누군가가 웹사이트에서 데이터를 복사해서 스프레드시트에 붙여넣는 모습을 처음 봤을 때, 정말 잊을 수가 없어요. 마치 숟가락 하나로 수영장 물을 퍼내는 것 같은 느낌이었죠. 요즘은 프로세스 자동화가 엄청나게 발전하면서, 특히 웹 스크래핑 분야에서 그 변화가 확연하게 드러나고 있습니다. 반복되는 작업을 자동화하려는 팀이 많아지면서 이런 질문이 자주 나와요: 전통적인 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 쓸까, 아니면 AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼로 바로 넘어갈까?
영업, 이커머스, 운영 쪽에 계신 분들이라면 이런 고민 한 번쯤 해보셨을 거예요. 실제로 했고, 19%는 곧 도입할 예정이라고 하네요. 한편, AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼는 몇 번만 클릭하면 복잡하고 자주 바뀌는 웹사이트도 손쉽게 다룰 수 있다고 약속합니다. 그렇다면 어떤 선택이 더 현명할까요? 프로세스 자동화의 진짜 의미, RPA와 AI 에이전트의 차이, 그리고 웹 스크래핑의 미래가 왜 의 AI 중심 방식과 닮아가는지 함께 살펴볼게요.
프로세스 자동화란? 쉽게 풀어보기
먼저, 프로세스 자동화라는 말이 어렵게 느껴질 수 있지만, 사실은 '지루한 일은 소프트웨어에게 맡기자'는 뜻이에요. 비즈니스 세계의 자동 세차장처럼, 반복적이고 수동적인 업무를 기계가 대신 해주는 거죠. 그래서 우리는 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
기업에서는 프로세스 자동화를 통해 일상 업무를 간소화하고, 실수를 줄이며, 팀의 시간을 아낄 수 있어요. 웹 스크래핑에서는 제품 가격, 연락처, 리뷰 등 웹사이트의 데이터를 직접 클릭하지 않아도 자동으로 모을 수 있습니다. 일일이 복사하고 붙여넣는 대신, 디지털 '로봇'이나 에이전트가 알아서 처리해주는 거죠. 이메일 자동응답기가 인터넷 전체로 확장된 느낌이라고 할까요?
장점은 분명합니다: 할 수 있죠. SaaS와 자동화 제품을 오래 만들어온 입장에서 말씀드리자면, 웹 스크래핑을 자동화하면 다시는 수작업으로 돌아가고 싶지 않을 거예요.
RPA란 무엇인가?
RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 프로세스 자동화의 시초라고 할 수 있습니다. RPA는 소프트웨어 '로봇'이 사람처럼 컴퓨터에서 버튼을 클릭하고, 웹사이트를 탐색하며, 앱 간 데이터를 복사·붙여넣는 방식으로 동작해요. 명확하고 규칙적인 지침을 따르기 때문에, 반복적이고 구조화된 작업에 특히 강합니다.
웹 스크래핑에서 RPA의 대표 활용 사례
- 웹사이트에 로그인해서 특정 필드의 데이터 추출
- 웹 폼의 데이터를 내부 데이터베이스로 복사
- 웹 포털에서 정기적으로 리포트 다운로드
RPA는 금융, 이커머스, 운영 등 다양한 산업에서 핵심 역할을 해왔어요. 예를 들어, 소매업체는 RPA로 매일 밤 경쟁사 가격을 수집하고, 재무팀은 최신 주가로 스프레드시트를 자동 업데이트할 수 있습니다.
RPA의 강점
- 신뢰성: 로봇은 지치지도 않고 오타도 내지 않아요. 24시간 내내 일할 수 있고, .
- 컴플라이언스: 모든 단계가 기록되어 감사가 쉽습니다.
- 빠른 도입: 단순 반복 작업에는 빠르게 적용할 수 있어, 복잡한 통합이 필요 없습니다.
