Chaos and Order

💡 왼쪽 원문을 읽으면서 오른쪽에 따라 써보세요. Tab 키로 힌트를 받을 수 있습니다.

원문 렌더가 준비되기 전까지 텍스트 가이드로 표시합니다.

프롤로그 — 2026년 봄, RPA의 십자로

2026년 5월 어느 월요일, 서울 여의도의 한 시중은행 디지털혁신본부. 회의실 화이트보드에는 두 개의 숫자가 적혀 있다. "운영 봇 1,847개"와 "에이전트 AI 파일럿 12개". 본부장은 두 줄을 가리키며 말한다. "올해 안에 봇 절반은 정리하고, 그 자리에 LLM 에이전트를 넣는다."

같은 시각 도쿄 마루노우치, 三菱UFJ銀行의 IT 부서. WinActor로 짠 EUC(End User Computing) 시나리오 3,200건이 매일 밤 돌고 있다. 부서장은 한숨을 쉰다. "WinActor 시나리오 유지 비용이 매년 늘고 있다. 하지만 함부로 못 끈다. 끄는 순간 사람이 다시 그 일을 해야 한다."

뉴욕 맨해튼, UiPath 본사. CEO Daniel Dines가 다시 돌아온 지 1년이 넘었다. 주가는 IPO 가격(56 USD)의 1/4 수준에서 횡보 중이고, 이사회는 "RPA"라는 단어를 더 이상 쓰지 말라고 한다. 회사 공식 슬로건은 이제 "The Agentic Automation Platform"이다.

이 세 장면이 2026년 RPA의 십자로다. 누구도 봇을 끄지 못하고, 누구도 새로 RPA를 사고 싶지 않다. 그 사이에 Microsoft Power Automate Desktop이 Windows에 끼워 들어가 무료로 시장 절반을 흡수했고, OpenAI Operator와 Anthropic Computer Use는 "스크린 자동화"라는 RPA의 본질을 다시 정의하고 있다. 이 글은 그 풍경을 정확히 본다.

1장 · RPA 시장 지도 2026 — 네 개의 진영

2026년 RPA 시장을 한 장으로 정리하면 네 개의 진영이 있다.

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Tier 1 · 글로벌 RPA 빅3 (점유율 + 인지도 모두 톱) │

│ UiPath · Automation Anywhere · Blue Prism(SS&C) │

│ 엔터프라이즈, 언어태티드 + 어태티드, 자체 클라우드 + 온프렘 │

├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤

│ Tier 2 · 하이퍼스케일러 + 인접 플랫폼 │

│ Microsoft Power Automate Desktop · IBM RPA · Pega · Workato │

│ M365/CRM/iPaaS와 자연스럽게 묶임. 점유율 급상승 │

│ Tier 3 · 특화 / 지역 챔피언 │

│ NICE · Kofax · Nintex · Salesforce MuleSoft RPA │

│ KR: Brity Works(삼성SDS) · Aircuvate(LG CNS) · 현대오토에버 │

│ JP: WinActor(NTT) · BizteX cobit · ロボパットDX · 富士通 RPA │

│ Tier 4 · 에이전트 AI 신규 진입자 │

│ UiPath Agent Builder · AA Agent Studio · Adept · MultiOn │

│ Anthropic Computer Use · OpenAI Operator │

│ "더 이상 selector를 못 갖는다, LLM이 화면을 본다" │

└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

핵심은 Tier 1이 매출은 가장 크지만 성장률은 가장 낮고, Tier 4가 매출은 작지만 성장률은 가장 높다는 사실이다. Tier 2가 둘 사이에서 점유율을 빼앗고 있다. Microsoft가 Windows 11에 Power Automate Desktop을 끼워 넣고 "RPA를 무료로 쓰세요"라고 한 순간, UiPath와 Automation Anywhere의 SMB 채널은 사실상 무너졌다.

이 글은 각 진영을 정확히 분해한다. 누가 어디서 강하고, 어디서 약하고, 2026년에 어떤 스택을 골라야 하는지.

2장 · UiPath — "Agentic Automation Platform"으로의 재정의

UiPath는 루마니아 부쿠레슈티에서 시작해 2021년 NYSE 상장한 RPA의 대명사다. IPO 시점 주가는 56 USD, 시가총액 약 35B USD. 2026년 5월 현재 주가는 12 USD 부근, 시가총액 6~7B USD. 4분의 1로 깎였다.

이유는 단순하다 — (1) RPA 시장 자체의 성장 둔화, (2) Microsoft의 무료 진입, (3) LLM 에이전트라는 새로운 위협. 회사는 2024년 창업자 Daniel Dines가 CEO로 복귀하고, 2025-2026년에 걸쳐 "Agentic Automation Platform"으로 재정의 중이다.

**UiPath 스택의 구성:**

- **Studio / Studio X / StudioWeb** — 자동화 디자이너. Studio는 개발자용 XAML 기반, StudioX는 비개발자용, StudioWeb은 브라우저 기반(클라우드 네이티브).

- **Robot (Attended / Unattended)** — 실제로 일을 하는 봇.

- **Orchestrator** — 봇 관리 + 스케줄링 + 큐 + 로그 + 자산 관리.

- **AI Center** — ML 모델 학습/배포/사용.

