DT를 가속화하는 두축의 활성화 기술이 있다. 자동화와 로우코드/노코드
이 글은 제가 NIA [한국지능정보사회진흥원]의 < 디지털서비스 이슈리포트 > 2022년 2월호에 기고한 글입니다. 원본 글 '디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 두 개의 활성화 기술: 자동화와 로우코드/노코드'를 이곳 브런치에서도 공유합니다.
"모든 생활에 로봇이 쓰일 거야"라는 미래형 표현은 이제 더 이상 유효하지 않다. 로봇은 우리 생활 곳곳에 이미 있다. 그것이 영화에서 보는 아이언 맨과 같은 형태가 아닌, 우리의 기업과 삶은 움직이는 프로세스로 등장했을 뿐이다. 1차 산업혁명으로 인간 노동자가 지루한 육체노동에서 해방된 지 거의 3세기가 흐른 후, 이제 지식 노동자를 위한 자동화 혁명이 도래했다.
1년 전 NIA 디지털 서비스 이슈리포트를 통하여 초자동화(Hyperautomation)와 로우코드/노코드 플랫폼이 디지털 트랜스포메이션의 주요 가속 인자가 될 것이라는 글 을 쓴 이후, 그 1년 동안 두 기술의 도입과 적용은 매우 빠르게 진행 중이다. 그 이면을 잘 살펴보면 클라우드로의 전환과 비즈니스 프로세스를 디지털로 바꾸고자 하는 혁신의 에너지가 되는 네 개의 축이 있다. 그것들을 활성화시키기 위한 도구로서 오토메이션과 로우코드/노코드 플랫폼이 혁신의 주역으로 전면에 등장하고 있는 것이다. 이번 글에서는 혁신을 이끄는 그 네 개의 동력과 그에 따른 솔루션 벤더들의 동향에 대해서 기술하고자 한다.
프로그래밍 경험이 거의 없는 상태에서도 약간의 교육과정을 거치면, 필요에 맞는 서비스를 만들 수 있게 함으로써 이전까지 소수의 숙련된 개발자로 제한되었던 플랫폼을 이제 조직 전체의 모든 직원에게 액세스할 수 있게 되었다. 또한 그런 애플리케이션들을 모아서 사람과의 인터랙션을 최소화하는 것이 자동화 기술이다.
가트너는 2024년까지 로우 코드 앱 개발이 모든 앱 개발 기능의 65% 이상을 차지할 것으로 예측하고, 기업의 2/3가 최소 4개의 로우 코드 플랫폼을 배포할 것으로 예측하고 있다.
포레스터 컨설팅의 발표 는 로우코드/노코드 시장규모가 2022년까지 200억 달러 이상의 가치 공간이 되려면, 그 플랫폼이 기존에 기업이나 조직이 보유한 베스트 프랙티스를 사용하여 최대한 많은 비즈니스 프로세스를 신속하게 찾아내고 검증하여 체계적인 접근방법으로 자동화를 추진할 때만 가능하기에, 다음과 같은 네 가지 동력이 조화롭게 발전이 이루어져야 한다고 조언한다.
자동화는 효율성을 높이고 생산성을 높이겠다는 기업 운영의 목표에 항상 최우선 목표였다. 그러나 기업 자동화 기술이 실제적이고 구체적으로 등장하기 시작한 것은 AI와 ML 등과 같은 기술의 급속한 향상과 경쟁 압력 및 B2B 사용자 행동의 진화의 조합으로 인해 최근 몇 년 전부터다.
최초의 기본적인 엔터프라이즈 자동화 솔루션은 1990년대에 BPM(비즈니스 프로세스 관리)이라는 이름으로 등장했다. 비즈니스 프로세스를 자동화하고 생산성, 가시성, 프로세스 시행 및 유연성을 향상하기 위해 체계적으로 접근하겠다는 메시지는, 비즈니스 복잡성과 기술적 한계로 인해 현실은 대체로 약속을 지키지 못했다. 당시 엔터프라이즈 프로세스는 동일한 조직 내의 여러 기능과 부서에 걸쳐 매우 복잡했으며 BPM 사용 사례는 주로 SAP, Oracle, NetSuite, IBM 등과 같은 독점 시스템 간의 데이터 동기화에 중점을 두었다. 이러한 솔루션을 구현하고 유지 관리하는 데는 시간과 비용이 많이 들었고 컨설턴트의 높은 참여와 광범위한 내부 교육이 필요했다. 지금도 BPM 제공업체인 Pegasystems 및 Appian의 재무를 살펴보면 구현 및 내부 팀 교육과 관련된 시간, 리소스 및 기술 수준으로 인해 총수익의 25%에서 50%가 판매 후 서비스에서 나오는 것으로 나타났다.
