에이전틱 AI와 RPA의 만남, 업무 자동화의 새로운 기준

에이전틱 AI와 RPA의 만남, 업무 자동화의 새로운 기준

• 햇살 속 자동화의 시작, 새로운 흐름을 읽다
• 에이전틱 AI와 RPA, 서로 다른 두 강의 만남
• 기업 현장에서 벌어지는 진짜 변화들
• Agent는 왜 등장했을까? 자동화의 한계를 넘다
• 에이전틱 RPA 플랫폼, 구조와 작동 원리
• 성공 사례로 보는 적용 전략
• 우려와 위험, 에이전틱 자동화의 그림자
• 기술을 넘는 감성, 인간과 기계의 새로운 동행
• 실무자가 해보는 에이전틱 자동화 설계법
• 앞으로의 10년, 에이전틱 AI는 어디로 가는가

 

햇살 속 자동화의 시작, 새로운 흐름을 읽다

햇살이 부드럽게 커튼 사이로 스며드는 이른 아침, 나는 평소보다 일찍 사무실에 도착했다. 낯설도록 조용한 공기 속에서 노트북을 열고, 최근 읽었던 한 문장을 되뇌었다. “이제는 사람이 먼저 움직이지 않아도, 시스템이 앞서 일할 수 있는 시대가 왔다.” 바로 에이전틱 AI, 그리고 RPA의 결합이라는 흐름이었다.

몇 년 전까지만 해도 RPA는 단순 반복 업무를 대체하는 수준에 그쳤다. 그러나 2025년, ‘에이전트’라는 개념이 이 생태계를 송두리째 바꾸고 있다. 이젠 시스템이 스스로 판단하고, 목표를 세우며, 우선순위를 정한다. 인간은 단지 방향을 제시할 뿐, 대부분의 ‘일’은 AI가 알아서 처리한다. 이 변화는 단순한 자동화를 넘어선 ‘자율화’라고 부를 수 있다.

무언가를 자동화한다는 건 더 이상 놀라운 일이 아니다. 중요한 건, 그것이 어떻게 스스로 생각하고 적응하며, 변화하는 업무 환경에 대응하느냐이다. 그리고 그 중심에 바로 에이전틱 AI가 있다.

“자동화가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록 돕는 것이다.”

이제, 우리는 일하는 방식 자체를 다시 정의해야 하는 시점에 와 있다. 더 이상 사람의 클릭을 기다리지 않고, 스스로 상황을 인식하는 에이전틱 시스템이 보편화되기 시작했다. 이 글에서는 그런 흐름과 실전 도입 사례, 장단점, 미래 가능성을 감성적으로 풀어보고자 한다.

 

에이전틱 AI와 RPA, 서로 다른 두 강의 만남

RPA는 본래 사람이 마우스 클릭과 키보드 입력을 통해 수행하던 단순 업무를 모방하는 기술이다. 반면 에이전틱 AI는 상황을 분석하고 목표를 설정하며, 자율적으로 행동 계획을 수립하는 인공지능이다. 이 두 기술은 출발선도, 진화의 방향도 달랐다.

그러나 공통의 목표가 있었다. 바로 '사람을 반복적인 업무에서 해방시키자'는 것이다. RPA는 '모방'에 집중했고, 에이전틱 AI는 '이해'에 집중했다. 그리고 지금, 두 기술이 만나 '지능형 자동화'라는 새로운 패러다임을 만들고 있다. 이것은 마치 두 개의 강이 하나의 거대한 강줄기로 합류하는 순간과도 같다.

이러한 결합을 통해 우리는 단순한 반복업무를 넘어서, 복잡한 판단이 필요한 업무 영역까지 자동화할 수 있게 되었다. 예를 들어, 고객의 불만 사항을 AI가 스스로 분류하고, 그에 맞는 대응 전략을 수립하며, RPA가 실제 실행까지 하는 구조가 가능해진 것이다.

“에이전트는 로봇이 아니다. 그들은 판단하고, 협업하며, 결과를 책임진다.”

