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RPA 플랫폼 2026 완벽 가이드 - UiPath · Automation Anywhere · Blue Prism · Power Automate · Tungsten · ABBYY · Rocketbot 심층 분석

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프롤로그 — 2026년, RPA는 죽었는가, 다시 태어났는가

2018년쯤 "RPA"라는 단어가 처음 한국 기업 회의실에 등장했을 때, 그것은 마법의 단어였다. 엑셀로 하는 반복 업무, ERP 화면을 클릭하며 데이터를 옮기는 일, 이메일에서 첨부 파일을 받아 시스템에 입력하는 일 — 이 모든 것을 봇이 대신 한다는 약속. UiPath는 2021년 4월 IPO에서 시가총액 35조 원을 기록했다.

2026년 현재, 그 풍경은 완전히 바뀌었다. Forrester는 2024년 보고서에서 **"전통적 RPA의 성장 둔화"**를 경고했고, Gartner의 2025년 Hype Cycle은 RPA를 "Slope of Enlightenment"가 아닌 "Trough of Disillusionment" 근처로 다시 끌어내렸다. 동시에 — 그리고 역설적으로 — UiPath의 매출은 2025 회계연도에 13억 달러를 넘었고, 같은 해 Anthropic은 Computer Use를 발표했으며, OpenAI는 Operator를 GA했다.

2026년의 RPA는 "스크린 스크래핑 + 룰 기반 워크플로"가 아니다. 그것은 **"LLM이 결정하고, 비전 모델이 보고, 에이전트가 행동하는 자동화 스택"**이다. UiPath Autopilot, Automation Anywhere Automation Co-Pilot, Power Automate Copilot — 모든 메이저 벤더가 같은 방향으로 달리고 있다.

이 글에서 다루는 것:

  1. RPA란 무엇이고, 2026년 현재 어디에 서 있는가
  2. UiPath 25.4 — Autopilot, Orchestrator, AI Center, Document Understanding
  3. Automation Anywhere 360 — AARI, Document Automation, Co-Pilot
  4. Blue Prism (SS&C 인수 후) — Decipher IDP, Cloud Foundation
  5. Microsoft Power Automate — Copilot, AI Builder, Desktop Flows
  6. Tungsten Automation (구 Kofax) — TotalAgility, RPA, AP Essentials
  7. ABBYY — FineReader Server, Vantage, IDP 특화
  8. Rocketbot — 라틴 아메리카에서 떠오른 신예
  9. WorkFusion, Pega, NICE, OpenRPA, TagUI
  10. Python 자동화 대안 — pywinauto, PyAutoGUI, robotframework
  11. AI-first 에이전트 — Anthropic Computer Use, OpenAI Operator, Vertex AI Agents
  12. 브라우저 자동화의 부상 — Playwright, Browser Use, Skyvern, Multion
  13. 문서 이해(IDP) 풍경 — Textract, Form Recognizer, Document AI, Hyperscience
  14. 한국 RPA — Samsung SDS Brity RPA, AhnLab DRA, LG CNS, Naver Clova, ZAPER
  15. 일본 RPA — WinActor, BizRobo!, BlueX, SoftBank
  16. 가격 모델 — per bot, per workflow, attended vs unattended
  17. 가장 흔한 RPA 프로세스 10가지
  18. RPA 쇠퇴 서사 — Forrester 다운그레이드, Gartner Hype Cycle
  19. 미래 — Agentic AI, Hybrid RPA+LLM, Computer Vision
  20. 어떤 플랫폼을 골라야 하는가
  21. 참고 자료

1장 · RPA란 무엇이고, 2026년 어디에 서 있는가

RPA(Robotic Process Automation)의 본래 정의는 단순하다. "사람이 GUI를 통해 수행하던 반복 작업을 소프트웨어 봇이 모방하는 기술." ERP 화면을 열고, 필드를 채우고, 저장 버튼을 누르고, 다음 행으로 가는 일을 봇이 한다.

2010년대 초반, Blue Prism이 영국 BPO 시장에서 이 카테고리를 만들었다. UiPath는 루마니아 부쿠레슈티에서 2005년 창업해 2017년부터 폭발적으로 성장했다. Automation Anywhere는 같은 시기 미국 산호세에서 성장했다. 이 셋이 "RPA Big 3"로 불렸다.

그러나 2026년 현재, RPA의 정의 자체가 흔들린다. 이유는 세 가지다.

첫째 — UI 자동화의 본질적 한계. 화면이 1픽셀만 움직여도 봇이 깨진다. ERP 업데이트, 브라우저 버전 변경, OS 패치 — 매번 봇을 다시 짜야 한다. 유지 보수 비용이 도입 비용을 초과하는 경우가 많아졌다.

둘째 — LLM의 등장. GPT-4와 Claude 3는 "구조화되지 않은 데이터"를 다룰 수 있게 됐다. 이메일 본문에서 송장 번호를 뽑는 일, PDF에서 표를 읽는 일 — 예전엔 정규식과 OCR로 짰던 것들이 LLM 한 줄 호출로 풀린다.

셋째 — AI 에이전트. Anthropic의 Computer Use(2024년 10월), OpenAI의 Operator(2025년 1월), Google의 Vertex AI Agent — 이들은 RPA가 하던 일을 "LLM이 화면을 보고 직접 클릭"하는 방식으로 푼다. 룰을 짜지 않는다. 목표만 준다.

이 세 가지가 합쳐져, 2026년의 RPA 벤더들은 **"우리는 더 이상 RPA 회사가 아니다, 우리는 Intelligent Automation / Agentic Process Automation 회사다"**라고 리브랜딩 중이다. UiPath는 회사 슬로건을 "Automation"에서 **"AI at Work"**로 바꿨다. Tungsten Automation은 아예 회사 이름을 Kofax에서 바꿔 버렸다.

