웹사이트에서 누군가가 데이터를 수동으로 복사해 스프레드시트에 몇 시간씩 붙여 넣던 첫 장면을 저는 절대 잊지 못할 거예요. 마치 티스푼으로 수영장을 비우려는 사람을 보는 기분이었죠. 오늘날로 오면 프로세스 자동화의 세계는 폭발적으로 커졌고, 특히 웹 스크래핑 분야에서는 더 그렇습니다. 하지만 더 많은 팀이 이런 반복 작업을 자동화하려고 하면서 새로운 질문도 함께 떠오르고 있어요. 전통적인 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 써야 할까요, 아니면 AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼의 세계로 바로 뛰어들어야 할까요?
영업, 이커머스, 운영 업무를 하고 있다면 이런 혼란을 직접 느껴보셨을 거예요. 통계도 이를 뒷받침합니다. , 또 다른 19%는 곧 시작할 계획입니다. 한편 AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼는 더 빠르게 진화하면서, 가장 지저분하고 동적인 웹사이트도 몇 번의 클릭만으로 처리할 수 있다고 약속하고 있어요. 그렇다면 어떻게 선택해야 할까요? 프로세스 자동화가 실제로 무엇인지, RPA와 AI 에이전트는 어떻게 다른지, 그리고 웹 스크래핑의 미래가 왜 점점 더 의 AI 중심 접근 방식처럼 보이는지 하나씩 살펴보겠습니다.
프로세스 자동화 이해하기: 정확히 무엇을 의미할까요?
먼저 기본부터 볼게요. 프로세스 자동화는 결국 “소프트웨어가 지루한 일을 대신하게 한다”는 뜻을 멋지게 표현한 말이에요. 비즈니스 세계의 자동 세차장이라고 생각하면 됩니다. 기계가 반복적이고 수작업이 필요한 일을 맡고, 사람은 정말 생각이 필요한 일에 집중할 수 있게 해주죠. 아니면 적어도 좋은 커피 한 잔이 필요한 일에 말이에요.
비즈니스에서 프로세스 자동화는 일상 업무를 더 효율적으로 만들고, 오류를 줄이며, 팀의 시간을 확보하는 데 초점이 있어요. 웹 스크래핑에서는 웹사이트에서 제품 가격, 연락처, 리뷰 같은 데이터를 직접 페이지마다 클릭하지 않고 수집할 수 있도록 도구를 사용하는 걸 의미합니다. 몇 시간씩 복사 붙여 넣기를 하는 대신, 디지털 “로봇”이나 에이전트를 설정해 대신 수행하게 하는 거죠. 마치 이메일 자동응답기를 인터넷 전체에 적용하는 것과 비슷해요.
효과는 분명합니다. 를 얻을 수 있죠. 그리고 SaaS와 자동화 제품을 수년간 만들어온 사람으로서 말씀드리면, 웹 스크래핑 프로세스를 한 번 자동화하고 나면 다시 수동 입력으로 돌아가고 싶지 않을 거예요.
RPA 살펴보기: 로봇 프로세스 자동화란 무엇인가요?
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스 자동화의 원조라고 할 수 있어요. RPA는 컴퓨터에서 사람의 행동을 흉내 내는 소프트웨어 “로봇”을 사용합니다. 버튼 클릭, 웹사이트 이동, 앱 간 복사 붙여 넣기 같은 작업이 여기에 포함되죠. 이런 봇은 명확한 규칙 기반 지시를 따르며, 반복적이고 구조화된 작업을 처리하는 데 강합니다.
웹 스크래핑에서 흔한 RPA 활용 사례
- 웹사이트에 로그인해 특정 필드의 데이터를 추출하기
- 웹 폼의 데이터를 내부 데이터베이스로 복사하기
- 일정에 따라 웹 포털에서 보고서 다운로드하기
RPA는 금융, 이커머스, 운영 분야에서 오랫동안 주력 도구로 쓰여 왔어요. 예를 들어 소매업체는 매일 밤 RPA로 경쟁사 가격을 스크래핑할 수 있고, 금융팀은 최신 주가를 스프레드시트에 업데이트하는 데 활용할 수 있습니다.
RPA의 강점
- 신뢰성: 봇은 피곤해하지도, 오타를 내지도 않아요. 24시간 내내 일할 수 있고, .
