최근 AI 산업에서 ‘에이전트’라는 개념은 뜨거운 관심을 받고 있습니다. LLM 기반의 챗봇부터 특정 작업을 자동화하는 시스템까지, 다양한 솔루션들이 '에이전트'라는 이름을 달고 등장하고 있습니다. 하지만, 단순히 기능을 조합한 시스템이 ‘진정한 에이전트’라 할 수 있을까요? 본 글에서는 에이전트의 진정한 의미를 재정립하고, 아웃코드가 제공하는 '미래형 에이전트'가 기업 운영에 어떻게 혁신적인 가치를 창출하는지 탐구합니다.

🔀 에이전트의 새로운 정의: AI가 더 스마트해진 이유

많은 사람들이 LLM에 역할을 부여하고 여러 도구를 연결한 시스템을 ‘에이전트’라고 부릅니다. 하지만 이는 에이전트의 가능성을 제대로 살리지 못한 상태입니다. 진정한 에이전트는 단순히 규칙에 따라 작동하는 자동화 시스템이 아닙니다. 에이전트는 비즈니스 환경과 실시간 상황에 맞춰 스스로 판단하고, 실행하고, 학습하며 목표를 달성하는 능력을 갖춘 지능적인 시스템이어야 합니다.

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💬 에이전트, 그 이상의 역할

에이전트는 더 이상 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 진정한 에이전트는 비즈니스 목표를 깊이 이해하고, 환경 변화에 적응하며, 예측 불가능한 상황 속에서 스스로 최적의 결정을 내리는 파트너입니다. 아웃코드는 이를 구현할 수 있도록, 기업의 각 부서가 자율적이고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

에이전트가 기업에서 필요한 이유

기업의 대부분의 핵심 업무나 프로세스는 복잡하고 동적입니다. 특히 제조와 재무 업무는 다양한 데이터와 의사결정이 결합되어 있으며, 이들 분야는 실시간 변화에 대응하고 최적화된 의사결정을 내리는 데 에이전트의 능력이 필요합니다. 어시스턴트로는 이러한 복잡한 업무를 해결하기 어려운 이유는, 자율적 판단과 유연한 대응이 요구되기 때문입니다.

제조업에서는 생산 계획, 자재 관리, 품질 관리 등 다양한 업무가 연계되어 있습니다. 이런 업무들은 다양한 데이터 소스와 수많은 변수들을 바탕으로 이루어집니다. 예를 들어, 재고 수준, 생산 속도, 기계 가동 상태 등을 실시간으로 모니터링하고, 이를 바탕으로 즉각적인 결정을 내리는 일은 매우 복잡한 작업입니다.

어시스턴트로는 해결이 어려운 점:

• 어시스턴트는 정해진 명령에 따라 작업을 수행하는 도구에 불과합니다. 예를 들어, “재고 상태 알려줘”라는 요청을 받으면, 단순히 현재 재고 수치를 보여줄 뿐, 변동하는 재고 수요나 생산 일정 변경 등을 고려한 예측 및 조정을 할 수 없습니다.

에이전트의 역할:

반면, 에이전트는 생산 라인에서의 기계 상태, 재고 현황, 주문 수요 등을 실시간으로 분석하고 이를 바탕으로 예측과 결정을 내리는 역할을 합니다. 예를 들어, 재고 부족이 예상되면 자동으로 재주문을 실행하거나, 기계 고장이 발생할 경우 즉시 대체 기계로 전환하는 등의 능동적인 대응을 할 수 있습니다. 에이전트는 목표를 달성하기 위해 필요한 조치를 자율적으로 취하며, 예측 가능한 문제를 미리 해결할 수 있습니다.

재무 부서에서는 예산 관리, 비용 추적, 재무 보고 등 정밀한 계산과 다양한 의사결정이 필요합니다. 재무 데이터는 단순히 수치만으로 끝나는 것이 아니라, 다양한 외부 변수(예: 금리 변동, 환율, 정부 정책)와 내부 변화(예: 부서별 예산 사용 현황 등)에 따라 영향을 받습니다. 이런 동적이고 변화하는 환경에서 정확한 재무 예측과 자원 배분을 하기 위해서는 에이전트의 능동적인 역할이 필수적입니다.

에이전트는 예산 초과 원인을 자동으로 분석하고, 비용 절감 방안을 제시하거나, 향후 예산 계획을 조정하는 등의 자율적 역할을 합니다. 예를 들어, 프로젝트별 비용 현황을 모니터링하면서 예상보다 초과되는 지출을 자동으로 감지하고, 해당 부서에 알림을 보내고 대체 경로를 제시하는 방식으로 상황을 능동적으로 관리합니다. 또한, 금리나 환율 변동을 실시간으로 반영하여 예산 재조정을 제안하고, 전략적인 의사결정을 도울 수 있습니다.

동적이고 복잡한 업무에 대응하는 에이전트

제조와 재무 업무는 모두 동적이고 복잡하며, 실시간 데이터와 분석을 기반으로 한 의사결정을 요구합니다. 어시스턴트는 정해진 규칙에 따라 명령을 수행하는 데 그치는 반면, 에이전트는 실시간으로 상황을 분석하고, 변동되는 데이터에 맞춰 적극적으로 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 자동화된 프로세스에서 자율적인 의사결정이 가능하다는 점에서 에이전트는 효율성과 정확성을 동시에 달성할 수 있습니다.

에이전트는 복잡하고 동적인 업무 환경에서 자율적이고 효율적인 의사결정을 내리고 업무를 최적화하는 데 필수적입니다. 제조나 재무 업무처럼 실시간으로 변화하는 환경과 데이터를 분석하고, 적합한 결정을 내리며 유연하게 대응하는 능력은 에이전트의 핵심 기능입니다. 어시스턴트는 기본적인 작업 수행만을 할 수 있지만, 에이전트는 복잡한 상황을 실시간으로 인식하고 해결책을 제시할 수 있습니다.

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🧩 진짜 에이전트의 기술적 기준

진짜 에이전트를 정의하는 핵심적인 기술적 기준은 다음과 같습니다.

✅ 자기 루프 (Self-Loop) 기반의 자율적 실행

에이전트는 미리 정해진 횟수나 조건에 따라 작동하는 것이 아니라, 스스로 목표 달성 여부를 판단하고 실행, 관찰, 계획, 반성(Reflect)의 과정을 반복하며 목표를 향해 나아갑니다. Anthropic의 정의처럼, 종료 시점을 스스로 결정할 수 있는 시스템이 바로 에이전트입니다.

Google DeepMind의 "Observe → Plan → Act → Reflect → (Loop)" 구조는 이러한 자기 루프의 핵심 메커니즘을 명확하게 보여줍니다.

• Observe (관찰): 외부 환경으로부터 정보를 수집하고 인식합니다. 센서 데이터, API 응답, 사용자 입력 등 다양한 형태의 정보를 처리합니다.
• Plan (계획): 관찰된 정보를 바탕으로 목표 달성을 위한 행동 계획을 수립합니다. 이 과정에서 다양한 전략과 알고리즘이 활용될 수 있습니다.
• Act (실행): 수립된 계획에 따라 실제 행동을 수행합니다. API 호출, 데이터베이스 조작, 외부 시스템 제어 등 다양한 방식으로 상호작용합니다.
• Reflect (반성): 실행 결과를 분석하고 평가하여 다음 행동 계획에 반영합니다. 이 과정은 에이전트의 학습 및 개선에 중요한 역할을 합니다.
• (Loop): 위 과정을 목표가 달성될 때까지 반복합니다. 각 반복 단계에서 얻은 경험은 에이전트의 판단 능력과 효율성을 향상시킵니다.

이러한 자기 루프는 에이전트가 예측 불가능한 상황에 유연하게 대처하고, 시행착오를 통해 스스로 학습하며, 장기적인 목표를 향해 지속적으로 발전할 수 있도록 합니다.

어시스턴트 시스템 :

회계 담당자가 "이번 달 지출이 예산을 초과했는지 알려줘"라고 요청하면, 기존 시스템은 다음 단계를 따릅니다:

1. 해당 부서 또는 전체 지출 내역 조회
2. 예산 데이터와 비교
3. “○○만원 초과” 또는 “정상”이라는 단순 수치 전달

이 방식은 초과 원인 파악, 향후 지출 추이 예측, 조정 방안 제안 같은 판단 기반의 의사결정은 지원하지 못합니다.

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진정한 에이전트 기반 시스템:

회계 담당자가 "이번 달 예산을 왜 초과했는지, 다음 달엔 어떻게 조정해야 할까?"라고 묻는다면, 에이전트는 다음과 같이 작동합니다:

관찰 (Observe):

• 질문을 통해 사용자가 원인 분석 + 미래 조정안 제안을 원한다는 점 파악

계획 (Plan):

• 부서별 지출 내역 분석 (정규 vs. 이례 지출 구분)
• 전월/전년 동기 대비 지출 증감 요인 식별
• 특정 프로젝트에서의 비용 집중 여부 확인
• 인건비, 고정비, 변동비 항목별 분석
• 다음 달 예상 수입 및 고정 지출 예측
• 지출 조정 시나리오별 효과 시뮬레이션

실행 (Act):

• “이례적 외주비 300만원 지출”이 원인임을 설명
• “다음 달 회의비 및 마케팅 예산 15% 조정 제안”
• 조정안 기반의 예산 시트 자동 생성 및 보고서 출력

반성 (Reflect):

• 사용자 선택 및 반응을 기록하여 향후 대응 개선
• 유사 상황에서 바로 ‘지출 이상 탐지 및 제안’을 사전 수행

반복 (Loop):

• 향후 특정 항목 지출 증가 시, 실시간 알림
• 반복되는 예산 초과 유형을 학습하여 대응 고도화

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✅ 도구 활용 능력 이상의 '판단' 능력

에이전트는 단순히 API를 호출하거나 외부 도구를 사용하는 기능을 넘어, 어떤 도구를 언제, 어떻게 사용할지를 스스로 결정하는 판단 능력이 핵심입니다. 중간 결과를 바탕으로 전략을 수정하고, 예상치 못한 문제 상황에 대한 해결 방안을 모색하는 능력 또한 중요합니다.