요컨대, 1세대 자동화 솔루션은 디지털화를 통해 더 큰 혁신을 약속했지만 BPM 시스템은 솔루션의 복잡성과 경직성으로 인해 실제로 기업 내 혁신은 늦어졌다.
오늘날의 자동화 혁신 솔루션은 BPM 기업이 30년 전에 직면했던 것과는 매우 다른 환경을 맞이하고 있다. 여러 면에서 이러한 변화는 자동화 혁신에 훨씬 더 유리한 환경을 가져왔다.
가장 중요한 변화는 엔터프라이즈 소프트웨어를 구매하고 배포하는 방식이다. 1990년대 모델(중앙 집중식 IT 부서에서 구매하고 유지 관리하는 값비싼 소프트웨어 패키지)은 B2C 소프트웨어와 더 유사한 분산형 모델로 대체되었다. "기업의 소비자화"는 소프트웨어 구매 방식에 국한되지 않고 사용자 경험에도 적용된다. 오늘날 평균적인 직원은 업무에서 8개의 서로 다른 SaaS 애플리케이션을 사용하며 점점 더 이러한 작업 도구가 개인 생활에서 사용하는 앱만큼 직관적이고 사용하기 쉬울 것으로 기대한다. BYOD(Bring Your Own Device: 본인의 기기를 가정과 직장에서 구분없이 사용하는 경향) 정책의 대중화로 인해 직원의 기술 스택과 통합되는 상호 운용 가능한 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가했다.
조직의 앱 생태계가 점점 더 분권화되고 있는 동시에 이러한 앱을 사용하는 인력도 점점 더 분권화되고 있다. 코로나19 이전에도 원격근무가 대중화됐지만, 팬데믹이 시작되면서 이러한 추세가 극적으로 가속화되었다. 2020년 3월의 미국 근로자의 42%가 풀타임으로 재택근무를 하고 있으며 PwC의 조사에 따르면 비즈니스 리더의 55%는 전염병이 지나간 후에도 대부분의 직원이 계속 원격으로 일할 것으로 기대하고 있다. 원격 근무 우선으로의 전환은 자동화 솔루션에 대한 수요를 가속화할 것이다. 인력이 도시와 대륙에 걸쳐 분산되어 있는 상황에서 기업은 효율성을 높이고 가시성을 향상하기 위해 운영을 간소화할 방법이 필요하다.
코로나 19만이 원격 근무로의 전환을 가속화한 것은 아니다. 실적이 좋은 기업과 다른 기업 간의 성과 격차가 계속 벌어지면서 경쟁 압력이 심화되고 있다. 이는 특히 디지털 영역에서 혁신을 계속해야 하는 회사와 직원에 대한 압력을 증가시킨다.
이러한 가속화된 혁신 속도를 촉진하는 데 도움이 되는 것은 여러 시스템을 이어주는 워크플로를 생성할 수 있는 기능의 API 및 개방형 소프트웨어 플랫폼이다.
로우 코드/노코드 및 자동화 플랫폼이 등장하는 곳은 엔터프라이즈 소프트웨어의 소비자화, 분산 작업의 부상, 경쟁과 혁신의 가속화라는 세 가지 트렌드가 교차하는 지점이다.
프로그래밍 배경 없이 직원이 자동화에 액세스 할 수 있도록 하는 로우 코드 플랫폼은 IT 리소스와 개발자 시간을 확보하여 조직 내 개발자 부족을 완화하는 데 도움이 된다. 또한 로우 코드 플랫폼을 통해 조직은 복잡한 비즈니스 통합을 처리할 수 있으며, 조직 전체에 걸쳐 수많은 타사 애플리케이션과 데이터베이스를 연결하고 전체 조직을 동기화 상태로 유지할 수 있다. 가장 중요한 것은 로우 코드 및 자동화 플랫폼이 역사상 모든 비즈니스 기술 혁신이 제공한 것, 즉 사람과 기계 간의 노동 분업에서 보다 세분화된 구분을 제공한다는 것이다. 로우 코드 플랫폼은 복잡한 프로세스를 관리하고 일상적이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 개인이 인간만이 할 수 있는 고차원 작업에 집중할 수 있도록 하고 기업의 혁신 수준을 훨씬 더 높여준다.
