Minicor: AI 에이전트를 레거시 시스템에 연결하는 차세대 RPA 플랫폼

Minicor: AI 에이전트를 레거시 시스템에 연결하는 차세대 RPA 플랫폼 | 스타트업스쿨

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 기술이 아무리 발전해도 기업의 핵심 데이터는 API가 없는 레거시 시스템에 갇혀 있는데, Minicor는 이 '마지막 마일'을 연결하는 실질적인 인프라를 제공합니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무 프로세스를 수행하는 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow) 시대로 진입하는 데 필수적인 기술입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

의료(EHR), 물류(ERP), 금융 등 전통 산업은 여전히 윈도우 기반의 폐쇄적인 소프트웨어를 사용하며, 많은 벤더가 보안을 이유로 외부 API 접근을 제한하고 있습니다. 기존 RPA는 UI가 조금만 바뀌어도 스크립트가 깨지는 취약점이 있었고, 최근의 AI 에이전트 모델은 높은 비용과 낮은 실행 정확도(80-85%)라는 한계가 있었습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

Minicor는 '결정론적 코드'로 기본 워크플로우를 실행하고, 'AI 에이전트'는 오직 오류 복구(Recovery)에만 사용하는 하이브리드 전략을 취합니다. 이는 AI 에이전트 기술이 실험실을 넘어 실제 운영 환경(Production)에 적용될 수 있음을 시사하며, 기존 RPA 시장의 기술적 재편을 예고합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국의 제조, 금융, 의료 분야 역시 레거시 시스템 의존도가 매우 높습니다. 따라서 한국의 AI 스타트업들은 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어, 이러한 폐쇄적 환경에 어떻게 침투하고 데이터를 추출할 것인가라는 '연결성(Connectivity)' 문제에 대한 솔루션을 확보하는 것이 시장 선점의 핵심이 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Minicor의 핵심적인 통찰은 AI 에이전트의 불확실성을 제어 가능한 범위 내로 가두는 엔지니어링 설계에 있습니다. 모든 과정을 AI에게 맡기는 것이 아니라, 안정적인 코드로 뼈대를 잡고 AI는 '자가 치유'라는 특수 목적(Edge case handling)에만 투입함으로써, AI 에이전트의 고질적인 문제인 낮은 신뢰도와 높은 비용 문제를 동시에 해결했습니다.

스타트업 창업자들은 주목해야 합니다. AI 에이전트 생태계의 승자는 단순히 똑똑한 모델을 만드는 팀이 아니라, Minicor처럼 기존 산업의 고질적인 병목(Legacy System)을 기술적 인프라로 해결해주는 'Enabler'형 모델이 될 가능성이 높습니다. AI 솔루션의 가치는 모델의 파라미터 수가 아니라, 실제 비즈니스 워크플로우의 어느 지점까지 침투할 수 있느냐에 달려 있습니다.

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