최근 생성형 AI의 급부상과 함께 업무 자동화에 대한 일반인의 관심이 커졌습니다. 번역, 회의록 정리, 마케팅 문구 작성 등 간단한 업무는 이제 AI에게 맡기는 경우가 흔해졌는데요. 사실 생성형 AI가 급부상하기 전에도 단순반복적인 업무를 자동화하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 도입하는 기업이 많았습니다. 기업은 업무 효율성과 생산성 증대를 위해 다양한 IT 기술을 도입해 온 것이죠.
그런데 앞으로는 다양한 AI 도구와 시스템을 더 효율적으로 활용하는 AI 오케스트레이션에 주목해야 한다고 하는데요. 지금까지 사용한 로보틱 프로세스 자동화(RPA)및 생성형 AI와 어떤 점이 다른지 알아보겠습니다.
1. 업무 자동화 필요성과 자동화의 장점
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자동화란, 기술을 사용해 사람의 개입을 줄이고 업무를 수행하는 것을 말합니다. 시간이 오래 걸리는 단순반복적인 업무를 자동화하면 사람보다 더 빠르고 정확하게 대신해 주기 때문에 생산성 증대에 도움이 됩니다.
특히 요즘처럼 비즈니스 환경이 급변하고 고객의 요구가 복잡해지는 환경에서 업무 자동화는 필수가 되었는데요. 업무 자동화에는 아래와 같은 장점이 있습니다.
✔ 시간 절약
그동안 사람이 직접 수행해야 했던 단순반복적인 업무를 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
✔ 신뢰성 향상
사람의 실수나 잘못된 판단, 작업자의 숙련도 등의 영향이 줄어 더 정확한 결과물을 얻을 수 있습니다.
✔ 생산성 향상
사람은 단순반복적인 업무 대신 부가 가치가 더 높은 일에 집중해 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다.
✔ 24시간 운영 가능
시간과 장소의 제약 없이 업무를 수행해 고객의 만족도를 높일 수 있습니다.
2. RPA부터 AI 에이전트까지…업무 자동화 툴 장단점
기업들은 업무 자동화를 위해 다양한 도구를 활용해 왔습니다. 그렇다면 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 생성형 AI, 최근의 AI 에이전트는 어떻게 다르며, 어떤 장단점이 있을까요?
✅ 로보틱 프로세스 자동화(RPA)
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로보틱 프로세스 자동화(RPA: Robotic Process Automation)는 데이터 입력 및 취합, 이메일 전송, 배송 추적처럼 정형화되고 규칙적이며 반복적인 업무를 로봇 소프트웨어로 자동화하는 기술을 말합니다. 기존에 제조업에서 로봇을 활용한 것처럼 사무 및 서비스 영역에서도 RPA를 도입해 단순반복적인 업무를 자동화하고 생산성 증대에 도움을 받을 수 있어요.
RPA를 도입한 기업은 유연성 확보, 인적 오류 감소, 생산성 향상, 비용 절감, 보안 강화 등의 장점을 누릴 수 있습니다. 실제로 은행과 바이오 제약 등 다양한 분야에서 RPA를 도입하고 있어요.
하지만 RPA를 활용하려면 사람이 미리 규칙과 논리, 구조화된 데이터 입력 등을 수행해야 하고, 자동화 프로세스를 반복하는 동안 데이터 형식과 위치가 일관되어야 한다는 것이 한계였습니다.
RPA에 대해 더 자세한 개념은 아래 링크로 확인하세요.
👉 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 업무 자동화와 비용 절감을 위한 선택
✅ 생성형 AI
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생성형 AI는 기존 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생산할 수 있는 AI를 말합니다. 생성형 AI 도입 역시 기업의 생산성 증대와 비용 절감 등에 도움이 되는데요. RPA는 사전에 사용자가 정의한 그대로 업무를 수행하지만, 생성형 AI는 데이터를 학습해 좀 더 독창적인 결과물을 제공할 수 있어요.
생성형 AI가 RPA를 완전히 대체하는 개념은 아닙니다. RPA는 프로세스 중심, 생성형 AI는 데이터 중심이라고 이해하는 것이 좋은데요. RPA에 생성형 AI를 접목해 예전보다 더 복잡한 작업도 더 정확하고 지능적으로 수행할 수 있습니다.
