작업에 주로 투입되던 개인 리소스를 이러한 솔루션 구현/확장 및 기타 상위 수준 태스크에 다시 배정합니다. 중간 관리자는 직원의 지속적인 동기 부여를 위해 각자의 업무 중에서 더 인간적인 요소에 주력하게 될 것입니다. 자동화로 기존 인력의 스킬 갭이 드러나고, 결국 직원들은 끊임없이 달라지는 업무 환경에 적응해야 합니다. 중간 관리자 역시 우려를 해소하는 방식으로 이러한 전환을 뒷받침하면서 직원들이 격동의 시기에도 계속 회복 탄력성을 발휘하게 할 수 있습니다. 지능형 자동화는 의심할 여지 없이 미래의 업무 환경을 제시합니다. 이 기술을 도입하지 않는 기업은 각각의 시장에서 곧 경쟁력을 잃고 말 것입니다.