직원 신뢰가 자동화 ROI를 결정할 수 있는 이유

자동화는 최초의 산업 기계와 조립 라인이 발명된 이래로 직장에서 언제나 양날의 검이었습니다.

한편, 위험하거나 어려운 작업에서 인간을 대체하고 전체 생산성을 향상시켜 결과적으로 전체 경제 시스템에 번영을 가져올 수 있습니다.

다른 한편으로는 근로자를 대체하고 실업을 초래하거나 자본이 노동보다 우위에 서게 할 수 있습니다.

따라서 자동화가 직원에게 힘을 실어줄 때는 대체로 수용하고 환영하지만, 고용주가 이를 자신들을 없애기 위한 수단으로 사용한다고 느낄 때는 회의적으로 보는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

오랫동안 자동화는 공장과 조립 라인, 혹은 엑셀 시트에서 데이터 처리와 같은 단순하고 반복적인 작업에 국한되었습니다. 그러나 AI와 로봇공학이라는 두 힘이 결합하면서 모든 직무, 청백색 직종, 신입부터 고도의 전문성을 요구하는 직무까지 자동화 수준이 급속히 높아지고 있습니다.

따라서 이러한 새로운 형태의 자동화를 성공적으로 도입하려면 기업 및 기타 조직은 기존 인력에게 이러한 기술 역량이 지속적인 인간 생산성으로 전환될 것임을 신중히 설득하고 협상해야 합니다.

인도 치트카라 대학교와 말레이시아 선웨이 대학교 연구진이 수행한 새로운 연구는 자동화 성공과 투자 수익률에 기여하는 인간적 요인을 조사했습니다. 연구 결과 자동화가 직무를 대체하기보다 향상시킨다는 직원들의 신뢰가 자동화 성공적인 도입의 주요 요인 중 하나임을 밝혀냈습니다.

It was published in The Bottom Line¹, under the title “직장 로봇 도입이 직원의 직무 (불)안정감, 참여도 및 성과 인식에 미치는 영향”.

대체될 수 있다는 두려움

작업 자동화는 직원들을 일상적인 업무에서 해방시키지만, 특히 기술 집약적인 분야에서 업무 정체성이 전문성에 밀접하게 연결된 경우, 중복에 대한 불안감을 촉발합니다. 직무 불안감에 대한 인식은 동기를 저하시하고, 참여도를 약화시키며, 성과를 약화시킵니다.

이 상황은 특히 서비스 산업에서 기술 중심 조직, 그리고 “충분히 좋은” 서비스와 가격 경쟁을 하는 신흥 경제국, 예를 들어 인도에서 특히 심각하게 나타날 것입니다.

복잡한 점은 자동화가 일부 역할을 강화하면서 다른 역할을 약화시킨다는 것입니다. 그러나 어떤 역할이 영향을 받을지는 항상 명확하지 않습니다. 따라서 많은 직원들이 미래 고용 가능성에 대한 불확실성에 근거한 선제적 스트레스 반응을 보이는 것은 합리적입니다.

여러 연구에 따르면, 근로자들이 기계가 자신을 보완하기보다 대체할 것이라고 믿을 때 생산성 감소가 더 급격하게 나타났습니다.

전반적으로 자동화된 코드 테스트, 야간 데이터 정리, 실시간 인프라 모니터링은 일상 업무에서 많은 노동을 제거하여 전문가들이 아키텍처 설계, 고객 문제 해결 및 혁신에 노력을 집중할 수 있게 합니다.

따라서 일반적으로 자동화는 반복적이고 규칙 기반의 작업 및 일상 업무에서 분석, 창의성, 판단을 요구하는 업무로의 전환을 촉진할 것으로 예상됩니다.

자동화 및 노동 데이터 분석

실제 근로자에게 묻다

연구진은 프로세스 자동화와 함께 혹은 그와 연계하여 일하는 인도 IT 서비스 전문가들을 대상으로 설문지를 통해 자동화에 대한 인식을 평가했습니다. 이를 통해 398개의 유효한 응답을 얻었습니다.

데이터는 인구통계적 배경(연령, 교육, 성별, 근무 도시, 근무 경험)을 포착했으며, 대부분의 참가자는 40세 이하(88%)였고, 5분의 3이 대학원 학위(61.1%)를 보유했으며, 59.8%가 남성였습니다. 응답자는 인도 내 다섯 개 IT 허브인 방갈로르(23.9%), 첸나이(17.1%), 델리(19.8%), 하이데라바드(20.6%), 푸네(18.6%)에 고르게 분포되었습니다.

