지능형 자동화란 무엇인가요?

지능형 자동화는 기계적 흐름을 넘어섰습니다. 과거에는 사용자 지정 스크립트나 API가 필요했지만 이제는 구조를 이해하고 필요에 따라 조정하는 AI 에이전트를 통해 실행됩니다.

2024년의 1% 미만에서 2028년에는 엔터프라이즈 소프트웨어의 33%가 어떤 형태로든 자동화를 지원하는 에이전트 AI를 포함할 것으로 Gartner는 예상합니다.

기존의 자동화는 모든 단계가 예상대로 정확하게 진행될 때만 작동합니다. 새로운 레이아웃이 포함된 구매 주문서나 승인 지연으로 인해 프로세스가 중단될 수 있습니다. 지능형 자동화(IA)는 즉각적인 적응을 통해 워크플로를 계속 움직이게 합니다.

IA는 이미 사용 중인 ERP, CRM 또는 워크플로 도구에 연결하여 들어오는 내용을 읽고, 다음에 수행할 작업을 결정하고, 필요한 시기를 기다렸다가 자동으로 재개합니다.

이 문서에서는 실제 운영에서 지능형 자동화가 어떻게 작동하는지, 가장 빠른 수익을 제공하는 영역은 어디인지, 기존 시스템을 교체하지 않고도 지능형 자동화를 시범적으로 도입할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

지능형 자동화란 무엇인가요?

지능형 프로세스 자동화라고도 하는 지능형 자동화는 인공 지능과 로봇 프로세스 자동화 및 관련 도구를 결합하여 복잡한 워크플로를 실행합니다.

머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 사용하여 비즈니스 시스템 내에서 정보를 읽고 해석하며 그에 따라 조치를 취합니다.

고정 단계 자동화와 달리 실행 중에도 적응할 수 있습니다. 발생한 상황을 추적하고, 입력이 예상과 다를 경우 다음 작업을 변경하며, 작업이 완료될 때까지 계속 진행합니다.

예를 들어 고객 서비스 분야의 AI 상담원이 그 예입니다:

• CRM에서 고객 계정 가져오기
  
• 물류 시스템에서 실시간 배송 상태 확인
  
• 지연이 감지되면 올바른 팀에 에스컬레이션하기
  
• 문제가 해결되면 업데이트 보내기

이 모든 것이 새로운 지침을 위해 멈추지 않고 하나의 연속적인 프로세스로 실행됩니다.

다양한 유형의 지능형 자동화

지능형 자동화는 수요에 따라 다양한 규모로 구현할 수 있습니다. 아래 표에는 지능형 자동화의 주요 유형이 나와 있습니다:

지능형 자동화의 주요 이점

사람들이 바쁠 때에도 업무는 계속 진행됩니다.

대부분의 기업에서 주문, 송장 또는 승인은 누군가가 아프거나 다른 업무를 처리하느라 처리되지 않고 방치되는 경우가 많습니다.

지능형 자동화는 프로세스를 열어두고 있다가 누락된 부품이 도착하는 즉시 프로세스를 다시 가동합니다. 즉, '멈춰 있는' 작업이 줄어들고 고객이 필요한 것을 더 빨리 얻을 수 있습니다.

지속적인 재작업으로 인한 오버헤드 감소

직원이 데이터를 다시 입력하거나 실수를 수정할 때마다 비용이 추가됩니다. IA는 기록을 일관되게 유지하므로 고객이 주문 도중에 한 필드를 업데이트해도 나머지 프로세스는 재작업 없이 계속 진행됩니다.

팀 간 보다 정확한 핸드오프

부서는 종종 동일한 데이터의 서로 다른 버전으로 작업합니다. IA는 작업하기 전에 최신 값을 확인하므로 핸드오프가 깔끔하게 이루어집니다.

작업당 각 쿼리에 소요된 시간, 해결에 대한 직원과 고객의 만족도 등 간단한 지표를 통해 프로세스를 더 잘 모니터링하고 이해할 수 있습니다.