- **Document Understanding** — 문서 OCR + LLM 추출 + 분류 + 검증.

- **Process Mining / Task Mining** — 어떤 프로세스를 자동화할지 찾는 분석.

- **Action Center** — 사람의 승인이 필요한 단계.

- **Agent Builder** (2025-) — LLM 에이전트 빌더. 기존 RPA 워크플로를 도구로 호출.

UiPath의 자동화는 XAML 파일로 저장된다. 아래는 Excel 파일을 읽어서 SAP에 입력하는 가장 단순한 시퀀스의 XAML 스니펫:

이 XAML이 RPA의 본질을 가장 잘 드러낸다 — selector(`wnd app='saplogon.exe' cls='Shell_TabWindowClass'`)로 UI 요소를 가리키고, 그 위에 클릭과 타이핑을 쌓는다. 그리고 selector가 깨지는 순간 봇 전체가 멈춘다는 것도 RPA의 본질이다. UiPath가 2024년부터 미는 AI Computer Vision Selector와 2025년부터 미는 Agent 모드는 정확히 이 문제를 풀려는 시도다.

**가격**: 2026년 기준 Studio 라이선스는 사용자당 연 1,500~2,000 USD, Robot 라이선스는 어태티드 1,200~1,500 USD/년, 언어태티드 6,000~8,000 USD/년, Orchestrator는 클라우드/온프렘에 따라 다르지만 보통 시작 25k USD/년. Document Understanding은 페이지 단위 과금. 평균적인 미드마켓 도입은 첫 해 150k~500k USD 수준.

3장 · Automation Anywhere — 클라우드 네이티브 + Agent Studio

Automation Anywhere(AA)는 1996년 San Jose에서 시작해 2018년 Goldman Sachs/SoftBank 등에서 850M USD를 조달, 2021년 IPO 추진 중 시장 악화로 철회한 빅3 중 하나다. 비상장 상태로 2024년 시리즈 G에서 다시 자금을 받았다.

**AA의 핵심 차별점:**

1. **A2019 / Automation 360** — 100% 웹 기반 IDE로 가장 일찍 옮긴 회사. UiPath Studio는 .NET 데스크톱 앱, AA는 브라우저. 이는 거버넌스/배포 측면에서 큰 이점이다.

2. **IQ Bot → Document Automation** — 자체 IDP. UiPath Document Understanding보다 먼저 IDP를 내장했다.

3. **Bot Store** — 미리 만들어진 봇 마켓플레이스. UiPath의 Marketplace보다 큰 규모.

4. **Agent Studio** (2025-) — AA의 에이전트 AI 빌더. 기존 봇을 도구로 노출하고, LLM이 호출.

가격은 UiPath와 비슷하거나 약간 저렴한 수준. 어태티드 봇이 강하다는 평이 많다(콜센터 에이전트의 PC에서 함께 도는 시나리오).

4장 · Blue Prism (SS&C) — "원조 RPA"의 노쇠

Blue Prism은 2001년 영국에서 창업해 "RPA"라는 용어 자체를 만든 원조다. 2008년에 "Robotic Process Automation"이라는 단어를 자사 마케팅에 처음 쓴 회사로 알려져 있다. 2017년 LSE 상장, 2022년 SS&C Technologies가 1.6B USD에 인수해 상장 폐지.

Blue Prism의 철학은 처음부터 **언어태티드 100%**, **개발자 강함**, **거버넌스 우선**이었다. UiPath처럼 시민 개발자를 환영하는 회사가 아니라, "RPA는 IT 부서가 통제해야 한다"는 영국식 엔터프라이즈 문화를 가진 회사다.

**객체 정의(Object Studio)**가 Blue Prism의 핵심 개념이다. 한 애플리케이션의 UI 요소를 한 번 정의해 두면, 모든 프로세스가 그 객체를 재사용한다. UiPath의 selector가 액티비티 안에 매번 들어가는 것과 대조된다.

SS&C 인수 후 Blue Prism은 SS&C의 자산운용/펀드관리/보험 도메인과 묶여 팔리는 비중이 늘었다. 신규 RPA 도입에서 Blue Prism을 새로 고르는 일은 2026년에 거의 없지만, 기존 금융권 대규모 배포는 그대로 굴러간다.

5장 · Microsoft Power Automate Desktop — Windows에 끼워 팔린 RPA

2020년 Microsoft가 Softomotive(WinAutomation, ProcessRobot)를 인수하면서 시작됐다. 2021년 Power Automate Desktop을 발표하고, 2021년 4월부터 **Windows 10/11 사용자는 무료로 Power Automate Desktop을 받는다**. 이게 RPA 시장에 가장 큰 충격이었다.

**무엇이 무료고 무엇이 유료인가:**

- 무료: Power Automate Desktop 로컬 실행(어태티드 + Windows 로그인 사용자 한정).

- 유료(Per User Plan): 클라우드 트리거, 무인 실행, Center of Excellence 도구, AI Builder.

- Per User with Attended RPA: 약 USD 40/사용자/월.

- Per Flow Plan: 약 USD 100/플로우/월.

- Process Plan (Unattended): 약 USD 150/봇/월.

