지능형 자동화(Intelligent Automation)란?

지능형 자동화는 더 이상 기계적인 흐름에 머물지 않습니다. 과거에는 맞춤 스크립트나 API가 필요했던 작업도 이제는 구조를 이해하고 필요에 따라 조정하는 AI 에이전트로 실행됩니다.

가트너는 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어의 33%가 에이전트형 AI를 포함해 자동화를 지원할 것으로 예상하며, 이는 2024년의 1% 미만에서 크게 증가하는 수치입니다.

기존 자동화는 모든 단계가 정확히 예상대로 진행될 때만 작동합니다. 레이아웃이 바뀐 구매 주문서나 늦어진 승인은 프로세스를 멈추게 할 수 있습니다. 지능형 자동화(IA)는 실시간으로 적응해 워크플로우가 멈추지 않도록 유지합니다.

IA는 기존에 사용 중인 ERP, CRM, 워크플로우 도구와 연결되어, 들어오는 정보를 읽고, 다음 행동을 결정하며, 필요할 때 대기하고, 자동으로 다시 시작합니다.

이 글에서는 실제 운영에서 지능형 자동화가 어떻게 작동하는지, 가장 빠른 효과를 내는 영역, 기존 시스템을 교체하지 않고 시범 적용하는 방법을 살펴봅니다.

지능형 자동화란 무엇인가요?

지능형 자동화(또는 지능형 프로세스 자동화)는 인공지능과 로보틱 프로세스 자동화 및 관련 도구를 결합해 복잡한 워크플로우를 실행합니다.

머신러닝, 자연어 처리 등 기술을 활용해 정보를 읽고 해석하며, 비즈니스 시스템 내에서 이를 바탕으로 행동합니다.

고정된 단계의 자동화와 달리, 실행 중에도 적응할 수 있습니다. 이미 일어난 일을 추적하고, 입력값이 예상과 다르면 다음 행동을 바꾸며, 작업이 끝날 때까지 계속 진행합니다.

예를 들어, 고객 서비스의 AI 에이전트는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• CRM에서 고객 계정을 불러오기
  
• 물류 시스템에서 실시간 배송 상태 확인
  
• 지연이 감지되면 해당 팀에 에스컬레이션
  
• 문제가 해결되면 업데이트 전송

이 모든 과정이 하나의 연속된 프로세스로, 추가 지시 없이 진행됩니다.

지능형 자동화의 다양한 유형

지능형 자동화는 수요에 따라 다양한 규모로 구현할 수 있습니다. 아래 표는 주요 지능형 자동화 유형을 보여줍니다:

지능형 자동화의 주요 이점

사람이 바쁠 때도 업무가 계속 진행됨

대부분의 기업에서는 주문, 송장, 승인 등이 담당자가 부재하거나 다른 일로 바쁠 때 처리되지 않고 쌓입니다.

지능형 자동화는 프로세스를 열어두고, 누락된 부분이 도착하는 즉시 다시 진행합니다. 덕분에 '멈춘' 작업이 줄고, 고객도 더 빨리 원하는 것을 받을 수 있습니다.

지속적인 재작업 감소로 인한 비용 절감

직원이 데이터를 재입력하거나 실수를 수정할 때마다 비용이 발생합니다. IA는 기록을 일관되게 유지해, 주문 중간에 고객이 정보를 수정해도 나머지 과정이 재작업 없이 이어집니다.

팀 간 더 정확한 인계

부서마다 같은 데이터의 다른 버전을 사용하는 경우가 많습니다. IA는 최신 값을 확인한 후 작업을 진행해, 인계가 깔끔하게 이뤄집니다.

각 쿼리별 소요 시간, 직원과 고객의 만족도 등 간단한 지표로 프로세스를 더 잘 모니터링하고 이해할 수 있습니다.

지능형 자동화는 어떻게 도입하나요?

최고의 결과는 소규모, 목표 지향적 단계로 도입한 후 점진적으로 확장할 때 얻을 수 있습니다.

1단계: 명확한 문제점이 있는 프로세스 선정

지속적으로 지연되거나 수작업이 반복되는 워크플로우를 찾으세요. 예시는 다음과 같습니다:

• 데이터 불일치가 잦은 송장 처리
• 병목 구간에서 멈추는 구매 승인
• 담당자 부재로 예약이 잡히지 않는 일정
• 부서 간 반복되는 고객 이슈 에스컬레이션

2단계: 기존 시스템에 IA 적용

ERP, CRM, RPA 플랫폼은 그대로 두고, 지능형 자동화 소프트웨어와 도구를 컨트롤러로 워크플로우에 직접 연결합니다.

