AI 에이전트 시대, RPA 선두기업이 성공을 자신하는 근거
로봇프로세스자동화(RPA)는 10여년의 기간 동안 각 기업의 업무를 자동화하고 생산성을 높이는 기술로 인기를 끌었다. RPA 태동기부터 관련 솔루션기업들은 인공지능(AI) 기술의 접목을 준비해왔고, 대형언어모델(LLM)과 그 기반의 AI 에이전트 시대를 맞아 더 큰 시장에서 경쟁을 해야 하는 입장이다.
LLM 기반 AI 에이전트 서비스를 크고 작은 회사에서 빠르게 출시하는 가운데, RPA는 의미가 점차 흐릿해지고 있다. 기존 RPA 회사들은 솔루션에서 ‘로봇’과 ‘프로세스’란 단어를 삭제하고 ‘AI 오토메이션’ 혹은 ‘에이전트 오토메이션’이란 단어를 사용한다. 그리고, 미래에 펼쳐질 AI 에이전트 경쟁에서 성공을 자신한다.
백승헌 유아이패스코리아 전무는 27일 열린 기자간담회에서 “에이전틱 오토메이션에 있어서 유아이패스는 앞서서 이정표를 제시하고, 더 빠르게 나아갈 수 있다”며 “에이전트를 아티스트라고 보면, 캔버스 없는 아티스트, 악기 없는 뮤지션을 상상할 수 없듯이 에이전트를 제대로 활용할 수 있는 틀과 환경이 중요하다”고 밝혔다.
그는 “유아이패스는 엔터프라이즈 에이전트를 목표로 하며, 단순히 오토노머스 에이전트 수준이 아니라, 에이전틱 오토메이션 기술로 훨씬 더 안정적이고, 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 에이전트를 제공하는 것을 추구한다”며 “여기에서 중요한 개념 중 하나가 바로 에이전트 오케스트레이션이고. 오케스트레이션은 로봇, 에이전트, 사람, 그리고 모델이 모두 함께 협업하는 구조를 의미한다”고 말했다.
그는 “에이전틱 오토메이션은 에이전트, 자동화를 잘 수행하는 로봇, 그리고 그 작업을 판단하고, 일을 주고, 컨펌을 해주는 사람, 마지막으로 가장 최적화된 모델 등 이 4가지가 핵심 요소”라며 ”로봇이 훨씬 더 정밀하게 일을 잘 해야 하고, 컨텍스트 그라운딩을 통해 엔터프라이즈 데이터 기반의 수집과 처리를 잘 해야 하는데, 로봇과 사람의 협업, 수백가지 애플리케이션과 AI의 오케스트레이션은 유아이패스의 기술 없이 절대적으로 어려운 영역”이라고 덧붙였다.
유아이패스는 지난달 연례 컨퍼런스 ‘유아이패스 포워드(FORWARD)’에서 엔터프라이즈기업의 AI 에이전트 채택을 지원하는 ‘에이전틱 오토메이션(Agentic Automation)’ 비전을 발표했다.
조의웅 유아이패스코리아 지사장은 “올해 10월 유아이패스 포워드 행사에서 다니엘 단 회장은 지금까지의 자동화를 액트1(Act 1), 그리고 올해 행사를 기점으로 앞으로 나아갈 여정을 액트2(Act 2)로 정의했다”며 “액트1은 단순 반복적인 일을 로봇이 처리하는 RPA이고, 액트2는 에이전트를 활용해 어떻게 복잡하고 역동적인 업무까지 다 자동화하는 것을 의미한다”고 말했다.
그는 “액트2에서 더 이상 단순 반복적인 일이 자동화의 대상이라는 말은 유아이패스에서 어울리지 않을 것”이라고 덧붙였다.
유아이패스는 ‘에이전틱 오토메이션’ 비전의 일환으로 자동화 플랫폼에서 로봇과 협력해 작동하는 에이전트를 구축, 평가, 배포할 수 있는 도구인 ‘에이전트 빌더(Agent Builder)’ 미리보기를 발표했다. 에이전트 빌더는 유아이패스 스튜디오 개발자 도구 제품군의 일부로, 개발자는 스튜디오를 활용해 에이전트와 함께 작동하는 워크플로우 및 앱을 개발 및 배포할 수 있다.
사용자는 에이전트 빌더로 로봇 및 사람과 함께 작동하는 에이전트를 처음부터 생성하거나, 유아이패스 에이전트 카탈로그에 미리 구축된 에이전트를 사용해 생성할 수도 있다. 원하는 경우 타사 에이전트를 에이전트 워크플로우에 포함할 수도 있다. 유아이패스 에이전트 빌더는 다음달 중 유아이패스 커뮤니티에서 미리보기로 제공될 예정이다.
그는 “에이전트 빌더의 에이전트 카탈로그에서 18개의 준비된 에이전트를 고를 수 있고 앞으로도 계속 추가될 예정”이라며 “사용자는 이 카탈로그에 있는 에이전트를 활용하거나, 자신만의 새로운 에이전트를 직접 만들 수도 있다”고 설명했다.
