AI와 RPA의 차이·장점·통합 전략 완벽 정리

RPA(로봇 프로세스 자동화)와 AI(인공지능)는 최근 몇 년간 전에 없던 생산성, 효율성, 고객 만족도 향상 능력으로 많은 화제를 모았습니다.

사실 글로벌 RPA 시장은 2027년까지 255.6억 달러, AI 시장은 2025년까지 3,909억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 하지만 이 새로운 기술들이 최근 많은 대화를 촉발했음에도 불구하고, 무엇이 이들을 구별하는지, 각자 고유하게 잘하는 게 무엇인지, 어떻게 점점 더 협업할 수 있는지에 대한 혼란이 여전히 많습니다.

현대 기업은 명확한 단계별 흐름을 가진 단순한 프로세스와 복잡한 의사결정이 풍부한 프로세스로 구성되어 있어, 워크플로 전체 범위를 처리하기 위해 상호 보완적인 기술이 필요합니다. 스펙트럼 한 편에는 명확하고 단계별 흐름이 있는 시스템에서 빛을 발하는 RPA가 있습니다. 다른 편에는 복잡한 프로세스에서 인간 의사결정을 보강·개선하는 AI가 있습니다.

함께 RPA와 AI는 운영 효율성을 높이고 회사가 일하는 방식을 변혁하는 데 중요한 역할을 합니다.

먼저, RPA란 무엇인가?

RPA는 디지털 시스템과 상호작용해 인간을 반복적이고 시간 소모적이며 비부가가치 업무에서 해방시키는 소프트웨어 로봇의 중추 역할을 하는 핵심 자동화 기술입니다. 기본적으로 RPA는 당신이 싫어하는 일을 접시에서 치워줍니다.

RPA는 워크플로가 시간이 지나도 변하지 않거나 예외 처리를 위한 높은 비율의 인간 개입을 요구하지 않는 규칙 기반 프로세스를 다룰 때 가장 잘 작동합니다. RPA만으로도 비즈니스를 지원하는 가장 일반적이고 시간 소모적인 프로세스 일부를 능숙하게 처리할 수 있습니다. 예를 들면:

• 애플리케이션 로그인

• 시스템 API 연결

• 데이터 복사·붙여넣기

• 문서에서 구조화된 콘텐츠 추출·처리

• 이메일과 첨부파일 열기

• 웹 데이터 스크래핑

가트너 Smarter with Gartner 2020년 10대 전략 기술 트렌드 보고서에 따르면 2020년 1위 전략 기술 트렌드인 하이퍼오토메이션의 기반으로서 RPA는 AI, 머신러닝, 프로세스 마이닝 같은 미래 도구·기술을 지원할 자동화 스캐폴딩(Scaffolding, 발판)을 마련합니다.

처음부터 RPA를 구현함으로써 기업들은 향후 자동화 도구의 전체 생태계를 지원할 자동화 발판을 구축합니다.

AI란 무엇이며 RPA와 어떻게 다른가?

간단히 말해 AI는 우리가 사랑하는 RPA 로봇의 보완적 형제입니다. RPA와 AI는 탠덤으로 작동해 자동화를 모든 종류의 새로운 영역으로 확장해 더 많고 복잡한 작업을 자동화하게 합니다.

AI는 이전에는 인간만이 할 수 있었던 복잡한 프로세스를 쉽게 처리할 수 있습니다. AI 로봇이 대규모 데이터셋을 사용해 여러 가능한 결과를 예측하며 인지적 결정을 내릴 수 있기 때문입니다.

AI는 '실행'을 넘어 '사고'로 나아갈 수 있습니다. 예를 들어:

• 문서 이해

• 화면 시각화(가상 데스크톱 포함)

• 대화 이해

• 자동화할 태스크와 프로세스 발견

• 언어 처리

• 반정형 또는 비정형 데이터 처리

수년간 AI는 공상과학의 영역에 갇힌 개념이었습니다. 기업과 업계 리더들이 언젠가 그들이 하는 일을 혁신할 머나먼 꿈으로 약속받았던 것입니다.