2026년 RPA의 현실 한 줄 요약: 순수 룰 기반 RPA 시장은 정체, AI 결합형 Intelligent Automation 시장은 두 자릿수 성장, 그리고 그 위에 AI Agent라는 더 큰 카테고리가 RPA를 흡수하는 중이다.

2장 · UiPath 25.4 — 절대 강자의 진화

UiPath는 여전히 RPA 시장 점유율 1위다. 2025 회계연도(2025년 1월 기준) 매출 13.4억 달러, ARR 16.7억 달러. Forrester Wave Q1 2024에서 Leader 위치. Gartner Magic Quadrant 2024에서도 Leader 1위.

UiPath Platform 2024.10 / 25.4 — 무엇이 바뀌었나

UiPath의 제품 구성은 2024년부터 다음과 같이 통합됐다.

  1. Studio / Studio Web — 개발자용 IDE. Studio는 Windows 데스크톱, Studio Web은 브라우저 기반. Studio Web은 2023년 출시 이후 시민 개발자(citizen developer) 시장을 빠르게 잠식했다.
  2. Orchestrator — 봇 관리·스케줄링·모니터링 중앙 서버. 클라우드(Automation Cloud), 온프레, 하이브리드 배포 가능.
  3. Robots — 실제 자동화를 수행하는 봇. Attended(사용자 옆에서), Unattended(서버에서 무인), Hybrid 세 종류.
  4. AI Center — ML 모델 호스팅·관리. 자체 학습 모델과 사전 학습 모델 모두 지원.
  5. Document Understanding — IDP(Intelligent Document Processing). 송장·계약서·신분증·영수증을 구조화 데이터로 변환.
  6. Communications Mining — 이메일·채팅·티켓에서 의도를 추출. 2022년 인수한 Re:infer 기술.
  7. Process Mining — 시스템 로그를 분석해 자동화할 프로세스를 발견. 2022년 Cloud Elements·StepShot 인수 기반.
  8. Action Center — Human-in-the-loop. 봇이 사람에게 결정을 요청하는 작업 큐.
  9. Apps — 로우코드 앱 빌더. 봇 트리거를 위한 UI를 만든다.
  10. Insights — BI/대시보드.
  11. Test Suite — 봇 자동 테스트.

2025년의 큰 변화 — Autopilot

UiPath Autopilot은 2024년 10월 발표된 GenAI 코파일럿이다. 세 가지 형태로 제공된다.

  • Autopilot for Studio — 자연어로 워크플로를 생성한다. "송장 PDF에서 금액 뽑아서 SAP에 입력하는 봇 짜줘"라고 입력하면 워크플로 초안을 만든다.
  • Autopilot for Testers — 테스트 케이스 자동 생성.
  • Autopilot for Everyone — 일반 사용자가 채팅으로 봇을 실행한다. Action Center와 결합.

UiPath의 큰 베팅은 Agentic Automation이다. 2024년 11월 공식 블로그에서 "에이전트와 봇이 함께 일하는 미래"를 선언했고, 2025년에는 UiPath Agent Builder를 추가했다. 이것은 LangGraph 같은 코드 프레임워크와는 다르게, GUI에서 LLM 에이전트를 정의하고 RPA 봇을 도구로 호출하는 방식이다.

가격대 (2026년 공시 기준)

UiPath는 Per Robot 라이선스를 기본으로 한다. Unattended Robot 한 대당 연 8,000~12,000 달러 선이 일반적이다. Studio Pro는 개발자당 연 1,930 USD에서 시작한다 (UiPath 공식 가격표 기준, 협상 여지 있음). 단, 실제 엔터프라이즈 계약은 ELA(Enterprise License Agreement)로 묶이는 경우가 많다.

현장 노트: 한국 대기업 도입 사례에서 UiPath는 "처음 3년은 좋다, 그러나 4년차부터 라이선스 갱신 비용 협상이 어렵다"는 평이 많다. 동시에 Document Understanding과 Communications Mining은 경쟁사가 따라오기 힘든 수준이다.

3장 · Automation Anywhere 360 — Cloud-Native RPA의 자존심

Automation Anywhere는 2018년 SoftBank Vision Fund에서 5.5억 달러 투자를 받으며 한때 UiPath와 어깨를 나란히 했다. 2026년 현재는 시장 점유율 2~3위권, 비상장 상태로 매출 약 7억 달러 추정.

Automation 360 (이전 명칭: Enterprise A2019) — 2026년 구성

  1. Automation Anywhere Control Room — 봇 오케스트레이션. UiPath Orchestrator 대응.
  2. AARI (Automation Anywhere Robotic Interface) — Attended 자동화의 사용자 인터페이스. 2020년 도입.
  3. IQ Bot → Document Automation — IDP. 2024년 명칭 변경.
  4. Automation Co-Pilot — GenAI 도우미. UiPath Autopilot 대응.
  5. AI Tools (구 AI Hub) — LLM·NLP·OCR 통합 게이트웨이.
  6. Process Discovery — Process Mining 대응 제품.
  7. CoE Manager — Center of Excellence를 위한 거버넌스 도구.

기술적 특징

Automation Anywhere는 Web-First 아키텍처가 가장 큰 차별점이다. 봇 개발 자체가 브라우저에서 일어난다(UiPath의 Studio Web도 비슷한 방향). 모든 기능이 클라우드 네이티브로 짜여 있고, 멀티 테넌시가 처음부터 설계에 들어가 있다.

Document Automation의 특이점

Automation Anywhere의 Document Automation은 자체 ML 모델 학습이 가능하다. UiPath Document Understanding과 마찬가지로, 사용자가 송장 5~10장에 라벨링하면 모델이 학습된다. 2025년부터는 자체 Vision-Language Model(IQ Document AI)을 도입했다고 발표.

