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[IT뉴스]기업 자동화의 '대전환'… AI 에이전트가 업무를 다시 설계

온카뱅크관리자

2026-11-13 15:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall' 성료 - 유아이패스·삼성SDS·포스코DX 등 국내외 대표 기업, 자동화·인프라·온톨로지·거버넌스 전략 공유 - 2018년 국내 최초 출범해 시장 변화 선도… 2027년 '엔터프라이즈 오토메이션 코리아'로 새 도약 
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 AI 에이전트 경쟁의 기준이 '몇 개를 만들었느냐'에서 기업의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 안전하게 실행하며, 전사적으로 운영할 수 있느냐로 이동하고 있다. 2026년 10월 23일 서울 서초구 엘타워에서 열린 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall'은 이러한 기업 업무자동화 시장의 변화를 집약적으로 보여줬다.
 전자신문인터넷이 개최한 이번 행사는 'From AI Agent to Agentic Enterprise'를 주제로 오전 특별강연과 키노트, 오후 병렬 트랙을 운영했다. 글로벌 솔루션 기업과 국내 대표 기술기업이 참여해 AI 에이전트가 기업의 데이터와 시스템, 업무 프로세스에 들어가 실제 업무를 수행하기 위해 필요한 지식체계와 오케스트레이션, 실행 자동화, 인프라, 보안·거버넌스, 생애주기 관리, 산업별 적용 사례를 하루 동안 집중적으로 다뤘다.
 발표사들이 제시한 제품과 적용 영역은 달랐지만 결론은 한 방향으로 모였다. 모델의 성능만으로는 기업 AI를 운영할 수 없으며, 현업의 규칙과 예외를 구조화한 맥락, 기존 시스템과의 연결, 정확한 실행, 사람의 승인, 보안과 비용을 포함한 운영 인프라, 실행 이력과 성과를 지속적으로 관리하는 체계가 함께 필요하다는 것이다. 
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 <img alt="AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall 현장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/etimesi/20261113153543371zvbt.png" data-org-width="642" dmcf-mid="UUuxoKx2OV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/etimesi/20261113153543371zvbt.png" width="658">
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 AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall 현장
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 “AI 판단과 기존 자동화를 하나의 실행체계로” 유아이패스는 AI 투자 성과를 높이려면 개별 도구의 사용량보다 엔드투엔드(E2E) 프로세스 전체를 설계하고 관리해야 한다고 강조했다. 기업 업무의 규칙과 정책, 예외, 데이터, 시스템 관계를 살아 있는 지식으로 정리한 'Map of Work'를 출발점으로 제시하고, 'Cartographer'로 현업의 업무 근거를 프로세스 지식으로 전환한 뒤 'Maestro'가 AI 에이전트와 RPA·API·지능형 문서처리(IDP), 사람을 하나의 실행 흐름으로 연결하는 전략을 소개했다. 정형 프로세스와 상황에 따라 경로가 달라지는 비정형 업무를 같은 오케스트레이션 체계에서 다루고, 중요한 변경은 현업 담당자가 검토·승인하도록 설계한 것이 특징이다.
 삼성SDS는 AI 에이전트의 등장이 기존 RPA와 워크플로, API 연계 등 자동화 자산의 폐기를 의미하지 않는다고 강조했다. 'Brity Automation'은 연속성(Continuity), 경제성(Economy), 실행 신뢰성(Execution)을 에이전틱 자동화의 핵심 조건으로 제시했다. 'MCP Hub'로 기존 RPA 프로세스와 워크플로를 AI 에이전트가 호출할 수 있는 실행 도구로 전환하고, 'Desktop Agent'가 자연어 요청을 바탕으로 업무 계획을 세운 뒤 기존 RPA를 우선 활용하거나 필요한 단계에만 AI를 배치한다. 화면을 이해한 AI가 조작 후보와 객체 상태를 검증하고 검증된 RPA가 실제 동작을 수행하는 하이브리드 컴퓨터 유즈 방식도 소개했다. AI를 모든 곳에 적용하기보다 필요한 곳에 적용함으로써 기존 투자를 보호하고 비용을 통제하면서 실행 정확성을 확보하는 전략이다.
