UiPath에서 정리한 2026 자동화 트랜드는?

2026년 현재, AI은 단순한 기술이 아니라 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 힘이 되었습니다. UiPath는 이를 Agentic Automation 라고 정의합니다.
이 개념은 사람과 로봇, 그리고 AI Agent가 하나의 팀처럼 협력하며 업무를 수행하는 새로운 형태의 자동화를 의미합니다.
즉, 과거에는 사람이 ‘무엇을 시킬지’ 결정하고 RPA가 실행했다면, 이제는 AI가 스스로 판단하고, 실행하며, 협업하는 주체로 발전한 것입니다.
UiPath는 이것이 단순한 기술적 혁신이 아니라 기업이 경쟁하고 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 운영 모델의 변화라고 설명합니다. 

UiPath는 이를 Agentic Operating Model이라 부르며, 이 모델이 2026년 기업 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조합니다.

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1. UiPath 2026 AI 및 Agentic Automation Trend 1 - 절박함이 주도하는 혁신

​Agentic AI의 잠재력에 대한 인식은 빠르게 확산되고 있습니다.
UiPath 조사에 따르면, 경영진의 4분의 3(75%)이 Agentic AI가 인터넷보다 더 큰 영향을 미칠 것이라고 답했습니다.
또한 82%의 응답자는 향후 18개월 내에 산업 전체가 혁신될 것이라 전망했습니다.

이 수치는 단순히 AI 기술의 성장 가능성을 보여주는 것이 아니라, 조직들이 느끼는 ‘절박함’의 수준을 보여줍니다.
더 이상 “AI를 도입해야 할까?”가 아니라 “지금 도입하지 않으면 뒤처진다”는 인식이 확산되고 있는 것입니다.

현재도 많은 기업들이 이미 AI와 자동화를 병행 적용하고 있으며, 응답자의 90% 이상이 2026년까지 Agentic AI 투자 확대를 계획 중이라고 밝혔습니다.
AI는 이제 실험의 단계가 아니라 운영 전략의 중심이 되었습니다.

새로운 운영 모델의 등장!

UiPath는 이러한 변화를 Agentic Operating Model 이라고 부릅니다. 이 모델은 사람, 로봇, AI가 함께 일하는 구조를 뜻합니다. 핵심은 세 가지입니다.

​IBM의 조사 결과에 따르면, 경영진의 78%가 ‘Agentic 기능을 중심으로 한 운영 모델이 필요하다’ 고 인식하고 있으며, 20%의 기업은 이미 이 모델을 구축하거나 전환 작업을 시작했습니다.

기업은 이제 ‘AI를 어떻게 도입할 것인가’가 아니라 ‘AI 중심의 운영 체계를 어떻게 구축할 것인가’에 초점을 맞추고 있습니다.

결국 이 트랜드는 “절박함이 주도하는 혁신”이라는 제목처럼, 조직이 생존을 위해 변화하고 있음을 의미합니다. 빠르게 움직이는 기업일수록 Agentic 모델로의 전환을 가속화하고 있습니다

2. UiPath 2026 AI 및 Agentic Automation Trend 2 - 마침내 AI ROI 실현의 시대

​기업들은 파일럿에서 수익 창출로 이어지는 자신만의 길을 찾고있습니다.

​2025년에는 많은 조직이 Agentic Automation의 가능성을 실험했습니다.
전체 기업의 65%가 파일럿 프로젝트 또는 초기 단계 배포를 수행했으며, AI 기반 자동화의 잠재력을 검증하려 했습니다.
하지만 MIT의 연구에 따르면, AI 관련 프로젝트 중 의미 있는 ROI를 달성한 기업은 단 5%에 불과했습니다.
또한 70~80%의 기업이 확장 단계에서 실패한 것으로 나타났습니다.

그럼에도 경영진의 73%는 자사 에이전틱 프로젝트가 향후 12개월 이내에 실질적인 가치를 창출할 것이라고 전망했습니다.
이는 AI가 실험 단계를 지나 실제 ROI 창출의 국면으로 들어서고 있음을 보여줍니다.
이러한 결과는 실험 단계가 아니라, ROI를 달성할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요하다는 점을 시사합니다.
기술 중심 접근을 넘어 비즈니스 목표, 확장 가능성, 거버넌스, 성과 측정을 통합적으로 고려하지 못해 발생한 겁니다.

