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

🎈 2025, AI 에이전트와 하이퍼오토메이션이 이끄는 영업 혁신

2025년은 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어, 비즈니스 프로세스 혁신이 소수의 기술 전문가 영역을 벗어나 모든 조직 구성원에게 확대되는 '시민 개발자' 시대¹의 원년으로 평가됩니다.

더 이상 복잡한 코딩 지식 없이도 개인의 아이디어를 현실로 구현하는 것이 가능해졌으며, 이 변화의 중심에는 바로 LCNC(Low-Code/No-Code) 기술과 AI²의 결합이 있습니다.

과거에는 단순한 데이터 입력이나 보고서 작성 자동화에 머물렀던 AI와 자동화 기술이 이제는 훨씬 더 복잡하고 지능적인 업무를 처리할 수 있는 수준으로 발전했습니다.  

 

글로벌 자동화 기업 유아이패스(UiPath)가 예측한 2025년의 핵심 트렌드는 이러한 변화를 명확하게 보여줍니다.

핵심은 바로 AI 에이전트³의 급부상입니다. 과거의 AI가 단순히 정해진 규칙에 따라 콘텐츠를 생성하거나 질문에 답하는 수준이었다면, 이제는 자율적인 이해, 계획, 그리고 실행 능력을 바탕으로 복잡한 사용 사례를 스스로 해결하는 '목표 및 액션 지향적 에이전트'가 주목받고 있습니다.

가트너(Gartner) 역시 2028년까지 일상 업무 결정의 15%를 AI 에이전트가 독자적으로 수행할 것으로 예측하며, 이는 인간이 아닌 AI가 비즈니스 운영의 중요한 부분을 책임지는 시대가 도래했음을 시사합니다.

실제로 아시아태평양 지역 기업 중 70%가 이미 AI 에이전트 도입을 검토하거나 실행 중인 것으로 조사되었습니다.  

 

이러한 혁신은 하이퍼오토메이션⁴의 개념으로 구체화됩니다.

가트너가 주창한 하이퍼오토메이션은 단순히 개별 작업을 자동화하는 것을 넘어, AI와 다양한 자동화 기술을 유기적으로 결합하여 비즈니스 생태계 전체를 혁신하는 것을 의미합니다.

견적 메일 자동화 워크플로우는 바로 이러한 하이퍼오토메이션의 실체를 경험할 수 있는 대표적인 사례입니다.

고객 정보 관리(구글 스프레드시트)부터 지능형 콘텐츠 생성(AI API)과 메일 발송(자동화 툴)에 이르는 일련의 과정은 단일 기술이 아닌 여러 기술의 유기적인 결합을 통해 완성됩니다.  

 

이번 보고서는 견적 메일 자동화라는 구체적인 사례를 통해 AI 에이전트와 하이퍼오토메이션의 실용적인 가치를 탐구하는 실전 가이드입니다.

복잡한 코딩 없이, 당신의 아이디어를 현실로 만드는 여정의 첫걸음을 떼어보겠습니다.

🛠️ 파트 1: 영업 자동화 워크플로우를 위한 필수 도구 심층 분석

효율적인 영업 자동화 워크플로우를 구축하기 위해서는 세 가지 핵심 도구에 대한 깊은 이해가 선행되어야 합니다.

견적 정보의 입력과 저장을 담당하는 데이터 허브⁵(구글 스프레드시트), 맞춤형 메일 본문을 생성하는 지능형 엔진(AI API), 그리고 이 모든 것을 유기적으로 연결하는 자동화 플랫폼(Zapier/Make)이 바로 그것입니다.

이 파트에서는 각 도구의 특징과 최신 동향을 상세히 분석하여, 워크플로우 설계에 필요한 기반 지식을 제공합니다.

1.1 메인 자동화 플랫폼: Zapier⁶ vs. Make⁷

노코드/로우코드 자동화의 핵심은 수많은 애플리케이션들을 서로 연결하여 하나의 연속된 업무 흐름, 즉 워크플로우를 만드는 것입니다.

이 역할을 수행하는 가장 대표적인 도구가 바로 Zapier와 Make입니다.

두 플랫폼은 사용 목적과 워크플로우의 복잡성에 따라 명확한 강점과 약점을 가집니다.

