본고 읽는 법:
본고는 입문자인 타로 군과 전임 강사의 대화 형식입니다.
Executive Summary에 결론을 요약하고, 제1장부터 순서대로 결론에 이르는 이유를 설명합니다.
본문의 각 곳에는 접이식 형태의 「【상급자용 코럼】」이 배치되어 있습니다.
입문자의 경우 건너뛰고 읽으셔도 무방합니다.
산재하는 업무 프로세스 자동화 도구들 앞에서, 각각의 도구를 어떻게 연결하고 상호 연계해야 할지 고민한 적은 없으신가요?
업무 프로세스 자동화 도구의 예를 들어보겠습니다.
범용적인 도구 (여러 시스템을 넘나들며 사용):
본고에서는 제품 전체를 Quick Suite, 그 안의 자동화 구성 요소를 Quick Flows・Quick Automate라고 부릅니다.
2026년에 개명된 후의 명칭인 Amazon Quick 역시 동일한 제품을 지칭합니다.
업무 특화형 도구 (특정 시스템 내부에서 사용):
-
영업 지원・고객 관계 관리: Salesforce Flow Builder
-
데이터베이스: Oracle Database PL/SQL, PostgreSQL PL/pgSQL
-
**전사적 위험 관리(ERM)**와, 기업 지배구조・위험・법규 준수를 통합 관리하는 GRC: ServiceNow GRC의 Flow Designer, LogicGate Risk Cloud의 Application Canvas (Workflow・Step・Path 배치), Archer의 Advanced Workflow, IBM OpenPages의 Workflow Designer (GRC Workflow), MetricStream의 AppStudio (Workflow Configuration) 등 [58][61]〜[64]
-
FP&A(재무 계획・분석. 예산・예측・차이 분석을 통해 경영 계획과 사업 계획의 진척도를 관리하는 업무): Anaplan의 Workflow, Oracle Hyperion (Oracle Cloud EPM)의 Task Manager와 Approvals, OneStream의 Task Manager, Vena의 Workflow, Workday Adaptive Planning의 Configurable Workflows 등 [37][38][65]〜[69]
| 구분 | 업무 영역 | 제품 | 업무 프로세스 자동화 구성 요소 | 본고에서의 다룸 여부 |
|---|
| 범용 (여러 시스템을 아우름) | Microsoft 365 및 외부 SaaS 연동 | Microsoft Power Platform | Power Automate (클라우드 플로우/데스크톱 플로우) | 5가지 도구 |
| 범용 (여러 시스템을 아우름) | AWS 상의 데이터 및 여러 업무 시스템 연동 | AWS Amazon Quick Suite (2026년 개명 후 Amazon Quick) | Quick Flows・Quick Automate | 5가지 도구 |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | 영업 지원・고객 관계 관리 | Salesforce | Flow Builder | 5가지 도구 |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | 데이터베이스 | Oracle Database | PL/SQL | 5가지 도구 |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | 데이터베이스 | PostgreSQL | PL/pgSQL | 5가지 도구 |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | ERM・GRC (전사적 위험 관리 및 기업 거버넌스, 리스크, 법규 준수의 통합 관리) | ServiceNow GRC | Flow Designer | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | ERM・GRC | LogicGate Risk Cloud | Application Canvas (워크플로우・단계・경로 배치) | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | ERM・GRC | Archer | Advanced Workflow | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | ERM・GRC | IBM OpenPages | Workflow Designer (GRC 워크플로우) | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | ERM・GRC | MetricStream | AppStudio (워크플로우 구성) | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | FP&A (재무 계획 및 분석. 예산, 예측, 차이 분석을 통해 경영 계획과 사업 계획의 진척도를 관리하는 업무) | Anaplan | Workflow | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | FP&A | Oracle Hyperion (Oracle Cloud EPM) | Task Manager・Approvals | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | FP&A | OneStream | Task Manager | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | FP&A | Vena | Workflow | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
| 업무 특화형 (특정 시스템 내부에서 사용) | FP&A | Workday Adaptive Planning | Configurable Workflows | 본문에서는 다루지 않음 (후속 기사) |
이 중, ERM 툴, GRC 툴 및 FP&A 툴에 대해서는 본고의 본문에서는 다루지 않습니다. 후속 기사에서 다룰 예정입니다.
