삼성SDS가 AI Agent 시대에도 기업이 오랜 기간 구축해 온 RPA와 워크플로우, 시스템 연계 등 기존 자동화 자산의 가치는 사라지지 않는다며, AI의 판단력과 기존 자동화의 안정적인 실행력을 결합하는 '에이전틱 자동화(Agentic Automation)' 전략을 제시했다.
삼성SDS AX센터 업무자동화개발 김효영 그룹장은 전자신문인터넷이 지난 10월 23일 서울 서초구 엘타워에서 개최한 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall'에서 'AI 시대, 업무 자동화의 새로운 공식'을 주제로 발표했다. 김 그룹장은 AI가 질문에 답하는 단계를 넘어 스스로 판단하고 계획을 세운 뒤 실제 시스템을 조작하며 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다고 진단했다.
그러나 AI Agent의 등장이 곧 기존 RPA의 대체를 의미하지는 않는다는 판단이다. 기업은 이미 RPA, 워크플로우·BPM, API 연계, OCR과 각종 레거시 자동화에 많은 투자를 해왔다. 따라서 앞으로의 질문은 “RPA를 AI로 바꿀 것인가”가 아니라 “기존 자동화와 AI를 어떻게 연결할 것인가”로 바뀌어야 한다고 강조했다.
삼성SDS가 제시한 새로운 자동화 공식은 간결하다. AI는 판단·추론·계획을 맡고, 자동화는 실행·연결·반복·통제를 맡는다. 두 영역의 강점을 결합해야 기업 환경에서 실제로 작동하는 에이전틱 자동화를 구현할 수 있다는 것이다. 김 그룹장은 이를 “AI는 판단을 잘하고, PRA는 실행을 잘한다”는 표현으로 압축했다.
삼성SDS는 AI의 판단·추론·계획 능력과 기존 자동화의 실행·연결·반복·통제 역량을 결합하는 것을 에이전틱 자동화의 새로운 공식으로 제시했다. AI와 자동화 가운데 하나를 선택하는 것이 아니라 각각 가장 잘하는 역할을 맡기는 방식이다.
이 같은 접근에서 삼성SDS가 제시한 핵심 조건은 연속성(Continuity), 경제성(Economy), 실행 신뢰성(Execution) 세 가지다. 기존 자동화 자산을 AI 시대에도 효과적으로 재사용할 수 있어야 하고, AI를 필요한 업무에 사용해 운영비용을 최적화해야 하며, AI가 기업 시스템을 정확하고 안정적으로 제어할 수 있어야 한다는 의미다.
첫 번째 원칙은 “연결하여 재사용하라”이다. 기업이 지난 수년 동안 업무 분석과 개발, 테스트, 운영·고도화를 거쳐 만든 자동화 자산을 AI 전환이라는 이유로 모두 다시 구축하면 AX가 아니라 또 다른 자동화 재구축 프로젝트가 된다는 설명이다. 삼성SDS는 기존 RPA와 API, 워크플로우를 MCP(Model Context Protocol) Tool로 구성해 AI Agent 중심의 실행 자산으로 전환하는 방식을 제시했다. 기존 RPA는 더 이상 과거의 레거시가 아니라 AI Agent가 신뢰하고 호출할 수 있는 검증된 실행 도구가 되는 셈이다.
이를 구현하기 위한 핵심 기능이 Brity Automation의 MCP Hub다. 이미 구축한 RPA 프로세스나 워크플로우를 MCP Tool로 구성하면 외부 Agent도 호출할 수 있고, 반대로 외부 MCP서버와 Tool을 등록해 워크플로우나 AI Agent에서 활용하는 것도 가능하다.
Brity Automation의 MCP Hub는 기존 RPA 프로세스와 여러 RPA를 연결한 워크플로우를 MCP 표준으로 전환해 AI Agent가 호출할 수 있는 실행 도구로 활용하도록 지원한다. 기업이 이미 구축한 자동화 자산을 다시 개발하지 않고 AI Agent 시대의 실행 자산으로 확장하는 것이 핵심이다.