- 규정 준수: 모든 단계가 문서화되므로 감사 대응이 훨씬 수월해요.
- 빠른 도입: 단순하고 반복적인 작업이라면 RPA는 빠르게 구축할 수 있어요. 깊은 통합이 꼭 필요하지도 않습니다.
RPA의 한계
하지만 문제도 있어요. RPA는 규칙에 아주 엄격합니다. 웹사이트의 레이아웃이나 구조가 바뀌면 봇이 깨질 수 있어요. 마치 모든 회전 방향을 외워서 운전하는 법을 배웠는데, 도로가 바뀌어버리면 길을 잃는 것과 비슷하죠. RPA는 다음에도 약합니다.
- 동적 콘텐츠: 무한 스크롤, 팝업, 변경되는 레이아웃은 추가 로직과 유지보수가 필요합니다.
- 비정형 데이터: 데이터 위치가 매번 같지 않으면 RPA가 헷갈립니다.
- 유지보수: .
즉, RPA는 정해진 루틴 업무에는 훌륭하지만, 도구함에서 가장 유연한 도구라고 보기는 어려워요.
새로운 주인공 등장: AI 에이전트란 무엇인가요?
이제 AI 에이전트를 볼 차례예요. AI 에이전트는 적응성과 지능을 갖춘 새로운 형태의 자동화입니다. 웹 스크래핑 맥락에서 AI 에이전트는 “이 사이트에서 제품명과 가격을 모두 가져와 줘” 같은 목표를 받으면, 그걸 어떻게 달성할지 스스로 찾아내는 자율 프로그램이에요.
AI 에이전트와 RPA의 차이
- 학습과 적응: AI 에이전트는 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 이해하고, 판단하고, 행동합니다. 비정형 데이터를 처리할 수 있고, 새로운 패턴도 학습하며, 필요에 따라 행동을 조정할 수 있어요.
- 맥락 이해: 고정된 규칙만 따르는 대신 웹페이지 콘텐츠를 해석해요. 패턴을 인식하고, 맥락을 이해하며, 이미지나 자유 텍스트도 읽어낼 수 있습니다.
- 자연어 지시: 종종 원하는 내용을 평범한 영어로만 말해도, AI 에이전트가 알아서 단계들을 찾아냅니다.
RPA를 지시한 대로만 움직이는 성실한 사무원이라고 생각하면, AI 에이전트는 새로운 상황에 맞춰 즉흥적으로 대응할 수 있는 자율 비서에 더 가까워요.
AI 웹 스크래퍼: 다음 진화 단계
AI 웹 스크래퍼는 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 고급 모델을 사용해 데이터 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션과 무한 스크롤을 처리하며, 서브페이지에서 데이터까지 추출해 줘요. 게다가 설정도 거의 필요 없습니다. 바로 이 지점에서 같은 도구가 앞장서고 있어요. 개발자뿐 아니라 모두가 프로세스 자동화를 쉽게 사용할 수 있게 만들고 있죠.
웹 스크래핑을 위한 프로세스 자동화: 왜 중요할까요?
애초에 왜 웹 스크래핑을 자동화해야 할까요? 수동 데이터 수집은 느리고, 오류가 발생하기 쉽고, 규모 확장도 어렵기 때문입니다. 자동화는 다음을 제공합니다.
- 시간 절약: 봇은 수백 개의 페이지를 몇 분 만에 스크래핑할 수 있어요. 예전엔 며칠, 몇 주 걸리던 일이죠.
- 비용 절감: 수동 입력을 자동화로 바꾸면 합니다.
- 정확성: 자동화는 더 일관되고 오류가 적은 데이터를 만들어냅니다.
- 확장성: 자동 스크래퍼는 수천 개의 제품이나 수백만 건의 레코드도 처리할 수 있어요.
- 경쟁 우위: 더 빠르고 최신의 데이터는 더 나은 의사결정과 빠른 대응으로 이어집니다.