핵심 시스템을 바로 교체하는 위험을 피할 수 있습니다. 강력한 시범 적용에 도움이 되는 대표적 지능형 자동화 도구로는 Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI, Make 등이 있습니다.

3단계: 통제된 시범 운영

작게 시작하세요. 제한된 워크플로우에서 자동화를 테스트하고 결과를 추적합니다.

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예를 들어, 재무 부서의 송장 처리에 대한 시범 적용을 할 수 있습니다. 한 달간 기존 프로세스와 IA를 병행해 운영합니다.

자동으로 처리된 송장 수, 여전히 사람이 검토해야 하는 건수, 그리고 이로 인한 결제 소요 시간 변화를 추적합니다.

4단계: 연계된 워크플로우로 확장

시범 운영이 성공하면, 여러 시스템에 걸친 프로세스로 확장합니다. 이 단계에서는 자동화가 인적 지연, 예외, 다양한 입력을 거의 감독 없이 처리합니다.

이 단계별 도입은 비용을 통제할 수 있게 해줍니다. 시스템을 연결하고 변화하는 환경에 맞춰 확장하며, 시범 결과는 추가 투자 근거가 됩니다.

상위 5개 지능형 자동화 도구

1. Botpress

적합 대상: 단계 사이에도 활성 상태를 유지하며, 워크플로우가 이전에 시작되었더라도 새로운 입력이 오면 계속 진행되는 자동화를 구축하는 팀

가격:

• 무료 플랜: 핵심 빌더, 1개 봇, $5 AI 크레딧 포함
• Plus: 월 $89 — 플로우 테스트, 라우팅, 사람 인계
• Team: 월 $495 — SSO, 협업, 공유 사용량 추적

Botpress는 시스템 전반에서 작동하는 AI 에이전트 구축 플랫폼입니다. 각 에이전트는 구조화된 플로우로 실행되며, 자체적으로 현재 상태를 평가해 언제든지 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.

에이전트는 시각적 에디터 또는 코드를 통해 구축됩니다. 플로우의 각 단계는 메시지 파싱, 외부 API 호출, 문서 처리, 사용자 입력 대기, 결과 전송 등 특정 작업을 수행합니다.

에이전트는 현재 데이터에 따라 진행하며 실행 컨텍스트를 계속 유지합니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 프롬프트를 테스트하거나, 조건을 변경하거나, 도구 로직을 업데이트하면서도 나머지 워크플로우는 안정적으로 유지할 수 있습니다.

에이전트는 작업이 어디까지 진행되었는지 추적하여, 중단된 지점에서 다시 시작할 수 있습니다. 실행 중 필요한 값이 없을 경우, 에이전트가 사용자에게 직접 요청하고 값이 제공되면 계속 진행합니다.

주요 기능:

• 상태를 유지하고 지연이나 부분 입력 후에도 재개되는 워크플로우
• 실행 중 누락된 데이터를 요청하는 내장 기능
• 지식 기반 의사결정을 위한 구조화된 파일 및 테이블 지원
• 에이전트 플로우 내에서 외부 API 호출 및 도구 실행

2. LangChain

적합 대상: 로직, 도구 사용, 실행 동작을 코드로 직접 제어해야 하는 AI 에이전트 구축 팀

가격:

• Developer: 무료 – 1명, 월 5,000 트레이스, 프롬프트 관리, 기본 추적 도구
• Plus: 좌석당 월 $39 – 팀 기능, 더 높은 트레이스 한도, LangGraph 개발 배포
• Enterprise: 맞춤형 – 셀프호스팅 또는 하이브리드 구성, SSO, 지원 및 사용량 확장

LangChain은 런타임에 관찰한 내용을 바탕으로 로직을 실행하는 에이전트 구축을 위한 파이썬 프레임워크입니다. 미리 정해진 단계를 따르지 않고, 시스템이 컨텍스트를 평가해 어떤 도구를 호출할지 결정하며, 작업이 완료되거나 중단 조건에 도달할 때까지 반복합니다.

프레임워크를 사용하면 사용자가 에이전트의 추론 방식, 사용할 수 있는 도구, 중간 결과에 따른 의사결정 경로를 정의할 수 있습니다. 에이전트는 단일 입력이나 고정된 결과를 가정하지 않고, 외부 시스템과 상호작용하며 목표를 향해 단계별로 계획을 다듬어 갑니다.

