- RPA는 사람의 클릭과 입력을 모방하여 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하지만, 데이터를 분석하고 적응하는 AI와는 다릅니다.
- 기존의 RPA는 학습하거나 추론하지 않지만, 종종 AI와 통합되어 비정형 입력을 처리하고 더 복잡한 자동화를 가능하게 합니다.
- RPA는 API가 없는 환경에서 특히 유용하며, 기업은 큰 인프라 변경 없이 레거시 시스템 전반에서 자동화할 수 있습니다.
- 일반적인 RPA 사용 사례에는 시스템 간의 데이터 전송, 일상적인 관리 작업, 이벤트 트리거 워크플로 및 백엔드 지원 작업이 포함됩니다.
로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 수년 전부터 사용되어 왔습니다. 송장 처리, 시스템 간 데이터 이동, CRM의 기록 업데이트와 같은 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하기 위해 만들어졌습니다.
하지만 자동화 도구가 점점 더 스마트해지면서 RPA와 인공 지능 사이의 경계가 점점 모호해지고 있습니다. 많은 팀이 같은 질문을 하고 있습니다:
RPA도 AI의 한 형태인가요? AI를 사용하나요? 그리고 모두가 갑자기 stack 구축하는 AI 에이전트와 어떻게 비교할 수 있을까요?
사람들은 종종 RPA와 AI를 둘 중 하나 또는 둘 다인 것처럼 대립시킵니다. 하지만 실제로는 서로 다른 문제를 해결하며 특히 엔터프라이즈 자동화에서 더 잘 작동하는 경우가 많습니다.
로보틱 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요?
로보틱 프로세스 자동화 (RPA)는 클릭, 입력, 복사, 애플리케이션 전반의 작업 트리거 등 사람이 하는 것과 동일한 방식으로 디지털 시스템과 상호 작용하여 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하는 소프트웨어입니다.
대부분의 RPA 봇은 정해진 일련의 지침을 따르도록 설계되어 있습니다. 데이터를 분석하거나 의사 결정을 내리는 것이 아니라 동일한 프로세스를 빠르고 정확하게 반복적으로 실행할 뿐입니다.
RPA 봇은 UI 수준에서 작동하기 때문에 API나 통합 기능이 없는 도구에서도 작동할 수 있습니다. 그렇기 때문에 모든 것을 처음부터 다시 구축하지 않고 구조화된 작업을 자동화해야 하는 레거시 시스템이나 엔터프라이즈 워크플로우에서 자주 사용됩니다.
AI와 RPA는 어떻게 다른가요?
RPA와 AI는 모두 자동화 기술이지만 근본적으로 다른 방식으로 작동합니다. RPA는 지시를 따르도록 설계되었습니다. AI는 해석, 예측, 적응을 위해 구축되었습니다. 엔터프라이즈 자동화 전략에 통합되는 경우가 많지만, 각각의 기능이 실제로 무엇을 하는지, 그리고 그 기능이 어디에서 멈추는지를 이해하는 것이 중요합니다.

RPA도 AI의 한 형태인가요?
아니요 - RPA는 인공 지능의 한 형태가 아닙니다.
RPA는 사용자 인터페이스 수준에서 사람의 행동을 모방하여 작업을 자동화합니다. 지시된 대로 데이터를 클릭하고, 입력하고, 복사하고, 이동합니다. 명시적으로 정의된 것 외에는 학습이나 추론, 유연성이 없습니다.
반면 AI는 데이터와 확률로 작동합니다. AI는 패턴을 인식하고 의미를 추론하며 동적인 환경에서 의사 결정을 내립니다.
RPA가 명령을 실행합니다. AI는 컨텍스트에 따라 출력을 생성합니다.
두 기술 모두 수작업을 줄여주기 때문에 종종 오해가 생깁니다. 하지만 자동화와 인텔리전스는 같은 것이 아닙니다.
RPA는 AI를 사용하나요?
기존의 RPA 시스템은 규칙 기반이며 결정론적입니다. 정형화된 입력과 고정된 워크플로가 필요합니다. 하지만 RPA는 AI 구성 요소를 통해 비정형 데이터, 언어 및 가변성을 처리할 수 있도록 개선할 수 있습니다.
- AI가 원시 입력(예: 문서, 이메일, 메시지)을 해석합니다.
- RPA는 구조화된 출력(예: 데이터 입력, 작업 라우팅)에 대해 작동합니다.
이러한 페어링은 지능형 챗봇, 특히 지원 요청이나 내부 쿼리를 처리하는 챗봇에서 흔히 볼 수 있습니다. AI 기반 FAQ 챗봇과 같은 것을 구축하는 경우, 질문 해석은 AI가 처리하고 RPA는 백엔드 시스템에서 관련 데이터를 검색하거나 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다.
RPA와 AI의 주요 차이점
RPA와 AI는 종종 함께 배포되지만, 기술적 기반과 운영상의 역할은 매우 다릅니다. RPA는 정확한 지침을 따르도록 설계되었습니다. AI는 복잡성, 모호성, 변화를 처리하도록 설계되었습니다.
