01 RPA가 AI 에이전트와 융합하여 엔드투엔드 자동화를 구현하고 있습니다. 기존 로봇은 예측 가능한 작업에 여전히 유용하지만, AI 에이전트는 정보를 해석하고 상황에 맞는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 두 기술을 결합하면 기업은 애플리케이션과 부서를 넘나드는 더욱 복잡한 워크플로를 자동화할 수 있습니다. RPA는 AI 시스템이 필요한 조치를 결정한 후 안정적인 실행을 제공하고, 오케스트레이션은 로봇, 에이전트, 직원 및 비즈니스 시스템을 조율합니다. 2025년 4월, UiPath는 AI 에이전트, 로봇 및 사람을 통합한 차세대 에이전트 자동화 플랫폼을 출시했으며, 이 자동화 기술은 이미 10,000개 이상의 기업에서 사용되고 있습니다.
01 측정 가능한 노동 및 처리 비용 절감 효과가 기업의 도입을 촉진합니다. 반복적인 관리 업무를 줄여야 한다는 필요성은 RPA 도입의 주요 동인입니다. 재무, 인사, 고객 서비스, 구매, 데이터 처리 및 공급망 팀은 여러 소프트웨어 시스템에서 예측 가능한 규칙에 따라 대량의 작업을 수행하는 경우가 많습니다. RPA는 이러한 작업을 자동으로 실행하여 직원들이 예외적인 상황이나 더 가치 있는 업무에 시간을 더 많이 할애할 수 있도록 합니다. 또한 기업은 처리 시간, 절감된 시간, 거래량, 정확도 및 운영 비용을 통해 자동화의 효과를 측정할 수 있으므로 투자 효과를 쉽게 평가할 수 있습니다. 대규모 도입을 통해 입증된 비용 절감 효과는 조직이 개별 부서 프로젝트에서 벗어나 여러 비즈니스 기능과 기존 애플리케이션을 포괄하는 전사적 프로그램으로 자동화를 확장하도록 장려합니다.
01 보안, 통합 및 구현 비용으로 인해 배포가 지연됩니다. 기업 워크플로는 기존 소프트웨어, 클라우드 플랫폼, 데이터베이스, 민감한 정보 등을 포함할 수 있습니다.접근 제어각각의 연결은 테스트, 통합 및 유지 관리 요구 사항을 증가시킬 수 있습니다. AI 기반 자동화는 자율 시스템이 기밀 데이터와 상호 작용하거나 감독이 필요한 작업을 수행할 수 있기 때문에 추가적인 우려를 야기합니다. 따라서 조직은 위험도가 높은 프로세스에 대해 거버넌스, 신원 관리, 감사 가능성 및 사람의 승인을 확보해야 합니다. 이러한 요구 사항은 구현 노력을 증가시키고 대규모 자동화 프로그램을 지연시킬 수 있으며, 특히 기업의 IT 환경이 파편화되어 있거나 내부 자동화 전문 지식이 부족한 경우 더욱 그렇습니다.
01 프로세스 마이닝을 통해 새로운 자동화 후보를 발굴할 수 있습니다. 프로세스 및 작업 탐색은 직원들이 이미 자동화가 필요하다고 알고 있는 워크플로를 넘어 RPA를 확장할 수 있는 기회를 제공합니다. 단순히 인터뷰와 수동 프로세스 매핑에만 의존하는 대신, 탐색 소프트웨어는 사용자 상호 작용을 포착하고, 일반적인 워크플로 경로를 식별하고, 프로세스 변형을 비교하고, 자동화로 인한 잠재적 수익을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 부서 간 반복적인 작업을 파악하고 운영 가치가 높은 프로젝트에 우선순위를 부여할 수 있습니다. 또한 프로세스 문서와 초기 봇 프로토타입을 생성하여 문제 식별과 자동화 개발 간의 거리를 단축할 수 있습니다. 따라서 프로세스 탐색, RPA, AI 및 ROI 측정을 결합하면 플랫폼 제공업체는 독립형 봇을 판매하는 것이 아니라 전체 자동화 라이프사이클을 지원할 수 있습니다.
01 로봇과 AI 에이전트의 규모가 커짐에 따라 거버넌스가 더욱 어려워지고 있습니다. 기업 규모에서 자동화를 관리하는 것은 조직이 점점 더 많은 로봇, AI 에이전트, 모델 및 워크플로우를 운영함에 따라 더욱 어려워지고 있습니다. 관리자는 자동화 시스템이 어떤 시스템에 접근할 수 있는지, 어떤 정보를 처리하는지, 어떤 작업을 수행하는지, 그리고 그러한 작업이 회사 정책을 준수하는지 여부를 파악해야 합니다. AI 에이전트는 고정된 명령을 단순히 실행하는 것이 아니라 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있기 때문에 이러한 관리가 더욱 어려워집니다. 따라서 기업은 중앙 집중식 권한 관리, 행동 기반 안전장치, 데이터 보호, 감사 기록 및 인적 감독이 필요합니다. 강력한 거버넌스가 없다면 자동화 확장은 운영, 개인정보 보호 및 규정 준수 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 공급업체는 다양한 비즈니스 기능에 맞춰 자동화의 유연성을 유지하면서도 거버넌스를 통합 플랫폼 기능으로 제공해야 합니다.
2025년 5월:UiPath는 향상된 AI 기반 자동화 기능을 도입하여 로봇 프로세스 자동화(RPA) 플랫폼을 확장하고, 기업 워크플로 자동화, 에이전트 기반 자동화 및 비즈니스 애플리케이션 전반에 걸친 통합을 개선했습니다.
2025년 6월:Automation Anywhere는 새로운 생성형 AI 및 지능형 자동화 기능을 통해 자동화 성공 플랫폼을 확장하여 기업이 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
2025년 7월:마이크로소프트는 인공지능 기반 자동화 기능을 강화하여 파워 오토메이트 플랫폼을 확장하고, 지능형 에이전트와 워크플로 자동화 도구를 통합하여 기업의 디지털 전환 이니셔티브를 지원합니다.
2025년 9월:SS&C Technologies는 향상된 AI 통합, 프로세스 오케스트레이션 및 엔터프라이즈 자동화 기능을 통해 Blue Prism RPA 플랫폼을 강화하여 지능형 자동화 포트폴리오를 확장했습니다.