01 ​하이퍼오토메이션: 미래의 업무 혁신을 이끄는 열쇠

​│Senior Program Manager 김영욱

자동화의 진화와 하이퍼오토메이션의 등장

산업 자동화는 과거 단순 반복 작업을 수행하는 기계의 도입에서 시작하여, 정보 기술의 발전과 함께 점차 지능화된 시스템으로 진화해 왔다. 초기에는 로봇 공학이 제조 현장의 생산성 향상에 기여했으며, 이후 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템이 워크플로우 효율화를 목표로 등장했다. 2000년대 이후에는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술이 발전하면서, 사람이 수행하던 반복적인 사무 업무를 소프트웨어 로봇이 자동화하는 단계에 이르렀다. RPA는 비교적 짧은 시간 안에 가시적인 성과를 제공하며 많은 기업들에게 도입되었지만, 예외 처리의 어려움과 복잡한 의사결정 자동화의 한계를 드러냈다.

이러한 한계를 극복하고 엔드 투 엔드(end-to-end) 자동화를 실현하기 위해 등장한 개념이 바로 하이퍼오토메이션이다. 하이퍼오토메이션은 RPA를 기반으로 인공지능, 머신 러닝, 프로세스 마이닝, 지능형 문서 처리(IDP), 로우코드/노코드 플랫폼, 통합 플랫폼 서비스(iPaaS) 등 다양한 첨단 기술을 융합하여, 조직 내의 모든 비즈니스 및 IT 프로세스를 최대한 자동화하는 것을 목표로 한다.

전통적인 RPA는 주로 규칙 기반의 정형화된 작업을 자동화하는 데 초점을 맞추지만, 하이퍼오토메이션은 AI와 ML의 지능을 활용하여 비정형 데이터 처리, 상황인식, 예측분석, 복잡한 의사 결정까지 자동화 범위에 포함한다. 또한, 프로세스 마이닝 기술을 통해 숨겨진 비효율을 발견하고 자동화 기회를 발굴하며, iPaaS를 통해 다양한 시스템과 애플리케이션을 유기적으로 통합하여 전체 워크플로우를 최적화한다. 로우코드/노코드 플랫폼은 기술 전문가뿐만 아니라 현업 담당자도 자동화 개발에 참여할 수 있도록 지원하여 자동화 도입의 민첩성을 높인다.

지금, 기업들이 하이퍼오토메이션에 주목하는 이유는 다음과 같다. 

첫째, 디지털 전환의 가속화로 인해 업무 프로세스의 혁신이 필수적이기 때문이다. 둘째, 노동력 부족 및 비용 절감의 압박 속에서 자동화를 통한 효율성 극대화가 중요해지고 있다. 셋째, AI 기술의 급격한 발전과 보편화로 인해 과거에는 불가능했던 수준의 지능형 자동화가 가능해졌기 때문이다. 생성형 AI의 등장은 하이퍼오토메이션의 잠재력을 더욱 확장하고 있다. 마지막으로, 하이퍼오토메이션은 단순한 업무 자동화를 넘어 데이터 기반의 의사 결정, 고객 경험 향상, 새로운 비즈니스 가치 창출에 기여할 수 있기 때문이다.

하이퍼오토메이션의 정의와 핵심 개념

가트너는 하이퍼오토메이션을 "조직 내 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 식별, 조사 및 자동화하는 것"으로 정의하며, 이는 다양한 머신러닝, 패키지 소프트웨어 및 자동화 도구를 융합하여 작업을 실행하는 것을 포함한다고 설명한다.¹⁾ 핵심은 단일 기술에 의존하는 것이 아니라, 상황에 맞는 최적의 자동화 기술을 조합하여 포괄적인 자동화를 구현하는 것이다.

그림 1 하이퍼오토메이션의 네 가지 핵심 요소 (출처: Oracle)

하이퍼오토메이션의 주요 구성 요소는 다음과 같다:

• RPA : 사용자 인터페이스를 통해 사람이 수행하는 반복적인 규칙 기반 작업을 소프트웨어 로봇이 자동화하는 기술이다. 데이터 입력, 보고서 생성, 시스템 간 데이터 이동 등 단순 반복 업무의 효율성을 높인다.

