엔터프라이즈 오케스트레이션의 미래 설계: 에이전트의 이점

현재 사용 중인 자동화는 비즈니스 필요에 맞춰 빠르게 적응할 수 있나요? 대부분의 레거시 오케스트레이션을 운영하는 기업들은 아직 그렇지 못하며, 이러한 격차는 점점 더 커지고 있습니다. 오케스트레이션이 뒤처지면 경쟁사들은 더 빠르고 효율적으로 혁신을 실현하며, 이는 곧 비즈니스 경쟁력에 위험 요소가 됩니다.

비즈니스 환경은 하루 아침에도 바뀌는데, 기존 오케스트레이션 시스템은 이에 대응하려면 몇 주간 수동으로 재구성해야 합니다. 시장 혼란, 규제 변경, 공급망 변동성 등이 발생하면 즉각적으로 운영 방식을 변경할 필요가 있는데, 기존 플랫폼은 정반대의 방식이 필요한 시스템입니다. 즉, 전문화된 모델링, 코드 수동 조정, 단계별 배포 주기 등을 먼저 수행해야 워크플로가 새로운 비즈니스 현실에 맞게 조정될 수 있습니다.

이러한 불일치는 구현 과정의 문제가 아닙니다. 구조적인 문제입니다. 기존 오케스트레이션은 비즈니스 프로세스가 하드 코딩해도 될 만큼 안정적으로 유지되고 예외 상황도 인간이 처리할 수 있을 정도로 드물게 발생한다는 전제를 바탕으로 구축되었습니다. 현대 기업들은 정반대의 환경에서 운영되고 있습니다. 지속적인 변화는 기본이며, 예외가 업무 흐름을 결정합니다. 안정성을 위해 설계된 시스템은 적응력이 중요한 상황에서 오히려 병목 현상을 초래합니다. 즉, 기존 오케스트레이션에만 의존하는 기업은 시장 환경이 시스템의 대응 속도보다 빠르게 변화할 때 방향을 잃고 뒤처질 위험이 있습니다.

에이전트 자동화는 근본적으로 차별화된 접근 방식을 제시합니다. 즉, 비즈니스 변화 속도에 맞춰 작동하도록 설계된 오케스트레이션을 제공해 변화에 뒤처지지 않도록 합니다.

에이전트의 이점

기존 오케스트레이션 모델: 변화한 시대에 맞지 않는 구조

기존 오케스트레이션 플랫폼은 비즈니스 프로세스를 체계적으로 설계하고, 모델링하며, 관리할 수 있다는 핵심 전제를 바탕으로 구축되었습니다. 구조화되고 반복적인 운영, 예를 들어 케이스 관리, 고객 서비스 라우팅, 승인 체계 등의 운영에서는 이러한 시스템이 실질적인 가치를 제공했습니다. 동시에, 기업 기술이 계속 발전하면서 이 시스템의 제약도 점점 더 큰 한계로 드러나게 되었습니다.

경직되고 규칙 기반의 논리는 가장 쉽게 식별할 수 있는 한계 중 하나입니다. 각 프로세스 단계마다, 모든 조건 분기 및 예외 처리가 사전에 정의되어야 하며, 비즈니스 규칙은 시스템 내에 직접적으로 고정되어 적용됩니다. 비즈니스가 변경되면 워크플로를 수동으로 업데이트해야 합니다.

사람의 개입에 과도하게 의존하는 것 역시 눈에 띄는 우려 사항입니다. 워크플로 범위 밖에서 일어나는 상황이라면 사람의 개입이 필요합니다. 이러한 시스템은 적응할 수 없고, 학습할 수 없으며, 새로운 상황에서 추론할 수 없습니다. 지시가 있을 때까지 기다립니다.

구조적 한계는 눈에 잘 띄지는 않지만, 훨씬 중요한 문제입니다. 이러한 플랫폼들은 클라우드 네이티브 인프라가 등장하기 전, AI가 비즈니스 운영의 중심이 되기 전, 그리고 기업들이 수십 개의 전문화된 도구와 데이터 소스를 통해 작업을 조율해야 할 필요가 생기기 전에 구축되었습니다. 이러한 기반에 현대적인 기능을 추가하면 민첩해지는 것이 아니라, 오히려 복잡해집니다.

기업들은 몇 달 동안 설계한 프로세스가 몇 주 만에 곧 구식이 되어버린다는 사실을 알게 되었습니다. 개발 백로그가 팀이 처리하는 속도보다 더 빠르게 증가합니다. 시장 환경이 변화함에 따라, 효율성을 창출할 것으로 기대되었던 기존 오케스트레이션 시스템이 오히려 병목 현상을 초래하게 됩니다.

