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20년 역사의 프로세스 자동화 기업 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)는 신기술의 잠재력을 잠재 고객에게 보여주기 위한 목적도 포함해 자사 내부에 AI 에이전트를 적극 도입했다.

하지만 오토메이션애니웨어는 2024년 2월부터 자사 시스템에 40개 이상의 AI 에이전트를 도입하면서, 재무 프로세스와 기술지원 등 여러 기능을 효율화해 수십만 달러에 달하는 비용을 절감했다.

오토메이션애니웨어 IT 총괄 부사장 카필 비야스는 “AI 에이전트를 통해 전통적인 프로세스 자동화를 한 단계 진화시키고, 스스로 기술을 실험해보는 것이 우리에게 매우 중요했다”라며 “동시에 회사 자체에도 큰 기회가 될 수 있다고 판단했다”라고 말했다.

비야스는 “2022년 말 생성형 AI가 주목받기 시작했을 때, 우리는 오랫동안 기다려온 순간이 왔다고 느꼈다”며 “AI와 자동화는 마치 천생연분처럼 궁합이 잘 맞는다. 지능과 실행력이 하나로 결합된 것”이라고 표현했다.

조각이 딱 맞아떨어지는 궁합으로, 지능과 실행력이 결합된 셈”이라고 표현했다.

‘에이전틱 프로세스 자동화’로의 진화

오토메이션애니웨어는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 지능형 프로세스 자동화를 넘어, 이제는 ‘에이전틱 프로세스 자동화(agentic process automation)’로 진화하고 있다. 카필 비야스는 이를 봇, AI 도구, 에이전트, 전통적인 자동화 기술, 그리고 사람을 유기적으로 조율하는 프레임워크라고 설명했다.

‘AI 에이전트 실전 배치(Putting AI Agents to Work)’라는 코드명 아래 추진된 이 프로젝트는 재무, 기술지원, 마케팅 등 여러 부서로 확산됐으며, 초기부터 가시적인 성과를 거뒀다.

재무 부문에서는 주문부터 현금 회수(O2C), 기록부터 보고(R2R), 세무 업무 전반에 걸쳐 총 12개의 주요 활용사례를 도입했다. 이를 통해 약 35만 달러(약 4억 8,000만 원)의 비용을 절감하고, 약 6,000시간의 생산성을 향상시켰다. 또한 현금 흐름을 개선하고 약 500만 달러(약 68억 원) 상당의 리스크도 완화했다.

예를 들어 O2C 영역에서는 청구 및 미수금 관리 프로세스를 최적화해 수금 속도를 높이고 여러 수작업 절차를 자동화했다. 비야스는 “우리는 재무 흐름을 가속화하는 데 주안점을 뒀다”며 “O2C나 R2R 같은 재무 프로세스는 수작업 조정과 데이터 검증으로 병목 현상이 발생하는 것이 문제였다”고 설명했다.

AI 에이전트는 재무 프로세스의 정확도를 높이고 핵심 인력이 반복 업무에서 벗어나 분석 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있다.

기술지원 부문에서는 L1(1차) 지원을 위한 대화형 셀프서비스 에이전트를 도입해 사고 해결 프로세스를 대거 자동화했다. 이를 통해 연간 약 3만 3,000시간의 업무 시간을 절감했으며, L2 및 L3 지원도 각각 에이전트를 기반으로 운영 중이다.

지원 에이전트 도입 이후 티켓 해결 속도는 89% 빨라졌으며, 현재 전체 티켓의 30%는 자동으로 처리되고 있다. 이로 인해 기술지원 인력을 고객 만족 등 다른 기능에 재배치할 수 있게 됐다. 연간 약 1만 건의 기술지원 요청 중 L1 에이전트가 3분의 1 이상을 담당하고 있으며, L2 에이전트는 중간 수준의 문제를 자동 해결하고, L3 에이전트는 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)을 활용해 복잡한 이슈 해결을 지원한다.

비야스는 “기술지원 에이전트를 통해 연중무휴 24시간 서비스를 제공할 수 있게 됐고, 전통적인 헬프데스크의 모든 문제를 해결할 수 있었다”라고 말했다.

마케팅 부문에서도 AI 에이전트를 활용해 블로그, 영상, 소셜미디어 게시물 등 새로운 콘텐츠를 제작했으며, 콘텐츠 생산량은 전년 대비 3배로 늘어났다. 이와 동시에 약 80%의 비용 절감 효과도 거뒀다.