예를 들어, "오늘 서울 날씨 알려줘"라는 간단한 요청에 대해, 단순히 날씨 API를 호출하여 결과를 보여주는 것은 에이전트가 아닙니다. 하지만, 사용자의 현재 위치를 파악하고, 실시간 날씨 정보를 제공하며, 옷차림에 대한 조언까지 제공하는 시스템이라면, 이는 주변 상황을 '판단'하고 그에 맞는 '행동'을 수행하는 에이전트의 특징을 보여주는 것입니다.

💬 에이전트는 단순한 기능의 조합이 아닌 '실행 철학'

결국, 에이전트는 특정 기능을 수행하는 도구들의 모음이 아니라, 스스로 판단하고 행동하여 목표를 달성하는 자율적인 시스템이라는 실행 철학에 기반합니다. 단순한 자동화 시스템이나 정해진 규칙에 따라 움직이는 봇과는 근본적으로 다른 개념입니다.

진정한 에이전트는 비즈니스 목표를 이해하고, 복잡하고 변화하는 환경 속에서 스스로 길을 찾아 나아가는 지능적인 협업 파트너가 될 수 있습니다.

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🚀 Outcode: 에이전트 구축을 위한 혁신적인 플랫폼

Outcode는 단순한 기능 자동화 툴을 넘어, 기업이 자체적으로 에이전트를 설계, 구축, 운영할 수 있는 엔드-투-엔드 플랫폼을 제공합니다. Outcode는 다음과 같은 핵심 기술 요소를 통해 '진짜 에이전트' 구현을 지원합니다.

✅ MCP (Multi-Agent Communication Protocol) 기반의 지능적인 에이전트 협업

Outcode는 MCP (Multi-Agent Communication Protocol)를 통해 여러 에이전트들이 유기적으로 협력하며 비즈니스 목표를 효과적으로 달성할 수 있도록 지원합니다.

MCP는 각 에이전트가 독립적으로 작업을 수행하면서도, 공동의 목표를 향해 협력하는 방식입니다. 각 에이전트는 자신이 맡은 분야에 대한 전문성을 가지고 있으며, 다른 에이전트와 정보를 교환하여 협력적인 작업을 통해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어, 판매, 재고 관리, 고객 지원 등의 다양한 에이전트가 상호작용하며, 각각의 업무를 최적화하고 비즈니스 목표를 향해 효율적으로 진행됩니다.

이 방식은 기존의 단일 에이전트 시스템이 가진 한계를 넘어서, 에이전트 간의 협업을 통해 문제 해결의 속도와 정확성을 높이고, 업무 간의 시너지를 극대화할 수 있는 큰 장점이 있습니다. 다양한 전문 영역을 가진 에이전트들이 협력하여 더 빠르고, 정확한 의사결정을 할 수 있는 환경을 만들어갑니다.

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✅ 오케스트레이션 구조 (Orchestration Framework) 기반의 통합적인 관리

Outcode는 다양한 도구, 데이터, 정책을 에이전트와 유기적으로 연결하고 관리할 수 있는 통합적인 오케스트레이션 구조를 제공합니다. 기업의 기존 IT 인프라와의 원활한 연동을 지원하는 이 구조는, 비즈니스 환경에 맞춰 최적화된 에이전트 시스템을 구축하고 운영하는 데 필수적인 요소입니다. Outcode는 다양한 API, 데이터베이스, 클라우드 서비스, 외부 시스템 등을 통합하여 중앙 집중식 관리 시스템을 통해 모든 에이전트의 활동과 데이터를 한 곳에서 모니터링하고 제어할 수 있게 합니다. 또한, 이 오케스트레이션 구조는 기업이 기존의 IT 환경을 그대로 활용하면서도 에이전트를 최적화된 방식으로 운영할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 재무, 고객 서비스, 물류 등의 다양한 부서에 맞춤화된 AI 에이전트를 적용하고, 이들 간의 상호작용을 자동화하여 비즈니스 프로세스의 효율성과 정확성을 높입니다. Outcode는 워크플로우의 통합과 관리를 중앙에서 한눈에 관리할 수 있게 해, 복잡한 업무 처리를 원활하게 할 수 있습니다.

Outcode는 단순히 개별 작업을 자동화하는 것이 아니라, 정말 필요한 자율성과 판단 능력을 갖춘 에이전트가 비즈니스 목표를 향해 스스로 움직일 수 있는 환경을 제공하는 데 집중합니다.

📌 결론: Agent라는 이름만으로는 충분하지 않습니다.

"당신의 시스템은 스스로 판단할 수 있는가?"

이 질문에 "예"라고 답할 수 있는 시스템, 바로 그것이 Outcode가 추구하는 진정한 에이전트입니다. Outcode는 기업이 자율적인 AI 에이전트를 통해 비즈니스 프로세스를 혁신하고, AI 기반의 자율적 운영을 통해 미래의 비즈니스를 선도할 수 있도록 지원합니다.

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2025년, AI 에이전트는 일상의 보조 도구를 넘어, 기업 운영의 핵심 인프라로 진화하고 있습니다. 우리는 점점 더 많은 업무를 AI로 처리하고 있으며, 단순히 사용자 요청에 반응하는 수동적(Reactive) 도구를 넘어, 자율적 (Autonomous)으로 상황을 인식하고, 능동적(Proactive)으로 업무를 실행하며, 실제 운영 시스템과 유기적으로 연결되는 Enterprise-Grade AI Agent의 필요성이 빠르게 커지고 있습니다.

하지만 여기서 중요한 질문이 있습니다:

“”일반적인 AI 에이전트를 기업 업무에 그대로 쓸 수 있을까?”, “일상적인 AI 도구가 기업의 고도화된 업무를 처리할 수 있을까?”

정답은 ”아니다”입니다.

기업 환경은 개인의 일상과 비교할 수 없을 만큼 높은 복잡성과 고유한 요구사항, 그리고 명확한 책임 체계를 갖고 있습니다. 이 글에서는 이러한 차이를 바탕으로, 일반적인 AI 에이전트가 기업 환경에서 한계를 가지는 이유와, Enterprise Agentic Platform이 왜 필수적인지를 짚어봅니다.

1. 사용 목적의 본질이 다르다

일반적인 AI 에이전트는 주로 개인의 편의성과 생산성 향상을 목적으로 설계됩니다. 일정 관리, 콘텐츠 요약, 간단한 질문 응답처럼 비교적 단순한 태스크 중심의 기능을 수행합니다.

반면, 기업용 AI 에이전트는 전혀 다른 차원의 요구를 받습니다. 조직 운영의 효율성과 성과 향상을 위해, 복잡한 워크플로우를 이해하고 실행하는 역할이 필요합니다.

예를 들어 단순한 인보이스 처리가 아니라:

• 수요 예측 기반의 생산 계획 수립
• 실시간 판매 데이터와 연동된 공급망 재조정
• 예산 통제 기준에 따라 조건부 자동 승인 프로세스 실행
• 내부 시스템, SAP, 이메일 등 여러 시스템 간 문서와 데이터 이동 관리
• AI가 처리한 업무 결과와 핵심 데이터를 사람이 실시간으로 확인하고, 판단의 방향을 함께 정하거나 예외 상황에 능동적으로 개입하는 구조, 즉 의사결정 품질을 유지하면서도 자동화를 지속하는 Human-in-the-loop 협력

이처럼 자율적 의사결정 + 시스템 연동 + 예외 처리 + 사람 개입까지 포함된 고도화된 운영 업무를 AI 에이전트가 자율적으로 처리해야 진정한 기업용이라 할 수 있습니다. 따라서 기업은 단순한 보조 도구로서의 AI가 아니라,
비즈니스 프로세스를 유기적으로 실행하는 ‘운영 주체’로서의 자율형 에이전트, 그리고 이를 뒷받침할 Enterprise Agentic Platform을 필요로 합니다.

2. 단일 태스크 vs. 복잡한 워크플로우

일반적인 AI는 간단한 태스크 중심이며, 사용자의 직접 명령에 따라 움직입니다. 반면 기업용은 복합적 흐름을 이해하고 관리할 수 있어야 합니다. 이러한 복잡한 구조를 설계하고 운영할 수 있는 ‘Agentic Workflow Layer’가 필요하며, 이것이 바로 Enterprise Agentic Platform의 핵심입니다.

표준형 챗봇 vs. 조직 맞춤형 오케스트레이션
소비자용 AI는 범용 챗봇으로 충분하지만, 기업용은 다양한 요구를 충족하기 위한 엔터프라이즈 수준의 오케스트레이션이 필요합니다:

• API, CRM, ERP, DW, 이메일, 슬랙 등 다양한 채널과 연결
• 프로세스 상태 추적 및 자동 리포팅
• 조직별 문맥을 이해하는 데이터 파인튜닝

결국 ‘대화’가 아니라 ‘실행’이 핵심입니다.

3. 보안, 컴플라이언스, 책임성

소비자용은 비교적 단순한 개인정보 보호 수준의 보안만 필요합니다.
반면 기업 환경에서는 다음과 같은 요소가 필수입니다:

• 데이터 격리(Isolation): 고객별, 부서별, 프로젝트별 데이터가 완전히 분리되어야 하며
• 미세한 접근 제어와 역할 기반 권한 설정(RBAC): 누가 어떤 정보를 보고, 어떤 에이전트를 실행할 수 있는지를 정밀하게 통제할 수 있어야 합니다
• Audit Trail: 에이전트가 언제, 어떤 의사결정을 내렸고, 어떤 데이터를 기반으로 실행했는지에 대한 이력 기록
• Explainability: AI의 판단과 행동에 대한 설명 가능성과 투명성 확보
• 그리고 무엇보다 중요한 점은, 기업 환경에서는 단일 에이전트가 아니라 수백 ~수만개의 에이전트가 병렬로 작동합니다.
• 이 모든 에이전트를 중앙에서 모니터링, 제어, 배포, 감사할 수 있는 관리 체계 없이는 에이전트 기반 운영은 현실에서 지속될 수 없습니다.

