작성자: Boxu Li 

소개: 비즈니스 자동화는 이제 고정된 스크립트와 정적 봇을 넘어 진화하고 있습니다. 전통적인 **RPA(로봇 프로세스 자동화)**는 반복적인 작업을 처리하기 위해 하드코딩된 규칙을 따르지만, 복잡성이나 변화에는 어려움을 겪습니다. 여기서 등장하는 것이 에이전트 워크플로우입니다. 이는 자율적인 AI 에이전트가 최소한의 인간 개입으로 결정하고 행동하며 작업을 조정하는 AI 기반 프로세스입니다. RPA의 고정된 지침과 달리, 에이전트 워크플로우는 실시간 데이터와 예상치 못한 상황에 적응하여 유연하고 반복적인 방식으로 목표를 달성합니다. 간단히 말해, 에이전트 워크플로우의 AI 에이전트는 사전 정의된 스크립트를 실행하는 대신, 인간 직원처럼 '생각'하고 계획을 중간에 조정할 수 있습니다.

이 패러다임의 전환은 최근 생성 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 가능해졌습니다. 과거에는 복잡한 워크플로를 위한 AI 배포가 광범위한 규칙 기반 프로그래밍이나 맞춤형 모델의 훈련을 필요로 했습니다. 이러한 노력은 너무 취약하고 노동 집약적이어서 소수의 선구적인 사용 사례만 존재했습니다. 이제 강력한 LLM은 내장된 인지 기능을 갖추고 있어 누구나 제로샷 작업을 위해 이를 활용하여 합리적인 결과를 얻을 수 있습니다. 프롬프트를 연결하고, 기능 호출을 통해 도구를 사용하며, 피드백 루프를 통합함으로써 우리는 계획, 추론 및 순차적으로 행동하는 자율 에이전트를 만들 수 있습니다. 요컨대, AI는 질문에 답하는 것에서 전체 프로세스를 조율하는 단계로 성숙해졌습니다.

명확히 하자면, 에이전틱 AI 대 RPA는 결과 중심의 자동화 대 절차 중심의 자동화로 볼 수 있습니다. RPA 봇은 미리 정의된 단계를 엄격히 따르며 — 만약 A라면, B — 벗어날 수 없습니다. 반면 에이전틱 AI는 목표 지향적으로, 목표를 달성하기 위해 어떻게 해야 할지를 결정하기 위해 추론을 활용하며, 조건이 변할 때 작업을 완료하는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다. 한 CTO는 "규칙 기반의 자동화는 취약합니다. 전통적인 RPA 시스템은 엄격한 지침을 따릅니다..."라고 말했습니다. 반면 AI 에이전트는 적응력과 의사결정을 워크플로우에 가져옵니다. 이는 에이전틱 워크플로우가 전통적인 봇이 고장 나거나 지속적인 인간 개입이 필요한 경우에도 성공할 수 있음을 의미합니다.

현대의 에이전틱 시스템은 종종 여러 AI 에이전트가 협력하는 것을 포함합니다. 한 에이전트가 계획을 세우고 다른 에이전트가 결과를 검증하는 방식으로 AI 동료 검토 형태를 가능하게 합니다. 모델이 서로를 견제하고 균형을 이루도록 함으로써(때때로 플로우 엔지니어링이라고 불림) 조직은 신뢰성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 한 AI 에이전트가 보고서를 작성하면 다른 에이전트가 오류나 개선점을 검토하여 단독보다 더 높은 품질의 출력을 제공합니다.

기업들이 에이전틱 자동화를 수용하는 이유: 전 세계의 기업들이 이 진화를 주목하고 있습니다. 기존의 자동화는 가장 간단한 시나리오만 처리할 수 있는 반면, 에이전틱 AI는 비구조적이고 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있습니다. 최근 산업 보고서에 따르면, 88%의 기업들이 지능형 자동화 이니셔티브를 적극적으로 계획하고 있으며, 77%는 가장 복잡한 프로세스를 자동화하는 데 집중하고 있습니다. 아시아태평양 지역에서는 이러한 AI 에이전트의 채택이 특히 빠르게 증가하고 있으며, 이 지역은 이제 북미 다음으로 생성형 AI 솔루션을 수용하고 있으며, 2025년에는 업계 전반에 걸쳐 배포가 확대될 해로 예상됩니다. 리더들은 에이전틱 워크플로우를 기본 자동화의 한계를 뛰어넘고 경쟁 우위를 확보하는 방법으로 보고 있습니다.

