[창간 5주년 특집] 세바스찬 슈뢰텔 유아이패스 부사장 “AI 에이전트를 동료로 맞이하는 법”

인공지능(AI) 기술의 궁극적 목표는 ‘자동화’다. 인류는 그동안 사람의 노동을 AI나 로봇이 대신해 주는 기술을 꿈꿨다. 여행 일정을 계획하거나 비행기표를 예매하는 비교적 단순한 작업부터 요리나 작문, 청소 등 복잡한 작업까지 AI가 도와주는 환경을 목표로 했다. 빨래를 대신하는 세탁기, 설거지를 대신하는 식기세척기 등 가전제품이 발전한 것도 일환으로 볼 수 있다. AI 스피커나 업무 자동화 프로세스인 RPA도 자동화를 목표로 개발된 기술들이다.

생성형 AI는 이 자동화의 가능성을 크게 높인 기술이다. 사람 대신 작문을 하고 이미지도 만들어내면서 기술 활용도를 높였다. 이미 챗GPT와 같은 생성형 AI는 코딩, 작문, 검색, 논문 작성 등에 많이 활용되고 있다. 여기서 한 걸음 더 나아간 기술이 있다. 바로 ‘AI 에이전트’다.

AI 에이전트는 고차원적인 목표를 기반으로 스스로 추론하고 계획하며 복잡한 작업을 실행하는 자율적인 AI 시스템이다. 기존 생성형 AI보다 ‘자율’과 ‘행동’에 초점이 맞춰져 있다. 이 시스템은 사람을 대신해 여러 업무를 수행한다. 일례로 여행 일정을 대신 세우고 이와 관련한 숙소 예약 등을 할 수 있다. 회사에서는 영업사원을 도와 잠재 고객과 소통하고 질문에 답하며 고객 문의를 관리할 수 있다. 영업 담당자의 미팅 일정도 조율해 준다. AI 분야에서 계속 언급됐던 아이언맨 자비스와 같은 ‘AI 비서’를 실현할 수 있는 기술로 꼽힌다.

전 세계에서 RPA 기술을 가장 많이 공급하며 업무 자동화 시장을 연 유아이패스는 AI 에이전트에 대해 제2의 자동화 시대를 열 수 있는 기술로 평가한다. 세바스찬 슈뢰델 유아이패스 제품총괄부사장(SVP)은 기자와 인터뷰에서 “유아이패스에선 지금의 에이전트 자동화 전환을 ‘제2막’으로 부른다”며 “AI 에이전트는 인류가 꿈꿔왔던 자동화를 실현할 수 있는 기술”이라고 말했다.

단, 그는 AI 에이전트를 기반 자동화를 추진하기 위해선 사람의 역할 역시 중요하다고 했다. AI 에이전트와 사람, 기존 소프트웨어 기술들이 하는 역할이 있는 만큼, 이를 조율하는 능력이 필요하다고 했다. 여기서 유아이패스가 제시한 것이 ‘에이전틱 오케스트레이션’이다. AI 에이전트, RPA 로봇, 사람 간의 협업을 조율해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 기술을 뜻한다. 일례로 AI 에이전트는 데이터를 분석하고 결정을 내리고 RPA 로봇은 반복적인 작업을 수행하며 사람은 예외 상황을 처리하거나 중요한 결정을 내리는 역할을 한다. 이 역할은 모두 유기적으로 이뤄져야 완전한 자동화를 이룰 수 있다. 에이전텍 오케스트레이션은 사람, AI, RPA이 하는 업무가 하나의 오케스트라 연주처럼 화합할 수 있게 도와주는 기술이다.