• Zapier:
  초보자에게 가장 친숙한 플랫폼으로, 선형적이고 직관적인 워크플로우 구축에 최적화되어 있습니다.
  'Zap'이라고 불리는 워크플로우는 '만약 A가 발생하면, B를 실행한다'와 같은 단순한 논리를 기반으로 작동하며, 단계별 마법사(step-by-step wizard) 방식의 사용자 인터페이스 덕분에 코딩 경험이 없는 사람도 빠르게 자동화를 시작할 수 있습니다.
  특히, 7,000개 이상의 앱을 연결할 수 있는 압도적인 연동 앱 수는 가장 큰 강점입니다.
  또한, 2025년 9월 현재 OpenAI의 ChatGPT를 위한 250개 이상의 전용 통합 기능을 제공하며, Write an Email과 같이 특정 목적을 위한 즉각적인 액션까지 지원해 진입 장벽을 낮춥니다.  
  

  Zapier: Automate AI Workflows, Agents, and Apps

• Make:
  복잡하고 비선형적인 워크플로우에 강점을 가지는 플랫폼입니다.
  'Scenario'라고 불리는 워크플로우는 플로우차트(flowchart) 형태의 시각적 캔버스에서 구축되며, 사용자는 모듈들을 드래그 앤 드롭 방식으로 연결하여 데이터의 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.
  Make는 조건부 논리(conditional logic), 라우터(Router), 반복(Loops)과 같은 고급 기능을 통해 단일 트리거에서 여러 경로로 분기하는 복잡한 시나리오를 자유롭게 설계할 수 있어 높은 유연성을 제공합니다.
  초기 학습 곡선이 다소 가파르다는 단점이 있지만, 일단 익숙해지면 강력한 제어 권한을 얻을 수 있습니다.
  또한, Zapier 대비 더욱 비용 효율적인 가격 정책을 제공합니다.
  무료 플랜만으로도 월 1,000개의 작업을 처리할 수 있으며, 유료 플랜으로 전환 시에도 Zapier보다 저렴한 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있어 대규모 자동화에 유리합니다.  

  Real-time visual orchestration for AI agents and automations

이처럼 두 플랫폼은 명확한 차이점을 가지며, 이는 사용자의 워크플로우 복잡성과 예산에 따라 최적의 선택이 달라질 수 있음을 의미합니다.
다음 표는 두 플랫폼의 주요 특징을 요약하여 의사결정을 돕습니다.

특징	Zapier	Make
가격 모델	작업(Task)당 과금, 태스크 1회당 1달러의 작업 비용 지불 후 월간 패키지 구매 가능	운영(Operation)당 과금, 유연하고 비용 효율적인 요금제
워크플로우 방식	선형적, 단계별(Linear, Step-by-Step) 방식	시각적 플로우차트(Flowchart) 방식
연동 앱 수	7,000개 이상, 가장 많은 앱 생태계	2,400개 이상, 상대적으로 적지만 각 앱에 대한 깊이 있는 통합 제공
복잡성/유연성	간단하고 빠른 자동화에 최적, Paths 기능으로 제한된 분기 지원	복잡한 조건부 논리 및 다단계 시나리오에 강력, 무제한 라우터 분기 지원
주요 사용 사례	단순 데이터 동기화, 알림, 즉각적인 반응 자동화	복잡한 데이터 처리 및 변환, 여러 조건에 따른 다차원적 의사결정 자동화

 

1.2 견적 메일 생성 AI API⁸: GPT-4o vs. Claude 3.5 Sonnet

2025년 9월 현재, 영업 메일 자동 생성에 가장 많이 활용되는 초거대 언어 모델(LLM)⁹은 OpenAI의 GPT-4o와 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet입니다.

이 두 모델은 뛰어난 언어 처리 능력을 바탕으로 워크플로우에 지능을 부여하지만, 특성과 비용 측면에서 중요한 차이를 보입니다.  

 

• GPT-4o:
  2024년 5월 출시 이후 빠른 속도와 압도적인 성능으로 시장의 판도를 바꾼 모델입니다.
  특히 API 사용 시의 파격적인 가격 정책은 주목할 만합니다.
  입력 토큰당 비용이 Claude 3 Opus 대비 83.3% 저렴하고, 출력 토큰당 비용은 86.6% 저렴하여 대규모 자동화에 매우 경제적입니다.
  상세하고 정교하며 깊이 있는 응답을 생성하는 데 강점을 가지며, 복잡한 문제 해결 및 코드 생성 능력도 우수하여 개발자에게도 선호됩니다.
  방대한 데이터를 기반으로 한 뛰어난 컨텍스트 유지력 덕분에, 긴 대화나 복잡한 정보 처리가 필요한 워크플로우에 적합합니다. 
  