LangChain은 자동화에 유연한 로직이 필요할 때 가장 적합합니다. 예를 들어, 어떤 데이터베이스를 조회할지 결정하거나, 문서에서 비정형 입력을 추출하거나, 결과가 기준에 미치지 못하면 여러 번 재시도하는 플로우에 활용할 수 있습니다.

코드 기반이기 때문에 빠른 프로토타이핑에는 적합하지 않지만, 도구 선택과 API 동작을 완전히 제어할 수 있어 복잡하고 중요한 자동화에 필수적입니다.

주요 기능:

• 계획 및 재시도를 완전히 제어할 수 있는 코드 기반 에이전트 로직
• 실행 중에 적응하는 도구 사용 및 메모리 동작
• 구조화된 출력, 맞춤 프롬프트, 도구 연계 지원
• 언어 모델, 벡터 스토어, API와의 네이티브 통합

3. CrewAI

적합 대상: 여러 AI 에이전트가 각기 다른 역할을 맡아 대화형 단계로 작업을 조율하는 자동화를 구축하는 팀

가격:

• 무료: 월 $0 – 50회 실행, 1개 라이브 크루, 1명
• Basic: 월 $99 – 100회 실행, 2개 라이브 크루, 5명
• Standard: 월 $500 – 1,000회 실행, 2개 라이브 크루, 인원 무제한, 온보딩 2시간

CrewAI는 여러 에이전트가 협력하는 워크플로우를 구축하는 파이썬 프레임워크입니다. 각 에이전트는 연구자, 작성자, 검토자, 컨트롤러 등 역할과 책임을 부여받아 함께 프로세스를 완성합니다.

이러한 '크루' 모델은 로직을 단순화합니다. 모든 도구와 조건을 처리하는 복잡한 에이전트를 하나 만드는 대신, 작업을 분담하는 크루를 정의할 수 있습니다. 각 에이전트는 고유의 메모리와 도구, 그리고 시스템 내 다른 에이전트와 소통하는 방식을 가집니다.

CrewAI는 순서 지정과 통신을 관리합니다. 플로우가 시작되면, 에이전트들이 서로 작업을 주고받으며 목표를 달성할 때까지 진행합니다. 과정이 투명하고, 인계가 명확하게 보여서 디버깅이나 단계 추가 시 도움이 됩니다.

시작이 간단합니다. 역할은 설정 파일에서 정의하고, 도구는 파이썬 함수로 구현하며, 조율 패턴 덕분에 복잡한 자동화도 가볍게 느껴집니다. 특히 실행 중 변경이 있을 때 유용합니다.

주요 기능:

• 작업, 도구 접근, 통신 규칙별로 정의된 에이전트 역할
• 단일 체인이 아닌, 에이전트 간 상태 전달 방식의 크루 실행
• 책임과 플로우 로직을 정의하는 명확한 설정 구조

4. AutoGen

적합 대상: 실행 중 에이전트 간 정보 교환과 상호작용 기반 행동 변경이 필요한 자동화를 구축하는 팀

AutoGen은 사용자와 모델 간 대화뿐 아니라, 에이전트들끼리도 대화하는 구조의 멀티 에이전트 프레임워크입니다.

자동화 과정에서 에이전트가 결과를 검증하거나, 가정을 재확인하거나, 다음에 어떤 도구나 행동이 적합한지 결정해야 할 때 특히 효과적입니다.

CrewAI와 유사하게, Autogen은 사용자가 에이전트 그룹을 만들고 역할을 정의하며 상호작용 방식을 설정할 수 있습니다. 에이전트들은 계획, 코드, 중간 결과, 추가 질문 등으로 서로 응답할 수 있습니다.

정답이 미리 정해지지 않은 상황 — 예를 들어, 여러 API 중 선택, 실행 오류 수정, 실패한 계획 재작성 등 — 에서 유용합니다. AutoGen은 고정 규칙 대신 메시지 전달 방식으로 이를 처리합니다.