TIP

에이전틱 AI는 단독으로 사용되기보다는, RPA와 결합해 자동화 시스템을 ‘지능형’으로 확장시키는 데 가장 큰 효과를 발휘합니다.

 

기업 현장에서 벌어지는 진짜 변화들

최근 여러 기업을 방문하거나 세미나에 참석하면서 느낀 점은 명확했다. 이미 많은 기업들이 에이전틱 AI와 RPA의 결합을 실무에 적용하고 있다는 것이다. 예컨대 한 금융사는 기존 RPA 시스템에 에이전틱 AI를 결합하여, 대출 심사 자동화의 정밀도를 대폭 향상시켰다. 기존엔 사람이 문서 내용을 일일이 검토하고 승인 절차를 수동으로 진행했지만, 이제는 AI가 고객의 과거 이력과 실시간 입력 데이터를 분석하고, RPA가 결과를 바로 실행하는 방식이다.

또 다른 사례로, 대형 유통사는 고객센터에 에이전틱 AI를 적용해 실시간 응대와 사후 처리까지 자동화하였다. 고객의 문의 유형을 자동으로 분류하고, 필요한 정보를 수집한 후, 적절한 응답을 생성하는 데까지 단 몇 초밖에 걸리지 않는다. 이 모든 과정이 ‘사람 없이’ 매끄럽게 연결되는 것이다.

현장의 실무자들은 입을 모아 말한다. “예전엔 자동화라고 해도 늘 사람이 마지막에 개입해야 했는데, 이제는 그 마지막 손길조차 필요 없어졌어요.” 이 말은 단지 효율이 좋아졌다는 의미를 넘어서, 업무 구조 자체가 재편되고 있다는 뜻이기도 하다.

“변화는 위에서 시작되지만, 혁신은 언제나 현장에서 일어난다.”

물론 모든 기업이 이 변화를 동일하게 겪고 있는 것은 아니다. 아직도 많은 조직은 자동화에 대한 막연한 거부감, 혹은 기존 시스템과의 충돌 문제로 인해 주저하고 있다. 그러나 조용히, 그러나 분명하게, 새로운 흐름은 확산되고 있다.

 

Agent는 왜 등장했을까? 자동화의 한계를 넘다

RPA는 '로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation)'라는 이름 그대로, 사람의 행동을 '복제'하는 데 중점을 둔 기술이다. 반복 작업에는 강력하지만, '판단'이 필요한 순간에는 무력했다. 그래서 우리는 언제나 중간중간 사람의 개입을 필요로 했다. 여기에 등장한 것이 바로 '에이전트'라는 존재다.

에이전트는 단순한 알고리즘이 아니라, 목표 설정과 계획 수립, 그리고 실행까지 하나의 독립된 존재처럼 행동하는 인공지능이다. RPA가 '팔'이라면, 에이전트는 '머리'다. 머리가 스스로 상황을 판단하고, 무엇을 할지 결정하면, 팔이 그 일을 빠르고 정확하게 수행한다.

이러한 에이전트 기반 자동화는 기존 RPA의 '한계'를 넘어서게 한다. 더 이상 수동으로 흐름을 설계하거나 예외 처리를 일일이 규칙화하지 않아도 된다. 에이전트는 상황을 이해하고 적응하며, 스스로 새로운 규칙을 만들어낸다. 이것이 바로 에이전틱 AI의 가장 큰 매력이다.

“에이전트는 규칙을 따르는 존재가 아니라, 규칙을 만드는 존재다.”

특히 2025년 들어, 다양한 '멀티 에이전트 프레임워크'가 등장하면서 하나의 에이전트가 단독으로 작업하는 것이 아니라, 여러 에이전트들이 협업하는 구조로까지 발전하고 있다. 이처럼 자동화는 더 이상 일방적인 명령이 아니라, 대화와 협력의 형태로 진화하고 있다.

TIP

에이전틱 시스템을 도입할 때는 단순 반복업무보다도, '의사결정의 빈도가 높은 프로세스'에 먼저 적용하는 것이 효과적입니다.

