디지털 혁신이 가속화되는 현시대에 자동화는 기업의 경쟁력 강화에 필수 요소가 되었습니다. 특히 RPA(Robotic Process Automation)를 통해 반복적이고 단순한 작업을 자동화하여 효율성을 극대화할 수 있습니다. 여기에 더해, 최근 AI 기술의 발전으로 인해 RPA와 AI가 결합된 지능형 자동화가 주목받고 있습니다.
이 글에서는 그중에서도 RPA와 결합해 혁신적인 자동화 솔루션을 구현할 수 있는 LLM(Large Language Model), LMM(Large Multimodal Model), LAM(Large Action Model)에 대해 소개합니다.
1. LLM (Large Language Model) - 자연어 처리의 혁명
LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 모델입니다. 이를 통해 AI는 사용자의 명령을 자연스럽게 해석하고 반응할 수 있습니다. RPA에 LLM을 도입하면 사용자의 자연어 명령을 이해해 자동화 작업을 수행하는 강력한 솔루션을 구현할 수 있습니다.
LLM의 주요 활용 분야:
• 자연어 명령 처리: 고객의 질문이나 요청을 이해하고, 이를 바탕으로 자동 응답을 제공하거나 관련 작업을 수행합니다.
• 문서 처리 자동화: 계약서나 보고서 등에서 필요한 정보를 추출하고, 자동으로 검토 보고서를 생성할 수 있습니다.
예시
고객 지원 부서에서 들어오는 이메일 요청을 LLM으로 분석해 자동으로 응답을 보내거나, 추가 작업을 위한 티켓을 생성하는 방식으로 업무를 자동화할 수 있습니다.
2. LMM (Large Multimodal Model) - 다양한 데이터의 융합
LMM은 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 함께 학습하는 모델로, 하나의 정보만으로 판단하기 어려운 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 이미지와 텍스트가 결합된 정보를 동시에 분석해 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
LMM의 주요 활용 분야:
• 비정형 데이터 처리: 사진이나 스캔 이미지에서 필요한 정보를 추출하고 텍스트와 함께 결합해 분석합니다.
• 멀티모달 상호작용: 사용자가 텍스트로 설명을 하고, 이미지나 영상 자료를 추가하면 이를 조합해 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
예시
생산 설비 유지보수 현장에서 설비 사진과 텍스트 설명을 결합해 문제를 진단하고, 해당 결과를 바탕으로 유지보수 보고서를 자동 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
3. LAM (Large Action Model) - 지능형 행동 수행
LAM은 AI가 직접 행동을 취할 수 있도록 설계된 모델입니다. 이 모델은 단순한 데이터 처리 이상으로, 실제 물리적 작업을 수행하거나 여러 시스템 간의 작업을 연속적으로 자동화하는 데 적합합니다. 특히 RPA와 결합하면 의사결정을 통해 다단계 프로세스를 자동으로 진행할 수 있습니다.
LAM의 주요 활용 분야:
• 연속적인 작업 수행: 여러 단계의 작업을 연속적으로 자동화하여 하나의 시스템에서 명령을 내리면, 여러 시스템이 유기적으로 연결된 작업을 실행합니다.
• 의사결정 및 행동 수행: LAM은 데이터를 분석하고, 분석 결과에 따라 다음 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 자동화가 가능해집니다.
예시
금융 거래에서 특정 조건이 충족되면 자동으로 매매 명령을 실행하거나, 위험 관리에 필요한 작업을 여러 시스템을 통해 동시에 수행하도록 할 수 있습니다.
결론
이처럼 LLM, LMM, LAM을 RPA에 적용하면 단순한 업무 자동화를 넘어서 지능형 자동화 솔루션을 구축할 수 있습니다. 자연어를 이해해 대화형 자동화를 구현하는 LLM, 멀티모달 데이터를 처리하는 LMM, 복잡한 연속 작업을 수행하는 LAM을 통해, 기업은 업무 효율성을 극대화하고 비용 절감을 이룰 수 있습니다. RPA와 AI의 결합으로 일상 업무의 디지털 전환이 가속화되는 지금, LLM, LMM, LAM을 활용한 지능형 자동화가 더 넓은 가능성을 열어줄 것입니다.