주요 기능:

• 메시지 루프를 통한 에이전트 간 통신
• 대화 스레드 내에서 계획 및 검증 처리
• 코드 실행, 도구 호출, 컨텍스트 삽입 지원
• 실행 중 추가 확인이 필요한 자동화에 적합

5. Make

적합 대상: 도구 호출, 분기, 데이터 흐름 가시성이 중요한 구조화된 자동화를 구축하는 팀

가격:

• 오픈 소스: 무료 – 전체 프레임워크 포함, Apache 2.0 라이선스
• Pro Edition: 무료 – Rasa Pro로 월 1,000회 대화 지원
• Growth: 연 $35,000부터 – Rasa Studio, 지원, 상업적 사용 포함

Make는 시각적 시나리오 기반의 노코드 자동화 플랫폼입니다. 각 시나리오는 캔버스에 연결된 모듈로 구성되며, 각 모듈은 데이터 전송, 콘텐츠 변환, 서비스 트리거, AI 모델 호출 등 단일 작업을 수행합니다.

Make가 지능형 자동화에 적합한 이유는, 고정된 경로를 따르지 않는 플로우를 관리할 수 있기 때문입니다. 시나리오는 일시 중지, 분기, 재시도, 입력 대기를 하면서도 이전 단계를 유지합니다. 입력이 불완전하거나 순서가 바뀌거나 실행 중 변경되어도 처리할 수 있습니다.

인터페이스는 데이터 이동과 단계 실행을 명확하게 보여줍니다. 오류는 추적 가능하고, 각 단계에서 입력이 보이며, 배포 후에도 로직을 수정할 수 있습니다. 시나리오가 복잡해져도 불투명해지지 않습니다.

Make는 다양한 외부 시스템과 통합되며, 커스텀 모듈로 확장도 지원합니다. 여러 도구를 아우르는 제어, 유연성, 추적성이 필요한 워크플로우에 적합합니다.

주요 기능:

• 분기, 스케줄링, 재시도를 지원하는 시각적 빌더
• 데이터가 어디로 이동했는지 확인 가능
• 불안정하거나 늦게 입력되는 데이터에 대한 내장 오류 처리

지능형 자동화의 핵심 구성 요소

로보틱 프로세스 자동화(RPA)

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 디지털 인터페이스에서 사람의 행동을 모방해 버튼 클릭, 파일 열기, 데이터 입력, 시스템 간 값 복사 등을 실행하는 계층입니다.

많은 구형 시스템이나 화면을 통한 인간 사용만을 염두에 둔 시스템은 이러한 기능이 없습니다. 이 경우 RPA는 사람이 하듯 소프트웨어를 조작해 메뉴를 클릭하고 필드를 채워 작업을 완료합니다.

대형 언어 모델(LLM)

지능형 자동화가 지시를 이해하거나, 다음 단계를 결정하거나, 결과를 설명해야 할 때는 대형 언어 모델이 이를 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 이 모델들은 프로세스를 논리적으로 처리하고 결과를 명확한 언어로 전달할 수 있게 해줍니다.

실제 업무에서 LLM은 다음과 같은 역할을 담당할 수 있습니다:

• 요청을 이해하고 더 작은 단계로 분해하기
  
• 각 단계에 필요한 데이터나 컨텍스트 가져오기
  
• 다음에 사용할 도구나 시스템 결정하기
  
• 필요할 때 명확하고 사람이 이해할 수 있는 답변이나 요약 생성

최적의 LLM을 찾으려면 데이터 프라이버시, 통합 옵션, 워크플로우 복잡성 등 환경에 따라 다양한 요소를 고려해야 합니다.

머신러닝(ML)

지능형 자동화 파이프라인에서 머신러닝 모델은 더 구체적이고 데이터 기반의 작업을 처리하여 자동화의 동작 방식을 개선합니다. 이들은 주로 백그라운드에서 다음과 같은 역할을 합니다:

• 프로세스 결과를 예측하거나 들어오는 데이터를 분류함
  
• 프로세스가 정상 범위에서 벗어나기 시작할 때 이상 징후를 감지함
  
• 정확성과 효율성을 유지하기 위해 시스템 성능을 지속적으로 모니터링함

이러한 ML 모델은 LLM이나 자연어 처리와 관련이 없을 수도 있습니다. 이들의 역할은 숫자를 통해 자동화에 더 나은 인식과 의사결정 신호를 제공하여 실시간으로 적절히 대응할 수 있게 하는 것입니다.

지능형 문서 처리 (IDP)

지능형 문서 처리는 AI가 스캔된 양식이나 손글씨 메모 등 비정형 파일을 읽고, 이를 데이터 자동화 시스템이 활용할 수 있는 형태로 변환하는 방법입니다.

