웹사이트 데이터를 손으로 복사해 스프레드시트에 몇 시간씩 붙여 넣는 모습을 처음 봤던 순간이 아직도 생생해요. 티스푼으로 수영장 물을 퍼내는 사람을 보는 기분이었죠. 그사이 프로세스 자동화의 세계는 폭발적으로 커졌고, 특히 웹 스크래핑 쪽이 그래요. 그런데 더 많은 팀이 이런 반복 작업을 자동화하려 들면서 새로운 질문도 따라왔어요. 전통적인 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 써야 할까요, 아니면 AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼로 곧장 넘어가야 할까요?
영업, 이커머스, 운영 일을 해 봤다면 이 혼란을 직접 겪어 봤을 거예요. 숫자도 이를 뒷받침해요. 조직의 53%가 이미 RPA 여정을 시작했고, 또 다른 19%가 곧 시작할 계획이에요. 한편 AI 에이전트와 AI 웹 스크래퍼는 더 빠르게 진화하면서, 가장 지저분하고 동적인 사이트도 몇 번의 클릭으로 처리할 수 있다고 장담해요. 그럼 뭘 골라야 할까요? 프로세스 자동화가 정확히 뭔지, RPA와 AI 에이전트는 어떻게 다른지, 그리고 웹 스크래핑의 미래가 왜 점점 Thunderbit의 AI 중심 방식을 닮아 가는지 하나씩 풀어 볼게요.
프로세스 자동화 이해하기: 정확히 무슨 뜻일까요?
AI로 웹 스크래핑 자동화하기 Get Started Free
기본부터 볼게요. 프로세스 자동화는 결국 “지루한 일을 소프트웨어한테 맡긴다”를 멋지게 표현한 말이에요. 비즈니스 세계의 자동 세차장이라고 보면 돼요. 기계가 반복적이고 손 많이 가는 일을 떠맡고, 사람은 진짜 머리 써야 하는 일에 집중하는 거죠. 아니면 적어도 커피 한 잔 마실 여유라도요.
비즈니스에서 프로세스 자동화는 일상 업무를 더 효율적으로 만들고, 오류를 줄이고, 팀의 시간을 확보하는 데 초점이 있어요. 웹 스크래핑에서는 제품 가격, 연락처, 리뷰 같은 데이터를 페이지마다 일일이 클릭하지 않고 도구로 모으는 걸 뜻하죠. 몇 시간씩 복붙하는 대신, 디지털 “로봇”이나 에이전트를 세팅해 대신 돌리는 거예요. 이메일 자동응답기를 인터넷 전체에 걸어 두는 셈이라고 보면 돼요.
효과는 분명해요. 더 빠른 데이터 수집, 더 높은 정확도, 늘 최신인 정보를 얻을 수 있죠. SaaS와 자동화 제품을 오래 만들어 온 사람으로서 말하자면, 웹 스크래핑을 한 번 자동화하고 나면 다시 수동 입력으로 돌아가고 싶지 않을 거예요.
RPA 살펴보기: 로봇 프로세스 자동화란?
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스 자동화의 원조라고 할 수 있어요. RPA는 컴퓨터에서 사람의 행동을 흉내 내는 소프트웨어 “로봇”을 써요. 버튼 클릭, 웹사이트 이동, 앱 간 복사 붙여 넣기 같은 일이죠. 이 봇은 명확한 규칙 기반 지시를 따르고, 반복적이고 구조화된 작업에 강해요.
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 도구였어요. 예를 들어 소매업체는 매일 밤 RPA로 경쟁사 가격을 긁어올 수 있고, 금융팀은 최신 주가를 스프레드시트에 채워 넣는 데 쓸 수 있죠.
RPA의 강점
- 신뢰성: 봇은 지치지도, 오타를 내지도 않아요. 24시간 일하고, 사람보다 4~5배 빨라요.
- 규정 준수: 모든 단계가 기록되니 감사 대응이 한결 수월해요.
- 빠른 도입: 단순하고 반복적인 작업이라면 RPA는 빠르게 구축돼요. 깊은 통합이 꼭 필요하지도 않고요.
RPA의 한계
다만 문제도 있어요. RPA는 규칙에 무척 깐깐해요. 웹사이트 레이아웃이나 구조가 바뀌면 봇이 깨질 수 있죠. 모든 회전 지점을 통째로 외워서 운전을 배웠는데 도로가 바뀌면 길을 잃는 것과 비슷해요. RPA는 다음에도 약해요.
