[ 10편 ] 챗GPT와 자피어(Zapier)로 만드는 '지능형' 자동화 시스템: AI의 판단을 내 업무에 연결하기

단순 자동화를 넘어, AI의 '판단'을 더하다

앞선 연재에서 우리는 노코드/로우코드¹ (LCNC³) 기술이 소수의 기술 전문가만이 아닌, 누구나 아이디어를 현실로 만들 수 있는 '시민 개발자²' 시대를 열었음을 다루었습니다.

또한, 자피어⁷를 활용해 이메일 정리와 같은 단순 반복 업무를 자동화하는 방법도 살펴보았습니다.

 

그러나 대부분의 기존 자동화 시스템은 If A then B라는 이분법적 논리 구조에 갇혀 있습니다.

예를 들어, '새로운 이메일이 도착하면(A) -> 슬랙에 알림을 보낸다(B)'와 같은 방식입니다.

이러한 단순 자동화는 반복적인 작업에 매우 효과적이지만, 내용의 맥락을 이해하고 판단하는 능력은 없습니다.

우리의 업무와 일상은 훨씬 더 복잡하며, 단순 반복을 넘어 판단, 추론, 분류와 같은 지능적 사고를 요구합니다.

이 글은 단순 자동화의 단계를 넘어, 챗GPT⁶의 강력한 인공지능을 자피어⁷ 워크플로의 중간 단계에 배치하여, AI가 직접 판단하고 실행하는 새로운 차원의 '지능형 자동화⁸' 시스템을 구축하는 방법을 심층적으로 다룹니다.

복잡한 코딩¹⁰ 없이도 AI의 지능을 활용하여 개인과 조직의 생산성을 극대화하는 실질적인 방법을 제시할 것입니다.

🚀 2025년, 개인 생산성을 재정의하는 '지능형' 자동화의 시대

단순 자동화의 한계: 왜 '지능'이 필요한가?

대부분의 기존 자동화 시스템은 단순 반복 작업에 최적화되어 있습니다.

이러한 시스템은 if-then이라는 기본적인 논리에 따라 작동하며, 특정 조건(트리거⁴)이 발생하면 미리 정해진 작업(액션⁵)을 수행합니다.

예를 들어, 새로운 파일이 클라우드 폴더에 저장되면 자동으로 팀 채팅방에 알림을 보내는 워크플로가 이에 해당합니다.

이는 효율적이지만, 파일의 내용이 무엇인지, 얼마나 중요한지, 누구에게 알림을 보내야 하는지에 대한 맥락을 이해하고 판단하는 능력은 없습니다.

 

반면, 이 글에서 다룰 지능형 자동화⁸는 트리거⁴와 액션⁵ 사이에 '중간 단계'를 추가합니다.

이 중간 단계에서 AI가 이메일 내용을 요약하고, 중요도를 판단하며, 나아가 여러 옵션 중 최적의 경로를 선택하는 '추론' 과정을 거칩니다.

이러한 AI의 판단은 복잡한 워크플로에 생명력을 불어넣는 핵심 요소입니다.

이는 단순히 작업을 반복하는 것을 넘어, AI가 스스로 의사결정을 내리고 행동하는 새로운 차원의 생산성 향상을 가능하게 합니다.

 

구분	단순 자동화	지능형 자동화
목표	단순 반복 작업의 효율 증대	지능적 판단 및 워크플로 최적화
핵심 기능	정해진 규칙에 따른 실행	데이터 분석, 요약, 분류, 추론
작동 원리	If-Then 논리	트리거 → AI 판단 → 조건부 액션
주요 도구	자피어, 메이크 등의 기본 기능	챗GPT⁶, 자피어⁷ 필터¹²/ 패스¹³ 등
적용 예시	새 메일 수신 시 슬랙 알림 전송	메일 내용 요약 및 중요도에 따라 알림 전송

 

🛠️ 지능형 자동화 시스템의 핵심 구성 요소: 챗GPT & 자피어

자피어⁷, 워크플로를 설계하는 캔버스

Zapier: Automate AI Workflows, Agents, and Apps

 

앞서 살펴보았듯이, 자피어⁷는 트리거⁴와 액션⁵을 연결하여 자동화된 워크플로인 Zap을 구축합니다.

