AI 에이전트 vs 워크플로우: 비즈니스 프로세스 자동화의 차이점과 활용

비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 분야에서 에이전트(Agent)와 워크플로우(Workflow)는 자동화를 구현하는 두 가지 핵심 개념입니다. 최근 AI 에이전트에 대한 관심이 높아지며, 기존의 워크플로우 자동화와 어떤 차이가 있는지 혼란스러울 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 AI와 BPA 관점에서 에이전트와 워크플로우의 개념을 정의하고, 역할과 특징, 활용 사례를 비교해보겠습니다. 마지막으로 상황에 따라 어떤 접근이 적합한지에 대한 가이드와 함께 관련 플랫폼 및 도구들도 소개합니다.

1. 에이전트(Agent)란?

에이전트는 일반적으로 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 소프트웨어를 뜻합니다. 환경으로부터 입력을 받고 이를 해석한 뒤, 스스로 의사결정을 내리고 행동을 실행하며, 그 결과에 대한 피드백을 바탕으로 이후 행동을 조정하는 순환 과정을 거치는 것이 특징입니다 (Understanding AI Agents & Agentic Workflows | Dataiku). 쉽게 말해, 에이전트는 일정 수준의 “지능”과 자율성을 갖고 스스로 움직이는 디지털 작업자입니다.

• AI 에이전트: 인공지능 기술이 접목된 에이전트를 말합니다.
  예를 들어, OpenAI의 ChatGPT처럼 사용자의 질문을 이해하고 적절한 답변이나 액션을 생성하는 챗봇, Microsoft Copilot처럼 사용자를 도와 코드를 작성하거나 문서를 요약해주는 도구 등이 AI 에이전트의 예입니다. 이러한 AI 에이전트는 정해진 스크립트 없이, 상황에 맞게 스스로 필요한 도구를 선택하고 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있습니다 (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community) 실제 Microsoft는 Copilot을 “당신의 디지털 동반자”로 소개하며, 고급 AI를 활용해 질문을 이해하고 답변 제공, 글쓰기 보조, 이미지 생성까지 해주는 스마트한 친구 같은 역할이라고 설명합니다
  (Talk to your AI assistant: Ask AI questions, generate images, and more – Microsoft Copilot).
• BPA 에이전트: 전통적인 BPA 맥락에서 에이전트라는 용어는 종종 업무를 수행하는 소프트웨어 봇이나 스크립트를 가리켰습니다.
  예를 들어 RPA(Robotic Process Automation) 도구에서 특정 작업을 수행하는 로봇을 “에이전트”라고 부르는 경우가 있습니다. 하지만 이러한 기존 에이전트는 정해진 규칙대로만 행동한다는 점에서, 스스로 학습하고 판단하는 AI 에이전트와는 차이가 있습니다. 즉, BPA의 에이전트(예: 백오피스 작업 자동화 봇)는 사전에 정의된 워크플로우의 일부로 움직이는 반면, AI 에이전트는 사전 정의되지 않은 상황도 유연하게 대처할 수 있습니다
  (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community)
  (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).

에이전트 활용 예시:
AI 에이전트는 사람을 대신하여 다양한 분야에서 지능형 자동화를 수행하고 있습니다.
예를 들어:

• 고객 지원 AI 챗봇 – 사용자의 자연어 문의를 이해하고, 필요한 질문을 던지거나 관련 정보를 찾아 응대합니다. 미리 짜여진 답변 버튼만 제공하는 기존 챗봇과 달리, AI 챗봇 열린 질의에도 대응하며 필요하면 추가 질문이나 조치를 결정합니다
  (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community)
  (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).
• 일정 관리 비서 – 이메일이나 음성 명령을 통해 회의 일정을 잡거나 조율하는 AI 에이전트로, 사용자의 캘린더를 확인하고 참석자들의 스케줄을 고려해 최적의 일정을 제안 및 예약합니다.
• 개발자 도우미 – GitHub Copilot처럼 IDE나 오피스 애플리케이션에 내장되어, 코드 작성, 문서 요약, 이메일 초안 생성 등을 맥락을 이해하여 능동적으로 도와주는 AI입니다.
• 자율 실행 에이전트 – AutoGPT처럼 사용자가 목표만 제시하면, 스스로 할 일을 계획하고 인터넷 검색, 계산 등의 도구를 활용해 목표를 달성하려고 시도하는 완전 자율형 에이전트도 등장했습니다. 예를 들어 AutoGPT는 주어진 자연어 목표를 달성하기 위해 작업을 세분화하고 인터넷 등 필요한 도구를 자동으로 활용하는 오픈 소스 AI 에이전트입니다 (AutoGPT - Wikipedia).