- 동적 콘텐츠: 무한 스크롤, 팝업, 바뀌는 레이아웃은 추가 로직과 유지보수가 필요해요.
- 비정형 데이터: 데이터 위치가 매번 다르면 RPA가 헤매요.
- 유지보수: 사이트 업데이트가 잦으면 다시 프로그래밍할 일도 잦아져요.
정리하면, RPA는 정해진 루틴 업무엔 훌륭하지만 도구함에서 가장 유연한 도구라고 보긴 어려워요.
새 주인공 등장: AI 에이전트란?
이제 AI 에이전트 차례예요. AI 에이전트는 적응력과 지능을 갖춘 새로운 형태의 자동화예요. 웹 스크래핑 맥락에서 AI 에이전트는 “이 사이트에서 제품명과 가격을 모두 가져와 줘” 같은 목표를 받으면, 그걸 어떻게 이룰지 스스로 알아내는 자율 프로그램이에요.
AI 에이전트와 RPA의 차이
- 학습과 적응: AI 에이전트는 머신러닝과 자연어 처리로 이해하고, 판단하고, 행동해요. 비정형 데이터를 다루고, 새 패턴을 배우고, 필요에 따라 행동을 조정할 수 있죠.
- 맥락 이해: 고정 규칙만 따르는 대신 웹페이지 콘텐츠를 해석해요. 패턴을 알아보고, 맥락을 파악하고, 이미지나 자유 텍스트도 읽어내요.
- 자연어 지시: 원하는 걸 평이한 말로 설명만 해도, AI 에이전트가 알아서 단계를 짜내는 경우가 많아요.
RPA가 시키는 대로만 하는 성실한 사무원이라면, AI 에이전트는 새 상황에 맞춰 즉석에서 대응하는 자율 비서에 더 가까워요.
AI 웹 스크래퍼: 다음 진화 단계
AI 웹 스크래퍼는 여기서 한 발 더 나가요. 고급 모델로 데이터 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션과 무한 스크롤을 처리하고, 서브페이지에서 데이터까지 뽑아 줘요. 게다가 설정도 거의 필요 없죠. 바로 이 지점에서 Thunderbit 같은 도구가 앞서가고 있어요. 개발자뿐 아니라 누구나 프로세스 자동화를 쉽게 쓰게 만들고 있거든요.
웹 스크래핑을 위한 프로세스 자동화: 왜 중요할까요?
애초에 왜 웹 스크래핑을 자동화해야 할까요? 수동 데이터 수집은 느리고, 오류가 잦고, 규모 키우기도 어렵거든요. 자동화는 이걸 줘요.
- 시간 절약: 봇은 수백 페이지를 몇 분 만에 긁어요. 예전엔 며칠, 몇 주 걸리던 일이죠.
- 비용 절감: 수동 입력을 자동화로 바꾸면 프로세스 비용이 30~60% 줄어요.
- 정확성: 자동화는 더 일관되고 오류가 적은 데이터를 내놔요.
- 확장성: 자동 스크래퍼는 제품 수천 개나 레코드 수백만 건도 처리해요.
- 경쟁 우위: 더 빠르고 최신인 데이터는 더 나은 의사결정과 빠른 대응으로 이어져요.
아래는 흔한 웹 스크래핑 활용 사례와, 각각을 자동화했을 때의 이점을 정리한 표예요.
| 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 자동화는 금방 본전을 뽑는다는 것이에요.
RPA vs AI 에이전트: 웹 스크래핑은 어떻게 자동화할까요?
조금 더 실전으로 들어가 볼게요. RPA와 AI 에이전트는 실제로 웹 스크래핑을 어떻게 다룰까요? 나란히 견줘 볼게요.
| 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 웹사이트에 구조화된 데이터가 있을 때예요. 내부 포털이나 레거시 시스템을 떠올리면 돼요.
- AI 에이전트가 강한 경우는 동적이고 복잡하며 자주 바뀌는 사이트를 다뤄야 하거나, 팀에 코딩 인력이 많지 않을 때예요.
웹 스크래핑용 RPA: 전통적인 방식
실제 예를 들어 볼게요. UiPath나 Automation Anywhere 같은 RPA를 쓰면 보통 이렇게 해요.
- 웹사이트를 도는 과정을 직접 기록해요. 브라우저 열기, 로그인, 페이지 이동, 데이터 복사.
