1960년대 애니메이션 '우주 가족 젯슨(The Jetsons)'은 세상에 눈부신 첨단 기술의 미래를 엿보게 해주었습니다. 하늘을 나는 자동차, 재치 있는 로봇, 음성 명령에 반응하는 가전제품, 심지어 영상 통화와 TV 시청이 가능한 시계까지 등장했죠.
이러한 기술 중 일부는 오늘날 일반화되었고, 그 대부분이 자동화와 인공지능(AI)을 기반으로 구현되고 있습니다. 이 두 기술 모두 수작업의 필요성을 줄여줍니다. 미래지향적인 기업 리더들은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄여준다는 점에서 이 둘을 모두 높이 평가합니다. 또한, 기존 자동화보다 더 적응력이 뛰어나고 머신러닝, 즉 기계학습 기반의 ‘AI 자동화’라는 것도 존재합니다. 그럼에도 불구하고, 이 두 프로세스는 일반적으로 고유한 기능, 목적, 이점을 가지고 있습니다. 오빗 시티에서처럼 현재 우리의 세상에서도 핵심적인 이 두 개념에 대해 자세히 알아보겠습니다.
자동화란 무엇인가요?
자동화는 인간의 개입 없이 기술을 활용해 작업을 수행하는 것입니다. 매일 아침 특정 시간에 커피를 내리도록 프로그래밍할 수 있는 커피 머신을 생각해 보세요. 여러분이 잠들어 있는 동안 기계가 켜지고, 물을 끓이고, 커피 캡슐에 구멍을 뚫고, 커피를 내려주는 모든 작업을 수행합니다.
자동화는 고대 메소포타미아의 물레방아 동력 방앗간부터 산업혁명의 조립 설비 기계에 이르기까지 인류 역사 전반에 걸쳐 존재해 왔습니다. 자동화된 프로세스는 인간이 물리적 작업을 수행할 필요성을 최소화하여, 더 복잡하고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.
오늘날의 기술은 하드웨어와 소프트웨어를 활용해 디지털 세계의 일상적인 작업을 수행함으로써, 자동화가 처리할 수 있는 작업의 범위를 확장했습니다. 이 중 일반적인 형태는 로봇 프로세스 자동화(RPA)입니다. RPA 기술을 통해 소프트웨어 로봇은 이전에는 수동 입력이 필요했던 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 한 봇이 RPA를 사용해 이메일 모음에서 데이터를 추출하고, 다른 봇이 그 데이터를 가져와 일련의 양식을 작성함으로써 직원들이 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업을 피할 수 있게 해줍니다.
온라인 스토어를 운영한다면 재고 관리 도구, 소셜 미디어 게시 플랫폼, 또는 공급망 관리를 간소화하는 수요 예측 도구 등을 통해 전자상거래 자동화를 광범위하게 활용하고 있을 것입니다. 비즈니스 프로세스가 원활하게 운영되도록 보장함으로써, 자동화는 여러분이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있게 해줍니다.
AI란 무엇인가요?
인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술들의 집합체입니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾아내고, 결론을 도출하며 분석을 수행합니다. 데이터 집합이 증가함에 따라 AI는 새로운 데이터로부터 학습하며, 인간의 개입이나 명시적인 프로그래밍 없이도 스스로 적응하고 문제를 해결하며 자체 수정을 합니다.
AI 기술에는 위에서 설명한 프로세스인 머신러닝과 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 노드 시스템을 이용해 정보를 처리하고 전달하는 딥러닝이 포함됩니다. AI 작동의 인기 있는 예시는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)로 구동되는 챗봇입니다. LLM은 방대한 데이터 세트로 훈련된 딥러닝 기술로 자연어를 이해하는 능력을 갖추고 있습니다.
AI는 또한 이미지 인식과 미래 트렌드 예측에도 뛰어나며, 이 두 가지 모두 전통적으로 인간의 영역이었습니다. 이러한 기능들은 사업주들에게 많은 이점을 제공하여, 더 정보에 기반한 의사결정을 내리고, 개인화된 제품을 추천하며, 사기를 감지하고, 복잡한 분석에서 결론을 도출하는 등 다양한 도움을 줍니다.