이러한 요구를 충족하려면 AI 에이전트가 기술적으로만 똑똑한 것이 아니라, 구조적으로 신뢰되고 관리할 수 있어야 합니다. Enterprise Agentic Platform은 단순한 ‘툴’이 아닌, AI 중심 운영 체계를 위한 인프라입니다.

4. 분석 없는 실행은 위험하다: 예측과 판단을 내장한 AI 에이전트

기업에서의 실행은 단순 반복이 아닙니다.
대부분의 핵심 업무에는 예측, 판단, 분석 기반의 의사결정 과정이 포함되어 있습니다.

예를 들어, 수요 예측 기반 발주 자동화 시나리오에서

• AI가 판매 데이터를 수집하고
• SKU별 트렌드를 분석
• 미래 수요를 예측
• 재고 현황과 비교하여 발주 필요 여부 판단
• ERP에 자동 등록 및 담당자 알림

이런 흐름에서 중요한 것은 에이전트가 분석과 판단 기능을 내장하고 있다는 점입니다. 이는 단순한 챗봇 수준의 AI로는 실현할 수 없습니다.

Outcode는 AI가 업무 흐름 안에서 ‘분석 → 판단 → 실행’을 자연스럽게 수행할 수 있는 Agentic Workflow 구조를 제공합니다.

5. AI가 실제로 ‘일’하려면 연결이 먼저다: 통합의 역할

AI가 아무리 뛰어난 판단을 내려도, 실행하려면 실제 업무 시스템과 연결되어 있어야 합니다.

• ERP, 이메일, 슬랙, 문서함, 클라우드 저장소 등과 수십개 이상의 연결
• API 호출, RPA 트리거, 파일 업로드, 메시지 전송 등을 수행
• 보안과 권한 관리도 함께 내장되어야 함

이처럼 다양한 시스템을 연결해주는 중간 인프라가 바로 Integration Platform 입니다.

📌 Enterprise Agentic Platform = AI + Orchestration + Integration
이 중 ‘Integration’ 없이는 에이전트는 업무 시스템과 단절된 채 무력해집니다.

Outcode는 내부에 모듈형 iPaaS 구조를 탑재하고 있어, 에이전트가 대화형 응답뿐 아니라 실제 업무를 ‘행동’으로 이어지게 합니다.

** Outcode는 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 같은 외부 LLM 통합 프로토콜을 지원합니다. 하지만 Outcode의 MCP는 Multi-Agent Collaboration Protocol로, 개념과 역할이 완전히 다릅니다. Anthropic MCP는 LLM이 외부 도구나 데이터에 접근하기 위한 인터페이스입니다. 이는 단발성 호출 기반의 입력 확장 도구로, 모델 중심의 설계입니다.

반면, Outcode의 MCP는 에이전트들이 역할을 분담하고 협업하며 워크플로우를 실행하는 운영 중심 아키텍처입니다. 에이전트 간 메시지 전달, 조건 분기, 예외 처리, 인간 협업까지 포함됩니다.

즉, Outcode는 외부 MCP를 쓸 수 있지만, 그 자체로 완결돤 Agentic 실행 플랫폼입니다.

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✅ Why Enterprise Agentic Platform?
기업이 진정한 AI 효과를 얻기 위해서는, 다음 요소가 하나의 통합 구조 안에 있어야 합니다:

• 분석 및 예측 기능 (Data + ML)
• 상황 인식 및 판단 능력 (LLM + Rule Engine)
• 실행을 위한 시스템 연동 (iPaaS 기반 통합)
• 사람과의 협업 구조 (Human-in-the-loop)

이 모든 것이 자연스럽게 연결되고, 운영 가능해야 AI가 실제로 기업 업무를 수행하는 운영 주체가 될 수 있습니다.

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Outcode는 이러한 모든 요건을 충족하는 진정한 Enterprise Agentic Platform을 제공합니다.

우리가 말하는 기반은 단순한 챗GPT API가 아닙니다.
Agentic Workflow, Multi-Agent Collaboration, 그리고 iPaaS 수준의 통합 인프라를 갖춘, 기업 운영에 최적화된 구조적 AI 플랫폼입니다.

Outcode는 이 전환의 중심에서, 기업이 AI 기반의 운영 혁신을 실현할 수 있도록 함께합니다.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 텍스트 임베딩을 활용하여 추천 시스템을 구축하는 기술입니다. 단순한 검색을 넘어 의미적으로 관련된 정보를 찾아 제공하고, LLM과 결합하여 더욱 자연스럽고 유용한 답변을 생성하는 방식입니다.

최근 AI 기술이 발전하면서 검색 기반 시스템이 단순 키워드 매칭에서 벗어나 의미적 이해를 기반으로 정보를 추천하는 방향으로 변화하고 있습니다. 하지만 이를 구현하는 과정은 쉽지 않습니다. 사용자의 맥락을 반영하는 것이 중요하며, 단순한 정보 제공이 아닌 맥락에 맞는 검색 및 응답을 생성해야 합니다.

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추론 복잡성과 목적성

복잡한 추론을 원하면 시스템은 더욱 복잡해집니다. 예를 들어, 사용자가 계약 정보를 원하는 것인지, 계약 변경 이력을 알고 싶은 것인지에 따라 검색 및 추론 과정이 달라집니다. 이러한 차이를 고려하지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다.

또한, 메타데이터가 없으면 적절한 응답을 제공하기 어렵습니다. 문서 수정 이력이나 최신 상태를 추론할 수 없으면 AI의 답변 정확도가 낮아질 수 있습니다.

더불어, 정보의 양이 많다고 해서 필요한 정보가 반드시 포함된다는 보장은 없습니다. 오히려 불필요한 정보가 많으면 검색 및 추론이 더 어려워질 수 있습니다.

또한, 요약은 흥미로운 작업입니다. 좋은 요약은 엔티티가 포함되어 있으며, 적절한 길이를 유지하고, 뉘앙스를 전달하며, 필요한 정보를 효과적으로 압축하여 전달하는 방식이 될 수 있습니다. RAG 시스템이 효과적으로 작동하려면 요약의 질이 중요하며, 단순한 정보 축약이 아니라 의미를 보존하면서도 핵심을 전달하는 것이 중요합니다.

또 다른 예로, 회의록의 전체 요약과 액션 아이템을 생성하는 경우를 생각할 수 있습니다. 사용자는 경우에 따라 더 짧은 액션 리스트를 원할 수도 있으며, 이때 테스크를 분리하여 요약과 액션 아이템을 별도로 생성하는 전략이 필요할 수도 있습니다. 이는 AI가 단순히 정보를 요약하는 것이 아니라, 사용자의 목적에 맞게 다양한 형태로 결과를 제공해야 함을 의미합니다.

Fine-tuning에 있어서도 전문 툴을 사용하여 수천 개의 예제를 만들어 훈련할 수도 있지만, 스텝을 구분하여 체계적으로 진행하는 방법이 더 효과적일 수도 있습니다. 단계별 접근을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시키고, 특정 목적에 맞는 학습 데이터를 효율적으로 구성하는 것이 중요합니다.

또한, 검색된 문서가 반드시 사용자의 의도와 정확히 일치하지 않을 수 있기 때문에, Re-ranker의 사용이 필요할 수도 있습니다. Re-ranker는 초기 검색 후 문서의 관련성을 다시 평가하여 최적의 정보를 상위에 배치하는 역할을 합니다. 이를 통해 RAG 시스템이 보다 정확한 정보를 기반으로 답변을 생성할 수 있도록 도와줍니다.

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데이터 수집 및 저장의 어려움

RAG 시스템의 핵심은 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고 적절히 관리하는 것입니다.

• 최신 정보를 유지하기 위한 정기적인 데이터 업데이트 프로세스가 필요합니다.
• 메타 데이터가 없으면 문서의 최신 상태를 추론하기 어려울 수 있습니다.
• 데이터의 양이 많다고 해서 반드시 필요한 정보를 포함하는 것은 아닙니다.
• 청킹 전략, 다양한 데이터 소스, 스트리밍 데이터 활용 등 효율적인 데이터 관리 전략이 필요합니다.

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성능 평가 및 지속적인 개선의 어려움

RAG 시스템의 성능을 평가하고 지속적으로 개선해야 하지만, 이를 위해서는 많은 노력이 필요합니다.

• 검색된 문서가 적절한지 평가하는 테스트 데이터셋과 Eval 메커니즘이 필요할 수 있습니다.
• 사용자 피드백을 반영하여 검색 및 응답 품질을 개선해야 합니다.
• 데이터가 불완전하면 AI가 신뢰할 수 있는 응답을 생성하기 어렵습니다.
• 목적에 맞는 정확한 정보가 포함되는 것이 더욱 중요합니다.

RAG 시스템은 개념적으로 단순해 보이지만, 실제 구축 및 운영 과정에서는 다양한 복잡성이 존재합니다. 데이터 수집부터 검색, 응답 생성, 성능 평가까지 기술적, 운영적 어려움이 뒤따릅니다. 전문적인 도메인 지식이 필요한 경우, AI의 한계를 보완하기 위해 전문가의 개입이 필요할 수도 있습니다.

또한, 요약 및 데이터 처리 과정에서 사용자의 필요에 따라 테스크를 분리하는 전략이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 회의록 요약을 생성할 때 액션 리스트를 별도로 생성하는 기능이 필요할 수 있으며, 이러한 구조적 접근이 효과적인 RAG 시스템 운영에 기여할 수 있습니다.

