RPA와 AI: 차이점과 그 중요성

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 수년 전부터 사용되어 왔습니다. 반복적이고 규칙 기반의 작업, 예를 들어 송장 처리, 시스템 간 데이터 이동, CRM에서 기록 업데이트와 같은 업무를 자동화하도록 설계되었습니다.

하지만 자동화 도구가 점점 더 똑똑해지면서 RPA와 인공지능의 경계가 모호해지고 있습니다. 많은 팀들이 같은 질문을 하고 있습니다:

RPA는 AI의 한 형태인가요? AI를 사용하는가요? 그리고 요즘 모두가 도입하는 AI 에이전트와는 어떻게 다를까요?

사람들은 종종 RPA와 AI를 서로 대립되는 것으로 생각합니다. 하지만 실제로는 서로 다른 문제를 해결하며, 특히 엔터프라이즈 자동화에서는 함께 사용할 때 더 큰 효과를 냅니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요?

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 사람이 하는 것처럼 디지털 시스템과 상호작용(클릭, 타이핑, 복사, 여러 애플리케이션에서 동작 실행 등)하여 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 소프트웨어입니다.

대부분의 RPA 봇은 고정된 지침을 따르도록 설계되어 있습니다. 데이터를 분석하거나 결정을 내리지 않고, 동일한 프로세스를 빠르고 정확하게 반복 실행할 뿐입니다.

RPA 봇은 UI 수준에서 동작하기 때문에 API나 통합 기능이 없는 도구에서도 사용할 수 있습니다. 그래서 기존 시스템이나 구조화된 작업을 새로 개발하지 않고 자동화해야 하는 엔터프라이즈 워크플로우에서 자주 활용됩니다.

AI와 RPA는 어떻게 다른가요?

RPA와 AI는 모두 자동화 기술이지만, 근본적으로 작동 방식이 다릅니다. RPA는 지침을 따르도록 만들어졌고, AI는 해석, 예측, 적응을 위해 만들어졌습니다. 두 기술이 엔터프라이즈 자동화 전략에서 자주 통합되지만, 각각의 역할과 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

RPA는 AI의 한 형태인가요?

아니요 — RPA는 인공지능의 한 형태가 아닙니다.

RPA는 사용자 인터페이스 수준에서 사람의 행동을 모방하여 작업을 자동화합니다. 클릭, 타이핑, 복사, 데이터 이동 등 모든 동작을 지시한 대로만 수행합니다. 학습, 추론, 유연성은 명확하게 정의된 범위를 벗어나지 않습니다.

반면, AI는 데이터와 확률에 기반해 동작합니다. 패턴을 인식하고, 의미를 추론하며, 변화하는 환경에서 결정을 내립니다.

RPA는 지침을 실행합니다. AI는 상황에 따라 결과를 생성합니다.

두 기술 모두 수작업을 줄여준다는 점에서 혼동이 생기지만, 자동화와 지능은 다릅니다.

RPA가 AI를 사용하는가요?

전통적인 RPA 시스템은 규칙 기반이며 결정론적입니다. 구조화된 입력과 고정된 워크플로우가 필요합니다. 하지만 RPA에 AI 요소를 결합하면 비정형 데이터, 언어, 변동성도 처리할 수 있습니다.

• AI는 원시 입력(예: 문서, 이메일, 메시지 등)을 해석합니다.
• RPA는 구조화된 출력(예: 데이터 입력, 작업 라우팅 등)을 실행합니다.

이러한 조합은 특히 지원 요청이나 내부 문의를 처리하는 지능형 챗봇에서 흔히 볼 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 FAQ 챗봇을 구축할 때, AI가 질문을 해석하고, RPA가 백엔드 시스템에서 관련 데이터를 조회하거나 업데이트하는 데 사용될 수 있습니다.

RPA와 AI의 주요 차이점

RPA와 AI는 함께 사용되는 경우가 많지만, 기술적 기반과 역할은 매우 다릅니다. RPA는 정확한 지침을 따르도록 설계되었고, AI는 복잡성, 모호함, 변화를 처리하도록 만들어졌습니다.

각 기술을 어디에 적용할지 고민한다면, 입력, 논리, 적응성 등 핵심 차이점을 아래와 같이 비교할 수 있습니다:

이 차이는 매우 중요합니다. 프로세스가 변하지 않는 환경에서는 RPA가 신뢰할 수 있습니다. 입력이 예측 불가능하거나 해석이 필요한 작업에는 AI가 필요합니다. 대부분의 현대 시스템에서는 두 기술을 함께 사용할 때 진정한 효과가 나타납니다 — 각자의 강점을 살려서요.

RPA의 주요 장점

RPA의 가치는 지능이 아니라 정확성에 있습니다. 논리가 고정되어 있고, 인터페이스가 복잡하며, 대규모 처리가 필요한 시스템에서 RPA는 일관성을 제공하면서도 기존 시스템을 바꿀 필요가 없습니다.