이처럼 AI 에이전트는 정형화된 시나리오 너머의 복잡하고 예측불가능한 상황에서 유연하게 대응할 수 있다는 점이 강점입니다. 사람의 개입 없이도 상황을 파악하고 판단을 내리며(학습/추론), 필요시 외부 도구/API까지 활용하여 목표 달성을 시도합니다 (Workflows and Agents). 다만 초기 설정(예: 목적 설정, 규칙 정의) 이후에는 에이전트가 상당한 자율권을 가지므로, 통제와 책임 범위를 명확히 하는 것이 중요합니다.

2. 워크플로우(Workflow)란?

워크플로우는 특정 프로세스를 이루는 일련의 단계(flow)를 의미합니다. 업무 또는 데이터 처리가 어떻게 시작되어 어떤 단계를 거쳐 완료되는지 그 규칙과 순서를 정의한 것입니다. 규모나 산업을 불問하고, 사람이든 시스템이든 어떤 작업이 여러 단계로 진행될 때 그 사이를 잇는 경로를 워크플로우라고 합니다 (What is a Workflow? | Definition & Guide of Workflows - Kissflow). 쉽게 말해, 처리가 “미완료에서 완료”로 이동하는 여정을 기술한 것이 워크플로우입니다.

• 워크플로우의 특징: 워크플로우는 일반적으로 고정된 규칙과 경로를 따릅니다. 한 단계의 작업이 끝나면 정해진 조건에 따라 다음 단계로 넘어가며, **각 단계의 책임자(또는 시스템)**와 해야 할 일이 명확히 정의되어 있습니다. 결과도 비교적 예측 가능하고 일관되죠 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
  예를 들어, 회사에서 휴가 승인 절차는 다음과 같이 항상 동일한 순서로 진행될 수 있습니다:
  직원이 휴가 신청서를 제출하면 → 직속 상사가 검토 및 승인 → HR 부서 최종 승인 → 신청자에게 승인 결과 통보.
  이런 휴가 승인 프로세스는 매번 같은 흐름을 따라가기 때문에 전형적인 워크플로우의 예입니다
  (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).
  워크플로우를 도입하면 사람이 수작업으로 일일이 처리할 필요 없이 자동으로 다음 단계로 업무가 이행되고, 프로세스 진행 상황을 추적할 수도 있어 효율성과 투명성이 높아집니다.
• BPA에서의 워크플로우 역할: 비즈니스 프로세스 자동화의 기반에는 대부분 이처럼 정형화된 워크플로우가 있습니다. 프로세스 모델링 도구나 BPMN 엔진, 혹은 RPA 플랫폼 등을 이용해 업무 절차를 정의하고 자동화하는 것이 일반적입니다. 워크플로우 자동화를 통해 반복 업무를 줄이고, 사람 실수를 감소시키며, 결과를 예측 가능하게 만들 수 있습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). 특히 규칙이 명확하고 반복적인 업무 (예: 데이터 입력, 승인 절차, 보고서 생성)에 워크플로우를 적용하면 큰 효과를 봅니다.
• AI 기반 워크플로우: 기존에는 모든 의사결정 규칙을 사람이 정의했다면, 최근에는 워크플로우 중간중간 AI 기술을 통합하는 경우도 늘고 있습니다. 이를 흔히 AI 워크플로우라고 부르며, 워크플로우의 특정 단계에서 AI가 판단을 도와주는 형태입니다 (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).
  예를 들어 앞서 언급한 휴가 승인 워크플로우에서, 부서장이 승인 여부를 판단하는 단계를 AI 모델이 과거 데이터를 바탕으로 우선 검토 및 추천하도록 할 수 있습니다 (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).
  AI가 직원의 휴가 이력, 현재 인력 상황 등을 분석해 “승인 가능” 혹은 “재검토 필요” 같은 판단을 제시하면, 최종 승인은 사람이 하더라도 의사결정이 크게 빨라질 수 있습니다.
  이처럼 워크플로우의 틀은 유지한 채 일부 단계에 AI의 예측이나 분류 능력을 활용하면 인간의 작업 부담을 줄이고 전체 프로세스 효율을 향상시킬 수 있습니다 (AI Workflows vs AI Agents — What’s the Difference? - DEV Community).
  다만, **워크플로우 자체의 구조(단계 순서)**는 변하지 않고, 단지 그 안에서 AI가 의사결정 보조를 하는 것이므로 에이전트가 상황에 따라 경로 자체를 바꾸는 것과는 구별됩니다.