Automation Co-Pilot의 차별점

UiPath Autopilot이 IDE에 통합된 코파일럿이라면, Automation Anywhere의 Co-Pilot은 엔드유저 비즈니스 사용자를 정확히 겨냥한다. Salesforce, SAP, ServiceNow 같은 SaaS 화면 옆에 사이드바로 떠서, 자연어로 봇을 호출한다.

가격대

UiPath와 유사. Unattended Bot 연 7,500~11,000 USD 수준. AARI 사용자 라이선스가 추가됨.

시장 관점: Automation Anywhere는 2024년 IPO 시도를 미루고 비상장으로 남았다. UiPath보다 더 공격적인 Cloud-First 전략과 SaaS UX가 강점이지만, 한국·일본 시장에서는 UiPath보다 점유율이 낮다.

4장 · Blue Prism — SS&C 인수 후의 정체성

Blue Prism은 RPA 카테고리를 만들었다고 평가받는 영국 회사다. 2001년 창업, 2016년 LSE 상장. 그러나 2022년 4월 SS&C Technologies에 12.4억 달러에 인수되며 비상장으로 돌아갔다. 이후 SS&C Blue Prism으로 브랜딩.

Blue Prism의 차별점 — Server-First Architecture

UiPath/AA가 데스크톱 자동화에서 출발한 반면, Blue Prism은 처음부터 무인 서버 봇을 중심으로 설계됐다. Attended 봇은 한참 뒤에 추가됐다. 이 때문에 금융권·BPO 같은 "보안과 거버넌스가 최우선"인 시장에서 강세였다.

2026년 제품 구성

  1. Blue Prism Enterprise / Cloud — 코어 RPA 플랫폼. Process Studio + Object Studio + Control Room.
  2. Decipher IDP — IDP 솔루션. 2021년 발표.
  3. Blue Prism Cloud Foundation — Azure 기반 매니지드 클라우드 옵션.
  4. Capture & Process Intelligence — Process Mining 대응.
  5. Chorus BPM (SS&C 시너지) — 워크플로 + RPA 통합.

SS&C 인수 후 무엇이 바뀌었나

긍정 측면: SS&C의 금융 BPO 고객 기반과 결합. 부정 측면: 독립 RPA 벤더로서의 혁신 속도가 둔화됐다는 시장의 평. 2024~2025년 자체 GenAI 코파일럿 발표가 UiPath·AA·Microsoft에 비해 늦었다.

기술적 특징

Blue Prism은 여전히 Process Studio에서 BPMN과 유사한 다이어그램으로 봇을 짠다. 한 페이지에 비즈니스 로직, 다른 페이지에 UI 객체. 이 분리가 유지보수성에서 가장 큰 장점으로 평가된다.

가격대

Unattended Bot 연 10,000~15,000 USD 수준으로 가장 비싸다. 대신 PoC 단계에서는 무료 트라이얼이 짧다는 평.

현장 노트: 한국에서는 Blue Prism 도입 사례가 UiPath/AA에 비해 적다. 일본에서는 금융권을 중심으로 일정 점유율 유지 중.

5장 · Microsoft Power Automate — 다크호스의 역공

Microsoft Power Automate는 원래 Microsoft Flow라는 이름의 가벼운 통합 도구였다. 2019년부터 Power Automate Desktop이 추가되며 본격 RPA로 진입했고, 2026년 현재 시장 1위 자리를 위협하는 위치에 있다.

왜 Power Automate가 무섭게 성장하는가

  1. M365 번들링 — Microsoft 365 라이선스에 Power Automate가 기본 포함된다. 별도 RPA 라이선스를 사지 않아도 데스크톱 자동화가 가능하다.
  2. Azure 통합 — Azure OpenAI, Azure AI Document Intelligence, Logic Apps와 자연스럽게 연결.
  3. Copilot — Microsoft Copilot의 RPA 확장. 자연어로 플로우 생성.
  4. 저렴한 진입 가격 — UiPath/AA가 봇당 1만 달러일 때, Power Automate는 사용자당 월 15 USD에서 시작.

2026년 제품 구성

  1. Cloud Flows — SaaS 간 통합(Zapier 대응). 1000+ 커넥터.
  2. Desktop Flows — 데스크톱 RPA(UiPath/AA 대응).
  3. Process Mining — Microsoft Minit 인수 기반.
  4. AI Builder — 로우코드 ML 모델 빌더(폼 처리, 분류, 예측).
  5. Copilot for Power Automate — 자연어 플로우 생성. "매주 월요일 아침 9시에 이메일 첨부 PDF를 SharePoint에 저장해줘"라고 입력.

Power Automate Desktop의 기술적 한계

Power Automate Desktop은 윈도우 데스크톱 자동화에서 UiPath/AA와 거의 같은 수준이다. 그러나 고급 거버넌스와 대규모 봇 운영에서는 차이가 있다. Orchestrator급의 정교한 봇 큐 관리는 약하다.

가격대 (2026년 기준)

  • Power Automate Premium — 사용자당 월 15 USD. Desktop 봇 사용 가능.
  • Power Automate Process — 봇당 월 150 USD (Unattended).
  • Power Automate Hosted Process — 봇당 월 215 USD (Microsoft 호스팅).
  • AI Builder Credits — 별도 과금. 월 100 USD부터.

UiPath의 1/5 수준 가격이라는 평가가 일반적이다.

시장 관점: Forrester는 2024년 RPA 보고서에서 Microsoft를 "Strong Performer"에서 "Leader"로 격상시켰다. 2026년 현재 Power Automate는 신규 도입의 최대 30%를 가져간다는 추정.