UiPath Unattended가 연 6~8k USD인 것과 비교하면, Microsoft는 무인 봇을 1,800 USD/년에 판다. SMB 시장에서는 게임이 끝났다.

Power Automate Desktop의 자동화는 JSON으로 직렬화된다. 아래는 "특정 폴더의 PDF를 읽어 Excel에 행 추가" 시나리오의 액션 일부:

{

"actions": [

{

"name": "GetFilesInFolder",

"module": "Folder",

"parameters": {

"folder": "C:\\Invoices",

"fileFilter": "*.pdf",

"includeSubfolders": false

"output": "Files"

{

"name": "ForEach",

"iterator": "CurrentFile",

"collection": "%Files%",

"body": [

{

"name": "ExtractTextFromPDF",

"module": "PDF",

"parameters": { "pdfFile": "%CurrentFile.FullName%" },

"output": "ExtractedText"

{

"name": "AIBuilderExtractFields",

"module": "AIBuilder",

"parameters": {

"modelId": "invoice-extractor-v3",

"text": "%ExtractedText%"

"output": "Fields"

{

"name": "ExcelLaunchAndOpen",

"parameters": { "path": "C:\\Reports\\invoices.xlsx" }

{

"name": "ExcelWriteCell",

"parameters": {

"row": "%LastRow + 1%",

"column": 1,

"value": "%Fields.InvoiceNumber%"

}

]

}

]

}

Power Automate Desktop의 약점은 **여전히 어태티드 중심**이라는 점이다. 무인 봇을 돌리려면 Process Plan(150 USD/봇/월) + 머신 별도 라이선스가 필요하고, 그 시점에는 UiPath Cloud Community나 Automation Anywhere와 가격이 비슷해진다. 그래도 M365 환경에 있는 SMB라면 first pick이다.

6장 · IBM Robotic Process Automation — WDG 인수와 정체

IBM은 2020년 브라질의 WDG Soluções em Sistemas 인수로 RPA 시장에 진입했다. 이전 이름은 IBM RPA with Automation Anywhere(AA OEM)였으나, WDG 인수 후 자체 제품으로 갈아탔다. 2026년 시점 IBM Robotic Process Automation이 공식 명칭이다.

IBM RPA의 강점은 IBM Cloud Pak for Business Automation 묶음 안에서 BPM(Business Process Management), 디시전(IBM Operational Decision Manager), 문서 처리(IBM Datacap)와 자연스럽게 연결된다는 점이다. WDG 시절부터 Process Mining(IBM Process Mining)도 같이 판다.

채택은 IBM 기존 고객(은행, 정부, 통신)에 집중되어 있고, 일반 RPA 시장에서 IBM을 새로 고르는 일은 흔하지 않다. 다만 "이미 IBM CP4BA를 쓴다"는 조직에는 자연스러운 선택이다.

7장 · Workato · Tray.io — iPaaS와 RPA의 경계

Workato는 2013년 창업, 2021년 시리즈 E에서 5.7B USD valuation. 본질은 iPaaS(Integration Platform as a Service)지만, 2022년부터 "Workato RPA"라는 이름으로 데스크톱 자동화를 함께 판다. 그 본질은 "API가 있으면 API, 없으면 RPA" 전략이다.

**왜 이게 중요한가:** 2026년 시점 엔터프라이즈가 자동화하고 싶은 작업의 80%는 API가 있는 시스템(Salesforce, NetSuite, Workday, Jira, Slack)이다. 그 영역에서는 RPA가 가장 비효율적이다 — API 호출이 selector 클릭보다 100배 빠르고 안정적이다.

Workato/Tray.io/Boomi의 메시지는: "API가 있는 곳에 RPA 봇을 띄우지 마세요. API로 가세요. 진짜 API가 없는 SAP GUI나 레거시 메인프레임 화면 같은 곳에만 RPA를 쓰세요." 이 메시지가 UiPath/AA를 가장 아프게 한다.

8장 · NICE · Pega · Kofax · Nintex — 인접 영역의 RPA

**NICE** — 이스라엘. 콜센터/금융 트레이딩 본업에 RPA(Real-Time, Advanced Process Automation)를 끼워 판다. 어태티드 강함. NICE CXone와 묶여 콜센터 에이전트의 PC 자동화에 강하다.

**Pega Systems** — 미국. BPM(비즈니스 프로세스 관리)이 본업, Pega Robotic Process Automation(이전 OpenSpan 인수)이 부가. 보험/은행 코어 시스템과 묶여 팔린다.

**Kofax (Tungsten Automation)** — 2024년 Tungsten Automation으로 사명 변경. 본업은 ABBYY와 함께 IDP(Intelligent Document Processing) 양대산맥이지만, Kofax RPA도 판다. 문서가 많은 산업(보험, 은행, 정부)에서 IDP + RPA 묶음으로 강하다.

**Nintex** — 호주. SharePoint/M365 워크플로 자동화로 시작해 RPA(Nintex RPA, 구 EnableSoft Foxtrot 인수)로 확장. 미드마켓에서 M365 친화로 채택.

이들 4개사 모두 "RPA가 본업이 아닌 회사"고, 본업 영역(콜센터, BPM, IDP, M365 워크플로) 도입과 묶어 RPA를 함께 판다.