에이전트 빌더는 프롬프팅, 도구, 컨텍스트, 에스컬레이션(Escalation) 등이 모두 하나의 전체 프로세스 안에서 통합적으로 작동한다. 에이전트가 작업을 주도적으로 수행하고, 필요한 경우 사람과 협업한다.
그는 “데이터를 계속 순환시키면서 스코어를 산출하게 되고, 그 스코어가 점점 나오면서 에이전트의 정확도가 올라가게 된다”며 “정확도가 올라가면 신뢰도 구간도 점점 넓어지고, 그럼 자연스럽게 에이전트가 처리해야 할 작업 범위도 더 많아지고, 사람의 해야 할 일이 점점 줄어들게 된다”고 말했다.
유아이패스 RPA는 로봇, 제작도구인 ‘스튜디오’, 관리도구인 ‘오케스트레이터’로 구성돼 있다. 에이전트 빌더는 기존의 제작 툴 개념을 확장한 것이다. 이 에이전트를 만들고 나면, 그걸 구성할 수 있는 추가적인 기능인 ‘에이전트 앱스(Apps)’도 제공된다. ‘에이전트 카탈로그’에서 쉽게 사용할 수 있는 에이전트도 제공할 예정이다.
에이전트 빌더의 강력한 기능 중 하나는 사용자 생성 에이전트가 기존 카탈로그의 다른 에이전트를 불러와 함께 작업할 수 있다는 점이다. 에이전트가 다른 에이전트를 호출해서 협업하는 개념도 포함돼 있다.
그리고 ‘힐링 에이전트(Healing Agent)’도 선보인다. RPA의 업무 수행 중 에러 발생 시 개발자가 직접 개입하지 않고 솔루션이 자동으로 문제를 해결하게 된다. 화면 변경으로 로봇이 위치를 찾지 못하거나, 갑자기 뜬 팝업 때문에 화면이 멈춰버리는 상황에서 유아이패스의 힐링 에이전트가 문제를 해결해준다.
또 하나 중요한 화두 중 하나는 LLM이나 에이전틱 오토메이션을 클라우드가 아닌 온프레미스 환경에서 사용할 수 있느냐다. 유아이패스는 ‘인플렉션 AI’란 회사와 협업해서 온프레미스 환경에서 외부 데이터를 사용하지 않고, 컨텍스트 그라운딩 같은 기술을 통해 회사 내부의 데이터를 기반으로 LLM 기술을 활용하게 할 계획이다.
유아이패스는 모든 직원의 업무 생산성 향상을 지원하는 크로스 플랫폼 생성형 AI 대화형 에이전트인 ‘오토파일럿 포 에브리원(Autopilot for Everyone)’도 출시했다. 오토파일럿 포 에브리원은 최종 사용자가 유아이패스의 에이전트와 워크플로우 자동화를 최대한으로 활용할 수 있도록 지원한다. 사용자는 기술역량과 관계없이 조직의 데이터를 기반으로 한 답변 얻기, 문서 분석, 앱에 복사해 붙여넣기 자동화 등 복잡한 자동화를 실행할 수 있다. 직관적인 LLM 기반 대화 경험, 사용자 지정 가능한 프롬프트, 광대한 자동화 라이브러리를 제공하며, 문서 이해 및 의미 기반 복사 붙여넣기와 같은 특정 작업을 위해 특화된 AI 모델을 활용한다.
오토파일럿은 조직이 AI 모델의 출시와 데이터 사용을 쉽게 관리하고 제어할 수 있도록 지원하는 유아이패스 AI 트러스트 레이어(AI Trust Layer)를 기반으로 구축됐다. 이 솔루션은 윈도우와 맥 모두에서 작동한다.
‘유아이패스 오토파일럿 포 에브리원’ ‘클립보드 AI’ 등의 솔루션은 앤트로픽의 클로드 LLM을 기반으로 작동한다. 유아이패스 플랫폼에서 클로드의 고급 AI 기능을 활용해 신뢰할 수 있고 책임감 있는 방식으로 AI를 업무에 활용할 수 있다.
백 전무는 “오토파일럿 포 에브리원은 사용자가 자신의 업무 환경, 특히 PC 환경에서 에이전트와 오토파일럿을 가장 잘 활용할 수 있도록 돕는 솔루션”이라며 “”오토파일럿 포 에브리원은 사용자가 원하는 텍스트를 입력하면, 해당 시나리오에 따라 작업을 수행한다”고 설명했다.
유아이패스 오토파일럿 포 에브리원은 AI를 통해 일상적인 업무를 간소화한다. 이 솔루션은 앤스로픽 클로드 3.5 소넷, 유아이패스 도큐먼트 언더스탠딩, 유아이패스 컨텍스트 그라운딩 등의 기능을 결합했다.
