AI업무자동화의 ‘도입’이 아니라 ‘정착’이 필요한 이유 ( 엑스보스 : IBR )

기업들이 AI 업무자동화,AI자동화, RPA, 업무 효율화를 이야기하는 속도는 분명 빨라졌습니다. 그런데 현장에서는 의외로 같은 말이 반복됩니다. “도입은 했는데 체감이 없습니다”, “초기에만 반짝하고 다시 사람 손으로 돌아왔습니다”, “우리 회사 업무에는 맞지 않는것 같습니다” 같은 이야기입니다.

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AI자동화 도구는 도입만으로 끝나지 않습니다. 자동화가 업무 프로세스에 붙고, 운영 환경에 올라가고, 사람과 역할 분담이 재설계되고, 예외 상황까지 굴러가야 비로소 ‘정착’이 됩니다. 그리고 도입단계를 벗어나기가 어렵고 이 ‘정착’ 구간에서 많은 기업들이 이탈하는 경우들이 발생합니다.

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이번 글에서는 일부 기업들이 AI 업무자동화 정착에 실패하는 현실적인 이유를 C레벨의 관점에서 짚어보고, 시장에서 반복되는 실패 구조를 ‘왜 생기는지’까지 풀어보려고 합니다. 마지막에는 이 문제를 해결하기 위해 엑스보스가 제공하는 IBR Managed(Infra, Build, Run) 구조가 왜 필요한지까지 연결해보겠습니다.

 

기업 운영에서 C레벨이 실제로 고민하는 것들

AI 업무자동화를 고민하는 순간, C레벨의 머릿속은 단순히 “업무가 빨라지겠네” 정도로 끝나지 않습니다. 실제 경영진이 떠안는 질문은 훨씬 더 무겁고, 동시에 훨씬 더 구체적입니다.

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첫 번째는 비용입니다. 인건비는 매년 올라가고, 채용은 더 어려워지고, 운영비는 누적됩니다. “사람을 더 뽑지 않고도 매출과 운영을 유지할 방법이 있나”라는 질문은 이제 선택이 아니라 생존의 문제로 바뀌어 있습니다.

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두 번째는 리스크입니다. 업무가 복잡해질수록 실수 가능성은 커집니다. 특히 회계·세무, 구매·정산, 고객 응대, 계약·정산처럼 오류가 곧 손실로 연결되는 업무에서는 데이터 정확성과 이력 관리가 핵심입니다. 이때 자동화는 단순 편의 기능이 아니라 리스크 통제 장치가 됩니다.

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세 번째는 속도입니다. 시장이 빠르게 움직이는 상황에서 SI 시스템 구축처럼 6개월~1년을 기다리는 방식은 의사결정 자체가 어려워집니다. 그래서 많은 기업이 RPA 도입이나 업무자동화 도구를 먼저 검토합니다. “기존 시스템을 바꾸지 않고, 지금 하는 일을 더 빨리 더 정확하게 만들 수 있나”라는 현실적인 기대가 있죠.

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하지만 여기서부터 함정이 시작됩니다. 기대는 ‘빠른 성과’인데, 준비는 ‘느린 조직’인 경우가 많습니다. 자동화는 빠르게 만들 수 있어도, 정착은 조직 운영의 속도를 요구합니다. 이 속도 차이가 결국 실패를 만듭니다.

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현재 시장 현황, 그리고 자동화 정착을 방해하는 4가지 원인

AI 업무자동화 시장은 분명히 성장하고 있습니다. 하이퍼오토메이션, 지능형 자동화(IPA), Agentic AI 같은 흐름이 “자동화는 더 이상 단순 RPA가 아닙니다”라는 방향을 강하게 밀고 있습니다. Deloitte도 최근 흐름에서 에이전트 기반 자동화와 운영 모델의 중요성을 강조하며, 단순 파일럿을 넘어 확장·정착이 관건이라고 반복해서 말합니다.

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그런데 정착 실패가 늘어나는 이유는, 시장이 발전할수록 기업이 넘어야 할 허들도 같이 올라가기 때문입니다. 예전에는 “엑셀 자동 입력” 정도면 자동화 성과가 났습니다. 지금은 다릅니다. 자동화가 닿아야 하는 영역이 문서, 이미지, 메일, 협업툴, ERP, CRM, 홈택스·전자증빙, 쇼핑몰 정산처럼 훨씬 넓어졌습니다. 연동이 많아질수록 예외가 늘고, 예외가 늘수록 운영이 무너집니다.

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엑스보스가 현장에서 반복적으로 확인하는 실패 구조는 크게 네 가지 “갭(Gap)”으로 정리됩니다.

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• 비용 갭은 “도입비가 비싸서”가 아니라, 운영까지 포함한 총비용을 예측하지 못해서 발생합니다.
• 기술·인력 갭은 “개발이 어렵다”가 아니라, 운영 중 발생하는 오류·변경·예외를 처리할 사람이 없어서 터집니다.
• 핏 갭은 “우리 업무가 특수하다”가 아니라, 우리 업무에 완전히 FIT한 맞춤형 업무자동화가 없다는 것입니다.
• 가치 갭은 “효과가 없다”가 아니라, 효과를 측정하고 확장하는 KPI/관리 체계가 없어서 생깁니다.

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McKinsey도 ‘사람과 기술이 함께 일하는 구조’로 바뀌는 흐름에서, 업무 재설계와 역량 전환이 핵심이라고 강조합니다. 결국 자동화는 하나의 도구가 아니라 업무 방식 자체를 다시 설계하는 프로젝트가 되기 때문입니다.