 

에이전틱 RPA 플랫폼, 구조와 작동 원리

에이전틱 RPA 플랫폼은 단순히 에이전트와 RPA를 병렬로 두는 것이 아니다. 핵심은 ‘오케스트레이션(Orchestration)’이다. 이는 여러 구성 요소들이 하나의 목적 아래 유기적으로 연결되어 움직이도록 설계된 구조를 말한다. 마치 교향곡의 지휘자처럼, 중앙 컨트롤 시스템은 어떤 에이전트가 어떤 업무를 맡을지, 언제 실행할지를 판단하고 조율한다.

기술적으로는 ‘에이전트 스폰서’, ‘작업 관리자’, ‘로봇 실행기’ 같은 구성요소가 모듈화되어 있으며, 그 위에 자연어 명령을 해석하는 LLM 기반 프론트엔드가 탑재되어 있다. 사용자는 자연스럽게 “어제 고객 불만 데이터를 분석해서 오늘 회의 전에 공유해줘”라고 말하면, 에이전트가 적절한 계획을 수립하고, 필요한 RPA를 호출해 실행하는 방식이다.

여기에 Agent Builder, 워크플로우 디자이너, 정책 기반 거버넌스 등이 포함된 플랫폼이 점점 늘어나고 있다. UiPath, LG CNS, SAS 등은 이런 요소들을 클라우드 기반으로 제공하면서 도입 진입장벽을 낮추고 있다.

“자동화 플랫폼은 도구가 아니라, 조직의 일하는 문화를 바꾸는 인프라다.”

특히 국내 기업들은 ‘기존 RPA 자산과의 연동성’에 집중하고 있다. 새롭게 구축하는 것보다 기존 시스템과 부드럽게 통합되는 것이 현실적인 성공의 관건이기 때문이다.

 

성공 사례로 보는 적용 전략

에이전틱 RPA가 단지 기술적 가능성을 넘어서 실제 성과를 내고 있는 사례들이 속속 등장하고 있다. 먼저 한 보험회사의 사례를 보자. 해당 회사는 고객 상담 후 처리해야 할 서류를 AI가 자동 분석하고 분류하며, 필요한 조치까지 실행하게 하는 시스템을 도입했다. 그 결과 업무 처리 속도가 기존 대비 72% 단축되었고, 오류율은 58% 감소했다.

또한 한 IT 서비스 기업은 채용 과정에서 에이전틱 RPA를 활용해, 수천 명의 이력서를 자동으로 분석하고, 지원자의 경험, 스킬, 키워드 기반으로 분류하였다. 이 시스템은 에이전트가 스스로 어떤 포지션에 어떤 후보자가 적합한지 추천하며, 인사 담당자의 선택을 돕는 데 사용되었다.

이러한 성공 사례는 단순히 도입이 아닌, ‘업무의 재구성’을 전제로 했기 때문에 가능했다. 기존 업무 흐름을 그대로 자동화하려 했다면 실패했을 것이다. 중요한 것은 기술보다도, ‘새로운 방식으로 일하려는 태도’다.

“기술은 일을 바꾸지 않는다. 기술을 도입하는 태도가 일을 바꾼다.”

실제 현장에서는 파일럿 테스트를 통해 안정성을 확인한 후, 단계적으로 확대 적용하는 방식이 일반적이다. 또한, 거버넌스 체계를 미리 설계해 ‘책임의 분산’ 문제를 방지하는 것도 매우 중요하다.

 

우려와 위험, 에이전틱 자동화의 그림자

모든 기술이 그렇듯, 에이전틱 AI와 RPA의 결합 역시 빛만 있는 것은 아니다. 특히 가장 큰 우려는 ‘통제력 상실’이다. 스스로 판단하고 행동하는 시스템이 늘어날수록, 인간이 그 과정을 이해하고 개입할 여지는 줄어든다. 이는 책임 소재 문제, 보안 사고, 예기치 않은 자동화 흐름 등 다양한 리스크를 동반한다.