이러한 결과는 AI의 한계가 아니라, ‘ROI를 고려하지 않은 접근 방식’의 한계였습니다.
기업들은 파일럿에 집중한 나머지, 확장 가능성, 거버넌스, 성과 측정 체계를 충분히 고려하지 못했습니다. 

​이 시점에서 UiPath 공동창립자이자 CEO인 다니엘 다인즈(Daniel Dines) 는 기업들에게 한 가지 중요한 조언을 던졌습니다.

“너무 작게 생각하지 마세요. 정말 해결하기 어려운 문제에도 도전할 때 훨씬 더 큰 성과를 얻을 수 있습니다.”

그는 단순한 자동화나 소규모 파일럿으로는 AI의 진정한 가치를 입증하기 어렵다고 강조했습니다.
 ROI를 실현하려면 AI를 전략적으로, 조직의 근본적인 문제 해결에 적용해야 한다는 메시지입니다.
이 발언은 보고서 전체에서 “AI는 실험이 아니라 비즈니스 중심의 실행이어야 한다”는 핵심 정신을 대표합니다.

2026년: '결과를 증명해야 하는' 해

경영진의 80%는 이사회가 명확한 AI ROI를 요구하고 있다고 답했습니다. 이젠 “도입했느냐”가 아니라 “결과가 있느냐”가 기준이 됐습니다. UiPath는 네 가지 실천 방향을 제시합니다.

​이 네 가지 전략은 AI를 조직의 운영 DNA에 통합하는 과정이며, 결국 이 접근이 진정한 ROI로 이어집니다.

AI 예산이 폭발적으로 커진다!

경영진의 80%는 이사회가 AI 투자에 대한 ROI 증명을 요구하고 있다고 답했습니다. 기술에 대한 투자 압박은 여전히 크지만,
이제는 단순히 “AI를 도입했는가”가 아니라 “AI가 어떤 결과를 냈는가”가 평가의 기준이 되고 있습니다.

IDC는 2026년 Agentic AI가 전체 IT 예산의 10~15%를 차지할 것으로 봅니다. 2029년엔 1조 3,000억 달러, 전체의 4분의 1 수준까지 올라갈 전망입니다.
AI는 더 이상 실험이 아닙니다. 이제는 회사의 전략 중심에 자리한 투자 항목입니다. ROI를 내는 조직만이 시장에서 살아남습니다.

이 수치는 단순한 예측이 아닙니다. 기업의 IT 전략이 AI 중심 구조로 완전히 재편되고 있음을 보여주는 지표입니다.

2025년은 AI 실험의 해였다면, 2026년은 ROI를 실현하는 해가 될 것입니다.
이제 기업은 AI를 도입했는가가 아니라, AI로 무엇을 만들어냈는가로 평가받습니다. 작은 시도에 머물러서는 ROI를 얻을 수 없습니다.

다니엘 다인즈의 말처럼, “정말 해결하기 어려운 문제에 도전할 때 더 큰 성과를 얻을 수 있다.”
 그 도전이 바로, 2026년을 이끄는 Agentic Automation의 본질입니다.

3. UiPath 2026 AI 및 Agentic Automation Trend 3 - 급격한 상승

​Agentic Automation는 이제 개별 기술의 영역을 넘어 각 산업의 고유한 프로세스와 규제를 반영한 산업별 솔루션으로 빠르게 확산되고 있습니다.

​2025년까지 많은 기업들이 단일 부서 중심의 파일럿 형태로 AI와 자동화를 시험했습니다.
하지만 2026년, 시장의 방향은 명확히 바뀌었습니다.

이제 산업 특화형 에이전틱 솔루션이 기업 자동화의 중심 축으로 자리잡고 있습니다.
MIT 연구 결과에 따르면, 산업별 사전 구축 솔루션을 사용하는 기업은 자체 구축 방식보다 성공률이 두 배 이상 높았습니다.

