RPA로는 왜 한계에 부딪히나 — '판단하는' AI 에이전트로의 전환 판단법과 단계적 로드맵

RPA는 왜 어느 순간 벽에 부딪히는가

많은 기업이 반복 업무를 줄이기 위해 RPA를 도입했고, 정형화된 작업에서는 분명한 효과를 봤습니다. 그런데 어느 시점부터 "여기까지가 한계"라는 말이 나옵니다. 계약서마다 양식이 조금씩 다르거나, 메일로 들어온 요청을 사람이 한 번 읽고 분류해야 하거나, 화면 레이아웃이 바뀌면 봇이 멈춰버리는 상황이 반복되면서입니다.

이유는 RPA의 작동 방식 자체에 있습니다. RPA는 정해진 규칙과 화면(UI) 위치에 의존합니다. 사람이 미리 짜둔 순서를 그대로 반복 실행할 뿐, 눈앞의 정보가 무엇을 의미하는지 이해하지는 못합니다. 그래서 비정형 문서·이메일을 처리하지 못하고, 대상 시스템의 화면이 조금만 바뀌어도 취약합니다. 업계에서는 이를 두고 RPA가 '규칙을 실행'하는 도구라고 정리합니다(Automation Anywhere, Botpress 등).

반면 에이전틱 AI는 규칙이 아니라 '목표'를 따라 움직입니다. 문서·메일 같은 비정형 정보를 이해하고, 상황에 맞는 다음 행동을 스스로 결정합니다. "이 인보이스를 검증해 승인 대기로 넘겨라" 같은 목표를 주면, 중간의 예외 상황을 판단해 처리하는 방식입니다. 규칙 실행과 목표 수행 — 이 차이가 두 기술을 가르는 핵심입니다.

그렇다고 다 갈아타면 왜 멈추는가

여기서 성급한 결론이 위험합니다. 가트너는 2025년 6월 보도자료에서 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 취소될 것으로 전망했습니다(Gartner 뉴스룸, 2025-06-25). 원인으로는 비용 급증, 불명확한 비즈니스 가치, 부적절한 리스크 통제를 지목했습니다.

비용 문제는 특히 현실적입니다. 파일럿에서는 잘 돌던 에이전트가 실제 운영 규모로 확장되면 토큰 비용이 초기 예상보다 5~10배까지 높아진 사례가 보고됩니다(CIO·Forbes 인용). 판단이 필요할 때마다 모델을 호출하는 구조이기 때문에, 처리량이 늘수록 비용이 선형이 아니라 가파르게 증가합니다.

시장 자체도 옥석이 섞여 있습니다. 가트너는 수천 개의 '에이전틱 AI' 벤더 중 실제 에이전트 역량을 갖춘 곳은 약 130개뿐이며, 나머지 상당수는 기존 챗봇·자동화를 다시 포장한 'agent washing'이라고 지적했습니다. "에이전트"라는 라벨만 보고 도입하면, 결국 RPA의 한계를 비싼 값에 다시 사는 셈이 될 수 있습니다.

무엇을 남기고 무엇을 옮길 것인가

핵심은 '전면 교체'가 아니라 '업무별 분리'입니다. 다음 기준으로 나눠 보시길 권합니다.

RPA로 남겨야 할 업무

• 규칙이 고정돼 있고 예외가 거의 없는 작업(정해진 양식 입력, 시스템 간 단순 데이터 이관)
• 처리량이 많아 건당 비용 예측 가능성이 중요한 대량 반복 업무
• 판단이 개입할 여지가 없어, AI를 붙여도 효익보다 비용·리스크가 큰 영역

단순·고정 규칙 업무는 여전히 RPA가 더 저렴하고 안정적이라는 것이 다수 업계 분석의 공통된 권고입니다.

AI 에이전트로 옮길 후보

• 비정형 문서·이메일을 사람이 읽고 분류·판단하던 업무(견적 요청 선별, 클레임 1차 분류)
• 예외가 잦아 RPA 시나리오가 계속 깨지던 업무
• 여러 시스템을 오가며 맥락을 종합해야 하는 업무

판단할 때는 "이 업무에 사람의 해석이 얼마나 개입하는가"를 먼저 보시고, 그다음 "비용을 감당할 만큼의 가치가 나오는가"를 따지시면 됩니다. 후자가 불분명하면 아직 옮길 때가 아닙니다.

비용·거버넌스를 함께 설계하는 전환 로드맵

파트너 관점에서 권하는 순서는 다음과 같습니다.

• 업무 진단·분리: 현재 자동화 대상을 '규칙형'과 '판단형'으로 구분하고, 판단형 중 가치가 큰 소수를 우선 후보로 좁힙니다.
• 범위를 좁힌 파일럿: 처음부터 전사 확대가 아니라, 실패해도 감당 가능한 한두 개 프로세스로 시작합니다. 이때 운영 규모 기준의 토큰 비용을 미리 추정해 예산 근거를 확보합니다.
• 가드레일과 사람 개입점 설계: 에이전트가 스스로 결정하는 만큼, 승인 단계·로그·롤백 같은 통제 장치를 처음부터 넣습니다. 가트너가 지목한 취소 원인 대부분이 여기서 갈립니다.
• 하이브리드 운영: 규칙형은 RPA, 판단형은 에이전트가 맡고 둘을 연결하는 구조가 현실적입니다. RPA를 버리는 게 아니라 역할을 재배치하는 것입니다.

실제로 기업용 애플리케이션에 작업 특화 AI 에이전트를 내장하는 흐름은 빠르게 커지고 있고, 가트너도 그 비중이 2026년 말까지 크게 늘어날 것으로 보고 있습니다. 다만 흐름이 크다는 것과 우리 회사가 지금 전면 전환해야 한다는 것은 다른 이야기입니다.

중요한 건 '판단이 필요한 곳에만, 비용과 통제를 함께 설계해 옮기는 것'입니다. 저희는 이 진단과 분리, 파일럿의 비용 추정, 거버넌스 설계까지 함께 검토해 드리는 것을 전환의 출발점으로 봅니다. 어떤 업무를 남기고 어떤 업무를 옮길지 판단이 서지 않으신다면, 그 지점부터 같이 정리해 보시길 권합니다.