워크플로우 활용 예시:
전통적인 워크플로우 자동화는 다양한 비즈니스 분야에서 이미 널리 활용되고 있습니다. 예를 몇 가지 들어보면:

• 콘텐츠 승인 프로세스 – 예를 들어 기업 블로그 글이 작성되면 자동으로 에디터에게 할당되고, 편집이 끝나면 승인자에게 알림을 보내는 등 게시물 출판 프로세스를 워크플로우로 구현할 수 있습니다. 매번 작가 → 편집자 → 게시 승인의 흐름이 동일하게 적용되어 일관성 있고 추적 가능한 프로세스가 됩니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
• 고객 지원 티켓 분류 – 고객이 문의를 남기면, 사전에 정의된 규칙에 따라 해당 티켓을 관련 부서나 담당자에게 자동으로 배정하는 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 기술 문의는 기술지원 팀에, 환불 요청은 CS팀에 할당하도록 분류 규칙과 라우팅 경로를 설정해두는 식입니다. 이렇게 하면 수천 건의 고객 문의도 실시간 분류되어 처리돼 **응답 정확도 99%**의 효율적인 티켓 처리 시스템을 구축할 수 있었다는 사례도 있습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
• 청구서 처리 자동화 – 회계 부서에서 인보이스(청구서) 처리에 워크플로우를 도입한 예입니다. 인보이스 스캔 → 데이터 추출 → 구매주문과 매칭 → 승인자를 거쳐 결재 → 시스템 기록까지 일련의 과정을 자동화하여, 처리 시간이 기존 3일에서 4시간으로 단축된 사례도 있습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). 이처럼 사전에 정해진 경로를 자동으로 따라가도록 구성하면, 지연이나 누락 없이 신속하게 업무를 처리할 수 있습니다.

以上와 같이 워크플로우는 명확한 순서와 조건을 갖춘 업무에 강점이 있으며, 현재 대부분의 기업 프로세스 자동화의 토대가 되고 있습니다. 정형화된 작업을 자동화할 때는 여전히 워크플로우 기반 접근이 가장 이해하기 쉽고 관리하기 수월합니다.

3. 에이전트 vs 워크플로우: 주요 차이점 비교

앞서 설명한 에이전트와 워크플로우의 개념에서 알 수 있듯, 두 접근 방식은 자동화를 구현하는 방법과 범위에서 큰 차이가 있습니다. 한마디로 비유하면, 워크플로우는 “정해진 절차를 착실히 따르는 신뢰할 수 있는 조수”이고, AI 에이전트는 “스스로 생각하고 판단하는 똑똑한 팀원”에 가깝습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). 이 차이는 단순한 기술적 표현의 차이가 아니라, 업무를 자동화했을 때 나타나는 유연성, 확장성의 차이로 이어집니다.