본고 말미의 **「후속 기사 예고」**를 참고해 주십시오.
본 기사에서는 Power Automate, Amazon Quick Suite, Salesforce Flow Builder, PL/SQL, PL/pgSQL 의 5가지 를 「5가지 도구」 라고 부르겠습니다.
이러한 도구들은 전문화하는 담당 범위가 다릅니다.
Power Automate는 Microsoft 365와 다수의 외부 SaaS를 아우르는 영역을 담당합니다.
Amazon Quick Suite는 AWS 상의 데이터와 여러 업무 시스템을 아우르는 영역을 담당합니다.
Salesforce Flow Builder는 영업 지원(SFA: Sales Force Automation), 고객 관계 관리(CRM), 마케팅 자동화(MA: Marketing Automation) 영역을 담당합니다.
PL/SQL과 PL/pgSQL은 데이터베이스 내부를 담당합니다.
ERM 툴과 GRC 툴은 전사적 리스크, 통제, 법규 준수 기록 및 평가 영역을 담당합니다.
FP&A 툴은 예산·예측·차이 분석의 기획 업무 워크플로우 영역을 담당합니다.
더 나아가, **레이어(Layer)**도 다릅니다.
여기서 말하는 레이어란, **해당 툴이 하나의 시스템 내부에서 작동하는지, 아니면 여러 시스템 외부에 위치하여 이를 호출하는 쪽으로 작용하는지의 '위치 차이'**를 의미합니다.
호출되는 쪽을 **하위 레이어(Lower Layer)**라 하고,
호출하는 쪽을 **상위 레이어(Upper Layer)**라고 부르겠습니다.
Salesforce의 업무 자동화 툴인 Flow Builder와,
데이터베이스 내에서 작동하는 PL/SQL·PL/pgSQL은 각각
특정 시스템 내부에서 작동하는,
하위 레이어에 있습니다.
반면에, Power Automate와 Amazon Quick Suite는 여러 시스템을 가로질러 이를 호출하는 상위 레이어에 있습니다.
나아가, 이들 툴 중에는 **자체적인 두뇌(LLM을 핵심으로 하는 AI Agent)**를 가진 것들이 있습니다.
범용 툴의 두뇌 부분:
-
Microsoft에서는 Copilot Studio가 두뇌이고, Power Automate의 플로우가 손발입니다.
-
AWS에서는 Quick Automate의 AI Agent가 두뇌이며, API·MCP 커넥터·화면 조작의 UI Agent가 손발입니다.
-
Quick Automate의 두뇌는 Amazon Bedrock(AWS가 여러 LLM을 제공하는 서비스)에서 이용 가능한 모델(Claude 등) 중에서 사용자가 선택하여 설정합니다.
업무 특화형 툴의 두뇌 부분:
- Salesforce에서는 Agentforce(2025년 10월부터 Agentforce 360)가 AI Agent 제품입니다. 판단을 담당하는 두뇌는 그 안의 Atlas Reasoning Engine입니다.
손발 기능을 담당하는 것은 Flow나 Apex 등의 **액션(Action)**입니다.
즉, Einstein은 Agentforce가 작동하기 위한 기반입니다.
기반으로서 다음 3가지를 제공합니다.
-
판단에 사용하는 LLM 모델
-
고객 데이터를 보호하는 Einstein Trust Layer
-
AI의 답변을 CRM 데이터 기반으로 하는 메커니즘(접지, Grounding)
-
판단에 사용하는
-
Oracle에서는 Select AI Agent와 MCP 서버를 통해 PL/SQL로 작성된 처리( **저장 프로시저(Stored Procedure)**나 함수(Function))를 AI Agent가 호출할 수 있는 손발로서 공개할 수 있습니다.
-
ERM·GRC에서는 ServiceNow GRC는 Now Assist의 생성 AI와 에이전트형 워크플로우가 두뇌이고, ServiceNow의 워크플로우가 손발입니다 [58].
두뇌가 사용하는 LLM은 기본적으로 ServiceNow 자체 Now LLM Service이며, 자사 계약의 Azure OpenAI·Google Gemini·Amazon Bedrock의 Claude도 선택할 수 있습니다 [70].
