AI 에이전트가03 기존 엔터프라이즈 애플리케이션을 인수하고 있나요? 그렇지 않습니다.

InsightsData and AI

2025년 04월 07일

AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 소프트웨어를 대체하고 있을까?

AI와 RPA가 만나 어떻게 더 똑똑한 엔터프라이즈 자동화를 이끌어내는지 알아보자.

오랜기간동안엔터프라이즈 자동화는 RPA(Robotic Process Automation)와 같은 구조화되고 규칙 기반으로 움직이는 시스템에 의존해 왔습니다. 예를 들어 금융 플랫폼, HR 시스템, CRM(Customer Relationship Management), IT 서비스 툴 등이 대표적이죠. 이들은 비즈니스 핵심 기능을 처리하고, 업무가 원활히 돌아가도록 하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

하지만이제 AI 에이전트가 자동화의 판도를 바꾸고 있습니다. 에이전트는 더욱 지능적이고 유연한 자동화를 제공하여, 데이터를 실시간으로 분석하고 결과를 예측하며, 심지어 의사결정 과정에도 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 변화는 중요한 질문을 던집니다. “AI 에이전트가 정말 그렇게 강력한가? 전통적인 RPA는 이제 끝인가?”
여기에 대한 답을 찾기 위해 좀 더 살펴보시죠.

AI 에이전트 vs. 전통적인 RPA: 무엇이 다른가?

전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션의 근간은 규칙 기반 시스템입니다. 미리 정해진 workflow를 따르며,
구조화된 데이터와 인간의 입력이 의사결정의 핵심 요소가 됩니다. 예를 들어 SAP ERP는군대식정밀함으로
공급망을 관리하고, Salesforce CRM은 영업 파이프라인의 각 단계를 꼼꼼하게 추적합니다.

반면 AI 에이전트는 고정된 규칙에 의존하지 않고, 상황에 따라 능동적으로 행동을 계획하고 실행할 수 있습니다. 지능적인 추론과 실시간 분석, 그리고 의사결정 능력이 AI 에이전트의 특징이죠.

예를 들어 Salesforce Agentforce (https://www.salesforce.com/agentforce/)를 살펴보면, 영업 담당자가 세일즈 피치를 작성하거나 제품 추천을 하거나 고객 이슈를 해결하는 과정을 거의 비서처럼 자동으로 도와줍니다. (고객경험(CX) 강화를 위한 AI 활용 사례가 궁금하다면 우리의 CX 솔루션 (https://www.gruve.ai/services/cx/digital-ai-transformation)도 참고해 보세요.)

또 다른 예시로 글린(Glean) (https://www.glean.com/)을 들 수 있습니다. 글린은 엔터프라이즈 AI 분야의 선도주자로, 사람들이 일하는 방식을 이해·자동화·보강하기 위해 설계되었습니다. 최근에는 AI 에이전트 플랫폼을 선보여, 노코드 방식으로 HR 문의 처리부터 엔지니어링 포스트모템(postmortem) 진행까지 단 몇 번의 클릭만으로 자동화할 수 있게 했죠. (Gruve와 글린의 파트너십이궁금하시다면 이 글을 참고해보세요. (https://www.gruve.ai/partners/glean))

그렇다면 AI 에이전트가 RPA를 대체할까?

AI 에이전트가 적용될 만한 영역은 어디이고, 전통적인 RPA가 여전히 탁월한 영역은 어디일까요?
사실 AI 에이전트가 꽤나 강력해 보이지만, 아직 모든 비즈니스 요구사항을 충족할 만큼 완전히 성숙한 기술은 아닙니다. 특히 높은 정확도와 보안이 필수적인 업무에는 여전히 신중해야 하죠.

결론적으로, AI가 전통적인 RPA를 완전히 대체하지는 않습니다. 관건은 AI 에이전트를 어디에 적용할지, 그리고 어떤 부분은 여전히 규칙 기반 자동화로 유지할지 제대로 구분하는 것입니다.

AI 에이전트를 효과적으로 도입하려면?