지능형 자동화를 구현하는 방법은 무엇인가요?

비즈니스 전반으로 확장하기 전에 소규모의 목표 단계에 지능형 자동화를 도입하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

1단계: 명확한 마찰이 있는 프로세스 하나 파악하기

반복적인 지연이나 수동 재작업을 유발하는 워크플로우를 찾아보세요. 예를 들면 다음과 같습니다:

• 데이터 불일치가 빈번한 송장 처리
• 초크 포인트에서 지연되는 구매 주문 승인
• 상담원 부재로 인해 여러 약속이 예약되지 않음
• 부서 간 이동하는 고객 에스컬레이션

2단계: 기존 시스템에 IA 계층화하기

ERP, CRM, RPA 플랫폼을 그대로 유지하세요. 지능형 자동화 소프트웨어와 도구를 컨트롤러로 워크플로우에 직접 연결할 수 있습니다.

이렇게 하면 핵심 시스템을 완전히 교체하는 위험을 피할 수 있습니다. 강력한 파일럿을 배포하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 지능형 자동화 도구로는 Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI 및 Make가 있습니다.

3단계: 제어 파일럿 실행

작게 시작하세요. 제한된 워크플로우에서 자동화를 테스트하고 결과를 추적하세요.

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파일럿의 예로는 재무 부서의 송장 처리와 같은 것을 들 수 있습니다. 한 달 동안 현재 프로세스와 함께 IA를 실행합니다.

자동으로 처리되는 송장 수, 아직 검토가 필요한 송장 수, 결제 시간에 미치는 영향을 추적하세요.

4단계: 상호 연결된 워크플로로 확장하기

파일럿이 성공하면 여러 시스템에 걸친 프로세스로 확장하세요. 이 단계에서는 자동화가 사람의 지연, 예외, 다양한 입력을 거의 감독하지 않고 처리합니다.

이러한 단계적 도입을 통해 비용을 통제할 수 있습니다. 연결된 시스템을 사용하고 변화하는 환경에 맞게 확장하는 동시에 파일럿 결과를 통해 추가 투자를 위한 근거를 마련할 수 있습니다.

상위 5가지 지능형 자동화 도구

1. Botpress

최상의 대상: 워크플로가 이전에 트리거되었더라도 단계 간에 활성 상태를 유지하고 새로운 입력이 도착하면 계속되는 자동화를 구축하는 팀.

가격:

• 무료 요금제: 코어 빌더, 봇 1개, AI 크레딧 $5 포함
• Plus: 월 $89 - 플로우 테스트, 라우팅, 인적 핸드오프
• 팀: $495/월 - SSO, 협업, 공유 사용량 추적

Botpress 여러 시스템에서 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다. 각 에이전트는 자체적으로 현재 상태를 기반으로 작업을 평가하여 언제든 다시 시작할 수 있는 구조화된 흐름으로 실행됩니다.

에이전트는 시각적 편집기를 사용하거나 코드를 통해 구축됩니다. 플로우의 각 단계는 메시지 구문 분석, 외부 API 호출, 문서 처리, 사람의 입력 대기, 결과 다운스트림 전송 등 특정 작업을 수행합니다.

에이전트는 현재 데이터를 기반으로 앞으로 나아가고 실행 컨텍스트를 전체적으로 유지합니다. 간편한 드래그 앤 드롭 설정으로 프롬프트를 테스트하거나 조건을 변경하거나 도구 로직을 업데이트하는 동시에 나머지 워크플로를 안정적으로 유지할 수 있습니다.

상담원은 작업이 중단된 지점을 추적하여 나중에 다시 시작하지 않고도 작업을 재개할 수 있습니다. 실행 도중에 필요한 값이 누락된 경우 상담원이 사용자에게 직접 요청하여 값이 제공되면 계속 진행할 수 있습니다.