6장 · Tungsten Automation (구 Kofax) — IDP의 정통

Kofax는 1985년 창업한 문서 캡처 분야의 정통 강자였다. 2022년 Thoma Bravo 사모펀드에 인수됐고, 2024년 1월 Tungsten Automation으로 사명 변경. 같은 시기 일부 사업부는 Thoma Bravo가 다시 Tungsten Network와 합쳐 통합했다.

Tungsten Automation 2026 제품군

  1. TotalAgility — 코어 통합 플랫폼. Intelligent Document Processing + RPA + BPM 통합.
  2. Tungsten RPA (구 Kofax RPA) — UI 자동화 봇.
  3. Tungsten Capture — 종이·이미지·PDF 캡처.
  4. AP Essentials — Accounts Payable 특화 SaaS. 송장 처리 전문.
  5. SignDoc — 전자 서명.

왜 Tungsten이 살아남는가

UiPath/AA가 "RPA 우선"으로 시작했다면, Tungsten은 "문서 캡처 우선"으로 시작했다. 2026년 현재, 모든 RPA 도입 프로젝트의 60% 이상이 송장·신분증·계약서 같은 문서 처리를 포함한다. 이 영역에서 Tungsten은 30년 노하우를 가졌다.

Tungsten Vantage

ABBYY와 마찬가지로 IDP 특화 제품. Vision Language Model을 결합한 차세대 IDP 솔루션. 2024년 발표.

가격대

전형적으로 페이지/문서 단위 + 봇 단위 혼합 라이선스. AP Essentials는 송장당 가격 책정.

현장 노트: AP(매입채무) 자동화에 한정한다면 Tungsten AP Essentials와 SAP Concur, Tipalti가 같은 카테고리에서 경쟁. RPA 전반보다는 IDP 시장으로 봐야 한다.

7장 · ABBYY — FineReader Server에서 Vantage까지

ABBYY는 1989년 모스크바에서 창업한 OCR/IDP 강자다. (2022년 우크라이나 전쟁 이후 본사를 미국으로 옮겼다.) 일반 사용자에게는 FineReader PDF로 친숙하지만, 엔터프라이즈 시장에서는 다른 라인업이 있다.

ABBYY 2026 제품군

  1. FineReader Server — 대용량 OCR 처리 서버. PDF/이미지 → 검색 가능 PDF·텍스트.
  2. Vantage — 차세대 IDP 플랫폼. 2020년 발표. 사전 학습된 "Skill" 마켓플레이스(송장·계약서·신분증)로 빠른 도입.
  3. Timeline (구 Process Intelligence) — Process Mining 제품. 2019년 인수.
  4. FlexiCapture — 레거시 IDP 플랫폼. Vantage가 후계.

ABBYY의 가치 명제

ABBYY는 순수 IDP 벤더다. RPA 봇을 직접 팔지 않는다. 대신 UiPath, Automation Anywhere, Power Automate 모두에 통합 커넥터를 제공한다. "RPA 벤더는 골라라, 문서 인식은 ABBYY를 써라" 전략.

가격대

Vantage는 페이지당 가격 책정이 일반적. 송장 1장당 5~25센트 수준이라는 추정 (협상에 따라 변동).

시장 관점: 2025년 LLM·VLM 발달로 IDP 벤더의 차별점이 줄어들고 있다. 그러나 ABBYY의 "수십 종의 사전 학습된 Skill"은 여전히 큰 자산이다.

8장 · Rocketbot — 라틴 아메리카의 다크호스

Rocketbot은 칠레에서 2017년 창업한 RPA 벤더다. 한국·일본에서는 거의 알려져 있지 않지만, 라틴 아메리카(브라질·멕시코·콜롬비아·아르헨티나)에서는 빠르게 점유율을 키우고 있다. 2024년 Forrester Wave에서 Strong Performer로 평가.

Rocketbot의 차별점

  1. 저가 모델 — UiPath/AA보다 50~70% 저렴.
  2. Spanish/Portuguese 기본 지원 — UX 자체가 스페인어 시장 우선.
  3. Rocketbot Studio — Python 기반 스크립팅. 개발자 친화적.
  4. 공식 마켓플레이스 — 사전 제작된 봇 템플릿 다수.

기술적 특징

Rocketbot은 봇을 Python 스크립트로 export 할 수 있다. 이것이 다른 메이저 RPA와 가장 큰 차이. "코드로 봇 짜는 RPA"에 가깝다.

시장 관점: 한국·일본 진출은 제한적이지만, 가격 민감 시장(중소기업, 동남아·중남미)에서 무시할 수 없는 존재. 2026년 매출 추정 약 5천만 USD.

9장 · WorkFusion, Pega, NICE, OpenRPA, TagUI

이 카테고리는 RPA Big 3 + Microsoft + Tungsten + ABBYY 외의 플레이어들이다.

WorkFusion — 2010년 창업, 뉴욕. AML(자금세탁방지) RPA 특화. "Digital Worker"라는 이름으로 사전 학습된 봇을 판다. 금융권 KYC/AML 영역에서 강세.

Pega — Pegasystems의 RPA 모듈. BPM/CRM 플랫폼인 Pega Infinity에 RPA가 통합. 단독 RPA 벤더로 보기보다는 "Pega 고객사가 RPA도 추가"하는 형태가 일반적.

NICE Robotic Automation — 이스라엘 NICE의 RPA. 콜센터 자동화(Customer Service)에 특화. NEVA(Nice Employee Virtual Attendant)라는 Attended 봇 브랜드.

OpenRPA — 덴마크에서 시작된 오픈소스 RPA. MIT 라이선스. UiPath와 유사한 워크플로 다이어그램 UI. 자체 호스팅 가능. 커뮤니티는 작지만 활성.