하지만 이제는 아닙니다.

명확히 하자면, 저는 AI를 활용한 물리적 로봇을 말하는 게 아닙니다. 일론 머스크가 세계를 장악할 거라고 말하는 인공일반지능(AGI)도 아닙니다. 대신 비즈니스 효율을 위한 머신러닝 모델을 구축하고 인간 경험을 대체하지 않고 향상시키는 실용적 AI를 말합니다. 이 자동화가 직장에서 AI의 가장 실용적 적용입니다.

하지만 성공하려면 기업들이 RPA와 AI를 파트너로 받아들여야 합니다.

AI와 RPA: 탱고에는 둘이 필요하다

인생과 탱고에서처럼 둘이 필요합니다. 자동화 전략 세계에서 AI와 RPA가 함께 작동해야 엔터프라이즈 운영 효율을 높일 수 있습니다. 이 두 파트너 기술은 엔터프라이즈 운영의 각자 절반을 스트림라인해 프로세스 군살을 빼고 인간 삶을 더 쉽게 만듭니다.

이는 거의 모든 산업에서 볼 수 있습니다. 예를 들어 2019년 신종 코로나바이러스(COVID-19) 진단을 목표로 하는 병원의 감별 진단 프로세스를 들어보죠.

RPA로 병원은 높은 발열과 몸살 같은 COVID-19 증상 세트를 보고 의료 전문가에게 새 케이스를 알리는 소프트웨어 로봇을 만들 수 있습니다. 하지만 RPA는 초기 '예/아니오' 스타일 문진 질문으로 제한되며 더 복잡한 기준(의료 현장엔 많음)을 적절히 평가할 수 없습니다.

하지만 RPA는 이 기초 환자 데이터를 더 고급 예측 프로세스 분석을 위해 AI로 통합할 수 있습니다.

병원은 RPA로 환자 초기 스크리닝을 완료한 뒤 AI로 X-레이를 해석할 수 있습니다. UiPath AI Computer Vision으로 환자의 COVID-19 관련 폐렴 지표를 탐지하고 치료 권고를 할 수 있습니다.

COVID-19 외에도 AI는 저체중 출산 임신 정확 식별과 치료 시간 단축 같은 임상 결과 결정에 활용될 수 있습니다.

의료 밖에서도 AI 기반 자동화는 수많은 다른 산업이 운영 효율성 향상, 직원·고객 만족도 개선, 컴플라이언스 향상을 이루게 도울 수 있습니다. 최근 본 예로는 보험 업계에서 머신러닝과 UiPath AI Fabric으로 클레임 사기 예측에 AI를 적용한 사례가 있습니다.

이 도구들로 회사는 사일로화된 데이터 소스들을 통합해 클레임의 어느 부분이 사기인지 예측하고 그에 맞춰 플래그와 우선순위를 지정했습니다.

RPA와 AI를 실무에서 결합함으로써 기업들은 역량을 확대하고 프로세스를 더 효율적으로 만듭니다.

언제 RPA를 롤아웃하고 언제 AI를 투입할까

프로세스를 RPA가 다뤄야 할지 AI가 다뤄야 할지 판단하는 좋은 경험 법칙: 멘탈 맵으로 쉽게 그릴 수 있는 프로세스부터 먼저 자동화 여정을 시작하고, RPA만으로는 너무 복잡하다고 판단되는 워크플로에 AI를 추가하세요. 이는 자동화 여정 초기에 여러분과 로봇 CoE(Center of Excellence)에게 퀵윈을 주고, 나중에 AI로 확장할 자동화 기반도 만듭니다.

RPA는 기본 디지털 시스템 위에 쉽게 통합될 프레임워크를 제공하며 하부 프로세스를 정리합니다. 이 기반 없이는 AI 통합 진입 장벽이 훨씬 높습니다. 그 기반 없이는 AI를 핵심 프로세스에 수동으로 엮어야 합니다.

