AI 대 자동화: 차이점은 무엇이며 각각을 언제 사용해야 할까?

흔히 혼용되지만, AI와 자동화는 산업을 재편하는 두 가지 별개의 힘입니다.

일부 중첩되는 부분이 있지만, 그 기능은 상당히 다릅니다.

자동화는 미리 정의된 규칙에 따라 반복적인 작업을 수행하도록 설계되어 일상적인 워크플로우에서 인간의 노력을 줄여줍니다.

반면 /AI는 의사결정이 필요한 복잡한 작업과 인간 지능을 모방하는 능력에 중점을 둡니다. /AI는 복잡한 데이터를 분석하고 더 스마트한 비즈니스 프로세스를 주도하는 통찰력을 제공함으로써 사용자를 지원합니다.

AI와 자동화의 논쟁을 더 자세히 살펴보고, 각각이 비즈니스 환경에서 작업 수행 효율성을 높이는 데 어떻게 기여하는지 알아보겠습니다. 또한 AI와 자동화를 통합하는 방법에 대해서도 간략히 다룰 예정입니다.

자동화란 무엇인가요?

점점 커지는 팀을 관리하고 계시며, 매주 수동으로 작업을 배정하고, 과부하 상태인 직원을 확인하고, 마감일을 알리고, 이해관계자에게 작업 상태를 이메일로 보고하는 일에 매달리고 계십니다.

이는 시간이 많이 소요되고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

이때 자동화 단계가 해결책이 됩니다. 자동화 tools가 반복적인 작업을 처리해 주므로, 지속적인 인적 개입 없이도 작업 배정, 일정 관리, 보고와 같은 비즈니스 프로세스를 효율화할 수 있습니다.

핵심적으로 자동화는 사전 정의된 규칙에 의존하여 워크플로우를 효율적으로 관리함으로써, 팀이 자동화된 프로세스에 의존하기보다는 인간의 판단이 필요한 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

자동화의 일반적인 활용 사례

가트너에 따르면, 경영진의 80%가 자동화가 모든 비즈니스 의사 결정에 적용될 수 있다고 믿습니다.

비즈니스 운영부터 고객 대응 워크플로우까지, 자동화 tools를 활용해 노력과 시간을 절약할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

👋🏾 정말 스마트한 자동화 도구로 일을 자동화하는 건 어떤 느낌일까요? 예시를 들어 보겠습니다.

인공지능(AI)이란 무엇인가?

여러 스프린트 주기를 관리하는 제품 매니저로서, 어떤 기능이 지연을 유발할 가능성이 높은지 파악하는 데 어려움을 겪고 있다고 가정해 보겠습니다.

모든 티켓을 수동으로 검토하거나 팀의 직감에 의존하는 대신, AI 도구는 과거 스프린트 데이터를 분석하여 병목 현상의 패턴을 감지하고 고위험 사용자 스토리를 자동으로 표시해 줍니다.

인공지능은 다음과 같이 일합니다: 기계가 복잡한 데이터로부터 학습하고, 위험을 인식하며, 의사 결정을 지원하는 등 인간의 인지 기능을 모방할 수 있도록 합니다.

기존 자동화 tools가 미리 정의된 규칙을 따르는 것과 달리, AI 시스템은 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 동적으로 적응합니다.

AI의 일반적인 활용 사례

AI는 이제 현대 비즈니스 운영 방식의 핵심에 자리 잡고 있습니다.

다양한 활용 사례 덕분에 채팅 스레드를 요약하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원하며, 심지어 암 발병 초기 단계까지 진단할 수 있습니다.

그렇다면 이처럼 다재다능한 tool을 최대한 활용하는 방법은 무엇일까요? 다음은 대표적인 활용 사례들입니다:

📮 ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 88%가 개인 작업에 AI를 활용하지만, 50% 이상은 일에서 AI 사용을 꺼립니다.

주요 장애물은 무엇일까요? 원활한 통합 부족, 지식 격차, 보안 문제입니다.

