2025년 최고의 자동화 도구는?

2025년이 가을이 다가오는 이 시점에서 워크플로우 자동화, RPA, AI 에이전트, 하이퍼 오토메이션 등 수많은 자동화 키워드가 쏟아져 나오고 있습니다. 하지만 용어만 많아지고 실제 현장에서 어떤 도구가 가장 쓸 만한지, 무엇이 다른지를 구분하기는 쉽지 않습니다. 그래서 이번 글에서는 우리가 직접 사용해본 다양한 자동화 툴들을 바탕으로, 실무자의 시선에서 장단점을 비교하고 ‘진짜 쓸만한 도구’를 찾아보려 합니다. 몇개의 툴은 저희가 직접 사용하면서 느꼈던 점들을 정리했으며, 저희가 사용해보지 못한 도구들은 시장의 평가와 기능에 대해서 소개해드리고자 합니다.

자동화를 이해하기 위한 기본 개념

자동화라는 말을 한 덩어리로 묶어 이야기하면 쉽지만, 실제로 들어가 보면 몇 가지 뚜렷한 계층이 있습니다. 먼저 워크플로우 자동화는 API 기반으로 시스템끼리 데이터를 주고받는 흐름을 짜는 방식입니다. 반대로 GUI 자동화는 사람처럼 실제 화면에서 클릭하고 입력하는 행위를 흉내내는 기술이죠. 그리고 RPA(Robotic Process Automation)는 이 둘을 모두 아우르면서, 기업 업무 전반의 반복적인 절차를 자동화하는 큰 집합의 개념입니다.

최근에는 여기에 AI 에이전트나 하이퍼 오토메이션 같은 확장 개념까지 붙으면서 용어가 더 복잡해지고 있습니다.

RPA (엔터프라이즈 중심)

RPA는 앞서 언급한 것 처럼, 워크플로우 자동화 기능과 GUI 자동화 기능이 모두 포함되어있습니다. 이런 기능들을 포함해서 구성한 프로세스를 소프트웨어 로봇이 실행시켜서 자동화를 하기 때문에, Robotic Process Automation이라고 부릅니다.

UIPath

가장 대표적인 솔루션은 UIPath입니다. UiPath는 2025년 현재까지도 가장 널리 쓰이고 있는 RPA 플랫폼으로, 전 세계 시장 점유율 1위를 유지하고 있으며, 21년 NYSE(뉴욕증권거래시장)에 상장한 업계 대표입니다. 직관적인 인터페이스와 방대한 커뮤니티 지원 덕분에 RPA를 처음 접하는 사용자도 쉽게 시나리오를 구축할 수 있으며, 동시에 엔터프라이즈 환경에 맞는 보안·거버넌스 기능도 갖추고 있습니다. 특히 프로세스 마이닝, 컴퓨터 비전, 머신러닝 기반 자동화까지 확장하여 단순한 규칙 자동화를 넘어 AI 지능형 자동화로 진화하고 있는 것이 특징입니다.

사실 설명만 들으면 누구나 RPA로 자동화를 할 수 있을 것 처럼 들리지만, 그렇게 쉽지만은 않습니다. 개발에 대한 이해지식도 있어야하며, RPA 자체에 대한 공부를 하지 않는다면 비개발자가 프로젝트 개발하는 것과 다를 것이 없습니다.

UIPath에는 비개발자를 위한 조금 더 쉬운 버전인 Studio X가 있는데요. 이 버전 또한 자동화를 공부하지 않았다면 여전히 어렵게만 느껴집니다.

UIPath에는 수많은 기능이 있습니다. Activities라는 모듈 형태로 제공이 되는데, 확장 프로그램을 추가하듯이 원하는 모듈을 추가할 수 있습니다. 이 모든 기능이 너무 많아서 내가 자동화하고자 할 때 필요한 액션이 무엇인지 찾아내기 위해서는 상당한 경험과 숙련이 필요합니다.

최근에는 이런 어려움을 해결하고자 AI를 통해 프로세스를 생성해내는 기능도 도입하였는데요. 아래는 저희가 직접 초보자 및 입문자의 관점에서 이런 기능을 사용하면서 느꼈던 장단점을 정리했습니다.

시나리오 1 - 네이버에서 해피해킹을 검색하고, 가장 싼 금액의 물건 찾기

AI 자동 생성으로 만들어보기

자동 생성 시나리오 → 네이버에서 해피해킹을 검색한 후 가장 싼 금액의 물건을 찾아줘.