- 봇이 이 동작을 그대로 재생하면서 페이지를 반복 순회하고, 데이터를 스프레드시트나 데이터베이스에 복사해요.
흔한 문제점은 이래요.
- 웹사이트 변경: 새 배너나 이름 바뀐 버튼 하나로도 봇이 멈출 수 있어요.
- 페이지네이션: 무한 스크롤이나 “더 보기” 버튼은 추가 스크립트가 필요해요.
- 동적 콘텐츠: 봇은 콘텐츠가 뜰 때까지 명시적으로 기다려야 해요.
- 봇 차단: CAPTCHA와 IP 차단이 RPA를 단번에 막아 세울 수 있어요.
- 확장: 봇을 많이 병렬로 돌리면 비용도 복잡성도 커져요.
RPA는 예측 가능한 내부 사이트엔 훌륭하지만, 공개 웹이라는 정글에서는 유지보수 부담이 커질 수 있어요.
하나 짚고 넘어갈게요. 2026년 중반 기준으로, 공급사 쪽에서도 “RPA”와 “AI 에이전트”의 경계가 점점 흐려지고 있어요. UiPath의 Automation Suite는 이제 에이전틱 AI 기능을 함께 제공해요. Agent Builder, Maestro, GenAI Activities 같은 기능이죠. Automation Anywhere도 비슷한 방향이고요. 그래서 지금 “RPA 도구”를 평가할 땐 단순 기록-재생 방식인지, 아니면 AI 기반 추출이 내장됐는지 꼭 확인하세요. 두 진영은 빠르게 가까워지고 있어요.
AI 웹 스크래퍼: 차세대 프로세스 자동화
이제 AI 웹 스크래퍼가 같은 일을 어떻게 처리하는지 볼게요.
- 웹사이트를 열고 “AI 필드 추천”을 누르면, AI가 페이지를 분석해요.
- AI가 추출 가능한 데이터 표를 제안해요. 예를 들어 제품명, 가격, 평점 같은 거죠.
- 제안을 손보거나 그대로 받아들인 뒤 “스크래핑”을 눌러요.
- AI 에이전트가 알아서 페이지네이션을 처리하고, 서브페이지 링크를 따라가고, 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보내요.
핵심 장점은 이래요.
- 최소한의 설정: 코딩도, 수동 태깅도 없어요. 원하는 것만 설명하면 돼요.
- 서브페이지·페이지네이션 처리: AI가 링크를 자동으로 감지하고 따라가요.
- 지능형 데이터 파싱: AI가 긁으면서 데이터를 정리하고, 형식을 맞추고, 분류까지 해 줘요.
- 쉬운 내보내기: 자주 쓰는 도구로 한 번에 내보낼 수 있어요.
비기술 사용자는 물론, 시간을 아끼고 싶은 기술 사용자에게도 이건 판도를 바꾸는 경험이에요. 폴더폰에서 스마트폰으로 하룻밤 새 넘어가는 느낌이죠.
Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 무료로 사용해 보기
Thunderbit 집중 탐구: AI 에이전트로서의 AI 웹 스크래퍼
제가 돈도, 적잖은 밤도 쏟아부은 곳 이야기를 해 볼게요. 바로 Thunderbit이에요. Thunderbit은 점점 완전한 웹 자동화 AI 에이전트로 발전하고 있는 AI 웹 스크래퍼 크롬 확장 프로그램이에요. 우리 목표는 웹 스크래핑을 너무 쉽게 만들어서 할머니도 쓸 수 있게, 아니면 적어도 즐겁게 쓸 수 있게 하는 거예요.
Thunderbit이 다른 이유
- AI 필드 추천: 버튼 하나만 누르면 AI가 페이지를 읽고 긁기 좋은 열을 제안해요.
- 서브페이지 스크래핑: Thunderbit은 각 서브페이지(예: 제품 상세 페이지)를 방문해 데이터 표를 풍부하게 만들 수 있어요. 추가 설정도 필요 없고요.
- 페이지네이션 감지: “다음” 버튼이든 무한 스크롤이든, Thunderbit의 AI가 알아서 파악하고 계속 긁어요.
- 즉시 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 한 번에 내보낼 수 있고, 추가 비용도 없어요.
- 코딩 불필요: 모든 기능이 개발자뿐 아니라 비즈니스 사용자까지 염두에 두고 설계됐어요.
