반복 업무를 줄이고 업무 효율성을 높이기 위해 시작한 RPA는 이제 단순한 자동화 도구를 넘어 조직의
업무 방식과 디지털 전환 문화를 변화시키고 있습니다.
성공적인 자동화는 단순히 기술을 도입하는 것만으로 완성되지 않습니다.
업무 프로세스에 대한 이해와 표준화, 현업의 참여, 그리고 조직 구성원들의 공감과 신뢰가 함께 뒷받침되어야
비로소 실제 업무 혁신으로 이어질 수 있습니다.
이번 인터뷰에서는 실제 프로젝트를 이끌었던 Thermo Fisher Scientific Korea의 IT Manager 임성수 수석과 함께 RPA 도입 배경부터 PoC 검증 과정, 현업 정착, 그리고 조직 문화 변화까지 실제 경험을 들어봤습니다.
업무 방식과 디지털 전환 문화를 변화시키고 있습니다.
성공적인 자동화는 단순히 기술을 도입하는 것만으로 완성되지 않습니다.
업무 프로세스에 대한 이해와 표준화, 현업의 참여, 그리고 조직 구성원들의 공감과 신뢰가 함께 뒷받침되어야
비로소 실제 업무 혁신으로 이어질 수 있습니다.
이번 인터뷰에서는 실제 프로젝트를 이끌었던 Thermo Fisher Scientific Korea의 IT Manager 임성수 수석과 함께 RPA 도입 배경부터 PoC 검증 과정, 현업 정착, 그리고 조직 문화 변화까지 실제 경험을 들어봤습니다.
Q1. 안녕하세요, 임성수 수석님.
써모 피셔 사이언티픽 코리아는 어떤 회사인지, 주요 사업 분야와 핵심 업무를 간략히 소개 부탁드립니다.
써모 피셔 사이언티픽을 한마디로 말씀드리면,
과학이 실제 성과로 이어질 수 있도록 지원하는 글로벌 과학 기업입니다.
회사의 미션도 고객이 세상을 더 건강하고, 더 깨끗하고, 더 안전하게 만들 수 있도록 돕는 것입니다.
한국 법인인 써모 피셔 사이언티픽 코리아는 글로벌 기술과 솔루션을 국내 고객에게 연결하는 역할을 하고 있습니다. 주요 고객은 제약·바이오 기업, 병원 및 진단기관, 대학교와 연구소, 산업·환경 분석 분야 등 매우 다양합니다.
한국 법인인 써모 피셔 사이언티픽 코리아는 글로벌 기술과 솔루션을 국내 고객에게 연결하는 역할을 하고 있습니다. 주요 고객은 제약·바이오 기업, 병원 및 진단기관, 대학교와 연구소, 산업·환경 분석 분야 등 매우 다양합니다.
Q2. 수석님께서는 현재 어떤 역할을 맡고 계신가요?
특히 디지털 전환(DX)이나 자동화와 관련된 업무가 있다면 함께 말씀해 주세요.
현재 저는 써모 피셔 사이언티픽 코리아에서 Digital Innovation 영역을 담당하며, 비즈니스 부서가 안정적이고 효율적으로 일할 수 있도록 디지털 기반 업무 환경을 지원하는 역할을 맡고 있습니다.
특히 디지털 전환과 자동화 관점에서는 반복적이고 수작업이 많은 업무를 줄이고,
직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 역할을 하고 있습니다.
특히 디지털 전환과 자동화 관점에서는 반복적이고 수작업이 많은 업무를 줄이고,
직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 역할을 하고 있습니다.
Q3. RPA 도입을 처음 고려하게 된 계기는 무엇이었나요?
특정 부서의 업무 과부하, 반복 오류 문제, 경영진의 DX 방침 등 실제로 '이건 뭔가 바꿔야겠다'는 생각이 든 순간이나 사건이 있으셨나요?
RPA 도입을 처음 고려하게 된 계기는 아주 거창한 혁신 과제에서 출발했다기보다,
현장에서 반복적으로 발생하는 비효율을 보면서 “이 업무는 사람이 계속 붙잡고 있을 일이 아니다”
현장에서 반복적으로 발생하는 비효율을 보면서 “이 업무는 사람이 계속 붙잡고 있을 일이 아니다”
라는 문제의식에서 시작됐습니다.