2019년 100억 달러의 로우 코드/노코드 시장은 2030년 1,870억 달러의 시장으로 커질 것으로 예측 한다. 골드만 삭스의 조사에 의하면, 전 세계적으로 약 2,800만 명의 개발자가 총 1,300 달러의 SaaS 로우 코드 도구를 사용한다고 가정하면, 이는 360억달러 시장에 해당하지만, 로우 코드 플랫폼의 핵심 판매 포인트는 이러한 시장을 기존 개발자 대상 이상으로 확장한다는 점이다. 전 세계 정보 근로자 8억 6,500만 명 중 20%라도 200달러인 로우 코드 솔루션을 채택한다고 가정하면 2023년까지 추가로 350억 달러와 총 700억 달러 규모의 시장이 형성된다.
마이크로소프트는 파워 플랫폼을 통해 기존 고객 기반 내에서 디지털 혁신을 주도하는 위치에 있다. 2019년 12월 기준으로 포브스 500 기업의 86%가 파워 앱스를 사용 하고 있으며 월간 사용자 수는 전년 대비 250% 증가했고, 로우 코드 RPA 기능을 확장하기 위해 최근 소프토모티브(Softomotive)를 인수했다. IBM은 2019년 로우 코드 개발 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와의 파트너십을 발표했고, 세일즈포스는 로우 코드/노코드 데이터 시각화 기능을 확장하기 위해 태블로(Tableau)를 인수했으며, 서비스나우는 나우플랫폼(Now Platform)이라는 자체 로우 코드 개발 플랫폼을 출시했다. 구글은 2020년 1월에 자체 내부 로우 코드 플랫폼을 인수한AppSheet로 교체할 것이라고 발표 했다.
많은 테크기업들이 이러한 솔루션을 사내에서 개발하는 대신 스타트업을 인수하거나 파트너 관계를 선택하고 있다는 점은 주목할 점이다. 이는 로우 코드 플랫폼을 기업 혁신의 중심축으로 인지하고 그것을 통해 디지털 트랜스포메이션 전략을 전개하겠다는 의지를 보여준다 하겠다.
로우코드/노코드의 네 가지 기술 영역인 워크플로 자동화 및 iPaaS, 앱 빌더, RPA 및 IPA를 각각 살펴보자.
엔터프라이즈 소프트웨어의 소비자화로 인해 회사 내에서 사용되는 응용 프로그램의 특히나 SaaS의 양이 폭발적으로 증가했다. 2018년 말, 직원 2,000명 이상의 기업인 경우. 평균 129개의 앱을 사용했으며, 이는 4년 동안 68% 증가한 반면 소규모 조직은 평균 73개의 앱을 사용했다. 큰 조직이고 클라우드 도입이 활발할수록 그에 따른 사용 서비스와 앱이 많이 늘어난다는 것을 알 수 있다. 자동화 혁신의 첫 번째 범주인 워크플로 기술 및 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS)은 이러한 혼란에 질서를 부여하고 기업이 수많은 애플리케이션에서 비즈니스 프로세스를 간소화 및 자동화하도록 돕는 것을 목표로 한다.
에어테이블(Airtable) 및 먼데이닷컴(Monday.com)은 친숙한 스프레드시트와 같은 인터페이스와 처리할 수 있는 사례의 폭이 넓어서 이 범주의 초기형 대표적인 리더이다. 2020년 이후에는 이러한 아이디어를 바탕으로 직관적인 UX와 UI를 장착한 새로운 솔루션이 많이 등장하고 있다. 예를 들어 트레이(Tray.io)는 워크플로우 자동화 문제에 그래픽 인터페이스를 적용하고 있다. 몇 가지 이메일 기반 자동화로 시작한 것이 이제 400개 이상의 외부 앱과 통합하고 있다.