 두 발표는 AI가 기존 자동화를 대체하는 것이 아니라 판단과 계획의 범위를 넓히고, 검증된 자동화가 안정적인 실행을 담당하는 방향으로 역할이 재편되고 있음을 보여줬다. 기업이 이미 축적한 프로세스와 자동화 자산을 AI 시대의 실행 기반으로 연결할수록 에이전틱 자동화의 도입 속도와 투자 효율을 함께 높일 수 있다는 설명이다.
 “AI 에이전트 운영을 위한 플랫폼과 인프라” 아이티센클로잇은 기업이 AI에 일을 맡기기 전에 신뢰를 먼저 설계해야 한다는 메시지를 내놨다. 멀티 에이전트 관리 플랫폼 'AgentGo'는 기업 데이터가 있는 환경에 배치할 수 있는 Platform, 권한과 실행 기록을 관리하는 Management, 오용과 정보 유출을 막는 Guard를 중심으로 구성된다. 자연어 기반 개발 도구 Coder, 업무 흐름을 설계하는 Flow, 검증된 에이전트를 공유하는 Marketplace도 한 체계로 묶었다. 이력서 검토 시연에서는 개인정보 비식별화, 사람의 최종 승인, 감사 추적을 실제 업무 흐름에 적용해 에이전트의 기능보다 통제 가능한 운영이 중요하다는 점을 보여줬다.
 수세코리아는 기업의 AI 활용이 개별 실험과 개념검증(PoC)에 머무는 'AI 팅커링'에서 반복적으로 개발·배포·운영하는 'AI 팩토리'로 넘어가야 한다고 강조했다. 'SUSE AI Factory'는 리눅스와 쿠버네티스 기반 인프라 위에서 AI 애플리케이션과 모델, GPU 자원, 보안·관측성, 수명주기를 통합 관리하고 NVIDIA AI Enterprise와도 결합한다. 사전 검증된 블루프린트와 GitOps 기반 배포로 PoC와 운영 환경 사이의 간극을 줄이고, GPU 자원을 조직과 워크로드별로 격리·공유해 활용도를 높인다. 외부 공개 AI 사용에 따른 섀도 AI 위험을 줄이고 데이터의 저장·처리 위치와 접근 권한을 기업이 직접 통제하는 프라이빗 AI 환경을 통해 데이터 주권과 비용 예측 가능성까지 확보하는 전략이다.
 포스코DX는 개별 에이전트 개발을 넘어 기업 전체에서 AI를 운영하는 'AI 워크포스' 전략을 공개했다. 정형 업무 자동화를 담당하는 'A.WORKS', 사내 지식과 생성형 AI를 연결하는 'P-GPT', 에이전트의 개발·배포·평가·개선을 관리하는 'Agentee'를 하나의 업무 실행체계로 결합했다. 발표에 따르면 P-GPT는 포스코그룹 56개사와 실제 사용자 2만7000명으로 확산됐으며, 회사 에이전트 570개와 개인 에이전트 1만5000개가 운영되고 있다. Agentee는 에이전트의 개발부터 역할 부여, 평가, 현장 배포, 권한·도구·비용·거버넌스 관리까지 생애주기 전반을 지원해 검증된 에이전트를 기업의 공통 자산으로 축적한다.
 세 발표는 기업 AI의 경쟁력이 에이전트를 만드는 도구만으로 결정되지 않는다는 점을 공통으로 짚었다. 에이전트와 데이터를 안전하게 운영할 플랫폼, 인프라와 GPU 자원을 표준화하는 기반, 검증된 에이전트를 전사 자산으로 확산하는 생애주기 관리가 함께 갖춰져야 AI를 일회성 프로젝트에서 기업의 지속적인 운영체계로 전환할 수 있다는 것이다. 
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="680f147a4839078878c2e4a142ff627c85742ce4c6c762bfdc055009fa3421b7" dmcf-pid="6uKic8iPDF" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall' 참가자들이 부스를 관람하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/etimesi/20261113153544659aaho.png" data-org-width="643" dmcf-mid="umF4d74qO2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/13/etimesi/20261113153544659aaho.png" width="658">
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 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Fall' 참가자들이 부스를 관람하고 있다.