생성된 결과물(오류가 발생한 것을 확인할 수 있음)

• “네이버에서 해피해킹을 검색한 후 가장 싼 금액의 물건을 찾아줘.”라는 명령을 통해 생성했을 때, 위처럼 플로우 차트의 구조를 만들어주는 기능인 듯 합니다.

• “검색”, “검색해줘.” 등으로 간단한 문맥을 입력하면, 생성되지 않았습니다.

• 그리고 계속 명령을 해도 Notion 앱을 기준으로 플로우 차트를 구성해주는데, 왜 Notion을 기준으로 플로우 차트를 생성하는 지, 바꿀 수는 없는 지 알기 어렵습니다.

직접 만들어보기

창 열고 검색창에 입력하기

클릭 자동화 만들 때 발생하는 오류

브라우저 가져온 후, URL에 따옴표 반드시 필요

• 직접 만들기 위해 클릭 자동화를 테스트해보았는데, 오류가 어떤 뜻인지 이해하기 어렵습니다.

• 또한 어떻게 Use Application/Browser이라는 가장 유사해보이는 탭을 실행하니, 현재 눈에 보이는 탭만 선택할 수 있었습니다.

탭을 구성했음에도 활성화되지 않는 클릭 자동화

어찌저찌 텍스트 입력까지 구성 완료..

• 순서도에 보이는 블록을 클릭하다 보면, 그 블록의 아래 단계(폴더와 유사한 구조)로 들어가지는 경우가 있습니다.

• 그런데, 이렇게 들어가게 되었을 때, 내가 현재 어떤 블록의 아래 단계를 보고 있는지 처음부터 명확하게 이해하기 어려웠습니다.

현재 들어와있는 단계를 알려주는 네비게이션

• 불편했음에도, 다행히 Ctrl + Z로 뒤로가기를 지원했기 때문에, 다시 빠져나오는 데에는 편안했습니다.

• 또, 입력하기 전에 필드 비우기와 같은 옵션의 기능 퀄리티가 괜찮았습니다.

엔터를 함께 입력하기 위해서는 오른쪽 화살표에서 기능을 찾아 입력해야 하며, 입력 시 [k(Enter)]와 같은 변수가 매핑됩니다.

검색 결과를 보고 데이터 추출하기

데이터를 추출하려면 무엇을 해야하는지 직관적으로 이해할 수 없음

• 데이터를 추출할 때, Extract Text를 써야하는지, Select Item을 써야하는지, Extract Table Data를 써야하는지 등, 이름만 보고 기능 추론이 힘듭니다.

• Extract Table Data를 통해 엑셀로 내보내기를 테스트해보려고 합니다.

Write CSV, Write Excel 오류 문제

• 일단, Excel로 내보내기, Google Spread Sheet 내보내기, MS Office Excel, Planner, CSV 모두 비슷한 아이콘이라 구분하기도 어려웠고 왜 다른지 이해하기도 힘들었습니다.

• 그리고 어떻게 내보내기를 매핑하려고 했더니, 타입이 맞지 않아 어떻게 매핑해야 ‘쓰기’라도 할 수 있는지 어렵습니다.

• CSV 내보내기 설정 후, 직접 파일을 하나 생성하여 거기에 쓸 수 있도록 했습니다.

시나리오 2 - 네이버 상세 페이지에서 JavaScript 호출하여 옵션 값 가져오기

Inject JS Script 사용하기

Inject Js Script라는 기능을 사용

• Inject JS Script 기능은 포커스 된 브라우저에 JavaScript 코드를 파일 혹은 텍스트로 삽입하여 실행하는 기능입니다.

• 해당 기능으로 스크립트 코드를 텍스트로 작성해서 넘겨줄 때는, 익명 함수를 작성하여 그를 실행하는 메커니즘을 활용해야 합니다.

• 익명 함수를 작성하여 넘겨주기 때문에, 최상위 스코프에 두 개 이상의 함수를 선언하지 않는 것이 좋습니다.

• 또한, Chrome Extension을 통해서 스크립트를 주입하는 형태이기 때문에, 실제 HTML 페이지에서의 컨텍스트와 스크립트로 주입한 컨텍스트는 다릅니다.