2024년 한 글로벌 은행에서는 에이전트 기반 자동화가 잘못된 투자 제안을 고객에게 보내는 사고가 발생했다. 시스템은 일정 조건을 충족한 고객에게만 발송해야 할 정보를, 알고리즘 오류로 인해 전체 고객에게 발송했다. 그 결과 막대한 법적 책임과 이미지 타격을 입었다.

또한, 윤리적인 문제도 무시할 수 없다. 시스템이 차별적 판단을 내리거나, 부정확한 결정을 할 경우, 이를 제어하고 수정할 체계가 없다면, 자동화는 오히려 ‘위험한 자동화’가 된다.

“기술의 진보가 인간의 신중함을 대신할 수는 없다.”

그래서 최근 강조되는 개념이 바로 ‘AI 거버넌스’이다. 단순히 기술이 잘 작동하는지를 넘어서, 그 작동이 윤리적이고 책임 가능하며, 투명한 방식으로 이뤄지는지를 검증하고 감시하는 체계가 필요하다.

 

기술을 넘는 감성, 인간과 기계의 새로운 동행

나는 여전히 수기로 노트를 정리하는 걸 좋아한다. 일정도, 아이디어도, 손글씨로 적어두면 마음이 안정된다. 그런데 그런 나조차도, ‘에이전틱 AI’가 준비해놓은 아침 미팅 요약과 업무 우선순위를 확인하며 하루를 시작한다. 어쩌면 우리는 기술과 감성 사이, 균형을 배우는 시대에 살고 있는지도 모른다.

에이전틱 AI는 단지 도구가 아니다. 그것은 새로운 동료이며, 새로운 습관이고, 새로운 리듬이다. 우리는 이들과 경쟁하는 것이 아니라, 협업하는 방향으로 나아가야 한다. 결국 기술은 인간을 닮아가고, 인간은 기술을 통해 자신을 확장해간다.

“기계는 더 인간다워지고, 인간은 더 기계처럼 효율을 따지기 시작했다. 그 경계에서 우리는 무엇을 선택할 것인가.”

이제 자동화는 선택이 아니라 전제 조건이다. 다만 그 자동화가 인간을 소외시키는 방향이 아닌, 인간의 본질을 강화하는 방향으로 가야 한다는 점은, 기술자든 관리자든 모두 기억해야 할 원칙이다.

 

실무자가 해보는 에이전틱 자동화 설계법

이 글을 읽는 독자 중 일부는 실무에서 RPA나 AI 도입을 검토 중일 것이다. 그런 분들을 위해 간단히 정리한 ‘실무 적용 가이드’를 공유한다.

• 1단계: 반복적이지만 실수가 잦은 업무 리스트 작성
• 2단계: 각 업무의 의사결정 빈도 및 난이도 평가
• 3단계: RPA만으로 해결 가능한 부분과, 판단이 필요한 부분 분리
• 4단계: 에이전트 설계 → 정책·목표 기반 프롬프트 설계
• 5단계: 오케스트레이터 구성 → RPA + Agent 통합 흐름 구현
• 6단계: 거버넌스 체계 수립 → 로깅, 검토, 감사 자동화 포함

이 가이드는 실제 기업 컨설팅에서도 자주 활용되는 방식이다. 핵심은 ‘모든 걸 한 번에 하려 하지 말고, 점진적으로, 확실하게 바꿔나가는 것’이다.

 

앞으로의 10년, 에이전틱 AI는 어디로 가는가

에이전틱 AI는 단순한 유행이 아니다. 지금 우리가 목격하는 것은 기술의 흐름이 아니라, 인간 사회의 일하는 방식 자체가 변화하고 있다는 신호다. 앞으로 10년, 우리는 더 많은 에이전트가 등장하고, 더 정교한 협업 구조가 생기며, 인간은 그들과 함께 새로운 관계를 만들어갈 것이다.

기술은 진화한다. 그러나 그 기술이 인간에게 어떤 의미를 갖는지는, 우리가 어떻게 사용하느냐에 따라 달라진다. 지금은 그 물음에 답을 내릴 시간이다. 에이전틱 AI와 RPA, 이 둘의 만남은 그 여정의 시작일 뿐이다.