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[IT뉴스]기업 업무 자동화, AI 에이전트 넘어 '엔터프라이즈 오케스트레이션' 경쟁으로
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-06-25 14:37:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ygrcxy3GIi"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a7b4e83ae57cc0a130a564ab3bd881ef6bba54c2cf3f2558c441f97a5cc39b01" dmcf-pid="WamkMW0HrJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026 - Spring' 행사 광경" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/etimesi/20260625143611798irgk.jpg" data-org-width="604" dmcf-mid="xkK7WMNdDn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/etimesi/20260625143611798irgk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026 - Spring' 행사 광경 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e4690987d5f1dbacacfdd9e89a1b25405d4f719d7aa0c6380e9c8d69ce110f12" dmcf-pid="YNsERYpXDd" dmcf-ptype="general">기업 업무 자동화 시장이 RPA 중심의 반복 업무 자동화를 넘어, AI 에이전트와 기업 시스템, 데이터, 문서, API, 사람의 승인 절차를 하나의 실행 흐름으로 연결하는 '엔터프라이즈 오케스트레이션' 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다.</p> <p contents-hash="f68946db18840eec7b00da16687492e5f10ddb5a0eb38f90f59b87a86272cc67" dmcf-pid="GjODeGUZwe" dmcf-ptype="general">최근 하이퍼오토메이션 시장의 핵심 변화는 자동화의 주체가 소프트웨어 로봇에서 AI 에이전트로 확장되고 있다는 점이다. 기존 RPA가 사람이 정의한 규칙과 화면 조작을 반복 수행하는 데 강점이 있었다면, 최근에는 대규모 언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG), AI-OCR, 프로세스 마이닝, API 연동, 업무 데이터, 사람의 승인 절차가 결합되며 업무 맥락을 이해하고 실행까지 연결하는 구조로 진화하고 있다.</p> <p contents-hash="20ea6812a89210e656a12711aab6b1fe106acffdc52b739f3a9eff578b5754c2" dmcf-pid="HAIwdHu5DR" dmcf-ptype="general">이에 따라 기업 자동화의 경쟁 축도 달라지고 있다. 과거에는 어느 업무를 얼마나 빠르게 자동화할 수 있는지가 중요했다면, 이제는 AI 에이전트가 기업 시스템에 안전하게 접근하고, 업무 흐름 안에서 판단과 실행을 수행하며, 그 과정이 통제·감사·복구 가능한 방식으로 운영되는지가 핵심 과제로 부상하고 있다.</p> <p contents-hash="c35f05ddcd5563b4d97138a3a68db99391b13b006cf4b586b69ed6867c83d224" dmcf-pid="XTtHrbx2sM" dmcf-ptype="general">특히 AI 에이전트가 실제 업무 시스템을 호출하고 데이터를 수정하며 외부 도구와 API를 사용하는 단계로 진입하면서, 하이퍼오토메이션은 단순 생산성 도구가 아니라 기업 업무 실행 인프라의 성격을 띠기 시작했다. 이 과정에서 Agentic Automation, Agentic Process Automation, Enterprise MCP, AI Orchestration, AI Agent Governance, Human-in-the-loop, Process Intelligence가 시장의 핵심 키워드로 떠오르고 있다.</p> <p contents-hash="37bc882d7088c66f89e541ceaf463e37a6a25111137cbaf4548099804d3d86c0" dmcf-pid="ZyFXmKMVOx" dmcf-ptype="general">글로벌 자동화 기업들은 이러한 변화에 맞춰 플랫폼 전략을 빠르게 재편하고 있다.