- 클라우드 또는 브라우저 스크래핑: 클라우드에서 빠르게 병렬 처리할 수도 있고, 로그인된 사이트에 강한 브라우저 방식도 고를 수 있어요.
- 무료 AI 유틸리티: 어떤 웹사이트든 이메일, 전화번호, 이미지를 한 번의 클릭으로 뽑을 수 있어요.
- 스케줄 스크래퍼: “매일 오전 9시처럼” 자연어로 반복 스크래핑을 걸어 두면 나머지는 Thunderbit이 처리해요.
Thunderbit은 브라우저 안에서 돌아가는 “AI 웹 데이터 비서”로 만들어졌어요. 단순히 데이터를 긁는 데서 끝나는 게 아니라, 추출부터 내보내기까지 전 과정을 최대한 매끄럽게 자동화하는 게 목표예요. 그리고 네, 아직 시작에 불과해요. 미래는 웹을 읽는 데서 멈추지 않고, 웹에서 실제로 행동까지 하는 AI 에이전트로 채워질 거예요.
직접 써 보고 싶으세요? Chrome 웹 스토어에서 Thunderbit을 내려받아 보세요.
올바른 도구 고르기: RPA, AI 에이전트, 혹은 둘 다 언제 써야 할까요?
그래서 웹 스크래핑 자동화에서 RPA와 AI 에이전트(예: Thunderbit) 중 뭘 골라야 할까요? 간단한 체크리스트를 보세요.
| 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 써요. 구조화된 내부 워크플로엔 RPA를, 동적인 외부 웹 데이터엔 AI 에이전트를 쓰는 식이죠. 미래는 하이브리드예요.
웹 스크래핑 자동화에서 자주 겪는 문제 넘기
1. 웹사이트 변경과 유지보수
- RPA: 사이트가 바뀔 때마다 정기 업데이트가 필요해요. 모듈형 스크립트와 모니터링으로 문제를 일찍 잡으세요.
- AI 에이전트: 더 단단해요. AI가 작은 변경엔 적응하지만, 그래도 결과는 주기적으로 점검하는 게 좋아요.
2. 데이터 형식과 품질
- RPA: 데이터 정리 단계를 추가하거나 스크립트/Excel과 연동하세요.
- AI 에이전트: 긁으면서 데이터를 정리하고, 형식을 맞추고, 분류까지 해 줘요. 최선의 결과를 원하면 필드별 프롬프트를 활용하세요.
3. 확장성과 성능
- RPA: 봇을 더 돌려 확장할 수 있지만, 속도 제한과 인프라 비용을 조심하세요.
- AI 에이전트: Thunderbit 같은 클라우드 네이티브 플랫폼이 확장을 대신 처리해 줘요.
4. 스크래핑 방지 장치와 규정 준수
- RPA: CAPTCHA와 IP 차단에 약할 수 있어요. 허용받은 사이트에서만 쓰세요.
- AI 에이전트: 일부 AI 에이전트는 사람 행동을 더 잘 흉내 내지만, 사이트 약관과 데이터 개인정보 보호법은 늘 지켜야 해요.
5. 신뢰성 확보
- 모범 사례: 긁은 데이터는 늘 검증하고, 결과를 기록하고, 이상 징후 알림을 걸어 두세요. 특히 핵심 업무라면 주기적으로 수동 점검도 병행하는 게 좋아요.
프로세스 자동화의 미래: AI 에이전트가 이끄는 시대
더 많은 AI 웹 스크래핑 인사이트 보기 Get Started Free
이제 정말 흥미로운 대목이에요. 세상은 자동화에서 자율성으로 옮겨 가고 있어요. AI 에이전트는 지시를 따르는 수준을 넘어, 스스로 결정하고 새 상황에 적응하며, 모은 데이터를 바탕으로 다음 행동까지 제안하기 시작했어요.
- Capgemini의 2026 AI Advantage 연구에 따르면 조직의 82%가 2027년까지 AI 에이전트를 통합할 계획이라고 해요. AI 에이전트가 대부분 실험 단계였던 2024년과 비교하면 크게 늘어난 수치죠.
- Gartner는 2028년이면 엔터프라이즈 소프트웨어 애플리케이션의 33%가 에이전틱 AI를 탑재할 거라고 내다봐요. 2024년엔 1%도 안 됐는데 말이죠.
- 노코드와 로우코드 플랫폼 덕에 이제 IT 부서뿐 아니라 누구나 AI 에이전트를 만들 수 있게 되고 있어요.