Fine-tuning을 수행할 때도, 단순히 대량의 데이터를 학습하는 것만이 아니라, 단계별 접근을 통해 더욱 정교한 모델을 만들고 최적의 성능을 달성하는 것이 중요합니다.

향후 지속적인 개선과 최적화를 통해 더욱 정교한 RAG 시스템을 개발해야 합니다.

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요즘 AI 기술이 엄청 빠르게 발전하면서, 많은 기업들이 인공지능 에이전트(AI Agent)를 도입하고 있어요. 하지만 여기서 끝이 아니라, 더 나아가 에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)라는 개념이 더 중요하게 떠오르고 있죠.

🚀 단순한 AI 에이전트 하나로도 충분할까?
👉 단순 고객 대응, 데이터 분석, 문서 자동 생성 같은 개별적인 작업은 AI 에이전트가 할 수 있어요.
👉 하지만 여러 AI가 유기적으로 협력하면서 자동으로 일을 처리하는 “워크플로우” 개념이 도입되면? 완전 다른 게임이 시작됩니다!

오늘은 AI 에이전트와 에이전트 워크플로우의 차이점을 쉽게 설명해볼게요.

1. AI 에이전트(AI Agent)란?

AI 에이전트는 특정한 업무를 수행한다고 생각하면 돼요.

• 고객 문의를 해석하고 환불 규정을 답변하는 챗봇
• 긴 문서를 요약해주는 자동 요약 AI
• 데이터를 분석해서 인사이트를 뽑아주는 AI 리서치 도구

🔹 AI 에이전트의 작동 방식

💬 사용자 입력 → 🎯 AI 모델이 분석 → 📤 결과 출력

이렇게 하나의 입력을 받아 AI가 처리하고, 답을 주는 구조예요.

👉 쉽게 말해? AI 모델 하나를 가져와서 특정한 작업을 시키는 형태예요!

2. 에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)란?

여러 개의 AI 에이전트가 협력하면서 더 복잡한 업무를 자동으로 처리하는 구조를 말해요.

🔍 예를 들어볼까요?

• 온라인 쇼핑몰에서 고객이 질문하면 → 챗봇이 먼저 응답 → 결제 확인 AI 에이전트가 주문 상태 체크 → 자동으로 환불 요청 처리까지 진행!
• 재무분석 AI가 사용자 니즈와 비지니스 목적을 이해하고 → 보고서를 원하는지? 민감도 분석을 원하는지 이해하고 -> 보고서를 원한다면, 보고서 에이전트를 호출하여 -> 기업 내 시스템에서 실시간으로 데이터를 불러와서 → 보고서를 생성하고 보내주는 것까지 자동처리

이처럼 각 AI가 하나의 역할만 수행하는 게 아니라, 유기적으로 협력하면서 일하는 형태가 에이전트 워크플로우예요.

🔹 에이전트 워크플로우의 작동 방식

📩 입력 → 🏗 작업 분배(추론 기반 오케스트레이션) → 🤖 각 AI 에이전트가 역할 수행 → 📊 최종 결과

👉 쉽게 말해? AI들이 서로 협력하면서 데이터를 주고받고, 역할을 분담하는 시스템!

🤔 쉽게 정리하면?

• AI 에이전트는 하나의 AI가 혼자 일하는 시스템
• 에이전트 워크플로우는 여러 AI가 협력하면서 더 복잡한 작업을 자동으로 처리하는 시스템

결론: AI 에이전트가 전부가 아니다!

요즘 AI 기술이 발전하면서 단순한 AI 챗봇만으로는 한계가 있어요.
이제는 AI들이 서로 협력하면서 일하는 “워크플로우” 개념이 필수적입니다.

실제 회사의 업무는 단순한 질의응답 수준이 아니라 복잡한 의사결정과 다단계 프로세스를 포함하기 때문에, 에이전트 워크플로우의 자율성과 유연성이 필수적입니다. 단일 AI 에이전트만으로는 한계가 있으며, 여러 AI가 협력하여 자동으로 업무를 조정하고 최적의 해결책을 찾아가는 시스템이 기업의 경쟁력을 좌우할 것입니다!

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구글에서 2024년 9월에 AI Agent에 백서가 나왔습니다. Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovic 이 작성한 내용을 바탕으로 요약했습니다.

사람과 같이 생성형 AI 모델은 정보에 실시간으로 접속하거나 액션을 제시할 수 있도록 훈련이 가능하며, 이를 위해서는 외부 툴에 대한 접근과 작업을 스스로 수행할 수 있는 능력이 필요하다고 합니다.

• 특정 정보를 찾기 위해서 데이터베이스에서 추출하거나
• 구매이력을 보고 맞춤형 쇼핑 리스트를 추천

할 수 있습니다.

에이전트는 사고, 로직, 그리고 외부 정보에 대한 접속이 결합되어서 독립형으로 사용되던 생성형 인공지능의 범위를 확대합니다.

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에이전트란

• LLM 모델이 에이전트 프로세스의 두뇌와 같은 역할
  • ReAct, Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts 들의 로직 프레임워크를 사용하여 사고
• Tools란 에이전트가 외부의 데이터와 서비스를 접근하는 역할
  • 예를 들어, API를 접근가능함
• Orhestration Layer란 주기적으로 에이전트의 프로레스를 제어하는 역할
  • 일종의 워크플로우 개념
• 에이전트와 모델의 차이점

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에이전트가 작동하는 방법

• 정보를 모으고
• 내부 사고(Reasoning)를 하고
• 액션을 실행

ReAct: 생성형 모델을 위한 프롬프트 엔지니어링 프레임워크

Chain of Thought (CoT): 중간 스텝을 통해서 사고를 도와주는 프롬프트 엔지니어링 프레임워크

Tree-of-thoughts (IoT): 전략적 미리보기나 탐색에 적합한 프롬프트 엔지니어링 프레임워크

Tools

Extension

에이전트와 액션 실행을 위한 API중간에 역할로, API 종류나 유형에 따라서 Built-in-Extension이 생길 수 있음

Functions

개발자 시각에서 Extension을 코드 모듈로 구현하는 개념으로 에이전트와 분리되고 실제 연결되는 애플케이션에 의존됨

Data stores

외부의 업데이트되는 정보를 활용하도록 하는 기능으로 주로 벡터 데이터베이스로 구현됨. 가장 알려진 모델은 RAG(Retrieval Augmented Generation)로 구현하는 방식임.

Tools 요약

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모델의 성능 향상방법

• In-context learning : ReAct 프레임워크 등을 활용하여 에이전트가 실행되는 특정 조건들을 정의
• Retrieval based in context learning: RAG를 활용하여 모델의 성능을 향상 시키는 테크닉
• Fine-tuning based learning: 특정 케이스에 맞는 대량 데이터셋을 활용하는 케이스에 적합

요약

복잡한 에이전트 아키텍처를 구축하는 것은 반복적인 접근 방식이 필요하며, 특정 비즈니스 사례와 조직적 요구 사항에 맞는실험과 개선이 핵심입니다. 이러한 아키텍처를 뒷받침하는 생성형 모델의 특성으로 인해 동일한 에이전트는 존재하지 않음. 그러나 각 구성 요소의 강점을 잘 활용하면 언어 모델의 역량을 확장하고 실질적인 가치를 창출하는 에이전트 프로그램을 만들 수 있음

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워크플로우(workflow)란 업무를 수행하는 데 필요한 작업(테스크)들을 연결한 것을 말합니다. 기존의 워크플로우는 사람이 하는 승인이나 제출, 검토, 확인 등, 사람이 중심이 되는 경우가 많았습니다.

낙후된 워크플로우 솔루션들이 사라지고, 새로운 형태의 워크플로우 플랫폼이 등장하고 있는데, 변화의 주요 원인은 아래와 같습니다.

• 진화하는 기술 스택과 늘어나는 앱
• 높은 데이터 활용도

기존의 워크플로우/BPM/업무 자동화 솔루션들은 전문가들이 내/외부 시스템을 직접 연동하고 만드는 방식이었습니다. 그러나, 요즘 기업들이 사용하는 기술 스택은 진화하고 있고, 업무툴의 개수는 증가하고 있습니다. 따라서 설계와 코딩이 필요한 솔루션들은 적합하지 않습니다.

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두번째로, 데이터는 모든 비즈니스 활동의 필수 요소가 되었습니다. 우리가 원하는 워크플로우는 데이터를 다양한 업무 도구들에 전달하여 원하는 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 하며, 사용자가 원하는 데이터는 실시간으로 접근하여 활용할 수 있는 것입니다.

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위의 요건을 충족시키면서 새롭게 등장한 워크플로우 플랫폼은 아래와 같은 이유로 반드시 필요합니다.

1. 효율성

비즈니스 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 더 많은 사람들이 매일 다양하고 복잡한 업무들을 한 번에 수행하고 있습니다. 수십 개의 도구를 사용자가 매일 직접 사용한다면 한계효용이 체감되어, 중요도와 우선순위는 사라지고, 정작 중요한 업무나 결정은 하기 힘들어집니다.

2. 데이터 연동

데이터를 연동시키는 워크플로우 자동화는 실제로 비용과 시간을 현저히 줄여줍니다. 다만 현재의 기술 스택과 데이터는 복잡하고 계속 변화합니다. 데이터 연동을 위해 자체 개발하거나 부적합한 솔루션을 사용하면 복잡성이 도입 효과를 초과할 수도 있습니다.

3. Hyper-automation (초자동화)

이미 다양한 분야에서 완전 자동화가 도입되고 있습니다. 프로세스에서 사람을 배제하는 방향으로 진화하고 있으며, 자동화된 워크플로우가 기업 운영의 핵심입니다.