주요 기능:

• 상태를 유지하고 지연 또는 부분 입력 후 재개하는 워크플로
• 실행 중 누락된 데이터를 요청하는 기능 내장
• 지식 기반 의사 결정을 위한 구조화된 파일 및 표 지원
• 에이전트 플로우 내부의 외부 API 호출 및 툴 작업

2. LangChain

최상의 대상: 로직, 도구 사용 및 실행 동작을 코드로 직접 작성하여 완벽하게 제어해야 하는 AI 에이전트를 구축하는 팀.

가격:

• 개발자: 무료 - 1석, 월 5,000개의 추적, 신속한 관리, 기본 추적 도구
• Plus: 월 $39/시트당 - 팀 기능, 더 높은 추적 한도, LangGraph 개발 배포
• Enterprise: 사용자 지정 - 자체 호스팅 또는 하이브리드 설정, SSO, 지원 및 사용량 확장

LangChain은 런타임에 관찰한 내용을 기반으로 로직을 실행하는 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. 시스템은 미리 정의된 단계를 따르는 대신 컨텍스트를 평가하고 호출할 도구를 결정한 다음 작업이 완료되거나 중지 조건이 충족될 때까지 계속 반복합니다.

사용자는 프레임워크를 사용하여 에이전트가 추론하는 방법, 사용할 수 있는 도구, 중간 결과를 기반으로 의사 결정을 내리는 방법을 정의할 수 있습니다. 에이전트는 하나의 입력이나 고정된 결과를 가정하지 않고 외부 시스템과 상호 작용하고 단계별로 계획을 구체화하여 목표를 향해 나아갑니다.

자동화에 유연한 로직이 필요할 때 LangChain이 가장 효과적입니다. 흐름에서 쿼리할 데이터베이스를 결정하고, 문서에서 비정형 입력을 추출한 다음, 결과가 특정 임계값을 충족하지 못할 경우 여러 번 재시도를 실행해야 할 수 있습니다. 

코드 우선이기 때문에 빠른 프로토타이핑에는 적합하지 않습니다. 하지만 복잡한 고난도 자동화에 필수적인 도구 선택과 API 동작을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

주요 기능:

• 계획 및 재시도를 완벽하게 제어할 수 있는 코드에 정의된 에이전트 로직
• 런타임에 맞춰 조정되는 도구 사용량 및 메모리 동작
• 구조화된 출력, 사용자 지정 프롬프트 및 도구 체인 지원
• 언어 모델, 벡터 스토어 및 API와의 기본 통합

3. CrewAI

최상의 대상: 서로 다른 역할을 맡고 명확한 대화 단계를 통해 작업을 조정하는 여러 AI 에이전트를 중심으로 자동화를 구성하는 팀.

가격: 

• 무료: $0/월 - 실행 50회, 라이브 크루 1명, 좌석 1개
• 기본: 월 $99 - 100회 실행, 라이브 크루 2명, 5석
• 표준: 월 $500 - 1,000회 실행, 실시간 승무원 2명, 무제한 좌석, 2시간 온보딩 시간

CrewAI는 두 명 이상의 에이전트에 의존하는 워크플로를 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. 각 에이전트에는 연구원, 작가, 검토자 또는 컨트롤러와 같은 역할과 책임이 할당되며, 이러한 에이전트가 함께 작업하여 프로세스를 완료합니다.

이 '크루' 모델은 로직을 단순화합니다. 사용자는 모든 도구와 조건을 처리하는 복잡한 에이전트를 하나 작성하는 대신 작업을 분담하는 크루를 정의할 수 있습니다. 각 에이전트에는 고유한 메모리, 고유한 도구, 시스템 내 다른 에이전트와 대화할 수 있는 정의된 방법이 있습니다.