이 방식은 사람과 AI의 협업을 이끌어준다. 사람만이 할 수 있는 일, AI로 할 수 있는 일, 기존 RPA 등 자동화 소프트웨어로 할 수 있는 일을 구분해 사람과 기계의 협업 시스템을 만들어주기 때문이다. 슈뢰델 부사장은 “앞으로 AI 기술이 어떻게 발전할지 쉽게 전망할 수는 없지만, 한 가지 확실한 것은 AI 기술과 자동화는 시간이 지남에 따라 더 강력해진다는 것”이라며 “AI 에이전트는 미래 모든 사람이 일상과 업무에 사용할 기술이 될 것이기 때문에 지금은 이러한 기술들과 사람이 잘 협업하는 구조를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 그에게 자세한 얘기를 들어봤다.

- RPA 기업인 유아이패스가 AI 에이전트 등 AI 기술을 자동화에 통합한 이유는.

“유아이패스는 애초부터 자동화를 더 넓고 깊게 확장할 수 있는 수단으로 AI 기술을 고려해 왔다. 이미 수년 전부터 비정형 문서를 자동화하는 데 있어 AI와 머신러닝 기술을 적극 활용했다. 이러한 기술 통합은 단발적인 시도가 아니라 전략적 방향에 가깝다. 사실 AI와 RPA 두 기술은 궁합이 좋다. 기술적으로 보면 RPA는 매우 결정론적인 구조다. 빠르고 반복적이다. 예측할 수 있는 작업에 적합한 알고리즘 기반을 기반으로 한다. 하지만 인간이 일하는 방식은 반드시 그렇게 정형화되지 않는다. AI는 비정형적이고 복잡한 상황에서도 판단을 내릴 수 있게 도와주는 기술이다. RPA와 AI의 궁합은 여기서 시작된다. 두 기술은 모두 인간의 사고방식과 행동 양식을 모방하려는 방향성을 갖고 있고, 결국 자동화가 지향하는 목표도 같다. 유아이패스는 고객이 더 성공적이고 효율적으로 비즈니스를 운영할 수 있도록 기술을 설계해왔다. 그 과정에서 RPA의 한계를 극복하고 더 유연하고 복잡한 자동화를 실현할 수 있도록 AI와 AI 에이전트를 통합했다.”

- RPA에 AI 기술을 통합하면 어떤 이점이 생길까.

“AI가 더해지면 RPA의 자동화 범위와 깊이가 확장된다. 그동안은 사람이 해야 했던 복잡한 의사결정 지점을 자동화할 수 있고, 비정형 데이터와 문서를 기반으로 한 고차원적 작업도 처리할 수 있게 된다. 대표적인 사례로는 미국 혈액은행과 함께 진행한 프로젝트가 있다. 이 프로젝트에서는 건강 상태, 정책 문서, 과거 기록 등 비정형 데이터를 기반으로 누가 헌혈할 수 있는지를 AI가 판단한다. 기존 RPA로는 불가능했던 영역이다. 이와 같은 자동화는 단순 반복 작업을 넘어, 비즈니스 전반의 워크플로우에 AI 중심의 자동화 구조를 통합할 수 있도록 해준다.”

- AI 에이전트를 잘 활용하기 위해선 사람 업무와 협업도 필요할 것 같다.

“그래서 우리가 강조하는 것이 ‘오케스트레이션’이다. 오늘날 기업이 운영하는 프로세스는 단순 작업으로 구성되어 있지 않다. 사람, RPA, AI, ERP 시스템 등 다양한 요소가 상호작용하며 돌아가는 구조다. 이때 필요한 것이 바로 오케스트레이션이다. 우리가 말하는 오케스트레이션이란, 자동화된 작업과 인간의 작업, 시스템 간 호출 등을 하나의 구조화된 워크플로우 안에서 통합하고 조율하는 것이다. 복잡한 프로세스를 처음부터 끝까지 구성하고, 실행, 모니터링, 측정까지 일괄적으로 수행할 수 있도록 하는 자동화 관리 체계다. 유아이패스는 이를 위해 BPMN 2.0 표준을 따르는 오케스트레이션 툴 ‘마에스트로(Maestro)’를 제공하고 있다. 이를 통해 사용자는 로봇, 사람, AI 에이전트, API 호출 등을 단일 워크플로우 상에서 설계하고 실행할 수 있으며, 엔드투엔드 자동화를 보다 유기적이고 확장 가능하게 구성할 수 있다.”