에이전틱 워크플로우의 주요 이점: AI의 학습과 추론을 자동화와 결합함으로써 에이전틱 워크플로우는 여러 기업 이점을 제공합니다:

• 향상된 효율성: 에이전트 워크플로우는 단순 반복 작업뿐만 아니라 복잡한 작업도 지속적이고 빠르게 처리합니다. 보고서 생성이나 송장 처리와 같은 다단계 작업을 지능적으로 24/7 운영하여 짧은 시간에 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 한 핀테크 기업은 고객 온보딩에 AI 에이전트를 배치하여 5명의 직원이 3시간 걸리던 프로세스를 단 12분 만에 인적 개입 없이 완료했습니다. 이는 전통적인 자동화를 넘어서는, 처리량에서의 혁신적인 변화입니다. 맥킨지는 자율 AI 시스템을 사용하는 기업들이 운영 효율성이 최대 40% 향상되었다고 보고하며, 정적 도구를 넘어선 엄청난 개선을 이루고 있다고 평가합니다.
• 향상된 의사 결정: AI 에이전트는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 에이전트 워크플로우 내에서 AI는 능동적으로 위험 수준을 평가하고, 문제를 우선 순위화하거나 행동을 추천할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 대규모 데이터셋에서 즉시 인사이트를 도출하여 비즈니스에 더 많은 정보와 시기 적절한 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 사이버 보안 위협을 모니터링하는 에이전트는 이상을 감지하면 서버를 자율적으로 격리하는 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터와 상황에 반응함으로써, 에이전트 시스템은 조직이 시장 변화나 내부 사건에 더 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 개선된 정확성: 의사 결정 단계와 데이터 처리를 자동화하여 에이전트 워크플로우는 인간의 오류를 줄입니다. AI 에이전트는 일관성 있게 작업을 수행하고 불일치를 플래그하거나 스스로 수정합니다. 예외가 발생하면 접근 방식을 조정하거나 상세한 문맥과 함께 인간에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 이는 데이터 입력, 컴플라이언스 검사 또는 복잡한 계산에서의 실수를 줄입니다. 시간이 지남에 따라, 지속적인 학습을 통해 AI는 오류를 더욱 최소화하여 출력에 대한 신뢰를 구축합니다. 연구에 따르면 워크플로우 자동화는 데이터 입력 실수를 3분의 1 이상 줄이고 데이터 처리 정확성을 거의 두 배로 향상시켜 품질을 개선하고 비용이 많이 드는 오류를 줄입니다.
• 민첩성과 적응성: 전통적인 자동화는 조건이 표준에서 벗어날 때 깨집니다. 반면, 에이전트 AI는 상황 인식을 바탕으로 작동하여 요구 사항이 변경되거나 예상치 못한 입력이 도착할 때 전환할 수 있습니다. 이러한 워크플로우는 새로운 수준의 운영 민첩성을 보여주며, 새로운 매개변수나 우선 순위에 맞춰 즉시 조정합니다. 예를 들어, 공급망 물류를 관리하는 에이전트가 지연이 발생하면 단순히 중단하는 대신 동적으로 계획을 변경하고 배송 경로를 조정할 수 있습니다. 이러한 적응력은 비즈니스 프로세스를 충격과 변동에 더 강하게 만듭니다.
• 확장성: 에이전트 워크플로우는 본질적으로 설계에서 확장 가능합니다. AI 에이전트가 작업을 위해 설정되면, 작업량이 급증할 때 지능적으로 작업을 배분하거나 자체 인스턴스를 추가 생성하여 비용의 선형 증가 없이 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 한 전자상거래 회사는 AI 에이전트를 사용하여 고객 문의, 주문 및 재고 업데이트를 성수기에 관리할 수 있습니다. 심지어 휴일 전에 수요가 폭증해도, AI 에이전트는 서비스 수준을 유지하며, 인간 팀이나 고정 봇은 압도되지 않게 합니다. 이러한 확장성은 성장 또는 갑작스러운 작업량 증가가 성능이나 품질을 저하시키지 않도록 보장합니다.
• 비용 절감: 전통적으로 숙련된 인간 판단이 필요했던 과정을 포함하여 더 넓은 범위의 프로세스를 자동화함으로써, 에이전트 AI는 상당한 비용 절감을 제공합니다. 단순 반복 작업에 대한 인건비 절약뿐만 아니라 오류, 지연, 최적이 아닌 결정의 비용을 회피하는 것입니다. 한 분석에 따르면, 생성 AI는 자동화 범위를 확장하고 자원 사용을 개선함으로써 고객 운영에서만 4천억 달러 이상의 생산성 향상을 이끌 수 있습니다. 초기 도입자들은 AI 어시스턴트를 사용하여 최전선의 문의를 처리함으로써 고객 서비스 비용이 약 30% 감소하는 효과를 이미 보고 있습니다. 요약하면, 지능형 자동화를 통해 더 많은 일을 함으로써 수익과 비용 양쪽에 영향을 미칩니다.