아래는 흔한 웹 스크래핑 활용 사례와, 각각을 자동화했을 때의 이점을 정리한 표입니다.
| 웹 스크래핑 활용 사례 | 무엇을 수집하고 왜 필요한가 | 자동화의 이점 |
|---|---|---|
| 경쟁사 가격 모니터링 | 제품 가격, 재고 | 실시간 가격 인사이트 확보, 수동 확인 시간 절약 |
| 리드 생성 | 이름, 이메일, 전화번호 | 24시간 내내 영업 파이프라인 확보, 영업팀은 판매에 집중 가능 |
| 시장 조사 | 리뷰, 평점 | 의견을 빠르게 집계하고 트렌드 파악 |
| 제품 카탈로그 통합 | 제품 상세 정보 | 데이터베이스 최신 상태 유지, 출시 속도 향상 |
| 부동산 매물 목록 | 가격, 위치 | 일일 시장 인사이트 제공, 종합 보고서 작성 가능 |
| 금융 데이터 추출 | 주가, 보고서 | 실시간 업데이트, 수천 개 데이터 포인트까지 확장 가능 |
| 규정 준수 모니터링 | 브랜드 사용, 정책 | 일관된 집행, 즉각 알림, 감사 추적 가능 |
결국 핵심은 입니다.
RPA vs AI 에이전트: 웹 스크래핑은 어떻게 자동화할까요?
이제 좀 더 실용적으로 들어가 볼게요. RPA와 AI 에이전트는 실제로 웹 스크래핑을 어떻게 다룰까요? 나란히 비교해 보겠습니다.
| 단계 | RPA 방식 | AI 에이전트 방식 |
|---|---|---|
| 초기 설정 | 사용자가 모든 행동을 기록하고 각 필드를 정의 | 사용자가 URL과 원하는 데이터를 설명하면 AI가 필드를 자동 파악 |
| 유연성 | 취약함—사이트 변경에 쉽게 깨짐 | 적응형—레이아웃 변경과 새로운 패턴도 처리 |
| 구조화 데이터 | 잘 작동함 | 잘 작동함 |
| 비정형 데이터 | 처리에 어려움 | 매우 강함—텍스트, 이미지, 맥락까지 해석 가능 |
| 페이지네이션/스크롤 | 명시적 스크립팅 필요 | 자동 감지 및 처리 |
| 유지보수 | 높음—변경마다 업데이트 필요 | 낮음—작은 변화는 AI가 적응 |
| 필요한 기술 수준 | 중간—설정 필요 | 낮음—코딩 없이 자연어 프롬프트로 가능 |
| 확장성 | 봇 라이선스에 제한됨 | 클라우드 네이티브로 쉽게 확장 가능 |
각각 언제 강할까요?
- RPA가 강한 경우는 안정적이고 예측 가능한 웹사이트와 구조화된 데이터가 있을 때예요. 내부 포털이나 레거시 시스템을 떠올리면 됩니다.
- AI 에이전트가 강한 경우는 동적이고 복잡하며 자주 바뀌는 웹사이트를 처리해야 하거나, 팀에 코딩 인력이 많지 않을 때예요.
웹 스크래핑용 RPA: 전통적인 방식
실제 예를 들어볼게요. UiPath나 Automation Anywhere 같은 RPA를 사용하면 보통 이렇게 합니다.
- 웹사이트를 탐색하는 과정을 직접 기록합니다: 브라우저 열기, 로그인, 페이지 이동, 데이터 복사.
- 봇이 이 동작을 그대로 재생하면서 페이지를 반복 순회하고, 데이터를 스프레드시트나 데이터베이스에 복사합니다.
흔한 문제점:
- 웹사이트 변경: 새 배너나 이름이 바뀐 버튼 하나만으로도 봇이 멈출 수 있어요.
- 페이지네이션: 무한 스크롤이나 “더 보기” 버튼은 추가 스크립트가 필요합니다.
- 동적 콘텐츠: 봇은 콘텐츠가 로드될 때까지 명시적으로 기다려야 해요.
- 봇 차단: CAPTCHA와 IP 차단이 RPA를 바로 멈춰 세울 수 있습니다.
- 확장: 봇을 많이 병렬로 돌리면 비용도 복잡성도 커집니다.
RPA는 내부의 예측 가능한 사이트에는 훌륭하지만, 공개 웹이라는 정글에서는 유지보수 부담이 커질 수 있어요.