또한 회사 차원에서도 디지털 전환과 업무 효율화에 대한 방향성이 있었기 때문에,
RPA는 그 방향을 실제 업무 현장에서 체감할 수 있게 만드는 좋은 수단이었습니다.
DX가 단순히 큰 시스템을 새로 도입하는 것이 아니라, 현업 직원들이 “업무 방식이 실제로 편해졌다”고
느끼게 만드는 변화여야 한다고 생각했습니다.
또한 회사 차원에서도 디지털 전환과 업무 효율화에 대한 방향성이 있었기 때문에,
RPA는 그 방향을 실제 업무 현장에서 체감할 수 있게 만드는 좋은 수단이었습니다.
DX가 단순히 큰 시스템을 새로 도입하는 것이 아니라, 현업 직원들이 “업무 방식이 실제로 편해졌다”고
느끼게 만드는 변화여야 한다고 생각했습니다.
Q4. 도입 이전에는 어떤 방식으로 업무를 처리하고 있었나요?
RPA 도입 이전에도 업무 효율화를 위한 시도는 있었습니다.
일부 업무에서는 엑셀 매크로나 간단한 스크립트성 자동화를 활용해 반복 작업을 줄이고자 했습니다.
그래서 모든 업무가 100% 수작업이었다고 보기는 어렵습니다.
다만 당시의 자동화는 주로 개인이나 특정 부서 단위에서 필요에 따라 만들어진 경우가 많았습니다.
예를 들어 데이터를 엑셀로 정리하거나, 특정 양식에 맞춰 가공하거나,
일부 업무에서는 엑셀 매크로나 간단한 스크립트성 자동화를 활용해 반복 작업을 줄이고자 했습니다.
그래서 모든 업무가 100% 수작업이었다고 보기는 어렵습니다.
다만 당시의 자동화는 주로 개인이나 특정 부서 단위에서 필요에 따라 만들어진 경우가 많았습니다.
예를 들어 데이터를 엑셀로 정리하거나, 특정 양식에 맞춰 가공하거나,
반복 계산을 수행하는 수준의 자동화가 중심이었습니다.
이런 방식은 빠르게 적용할 수 있다는 장점은 있었지만, 담당자 개인의 노하우에 의존하는 경우가 많고,
유지보수나 확장성 측면에서는 한계가 있었습니다.
특히 여러 시스템에 접속과 연계가 충분하지 않은 구간에는 여전히 사람이 개입하는 역할 등이 지속적으로 필요했습니다. 자동화의 씨앗은 이미 있었으나 그것을 조직적으로 키울 체계가 필요했습니다.
특히 여러 시스템에 접속과 연계가 충분하지 않은 구간에는 여전히 사람이 개입하는 역할 등이 지속적으로 필요했습니다. 자동화의 씨앗은 이미 있었으나 그것을 조직적으로 키울 체계가 필요했습니다.
Q5. 그 방식에서 가장 불편하거나 비효율적이었던 부분은 무엇이었나요?
가장 큰 비효율은 업무가 단순하지만 그 과정이 반복적이고 비슷한 일을 지속적으로 진행해야 했다는 점입니다.
또 하나 위에 언급 드린 Silo한 부분 자동화(매크로나 PA) 등은 개인이 만들고 도입하는 과정에서
표준화와 유지보수가 어려웠다는 점입니다.
핵심 문제는 반복 업무 자체보다, 반복 업무를 처리하는 방식이 사람에게
핵심 문제는 반복 업무 자체보다, 반복 업무를 처리하는 방식이 사람에게
과도하게 의존하고 있었다는 점이라고 생각합니다.
사람은 예외를 판단하고 고객과 소통하고 개선 아이디어를 내는 데 더 강점이 있는데,
정해진 규칙에 따라 데이터를 옮기고 확인하는 일에 많은 시간을 쓰고 있었던 것입니다.
Q6. 여러 파트너사 중 KS C&C를 선택하게 된 이유가 있으셨나요?
기술 역량, 제안서 품질, 레퍼런스, 소통 방식, 가격 등 실질적으로 결정에 영향을 준 요소가 무엇이었는지 궁금합니다.
KS C&C를 선택하게 된 가장 큰 이유는 UiPath 기반 RPA에 대한 전문성과
실제 프로젝트 경험이 충분하다고 판단했기 때문입니다.
저희는 처음부터 대규모로 RPA를 확산하기보다는, PoC 단계에서 적은 수의 과제를 먼저 시도하면서
가능성과 적합성을 검증하는 방식으로 접근했습니다.