이러한 솔루션은 프로젝트 리스크를 줄이고, 비용 절감과 빠른 배포 속도를 동시에 실현할 수 있는 장점을 제공합니다.

기업들은 기술보다 “빠른 실행”과 “안정적인 확장”을 더 중요하게 생각하게 되었고, 이는 곧 에이전틱 솔루션의 수요 폭발로 이어지고 있습니다.

산업별 솔루션이 중요한 이유

​에이전틱 자동화는 이제 특정 부서나 기능의 혁신을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있습니다.
기업들은 산업별 요구사항, 규제, 데이터 환경에 최적화된 산업별 에이전틱 솔루션 으로 눈을 돌리고 있습니다.

이러한 변화는 Agentic Automation이 단순히 기술 혁신의 영역이 아니라 산업 구조 자체를 재편하는 전략적 움직임을 보여줍니다.

​UiPath 보고서에 따르면, 2026년에는 산업별 에이전틱 솔루션을 도입하는 기업의 수가 2025년에 비해 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

이는 기업들이 단순히 ‘AI를 도입하는 것’에서 벗어나 ‘산업 맞춤형 운영 혁신’을 추구하고 있음을 보여줍니다.
Agentic Automation의 채택은 각 산업의 운영 특성과 프로세스 복잡성에 따라 다양하지만, 모든 산업에서 공통적으로 빠르게 확산되고 있는 추세입니다.

앞으로 펼쳐질 세상은?

2026년에는 산업별 에이전틱 솔루션이 기업 AI 전략의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.
기업들은 이제 ‘자체 구축(make)’과 ‘외부 도입(buy)’ 전략을 신중하게 병행하며, 특정 프로세스 그룹의 혁신을 가속화하기 위해 산업별 솔루션을 적극 활용할 것으로 전망됩니다.

특히 정확성, 의사결정 속도, 처리량이 중요한 데이터 집약적 프로세스들이 외부 솔루션 도입의 주요 대상이 될 것입니다.
이러한 영역에서는 AI Agent가 프로세스 혁신을 주도하며, 막대한 비즈니스 성과 향상을 견인하게 됩니다. 이미 시장에는 다양한 산업별 솔루션이 등장했습니다.

2026년을 위한 실천 과제!

1. 포트폴리오 전략 수립

주요 프로세스별로 ‘자체 구축 vs 외부 도입’ 전략을 결정하고, 산업별 솔루션이 ROI를 더 빠르게 달성할 수 있는 영역을 파악해야 합니다.

2. 평가 프레임워크 구축

시장에서 솔루션 수가 급격히 늘어나고 있으므로, 명확한 평가 기준과 성과 측정 체계를 마련해야 합니다.

4. UiPath 2026 AI 및 Agentic Automation Trend 4 - "군집지성"의 힘

AI의 진화가 가속화되면서, 기업의 자동화 전략은 단일 에이전트 중심의 단순한 실행에서 다수의 Agent가 협업하는 MAS(Multi-Agent System) 으로 이동하고 있습니다.
이 변화는 단순한 기술 확장이 아니라, 조직의 운영 구조 자체를 재구성하는 혁신적 전환점입니다.

MAS(Multi-Agent System) 란 무엇인가?

MAS는 공유된 목표를 달성하기 위해 협업하는 자율적 에이전트 네트워크입니다. 각 에이전트는 역할과 기능이 다릅니다.
어떤 Agent는 데이터를 탐색하고, 어떤 Agent는 분석이나 의사결정을 담당하며, 또 다른  Agent는 실행을 담당합니다.

이들은 오케스트레이션 레이어를 통해 연결되어 컨텍스트, 타이밍, 업무 인계, 오류 복구 등을 실시간으로 조율합니다.
그 결과, MAS는 개별 시스템이 아닌 하나의 지능형 집단(군집지성) 으로 작동합니다.

MAS의 성능 혁신 효과

MAS의 도입은 수치로 증명됩니다.

​이는 병렬 처리와 역할 전문화, 이중화 구조를 통해 에이전트 간의 협업 효율을 극대화한 결과입니다.

한 연구에서는 MAS 접근 방식이 단일 에이전트 시스템보다 복잡한 프로세스를 70% 더 자주 성공적으로 완료했다고 보고했습니다.
MAS는 기존 자동화로는 한계가 있던 장기적·복합적 워크플로우까지 처리 가능한 단계로 진화한 것입니다.