현대 에이전트 프로세스 자동화의 의미

에이전트 프로세스 자동화는 오케스트레이션에 대해 새로운 관점으로 접근합니다. 최신 플랫폼은 사전에 정의된 작업을 오케스트레이션하는 대신, 목표 지향적인 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션합니다. 이는 환경을 인식하고, 문제를 추론하며, 실행 계획을 수립하고, 목표 달성을 위해 유연하게 적응하는 시스템입니다.

에이전트 기반 플랫폼의 진정한 차별화 요소는 다음과 같습니다.

• 경직된 워크플로가 아닌 자율 에이전트. AI 에이전트는 고정된 스크립트를 따르기보다는 목표 지향적인 자율성을 바탕으로 운영됩니다. 에이전트에 고차원적인 목표를 부여하면(청구서 조정, 고객 문제 해결, 재고 수준 업데이트 등) 에이전트는 최적의 경로를 스스로 결정하며, 다양한 변동 사항과 예외 상황도 사람의 개입 없이 능동적으로 처리합니다.
• 수동으로 재구성하지 않아도, 상황에 따라 유동적으로 조정. 에이전트 시스템은 비정형 데이터와 변화하는 환경에 최적화되어 설계되었습니다. 에이전트가 예상치 못한 상황에 직면하더라도 중단되거나 문제를 악화시키지 않습니다. 오히려 문제를 분석하여 합리적으로 대응하고, 전략을 조정하며, 목표 달성을 위해 계속해서 작업을 이어 나갑니다. 시스템은 매번 상호작용을 통해 학습합니다.
• 지능형 오케스트레이션 계층. 최신 플랫폼은 복잡한 워크플로에서 여러 전문화된 에이전트가 서로 협업하면서 컨텍스트와 지식을 공유하도록 설계되어 있습니다. 오케스트레이션 계층은 거버넌스를 제공하고, 에이전트들이 일치된 목표를 향해 협력하도록 보장하며, AI 에이전트, RPA Bot, API 및 인적 자원 간의 상호작용을 효과적으로 관리합니다.
• 엔터프라이즈 에코시스템 통합. 에이전트 플랫폼은 최신 엔터프라이즈 스택 전반에 걸쳐 작동하도록 설계되었습니다. 다양한 공급업체의 AI 모델을 연동하고, 클라우드 및 온프레미스 시스템에서 데이터를 수집하며, SaaS 애플리케이션 전반에서 API를 호출하고, 판단이 필요한 경우에는 인간에게 업무를 전달합니다.

에이전트 기반 자동화가 기존 오케스트레이션을 단순히 개선한 시스템이 아니라, 엔터프라이즈 자동화에 대한 완전 새로운 접근 방식이라는 점이 핵심입니다.

하지만 기업에서 바로 사용할 수 있을까요?

많은 공급업체들이 에이전트 자동화로 흐름이 넘어가고 있음을 잘 알고 있습니다. 시장에 나와 있는 제품들이 모두 AI 기반 인텔리전스와 자율 에이전트를 내세우는 플랫폼들이기 때문입니다. 하지만 개념을 검증하는 차원에서 에이전트를 실행하는 것과, 기업 규모에서 아주 중요한 비즈니스 운영을 오케스트레이션하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.

진정한 기업 규모의 오케스트레이션은 에이전트 기능 이상의 역량이 필요합니다. 필요한 역량은 다음과 같습니다.

• 거버넌스 및 규정 준수: 산업 전반의 규제 요건 충족
• 관측성: 자율 에이전트가 수행하는 작업과 그 의도를 실시간으로 파악
• 신뢰성: 수백만 건의 실행을 처리하면서도 실패가 워크플로 전반으로 퍼지지 않도록 보장
• 통합성: 신규 프로젝트뿐만 아니라 기존의 엔터프라이즈 애플리케이션과도 함께 작동
• 속도: 비즈니스 팀이 몇 달 간의 개발 주기를 거치지 않고도 신속하게 자동화를 구축하고 배포할 수 있도록 지원

이 격차를 해소하기 위해 Automation Anywhere의 플랫폼이 설계되었습니다.

결정론적 자동화와 에이전트 자동화의 만남: 핵심 업무의 자동화를 위한 거버넌스 기반 플랫폼

Automation Anywhere는 AI 에이전트, RPA Bot, API, 엔터프라이즈급 거버넌스, 확장성 및 관측성을 하나의 통합된 시스템으로 결합한 오케스트레이션 플랫폼을 설계했습니다.