이 과정에서 중요한 것은 단순히 로봇을 개발할 수 있는지가 아니라,
실제 업무를 얼마나 정확히 이해하고 안정적으로 운영 가능한 형태로 구현할 수 있는지였습니다.
KS C&C는 UiPath에 대한 기술 전문성을 갖추고 있었고,
저희는 처음부터 대규모로 RPA를 확산하기보다는, PoC 단계에서 적은 수의 과제를 먼저 시도하면서
가능성과 적합성을 검증하는 방식으로 접근했습니다.
이 과정에서 중요한 것은 단순히 로봇을 개발할 수 있는지가 아니라,
실제 업무를 얼마나 정확히 이해하고 안정적으로 운영 가능한 형태로 구현할 수 있는지였습니다.
KS C&C는 UiPath에 대한 기술 전문성을 갖추고 있었고,
국내 여러 대기업과 RPA 프로젝트를 수행한 경험이 많았습니다.
그래서 초기 단계부터 기술적인 구현 가능성만 아니라, 어떤 업무가 자동화에 적합한지, 어떤 부분은 예외 처리가 필요한지, 향후 운영 단계에서 무엇을 관리해야 하는지에 대해 현실적인 관점으로 접근해 주었습니다.
특히 인상적이었던 부분은 개발자분들의 실무 중심 커뮤니케이션이었습니다.
단순히 요구사항을 받아서 개발하는 방식이 아니라, 현업 담당자의 실제 업무 흐름을 이해하려고 노력하면서 “어떤 화면에서 어떤 데이터를 확인하는지, 어디에서 시간이 많이 소요되는지, 어떤 예외 상황이 자주 발생하는지”를 구체적으로 파악하려는 태도가 좋았습니다.
덕분에 현업과 IT 모두 신뢰를 갖고 PoC부터 자동화 프로젝트를 함께 진행할 수 있었습니다.
덕분에 현업과 IT 모두 신뢰를 갖고 PoC부터 자동화 프로젝트를 함께 진행할 수 있었습니다.
Q7. 프로젝트를 시작할 때 가장 중요하게 생각했던 조건이나 기준은 무엇이었나요?
빠른 도입 일정, 특정 시스템 연동, 현업 사용자 교육 지원, 보안 요건 등
'이것만큼은 꼭 충족돼야 한다'고 생각했던 것이 있다면요?
RPA는 단순히 반복 업무를 자동화하는 도구처럼 보일 수 있지만, 실제로는 회사의 주요 시스템에 접속하고,
데이터를 조회·처리하고, 업무 결과에 영향을 주는 프로세스입니다.
그래서 처음부터 속도만 우선하기보다는, 보안, 표준화, 운영 안정성, 확장 가능성을 중요한 기준으로 두었습니다.
첫 번째는 보안과 컴플라이언스였습니다.
써모피셔는 글로벌 기업이고, 여러 비즈니스 시스템과 데이터를 다루기 때문에
계정 관리, 접근 권한, 로그 관리, 데이터 처리 방식이 명확해야 했습니다.
RPA가 사람의 업무를 대신하더라도, 보안 기준은 사람보다 느슨해져서는 안 된다고 봤습니다.
두 번째는 현업 프로세스에 대한 정확한 이해였습니다.
자동화는 잘못된 프로세스를 그대로 빠르게 반복하게 만들 수도 있습니다. 그래서 “지금 하는 일을 그대로 로봇에게 맡길 것인가”가 아니라 먼저 업무 흐름을 정리하고 자동화에 적합한 형태로 표준화하는 것이 중요했습니다.
세 번째는 운영 가능한 구조였습니다.
PoC 단계에서는 적은 수의 과제로 시작했지만, 처음부터 향후 확장을 염두에 두었습니다.
개발 산출물, 예외 처리 방식, 장애 대응 절차, 변경 관리 기준 등이 체계적으로 잡혀 있어야 이후에 자동화 과제를 늘려도 안정적으로 운영할 수 있다고 판단했습니다.
네 번째는 현업 사용자의 수용성이었습니다.
RPA는 IT만의 프로젝트가 아니라 현업과 함께 만들어야 성공합니다.
현업 담당자가 자동화 결과를 신뢰하고, 예외 상황을 이해하고, 운영 방식에 익숙해져야 실제 업무에 정착할 수 있습니다.