하지만 생성형 AI 역시 작업자 개입이 필수입니다. 업무별로 필요한 AI 도구가 다르고, 전체적인 업무 프로세스를 기획하고 통합하는 것은 작업자의 몫이기 때문이죠.
생성형 AI의 장단점은 아래 링크에서 확인하세요.
✅ AI 에이전트
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AI 에이전트는 데이터 분석부터 의사결정 지원, 작업 실행까지 특정 목표를 반자율적으로 수행하는 시스템입니다. 기존에는 여러 생성형 AI를 개별적으로 운영하고 결과물을 통합해야 했던 작업자들이, AI 에이전트를 활용하면 이러한 프로세스를 더욱 효율적으로 조율할 수 있게 되었습니다.
이는 기존 생성형 AI에 RPA적 요소를 결합한 형태로, 정해진 범위 내에서 작업 프로세스를 자동화하고 최적화합니다. 물론 이 모든 과정은 사람의 감독과 관리 하에 이루어지며, 에이전트는 주어진 프레임워크 안에서 작업을 수행합니다.
AI 에이전트의 가장 큰 장점은 반복적이고 규칙적인 업무를 자동화하면서도, 상황에 따라 유연하게 대응할 수 있다는 점입니다. 다만 복잡한 의사결정이나 전략적 판단이 필요한 영역에서는 여전히 사람의 역량이 중심이 되며, AI 에이전트는 이를 보조하는 역할을 담당합니다.
최근 국내외 여러 기업들이 AI 에이전트 서비스를 잇달아 선보이면서 이 분야가 크게 주목받고 있으며, 향후 기업의 생산성 향상에 더욱 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다.
AI 에이전트 개념과 생성형 AI와의 차이점이 더 궁금하면 아래 링크를 확인하세요.
👉 AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례
3. 한계 극복할 AI 오케스트레이션 특징
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앞서 소개한 AI 에이전트는 여러 개의 단일 AI 서비스를 적절하게 활용해 업무를 수행할 수 있지만, 특정 업무에 특화되어 있다는 것이 여전히 한계로 지적됩니다. 이런 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 AI 오케스트레이션입니다.
AI 오케스트레이션이란 다양한 AI 도구와 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 프로세스로, AI 에이전트에서 한발 더 나아간 개념인데요. 전문가들은 AI 오케스트레이션 역량이 앞으로 기업의 성패를 가를 것이라고 전망하기도 합니다.
AI 오케스트레이션은 복잡한 비즈니스 환경과 다양한 고객 요구에 유연하게 대응할 수 있고, 각 분야에 전문성을 가진 여러 AI 도구 활용을 최적화하여 전반적으로 높은 수준의 결과물을 생성할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 리소스를 수요에 따라 효율적으로 활용할 수 있습니다.
다빈치는 AI 오케스트레이션에 대해 시리즈로 콘텐츠를 발행하고 있습니다. AI 오케스트레이션 개념과 시장 전망 등이 궁금하다면 아래 게시물에서 확인해 보세요.
📌 ‘AI 오케스트레이션’ 시리즈 더 보기 ① 2025 트렌드 AI 오케스트레이션 정의와 장점, 사례 |
지금까지 RPA, 생성형 AI, AI 에이전트, AI 오케스트레이션까지 기업의 업무 자동화에 도움을 주는 다양한 도구를 소개해 드렸는데요. AI 오케스트레이션을 적절하게 도입하면 고객 지원, 영업, 내부 지식 관리, 마케팅 리드 생성 등 다양한 업무를 자동화하여 기업 생산성을 증대할 수 있을 것입니다.
같은 산업이더라도 기업마다 자동화가 필요한 프로세스가 다를 수 있고, 업무 환경에 적절한 AI 도구가 다를 수 있습니다. 따라서 각 기업에 가장 최적화된 자동화를 실현하려면 맞춤형 AI 오케스트레이션을 구현해야 하는데요.
다빈치는 전 분야 IT 제작 및 컨설팅을 제공하는 개발 조직으로, 컨설팅 기반의 서비스를 제공하기 때문에 각 기업 특성에 따라 맞춤형 AI 오케스트레이션을 구축할 수 있습니다. 특히 개발자가 없는 조직이더라도 이해하기 쉬운 언어를 사업가 관점에서 풀어서 설명해 드립니다.
AI를 활용한 업무 자동화를 고민 중이라면 다빈치와 상담하세요.