기존 워크플로는 A라는 트리거가 발생하면 B라는 액션을 실행하는 단순 반복에 초점이 맞춰져 있었습니다.

그러나 지능형 워크플로의 핵심은 필터¹²와 패스¹³ 기능에 있습니다.

단순 자동화가 직선적인 흐름만을 지원한다면, 지능형 자동화⁸는 AI의 판단 결과에 따라 조건에 따라 분기되는 논리를 필요로 합니다.

 

이때 사용되는 것이 바로 필터¹²와 패스¹³입니다.

필터¹²는 특정 조건이 충족될 때만 다음 단계를 진행하게 하고, 패스¹³는 여러 개의 조건에 따라 각기 다른 워크플로를 실행하게 합니다. 

 

챗GPT⁶는 이메일을 요약하고 '매우 중요'라는 판단을 내릴 수 있지만, 이 판단만으로는 아무것도 실행되지 않습니다.

이 판단 결과를 분석하여 다음 행동을 결정하는 역할을 바로 필터¹²나 패스¹³가 수행합니다.

이는 AI의 지능과 자동화의 실행을 연결하는 논리적 브릿지 역할을 합니다.

챗GPT⁶, 워크플로에 '지능'을 불어넣는 두뇌

ChatGPT

 

챗GPT⁶는 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어, 워크플로의 맥락을 이해하고 다양한 역할을 수행하는 AI 엔진입니다.

특히 자피어⁷와의 연동을 통해 텍스트 요약, 감정 분석, 텍스트 분류, 구조화된 데이터 추출 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.  

자피어⁷ 워크플로에서 챗GPT⁶는 중간 단계에 위치하여, 이전 단계에서 전달받은 데이터를 분석하고, 다음 단계에 필요한 새로운 정보를 생성하는 핵심적인 역할을 담당합니다.

챗GPT⁶의 이러한 역할은 워크플로에 단순한 반복을 넘어, 데이터에 대한 맥락적 이해를 기반으로 한 '지능'을 불어넣습니다.

 

✍️ 실전! 챗GPT와 자피어로 '이메일 요약 및 중요도 판단' 시스템 구축하기

이 실습은 Gmail에 새 이메일이 도착하면 챗GPT⁶가 그 내용을 요약하고 중요도를 판단하여 Slack 채널에 알림을 보내는 워크플로를 구축하는 과정을 다룹니다.  

 

핵심 원리 이해: 지능형 워크플로의 3단계

• 트리거⁴ (Gmail): 새로운 이메일 수신  
   
• 중간 단계 (챗GPT⁶): 이메일 내용 요약 및 중요도 판단  
   
• 액션⁵ (Slack): 요약 내용과 판단 결과를 알림으로 전송  
   

1단계: 준비 작업 (OpenAI¹⁹ API¹¹ 및 자피어⁷ 계정 설정)

지능형 자동화⁸ 시스템을 구축하기 위해서는 먼저 챗GPT⁶의 AI 기능을 활용할 수 있는 준비가 필요합니다.

1. OpenAI¹⁹ API¹¹ 키 발급 및 유료 결제 설정
   API¹¹를 통해 챗GPT⁶의 기능을 활용하려면 OpenAI¹⁹ API¹¹ 키가 필요하며, 소정의 이용료가 발생합니다.
   유료 결제 정보가 등록되어 있지 않으면 API¹¹가 작동하지 않으니, 다음 순서를 따라 준비해 주세요.
   • 1) OpenAI¹⁹ 플랫폼 방문:
     웹 브라우저에서 OpenAI¹⁹ 플랫폼에 접속해 로그인합니다.
     
     
   • 2) 결제 정보 등록:
     로그인 후, 오른쪽 위 ⚙️(Settings)을 눌러 왼쪽 사이드의 Billing 메뉴로 이동합니다.
     Add payment details 버튼을 눌러 신용카드 정보를 등록합니다.  
     유료 기능인 GPT-4 모델을 사용하려면 최소 5달러 이상을 선결제해야 합니다.  
     