IDP 단계는 역사적으로 지능형 자동화에서 가장 많은 자원이 소모되는 부분 중 하나였으며, 각 파싱 단계마다 고유의 복잡성과 비용이 따랐습니다.

문서 파싱이 어떻게 변화했는지 보여주기 위해, 2019년에 일반적이었던 방식과 2025년에 LLM 기반 방법이 표준이 된 방식을 간단히 비교해 보겠습니다:

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파싱 비용과 포맷 지원은 LlamaIndex의 최근 벤치마크를 기반으로 하며, 여기서는 LLM 기반 문서 이해를 스캔 입력, 레이아웃이 풍부한 파일, 검색 활용 사례에 대해 테스트했습니다.

API 통합 및 도구 실행

API는 서로 다른 소프트웨어가 직접 정보를 주고받을 수 있게 해줍니다. 지능형 자동화에서는 양식 제출, 일정 예약, 티켓 생성, 기록 업데이트 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

자동화는 무엇을 해야 할지 결정한 후(주로 파싱된 문서나 RPA에서 정의한 단계에 따라) 적절한 API를 호출하여 작업을 완료합니다. 작업이 완료되면, 프로세스는 사람의 개입 없이 계속 진행됩니다.

작업이 단순하든 복잡하든 핵심은 같습니다: 자동화가 무엇을 해야 하는지 알게 되면, API를 통해 안전하고 신뢰성 있게 실행하며, 향후 검토를 위한 기록도 남깁니다.

인증 및 보안 (OAuth, MCP)

자동화 시스템은 실제 계정으로 동작하고, 민감한 도구에 접근하며, 실시간 환경에서 업데이트를 수행하고, 무엇보다도 소유자를 대신해 신뢰성을 대표합니다.

따라서 모든 단계마다 적절한 접근 권한이 필요하며, 더 중요한 것은 에이전트가 누가(또는 무엇이) 어떤 행동을 했는지 알아야 한다는 점입니다.

• OAuth(사용자 승인 접근): 자동화가 사람을 대신해 동작해야 할 때 사용합니다. 사용자의 권한에 연결된 시간 제한 토큰을 제공합니다.
  
• Model Context Protocol 방식의 서비스 아이덴티티(기계 간 인증): 기계끼리 직접 인증하는 방식으로, 디지털 배지처럼 사람의 개입 없이 동작합니다.

구체적인 설정은 환경과 컴플라이언스 요구사항에 따라 달라집니다.

지능형 자동화와 RPA의 차이점은 무엇인가요?

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 반복 작업에 최적화되어 있습니다. 정해진 규칙을 따라 필드 간 데이터 복사, 파일 이동, 양식 작성 등과 같은 작업을 자동화합니다. 이러한 봇은 단계가 항상 같고 입력이 예측 가능할 때 잘 작동합니다.

지능형 자동화(IA)는 고정된 스크립트를 따르지 않고, AI를 활용해 상황에 따라 동적으로 대응하며, 예외 상황을 처리하고 여러 단계에 걸쳐 도구를 조율합니다.

전사적 자원 관리 챗봇을 통해 송장을 처리하는 상황을 상상해 보세요.

• RPA 봇은 고정된 필드에서 합계를 추출해 시스템에 입력합니다. 포맷이 바뀌면 작동이 멈춥니다.
  
• IA 시스템은 문서를 읽고, 내용을 이해하며, 예외 상황을 감지하고, 새로운 레이아웃이어도 어디로 보낼지 결정합니다.

핵심 차이점: RPA는 이미 정해진 작업을 수행합니다. IA는 실행 중에 어떻게 수행할지 스스로 판단합니다.

일상 업무에 AI 자동화 적용하기

대부분의 기업은 이미 주문 승인, 기록 업데이트, 파일 이동 등 반복적인 루틴을 가지고 있습니다. 문제는 모든 단계가 계획대로 진행될 때만 이 루틴이 제대로 작동한다는 점입니다.

AI 에이전트는 이러한 워크플로우를 유연하게 만듭니다. 누락된 정보가 있으면 기다리고, 변화가 생기면 다시 이어가며, 팀이 처음부터 다시 시작하지 않고도 프로세스를 계속 진행할 수 있습니다.

기존 시스템을 교체할 필요는 없습니다. AI는 현재 도구 위에 추가되어, 필요한 순간에만 개입하고 나머지 프로세스는 원활하게 계속 진행됩니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.