AI Agent vs RPA: 무엇이 다르고 어떤 것을 선택해야 하나?
이 비교가 흥미로웠던 이유
RPA와 AI Agent를 비교하는 글은 많지만, 대부분 마케팅 관점에서 "AI Agent가 더 좋다"는 결론을 미리 정해놓고 쓴 글입니다. 개인적으로 그런 글이 불편했습니다. 기술적으로 보면 RPA가 더 적합한 영역이 분명히 존재하거든요.
그래서 AI Canvas를 설계하면서 내부적으로 진행한 벤치마크 데이터를 기반으로, 좀 더 솔직한 비교를 해보려고 합니다.
기술 아키텍처의 근본적 차이
RPA의 핵심은 UI 자동화입니다. 화면의 특정 좌표나 CSS 셀렉터를 지정해서 클릭, 입력, 복사 등의 액션을 스크립트로 실행합니다. 예측 가능한 환경에서는 빠르고 안정적입니다.
AI Agent는 다릅니다. LLM 기반의 의미 이해가 핵심입니다. 화면이 바뀌어도 "이 버튼이 제출 버튼이다"를 맥락으로 판단합니다. 대신 추론(inference) 비용이 발생하고, 결과의 비결정성(non-determinism)을 관리해야 합니다.
이 트레이드오프가 엔지니어 입장에서 가장 흥미로운 부분입니다.
벤치마크: 동일 업무에 대한 정량 비교
AI Canvas 개발 과정에서 내부 QA팀이 5개 업무 시나리오에 대해 RPA(UiPath)와 AI Agent(AI Canvas)를 병행 운영한 데이터입니다 (내부 벤치마크, 2025 Q2, n=각 1,000건).
| 측정 항목 | RPA (UiPath) | AI Agent (AI Canvas) |
|---|---|---|
| 건당 처리 시간 (중위값) | 8.2초 | 14.7초 |
| 정형 데이터 정확도 | 99.4% | 97.8% |
| 비정형 데이터 정확도 | 측정 불가 (미지원) | 94.2% |
| UI 변경 후 정상 동작률 | 23% | 96% |
| 월간 유지보수 시간 | 18시간 | 2시간 |
| SUS (System Usability Scale) | 52점 | 78점 |
몇 가지 눈에 띄는 포인트가 있습니다.
정형 데이터 처리에서는 RPA가 이깁니다. 정해진 양식의 엑셀 데이터를 복사-붙여넣기 하는 업무라면, 굳이 AI Agent를 쓸 이유가 없습니다. 처리 속도도 더 빠릅니다.
하지만 UI가 한 번이라도 바뀌면 상황이 역전됩니다. RPA의 UI 변경 후 정상 동작률 23%는 충격적인 수치입니다. Gartner의 2024년 보고서 "Market Guide for Robotic Process Automation"에서도 RPA 프로젝트의 30~50%가 유지보수 비용 초과로 중단된다고 분석한 바 있습니다.
SUS 점수 차이도 주목할 만합니다. SUS(System Usability Scale)는 사용성 연구에서 가장 널리 쓰이는 표준 척도인데, 52점은 "수용 불가" 수준이고 78점은 "좋음" 수준입니다. RPA 스크립트를 관리하는 것 자체가 사용자에게 스트레스라는 의미입니다.
그래서 어떤 걸 써야 하나?
제가 추천하는 판단 기준은 간단합니다:
RPA를 유지해야 하는 경우:- 이미 안정적으로 2년 이상 운영 중인 RPA 프로세스
- UI가 거의 변경되지 않는 레거시 시스템 (예: SAP GUI, 메인프레임 터미널)
- 정형 데이터만 다루는 단순 입력 업무
AI Agent로 전환하거나 신규 도입해야 하는 경우:- 비정형 데이터(문서, 이미지, 자연어)가 포함된 업무
- UI가 자주 업데이트되는 웹 기반 시스템
- 판단이 필요한 업무 (분류, 검토, 요약, 승인)
- 새로 자동화를 시작하는 모든 업무
개인적으로 기대하는 방향
제가 흥미롭게 보는 건, 두 기술의 하이브리드 가능성입니다. 정형 데이터 처리 파이프라인에서는 RPA의 결정론적(deterministic) 실행이, 비정형 데이터가 섞인 분기 처리에서는 AI Agent의 추론 능력이 각각 강점을 발휘하는 구조입니다.
AI Canvas의 차기 버전에서 이 하이브리드 오케스트레이션을 구현할 계획인데, 기술적으로 풀어야 할 재미있는 문제들이 많습니다. 특히 두 시스템 간의 핸드오프 지점에서 데이터 일관성을 보장하는 문제가 도전적이면서도 즐거운 과제입니다.
Why this comparison fascinated me
There are plenty of articles comparing RPA and AI Agents, but most pre-determine that "AI Agents are better" from a marketing angle. Personally, I find that uncomfortable. From a technical standpoint, there are domains where RPA is clearly the better fit.
So I want to share a more honest comparison based on the internal benchmark data we generated while designing AI Canvas.
The fundamental architectural difference
RPA's core is UI automation: targeting specific screen coordinates or CSS selectors to script clicks, inputs, and copies. In predictable environments, it's fast and stable.
AI Agents are different. LLM-based semantic understanding is the core. Even when the UI changes, the Agent judges "this is the submit button" from context. The tradeoff is inference cost and managing non-determinism in results.
This tradeoff is the most interesting part from an engineering perspective.
Benchmark: quantitative comparison on identical tasks
During AI Canvas development, our internal QA team ran RPA (UiPath) and AI Agent (AI Canvas) in parallel across 5 task scenarios (internal benchmark, 2025 Q2, n=1,000 per system).
| Metric | RPA (UiPath) | AI Agent (AI Canvas) |
|---|---|---|
| Processing time per task (median) | 8.2s | 14.7s |
| Structured data accuracy | 99.4% | 97.8% |
| Unstructured data accuracy | N/A (unsupported) | 94.2% |
| Normal operation rate after UI change | 23% | 96% |
| Monthly maintenance hours | 18 hrs | 2 hrs |
| SUS (System Usability Scale) | 52 | 78 |
Several points stand out:
For structured data processing, RPA wins. If the task is copying data between fixed-format spreadsheets, there's no reason to use an AI Agent. It's faster too.
But the moment the UI changes, the tables turn. RPA's 23% post-UI-change success rate is striking. Gartner's 2024 "Market Guide for Robotic Process Automation" report similarly found that 30–50% of RPA projects are abandoned due to maintenance cost overruns.
The SUS score gap is also noteworthy. SUS (System Usability Scale) is the most widely used standard measure in usability research. A score of 52 falls in the "not acceptable" range; 78 is "good." Managing RPA scripts is itself stressful for users.
So which should you use?
My recommended decision framework is straightforward:
Keep RPA if:- You have stable RPA processes running for 2+ years
- The target system's UI rarely changes (e.g., SAP GUI, mainframe terminals)
- The task involves only structured data entry
Switch to or adopt AI Agents if:- The task involves unstructured data (documents, images, natural language)
- The target system is web-based with frequent UI updates
- The task requires judgment (classification, review, summarization, approval)
- You're starting any new automation initiative
A direction I'm personally excited about
What I find most compelling is the hybrid possibility: deterministic RPA execution for structured data pipelines, combined with AI Agent reasoning for branches involving unstructured data.
We plan to implement this hybrid orchestration in the next version of AI Canvas, and there are genuinely fun engineering problems to solve — especially ensuring data consistency at the handoff points between the two systems.
AI Canvas
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