4. 사람은 데이터처리에서 활용의 주체로

회사에서 데이터를 처리하는데 사람이 많은 일을 하고 있습니다. 이러한 업무 방식은 이제 다르게 생각해 볼 필요가 있습니다. 데이터 처리는 자동화하고 사람은 데이터를 활용하는데 집중해야만 합니다.

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Agentic Workflow 또는 에이전트 워크플로우는 에이전트가 자율적으로 실행하여 작동되는 워크플로우입니다.

에이전트 워크플로우란

인공지능이 탑재된 에이전트가 워크플로우의 테스크 단위 또는 전체 워크플로우를 자율적으로 반복실행하는 새로운 형태의 소프트웨어 프로그램입니다. 기존의 규칙 기반의 워크플로우 개념에서 확장되어 사람이 해야만 했거나, 어려운 테스크까지 인공지능 에이전트가 자율적으로 수행하기 됩니다.

예를 들어, 영업에서 사용되는 에이전트 워크플로우는 유입된 고객의 데이터를 읽고 필요한 데이터를 찾아서 개인화된 연락 또는 회신 메세지를 작성하여 리드의 참여를 유도하는 Sales Representative 의 역할을 할 수 있습니다. 또다른 예로는 인재 채용 시에 업로드된 이력서를 인공지능이 분석하여, 이를 오픈 포지션의 직무설명과 비교하고, 적합한 후보자를 선별하여 보내는 메세지 초안을 작성할 수도 있습니다.

마찬가지로 마케팅, 운영, 고객 지원, 개발, 데이터 등 다양한 업무들을 자율적으로 실행하기 위해서 많은 에이전트를 만들 수 있습니다.

기존에 에이전트를 만들기 위해서는 자사의 기술 스택과 인공지능을 결합하고 단계별 목적과 결과를 정의하는 단계 등을 개발해야만 했습니다. 이제 아웃코드와 같이 혁신적인 도구가 등장하여 더욱 편리하게 에이전트 워크플로우를 만들 수 있습니다.

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에이전트 워크플로우의 기업 트랜드

현재 많은 글로벌 기업들은 AI 에이전트 워크플로우를 만들어서 생산성 향상, 운영 효율화를 달성하고 있습니다. 주요 목적은 아래와 같습니다.

• 자율 운영: 에이전트가 운영을 최적화하고, 인간의 개입이 없거나 최소한의 개입만으로 전체 프로세스를 수행하기도 합니다.
• 대규모 개인화: 에이전트는 수만명의 사용자에게 개인화된 경험을 제공하거나, 영업/마케팅 분야에서 활발하게 에이전트를 활용하고 있습니다.
• 데이터 기반 운영: 에이전트는 기업 운영에서 발생하는 수많은 데이터를 분석하여, 요약, 추출, 인사이트 등을 생성하여 전달해주거나 개선을 유도합니다.

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에이전트 워크플로우의 구조와 기능

에이전트는 비지니스 운영을 원활하게 자율적으로 운영되어 생산성과 효율성을 극대화할 수 있도록 구조화되어 있습니다.

• 플랫폼 구조: 에이전트가 작동하는 기반입니다. 웹 상에서 개발된 수많은 AI 에이전트가 항상 정상적으로 실행되도록 하며, 사용자가 인공지능 기반의 워크플로우를 만들 수 있도록 합니다.
• 강력한 통합 기능: 에이전트는 인공지능이 데이터를 기반으로 자율적으로 동작하기 때문에 강력한 데이터 통합 기능이 필수입니다. 데이터베이스부터 기업용 애플리케이션을 연동하고 데이터를 통합하는 기능을 제공합니다.
• AI-Native Task: 에이전트 워크플로우에서는 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있는 작업들이 많이 있습니다. 예를 들어, 데이터 추출, 요약, 생성, 병합, 중복제거 등 부터 비지니스 로직반영 등 다양하게 작업들을 인공지능 테스크로 수행하게 됩니다.

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AI 에이전트는 구성원에게 어떤 의미가 있나요?

에이전트가 워크플로우를 실행하고 완료하려면 사람, 즉 설계자의 지시가 필요합니다. 사용자가 팀과 회사의 업무에 필요한 에이전트를 만들고 반복적으로 실행시키고 개선합니다.

즉, 구성원은 에이전트를 만들고 사람이 해야만 했던 일들을 위임하여 더욱 중요한 업무와 의사결정에 집중할 수 있도록 합니다.

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AI 에이전트와 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 AI Chatbots은 목적과 기능이 다릅니다. 챗봇 또는 어시스턴트는 사람과 상호 작용하여 사람이 찾기 어려운 정보를 학습하고 추출, 생성하는 방식으로 지원합니다.

에이전트는 자율적으로 워크플로우 또는 업무를 완료하도록 만들어집니다. 가장 큰 차이점은 자율적으로 작업을 완료할 수 있다는 점입니다. 챗봇은 인간과 대화를 위해서 설계되었기 때문에 일반적으로 자율적인 판단과 행동을 취하도록 개발되지 않으며, 인간을 지원하는게 목적입니다.

반면에 AI 에이전트는 사용자와 매번 상호작용하지 않을 수 있습니다. 어떤 경우는 구성원으로부터 일련의 작업을 부여받아 독립적으로 수행하기도 합니다.

동시에 둘은 유사점도 있습니다.

• 텍스트를 이해, 분석, 요약, 추출, 생성하는 처리
• 생성형으로 텍스트 또는 코드를 만들어내는 대규모 언어 모델 기반
• 인간과 상호 작용의 텍스트 입력을 더 잘 이해하기 위한 벡터 데이터베이스

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에이전트 워크플로우의 요소

전통적인 워크플로우 또는 자동화 툴과의 가장 큰 차이점은 자율성과 완결성입니다.

• 자율성: 에이전트 워크플로우는 사람의 개입없이 자율적으로 일련의 작업들을 수행합니다. 복잡한 업무 로직도 반영할 수 있으며, 특정 작업에 대해서 실제 코딩을 하지 않아도 됩니다.
• 적응성: 상황의 변화나 새로운 문제, 데이터에 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 완결성: 단위 업무나 단일 테스크에 대한 자동화도 성공적으로 수행하지만, 업무 흐름인 워크플로우를 End-to-End로 실행합니다. 즉 워크플로우가 완결된 것으로 기대할 수 있습니다.

에이전트 워크플로우 (Agentic workflow)는 업무 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 거치면 작업을 실행하게 됩니다. 이러한 혁신적 워크플로우는 사람이 개입이나 판단, 승인 필요했던 영역을 인공지능이 대신하여 자율적으로 수행할 수 있습니다.

새로운 기술의 등장은 이러한 인공지능 기반의 에이전트를 누구나 쉽고 간편하게 만들 수 있게 하고 있습니다.

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기업의 자동화는 일반적인 개인 업무용 자동화와 다르게 운영됩니다. 단순한 작업의 자동화를 넘어, 기업 전반의 운영 프로세스, 데이터와 깊이 있는 통합이 핵심입니다. 운영의 병목현상을 해결하는 것은 사람의 행위가 아닌 데이터 중심으로 접근해야 하며, 이는 서비스, 비즈니스 프로세스, 데이터의 사용 사례에 대한 심층적인 이해를 요구합니다.

기업 환경에서는 통합된 데이터가 개인이 작업하는 데이터보다 더욱 중요한 경우가 많습니다. 또한, 운영을 담당하는 팀은 고객 성공, 솔루션과 서비스 제공, 운영 최적화, 제품 개발, 마케팅 및 영업 프로세스 간 긴밀히 협력해야 하므로 융합이 필수적입니다.

기업용 자동화 지원 도구는 완전히 새롭게 접근해야 합니다.

지금까지 기업 업무 자동화의 특정 요구 사항은 우선순위로 다뤄지지 않았습니다. 결과적으로 기업들은 데이터베이스, CRM, ERP, 내부 시스템, 고객 성공 플랫폼, 데이터 기반, AI 지원, 옴니채널 통합, 고객 마케팅 제품, 제품 피드백 도구 등 다양한 도구를 개별적으로 사용해야 했습니다.

아웃코드는 이 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결합니다.

Outcode: 기업을 위한 혁신적인 자동화 지원 플랫폼

Outcode는 기존의 10년 된 자동화 시스템을 넘어선 혁신적인 솔루션을 빠르게 개발해왔습니다. 하지만 이는 시작에 불과합니다. 현재 Outcode 플랫폼에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다:

• 강력한 자동화: 필터, 액션을 통한 효율성 극대화
• 데이터 작업 도구: 사용자가 실시간으로 필요한 데이터를 스스로 찾을 수 있도록 지원
• 통합: 데이터베이스부터 기업용 애플리케이션, 업무용 애플리케이션의 효과적인 통합과 체계적인 연결 관리
• 협업과 접근 제어: 적극적인 협업과 동시에 미세한 접근 제어가 가능하도록 지원
• 실행 히스토리: 실행되는 모든 자동화에 대한 체계적인 로그 및 기록 관리

Outcode를 가장 잘 이해하는 방법은 직접 체험하는 것입니다. 제품 데모를 신청해보세요!

AI 자동화의 미래

아웃코드 플랫폼은 AI와 긴밀하게 통합된 다양한 새로운 기능을 개발 중입니다. 많은 기업이 AI 지원 도구에 큰 기대를 걸고 있지만, 대부분은 기업용 사용 사례에 미치지 못했습니다. 아웃코드는 AI 기능을 플랫폼의 핵심과 통합하여 진정한 가치를 제공할 준비가 되어 있습니다. 수백 개의 팀이 Outcode를 통해 운영 전반의 강화하고 자동화할 수 있는 원천으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 우리는 AI로 자동화를 강화하는 데 더 많은 투자를 아끼지 않을 것입니다.

