[노코드 AI 시리즈 #5] 코딩 없이 만드는 스마트 워크플로우: Zapier/Make와 AI 연동으로 업무 효율 10배 높이기

노코드 AI 시리즈의 마지막 여정으로, **Zapier와 Make(구 Integromat)**를 활용하여 다양한 서비스와 AI 기능을 연결하고 워크플로우를 자동화하는 방법을 심층적으로 다룹니다. 이 글은 개별 AI 툴의 한계를 넘어, AI를 비즈니스 프로세스에 완벽하게 통합하는 방법을 제시합니다. Zapier와 Make의 기본 원리, AI 툴(챗GPT, Google AI, Azure AI Builder, Teachable Machine 등)과의 연동 실전 가이드를 통해 비전공자도 코딩 없이 지능형 자동화 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다. 영업/마케팅, 고객 서비스, 콘텐츠 관리, 개인 생산성 등 실제 적용 가능한 다양한 자동화 사례를 제시하며, Zapier/Make와 AI 연동이 어떻게 업무 효율을 극대화하고 비즈니스 혁신을 가속화하는지 설명할 것입니다.

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목차

• 서론: 노코드 AI 시대의 최종 퍼즐 조각, 자동화와 연동
  • 개별 AI 툴의 한계와 통합 자동화의 필요성
  • Zapier와 Make: AI 기능을 연결하는 뇌이자 신경망
• Zapier와 Make(구 Integromat)란 무엇인가? 자동화 허브 이해하기
  • Triggers, Actions, Paths: 자동화 워크플로우의 기본 구성 요소
  • 수천 개의 앱 연동: 무궁무진한 확장성
  • Zapier vs Make: 나에게 맞는 툴 선택 가이드
• Zapier/Make에 AI 기능 연결하기: 실전 연동 가이드
  • 단계 1: AI 툴 선택 및 API/웹훅 준비 (챗GPT, Google AI, Azure AI, Teachable Machine 등)
  • 단계 2: Zapier/Make에서 새로운 'Zap' 또는 'Scenario' 생성
  • 단계 3: 'Trigger' 설정: 자동화를 시작하는 이벤트 정의
  • 단계 4: 'Action' 설정: AI 기능 호출 및 데이터 처리
    • AI 툴 자체 연동 기능 활용
    • 웹훅(Webhooks)을 통한 커스텀 API 호출
  • 단계 5: 후속 'Action' 설정: AI 결과값을 다른 서비스로 전달
  • 단계 6: 워크플로우 테스트 및 배포
• Zapier/Make와 AI 연동, 무엇이든 자동화하는 실제 사례
  • 영업/마케팅 자동화: 잠재 고객 발굴부터 맞춤형 응대까지
    • 리드 정보 수집 -> GPTs로 요약/분류 -> CRM 자동 입력
    • 소셜 미디어 댓글 분석(AI) -> 특정 감정 감지 -> 자동 응답 또는 알림
  • 고객 서비스 자동화: 문의 응대 및 데이터 처리 효율화
    • 새로운 고객 문의(이메일, 챗봇) -> GPTs로 내용 분석 -> 담당자 자동 할당/답변 초안 생성
    • 음성 녹취록(AI 음성 인식) -> 텍스트 변환 및 키워드 추출 -> 대시보드 업데이트
  • 콘텐츠 생성 및 관리 자동화: 아이디어부터 배포까지
    • 블로그 글 아이디어(GPTs) -> 초안 작성 -> 이미지 생성(DALL-E 등) -> CMS 업로드
    • 온라인 리뷰(AI 감성 분석) -> 긍정/부정 분류 -> 담당 부서에 알림
  • 개인 생산성 향상: 일상 업무의 지능화
    • 회의록 녹취(AI 음성 인식) -> 요약(GPTs) -> 자동 공유
    • 스캔 문서(AI OCR) -> 텍스트 추출 -> 특정 정보 분류 및 저장
• Zapier/Make + AI 연동, 성공적인 자동화를 위한 팁
  • 명확한 목표 설정과 단계별 접근
  • 데이터 흐름 이해 및 오류 처리 방안 마련
  • 보안 및 개인 정보 보호 고려
  • 지속적인 모니터링 및 최적화
• 결론: 노코드 AI 시대의 진정한 혁신은 '연결'에서 시작된다

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우리는 지난 노코드 AI 시리즈를 통해 **Google Vertex AI AutoML**로 예측 모델을 만들고, **Microsoft Azure AI Builder**로 업무 자동화에 AI 지능을 더했으며, **OpenAI GPTs와 GPT Builder**로 나만의 대화형 AI 비서를 만들었습니다. 또한, **[Teachable Machine]**을 통해 코딩 없이 이미지/음성/포즈 인식 AI 모델을 만드는 방법까지 알아보았죠.