LogicGate Risk Cloud는 Spark AI와 2026년 봄에 조기 제공이 시작된 GRC 에이전트가 두뇌이고, Risk Cloud의 워크플로우(제3자 리스크, 전사적 리스크, AI 거버넌스, 사업 연속성)가 손발입니다 [59]. 두뇌가 사용하는 LLM은 OpenAI 모델만 가능합니다 [71]
FP&A 분야에서, Anaplan은 Anaplan Intelligence(대화형 CoPlanner, 역할별 AI Agent, 자체 에이전트 생성용 Agent Studio)를 **두뇌(Brain)**로, 계획 업무 워크플로우를 **손발(Limbs)**로 사용합니다 [37][38]. 두뇌가 사용하는 LLM은 Anaplan이 자체적으로 제공하는 기업용 모델이며, 제공처는 공개되지 않았습니다 [38].
| 구분 | 제품 | 두뇌 (판단을 담당하는 AI Agent) | 두뇌가 사용하는 LLM | 손발 (고정 규칙 절차) | 기반 플랫폼 |
|---|
| 범용 | Microsoft Power Platform | Copilot Studio의 에이전트 | OpenAI 모델, Claude 등 (테넌트에서 선택) [13][14] | Power Automate 플로우 (에이전트 플로우) | Microsoft 365・Dataverse |
| 범용 | AWS Amazon Quick Suite | Quick Automate의 AI Agent | Amazon Bedrock 모델 (Claude 등) 중에서 사용자가 선택 [28] | ・API 호출 ・MCP 커넥터 ・화면 조작 UI Agent ・Quick Flows | AWS 상의 데이터 (S3・Redshift), Quick Index |
| 업무 특화형 | Salesforce | Agentforce(2025년 10월부터 Agentforce 360)의 Atlas Reasoning Engine | Claude, GPT 계열, Gemini 계열 중에서 선택 [3][10] | 액션 (Flow, Apex, 프롬프트 템플릿, MCP 서버) | Einstein (Einstein Platform, Einstein Trust Layer, CRM 데이터 연동) |
| 업무 특화형 | Oracle Database | Select AI Agent (또는 MCP를 통한 외부 AI) | 외부 MCP 클라이언트 (Claude 등)의 LLM [15] | PL/SQL 스토어 프로시저・함수 (MCP 서버를 통해 공개) | Autonomous AI Database |
| 업무 특화형 | ServiceNow GRC | Now Assist의 생성 AI와 에이전트 기반 워크플로우 [58] | 기본적으로는 ServiceNow 자체 Now LLM Service. 자체 계약한 Azure OpenAI, Google Gemini, Amazon Bedrock의 Claude도 선택 가능 (BYOK) [70] | ServiceNow의 워크플로우 (Flow Designer) | Now Platform |
| 업무 특화형 | LogicGate Risk Cloud | Spark AI와 GRC 에이전트 (2026년 봄 조기 제공) [59] | OpenAI 모델만. 기본적으로는 LogicGate의 API 키, 자체 OpenAI API 키도 사용 가능 [71] | Risk Cloud의 워크플로우 (Application Canvas에 배치) | Risk Cloud |
| 업무 특화형 | Anaplan | Anaplan Intelligence (대화형 CoPlanner, 역할별 AI Agent, Agent Studio) [37][38] | Anaplan이 | | |
외부의 AI는 MCP를 통해 연결합니다.
※ 본고에서는 ERM, GRC, FP&A(ServiceNow Now Assist, LogicGate GRC 에이전트, Anaplan Intelligence 등)는 다루지 않습니다.
각 산업의 기업은 이 둘을 어떻게 연계하고 조합해서 사용해야 할까요?
자사의 업무 밸류체인 전체를 최적화하면서, 모범 사례(베스트 프랙티스)가 있을까요?
이 글은 이 질문에 답합니다.
본고의 답을 먼저 한 줄로 말씀드립니다.
AI Agent에게는 '어떤 절차를, 언제, 어떤 순서로 호출할지'만 판단하게 하고, 데이터를 수정하는 손발(실행 로직)은 고정 규칙으로 남겨둡니다.
왜 그렇게 할까요? 이유는 세 가지입니다.