그래서 사용자와의 커뮤니케이션, 교육, 테스트 참여도 중요한 기준이었습니다.
일정도 물론 중요했습니다.
RPA가 사람의 업무를 대신하더라도, 보안 기준은 사람보다 느슨해져서는 안 된다고 봤습니다.
두 번째는 현업 프로세스에 대한 정확한 이해였습니다.
자동화는 잘못된 프로세스를 그대로 빠르게 반복하게 만들 수도 있습니다. 그래서 “지금 하는 일을 그대로 로봇에게 맡길 것인가”가 아니라 먼저 업무 흐름을 정리하고 자동화에 적합한 형태로 표준화하는 것이 중요했습니다.
세 번째는 운영 가능한 구조였습니다.
PoC 단계에서는 적은 수의 과제로 시작했지만, 처음부터 향후 확장을 염두에 두었습니다.
개발 산출물, 예외 처리 방식, 장애 대응 절차, 변경 관리 기준 등이 체계적으로 잡혀 있어야 이후에 자동화 과제를 늘려도 안정적으로 운영할 수 있다고 판단했습니다.
네 번째는 현업 사용자의 수용성이었습니다.
RPA는 IT만의 프로젝트가 아니라 현업과 함께 만들어야 성공합니다.
현업 담당자가 자동화 결과를 신뢰하고, 예외 상황을 이해하고, 운영 방식에 익숙해져야 실제 업무에 정착할 수 있습니다.
그래서 사용자와의 커뮤니케이션, 교육, 테스트 참여도 중요한 기준이었습니다.
일정도 물론 중요했습니다.
하지만 저희는 무조건 빠른 도입보다는 작게 시작하되, 제대로 검증하고, 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식을 더 중요하게 봤습니다. 첫 단추가 잘못 끼워지면 이후 확산이 오히려 어려워질 수 있기 때문입니다.
정리하자면, 저희가 가장 중요하게 생각한 조건은 “보안 기준을 지키면서, 현업이 신뢰할 수 있고, IT가 안정적으로 운영할 수 있으며, 향후 확장 가능한 자동화 체계”였습니다.
Q8. 프로젝트 시작부터 실제 업무에 적용되기까지, 대략 얼마나 걸렸나요?
그 과정에서 기억에 남는 단계나 순간이 있다면 말씀해 주세요.
프로젝트 시작부터 실제 업무 적용까지의 기간은 과제의 난이도와 범위에 따라 차이가 있었습니다.
단순 반복 업무를 자동화하는 과제는 비교적 짧은 기간 안에 PoC와 테스트를 거쳐 적용할 수 있었지만,
여러 시스템을 연계하거나 예외 케이스가 많은 업무는 요구사항 정리, 프로세스 표준화, 테스트,
사용자 검증까지 더 많은 시간이 필요했습니다.
특히 최근에 진행한 AI와 결합한 RPA 과제가 가장 인상에 남습니다.
기존 RPA가 정해진 규칙에 따라 반복 작업을 수행하는 데 강점이 있다면,
특히 최근에 진행한 AI와 결합한 RPA 과제가 가장 인상에 남습니다.
기존 RPA가 정해진 규칙에 따라 반복 작업을 수행하는 데 강점이 있다면,
AI는 비정형 정보나 판단이 필요한 영역을 보완할 수 있습니다.
두 기술을 함께 활용하면서 단순히 “화면을 클릭하고 데이터를 옮기는 자동화”를 넘어, 업무의 앞단에서 정보를 해석하거나 분류하고, 그 결과를 기반으로 후속 프로세스를 자동 처리하는 형태로 발전할 수 있다는 가능성을 확인했습니다.
두 기술을 함께 활용하면서 단순히 “화면을 클릭하고 데이터를 옮기는 자동화”를 넘어, 업무의 앞단에서 정보를 해석하거나 분류하고, 그 결과를 기반으로 후속 프로세스를 자동 처리하는 형태로 발전할 수 있다는 가능성을 확인했습니다.
Q9. 구축 과정에서 예상치 못했던 어려움이 있었나요? 그리고 어떻게 해결하셨나요?
딱히 없었습니다.
Q10. 처음 자동화 시스템을 사용하게 된 현업 직원들의 반응은 어떠셨나요? 도입 초기의 분위기나 에피소드가 궁금합니다.
처음부터 현업 직원들이 RPA를 적극적으로 반긴 것은 아니었습니다.
초기에는 기대보다 부담과 우려가 더 컸던 것 같습니다.