오늘날 우리가 사용하는 AI 기술이 놀랍긴 하지만, 여전히 "좁은 AI" 또는 "약한 AI"로 간주합니다. 과거 검색 기록을 바탕으로 다음 넷플릭스 시청 콘텐츠를 추천하거나, 이미지를 생성하거나, 질문을 이해하고 답변하는 등 특정 작업을 수행하도록 설계된 작업 조합을 처리합니다. 스펙트럼의 반대편에는 "강한 AI(Strong AI)" 또는 "인공 일반 지능(artificial general intelligence"이 있습니다. 이 유형의 AI는 순전히 이론적이며 단순히 인간의 인지 기능을 모방하는 것을 넘어, 추상적으로 사고하고 완전히 새로운 상황에 적응할 수 있을 것입니다. 하지만 이는 아직 먼 미래의 이야기입니다.
자동화 vs AI: 차이점은?
엄밀히 말하면, 자동화는 AI를 포괄하는 상위 개념입니다. 모든 AI는 자동화이지만, 모든 자동화가 AI는 아닙니다. 자동화와 AI 모두 효율성을 높이고 직장에서의 운영 비용 절감할 수 있지만, 몇 가지 핵심적인 차이점이 있습니다.
목적
자동화와 AI의 주요 차이점 중 하나는 본질적인 목적에 있습니다. 자동화는 작업 실행을 수행하도록 설계되었습니다. 이는 명령을 받아들이고 횟수에 관계없이 항상 동일한 방식으로 동일한 프로세스를 처리합니다. 회계 장부의 총계를 계산하는 것처럼 크게 변동되지 않는 작업을 완료하는 데 완벽한 도구입니다.
반면 AI의 목적은 이를 넘어, 학습, 예측, 문제 해결, 의사결정과 같이 인간의 인지 기능을 모방하는 더 복잡한 프로세스를 수행합니다. 자동화가 계정을 대조하는 동안, AI 도구는 해당 데이터를 분석하고 다음 분기에 예상되는 수익과 같은 것을 나타낼 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.
적응성
자동화는 일관되고 신뢰할 수 있지만, 변화하는 상황에 적응할 수는 없습니다. 커피 원두를 넣는 것을 잊었든 말든 자동으로 커피를 만드는 단계를 거치는 커피 머신과 같습니다. 규칙을 설정하면 자동화가 이를 수행합니다. 자동화는 규칙에서 벗어나지 않습니다.
AI는 상황을 인식하는 방식으로 작업을 수행하는 동적 기술입니다. 새롭고 다른 데이터를 기반으로 응답을 변경하거나 적응할 수 있습니다. AI 기반 커피 머신은 여러분이 넣는 원두의 분쇄 크기나 밀도를 감지하고 물 온도, 압력, 추출 시간을 정밀하게 제어하여 매번 완벽한 커피를 보장할 수 있습니다.
기술
기계적 프로세스와 기계는 수천 년 동안 컴퓨터 프로그램의 도움 없이도 자동화될 수 있었습니다(그리고 실제로 그래왔습니다). 예를 들어, 구텐베르크 인쇄기는 손으로 원고를 베끼는 고된 과정을 자동화했습니다. 일단 한 페이지가 활자로 설정되면 원하는 만큼 복사할 수 있었습니다.
오늘날의 자동화는 더 이상 기계적인 것에만 국한되지 않으며 디지털 세계에서 다양한 형태로 존재합니다. 하지만 자동화는 컴퓨터가 있거나 없이도 존재할 수 있지만, AI는 기능하기 위해 컴퓨터 성능과 많은 데이터를 필요로 합니다.
학습
AI의 핵심 기능 중 하나는 학습하고 스스로 개선하는 것입니다. 데이터를 생성하고 수집하며 그 데이터로부터 학습하는 기술입니다. 전통적인 자동화 시스템을 개선하려면 수동으로 업데이트해야 합니다.