이 모든 툴들은 강력하지만, 각자 고유의 영역에서 작동합니다. 만약 이 개별적인 AI 기능들을 서로 연결하고, 우리가 매일 사용하는 수많은 다른 웹 서비스(Gmail, Slack, CRM, 스프레드시트 등)와도 연동할 수 있다면 어떨까요? 바로 여기서 **Zapier와 Make(구 Integromat)**가 등장합니다. 이들은 마치 우리 몸의 뇌와 신경망처럼, 서로 다른 앱과 AI 기능들을 연결하여 자동화된 워크플로우를 완성하는 노코드/로우코드 시대의 최종 퍼즐 조각입니다.

Zapier 로고, 다양한 앱 연결 및 자동화

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서론: 노코드 AI 시대의 최종 퍼즐 조각, 자동화와 연동

오늘날 우리는 수많은 디지털 도구와 서비스에 둘러싸여 일하고 생활합니다. 각 도구는 특정 기능을 훌륭하게 수행하지만, 서로 소통하지 않아 발생하는 비효율성은 여전히 큰 문제입니다. 예를 들어, 웹사이트에서 문의가 들어오면, 그 내용을 읽고, 챗GPT에 요약하거나 분석을 요청하고, 그 결과를 다시 CRM 시스템에 수동으로 입력하는 일련의 과정은 시간 소모적이고 오류 발생 가능성도 높습니다.

개별 AI 툴들이 아무리 뛰어나도, 고립되어 있다면 그 잠재력을 온전히 발휘하기 어렵습니다. 진정한 AI 시대의 혁신은 AI 기능을 필요로 하는 곳에 정확히 배치하고, 여러 서비스와 매끄럽게 연결하여 지능적인 워크플로우를 자동화할 때 비로소 완성됩니다. 바로 이러한 통합 자동화의 필요성을 해결해 주는 것이 Zapier와 Make입니다. 이들은 복잡한 코딩 없이 다양한 앱과 AI 기능을 연결하여, 우리의 업무 흐름을 혁신하는 뇌이자 신경망 역할을 수행합니다.

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Zapier와 Make(구 Integromat)란 무엇인가? 자동화 허브 이해하기

Zapier와 **Make(구 Integromat)**는 수천 개의 웹 애플리케이션과 서비스를 서로 연결하여 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있도록 돕는 노코드/로우코드 통합 플랫폼입니다. 이들은 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 '이벤트가 발생하면 -> 이렇게 행동하라'는 규칙을 설정할 수 있게 해줍니다.

Triggers, Actions, Paths: 자동화 워크플로우의 기본 구성 요소

두 플랫폼 모두 기본적인 자동화 개념은 유사합니다.

• 트리거 (Trigger): 자동화를 시작하는 '방아쇠'
  • 특정 앱에서 '새로운 이메일 수신', '새로운 구글 스프레드시트 행 추가', '새로운 고객 문의 접수' 등과 같이 자동화를 시작하게 하는 이벤트를 정의합니다.
• 액션 (Action): 트리거 발생 시 수행할 '행동'
  • 트리거가 발생했을 때 수행할 동작입니다. 'Slack으로 알림 보내기', 'CRM에 고객 정보 추가', 'Google Docs에 문서 생성' 등이 될 수 있습니다.
• 패스/경로 (Paths/Routes): 조건에 따른 분기 처리 (Make의 강력한 기능)
  • Make는 'Paths' 기능을 통해 하나의 트리거에 대해 여러 개의 다른 'Action'을 조건에 따라 실행할 수 있도록 합니다. (예: 이메일 제목에 '긴급'이 있으면 Slack으로 알림, 아니면 Gmail로 회신) Zapier도 유사한 'Filter'나 'Paths' 기능을 제공합니다.