에이전트와 워크플로우의 구조적 특징, 활용 방식, 자동화 수준 등의 차이를 몇 가지 핵심 측면에서 비교해 정리하면 다음과 같습니다:

• 동작 방식:
  워크플로우는 사용자 또는 이벤트의 입력으로 시작되어 미리 정해둔 경로를 따라 움직입니다.*“트리거(Trigger)가 있어야 시작되고, 이후로는 정해둔 규칙대로 순차 진행”*되는 방식입니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
  반면 AI 에이전트는 스스로 작업을 탐지하여 시작할 수 있습니다.
  *“반드시 사람이 시작 버튼을 누르지 않아도, 환경을 모니터링하다 기회나 이슈를 포착하면 알아서 작업을 개시”*하는 등 자율성이 높습니다(The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
• 의사결정:
  워크플로우는 모든 의사결정 경로가 사전에 정의되어 있습니다. 따라서 예상치 못한 상황(정의되지 않은 케이스)이 발생하면 대응하지 못하고 멈추거나 오류가 생길 수 있습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
  반대로 AI 에이전트는 실행 중에 새로운 정보를 학습하여 스스로 판단을 조정합니다. 상황 변화에 따라 행동 방식을 유연하게 바꾸고 개선할 수 있어, 예측하지 못한 케이스에도 대응하거나 학습을 통해 성능을 향상시킵니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
• 설계 및 구현:
  워크플로우 기반 자동화는 사용자가 모든 단계와 조건을 명시적으로 설계해야 합니다. 즉, 개발자가 **“이러이러한 경우에 이러이러한 행동을 하라”**고 전부 짜두는 형태입니다.
  반면 AI 에이전트는 초기 목표나 가이드라인만 설정하면, 그 후 세부적인 실행 방법은 에이전트가 자체적으로 결정합니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). 물론 고성능 에이전트를 만들기 위해서는 여전히 일정 수준의 룰 설정과 흐름 관리가 필요하지만 (Understanding AI Agents & Agentic Workflows | Dataiku), 워크플로우처럼 모든 세부 단계를 하드코딩하지 않아도 된다는 차이가 있습니다.
• 처리 범위 및 방식:
  워크플로우는 정해진 순서대로 데이터나 작업을 처리합니다. 한번에 한 단계씩 순차 혹은 병렬적으로 진행하되, 각 단계 간 연결은 고정되어 있습니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
  반면 에이전트는 여러 종류의 데이터를 종합적으로 분석하고, 필요하면 다양한 도구를 호출하는 등 비선형적인 처리도 가능합니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). 예를 들어, 에이전트는 여러 데이터 소스를 참고해 패턴을 발견하고 그에 따라 다음 행동을 결정하는 등, 워크플로우가 다루지 못하는 복잡한 논리를 펼칠 수 있습니다.
• 학습 및 발전:
  워크플로우는 일단 만들어 놓으면 스스로 진화하지 않습니다. 새로운 조건이나 개선사항이 생기면 사람이 직접 워크플로우 정의를 업데이트해야 하고, 그 전까지는 처음 정한 한계를 벗어나지 못합니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
  이에 비해 AI 에이전트는 경험을 통해 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 작업을 거듭할수록 더 복잡한 업무도 처리 가능해지고, 경험을 축적함에 따라 점점 능숙해지는 식입니다 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business). (물론 모든 에이전트가 강화학습 등을 하는 것은 아니지만, LLM 기반 에이전트의 경우 사용자 피드백을 반영해 응답 품질이 좋아지는 등 자기개선적 성격을 갖습니다.)

위의 차이점을 표로 요약하면 다음과 같습니다:

구분	워크플로우(Workflow)	AI 에이전트(AI Agent)
자동화 방식	사전 정의된 고정 경로를 순차 진행. (규칙 기반 시나리오 실행)	동적으로 경로 결정 및 실행. (상황에 따라 자율적 분기)
의사결정	정해진 규칙에 따라서만 수행. 예외 상황 대응 불가 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).	맥락을 학습하여 판단 조정. 새로운 정보에 맞게 대응 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
유연성	변경 어려움 – 절차 수정 시 재개발 필요.	높은 유연성 – 상황 변화에 따라 실시간 대처.
학습 능력	없음 – 스스로 개선되지 않음.	있음 – 경험 통해 성능 향상 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).
사용자 개입	설계 단계에서 상세 규칙 지정 필수. (모든 경로를 사람이 정의)	초기 설정 후 자율 실행. (최소한의 지시로 동작 가능)
적용 대상	반복적이고 규칙적인 업무에 적합. 예: 승인 절차, 데이터 입력 등 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).	복잡하고 예측 어려운 업무에 적합. 예: 고객 질의 응대, 예측 분석 등 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business).