• Claude 3.5 Sonnet:
  GPT-4o보다 먼저 출시되었지만, 간결하고 명료하며 직관적인 응답 스타일로 여전히 인기가 많습니다.
  짧은 답변이나 요약에 강점을 보여 빠른 처리가 필요한 단순한 워크플로우에 유용합니다.
  다만, GPT-4o에 비해 API 비용이 상대적으로 높고, 복잡한 요청 처리나 컨텍스트 유지 능력은 약점으로 꼽힙니다.  

AI 모델 선택은 단순히 성능뿐 아니라 비용 효율성과 워크플로우의 목적을 종합적으로 고려해야 합니다. 대량의 견적 메일 자동화와 같이 규모가 중요한 작업에서는 GPT-4o의 낮은 토큰 비용이 장기적으로 엄청난 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 반면, 소규모의 간단한 업무 자동화에서는 Claude 3.5 Sonnet의 간결한 응답 스타일이 더 효과적일 수 있습니다.

특징	GPT-4o	Claude 3.5 Sonnet
제공사	OpenAI	Anthropic
입력 토큰당 비용	$2.50 / 1M 토큰	$15.00 / 1M 토큰 (Claude 3 Opus 기준)
출력 토큰당 비용	$10.00 / 1M 토큰	$75.00 / 1M 토큰 (Claude 3 Opus 기준)
응답 스타일	상세하고 정교한 답변	간결하고 명료한 답변
컨텍스트 유지력	뛰어남	제한적
추천 용례	복잡하고 맞춤화된 견적 메일, 연구 기반의 답변 생성	요약, 간단한 안내 메일, 빠른 응답이 중요한 작업

 

1.3 데이터 허브: 구글 스프레드시트의 역할

노코드 자동화에서 구글 스프레드시트는 단순한 표 이상으로, AI 워크플로우의 핵심 데이터베이스이자 트리거¹⁰ 소스 역할을 수행합니다.

복잡한 데이터베이스 지식 없이도 누구나 손쉽게 데이터를 입력하고 관리할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

견적 정보(고객명, 회사, 상품명, 가격)를 입력하는 공간이면서 동시에 AI가 생성한 메일 본문을 저장하는 기록 저장소 역할을 겸합니다.  

 

Zapier와 Make와 같은 자동화 플랫폼은 구글 스프레드시트의 '새로운 행 추가'를 즉시 감지하여 워크플로우를 시작할 수 있는 강력한 트리거 기능을 제공합니다.

이는 영업 담당자가 스프레드시트에 새로운 견적 정보를 입력하는 순간 자동화가 즉시 실행되도록 만들어, 수동으로 작업을 시작해야 하는 번거로움을 완전히 없애줍니다.

또한, 스프레드시트는 워크플로우의 모든 단계를 기록하고 추적하는 중앙 허브가 되어, AI가 생성한 메일 내용과 발송 여부를 한눈에 관리할 수 있게 합니다.  

 

⚙️ 파트 2: 단계별 실습: AI 견적 메일 자동화 워크플로우 구축하기

이제 앞서 분석한 도구들을 실제로 연결하여, 견적 정보 입력부터 맞춤형 메일 발송까지의 전 과정을 자동화하는 워크플로우를 단계별로 구축해 보겠습니다.

이 실습은 Make⁷와 GPT-4o API⁸, 구글 스프레드시트, 그리고 Gmail을 기반으로 진행하며, 코딩 경험이 전혀 없는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 상세하게 구성했습니다.

🚀 1단계: 견적 워크플로우 설계 및 구글 스프레드시트 준비하기

자동화를 시작하기 전에, 어떤 정보를 입력하고 어떤 결과물을 얻고 싶은지 명확하게 정의해야 합니다.

1. 새 구글 스프레드시트 만들기:
   • 새 스프레드시트를 만들고 이름을 견적서 자동화 워크플로우로 지정하세요.
     
     
   • 첫 번째 시트 이름을 견적 정보 입력으로 변경합니다.
     
     
   • A1 셀부터 아래와 같은 열 제목을 입력해 주세요. 이 열들이 AI가 사용할 데이터가 됩니다.
     • 고객사명
     • 담당자 이름
     • 이메일
     • 상품명
     • 수량
     • 단가
     • 총액 (이 열은 수량과 단가를 곱하는 수식으로 자동 계산되게 합니다)
     • 생성된 메일 본문
     • 발송 여부 (체크박스)
2. 데이터 유효성 검사 추가하기:
   • 오류 없는 데이터를 입력하기 위해 이메일 열에 유효성 검사를 추가하세요.
     
