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AI로 만든 업무 자동화와 RPA, 우리 회사엔 무엇이 맞나

직원이 AI로 만든 자동화에는 고정 스크립트, 화면을 보는 AI 에이전트, 운영 책임이 붙은 RPA가 섞여 있습니다. 실행당 비용 계산과 다섯 가지 기준으로 업무별 선택을 정리합니다.

INVAIZ · Jason2026년 10월 23일9분 분량

🍎 바쁘다면 알짜배기만이라도 !
결재권자가 묻게 되는 질문
AI로 만든 자동화의 세 가지 방식
실행 한 번에 드는 비용
반복했을 때 같은 결과가 나오는가
틀리면 돈이나 개인정보가 움직이는가
틀렸을 때 기록으로 알 수 있는가
만든 사람이 없어도 유지되는가
스크립트로 충분한가, RPA가 필요한가
업무별 선택표
이 계산이 맞지 않는 경우
참고한 자료

🍎 바쁘다면 알짜배기만이라도 !

직원이 AI로 만든 스크립트가 매일 같은 순서로 도는 일이라면, 계속 고칠 사람이 사내에 있는 한 RPA 없이도 됩니다 — RPA를 검토할 이유는 그 일을 맡을 사람이 없을 때입니다. 기록 남기기, 재시도 제한, 실패 알림을 스크립트에 직접 넣어야 하기 때문입니다.
화면을 보는 AI 에이전트는 한 번 실행에 약 0.9달러 — 20단계 작업을 공식 가격표로 계산한 어림입니다. 하루 5번이면 월 140달러쯤이고, 하루 50번이면 월 1,400달러쯤입니다. 같은 순서로 매일 반복되는 일에는 비용 면에서 불리합니다.
결제와 로그인 정보 — 에이전트를 만든 회사의 공식 문서도 결제 같은 일은 사람이 확인하고 로그인 정보는 모델에 주지 말라고 안내합니다.

결재권자가 묻게 되는 질문

회사 안에서 AI로 만든 자동화가 한두 개 돌기 시작하면 결재권자는 같은 질문을 하게 됩니다. 이걸로 되는데 RPA에 예산을 쓸 이유가 무엇이냐는 질문입니다.

답은 직원이 만든 것이 어떤 종류인지에 따라 갈립니다. 같은 'AI로 만들었다'여도 정해진 순서를 코드로 적어 둔 스크립트일 수 있고, 실행할 때마다 AI가 화면을 보고 클릭하는 에이전트일 수도 있습니다. 여기서는 화면을 보고 클릭하고 입력하는 자동화만 이야기하고, 송장이나 계약서를 읽어 내용을 뽑는 AI는 뺍니다.

AI로 만든 자동화의 세 가지 방식

ChatGPT처럼 대화만 하는 AI와 달리, AI 에이전트는 화면을 보고 마우스와 키보드를 직접 조작합니다. 스크립트는 정해진 순서를 코드로 적어 둔 프로그램이고, AI가 한 번 짜 주면 이후에는 AI 없이 실행됩니다. RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 사람이 화면에서 하던 클릭과 입력을 소프트웨어 로봇이 대신하게 만드는 방식으로, 로봇 관리와 실행 기록, 재시도 같은 운영 기능이 도구에 들어 있습니다.

	고정 스크립트	화면을 보는 AI 에이전트	RPA
실행할 때 AI 호출	없음	단계마다 있음	정해진 순서대로 실행
실행당 비용	모델 비용 없음	단계마다 모델 비용	도구 이용료와 운영 비용
틀렸을 때 기록	직접 넣지 않으면 없는 경우가 많음	기록은 쓰는 쪽이 직접 구현	도구에 따라 실행 로그, 재시도 기능 제공
맞는 일	가끔 하고 사람이 곁에서 보는 일	예외가 많고 건수가 적은 일	매일 반복되고 사람이 안 보는 시간에 실행되는 일

표에서 스크립트 칸과 마지막 줄은 저희가 정리한 것이고, 에이전트와 RPA의 기록 항목은 각 공식 문서에서 확인했습니다.