1. HITL(Humans In The Loop, 인간 개입) 구조 유지

현재 AI는 복잡한 시나리오나 예외 케이스에서 여전히 오류를 범하기 쉽습니다. 중요한 프로세스를 전면
자동화하기보다는, AI가 생성한 결과물을 검증하고 예외 사항을 처리할 수 있도록 일정 단계에서 사람의 개입을
허용하세요. 이를 통해 오류와 컴플라이언스 리스크를 줄이고, AI에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.

2. AI 에이전트를 ‘직원’ 처럼 관리하기

조직에서 많은 AI 에이전트를 운용할수록, 관리가 복잡해집니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “IT팀이 마치 HR팀 처럼 AI 에이전트를 관리하게 될 것”이라고 예견한 바 있습니다. 실제 직원에게 교육과 감시가 필요하듯이, AI 에이전트 역시 최신 업무 용어와 가이드라인을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 비효율을 방지하려면 체계적인 모니터링과 거버넌스가 필수입니다.

3. 보안 강화: AI 에이전트가 위험 요소가 되지 않도록

AI가 적용된 자동화는 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션이나 RPA가직면하지 않았던 새로운 보안 리스크를
수반합니다. 예컨대 악의적인 입력 데이터를 통해 AI 판단을 왜곡시키는 ‘Data Poisoning공격’ 이나, AI가
데이터를 잘못 분류하도록 유도하는 ‘적대적 공격’이 대표적이죠. 기업들은 AI가 통제 불가능한 상황에 빠지지
않도록 지속적으로 시스템을 모니터링하고 엄격한 접근 통제 방안을 마련해야 합니다.

4. AI를 투명하게 운영하기

AI는 종종 ‘블랙박스’처럼 여겨집니다. 그런데 여기에 여러 에이전트가 관여하면, 그 결정 과정을 파악하기가 더 어려워집니다. 따라서 어떤 데이터가 입력되고 어떤 결과가 나왔는지, 그리고 왜 그런 결론이 도출되었는지 추적할 수 있는 툴과 프로세스를 구축해야 합니다. 그래야 AI가 내린 결정의 합리성과 감사 가능성을 보장할 수 있습니다.

5. 신뢰할 수 있는 최신 데이터 활용

AI 에이전트의 성능은 학습에 사용되는 데이터에 달려 있습니다. 만약 소스 데이터가 오래됐거나 편향되어 있다면, AI 에이전트가 잘못된 결정을 내릴 위험이 커집니다. 기업들은 데이터 파이프라인을 견고하게 운영하고, 거버넌스를 강화해 부실한 입력 데이터가 퍼포먼스를 해치지 않도록 주의해야 합니다.

6. 성능과 비용 문제 주의

AI 에이전트의 운영 비용은 만만치 않을 수 있으며, 최적화가 제대로 이루어지지 않으면 응답 속도도 느려질 수 있습니다. 인프라 비용을 지속적으로 모니터링하고, 모델 및 추론 파이프라인을 잘 튜닝해 불필요한 지출을 막아야 합니다.

하이브리드 모델이 미래다.

결론적으로, “AI와 RPA 중 어느 것을 택할 것인가?”의 문제로 단순화할 수 없습니다. 가장 효율적인 방식은 이 둘을 결합하는 하이브리드 자동화 모델을 도입하는 것입니다. AI의 유연성과 RPA의 구조적 실행력을 접목해 효율을 극대화할 수 있죠. 예를 들어, AI는 문서에서 데이터를 분류·추출하고, RPA는 그 데이터를 미리 정해진 규정에 따라 검증하고 처리하는 역할을 맡을 수 있습니다.

앞으로의 전망

AI 에이전트는 비즈니스 자동화의 패러다임을 변화시키고 있지만, 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체할 만능 솔루션은 아닙니다. 가장 현명한 조직은 AI의 지능적인 분석 능력과 RPA의 안정적인 실행 방식을 적절히 융합해, 확장 가능하고 미래에도 지속될 자동화 전략을 구축할 것입니다.

자동화의 미래를 준비하고 계신가요? 저희 팀에 문의하시면, 귀사의 환경에 맞는 솔루션을 함께 고민해드리겠습니다.

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