한 가지 짚고 넘어갈 점이 있어요. 2026년 중반 기준으로, 공급업체 측에서도 “RPA”와 “AI 에이전트”의 경계가 점점 흐려지고 있습니다. UiPath의 — Agent Builder, Maestro, GenAI Activities 같은 기능이죠. Automation Anywhere도 비슷한 방향으로 가고 있고요. 그래서 지금 “RPA 도구”를 평가할 때는 단순한 기록-재생 방식인지, 아니면 AI 기반 추출이 내장돼 있는지 꼭 확인해 보셔야 합니다. 두 진영은 빠르게 가까워지고 있어요.
AI 웹 스크래퍼: 차세대 프로세스 자동화
이제 AI 웹 스크래퍼가 같은 작업을 어떻게 처리하는지 볼게요.
- 웹사이트를 열고 “AI 필드 추천”을 클릭하면, AI가 페이지를 분석합니다.
- AI가 추출 가능한 데이터 표를 제안합니다. 예: 제품명, 가격, 평점 등.
- 제안을 수정하거나 그대로 수락한 뒤 “스크래핑”을 클릭합니다.
- AI 에이전트가 자동으로 페이지네이션을 처리하고, 서브페이지 링크를 따라가며, 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보냅니다.
핵심 장점:
- 최소한의 설정: 코딩도 없고, 수동 태깅도 필요 없어요. 원하는 것만 설명하면 됩니다.
- 서브페이지와 페이지네이션 처리: AI가 링크를 자동으로 감지하고 따라갑니다.
- 지능형 데이터 파싱: AI가 스크래핑하면서 데이터를 정리하고, 형식을 맞추고, 분류까지 할 수 있어요.
- 사용하기 쉬운 내보내기: 자주 쓰는 도구로 한 번에 내보낼 수 있습니다.
비기술 사용자에게는 물론, 시간을 아끼고 싶은 기술 사용자에게도 이건 판도를 바꾸는 경험이에요. 플립폰에서 스마트폰으로 하룻밤 사이에 넘어가는 느낌이죠.
Thunderbit 집중 탐구: AI 에이전트로서의 AI 웹 스크래퍼
제가 돈을 쓰고, 또 정말 많은 밤을 투자한 곳에 대해 이야기해볼게요. 바로 입니다. Thunderbit은 점점 완전한 웹 자동화 AI 에이전트로 발전하고 있는 AI 웹 스크래퍼 크롬 확장 프로그램이에요. 우리의 목표는 웹 스크래핑을 너무 쉽게 만들어서 할머니도 사용할 수 있게 하는 것, 아니면 적어도 즐겁게 쓸 수 있게 만드는 거예요.
Thunderbit이 다른 이유
- AI 필드 추천: 버튼 하나만 누르면 AI가 페이지를 읽고 스크래핑하기 좋은 열을 제안합니다.
- 서브페이지 스크래핑: Thunderbit은 각 서브페이지(예: 제품 상세 페이지)를 방문해 데이터 표를 풍부하게 만들 수 있어요. 추가 설정이 필요 없습니다.
- 페이지네이션 감지: “다음” 버튼이든 무한 스크롤이든, Thunderbit의 AI가 알아서 파악하고 계속 스크래핑합니다.
- 즉시 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 한 번에 내보낼 수 있고, 추가 비용도 없어요.
- 코딩 불필요: 모든 기능이 개발자뿐 아니라 비즈니스 사용자까지 고려해 설계되었습니다.
- 클라우드 또는 브라우저 스크래핑: 클라우드에서 빠르게 병렬 처리할 수도 있고, 로그인된 사이트에 강한 브라우저 방식도 선택할 수 있어요.
- 무료 AI 유틸리티: 어떤 웹사이트든 이메일, 전화번호, 이미지를 한 번의 클릭으로 추출할 수 있습니다.
- 스케줄 스크래퍼: “매일 오전 9시처럼” 자연어로 반복 스크래핑을 설정하면 나머지는 Thunderbit이 처리합니다.
Thunderbit은 브라우저 안에서 작동하는 “AI 웹 데이터 비서”로 만들어졌어요. 단순히 데이터를 긁어오는 데서 끝나는 게 아니라, 추출부터 내보내기까지 전체 과정을 최대한 매끄럽게 자동화하는 것이 목표입니다. 그리고 네, 아직 시작에 불과해요. 미래는 웹을 읽는 데서 끝나지 않고, 웹에 실제로 행동까지 할 수 있는 AI 에이전트들로 가득할 겁니다.