     
   • 이메일 열 전체를 선택하고, 상단 메뉴에서 데이터 → 데이터 확인를 클릭합니다.  
      
   • 오른쪽 규칙 추가를 누르고, 규정에서 '텍스트가 올바른 이메일임'을 선택하세요.  
      
   • 오른쪽의 고급 옵션에서 잘못된 데이터에 입력 거부를 선택하여 유효하지 않은 이메일이 입력되는 것을 막을 수 있습니다.  

⚙️ 2단계: 자동화의 시작, Make 시나리오 만들기

이제 Make에서 새로운 행이 추가되면 자동으로 워크플로우가 시작되도록 트리거¹⁰를 설정합니다.

1. Make에 로그인:
   Make.com에 접속하여 로그인한 후, 오른쪽 위 [+ Create scenario ] 버튼을 클릭하세요.
   
   
2. 첫 번째 모듈 추가:
   중앙의 큰 원을 클릭하고 Google Sheets를 검색하여 선택합니다.
   
   
3. 트리거 설정:
   • 수많은 모듈 중 Watch New Rows를 선택하세요.
     이 모듈은 스프레드시트에 새로운 행이 추가될 때마다 워크플로우를 실행하는 '트리거' 역할을 합니다.  
      
   • Connection 메뉴에서 Add를 눌러 구글 계정을 연결합니다.
     
     
   • Spreadsheet 필드에서 방금 만든 견적서 자동화 워크플로우를 선택하고, Sheet 필드에서는 견적 정보 입력 시트를 선택하세요.
     
     
   • Trigger column은 AI가 처리해야 할 모든 데이터가 포함된 마지막 열인 총액을 지정합니다.
     이 열에 값이 들어왔을 때 워크플로우가 시작됩니다.
4. 연결 테스트:
   설정을 완료하면 OK를 누르고, 스프레드시트에 샘플 데이터를 한 줄 입력한 다음 Make에서 Run once를 눌러 트리거가 정상적으로 작동하는지 테스트하세요.
   새로운 행이 정상적으로 인식되면 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.

🧠 3단계: AI로 맞춤형 견적 메일 본문 생성하기

워크플로우의 핵심인 AI를 연결하고, 견적 정보에 기반한 맞춤형 메일 본문을 생성합니다.
이 과정은 데이터 매핑¹¹과 프롬프트 엔지니어링¹²이라는 두 가지 핵심 노하우를 포함합니다.

(3단계 부터는 실습영상을 제공하지 않습니다. 자세한 설명에 따라 해 보세요.)

1. OpenAI API 키 발급받기:
   • 새 탭에서 OpenAI 사이트에 접속하여 로그인합니다.
     
     
   • 오른쪽 상단 프로필 아이콘을 클릭하고 View API keys를 선택합니다.
     
     
   • Create new secret key 버튼을 눌러 새 키를 생성하세요.
     
     
   • 생성된 키는 화면을 벗어나면 다시 볼 수 없으니 반드시 복사하여 안전한 곳에 보관해야 합니다.
      
2. Make에 OpenAI 모듈 추가:
   • Make 시나리오로 돌아와 Google Sheets 모듈 옆의 작은 원을 클릭하고 OpenAI를 검색하여 추가합니다.
     
     
   • Actions에서 Create a Completion 또는 Send a prompt를 선택하세요.
     
     
   • Connection 메뉴에서 Add를 누르고, 방금 복사한 OpenAI API⁸ 키를 붙여넣어 연결을 완료합니다.  
3. 지능형 프롬프트 작성하기:
   • Prompt 필드에 AI에게 줄 지시사항을 입력합니다.
     이 과정이 가장 중요하며, AI의 성능을 좌우하는 프롬프트 엔지니어링¹²의 핵심입니다.
     
     
   • Make의 가장 큰 장점인 데이터 매핑¹¹ 기능을 활용해 스프레드시트의 데이터를 AI 프롬프트 필드에 동적으로 삽입합니다.  
      
   • 다음과 같은 프롬프트를 복사하여 붙여넣고, {{...}} 부분은 Google Sheets 모듈의 데이터 필드와 연결(매핑)해 주세요.
     
     
   • 역할: 당신은 10년 경력의 B2B 솔루션 영업 전문가입니다. 고객사의 상황을 깊이 이해하고 신뢰를 구축하는 데 능숙합니다.
     작업: 구글 스프레드시트에서 제공된 견적 정보를 바탕으로 고객에게 보내는 전문적인 견적 제안 메일 본문을 작성해주세요.
     내용 조건:
     1. 메일의 시작은 [담당자 이름]님, 안녕하세요?와 같이 친근하고 정중하게 시작합니다.
        