또한 눈여겨볼 기업으로는 톤키안(Tonkean.com)과 플로우대시(Flowdash.com)이다. 이 기업은 한 단계 더 나아가 애플리케이션 간 단독이 아닌 "중간자"를 중심으로 워크플로우를 조정함으로써 유연한 접근 방식을 취한다. 즉 1:1 대응으로 자동화를 해결하기보다 메타 단계를 둠으로써 n:n 대응이 가능하도록 시도한다는 점이 특이하다. 대부분의 워크플로우 자동화 및 iPaaS 솔루션에는 추상화가 어렵고, 많은 인간 중심 작업을 지능적으로 라우팅 및 위임하는 기능이 없는데 반해, 이 두 기업의 솔루션은 이 모두를 제공하고 시간이 지남에 따라 더욱 지능화되고 개인화되는 적응형 미들웨어 역할을 한다. 워크플로우 기술 및 iPaaS 솔루션은 엔드-투-엔드 비즈니스 프로세스를 조정하고 자동화할 수 있는 능력과 선택한 UI에 대한 모든 인터페이스를 추상화할 수 있는 잠재력으로 인해 인기를 얻고 있다.
워크플로 자동화 및 iPaaS 솔루션이 기존 앱의 상호 운용성을 개선하는 데 중점을 두는 반면, 두 번째 범주는 작업자가 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둔다.
앱 빌더의 주요 가치 제안 중 하나는 애플리케이션 운영 속도를 높이겠다는 것이다. 예를 들어 드래그 앤 드롭 코드 빌더인 리툴(Retool.com)과 인터널(Internal.io)을 사용하면 개발자가 코드를 처음부터 작성할 때보다 최대 40배 더 빠르게 앱을 빌드할 수 있다고 한다. 앱 빌더로 작성된 앱은 유지, 조정 및 업데이트가 용이하고, 개발자가 새 코드를 작성하는 것보다 코드를 유지 관리하는 데 더 많은 시간을 할애한다는 점을 감안할 때 크게 장점이 되는 포인트이다.
2020년 9월, 또 다른 로우코드 웹 빌더 웹플로우(Webflow.com)는 상위 100대 비상장 클라우드 기업 목록인 Forbes Cloud 100에 선정되었고, 버블(Bubble.io)은 고객이 데스크톱 및 모바일 웹 브라우저용 대화형 다중 사용자 앱을 만들고 배포 및 호스팅을 관리할 수 있도록 하는 매우 강력하고 완전히 사용자 지정 가능한 플랫폼을 제공한다.
그럼에도 불구하고 앱 빌더 부문에는 여전히 해결되지 않은 과제가 있다. 오늘날 대부분의 솔루션이 보안, 디자인, 안정성, GDPR, HIPAA 등과 같은 규정 측면에서 훨씬 더 복잡한 요구 사항을 가진 고객 지원이나 대면 애플리케이션과 비교하여 앱 빌더는 기업내 내부 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다는 점이다. 그런 면에서 에어키트(Airkit.com)는 사용자가 로우 코드 방식으로 개인화된 고객 참여 워크플로를 구축할 수 있다는 면에서 그 한계를 극복하고 있다고 하겠다.
또한 궁극적으로 이러한 도구를 사용하려면 앱 스프롤과 그에 따른 애플리케이션 라이프 사이클 관리를 포함하여 도구를 마스터할 수 있는 시간과 능력이 여전히 필요하다는 점을 이해하는 것이 중요하다. 코드가 없는 도구에도 디버깅할 수 있는 사람, 추상화에 대해 생각할 수 있는 사람, 그리고 무엇보다 비즈니스 가치를 창출하기 위해 올바른 도구를 올바른 방식으로 결합하는 방법을 아는 사람과 같은 기술 사용자가 필요하다.
스타트업은 로우 코드/노코드 플랫폼으로 자동화를 상대적으로 용이하게 구현할 수 있지만 더 큰 기업에게 자동화로의 전환은 위험요소가 많다. 이러한 조직에는 광범위한 기존 인프라와 확립된 비즈니스 프로세스가 있기 때문이다. 바로 이 부분에서 RPA(로봇 프로세스 자동화) 시스템에게 기회가 주어진다. 이러한 솔루션은 일상적인 작업을 자동화하고 생산성을 높이며 직원이 기본 비즈니스 프로세스를 방해하지 않고 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있는 ‘양쪽의 장점’을 제공한다. 가트너에 따르면 RPA는 2019-2020년 엔터프라이즈 소프트웨어에서 가장 빠르게 성장한 카테고리였다. 이 분야 리더인 유아이패쓰(UiPath) 인 경우 수익은 지난 2년 동안 4배 증가했다.
