단순히 질문에 답을 해주는 대화형 챗봇의 시대가 저물고 있습니다. 2026년 기업 IT 인프라의 최대 화두는 단연 스스로 판단하고 소프트웨어를 조작해 업무를 끝내는 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다.
지금까지 많은 기업이 수억 원의 비용을 들여 단순 반복 업무를 대신하는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 솔루션을 구축해 왔습니다. 하지만 최근 이 시장의 판도가 급격하게 뒤집히고 있습니다. 에이전트 기술이 기존 기업의 업무 자동화 시장을 어떻게 대체하고 있는지, 그리고 실제 비용 구조에 어떤 영향을 미치는지 구체적인 팩트를 바탕으로 비교했습니다.
1. 규칙 기반(Rule-based) 자동화의 한계점
과거 유행했던 RPA는 사람이 미리 정해둔 좁은 규칙 안에서만 움직입니다. 엑셀에서 데이터를 복사해 사내 ERP 시스템에 붙여넣는 정형화된 작업에는 탁월합니다. 하지만 치명적인 단점이 존재합니다.
- 예외 상황에 대한 대처 불가: 외부 웹사이트의 로그인 버튼 위치가 1픽셀만 바뀌거나, 거래처에서 보낸 인보이스 양식이 조금만 변해도 시스템은 에러를 뿜으며 작동을 멈춥니다.
- 끝없는 유지보수 비용: 에러가 날 때마다 개발자가 직접 코드를 수정하고 스크립트를 다시 짜야 합니다. 초기 도입 비용보다 시스템을 유지하는 인건비가 더 크게 들어가는 상황이 자주 발생합니다.
2. 인지하고 행동하는 시스템: 에이전틱 AI
반면, 에이전틱 AI는 사람이 일일이 순서도를 그려줄 필요가 없습니다. “이번 달 경쟁사들의 주요 제품 가격 변동 추이를 조사해서 보고서로 만들어 줘”라는 명확한 목표(Goal)만 주어지면 작동을 시작합니다.
AI가 스스로 웹 브라우저를 열어 검색하고, 필요한 데이터를 크롤링하며, 엑셀 파일로 시각화하여 담당자의 슬랙(Slack)으로 발송합니다. 중간에 특정 사이트의 접속이 막히면 스스로 우회 경로를 찾거나 다른 검색 엔진을 활용하는 ‘인지 및 판단’ 능력을 갖추고 있습니다.
| 구분 | 기존 RPA (로봇 프로세스 자동화) | 에이전틱 AI (Agentic AI) |
|---|---|---|
| 작동 방식 | 스크립트 기반 맹목적 실행 | 상황 인식 및 스스로 도구(Tool) 선택 |
| 장애 발생 시 | 즉시 중단 및 사람에게 알림 | 다른 방식의 문제 해결 경로 스스로 탐색 |
| 주요 적용 분야 | 단순 데이터 이동, 규격화된 영수증 처리 | 고객 CS 환불 처리, 일정 조율, 코드 리뷰 |
3. 기업 현장의 실제 변화 사례
이 기술은 이미 실제 비즈니스 환경에 투입되고 있습니다. 가장 먼저 바뀌는 곳은 콜센터와 IT 헬프데스크입니다.
단순히 규정을 읽어주던 과거의 챗봇과 달리, 에이전트 AI는 고객의 구매 이력을 데이터베이스에서 직접 조회합니다. 이후 택배사 시스템에 접속해 배송 위치를 확인하고, 환불 조건이 충족되면 시스템 내에서 스스로 환불 승인 버튼까지 누릅니다. 개발 환경에서도 서버의 에러 로그를 분석하고 원인 코드를 수정해 테스트까지 마치는 데브옵스(DevOps) 에이전트 도입이 활발합니다.
💡 비즈니스 도입 시 고려해야 할 핵심 요소
이 기술은 사람 한 명분의 인건비와 시간을 통째로 아껴주는 파괴적인 혁신입니다. 하지만 기업 입장에서 무작정 도입하기 전 가장 주의해야 할 부분은 권한 통제(Access Control)입니다.
AI가 스스로 회사 명의의 이메일을 발송하고 사내 결제 시스템에 접근할 수 있기 때문에, 권한의 범위를 어디까지 허용할 것인지 명확한 제한선(Guardrail)을 설정해야 합니다. AI의 행동 로그를 실시간으로 모니터링하고, 중요한 금전적 결정 앞에서는 반드시 인간의 최종 승인(Human-in-the-loop)을 거치도록 보안 인프라를 설계하는 작업이 최우선 과제입니다.