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기업의 실제 사례, 실패는 대부분 ‘운영 구간’에서 발생합니다

현장에서 자주 보는 사례를 조금 더 현실적으로 그려보겠습니다. 특정 기업을 지칭하기보다, 여러 프로젝트에서 반복되는 상황을 압축한 형태입니다.

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중소 커머스 기업이 “정산 자동화”를 위해 RPA 도입을 시작했다고 가정해보겠습니다. 스마트스토어,자사몰,택배사 시스템에서 데이터를 내려받고, 엑셀로 정리해서, 회계팀이 세금계산서 발행까지 이어가는 흐름입니다. PoC 단계에서는 잘 됩니다. 데이터 다운로드, 정리, 이메일 발송까지 한 번에 돌아갑니다. 담당자들은 감탄합니다.

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그런데 2~3주가 지나면 균열이 생깁니다. 쇼핑몰 화면이 바뀌거나, 로그인 정책이 바뀌거나, 엑셀 양식이 달라집니다. 그때부터 봇은 멈춥니다. “왜 멈췄는지” 로그가 남지 않으면 원인 파악이 늦어지고, 늦어지면 사람은 다시 수작업으로 돌아갑니다. 그 순간 자동화는 “성공 사례”가 아니라 “추가 업무”가 됩니다.

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또 다른 흔한 패턴도 있습니다. 제조,유통 기업에서 발주서, 입고 확인서, 거래명세서 같은 문서를 자동 처리하려고 AI 자동화를 도입합니다. 하지만 정확도가 조금만 흔들리면 현업은 불안해집니다. 결국 사람이 검수하는 ‘승인 단계(HITL)’가 필요해지는데, 이 승인 체계가 없으면 자동화는 “불신의 대상”이 되고 그러한 경험은 다시는 AI자동화를 신뢰할 수 없다는 경험이 쌓이게 됩니다.

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정착 실패는 이런 식으로 시작됩니다. 자동화가 어려운 게 아니라, AI자동화에 대한 로드맵과 자동화 운영체계가 없어서 무너집니다. 이 지점부터는 운영 설계의 문제입니다.

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문제를 해결하기 위해.. 이제는 ‘도구’가 아니라 자동화 운영‘구조’입니다

정착을 만들기 위해 시장이 점점 강조하는 방향은 명확합니다.

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첫째, PoC는 단순 데모가 아니라 ‘운영 환경에서의 검증’이어야 합니다. 실제 계정, 실제 문서, 실제 ERP, 실제 예외 상황에서 돌아가야 합니다.

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둘째, 자동화는 한 번 만들어 끝나는 프로젝트가 아니라 ‘계속 업데이트되는 제품’처럼 운영되어야 합니다. UI 변경, 정책 변경, 예외 증가, 데이터 품질 변화에 대응할 체계가 필요합니다.

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셋째, 자동화는 기존 시스템을 대체하기보다, 기존 시스템을 연결하고 메우는 방식으로 설계되어야 합니다. 이때 핵심은 오케스트레이션, 로그, 승인, 권한, 재시도 같은 운영 인프라입니다.

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여기까지 오면 기업이 현실적으로 결론을 내리게 됩니다. “우리는 자동화를 사고 싶은 게 아니라, 자동화가 굴러가는 구조를 사고 싶습니다.”

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그걸 해결할 수 있는 엑스보스, IBR Managed가 하는 일

 

엑스보스의 IBR Managed는 ‘자동화 도구’가 아니라, AI 업무자동화가 굴러가도록 만드는 구조를 제공합니다. 그리고 여기서 중요한 것은 Infra의 의미입니다.

많은 분들이 Infra를 “고객사의 연동할 시스템을 정리해주는 것”으로 오해합니다. 엑스보스가 말하는 Infra는 그게 아닙니다. 엑스보스의 Infra는 자동화 워크플로우가 구동되고, 관리되고, 확산될 수 있는 ‘기반 인프라’를 함께 제공한다는 뜻입니다.

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즉, X-STAFF 같은 오케스트레이터, PC Agent, 실행 환경 같은 운영 기능까지 포함합니다. 시장에서는 이 ‘기반’이 없는 경우가 많아서, 오케스트레이터를 별도로 라이선스를 구매하거나 구축해야 하고 그 과정에서 도입 비용이 급격히 올라갑니다. 더 큰 문제는, 오케스트레이터를 사더라도 그 위에서 돌아갈 전문 워크플로우를 개발할 사람, 이후에 운영 역량과 정착 로드맵이 없어서 자동화가 멈추는 경우가 많다는 점입니다.

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엑스보스는 이 문제를 IBR로 나눠서 해결합니다.

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Infra, 자동화가 돌아가는 기반을 제공합니다, X-STAFF, Agent, 로그, 권한, 승인, 대시보드를 포함합니다.

Build, 우리 회사 업무에 맞는 맞춤형 업무 자동화를 설계하고 직접 개발해서 고객 로컬PC에서 배포합니다

Run, 실제 자동화 운영에 에러 대응, 변경 대응, 성능 튜닝 까지 ‘정착’을 함께 만듭니다.

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이 구조가 중요한 이유는 단순합니다. AI 업무자동화는 기술이 아니라 운영 체계이기 때문입니다. 엑스보스는 자동화를 ‘일회성 구축’으로 보지 않고, 기업의 업무 환경 안에 정착시키는 방식으로 접근합니다.

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우리회사도 AI 업무자동화 도입할 수 있을까?

 

자동화는 할 수 있느냐의 문제가 아니라, ‘정착할 수 있느냐’의 문제입니다.지금 고민하고 계신 업무가 있다면, 먼저 “우리 조직에서 정착 가능한 자동화 업무가 무엇일까”부터 점검해보시는 것이 가장 빠른 시작입니다.

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