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 “실행형 자동화가 실제 업무를 끝낸다” 이비소프트는 'DefectMATE AI'를 통해 AI가 소프트웨어 개발과 품질 업무 전 과정에 참여하는 방식을 제시했다. 서비스 요청과 피그마 화면을 분석해 요구사항과 테스트케이스 초안을 만들고, 개발·컴파일 검증·Git PR·테스트·결함 분석·재검증으로 업무를 이어간다. 테스트 완료 여부와 실패 건수, 차단 결함을 기준으로 배포 준비도를 판정하는 릴리즈 게이트도 소개했다. AI가 결과를 바로 확정하거나 데이터를 임의로 바꾸지 않고 사용자의 검토와 승인 뒤 다음 단계로 진행하도록 해 실행형 AI와 품질 통제를 함께 구현했다.
 디티나우는 기업 업무의 출발점인 비정형 문서를 실제 시스템 처리로 연결했다. 업스테이지의 Document Parse·Information Extract·Solar로 문서의 구조와 문맥을 이해하고 정보를 추출한 뒤 RPA와 API를 통해 ERP 등 업무시스템에서 후속 처리를 수행하는 구조다. 인보이스와 선하증권을 ERP 전표로 연결하는 매출전표 입력, 법인카드 청구서 상신, 여러 사업장의 고지서 회계 처리 사례를 공개했다. 추출 결과와 원문 근거를 대조하고 검수가 필요한 건에는 사람이 개입하는 휴먼 인 더 루프(HITL)를 적용해 정확성과 책임성도 확보했다.
 두 사례는 AI 에이전트가 범용 질의응답을 넘어 소프트웨어 딜리버리와 문서 기반 회계 처리처럼 결과와 책임이 분명한 영역으로 들어가고 있음을 보여줬다. 자동화의 가치는 이제 답변의 품질만이 아니라 실제 업무를 끝냈는지, 결과를 검증할 수 있는지, 필요한 순간에 사람이 통제할 수 있는지로 평가되기 시작했다.
 온톨로지와 디지털트윈이 기업 맥락을 만든다 하이퍼이지는 AI 프로젝트가 개념검증(PoC)에서 멈추는 주요 원인을 기업 맥락의 부재에서 찾았다. 'Skein OS'는 기업의 시스템·문서·업무 이력과 숙련자의 판단 기준을 온톨로지로 구조화하고, AI 에이전트가 계획 수립과 승인 요청, 시스템 반영, 결과 확인까지 수행하도록 지원한다. 스키마와 데이터, 업무 로그를 역공학해 객체·속성·관계 후보를 만드는 자동화 기술과 FDE(Forward Deployed Engineer)의 현장 설계를 결합한 것이 핵심이다. 기존 ERP·MES·품질 시스템을 교체하지 않고 연결하며, 검증된 업무 동작만 실행하게 하고 조회 권한과 변경 권한을 분리해 운영 안전성을 높였다.
 이에이트는 흩어진 산업 데이터의 의미와 관계를 온톨로지로 연결하고, AI의 판단을 시뮬레이션과 실제 업무 실행으로 이어가는 피지컬 AI 운영 구조를 제시했다. 온톨로지 기반 데이터 인텔리전스 'NAXiS'와 자율운영 플랫폼 'NAX Ops'를 중심으로 원천 시스템을 그대로 유지한 채 개념·관계·규칙과 사람이 확정한 의미를 지식 계층으로 구성하고, 변경 감지부터 영향 확인·승인·발행까지 운영 이력을 관리한다. AI 에이전트는 승인된 온톨로지 경로와 명시적 규칙을 따라 판단하고 검증 게이트를 거치며, 근거가 부족하면 '미검증'으로 표시한다. 물류 자율운영 사례에서는 기존 MES·ERP·PLM·SCM과 제어 시스템 사이에 지식그래프, AI 에이전트, 디지털트윈, MLOps를 배치해 상황 인지와 전략 수립, 실행, 학습을 연결했다.
 두 발표는 온톨로지를 데이터 분류나 검색을 위한 정적인 모델에서 실제 운영을 위한 지식 계층으로 확장했다. AI가 기업 고유의 용어와 관계, 업무 규칙을 같은 기준으로 해석하고, 실행 전후의 영향을 검증하며, 업무 변화에 맞춰 지식체계를 계속 갱신해야 산업 현장에서 신뢰할 수 있는 판단과 실행이 가능하다는 것이 공통된 메시지였다.
