AI 에이전트가 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체 중인가? 아직은 이르다.

AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 소프트웨어를 대체하고 있을까?

AI와 RPA가 만나 어떻게 더 똑똑한 엔터프라이즈 자동화를 이끌어내는지 알아보겠습니다.

오랜기간 동안 엔터프라이즈 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.

하지만 이제 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 ERP는 군대식정밀함으로
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 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 도 참고해 보세요.)

또 다른 예시로 글린(Glean)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 했습니다.

(Gruve와 Glean의 파트너십이 궁금하시다면 이 글을 참고해보세요.)

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.

데이터 중심에서 AI 중심으로

2010년대 초반, 많은 기업들이 데이터 기반 의사결정을 내리는 조직으로 탈바꿈하고자 열정을 쏟았습니다. 데이터를 수집·정리·분석해 비즈니스 의사결정에 활용하는 데 주력했죠. 이제는 GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 포함한 AI와 머신러닝(ML)의 발전으로, 단순히 데이터를 활용하는 데서 한 발 더 나아가 인간의 지능을 보완하거나 아예 자율적으로 결정을 내리는 ‘AI 중심(AI-driven)’ 시대가 도래했습니다.

 

이러한 패러다임 전환은 기업들에게 ‘AI를 반드시 도입해야 한다’는 압박감과 함께 ‘과연 투자 대비 효과(ROI)를 어떻게 증명할 것인가’라는 고민을 안겨주고 있습니다. 동시에 AI 보안 문제 역시 해결이 시급한 과제가 되고 있죠. 베인(Bain)의 최근 설문조사에 따르면, 60% 이상의 기업이 AI를 최우선 과제로 삼고 있지만, 그중 약 35%만이 “어떻게 AI로 비즈니스 가치를 창출할 것인지”에 대한 명확한 비전을 갖고 있다고 합니다. 

AI 중심(AI-Driven) 기업이란?

AI 중심 기업은 기존 데이터 중심 전략을 발판 삼아, 한층 더 발전한 형태를 추구합니다. 데이터 중심 기업은 데이터를 잘 준비해 인간이 최종 의사결정을 내리는 데 집중합니다. 이때 AI는 분석이나 예측 등의 보조적 역할을 맡죠. 하지만 AI 중심 전략은 의사결정 및 실시간 추천, 심지어 자율적 행동까지 수행하도록 시스템을 설계합니다. 사람은 주로 모니터링하고 감독하는 역할로 전환됩니다. 

 

데이터 중심 기업과 AI 중심 기업은 어떻게 다른지, 그리고 AI 중심으로 전환하려면 무엇이 필요한지 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 

1. 역량(Capabilities) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 특정 문제를 해결하기 위해 협소하게 훈련된 머신러닝 모델을 사용합니다. 예를 들어 시계열 예측(time series forecasting)이나 의사결정나무를 활용한 이상 징후 탐지 등 전통적 알고리즘을 적용합니다. 
  • AI 중심 조직
    •  LLM(대형 언어 모델) 등 고도화된 모델을 통해 정형·비정형 데이터를 모두 다루며 훨씬 다양한 업무에 대응합니다. 예컨대 고객지원 챗봇, 콘텐츠 생성 등 다목적 용도로 활용 가능한 모델을 구축하고, 필요에 따라 파인튜닝해 사용할 수 있습니다. 
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2. 데이터 유형(Data Types) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 주로 구조화된 데이터(정제된 형태)를 다루며, 비즈니스 인텔리전스(BI)와 분석에 최적화된 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 벡터 DB 등 다차원 데이터를 저장·처리하는 환경을 적극 활용합니다. 텍스트, 이미지, 동영상 등 멀티모달 데이터를 통합해 더 풍부한 맥락과 인사이트를 생성하며, 이를 다양한 AI 애플리케이션에 적용합니다. 

3. 데이터 거버넌스(Data Governance) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 데이터 보안, 접근 제어, 준법감시(컴플라이언스) 등에 주력합니다. 민감한 데이터를 다룰 때 권한 관리와 품질 유지 프로세스를 엄격히 적용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 기존 보안·컴플라이언스에 더해, AI 윤리, 편향성 방지, 투명성 확보 등을 거버넌스의 핵심 요소로 삼습니다. AI 학습에 사용되는 입력 데이터와 모델에서 나오는 출력물 모두를 책임감 있게 다루어야 하며, 규제와 윤리 기준에 부합하도록 운영하는 것이 중요합니다. 