Source: The Bottom Line

그들은 5점 척도를 사용하여 여러 지표를 측정하고, 각 지표 간의 상관관계도 조사했습니다:

• 직장에서 자동화/로봇 도입
• 직무 (불)안정감에 대한 직원 인식
• 직원 참여도
• 직원 성과

Source: The Bottom Line

자동화 효과

연구진은 자동화와 성과 사이의 직접적인 관계와 직무 안전감 및 참여와 관련된 간접 경로를 모두 분석했습니다. 직장에서 로봇 도입이 직원 성과에 미치는 직접 효과는 강력했으며, 이는 직장 로봇이 직원 성과를 향상시킬 수 있음을 나타냅니다.

전체 간접 효과는 직장에서 로봇이 도입될 때 직무 상실에 대한 두려움을 완화하는 것이 직원들의 성과 향상에 기여한다는 것을 보여주었습니다.

자동화는 또한 직원 참여를 통한 별도의 긍정적인 경로를 가졌습니다. 더욱 중요한 것은, 연구진이 자동화가 인식된 직무 안전감에 영향을 미치고, 이는 참여도와 궁극적으로 직원 성과에 영향을 주는 순차적 경로를 발견했다는 점입니다.

이는 연속 매개 경로의 존재를 보여줍니다: 직장에서 로봇 도입 → 직원의 직무 안전감 인식 → 향상된 직원 참여 → 상승하는 직원 성과.

반대로, 결과는 인식된 직무 불안감이 참여도를 약화시키고 자동화와 관련된 성과 향상을 부분적으로 상쇄할 수 있음을 시사합니다.

이는 주요 심리학 이론, 특히 매슬로우의 욕구 위계와 일치합니다: 직무 안전감과 같은 기본적인 보안이 충족되어야 참여와 같은 고차원적 동기가 성장할 수 있습니다.

Source: Simple Psychology

연구진은 또한 이 효과가 계층적이거나 위험 회피적인 문화, 예를 들어 인도와 그 IT 서비스 산업에서 더 강하게 나타날 것으로 예상된다고 언급했습니다.

투자자 시사점

이 연구에서 중요한 정보는 자동화가 생산성을 향상시킬 수 있다는 것이 아니라, 자동화가 가져오는 생산성 향상의 규모를 총 간접 효과의 크기가 크게 변화시킬 수 있다는 점입니다.

이는 중요한 사실일 뿐만 아니라, 측정하고 모니터링하며 정기적으로 확인할 수 있는 지표이기도 합니다.

따라서 가장 강력한 자동화 플랫폼은 단순히 작업을 대체하는 것이 아니라, 소프트웨어 로봇, AI 에이전트, 그리고 직원을 조율하며, 기업이 자동화를 도입하면서도 인력 성과를 저해하지 않도록 거버넌스, 가시성, 재교육 경로를 제공할 것입니다.

“전체적으로 볼 때, 이러한 결과는 직장 로봇의 생산성 잠재력이 기계적 효율성뿐만 아니라 직원들의 심리적 반응을 다루는 데에도 달려 있음을 보여줍니다.”

인간 심리를 고려한 이러한 전체론적 접근 방식이 있어야만 기존 인력 성과를 저해하지 않으면서 약속된 생산성 향상을 완전히 달성할 수 있습니다.

연구진에 따르면 이를 달성하기 위한 방법은 몇 가지 핵심적인 결정과 정책을 통해 이루어집니다:

• 명확한 보안 신호 제공, 예를 들어 자동화 첫 18개월 동안 강제 해고를 하지 않겠다고 명시하는 조직.
• 구조화된 재교육을 추가하여 안심시키기: 특히 직원들이 기술 격차를 식별하고 공동 소유권을 강화하는 프로그램을 공동 설계하는 인증 프로그램.
• 인간의 문제 해결 능력을 강조하도록 역할을 재구성하기. 수정된 직무 설명은 로봇 지원이 어떻게 직원들을 아키텍처 검토, 고객 컨설팅, 혹은 프로토타입 설계에 집중하도록 해주는지를 명시해야 합니다.
• 성과 지표가 악화되기 전에 사기가 떨어지는 것을 감지하기 위해 참여도를 지속적으로 측정하기.