TagUI — AI Singapore가 만든 오픈소스 RPA. Apache 2.0. 자연어 명령(영어 문장)으로 봇을 짠다는 점이 독특. RPA + LLM 결합의 초기 시도.

Robocorp — 핀란드 헬싱키. Robot Framework 기반의 오픈소스 RPA. Python 우선. 2024년 Sema4.ai로 리브랜딩하며 AI Agent 영역으로 전환.

10장 · Python 자동화 대안 — pywinauto, PyAutoGUI, robotframework

RPA 벤더 라이선스를 사고 싶지 않거나, 개발자가 직접 코드로 자동화하고 싶다면 Python 생태계에 강력한 대안이 있다.

pywinauto — Windows 데스크톱 자동화. UIA(UI Automation) API와 Win32 메시지를 모두 지원. UiPath의 Object Repository와 유사한 컨트롤 트리 탐색이 가능.

from pywinauto import Application
app = Application(backend="uia").start("notepad.exe")
app.UntitledNotepad.Edit.type_keys("Hello", with_spaces=True)
app.UntitledNotepad.menu_select("File -> Save As")

PyAutoGUI — 크로스 플랫폼 GUI 자동화. 픽셀 좌표 기반 마우스/키보드 제어. 이미지 매칭(템플릿 매칭)으로 화면 요소 찾기. 가장 단순하지만 가장 fragile(취약).

robotframework — 오픈소스 테스트 자동화 프레임워크. RPA 라이브러리(rpaframework)와 결합하면 full RPA 플랫폼이 된다. Robocorp/Sema4.ai의 기반 기술. 키워드 기반 영어 문장으로 봇을 짠다.

Playwright — 원래는 브라우저 테스트 도구지만, 2026년 현재 RPA 영역에서 가장 빠르게 성장하는 도구. 헤드리스 브라우저 자동화에서 사실상 표준.

개발자 관점: 단순 작업은 Python 자동화가 RPA 벤더보다 훨씬 저렴하고 유연하다. 그러나 비개발자가 유지보수하기는 어렵다. **"누가 유지보수할 것인가"**가 RPA vs Python 자동화 선택의 핵심.

11장 · AI-First 에이전트 — Computer Use, Operator, Vertex Agents

2024~2025년에 RPA의 영역을 본격적으로 위협하는 새로운 카테고리가 등장했다. 이름은 AI-First Agent 또는 Agentic Automation.

Anthropic Computer Use (2024년 10월) — Claude 3.5 Sonnet에 화면을 직접 보고 마우스·키보드를 조작하는 능력을 추가한 API. 사용자는 "Excel 파일에서 합계를 SAP에 입력해줘"라고 자연어로 지시한다. 봇 워크플로를 정의하지 않는다. Claude가 화면을 보고 판단해서 행동한다.

OpenAI Operator (2025년 1월) — ChatGPT 제품의 일부로 출시된 브라우저 자동화 에이전트. 사용자 대신 웹사이트를 탐색하고 폼을 채우고 결제까지 진행한다.

Google Vertex AI Agent Builder — Google Cloud의 에이전트 빌더 서비스. Gemini 모델 기반. CRM 통합, 데이터베이스 쿼리, 함수 호출이 1급.

Microsoft Copilot Studio + Autonomous Agents — Microsoft도 2024년 11월 "Autonomous Agents" 컨셉을 발표. Power Automate와 결합되는 LLM 에이전트.

왜 이들이 RPA를 위협하는가

전통적 RPA: "버튼 좌표는 (532, 891)이다. 누르고 다음 화면에서 '다음' 버튼을 찾아라." AI-First 에이전트: "송장 PDF를 SAP에 입력하라. 화면을 보고 알아서 해라."

룰을 안 짜도 된다. 화면이 바뀌어도 봇이 안 깨진다. 이론적으로는.

현실의 한계

2026년 5월 기준, AI-First 에이전트는 느리고, 비싸고, 확률적이다.

  • 한 작업에 30초수 분 걸린다 (RPA는 510초).
  • LLM API 호출이 작업당 0.1~1 USD (RPA는 사실상 무료).
  • 같은 작업도 5%~20% 확률로 실패한다 (잘 짠 RPA는 < 1%).

그래서 2026년의 현실은 하이브리드다: RPA 봇이 기본 자동화를 하고, AI 에이전트는 예외 처리·새로운 작업·UI가 자주 바뀌는 영역을 맡는다.

관점: UiPath, Automation Anywhere 모두 이미 자체 AI Agent 제품을 발표했다. 이들은 "RPA를 죽이러 오는 적"이 아니라 "RPA의 다음 챕터"로 받아들이는 중.

12장 · 브라우저 자동화의 부상 — Playwright, Browser Use, Skyvern, Multion

RPA 작업의 70%가 사실 브라우저 안에서 일어난다. SaaS, 웹 ERP, 인트라넷 — 데스크톱 앱보다 웹 앱이 훨씬 많다. 이 영역에서 새로운 도구들이 폭발 중이다.

Playwright — Microsoft에서 만든 브라우저 자동화 라이브러리. 원래는 E2E 테스트용이지만, RPA로도 강력하다. Chromium·Firefox·WebKit 모두 지원. TypeScript·Python·.NET·Java 바인딩.

Browser Use — 2024년 11월 출시된 오픈소스. Playwright 위에 LLM을 결합한 브라우저 에이전트. "이 사이트에서 가격이 가장 싼 호텔을 예약해줘" 같은 자연어 명령을 수행. GitHub 스타 5만+ 빠르게 성장.

Skyvern — YC W24. LLM + 컴퓨터 비전 + Playwright 결합. 브라우저 자동화에 특화된 SaaS와 오픈소스 듀얼 모델.