우선 본인에게 이미 익숙한 업무를 다시 하나하나 설명해야 했기 때문에,
우선 본인에게 이미 익숙한 업무를 다시 하나하나 설명해야 했기 때문에,
바쁜 현업 입장에서는 추가 업무처럼 느껴질 수 있었습니다.
“내가 직접 하면 더 빠른데, 이걸 로봇에게 가르쳐야 하나?”라는 반응도 자연스럽게 있었습니다.
또 일부 직원들은 자동화가 본인의 역할이나 Job Security에 영향을 주는 것은 아닌지 걱정하기도 했습니다.
RPA를 실제로 써보기 전까지는 결과에 대한 믿음도 충분하지 않았습니다.
그래서 저희는 RPA가 사람을 대체하는 것이 아니라, 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 줄여
직원들이 더 중요한 업무에 집중하도록 돕는 도구라는 점을 계속 설명했습니다.
분위기가 바뀐 것은 실제 결과를 본 이후였습니다. 자동화가 안정적으로 동작하고,
담당자가 검증과 예외 처리 중심으로 업무를 할 수 있게 되면서 점차 신뢰가 생겼습니다.
Q11. RPA를 도입한 이후 업무 현장에서 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
특정 업무의 처리 속도, 야근 빈도, 오류 발생 건수 등 눈에 보이게 달라진 것이 무엇인지 궁금합니다.
가장 의미 있는 변화는 단순히 시간이 줄었다는 것보다, 직원들이
“이 업무를 꼭 사람 손이 처음부터 끝까지 해야 하나?” 라는 관점으로 업무를 다시 보기 시작했다는 점입니다.
RPA가 하나의 자동화 도구를 넘어, 업무 방식을 개선하는 계기가 된 것입니다.
Q12. 도입 전에 기대했던 효과와 비교했을 때 실제 결과는 어느 수준이었나요?
기대치를 초과한 부분과 예상보다 아쉬웠던 부분을 모두 솔직하게 말씀해 주셔도 됩니다.
도입 전에 기대했던 효과와 비교하면, 실제 결과는 대체로 기대했던 수준에 부합했다고 생각합니다.
반복 업무 시간 단축, 수작업 부담 감소, 업무 결과의 일관성 향상은 예상했던 방향대로 효과가 있었습니다.
다만 솔직히 말씀드리면, 기대치를 크게 초과했다기보다는 RPA의 장점과 한계를
반복 업무 시간 단축, 수작업 부담 감소, 업무 결과의 일관성 향상은 예상했던 방향대로 효과가 있었습니다.
다만 솔직히 말씀드리면, 기대치를 크게 초과했다기보다는 RPA의 장점과 한계를
현실적으로 확인한 경험에 가까웠습니다.
아쉬웠던 부분은 유지보수였습니다. RPA 특성상 기존에 사용 중인 기간계 시스템의 화면이나
데이터 구조가 조금만 바뀌어도 오류가 발생할 수 있었습니다.
버튼 위치, 필드명, 파일 양식, 데이터 예외 케이스가 달라지면 로봇이 기존 방식대로 처리하지 못하는 경우가 있었습니다. 이 경우 자동화 로직을 수정하고, 다시 테스트한 뒤 운영에 반영해야 해서 생각보다 시간이 많이 소요되었습니다.
결국 RPA는 한 번 구축하면 끝나는 것이 아니라, 업무와 시스템 변화에 맞춰 지속적으로 관리해야 하는 운영 자산이라는 점을 배웠습니다.
Q13. 자동화 도입 이후 직원들의 업무 방식은 어떻게 달라졌나요?
반복 업무가 줄어들면서 다른 업무에 집중하게 됐다, 데이터 분석이나 기획 업무 비중이 늘었다 등 구체적인 팀이나 역할 변화 사례가 있을까요?
자동화 도입 이후 가장 큰 변화는 직원들의 업무가 반복 처리 중심에서
데이터 활용과 가치 판단 중심으로 이동하기 시작했다는 점입니다.
기존에는 여러 시스템에서 데이터를 조회하고, 엑셀로 정리하고, 다시 입력하거나 검증하는 데 많은 시간이 소요됐습니다.
RPA 도입 후에는 이런 반복적인 데이터 수집·정리 작업을 로봇이 수행하면서,
직원들은 결과를 검토하고 예외를 판단하는 데 더 집중할 수 있게 되었습니다.
