생성형 AI 등장 이후 기업의 자동화 솔루션 도입이 탄력을 받고 있다. 직원들을 단조롭고 반복적인 업무로부터 해방시켜 생산성을 높이고 창의적인 업무에 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있는 것이다. 국내외 유수 기업들은 AI 기술을 앞다퉈 도입해 자동화를 통한 비즈니스 혁신을 꾀하고 있다. 일례로 우버는 AI 기반 자동화 도입 첫해에 연간 1000만 달러의 비용을 절감하며 ROI(투자 대비 수익률) 350%를 달성하는 이례적인 성과를 거뒀다. 글로벌 과학 연구 기업인 서모피셔사이언티픽(ThermoFisher Scientific)은 비정형 문서 처리 기술인 도큐먼트 언더스탠딩(Document Understanding)과 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 결합한 자동화 솔루션을 사용해 연간 83만 건 수준의 매입 세금계산서 처리 시간을 70% 이상 감축했다. 이처럼 많은 기업이 AI 기반 자동화를 통해 비즈니스 혁신을 도모하고 있지만 AI가 만능 해결책이 될 순 없다. 확실한 비즈니스 성과를 내기 위해서는 다음 전략을 고려해야 한다.

첫째, ‘기술과 인간의 협업’ 관점에서 접근해야 한다. 인간 직원은 기업의 자동화 여정 전반에 걸쳐 가장 중요한 자산이다. 인간과의 상호작용을 통해 자동화 모델의 약점을 보완하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 방식을 통해 AI 기반 자동화 솔루션을 고도화할 수 있다. 예를 들어, 특정 문서에서 로봇이 추출한 정보가 미리 지정한 신뢰도 구간을 벗어나면 인간 직원에게 정확도 판단을 요청하는 등 인간이 AI 기반 자동화 프로세스에 의사결정자로 참여하면 AI 모델 학습을 가속화할 수 있다. 이미 직장에서는 AI 기술에 친화적인 ‘자동화 세대(Automation Generation)’가 등장하고 있다. 유아이패스가 올해 발표한 ‘2023 자동화 세대 보고서’에 따르면 전 세계 직원의 44%가 직장에서 AI 기반 자동화를 구축하는 데 기여하고 싶다고 응답했다. 휴먼 인 더 루프 방식의 기반이 이미 조성된 셈이다. 조직 내 기술 친화적인 직원들이 점점 늘어나고 있는 만큼 기술과 인간의 협업 관점에서 기업의 자동화를 추진할 필요가 있다.