        
     2. [고객사명]에 대한 간단한 긍정적 언급으로 신뢰를 쌓습니다.
        
        
     3. 견적서가 첨부될 것임을 명시하고, [상품명]에 대한 [수량]과 [단가], 그리고 최종 [총액]을 명확히 제시합니다.
        
        
     4. AI가 작성한 견적 메일 본문은 고객사의 성공을 돕는 솔루션이라는 점을 강조하고, 핵심 가치를 한두 문장으로 요약합니다.
        
        
     5. 마지막에는 다음 단계로 나아갈 수 있는 명확한 행동 유도(CTA)를 포함합니다. 예: "추가 문의사항이나 미팅이 필요하시면 언제든 편하게 회신 부탁드립니다."
        
        
     6. [담당자 이름]은 {{담당자 이름}}입니다.
        
        
     7. [고객사명]은 {{고객사명}}입니다.
        
        
     8. [상품명]은 {{상품명}}입니다.
        
        
     9. [수량]은 {{수량}}입니다.
        
        
     10. [단가]는 {{단가}}입니다.
         
         
     11. [총액]은 {{총액}}입니다.
         
         
     12. 고객사에 대한 긍정적 언급을 자연스럽게 추가해 주세요.
         
         

🧩 4단계: 고급 논리 추가, 라우터(Router)로 워크플로우 지능화하기

모든 고객에게 동일한 메일을 보낼 수는 없습니다.
Make의 라우터¹³ 기능을 사용하면 총액에 따라 워크플로우를 분기하여, 특정 금액 이상의 우량 고객에게는 더욱 정교한 메일을 생성할 수 있습니다.  

1. 라우터 추가:
   Google Sheets 모듈과 OpenAI 모듈 사이를 마우스 우클릭하여 Add a router를 선택하세요.
   
   
2. 경로 1 설정 (우량 고객):
   • Google Sheets 모듈과 OpenAI 모듈을 연결하는 첫 번째 경로를 클릭하고 Set up a filter를 선택합니다.
     
     
   • 필터 제목을 우량 고객으로 지정하고, 조건 필드에서 총액을 선택합니다.
     
     
   • Operator는 Greater than or equal to (크거나 같다)를 선택하고, Value에는 1000000 (100만)을 입력하여 100만 원 이상의 견적만 이 경로로 진행되게 합니다.  
3. 경로 2 설정 (일반 고객):
   • 라우터에서 새로운 경로를 만들어 다른 OpenAI 모듈을 연결하세요.
     
     
   • 이 경로를 클릭하고 Set up a filter를 선택합니다.
     
     
   • 필터 제목을 일반 고객으로 지정하고, 총액이 Less than (작다) 1000000인 경우를 설정합니다.
4. 프롬프트 커스터마이징:
   각 경로의 OpenAI 모듈에 맞게 프롬프트를 다르게 작성합니다.
   예를 들어, 우량 고객 경로의 프롬프트에는 VIP 고객이라는 표현을 사용하거나, 더 많은 가치 제안을 담을 수 있습니다.
   
   

✅ 5단계: 최종 동작, 메일 초안 생성 및 데이터 기록하기

이제 AI가 생성한 메일 본문을 Gmail로 보내고, 그 결과를 스프레드시트에 기록합니다.

1. Gmail 모듈 추가:
   OpenAI 모듈 옆에 작은 원을 클릭하고 Gmail을 검색하여 추가합니다.
   
   
2. 초안 생성 설정:
   • Actions에서 Create a Draft를 선택하세요.
     이 옵션은 즉시 메일을 발송하는 대신, 사용자가 내용을 최종적으로 확인하고 보낼 수 있도록 임시 보관함에 저장합니다.
     이는 AI의 실수에 대비하는 매우 중요한 단계입니다.  
     
     
   • Connection 메뉴에서 Add를 눌러 구글 계정을 연결합니다.
     
     
   • To 필드에 Google Sheets 모듈의 이메일 데이터를 매핑합니다.
     
     
   • Subject는 {{고객사명}} 견적서입니다.와 같이 매핑하고, Body 필드에는 OpenAI 모듈에서 생성된 메일 본문 데이터를 매핑합니다.  
3. 스프레드시트에 기록하기:
   • 워크플로우의 마지막에 Google Sheets 모듈을 추가하고 Update a Row 액션을 설정합니다.
      