   • 3) API¹¹ 키 생성:
     왼쪽 사이드바의 API Keys 메뉴로 이동합니다.  
      
   • 4) + Create new secret key 버튼을 클릭하고, 원하는 키의 별칭(예: My_First_Zapier_Key)을 입력한 뒤 Create secret key를 클릭합니다.  
      
   • 5) 키 복사:
     생성된 키는 화면에 단 한 번만 표시되므로, 반드시 복사 버튼을 눌러 안전한 곳에 저장해두어야 합니다.
     키를 복사한 후 창을 닫습니다.  sys
2. 자피어⁷에 챗GPT⁶ 연결
   이제 자피어⁷와 챗GPT⁶의 기능을 연결할 차례입니다.
   • 1) Zapier⁷ 대시보드에서 My Apps 메뉴로 이동합니다.
     
     
   • 2) + Add connection 버튼을 클릭합니다.  
      
   • 3) 팝업 창에서 ChatGPT (OpenAI¹⁹)를 검색하여 선택합니다.  
      
   • 4) 새 창이 열리면, 앞서 OpenAI¹⁹에서 복사해둔 API¹¹ 키를 API Key 필드에 붙여넣습니다.
     Organization ID는 필수 입력 사항이 아니므로 비워둡니다.  
      
   • 5) Yes, Continue to ChatGPT (OpenAI¹⁹)를 클릭하여 연결을 완료합니다.  
      

OpenAI API 키 발급 및 유료 결제 설정

 

자피어에 챗GPT 연결

 

2단계: '지능'을 불어넣는 다단계 Zap¹⁴ 구성

이제 본격적으로 워크플로를 구성할 차례입니다.

A. Zap 생성 및 트리거⁴ 설정 (Gmail)

이 단계는 자동화 워크플로의 시작점입니다.

• 1) Zapier⁷ 대시보드에서 + Create Zap 버튼을 클릭하여 새로운 Zap을 만듭니다.  
   
• 2) Trigger 앱으로 Gmail을 선택하고, 이벤트로 New Email Matching Search를 설정합니다.  
   
• 3) 계정 연결:
  Gmail 계정을 연결하고 Continue를 누릅니다.  
   
• 4) 트리거⁴ 세부 설정:
  Search keywords 필드에 자동화하고 싶은 이메일을 구분하는 키워드를 입력합니다.
  예를 들어, '견적 문의'와 같이 설정하면 해당 키워드가 포함된 이메일만 워크플로가 시작하게 할 수 있습니다.  
   
• 5) 테스트:
  Test trigger를 클릭하여 최근 이메일 중에서 설정한 키워드가 포함된 샘플 데이터를 가져옵니다.
  이메일 데이터가 정상적으로 표시되면 성공입니다.  

Zap 생성 및 트리거 설정 (Gmail)

B. 중간 단계 설정 (챗GPT⁶)

이 단계에서 AI가 이메일을 분석하고 판단하는 '지능'을 추가합니다.

• 1) + 버튼을 클릭하여 새 단계를 추가합니다.
  
  
• 2) Action 앱으로 ChatGPT (OpenAI¹⁹)를 선택하고, 이벤트로 Conversation을 선택합니다.    
   
• 3) User Message 필드에, Gmail 트리거⁴ 단계에서 가져온 이메일 본문 데이터(예: Body Plain 또는 Body HTML)를 클릭하여 매핑합니다.
  이것은 Gmail의 이메일 내용을 챗GPT⁶의 입력값으로 전달하는 핵심 과정입니다.
   
• 4) Instructions 필드에 AI에게 역할을 부여하고, 원하는 분석 결과를 명확히 요청하는 프롬프트¹⁸를 작성합니다.
  다음과 같이 작성하면 AI가 이메일을 분석하여 요약하고 중요도까지 판단하게 됩니다.  
  
  [ prompt :
  당신은 나의 개인 비서입니다. 나는 오피스 관리자입니다.
  
  다음 이메일 내용을 요약하고, 내용의 중요도를 '매우 중요', '중요', '일반', '스팸' 중 하나로 판단하여 [중요도: ] 형식으로 답변해 주세요.
  불필요한 서문, 꼬리말은 제거하고, 답변은 요약된 내용과 중요도만 포함해야 합니다.
  ]

중간 단계 설정 (챗GPT)

 

이 단계는 AI가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 정보에 대한 '판단'을 내리고 이를 기계가 읽을 수 있는 데이터 형태로 출력하는 과정입니다.

