Naturobot

Studio는 전부 브라우저에서 돈다. 브라우저 RPA가 예외가 아니라 기본 사용 방식이다. 새로 온 사람이 남의 노트북을 빌려도 설치 없이 흐름을 열 수 있다. 흐름은 중앙에 모여 있어 기기별 버전 차이가 생기지 않는다. 다른 사무실의 팀이 파일을 주고받는 대신 같은 자동화를 함께 고친다.

기록 도구는 작업을 하는 동안 그대로 담아 클릭과 키 입력을 편집 가능한 단계로 바꾼다. 회사는 중국 시장 최초라고 내세운다. 실무에서의 효과는 IT가 나서기 전에 현업 분석가가 흐름 초안을 만들 수 있다는 점이다. 긴 녹화는 손봐야 한다. 특히 대기 시간과 로딩 속도가 다른 창에서 그렇다.

인식 계층은 화면 좌표 대신 SAP, DingTalk, WeCom, 일반 데스크톱 소프트웨어의 컨트롤을 읽는다. SAP RPA 프로젝트에서 이게 중요하다. 패치 한 번에 버튼 라벨이 바뀌면 좌표에 의존하는 로봇은 조용히 실패한다. 직접 그린 화면에서는 인식이 완벽하지 않으니 대체 경로를 마련해 두는 편이 좋다.

업무를 평범한 말로 설명하면 플랫폼이 초안을 짜 준다. AI 프로세스 자동화를 처음 접하는 팀이라면 구축의 앞 70퍼센트를 줄일 수 있다. 남은 30퍼센트, 즉 조건 분기와 재시도, 인증 정보 처리는 흐름을 이해하는 사람 몫으로 남는다.

로봇은 일정에 따라 또는 필요할 때 실행된다. 콘솔에는 어떤 실행이 성공했고 어디서 멈췄는지가 표시된다. 대기열을 쓰면 비슷한 항목을 묶어 계속 흘려보낼 수 있고, 사람이 하나씩 지켜볼 필요가 없다. 실패한 실행은 사라지지 않고 검토 목록에 남는다.

전체 스택을 자사 클라우드 계정이나 데이터센터에 둘 수 있다. 은행, 국유기업, 규제 당국의 눈을 피할 수 없는 조직에는 이게 최소 조건이다. 데이터는 경계 밖으로 나가지 않고, 이미 돌리고 있는 모델에 연결되므로 특정 벤더에 묶이지 않는다. 배포 방식의 선택이지 체크박스가 아니므로 인프라 비용은 따로 잡아야 한다.