RPA의 한계
하지만 단점도 분명해요. RPA는 규칙에 매우 엄격합니다. 웹사이트 레이아웃이나 구조가 바뀌면 로봇이 멈출 수 있어요. 마치 길을 외워서 운전하는데, 도로가 바뀌면 길을 잃는 것과 비슷하죠. RPA가 어려워하는 부분은 다음과 같습니다:
- 동적 콘텐츠: 무한 스크롤, 팝업, 자주 바뀌는 레이아웃은 추가 논리와 유지보수가 필요합니다.
- 비정형 데이터: 데이터 위치가 매번 다르면 RPA가 혼란스러워합니다.
- 유지보수: 합니다.
즉, RPA는 반복적이고 명확한 작업에는 탁월하지만, 변화에 유연하게 대응하기는 어렵습니다.
신세대 등장: AI 에이전트란?
AI 에이전트는 적응력과 지능을 갖춘 새로운 자동화 방식이에요. 웹 스크래핑에서 AI 에이전트는 '이 사이트에서 모든 상품명과 가격을 가져와'라고 목표만 주면, 스스로 방법을 찾아내는 자율 프로그램입니다.
AI 에이전트와 RPA의 차이점
- 학습과 적응: AI 에이전트는 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 데이터를 이해하고, 새로운 패턴을 학습하며, 필요에 따라 행동을 조정합니다.
- 맥락 이해: 엄격한 규칙 대신, 웹페이지의 내용을 파악하고 패턴을 인식하며, 이미지나 자유 텍스트도 해석할 수 있습니다.
- 자연어 명령: 영어 등 자연어로 원하는 결과를 설명하면, AI가 알아서 단계를 결정합니다.
RPA가 지침을 꼼꼼히 따르는 사무원이라면, AI 에이전트는 상황에 맞게 유연하게 대처하는 비서와 비슷하죠.
AI 웹 스크래퍼: 진화의 다음 단계
AI 웹 스크래퍼는 한 단계 더 진화한 모습입니다. 고도화된 모델로 데이터 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션과 무한 스크롤도 알아서 처리하며, 하위 페이지의 데이터까지 추출합니다. 개발자가 아니어도 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 같은 도구가 혁신을 이끌고 있어요.
웹 스크래핑 프로세스 자동화: 왜 중요한가?
웹 스크래핑을 자동화해야 하는 이유는 명확합니다. 수작업 데이터 수집은 느리고, 오류가 많으며, 확장도 어렵죠. 자동화의 효과는 다음과 같습니다:
- 시간 절약: 수백 페이지를 몇 분 만에 수집—예전엔 며칠, 몇 주 걸리던 일입니다.
- 비용 절감: 합니다.
- 정확성: 일관되고 오류 없는 데이터 확보
- 확장성: 수천 개 상품, 수백만 건 데이터도 문제없습니다.
- 경쟁력: 더 빠르고 신선한 데이터로 더 나은 의사결정이 가능합니다.
아래 표는 대표적인 웹 스크래핑 활용 사례와 자동화의 이점을 정리한 것입니다:
| 웹 스크래핑 활용 사례 | 수집 데이터 및 목적 | 자동화의 이점 |
|---|---|---|
| 경쟁사 가격 모니터링 | 상품 가격, 재고 | 실시간 가격 정보, 수작업 시간 절약 |
| 리드 생성 | 이름, 이메일, 전화번호 | 24/7 영업 파이프라인 구축, 영업팀 시간 확보 |
| 시장 조사 | 리뷰, 평점 | 빠른 의견 집계, 트렌드 파악 |
| 상품 카탈로그 통합 | 상품 상세 정보 | 데이터베이스 최신화, 출시 속도 향상 |
| 부동산 매물 수집 | 가격, 위치 | 일일 시장 동향 파악, 종합 리포트 작성 |
| 금융 데이터 추출 | 주가, 리포트 | 실시간 업데이트, 대량 데이터 처리 |
| 컴플라이언스 모니터링 | 브랜드 사용, 정책 | 일관된 관리, 즉각 알림, 감사 기록 |
결론: 합니다.
