RPA와 AI 에이전트, 우리 회사 일에는 뭐가 맞을까요?

정해진 순서대로 하고 정답이 하나인 일은 RPA·매크로·수식이 맞아요. 제각각인 문서나 사람 말을 읽고 갈라야 하는 일은 AI 에이전트가 맞아요. 회사 일은 대부분 둘이 섞여 있어요. 그래서 "RPA냐 AI냐"를 고르기보다, 한 일 안에서 어디까지가 RPA 몫이고 어디부터가 AI 몫인지 나눠요.

한 줄로 나누면

RPA는 시킨 순서대로 움직이는 손이에요. 매일 같은 화면을 열고, 같은 칸에서 값을 복사해, 같은 칸에 붙여넣어요. 사람보다 빠르고 틀리지 않아요. 대신 화면이나 양식이 조금만 바뀌어도 멈춰요.

AI 에이전트는 읽고 판단하는 눈이에요. 양식이 제각각인 파일, 두서없이 온 고객 문의를 읽고 무슨 내용인지 갈라요. 대신 숫자를 매번 똑같이 정확하게 내는 데는 약하고, 틀릴 때도 그럴듯하게 틀려요.

"굳이 AI까지 써야 하나요?"

한 인테리어 자재 유통사와 미팅했을 때예요. 카카오톡 상담이 많은 회사였어요. 원하신 건 이랬어요. 고객 질문을 복사해서 AI에 붙여넣으면 답이 나오고, 그 답을 다시 복사해서 카카오톡에 붙이는 것.

그때 저는 AI를 말렸어요.

"굳이 이거를 그렇게 비싸게 개발할 게 아니라 뭐 매크로나 이런 거로 만들어 놓으시면 (중략) 매번 답변이 똑같이 나가는 거는 뭐 복사해 놓고 붙여넣기 해가지고 답변이 나갈 수 있게 하는 게 훨씬 낫지 않나요?"

자주 나가는 답이 10개든 100개든 정해져 있다면, 그걸 저장해두고 골라 붙이는 게 빠르고 싸요. 매번 AI가 조금씩 다르게 답을 지어내면 오히려 이상해요. 사람이 어차피 복사하고 붙이는 구조라면 AI가 줄여주는 일도 크지 않아요.

AI 자동화를 파는 사람이 AI를 말리는 게 이상해 보일 수 있어요. 그런데 AI가 필요 없는 일에 AI를 붙이면, 돈은 더 들고 결과는 더 흔들려요.

그럼 AI는 어디서 필요할까요

다른 유통사는 반대였어요. 고객이 카카오톡으로 다짜고짜 "주문번호 몇 번인데 취소해 주세요", "상세페이지 어디서 받아요?", "원산지가 어디예요?"를 섞어서 보냈어요. 문의가 어떤 종류인지부터 갈라지지 않았어요. 상담사는 이미 자주 쓰는 답을 매크로로 만들어 쓰고 있었지만, 어떤 매크로를 꺼낼지는 사람이 매번 읽고 골라야 했어요.

여기가 AI 자리예요. 그래서 이렇게 제안했어요. AI가 문의를 읽고 종류별로 갈라요. 정해진 답이면 바로 보내고, 사람이 확인해야 하면 상담사에게 넘겨요. 매크로는 그대로 두고, 매크로 앞에서 읽고 고르는 일만 AI가 맡는 거예요.

같은 회사에서 AI도 RPA도 붙이지 말자고 한 일도 있었어요. 발주처, 공급처, 택배사를 다 확인해야 하는 문의였어요. 쓰고 있던 관리 프로그램에 연결할 방법(API)이 없었어요. 화면을 클릭하는 방식으로 억지로 붙일 수도 있었지만, 틀리면 곤란한 일이라 사람 몫으로 남기자고 했어요.

둘을 섞은 곳 — 부품 제조사

한 부품 제조사는 거래처마다 다른 생산계획 파일을 세 사람이 하루 8시간씩 엑셀로 풀었어요. 이 일 하나 안에 RPA 몫과 AI 몫이 다 있었어요.

처음 요청은 "생산 스케줄을 AI로 짜주세요"였어요. 끝내고 보니 핵심은 정해진 규칙대로 틀림없이 계산하는 쪽이었어요. AI는 앞에서 읽고 맞추는 일만 했어요.

고르는 질문 네 개

매일 손으로 하는 일 하나를 단계별로 적어보세요. 단계마다 이렇게 물어요.

1·2에 "예"가 많으면 AI가 필요 없을 수도 있어요. 그게 가장 싸고 정확해요. 3이 끼어 있으면 그 단계만 AI에게 주고, 나머지는 그대로 두세요.

AI 에이전트가 무엇이고 어디에 쓰는지는 AI 에이전트란? 챗봇과 뭐가 다르고, 중소기업은 어디에 쓸까요에, AI 대신 코드가 답이었던 이야기는 AI 자동화, 모든 일에 AI가 답일까요?에 적었어요.