주목할 예외가 있습니다: 과거에 비즈니스 프로세스 자동화에 이미 많이 투자했었다면(프로세스 위생 확보 작업을 이미 했다면) AI와 RPA를 탠덤으로 기회 살펴볼 수 있습니다.

어쨌든 첫 레이어 단순 프로세스를 선택·자동화한 후, 'RPA만으로는 너무 복잡하다'고 판단된 워크플로를 살펴볼 때입니다. 이들이 AI 후보가 되며 다음을 포함해야 합니다:

• 결과를 100% 예측할 수 없는 워크플로(부동산 평가, 대출 부도, 재고 예측 지원 프로세스 등)

• 명확한 규칙 세트에 의존하지 않는 고도로 가변적인 프로세스(이력서 매칭, 구매 결정, 언어 번역 등)

• 문서, 기사, 이미지, 비디오, 이메일에서 비정형 데이터에 의존하는 프로세스(송장 추출, 이메일 라우팅, 음성 텍스트 변환 등)

추천 읽기: AI가 더 쉬워졌습니다: UiPath 스타터 모델로 더 복잡한 프로세스 자동화하기

현실에서 이런 AI 지원 프로세스는 다음과 같이 보일 수 있습니다:

• 의료 재입원 예측

• 리테일 가격 최적화

• 금융 서비스 사기 탐지

• 프로세스 서비스 딜 가이던스

이는 몇 가지 예일 뿐입니다.

또한 운영을 점점 더 자동화하면서 워크플로에서 상위 판단이 필요해 병목이 생기는 지점을 발견하게 될 것입니다. 이것들이 AI를 위한 더 많은 기회입니다. 더 좋은 점: AI를 시작하는 데 데이터 사이언스 기술이 필요하지 않습니다.

고객들과 공유한 요약: 우리는 많은 씨앗을 뿌렸고, 그 위에 자랄 모든 숲은 자기 개선 엔터프라이즈 애플리케이션의 숲입니다.

이 기술들은 혁명적이며, 우리는 기업이 최적의 자동화 지원 비즈니스를 달성해 전례 없는 ROI를 이끌도록 독보적으로 지원하게 되어 기쁩니다.

AI와 RPA를 모두 갖춘 엔터프라이즈 플랫폼의 중요성

RPA를 아무리 사랑해도 플로차트 친화적 프로세스 자동화만으로는 효율성에 한계가 있습니다.

반면 AI만 통합하면 인프라와 라이프사이클 지원이 부족해 확장 면에서 느린 통합과 확장에 직면합니다.

그래서 UiPath처럼 둘 다 제공하는 벤더를 선택하면 부서, 프로세스, 버티컬 간 간극을 극복하고 AI 역량 롤아웃 시 RPA 스캐폴딩을 활용할 수 있습니다.

우리는 통합을 대신 처리하고 RPA 역량을 기반으로 구축해 AI와 RPA 통합을 고통 없게 만듭니다.

다른 회사들은 하부 데이터 레이터만 다루고 프론트엔드 앱 간 완전 이중 통신(Full Duplex Communication)을 지원하지 않지만, UiPath 플랫폼은 RPA의 하부 기반을 이용해 머신러닝 모델을 매끄럽게 드롭인(Drop-in)할 수 있게 합니다.

위 이미지를 클릭하면 차트 확대 버전을 볼 수 있습니다.

이를 통해 별도 데이터 사이언스 프랙티스를 고용하지 않고도 AI와 RPA를 쉽게 구현하고 ROI를 온전히 실현할 수 있습니다. 이미 사내 데이터 사이언스 역량이 있다면 그 팀들을 더 효율적으로 만들 수 있습니다.

AI와 RPA가 어떻게 결합해 현대 기업을 변혁하는지 더 알고 싶으면 주문형 웨비나 AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities를 시청하세요.