4. 사용자 경험(User Experience) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 주로 내부 직원에게 데이터 분석 결과를 제공해 의사결정을 지원합니다. 최종 소비자에게는 직접적인 영향이 미미할 수 있습니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 챗봇, 추천 시스템 등 AI 기반 인터페이스로 사용자와 직접 소통합니다. 실시간으로 개인화된 서비스를 제공함으로써, 고객 만족도와 참여도를 높이는 데 크게 기여합니다. 사실상 AI가 사용자 경험(UX)의 한 축이 됩니다. 

5. 자동화 범위(Automation Scope) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 특정 조건이 충족되면 알림을 보내는 등, 규칙 기반의 단순·반복 업무에 대한 로보틱 프로세스 자동화(RPA)나 기본적인 AI 모델을 적용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 지능형 에이전트(IA)를 활용해 복잡한 프로세스까지 자율적으로 수행합니다. 실시간 데이터에 따라 판단하고, 엔드 투 엔드(End-to-end) 프로세스 전반을 최소한의 사람 개입으로 운영할 수 있어 자동화 범위가 크게 확대됩니다. 

AI 도입, 어디서부터 시작할까?

AI 중심 전략으로 전환하려면 철저한 준비와 단계적 접근이 필요합니다. 다음은 기업 리더들이 참고할 수 있는 핵심 단계입니다. 

1. 작은 프로젝트부터 시작하기 

처음부터 대규모 AI 프로젝트를 시도하기보다는, 일단 내부적으로 활용할 수 있는 소규모 AI 툴을 시범 적용해 보세요. 예를 들어, 고객 문의 자동응답이나 간단한 데이터 입력 업무 자동화 등에서 시작해도 좋습니다. 사소해 보이지만 빠른 속도로 가치를 확인할 수 있는 영역을 먼저 공략하면, 조직 전체가 AI 도입 과정을 직접 체험할 수 있습니다. 큰 판을 벌이기 전, 작은 성공 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 

2. 도구 남용(Over-Tooling)을 피하기 

AI 생태계가 빠르게 성장하면서, 모델 학습 전후를 지원하는 각종 툴이 넘쳐납니다. 데이터 라벨링부터 MLOps 플랫폼, 모델 배포·평가까지 모든 단계에 걸쳐 다양한 솔루션이 있죠. 그러나 AI 초보 단계에서는, 이미 학습된 모델(Pre-trained Model)이나 간단한 API 등 ‘가벼운’ 도구들로 출발하는 것이 훨씬 수월합니다. 


너무 빨리 복잡한 MLOps 플랫폼으로 뛰어들면, 오히려 시행착오와 혼란만 늘어날 수 있습니다. 일단은 필요한 만큼만 사용하고, 활용 범위가 커질 때 자연스럽게 확장해 나가면 됩니다. 

3. 이미 보유한 데이터를 활용하기 

AI 프로젝트를 시작할 때, 가장 좋은 출발점은 이미 잘 정리된 내부 데이터를 활용하는 것입니다. 데이터 중심 기업일수록 이러한 ‘데이터 자산’이 이미 확보되어 있으므로, AI 도입 장벽이 상대적으로 낮습니다. 


예를 들어, 고객 지원 이력이나 재고 관리 데이터를 갖고 있다면, 이를 기반으로 간단한 예측 모델을 만들거나 챗봇에 적용해볼 수 있습니다. 처음부터 새로운 데이터를 수집·정제하려고 들면 시간과 비용이 과다하게 들 수 있으니, 준비된 데이터부터 공략해보는 게 합리적입니다. 

4. 책임감 있게 AI 사용하기 

AI 툴을 도입하는 순간부터, 안전하고 책임감 있는 사용 방안을 마련해야 합니다. 특히 AI 툴과 관련된 보안·규제 준수 방안은 일찍 마련해둘수록 좋습니다. 예컨대 ChatGPT 같은 모델을 사내에서 활용한다면, 해당 툴이 회사 내부 데이터를 어떻게 처리하는지, 혹은 외부로 유출되는 정보가 없는지 등 세심하게 점검해야 합니다. 데이터 프라이버시, 보안, 컴플라이언스 사항을 처음부터 꼼꼼히 챙기면 나중에 발생할 수 있는 문제를 예방할 수 있습니다. 