 “국내 최초에서 국내 최대까지 8년간 쌓아온 자동화 아카이브” 전자신문인터넷은 2018년 국내 최초로 엔터프라이즈 업무자동화를 독립 의제로 내건 전문 콘퍼런스를 출범시켰다. 초기에는 RPA 도입과 구축 사례가 중심이었지만 시장 변화에 맞춰 지능형 프로세스 자동화, 프로세스 마이닝과 지능형 문서처리, 하이퍼오토메이션, 생성형 AI, AI 에이전트와 오케스트레이션, 온톨로지와 거버넌스로 의제를 넓혀왔다. 기술이 시장에 확산된 뒤 따라가기보다 기업이 다음 단계에서 마주할 과제를 한발 앞서 제시해온 것이 행사의 정체성이다.
 행사는 봄·가을 정례 무대를 통해 글로벌 솔루션 기업과 국내 기술기업, 실제 도입 기업, 학계 전문가를 연결하고 기술 로드맵과 구축 경험, 운영상의 난점과 성과를 공유해왔다. 최근 행사에도 600명 이상의 업계 관계자가 참여하여 국내 최대 규모의 엔터프라이즈 업무자동화 전문 콘퍼런스임을 확인했다. 이번 행사 역시 AI 에이전트의 판단과 실행부터 기업 인프라, 온톨로지, 디지털트윈, 보안·거버넌스까지 시장의 핵심 의제를 하나의 흐름으로 제시했다.
 업계 종사자 중심의 유료 행사, 기술과 사례를 깊이 있게 다루는 발표, 수요 기업과의 현장 접점, 행사 이후에도 검색되는 기사와 영상 콘텐츠가 결합된 구조는 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아'만의 강점이다. 참가 기업은 제품을 단순 노출하는 데 그치지 않고 자사의 기술이 해결하는 기업 과제와 실제 활용 방식을 시장에 설명할 수 있다. 발표와 전시 부스에서 공개된 내용은 후속 기사와 콘텐츠로 축적돼 행사 하루를 넘어 장기적으로 검색·활용되는 산업 지식 자산이 된다.
 “2027년 ‘엔터프라이즈 오토메이션 코리아’로 새 도약” 전자신문인터넷은 AI 시대의 기업 자동화 범위가 '하이퍼오토메이션'이라는 기존 기술 용어보다 넓어졌다고 보고 향후 행사명을 '엔터프라이즈 오토메이션 코리아'로 개편할 계획이다. AI 에이전트와 RPA뿐 아니라 기업 데이터와 지식체계, 애플리케이션과 실행 인프라, 보안·거버넌스, 사람과 AI의 협업, 조직 운영까지 기업 업무자동화를 구성하는 전체 체계를 다루겠다는 의미다.
 이름은 바뀌지만 2018년부터 이어온 역할은 더 강화한다. 시장에서 막 등장하는 기술을 빠르게 소개하고, 기업이 실제 도입 과정에서 얻은 경험을 공유하며, 공급기업과 수요기업이 다음 자동화 전략을 함께 검증하는 산업 플랫폼으로 발전시킨다는 구상이다. 오프라인 콘퍼런스와 전시, 기사와 영상 콘텐츠를 연계해 행사에서 공유된 기술과 사례를 국내 기업 자동화 시장의 장기적인 지식 자산으로 축적할 계획이다.
 전자신문인터넷 류지영 국장은 “이 행사는 국내 엔터프라이즈 자동화 시장이 형성되던 2018년부터 RPA, 지능형 자동화, 하이퍼오토메이션, 생성형 AI, AI 에이전트로 이어지는 변화를 가장 먼저 의제로 만들고, 기업들이 실제 도입 경험을 나누는 장을 넓혀왔다”며 “앞으로 '엔터프라이즈 오토메이션 코리아'라는 이름 아래 AI와 자동화 기술, 기업 데이터와 업무 지식, 사람과 조직, 거버넌스까지 함께 다루는 국내 최고·최대 규모의 기업 자동화 축제로 발전시키겠다”고 말했다.
 '엔터프라이즈 오토메이션 코리아'는 AI 기술을 소개하는 무대를 넘어 기업이 AI에 어떤 일을 맡기고, 어떤 기준으로 통제하며, 기존 조직과 시스템 안에서 어떻게 성과로 연결할 것인지 답을 찾는 자리가 될 전망이다. 8년간 축적한 시장 네트워크와 사례 아카이브를 기반으로 AI 시대 기업 업무자동화의 방향을 가장 먼저 확인하고 공유하는 국내 대표 산업 플랫폼으로 도약한다는 목표다.
 임민지 기자 minzi56@etnews.com
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