앞으로의 계획

아웃코드는 회사 내부 팀들이 창의적인 워크플로와 자동화를 설정하고 고객 운영을 확장하기 쉽게 만들어 줄 것입니다. 아웃코드 고객은 더 적은 리소스로 더 많은 성과를 달성할 수 있을 것입니다.

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오늘날 많은 기업이 다양한 시스템과 데이터를 연결해 업무를 효율화하고 있습니다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 Private Connector와 SaaS Connector입니다. 이 글에서는 이 두 가지 개념이 무엇인지, 그리고 왜 중요한지 쉽게 설명해보겠습니다.

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Private Connector란?

Private Connector는 회사 내부에 있는 중요한 데이터나 시스템을 연결할 때 사용되는 연결 방법입니다. 예를 들어, 회사의 플랫폼에 담긴 데이터를 자동화하여 사용하고 싶다면, 이때 Private Connector가 필요합니다. 이 도구는 외부에 드러나지 않고 회사 내부에서만 사용되는 데이터와 시스템들을 안전하게 연결하는 역할을 합니다.

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SaaS Connector란?

SaaS Connector는 클라우드에서 제공되는 다양한 SaaS(Software as a Service) 애플리케이션과 회사의 다른 시스템을 연결하는 도구입니다. SaaS 애플리케이션은 웹 브라우저를 통해 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어로, 대표적으로 구글 드라이브, 세일즈포스(Salesforce), 마이크로소프트 365 등이 있습니다. SaaS Connector를 사용하면 이러한 애플리케이션들을 회사의 내부 시스템이나 다른 클라우드 서비스와 쉽게 연결할 수 있습니다.

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Private Connector와 SaaS Connector의 역할

1. 데이터 보안 (Private Connector): Private Connector는 기업 내부에 있는 시스템, 플랫폼 등을 안전하게 보호하면서 자동화 서비스와 연결합니다. 특히 자체 개발한 시스템이 있는 경우에는 필수적입니다. 예를 들어, 회사 내부 용으로 개발한 시스템과 데이터를 연결할 때 자동화 플랫폼의 전체 사용자에게 공개되어 있지 않은, 자사만의 Private Connector를 사용하면 보다 안전하게 사용할 수 있습니다.
2. 기존 시스템과의 연결 (Private Connector): 많은 기업이 자사만의 시스템을 사용하고 있습니다. Private Connector는 이러한 내부 시스템과 최신 클라우드 서비스를 연결하는 다리 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 기존 시스템을 계속 활용하면서도 최신 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.
3. SaaS 애플리케이션 통합 (SaaS Connector): SaaS Connector는 여러 클라우드 기반 애플리케이션을 서로 연결해 줍니다. 예를 들어, 세일즈포스에서 고객 데이터를 가져와 회사의 ERP 시스템에 자동으로 입력하는 작업을 할 수 있습니다. SaaS Connector를 사용하면 이러한 작업이 수월해집니다.
4. 실시간 데이터 처리 (Private Connector와 SaaS Connector): 두 가지 Connector 모두 실시간 데이터 자동처리를 가능하게 합니다. Private Connector는 기업 내부에서 데이터를 빠르게 처리하고, SaaS Connector는 클라우드 애플리케이션 간의 실시간 데이터 흐름을 지원합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 주문이 들어올 때, 주문 정보가 자동으로 회사 내부의 재고 관리 시스템에 반영되는 식입니다.
5. 규정 준수 (Private Connector): Private Connector는 회사가 데이터 규정을 준수하면서 데이터를 관리할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 유럽의 GDPR 규정을 따르는 기업이 민감한 데이터를 자동화할 때, 자사 만의 Private Connector를 통해 데이터를 보호할 수 있습니다.
6. 비용 절감 및 생산성 향상 (SaaS Connector): SaaS Connector를 사용하면 여러 애플리케이션을 연결해 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 수동으로 작업할 때 발생하는 오류를 줄이고, 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 도와줍니다.

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Private Connector를 만드는 방법

아래는 전통적인 방법으로 Private Connector를 만드는 주요 단계를 설명한 것입니다.

1. 요구 사항 분석

먼저, 어떤 시스템과 데이터를 연결할지 명확히 정의해야 합니다. 이 단계에서는 다음을 고려해야 합니다.

• 연결할 데이터 소스: 데이터베이스, 내부 시스템, 서버 등.
• 보안 요구 사항: 데이터 암호화, 접근 제어, 감사 로그 등.
• 연결 대상: 연결할 클라우드 서비스나 외부 애플리케이션.

이 분석은 Private Connector를 설계할 때 기반이 됩니다.

2. 기술 선택

Private Connector를 구축할 때는 어떤 기술을 사용할지 결정해야 합니다. 몇 가지 주요 선택사항은 다음과 같습니다.

• 프로그래밍 언어: Python, Java, .NET 등 다양한 언어로 개발할 수 있습니다.
• API 기술: REST API, SOAP API, GraphQL 등 데이터 통신을 위한 기술을 선택합니다.
• 보안 기술: SSL/TLS 암호화, OAuth 인증, VPN 등을 고려해야 합니다.

3. 설계

설계 단계에서는 Private Connector의 구조와 동작 방식을 정의합니다.

• 아키텍처 설계: Private Connector가 어떤 방식으로 데이터 소스와 클라우드 서비스 간에 데이터를 전송할지 설계합니다. 여기에는 데이터 흐름 다이어그램, 데이터 전송 방식, 에러 처리 방식 등이 포함됩니다.
• 보안 설계: 데이터 암호화, 접근 권한 관리, 감사 로깅 등 보안 관련 요소를 설계합니다.

4. 개발

설계가 완료되면, Private Connector를 실제로 개발합니다.

• API 개발: 데이터를 주고받을 수 있도록 API를 개발합니다. 예를 들어, 회사의 데이터베이스와 클라우드 서비스 간에 안전하게 데이터를 전송하는 API를 구축합니다.
• 보안 구현: 데이터 전송 시 암호화와 같은 보안 기능을 구현합니다. 예를 들어, SSL/TLS를 사용해 전송 중 데이터를 보호합니다.
• 로깅 및 모니터링: 데이터 흐름을 추적하고 문제를 감지할 수 있도록 로깅과 모니터링 기능을 추가합니다.

5. 테스트

개발이 완료되면, Private Connector가 제대로 작동하는지 테스트합니다.

• 유닛 테스트: 각 기능이 올바르게 작동하는지 개별적으로 테스트합니다.
• 통합 테스트: Private Connector가 전체 시스템과 잘 통합되는지 확인합니다.
• 보안 테스트: 데이터 유출이나 취약점이 없는지 보안 검사를 실시합니다.

6. 배포 및 운영

테스트를 통과한 Private Connector는 실제 운영 환경에 배포됩니다.

• 배포: 온프레미스 시스템에 배포하거나, 필요에 따라 하이브리드 클라우드 환경에 배포합니다.
• 모니터링: 운영 중 발생할 수 있는 문제를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 모니터링 시스템을 설정합니다.
• 유지 보수: 운영 중 발생하는 이슈를 해결하고, 필요한 경우 기능을 개선합니다.

7. 문서화 및 교육

마지막으로, Private Connector에 대한 문서를 작성하고, 이를 사용하는 IT팀이나 관련 부서에 교육을 실시합니다.

• 문서화: Private Connector의 설치 방법, 구성 옵션, 운영 절차 등을 문서화합니다.
• 교육: 운영팀이나 사용자들에게 Private Connector의 사용법과 유지 관리 방법에 대해 교육합니다.

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Private Connector를 만드는 더 효과적인 방법

데이터 자동화 플랫폼을 활용해 Private Connector를 쉽게 만드는 방법을 알아보겠습니다.

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데이터 자동화 플랫폼이란?

데이터 자동화 플랫폼은 다양한 데이터 소스와 애플리케이션을 자동으로 연결하고, 데이터 흐름을 관리하는 도구입니다. 코드 작성 없이도 손쉽게 통합 작업을 수행할 수 있어, IT 팀뿐만 아니라 비즈니스 사용자도 활용할 수 있습니다. 대표적인 데이터 자동화 플랫폼으로는 Zapier, Mulesoft, Outcode 등이 있습니다.

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데이터 자동화 플랫폼을 사용한 Private Connector 구축의 장점

• 쉬운 개발: 복잡한 코딩 없이도 자사만을 위한 내부 전용 커넥터를 만들 수 있습니다.
• 보안 강화: 플랫폼에서 제공하는 보안 기능을 통해 안전하게 데이터를 처리할 수 있습니다.

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데이터 자동화 플랫폼으로 Private Connector를 만드는 방법

최근에는 데이터 자동화 플랫폼을 사용해 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다.

1. 플랫폼 가입: 예를 들어, 아웃코드에 가입하고 비지니스 계정을 설정합니다.
2. 내부 데이터 소스 연결: Private Connector를 통해 연결할 데이터 소스(예: 온프레미스 데이터베이스, 자사 시스템)를 플랫폼에 연결합니다. 일반적으로 데이터베이스 자격 증명이나 API 키 등을 입력하여 연결을 설정합니다.
3. 보안설정: 외부에 해당 커넥터가 공개되지 않도록 해당 조직과 특정 팀만 사용가능하도록 프라이빗 설정합니다.
4. 자동화 사용: 내부 팀에서 프라이빗 커넥터를 이용하여 자동화를 만듭니다.

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결론

Private Connector와 SaaS Connector는 기업의 통합 솔루션에서 중요한 역할을 합니다. Private Connector는 보안과 기존 시스템의 활용에 초점을 맞추고, SaaS Connector는 다양한 클라우드 애플리케이션을 연결하여 업무를 효율화합니다. 디지털 전환을 계획 중인 기업이라면, 이 두 가지 역할을 잘 이해하고 활용하는 것이 매우 중요합니다.