이제 기업은 추론, 자율 의사결정 및 적응 역량을 갖춘 지능형 프로세스 에이전트를 구축하고 배포하며, 통제하고 조율할 수 있습니다.

로우코드 설계로 개발 속도 향상

기존 오케스트레이션은 BPMN 모델링에 대한 전문 지식, 복잡한 프로세스 설계 도구, 비용이 많이 드는 전담 개발팀이 필요한 경우가 많습니다. 바로 이러한 점이 주요한 한계점으로, 개발 가속화의 시급한 필요성을 인식한 고객들이 자주 언급하는 문제입니다.

Automation Anywhere는 프로세스 개발자에게 로우코드 기반의 AI 지원 캔버스를 제공하여, RPA Bot, API, 문서, AI 에이전트 및 인간의 작업을 결합한 엔드투엔드 워크플로를 설계할 수 있도록 지원합니다. 기존 프로세스 문서(PDD 및 BPMN 파일 포함)를 가져오거나, 사전 구축된 템플릿을 활용하거나, 처음부터 직접 설계할 수 있습니다. 플랫폼의 PRE(프로세스 추론 엔진)는 업계 최초의 혁신적 기술로서, 복잡한 프로세스 설계를 곧바로 자동화 가능한 워크플로로 전환합니다.

무엇이 다를까요? 비즈니스 분석가와 프로세스 전문가들이 소프트웨어 엔지니어가 되지 않아도 정교한 자동화를 구축할 수 있게 됩니다. 개발 주기도 몇 달에서 몇 주로, 또는 몇 주에서 며칠로 단축됩니다. 개발 속도가 기존 방식에 비해 3배 더 빠르기 때문입니다.

프로세스 추론 엔진을 통한 지능형 오케스트레이션

PRE는 수백만 건의 실제 프로세스에서 도출된 인사이트를 활용하여 지능형 자동화를 구현합니다. 이는 목표 기반 에이전트, 문서 에이전트, UI 에이전트와 같은 에이전트가 애플리케이션을 자율적으로 탐색하고, 인터페이스와 상호작용하며, 여러 시스템에 걸쳐 업무를 완수할 수 있도록 하는 핵심 원동력입니다. 이 플랫폼은 기존 오케스트레이션 환경에서 수동 개입이 필요했던 다양한 시나리오를 자동으로 처리합니다.

비즈니스 유저는 이러한 에이전트와 자연어로 소통할 수 있습니다. 수행 방법을 프로그래밍하는 것이 아니라, 달성하고자 하는 바를 설명하기만 하면 됩니다. 이는 자동화의 진입 장벽을 낮춰 특정 분야의 전문가들도 독립적으로 자동화할 수 있도록 합니다. 진입 장벽이 높은 기존 오케스트레이션 도구에 익숙한 자동화 팀에 있어, 누군가가 별도의 교육을 받지 않아도 자동화를 설계하는 모습을 보는 것은 혁신적인 순간입니다.

기업 수요에 맞춘 확장성

핵심적인 워크플로는 수요가 급증해도 중단될 수 없습니다. Automation Anywhere의 Elastic Runtime Engine은 수평 확장이 가능하도록 설계되어, 연간 180만 건의 고유 AI 에이전트 실행과 분기별 4,600만 건의 대용량 프로세스 자동화 워크플로를 클라우드에서 동시에 지원합니다.

분산 아키텍처로 신속한 자원 할당과 장애 복구가 가능합니다. 구성 요소에 문제가 발생해도 워크플로가 스스로 복구합니다. 시스템이 즉각적으로 수요 변화에 대응하여 최적의 성능을 유지합니다. 실시간 관측 대시보드에서는 전체적인 자동화 자산의 성능을 한눈에 확인할 수 있습니다.

이 접근 방식은 기존의 중앙 집중식 규칙 엔진과 수동 예외 처리를 필요로 하는 레거시 오케스트레이션 플랫폼과 본질적으로 다릅니다. 업무량이 증가하거나 장애가 발생할 때, 이러한 아키텍처는 유동적으로 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 운영 병목 현상이 생기는 경우도 있어, 응답 시간이 느려지고 확장성이 제한됩니다.

기업 스택 전반에 걸친 원활한 통합

현대의 기업들은 단일 플랫폼에서 운영되지 않습니다. 수십 개의 애플리케이션, 데이터 소스 및 AI 도구 전반에서 업무가 이루어집니다. Automation Anywhere는 이러한 현실에 맞춰 설계되었습니다.