CrewAI는 시퀀싱과 커뮤니케이션을 처리합니다. 흐름이 시작되면 에이전트는 목표가 달성될 때까지 서로 간에 작업을 전달합니다. 프로세스가 투명하고 핸드오프 내용을 읽을 수 있어 디버깅하거나 새로운 단계를 추가할 때 유용합니다.

쉽게 시작할 수 있습니다. 역할은 구성 파일에 정의되고 도구는 Python 함수만 있으면 되며, 조정 패턴을 사용하면 특히 실행 중에 상황이 변경될 때 복잡한 자동화를 더 가볍게 느낄 수 있습니다.

주요 기능: 

• 작업, 도구 액세스 및 커뮤니케이션 규칙으로 정의된 상담원 역할
• 단일 체인이 아닌 에이전트 간에 상태가 전달되는 크루로 실행됩니다.
• 책임과 흐름 로직을 정의하기 위한 명확한 구성 구조

4. 자동 생성

최상의 대상: 상담원이 실행 중에 정보를 교환하고 상호 작용에 따라 행동을 조정해야 하는 자동화를 구축하는 팀.

AutoGen은 사용자와 모델뿐 아니라 에이전트 간의 대화를 중심으로 구축된 멀티 에이전트 프레임워크입니다.

자동화는 상담원이 결과를 확인하거나, 가정을 다시 확인하거나, 다음에 어떤 도구나 조치가 적합한지 결정해야 하는 경우에 가장 효과적입니다.

Autogen은 CrewAI와 마찬가지로 사용자가 에이전트 그룹을 생성하고, 역할을 정의하고, 상호 작용 방식을 설정할 수 있습니다. 에이전트는 계획, 코드, 중간 결과 또는 후속 질문으로 서로에게 응답할 수 있습니다.

이 설정은 API 중에서 선택하거나 실행 중 오류를 수정하거나 실패한 실행 계획을 다시 작성하는 등 정답을 미리 알 수 없는 경우에 유용합니다. AutoGen은 고정된 규칙이 아닌 메시지 전달을 통해 이 모든 것을 처리합니다.

주요 기능:

• 메시지 루프를 통한 에이전트 간 커뮤니케이션
• 대화 스레드 내에서 처리되는 계획 및 검증
• 코드 실행, 도구 호출 및 컨텍스트 주입 지원
• 런타임에 후속 조치가 필요한 자동화에 적합

5. 5.

최상의 대상: 도구 호출, 분기 경로, 단계 간 데이터 이동 방식에 대한 명확한 가시성을 갖춘 구조화된 자동화를 구축하는 팀.

가격: 

• 오픈 소스: 무료 - 전체 프레임워크, Apache 2.0 라이선스 포함
• 프로 에디션: 무료 - Rasa Pro로 월 최대 1,000건의 대화 가능
• 성장: 연간 $35,000부터 - Rasa Studio, 지원 및 광고 포함

Make는 시각적 시나리오를 중심으로 구축된 코드 없는 자동화 플랫폼입니다. 각 시나리오는 캔버스에 연결된 모듈로 구성되며, 각 모듈은 데이터 전송, 콘텐츠 변환, 서비스 트리거 또는 AI 모델 호출과 같은 단일 작업을 수행합니다.

Make가 지능형 자동화와 관련이 있는 이유는 고정된 경로를 따르지 않는 흐름을 관리할 수 있기 때문입니다. 시나리오는 이전 단계를 폐기하지 않고 일시 중지, 분기, 재시도 또는 입력을 기다릴 수 있습니다. 입력이 불완전하거나, 순서대로 도착하지 않거나, 실행 도중에 변경될 수 있습니다.

인터페이스는 데이터 이동과 단계 실행을 명확하게 보여줍니다. 실패를 추적할 수 있고, 각 지점에서 입력을 확인할 수 있으며, 배포 후에도 로직을 편집할 수 있습니다. 시나리오는 불투명해지지 않고 복잡해질 수 있습니다.