9장 · 한국 · 삼성SDS Brity Works · LG CNS Aircuvate · 현대오토에버

한국 RPA 시장은 글로벌과 다른 길을 걸었다. 2017-2020년경 글로벌 빅3(UiPath, AA, Blue Prism)가 국내에 진입했고, 동시에 SI 빅3(삼성SDS, LG CNS, SK C&C, 현대오토에버)가 각자 자사 RPA 플랫폼을 만들었다.

**삼성SDS Brity Works (前 Brity RPA)** — 삼성그룹사 + 외부 고객. Brity Works는 RPA + ChatBot + AI를 묶은 통합 워크플레이스 브랜드. Brity Works 내 RPA 엔진은 사용자가 화면을 녹화해 봇을 만드는 방식. 그룹사 표준 도구.

**LG CNS Aircuvate** — LG그룹사 + 외부. 자체 개발 + UiPath OEM 병행. Aircuvate Studio가 디자이너 역할.

**현대오토에버 (HMG ITS) RPA** — 현대차그룹 표준. UiPath와 자체 솔루션 병행.

**신한은행 · KB국민은행 · 우리은행 · 하나은행 RPA** — 빅4 은행은 모두 RPA를 수백~수천 봇 규모로 운영한다. 신한은행은 UiPath, KB는 UiPath + 자체 솔루션, 우리는 Blue Prism 비중이 컸으나 UiPath로 점진 전환 중, 하나는 UiPath. 카카오뱅크/토스뱅크/케뱅처럼 인터넷전문은행은 API-first라 RPA 비중이 낮다.

**대상 업무**: 여신 신청 데이터 입력, 콜센터 후처리, 외화 송금 SWIFT 입력, 결산 작업, KYC/AML 화면 수집, 채권 회수 안내장 출력 등. "사람이 PC 앞에서 화면을 클릭하는 모든 일"이다.

**한국 RPA의 특수성**: HR/회계가 SAP과 더존비즈온/영림원 ERP로 양분되어 있고, 후자는 한국 회사가 만들었기에 API 커버리지가 약하다. 그래서 RPA 의존도가 글로벌 평균보다 높다.

10장 · 일본 · NTT WinActor · 富士通 RPA Express · BizteX cobit · ロボパットDX

일본 RPA 시장은 한국보다 더 RPA에 깊다. 일본 기업의 백오피스 IT 의존도와 종이/팩스 문화, EUC 전통이 합쳐져 RPA가 폭발적으로 퍼졌다.

**WinActor (NTT-AT)** — 일본 국산 RPA의 압도적 1위. NTT 어드밴스드테크놀로지가 만들고 NTT데이터가 영업/배포. 일본어 UI, 일본 기업 친화, 富士通/Hitachi/NEC가 SI로 도입. 大企業 표준에 가깝다.

**BizteX cobit** — 일본 첫 클라우드 RPA. 브라우저 기반. SMB/Mid-market 타겟. SaaS형 가격.

**RPA로보팟DX (ロボパットDX, FCE Process & IT)** — "현장 부서가 직접 만드는 RPA"를 표방. UI가 일본어로 친절하다는 평. 중견기업/지방기업에 많이 깔린다.

**富士通 RPA Express** — 富士通의 자체 RPA(WinActor 영업도 같이 함). 自社 클라이언트 위주.

**NEC Software Robot Solution** — NEC 자체.

**UiPath Japan** — 일본에 별도 법인. 토요타·일본생명·소프트뱅크 등 대기업 채택.

**Automation Anywhere Japan / Blue Prism Japan** — 비중 낮음.

**대표 사례**:

- 三菱UFJ銀行 — WinActor + UiPath 혼합 운영. 백오피스 결제 처리, 외환 화면, 융자 심사 화면 자동화. 한 매체 추산 사용 시나리오 수천 개.

- 損保ジャパン — 보험금 청구 화면 + 약관 검색 RPA.

- パナソニック — 経理 / 人事 백오피스.

- 三井住友海上 — 業務 RPA로 사내 표창 받은 사례 다수.

- ANA / JAL — 항공권 발권 후처리, 마일리지 정산.

**일본 RPA의 특수성**: 일본 기업의 화면 디자인이 한국/미국보다 보수적이고 안정적이다(레거시 화면이 10년 단위로 안 바뀜). 이는 RPA의 selector가 잘 안 깨진다는 뜻이고, RPA 수명이 길어진다. 동시에 LLM 에이전트로 갈아타려는 동기도 낮다.

11장 · 어태티드 vs 언어태티드 — 봇의 두 모드

RPA의 가장 기본적인 구분은 **어태티드(attended) vs 언어태티드(unattended)**다.

- **어태티드 봇**: 사람의 PC에서, 사람이 트리거하면 도는 봇. 콜센터 에이전트가 고객 정보를 조회하는 동안 옆에서 ERP에 자동 입력하는 식. 사람의 Windows 로그인을 공유한다.

- **언어태티드 봇**: 사람 없이, 별도 VM/머신에서 스케줄로 도는 봇. 매일 새벽 3시에 SAP에서 어제 매출을 뽑아 BI 시스템에 넣는 식. 봇 전용 ID로 Windows 로그인.