위 표에서 보듯, 워크플로우는 예측 가능성, 안정성 면에서 강점을 지니고, AI 에이전트는 유연한 문제해결과 학습 측면에서 우위에 있습니다. 워크플로우는 구현 시 사람이 전 과정을 설계해야 하지만 한 번 만들면 항상 동일한 품질로 작업을 수행하며, AI 에이전트는 초기 학습/프롬프트 세팅 이후에는 알아서 최적 경로를 찾아가며 작업한다는 차이가 있죠 (Workflows and Agents). 이러한 특성 때문에 바꾸지 않을 정도로 안정된 프로세스에는 워크플로우가, 변수가 많고 창의적 판단이 필요한 작업에는 AI 에이전트가 각각 적합합니다.

(Workflows and Agents) Caption: 워크플로우(좌)와 에이전트(우)의 개념적 차이. 좌측은 미리 정해진 경로(예: 프롬프트 체인, 분기 루트 등)에 따라 순차적으로 LLM을 호출하거나 도구를 사용하는 워크플로우를 나타내고, 우측은 에이전트가 환경으로부터 피드백을 받으며 다음 행동을 스스로 결정하는 루프 구조를 나타냅니다 (Workflows and Agents).

4. 관련 플랫폼 및 앱 목록

에이전트와 워크플로우 개념을 이해했다면, 이를 구현하거나 활용할 수 있는 실제 플랫폼과 도구에도 관심이 갈 것입니다. 아래에는 AI 에이전트 구현에 활용되는 대표적 서비스와 앱, 그리고 BPA 워크플로우 자동화에 쓰이는 플랫폼들을 추려 소개합니다. 각 플랫폼의 특징과 공식 웹사이트 링크도 함께 확인해보세요.

① AI 에이전트 관련 플랫폼 & 서비스

• OpenAI API – OpenAI에서 제공하는 AI 모델(API) 플랫폼입니다. 강력한 GPT-3.5/GPT-4 등의 언어 모델을 API로 제공하여, 개발자가 자신의 애플리케이션에 자연어 이해/생성 등의 기능을 손쉽게 통합할 수 있습니다 (OpenAI API | OpenAI). 특정 용도에 맞춰 프롬프트를 설계하면 대화형 봇, 요약기, 분석 도구 등 다양한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. (공식 사이트: OpenAI API 또는 플랫폼 문서)
• Microsoft Copilot – 마이크로소프트의 생산성 애플리케이션에 내장된 AI 비서 기능입니다. 현재 Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, Windows Copilot 등 여러 형태로 제공되며, 사용자의 자연어 명령을 이해하여 이메일 초안 작성, 코드 완성, 데이터 분석 등 여러 작업을 도와줍니다. 마이크로소프트는 Copilot을 *“정보 제공, 영감 제시, 작업 도움을 위한 디지털 동반자”*로 소개하고 있으며, 질문에 답하고 글쓰기를 지원하거나 이미지를 생성해주는 등 다재다능한 AI 에이전트로 활용되고 있습니다 (Talk to your AI assistant: Ask AI questions, generate images, and more – Microsoft Copilot). (공식 사이트: Microsoft 365 Copilot)
• AutoGPT – 최신 AI 에이전트 개념을 실험적으로 보여준 오픈소스 프로젝트입니다. 간단한 목표만 주어지면, 스스로 하위 작업들로 분해하고 인터넷 검색이나 파일 저장 등의 외부 도구를 사용해가며 목표 달성을 시도합니다 (AutoGPT - Wikipedia). 예를 들어 “시장 조사를 하고 보고서 작성”이라는 목표를 주면, 관련 정보를 웹에서 찾고 요약 정리까지 시도합니다. AutoGPT는 GPT-4를 기반으로 한 초기 실험으로 등장해 화제가 되었으며, 자율적으로 동작하는 차세대 AI 가능성을 보여주었습니다 (AutoGPT - Wikipedia). (공식 리포지토리: GitHub – AutoGPT)
• LangChain 에이전트 프레임워크 – 개발자들이 AI 에이전트를 만들 때 많이 사용하는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크입니다. LangChain을 활용하면 LLM(대형 언어 모델)과 다양한 도구(예: 검색, 계산기, DB 등)를 결합하여 에이전트의 사고 체계를 구현할 수 있습니다. 멀티스텝으로 질문에 답하거나, 필요한 정보를 찾아와 응답하는 에이전트 워크플로우를 손쉽게 구성하도록 도와줍니다. (공식 문서: LangChain)
• IBM Watson Assistant/Orchestrate – IBM에서 제공하는 엔터프라이즈용 AI 플랫폼으로, **대화형 에이전트(챗봇)**를 구축하는 Watson Assistant와, 업무 작업 자동화 에이전트를 구성하는 Watson Orchestrate 등이 있습니다. 전자는 고객 지원 챗봇 등을 만들 때 활용되고, 후자는 일정관리나 업무 처리 등을 돕는 AI 비서 에이전트를 구성해 줍니다. (공식 사이트: IBM Watson AI)

