2026년에도 기업들이 왜 여전히 UiPath 같은 엔터프라이즈 툴을 쓸까?

내 경험상 AS400 같은 시스템은 효율성을 원하지 않아서가 아니라 회계상의 이유로 여전히 쓰이고 있음.

예를 들어, 내가 다녔던 보험사는 메인프레임에 브로커 견적 로직이 들어있었는데, 이걸 똑같이 구현할 만큼 역설계가 제대로 안 돼서 결국 그 사업 부문 때문에 계속 유지해야 했음.

아 맞음, 나도 금융권에서 비슷한 상황 겪어봄. 회계 로직이랑 프로세스가 AS400이나 레거시 SAP 시스템에 직접 박혀 있는데, 그거 짠 사람들은 문서화도 안 해놓고 진작에 퇴사했거든. 운영 중단 리스크를 감당할 수 없는 거대 조직에서는 아무도 그걸 건드리려 하지 않으니까, 몇 년 뒤에도 똑같은 상태일 거라 장담함.

그건 글쓴이의 요점이 아님.
글쓴이 요점은 AI로 전체 스택을 구축할 수 있는데 왜 굳이 UiPath에 돈을 쓰냐는 거임. AI로 결정론적 워크플로우를 직접 만들 수 있는데 왜 UiPath를 쓰냐는 거지.

첫째, 그런 툴들은 AI 툴보다 훨씬 오래전부터 있었으니 10년 넘게 써온 툴을 다룰 사람을 뽑는 건 합리적임.

둘째, RPA 툴은 성숙했고 기업들에게 결정론적 프로세스를 자동화하고 워크플로우 내에서 텍스트 인식이나 NLP를 위한 검증된 툴을 제공함. 이건 다른 사용 사례임.

안정성, 신뢰, 거버넌스는 예측 가능성과 일관성을 중요시하고 결과가 어떠해야 하는지 명시된 정책이 있는 프로세스에서 핵심임. AI는 결정론적 사용 사례 전반에서 광범위한 적용을 증명하지 못했음. AI의 좋은 활용처는 많지만, 아직 이런 솔루션을 대체하고 있지는 않음.

왜냐하면 감사 담당자가 UiPath 봇이 매번 똑같은 11번의 클릭을 수행한다고 승인해줬기 때문임. 매번 경로를 스스로 선택하는 에이전트는 그 사람이 돈을 받고 '안 된다'고 말해야 하는 대상임. 지루하고 반복 가능한 게 상품인 거지.

지루한 답변일 수 있지만, 기업들은 보통 '최고'이거나 가장 유연한 기술 스택을 최적화하지 않음. 그들은 거버넌스, 감사 가능성, 지원, 예측 가능한 장애 모드, 그리고 수백만 달러짜리 프로세스가 깨졌을 때 전화할 곳이 있는 것 같은 것들을 최적화함.

에이전트/MCP/오픈소스 툴이 스택의 일부를 훨씬 유연하게 만들 수 있는 건 맞지만, '우리가 최신 기술로 직접 만들 수 있다'는 말은 이제 누군가가 오케스트레이션, 모니터링, 권한, 모델 변경, 회귀, 보안 등을 책임져야 한다는 뜻이기도 함.

동의하는 부분도 있음: 회사가 이미 UiPath를 가지고 있다는 이유만으로 모든 것에 UiPath를 쓰는 건 다른 극단적인 사례임. 몇 년 전에는 엄격한 RPA가 필요했던 많은 프로세스가 지금은 완전히 다르게 해결될 수 있음.

내 생각에 흥미로운 질문은 UiPath vs 에이전트가 아니라, 어떤 부분이 실제로 결정론적 자동화가 필요하고 어떤 부분이 LLM/에이전트의 유연성에서 이득을 보느냐임.

“UiPath 경험 필수”라는 건 새로운 워크플로우에 에이전트를 배제했다는 뜻이 아니라, 이미 운영 중인 워크플로우를 유지보수할 사람이 필요하다는 뜻일 수 있음. 그런 워크플로우를 교체하려면 자동화 자체뿐만 아니라 테스트와 승인 절차도 다시 해야 하니까.

너는 놓치고 있는 게 없음. 그들이 사는 안정성은 대부분 리스크 전가임. 에이전트가 경로를 이탈해서 단계를 놓치면 UiPath에 전화해서 '이거 고장 났으니 고쳐'라고 할 수 있지만, Claude가 단계를 건너뛰기로 결정하면 벤더의 환각(hallucination) 때문에 분기 실적이 날아간 이유를 이사회에 설명해야 함. 나는 OpenClaw로 18개의 크론 작업을 돌리고 있고 그 유연성을 사랑하지만, 그 크론 작업들 뒤에는 조달 부서, 규정 준수 감사자, 변경 자문 위원회가 나를 압박하고 있지 않음. 락인(lock-in)은 기술에 관한 게 아니라, 고장 났을 때 누가 비난받느냐에 관한 거임.