가격은 언어태티드가 어태티드의 3~5배(UiPath 기준 어태티드 1,500 USD/년, 언어태티드 6,000~8,000 USD/년)다. 이유는 (1) 언어태티드가 더 많은 일을 하고, (2) 사람이 안 보는 채로 돌기 때문에 거버넌스 비용이 크고, (3) RPA 회사의 매출 비중이 거기에 쏠려 있어서다.

엔터프라이즈 RPA의 80%는 언어태티드, 20%가 어태티드다. 콜센터처럼 어태티드 비중이 큰 산업은 NICE가 강하다.

12장 · 봇 selector의 비극 — 왜 RPA가 자주 깨지나

RPA가 산업에서 가장 자주 듣는 불평은 **"봇이 자주 깨진다"**다. 이유는 selector 때문이다.

selector는 UI 요소를 가리키는 문자열이다. 예: `<wnd app='chrome.exe' cls='Chrome_WidgetWin_1'/><html name='SAP'/><input id='customer_id'/>`. 이 selector가 가리키는 요소가 사라지거나 속성이 바뀌면 봇이 멈춘다.

selector가 깨지는 흔한 원인:

1. SAP/Salesforce/Workday 같은 SaaS의 UI 업데이트(분기마다).

2. 윈도우 다이얼로그 위치 변경, 폰트 변경, DPI 변경.

3. 봇이 도는 머신의 해상도 변경, 모니터 갯수 변경.

4. 로그인 화면에 광고 배너, 보안 경고, 비밀번호 만료 알림 같은 예외 화면.

5. 동시 로그인으로 인한 화면 lock.

이 문제 때문에 RPA 운영팀은 "사람을 줄이는 봇"을 만들었다가 "봇을 고치는 사람"을 새로 뽑는 패턴을 반복한다. 사내 RPA CoE(Center of Excellence) 인원이 5~50명에 달하는 대기업도 흔하다.

LLM 기반 컴퓨터 비전 selector(UiPath AI Computer Vision, Microsoft Power Automate Vision, Anthropic Computer Use)가 이 문제를 푸는 방향이다. selector 대신 "고객 ID 입력란을 찾아라"라고 자연어로 지시한다. 2026년 시점 정확도가 95%대까지 올라왔고, 빠르게 표준이 되고 있다.

13장 · OCR + 문서 이해(IDP) — Document Understanding · Hyperscience · Rossum · ABBYY · Tegaki

RPA의 약점 중 하나는 **사람이 PDF/이미지를 본 다음에 입력해야 하는 단계**다. 이 단계를 풀려고 IDP(Intelligent Document Processing)가 RPA에 붙는다.

**주요 IDP 플레이어:**

- **UiPath Document Understanding** — UiPath 내장. Form recognizer + Layout Extractor + Intelligent Form Extractor + LLM extractor.

- **Hyperscience** — IDP 전문 회사. 보험/은행에서 가장 자주 본다. 사람-in-the-loop 검증이 강하다.

- **Rossum** — 체코 발. 인보이스 IDP에 특화. SAP과 깊은 연동.

- **ABBYY FlexiCapture / Vantage** — 가장 오래된 OCR 회사. ABBYY OCR 엔진이 업계 표준 중 하나.

- **Tegaki (Cogent Labs)** — 일본 발 손글씨 OCR. 일본 종이 문서 처리의 사실상 표준.

- **Kofax (Tungsten) IDP** — ABBYY와 양대산맥.

- **Microsoft AI Builder / Azure Document Intelligence** — Microsoft 진영.

- **Google Document AI** — Google Cloud 진영.

- **AWS Textract** — AWS 진영.

2024-2026년 가장 큰 변화는 **LLM 기반 추출이 표준이 됐다**는 점이다. 과거에는 "이 인보이스 폼에서 invoice_number는 좌상단 두 번째 줄"같이 좌표 기반 템플릿을 만들어야 했다. 지금은 LLM에 PDF를 던지고 "필요한 필드를 JSON으로 추출하라"고 하면 된다. UiPath는 자사 Document Understanding을 LLM 모드로 빠르게 옮기고 있다.

14장 · Process Mining · Task Mining — "무엇을 자동화할지 찾는 단계"

RPA의 또 다른 약점은 **"어떤 프로세스를 자동화해야 ROI가 가장 좋은가"를 사람이 추측한다**는 점이다. 이 문제를 푸는 게 Process Mining과 Task Mining이다.

**Process Mining** — ERP/CRM/MES의 로그에서 실제 프로세스 흐름을 재구성. 표준 프로세스와 실제 흐름의 차이("variant")를 찾아 비효율 구간을 시각화. 대표 도구:

- **Celonis** — 독일. Process Mining의 절대 강자. 시가총액 13B USD 부근(2024 시리즈 D 기준). Siemens·Vodafone·삼성전자·Bosch 등 표준.

- **ABBYY Timeline** — ABBYY 인수.

- **Microsoft Process Mining** (前 Minit 인수) — Power Automate Process Advisor + Process Mining.

- **UiPath Process Mining** — UiPath 인수(前 ProcessGold).

- **Apromore** (오픈소스) — 호주.

- **Pafnow / IBM Process Mining** — IBM.

- **SAP Signavio** — SAP 인수, ERP 데이터와 깊은 연동.