직접 써보고 싶으신가요? 해 보세요.
올바른 도구 고르기: RPA, AI 에이전트, 혹은 둘 다 언제 써야 할까요?
그렇다면 웹 스크래핑 자동화에서 RPA와 AI 에이전트(예: Thunderbit) 중 무엇을 선택해야 할까요? 간단한 체크리스트를 보시죠.
| 판단 기준 | RPA | AI 에이전트 / AI 웹 스크래퍼 |
|---|---|---|
| 데이터가 매우 구조화되어 있고 사이트가 안정적임 | ✅ | |
| 데이터가 지저분하거나 비정형이고 사이트가 자주 바뀜 | ✅ | |
| 동적 콘텐츠(무한 스크롤, 팝업)를 처리해야 함 | ✅ | |
| 팀에 코딩/IT 역량이 있음 | ✅ | ✅ |
| 팀이 비기술 인력 중심임 | ✅ | |
| 규정 준수/감사 때문에 엄격하고 반복 가능한 단계가 필요함 | ✅ | |
| 빠르게 확장하거나 많은 사이트를 스크래핑해야 함 | ✅ | |
| 한 번만 하거나 필요할 때만 하는 스크래핑 | ✅ | |
| 지속적이고 반복적인 프로세스 | ✅ | ✅ |
| 강점을 결합하고 싶음 | 하이브리드 가능 | 하이브리드 가능 |
전문가 팁: 이제 많은 조직이 두 방식을 섞어 쓰고 있어요. 내부의 구조화된 워크플로에는 RPA를, 외부의 동적 웹 데이터에는 AI 에이전트를 사용하는 식이죠. 미래는 하이브리드입니다.
웹 스크래핑 자동화에서 자주 겪는 문제 극복하기
1. 웹사이트 변경과 유지보수
- RPA: 사이트가 바뀔 때마다 정기 업데이트가 필요해요. 모듈형 스크립트와 모니터링을 활용해 문제를 조기에 잡으세요.
- AI 에이전트: 더 견고합니다. AI가 작은 변경에는 적응하지만, 그래도 결과는 주기적으로 검토하는 것이 좋아요.
2. 데이터 형식과 품질
- RPA: 데이터 정리용 단계를 추가하거나 스크립트/Excel과 연동하세요.
- AI 에이전트: 스크래핑하면서 데이터를 정리하고, 형식을 맞추고, 분류까지 할 수 있어요. 가장 좋은 결과를 위해서는 필드별 프롬프트를 활용하세요.
3. 확장성과 성능
- RPA: 더 많은 봇을 실행해 확장할 수 있지만, 속도 제한과 인프라 비용을 주의해야 합니다.
- AI 에이전트: Thunderbit 같은 클라우드 네이티브 플랫폼이 확장을 대신 처리해 줍니다.
4. 스크래핑 방지 장치와 규정 준수
- RPA: CAPTCHA와 IP 차단에 약할 수 있어요. 허용받은 사이트에서만 사용하세요.
- AI 에이전트: 일부 AI 에이전트는 사람의 행동을 더 잘 흉내 낼 수 있지만, 항상 사이트 약관과 데이터 개인정보 보호법을 지켜야 합니다.
5. 신뢰성 확보
- 모범 사례: 스크래핑한 데이터를 항상 검증하고, 결과를 기록하며, 이상 징후 알림을 설정하세요. 특히 핵심 업무에는 주기적으로 수동 점검도 병행하는 것이 좋습니다.
프로세스 자동화의 미래: AI 에이전트가 이끄는 시대
이제 정말 흥미로운 부분입니다. 세상은 자동화에서 자율성으로 이동하고 있어요. AI 에이전트는 단순히 지시를 따르는 수준을 넘어, 결정을 내리고 새로운 상황에 적응하며, 수집한 데이터를 바탕으로 다음 행동까지 제안하기 시작했습니다.
- Capgemini의 2026 AI Advantage 연구에 따르면 이라고 합니다. AI 에이전트가 아직 대부분 실험 단계였던 2024년과 비교하면 크게 증가한 수치예요.