5. 주니어 AI 인재 육성하기 

AI 분야는 새로운 모델과 기술이 쉴 새 없이 등장합니다. 따라서 지나치게 비싼 시니어 인력만 고집하기보다, 변화에 유연하게 적응할 수 있는 주니어 인재를 적극적으로 키우는 전략도 중요합니다. 
최근에는 코딩 자체는 AI가 많이 도와줄 수 있으므로, 뛰어난 설계 사고력(시스템 디자인 능력)이 더 중요해졌습니다. 면접 시 전통적인 코딩 테스트에만 집중하기보다는, 솔루션 설계 능력을 중점적으로 평가하면 좋습니다. 

6. 부서 간 협업 태스크포스(TF) 구성하기 

AI는 엔지니어링 팀만의 프로젝트가 아닙니다. IT, 마케팅, 세일즈, 운영, 법무 등 모든 부서에서 대표를 모아 TF팀을 꾸려보세요. 각 부서가 AI를 어디에, 어떻게 적용하면 가치를 낼 수 있는지 함께 논의하고, 그에 따라 프로젝트 우선순위를 정할 수 있습니다. 비(非)기술 부서도 AI 활용 아이디어를 내고 주도할 수 있어야, 전사적 AI 도입이 성공적으로 이루어질 수 있습니다. 

AI 시대로 나아가는 과정은 길고도 복잡합니다. 기술만 발전한다고 되는 게 아니라, 결국 사람들의 마인드셋과 협업 문화, 책임감 있는 운영 전략이 뒷받침되어야 합니다. 올바른 접근 방식을 적용한다면, 여러분의 팀은 AI라는 강력한 무기를 활용해 실제 비즈니스 성과를 창출하고, AI 과대광고(‘AI hype’)로부터 오는 여러 함정을 피할 수 있을 것입니다. 

엔터프라이즈에서 AI & 데이터 패브릭에 투자하고 구축하기

기업 내 모든 사람이 적절한 정보를 받고, 더 효율적으로 업무를 수행하며, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있다면 생산성과 경쟁력, 그리고 비즈니스 효율이 크게 향상됩니다. 

 

고객 요구사항을 포착하고, 알맞은 제품을 구성하고, 이를 전달해 고객이 만족할 만한 결과를 얻는 일련의 전 과정을 매끄럽게 지원하고 철저히 추적할 수 있다면 고객 경험은 완전히 달라질 것입니다. 그리고 이 모든 과정을 원활하게 이어나가면, 고객은 처음부터 끝까지 일관되고 편안한 경험을 누리게 됩니다. 

 

대기업은 방대한 데이터, 우수 인재 자원, 풍부한 투자 여력 등으로 이런 혁신을 구현할 완벽한 조건을 갖추고 있습니다. 하지만 이제 AI 플랫폼이 일반화되고, 전문가가 적은 인력으로도 빠른 성과를 낼 수 있는 환경이 갖춰지면서, 이러한 장점은 점차 모든 기업에 개방되고 있습니다. 

 

Gruve에서는 이처럼 기업이 원하는 결과물을 제공하는 역량을 어떻게 하면 폭넓게 지원할 수 있을지 끊임없이 고민하고 있습니다. 특히 기업의 일상적인 운영에 밀접한 분야에 투자하고 있으며, 핵심 서비스 오퍼링과 그 이유를 간단히 소개해 드리겠습니다. 

Gruve의 핵심 서비스 전략과 중요성

사이버보안 (Cybersecurity) 

  • 해커들은 주말이라고 쉬지 않습니다. 언제 어디서라도 보안 사고는 발생할 수 있지요. 이러한 보안 위협은 CISO, CIO 등 기업 임원들에게 큰 걱정거리입니다. 게다가 사이버보안은 비용이 많이 들고 전문 인력도 제한적이죠. 
  • 따라서 AI 기반 보안 솔루션을 활용해 일상적인 모니터링부터 미래 아키텍처 설계까지 간소화하는 것이 매우 중요합니다. Gruve는 이러한 AI 보안 역량을 통해 기업이 보다 안전하고 비용 효율적으로 IT 환경을 운영할 수 있도록 지원합니다. 