현실 세계에서의 응용: 에이전틱 워크플로우가 여러 산업에서 등장하고 있습니다. 고객 지원에서는 AI 에이전트가 이제 전체 문의를 처음부터 끝까지 처리합니다. 문맥을 이해하고, 관련 계정 데이터를 검색하며, 환불이나 재주문 같은 요청을 실행하고, 정말 필요할 때만 인간에게 넘깁니다. 이는 해결 시간을 단축시키고, 인간 담당자가 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 금융에서는 에이전트가 송장을 수집하고, 자연어 이해를 통해 계약서나 예산과 대조한 후, 승인이나 결제를 용이하게 하며, 불일치에서 학습합니다. 인사 부서는 채용 및 온보딩을 위해 에이전틱 프로세스를 사용합니다. AI 에이전트가 자율적으로 이력서를 검토하고, 면접 일정을 잡고, 심지어 신입 사원을 위한 교육 모듈을 안내할 수 있습니다... 공통점은 이러한 AI 에이전트가 단순한 답변 엔진이 아니라, 비즈니스 워크플로우에서 능동적으로 실행하는 역할을 한다는 점입니다.

IT 지원을 사례로 고려해 보세요. 전통적인 IT 헬프데스크 봇은 고정된 스크립트를 따라가다가 포기할 수 있습니다 – 「아무것도 시도해보지 않았고 아이디어가 없습니다」. 현대의 에이전트 워크플로우는 사람 전문가처럼 문제 해결에 접근합니다: 명확한 질문을 하고, 진단 명령을 실행하며, 결과에 따라 적응하고, 여러 접근 방식을 시도한 후에야 모든 단계를 기록하여 문제를 상급에 위임합니다. IBM은 에이전트 IT 어시스턴트가 Wi-Fi 문제를 반복적으로 식별하고, (API를 통해 라우터 상태를 확인하거나 구성을 재설정하는 것부터) 해결을 시도하고, 무엇이 효과적인지 학습하는 방법을 설명합니다. 이러한 AI 에이전트는 문제를 해결할 때까지 효과적으로 책임을 지며, 일상적인 기술 문제에 대한 인적 개입의 필요성을 크게 줄입니다. 이는 기업 환경에서 AI에게 두뇌 (결정하기 위한)와 손 (행동하기 위한)을 부여하는 힘을 보여줍니다.