   • Row Number에는 Google Sheets 트리거¹⁰ 모듈에서 받은 Row Number를 매핑합니다.
     
     
   • 메일 본문과 발송 여부 열에 AI가 생성한 내용과 초안 생성 상태를 다시 매핑하여 모든 작업 기록을 남깁니다.
      

💡 6단계: 에러 핸들링과 유지보수

성공적인 자동화는 오류 발생 시에도 안정적으로 작동하는 것입니다.
Make는 다양한 에러 핸들링 기능을 제공합니다.

• 재시도(Retry):
  API⁸ 연결 오류나 일시적인 네트워크 문제로 워크플로우가 실패하면, 일정 시간 후 자동으로 다시 시도하도록 설정할 수 있습니다.
  
  
• 실패한 작업 저장:
  Incomplete Executions 기능을 활성화하면, 실패한 작업을 저장해두고 오류 원인을 수정한 후 수동으로 재실행할 수 있습니다.  
   
• 알림 설정:
  워크플로우 실패 시 Slack이나 Gmail로 알림을 보내는 모듈을 추가하여 즉시 문제를 파악하고 대응할 수 있도록 합니다.  

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이처럼 Make의 직관적인 시각적 캔버스와 강력한 모듈 기능을 활용하면, 코딩 지식 없이도 복잡하고 지능적인 견적 메일 자동화 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있습니다.

 

🏆 파트 3: 성공 사례와 미래 전망: 하이퍼오토메이션⁴으로 나아가기

3.1 영업 자동화의 실제 성공 사례

노코드와 AI를 결합한 영업 자동화는 이미 전 세계적으로 다양한 기업에서 실질적인 성과를 내고 있습니다.

• 국내 사례:
  국내 IT 컨설팅 기업 임패커스는 Make⁷를 활용해 견적서 작성을 자동화했습니다.
  이들은 월 9달러라는 저렴한 비용으로 수동 견적 작업에 소요되던 연간 520시간의 비효율적 업무를 제거하는 데 성공했습니다.
  이는 기존 낭비 비용의 2.8%에 불과한 금액으로, LCNC 기술이 단순한 효율성 증대를 넘어 비용 절감에도 혁신적인 기여를 할 수 있음을 보여줍니다.  
   
• 글로벌 사례:
  마이크로소프트의 파워 앱스(Power Apps)와 AI 빌더(AI Builder)를 활용한 Pepsico의 사례는 AI의 새로운 역할을 보여줍니다.
  영업 담당자가 진열대 사진을 찍으면 AI 모델이 이를 분석해 재고를 자동으로 인식하고 분류합니다.
  이 데이터는 파워 오토메이트(Power Automate)를 통해 재고 관리 시스템으로 전송되어, 사람의 수동 입력 없이도 재고 현황을 파악하고 관리자에게 알림을 보낼 수 있습니다.
  이처럼 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어, 시각 데이터를 이해하고 비즈니스 의사결정에 필요한 구조화된 데이터로 변환하는 데까지 활용되고 있습니다.  
   
• AI 에이전트 템플릿:
  이미 Zapier⁶에서는 Automated Sales Lead Emails과 같은 AI 에이전트³ 템플릿을 제공하고 있습니다.
  이 템플릿은 사용자가 잠재 고객의   웹사이트 URL만 입력하면, AI가 해당 웹사이트를 자동으로 분석하여 비즈니스에 대한 관련 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 개인화된 영업 메일 초안을 생성해주는 기능을 포함합니다.
  이는 AI 에이전트가 앞으로 어떤 형태로 구현될지 보여주는 청사진이며, 단순 반복 업무를 넘어 리드 분석 및 전략 수립과 같은 고차원적인 영업 활동까지 지원하게 될 것입니다.  

3.2 전문가가 놓치지 않는 노하우: 에러 핸들링과 유지보수

성공적인 자동화 워크플로우는 단순히 잘 작동하는 것을 넘어, 예상치 못한 오류에 어떻게 대처하는지에 따라 그 신뢰도가 결정됩니다.
전문가들이 절대 놓치지 않는 두 가지 핵심 노하우는 바로 에러 핸들링과 데이터 정제입니다.

