인공지능(AI)이 기업 업무에 들어오면서, 자동화의 의미도 달라지고 있다. 예전 자동화는 사람이 정한 순서를 빠르고 정확하게 반복하는 데 강했다. 이제는 AI가 문서를 읽고, 필요한 정보를 찾고, 상황에 맞는 다음 행동을 고르며, 사람에게 확인이 필요한 순간만 넘기는 방식으로 확장되고 있다.
Automation Anywhere는 이 변화를 '에이전틱 프로세스 자동화(Agentic Process Automation, APA)'로 설명한다. 쉽게 말하면 AI 에이전트, RPA 봇, API, 문서 처리, 사람의 승인 단계를 하나의 업무 흐름으로 묶어 실제 비즈니스 결과까지 완성하는 접근이다. 핵심은 AI를 단순 챗봇에 머물게 하지 않고, 회사 시스템 안에서 안전하게 일을 끝내게 만드는 것이다.
전자신문 독자를 위해 이 문서는 전문 용어를 줄이고, 처음 보는 사람도 이해할 수 있도록 Automation Anywhere의 기존 솔루션과 2026년 하반기 로드맵 솔루션을 쉬운 언어로 정리했다.
기업의 AI 도입이 어려운 이유는 기술이 없어서가 아니라, 실제 업무가 여러 시스템과 사람, 규정에 걸쳐 있기 때문이다. 고객 문의 하나를 처리해도 CRM, ERP, 문서 저장소, 이메일, 승인 절차가 함께 움직인다. 따라서 AI가 제대로 일하려면 단순 대화 능력만으로는 부족하고, 업무 흐름을 끝까지 연결하고 통제하는 구조가 필요하다.
Automation Anywhere는 이를 세 가지 축으로 정리한다. 첫째, 모든 시스템과 사람, AI를 연결하는 오케스트레이션. 둘째, 회사의 업무 맥락과 규정을 반영해 정확도를 높이는 지능. 셋째, 누가 무엇을 했는지 추적하고 정책을 적용하는 거버넌스다.
Automation Anywhere의 대표 플랫폼인 Automation 360은 이러한 APA 전략의 중심에 있는 플랫폼이다.
기존 RPA 플랫폼이 반복 업무 자동화에 집중했다면 Automation 360은 AI 에이전트와 문서 처리, API 연계, 사람의 승인 절차까지 하나의 환경에서 관리하도록 설계됐다.
현업 사용자는 Automation Workspace에서 자동화를 설계하고 운영할 수 있으며, AI Agent Studio를 활용해 고객 문의 분류나 업무 추천 등 목적에 맞는 AI 에이전트를 구현할 수 있다.
여기에 Mozart Orchestrator는 AI 에이전트와 RPA 봇, API, 사람의 승인 단계를 하나의 프로세스로 연결한다. 예를 들어 입사자 온보딩 과정이라면 계정 생성부터 장비 신청, 교육 배정, 관리자 승인까지 여러 시스템을 순차적으로 연계해 자동으로 처리할 수 있다.
또한 Automation Co-Pilot은 사용자가 자연어로 업무를 요청하면 필요한 정보를 조회하고 자동화를 실행하는 업무 지원 AI 역할을 수행하며, Generative Recorder는 화면 구성이나 UI가 일부 변경되더라도 AI가 업무 맥락을 이해해 자동화를 안정적으로 유지하도록 지원한다.
Automation 360은 Automation Anywhere의 대표 플랫폼이다. 자동화를 만들고, 실행하고, 모니터링하는 작업장이며, RPA 봇부터 AI 에이전트, 문서 처리, 사람 승인까지 한곳에서 연결한다. 기업 입장에서는 자동화를 따로따로 만드는 것이 아니라, 업무 전체를 하나의 플랫폼 위에서 운영할 수 있다는 점이 중요하다.