Make 인터페이스, 시각적 워크플로우, 모듈 연결

수천 개의 앱 연동: 무궁무진한 확장성

Zapier와 Make의 가장 큰 강점은 **전 세계 수천 개의 인기 앱 및 서비스와의 사전 구축된 통합(Integrations)**입니다. Gmail, Slack, Trello, Salesforce, HubSpot, Google Drive, Microsoft 365 등 우리가 업무에서 사용하는 대부분의 SaaS(Software as a Service) 툴과 쉽게 연결할 수 있습니다. 이는 AI 기능을 이러한 서비스와 연동할 때 엄청난 유연성을 제공합니다.

Zapier vs Make: 나에게 맞는 툴 선택 가이드

두 플랫폼 모두 강력하지만 약간의 차이가 있습니다.

구분ZapierMake (구 Integromat)

사용 편의성	직관적인 UI, 초보자에게 친숙	Zapier보다 학습 곡선이 약간 높지만, 더 강력한 시각화 및 제어
워크플로우	순차적인 'Zap' (트리거 -> 액션 -> 액션)	시각적인 'Scenario' (모듈을 연결하는 플로우 차트 형식)
복잡성 처리	비교적 단순한 워크플로우에 강점	복잡하고 다단계의 워크플로우, 조건부 분기 처리에 강점
가격 구조	Task(액션 실행 횟수) 기반	Operations(모듈 실행 횟수) 및 데이터 전송량 기반
커스텀 API	Webhooks by Zapier를 통해 가능	Webhooks 모듈을 통해 더욱 유연하게 가능

Sheets로 내보내기

일반적으로 간단하고 빠른 자동화에는 Zapier가 유리하며, 복잡한 비즈니스 로직과 데이터 흐름 제어가 필요하다면 Make가 더 강력한 선택지가 될 수 있습니다.

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Zapier/Make에 AI 기능 연결하기: 실전 연동 가이드

이제 Zapier 또는 Make를 사용하여 이전에 배운 다양한 AI 기능들을 워크플로우에 통합하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

단계 1: AI 툴 선택 및 API/웹훅 준비 (챗GPT, Google AI, Azure AI, Teachable Machine 등)

어떤 AI 기능을 워크플로우에 통합할지 먼저 결정해야 합니다. 그리고 해당 AI 서비스가 Zapier/Make와 직접적인 통합을 지원하는지, 아니면 API(Application Programming Interface)나 웹훅(Webhook)을 통해 연동해야 하는지 확인합니다.

• OpenAI GPTs/ChatGPT: Zapier는 ChatGPT와 직접적인 통합을 지원하며, GPTs의 Actions 기능을 통해 외부 API를 호출할 수도 있습니다.
• Google Vertex AI AutoML: 주로 API를 통해 연동합니다.
• Microsoft Azure AI Builder: Power Automate(Zapier/Make와 유사한 MS의 자동화 툴)와 강력하게 연동되며, Zapier/Make에서는 API 또는 웹훅을 통해 연결할 수 있습니다.
• Teachable Machine: 학습된 모델을 TensorFlow.js 등으로 내보내어 웹 기반에서 사용하거나, 클라우드 함수 등으로 배포 후 API를 통해 호출할 수 있습니다.

핵심은 AI 툴이 외부와의 통신을 어떻게 지원하는지 이해하는 것입니다.

단계 2: Zapier/Make에서 새로운 'Zap' 또는 'Scenario' 생성

• Zapier: 대시보드에서 'Make a Zap' 버튼을 클릭합니다.
• Make: 대시보드에서 'Create a new scenario' 버튼을 클릭합니다.

단계 3: 'Trigger' 설정: 자동화를 시작하는 이벤트 정의

워크플로우가 언제 시작될지 결정합니다. 이는 AI 기능이 언제 필요한지에 따라 달라집니다.

• 예시:
  • Gmail: 'New Email' (새로운 이메일 수신)
  • Google Forms: 'New Form Response' (새로운 설문 응답)
  • Slack: 'New Message in Channel' (채널에 새 메시지)
  • Webhooks by Zapier / Webhooks (Make): 다른 서비스에서 특정 이벤트가 발생했을 때 웹훅을 통해 데이터를 받을 수 있습니다. (예: 웹사이트의 고객 문의 폼 제출)

단계 4: 'Action' 설정: AI 기능 호출 및 데이터 처리

이제 트리거 이벤트로 받은 데이터를 AI 기능으로 보내고, 그 결과를 받아서 처리하는 단계입니다.