자동화에 투자하기

UiPath

많은 기업이 이전 세대 자동화 소프트웨어를 대규모로 만들고 최적화함으로써 성장했습니다. 이러한 기업들은 고객 네트워크 전반에 최신 AI 에이전트를 배치할 좋은 위치에 있으며, 고객들은 자동화를 위해 이들을 신뢰해 왔습니다.

그 중 하나가 UiPath (PATH )이며, 2005년에 설립된 기업 자동화 분야의 오랜 리더입니다. 이 회사의 핵심 시장은 기업 비즈니스 고객이며, “로보틱 프로세스 자동화”(RPA) 카테고리를 담당합니다.

오늘날 UiPath는 RPA에 국한되지 않지만, 이는 자체적으로 큰 시장이며 폭발적인 성장세를 보일 준비가 되어 있습니다:2025년에는 46억 8천만 달러 규모였으며, 2033년까지 연평균 29% 성장해 358억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Source: GrandView Research

UiPath의 제품은 자동으로 감사 가능한 데이터 세트를 생성하여 컴플라이언스 비용을 절감하며, 이는 은행, 제조, 정부와 같은 고규제 분야에서 UiPath의 상업적 성공에 크게 기여했습니다.

2026년에 금융 범죄 컴플라이언스를 위한 AI 에이전트 분야의 선구자인 WorkFusion을 최근 인수함으로써, UiPath는 컴플라이언스 분야에서의 핵심 기여를 더욱 공고히 하고 있습니다.

또한 회사는 AI 분야에서도 빠르게 움직이고 있으며, UiPath는 이미 2022년 인수를 통해 현대 LLM 및 기타 AI 시스템의 전신을 수용하고 있었습니다.

다른 잠재적 AI 제공업체보다 UiPath의 AI 채택과 기업 신뢰를 돕는 중요한 요소는 UiPath AI Trust Layer입니다. 이는 LLM 사용에 대한 중앙 관리 기능을 제공하여 고객 데이터에 대한 제3자 학습을 전혀 허용하지 않으며, AI 모델이 데이터를 유출할 경우 기업 고객이 비즈니스 및 법적 위험을 감수하게 되는 상황을 방지하는 중요한 요소입니다.

Source: UiPath

회사는 현재 여러 AI 에이전트를 사용하여 독립적으로 계획하고 적응하며 서로 협업하는 다중 에이전트 워크플로우로 전환하고 있습니다. 이들은 UiPath Maestro 플랫폼에 통합되어 “AI 에이전트, 전통적인 RPA 로봇, 그리고 인간 워크플로우를 엔드‑투‑엔드 비즈니스 프로세스로 통합”합니다.

UiPath의 최근 실적은 회사가 전환을 진행함에 따라 기업 수요가 지속적으로 성장하고 있음을 보여줍니다. 2027 회계연도 1분기 UiPath는 매출 4억 1,800만 달러를 기록했으며 전년 대비 17% 증가했으며, 연간 갱신 런레이트는 19억 1천만 달러에 이르러 12% 상승했습니다. 또한 일반적으로 인정된 회계 원칙에 따라 최초로 흑자를 기록했으며, 조정된 자유 현금 흐름은 1억 3천만 달러였습니다. 이러한 수치는 UiPath가 초기부터 채택을 구축하려는 것이 아니라, 이미 확립되고 점점 수익성이 높아지는 기업 소프트웨어 사업을 기반으로 에이전트 자동화 시장에 진입하고 있음을 시사합니다.

투자자들은 회사가 새로운 AI 기술로부터 증가하는 경쟁 압력에 매우 민감하게 대응해 왔다는 점에서 안심할 수 있습니다. 인간 인력을 분리하지 않으면서도 규제 위험을 증가시키지 않는 비즈니스 프로세스 자동화 경험은 자동화 배포의 다음 단계에 필수적일 것입니다.

(UiPath의 역사와 제품에 대해 더 읽고 싶다면, 당사의 해당 회사를 위한 투자 보고서에서 확인할 수 있습니다)

최신 UiPath (PATH) 주식 뉴스 및 개발

참조 연구

^{1. Arun Aggarwal, Ishani Sharma, and Weng Marc Lim. 직장 로봇 도입이 직원의 직무 (불)안정감, 참여 및 성과 인식에 미치는 영향. The Bottom Line. 2026년 2월 3일. https://doi.org/10.1108/BL-11-2024-0198}