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대부분의 회사에서는 다양한 솔루션, 데이터, 애플리케이션을 사용하여 비지니스를 운영하고 서비스를 제공하거나 판매하고 있습니다. 사용하는 소프트웨어의 수는 기업의 규모, 산업, 운영 방식 등에 따라 크게 다를 수 있지만, 최근의 연구와 보고서에 따르면, 이미 기업들이 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 시스템을 사용하고 있다고 합니다.

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서비스 통합(Intergration as a Service)이란

“Integration as a Service” (IaaS, 서비스 통합)는 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 통합 기능을 클라우드 기반으로 제공하는 서비스를 의미합니다.

아웃코드에서 기본으로 제공되는 기능이자 서비스로 기업의 업무와 프로세스 상의 빈틈을 메꾸고, 자동화된 데이터 흐름을 만들며, 서로 다른 시스템이 원활하게 연동할 수 있도록 돕습니다. IaaS를 통해 기업은 복잡한 통합 인프라를 자체적으로 구축하고 유지할 필요 없이 즉각적으로 활용할 수 있습니다.

먼저, 회사에서는 다양한 애플리케이션, 시스템, 솔루션 등을 이용하여 비지니스가 운영되고, 제품과 서비스가 개발되며, 판매와 영업 등을 하고 있습니다.

1. 중소기업 (SMB): 평균 73개의 애플리케이션을 사용한다고 보고된 바 있습니다. 회사에서 사용하는 소프트웨어나 시스템, 솔루션 등을 생각해보면 기업의 규모가 아무리 작아도 20여개가 넘는 소프트웨어를 사용하고 있습니다.
2. 대형기업(Large Company): 평균 129개에서 최대 2,500개가 넘는 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 기업 규모가 클 수록 다양한 부서와 복잡한 운영 구조로 인해 더 많은 소프트웨어를 필요로 합니다.

서비스 통합의 주요 구성요소는 아래와 같습니다.

• 데이터 통합
• 업무 흐름(워크플로) 자동화
• 자동 커넥터 또는 앱, API 연결

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회사의 현실 문제

평균적인 회사는 데이터베이스, CRM, ERP, 이메일, 오피스툴, 협업툴, 프로젝트 관리툴, 인사/재무/생산/재고/물류 관리, 메세징, 마케팅 등 다양한 소프트웨어를 사용 중인데, 이들은 서로 단절, 분리되어 있기 때문에 업무와 프로세스에 빈틈이 생기며 프로그램이 해야할 일을 사람이 대신하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 서비스 통합이 필요하지만, 모두 로우코드 기반이라서 최종 사용자나 실무자가 사용하기는 어려운 제약점이 있습니다.

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자동화 서비스 (Automation as a Service)란

“Automation as a Service” (AaaS, 서비스형 자동화 또는 자동화 서비스)는 다양한 비즈니스 프로세스와 작업을 자동화하는 기능을 클라우드 기반으로 제공하는 서비스를 의미합니다. AaaS는 기업이 복잡한 자동화 인프라를 자체적으로 구축하고 관리할 필요 없이, 손쉽게 자동화 기능을 활용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 생산성을 높이고, 운영 효율성을 개선하며, 오류를 줄일 수 있습니다.

한마디로 “비지니스 자동화(Business Automation) 서비스”는 업무와 프로세스를 자동화하기 위해 제공됩니다.

아웃코드에서 핵신적으로 제공되는 서비스이자 고객가치로 업무와 프로세스를 실행, 관리하는 실무자가 쉽고 간편하게 업무를 자동화할 수 있도록 도와줍니다.

• 비용 절감 : 자동화 인프라부터 개발 비용을 없애고 사용량에 따라 지불하여 운영비용을 최소화합니다.
• 사용성: 개발자에게 요청하지 않고 사용자나 실무자가 직접 사용할 수 있는 간단명료한 사용성으로 사용에 교육이 필요없고 어려움이 없습니다.
• 즉각성: 뛰어난 사용성과 업무에 최적화된 기능으로 사용자가 원하는 시간에 언제 어디서나 자동화된 업무를 구현할 수 있습니다.

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회사의 현실 문제

자동화의 장점을 모르는 회사는 이제 없습니다. 그러나 시장의 자동화 솔루션들은 15년전 수준에 머무르고 있습니다. 이들 자동화 솔루션은 어색하고 안정적이지 않으며, 불편하고 게다가 비싸기까지 합니다.

더구나 구형 기술 스택으로 개발되어 최대한의 사용성은 로우코드 방식으로 기업의 운영담당자가 실무자가 해당 자동화 솔루션을 사용할 수는 없습니다.

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아웃코드 서비스

아웃코드는 서비스 통합과 비지니스 자동화 문제를 하나의 플랫폼에서 간단명료하게 해결할 수 있도록 만들어진 서비스입니다. 특히 시간, 비용, 리소스가 부족한 중소기업과 중견기업에 최적화되어 있습니다.

• 다양한 데이터소스, 애플리케이션, API간 데이터 연동
• 실무자가 직접 업무에 필요한 데이터 자동화를 스스로 생성, 관리
• 조직 전체의 자동화와 연결된 앱을 통합 관리하고 일괄 제어
• 안정적인 데이터 자동처리와 뛰어난 보안성 제공
• 생산성 향상을 넘어서는 가장 실질적인 디지털 전환 달성

우리 회사만의 고유한 자동화를 복잡한 개발과 유지보수 걱정없이, 실제 업무 환경을 반영하여, 데이터 통합과 비지니스 자동화 문제를 한번에 해결할 수 있습니다.

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아웃코드의 운영사인 파워테스크가 2022 데이터스타즈 (DATA-STARS)에 선정되었습니다!

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데이터스타즈에 어떻게 지원하게 됐는지와 킥오프 데이 참여 과정에 대해 Chris님과 대화를 나눠보도록 하겠습니다.

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Q: 데이터스타즈가 뭔가요?

한국데이터산업진흥원이 주관하는 데이터스타즈는 데이터 혁신 스타트업이 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 데이터 특화 멘토링, 인프라와 사업화를 종합 지원하는 비즈니스 전문 육성 사업입니다.

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Q: 지원하게 되신 계기가 있나요?

아웃코드는 기업에서 데이터를 보다 체계적으로 활용할 수 있도록 돕기위해 만들어진 플랫폼입니다. 국내에서는 데이터에 특화되어있는 사업화 프로그램이 많지 않기 때문에 전문가 멘토분들께 많이 배울 수 있을 것 같아 참여하게 되었습니다.

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Q: 킥오프 데이에서 가장 기억에 남는 것이 뭔가요?

다른 스타트업들과 데이터 중심의 비즈니스에 대해 대화를 나눠볼 수 있어 좋았습니다. 데이터나 시스템 전문가분들의 멘토링부터, 투자유치에 관한 팁을 들어볼 수 있어 의미 있는 시간이었던 것 같습니다.

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Q: 데이터스타즈를 준비하고 계신 분들과 공유해주실 수 있는 팁이 있으신가요?

데이터스타즈는 25:1의 높은 경쟁률을 기록하는 비즈니스 전문 육성 사업이기 때문에 모든 자료를 꼼꼼히 작업하는 것이 중요합니다. 한 가지 팁을 드리자면, 지원하실 때 IR 자료 혹은 프레젠테이션을 만들 듯이 작업하시는 걸 추천드립니다. 저도 저희 서비스를 처음 들어보시는 분들이 쉽게 이해하실 수 있도록 최대한 간단하게 작성하려고 노력했습니다.

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아웃코드 팀은 이번 사업의 지원을 통해 데이터 자동화에 도움이 되는 서비스로 키울 계획입니다.

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지난 주, 한국투자액셀러레이터에서 진행한 ‘[Outcode] Supercharging Productivity’ 세미나에 대한 내용을 담았습니다.

우리 팀에 자동화가 왜 필요한지, 다들 이야기하는 데이터 자동화가 무엇인지부터, 아웃코드를 사용하고 있는 팀들은 어떤 식으로 생산성을 높이고 있는지를 톺아보는 시간이었습니다.

• 데이터 자동화란?
• 자동화는 생존의 문제
• 다른 팀들은 어떻게 자동화하고 있는가?
• 자동화의 시작

데이터 자동화란?

데이터 자동화에 대한 정의는 정말 다양합니다. 아웃코드 팀은 ‘누구나 데이터를 쉽고 간편하게 사용하고 자동화 하는 것’이라고 말합니다.

자동화는 생존의 문제

‘데이터 기반의 운영과 데이터 자동화, 우리 팀도 해야하는데…’ 생각 중이셨나요?

대부분의 아웃코더분들은 이런 고민을 하고 계셨습니다.

'지금 방식도 괜찮은 것 같은데, 자동화 꼭 지금 해야하나요?’ ‘자동화했을 때 구체적으로 어느 정도의 효과를 얻을 수 있는 건가요?’

Accenture 리포트와 아웃코드 사용자들의 설문 응답에 따르면, 데이터 자동화는 리소스 절감해주고 매출을 성장시킴은 물론, 업무 신뢰도도 높여준다고 공유해주셨습니다. 즉, 만들어놓은 프로세스대로 알아서 데이터와 업무가 처리되다보니, 실수도 없어지고 효율성도 높아진다는 뜻이죠.

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정말 저만큼의 효과가 있다면, 우리는 왜 데이터 자동화를 안하고 있었을까요?

스타트업이든 중소기업이든, 모든 비즈니스에는 데이터가 있습니다. 고객 정보, 결제 내역, 사용자 로그인 기록 등 정말 다양한 형태의 데이터가 다양한 방식으로 저장되어 있을겁니다. 그래서인지, 이를 활용한 자동화라고 하면 왠지 개발자가 다 해줘야할 것 같고, 엄청난 시간과 돈을 투자해야 가능하다고 생각하고 포기하는 경우가 대부분이였습니다.