- 에이전트끼리도 협업이 필요할 것 같다. 최근에는 여러 개의 에이전트를 사용하는 멀티 에이전트 얘기가 나온다.

“우리는 이미 하나의 에이전트가 다른 에이전트를 호출할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 플랫폼 내부에서 에이전트를 구성할 때, 특정 작업을 위해 다른 에이전트를 도구처럼 연결할 수 있도록 설계돼 있다. 향후에는 MCP(Multi-agent Communication Protocol)와 같은 에이전트 간 통신을 위한 표준 프로토콜도 지원할 예정이며, 이를 통해 에이전트와 서드파티 도구 간의 통합도 훨씬 수월해질 전망이다. 일례로 주식 포트폴리오를 분석하는 AI 에이전트가 있고, 이 데이터를 활용해야 하는 대출 심사 에이전트가 있다면, 두 에이전트 간 연결을 통해 보다 정교한 판단이 가능해진다. 이런 구조는 단일 에이전트가 모든 기능을 수행하기보단, 역할을 나눠 협업하는 방식으로 시스템을 설계할 수 있다는 점에서 중요하다.”

- 최근 AI 기업뿐 아니라 클라우드, CRM 기업도 AI 에이전트 사업을 한다. 유아이패스만의 경쟁력은 무엇일까.

“유아이패스가 자신 있게 내세우는 경쟁력은 세 가지다. 하나는 앞서 설명한 엔드투엔드 오케스트레이션이다. 우리는 인간, 로봇, AI 에이전트, 시스템 호출까지 하나의 구조로 통합하는 데 강점을 갖고 있다. UI 기반 통합은 물론이고, API를 통해서도 시스템을 연동할 수 있으며, 데이터베이스까지 연결해 작동시킬 수 있다. 덕분에 특정 벤더에 종속되지 않고 다양한 IT 환경에서 유연하게 적용이 가능하다. 두 번째는 거버넌스와 보안, 신뢰성이다. 우리는 로봇뿐 아니라 에이전트와 AI 모델 전반에 걸쳐 신뢰성과 통제력을 보장하는 여러 계층의 시스템을 내장해 두고 있다. ‘AI 트러스트 레이어’라는 별도 계층을 운영하면서 에이전트의 상태를 실시간으로 점검하고, 각 에이전트의 ‘건강 점수’를 통해 안정적인 운영 여부를 가시화하고 있다. 기업 고객이 요구하는 수준의 보안과 통제를 충족시킬 수 있도록 설계된 구조다. 세 번째는 인간과의 협업 환경이다. 유아이패스는 오토파일럿이나 케이스 관리 UI처럼 사람이 에이전트와 함께 일할 수 있는 인터페이스를 다양하게 제공한다. 복잡한 업무용 양식, 대화형 UI, 사용자 지정 앱 등을 통해 인간 작업자와 AI가 실시간으로 상호작용할 수 있는 구조를 강조하고 있으며, 이는 경쟁사들과의 중요한 차별점이다”

- 실제로 AI 에이전트를 도입한 고객 사례에는 어떤 것들이 있나?

