단순 자동화(RPA)는 잊으세요: 2026년 AI 에이전트 ERP가 인간의 업무를 ‘판단’ 중심으로 바꾸는 법

엑셀을 옮겨 적기만 하는 RPA의 시대는 끝났습니다. 스스로 추론하고 리더에게 질문하는 2026년형 AI 에이전트 ERP! 인간의 업무가 '반복'에서 '판단'으로 격상되는 비즈니스 전환점을 분석합니다.
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Feb 06, 2026
단순 자동화(RPA)는 잊으세요: 2026년 AI 에이전트 ERP가 인간의 업무를 ‘판단’ 중심으로 바꾸는 법

1. 반복의 시대에서 판단의 시대로

우리는 지난 몇 년간 RPA(Robotic Process Automation)를 통해 업무 효율을 높여왔습니다. 하지만 진실을 말하자면, RPA는 '생각 없는 일꾼'에 불과했습니다. 엑셀의 데이터를 국세청 사이트에 그대로 옮겨 적을 뿐, 그 데이터가 논리적으로 맞는지 혹은 거래처에 문제가 생겼는지는 관심이 없었죠.

하지만 2026년, AI 에이전트가 탑재된 ERP는 다릅니다. 이제 시스템은 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 문제를 해결하고 스스로 학습하며 인간과 소통합니다. 이제 업무의 중심은 ‘누가 더 빨리 입력하는가’에서 ‘누가 더 정확한 판단을 내리는가’로 이동하고 있습니다.


2. RPA와 AI 에이전트: 결정적인 차이점

단순 자동화와 지능형 에이전트의 차이는 ‘맥락(Context) 이해’에 있습니다.

구분

단순 자동화 (RPA)

AI 에이전트 ERP (System of Thought)

작동 원리

사전에 정의된 규칙 수행

인과 관계 추론 및 자가 학습

대응 방식

데이터가 틀려도 그대로 입력

"거래처가 폐업 상태인데 발행할까요?"라고 질문

문제 해결

예외 상황 발생 시 프로세스 정지

대안 시나리오를 제시하고 의사결정 요청

업무 가치

시간 절약 (Efficiency)

사고의 확장 및 리스크 관리 (Insight)


3. BCG가 주목한 2026년형 업무 방식의 진화

최근 BCG 리포트에 따르면, AI 에이전트는 실험실을 벗어나 기업의 실무 현장에서 '비즈니스 파트너'로 부상하고 있습니다.

"AI 에이전트는 단순 반복 작업뿐만 아니라, 복잡한 문제를 해결하고 스스로 학습한다.”

- BCG AI Radar 2026

  • 추론 및 검증: 과거에는 사람이 마감 전 전표를 일일이 대조했다면, 이제 AI가 "최근 3개월 평균가보다 20% 높게 책정된 단가가 발견되었습니다. 확인이 필요합니다"라고 먼저 말을 겁니다.

  • 자율적 계획 수립: 자재가 부족하다는 사실을 아는 것에 그치지 않고, 현재의 물류 대란 뉴스기사를 분석해 "해상 운송 대신 항공 운송으로 전환 시 손익 시나리오"를 미리 짜놓습니다.


4. 인간에게 남겨진 유일한 업무: ‘판단’과 ‘책임’

AI 에이전트가 실무의 90%를 처리하게 될 때, 인간의 업무는 어떻게 변해야 할까요?

  1. 질문의 설계자: AI에게 어떤 목표(예: 이익 극대화 vs 재고 최소화)를 우선시할지 명령하는 전략적 설계자가 되어야 합니다.

  2. 최종 판단권자: AI가 제안한 여러 시나리오 중 리스크를 감수하고 최종 승인을 내리는 역할을 수행합니다.

  3. 예외 관리 전문가: 시스템이 판단하기 어려운 고도의 정치적, 윤리적 상황을 조율하는 데 시간을 집중하게 됩니다.


자주 묻는 질문(FAQ)

AI 에이전트가 도입되면 기존 RPA는 다 버려야 하나요?

아니요. 아주 단순하고 고정적인 규칙 기반 작업(단순 장부 정리 등)은 여전히 RPA가 저렴하고 효율적일 수 있습니다. 다만, 변수가 많고 판단이 필요한 영역은 점진적으로 AI 에이전트로 전환하는 로드맵이 필요합니다.

AI가 "폐업 신고된 거래처"라고 알려주는 로직은 어떻게 작동하나요?

ERP 시스템이 국세청 API나 공공 데이터베이스와 실시간으로 연동되어 있을 뿐만 아니라, AI가 해당 데이터를 매입/매출 전표와 대조하여 이상 징후를 추론해내기 때문에 가능합니다.

실무자들이 일자리를 잃을까 봐 거부감이 크지 않을까요?

단순 입력을 하던 직원은 불안할 수 있습니다. 하지만 회사는 이들에게 AI를 다루는 '프롬프트 엔지니어링'이나 '데이터 기반 관리 역량'을 교육(Upskilling)해야 합니다. 노동의 형태가 '손'에서 '머리'로 바뀌는 과정임을 공유하는 리더십이 중요합니다.

도입 비용이 너무 비싸지는 않을까요?

2026년에는 대다수의 메이저 ERP 솔루션(SAP, MS Dynamics, 국산 상용 ERP 등)이 AI 에이전트 기능을 표준 사양으로 탑재하고 있습니다. 별도의 개발 비용보다는 시스템을 어떻게 우리 회사 방식에 맞게 '훈련'시키느냐가 관건이 될 것입니다.


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