• 그러므로 window 하위에 선언된 전역 변수에 접근할 수 없기 때문에, 상세 페이지에서 JavaScript로 options 데이터를 호출하기 전에 필요한 ChannelUid를 가져올 수 없습니다.

script 태그를 검사하여 ChannelUid 가져온 후 요청하기

• 따라서, script 태그 내에 선언되어 있는 원시 값을 직접 들고와 가공하여 요청하는 방식으로 작성했습니다.

• .txt에 저장된 결과값

시나리오 3 - 네이버에서 결제 버튼 OCR로 클릭하기

결제 페이지 켜기

장바구니의 결제 페이지로 이동

결제 버튼 클릭

• 우선 로그인 된 브라우저를 통해 장바구니, 결제 페이지로 접근하였습니다.

• 결제 버튼을 클릭하면 새로운 팝업이 뜨므로, 이 팝업에 접근해서 클릭 자동화를 이루어내야 합니다.

• 여러가지 방법을 시도해봤으나, 새 창을 접근하기는 어려워 CV 기능을 이용, 현재 화면에 보이는 요소를 직접 클릭하는 방법을 택합니다.

5초 딜레이 후 4가 보이는 영역을 직접 클릭

사용하면서 느낀 점

진행 상황과 오류 목록을 볼 수는 있지만, 불친절하다.

오류의 원인을 풀어서 설명해주고, 오류를 ‘설명하는 것’에 초점을 맞춥니다.

‘출력’ 탭에서 확인할 수 있는 오류 목록

브라우저 보기, 애플리케이션, Selector 등 용어가 개발자 친화적이다.

• 이름만 봐서는 도저히 무슨 기능인지 이해하기가 힘듭니다.

원하는 시나리오를 그리기 위해서는 일단 머리로 컴퓨터 적인 사고를 해야 한다.

• 일단 사용자가 어떠한 시나리오를 상상해도, 그 시나리오를 ‘컴퓨터가 동작하도록’ 어떻게 구현하는가는 완전 다른 영역이라고 생각합니다.

• UiPath에서는 아마 이점을 보고 Assistant를 만든 것 같은데, 그렇게 나온 플로우 차트는 ‘본인의 머리’에서 나오지 않았기 때문에 이해하기는 어려웠습니다.

컴퓨터적인 사고를 자연스럽게 유도해야 합니다.

사용자가 컴퓨터적 사고를 하지 않아도 되도록, 플로우 차트를 최대한 직접 건드릴 일이 없도록 하는게 좋겠습니다.

여러 페이지를 이동하는 브라우저 자동화는 구현이 어렵다.

• 시나리오 3을 구현하면서 느낀 점은, 브라우저 자동화 기준 UiPath에서는 여러 페이지의 접근이 필요한 순간 난이도가 올라간다는 것입니다.

• 여러 페이지의 접근이 된다는 것은, 한 페이지에서 다른 페이지로 이동할 때 필요한 검사(상태의 변경, UI의 이동 등)가 추가된다는 뜻입니다.

UiPath는 업계 1등답게 모든 것이 준비되어 있습니다. 이렇게 어렵지만 그 효율만큼은 강력하기 때문에 RPA개발자 직군이 따로 있는 이유라고 생각됩니다. 단순히 쉽게 우리도 자동화를 할 수 있지 않을까?라는 생각으로 접근하기에는 매우 높은 진입장벽이 있는 툴이라 생각됩니다. UiPath는 라이선스 비용도 비싼 편이라 대규모 및 대량 작업에 적합합니다.

Blue Prism

Blue Prism은 영국에서 시작된 대표적인 RPA 솔루션으로, 엔터프라이즈 시장에서 특히 강력한 입지를 가지고 있습니다. UiPath가 사용성과 커뮤니티 중심으로 성장했다면, Blue Prism은 보안·거버넌스·안정성을 핵심 가치로 내세우며 금융, 공공기관, 대기업 중심으로 확산되어 왔습니다. 완전한 서버 기반 아키텍처를 통해 로봇을 중앙에서 통제하고, 실행 프로세스를 철저히 관리할 수 있어 규제와 감사가 중요한 조직에서 선호됩니다.

다만, 단점도 뚜렷합니다. 로우코드 친화성이 부족해 비개발자 입장에서는 진입 장벽이 높으며, 시각적인 워크플로우 편집기보다는 “디자인 스튜디오”라는 자체 개발 환경을 익숙해져야 한다는 부담이 있습니다. 또한 UiPath나 Automation Anywhere와 비교했을 때, 마켓플레이스나 커뮤니티 기반 확장성은 다소 부족한 편입니다.