자동화된 맞춤법 검사기와 AI 기반 자동 완성 기능을 예로 들어보겠습니다. 새로운 신조어를 사용하기 시작하면 자동화된 맞춤법 검사기는 이를 인식하지 못합니다. 인간이 프로그램의 데이터베이스에 수동으로 추가해야 합니다. 하지만 AI 기반 자동 완성을 사용할 때는 프로그램이 처음에는 그 신조어를 틀렸다고 표시할 수 있지만, 여러분이 그 단어를 더 많이 사용할수록 자동 완성 기능은 그 단어와 사용하는 맥락을 더 잘 인식하게 됩니다.
AI와 자동화의 협력
AI와 자동화의 교차점을 지능형 자동화(intelligent automation)라고 합니다. 이는 다양한 AI 기술과 디지털 형태의 자동화(예: RPA 등)가 결합해 스스로 개선하는 방식입니다. 지능형 자동화는 단순히 반복적인 작업을 안정적으로 수행할 뿐만 아니라 운영 데이터로부터 데이터를 수집하고 데이터 분석을 수행하여 통찰력을 추출함으로써, 필요한 경우 인간의 개입 없이 독립적인 의사 결정을 내리고 적응할 수 있게 하는 종단간(엔드 투 엔드, end-to-end) 프로세스입니다.
비즈니스에서 제품을 구매하는 모든 사람에게 이메일 설문조사를 보내는 프로그램을 구현했다고 가정해 보겠습니다. 이것은 자동화입니다. 만약 그 프로그램이 그 설문조사 결과를 취합하여 스프레드시트에 수치를 입력한다면, 이것 역시 자동화입니다. 만약 그 프로그램이 AI를 사용해 설문조사 결과를 분석하고, 패턴을 찾고, 위험을 예측한다면, 이는 지능형 자동화의 한 예가 됩니다.
챗봇도 지능형 자동화의 또 다른 친숙한 예입니다. 순전히 자동화에만 의존하는 챗봇이 있을 수 있습니다. 이러한 도구는 키워드를 기반으로 간단한 질문에 대해 구체적이고 자동화된 응답을 보낼 수 있습니다. 하지만 더 복잡한 질의는 자동화의 역량을 넘어설 수 있습니다. 이 경우 지능형 자동화는 AI 기반 도구를 배치하여 새로운 정보에 적응하고 더 높은 만족도로 그러한 질문들에 답할 수 있습니다.
자동화와 AI 차이점 FAQ
AI와 자동화의 차이점은 무엇인가요?
AI와 자동화의 주요 차이점은 자동화가 정의된 규칙 세트를 기반으로 일상적인 작업을 안정적으로 수행하는 반면, AI는 프로세스에 의사 결정을 통합할 수 있다는 점입니다. 두 기술 모두 직장에서 효율성을 개선하고 인적 오류를 줄이지만, AI는 더 동적이고 적응력 있는 방식으로 이를 수행합니다.
AI 없이도 자동화가 가능한가요?
네, AI를 사용하지 않고도 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI 없는 자동화는 일련의 양식에서 정보를 추출하는 것처럼 정적인 규칙 세트를 기반으로 작업을 완료합니다. 상황이나 환경이 변해도 적응하거나 의사결정을 적용하지 않습니다.
자동화의 예시에는 어떤 것들이 있나요?
전자상거래에서 사업 운영을 간소화하기 위해 자동화 도구를 적용하는 다양한 방법이 있습니다. 구매를 완료한 모든 고객에게 자동으로 설문조사를 보내는 방식으로 고객 서비스 자동화를 활용할 수 있습니다. 이메일 마케팅 캠페인이나 결제 시 추가 구매 유도는 마케팅 자동화의 훌륭한 예시입니다. 아마도 신입 사원 교육 및 등록 절차에 자동화 기능을 활용했거나, 창고에서 자동화된 분류 시스템을 활용하고 있을 수도 있습니다.
