01 AI 에이전트는 자동화의 영역을 작업 실행에서 엔드투엔드 프로세스 오케스트레이션으로 전환시키고 있습니다. 지능형 프로세스 자동화 시장은 규칙 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 넘어, 상황을 해석하고, 의사결정을 내리고, 비즈니스 워크플로 전반에 걸쳐 여러 단계를 조정할 수 있는 인공지능(AI) 기반 시스템으로 나아가고 있습니다. 이러한 변화를 통해 기업들은 조달, 고객 서비스, 재무, 공급망 관리 등 이전에는 사람의 판단이 필요했던 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 자동화 플랫폼은 개별적인 반복 작업을 자동화하는 것이 아니라, 적응형 워크플로와 AI 에이전트를 중심으로 설계되는 추세입니다.2025년 6월, IBM은 설문 조사에 참여한 임원들이 AI 기반 워크플로우가 2025년 말까지 3%에서 25%로 증가할 것으로 예상한다고 발표했습니다. 또한, 응답자의 83%는 AI 에이전트가 2026년까지 프로세스 효율성과 생산성을 향상시킬 것으로 예상했으며, 71%는 에이전트가 변화하는 워크플로우에 자율적으로 적응할 것으로 예상했습니다.
02 자동화 플랫폼이 기업 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 통합되고 있습니다. 업계는 자동화 기능을 ERP, CRM, 생산성 및 워크플로우 플랫폼과 직접 연결하는 추세를 보이고 있습니다. 지능형 자동화는 독립형 도구로 작동하는 대신, 직원들이 이미 재무, 운영 및 고객 프로세스를 관리하는 시스템에 내장되고 있습니다. 이러한 통합은 조직이 워크플로우 오케스트레이션, AI 에이전트, 비즈니스 데이터 및 사람의 승인을 단일 운영 환경 내에서 결합할 수 있도록 함으로써 지능형 프로세스 자동화 시장 트렌드를 재편하고 있습니다.2025년 4월, 마이크로소프트는 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)에 에이전트 플로우 기능을 정식 출시한다고 발표했습니다. 이 기능을 통해 기업은 구조화된 워크플로우와 AI 기반 작업을 결합할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 자동화를 미리 정의된 반복적인 작업에만 국한하지 않고, 더욱 복잡한 기업 시나리오 전반에 걸쳐 자동화를 지원하도록 설계되었습니다.
01 프로세스 효율성 향상에 대한 수요 증가로 기업 자동화 도입이 확대되고 있습니다. 기업들은 수작업을 줄이고, 처리 속도를 높이며, 대규모 비즈니스 운영 전반의 일관성을 개선하기 위해 지능형 자동화를 도입하고 있습니다. AI 기반 자동화는 데이터 해석과 워크플로 실행을 결합하여 기존 자동화 방식으로는 효과적으로 처리할 수 없었던 프로세스까지 해결할 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세에 따라 기업들은 개별 작업뿐 아니라 재무, 구매, 고객 운영, 공급망 관리 등 핵심 기능에까지 자동화를 확대 적용하고 있으며, 지능형 프로세스 자동화 시장의 성장을 견인하고 있습니다.2025년 5월, 마이크로소프트는 Dynamics 365 내의 재무, 공급망 및 운영 프로세스용 AI 에이전트를 강조하며, 설문 조사에 참여한 리더의 81%가 에이전트가 회사의 AI 전략에 어느 정도 또는 광범위하게 통합될 것으로 예상한다고 밝혔습니다.