그럼에도 불구하고 Blue Prism은 “안정적으로 대규모 운영을 통제할 수 있는 RPA 플랫폼”이라는 강점 덕분에, 금융권이나 글로벌 기업에서 여전히 중요한 선택지로 자리 잡고 있습니다.

Blue Prism은 RPA라는 용어를 탄생시킨 상징적인 회사입니다.

Automation Anywhere

Automation Anywhere는 UiPath, Blue Prism과 함께 RPA 시장을 이끌어온 3대 강자 중 하나로, 특히 클라우드 네이티브 RPA 플랫폼을 강조해온 것이 특징입니다. 다른 솔루션들이 온프레미스 중심에서 클라우드로 옮겨가는 과정을 밟았다면, Automation Anywhere는 일찍이 브라우저 기반 콘솔과 SaaS형 배포를 전면에 내세웠습니다. 덕분에 별도의 무거운 설치 없이 빠른 배포와 관리가 가능하고, 원격·분산된 조직에서도 손쉽게 운영할 수 있다는 장점이 있습니다.

또한 IQ Bot, Discovery Bot 같은 AI·ML 기반 모듈을 통해 문서 처리나 프로세스 발견을 지원하며, 챗봇·가상 에이전트와 결합하여 업무 자동화와 고객 지원 자동화의 경계를 허무는 시도를 해왔습니다. 최근에는 생성형 AI를 접목해 자연어 명령으로 봇을 만들 수 있는 기능도 강화하고 있습니다.

하지만 단점도 있습니다. 인터페이스가 직관적이지 않아 학습 곡선이 여전히 존재하며, 엔터프라이즈급 계약 위주의 과금 모델은 중소기업에게는 부담이 될 수 있습니다. 또한 커뮤니티 생태계 측면에서는 UiPath에 비해 상대적으로 약한 편입니다.

결국 Automation Anywhere는 “클라우드와 AI에 특화된 RPA”라는 정체성을 바탕으로, 원격 근무나 글로벌 분산 환경에서 강점을 발휘하는 플랫폼이라 할 수 있습니다.

삼성 SDS Brity RPA

국내에도 UiPath와 같은 엔터프라이즈급 RPA를 만드는 곳이 있는데요.

삼성 SDS가 개발한 Brity RPA는 한국 시장에서 대표적인 국산 RPA 솔루션으로, 삼성 계열사를 비롯해 금융·제조·공공기관 등 다양한 기업에 적용되고 있습니다. Brity RPA의 가장 큰 강점은 삼성 IT 생태계와의 긴밀한 통합성입니다. 그룹웨어, ERP, 메신저(Brity Messenger) 등과 자연스럽게 연결되며, 대규모 기업 환경에서 요구되는 보안성과 안정성을 확보하고 있습니다.

또한, 자연어 처리 기반의 AI 대화형 자동화(Brity Works), 문서 인식 및 OCR 기술을 활용한 비정형 데이터 처리 기능을 갖추고 있어, 단순 반복 업무에서 AI 기반의 인지형 업무로 확장을 지원합니다. 특히 한국어에 최적화된 언어 처리와 국내 규제 환경에 맞춘 보안 체계는 해외 RPA 솔루션 대비 차별화된 강점으로 평가됩니다.

다만 한계도 존재합니다. 글로벌 생태계나 커뮤니티 측면에서는 UiPath나 Automation Anywhere에 비해 상대적으로 좁고, 레퍼런스도 주로 국내 시장에 국한되어 있습니다. 따라서 한국 시장에서는 최적화된 솔루션이지만, 글로벌 확장성과 범용성 면에서는 아직 도전 과제가 남아 있습니다.

결론적으로, Brity RPA는 국내 기업 환경과 한국어 중심 업무 자동화에 특화된 RPA 솔루션으로, 삼성 SDS의 인프라와 결합할 때 가장 강력한 성과를 발휘하는 플랫폼이라 할 수 있습니다. 국내 시장에 다양한 파트너사 및 벤더사가 있기 때문에 다양한 지원을 받을 수 있다는 것도 장점입니다.

엔터프라이즈급 RPA 솔루션은 어떤 기업이 쓰는 게 좋을까?