Make는 다양한 외부 시스템과 통합되며 사용자 지정 모듈을 통해 확장을 지원합니다. 여러 도구에서 제어, 유연성 및 추적성이 필요한 워크플로우에 적합합니다.

주요 기능:

• 분기, 예약 및 재시도 기능을 갖춘 비주얼 빌더
• 어떤 데이터가 어디로 이동했는지 확인
• 불안정하거나 늦은 단계의 입력에 대한 오류 처리 기능 내장

지능형 자동화의 핵심 구성 요소

로보틱 프로세스 자동화(RPA)

로봇 프로세스 자동화는 디지털 인터페이스에서 버튼 클릭, 파일 열기, 데이터 입력, 시스템 간 값 복사 등 사람의 작업을 모방하는 실행 계층입니다. 

구형 시스템이나 사람이 화면을 통해서만 사용하도록 설계된 시스템에는 이 기능이 없는 경우가 많습니다. 이러한 경우 RPA는 사람과 동일한 방식으로 소프트웨어를 조작하고 메뉴를 클릭하고 필드를 채워 작업을 완료하는 방식으로 작동합니다.

대규모 언어 모델LLMs

지능형 자동화가 지침을 이해하고, 다음 단계를 수행하거나, 결과를 설명해야 할 때 이를 가능하게 하는 구성 요소는 바로 대규모 언어 모델입니다. 대형 언어 모델은 프로세스를 추론하고 결과를 명확한 언어로 전달하는 기능을 추가합니다.

실제로 LLMs 프로세스에서 이러한 특정 역할을 담당할 수 있습니다:

• 요청을 이해하고 더 작은 단계로 세분화하기
  
• 각 단계에 적합한 데이터 또는 컨텍스트 가져오기
  
• 다음에 사용할 도구 또는 시스템을 결정하세요.
  
• 필요할 때 명확하고 사람이 읽을 수 있는 응답 또는 요약 생성

데이터 개인정보 보호, 통합 옵션, 워크플로 복잡성 등의 요소가 모두 주어진 환경에서 가장 적합한 모델에 영향을 미치기 때문에 설정에 따라 최적의 LLMs 찾는 것이 중요합니다.

머신 러닝(ML)

지능형 자동화 파이프라인의 머신 러닝 모델은 자동화의 작동 방식을 개선하는 보다 구체적인 데이터 기반 작업을 처리합니다. 이러한 모델은 주로 백그라운드에서 작동합니다:

• 프로세스 결과 예측 또는 수신 데이터 분류
  
• 프로세스가 정상에서 벗어나기 시작할 때 이상 징후 감지
  
• 시간 경과에 따른 시스템 성능을 모니터링하여 정확성과 효율성 유지

ML 모델에는 LLMs 자연어 처리가 전혀 포함되지 않을 수도 있습니다. 이들의 역할은 자동화가 실시간으로 적절하게 대응할 수 있도록 숫자를 통해 더 나은 인식과 의사 결정 신호를 제공하는 것입니다.

지능형 문서 처리(IDP)

지능형 문서 처리는 AI가 스캔한 양식부터 손으로 쓴 메모까지 비정형 파일을 읽고 이를 데이터 자동화 시스템이 사용할 수 있는 데이터로 변환하는 방식입니다.

IDP 단계는 역사적으로 지능형 자동화에서 가장 리소스 집약적인 부분 중 하나로, 구문 분석의 각 단계마다 고유한 복잡성과 비용이 수반됩니다.

문서 구문 분석이 어떻게 변화했는지 알 수 있도록 2019년의 일반적인 방식과 2025년의 표준 방식을 LLM 방식을 사용하여 간단히 비교해 보겠습니다:

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구문 분석 비용과 형식 지원은 스캔 입력, 레이아웃이 풍부한 파일, 검색 사용 사례 전반에 걸쳐 LLM 문서 이해도를 테스트한 LlamaIndex의 최근 벤치마크를 기반으로 합니다.