더 의미 있는 변화는 그 다음 단계였습니다.
단순히 시간이 줄어든 것에서 끝나지 않고, 직원들이 확보된 데이터를 활용해 Power BI 같은 시각화 도구로 수치를 분석하고, 업무 성과와 비즈니스 Value를 직접 확인하는 업무를 하기 시작했습니다.
RPA 도입 후에는 이런 반복적인 데이터 수집·정리 작업을 로봇이 수행하면서,
직원들은 결과를 검토하고 예외를 판단하는 데 더 집중할 수 있게 되었습니다.
더 의미 있는 변화는 그 다음 단계였습니다.
단순히 시간이 줄어든 것에서 끝나지 않고, 직원들이 확보된 데이터를 활용해 Power BI 같은 시각화 도구로 수치를 분석하고, 업무 성과와 비즈니스 Value를 직접 확인하는 업무를 하기 시작했습니다.
Q14. 도입 전과 후, 조직 내에서 자동화나 DX에 대한 인식이 달라진 게 있나요?
실제로 RPA를 경험하면서 인식이 바뀌기 시작했습니다.
반복 업무가 줄어들고, 데이터 정리나 처리 속도가 개선되는 것을 보면서 자동화가 특정 부서만의 일이 아니라
모든 부서가 활용할 수 있는 업무 개선 도구라는 공감대가 생겼습니다.
특히 최근에는 단순히 IT가 자동화를 만들어 주는 방식에서 더 나아가, 직원들이 직접 RPA를 배우고 활용해보는 Citizen Developer 과정으로 확장되고 있습니다.
현업 직원들이 본인의 업무를 가장 잘 알고 있기 때문에, 자동화 아이디어도 현업에서 나오는 경우가 많습니다.
특히 최근에는 단순히 IT가 자동화를 만들어 주는 방식에서 더 나아가, 직원들이 직접 RPA를 배우고 활용해보는 Citizen Developer 과정으로 확장되고 있습니다.
현업 직원들이 본인의 업무를 가장 잘 알고 있기 때문에, 자동화 아이디어도 현업에서 나오는 경우가 많습니다.
또한 AI Community 같은 활동을 통해 RPA뿐 아니라 AI, 데이터 분석, Power BI, 업무 자동화 전반에 대한 관심도 커지고 있습니다.
이제 DX는 거창한 프로젝트 이름이 아니라, 직원들이 스스로 “이 업무를 더 똑똑하게 할 방법은 없을까?”를
고민하는 문화로 조금씩 자리 잡고 있다고 생각합니다.
Q15. 자동화를 처음 시작하는 기업이 가장 먼저 고려해야 할 것은 무엇이라고 생각하시나요?
자동화를 처음 시작하는 기업이라면, 가장 먼저 필요한 것은 완벽한 계획보다 작은 실행이라고 생각합니다.
작게 시작해 보면 우리 업무에 자동화가 적합한지, 어떤 효과가 있는지,
어떤 한계가 있는지를 훨씬 현실적으로 확인할 수 있습니다.
또한 작은 성공 사례가 생기면 현업의 신뢰도도 높아지고, 이후 확산을 위한 설득력도 생깁니다.
다만 자동화는 기술만으로 성공하기 어렵습니다.
직원들이 자동화를 “내 일을 빼앗는 도구”가 아니라 반복 업무를 줄이고
더 가치 있는 일에 집중하게 해주는 도구로 받아들이는 문화가 필요합니다.
이를 위해서는 초기부터 목적을 명확히 공유하고,
현업이 적극적으로 참여할 수 있는 분위기를 만드는 것이 중요합니다.
또한 경영진의 지원도 매우 중요합니다.
자동화는 단순한 IT 프로젝트가 아니라 업무 방식과 조직 문화를 바꾸는 활동이기 때문입니다.
경영진이 방향성을 제시하고, 현업이 참여할 수 있는 시간과 우선순위를 지원해줘야
또한 경영진의 지원도 매우 중요합니다.
자동화는 단순한 IT 프로젝트가 아니라 업무 방식과 조직 문화를 바꾸는 활동이기 때문입니다.
경영진이 방향성을 제시하고, 현업이 참여할 수 있는 시간과 우선순위를 지원해줘야
실제 성과로 이어질 수 있습니다.
Q16. 앞으로 추가로 자동화하거나 DX를 확장하고 싶은 영역이 있으신가요?