• 에러 핸들링:
  Make.com은 에러 핸들러(Error Handlers) 기능을 제공하여 API⁸ 장애나 데이터 누락 등 오류 발생 시 자동으로 재시도(Retry)하거나, 사용자에게 알림을 보낼 수 있습니다.
  Break 핸들러를 사용하여 오류 발생 시 워크플로우를 중단하고 일정 시간 후 자동으로 재실행하도록 설정할 수 있습니다.
  또한, Incomplete Executions 기능을 활성화하여 실패한 작업을 저장하고, 오류 원인을 해결한 후 수동으로 재실행하는 것도 가능합니다.
  이러한 기능은 자동화 워크플로우의 안정성을 크게 높여, 비즈니스에 치명적인 데이터 손실이나 서비스 중단을 방지합니다.  
  
  
• 데이터 정제:
  아무리 강력한 AI와 자동화 플랫폼이 있어도 '깨끗하고 구조화된 데이터'가 없다면 효과적인 결과물을 기대하기 어렵습니다.
  워크플로우의 안정성을 위해 견적 정보 입력 단계에서 데이터 유효성 검사나 데이터 정제와 같은 전처리 단계를 추가하는 것이 필수적입니다.
  예를 들어, Zapier의 Formatter 모듈을 사용하면 숫자에 포함된 쉼표나 마침표를 통일된 형식으로 바꾸거나, 전화번호 형식을 표준화하여 엉터리 데이터가 AI로 유입되는 것을 방지할 수 있습니다.  

3.3 미래 전망: AI 에이전트³의 완성

2025년의 AI는 단순한 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 작업을 계획하며 실행하는 '자율적인 에이전트'로 진화하고 있습니다.

이는 영업 업무의 자동화 범위를 견적 메일 발송을 넘어 훨씬 더 넓은 영역으로 확장할 것입니다.

미래의 AI 에이전트는 잠재 고객 데이터를 분석하고, 최적의 영업 전략을 제안하며, 후속 조치까지 자동으로 수행할 것입니다.  

이러한 변화는 영업 담당자의 역할에도 근본적인 변화를 가져올 것입니다.

단순 반복 업무와 행정적인 부담에서 벗어나, 고객 관계 구축과 전략적 의사결정이라는 본질적인 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다.

이번 보고서에서 배운 LCNC와 AI 기술은 그 위대한 여정의 첫걸음이 될 것입니다.

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➡️ [ 12편 ] 예고: 나에게 맞는 노코드 자동화 툴, 자피어(Zapier) vs. 메이크(Make) 선택 가이드 🤖

노코드(No-code)와 로우코드(Low-code)가 업무 효율을 극적으로 끌어올리고 있습니다.

특히 개인과 소규모 팀의 생산성을 혁신하는 데 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 자동화 툴입니다.

다음 편에서는 대표적인 노코드 자동화 툴인 자피어(Zapier)와 메이크(Make)를 심층적으로 비교 분석하여, 여러분의 필요에 꼭 맞는 툴을 선택할 수 있도록 상세한 가이드를 제공합니다.

 

배울 내용:

• 자피어와 메이크의 핵심 철학 및 인터페이스 차이점 이해하기
  
  
• 복잡한 워크플로우를 시각화하는 메이크의 시나리오(Scenario) 기능 활용법
  
  
• 사용 목적에 따른 자피어와 메이크의 장단점 비교 (예: 단순 반복 작업 vs. 복잡한 시스템 구축)
  
  
• 실제 사례를 통해 배우는 두 툴의 연동 및 자동화 노하우
  
  
• 합리적인 요금제 선택을 위한 실질적인 팁과 고려 사항

나만의 스마트 워크 환경을 구축하기 위한 실용적인 지식과 인사이트를 얻어보세요.

 

 

[ 12편 ] 자피어(Zapier) vs. 메이크(Make): 나에게 맞는 노코드 자동화 툴 선택 가이드

 

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

 

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📚 용어 설명 (Glossary)

