전자신문인터넷이 10월 23일 서울 서초구 엘타워 6층 그레이스홀에서 개최한 국내 대표 엔터프라이즈 업무 자동화 콘퍼런스 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall'에서 유아이패스가 기업의 AI 성과를 개별 도구 도입이 아닌 엔드투엔드(E2E) 프로세스 재설계와 오케스트레이션 관점에서 높이는 전략을 공개했다. 이재원 유아이패스 파트너는 'Agentic AI 트렌드 및 E2E 프로세스 관리 방안'을 주제로 발표했다.
이 파트너는 생성형 AI 도입이 빠르게 늘고 있지만, 개별 임직원의 생산성 향상과 기업의 실질적인 경영 성과 사이에는 여전히 간극이 있다고 진단했다. 발표에서 인용한 MIT 보고서에 따르면 기업들이 AI에 대규모 투자를 집행했음에도 통합 AI 시범 사업 가운데 뚜렷한 가치를 만든 비율은 5%에 그쳤다. ChatGPT나 Copilot과 같은 도구는 폭넓게 사용되고 있지만 손익 개선으로 이어지는 사례는 제한적이라는 설명이다.
유아이패스는 성과의 차이가 자동화의 범위에서 발생한다고 봤다. 발표자료에서 소개한 맥킨지 분석은 단순 자동화의 평균 투자수익률(ROI) 배수를 1.3배, 부서 단위 워크플로를 2.8배, E2E 프로세스 재설계를 6.5배, 핵심 역량에 AI를 적용한 경우를 18.2배로 제시했다. 이 파트너는 AI 투자 성과를 높이려면 개별 업무의 처리 건수뿐 아니라 프로세스 전체의 속도, 품질, 비용을 함께 관리해야 한다고 설명했다.
유아이패스가 제시한 방향은 비즈니스 오케스트레이션 및 자동화 기술(BOAT)에서 '에이전틱 비즈니스 오케스트레이션'으로의 확장이다. AI 에이전트와 기존 자동화 도구를 각각 도입하는 데서 그치지 않고, 기업의 업무 구조를 먼저 파악한 뒤 실행 주체와 시스템을 E2E 프로세스로 연결하는 접근이다. 유아이패스는 2026년 가트너 비즈니스 오케스트레이션 및 자동화 기술 매직 쿼드런트에서 리더로 선정됐다는 점도 소개했다.
이 전략의 출발점은 기업의 업무를 살아 있는 지식으로 정리한 'Map of Work'다. 업무의 단계와 담당자만 그리는 정적인 프로세스 맵이 아니라, 의사결정 규칙과 정책, 예외, 데이터, 시스템 연결 관계를 함께 담아 AI 에이전트가 실제 업무 맥락을 이해하도록 하는 구조다. 업무가 바뀌면 지도도 갱신되고, 실행 결과를 다시 반영하는 순환형 체계를 지향한다.
유아이패스는 산업과 부서별로 100개 이상의 업무 지도를 축적했다고 밝혔다. 기업은 유아이패스 솔루션에 포함된 사전 구축 지도를 바로 적용하거나, 전문가 검증을 거친 Process Atlas를 자사 환경에 맞춰 조정할 수 있다. 고유한 업무는 유아이패스 'Cartographer'를 이용해 처음부터 설계할 수 있다.
유아이패스 Cartographer는 업무 관찰, 담당자 인터뷰, 문서와 시스템 기록 등에서 확보한 근거를 모아 프로세스 지식으로 전환하는 AI 도구다. 프로세스별 규칙과 정책, 온톨로지를 정리하고 불일치나 누락을 찾아 업무 지도의 초안을 제안한다.
다만 업무 지도의 소유권과 최종 판단은 사람에게 둔다. 비즈니스 분석가는 실제 업무 수행자를 인터뷰하고 불일치를 조정하며 모든 변경을 승인한다. Cartographer가 분석과 제안을 지원하되 사용자가 검토·승인하는 구조로, AI 기반 프로세스 혁신 과정에서도 현업의 지식과 책임을 유지하도록 설계됐다.
업무 지도가 기업의 프로세스 지식을 정리하는 역할이라면 유아이패스 'Maestro'는 이를 실제 실행으로 연결한다. Maestro는 정형 업무를 위한 BPMN, 직관적인 워크플로를 구성하는 Flow, 상황에 따라 경로가 달라지는 비정형 업무를 위한 Case를 하나의 오케스트레이션 엔진에서 지원한다.
실행 주체도 하나로 제한하지 않는다. 유아이패스와 외부 AI 에이전트, RPA·API·지능형 문서처리(IDP), 현업 담당자를 프로세스에 배치하고, 사람이 개입해야 하는 단계는 휴먼 인 더 루프(HITL) 방식으로 연결한다. 사전 구축 커넥터와 A2A, 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 통해 기업 시스템과 연동하고, Context Grounding과 Data Fabric으로 업무 맥락과 데이터를 공급한다.
Maestro의 BPMN 프로세스는 사전에 정의된 경로와 규칙에 따라 반복적으로 수행되는 업무에 적합하다. 매입채무 송장 처리, 경비 보고서 승인, 청구 분쟁, 거래선 등록 등이 대표적이다. 반면 Case 모델은 사건과 조건에 따라 다음 단계가 달라지는 대출 처리, 보험 청구, 진료 조정, 서비스 티켓 처리와 같은 업무를 겨냥한다. 두 모델은 플랫폼 안에서 서로 호출할 수 있어 정형 흐름과 예외 처리를 하나의 E2E 프로세스로 구성할 수 있다.
유아이패스는 금융의 고객 온보딩과 대출, 보험 청구와 인수 심사, 의료의 진료 조정, 제조의 부적합 처리와 주문 변경, 통신의 서비스 티켓 등 다양한 산업 업무를 Maestro Case 적용 대상으로 제시했다. 실행 현황과 개별 인스턴스, 경고를 지속적으로 관찰하고, 보안과 거버넌스 정책을 공통 적용하는 것도 플랫폼의 역할이다.
이번 발표는 유아이패스의 사업 영역이 개별 RPA와 AI 에이전트 개발을 넘어 기업 업무 전체의 설계와 실행을 관리하는 플랫폼으로 넓어지고 있음을 보여줬다. Cartographer가 현업의 지식을 구조화하고 Maestro가 에이전트·로봇·사람을 연결함으로써, 기업은 AI 시범 사업을 실제 E2E 업무 운영으로 확장할 수 있다는 전략이다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com