하지만 AI가 이미 작업 공간에 내장되어 있고 보안을 위해 구축되어 있다면 어떨까요?

ClickUp Brain(ClickUp Brain)은 ClickUp의 내장형 AI 어시스턴트로, 이러한 가능성을 현실로 만듭니다. 평이한 언어로 된 프롬프트를 이해하며, 세 가지 AI 도입 우려 사항을 모두 해결하는 동시에 워크스페이스 전반에 걸쳐 채팅, 작업, 문서, 지식을 연결합니다. 단 하나의 tool로 답변을 찾고, 반복 작업을 자동화하며, 인사이트를 얻으세요!

AI vs. 자동화: 키 차이점

우리 모두 AI나 자동화에 익숙하지 않은 사람은 없다고 해도 과언이 아닙니다.

*지난해 73%의 기업이 자동화 투자를 확대했으며, 약 40%가 최소 25%의 비용 절감을 달성했다고 보고했습니다.

반면, 기업의 42%만이 실험 단계를 넘어 운영에 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.

자동화는 도입 측면에서 확실히 앞서 나가고 있지만, AI는 훨씬 더 많은 혜택을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.

두 기술이 각각 어떤 역할을 하는지 명확히 이해하기 위해, AI와 자동화의 핵심 차이점을 간략히 비교해 보겠습니다:

AI와 자동화가 겹치는 영역

차이점이 존재하지만, AI와 자동화는 팀으로 가장 효과적으로 일합니다: 하나는 사고하고, 다른 하나는 실행합니다.

실제 사용 사례에서 두 기술이 서로를 보완하는 방식은 다음과 같습니다:

✅ /AI는 자연어 처리 기술을 활용해 IT 티켓의 맥락, 긴급도, 콘텐츠를 분석합니다 → 자동화 시스템은 이를 적절한 담당자에게 연결하거나 비밀번호 재설정 같은 일상적인 요청을 해결합니다

✅ /AI는 예측 분석을 통해 재무 데이터의 이상 징후를 탐지 → 자동화가 경보를 트리거하거나 의심스러운 트랜잭션을 동결하거나 수동 검토를 시작합니다

✅ AI는 셀프 서비스 챗봇에서 사용자 쿼리를 이해하고 의도를 파악합니다. → 자동화는 기록 업데이트, 접근 권한 재설정, 문서 생성 등의 작업을 수행합니다

✅ AI는 프로젝트 데이터를 모니터링하여 잠재적 지연이나 자원 충돌을 예측 → 자동화 tools는 작업 일정을 조정하거나 팀 리더에게 실시간으로 알림

✅ AI는 직원 데이터에서 기술 격차 또는 성과 추세를 식별합니다 → 자동화는 온보딩, 교육 모듈 또는 재배치를 시작합니다

실제 예시

이 기업들은 AI와 자동화가 협력하여 일함으로써 발휘하는 진정한 마법의 증거입니다.

FedEx: 전 세계적으로 대량 소포 분류 및 라스트마일 배송을 관리하는 글로벌 물류 선도 기업

👉🏽 자동화가 가져온 변화: 멤피스 월드 hub에서 페덱스는 분류 작업을 용이하게 하기 위해 6면 바코드 스캐너, 자동 치수 측정 시스템, 그리고 11마일 길이의 컨베이어를 설치했습니다. 이러한 자동화 tools는 더 빠르고 안정적인 패키지 라우팅을 보장합니다

👉🏽 AI가 가져온 변화: FedEx는 예측 분석을 통해 지연을 예측하고 경로를 최적화하며 피크 시간대 물량을 지능적으로 관리합니다. AI는 실시간 배송 예측을 제공함으로써 고객 경험도 향상시킵니다