1. 시민 개발자(Citizen Developer): 전문 IT 부서나 개발자가 아닌, 기획, 마케팅, 영업 등 현업 부서의 구성원이 노코드/로우코드(LCNC) 도구를 사용해 직접 업무용 앱이나 자동화 워크플로우를 만드는 사람을 의미합니다. 자신의 업무 지식을 바탕으로 IT 솔루션을 직접 만들고, 기업의 디지털 혁신에 기여하는 새로운 역할을 수행합니다.  
2. AI(Artificial Intelligence): 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 모방하여 복잡한 문제를 해결하거나 정보를 처리하는 컴퓨터 시스템 또는 프로그램을 통칭하는 용어입니다. 이 글에서는 특히 LLM과 같은 생성형 AI를 의미하며, 이는 텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 특화되어 있습니다.
3. AI 에이전트(AI Agent): 단순한 명령어에 반응하는 것을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 여러 단계의 계획을 수립하며, 그 계획을 실행하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI를 뜻합니다. 예를 들어, 사용자가 '견적 메일을 보내줘'라고 지시하면, 고객 데이터 검색, 견적 정보 계산, 메일 본문 생성, 메일 발송까지의 모든 과정을 스스로 판단하고 처리하는 지능형 시스템을 의미합니다.  
4. 하이퍼오토메이션(Hyperautomation): 가트너가 정의한 개념으로, 단순히 한 가지 업무를 자동화하는 것을 넘어, LCNC, AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등 여러 기술을 유기적으로 결합하여 기업의 비즈니스 프로세스 전체를 자동화하고 혁신하는 것을 목표로 합니다.  
5. 데이터 허브(Data Hub): 여러 소스에서 들어오는 데이터를 한곳에 모아 관리하고, 필요한 곳으로 전달하는 중심 저장소 역할을 하는 플랫폼을 의미합니다. 이 글에서는 구글 스프레드시트가 데이터 입력, 저장, 기록의 중심이 되어 워크플로우의 시작점과 종착점 역할을 하므로 데이터 허브로 기능합니다.  
6. Zapier: Make와 함께 가장 널리 사용되는 노코드 자동화 플랫폼입니다. 'Zap'이라는 선형적인 워크플로우를 통해 앱들을 연결하며, 특히 7,000개 이상의 압도적인 연동 앱 수를 자랑합니다. 사용하기 쉬운 인터페이스 덕분에 초보자가 간단한 자동화를 빠르게 구축하는 데 유리합니다.  
7. Make: Zapier와 유사한 노코드 자동화 플랫폼이지만, 플로우차트 형태의 시각적 캔버스를 통해 복잡하고 비선형적인 워크플로우를 만드는 데 강점을 가집니다. 라우터, 필터와 같은 고급 기능을 제공하여 데이터의 흐름을 정교하게 제어할 수 있으며, 대규모 자동화에 더 비용 효율적입니다.  
8. API(Application Programming Interface): 애플리케이션끼리 서로 소통할 수 있도록 만들어진 일종의 통신 규약입니다. 이 글에서는 Make와 같은 자동화 플랫폼이 OpenAI의 GPT 모델에 견적 정보를 보내고, 메일 본문을 받는 통로 역할을 하는 것을 의미합니다. 복잡한 코딩 없이도 AI의 기능을 내 워크플로우에 가져와 활용할 수 있게 해줍니다.  
9. LLM(Large Language Model): 매우 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 AI 모델입니다. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 등이 대표적인 예시이며, 이 모델들은 주어진 프롬프트(지시사항)에 따라 자연스러운 문장을 만들어내는 데 탁월합니다.  
10. 트리거(Trigger): 자동화 워크플로우의 시작을 알리는 방아쇠 역할을 하는 특정 사건이나 조건을 의미합니다. 예를 들어, 구글 스프레드시트에 새로운 행이 추가되거나, 새로운 이메일이 도착하거나, 특정 버튼이 클릭되는 것과 같은 이벤트가 트리거가 될 수 있습니다.
11. 데이터 매핑(Data Mapping): 한 앱의 데이터를 다른 앱의 특정 필드에 연결하는 과정입니다. 예를 들어, 구글 스프레드시트의 '담당자 이름' 열에 있는 데이터를 API의 '받는 사람 이름' 필드로 자동으로 옮겨주는 작업을 의미합니다. 이를 통해 워크플로우의 각 단계에서 데이터가 올바른 위치로 전달되도록 합니다.  
12. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): AI 모델에게 원하는 결과물을 얻기 위해 정확하고 효과적인 지시사항(프롬프트)을 작성하는 기술입니다. 단순히 '메일 써줘'라고 요청하는 대신, '10년 경력의 영업 전문가처럼 친근하고 간결하게 작성해줘'와 같이 구체적인 역할과 조건을 부여하여 AI의 성능을 극대화하는 것을 의미합니다.  
13. 라우터(Router): 워크플로우를 여러 개의 경로로 나누는 Make의 핵심 기능입니다. 단일 트리거로 시작된 데이터가 여러 다른 조건에 따라 각각 다른 경로를 따라가도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 견적 금액에 따라 VIP 고객에게는 특별한 메일을, 일반 고객에게는 일반 메일을 보내는 것처럼 워크플로우를 분기할 수 있습니다.