클라우드 엔지니어링 (Cloud Engineering) 

  • 오늘날 엔터프라이즈는 온프레미스(콜로케이션 포함)와 클라우드를 혼합해 다양한 워크로드를 운용합니다. 또한 기존에 모놀리식으로 구축된(데이터 사일로) 시스템부터 마이크로서비스 기반까지 아키텍처도 제각각입니다. 
  • 최신 기술을 활용하고 데이터 사일로를 해소해 더 나은 비즈니스 성과를 내는 것은 이제 경쟁우위 확보의 핵심 과제로 떠올랐습니다. AI가 온프레미스와 클라우드 모두에서 이를 가속화시키는 동력이 되며, 속도에 따라 매출 증대 효과가 크게 달라질 수 있습니다. 

데이터 라이프사이클 관리 (DLCM, Data Life Cycle Management) 

  • 기업 내에는 방대한 양의 가장 가치 있는 데이터가 방화벽 뒤에 안전하게 보관되어 있습니다. 이 데이터는 당연히 중요 자산이지만, 제대로 관리·활용되지 않으면 무용지물에 그칩니다. 
  • DLCM은 정형·비정형 데이터를 가리지 않고, 적절한 시점에 필요한 사람에게 데이터가 제공되도록 관리·유통하는 전략입니다. Gruve는 효과적인 데이터 전략을 통해 데이터가 활발히 활용되도록 돕고, 궁극적으로 AI 활용의 폭을 넓힙니다. 

플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering) 

  • 오늘날 대부분의 제품은 디지털 플랫폼 요소를 포함하고 있습니다. 따라서 제품을 플랫폼화하고 데이터 전략을 미리 심어두는 것이 중요한 시대입니다. 
  • 장기적으로 AI는 우리의 거의 모든 디지털 플랫폼에 내재될 것이며, Gruve는 이 과정에서 기업이 고객과 지속적으로 소통하고, AI 역량을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 

Gruve가 이러한 서비스 오퍼링을 구상할 때 고려한 핵심 요인은 다음과 같습니다. 

  • 더 빠른 시장 출시(Faster Time to Market) 
  • 낮은 비용 구조(Lower Cost Delivery Metrics) 
  • 우수한 고객 경험(Superior Customer Experience) 
  • 가치 중심(Value Driven) 접근 방식 

그리고 오늘, 한 가지 기쁜 소식을 전해드리고자 합니다. 저희는 Trusli AI를 인수하며, 샬럿 타오(Charlotte Tao) 님이 이제 Gruve 팀에서 데이터 & AI 분야를 이끌게 되었습니다. 이를 통해 더욱 다양한 엔터프라이즈 고객에게 한층 강화된 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대합니다. 

 

Charlotte은 Salesforce, Uber, Zoox, Lyft 등에서 핵심 역할을 맡아 AI 제품을 직접 개발한 베테랑 데이터 사이언티스트입니다. 공급·수요 예측 알고리즘부터 자율주행 기술에 이르기까지 영향력 있는 프로젝트를 성공적으로 이끈 경험을 보유하고 있습니다. Trusli 공동 창업자로서 대형 언어 모델(LLM)을 이용한 엔터프라이즈 자동화 솔루션을 개발해왔으며, 이번 Gruve 합류를 통해 더 폭넓은 기업 고객을 지원하고, 보다 큰 임팩트를 창출할 예정입니다. 

 

저희는 앞으로도 기업 고객을 위한 다양한 역량, 솔루션, 인재를 계속 확대해 나갈 계획입니다. Gruve의 목표는 항상 고객의 피드백을 적극 반영하며 더 나은 서비스를 제공하는 것입니다. 어떠한 의견이든 언제든 환영합니다! 

더 궁금하신 점이나 피드백이 있으시면 언제든지 알려주세요. Gruve는 항상 여러분의 이야기에 귀 기울이며, 엔터프라이즈의 AI & 데이터 패브릭 도입을 돕는 최적의 파트너가 되기 위해 노력하겠습니다.