“우리는 여러 산업에서 다양한 사례를 보유하고 있다. 보험 분야에서는 자동차 사고 클레임을 자동으로 평가하고 처리하는 AI 에이전트를 구축했다. 고객이 ‘차가 고장났어요, 보험 클레임을 제출하고 싶어요’라고 말하면, 에이전트는 누락된 정보를 파악하고 ‘사진을 제출해주세요’, ‘차량 등록증을 올려주세요’와 같은 후속 요청을 자동으로 수행한다. 의료 분야에서는 더 큰 조직과 함께 의료 이미지를 분석하고 환자 데이터를 기반으로 치료 계획을 제안하는 에이전트를 개발하고 있다. AI는 치료 방향을 추천하고, 어떤 약물을 사용할 수 있는지까지도 권장하는 역할을 수행한다. 제조업에서도 사례가 있다. 실시간으로 기계 데이터를 분석해 고장을 예측하고, 필요한 경우 부품을 미리 주문하거나 유지보수를 제안하는 예측 유지보수 에이전트가 실제 고객사에 적용되고 있다. 덕분에 기계 다운타임을 줄이고 생산 효율을 높일 수 있다. 공급망 관리에서는 특정 고객이 운송 경로의 병목을 실시간으로 파악하고, 더 나은 대체 경로를 제안받는 시스템을 구현했다. 기업 고객 중 실명을 밝힌 곳으로는 글로벌 결제 서비스 기업 WEX가 있다. WEX는 AI 에이전트를 콜센터에 도입하면서 상담 업무 자동화, 자연어 기반 업무 흐름 연결, 가시성 향상 등을 이뤘다. 담당자인 에밀리 크로네는 “에이전틱 자동화를 통해 급변하는 환경에 빠르게 대응하고, 요청을 인식해 적절한 자동화를 트리거함으로써 상담원들의 부담을 줄일 수 있었다”고 평가했다.”

- AI 에이전트가 정말로 완전한 자동화를 가능하게 할 수 있을까.

“우리는 AI 에이전트가 완전한 자동화를 향해 한 발짝 더 다가가는 기술이라고 보고 있다. 단순한 작업이 아니라, 복잡한 비정형 프로세스를 자동화할 수 있기 때문이다. 앞서 언급한 헌혈 자격 판단 사례처럼, 정책 문서와 개인 상태 데이터를 함께 해석해 결정을 내려야 하는 상황에서도 AI 에이전트가 높은 정확도로 대응하고 있다. 또 하나 중요한 포인트는 자동화의 회복력이다. 우리는 자동화가 예외 상황에 놓였을 때 스스로 복구할 수 있는 기능을 연구하고 있다. 작은 UI 변경 하나만으로도 프로세스가 멈췄지만, 이제는 그런 오류를 에이전트가 감지하고 수정해서 작업을 이어가는 기반을 만들고 있다. 다만, 유아이패스는 모든 것을 AI에 맡기자고 생각하진 않는다. 여전히 중요한 결정은 인간이 직접 개입해야 한다고 보고 있고, 이 때문에 오토파일럿이나 케이스 관리 화면처럼 사람과 AI가 유기적으로 협력할 수 있는 구조를 강조하고 있다.”

- 유아이패스가 AI 에이전트를 통해 궁극적으로 달성하고자 하는 목표는 무엇인가.

“궁극적인 목표는 AI 에이전트를 기업의 핵심 프로세스에 내장하는 것이다. 에이전트는 특정 작업을 자동으로 처리하고, 사용자와 소통하며, 전체 자동화 흐름을 더 지능적으로 만들어주는 존재로 자리매김하고 있다. 또 우리는 개발자를 위한 대화형 에이전트도 강화하고 있다. 개발자가 더 나은 자동화를 설계할 수 있도록 도와주는 도우미 역할의 에이전트다. 이를 통해 자동화의 범위와 영향력을 더욱 확장하고, 고객의 운영 효율성을 크게 높이는 것이 우리가 지향하는 방향이다.”

- AI 트렌드는 빠르게 바뀌고 있다. 그다음 기술 흐름은 무엇이 될 것으로 보나.