Thunderbit은 바로 이 미래를 향해 만들어지고 있어요. 우리 비전은 프로세스 자동화를 너무 직관적으로 만들어서, 누구나 몇 번의 클릭과 평이한 문장 프롬프트만으로 웹 스크래핑, 데이터 수집, 심지어 워크플로 실행까지 자동화하게 하는 거예요. 우리는 데이터를 긁는 데서 멈추지 않아요. 다음 물결의 비즈니스 자동화를 이끌 AI 에이전트를 만들고 있어요.
미래가 어디로 가는지 더 보고 싶으세요? Thunderbit 블로그에서 더 읽거나, 데이터 스크래핑이란 무엇이며 2025년에 어떻게 하는가, AI로 어떤 웹사이트든 스크래핑하는 방법 같은 주제도 확인해 보세요.
마무리 생각
프로세스 자동화는 이제 단순히 수작업을 대체하는 일이 아니에요. 팀이 더 많은 일을 더 빠르게, 덜 번거롭게 해내도록 만드는 일이죠. RPA와 AI 에이전트는 각자의 자리와 강점이 있지만, 흐름은 분명해요. Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼가 자동화를 더 똑똑하고, 더 단단하고, 더 많은 사람이 쓸 수 있게 만들고 있어요.
아직도 데이터를 손으로 복사해 붙여 넣고 있다면, 이제 티스푼을 내려놓고 무거운 일은 로봇에게 맡길 때예요. AI 에이전트가 당신의 비즈니스에 뭘 해 줄 수 있는지 보고 싶다면, Thunderbit을 사용해 보세요. 미래의 당신과 팀이 분명 고마워할 거예요.
자주 묻는 질문
1. 프로세스 자동화에서 RPA와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가요?
RPA(로봇 프로세스 자동화)는 반복 작업을 자동화하려고 엄격한 규칙 기반 지시를 따르며, 안정적이고 구조화된 환경에 맞아요. 반면 AI 에이전트는 맥락을 이해하고, 변화에 적응하고, 머신러닝과 자연어 처리로 비정형 데이터를 다룰 수 있어 동적이고 복잡한 웹 스크래핑에 더 잘 어울려요.
2. 웹 스크래핑에서 프로세스 자동화가 왜 중요한가요?
수동 웹 스크래핑은 느리고, 오류가 많고, 확장도 어렵기 때문이에요. 웹 스크래핑을 자동화하면 시간을 아끼고, 비용을 줄이고, 정확도를 높이며, 웹사이트에서 늘 최신 데이터를 사람 손 없이 꾸준히 모아 실시간 의사결정을 가능하게 해 줘요.
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 잘 맞아요. 팀에 기술 역량이 있고 대상 사이트가 자주 바뀌지 않는다면, RPA는 믿을 만한 선택이 될 수 있어요.
4. Thunderbit이 전통적인 스크래핑 도구와 다른 점은 무엇인가요?
Thunderbit은 AI로 필드를 자동 감지하고, 페이지네이션을 처리하고, 서브페이지에서 데이터를 뽑고, 한 번의 클릭으로 데이터를 내보낼 수 있어요. 코딩이 필요 없고, 비즈니스 사용자를 위해 설계됐으며, 브라우저나 클라우드 기반 스크래핑을 지원해 비개발자도 프로세스 자동화를 쉽게 쓰게 해 줘요.
5. RPA와 AI 에이전트를 함께 쓸 수 있나요?
네, 게다가 점점 더 자주 별도 연결 작업 없이도 가능해지고 있어요. 많은 팀이 여전히 안정적이고 구조화된 내부 워크플로엔 전통적인 RPA를 쓰고, 지저분한 공개 웹엔 Thunderbit 같은 AI 웹 스크래퍼를 더해요. 하지만 주요 RPA 플랫폼(UiPath, Automation Anywhere)도 2025~2026년에 걸쳐 에이전틱 AI 기능을 내놓으면서, 이제 “하이브리드”는 커스텀 통합 작업이라기보다 기본 선택지가 되어 가고 있어요.
추가 읽을거리:
- 리스트 크롤링이란 무엇이며 AI로 어떻게 하는가
- AI를 사용해 웹사이트 데이터를 Excel로 스크래핑하는 방법
- 2025년 최고의 웹 스크래핑 도구와 소프트웨어
- 프로세스 자동화란 무엇인가요?
AI 웹 스크래퍼 사용해 보기 Get Started Free