01 통합의 복잡성으로 인해 대규모 자동화 배포가 지연될 수 있습니다. 기존 기업 환경에 지능형 자동화를 도입하려면 레거시 애플리케이션, 비즈니스 데이터베이스, 보안 시스템 및 기존 워크플로와의 통합이 필수적입니다. 또한, 조직은 AI 시스템이 중요한 프로세스를 실행하기 전에 거버넌스, 데이터 제어 및 인적 승인 메커니즘을 구축해야 합니다. 이러한 요구 사항으로 인해 구현 시간과 비용이 증가할 수 있으며, 기존 기술 환경을 쉽게 재설계할 수 없는 조직의 도입이 제한될 수 있습니다. 이는 AI 기반 워크플로에 대한 높은 관심에도 불구하고 지능형 프로세스 자동화 시장 수요를 제약하는 요인이 될 수 있습니다.2025년 10월, IBM은 많은 기업들이 초기 AI 에이전트 시범 운영 후 투자 수익률(ROI)이 정체되는 현상을 겪었다고 보고했습니다. 이는 더 광범위한 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 규모 확장에 앞서 워크플로 재설계, 오케스트레이션 및 강력한 거버넌스가 필요했기 때문입니다.
01 에이전트 기반 자동화는 복잡한 비즈니스 워크플로우에 새로운 기회를 창출합니다. 인공지능 에이전트의 확장은 개별 작업이 아닌 전체 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있는 기회를 창출하고 있습니다. 기존 자동화 방식과 달리 에이전트 기반 시스템은 정보를 해석하고, 행동을 선택하며, 여러 시스템과 상호 작용하고, 변화하는 상황에 따라 실행 방식을 조정할 수 있습니다. 따라서 자율적인 의사 결정과 기업 차원의 제어 기능을 결합한 솔루션을 제공하는 업체는 새롭게 부상하는 지능형 프로세스 자동화 시장의 기회를 포착할 수 있을 것입니다.2025년 11월, IBM은 AI 에이전트가 여러 시스템에 걸쳐 복잡한 워크플로우를 조율할 수 있다고 발표했으며, AI 지원 조달 프로세스를 통해 조달 업무에 소요되는 시간을 최대 20%까지 단축한 Dun & Bradstreet의 사례를 인용했습니다.
01 기업은 AI 자율성과 거버넌스 및 인간의 감독 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 자동화 수준이 높아질수록 어떤 의사결정을 AI에 위임하고 어떤 의사결정은 인간의 승인이 필요한지 판단하는 데 어려움이 발생합니다. 규제가 엄격하거나 민감한 환경에서 운영되는 기업은 자동화 시스템의 자율성을 높이면서도 감사 가능성, 보안, 규정 준수 및 책임성을 유지해야 합니다. 따라서 거버넌스 아키텍처는 AI 역량과 더불어 중요한 경쟁력 요건이 됩니다. 이러한 과제는 특히 기업이 비즈니스 핵심 프로세스 전반에 걸쳐 자동화를 실험 단계에서 생산 규모로 확대해 나가는 과정에서 더욱 중요해집니다.2025년 5월, IBM의 연구에 따르면 조사 대상 기업의 76%가 AI 에이전트를 활용한 자율 자동화 개념 증명(PoC)을 개발, 실행 또는 확장하고 있었지만, AI 기반 자동화를 통해 개별 프로세스를 완전히 확장한 기업은 10%에 불과했습니다. 이러한 격차는 지능형 자동화를 실험 단계에서 전사적 배포 단계로 옮기는 데 따르는 어려움을 보여줍니다.
2025년 7월:UiPath는 7년 연속으로 Gartner® Magic Quadrant™ for RPA(로봇 프로세스 자동화) 부문 리더로 선정되어 자사의 지능형 자동화 플랫폼 도입이 더욱 확대되고 있음을 입증했습니다.
2025년 8월:유니포어는 규제 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 워크플로 자동화 및 지능형 비즈니스 프로세스 오케스트레이션을 확장하기 위해 오토놈8(Autonom8)을 인수했다고 발표했습니다.
2026년 5월:Automation Anywhere는 자사의 에이전트 기반 프로세스 자동화(APA) 플랫폼에 대한 주요 개선 사항을 발표했으며, 이를 통해 기업 전반의 지능형 자동화를 위한 새로운 오케스트레이션, 거버넌스 및 AI 프로세스 관리 기능을 도입했습니다.