Multion — 2024년 OpenAI Fund 투자. 브라우저 자동화 에이전트 SaaS.

Anthropic Claude in Chrome — 2025년 가을 발표. Claude가 Chrome 브라우저 안에서 직접 작동하는 익스텐션. 향후 Computer Use를 대체할 수도.

2026년 브라우저 자동화 풍경: 단순 폼 채우기는 Playwright. 복잡한 의사결정이 필요한 작업은 Browser Use / Skyvern. 엔터프라이즈 RPA 통합은 UiPath/AA의 Web Automation 모듈.

13장 · 문서 이해(IDP) 풍경 — Textract, Form Recognizer, Document AI

RPA의 가장 큰 사용 사례 중 하나는 문서 이해다. PDF·이미지·스캔본을 구조화된 데이터로 바꾸는 일. 이 영역의 2026년 풍경을 보자.

AWS Textract — AWS의 OCR + IDP 서비스. 페이지당 1.5센트(기본), 0.05 USD(분석 기능 포함). 자동 표 인식이 가장 큰 장점.

Azure AI Document Intelligence (구 Form Recognizer) — Microsoft Azure. 송장·영수증·신분증·계약서를 위한 사전 학습 모델 제공. 페이지당 0.10 USD 수준.

Google Document AI — Google Cloud. 1000+ 사전 학습 프로세서. Gemini 통합으로 vision-language 추론.

Hyperscience — 미국 IDP 특화 벤더. 2014년 창업. Y Combinator 출신. 손글씨 처리에서 강세.

Rossum — 체코 IDP 스타트업. 송장 처리 특화 SaaS. 유럽에서 강세.

Instabase — 미국. 비정형 데이터 LLM 기반 처리.

Nanonets — 인도 IDP SaaS. 저렴한 가격.

Sensible (구 Sensible AI) — 개발자용 IDP API. SDK 우선.

LLM 직접 사용 — GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0의 비전 능력으로 IDP 벤더 없이 처리하는 사례가 2025년부터 폭발. "왜 IDP SaaS를 사지? LLM에 그냥 PDF 던지면 되는데"라는 질문이 흔해졌다.

2026년 IDP의 화두: 사전 학습된 Skill의 가치 vs 범용 LLM의 가성비. 표준화된 송장·영수증은 LLM이 충분. 복잡한 의료 기록·법률 계약은 여전히 전문 IDP가 우위.

14장 · 한국 RPA — Brity, DRA, Auto Roman, Clova, ZAPER

한국 시장에서는 글로벌 벤더(UiPath, Automation Anywhere)가 점유율 1, 2위지만, 국내 벤더의 입지도 무시할 수 없다.

Samsung SDS Brity RPA — 삼성SDS의 RPA 플랫폼. 삼성 계열사를 중심으로 광범위 도입. 국내 RPA 점유율 1~2위 추정. Brity Automation은 RPA + Chat + Workflow 통합 브랜드. 2024년 자체 GenAI 결합.

AhnLab DRA (Digital Robotic Automation) — 안랩의 RPA. 보안 친화적 설계가 셀링 포인트. 금융·공공 고객 중심.

LG CNS Auto Roman — LG CNS의 RPA. LG 계열사 중심. 자체 IDP 결합.

Naver Clova OCR — 네이버 클라우드의 OCR API. 한국어 OCR에서 최고 수준. 페이지당 가격 책정. 한국 RPA 프로젝트의 IDP 백엔드로 가장 흔하게 쓰임.

Kakao Enterprise OCR — 카카오엔터프라이즈. 한국어 OCR 경쟁자.

MetaScale CONNECTO — 한국 RPA 벤더. 중견 기업 시장.

ZAPER — 한국형 Zapier 대안. SaaS 통합·자동화 SaaS. 사내 결재·승인 워크플로 자동화 특화.

기타 — Daewoong Pharmaceutical의 자체 RPA, KB국민카드의 RPA 자동화 사례 등은 컨퍼런스에서 단골 소재.

한국 RPA 현장: 대기업은 UiPath + Brity RPA 병행이 흔하다. 중견기업은 Brity RPA 또는 Power Automate가 일반적. 금융권은 UiPath가 강하다.

15장 · 일본 RPA — WinActor가 만든 독자 생태계

일본은 RPA 시장에서 전 세계적으로 독특하다. 글로벌 Big 3가 아닌, NTT의 WinActor가 점유율 1위인 거의 유일한 주요 시장이다.

WinActor — NTT Advanced Technology가 개발, NTT Data가 판매. 2010년 출시. 일본 RPA 시장 점유율 약 40%(2024년 ITR 조사). 일본어 UI, 일본 기업 워크플로에 특화, 일본 SI 협력사 네트워크가 강점.

BizRobo! (구 Kofax Kapow) — RPA Technologies가 일본에서 판매하는 RPA. Kofax 기술 기반. 일본 시장 점유율 2위.

WinActor와 글로벌 RPA의 차이

WinActor는 글로벌 RPA에 비해:

  • UI/UX가 일본어로 처음부터 설계됨 (UiPath의 일본어 번역과는 다른 차원).
  • 일본 기업의 결재 워크플로, 인감 도장 자동화에 특화된 액티비티.
  • 일본 ERP(OBIC, Works, Galileopt)와의 통합이 탄탄.

BlueX — 일본 자체 RPA. 중소기업 시장.

Robotic Process Automation by SoftBank — SoftBank의 RPA 서비스. Automation Anywhere 일본 총판 + 자체 SI 결합.

Autoブラウザ名人 (Auto Browser Meijin) — User Local의 브라우저 자동화 도구. 일본 시장 특화.