</p> <p contents-hash="183b3505e345aef2858f142d5b4b706a0b0e4d2e8a06b1ac0e95fe9cd0d5ade5" dmcf-pid="5W3Zs9RfEQ" dmcf-ptype="general">유아이패스는 RPA 플랫폼을 넘어 AI 에이전트, 로봇, 사람, 기업 시스템을 통합적으로 조율하는 Agentic Automation 전략을 강화하고 있다. 특히 UiPath Maestro를 통해 AI 에이전트와 자동화 로봇, 사람의 업무 참여를 하나의 프로세스 안에서 조율하는 오케스트레이션 역량을 전면에 내세우고 있다. 또한 공공·규제 산업과 같이 보안 요구가 높은 환경을 겨냥해 온프레미스 및 셀프호스티드 환경에서의 에이전틱 AI 활용 가능성도 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="9af2a2b2a498da293689292db8398883349fb33421d056844f7f4cdc82f6cee9" dmcf-pid="1Y05O2e4sP" dmcf-ptype="general">오토메이션애니웨어는 RPA 이후의 자동화 패러다임을 Agentic Process Automation으로 정의하고 있다. 이 회사는 Process Reasoning Engine을 통해 AI 에이전트가 업무 목표와 프로세스 맥락을 이해하고, 문서·애플리케이션·API·사람의 개입 지점을 연결해 업무를 수행하는 구조를 강조하고 있다. 이는 단순 봇 자동화가 아니라 업무 프로세스 전체를 이해하고 실행하는 AI 기반 자동화 체계로의 전환을 의미한다.</p> <p contents-hash="c41143001e544d413cc6210e4b986d4e1bf90e76e45947a0c0ba225aaf6a567d" dmcf-pid="tGp1IVd8s6" dmcf-ptype="general">SS&C 블루프리즘은 WorkHQ를 앞세워 엔터프라이즈급 Agentic Automation 시장을 공략하고 있다. WorkHQ는 AI 에이전트, 디지털 워커, API, 사람을 하나의 거버넌스 환경에서 설계·오케스트레이션·관리하는 플랫폼을 지향한다. 특히 금융·공공·헬스케어 등 복잡하고 규제가 강한 산업에서는 AI 에이전트의 자율성보다 통제 가능성, 감사 추적, 예외 처리, 권한 관리가 더 중요해지고 있어 Blue Prism의 메시지는 '안전하게 운영 가능한 Agentic Automation'에 맞춰지고 있다.</p> <p contents-hash="bb6325d69fb231a7257bd3ae0e1cf152d04c14993b73f1462bf9bef0f9ca5de3" dmcf-pid="FHUtCfJ6s8" dmcf-ptype="general">워카토는 Enterprise MCP를 중심으로 AI 에이전트와 기업 애플리케이션·데이터·프로세스를 연결하는 실행 인프라를 강화하고 있다. MCP는 AI 에이전트가 다양한 기업 시스템과 도구를 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 하는 기술 흐름으로 주목받고 있다. Workato는 기존 iPaaS 기반 통합 역량을 바탕으로, AI 에이전트가 실제 기업 업무 시스템에 안전하게 접근하고 워크플로를 실행할 수 있는 오케스트레이션 계층을 제시하고 있다.</p> <p contents-hash="5894e61f0d78e1e8fad3a2e3a456fe02dde4a0cfc7b5f0ee1e69286f3cb771e3" dmcf-pid="3XuFh4iPw4" dmcf-ptype="general">국내 기업들의 움직임도 구체화되고 있다.</p> <p contents-hash="39485918d887dc556f8eda52fc8ce9bd3c5a617ccf1a0ef5b2250bf1675c41ce" dmcf-pid="0Z73l8nQOf" dmcf-ptype="general">삼성SDS는 FabriX, Brity Copilot, Brity Automation을 중심으로 생성형 AI 기반 하이퍼오토메이션 전략을 강화하고 있다. FabriX는 기업 내 데이터와 업무 시스템을 생성형 AI와 연결하는 플랫폼으로, Brity Copilot은 임직원의 업무 생산성을 높이는 AI 업무 지원 도구로, Brity Automation은 RPA와 BPA에 생성형 AI를 결합해 복잡한 업무 프로세스 자동화를 지원하는 방향으로 포지셔닝되고 있다. 삼성SDS의 전략은 기업 AX 전환에서 생성형 AI와 업무 자동화 플랫폼을 결합하는 대표 사례로 볼 수 있다.</p> <p contents-hash="d10ecc6eed0e54631cba55e3976810108e0a68d2bb198e419f808b1a0909baea" dmcf-pid="p5z0S6LxwV" dmcf-ptype="general">포스코DX는 업무 자동화를 사무 영역에만 한정하지 않고, 그룹 차원의 AX와 제조 현장 지능화까지 확장하는 방향으로 움직이고 있다. AI Native Company 전환, AI Workforce, 사무·제조 현장 AI Agent, Intelligent Factory 등은 하이퍼오토메이션이 단순 백오피스 자동화를 넘어 제조 AX와 산업 현장 자동화로 확장되고 있음을 보여주는 흐름이다.