각각의 기능을 어디에 적용할지 결정하고 있다면 이 비교를 통해 입력, 논리, 적응성 등에서 두 기능의 핵심적인 차이점을 확인할 수 있습니다:
이러한 차이가 중요합니다. RPA는 프로세스가 변하지 않는 환경에서 안정적입니다. 입력값을 예측할 수 없거나 작업에 해석이 필요할 때 AI가 필요합니다. 대부분의 최신 시스템에서 진정한 힘은 두 가지를 모두 사용하는 것, 즉 각각이 가장 잘하는 일을 하는 것에서 나옵니다.
RPA의 주요 이점
RPA는 지능적이기 때문이 아니라 정확하기 때문에 가치가 있습니다. 로직이 고정되어 있고 인터페이스가 지저분하며 규모가 중요한 시스템에서 RPA는 중단 없이 일관성을 유지합니다.
대부분의 엔터프라이즈 소프트웨어 스택에 부족한 실행 계층, 즉 도구를 변경할 필요 없이 여러 도구에서 작동하는 실행 계층을 제공합니다.

API나 인프라 없이 작동
RPA는 구조화된 통합이 필요하지 않습니다. 인간 작업자와 마찬가지로 클릭, 입력, 탐색을 모방하여 사용자 인터페이스와 직접 상호 작용합니다. 따라서 API가 존재하지 않거나 공급업체 지원이 제한적이거나 도구가 상호 운용되도록 구축되지 않은 환경에서도 실행할 수 있습니다.
이것이 백엔드 액세스가 제한되어 있고 봇이 자연스럽게 연결되지 않은 도구에서 워크플로우를 자동화해야 하는 AI 챗봇 플랫폼에서 여전히 사용되는 이유 중 하나입니다.
운영자가 직접 제어할 수 있도록 지원
대부분의 자동화 접근 방식이 엔지니어링 팀에 전적으로 의존하는 것과 달리, RPA는 일반적으로 운영 팀에서 구성합니다. 이들은 매일 워크플로를 정의하고, 실행하고, 업데이트하는 사람들이기 때문에 로직을 가장 잘 이해하는 사람들이 로직을 가장 가까이에서 관리합니다.
이러한 팀 중심의 접근 방식은 비기술적인 이해관계자가 툴링 결정 및 자동화 업데이트에 더 많은 자율성을 필요로 하는 광범위한 AI 프로젝트 관리 전략에 적합합니다.
규모에 맞는 정밀도 보장
일단 배포되면 RPA는 지침을 정확히 따릅니다. 즉흥적인 작업이나 지름길, 사용자별 가변성이 없습니다. 모든 작업은 매번 동일한 방식으로 실행됩니다.
이러한 정밀도는 재무, 규정 준수, 보고와 같이 작은 편차에도 위험이 발생할 수 있는 영역에서 필수적입니다. 이는 적응성보다 반복성을 우선시하는 비즈니스 프로세스 자동화 전략의 기본 구성 요소입니다.
AI와 함께 실행 처리
RPA는 지능적이지는 않지만 신뢰할 수 있으며, 이것이 바로 AI 시스템과 잘 어울리는 이유입니다. 모델은 분류, 생성 또는 추론할 수 있습니다. 그런 다음 RPA가 결과 작업을 수행할 수 있습니다.
LLM 로직과 의사 결정을 처리하고 RPA가 백엔드 업데이트와 시스템 수준 트리거를 수행하는 수직형 AI 에이전트로 구축된 시스템에서 이러한 패턴을 점점 더 많이 볼 수 있습니다.
RPA로 자동화할 수 있는 작업
RPA는 명확하게 정의된 디지털 작업을 수행하도록 설계되었으며, 적절한 맥락에서 주당 몇 시간의 수작업을 조용히 제거합니다. RPA의 강점은 일관성에 있습니다. 워크플로가 정의되면 오류나 피로감, 망설임 없이 매번 같은 방식으로 실행됩니다.
서로 대화하지 않는 시스템이나 사람이 장기적으로 관리하기에는 너무 지루한 워크플로에서 일상적인 비즈니스 운영의 보이지 않는 중추를 지원하는 데 사용할 때 가장 효과적입니다.

시스템 간 데이터 전송
RPA는 일반적으로 단절된 도구 간에 구조화된 데이터를 전송하는 데 사용되며, 특히 이러한 도구가 기본적으로 서로 대화하지 않는 경우 더욱 그렇습니다. 양식 제출을 추출하거나, 대시보드 간에 기록을 마이그레이션하거나, 내보내기 로그를 기반으로 내부 스프레드시트를 업데이트할 수 있습니다.
이는 모델이 업데이트할 내용을 결정하고 RPA가 데이터 전송을 처리하는 LLM 에이전트 프레임워크에서 종종 백그라운드에서 처리되는 워크플로 유형입니다.