일본의 IDP — AnyOne, ABBYY 일본 법인, NTT Data Wadoki, AI inside (DX Suite) 등이 경쟁.

일본 RPA 현장: WinActor의 점유율이 워낙 압도적이라 글로벌 진입이 어렵다. UiPath 일본 법인은 대기업·외자계 중심. Power Automate는 M365 번들로 빠르게 성장 중.

16장 · 가격 모델 — Per Bot, Per Workflow, Attended vs Unattended

RPA 라이선스는 벤더마다 모델이 다르다. 주요 모델을 정리.

모델설명대표 벤더
Per Robot봇 1대당 연간 라이선스UiPath, AA, Blue Prism
Per User사용자당 월 라이선스Power Automate
Per Workflow워크플로(플로우) 단위Zapier, Power Automate Cloud Flows
Per Page / Per DocumentIDP 페이지당Textract, Form Recognizer, Tungsten AP
Per Run / Per Execution봇 실행 횟수당Power Automate 일부 SKU
Consumption-Based사용량 기반 (CPU·메모리)일부 클라우드 RPA

Attended vs Unattended

  • Attended Robot — 사용자 데스크톱 옆에서 작동. 사용자가 트리거. 가격이 저렴(연 2,000~5,000 USD).
  • Unattended Robot — 서버에서 24/7 무인 작동. 가격이 비쌈(연 8,000~15,000 USD).
  • Hybrid — 두 가지 모드 전환 가능. 점차 표준이 되는 중.

실제 도입 비용

라이선스 비용은 전체 TCO의 20~30%에 불과하다. 나머지는:

  • 구현 비용 — SI 업체 컨설팅. 봇 한 개당 5,000~50,000 USD.
  • 유지보수 — 연간 라이선스의 30~50%. UI 변경, 예외 처리.
  • CoE 운영 — Center of Excellence 인력. 대기업은 풀타임 5~20명 규모.

현실적인 ROI: "봇이 사람 10명을 대체한다"는 마케팅은 거의 거짓말이다. 실제로는 "봇이 단순 반복 작업의 60%를 처리해서 사람 1명의 30%를 자유롭게 한다" 정도가 평균. 그래도 충분히 ROI는 나온다.

17장 · 가장 흔한 RPA 프로세스 10가지

벤더 컨퍼런스에서 가장 자주 등장하는 사용 사례를 정리한다.

  1. AP Automation (송장 처리) — 송장 PDF → OCR → ERP 입력 → 결재. RPA의 1순위 사용 사례. Tungsten AP Essentials, SAP Concur가 SaaS 대안.
  2. Customer Onboarding / KYC — 신원 확인, 계좌 개설, 신용 조회. 은행·증권의 핵심 영역.
  3. Order-to-Cash — 주문 입력, 청구서 발행, 입금 매칭.
  4. HR Onboarding — 입사자 데이터 다중 시스템 입력(IT·HR·재무·복지).
  5. Payroll — 급여 데이터 집계, 세금 계산.
  6. IT Service Desk — 비밀번호 리셋, 사용자 계정 생성, AD 그룹 추가.
  7. Compliance Reporting — 규제 보고서 자동 생성. AML, GDPR.
  8. Insurance Claims — 보험 청구 처리. 문서 수집, 검증, 시스템 입력.
  9. Healthcare Revenue Cycle — 의료 보험 청구, EHR 입력.
  10. Supply Chain — 발주 입력, 재고 확인, 배송 추적.

한국 특화 사례

  • 세금계산서 발행/매입 처리(국세청 홈택스 연동).
  • 4대보험 신고.
  • 전자결재 시스템(그룹웨어) 자동화.
  • 대학 입학 처리(서류 수합, 시스템 입력).

고민 포인트: 위 작업의 상당수는 2026년 현재 SaaS 솔루션이 RPA보다 더 좋은 답이 됐다. RPA는 "기존 시스템을 못 바꿀 때의 차선책"인 경우가 많다.

18장 · RPA 쇠퇴 서사 — Forrester 다운그레이드, Gartner Hype Cycle

2024년부터 분석사들의 톤이 바뀌었다.

Forrester — 2024년 "The Forrester Wave: Robotic Process Automation Q1 2024"에서 RPA 시장 성장률 둔화를 명시. "Pure-play RPA는 정체, Intelligent Automation은 성장"으로 카테고리 자체를 재정의.

Gartner — 2024년 Hype Cycle for Artificial Intelligence에서 "Generative AI"가 정점, "RPA"는 Plateau of Productivity로 이동. 그러나 2025년에는 "Autonomous AI Agents"가 새로운 정점으로 등장하며 RPA의 미래에 의문 제기.

IDC — 2024 Worldwide Intelligent Process Automation Software Forecast: RPA 시장 성장률은 한 자릿수, AI-powered Process Automation은 두 자릿수.

시장 실적

  • UiPath 주가는 2021년 IPO 후 80% 이상 하락 (2023년 저점). 2024~2025년 회복했으나 IPO 가격엔 못 미침.
  • Automation Anywhere는 IPO를 두 번 연기.
  • Blue Prism은 SS&C에 인수되어 비상장 전환.

근본 원인

  1. 유지보수 부담 — 봇이 깨지는 빈도가 도입 초기 예상보다 훨씬 높았다.
  2. 거버넌스 문제 — 시민 개발자가 양산한 봇들의 관리 문제(이른바 "Bot Sprawl").
  3. LLM의 등장 — 같은 문제를 더 유연하게 해결.
  4. SaaS 발달 — 통합 API 제공으로 RPA가 필요 없어진 영역 증가.

반론 — RPA가 "죽는다"는 건 과장이다. 레거시 시스템이 사라지지 않는 한, RPA는 필요하다. 다만 **"RPA만 파는 회사"**는 어려워졌고, **"AI + RPA를 결합한 회사"**가 살아남는다는 게 정확한 진단.