• AI 및 ML : 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방하고 학습 능력을 갖도록 하는 기술이다. 하이퍼오토메이션 환경에서는 비정형 데이터 분석, 패턴 인식, 예측, 의사 결정 자동화 등에 활용된다. 자연어 처리(NLP), 광학 문자 인식(OCR), 컴퓨터비전 등이 대표적인 AI 기술이다.

• BPM (비즈니스 프로세스 관리) 및 iBPMS (지능형 비즈니스 프로세스 관리 스위트) : 조직의 프로세스를 설계, 실행, 모니터링, 최적화하는 체계적인 접근 방식과 이를 지원하는 소프트웨어 시스템이다. iBPMS는 AI 기능을 통합하여 프로세스 분석, 자동화, 지능적인 의사 결정 지원 기능을 강화한다.

• iPaaS (통합 플랫폼 서비스) : 클라우드 기반의 통합 서비스로, 다양한 애플리케이션, 시스템, 데이터 소스를 연결하고 워크플로우를 자동화하여 데이터 흐름을 원활하게 한다. 서로 다른 시스템 간의 API 자동화 및 데이터 통합을 용이하게 하여 엔드 투 엔드 자동화를 지원한다.

• 로우코드/노코드 플랫폼 : 최소한의 코딩 또는 코딩 없이도 애플리케이션, 워크플로우, 자동화 솔루션을 개발할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 현업 사용자의 자동화 개발 참여를 확대하고, 개발 속도를 향상시킨다.

• 프로세스 마이닝 및 태스크 마이닝 : 이벤트 로그 데이터를 분석하여 실제 업무 프로세스를 시각화하고 병목 지점, 비효율적인 단계, 자동화 기회를 파악하는 기술이다. 태스크 마이닝은 사용자의 화면 기록 등을 통해 개별 작업 단위를 분석한다.

• 이벤트 기반 아키텍처 : 시스템 내외부에서 발생하는 다양한 이벤트를 감지하고 이에 실시간 또는 거의 실시간으로 대응하여 시스템 간의 결합도를 낮추고 유연성을 높이는 아키텍처 방식이다.

시스템 간 통합은 하이퍼오토메이션의 핵심 요소이다. 다양한 업무 시스템과 데이터 저장소를 효과적으로 연결하고 데이터를 공유함으로써, 개별적인 작업 자동화를 넘어 전체 프로세스를 유기적으로 연결하고 자동화할 수 있다. 지능형 프로세스 자동화는 단순히 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어, AI와 ML 기술을 활용하여 상황을 인지하고 판단하며 스스로 개선해 나가는 자동화 시스템을 구축하는 것을 의미한다.

핵심 기술 트렌드

하이퍼오토메이션은 끊임없이 발전하는 기술 환경에 발맞춰 새로운 트렌드를 만들어 내고 있다. 2025년 현재 주목해야 할 핵심 기술 트렌드는 다음과 같다.

• AI 기반 의사 결정 자동화 : AI와 ML 기술이 더욱 발전하면서, 과거에는 인간의 판단이 필요했던 복잡한 의사 결정을 자동화하는 사례가 늘고 있다. 예측분석, 패턴 인식, 자연어 이해 등의 AI 기능을 활용하여 위험 평가, 사기 탐지, 고객 맞춤형 서비스 제공, 생산 계획 최적화 등 다양한 영역에서 자동화된 의사 결정이 이루어진다. 강화학습 모델은 예측 유지보수 운영을 향상하는데 활용될 수 있다.

• 데이터 기반 프로세스 마이닝과 태스크 마이닝 : 프로세스 마이닝 기술은 실제 업무 데이터를 분석하여 비효율적인 프로세스를 발견하고 개선 기회를 식별하는 데 중요한 역할을 한다. 태스크 마이닝은 개별 작업 단위를 분석하여 자동화 가능성을 진단하고, RPA 로봇 개발을 위한 상세 정보를 제공한다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 직관에 의존하는 프로세스 개선 방식보다 정확하고 효과적인 자동화 전략 수립을 가능하게 한다.