**Task Mining** — 사용자의 PC 화면을 녹화해 작업 패턴을 분석. Process Mining이 시스템 로그 기반이라면, Task Mining은 사용자 행동 기반. UiPath Task Mining, Microsoft Task Mining, Celonis Task Mining 모두 존재.

이 두 도구가 RPA 도입 전 단계의 표준이 됐다. "어떤 봇을 만들 것인가"를 사람이 추측하지 않고 데이터로 답한다.

15장 · 시민 개발자 + RPA CoE

RPA의 거버넌스 모델은 두 가지로 갈린다.

**시민 개발자 모델 (UiPath / Microsoft 권장)** — 현업 부서의 사람들이 직접 봇을 만든다. 디자이너 도구가 노코드/로코드여야 한다. 빠른 ROI, 부서별 자율성. 단점은 봇이 폭발적으로 많아져서 거버넌스가 깨진다는 것.

**RPA CoE 모델 (Blue Prism / 엔터프라이즈 권장)** — 사내 RPA 전담팀이 모든 봇을 만들고 운영한다. 거버넌스/품질/보안이 강함. 단점은 병목이 되고 ROI가 느리게 나온다는 것.

2026년 실제로 잘 굴러가는 모델은 **하이브리드** — 단순 봇은 시민 개발자가 만들고, 복잡하거나 미션 크리티컬한 봇은 CoE가 만들고, CoE가 시민 개발자가 만든 봇의 거버넌스(보안 리뷰, 시크릿 관리, 봇 ID 관리, 모니터링)를 책임진다.

16장 · 봇 ID · 시크릿 · 거버넌스

RPA 거버넌스의 핵심 문제 중 하나는 **봇 ID**다. 봇이 SAP에 로그인하려면 ID/비밀번호가 필요하고, 그 자격증명을 누가 관리하는가가 보안 이슈다.

**나쁜 패턴 (자주 본다)**:

- 봇이 "공용 ID"를 쓰고 사람 여러 명이 그 ID를 알고 있다.

- 봇 스크립트 안에 비밀번호가 평문으로 박혀 있다.

- 봇 ID가 90일마다 만료되는데 변경할 때마다 모든 봇이 깨진다.

**좋은 패턴**:

- 봇마다 전용 ID(예: `bot_finance_close_01`)을 두고 사람과 분리.

- 비밀번호는 CyberArk / HashiCorp Vault / UiPath Credentials / Power Automate Connection Reference에 저장.

- 봇 ID는 사람 ID와 다른 만료 정책(예: 만료 없음 + 강력한 회전 정책).

- 모든 봇 실행 로그가 SIEM(Splunk / Sentinel)으로 들어가 감사 가능.

금융권 RPA 사고의 대부분은 봇 ID 관리 실패에서 나온다. 2023년 한 한국 시중은행은 봇 ID로 1,000건 이상의 부정 거래가 시도된 사건이 있었다(언론 보도 기준).

17장 · 비용 경제학 — 라이선스 + 인프라 + 유지보수

RPA의 진짜 비용은 라이선스가 아니라 **유지보수**다. 평균적인 엔터프라이즈 RPA 도입의 비용 구조:

- 라이선스: 30~40%

- 봇이 도는 VM/머신 인프라: 10~15%

- 구축(SI 비용): 20~30%

- **유지보수(봇 수리, 셀렉터 업데이트, 신규 화면 대응)**: 30~40%

유지보수 비용이 라이선스만큼 크다는 점이 RPA ROI를 깎아먹는다. 100명 사람이 하던 일을 봇 100개로 줄였지만, 봇 100개를 유지하려고 사람 20명이 새로 붙는 구조가 흔하다. 그 20명이 RPA 개발자이고, 일반 사무직보다 인건비가 비싸다.

이 비용 구조가 "RPA가 죽었다"는 내러티브의 경제적 근거다. 어차피 사람 20명이 붙을 거면, 차라리 그 20명을 데이터 엔지니어/AI 엔지니어로 뽑아 API 통합과 LLM 에이전트를 만드는 게 낫다는 계산이 나온다.

18장 · 에이전트 AI의 침공 — UiPath Agent Builder · AA Agent Studio · Power Automate AI Agents

2024-2026년 RPA 빅3는 모두 "에이전트 AI" 피벗을 선언했다.

**UiPath Agent Builder** (2025-) — 기존 UiPath 워크플로를 도구(tool)로 노출하고, LLM이 그 도구들을 호출한다. 일종의 LangChain/LangGraph 위에 RPA 도구를 붙인 구조. "고객이 이메일을 보냈으니 답장하고, 시스템에 등록하고, 매니저에게 알려라" 같은 자연어 작업을 받는다.

**Automation Anywhere Agent Studio** (2024-) — 비슷한 구조. AA는 자사 봇 + 외부 API + LLM을 하나의 에이전트 안에서 묶는 방향.

**Microsoft Power Automate AI Builder Agents** + **Copilot Studio** — Microsoft는 Power Automate와 Copilot Studio를 합치는 방향. M365 Copilot에서 자연어로 부른 에이전트가 Power Automate 플로우를 실행한다.