Automation Workspace는 현업 또는 개발자가 자동화를 설계하고 운영하는 공간이다. 예를 들어 매일 반복되는 매출 집계, 거래처 정보 등록, 시스템 간 데이터 전송 같은 일을 밤사이에 처리하게 만들 수 있다. AI Agent Studio는 코딩 부담을 낮춰 사용자가 직접 AI 에이전트를 만들도록 돕는다. 고객 문의를 읽고 분류하거나, 특정 조건에 맞는 정보를 찾아 다음 작업을 제안하는 AI 직원을 만드는 식이다.
Mozart Orchestrator는 여러 에이전트, 봇, API, 사람 승인 단계를 지휘하는 역할을 한다. 입사자 등록처럼 계정 생성, 장비 신청, 교육 배정, 관리자 승인 등이 이어지는 업무에서 각 단계를 순서대로 연결한다. Automation Co-Pilot은 업무 화면에서 자연어로 요청을 입력하면 필요한 정보를 찾고 자동화를 실행하는 대화형 업무 비서다. Generative Recorder는 화면이 조금 바뀌어도 AI가 맥락을 이해해 자동화가 멈추지 않도록 돕는 기능이다.
일반 AI 챗봇은 질문에 그럴듯하게 답하지만, 회사 내부 규정이나 최신 업무 기준을 정확히 모르면 틀릴 수 있다. Enterprise Knowledge는 AI가 답하기 전에 사내 문서, 정책, 매뉴얼, FAQ 같은 자료를 검색해 근거를 찾도록 돕는다. 이를 RAG, 즉 검색 증강 생성이라고 부른다. 상담원은 “이 상품의 환불 기준이 무엇인가요?”라고 물었을 때 최신 규정을 바탕으로 답을 받을 수 있다.
기업 업무에는 송장, 계약서, 신청서, 발주서처럼 형식이 제각각인 문서가 많다. Document Automation은 이런 문서에서 금액, 날짜, 고객명, 품목, 승인 조건 같은 핵심 정보를 자동으로 추출하고 검증한다. 사람이 문서를 보고 시스템에 다시 입력하는 시간을 줄이고, 추출한 데이터를 곧바로 후속 업무에 연결할 수 있다.
최근 AI 에이전트는 웹브라우저, 파일, 업무 프로그램, 터미널을 직접 조작하며 사람처럼 컴퓨터를 사용하는 방향으로 발전하고 있다. 하지만 개인 PC 한 대에서만 작동하거나, 어떤 파일과 시스템에 접근했는지 중앙에서 보기 어렵다면 기업 업무에 적용하기 어렵다. EnterpriseClaw는 이런 로컬 AI 에이전트를 기업 환경에서 안전하게 실행하고, 여러 장비와 보안 경계 안에서 중앙 관리할 수 있게 하는 런타임 계층을 목표로 한다.
예를 들어 보안망 안에 있는 내부 시스템, 로컬 파일, 데스크톱 애플리케이션을 다루는 업무도 AI가 수행하되, 접근 권한과 실행 기록은 기업이 통제한다. 금융, 제조, 의료처럼 민감 데이터가 많은 산업에서 특히 중요한 방향이다.
안치응 한국지사장 역시 생성형 AI 기반 추론 역량을 통해 복잡한 업무까지 APA를 확장해 나갈 계획이라고 언급한 바 있다. 특히 “생성형 AI 기반 추론 엔진을 통해, 인공지능이 실제 비즈니스 프로세스 내에서 의사결정을 수행하고 시스템 전반을 오케스트레이션(Orchestration)하는 '자율형 엔터프라이즈(Autonomous Enterprise)'의 구체적인 구현 방안을 제시할 것으로 기대된다”며 오토메이션애니웨어의 글로벌 확장을 예고하기도 했다.
자동화는 좋은 아이디어가 있어도 실제로 만들기까지 시간이 걸린다. Automation Anywhere Code는 사용자가 자연어, 업무 문서, 프로세스 그림, 스크린샷, 음성 등으로 “무엇을 자동화하고 싶은지” 설명하면, AI가 실행 계획을 만들고 필요한 에이전트, API 작업, 프로세스, 폼, 봇을 조립하는 방향의 차세대 빌더다.