RPA vs AI 에이전트: 웹 스크래핑 자동화 방식 비교
실제로 RPA와 AI 에이전트가 웹 스크래핑을 어떻게 처리하는지 비교해볼게요:
| 단계 | RPA 방식 | AI 에이전트 방식 |
|---|---|---|
| 초기 설정 | 사용자가 모든 동작과 필드를 직접 지정 | URL과 원하는 데이터만 설명하면 AI가 필드 자동 인식 |
| 유연성 | 사이트 변경에 취약 | 레이아웃 변화, 새로운 패턴에도 적응 |
| 구조화 데이터 | 잘 처리함 | 잘 처리함 |
| 비정형 데이터 | 어려움 | 텍스트, 이미지, 맥락까지 파악 가능 |
| 페이지네이션/스크롤 | 별도 스크립트 필요 | 자동 감지 및 처리 |
| 유지보수 | 변경마다 재설정 필요 | 소규모 변경은 AI가 자동 적응 |
| 기술 역량 필요 | 중간—설정 필요 | 낮음—코딩 없이 자연어 프롬프트 |
| 확장성 | 봇 라이선스에 제한 | 클라우드 기반, 손쉽게 확장 |
각 방식이 빛을 발하는 순간
- RPA는 구조화된 데이터와 안정적인 사이트(내부 포털, 레거시 시스템 등)에 적합합니다.
- AI 에이전트는 동적이고 자주 바뀌는 사이트, 비개발자 팀에 특히 강점을 보입니다.
RPA로 웹 스크래핑: 전통적 접근
실제 예시를 들어보면, UiPath나 Automation Anywhere 같은 RPA를 사용할 때는:
- 사용자가 웹사이트 탐색, 로그인, 페이지 이동, 데이터 복사 과정을 녹화합니다.
- 봇이 이 과정을 반복 실행해 데이터를 스프레드시트나 데이터베이스에 저장합니다.
주요 어려움:
- 웹사이트 변경: 배너 추가, 버튼 이름 변경만으로도 봇이 멈출 수 있습니다.
- 페이지네이션: 무한 스크롤, '더 보기' 버튼 등은 추가 스크립트 필요
- 동적 콘텐츠: 콘텐츠 로딩을 위한 대기 설정 필요
- 봇 차단: CAPTCHA, IP 차단 등으로 인해 중단될 수 있음
- 확장성: 여러 봇을 병렬로 돌리면 비용과 관리가 복잡해집니다.
RPA는 내부, 예측 가능한 사이트에는 적합하지만, 외부 웹에서는 유지보수 부담이 큽니다.
AI 웹 스크래퍼: 차세대 프로세스 자동화
AI 웹 스크래퍼는 다음과 같이 작업을 처리합니다:
- 웹사이트를 열고 'AI 필드 추천'을 클릭하면 AI가 페이지를 분석합니다.
- AI가 추출 가능한 데이터(상품명, 가격, 평점 등)를 표로 제안합니다.
- 사용자가 제안을 수정하거나 그대로 수락한 뒤 '스크래핑'을 클릭합니다.
- AI 에이전트가 페이지네이션, 하위 페이지 링크까지 자동으로 처리하고, 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 내보냅니다.
주요 장점:
- 간편한 설정: 코딩이나 수동 태깅 없이 원하는 결과만 설명하면 됨
- 하위 페이지, 페이지네이션 자동 처리: AI가 링크를 자동 탐색
- 지능형 데이터 파싱: AI가 데이터 정제, 포맷, 분류까지 자동 수행
- 손쉬운 내보내기: 클릭 한 번으로 원하는 툴로 데이터 이동
비개발자뿐 아니라, 시간을 아끼고 싶은 개발자에게도 혁신적인 변화입니다. 플립폰에서 스마트폰으로 넘어가는 것과 비슷하죠.
Thunderbit 집중 탐구: AI 에이전트로서의 AI 웹 스크래퍼
제가 직접 투자하고 밤새워 만든 이야기를 해볼까요? Thunderbit는 AI 웹 스크래퍼 크롬 확장 프로그램으로, 점차 웹 자동화를 위한 완전한 AI 에이전트로 진화하고 있습니다. 목표는? 웹 스크래핑을 누구나, 심지어 할머니도 쉽게 할 수 있게 만드는 것(그리고 어쩌면 즐겁게까지!).