**Anthropic Computer Use / OpenAI Operator** — RPA 빅3 밖에서 온 위협. 모델이 직접 스크린을 보고 마우스/키보드를 움직인다. selector를 안 만들어도 된다. 2026년 5월 현재 신뢰성은 RPA 보다 떨어지지만, 빠르게 따라잡고 있다.

**누가 이길까?**

- 단순 반복 데스크톱 작업 → Computer Use / Operator가 점점 이긴다.

- 미션 크리티컬 + 거버넌스 필요 → UiPath / AA / Blue Prism이 한동안 버틴다.

- M365 안의 자동화 → Power Automate AI Agents가 이긴다.

- API가 있는 SaaS 자동화 → Workato/Zapier가 이긴다.

19장 · "RPA는 죽었다"는 내러티브의 정확한 위치

업계에서 자주 들리는 "RPA는 죽었다 (RPA is dead, long live agents)" 슬로건의 의미를 정확히 보자.

**맞는 부분**:

- 신규 RPA 도입은 둔화. UiPath의 NRR(Net Retention Rate)이 2023년 121%에서 2025년 105%로 떨어졌다.

- LLM 에이전트가 더 유연하다. 셀렉터 깨짐 문제가 없다.

- 시민 개발자보다 "Claude/ChatGPT한테 시키는" 게 더 쉬워졌다.

**틀린 부분**:

- 이미 깔린 봇 수천 개를 누가 끄겠는가. 안 끈다.

- 미션 크리티컬한 백오피스는 LLM의 비결정성을 못 받아들인다. "분개를 99% 맞춘다"는 안 통한다.

- 거버넌스/감사/감독기관 요구는 RPA 쪽이 훨씬 성숙하다.

정확한 표현은 "RPA의 성장은 끝났다. 하지만 RPA가 사라지지는 않는다. 새 자동화는 LLM 에이전트가 가져간다."다.

20장 · 벤더 비교 매트릭스 2026

| 벤더 | 본사 | 배포 모드 | 어태/언어태 | 에이전트 AI 로드맵 | 가격 티어 | 강점 |

| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| UiPath | NYC | 클라우드 + 온프렘 | 양쪽 | Agent Builder | 중상 | IDP 통합, 인지도 |

| NICE | Israel | 콜센터 | 어태티드 강함 | NEVA AI | 중 | 콜센터 |

| Pega | Cambridge MA | BPM | 양쪽 | Pega GenAI Blueprint | 중상 | BPM 통합 |

| Kofax (Tungsten) | Irvine | 온프렘 | 양쪽 | TotalAgility AI | 중 | IDP 통합 |

| Nintex | Bellevue | M365 | 양쪽 | Nintex AI | 중 | M365 워크플로 |

| WinActor | Tokyo | 일본 | 양쪽 | NTT tsuzumi 연동 | 중 | 일본어/일본 SI |

21장 · 무엇을 골라야 하나 — 의사결정 트리

**조직 규모/상황에 따른 선택**:

- 글로벌 대기업 + 이미 UiPath 도입 → UiPath 유지 + Agent Builder 파일럿.

- 글로벌 대기업 + 신규 도입 → Microsoft Power Automate (M365 묶음) 또는 UiPath.

- 미드마켓 SMB + M365 환경 → Microsoft Power Automate Desktop.

- 미드마켓 SMB + Google Workspace → Workato 또는 Zapier (RPA 비중 낮춤).

- 금융권 한국 + 보수적 → 기존 UiPath/Blue Prism 유지.

- 콜센터 중심 → NICE.

- 일본 大企業 + 보수적 → WinActor 유지.

- 일본 SMB → BizteX cobit / ロボパットDX.

- 한국 대기업 + 그룹사 → Brity Works (삼성) / Aircuvate (LG) / 현대오토에버 (현대).

- "API가 있는 모든 곳" → Workato + 약간의 RPA.

- "그냥 LLM 에이전트로 가고 싶다" → Anthropic Computer Use / OpenAI Operator + 기존 RPA 점진 폐기.

22장 · 안티패턴 — RPA를 망치는 11가지

1. "EUC(Excel + 매크로)를 그대로 RPA로 옮기기" — 원래 코드 베이스의 부채를 RPA로 옮기는 짓.

2. 봇 비밀번호 평문 저장.

3. 한 봇이 너무 많은 일을 함 — 한 시나리오에 50단계가 들어감.

4. CoE 없이 시민 개발자만 풀어놓기 — 봇이 폭증 후 거버넌스 붕괴.

5. CoE만 있고 현업 협업 없음 — 사용처를 모름.

6. 봇 ID = 사람 ID — 사람 퇴사하면 봇 멈춤.

7. 봇 모니터링 없음 — 봇이 깨졌는지도 모름.

8. selector에 좌표(x=120, y=340) 박기 — 해상도 바뀌면 즉사.

9. API가 있는데도 RPA로 우회 — 100배 느리고 100배 깨짐.

10. "ROI 계산"을 봇 도입 비용만 계산 — 유지보수 무시.

11. LLM 에이전트 파일럿을 미루는 것 — 2년 후 따라잡으려면 늦다.

23장 · 실전 체크리스트 — RPA CoE 0~30~90일 가이드

**0~30일**:

- 자동화 후보 프로세스 5~10개 인터뷰로 수집.