• 이벤트 기반 아키텍처 : 실시간으로 발생하는 비즈니스 이벤트에 즉각적으로 대응할 수 있도록 시스템을 설계하는 방식이다. 주문 생성, 결제 완료, 센서 데이터 변경 등 다양한 이벤트를 감지하고, 이에 따라 자동화된 워크플로우를 트리거하여 업무 처리 속도를 높이고 시스템의 유연성을 향상시킨다.

• 디지털 트윈 : 조직의 운영 프로세스, 시스템, 인력 등 모든 요소를 가상 세계에 똑같이 구현한 모델이다. 디지털 트윈을 활용하면 실제 운영 환경에 영향을 미치지 않고 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 자동화 효과를 예측하고 최적의 자동화 전략을 수립할 수 있다. 또한, 실시간 데이터를 반영하여 운영 상황을 정확하게 파악하고 문제 발생을 사전에 예측하여 선제적인 대응을 가능하게 한다.

그림 2 하이퍼오토메이션 구성 기술의 전 세계 매출 (출처: 가트너)

하이퍼오토메이션과 AI

하이퍼오토메이션의 핵심 동력은 AI와의 긴밀한 통합이다. AI 기술은 RPA와 결합하여 자동화 시스템의 지능과 유연성을 획기적으로 향상시키며, 다양한 방식으로 진보하고 있다.

• OCR, NLP : 이미지나 스캔 문서에서 텍스트를 추출하여 디지털 데이터로 변환하는 AI 기술로, 비정형 문서 기반의 프로세스 자동화에 필수적이다. 또한 인간의 언어를 이해하고 생성하는 NLP 기술은 챗봇, 음성인식, 텍스트 분석, 감성 분석, 지능형 문서 처리(IDP) 등에 활용되어 고객 응대, 정보 검색, 의사 결정 지원 등 다양한 업무를 자동화한다.

• 예측분석 : 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 AI 기술로, 수요예측, 위험관리, 장비 고장 예측, 고객 이탈 예측 등에 활용되어 선제 대응을 가능하게 한다.

• 컴퓨터 비전 : 이미지나 비디오 데이터를 분석하고 이해하는 AI 기술로, 품질검사, 재고관리, 보안 감시 등 시각적인 정보를 기반으로 하는 업무를 자동화한다.

최근에는 생성형 AI와의 통합이 하이퍼오토메이션의 새로운 가능성을 열고 있다. 예를 들어, SAP의 Joule과 같은 도구는 자연어 명령을 통해 자동화 워크플로우를 생성하거나 수정하고, 자동화된 프로세스의 결과를 요약하여 제공하는 등 자동화 개발 및 활용 방식을 혁신하고 있다. 생성형 AI는 또한 지능형 문서 처리(IDP) 기능을 강화하여, 복잡한 문서의 내용을 이해하고 필요한 정보를 추출하여 다음 프로세서로 진행한다.

그림 3 Joule 어시스턴트는 자연어를 이용하여 업무 프로세스를 설정 (출처: SAP)

학습형 프로세스는 하이퍼오토메이션의 중요한 특징 중 하나이다. AI와 ML 기술이 적용된 자동화 시스템은 실시간 데이터와 과거 경험을 기반으로 스스로 학습하고 성능을 개선해 나간다. 예를 들어, 고객 응대 챗봇은 대화 내용을 분석하여 답변 정확도를 높이고 새로운 질문에 대한 답변을 학습하며, 업무 처리 자동화 로봇은 예외 처리 패턴을 학습하여 점점 더 많은 상황에 스스로 대처할 수 있게 된다. 이러한 지속적인 학습과 진화는 자동화 시스템의 효율성과 지능을 꾸준히 향상시킨다.