Thunderbit만의 차별점
- AI 필드 추천: 버튼 한 번이면 AI가 페이지를 읽고 최적의 컬럼을 제안
- 하위 페이지 스크래핑: 상품 상세 페이지 등 하위 페이지까지 자동 방문, 데이터 테이블 확장
- 페이지네이션 감지: '다음' 버튼, 무한 스크롤 등도 AI가 알아서 처리
- 즉시 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 클릭 한 번에 내보내기(추가 비용 없음)
- 코딩 불필요: 비즈니스 사용자를 위해 설계, 개발자만을 위한 도구가 아님
- 클라우드/브라우저 스크래핑: 클라우드(빠르고 병렬 처리) 또는 브라우저(로그인 사이트에 적합) 중 선택 가능
- 무료 AI 유틸리티: 이메일, 전화번호, 이미지 등도 클릭 한 번에 추출
- 스케줄 스크래퍼: '매일 오전 9시'처럼 자연어로 반복 스크래핑 예약, Thunderbit가 자동 처리
Thunderbit는 브라우저 속 'AI 웹 데이터 비서'를 지향합니다. 단순 데이터 추출을 넘어, 추출부터 내보내기까지 전 과정을 최소한의 노력으로 자동화합니다. 그리고 이제 시작일 뿐입니다. 앞으로는 웹을 읽는 것뿐 아니라, 직접 행동하는 완전한 AI 에이전트로 발전할 예정입니다.
직접 써보고 싶으신가요? 해보세요.
올바른 도구 선택: RPA, AI 에이전트, 혹은 둘 다?
웹 스크래핑 자동화에 RPA와 AI 에이전트(Thunderbit 등) 중 무엇을 선택해야 할까요? 아래 체크리스트를 참고하세요:
| 결정 기준 | RPA | AI 에이전트 / AI 웹 스크래퍼 |
|---|---|---|
| 데이터가 매우 구조화되어 있고 사이트가 안정적임 | ✅ | |
| 데이터가 비정형이거나 사이트가 자주 바뀜 | ✅ | |
| 동적 콘텐츠(무한 스크롤, 팝업 등) 처리 필요 | ✅ | |
| 팀에 코딩/IT 역량 있음 | ✅ | ✅ |
| 비개발자 팀 | ✅ | |
| 컴플라이언스/감사상 반복 가능한 절차 필요 | ✅ | |
| 빠른 확장, 다수 사이트 스크래핑 필요 | ✅ | |
| 일회성/즉석 스크래핑 | ✅ | |
| 지속적, 반복적 프로세스 | ✅ | ✅ |
| 장점 결합 원함 | 하이브리드 가능 | 하이브리드 가능 |
팁: 많은 조직이 두 방식을 혼합해 사용합니다. 내부, 구조화된 워크플로우에는 RPA, 외부 동적 웹 데이터에는 AI 에이전트. 미래는 하이브리드입니다.
웹 스크래핑 자동화의 흔한 도전과 극복법
1. 웹사이트 변경 및 유지보수
- RPA: 사이트 변경 시마다 스크립트 수정 필요. 모듈화와 모니터링으로 문제를 조기에 발견하세요.
- AI 에이전트: 소규모 변경에는 AI가 자동 적응하지만, 주기적으로 결과를 검토하세요.
2. 데이터 포맷 및 품질
- RPA: 데이터 정제를 위해 추가 단계나 스크립트/Excel 연동 필요
- AI 에이전트: AI가 추출과 동시에 데이터 정제, 포맷, 분류까지 가능. 필드별 프롬프트 활용 추천
3. 확장성 및 성능
- RPA: 봇을 늘려 확장하지만, 속도 제한과 인프라 비용에 주의
- AI 에이전트: Thunderbit 같은 클라우드 기반 플랫폼이 확장 문제를 해결
4. 봇 차단 및 컴플라이언스
- RPA: CAPTCHA, IP 차단에 취약. 허가된 사이트만 사용 권장
- AI 에이전트: 일부 AI는 사람처럼 행동을 모방하지만, 항상 사이트 정책과 데이터 보호법을 준수해야 함
5. 신뢰성 확보
- 베스트 프랙티스: 추출 데이터 검증, 결과 로그 기록, 이상 감지 알림 설정. 중요한 프로세스는 수동 점검도 병행하세요.