- 후보 중 (반복도 높음 × 룰 베이스 명확 × 시스템 변경 적음 × API 없음) 점수 매겨 상위 3개 선정.

- Task Mining(또는 사람 인터뷰)으로 step by step 매핑.

**30~60일**:

- 파일럿 봇 2~3개 구현. 어태티드부터 시작 권장.

- 봇 ID 정책 수립(전용 ID + Vault + SIEM 로그).

- 시민 개발자 vs CoE 모델 결정.

**60~90일**:

- 첫 번째 무인 봇 배포.

- 운영 대시보드(Orchestrator/PA Cloud/CoE Console) 세팅.

- 봇 변경 관리 프로세스 수립(selector 변경 → 봇 영향 분석 → 재배포).

- 다음 분기 백로그 정리, LLM 에이전트 파일럿 1건 함께 시도.

24장 · 결론 — 2026년에 RPA를 어떻게 다룰 것인가

2026년 봄 시점에서의 정확한 권고:

1. **이미 깔린 RPA는 끄지 말되, 더 늘리지도 마라.** 운영 중인 봇은 ROI가 검증된 자산이다. 새 봇을 추가할 때는 "이걸 LLM 에이전트로 만들면 어떨까"를 먼저 묻는다.

2. **시민 개발자 모델은 위험하다.** 봇 폭증과 거버넌스 붕괴를 본 조직이 너무 많다. CoE를 먼저 세우고, 시민 개발자에게 분명한 가이드레일을 준다.

3. **봇 ID + 시크릿 관리는 RPA의 보안 최약점이다.** 여기에 가장 먼저 투자한다.

4. **Process Mining을 RPA보다 먼저 도입했어야 한다.** 늦었다면 지금이라도. 무엇을 자동화할지 모르면서 봇만 만드는 건 자해.

5. **LLM 에이전트 파일럿을 2026년 안에 한 건은 한다.** 그 결과에 따라 2027년 RPA 전략 전체가 바뀐다.

6. **공급사 종속을 최소화한다.** UiPath/AA/Blue Prism 다 IPO 후 주가/실적이 좋지 않다. 한 벤더에 다 걸지 않는다.

7. **유지보수 인력 비용을 첫날부터 계산한다.** "봇 1개 = 사람 1명 줄임"이 아니라 "봇 1개 = 사람 0.5명 줄이고 RPA 운영자 0.1명 늘림"이 현실이다.

RPA는 죽지 않는다. 다만 **자동화의 정의가 바뀌고 있다**. RPA는 그 변화의 한 챕터일 뿐이다.

References

- [UiPath Platform Documentation](https://docs.uipath.com/) — Studio · Robot · Orchestrator · Document Understanding · Agent Builder 공식 문서.

- [Automation Anywhere Documentation](https://docs.automationanywhere.com/) — Automation 360 · Document Automation · Agent Studio.

- [Blue Prism Documentation (SS&C)](https://bpdocs.blueprism.com/) — Object Studio · Process Studio · Hub · Interact.

- [Microsoft Power Automate Documentation](https://learn.microsoft.com/en-us/power-automate/) — Power Automate · Power Automate Desktop · AI Builder.

- [IBM Robotic Process Automation](https://www.ibm.com/products/robotic-process-automation) — IBM RPA(WDG 계보) 공식.

- [Workato Documentation](https://docs.workato.com/) — iPaaS + RPA 통합.

- [Celonis Process Mining](https://www.celonis.com/) — Execution Management System.

- [ABBYY Vantage / FlexiCapture](https://www.abbyy.com/) — IDP / OCR.

- [Hyperscience](https://www.hyperscience.com/) — IDP 전문.

- [Rossum](https://rossum.ai/) — 인보이스 IDP.

- [NICE Robotic Automation](https://www.nice.com/products/process-automation) — 콜센터 RPA.

- [Pega Robotic Process Automation](https://www.pega.com/products/pega-platform/robotic-process-automation) — BPM + RPA.

- [Kofax (Tungsten Automation)](https://www.tungstenautomation.com/) — IDP + RPA.

- [Nintex RPA](https://www.nintex.com/process-automation/robotic-process-automation/) — M365 워크플로.

- [WinActor (NTT-AT)](https://winactor.com/) — 일본 1위 RPA.

- [BizteX cobit](https://service.biztex.co.jp/cobit) — 일본 클라우드 RPA.

- [RPAロボパットDX](https://fce-pat.co.jp/) — 일본 현장 친화 RPA.

- [삼성SDS Brity Works](https://www.samsungsds.com/kr/brity_works/brity_works.html) — 삼성 그룹 표준 RPA.

- [LG CNS Aircuvate](https://www.lgcns.com/) — LG 그룹 RPA.

- [Anthropic Computer Use](https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use) — 컴퓨터 비전 기반 자동화.

- [OpenAI Operator](https://openai.com/index/introducing-operator/) — OpenAI 자율 에이전트.

- [Forrester Wave: Robotic Process Automation Q1 2025](https://www.forrester.com/) — 시장 분석 보고서.

- [Gartner Magic Quadrant for RPA 2024](https://www.gartner.com/) — 벤더 평가.

- [Everest Group RPA PEAK Matrix 2024](https://www.everestgrp.com/) — RPA 시장 분석.