중요한 점은 단순히 코드를 만들어 주는 것이 아니라, 배포 전 테스트와 검증, 승인 단계를 포함한다는 점이다. 즉 현업 사용자는 아이디어를 더 쉽게 자동화로 바꾸고, IT와 CoE 조직은 안전하게 검토한 뒤 운영에 올릴 수 있다.
AI에게 너무 많은 정보를 한꺼번에 주면 판단이 흐려지고, 너무 적게 주면 근거가 부족해진다. Context Intelligence Graph는 회사의 데이터, 문서, 정책, 시스템 정보를 구조화해 업무 단계마다 꼭 필요한 맥락을 AI에게 전달하는 역할을 한다. 같은 고객 문의라도 지금 단계가 “규정 확인”인지 “환불 실행”인지에 따라 필요한 정보가 다르기 때문이다.
이 기능은 AI 에이전트, Automation Co-Pilot, Enterprise Knowledge, Document Automation과 함께 작동해 답변과 실행의 정확도를 높이는 기반이 된다. 궁극적으로는 회사마다 다른 업무 방식과 규정을 AI가 더 잘 이해하도록 만드는 지식 지도에 가깝다.
Automation Anywhere의 메시지는 단순하다. AI가 기업 안에서 진짜 가치를 내려면 “말을 잘하는 AI”를 넘어 “업무를 끝내는 AI”가 되어야 한다. 이를 위해서는 시스템 연결, 문서와 지식 활용, 사람 승인, 보안과 감사 추적이 함께 필요하다.
기존의 Automation 360, Enterprise Knowledge, Document Automation은 그 기반을 제공하고, EnterpriseClaw, Automation Anywhere Code, Context Intelligence Graph는 기업 AI 자동화가 더 넓은 업무와 더 복잡한 환경으로 확장되는 방향을 보여준다. 처음 자동화를 검토하는 기업이라면 반복 업무 절감에서 출발할 수 있고, 이미 자동화를 운영 중인 기업이라면 AI 에이전트와 오케스트레이션을 통해 부서 간 업무 전체를 개선하는 단계로 나아갈 수 있다.
Automation Anywhere 안치응 한국지사장 역시 “글로벌 선도 기업들은 '에이전틱 자동화(Agentic Automation)'를 통해 생산성 혁신과 비용 절감, 신규 수익 창출 성과를 입증하고 있다”며 “이제 기업들은 AI 파일럿 단계를 넘어, 스스로 사고하고 실행·조율하는 AI 기반의 '운영의 시대'로 나아가야 한다”고 설명했다.
이어 “오토메이션애니웨어의 APA 플랫폼은 AI 에이전트가 숙련된 직원처럼 스스로 생각(Think)하고 실행(Execute)하며 전체 프로세스를 조율(Orchestrate)할 수 있도록 지원한다”며 “이러한 혁신은 IT를 넘어 재무·인사 등 전사적인 '자율형 부서' 구축으로 이어지고, 궁극적으로는 기업의 최종 지향점인 '자율 기업(Autonomous Enterprise)'을 현실화할 것”이라고 전망했다.
결국 기술의 경쟁력은 AI 자체보다 AI를 실제 업무에 얼마나 안정적으로 연결할 수 있는지에 달려 있다.
오토메이션애니웨어 이동언 이사
[필자 소개] 이동언 이사는 Automation Anywhere Korea, Sales EngineerAutomation Anywhere Korea에서 Sales Engineer 로 재직하며, 국내 주요 엔터프라이즈 고객을 대상으로 APA 플랫폼 기반의 자동화 전략 수립 및 기술 컨설팅을 담당하고 있다. RPA·AI 에이전트·문서 자동화 등 다양한 자동화 기술에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 금융/제조/공공 등 산업별 맞춤형 솔루션을 설계/제안해 왔다.