LLM의 출력은 같은 입력이라도 매번 달라질 수 있기 때문입니다. 고정 규칙은 같은 입력이라면 매번 동일한 결과를 반환합니다. 사용자 기업의 공식 데이터 기록(기업 내에서 '이 값을 공식 견해로 한다'고 정한 기록)을 수정하는 처리는 매번 같아야 감사와 재현에 견딜 수 있습니다.
무결성을 지키는 메커니즘은 고정 규칙 쪽에만 있기 때문입니다. 트랜잭션, 유일성 제약(unique constraint), 권한, 승인, 감사 로그는 데이터베이스나 Salesforce, Power Automate가 수십 년에 걸쳐 구축해 온 것입니다. LLM에는 그것이 없습니다.
AI Agent가 판단을 잘못하더라도, 손발 쪽의 규칙이 마지막 방어선이 되기 때문입니다.
예를 들어 '10만 원 초과 환불은 사람이 승인한다'는 규칙을 LLM에 대한 지시가 아니라, 환불을 실행하는 절차 쪽에 작성합니다.
그러면 이용자가 LLM에게 '특별히 환불해 달라'고 말솜씨 좋게 부탁하더라도, LLM이 그것을 받아들인다 하더라도, 절차 쪽에서 멈춥니다.
LLM은 절차를 호출하는 것만 할 수 있고, 절차 내부의 규칙을 바꿀 수는 없기 때문입니다.
반대로 말하면, LLM이 잘하는 '상황 파악', '말로 요청받은 것을 해석하기', '어떤 절차가 적절한지 선택하기' 같은 업무는 고정 규칙으로는 작성할 수 없습니다.
그래서 판단은 LLM에게, 실행은 고정 규칙에 분리하는 것입니다.
아래에서 본고의 전제와 질문의 분해, 그리고 결론을 목록으로 정리합니다.
【본고의 전제】본고에서 다루지 않는 동일한 구성을 가진 제품(SAP과 Anaplan):
본고가 다루는 5가지 도구 외에도 같은 구성을 가진 제품이 있습니다.
ERP 지원 도구 대표격인 SAP에는 고정 규칙 자동화를 담당하는 SAP Build Process Automation(워크플로우, 비즈니스 규칙, RPA)이 있습니다.
그 위에 AI Agent를 만드는 Joule Studio가 추가되었습니다 [35][36].
Salesforce의 'Flow Builder + Agentforce'와 같은 '고정 규칙 + AI Agent'의 2층 구조입니다.
FP&A(재무 계획/분석) 업무 지원 도구 대표격인 Anaplan 역시, 계획 업무 워크플로우 위에 Anaplan Intelligence(대화형 CoPlanner, 역할별 AI Agent, 독립 에이전트를 만드는 Agent Studio)를 올리고 있습니다 [37][38].
SAP과 Anaplan의 상세 내용은 본고 범위 외로, 여기서 이름만 언급하는 데 그칩니다.
질문의 분해:
위 질문은 세 가지 질문으로 나뉩니다.
① 5가지 도구는 어떻게 역할을 분담하고 연계하는 것이 좋을까요?
② 업계별 정석이 있을까요?
③ 고정 규칙 위에 LLM/AI Agent를 올리려면 어떻게 해야 할까요?
본고는 이 순서대로 답합니다.
본고의 전제 사실(공개 자료로 확인한 것)
사실 1 (5가지 도구는 만들어진 순서가 역순):
Power Automate, Flow Builder, PL/SQL, PL/pgSQL 네 가지는 고정 규칙이 먼저 있고, AI가 나중에 추가된 도구입니다.
Quick Suite는 그 반대로, AI가 먼저 존재하고 고정 규칙은 절차 중 하나의 단계로 배치되는 도구입니다.
사실 2 (Power Automate는 'RPA에만 국한되지 않는다'):
Power Automate의 핵심은 API를 통해 SaaS 간을 연결하는 **클라우드 플로우(cloud flow)**입니다.
원래 의미에서의 RPA, 즉 화면을 인간 대신 조작하는 기능은 **데스크톱 플로우(desktop flow)**라는 일부에 해당합니다.
