LLM이 주도하는 차세대 RPA, 무엇이 달라졌을까?
AI와 자동화가 결합된 RPA는 최근 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로
새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 기존의 구조화된 규칙 중심 업무에
국한되었던 전통적인 RPA에서 벗어나, 인간과 유사한 사고력과 유연성을
갖춘 ‘Agentic RPA’가 등장한 것입니다.
이번 글에서는 Agentic RPA의 개념, 기존 RPA와의 차이, 그리고 실제 활용 사례를
포괄적으로 살펴보며 비즈니스 혁신의 미래 방향을 제시하겠습니다.
Agentic RPA란 무엇인가요?
Agentic RPA는 LLM을 기반으로 한 지능형 자동화 시스템으로,
인간처럼 목표를 이해하고 계획을 세워 이를 실행할 수 있습니다.
기존 RPA가 스크립트와 규칙에 의존했던 반면, Agentic RPA는
스스로 상황을 분석하고 다양한 방법을 탐색해
가장 적절한 해결책을 찾는 ‘에이전트’ 개념을 적용한 것이 특징입니다.
기존 RPA와 어떻게 다를까요?
LLM이 적용되기 전의 RPA는 반복적이고
정형화된 입력이 필요한 업무에만 한정되어 있었습니다.
반면 Agentic RPA는 비정형 데이터 해석, 맥락 이해,
사후 조정 등의 고차원적 작업까지 가능해
자동화의 적용 범위를 획기적으로 넓혀줍니다.
| 구분 | 기존 RPA | Agentic RPA |
| 기술 기반 | 규칙/스크립트 기반 | LLM + 에이전트 기반 |
| 업무 범위 | 정형 업무 | 비정형·복합 업무 |
| 유연성 | 낮음 | 매우 높음 |
| 예외 대응 | 불가능 | 가능 |
LLM이 Agentic RPA에 미치는 영향
LLM은 자연어 이해 및 생성 능력을 바탕으로
자동화 시스템에 인간 수준의 의사결정 능력을 부여합니다.
단순히 명령된 작업을 수행하는 것이 아니라
목표를 달성하기 위한 방법을 스스로 선택하고
조정할 수 있는 능력을 갖게 됩니다.
이로 인해 업무의 효율성과 정확성이
크게 향상됩니다.
Agentic RPA의 핵심 구성 요소는 무엇인가요?
Agentic RPA는 다음의 네 가지 주요 구성 요소를 기반으로 설계됩니다.
| 구성 요소 | 설명 |
| 목표 해석기 | 사용자의 지시를 해석해 목표 정의 |
| 계획 수립기 | 작업 단계와 순서를 자동으로 설계 |
| 실행 에이전트 | 실제 작업 수행과 결과 생성 |
| 피드백 루프 | 결과 평가 후 수정 및 재실행 |
이러한 구조는 인간의 문제 해결 방식과 유사하여
복잡한 작업에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
어디에 적용할 수 있을까요?
Agentic RPA는 다음과 같은 분야에서
실질적인 가치를 제공하고 있습니다.
- 고객 문의 자동 응답
- 재무 보고서 자동 생성
- 복잡한 계약서 검토
- IT 티켓 분류 및 해결 방안 제시
이처럼 기존의 자동화 시스템이
처리하지 못했던 비정형 지식 기반 업무까지
적용 가능성이 확대되고 있습니다.
실현 가능한 도입 전략은 무엇인가요?
처음부터 전사적 도입을 시도하기보다는
비정형 업무 중 반복성이 높은 작업을
선별하여 시범적으로 적용하는 것이 효과적입니다.
또한, LLM 기반 에이전트가 조직의 고유한 워크플로우와
잘 연계되도록 맞춤형 데이터 학습이 중요합니다.
향후 전망과 고려 사항은?
Agentic RPA는 향후 더욱 발전할 것으로 기대되지만
윤리적 책임, 개인정보 보호, 의사결정의 투명성 등
복잡한 과제를 수반합니다.
따라서 기술적 진보뿐 아니라
조직 문화와 시스템 준비도 병행되어야
지속 가능한 혁신이 가능해집니다.