문제와 고려사항: 에이전트 기반 워크플로로의 전환은 도전이 따릅니다. 이러한 AI 에이전트는 더 많은 자율성을 가지고 작동하기 때문에, 조직은 책임, 윤리, 감독 문제를 해결해야 합니다. 예를 들어, 자율 에이전트가 잘못된 결정을 내렸을 때, 누가 책임을 져야 할까요? 에이전트의 결정 과정에서 투명성을 보장하고, 중요한 결정에서는 인간이 개입하는 것이 중요합니다. 보안도 또 다른 문제입니다. 에이전트는 다양한 도구와 데이터에 접근해야 하므로, 오용이나 침해를 방지하기 위해 강력한 인증 및 권한이 필요합니다. 또한, 편향과 윤리 문제도 관리해야 합니다. 잘못된 데이터나 논리에 기반한 AI 에이전트는 불공정한 결과를 증폭시킬 수 있기 때문입니다. 기업은 에이전트 프로세스에서 가드레일과 준수 점검을 구현해야 합니다 (예: AI 기반 채용 워크플로는 편향 없는 결정을 위해 모니터링해야 합니다). 마지막으로, 이러한 고급 워크플로를 기존 시스템에 통합하는 것은 기술적으로 복잡할 수 있습니다. 그러나 업계는 빠르게 해결책을 개발하고 있습니다: 많은 에이전트 자동화 플랫폼이 이제 통합 어댑터, 감사 로그, 정책 관리를 제공하여 채택을 쉽게 하고 있습니다.

앞으로의 길: 에이전틱 AI 워크플로우는 작업 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다 – 정적인 자동화에서 적응적이고 지능적인 자동화로 전환되는 것이죠. 이 변화는 기술적일 뿐만 아니라 문화적이기도 합니다. 에이전틱 자동화를 성공적으로 활용하는 기업들은 더욱 민첩하고 혁신적이며 고객 중심적인 운영으로 변모할 수 있습니다. 단순히 동일한 작업을 더 빠르게 수행하는 것을 넘어, AI가 이끄는 새로운 워크플로우를 완전히 재구상하게 될 것입니다.

미국과 아시아의 기업들에게 이 새로운 패러다임을 수용하는 것은 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. 북미의 기술 및 금융 부문에서 초기 선도자들이 이미 에이전틱 AI를 핵심 프로세스에 통합하고 있으며, 일본, 한국, 그리고 APAC 전역의 기업들은 올해 파일럿 프로젝트를 빠르게 생산 단계로 확장하고 있습니다. 이는 비즈니스 자동화에 더 많은 "두뇌"를 주입하기 위한 글로벌 경쟁입니다. 이 기술이 성숙해짐에 따라, 에이전틱 워크플로우는 디지털 기업의 중추가 되어 – IT 지원과 마케팅 분석에서 공급망 최적화까지 – 최소한의 개입으로 모든 것을 처리할 것입니다.

결정적으로, 성공은 AI 자율성과 인간 관리의 융합을 요구합니다. 조직은 AI 에이전트와 함께 일하도록 사람들을 훈련시키고, 역할과 프로세스를 재설계하며, 투명성과 윤리를 통해 신뢰를 보장해야 합니다. 이를 올바르게 수행하는 조직은 효율성뿐만 아니라 경쟁자들이 따라잡기 어려운 민첩성과 통찰력을 얻을 수 있습니다. BCG는 인공지능의 확장이 거대한 경쟁 우위를 창출할 수 있다고 관찰하며, 에이전트 기반 워크플로우는 AI의 확장의 가장 명확한 예라고 할 수 있습니다.

요약하자면, 에이전트 기반 워크플로우는 기업 자동화의 미래로, 지능형 비즈니스 운영의 오랜 약속에 더 가까워집니다. 단순히 지시받은 대로 수행하는 소프트웨어 봇 대신, 이제는 무엇을 해야 할지 파악할 수 있는 AI 동료가 있습니다. 기계의 끈기 있는 실행력과 인간 지능의 적응력을 결합함으로써, 에이전트 AI는 생산성과 혁신의 새로운 시대를 열어줍니다. 이러한 자율 에이전트를 인력에 환영하고 적절한 감독으로 안내하는 기업은 2025년 이후에도 앞서 나가며, 정적 자동화가 결코 달성할 수 없는 결과를 이룰 것입니다.