실행 한 번에 드는 비용

AI는 글과 이미지를 토큰이라는 단위로 세어 요금을 받습니다. 에이전트는 단계마다 화면을 캡처해 모델에 보내는데, Anthropic 공식 문서에 따르면 캡처 한 장이 대략 1,000~1,800토큰이고 컴퓨터 조작 기능을 켜는 것만으로 요청마다 약 4,500토큰이 더 붙습니다. 이전 화면도 계속 함께 보내므로 단계가 쌓일수록 입력이 늘어납니다.

2026년 10월 기준 Anthropic의 AI 모델 Claude Sonnet 5.5의 공식 단가(입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러)로 계산했습니다. 가정은 이렇습니다.

20단계 작업, 단계마다 요청 1회 (로그인, 메뉴 이동, 검색, 항목 열기, 값 복사처럼 조작 하나가 한 단계입니다)
화면 캡처 1,500토큰, 지시문 500토큰, 단계당 출력 150토큰
이전 화면을 계속 다시 전송, 캐시 없음 (캐시는 같은 앞부분을 다시 보낼 때 값을 깎아 주는 방식입니다)

입력이 약 44만 토큰, 출력이 약 3천 토큰이어서 한 번 실행에 약 0.92달러입니다. 캡처를 1,000토큰으로 잡으면 0.71달러, 1,800토큰으로 잡으면 1.04달러입니다. 실행 횟수를 곱하면 이렇게 됩니다.

하루 실행 횟수	한 달 실행	한 달 비용 (캐시 없음)
5번	150번	약 140달러
50번	1,500번	약 1,400달러

캐시가 계속 맞아떨어지는 이상적인 조건이면 한 번에 약 0.17달러까지 내려갑니다. 다만 문서는 이전 화면을 매 단계 지우면 캐시가 깨진다고 경고합니다. 실패해서 다시 실행하는 비용은 넣지 않았으니 실제로는 더 나올 수 있습니다. 직접 실행해서 잰 값이 아니라 공식 가격표로 계산한 어림입니다.

이 금액이 비싼지는 비교 대상에 달려 있습니다. 비교 대상은 그 일을 사람이 하는 데 드는 시간입니다. RPA 쪽 비용은 도구 이용료, 구축비, 해마다 드는 운영비로 나뉘는데 업무와 도구에 따라 금액이 크게 달라서 이 글에서는 숫자를 적지 않았습니다.

실행할 때 모델을 부르지 않는 스크립트에는 이 비용이 없습니다. 같은 순서로 하루에 수십 번 실행되는 일에 매번 AI가 화면을 읽게 할 이유는 약합니다. 반대로 하루 몇 건이고 양식이 매번 다른 일이라면 월 비용이 작아서 에이전트가 맞을 수 있습니다.

반복했을 때 같은 결과가 나오는가

화면 조작 에이전트를 시험하는 공개 벤치마크 OSWorld에서 개발사들이 직접 발표한 최고 점수가 2026년에 85% 안팎까지 올랐습니다. 이 점수는 비용 계산에 쓴 Sonnet 5.5가 아닌 다른 모델들이 낸 것입니다. 같은 시험에서 15% 안팎은 끝내지 못했다는 뜻이기도 하고, 시험 과제는 우리 회사 업무가 아닙니다.

2026년 4월 독립 연구는 에이전트가 한 번 성공한 과제도 반복 실행하면 실패할 수 있다고 보고합니다. 같은 일도 실행할 때마다 조금씩 달라지고, 지시가 모호하면 더 달라진다는 설명입니다. Anthropic 문서도 화면에서 누를 위치나 사용할 도구를 잘못 고르는 실수가 날 수 있고, 정밀함이 꼭 필요한 일은 사람 감독 없이 맡기지 말라고 적었습니다.

틀리면 돈이나 개인정보가 움직이는가

Anthropic 문서는 계정 로그인 정보 같은 민감한 데이터를 모델에 주지 말고, 결제 같은 일은 사람이 확인하라고 안내합니다. 로그인이 필요한 앱에서는 화면 속 문구를 명령으로 따라 버리는 공격(프롬프트 인젝션)의 위험이 커진다고도 적었습니다. OpenAI 문서도 화면 내용을 믿을 수 없는 입력으로 다루라고 하고, 양식에 민감한 정보를 입력하면 그것이 전송에 해당한다고 설명합니다.

