AI RPA의 미래, Agentic RPA 가까이 와 있다

RPA(Robotic Process Automation)는 더 이상 단순한 '반복 작업 자동화' 도구에 머무르지 않습니다. 기술은 끊임없이 진화하고 있고, 기업의 요구도 함께 변화하고 있죠. 오늘은 지금까지 우리가 알고 있던 RPA에서 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것인지, 그리고 그 변화에 따라 기업들은 어떤 전략을 세워야 하는지를 구체적으로 살펴보려고 합니다.

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기업들의 요구(NEEDS)는 어떻게 달라지고 있을까?

불과 몇 년 전까지만 해도 기업들이 RPA에 기대한 것은 단순했습니다. 반복적인 데이터 입력, 엑셀 작업, 세금계산서 업로드 같은 수작업을 줄이는 것이 주된 목적이었죠. 하지만 디지털 전환의 가속화, 인력 구조의 슬림화, 그리고 유연한 대응이 중요한 경영환경 속에서 기업들은 이제 단순한 자동화가 아닌, 전략적 자동화를 요구하고 있습니다.

과거에는 '시간을 아끼자'였다면, 지금은 '정보를 연결하자', '업무를 유기적으로 흘러가게 하자', '의사결정을 도와주는 자동화까지 가자'로 요구 수준이 달라지고 있습니다.

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변화 예시:

• 정형 업무 자동화 → 비정형 정보 처리까지 확대
• 이미지, PDF, 음성, 자유 양식 문서까지 자동으로 읽고 처리하는 니즈
• 단일 부서 중심 → 전사 연결 중심 자동화
• 예: 인사팀 입사 등록 → 총무팀 자산 등록 → IT 계정 생성까지 하나의 자동화로 연결
• 단순 반응형 자동화 → 예측·판단형 자동화
• 예: 예산 초과 감지 → 보고서 자동 생성 → 관리자 메일 발송까지 이어지는 로직

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이처럼 기업들이 자동화에 기대하는 바는 이제 단순한 ‘작업 절감’이 아니라, 업무 흐름의 혁신, 조직 생산성 향상, 그리고 비즈니스 민첩성 확보로 진화하고 있습니다. RPA는 이제 '툴'이 아니라, 조직 전략을 실행하는 인프라로 자리 잡고 있는 상황입니다.

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자동화 기술은 어디까지 발전했고, 발전 할 것인가?

RPA는 더 이상 단독 기술이 아닙니다. 최근 몇 년간 자동화 기술은 폭발적으로 발전하면서, 다양한 첨단 기술과 융합되어 RPA의 경계를 넓히고 있습니다.

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지금까지 자동화 기술은 어디까지 왔을까?

 

• AI와의 통합: OCR(광학 문자 인식), 자연어 처리(NLP), 챗GPT 기반 대화형 자동화 등으로 RPA는 단순 명령 자동화를 넘어 '이해하고 처리하는' 자동화로 진화하고 있습니다.
• 머신러닝 기반 추천 기능: 사용자의 업무 패턴을 학습하고, 자동화할 수 있는 영역을 스스로 제안하는 기능이 고도화되고 있습니다.
• 프로세스 마이닝/Task Mining 기술: 어떤 업무가 병목이고, 어디에 자동화가 필요한지를 데이터로 시각화하여 제시합니다.
• 하이퍼오토메이션(Hyperautomation): RPA + AI + 프로세스 마이닝 + 챗봇 + 워크플로우 설계까지 통합된 자동화 생태계를 지향하는 접근 방식입니다.

 

지금의 RPA는 단순히 봇이 반복 작업을 처리하는 것을 넘어서, 사람처럼 문서의 구조와 맥락을 인식하고, 정해진 규칙에 따라 다음 업무를 수행하는 수준까지 발전해 있습니다. 예를 들어, 계약서의 핵심 항목을 인식하고 관련 부서에 자동 분배하는 등의 자동화가 가능해졌습니다.

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앞으로 자동화 기술은 어디까지 발전할까?

 

• 의사결정까지 확장되는 자동화: 단순 작업이 아닌, '어떤 업무를 먼저 할지', '이 상황에 어떤 대응을 할지'를 자동으로 결정하는 구조로 진화합니다.
• 완전 자연어 기반 자동화 설계: 사용자가 “OO 문서가 들어오면 담당자에게 알리고 정리해서 메일 보내줘”라고 말하면, 시스템이 자동으로 플로우를 생성하는 수준까지 발전할 것으로 보입니다.
• AI Agent 기반 자동화: 하나의 디지털 워커가 여러 업무를 상황별로 판단해 우선순위 조정과 업무 수행을 스스로 하는 형태로 확장됩니다.
• 기업 전체 프로세스를 통합 설계하는 수준으로 확장: RPA는 단순 부서 업무 자동화를 넘어서, ERP, CRM, 회계, 인사 등 모든 시스템을 유기적으로 연결하는 자동화 플랫폼으로 자리잡게 됩니다.