② BPA 워크플로우 관련 플랫폼 & 서비스

• Zapier – 개발 없이도 다양한 앱들을 연결하여 **자동화 워크플로우(Zap)**를 만들 수 있는 유명한 웹 기반 서비스입니다. 예를 들어 Google 설문 폼 응답을 받으면 Slack으로 알림을 보내고, Salesforce에 리드로 등록하는 식의 앱 간 연동 시나리오를 드래그앤드롭으로 구현할 수 있습니다. 현재 5,000개 이상의 앱 통합을 지원하며, 코딩 지식 없이 비즈니스 사용자가 반복 작업을 자동화하는 데 많이 활용합니다 (5 best Zapier integrations). (공식 사이트: Zapier)
• UiPath – 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 분야를 선도하는 플랫폼 중 하나입니다. 주로 UI 상에서 이뤄지는 반복적인 인간 작업을 소프트웨어 로봇이 모방하도록 워크플로우를 설계합니다. 예를 들어 ERP 시스템에서 데이터 추출 후 엑셀 정리하는 작업을 녹화/스크립팅해두면, UiPath 로봇이 사람이 하듯 대신 수행합니다. 엔드투엔드 대규모 자동화에 강하며, 기업들이 일상 업무를 자동화해 업무 생산성을 높이는 솔루션으로 사용하고 있습니다 (What is UiPath: Features, Components And Architecture of UiPath). (공식 사이트: UiPath)
• Camunda – 오픈소스 기반의 프로세스 오케스트레이션/워크플로우 엔진입니다. BPMN 표준을 준수하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 설계하고 실행할 수 있으며, 마이크로서비스와 통합하거나 인간 승인 단계 등을 포함한 유연한 워크플로우 자동화를 지원합니다. 엔터프라이즈급 프로세스 자동화 플랫폼으로 발전하여, 전통적인 워크플로우 관리의 최신 발전형이라고 할 수 있습니다 (Camunda - Wikipedia). 특히 API 연동, 사용자 작업, 의사결정 테이블(DMN) 등 종합적인 프로세스 자동화 기능을 제공하여, 중앙 집중식 프로세스 플랫폼을 구축하려는 기업에 적합합니다. (공식 사이트: Camunda)
• Microsoft Power Automate – 마이크로소프트의 워크플로우/작업 자동화 서비스입니다. Office 365, Dynamics 365 등과 연계하여, 코드 없이 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 Outlook으로 메일이 오면 첨부 파일을 OneDrive에 저장하고 담당자 Teams 채널에 알림을 보내는 등의 플로우를 GUI로 설계할 수 있습니다. 또한 RPA 기능(Power Automate Desktop)을 포함해 데스크톱 작업 자동화도 지원합니다. (공식 사이트: Power Automate)
• Camunda Platform 8 – Agentic Process Orchestration – Camunda에서는 최근 AI 에이전트를 프로세스에 포함시키는 Agentic Process Orchestration 개념도 제시했습니다 (Camunda - Wikipedia). 이는 전통 워크플로우의 안정성과 AI 에이전트의 유연성을 결합하려는 시도로, 예를 들어 워크플로우 중 일부 태스크를 AI 에이전트가 수행하도록 하고 전체 프로세스는 여전히 Orchestrator가 관리하는 혼합형 접근입니다. (공식 자료: Camunda Docs) 🚀