틀렸을 때 기록으로 알 수 있는가

Anthropic 문서에는 에이전트가 결과를 확인하지 않고 행동이 성공한 것처럼 진행할 때가 있다고 적혀 있습니다.

RPA 도구의 기록 기능은 제품마다 다릅니다. UiPath 문서에서는 로봇 실행 로그에 시간, 수준, 프로세스, 호스트, 실행 계정, 메시지가 남는 것을 확인했습니다. Power Automate에는 실패했을 때 다시 시도하는 정책(없음, 고정 간격, 점점 늘어나는 간격)을 정하는 기능이 있고, 기본값은 재시도 없음입니다.

만든 사람이 없어도 유지되는가

직원이 퇴사하거나 부서를 옮기면 그 사람이 만든 자동화의 로그인 정보와 권한은 누구 이름으로 남을까요. Cloud Security Alliance에 실린 글(보안 업체 Akto 소속 필자)은 직원이 만든 에이전트가 만든 직원의 권한을 그대로 물려받고, 개인 계정으로 만든 것은 회사의 로그인 통제와 감사 기록 밖에 있다고 지적합니다. Microsoft는 2026년 2월 글에서 모든 에이전트를 한 곳에 등록하고 에이전트마다 소유자를 지정하라고 권고하면서, 보안 담당자 설문에서 직원의 29%가 승인받지 않은 AI 에이전트를 쓴다고 보고됐다고 전했습니다.

스크립트로 충분한가, RPA가 필요한가

매일 사람이 없는 시간에 실행되는 일도 고정 스크립트로 계속 쓸 수 있습니다. 다만 그러려면 기록 남기기, 실패했을 때 재시도 횟수 제한, 실패 알림, 성공 판정, 권한 분리, 인수인계 문서를 스크립트에 직접 추가해야 하고, 대상 화면이 바뀔 때마다 고쳐야 합니다. 이 일을 계속 맡을 사람이 사내에 있으면 스크립트로 충분합니다. 없다면 그 일을 도구와 운영 체계가 맡는 RPA를 검토할 이유가 생깁니다.

RPA라고 이 부담이 없어지지는 않습니다. RPA도 대상 화면이 바뀌면 멈추고 고쳐야 하며, 도구마다 제공하는 기능이 다릅니다. 차이는 고치는 일을 누가 맡느냐와, 기록과 복구가 처음부터 갖춰져 있느냐에 있습니다.

업무별 선택표

지금 돌고 있는 자동화가 있다면 그 일이 어느 줄에 해당하는지 찾아보시면 됩니다.

업무	맞는 방식	관련 항목
주 1~2번, 사람이 결과를 바로 눈으로 확인하는 일	고정 스크립트	비용, 기록
양식이 매번 다르고 예외가 많은 일, 하루 몇 건	화면을 보는 AI 에이전트 (사람 확인 포함)	비용, 반복 일관성
매일 같은 순서로 반복되고 사람이 안 보는 시간에 실행되는 일	기록·재시도·알림·인수인계를 사내에서 맡을 수 있으면 스크립트, 맡을 수 없으면 RPA	비용, 기록, 유지
결제·송금·인증서·고객정보 변경이 들어간 일	사람이 승인하는 지점이 있는 스크립트 또는 RPA	돈·개인정보
만든 직원 한 명만 아는 자동화	소유자와 권한을 먼저 정리하고 방식 선택	유지

이 계산이 맞지 않는 경우

비용 계산은 Sonnet 5.5의 2026년 10월 가격 기준이어서 모델과 가격이 바뀌면 달라집니다. 벤치마크 점수는 우리 업무의 성공률이 아니어서, 우리 업무에서 몇 번 틀리는지는 같은 조건으로 반복 실행해 봐야 압니다. 가끔 하는 소규모 일에는 이 다섯 항목을 모두 따질 필요가 없고, 직원이 AI로 만든 스크립트로 충분한 경우가 많습니다.