• AI 툴 자체 연동 기능 활용:
  • Zapier는 **ChatGPT, Google AI (Natural Language, Vision 등)**와 같은 인기 AI 서비스에 대한 직접적인 'Action' 모듈을 제공합니다. (예: ChatGPT 'Send Conversation' 액션)
  • 이를 통해 입력된 텍스트를 요약하거나, 감정을 분석하는 등의 AI 기능을 쉽게 호출할 수 있습니다.
• 웹훅(Webhooks)을 통한 커스텀 API 호출:
  • 만약 Zapier/Make에 직접적인 연동 모듈이 없는 AI 서비스(또는 커스텀 빌드한 AI 모델)라면, 해당 AI 서비스의 API 문서를 참고하여 웹훅 모듈을 사용해야 합니다.
  • Zapier의 'Webhooks by Zapier' 또는 Make의 'Webhooks' 모듈을 사용하여 AI 서비스의 API 엔드포인트로 데이터를 'POST' 또는 'GET' 방식으로 보냅니다.
  • API 호출 시 필요한 데이터(예: 텍스트, 이미지 URL)를 이전 단계의 트리거 또는 다른 액션에서 가져와 매핑합니다.
  • API 응답(AI 처리 결과)을 다음 단계에서 사용할 수 있도록 설정합니다.

단계 5: 후속 'Action' 설정: AI 결과값을 다른 서비스로 전달

AI 기능이 데이터를 처리하고 결과값을 반환하면, 그 결과값을 활용하여 다른 자동화된 작업을 수행합니다.

• 예시:
  • Google Sheets: AI가 분석한 데이터를 스프레드시트에 새 행으로 추가
  • Slack/Teams: AI가 생성한 요약 보고서를 팀 채널에 공유
  • CRM (Salesforce, HubSpot 등): AI가 분류한 고객 문의에 따라 CRM 레코드 업데이트 또는 작업 할당
  • Gmail: AI가 작성한 이메일 초안을 고객에게 발송

단계 6: 워크플로우 테스트 및 배포

모든 단계를 설정한 후에는 반드시 테스트를 통해 워크플로우가 예상대로 작동하는지 확인해야 합니다. 입력 데이터에 따른 AI의 응답과 후속 작업이 정확히 수행되는지 점검합니다. 테스트를 통과하면 워크플로우를 '활성화'하여 배포합니다.

Zapier/Make 워크플로우 예시, Gmail, ChatGPT, Google Sheets 연결

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Zapier/Make와 AI 연동, 무엇이든 자동화하는 실제 사례

Zapier와 Make에 AI 기능을 연동하면 무궁무진한 자동화 시나리오를 구축할 수 있습니다.

영업/마케팅 자동화: 잠재 고객 발굴부터 맞춤형 응대까지

• 리드 정보 분석 및 CRM 업데이트: 웹사이트 문의 폼에 새로운 리드 정보가 접수되면 (트리거), 해당 리드의 웹사이트 방문 기록 및 행동 데이터를 **GPTs(또는 Google AI Natural Language)**로 분석하여 잠재 고객의 관심사를 파악하고 (AI 액션), 이를 Salesforce나 HubSpot 같은 CRM 시스템에 자동으로 기록하고 잠재 고객 등급을 할당 (후속 액션).
• 소셜 미디어 댓글 감성 분석: 인스타그램/페이스북 게시물에 새로운 댓글이 달리면 (트리거), 댓글 내용을 Google Natural Language API로 감성 분석하여 긍정/부정/중립을 판단 (AI 액션). 부정적인 댓글은 Slack으로 담당 팀에 즉시 알림을 보내거나 (후속 액션), 긍정적인 댓글에는 자동 '좋아요'를 누르도록 설정.

고객 서비스 자동화: 문의 응대 및 데이터 처리 효율화

• 고객 문의 자동 분류 및 답변 초안 생성: 새로운 고객 문의 이메일이 수신되면 (트리거), 이메일 내용을 OpenAI GPTs로 분석하여 문의 유형(예: 반품, 기술 지원, 배송)을 분류하고 답변 초안을 생성 (AI 액션). 분류된 유형에 따라 담당 팀의 Zendesk 또는 Freshdesk에 티켓을 자동 생성하고 (후속 액션 1), 생성된 답변 초안을 담당 상담원에게 전달 (후속 액션 2).
• 음성 상담 기록 요약: 고객과 통화 녹음 파일이 클라우드에 업로드되면 (트리거), 해당 파일을 Google Cloud Speech-to-Text API로 텍스트 변환 (AI 액션 1). 변환된 텍스트를 ChatGPT로 요약하고 핵심 키워드를 추출 (AI 액션 2). 요약된 내용을 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 자동으로 저장 (후속 액션).

