반복적인 엑셀 보고서로 인해 지친 직장인들은 자동화라는 해결책을 원한다.
RPA (Robotics Process Automation) 툴은 다양하고, 회사마다 전문 부서가 있을 정도로 꼭 필요하다고 생각한다.
AI에서 프롬프트 엔지니어링(어떻게 질문을 잘해서 학습능력을 올릴 것인지)이 대단히 중요한 것으로 간주되고 있듯이, RPA 도 마찬가지다.
1. RPA이던 AI이던 결국 이를 쓰기 위한 수요의 정의와 이를 충족하기 위한 데이터 확인이 먼저다.
시작부터 RPA를 이야기하면 안 된다. 일단 먼저 수요를 잘 파악해야 한다. 문제에 대한 정의, 필요한 정보들이 어디에 어떤 주기로 업데이트되고 있는지를 알아야 한다.
아무리 자동화를 하더라도, 모든 데이터가 물 흐르듯이 흐르지 않게 되면 만들어 두고도 못 쓴다. 일부 데이터를 수작업으로 업데이트한다면 그곳이 나중에 말썽을 일으킨다.
그러므로 일단, 원하는 게 무엇인지 정확히 파악하고, 이를 해결하기 위한 데이터는 언제 어디서 볼 수 있는지를 파악하라.
2. 엑셀을 최대한 단순하게 만들어라.
개발은 항상 난이도의 싸움이다. 난이도가 높아지면 돈도 많이 든다. 결국 이를 해결하기 위해서는 사전 효율화 작업이 필수다.
처음에는 복잡하게 만들어야 할 수도 있다. RPA 로 전환을 원한다면 그 이전에 어떻게 하면 현재의 엑셀을 단순화시킬지를 고민해야 한다.
이 과정 가운데 회사 내부적인 프로세스를 바꿔야 하겠다는 추가 효율화 가능성도 나오기도 한다.
궁극적으로 효율화를 위해 자동화를 검토하는 것일 테니, 이를 단순히 엑셀에만 국한하지 말고, 결재, 프로세스, 업무 R&R 등 다양한 분야도 함께 검토해서 효율화할 수 있는 기회로 삼아보라.
3. RPA는 하나의 제품이라고 생각하라.
다 만들어진 리포트가 버려지는 경우를 많이 봤다. 제품을 만들어서 론칭을 했는데 안 팔려서 사업이 망하는 것이랑 비슷하다.
하지만, RPA는 하나의 제품이라고 생각하지 않는다. 그게 문제다.
고객의 관점에서 RPA를 하나의 제품으로 생각하면 그다음은 너무 쉽다. 일단 만드는 사람이 아니라, 쓰는 사람의 입장에서 생각하고 고민할 것이다. 불필요한 기능들은 최소한으로 줄일 것이다.
대충 생각 없이 만든 Excel과 고민하고 만든 Excel 은 다르다. 대충 생각 없이 만든 RPA와 고민하고 만든 RPA는 다르다.
이 차이가 아마추어와 달인의 차이를 만드는 것이다.