지능형 프로세스 자동화(IPA)와 서비스형 인공지능(AIaaS)의 롱테일(Long Tail) 사업전략
인공지능(AI) 육성과 디지털 뉴딜의 키워드가 증가하는 환경에서 기업들의 AI에 대한 현실 인식과 비즈니스적 접근이 이슈가 되고 있다. AI 산업 생태계에서 일부 특정 부문에서의 AI 구현 성과만을 강조하는 경우, AI 구현의 기대감을 부풀려 추진 오류나 실익에 대한 검토를 간과하게 하는 경향도 있다. AI 구현을 위한 정책적 노력이나 가치를 긍정적으로 수용하되 국내 AI 추진 환경과 중소기업들의 실리 지향 관점에서 지능형 프로세스 자동화(IPA: Intelligent Process Automation)와 서비스형 인공지능(AIaaS: AI as a Service)의 롱테일(Long Tail)[1] 사업 전략과 연관된 비즈니스의 방향성을 조사하여 공유하고자 한다. IPA는 기업의 경우 기존 프로세스의 성능 향상과 효율화, 의사 결정의 속도 증가를 통해 원가를 절감하기 위해 활용되며 주로 지식 기반의 자동화 프로세스와 AI 와의 조합으로 구성된다. AIaaS는 AI 구현의 비용 대 효과측면에서 사용자 ML 모델의 자체 개발보다 외부에서 오픈소스 또는 클라우드 서비스 형태로 제공되는 ML 모델을 활용하여 AI를 구현하는 서비스형 AI 이다. AIaaS는 AI 구현을 위한 서비스형 인프라 및 플랫폼과 소프트웨어를 제공하는 HW 및 SW, 툴 , 서비 API 형태 등으로 구성된다.
중소기업의 디지털 전환 과정에서 중요 작업 및 업무 프로세스는 IPA 솔루션 적용을 통해 자
[1] X축이 품종, Y축이 매출량인 수요 곡선에서 매출량 순위로 X축 왼쪽부터 품종을 정리하면, 소품종 다량 매출의 가치와 다품종 소량 매출의 가치를 비교하여 비즈니스의 중점을 달리할 수 있다. 소량 매출이지만 품종이 계속 추가되면서 X축 오른쪽으로 꼬리처럼 길게 증가하여 소품종 다량 매출의 가치보다 커질 전망이 있는 경우 다품종 소량 매출의 틈새시장과 상품의 총합이 주류 상품과 경쟁가능한 시장을 형성하는 새로운 비즈니스와 경제 패러다임화에 대한 투자 비용 대비 효과가 입증될 수 있으나 중요 부분 이외의 2차적 부문을 합친 전체적인 자동화 효과가 입증되지 않을경우 중요부분의 초기 파일럿의 자동화의 효과가 회의적으로 누적될 수 있다. 현재 국내의 초연결지능화, 스마트공장, 스마트팜, 스마트시티, 핀테크, 에너지 신산업, 드론, 미래자동차 등 혁신성장 관련 8대 선도 프로젝트에 대해 중소기업 측면에서 단기와 중장기, 개별 및 통합, 선택과 집중의 기준에 의한 재검토가 필요하다고 본다. 특히 AI 구현을 위한 범용적 개념의 데이터 거래 적용과 서비스 응용사례의 확대로는 단기간에 전체적 시너지 효과를 기 대하기 어렵다. 즉 데이터 마이닝도 중요하지만 비즈니스 프로세스 마이닝과 자동화가 병행되지 않으면 AI추진의 목적성과 핵심 키워드인 Cost와 Time의 덪에서 빠져나올수 없다고 본다. 특히 중소기업의 경우 비즈니스 프로세스 정립없는 데이터 풀이나 레이크는 낭비일 수 있다. BPM의 관점에서 IPA와 AIaaS를 추진하자는 주장이 핵심 논조이며, IPA외 AIaaS에 대한 롱테일 및 다품종 소량 매출 상품 기반 시장형성의 촉진자는 중소기업이 되어야 한다고 본다.