MAS 도입이 가속화되는 이유

현재 기업들은 빠르게 MAS로 전환하고 있습니다. 파일럿 단계를 넘어서 실제 운영으로 확장하는 조직의 수는 올해 두 배 이상 증가할 것으로 예상되며,
75%의 조직이 향후 18개월 이내에 MAS 프레임워크를 배포할 계획이라고 답했습니다.

시장 성장 속도도 가파릅니다. 2025년 63억 달러 규모였던 글로벌 MAS 시장은 2034년까지 연평균 45.5%의 성장률을 보이며 폭발적으로 확장될 전망입니다.

MAS가 적용되는 주요 산업 영역

MAS는 이미 다양한 산업 현장에서 높은 효율을 입증하고 있습니다.

​이처럼 MAS는 규제 산업부터 고객 접점, 물류까지 모든 산업의 복잡한 워크플로우에 적용될 수 있는 범용적 확장성을 보여주고 있습니다.

MAS를 선택하는 이유는 명확합니다. 높은 인건비 압박, 대규모 맞춤화 요구,복잡한 규정 준수 요구사항 등 점점 더 까다로워지는 비즈니스 환경에 대응하기 위해서입니다.

기업들은 이제 단순 자동화가 아닌, 협업형 AI 운영 구조를 통해 전체 프로세스의 효율을 높이고 있습니다. MAS는 Agentic AI의 확장 기반입니다. 이는 단일 모델이 아닌 ‘다양한 전문성을 가진 Agent 팀’이 함께 일하는 구조를 의미합니다.

이제 기업의 경쟁력은 한 명의 인공지능이 아니라, Agent 집단이 얼마나 빠르게 협력하며 결정을 내리는가로 결정될 것입니다.

2026년 이후, MAS는 기업의 운영 모델, 의사결정 체계, 고객 경험, 그리고 비즈니스의 민첩성을 새로운 수준으로 끌어올릴 것입니다.

5. Q&A

Q. MAS는 기존 RPA나 챗봇과 무엇이 다른가요?

A. RPA나 챗봇은 단일 태스크 중심의 자동화 도구라면, MAS는 여러 에이전트가 협력해 복잡한 프로세스를 병렬로 처리하는 구조입니다.
예를 들어 한 에이전트가 데이터를 수집하고, 다른 에이전트가 분석하며, 또 다른 에이전트가 실행과 보고를 담당합니다.
이로써 대규모 의사결정과 규정 준수가 동시에 가능합니다.

Q. 산업별 에이전틱 솔루션을 도입하면 ROI는 어느 정도 기대할 수 있나요?

A. UiPath의 조사에 따르면, 산업별 맞춤 솔루션을 도입한 기업은 자체 구축형보다 두 배 빠른 ROI 달성을 경험했습니다.
특히 금융, 제조, 헬스케어, 소매 등 데이터 중심 산업에서 ROI 실현 속도가 눈에 띄게 높게 나타났습니다.

Q. MAS나 에이전틱 모델을 도입하려면 대규모 인프라 투자가 필요한가요?

A. 반드시 그렇지는 않습니다. UiPath는 기존 인프라 위에서도 통합 가능한 모듈형 프레임워크를 제공합니다.
기업은 단계별로 확장할 수 있으며, 초기에는 파일럿 프로젝트 형태로 시작해 ROI를 검증한 후 확장하는 접근이 효과적입니다.

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AI와 자동화의 결합, 여러분의 조직은 준비되셨나요?

2026년을 앞둔 지금, 기업은 운영 모델 전반을 새롭게 설계해야 할 시점에 와 있습니다.


조직이 빠르게 움직일수록, 변화는 더 큰 경쟁력으로 돌아옵니다.

UiPath는 이러한 변화를 실현하기 위한 가장 실질적인 기술 기반을 제공합니다. 

Agentic Automation, 멀티 에이전트 시스템, 산업별 솔루션을 중심으로
기업이 현실적인 ROI와 실행력을 확보할 수 있도록 지원합니다.

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