하지만 그렇다고 바로 포기하기에는 자동화하는 기업과 안 하는 기업의 간극이 너무 커지고 있고, 극단적으로는 우리 비즈니스가 생존할 확률이 낮아지고 있습니다.  

우리 팀에 어떤 자동화가 필요한지 팀원들과 함께 살펴보는 시간을 꼭 가지시길 추천 드립니다. 어떤 업종이든, 어떤 팀이든 자동화는 꼭 필요하니까요.

자동화의 시작

이번 세미나에서 ‘자동화를 시작하고 싶은데 어디서부터 시작해야할지 막막하다’고 말씀해주신 분이 계셨어요. 이런 질문을 받을 때마다 아웃코드 팀이 항상 강조하는 게 한 가지 있습니다.

“모든 자동화의 시작은 데이터입니다.”

우리 팀이 데이터를 어디에 저장하고 있고, 어떤 서비스나 앱을 사용하고 있는지를 생각해보세요.

1. 데이터 저장: 엑셀, 구글 시트도 좋고, MySQL 같은 데이터베이스도 좋습니다. 어디에 우리 팀이 쓰는 데이터가 저장되어 있는지 확인해주세요.
2. 다른 서비스와 앱: 우리가 업무를 하면서 사용하는 서비스들이 뭐가 있는지 정리해보세요. 슬랙, 구글 시트, 네이버웍스, 카카오톡 등, 모두 적어보세요.

우리 팀의 데이터와 사용하고 있는 서비스들을 어떤 식으로 연결해서 사용할 수 있는지 고민하는 것에서 자동화는 시작됩니다.

업무를 하며 쌓아놨던 데이터들을 다양한 방식으로 사용해보고, 수작업으로 처리했던 과정들을 차근차근 자동화해보면서 우리 팀에 딱 맞는 데이터 자동화를 만들어나가실 수 있었으면 좋겠습니다.

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24년 6월에 라스베이거스에서 열린 애플리케이션 혁신 및 비즈니스 솔루션 서밋(Application Innovation & Business Solutions Summit)에서 가트너(Gartner)는 BOAT라는 개념을 발표했습니다. BOAT는 Business Orchestration and Automation Technologies의 약자로, VP 애널리스트인 Saikat Ray가 설명한 바에 따르면, 이는 자동화 도구와 기술이 진화되고 있음을 의미합니다.

BOAT는 다양한 자동화 기술 — 비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 기술, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도구, 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS), 노코드 애플리케이션 개발 플랫폼(LCAP), 생성형 인공지능(Generative AI)의 융합과 진화에 중점을 둡니다.

기업의 시각에서 이제 자동화는 이해하기 쉽고 그 필요성을 정당화하기 쉽다고 설명했습니다. 자동화는 비용 최적화, 민첩성, 효율성 및 정확성을 제공합니다.

하지만 항상 실행하기는 어렵습니다. 그 이유 중

1. 자동화 소프트웨어 시장에서 도구와 벤더 간의 기능이 부분적이거나 서로 중복되는 경우가 많고
2. 비지니스 사용자가 사용하기에는 아직도 어렵기 때문입니다

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Orchestration의 중요성

BOAT에서 “O”가 가장 중요합니다 회사의 제품과 서비스를 구축하고 판매하는 프로세스와 발생하는 데이터를 오케스트레이션할 수 없다면 자동화 기술의 실질 효과를 얻을 수 없습니다.

기업에서 부분적인 또는 개별 Task의 자동화 도구를 도입하는 경우가 많습니다. 단기에 작은 성과를 볼 수도 있지만, 그 본질상 회사의 비지니스 프로세스와 데이터와 분리되어 있으며 비지니스 프로세스에 통합하는데 더 많은 노력과 IT 자원이 필요합니다. 이러한 자동화 도구들은 기술부채를 발생시키며, 계속 변화하는 비지니스의 특성을 따라 가기 힘든, 버려지는 자동화만 양상됩니다.

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Data의 중요성

오케스트레이션에서 무엇을 통합하는가에 대한 기능적인 관점에서는 데이터와 시스템, 애플리케이션을 연동하는 작업으로 생각할 수 있습니다. 그러나, 더욱 본질적이고 근원적인 관점에서 보면 비지니스에서 발생하고 프로세스에 필요한 데이터를 프로세스에 맞게 연동하는 작업입니다.

프로세스 자동화의 세계에서는 클라우드 우선, API 우선, AI 우선만으로는 충분하지 않습니다. 확장 가능하고 탄력적인 프로세스 오케스트레이션은 기본이며, 프로세스상에서 발생하는 데이터를 오케스트레이션하는 차별화가 필수적이게 됩니다.

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End-Users

BOAT(Business Orchestration and Automation Technologies) 관점에서 가장 중요한 요소는 사용자입니다.

많은 기업들이 디지털 전환을 추진하면서 IT 부서의 업무량이 급증했습니다. 이로 인해 비즈니스 부서에서 직접 필요한 애플리케이션을 개발하려는 요구가 증가했습니다. 기업들은 업무 프로세스를 자동화하고 혁신을 촉진하기 위해 비개발자들도 참여할 수 있는 개발 환경을 조성하기 시작했습니다. 기업들은 업무 효율성을 높이기 위해 자동화 솔루션을 적극적으로 도입하였고, 이에 따라 소위 시민 개발자의 개념이 등장하게 되었습니다.

시민 개발자가 효과적으로 활동하기 위해 필요한 지식과 기술은 다양합니다. 이는 저코드/무코드 플랫폼을 활용하는 기술뿐만 아니라 비즈니스 이해도, 기본적인 기술 지식, 그리고 문제 해결 능력을 포함합니다. 그 중에서도 기본적인 프로그래밍 지식의 습득은 필수적이였습니다. 이러한 장애물로 인해서 평균 조직 내에서 시민개발자의 숫자는 매우 적으며, 현업 부서에 소속된 전담 개발자가 시민개발자로 불리게 되었습니다.

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시민개발자를 넘어서

새로운 기술인 BOAT(Business Orchestration and Automation Technologies) 관점에서 가장 중요한 사실은 비지니스 사용자가 스스로 프로세스에 필요한 자동화를 생성할 수 있다는 점입니다.

생성형 인공지능을 포함한 혁신 기술의 등장은 이제 시민개발자를 넘어서 조직 구성원 누구나 자동화를 할 수 있는 시대를 열고 있습니다. 자동화를 위해서 특별한 지식과 교육 등이 필요했다면, 인공지능이 그 단계를 없애고 있습니다.

자동화 기술과 인공지능은 각각 강력한 도구이지만, 함께 사용할 때 더욱 큰 시너지를 발휘합니다. AI는 자동화 기술에 지능을 부여하여 더 복잡하고 비정형적인 작업을 처리할 수 있게 하며 AI로 대체된 기능을 실시간으로 적용하여 자동화의 사용범위를 극대화합니다. 두 기술의 융합은 다양한 산업에서 혁신을 이끌어내고, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

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아웃코드 팀이 한국투자액셀러레이터 바른동행 프로그램에서 최고 금액으로 후속 투자를 유치했습니다!

아웃코드는 스타트업과 중소규모 기업이 업무 자동화를 구현할 수 있는 혁신적인 노코드 플랫폼입니다. 아웃코드를 통해서 운영에 사용하는 다양한 데이터를 연결하고, 원하는 시나리오와 조건에 맞게 자동으로 처리하는 업무용 앱을 만들 수 있습니다.

Lazy Society, S2W, 트리플래닛 등의 스타트업과  한국투자액셀러레이터, 카카오벤처스, 스마트 상속, 아이엠알엔, 괌투어 등이 아웃코드를 사용하고 있으며 그 외 많은 기업들에게 큰 호응을 얻고 있습니다.

이번 투자로 대중적인 사용성을 포함한 자동화 영역의 확장, 서비스 기획과 디자이너 채용을 통해 제품 고도화에 집중하며 본격적인 시장 진입을 준비할 계획입니다.

아웃코드 팀이 데이터 자동화 시장에 뛰어든 이유는 기존의 자동화 서비스들은 기업의 업무 프로세스 개선과 발전에 직접적인 도움을 주지 못하고 있다는 점이였습니다. 그로 인해 대부분이 기업들이 중요한 업무들은 개선하지 못하고, 기존의 방식대로 처리하거나 수작업에 의존하고 있다는 사실을 알게 되었습니다.

운영을 개선하는 No-code Data Automation

업무에 필요한 데이터들은 다양한 곳에 있습니다. 데이터베이스, 스프레드 시트는 물론, 수많은 앱과 서비스에도 데이터가 있으며, 이러한 데이터를 자유롭게 연결하고, 원하는 조건과 상태로 다른 서비스와 연결하는 새로운 형태의 자동화 소프트웨어를 만들고 있습니다.

기존 업무 자동화 소프트웨어들이 이벤트들을 연결하는 것에만 집중했다면, 아웃코드는 근본적으로 데이터를 자유롭게 자동화하는 데이터 자동화(Data Automation)에 집중합니다. 기존의 자동화는 방식은 알림이나 노티를 자동으로 받는 방식이었습니다. 그러나, 업무를 근원적으로 혁신하고 새롭게 프로세스를 창조하기 위해서는 데이터를 중심으로 만들어져야 하며, 다양한 팀이 협업하고 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다.

아웃코드는 사용하는 기업은 단순한 업무 자동화뿐만 아니라 다양한 업무 시나리오를 바탕으로 협업하면서 획기적인 개선이 가능한 새로운 자동화를 구현할 수 있습니다. 마치 1980년대에 마이크로소프트 엑셀 (Excel)이 등장하여 최초로 데이터를 쉽고 간편한 프로그램으로 사용하게 된 것처럼, 아웃코드도 지난 30여년 동안 큰 변화가 없던 업무 자동화 업계에 혁신적인 데이터 자동화 시장을 개척하고 있습니다.

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