</p> <p contents-hash="5a71e019390cf36e101a0d8ec4d177f2308d5a5b2343a6ed744441eac4789aab" dmcf-pid="U1qpvPoMO2" dmcf-ptype="general">그리드원은 국내형 Agentic Automation 플랫폼 전략을 강화하고 있다. GO;DO를 중심으로 AI Agent, RPA, AI-OCR, RAG, 업무 자동화 기능을 결합하고 있으며, 기업 전용 프라이빗 AI 환경과 온프레미스 수요에 대응하는 점이 특징이다. 금융·공공·대기업 등 데이터 보안과 내부망 환경이 중요한 국내 시장에서는 클라우드 기반 범용 AI보다 기업 내부 환경에 맞춘 AI 자동화 플랫폼 수요가 커질 가능성이 높다.</p> <p contents-hash="5c25de88b1edce9ed0432c1d51ad2458b65ae14a8252542b8ed14ccd4b4ed394" dmcf-pid="utBUTQgRr9" dmcf-ptype="general">이비소프트는 Enterprise AI Orchestrator를 통해 다중 AI 모델, 에이전트, 사내 시스템, 문서 자산을 단일 워크플로로 연결하는 기업형 AI 실행 플랫폼을 내세우고 있다. 단순 챗봇이나 개별 AI 도구가 아니라, 기업 업무 흐름 안에서 AI 에이전트를 개발·연결·배포·운영하는 오케스트레이션 계층을 강조한다는 점에서 최근 하이퍼오토메이션 시장의 변화와 맞닿아 있다.</p> <p contents-hash="0bcecbf43b395c372783a332aec8e9bc4a4bc211d989ff61a758c517019a13bd" dmcf-pid="7FbuyxaeOK" dmcf-ptype="general">이처럼 하이퍼오토메이션 시장은 이제 RPA 도입 여부를 묻는 단계를 지나고 있다. 기업들은 AI 에이전트를 어떻게 업무에 연결할 것인지, 사내 데이터와 시스템 접근을 어떻게 통제할 것인지, 에이전트의 판단과 실행을 어떻게 검증할 것인지, 사람의 승인과 책임 구조를 어디에 둘 것인지라는 새로운 과제에 직면하고 있다.</p> <p contents-hash="2d473b2bbfdd93c109c388df8de1085d91672bc442c0c1e62c71ee4781bdee17" dmcf-pid="z3K7WMNdOb" dmcf-ptype="general">전문가들은 향후 하이퍼오토메이션 시장의 핵심 경쟁력이 자동화 기능 자체보다 '운영 가능한 구조'에 달려 있다고 본다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 기술적 실행력뿐 아니라 거버넌스, 보안, 감사 가능성, 비용 통제, 예외 처리, 업무 지식체계가 함께 설계돼야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="f9292f31b9aa05608a38e8d19fc0aa648baf1aba4d6a69a0a83995ef6268db8a" dmcf-pid="q09zYRjJOB" dmcf-ptype="general">하이퍼오토메이션 시장은 자동화 도구 경쟁에서 기업 업무 실행 인프라 경쟁으로 이동하고 있다. AI 에이전트가 기업 업무 안으로 깊숙이 들어올수록, 이를 안전하게 연결하고 운영하며 통제하는 엔터프라이즈 오케스트레이션 역량이 기업 AX 성패를 좌우하는 핵심 기준이 될 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="9fe14ae132a3d8a52a01e4083fe4f981478846a5ee6093a61a5a45b95b0daef4" dmcf-pid="BCHTcu4qrq" dmcf-ptype="general">전자신문인터넷은 이 같은 흐름을 반영해 오는 10월 23일 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026 - Fall'을 개최한다. 이번 행사는 'AI Agent를 넘어, Enterprise Orchestration으로'를 핵심 방향으로 Agentic Automation, Enterprise MCP, AI 오케스트레이션, AI Agent 거버넌스, 업무 지식체계와 온톨로지, AI-OCR 및 문서 자동화, 프로세스 인텔리전스, 대기업 AX 적용 사례 등을 집중 조망할 예정이다. 행사 참가 및 협찬 문의는 전자신문인터넷 IMC실로 하면 된다.</p> <p contents-hash="5464d20ec35ca25f2534df692eafc81a6f6b014b167012539f2d61cb1c51e44b" dmcf-pid="bhXyk78Bmz" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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