대부분의 엔터프라이즈 소프트웨어 스택에서 부족한 실행 계층을 제공합니다. 이 계층은 도구를 변경하지 않고도 여러 도구에서 동작할 수 있습니다.

API나 인프라 없이 동작

RPA는 구조화된 통합이 필요하지 않습니다. 사용자 인터페이스와 직접 상호작용하여 사람처럼 클릭, 입력, 탐색을 모방합니다. API가 없거나, 공급업체 지원이 제한적이거나, 도구 간 상호 운용성이 없는 환경에서도 사용할 수 있습니다.

이 때문에 백엔드 접근이 제한된 AI 챗봇 플랫폼에서, 자연스럽게 연결되지 않은 여러 도구의 워크플로우를 자동화할 때 여전히 RPA가 활용됩니다.

운영팀이 직접 제어 가능

대부분의 자동화 방식이 엔지니어링에만 의존하는 것과 달리, RPA는 주로 운영팀이 구성합니다. 워크플로우를 정의하고, 실행하며, 업데이트하는 사람들이 직접 논리를 관리할 수 있습니다 — 즉, 실제 업무를 가장 잘 아는 사람들이 제어할 수 있습니다.

이런 팀 주도 방식은 비기술적 이해관계자도 도구 선택과 자동화 업데이트에 더 많은 자율성을 가질 수 있는 AI 프로젝트 관리 전략에 적합합니다.

대규모로도 정밀성 보장

한 번 배포되면, RPA는 지침을 정확히 따릅니다. 즉흥적이거나, 지름길을 택하거나, 사용자마다 다르게 동작하지 않습니다. 모든 작업이 매번 동일하게 실행됩니다.

이런 정밀성은 금융, 컴플라이언스, 보고 등 작은 오류도 위험이 될 수 있는 분야에서 필수적입니다. 반복성을 우선시하는 비즈니스 프로세스 자동화 전략의 핵심 요소입니다.

AI와 함께 실행 가능

RPA는 지능적이지는 않지만, 신뢰성이 높아 AI 시스템과 잘 어울립니다. AI 모델이 분류, 생성, 추론을 하면, RPA가 그 결과에 따라 실제 동작을 수행합니다.

이런 패턴은 버티컬 AI 에이전트로 구축된 시스템에서 점점 더 많이 볼 수 있습니다. LLM이 논리와 의사결정을 담당하고, RPA가 백엔드 업데이트와 시스템 트리거를 실행합니다.

RPA로 자동화할 수 있는 것들

RPA는 명확하게 정의된 디지털 작업을 수행하도록 만들어졌으며, 적절한 맥락에서 사용하면 매주 수시간의 수작업을 조용히 없애줍니다. RPA의 강점은 일관성에 있습니다. 워크플로우가 한 번 정의되면, 매번 오류나 피로, 망설임 없이 동일하게 실행됩니다.

서로 연결되지 않은 시스템이나, 사람이 장기적으로 맡기엔 너무 반복적인 워크플로우 등 일상적인 비즈니스 운영의 보이지 않는 뒷받침 역할에 가장 효과적입니다.

시스템 간 데이터 이동

RPA는 구조화된 데이터를 서로 연결되지 않은 도구 간에 전송할 때 주로 사용됩니다. 특히 이러한 도구들이 기본적으로 연동되지 않을 때 유용합니다. 예를 들어, 폼 제출 데이터를 추출하거나, 대시보드 간에 기록을 이전하거나, 내보내기 로그를 기반으로 내부 스프레드시트를 업데이트할 수 있습니다.

이런 유형의 워크플로우는 종종 LLM 에이전트 프레임워크에서 백그라운드로 처리됩니다. 여기서 모델이 어떤 내용을 업데이트할지 결정하고, RPA가 데이터 전송을 담당합니다.

반복적인 관리 업무

청구서 생성, 문서 기록, 환불 처리, 상태 동기화와 같은 프로세스는 단계별 논리를 따르는 봇으로 관리되는 경우가 많습니다. 이러한 작업들은 대량으로 발생하며, 규칙 기반으로 모든 비즈니스의 백그라운드에서 이루어집니다.

이 중 상당수는 더 넓은 BPA(비즈니스 프로세스 자동화) 이니셔티브에 포함됩니다. 여기서 RPA는 시스템을 대체하는 것이 아니라, 여러 시스템 간의 일관성을 유지하는 데 사용됩니다.

트리거 기반 워크플로우 실행

RPA는 특정 이벤트가 발생할 때 자동으로 실행될 수 있습니다. 예를 들어, 폼이 제출되거나, 웹훅이 호출되거나, 팀 채널에서 명령이 내려질 때 등입니다. 이러한 플로우는 여러 도구 간의 수동 조율을 줄여줍니다.

이 모델은 내부 ChatOps 도구에서 자주 볼 수 있습니다. 여기서는 엔지니어의 개입 없이도, 봇이 간단한 프롬프트로 플로우를 시작합니다.