(※ 위에 소개된 것 외에도 Automation Anywhere, Blue Prism 등 RPA 툴, Amazon Step Functions, Apache Airflow 등 워크플로우 엔진, Google Vertex AI Agents 등 다양한 제품이 존재합니다.)

5. 실제 적용 사례

이제 에이전트와 워크플로우가 실제 기업 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 응용 사례를 살펴보겠습니다. 각 사례는 워크플로우 방식과 에이전트 방식을 각각 활용하여 얻은 효과를 보여줍니다.

• 지원 티켓 처리 자동화 (워크플로우) – 한 글로벌 IT 기업은 고객 지원 시스템에 워크플로우 자동화를 도입했습니다. 고객이 웹으로 문의를 등록하면, 시스템이 문의 유형에 따라 티켓을 자동 분류 및 담당 팀에 할당합니다. 예를 들어 기술 문의는 기술지원팀 큐로, 계정/빌링 문의는 CS팀 큐로 분배되며, SLA에 따른 우선순위도 워크플로우에서 지정됩니다. 이 자동 라우팅 프로세스 덕분에 하루 5천 건 이상의 티켓을 99% 정확도로 분류하여 담당자에게 전달하고 있으며, 긴급 이슈는 지연 없이 바로 에스컬레이션되어 응답 속도가 크게 향상되었습니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】.
• 청구서 검증 및 결재 (워크플로우) – 한 회계 법인은 매월 수백 건의 거래처 인보이스를 처리하는 업무에 워크플로우 + RPA를 적용했습니다. 인보이스가 이메일로 들어오면 자동으로 첨부 PDF를 열어 금액, 거래처 등 필드 데이터를 추출하고, ERP 시스템의 구매주문과 대조합니다. 내용 일치 여부에 따라 결재 승인 경로를 자동 결정하고, 이상 없으면 담당자 승인 후 회계 시스템에 기록까지 마칩니다. 결과적으로 인보이스 한 건 처리에 3일 걸리던 것이 4시간 내로 단축되었고, 사람에 의한 입력 실수도 거의 사라졌습니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】.
• 세일즈 인텔리전스 (AI 에이전트) – B2B 영업팀을 둔 한 기업에서는 영업사원의 고객 대응을 돕기 위해 AI 에이전트를 도입했습니다. 이 세일즈 에이전트는 고객과의 이메일, 전화 통화 내용을 모니터링하여 소통 패턴을 분석하고, 구매 신호를 예측하며, 그에 맞춰 개인화된 접근법을 제안합니다. 예컨대 어떤 고객이 제품 기능 관련 질문을 자주 하면 기술 자료를 첨부하도록 추천하고, 응답 지연이 길어지면 할인 제안을 시사하는 등 상황별 최적 대응 시점과 내용을 에이전트가 조언해줍니다. 이를 통해 영업 기회를 놓치는 경우가 줄어들어 매출 전환율이 35% 증가하는 성과를 얻었습니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】.
• 예지 정비 및 운영 최적화 (AI 에이전트) – 제조업 공장의 사례로, 기존에는 **정기 점검 워크플로우(예: 매주 일정 설비 점검)**에 따라 설비 유지보수를 했지만 예기치 못한 고장이 발생하곤 했습니다. 이를 개선하기 위해 AI 에이전트 기반의 예지 정비 시스템을 도입했습니다. 이 에이전트는 설비 센서 데이터를 실시간 모니터링하여 고장 징후를 예측하면, 워크플로우를 동적으로 조정해 해당 설비의 점검 일정을 앞당기고 필요한 부품을 주문하는 등 선제 조치를 취합니다. 또한 과거 고장 이력을 학습해 상황별 맞춤 정비 절차를 제안하고, 정비 후에는 그 결과를 반영하여 모델을 업데이트합니다. 그 결과, AI 에이전트 도입 후 공장의 예기치 않은 가동 중단 시간(downtime)이 47% 감소하여 생산성 향상에 크게 기여했습니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business) (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】.