클립보드 AI는 반복적인 데이터 입력을 신속하고 지능적인 프로세스로 전환하게 해준다. 클립보드 AI는 클로드를 활용한 범용 추출 기능을 도입해 신뢰할 수 있는 소스에서 데이터를 빠르고 정확하게 처리하며, 앱에 복사-붙여넣기 작업을 자동화한다.
예를 들어, 기업 간 유통, 물류 서비스 및 공급망 솔루션을 제공하는 기업은 클립보드 AI를 사용해 공급업체로부터 받은 수천 개의 재고 문서를 빠르게 처리할 수 있다. 클립보드 AI는 반구조화된 코멘트에서 데이터를 추출해 ERP 앱으로 자동 전송한다.
백승헌 전무는 “유아이패스는 자동화가 AI 프로그램을 호출하고 이를 활용할 수 있는 기반을 구축했다”며 “이 기반 덕분에 기업은 AI 기술을 자연스럽게 자동화 워크플로우에 통합할 수 있다”고 말했다.
백 전무는 “액트2로 넘어가는 데 가장 중요한 기술 중 하나는 바로 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)’로, 사람과 로봇이 협력해 업무를 더 효율적이고 정교하게 처리할 수 있도록 하는 것”이라며 “에이전틱 오토메이션 혹은 최근 시장에서 많이 통용되는 ‘에이전틱 프로세스 오토메이션(APA)’은 자동화를 더욱 지능적으로 구현하기 위한 개념”이라고 설명했다.
유아이패스는 에이전트와 로봇을 구분한다. 에이전트와 로봇은 모두 LLM을 핵심 기반으로 하지만 각 역할이 다르다. 에이전트는 목표 기반의 의사결정을 담당해 무엇을 해야 할지 판단하고, 독립적으로 작업을 위임(Delegation)하는 역할을 한다. 에이전트는 더 지능적이고 독립적이며, 복잡하고 동적인 의사결정 과정을 처리한다. 반면, 로봇은 에이전트의 지시에 따라 실행을 담당한다. 마치 팔다리처럼, 정해진 업무를 수행하는 데 중점을 둔다.
백 전무는 “LLM이라는 새로운 머리가 팔과 다리를 더 효율적으로 움직이게 만들고, 에이전트는 LLM을 활용해 복잡한 작업을 지능적으로 처리하고, 로봇은 반복적이고 정형화된 작업을 계속 수행한다”며 “루틴한 업무는 여전히 로봇으로 처리하지만, 더 다이내믹한 의사결정이 필요한 작업에 에이전트가 관여한다”고 말했다.
유아이패스에서 에이전트는 로봇의 대체품이 아니다. 오히려 LLM, 에이전트, 로봇 등이 어떻게 함께 협력해 작업을 수행할 지를 중시한다. 에이전트는 디지털 환경의 정보를 수집하고 기억하며, 이를 바탕으로 업무를 기획하고 실행 지침(Instruction)을 제공하는 역할을 한다. 에이전트가 디지털 환경의 ‘컨텍스트’를 가져오고, 작업 결과를 디지털 환경으로 반환하는데, 이 과정에서 로봇 자동화 기술이 팔 다리 역할을 하는 것이다.
백 전무는 “RPA와 에이전트는 상호 보완적으로 작동하며, 각자의 강점을 활용하여 협업한다”며 “에이전트는 RPA를 포함한 자동화 기술을 활용해 디지털 환경에서 업무를 수행하고, 이를 통해 기업의 생산성과 효율성을 높인다”고 강조했다.
유아이패스는 기업 업무 환경에서 AI 에이전트의 역할을 4종류로 구분한다. 데이터 작업, 의사결정 작업, 역할 기반 작업, 크리에이티브 작업이다. 백 전무는 “엔터프라이즈 레벨에서 이 4가지 유형의 에이전트를 모두 고려해 보는 것이 적절하다”며 “각각의 에이전트가 서로 다른 업무를 수행하며, 협력적으로 엔터프라이즈 환경에서 작동할 수 있기 때문”이라고 설명했다.
유아이패스는 에이전트의 스펙트럼을 두 갈래로 본다. 높은 자율성을 부여 받은 에이전트와, 통제된 환경에서 작동하는 에이전트다. 유아이패스는 기업에게 에이전트의 자유도와 통제 수준을 조화롭게 조절해 각 업무와 환경에 맞는 에이전트를 적절히 활용해야 한다고 조언한다.
백 전무는 “유아이패스는 오토노머스 에이전트의 시대를 준비하며, 유아이패스 에이전틱 오토메이션이라는 기술, 그리고 보안과 저희 솔루션과 서비스를 통해 엔터프라이즈 에이전트를 제공하겠다는 목표를 가지고 있다”며 “이를 위해 프롬프팅, 에이전트에 대한 가이드와 바리케이트 설정, 컨텍스트 그라운딩, 테스팅 등의 기술을 통해 엔터프라이즈 에이전트로 나아가겠다는 목표를 가지고 있다”고 밝혔다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network