- Gartner에 따르면 2028년에는 하게 될 전망입니다. 2024년엔 1%도 안 됐죠.
- 노코드와 로우코드 플랫폼 덕분에 이제 IT 부서뿐 아니라 누구나 AI 에이전트를 만들 수 있게 되고 있습니다.
Thunderbit은 이런 미래를 위해 만들어지고 있어요. 우리의 비전은 프로세스 자동화를 너무 직관적으로 만들어서, 누구나 몇 번의 클릭과 평이한 문장 프롬프트만으로 웹 스크래핑, 데이터 수집, 심지어 워크플로 실행까지 자동화할 수 있게 하는 것입니다. 우리는 단순히 데이터를 긁어오는 데서 그치지 않아요. 다음 물결의 비즈니스 자동화를 이끌 AI 에이전트를 만들고 있습니다.
미래가 어디로 가는지 더 보고 싶으신가요? 에서 더 읽어보시거나, , 같은 주제도 확인해 보세요.
마무리 생각
프로세스 자동화는 더 이상 단순히 수작업을 대체하는 일이 아니에요. 팀이 더 많은 일을 더 빠르게, 더 적은 번거로움으로 해낼 수 있게 해주는 일입니다. RPA와 AI 에이전트는 각각의 자리와 강점이 있지만, 흐름은 분명해요. Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼가 자동화를 더 똑똑하고, 더 견고하고, 더 많은 사람이 쓸 수 있게 만들고 있습니다.
아직도 데이터를 손으로 복사해 붙여 넣고 계신다면, 이제는 티스푼을 내려놓고 로봇에게 무거운 일을 맡길 때예요. AI 에이전트가 당신의 비즈니스에 무엇을 해줄 수 있는지 보고 싶다면, . 미래의 당신과 팀이 분명 고마워할 거예요.
자주 묻는 질문
1. 프로세스 자동화에서 RPA와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가요?
RPA(로봇 프로세스 자동화)는 반복 작업을 자동화하기 위해 엄격한 규칙 기반 지시를 따르며, 안정적이고 구조화된 환경에 적합합니다. 반면 AI 에이전트는 문맥을 이해하고, 변화에 적응하며, 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 비정형 데이터를 다룰 수 있어 동적이고 복잡한 웹 스크래핑 작업에 더 잘 맞습니다.
2. 웹 스크래핑에서 프로세스 자동화가 왜 중요한가요?
수동 웹 스크래핑은 느리고 오류가 많으며 확장도 어렵기 때문입니다. 웹 스크래핑을 자동화하면 시간을 절약하고, 비용을 줄이고, 정확도를 높일 수 있으며, 웹사이트에서 항상 최신 데이터를 수동 개입 없이 지속적으로 수집해 실시간 의사결정을 가능하게 합니다.
3. Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼 대신 RPA를 언제 써야 하나요?
RPA는 구조화된 데이터가 있는 예측 가능한 웹사이트와 엄격한 규정 준수 문서가 필요한 경우에 가장 적합합니다. 팀에 기술 역량이 있고 대상 웹사이트가 자주 바뀌지 않는다면, RPA는 신뢰할 수 있는 선택이 될 수 있어요.
4. Thunderbit이 전통적인 스크래핑 도구와 다른 점은 무엇인가요?
Thunderbit은 AI로 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션을 처리하고, 서브페이지에서 데이터를 추출하고, 한 번의 클릭으로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 코딩이 필요 없고, 비즈니스 사용자를 위해 설계되었으며, 브라우저 또는 클라우드 기반 스크래핑을 지원해 비개발자도 프로세스 자동화를 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다.
5. RPA와 AI 에이전트를 함께 사용할 수 있나요?
네, 그리고 점점 더 자주 별도 연결 작업 없이도 가능해지고 있어요. 많은 팀이 여전히 안정적이고 구조화된 내부 워크플로에는 전통적인 RPA를 사용하고, 지저분한 공개 웹에는 Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼를 더합니다. 하지만 주요 RPA 플랫폼(UiPath, Automation Anywhere)도 2025~2026년에 걸쳐 에이전틱 AI 기능을 제공하면서, 이제 “하이브리드”는 커스텀 통합 작업이라기보다 기본 선택지가 되어가고 있습니다.
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