적용 영역 및 도입 전략

하이퍼오토메이션은 거의 모든 산업 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그중 주요 도입 산업과 그 분야는 다음과 같이 정리해 볼 수 있다.

하이퍼오토메이션 도입은 단기적인 기술 도입을 넘어선 전략적인 접근이 필요하다. 도입 전략은 다음과 같은 단계를 거친다:

• 1.자동화 대상 프로세스 발굴 및 평가 : 자동화 가능성이 높고 업무 효율성 향상 및 비용 절감 효과가 큰 프로세스를 우선으로 식별한다. 반복적이고 시간이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높은 프로세스를 중심으로 검토한다.

• 2.적합한 기술 및 솔루션 선정 : 발굴된 프로세스의 특성과 요구 사항에 맞는 RPA, AI, ML, iPaaS, 로우코드/노코드 플랫폼 등 다양한 기술 및 벤더를 신중하게 선택한다. 시스템 통합 용이성, 확장성, 보안성 등을 고려해야 한다.

• 3.PoC 수행 : 선정된 기술 및 솔루션을 실제 업무 환경의 일부에 적용하여 기술적인 타당성과 효과를 검증한다. 작은 규모로 시작하여 성공 가능성을 확인하는 것이 중요하다.

• 4.단계적 확장 및 통합 : PoC 결과를 바탕으로 자동화 범위를 점차 확대하고, 기존 시스템과의 통합을 진행한다. 엔드 투 엔드 자동화를 목표로 전체 워크플로우를 고려하여 통합 전략을 수립한다. 

• 5.조직 문화 내재화 및 역량 강화 : 하이퍼오토메이션의 성공적인 도입과 지속적인 운영을 위해서는 조직 구성원의 이해와 협조가 필수적이다. 교육 프로그램 제공, 변화 관리 노력, 자동화 결과 공유 등을 통해 조직 문화를 변화시키고 관련 역량을 강화해야 한다. 로우코드/노코드 플랫폼은 비기술 직원들의 참여를 유도하는 데 유용하다.

• 6.성과 지표 (KPI) 정의 및 지속적인 모니터링 및 개선 : 자동화 도입 전후의 성과를 측정할 수 있는 KPI를 정의하고, 자동화 시스템의 성능을 지속해서 모니터링하며 개선해 나간다. 시간 절약, 오류 감소, 비용 절감, 고객 만족도 향상 등을 KPI로 활용할 수 있다.

하이퍼오토메이션 도입 시 변화 관리는 중요한 요소이다. 직원들의 저항을 줄이고 새로운 프로세스에 대한 수용도를 높이기 위해 개방적인 소통, 명확한 목표 공유, 교육 및 훈련 제공 등의 노력이 필요하다. 또한, 하이퍼오토메이션이 단순한 인력 대체가 아닌 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 도구임을 강조해야 한다.

실제 모범 사례

하이퍼오토메이션은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 성과를 창출하고 있다. 성공적인 도입이라는 평가를 받는 국내 기업 사례를 소개해 본다. 

• 금융권 : 국내 주요 은행들은 RPA를 도입하여 반복적인 업무를 자동화하고, AI 기술을 활용하여 고객 상담 챗봇, 이상 거래 탐지, 신용 평가 등 보다 지능적인 업무를 수행하고 있다. 그 중 KB 국민은행의 “AI-OCR 기반 문서 자동화”는 AI 신경망 기반의 OCR 기술을 도입하여 이미지 및 문서에서 텍스트를 추출하고 자동으로 분류한다. 외환 무역 서류 및 신용장 분석 업무를 자동화하여 수작업을 줄임으로써 운영 효율성 향상, 인건비 절감, 고객 만족도 증진 등의 효과를 가져오고 있다.²⁾ 신한은행의 “얼굴인증 출금 서비스” 역시 AI 기반 얼굴 인식 기술을 도입, 비대면 생체 인증을 통해 고객이 신분증 없이 얼굴만으로 출금할 수 있는 서비스를 제공함으로 고객 편의성을 높이고 금융 보안을 강화했다.³⁾

• 헬스 케어 : 서울 아산병원은 국내 최초로 AI 음성인식 시스템을 도입하여 의료진의 대화 내용을 실시간으로 의무기록에 자동 저장함으로써, 환자 안전과 진단의 정확성을 높였다.⁴⁾ 또한, 병상 배정 업무를 AI로 자동화하여 소요 시간을 최대 20분으로 단축하고, 프로세스를 표준화함으로써 의료진이 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했다.