✅ 효과: 분류 시간 단축, 운영 안정성 향상, 최소한의 노력으로 물량 급증 시 처리 용량 강화

하이네켄: 지속가능성과 생산성 향상을 위해 운영을 현대화하는 다국적 양조 기업

👉🏽 자동화가 가져온 변화: 하이네켄은 병입, 라벨, 창고 워크플로우 전반에 PLC 기반 자동화 시스템을 도입했습니다. 이를 통해 최소한의 인력 개입으로 일관된 생산이 가능해졌습니다

👉🏽 AI가 가져온 변화: AI 기반 디지털 트윈은 에너지 사용을 시뮬레이션하고 공정 효율성을 최적화합니다. 머신 비전은 실시간으로 품질 관리를 모니터링하여 생산량을 높이고 폐기물을 줄입니다

✅ 효과: 전 세계 시설에서 상당한 에너지 절감, 탄소 배출량 감소 및 운영 안정성 향상을 달성했습니다

자동화와 /AI의 한계

자동화와 AI는 인적 노력을 크게 줄일 수 있지만, 비용 절감 가능성에도 불구하고 비즈니스 리더들이 반드시 플랜해야 할 한도점을 동반합니다.

자동화의 한도

자동화는 구조화된 환경에서 가장 효과적으로 작동합니다. 그러나 예측 불가능한 상황이나 유연한 추론이 필요한 경우, 자동화의 한계가 드러나기 시작합니다.

1. 결정을 내릴 수 없습니다

자동화는 미리 정의된 규칙을 따르며 프로그래밍된 작업만 실행할 수 있습니다. 자동화 tool은 인간의 개입 없이는 예상치 못한 상황이 발생했을 때 맥락을 고려하거나 판단을 내릴 수 없습니다.

2. 경직된 논리

규칙 기반 이메일 라우팅 시스템은 특정 키워드를 기준으로 지원 티켓을 전달할 수 있습니다. 그러나 고객이 자연어로 작성하거나 문제를 잘못 라벨링할 경우, 시스템이 티켓을 잘못 전달하거나 무시할 수 있습니다. 결국 자동화 tools는 스스로 적응하지 못합니다.

3. 일관된 입력 형식이 필요합니다

예를 들어 급여 처리 자동화는 모든 타임시트가 동일한 형식으로 제출될 때 효과적입니다. 한 팀은 PDF로, 다른 팀은 스프레드시트로 근무 시간을 제출하면 자동화 시스템이 중단됩니다. AI가 자연어 처리나 컴퓨터 비전을 활용해 비정형 데이터를 해석하는 유연성을 자동화 시스템은 갖추지 못하기 때문입니다.

AI의 한도점

AI는 적응성을 가져다주지만… 대가를 치러야 합니다.

이는 데이터 분석, 전문성, 그리고 항상 검증하기 쉽지 않은 결과물에 대한 신뢰를 요구합니다.

1. 높은 비용

AI 기반 자동화 구현은 비용이 많이 듭니다. AI 챗봇으로 고객 지원을 자동화하려는 중견 기업은 맞춤형 자연어 처리(NLP) 훈련, 데이터 라벨, 인프라 구축, 지속적인 모델 업데이트에 투자해야 할 수 있어, 즉각적인 성과보다는 장기적인 노력이 필요합니다.

2. 설명하기 더 어려운("블랙박스" 결정)

위험 분석에서 AI 모델은 학습된 패턴을 바탕으로 대출을 거절하거나 트랜잭션을 잠재적 사기로 표시할 수 있습니다. 그러나 '왜'라는 질문을 받으면 명확한 이유를 제시하지 못해 블랙박스 결정이 됩니다. 이러한 투명성 부족으로 금융, 의료, 인사 팀들이 결정을 정당화하기 어렵습니다.

3. 훈련 데이터가 필요합니다

예를 들어, 한 기업이 AI를 활용해 장비 고장을 예측하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 해당 모델은 수년간의 센서 기록 데이터 없이는 학습하거나 정확한 예측을 할 수 없습니다. 자동화 기술과 달리 AI는 학습을 위해 방대하고 정제된 관련 데이터셋이 필요하며, 이는 수집하거나 준비하기 어려울 수 있습니다.