이상의 사례에서 볼 수 있듯이, 워크플로우는 규칙 기반 프로세스의 일관성과 속도를 높여주었고, AI 에이전트는 복잡한 데이터를 활용한 의사결정의 질을 높이고 변화 대응력을 강화했습니다. 기업에서는 상황에 따라 이 두 가지 접근을 혼합하여 활용하기도 합니다. 예를 들어, 기본 업무 흐름은 워크플로우로 관리하되 중간중간 AI 에이전트가 결과를 도출하거나 예외 상황을 처리하도록 하는 식입니다. 점차 많은 조직이 이러한 하이브리드 자동화를 시도하여 업무 혁신을 이루고 있습니다.

6. 결론 및 추천 사항

마지막으로, 어떤 상황에서 에이전트가 적합하고 워크플로우가 적합한지 요약하면서 글을 맺겠습니다.

워크플로우는 여전히 명확한 절차가 있고 변동이 적은 업무에 가장 적합한 솔루션입니다. 예를 들어 반복적이고 표준화된 프로세스(휴가 승인, 재고 주문, 정산 처리 등)는 워크플로우로 자동화하면 안정적으로 돌아가고 관리도 용이합니다. 결과가 예측 가능하고 감사 추적이 필요한 경우에도 워크플로우의 규칙 기반 통제가 도움이 됩니다. 한편 AI 에이전트는 변수가 많거나 복잡도가 높은 업무, 혹은 실시간 학습이 가치 있는 분야에 적합합니다. 고객과의 상호작용, 비정형 데이터 분석, 창의적 문제해결 등이 요구되는 작업에서는 에이전트의 지능형 대응 능력이 큰 강점을 발휘합니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】. 특히 사용자 문의에 대한 챗봇 응대, 시장 동향 모니터링, 개인 맞춤 추천 등은 워크플로우만으로는 한계가 있으므로 AI 에이전트의 도움을 받을 수 있습니다.

물론 두 방법은 상호 배타적이지 않으며, 보완적으로 사용할 수도 있습니다. 예컨대 기본 뼈대는 워크플로우로 두고, 특정 단계(의사결정 또는 예외 처리)에 에이전트를 활용하면 각자의 장점을 극대화할 수 있습니다. 실제로 많은 기업들이 기존 워크플로우 시스템에 AI를 통합하여 점진적으로 지능형 자동화로 업그레이드하고 있습니다.

실행을 위한 조언: 새로운 AI 에이전트를 도입하고자 한다면, 처음부터 모든 것을 바꾸기보다는 작은 파일럿 프로젝트로 시작해보길 권합니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】. 예를 들어, 한 가지 프로세스에서 에이전트의 효과를 테스트하고 성과를 측정한 후, 이를 점진적으로 확대해가는 것입니다. 또한 팀원들에게도 충분한 교육을 제공하고, AI의 의사결정에 대한 **검증 체계(휴먼 리뷰)**를 초기에 두면 안정적으로 전환할 수 있습니 (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business) (The evolution of automation: Workflows vs. AI agents – choosing the right tool for your business)】. 워크플로우 역시 주기적으로 재점검하여 불필요한 단계는 없는지, AI로 대체할 부분은 없는지 살펴보는 것이 좋습니다.

결론적으로, **“규칙적인 반복 업무”**에는 워크플로우를, **“지능적인 판단이 필요한 업무”**에는 에이전트를 우선 고려하되 경우에 따라 혼용하는 전략이 최적입니다. 조직의 목표와 프로세스 성숙도에 맞춰 적절한 자동화 도구를 선택하면, 생산성과 혁신성 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있을 것입니다.