사실 3 (Flow Builder로의 통합):
Salesforce는 Workflow Rules와 Process Builder 지원을 2025년 12월 31일부로 종료했습니다.
기존 자동화는 계속 작동하지만, 버그 수정이나 지원도 받을 수 없습니다.
Salesforce 내의 규칙 자동화는 Flow Builder로 통합되었습니다 [1][2].
사실 4 (Einstein과 Agentforce의 관계):
Salesforce의 AI는 기초/두뇌/사지 세 단계로 정리할 수 있습니다.
판단(두뇌)을 담당하는 것은 Agentforce(2025년 10월부터 Agentforce 360) 내의 Atlas Reasoning Engine입니다 [6][7].
사지에 해당하는 것은 Agentforce가 호출하는 **액션(action)**입니다.
Flow, Apex, 프롬프트 템플릿, 외부 MCP 서버 등이 액션이 됩니다.
Einstein은 2016년부터의 Salesforce AI 기능 전반에 걸친 브랜드명입니다.
Salesforce는
강화학습 (RL)을 활용하는 Agentforce:
Claude는 Amazon Bedrock을 통해 Salesforce 내부에 통합되어 있습니다 [3].
즉, 고객 데이터가 Salesforce가 관리하는 범위를 벗어나지 않은 상태에서 Claude를 사용할 수 있다는 의미입니다.
따라서 고객 데이터를 외부로 내보낼 수 없는 금융이나 의료 같은 규제가 엄격한 산업에서의 활용이 예상됩니다.
OpenAI의 GPT 계열이나 Google의 Gemini 계열도 Agentforce에서 선택할 수 있습니다 [10].
외부 AI를 사용하여 Salesforce를 이용하는 경우:
Salesforce의 Hosted MCP Servers가 2026년 4월 29일에 일반 제공되었습니다 [11][12].
Claude나 ChatGPT로부터 Salesforce의 레코드, Flow, Apex를 호출할 수 있습니다.
Microsoft 측에서 사용하는 경우:
Copilot Studio에서는 Claude 모델도 선택할 수 있습니다 [13].
Power Automate 플로우를 에이전트 플로우로 만들어 에이전트에 부여할 수 있습니다 [14].
데이터베이스 측에서 사용하는 경우:
Oracle은 Autonomous AI Database용 MCP 서버를 제공합니다 [15].
Autonomous AI Database는 Oracle Database를 클라우드 상에 제공하는 형태 중 하나입니다.
백업, 패치 적용, 성능 조정 같은 운영을 Oracle 측이 자동으로 수행하며, 사용자는 데이터베이스의 내용물(테이블이나 PL/SQL)에만 집중할 수 있습니다.
본고의 맥락에서는 'PL/SQL이 작동하는 Oracle Database의 클라우드 버전'으로 이해해 주십시오.
이 MCP 서버를 사용하면 PL/SQL로 정의한 도구를 Claude 등의 MCP 클라이언트로부터 호출할 수 있습니다.
AWS 측에서 사용하는 경우:
Amazon Quick Suite는 2025년 10월에 일반 제공되었습니다 [26][27].
업무 담당자를 위한 Quick Flows와 기술 팀을 위한 Quick Automate를 갖추고 있습니다.
손과 발은 API, MCP 커넥터, 화면 조작의 UI Agent입니다 [28].
Salesforce나 ServiceNow에 대한 업무를 승인 및 모니터링과 함께 자동화합니다.
두뇌 모델은 Amazon Bedrock에서 선택할 수 있습니다 [28].
본고의 결론 (필자의 정리)
결론 1 (분담의 원칙):
5가지 도구는 경쟁 관계에 있지 않습니다.
**'어떤 데이터가, 얼마나 가까운 곳에서 작동하는지'**에 따라 역할 분담을 합니다.
PL/SQL・PL/pgSQL:
데이터베이스 내부에서 작동합니다.
데이터의 무결성과 대량 데이터 일괄 처리를 지키는 마지막 보루입니다.
Salesforce Flow Builder:
Salesforce 내부에서 작동합니다.
고객, 기회(Opportunity), 케이스 등 CRM 레코드에 직결되는 규칙을 담당합니다.
Power Automate:
Microsoft 클라우드와 Windows 단말기에서 작동합니다.