ClickUp이 AI와 자동화를 결합하는 방법

느리고 분산된 시스템은 효율성을 저해합니다.

많은 팀이 여전히 단편화된 tools에 의존해 워크플로우를 관리하고 있습니다. 프로젝트 추적에는 한 플랫폼을, 커뮤니케이션에는 다른 플랫폼을, AI 콘텐츠 생성에는 또 다른 플랫폼을 사용하는 식입니다.

이러한 분산된 설정( 워크 스프롤)은 중복 작업, 단절된 데이터, 유연성이 요구될 때 무너지는 워크플로우를 초래합니다.

더욱이 이는 앞서 강조한 한계점, 즉 맥락 없는 자동화와 실행 없는 AI를 오히려 강화합니다.

ClickUp은 AI 협업 tools과 자동화를 단일 플랫폼에 통합하여 해결합니다. 여기서 작업, 문서, 사람, 목표는 지능형 규칙 기반 워크플로우를 통해 연결됩니다.

반복적인 워크플로우를 ClickUp 자동화로 처리하세요

ClickUp 자동화는 소유자 지정, 상태 업데이트, 이메일 발송, 업무 인수인계 워크플로우 시작 등 일상적이고 반복적인 작업을 사람의 감독 없이 처리합니다.

사전 구축된 템플릿과 동적 조건을 활용하면 온보딩부터 보고에 이르기까지 비즈니스 프로세스의 거의 모든 부분을 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 양식이 제출될 때마다 수동으로 작업을 할당하는 대신 ClickUp 자동화 기능을 사용하면 즉시 작업을 생성하고, 마감일을 설정하며, 업무량에 따라 담당자를 배정하고, 해당 담당자에게 알림을 보낼 수 있습니다. 설정에서 토글을 켜고 조건만 정의하면 됩니다. 👇🏼

ClickUp AI로 스마트 제안, 요약 기능 활용 및 워크플로우 자동화를 경험하세요

ClickUp Brain은 상황별 요약, 즉각적인 답변, 자동 생성 문서화를 통해 일상 워크플로우에 인공지능을 도입합니다.

SOP 작성, 긴 스레드 요약, 작업 업데이트 생성 등을 말합니다. ClickUp AI는 매 단계마다 새로운 데이터 맥락과 명확성이 필요한 인지 작업에서 수동 노력을 제거합니다.

한 단계 더 나아가, 단계별로 능동적인 워크플로우를 구축하는 데까지 도움을 드립니다!

ClickUp에서 AI 에이전트로 하이브리드 워크플로우 구축하기

진정한 힘은 양자를 결합하는 데 있습니다: AI는 해석을 담당하고, 자동화는 실행을 수행합니다.

ClickUp의 AI 자동화 빌더를 사용하면, 하나의 트리거가 tool 간 전환 없이 지능형 인사이트와 기계적 실행을 동시에 시작하는 능동적 워크플로우를 설계할 수 있습니다!

예를 들어 자율 답변 에이전트를 살펴보세요. 채널에 게시된 질문을 이해하고 지도된 리소스(자동화 빌더를 통해 지정)에서 답변을 가져올 수 있습니다. 즉, 반복적인 질문에 답하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

또한 에이전트를 통해 주간 또는 일간 업데이트를 전송하고, 티켓을 분류하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다!

결과적으로, 이 설정에서는:

추가 혜택: ClickUp 사용 시 구체적인 지원이 필요하신가요? 인증된 AI 에이전트가 캠페인 관리, 프로젝트 실행, 클라이언트 서비스 제공, 온보딩, 버그 해결, 전략적 이니셔티브 등 모든 워크플로우를 자동화하고 효율화해 드립니다. 사전 구축되고 맞춤 설정 가능한 이 에이전트들은 반복 작업을 처리하고 지능형 지원을 제공하며, 귀사의 고유한 요구사항에 맞게 조정되어 팀이 시간을 절약하고 가장 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

AI vs. 자동화? ClickUp으로 둘 다 활용하세요

직원들을 채용한 데는 이유가 있습니다: 전략, 창의성, 그리고 성장을 위해서입니다.