API 통합 및 도구 실행

API를 사용하면 서로 다른 소프트웨어가 직접 정보를 교환할 수 있습니다. 지능형 자동화에서는 양식 제출, 이벤트 예약, 티켓 생성 또는 기록 업데이트와 같은 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

자동화는 구문 분석된 문서 또는 RPA 정의 단계를 기반으로 수행할 작업을 결정한 다음 적절한 API를 호출하여 작업을 완료합니다. 조치가 취해지면 사람의 입력 없이 프로세스가 계속 진행됩니다.

작업이 단순하든 동적이든 핵심 아이디어는 동일합니다. 자동화가 어떤 일이 일어나야 하는지 파악하면 이를 실행할 방법이 필요하며, API는 향후 검토를 위해 기록을 유지하면서 안전하고 안전하게 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 

인증 및 보안(OAuth, MCP)

자동화 시스템은 실제 계정에서 작동하고, 민감한 도구에 액세스하고, 라이브 환경에서 업데이트를 수행하며, 가장 중요한 것은 소유자를 대신하여 무결성을 대변한다는 점입니다.

즉, 모든 단계에 적절한 수준의 액세스 권한이 필요하며, 더 중요한 것은 에이전트가 누가(또는 무엇이) 무엇을 했는지 알아야 한다는 것입니다.

• OAuth(사용자 부여 액세스): 자동화가 사람을 대신하여 작업해야 할 때 사용됩니다. 사용자의 권한에 연결된 시간 범위 토큰을 제공합니다.
  
• 모델 컨텍스트 프로토콜 스타일의 서비스 ID(기계 간): 사람이 개입하지 않고 디지털 배지처럼 기계가 서로 직접 인증하는 방식입니다. 

정확한 설정은 환경 및 규정 준수 요구 사항에 따라 다릅니다.

지능형 자동화와 RPA의 차이점은 무엇인가요?

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 반복성을 위해 구축되었습니다. 필드 간 데이터 복사, 파일 이동, 양식 작성과 같은 작업을 자동화하기 위해 정해진 규칙을 따릅니다. 이러한 봇은 단계가 항상 동일하고 입력이 예측 가능할 때 잘 작동합니다.

지능형 자동화(IA)는 고정된 스크립트를 따르는 대신 AI를 사용하여 상황에 따라 조치를 선택하고, 엣지 케이스를 처리하고, 여러 단계에 걸쳐 도구를 조정하는 등 동적으로 대응합니다.

전사적 자원 관리 챗봇을 통해 송장을 처리한다고 상상해 보세요.

• RPA 봇은 고정된 필드에서 합계를 가져와 시스템으로 가져옵니다. 형식이 변경되면 집계가 중단됩니다.
  
• IA 시스템은 레이아웃이 새 것이라도 문서를 읽고, 내용을 파악하고, 에지 케이스에 플래그를 지정하고, 어디로 갈지 선택합니다.

핵심적인 차이점: RPA는 이미 매핑된 작업을 완료합니다. IA는 실행 중에 작업을 완료하는 방법을 알아냅니다.

일상 업무에 AI 자동화 추가

대부분의 비즈니스에는 이미 주문 승인, 기록 업데이트, 파일 이동 등 반복 가능한 루틴이 있습니다. 문제는 이러한 루틴은 모든 단계가 계획대로 정확하게 진행될 때만 작동한다는 것입니다.

AI 에이전트는 이러한 워크플로우를 유연하게 만들어 줍니다. 누락된 정보를 기다렸다가 변경 사항이 발생하면 다시 가져올 수 있으며, 팀이 처음부터 다시 시작하지 않고도 프로세스를 계속 진행할 수 있습니다.

이미 사용 중인 도구를 교체할 필요가 없습니다. AI는 현재 도구 위에 겹겹이 쌓여 필요할 때만 개입하고 나머지 프로세스는 계속 원활하게 실행됩니다.

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