챗GPT⁶는 이 프롬프트¹⁸에 따라 이메일을 분석하고, 요약과 함께 [중요도: 매우 중요]와 같은 특정 형식의 데이터를 생성합니다.

C. AI의 판단을 활용한 조건부 분기 (필터¹²)

이 단계는 챗GPT⁶의 판단 결과에 따라 워크플로를 제어하는 핵심 논리입니다.

(결제한 뒤에 정확히 실습이 가능합니다. 영상은 결제없는 상태에서 진행한 것 입니다.)

• 1) + 버튼을 클릭하여 새 단계를 추가합니다.
  
  
• 2) 앱으로 Filter를 검색하여 선택합니다.  
   
• 3) 필터 규칙 설정: Only continue if... 섹션에서 다음 세 가지 규칙을 설정합니다.  
  • 첫 번째 드롭다운: 이전 단계(챗GPT⁶)의 결과값(output)을 선택합니다.
  • 두 번째 드롭다운: 규칙으로 (Text) Contains를 선택합니다.
  • 세 번째 드롭다운: 값으로 [중요도: 매우 중요]를 입력합니다.
• 4) 테스트:
  테스트를 실행하면, 챗GPT⁶가 '매우 중요'로 판단한 경우에만 필터¹²가 통과(success)하고 다음 단계로 진행됩니다.
  그렇지 않은 경우 워크플로가 중단됩니다.  

AI의 판단을 활용한 조건부 분기 (필터)

D. 최종 액션⁵ 설정 (Slack)

이 단계는 최종 결과를 사용자에게 전달합니다.

• 1) + 버튼을 클릭하여 새 단계를 추가합니다.
  
  
• 2) Action 앱으로 Slack을 선택하고, 이벤트로 Send Channel Message를 설정합니다.  
   
• 3) 계정 연결: Slack 계정을 연결합니다.
  
  
• 4) 액션⁵ 세부 설정:
  • Channel: 알림을 받을 Slack 채널을 선택합니다.
    
    
  • Message Text: 챗GPT⁶ 단계에서 요약된 결과물을 동적으로 매핑합니다.
    이렇게 하면 AI가 요약한 내용이 자동으로 Slack 메시지에 포함됩니다.  

최종 액션 설정 (Slack)

3단계: 테스트 및 활성화

Zap을 활성화하기 전에, 직접 테스트 이메일을 보내 모든 단계가 의도대로 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다.
문제가 없으면 Zap을 Publish하여 워크플로를 활성화합니다.  

단계	역할	주요 기능	필요한 도구
준비 작업	AI 기능 연동	API¹¹ 키 발급 및 계정 연결	OpenAI¹⁹ 계정, 자피어⁷ 계정
트리거⁴	워크플로 시작	조건에 맞는 이벤트 감지	Gmail
중간 단계	AI 판단 및 처리	텍스트 분석, 요약, 중요도 판단	챗GPT⁶ (OpenAI¹⁹)
조건부 분기	워크플로 제어	AI 판단에 따른 논리적 분기	자피어⁷ 필터¹²/ 패스¹³
최종 액션⁵	결과 실행	요약된 내용을 알림으로 전송	Slack
테스트	시스템 검증	모든 단계의 정상 작동 여부 확인	테스트 데이터

 

💡 지능형 자동화의 한계를 넘어서는 팁과 노하우

실용적인 프롬프트 엔지니어링⁹ 전략

챗GPT⁶의 성능은 프롬프트¹⁸의 품질에 따라 크게 달라집니다.

단순히 "요약해줘"라고 하기보다는, CoT(Chain of Thought)¹⁵ 원리를 적용하여 단계적이고 맥락을 부여하는 대화 방식이 더 나은 결과를 낳습니다.

예를 들어, "나는 ~을 하는 사람이고, 이 이메일은 ~에 대한 내용이야. 이 정보들을 바탕으로 ~한 형식으로 요약해줘." 와 같이 명확한 역할과 맥락을 부여하는 것이 중요합니다.

