에이전틱 AI 확장을 위한 인재는 이미 조직 내부에 있습니다: 자동화 전문가의 역할

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핵심 요약

기업들이 에이전틱 AI(Agentic AI)로 전환함에 따라 이를 구축할 인재 확보가 시급한 과제로 떠오르고 있다. UiPath의 2025년 보고서는 조직 내부의 기존 자동화 전문가들이 비즈니스 프로세스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 이미 AI 에이전트를 설계하고 운영하는 핵심 자산임을 강조한다. 이들은 UiPath 플랫폼과 Python 등을 활용해 업무를 확장하고 있으며, AI 도입 이후 직무 만족도와 조직 내 가치 인정도가 크게 상승한 것으로 나타났다. 결과적으로 기업은 외부 수혈보다 내부 전문가의 역량 강화와 기존 플랫폼 활용을 통해 더 빠르고 안정적으로 에이전틱 자동화를 실현할 수 있다.

배경

RPA(Robotic Process Automation)에 대한 기본 이해, 기업용 AI 도입 전략에 대한 관심

대상 독자

기업 경영진(C-suite), IT 리더, 자동화 부서 관리자

의미 / 영향

기업이 AI 에이전트 시대로 전환할 때 새로운 인력 채용보다 기존 자동화 인력의 업스킬링이 더 효과적임을 시사한다. 이는 AI 도입이 일자리 대체가 아닌 직무 고도화와 만족도 향상으로 이어질 수 있다는 실증적 근거를 제공한다.

섹션별 상세

자동화 전문가들이 단순 작업 자동화를 넘어 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 AI 에이전트 통합 등 에이전틱 자동화 역할로 업무 범위를 확장하고 있다. 조사 대상의 74%가 에이전틱 자동화를 실험 중이며, 51%는 AI 에이전트 전용 워크플로우를 직접 설계하고 있는 것으로 나타났다.

UiPath 플랫폼은 자동화 전문가들이 새로운 환경을 배우지 않고도 기존 기술을 확장하여 에이전틱 AI를 구현할 수 있도록 지원하는 핵심 도구로 자리 잡았다. 특히 Agent Builder와 UiPath Maestro 같은 기능에 대한 관심이 높으며, 응답자의 86%가 UiPath에서의 경험이 에이전틱 업무 수행에 실질적인 도움이 된다고 답했다.

UiPath 커뮤니티의 제품 사용 현황 및 향후 전문성 확보 희망 분야 통계 — Infographic응답자의 91%가 UiPath 커뮤니티의 일원임을 자처하며, Studio와 Robots를 가장 많이 사용하고 있다. 특히 향후 전문성을 쌓고 싶은 분야로 Agent Builder와 Maestro를 꼽아 에이전틱 AI 도구에 대한 높은 관심을 보여준다.

자동화 전문가들은 코드 생성, 워크플로우 설계, 트러블슈팅 등에 AI를 적극 활용하며 'AI 확장형 직원(AI-extended employee)'의 모델을 제시하고 있다. 이 과정에서 Python 사용량이 전년 대비 30% 증가했으며, 응답자의 67%가 에이전틱 자동화 솔루션의 설계 및 관리에 자신감을 보이고 있다.

Python 사용량 증가 및 에이전틱 솔루션 관리 자신감 수치 — ChartPython 사용량이 전년 대비 30% 증가했으며, 이는 에이전틱 자동화의 핵심 언어로 자리 잡았음을 의미한다. 또한 전문가의 67%가 에이전틱 솔루션의 설계 및 관리에 자신감을 보이며 기술적 준비가 되었음을 시사한다.

AI 기술 도입은 자동화 전문가들의 직무 만족도와 긍정적인 경력 전망으로 이어지고 있다. 응답자의 98%가 자신의 경력에 만족하고 있으며, 87%는 내년에 조직 내에서 자동화 전문가의 역할이 더욱 중요해질 것이라고 믿는 등 높은 사기와 전문성을 유지하고 있다.

자동화 전문가들의 직무 만족도 및 가치 인정도 통계 — Infographic응답자의 98%가 자신의 경력에 만족하고 89%가 조직에서 가치를 인정받고 있다고 답했다. 이는 AI 도입이 자동화 전문가들에게 긍정적인 직무 변화와 높은 동기부여를 제공하고 있음을 증명한다.

실무 Takeaway

에이전틱 AI 확장을 위해 외부 인재를 찾기보다 비즈니스 맥락을 잘 아는 내부 자동화 전문가를 에이전트 설계자로 육성하는 것이 효율적이다.
Python은 에이전틱 자동화의 필수 언어로 자리 잡고 있으므로, 내부 인력의 Python 역량 강화와 AI 기반 코드 생성 도구 활용을 장려해야 한다.
UiPath Agent Builder와 Maestro 같은 기존 플랫폼의 에이전틱 기능을 활용하면 통합 및 거버넌스 리스크를 최소화하면서 AI 에이전트를 신속하게 배포할 수 있다.

언급된 리소스

문서2025 State of the Agentic Automation Professional report