반복적인 관리자 작업
송장 생성, 문서 로깅, 환불 처리, 상태 동기화와 같은 프로세스는 단계별 로직을 따르는 봇으로 관리되는 경우가 많습니다. 이러한 작업은 모든 비즈니스의 백그라운드에 있는 대량의 규칙 기반 작업입니다.
이 중 다수는 광범위한 BPA 이니셔티브에 속하며, RPA는 시스템을 대체하는 것이 아니라 시스템 전반의 일관성을 강화하는 데 사용됩니다.
트리거 기반 워크플로 실행
양식 제출, webhook 실행, 팀 채널에서 명령 실행 등 특정 이벤트가 발생하면 RPA가 자동으로 트리거될 수 있습니다. 이러한 흐름은 여러 도구에서 수동 조정을 줄여줍니다.
이 모델은 엔지니어링의 개입 없이 봇이 간단한 프롬프트에 따라 플로우를 시작하는 내부 ChatOps 도구에서 자주 볼 수 있습니다.
지원 흐름의 백엔드 조정
고객 지원 환경에서는 티켓 상태 동기화, 에스컬레이션 사유 기록, 팀 간 요청 라우팅 등 한 시스템에서 이루어진 업데이트가 다른 모든 곳에 반영되도록 RPA가 보장합니다.
이러한 오케스트레이션은 특히 워크플로 자동화 설정에서 흔히 볼 수 있는데, 인텔리전스가 쿼리를 처리하고 RPA가 후속 작업을 처리하는 방식입니다.
고객 챗봇 작업의 후속 조치
사용자가 챗봇을 통해 약속을 예약하거나, 요청을 업데이트하거나, 거래 확인을 받을 때 RPA는 이러한 작업을 실행하는 레이어인 경우가 많습니다. 실제 업데이트를 수행하고, 백엔드 시스템을 동기화하고, 상호 작용을 확인하는 작업을 모두 눈에 보이지 않게 수행합니다.
이 패턴은 워드프레스 챗봇이나 Telegram 어시스턴트와 같은 많은 프론트엔드 구현에서 나타납니다.
에이전트 업무의 큰 그림에서 RPA가 적합한 위치
RPA는 반복적이고 구조화된 작업에 적합합니다. 하지만 고객이 빠른 응답을 기대하고 내부 팀이 수많은 도구에 의존하는 세상에서는 자동화가 더욱 발전해야 합니다.
바로 여기에 AI가 필요합니다. 규칙 기반 플로우를 자연어 이해 및 API 로직과 통합하면 기존의 RPA를 뛰어넘어 적응하고 응답하며 조치를 취하는 어시스턴트 개발을 시작할 수 있습니다.
다음과 같은 플랫폼 Botpress 와 같은 플랫폼은 채팅을 통해 작업을 트리거하고 데이터를 쿼리하며 실제 워크플로우를 자동화하는 방법을 제공함으로써 이러한 변화를 가능하게 합니다.
다음과 같은 봇을 만들 수 있습니다:
- Telegram 사용자 요청을 읽습니다.
- 백엔드 시스템의 상태를 확인합니다.
- RPA와 마찬가지로 레코드를 업데이트하거나 백엔드 워크플로우를 시작합니다.
- AI를 기반으로 한 실시간 대응
RPA가 하는 모든 일을 더 스마트하고 사용자 친화적으로 구현합니다.
자주 묻는 질문
자동화 프로젝트에서 RPA, AI 또는 둘 중 하나를 사용할지 어떻게 결정하나요?
업무가 반복적이고 명확한 규칙을 따른다면 RPA가 이상적입니다. 하지만 복잡한 데이터나 의사 결정이 수반되는 작업이라면 AI가 빛을 발하며, 이를 결합하면 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있는 경우가 많습니다.
RPA와 AI를 결합하면 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 산업은 무엇인가요?
금융, 의료, 보험, 고객 서비스 업계에서는 모두 이 조합을 좋아합니다. 많은 서류 작업, 엄격한 규칙, 빠른 조치가 필요한 대량의 수신 요청을 생각해보세요.
기존 기술 stack 손상시키지 않고 RPA를 통합하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?
범위를 잘 정한 사용 사례로 작게 시작하고, 사람의 행동을 모방하는 도구를 사용하여(API를 엉망으로 만들 필요가 없도록), 운영팀이나 IT 팀을 조기에 참여시켜 원활한 작업을 유지하세요.
RPA를 구현하려면 개발자가 필요하나요?
반드시 그렇지는 않습니다. 많은 RPA 도구가 로우코드 또는 노코드로 제공되므로 운영 팀이 직접 봇을 구축할 수 있지만, 개발자가 더 복잡한 로직이나 통합을 지원할 수도 있습니다.
민감한 고객 데이터를 처리할 때 RPA는 얼마나 안전할까요?
제대로 설정만 되어 있다면 매우 안전합니다. 특히 개인 정보나 금융 정보를 다룰 때는 암호화 및 액세스 제어와 같은 모범 사례를 따르기만 하면 됩니다.