이는 AI가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 사용자의 의도를 깊이 이해하고 최적화된 결과를 도출하도록 돕습니다.  

 

성공적인 지능형 자동화 시스템 구축을 위한 로드맵

지능형 자동화⁸는 한 번 구축하고 끝나는 작업이 아닙니다.

성공적인 시스템을 위해서는 다음과 같은 로드맵을 따르는 것이 중요합니다.

• 가장 영향력 있는 작업부터 자동화하라:
  처음부터 모든 것을 자동화하려 하지 말고, 가장 많은 시간을 소모하는 반복적이고 영향력이 큰 작업부터 시작하여 성공 사례를 만드세요.
  이를 통해 팀의 공감을 얻고 점진적으로 확산하는 것이 중요합니다.  
   
• 지속적인 개선과 학습:
  워크플로의 결과를 모니터링하고, 프롬프트¹⁸를 개선하며, 새로운 기능에 대한 팀 교육을 지속적으로 진행해야 합니다. 자동화는 살아있는 시스템과 같아서, 지속적인 관심과 투자가 필요합니다.  
   

2026년, '에이전트형 AI¹⁶'의 미래: 시민 개발자²가 나아갈 길

챗GPT⁶와 자피어⁷를 활용한 지능형 자동화⁸는 사용자의 '명령'에 의해 작동하는 수동적인 시스템입니다.

사용자가 직접 워크플로를 설계하고 활성화해야 합니다.

그러나 2026년 이후에는 사용자가 참여하지 않아도 자율적으로 활동하고 발전하는 '에이전트형 AI¹⁶'가 등장할 것입니다.

이 AI는 사용자의 의도를 학습하여 스스로 작업을 수행하고, 문제를 해결하며, 심지어 새로운 자동화 워크플로를 제안하거나 구축할 수도 있습니다.  

 

에이전트형 AI¹⁶가 보편화되면, 인간의 역할은 '개발자'나 '명령어 입력자'에서 'AI와 협업하는 동반자'로 변화할 것입니다.

이 과정에서 중요한 것은 AI를 어떻게 '사용'하느냐를 넘어, AI와의 '건강한 관계'를 구축하고 유지하는 능력, 즉 '관계 지능(Relationship Quotient, RQ)¹⁷'입니다.

미래의 시민 개발자²는 기술적 역량뿐만 아니라, 인간과 AI의 관계를 이해하고 최적의 협업 모델을 설계하는 능력을 갖춰야 합니다. 이는 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어, AI 시대에 인간이 어떤 역할을 해야 하는지에 대한 근본적인 질문을 던지며, 이 시리즈의 궁극적인 목표인 '내 삶의 혁신가 되기'의 의미를 확장합니다.

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➡️ [ 11편 ] 예고: AI가 나 대신 견적 메일을? 노코드로 만드는 '영업 자동화' 워크플로우 🤖

LCNC(Low-Code/No-Code) 기술은 복잡한 개발 지식이 없는 일반인도 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있는 강력한 도구가 되고 있습니다.

다음 편에서는 AI 기반의 노코드 솔루션을 활용하여 견적 메일 자동화 워크플로우를 구축하는 방법을 단계별로 상세히 알려드립니다.

더 이상 수동으로 견적서를 작성하고 메일을 보낼 필요가 없습니다.

클릭 몇 번만으로 나만의 AI 영업사원을 만들 수 있습니다.

 

배울 내용:

• 구글 스프레드시트, AI API, 메일 자동화 툴을 유기적으로 연결하여 견적 정보 입력부터 메일 발송까지의 전 과정을 자동화하는 방법.
  
  
• ChatGPT와 같은 LLM(초거대 언어 모델)을 활용해 고객 맞춤형 견적 제안 메일 본문을 자동으로 생성하는 노하우.
  
  
• Zapier 또는 Make 같은 자동화 툴을 활용한 워크플로우 구축 실습.
  
  
• AI가 영업 업무를 효율화하고 생산성을 극대화하는 실용적인 팁과 실제 워크플로우 템플릿 제작 노하우.