그럼에도 독립 실행형 로우 코드/노코드 플레이어로서의 RPA기술의 내구성에 의문을 제기가 된다. RPA 시스템은 구조화된 데이터에서만 작동하므로 재무 및 회계와 같은 몇 가지 비즈니스 기능 외에는 유용성이 매우 제한된다. 또한 RPA 시스템은 취약한 경향이 있고 유지 관리에 상당한 리소스가 필요하며 시스템이 시간이 지남에 따라 적응하고 학습할 수 있도록 하는 인텔리전스 기능이 부족하다. 마이크로소프트의 소프토모티브의 인수를 잠조하면, 장기적으로 RPA는 독립 실행형 도구가 아닌 광범위한 플랫폼의 기능이 될 가능성이 높아 보인다고 할 수 있다.
1세대 RPA 솔루션은 생각보다 빨리 시장에서 사라질 수 있고 그 부분을 IPA(지능형 프로세스 자동화)가 메꿀 전망이 강하다. 이러한 플랫폼은 로봇 프로세스 자동화의 핵심 전제를 취하고 인공 지능 계층을 추가한다는데 목적이 있다. 즉 여러 비즈니스 프로세스의 베스트 프랙티스에, AI, ML, 증강분석등을 결합하는 것이다. IPA 시스템은 RPA 플랫폼의 많은 제한 사항을 해결하려 고안되었다. IPA 시스템은 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터 모두에서 작업할 수 있으며, IPA 도구는 또한 인간 상호 작용을 모방하고 고급 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 사용자 피드백을 통해 지속적으로 배우고 개선할 수 있다.
IPA 분야에서 유망한 기업의 솔루션을 예를 들어 보면 일렉트로닉(ElectroNeek.com)은 로봇에 대한 배경 지식이 없는 IT 전문가 및 기타 작업자를 위한 자동화를 간소화하는 솔루션을 제공한다. 많은 IPA 제공업체가 수평적 접근 방식을 취하지만 다른 제공업체는 특정 전문 또는 사용 사례에 훨씬 더 중점을 두기도 한다. 예를 들어 의료 수익 주기 관리를 위한 알파헬쓰(AlphaHealth.com), 문서 접수 및 이해를 위한 인디코(Indico.io), 미지급금 해결을 위한 이카루스(Ikarus.ai)가 있다. IPA에는 아직 해결해야 할 과제가 많은데, 여전히 운영자의 초기 교육 및 지침이 필요하며 실제 업무 수행자는 워크플로 및 프로세스를 엔드 투 엔드 자동화와 관련하여 급변하는 새 기술을 지속적으로 익혀 나가야 한다는 점이다.
역사를 통틀어 자동화에 대한 대중적인 이야기는 대량 실업이라는 공포스러운 이야기를 중심으로 이루어졌지만 사실은 훨씬 더 낙관적이다. 우리가 보고 있는 것은 인간 독창성의 대규모 멸종이 아니라 그 독창성이 집중되는 곳이 변화하고 있다는 것이 맞다. 매킨지 보고서에 따르면 2016년에서 2030년 사이에 기본 인지 기술을 사용하는 시간이 15% 감소하는 반면 사회적, 정서적 기술과 기술적 기술에 소비되는 시간은 각각 24%와 55% 증가하고 있다고 한다.
다시 말해, 로봇은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간이 보다 수준 높은 업무를 수행하기에 적합하도록 창의성, 혁신, 공감 등의 기술에 집중할 수 있도록 해준다.
기업이 가진 수많은 조직 부채를 하나하나 해결하면서 표준화와 상호운용성을 높여가는 과정에서 오토메이션과 로우코드/노코드 기술은 디지털 트랜스포메이션의 최종 목표점에 있는 운영의 우수성(Operational Excellence)과 회복 탄력성(Operational Resiliency)을 갖도록 하는 핵심 활성화 기술로 자리잡게 될 것이다.