엔터프라이즈급 RPA는 규모와 복잡성이 높은 기업에 적합합니다. 금융사, 대형 제조사, 공공기관처럼 수많은 시스템이 얽혀 있고, 규제 준수가 필수적인 환경에서는 중앙 통제와 거버넌스를 갖춘 솔루션이 필요합니다. 수백 명 단위의 직원이 매일 반복 업무를 처리하는 조직이라면 초기 도입 비용이 크더라도 ROI를 빠르게 회수할 수 있습니다.

반대로 단순 반복 작업 몇 가지를 자동화하려는 소규모 팀이라면 과투자일 수 있습니다. 엔터프라이즈급 RPA는 전담 운영 인력이 있고, 장기적으로 디지털 전환을 전략적으로 추진하려는 기업일 때 가장 빛을 발합니다. 결국 이 솔루션은 작은 편리함이 아니라 기업 전반의 업무 혁신을 목표로 하는 조직에게 적합합니다.

AI가 결합되면서 진화되고 있는 RPA 시장

최근 RPA 기업들은 모두 AI를 전면에 내세우고 있습니다. UiPath는 프로세스 마이닝과 컴퓨터 비전에 생성형 AI를 접목해 사용자가 자연어로 시나리오를 만들 수 있게 했고, Automation Anywhere는 클라우드 기반 콘솔에 생성형 AI를 결합해 “AI 보조 개발자”처럼 자동화 봇을 만들어주는 기능을 강화했습니다. Blue Prism 역시 인공지능 분석 모듈을 붙여 단순 규칙 처리를 넘어 지능형 의사결정을 지원하고 있으며, 삼성 SDS Brity RPA는 한국어 기반 자연어 처리와 AI 대화형 자동화를 통해 국내 기업 환경에 맞춘 차별화를 시도하고 있습니다.

이러한 변화는 단순 반복 업무를 자동화하던 기존 RPA의 한계를 넘어, 에이전트 기반의 하이퍼 오토메이션으로 확장되고 있다는 점에서 의미가 있습니다. 이제 자동화는 클릭 몇 번을 대신하는 차원이 아니라, 데이터를 이해하고 판단을 보조하는 업무 파트너의 성격을 띠기 시작했습니다. 결국 앞으로의 RPA 시장은 “어떤 로봇이 더 많은 기능을 지원하느냐”가 아니라, AI와 얼마나 자연스럽게 융합되어 실제 비즈니스 프로세스를 스스로 학습·적응할 수 있느냐로 승부가 갈릴 가능성이 큽니다.

인바이즈의 쉬운 RPA 솔루션

AI가 접목된 RPA는 분명히 매력적인 도구이지만, 모든 기업에게 정답은 아닙니다. 대규모 기업에게는 복잡한 시스템을 통합하고 ROI를 빠르게 회수할 수 있는 강력한 무기가 되지만, 작은 조직에게는 과투자이거나 필요 이상의 복잡함이 될 수 있습니다. 결국 자동화는 기업의 규모와 업무 맥락에 맞는 선택이 중요합니다.

저희 인바이즈는 바로 이 간극을 해소하고 있습니다. 거대한 엔터프라이즈 솔루션이 아니더라도, 현업에서 바로 쓸 수 있고 팀 단위에서도 빠르게 도입할 수 있는 맞춤형 자동화 경험을 만들고 있는데요. 복잡한 툴의 장벽은 줄이고, 실제로 필요한 순간에 가장 효율적인 자동화가 실행되도록 하는 것. 그리고 가장 접근하기 쉬운 RPA를 만들고 있습니다.

마무리하며

RPA와 AI 자동화는 듣기만 해도 멋지고 꼭 필요해 보입니다. 하지만 막상 도입하려고 하면 용어는 낯설고, 툴은 복잡하고, 비용까지 부담스럽죠. 이 글을 읽고 나서 “좋은 건 알겠는데… 우리도 할 수 있을까?”라는 생각이 드셨나요? 아주 자연스러운 반응입니다.

중요한 건 완벽하게 거대한 시스템을 도입하는 게 아니라, 우리 조직에 맞는 크기와 방식으로 시작하는 것입니다. 작은 자동화라도 제대로 작동하면 분명 체감할 수 있는 효과가 있습니다. 그러니 어렵다고 포기하기보다는, “우리 업무에 맞는 첫 자동화는 뭘까?”라는 질문을 던져보는 게 진짜 출발점입니다.