지원 플로우에서의 백엔드 조율

고객 지원 환경에서는, 한 시스템에서 이루어진 업데이트가 다른 모든 시스템에도 반영되도록 RPA가 보장합니다. 예를 들어, 티켓 상태를 동기화하거나, 에스컬레이션 사유를 기록하거나, 요청을 여러 팀에 전달하는 경우입니다.

이러한 오케스트레이션은 워크플로우 자동화 환경에서 특히 흔합니다. 여기서 인공지능이 질의를 처리하고, RPA가 후속 조치를 담당합니다.

고객 챗봇 액션의 후속 처리

사용자가 예약을 하거나, 요청을 수정하거나, 챗봇을 통해 거래 확인을 받는 경우, 실제로 이러한 작업을 실행하는 계층이 RPA입니다. RPA는 실제 업데이트를 수행하고, 백엔드 시스템을 동기화하며, 상호작용을 확인합니다. 이 모든 과정은 사용자에게 보이지 않게 이루어집니다.

이 패턴은 WordPress 챗봇이나 Telegram 기반 어시스턴트와 같은 다양한 프론트엔드 구현에서 나타납니다.

RPA가 에이전트 기반 자동화에서 차지하는 위치

RPA는 반복적이고 구조화된 작업에 최적화되어 있습니다. 하지만 고객이 빠른 응답을 기대하고, 내부 팀이 다양한 도구에 의존하는 환경에서는 자동화가 더 발전해야 합니다.

여기서 AI가 등장합니다. 규칙 기반 플로우에 자연어 이해와 API 논리를 결합하면, 기존 RPA를 넘어 상황에 맞게 적응하고, 응답하며, 직접 행동하는 어시스턴트를 개발할 수 있습니다.

Botpress와 같은 플랫폼은 채팅을 통해 액션을 트리거하고, 데이터를 질의하며, 실제 워크플로우를 자동화할 수 있는 방법을 제공하여 이러한 변화를 가능하게 합니다.

다음과 같은 봇을 만들 수 있습니다:

• Telegram에서 사용자 요청을 읽습니다
• 백엔드 시스템에서 상태를 확인합니다
• 기록을 업데이트하거나 백엔드 워크플로우를 시작합니다 — RPA와 동일하게
• 그리고 AI의 힘으로 실시간으로 응답합니다

즉, RPA가 할 수 있는 모든 것을 더 똑똑하게, 그리고 사용자에게 직접 제공할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 자동화 프로젝트에서 RPA, AI, 또는 둘 다를 언제 사용해야 할까요?

RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 반복적이고 구조화된 입력이 필요한 작업, 예를 들어 시스템 간 데이터 복사에 적합합니다. AI는 의사결정이나 비정형 데이터 처리가 필요한 작업에 사용하세요. 가장 좋은 결과를 위해서는 AI가 데이터를 해석하고, RPA가 그 데이터를 바탕으로 행동하도록 결합하는 것이 좋습니다.

2. RPA와 AI를 결합해 가장 큰 혜택을 얻는 산업은 어디인가요?

금융, 보험, 의료, 고객 지원 분야는 RPA와 AI의 결합으로 가장 큰 이점을 얻습니다. 이들 산업은 대량의 문서와 반복적인 워크플로우를 처리하기 때문입니다. 예를 들어, AI가 폼에서 데이터를 추출하면, RPA가 그 데이터를 레거시 시스템에 자동으로 입력할 수 있습니다.

3. 기존 기술 스택을 손상시키지 않고 RPA를 통합하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

RPA를 기술 스택에 통합하는 가장 좋은 방법은, 중요하지 않은 단일 사용 사례부터 시작하고, 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사람의 행동을 모방하는 RPA 도구를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 깊은 API 변경 없이도 적용할 수 있습니다. 특히 레거시 시스템이나 민감한 시스템의 경우, IT 및 보안 팀과 초기에 협력하여 호환성을 확보하세요.

4. RPA 구현에 개발자가 꼭 필요한가요?

RPA 구현에 항상 개발자가 필요한 것은 아닙니다. UiPath나 Power Automate와 같은 주요 RPA 플랫폼은 로우코드 인터페이스를 제공하여, 비즈니스 분석가나 운영 담당자도 봇을 만들 수 있습니다. 고급 스크립트나 복잡한 통합이 필요한 경우에만 개발자가 필요합니다.

5. RPA가 민감한 고객 데이터를 처리할 때 얼마나 안전한가요?

RPA는 암호화된 자격 증명 저장소, 안전한 감사 로그 등 적절한 보안 조치가 적용된다면 안전합니다. 봇이 실제 사용자처럼 동작하기 때문에, 특히 개인정보(PII)나 금융 기록을 처리할 때는 동일하거나 더 엄격한 보안 정책을 적용하는 것이 중요합니다.