두 번째 원칙은 AI를 많이 쓰는 것과 자동화를 잘하는 것은 다르다는 것이다. AI Agent는 실행할 때마다 추론과 거대언어모델(LLM) 호출에 따른 비용이 발생한다. 반면 규칙 기반 자동화는 초기 구축 이후 반복 실행 비용을 상대적으로 예측하기 쉽다. 따라서 모든 업무를 AI로 처리하기보다 업무의 변동성과 복잡성에 따라 RPA, AI와 RPA의 하이브리드, AI Agent를 적절하게 조합해야 한다고 강조했다.
반복적이고 절차가 명확한 업무는 RPA로 안정적으로 수행하고, 분석과 추론이 필요한 비정형 업무는 AI와 RPA가 하이브리드 방식으로 AI Agent가 수행하는 방식이다.
삼성SDS가 제시한 자동화 최적화의 기준도 'AI 최대화'가 아니라 비용(Cost)·신뢰성(Reliability)·유연성(Flexibility)의 균형이다. Brity Automation은 이를 실제 업무 실행 과정에 적용한다. 기존 RPA가 정해진 절차에 따라 반복적인 업무를 정확하게 처리했다면, Desktop Agent는 여기에 AI의 판단 능력을 결합해 자동화 범위를 확대한다. Desktop Agent는 사용자가 자연어로 업무를 요청하면 단계별 업무 계획을 자동 수립하고, 이미 존재하는 RPA 프로세스가 있으면 이를 우선 호출하거나 스크립트를 생성한다. 이후 분석과 판단이 필요한 단계에만 AI를 사용하고, 중요한 업무는 사람의 확인·승인을 거치도록 한다. 삼성SDS는 이를 'AI Everywhere'가 아닌 'AI Where Needed' 전략으로 설명했다.
세 번째는 실행의 정확성이다. AI Agent가 아무리 뛰어난 판단을 내려도 ERP와 웹 시스템, 엑셀, 데스크톱, 이메일 등 기업 레거시 시스템과 각종 문서로 연결되는 프로세스를 정확하게 조작하지 못하면 업무는 완료되지 않는다.
삼성SDS는 이를 위해 하이브리드 Computer-Use방식을 제시했다. 일반적인 Computer-Use가 화면을 인식하고 AI가 좌표를 추론해 클릭하는 방식이라면, 하이브리드 방식은 화면을 이해한 뒤 조작 후보를 선정하고 객체의 속성과 상태를 다시 검증한다. 이후 필요한 경우 재판단을 거쳐 검증된 RPA 도구로 실제 동작을 실행한다. 삼성SDS는 이를 'AI 추론 × RPA 검증·실행' 구조로 설명했다.
결국 삼성SDS의 전략은 AI가 기존 자동화를 없애는 것이 아니라 AI가 판단하고 기존 자동화가 실행하는 새로운 역할 분담에 가깝다. Brity Automation은 기존 RPA 자산을 MCP로 Agent와 연결하고, 업무 특성에 따라 AI와 RPA를 자동 배치하며, RPA 기술과 Vision AI를 결합해 실행 정확도를 높이는 방식으로 에이전틱 자동화 플랫폼으로 진화하고 있다.
삼성SDS가 이번 발표에서 강조한 것은 기업이 이미 축적한 자동화 자산과 AI를 어떻게 현실적으로 결합할 것인가다. 기존 투자를 유지하면서 AI 운영비를 통제하고, 기업 환경에서 요구되는 정확한 실행까지 확보해야 비로소 에이전틱 자동화가 실제 업무에 정착할 수 있다는 것이다. 삼성SDS는 이 세 가지 조건을 기반으로 AI와 RPA를 별개의 기술로 활용하는 것을 넘어, 각 기술의 강점을 결합해 기업 업무 자동화를 확장하는데 초첨을 맞추고 있다.
Agentic Workflow로 AI Agent의 업무 흐름을 설계하고, 통제하며, Desktop Agent로 PC 업무를 자동화하고, MCP Hub로 기존 자동화 자산과 새로운 AI 도구를 연결한다.
삼성SDS는 올해 'REAL Summit 2026'에서도 AI 도입 자체가 아니라 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX를 강조하며 AI 인프라부터 플랫폼·솔루션, 산업 전문성과 구축 역량을 결합한 '다차원 AI 풀스택' 전략을 공개했다. 이번 Brity Automation 발표 역시 이러한 전략 가운데 AI의 판단을 기업의 실제 시스템 실행으로 연결하는 자동화 계층을 구체화한 것으로 볼 수 있다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com