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정리하자면, 지금의 RPA는 시작에 불과하며, 앞으로의 자동화는 '상황을 스스로 분석하고, 다양한 변수에 따라 결정을 유연하게 내리며, 미래 업무를 예측해 사전 대응까지 가능한 AI 중심 자동화'로 진화할 것입니다. 이런 흐름에 대응하지 못하면, 기업은 디지털 경쟁에서 도태될 수밖에 없습니다

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RPA 시장은 지금 어떤 흐름일까?

 

시장조사기관인 Gartner, IDC, Statista 등의 자료에 따르면 RPA 시장은 계속해서 두 자릿수 이상의 성장률을 유지하고 있습니다. 글로벌 시장은 연평균 30~35% 속도로 성장하고 있으며, 국내 시장 역시 2024년 약 5.7억 달러 규모에서 2033년에는 30억 달러에 근접할 것으로 예측되고 있죠.하지만 이처럼 시장이 빠르게 확대되고 있음에도 불구하고 국내 중소기업들의 RPA 도입률은 여전히 낮은 편입니다. 반면, 대기업과 공공기관은 이미 다수의 부서에 RPA를 적용하고 있으며, 이제는 AI와 결합된 고도화 단계로 넘어가고 있습니다. 중소기업에게는 지금이야말로 가장 합리적인 도입 타이밍이며, 소규모 업무부터 시작해 점진적으로 확대할 수 있는 전략이 필요합니다.

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AI 통합 확대	단순 명령형 봇이 아닌, 상황을 판단하고 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 AI형 봇으로 진화합니다.
Low-code/Nocode 강화	시민 개발자들이 직접 자동화를 설계하고 운영할 수 있도록, 코딩 없이도 자동화 구현이 가능한 도구들이 강화됩니다.
통합 플랫폼화	RPA, ERP, CRM, 메일 시스템, 협업툴 등 기존 시스템과 자연스럽게 연결되는 통합 솔루션 형태로 발전합니다.
자동화의 범위 확장	백오피스 업무를 넘어 영업, 마케팅, 고객센터 등 프론트오피스까지 자동화가 확대됩니다

즉, RPA는 더 이상 반복 업무 도우미가 아니라, 업무 전반을 이해하고 지원하는 '디지털 비서'로의 역할을 맡게 되는 것입니다.

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엑스보스(X-BOSS)는 어떻게 대응하고 있을까?

 

엑스보스는 현재의 자동화 흐름이 단순히 기술의 발전이 아니라, 기업의 전략적 변화 그 자체라는 점에 주목하고 있습니다.

• 맞춤형 RPA 설계: 기업의 현황을 분석하고, 자동화가 필요한 지점부터 시작하는 RPA 설계및 개발을 제공합니다.
• AI 통합 자동화 역량: OCR, 회계 예측, 문서 분류 등 AI가 필요한 분야에 대해 직무별 전문성에 맞는 자동화 시나리오를 구성합니다.
• 기업 맞춤 SaaS 플랫폼 개발: 2026년 론칭을 목표로, 회계·세무·인사·총무 등 각 업무를 자동화할 수 있는 워크플로우 기반 AI SaaS 플랫폼을 개발 중입니다.
• 도입 이후도 함께하는 운영 파트너: 자동화는 도입보다 운영이 더 중요하다는 인식 하에, 월 단위 운영·모니터링·개선까지 포함된 유지관리 체계를 제공합니다.

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자동화의 흐름이 빨라질수록, 현장의 고민은 더 복잡해지고 있습니다. 엑스보스는 이러한 기업의 현실과 전략 사이의 간극을 메워주는 자동화 전문 파트너로서, 기술과 사업을 함께 설계하는 동반자가 되어드리고자 합니다.

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RPA는 단순한 자동화 툴이 아닙니다. 이제는 AI와 결합한 전략적 업무 지원 시스템으로 진화하고 있습니다.

그리고 그 중심에는, 기술보다 현실을 이해하고 현장에 녹여낼 수 있는 전문 파트너가 필요하죠.

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엑스보스와 함께라면, 자동화는 복잡하지도 어렵지도 않습니다. 이제는 자동화 여정을 시작할 시간입니다. 그 시작을 엑스보스와 함께 해보세요