“정확한 예측은 어렵지만, 한 가지 확실한 건 AI와 자동화가 시간이 지날수록 더 강력해지고 있다는 점이다. AI 모델은 학습을 통해 지속적으로 진화하고, 점점 더 다양한 작업을 더 정확하게 수행할 수 있게 된다. 특히 앞으로는 기업 내 기밀 데이터까지 AI 에이전트가 쉽게 통합해서 처리할 수 있는 구조가 보편화될 가능성이 높다. 그렇게 되면 기업마다 자신만의 맞춤형 에이전트를 쉽게 구성할 수 있게 되고, 직장 내에서 자연스럽게 AI를 활용하는 흐름이 강화될 것이다. 지금도 많은 사람들이 챗GPT나 스마트폰 AI를 활용하듯, 앞으로는 직장 환경에서도 AI 에이전트가 일상적인 도구로 자리잡을 것이다. 유아이패스는 이를 위해 오토파일럿 기능을 강화하고 있으며, 이 흐름이 기업 워크플로우의 효율성과 전략적 사고 능력 강화로 이어질 것으로 기대하고 있다.”

- AI 에이전트 외에 유아이패스가 준비 중인 차세대 AI 기술은.

“우리는 현재 에이전트 자동화와 오케스트레이션의 활용 확대에 집중하고 있다. 이 두 가지가 고객에게 가장 직접적인 가치와 성과를 줄 수 있다고 판단하고 있기 때문이다. 물론 기술은 끊임없이 변화하고 있고, 우리 역시 최신 AI 기술을 계속해서 검토하고 있다. 그러나 당분간은 고객들이 지금의 에이전트 기반 자동화를 최대한 잘 활용할 수 있도록 돕는 데 집중할 계획이다. 이후 시장의 흐름에 맞춰 새로운 기능을 플랫폼에 통합할 수 있는 방향을 모색하게 될 것이다.”

- 유아이패스는 자동화의 역사에서 중심 역할을 해온 기업이다. 현재 회사가 추구하는 목표는.

“우리는 지금을 자동화의 제2막이라고 정의하고 있다. 기존의 RPA 중심에서 AI 에이전트 중심으로 전환하는 이 시점을 매우 중요한 전환기로 보고 있는 것이다. 유아이패스는 인간의 성취를 가속화하는 도구로서 자동화를 정의하고 있으며, AI 에이전트를 중심으로 더 높은 차원의 자동화를 실현하려 한다. 더 많은 가치를 창출하고, 더 넓은 영역에서 성과를 만들기 위한 전략의 핵심이 바로 이 에이전트 자동화다.”

- AI 기술이 빠르게 진화하고 있다. 사용자는 어떤 태도를 가져야 할까.

“무엇보다 중요한 건 AI가 신뢰할 수 있고, 투명하게 작동해야 한다는 점이다. 유아이패스는 오토파일럿 같은 기능 안에 출처 기반 설명과 맥락 제공 기능을 탑재하고 있으며, AI가 왜 어떤 결정을 내렸는지 사용자가 확인할 수 있도록 설계하고 있다. 두 번째로는 윤리적 사용이 중요하다. 현재 여러 국가와 규제 당국에서 AI 윤리 기준과 거버넌스를 제정하고 있고, 유아이패스는 이에 적극 동참하고 있다. 기술이 사람, 기업, 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 운영해야 한다는 철학 때문이다.”

- 그렇다면 유아이패스는 AI 안전성을 보장하기 위해 어떤 기술적 장치를 두고 있나.

“우리는 ‘AI 트러스트 레이어’라는 시스템을 기반으로, AI 에이전트가 어떤 정보를 바탕으로 결정을 내렸는지 추적할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 데이터 출처, 판단 이유, 실행 로그 등이 모두 기록되고, 사용자나 관리자는 이를 확인할 수 있다. 특히 민감하거나 고위험 업무에 대해서는 인간이 최종 결정을 내릴 수 있는 구조를 반드시 제공하고 있다. 자동화가 모든 걸 결정하는 게 아니라, AI는 판단을 제안하고, 사용자가 이를 빠르게 승인하거나 반려하는 방식으로 운영되는 게 기본 원칙이다. 이런 구조 덕분에 기업은 높은 자동화 수준을 유지하면서도, 신뢰성과 안정성, 그리고 통제를 모두 확보할 수 있다.”