프로세스 자동화의 미래: AI 에이전트가 이끈다
이제 진짜 흥미로운 시대가 열리고 있습니다. 자동화에서 자율화로의 전환이 시작된 것이죠. AI 에이전트는 단순히 지시를 따르는 것을 넘어, 스스로 판단하고, 새로운 상황에 적응하며, 수집한 데이터로 행동까지 제안합니다.
- 2028년까지
- 노코드, 로우코드 플랫폼 덕분에 AI 에이전트 개발이 누구에게나 열려 있습니다.
Thunderbit는 이 미래를 준비하고 있습니다. 우리의 비전은 누구나 클릭 몇 번, 자연어 프롬프트만으로 웹 스크래핑, 데이터 수집, 워크플로우 실행까지 자동화할 수 있도록 만드는 것입니다. 단순 데이터 추출을 넘어, 차세대 비즈니스 자동화를 이끌 AI 에이전트를 개발하고 있습니다.
미래가 궁금하다면 에서 더 많은 정보를 확인하거나, , 등 다양한 주제를 살펴보세요.
마무리
프로세스 자동화는 이제 단순히 수작업을 대체하는 수준을 넘어, 팀이 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 시대가 되었습니다. RPA와 AI 에이전트 모두 각자의 장점이 있지만, 트렌드는 분명합니다: Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼가 더 똑똑하고, 유연하며, 누구나 쉽게 쓸 수 있는 자동화를 실현하고 있습니다.
아직도 데이터를 손으로 복사하고 있다면, 이제 숟가락을 내려놓고 로봇에게 맡길 때입니다. AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 변화를 가져올지 궁금하다면, . 미래의 당신과 팀이 고마워할 겁니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. 프로세스 자동화에서 RPA와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가요?
RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 명확한 규칙에 따라 반복 작업을 자동화해, 안정적이고 구조화된 환경에 적합합니다. 반면, AI 에이전트는 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 맥락을 해석하고, 변화에 적응하며, 비정형 데이터도 처리할 수 있어 동적이고 복잡한 웹 스크래핑에 최적입니다.
2. 웹 스크래핑에 프로세스 자동화가 왜 중요한가요?
수작업 웹 스크래핑은 느리고 오류가 많으며 확장성이 떨어집니다. 자동화하면 시간과 비용을 절감하고, 정확도를 높이며, 웹사이트에서 실시간으로 신선한 데이터를 지속적으로 수집해 즉각적인 의사결정이 가능합니다.
3. Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼 대신 RPA를 써야 할 때는 언제인가요?
RPA는 예측 가능하고 구조화된 데이터, 엄격한 컴플라이언스 문서화가 필요한 경우에 적합합니다. 팀에 기술 역량이 있고, 대상 웹사이트가 자주 바뀌지 않는다면 RPA가 신뢰할 만한 선택이 될 수 있습니다.
4. Thunderbit가 기존 스크래핑 도구와 다른 점은 무엇인가요?
Thunderbit는 AI로 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션과 하위 페이지까지 처리하며, 클릭 한 번에 데이터를 내보낼 수 있습니다. 코딩이 필요 없고, 브라우저/클라우드 기반 스크래핑을 지원해 비개발자도 쉽게 프로세스 자동화를 할 수 있습니다.
5. RPA와 AI 에이전트를 함께 사용할 수 있나요?
네. 많은 기업이 내부의 안정적인 프로세스에는 RPA를, 외부의 동적 웹사이트에는 Thunderbit 같은 AI 에이전트를 혼합해 사용합니다. 이 하이브리드 방식은 두 기술의 장점을 모두 활용할 수 있습니다.
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