현재 논의 중인 영역이나 언젠가는 해보고 싶다는 구상이 있다면 자유롭게 말씀해 주세요
이미 RPA를 시작으로 AI와 Data Science 영역까지도 역량을 넓혀 가려는 계획 중에 있습니다.
Q17. 마지막으로 RPA 도입을 고민하는 기업들에게 한 말씀 부탁드립니다.
RPA 도입을 고민하는 기업들에게 말씀드리고 싶은 것은,
RPA를 만능 해결책이 아니라 업무를 더 잘 운영하기 위한 도구로 봐야 한다는 점입니다.
자동화는 분명히 반복 업무를 줄이고 효율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
하지만 RPA가 업무를 대신한다고 해서, 그 업무에 대한 사람의 이해나 전문성이 사라져서는 안 됩니다.
결국 RPA도 사람이 설계한 업무 기준에 따라 움직이는 도구이기 때문입니다.
그래서 자동화를 시작하기 전에 가장 중요한 것은 업무를 구조화하는 것이라고 생각합니다.
RPA가 없어도 사람이 동일한 업무를 수행할 수 있도록 SOP나 명확한 프로토콜이 정리되어 있어야 합니다.
그래야 담당자가 바뀌거나 결원이 생겼을 때도 “이건 원래 RPA가 하던 일이에요”로 끝나지 않고,
자동화는 분명히 반복 업무를 줄이고 효율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
하지만 RPA가 업무를 대신한다고 해서, 그 업무에 대한 사람의 이해나 전문성이 사라져서는 안 됩니다.
결국 RPA도 사람이 설계한 업무 기준에 따라 움직이는 도구이기 때문입니다.
그래서 자동화를 시작하기 전에 가장 중요한 것은 업무를 구조화하는 것이라고 생각합니다.
RPA가 없어도 사람이 동일한 업무를 수행할 수 있도록 SOP나 명확한 프로토콜이 정리되어 있어야 합니다.
그래야 담당자가 바뀌거나 결원이 생겼을 때도 “이건 원래 RPA가 하던 일이에요”로 끝나지 않고,
조직 안에 업무 지식이 유지될 수 있습니다.
RPA는 업무 전문성을 대체하는 것이 아니라,
RPA는 업무 전문성을 대체하는 것이 아니라,
잘 정리된 업무 전문성을 더 빠르고 안정적으로 실행하게 해주는 수단이어야 합니다.
자동화가 사람을 업무에서 완전히 분리시키는 순간, 오히려 그 영역의 지식이 약해질 수 있습니다.
제가 처음으로 돌아간다면, 자동화 대상 선정과 함께 SOP 정리, 예외 처리 기준, 담당자 역할, 인수인계 구조를 더 초기에 명확히 설계했을 것 같습니다.
자동화가 사람을 업무에서 완전히 분리시키는 순간, 오히려 그 영역의 지식이 약해질 수 있습니다.
제가 처음으로 돌아간다면, 자동화 대상 선정과 함께 SOP 정리, 예외 처리 기준, 담당자 역할, 인수인계 구조를 더 초기에 명확히 설계했을 것 같습니다.
RPA 도입의 성공은 기술이 아니라 사람과 문화에 달려 있다는 점입니다.
거창한 계획보다 작은 실행으로 시작해 현업의 신뢰를 쌓고,
그 경험이 조직 전체의 변화로 이어진 Thermo Fisher Scientific Korea의 사례는
RPA 도입을 고민하는 많은 기업들에게 실질적인 나침반이 될 것입니다.
자동화는 사람을 대체하는 것이 아닙니다.
자동화는 사람을 대체하는 것이 아닙니다.
반복적인 업무에서 벗어나 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 도구입니다.
Thermo Fisher Scientific Korea가 그랬던 것처럼, 지금 당장 완벽하지 않아도 괜찮습니다.
작게 시작하고, 배우고, 개선해 나가는 것. 그것이 디지털 전환의 첫걸음입니다!
KS C&C는 앞으로도 기업들의 디지털 전환 여정을 함께하며,
현장에서 체감할 수 있는 변화를 만들어 나가겠습니다.
본 인터뷰를 바탕으로 Thermo Fisher Scientific Korea의 RPA 기반 디지털 전환 사례가
머니투데이를 통해 보도되었습니다.
자세한 내용은 아래 기사 링크에서 확인하실 수 있습니다.
머니투데이 | 이유미 기자
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