프로세스 개발자는 MCP 및 A2A 프로토콜을 통해 타사 AI 에이전트와 도구를 연결할 수 있습니다. 플랫폼에는 사전 구축된 1,000개 이상의 엔터프라이즈 애플리케이션 통합 기능이 포함되어 있습니다. 맞춤형 통합이 필요하신가요? 로우코드 Connector Builder를 사용하면 팀이 광범위한 개발 리소스 없이도 빠르게 통합 기능을 구축할 수 있습니다.

그러면 기업 전반에 걸쳐 진정한 오케스트레이션을 구현할 수 있으며, 본래 연동을 염두에 두지 않았던 다양한 시스템 간에 업무를 효과적으로 조율할 수 있습니다.

엔터프라이즈급 관측성 및 보안

대규모로 작동하는 자율 에이전트는 엔터프라이즈급 거버넌스가 필수적입니다. 실제로, 기존 오케스트레이션 플랫폼을 떠난 고객들은 중앙 집중식 거버넌스 계층의 부재를 주요 문제로 지적하고 있습니다. Automation Anywhere는 실시간 진단, 포괄적인 감사 추적, 데이터 마스킹 및 규정 준수가 중요한 산업을 위해 설계된 규제 인식 에이전트를 제공합니다.

비즈니스 리더는 통합 대시보드를 통해 분산된 워크플로 전반의 에이전트 ROI, 처리량 및 상태를 모니터링할 수 있습니다. 에이전트가 결정을 내릴 때, 그 의사결정 과정을 추적할 수 있습니다. 워크플로가 실행될 때마다 모든 작업이 기록됩니다. 시스템 간에 데이터가 이동할 때, 보안 정책이 자동으로 적용됩니다.

기업 운영 전반에 걸쳐 높은 책임성이 요구되는 프로세스에서는 이러한 수준의 관측성과 보안이 필수적입니다. Petrobras의 경우, 세금 처리 지원으로 수백만 달러의 절감 효과를 누리고 있습니다. Cargill은 주문당 처리 시간을 1분 미만으로 단축할 수 있었으며, KPMG는 재무부터 채용, 교육 등 여러 부문에서 효율성을 더욱 높일 수 있었습니다.

관측과 제어를 통합하는 이러한 방식은 플랫폼의 아키텍처에 내장되어 있습니다. 기존 오케스트레이션 시스템은 이와 유사한 수준의 거버넌스를 달성하려면 추가적인 통합, 서드파티 모니터링 도구, 수동 관리 프로세스를 필요로 하는 경우가 많습니다. 이에 따라 복잡성이 증가하고 가시성에 사각지대가 발생할 가능성이 있습니다.

에이전트 자동화와 함께 미래로 나아가기

기존 플랫폼은 여전히 비즈니스 프로세스 관리에 깊이 고착되어 있으나, 기업 자동화에 필요한 에이전트 기반의 지능성, 수평적 확장성, 엔드투엔드 관측성을 제공하는 데 점점 더 어려움을 겪고 있습니다. 그리고 이러한 격차는 실제 비즈니스 문제로 나타납니다. 프로젝트는 배포하는 데 몇 달이 걸리지만, 요구 사항은 매주 변경됩니다. 시장 상황이 변하면 워크플로가 중단되어 긴급하게 수정하고 수작업으로 대응해야 합니다. 팀은 새로운 기능을 구축하는 것보다 자동화를 유지 관리하는 데 더 많은 시간을 보내게 됩니다. 업무 속도를 높이려고 만들었던 플랫폼이 오히려 병목 현상이 되는 것입니다.

이러한 점들은 기존 오케스트레이션이 한계에 도달했음을 보여줍니다.

에이전트 자동화는 자율적인 지능성, 엔터프라이즈급 확장성, 그리고 진정한 생태계 통합을 위해 설계된 플랫폼 위에서 구축된 시스템으로, 기존 오케스트레이션이 달성할 수 없었던 혁신을 실현합니다. 시장 변화에 신속하게 대응하는 자율적인 운영과 변동성을 오히려 경쟁력으로 전환하는 엔터프라이즈 전반의 오케스트레이션을 가능하게 합니다. 이러한 이유로 많은 고객들이 기존 오케스트레이션 플랫폼에서 에이전트 프로세스 자동화로 전환하고 있습니다. 이는 더 많은 자동화와 오케스트레이션을 수행할 수 있으며, 개발 및 유지 관리 비용을 줄이고, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

지금 에이전트 기반 자동화로 전환하여 이전에는 상상하지 못했던 새로운 가능성이 열리는 미래를 주도적으로 설계하세요.

에이전트 프로세스 자동화가 AI 에이전트의 계획, 추론, 협업을 어떻게 지원하는지 자세히 알아보려면 에이전트 오케스트레이션 페이지를 확인하세요.