19장 · 미래 — Agentic AI, Hybrid, Computer Vision

2026~2028년의 RPA(또는 그 후계자) 풍경을 예측해 본다.

1. Agentic Process Automation의 부상

UiPath의 Agent Builder, Automation Anywhere의 AI Agent Studio, Power Automate의 Autonomous Agents — 모든 메이저 벤더가 "LLM 에이전트가 의사 결정을 하고, RPA 봇이 실행을 담당한다"는 하이브리드 아키텍처로 가고 있다.

2. Computer Use 모델의 표준화

Anthropic Computer Use가 2024년에 연 카테고리. OpenAI Operator, Google이 따라옴. 2026년에는 오픈소스 모델(예: 향후 Llama)도 같은 능력을 제공할 가능성. 이것이 표준화되면 RPA 벤더의 "UI 자동화 엔진"이 비교 우위가 사라진다.

3. Process Mining의 위상 변화

RPA의 짝꿍이었던 Process Mining(Celonis, UiPath Process Mining, Microsoft Minit, Apromore)도 LLM과 결합 중. 로그를 분석해 자동으로 자동화 제안하는 방향.

4. 코드 우선 RPA의 부활

Sema4.ai(구 Robocorp)처럼 "Python 코드로 짜는 RPA"가 다시 주목. 노코드 RPA의 유지보수 문제에 대한 반작용.

5. Vertical-Specific RPA

금융·의료·보험에 특화된 RPA SaaS가 늘어남. WorkFusion이 AML에 특화한 것처럼, 도메인 데이터 + LLM + RPA 결합.

6. RPA-as-a-Service

봇을 직접 짜는 게 아니라, "사용한 만큼만 내는" SaaS 형태. Zapier, Make.com이 이미 그 길을 갔고, 전통 RPA도 따라가는 중.

5년 후 예측: 2030년 즈음에는 "RPA"라는 단어가 잘 안 쓰일 가능성이 높다. 그 자리에 "Agentic Automation", "Intelligent Process Automation", "AI Workforce" 같은 단어가 들어선다. 그러나 봇이 화면을 조작하는 일 자체는 사라지지 않는다.

20장 · 어떤 플랫폼을 골라야 하는가

상황별 추천을 정리한다.

대기업, 보안·거버넌스 최우선 → UiPath 또는 Blue Prism 온프레 배포, 정교한 RBAC, 감사 로그가 잘 갖춰져 있다. UiPath가 기능 다양성, Blue Prism이 안정성에서 우위.

Microsoft 생태계 중심 → Power Automate M365 라이선스 이미 있다면 추가 비용이 거의 없다. Azure AI 통합이 자연스럽다. Premium 사용자당 월 15 USD라는 가격은 압도적.

중소기업, 적은 봇 수 → Power Automate 또는 Make.com 연간 라이선스 1,000만 원 이상의 부담을 못 진다면 Per Robot 모델은 비싸다.

문서 처리가 핵심 → Tungsten 또는 ABBYY + 아무 RPA IDP 자체가 핵심 가치라면 IDP 전문 벤더 + RPA는 가벼운 것.

스타트업, 개발자 중심 → Sema4.ai (Robocorp), Browser Use, Playwright 코드로 짜는 게 빠르고 저렴.

한국 대기업, 삼성·LG 계열 → Brity RPA 또는 Auto Roman 국내 SI 협력 체계와 사후 지원이 검증됨.

일본 진출 → WinActor 또는 UiPath 일본 시장 점유율과 SI 네트워크 고려.

라틴 아메리카 → Rocketbot 지역 특화 + 가격 우위.

미래 지향, AI Agent 우선 → Anthropic Computer Use API + Playwright 3~5년 뒤를 본다면 코드 + 에이전트 조합이 유리.

마지막 조언: "어떤 RPA가 좋냐"는 질문보다 "우리 회사에서 정말 RPA가 답인가, 아니면 SaaS·API 통합·AI 에이전트가 답인가"를 먼저 물어야 한다. 2018년의 정답이 2026년에도 정답이라는 보장은 없다.

21장 · 참고 자료

메이저 벤더 공식 사이트

Python·오픈소스 자동화

AI Agent / Computer Use

IDP / 문서 이해

한국·일본 RPA

시장 분석

  • Forrester Wave: Robotic Process Automation Q1 2024
  • Gartner Magic Quadrant for Robotic Process Automation 2023
  • Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2024
  • IDC Worldwide Intelligent Process Automation Software Forecast

기술 가이드 / 컨퍼런스

에필로그 — 봇은 죽지 않는다, 변할 뿐이다

이 글의 한 문장 요약: "RPA"는 단어로서는 흐려지지만, "사람이 했던 화면 클릭과 데이터 이동을 자동화한다"는 본질적 일거리는 사라지지 않는다. 다만 그것이 룰 기반 봇이냐, LLM 에이전트냐, 그 둘의 하이브리드냐가 5년마다 바뀐다.

2018년의 RPA 도입은 "엑셀과 이메일을 자동화하자"였다. 2023년의 RPA 도입은 "ERP와 SAP를 자동화하자"였다. 2026년의 자동화 도입은 "에이전트가 화면을 보고 결정하게 하자"가 됐다. 같은 일을 푸는 도구가 바뀌었을 뿐이다.

다음 글 후보: AI Agent로 RPA 대체하기 — 실전 가이드, 문서 이해 IDP 비교 심층, 한국·일본 RPA 도입 사례 분석.

"봇은 죽지 않는다. 도구가 바뀔 뿐이다. 그러나 도구가 바뀌면, 일하는 방식도 바뀐다."

— RPA 플랫폼 2026, 끝.

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