[Data 이모저모] RPA를 넘어 에이전 시대로: 에이전틱 AI(Agentic AI)란?

Table of Contents

1. Introduction
2. 에이전틱 AI(Agentic AI)란?
3. RPA vs 에이전틱 AI: 무엇이 다른가?
4. Reference

 

Introduction

과거의 기업 업무 자동화가 정해진 규칙에 따라 움직이는 RPA(Robotic Process Automation)에 의존했다면, 2026년 현재는 AI가 스스로 목표를 설정하고 도구를 선택하여 업무를 완수하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 시대로 접어들었다. 단순히 엑셀 데이터를 옮기는 수준을 넘어, "지난달 매출 하락 원인을 분석하고 대응 보고서를 작성해줘"라는 추상적인 명령에 AI가 스스로 SQL 쿼리를 짜고, 시각화 도구를 돌려 결과를 도출하는 단계에 이른 것이다. 이제 자동화는 '도구'를 넘어 '동료'의 개념으로 확장되고 있다.

에이전틱 AI(Agentic AI)란?

에이전틱 AI는 단순한 챗봇이 아니다. 사용자로부터 복잡한 목표를 부여받으면, 이를 달성하기 위해 계획 수립 -> 도구 사용 -> 실행 -> 피드백의 과정을 자율적으로 반복하는 지능형 시스템을 의미한다. 특히 2025년 말부터 주요 AI 기업들이 'AI 에이전트' 서비스를 쏟아내기 시작하면서 실무 적용 사례가 급증했다. 특히, 인사팀의 에이전트는 수천 건의 이력서를 검토하여 적합한 후보자를 선별하고, 직접 면접 일정을 조율하며, 후보자의 질문에 답변하는 전 과정을 인간의 개입 없이 수행할 수 있다. 이는 단순 매크로 방식인 RPA와는 차원이 다른 '판단력'을 갖췄음을 의미한다.

 

RPA vs 에이전틱 AI: 무엇이 다른가?

최근에는 기존의 RPA 솔루션들이 LLM(대규모 언어 모델)과 결합하여 LLM 기반 RPA로 진화하고 있다. 이는 데이터 분석가들에게 더 높은 수준의 시각화와 분석 역량을 요구하고 있으며, 우리가 태블로나 Python을 활용해 만든 대시보드들을 AI 에이전트가 직접 해석하고 브리핑하는 형태로 발전하고 있다.

구분	RPA (과거의 자동화)	에이전틱 AI (현재의 자동화)
작동원리	Rule-based (정해진 규칙)	Reasoning (논리적 추로)
유연성	환경이 바뀌면 에러 발생	상황에 맞춰 스스토 대안 탐색
주요 역할	단순 반복 데이터 입력/추출	분석, 전략 수립, 복합 협업
비유	정해진 레일 위를 달리는 열차	목적지를 향해 운전하는 자율주행차

 

Reference

• "The Rise of Agentic AI: Beyond Chatbots", TechCrunch, https://www.vanshgehlot.us/blog/rise-of-agentic-ai
• "AI 에이전트 혁", KPMG. https://kpmg.com/kr/ko/insights/eri/2025/issuemonitor_175.html
• "[Data 이모저모] RAP란?", jay data&graph, https://jaydata.tistory.com/143