 

[ 11편 ] AI가 나 대신 견적 메일을? 노코드로 만드는 '영업 자동화' 워크플로우

 

[ 09편 ] 노코드 자동화의 시작: 자피어(Zapier)로 '트리거'와 '액션' 개념으로 워크플로우 설계하기

 

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📚 용어 설명 (Glossary)

1. 노코드/로우코드 (No-Code/Low-Code): 코딩 지식 없이도 앱이나 웹사이트를 만들 수 있는 개발 방식을 통칭합니다. 노코드는 코드를 전혀 사용하지 않고 드래그 앤 드롭과 같은 시각적인 도구만으로 개발하며, 로우코드는 최소한의 코딩 지식만으로 더 복잡한 기능을 구현할 수 있도록 돕는 방식입니다.

2. 시민 개발자 (Citizen Developer): IT 전문가가 아닌 일반 직장인이나 비전문가가 노코드/로우코드 도구를 사용해 스스로 업무에 필요한 애플리케이션을 개발하는 사람을 의미합니다.

3. LCNC (Low-Code/No-Code): 노코드/로우코드의 약자입니다.

4. 트리거 (Trigger): 자동화된 작업이 시작되는 '방아쇠' 역할을 하는 특정 조건이나 이벤트입니다. 예를 들어, '새로운 이메일이 도착했을 때'가 될 수 있습니다.

5. 액션 (Action): 트리거가 발생했을 때 수행되는 '행동'이나 작업입니다. 예를 들어, '슬랙에 알림을 보내는 것'이 될 수 있습니다.

6. 챗GPT (ChatGPT): OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델입니다. 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 엔진 역할을 하며, 대화형으로 정보를 제공하거나 작업을 수행할 수 있습니다.

7. 자피어 (Zapier): Gmail, Slack, Google Drive 등 서로 다른 다양한 앱들을 연결해 자동화된 워크플로(Zap)를 만드는 노코드 플랫폼입니다.

8. 지능형 자동화 (Intelligent Automation): 단순 반복 작업 외에 AI의 판단, 추론, 분류 능력을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 자동화 방식입니다.

9. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): AI에게 원하는 답변을 얻기 위해 질문이나 지시사항(프롬프트)을 효과적으로 작성하는 기술입니다. AI의 성능을 극대화하는 핵심적인 기술로 여겨집니다.

10. 코딩 (Coding): 컴퓨터가 이해하는 언어(프로그래밍 언어)로 명령어를 작성하여 소프트웨어를 만드는 작업입니다.

11. API (Application Programming Interface): 특정 프로그램의 기능(예: 챗GPT의 텍스트 요약 기능)을 다른 프로그램(자피어)에서 사용할 수 있도록 연결해주는 통로 역할을 합니다.

12. 필터 (Filter): 워크플로가 특정 조건에 맞을 때만 다음 단계로 진행되도록 하는 기능입니다. AI의 판단 결과에 따라 워크플로의 흐름을 제어할 때 사용됩니다.

13. 패스 (Path): 여러 조건에 따라 각각 다른 워크플로를 실행하도록 흐름을 분기시키는 기능입니다. 필터보다 복잡한 조건부 논리에 활용됩니다.

14. 다단계 Zap (Multi-step Zap): 하나의 트리거에 여러 개의 액션을 순차적으로 연결하여 복잡한 자동화 워크플로를 구성하는 것을 의미합니다.

15. CoT(Chain of Thought): AI가 문제 해결 과정을 단계적으로 생각하도록 유도하는 프롬프트 작성 기법입니다. 더 논리적이고 정확한 답변을 얻는 데 효과적입니다.

16. 에이전트형 AI (Agentic AI): 사용자의 명령 없이도 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 실행하는 자율적인 AI입니다.

17. 관계 지능(Relationship Quotient, RQ): 인간과 AI, 인간과 인간 사이의 건강한 관계를 맺고 유지하는 능력을 의미하는 새로운 개념입니다.

18. 프롬프트 (Prompt): AI에게 내리는 질문이나 명령을 총칭합니다.

19. OpenAI: 챗GPT와 같은 인공지능 모델을 개발하는 미국의 인공지능 연구 기업입니다.