이러한 핵심 작업은 데이터 정리 및 분석과 같은 부차적 작업 속에서 소홀해지기 쉽습니다.

운영 효율성을 높이는 진정한 비결은 생성형 AI를 활용하기 위해 AI와 자동화를 결합하는 것입니다. 이를 통해 팀들은 핵심 작업에 집중할 수 있습니다.

ClickUp은 AI 기반 지능과 강력한 자동화 tools를 하나의 연결된 작업 공간에 통합합니다. 이를 통해 디지털 시스템 내에서 더 스마트하게 사고하고, 더 빠르게 움직이며, 원활하게 운영할 수 있습니다. 다트머스 대학 학생 웰니스 센터의 시드 바블라(Sid Babla) 는 다음과 같이 노트합니다:

ClickUp은 댓글 기능과 태그된 사용자에게 자동 알림을 제공하는 등 프로젝트 관리에 여러 소프트웨어가 필요하지 않도록 합니다. 또한 Miro, GDrive 같은 tools와 연동되어 해당 시스템에 작업/콘텐츠를 중복 입력할 필요가 없습니다.

여러 플랫폼의 복잡함을 피하고 AI와 자동화로 워크플로우를 간소화할 준비가 되셨나요? 지금 바로 ClickUp에 가입하세요!

자주 묻는 질문

전통적인 자동화는 계산 시스템과 자동화 시스템을 활용하여 설정된 규칙과 인간 입력에 기반해 일상적인 작업과 반복적인 프로세스를 처리합니다. 반면 AI는 기계가 새로운 데이터로부터 학습하고, 자연어를 이해하며, 변화하는 상황에 적응할 수 있도록 하여 복잡한 의사결정에 인간 감독이 필요한 경우가 많습니다. 자동화가 운영 비용 절감을 통해 생산성을 향상시키는 반면, AI 기능은 시스템이 기존에 인간이 수행해야 했던 작업을 가능하게 함으로써 디지털 전환을 주도합니다.

AI은 자동화의 진화된 양식으로 볼 수 있습니다. 기존 자동화가 반복적인 프로세스와 일상적인 작업에 집중하는 반면, AI는 기계가 새로운 데이터를 분석하고 자연어를 이해하며 최소한의 인간 개입으로 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. AI 기반 자동화 시스템은 단순한 규칙 기반 동작을 넘어 더 큰 유연성과 지능을 제공합니다.

자동화는 최소한의 인간 개입으로 일상적인 작업과 반복적인 프로세스를 수행하도록 설계된 계산 시스템을 의미합니다. 반면 AI 에이전트는 고급 AI 기능을 갖춘 자동화 시스템으로, 자연어를 이해하고 새로운 데이터로부터 학습하며 의사결정을 내릴 수 있습니다. 다만 복잡한 시나리오에서는 종종 인간의 감독이 필요합니다. AI 에이전트는 디지털 전환의 한 단계로, 기계가 기존 자동화를 넘어선 작업을 처리할 수 있도록 합니다.

자동화는 최소한의 인간 개입으로 일상적인 작업과 반복적인 프로세스를 수행하도록 설계된 계산 시스템을 의미합니다. 반면 AI 에이전트는 고급 AI 기능을 갖춘 자동화 시스템으로, 자연어를 이해하고 새로운 데이터로부터 학습하며 의사결정을 내릴 수 있습니다. 다만 복잡한 시나리오에서는 종종 인간의 감독이 필요합니다. AI 에이전트는 디지털 전환의 한 단계로, 기계가 기존 자동화를 넘어선 작업을 처리할 수 있도록 합니다.