이들 마케팅 에이전트는 오토메이션애니웨어의 고유한 브랜드 보이스와 스타일 가이드를 학습했고, 인간과 AI가 함께 검토하는 강력한 검수 절차를 거친다. 연간 약 1만 5,000시간의 생산성 절감 효과 덕분에 마케팅 팀은 전략적 과제에 집중할 수 있게 됐다.

변화 관리 장벽 극복

오토메이션애니웨어는 ‘AI 에이전트 실전 배치’ 프로젝트를 추진하면서 여러 도전 과제에 직면했지만, 이를 성공적으로 극복해 2025년 娇色导航100 어워드에서 IT 혁신성과 리더십을 인정받았다.

카필 비야스에 따르면, 회사는 오랜 자동화 경험을 갖고 있었음에도 일부 직원의 변화 저항과 특정 부서의 AI 역량 부족이라는 장애물에 부딪혔다. 특히 비즈니스 중심 부서에서는 AI 기술에 대한 이해가 부족해, 에이전트를 활용한 비즈니스 프로세스를 새롭게 설계하는 데 한계가 있었다. 하지만 시간이 지나며 AI에 대한 신뢰가 형성되자, 현업 사용자들이 완전 자율형 프로세스를 스스로 설계하기 시작했다.

또한 일부 직원은 AI 에이전트의 결과를 신뢰하지 못했고, 이에 따라 회사는 초기 단계에서는 인간의 개입을 유지하며 에이전트를 운영했다. 이후에는 리스크가 낮은 상황부터 점진적으로 인간 감독을 줄여가는 방식으로 접근했다.

비야스는 직원들의 신뢰는 곧 고용 안정성과도 직결된다고 강조했다. 그는 “AI가 누군가의 일자리를 빼앗기 위한 것이 아님을 명확히 인식시킨다”며 “모든 직원이 AI가 자신에게 어떤 영향을 줄지를 고민하게 만들고 있다”라고 전했다.

‘에이전트 우선’ 사고방식 정착

비야스에 따르면, 오토메이션애니웨어는 여전히 수작업 기반의 프로세스가 많지만, 거의 모든 의사결정 단계에 에이전트를 관여시키는 ‘AI 및 에이전트 우선’ 사고방식을 핵심 전략으로 삼고 있다.

그는 “에이전트는 우리가 더 빠르고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 조언할 것”이라며 “실시간으로 전략을 수립하는 데도 중요한 가이드를 제공할 것”이라고 설명했다.

이러한 사고방식을 조직에 정착시키기 위해 오토메이션애니웨어는 직원 대상 AI 교육과 리터러시 강화, 신뢰 구축에 과감히 투자하고 있다. 교육 프로그램뿐 아니라 실제 문제 해결을 위한 실습도 병행하며, 직원들이 AI와 자동화 기술을 체득하도록 했다. 회사는 또한 ‘AI 올림픽’ 스타일의 경진대회를 열어 15개 팀이 실제 비즈니스 과제를 해결하는 방식으로 AI와 자동화를 탐색하도록 독려했다.

비야스는 “이러한 리터러시, 자율성, 표준화가 갖춰지면 기술 도입이 자연스럽게 뒤따르게 된다”며 “그때부터 진정한 확산의 모멘텀이 생긴다”고 강조했다.

가트너에서 RPA와 하이퍼오토메이션을 담당하는 리서치 디렉터 아서 빌라는 오토메이션애니웨어가 자체 에이전트를 도입한 결정은 앞으로 더 나은 AI 도구를 만드는 데 핵심적인 밑거름이 된다고 평가했다. 그는 “혁신 기업으로서 이는 중요한 수순이다. 내부에서 테스트하고 문제점을 개선하며, 사용성을 검증하는 것이 필수적이기 때문”이라며 “이를 통해 자사 기술 역량을 시장에 뚜렷이 보여줄 수 있다”라고 설명했다.

빌라는 또 “오토메이션애니웨어는 2024년 초부터 에이전트를 본격 배치했기 때문에 대형 경쟁사보다 한발 앞서 있다”며 “이미 두세 번째 버전의 에이전트 플랫폼을 운영 중인 반면, 경쟁사들은 아직 초기 버전에서 시행착오를 겪고 있다”라고 분석했다.

그는 “진정한 에이전트 플랫폼 시장을 선도하려면 ‘우리가 먼저 시작했고, 내부는 물론 고객사 환경에서도 실제 운영 중’이라는 내러티브를 강하게 전달해야 한다”라고 설명했다.
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