기존 RPA(로봇 프로세스 자동화)의 한계와 진화: 차세대 지능형 자동화(IPA)의 미래

서론: 규칙의 굴레에 갇힌 RPA, 인공지능의 뇌를 이식받다 지난 수년간 수많은 기업이 ‘업무 시간 단축’이라는 기치를 내걸고 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 경쟁적으로 도입했습니다. 정해진 시간에 엑셀 파일을 다운로드하고, ERP 시스템에 데이터를 복사하여 붙여넣는 등 인간의 단순 반복적인 ‘손과 발’의 역할을 훌륭하게 대신해 주었습니다. 그러나 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 기업들은 곧 한계에 직면했습니다. 비즈니스 현장에는 규격화된 엑셀 데이터보다 … 더 읽기

“비싼 돈 주고 도입했는데 왜 안 쓸까?”: 사내 AI 도입 실패를 막는 체인지 매니지먼트 전략

서론: 완벽한 기술이 실패하는 유일한 이유, ‘사람’ 경영진은 큰맘 먹고 수천만 원의 예산을 들여 챗GPT 엔터프라이즈나 MS 코파일럿 같은 최신 AI 솔루션을 전사적으로 도입합니다. “이제 우리 회사도 생산성이 2배는 오르겠지”라는 부푼 기대를 안고 시스템을 오픈하지만, 한 달 뒤 로그인 통계를 열어본 경영진은 참담함을 느낍니다. 직원들의 80%는 첫 주에 호기심으로 몇 번 질문을 던져본 후 다시 … 더 읽기

멀티모달 AI 시대의 자동화: 텍스트를 넘어 음성, 이미지, 비디오 데이터를 연동한 업무 혁신

서론: 반쪽짜리 텍스트 AI를 넘어선 ‘멀티모달’의 도래 지금까지의 인공지능 업무 자동화는 주로 ‘텍스트’라는 정형화된 데이터에 머물러 있었습니다. 엑셀의 숫자를 분석하고, 이메일을 요약하며, 보고서의 초안을 작성하는 일은 혁신적이었지만, 비즈니스 현장의 실제 데이터는 텍스트로만 존재하지 않습니다. 고객의 불만 섞인 통화 음성, 제조 현장의 불량품 사진, 오프라인 매장의 CCTV 비디오 영상 등 기존 시스템이 읽어내지 못했던 방대한 비정형 … 더 읽기