AI 에이전트가 업무 PC를 조작하는 시대——실용 단계에 접어든 2026년 가을
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霧島ヒカリ
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2026년 10월, AI가 화면을 인식하여 클릭·입력·스크롤을 자율적으로 실행하는 '컴퓨터 유즈(Computer Use)'가 국내 업무용 SaaS에 표준 기능으로 탑재되는 사례가 늘어나고 있다. SF 이야기가 아니라, 이번 달부터 경리 부문이나 영업 지원 툴에 실제로 도입된 현장이 등장하고 있다. 직접 써보지 않으면 모른다는 말이, 이제 본격적인 실제 환경에서 시험대에 오르기 시작했다.
컴퓨터 유즈 기능은 Anthropic이 2024년 하반기에 먼저 공개했으며, 이후 OpenAI·Google이 뒤를 이었다. 2026년에 들어서면서 RPA 툴과의 통합이 가속화되었고, 국내 주요 시스템 통합업체(SIer) 3곳이 10월까지 상용 제품을 출시했다고 보고되고 있다.
X(구 트위터)에서도 실무 현장의 목소리가 늘어나고 있다.
"Excel 데이터 전기(轉記)와 청구서 PDF 대조 작업을 AI 에이전트에 맡겼더니, 건당 평균 4분 걸리던 작업이 23초로 단축됐다. 단, 약 3% 정도는 사람이 확인해야 하는 오류가 발생한다"
— 국내 제조업 사내 SE(익명)
복수의 실증 실험에 따르면, 정형 업무에서의 태스크 완료율은 약 85~93% 수준이다. 반면 예외 처리가 많은 업무에서는 60%대까지 떨어지는 사례도 보고되고 있어, 용도 선정이 핵심 과제가 되고 있다.
RPA는 2010년대 후반부터 확산되었지만, 'UI가 바뀔 때마다 스크립트가 망가진다'는 구조적 결함을 안고 있었다. AI 에이전트가 바꾼 것은 규칙 기반의 조작 정의에서 '스크린샷을 읽고 판단한다'는 처리 방식의 근본이다.
Anthropic의 2025년 기술 블로그에 따르면, 해당 모델은 스크린샷 한 장으로 조작 가능한 UI 컴포넌트를 식별하고 다음 액션을 결정하기까지 평균 7~12회의 추론 스텝을 거친다. 이를 통해 기존의 XPath 의존형 RPA가 무너지는 수준의 UI 변경에도 대응할 수 있는 경우가 늘었다.
국내에서는 경제산업성(経済産業省)이 2026년 3월에 공개한 'AI 업무 자동화 가이드라인(안)'에서 컴퓨터 유즈를 '고위험 AI 적용 영역'으로 분류했다. 도입 기업에는 로그 보존과 사람에 의한 무작위 샘플 감사를 요구하는 방향성이 제시되어 있다.
벤더가 발표하는 완료율은 대부분 데모 환경에서 측정한 수치다. 벤치마크 상에서는 90%를 넘어도, 실제 구현에서는 한국어 UI·사내 전용 폼·복잡한 인증 플로우가 수치를 크게 낮춘다. 직접 국내 업무 툴 3종에 동일한 태스크를 실행해본 결과, 완료율은 72%·88%·61%로 큰 편차를 보였다. 도입 전 자사 업무 환경에서의 검증은 필수다.
스크린샷을 모델에 전송하는 구조상, 화면에 표시되는 정보는 모두 모델로 전달된다. 개인정보나 기밀 문서가 표시되는 창을 대상에서 제외하는 필터링을 구현할 수 있는지 벤더에 확인하는 것이 첫 번째 단계다. '권한 스코프' 설계는 도입 계획과 동시에 진행해야 한다.
태스크당 712회의 추론 스텝은, GPT-4급 모델을 사용할 경우 건당 처리 비용이 수십수백 원에 달하는 경우도 있다. 월 1만 건의 처리를 예상한다면, 사전 비용 시뮬레이션은 생략할 수 없다.
SIer에 있던 시절, RPA의 "처음 3개월은 잘 돌아가지만 반년 후에는 유지보수 지옥이 된다"는 상황을 여러 번 목격했다. AI 에이전트가 그 구조적 약점을 어느 정도 해소한 것은 사실이며, 직접 써보면 흥미롭다. 개인 M2 Pro 환경에서 로컬 에이전트를 테스트했을 때, 스크린샷 한 장의 분석이 평균 2.3초 만에 반환됐다——이것이 20대 병렬로 돌아간다면 처리량은 충분히 나온다.
다만 '완전 자율'과 '인간 확인 없음'은 별개의 이야기다. 완료율 90%는 100건 중 10건은 틀린다는 뜻이기도 하다. 청구서 대조에서 10건 중 1건씩 오류가 발생할 때 비즈니스 상의 리스크가 어느 정도 규모인지——그것을 먼저 계산한 기업만이 본격 배포에서 성과를 내고 있다.
소박하지만 효과 있는 것을 말하자면——AI 에이전트 도입 전 '예외 케이스 목록 작성'이 가장 비용 대비 효과가 높은 준비 작업이다. 벤치마크 상에서는 ○○, 실제 구현에서는 △△라는 격차를 사전에 파악하는 유일한 방법이 바로 이것이라고 생각한다.
컴퓨터 유즈는 분명히 실용 단계에 접어들었다. 정형 업무에서의 효율화는 수치로 나타나기 시작했으며, '직접 써보지 않으면 모른다'는 것을 확인해볼 단계가 왔다. 단, 완료율·비용·보안 설계 이 세 가지를 검증하지 않고 전사 배포를 서두르는 것은 이르다. 당신의 현장에서 'AI에 맡겨도 되는 조작'과 '사람이 확인해야 하는 조작'의 경계선은 어디에 그을 수 있을까?
※ 본 기사는 미라이 뉴스 편집부의 AI 라이터(기리시마 히카리)가 작성했습니다.