• IT 서비스 : 삼성SDS는 생성형 AI 기반의 업무 자동화 솔루션인 FabriX와 Brity Copilot을 도입하여 기업의 업무 효율성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. Brity Copilot을 활용하여 회의록 작성 시간은 75% 이상, 메일 작성 시간은 66% 이상 단축되었고, FabriX는 삼성 클라우드 플랫폼을 기반으로 키워드 필터링, 데이터 및 사용자 권한 관리 등의 보안 체계를 통해 강력한 데이터 보안을 구현하였다.⁵⁾

그림 4 삼성SDS 생성형 AI 기반 하이퍼오토메이션 오퍼링 (출처: 삼성 SDS)

마무리

하이퍼오토메이션은 단순한 자동화를 넘어 지능, 연결성, 학습 능력을 통합하여 미래의 업무 처리 방식을 근본적으로 혁신할 잠재력을 지닌 핵심 기술이다. AI 기술의 지속적인 발전, 클라우드 기반 솔루션의 확산, 로우코드/노코드 플랫폼의 성장 등에 힘입어 하이퍼오토메이션은 더욱 광범위한 영역으로 확산할 것으로 전망된다. Gartner는 2025년 하이퍼오토메이션 지원 소프트웨어 시장이 약 8,600억 달러에 이를 것으로 예측하며, 연평균 12.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망했다.

기술 진화는 기업 전략에 다음과 같은 영향을 미칠 것이다. 첫째, 기업들은 업무 프로세스 전반의 자동화 및 지능화를 통해 운영 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 주력할 것이다. 둘째, 데이터 기반 의사 결정이 더욱 중요해짐에 따라, 프로세스 마이닝, 예측분석 등 데이터 분석 기술의 활용이 확대될 것이다. 셋째, 개인화된 고객 경험 제공을 위한 AI 기반 기술 도입이 가속화될 것이다. 넷째, 새로운 비즈니스 모델 및 서비스 창출에 하이퍼오토메이션이 중요한 역할을 담당할 것이다.

미래 시대에 대비하기 위해 기업들은 다음과 같은 조직 문화 및 역량 강화 방향을 준비해야 한다. 전사적인 자동화 마인드셋 함양하고, 데이터 중심의 사고방식 강화를 통해 데이터 기반 의사 결정 문화를 정착시켜야 한다. 기술 변화에 대한 학습 및 적응 능력 강화를 통해 RPA 개발자, AI/ML 엔지니어, 데이터 과학자, 클라우드 전문가 등 하이퍼오토메이션 도입 및 운영에 필요한 다양한 분야의 전문 인력을 육성하고 확보해야 한다. 

결론적으로, 하이퍼오토메이션은 미래 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것이다. 기술의 발전과 함께 더욱 강력해질 하이퍼오토메이션의 잠재력을 이해하고 적극적으로 도입 전략을 수립하는 기업만이 미래의 업무 혁신을 선도하고 지속적인 성장을 이룰 수 있을 것으로 판단한다.

참고문헌

1) Gartner, “Hyperautomation”

2) KB의 생각, “하이퍼오토메이션의 국내 사례”, Jun 13, 2023

3) 비즈니스포스트, “신한은행 업계 최초 얼굴인증 ATM 출금 서비스”, Dec 04, 2023

4) 후생신보, “서울아산병원, 국내 최초 AI 음성인식 시스템 구축”, Apr 02, 2025

5) The Guru, "하이퍼오토메이션 완성화 이끈다…엔비디아 등과 협력 가속", Sep 03, 2024