콘텐츠 생성 및 관리 자동화: 아이디어부터 배포까지

• 블로그 콘텐츠 파이프라인 자동화: 특정 주제에 대한 블로그 글 아이디어가 Google Sheets에 추가되면 (트리거), OpenAI GPTs를 사용하여 해당 아이디어에 대한 블로그 글 초안을 작성 (AI 액션 1). 이후 DALL-E와 같은 AI 이미지 생성기로 관련 이미지 생성 (AI 액션 2). 생성된 초안과 이미지를 Wordpress나 Notion에 자동으로 업로드하고 담당자에게 검토 요청 알림 (후속 액션).
• 온라인 리뷰 감성 분석 및 알림: Google My Business나 Yelp에 새로운 리뷰가 올라오면 (트리거), 리뷰 텍스트를 Azure AI Language 서비스로 감성 분석 (AI 액션). 부정적인 리뷰는 Slack 또는 이메일로 마케팅 팀에 즉시 알림을 보내고, 긍정적인 리뷰는 마케팅 대시보드에 자동 업데이트 (후속 액션).

개인 생산성 향상: 일상 업무의 지능화

• 회의록 자동 요약 및 공유: Google Meet/Zoom 회의가 끝나고 녹취록이 Google Drive에 저장되면 (트리거), 녹취록을 ChatGPT로 요약하고 핵심 내용을 추출 (AI 액션). 요약된 내용을 Slack 또는 Notion에 자동으로 공유하고, 회의 참석자들에게 이메일로 발송 (후속 액션).
• 문서 자동 분류 및 저장: 특정 폴더에 새로운 문서 파일(PDF, JPG 등)이 업로드되면 (트리거), Azure AI Builder의 양식 처리 모델이나 Google Vision AI의 OCR 기능을 사용하여 문서 내 텍스트를 추출하고 내용을 분석 (AI 액션). 분석된 내용에 따라 문서를 적절한 하위 폴더로 자동 이동시키고, 파일 이름을 변경하여 저장 (후속 액션).

Zapier/Make 워크플로우 예시, 웹사이트 폼, CRM, Slack 연결

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Zapier/Make + AI 연동, 성공적인 자동화를 위한 팁

성공적인 AI 연동 자동화를 위해서는 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다.

• 명확한 목표 설정과 단계별 접근: 처음부터 너무 복잡한 워크플로우를 만들기보다, 작은 단위의 문제를 해결하는 것부터 시작하세요. '무엇을', '왜', '어떻게' 자동화할 것인지 명확히 정의하는 것이 중요합니다.
• 데이터 흐름 이해 및 오류 처리 방안 마련: 각 단계에서 데이터가 어떻게 전달되고 변환되는지 이해해야 합니다. 오류가 발생했을 때 어떻게 처리할지 (예: 알림 보내기, 재시도) 계획을 세워야 합니다.
• 보안 및 개인 정보 보호 고려: 민감한 데이터나 개인 정보를 처리할 때는 각 서비스의 보안 정책을 숙지하고, 불필요한 정보는 노출되지 않도록 주의해야 합니다. API 키 등은 안전하게 관리하세요.
• 지속적인 모니터링 및 최적화: 자동화된 워크플로우도 시간이 지나면 비효율적이 되거나 오류가 발생할 수 있습니다. 주기적으로 모니터링하고, AI 모델의 정확도를 개선하거나 워크플로우를 최적화하여 항상 최고의 효율을 유지하세요.

자동화 워크플로우, 서비스 및 AI 툴 연결

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결론: 노코드 AI 시대의 진정한 혁신은 '연결'에서 시작된다

노코드 AI 시대는 단순히 코딩 없이 AI를 사용하는 것을 넘어, 다양한 AI 기능과 웹 서비스를 유기적으로 '연결'하여 시너지를 창출하는 시대를 의미합니다. **Zapier와 Make(구 Integromat)**는 이러한 연결의 중심에 서서, 비전공자도 상상 속의 지능형 워크플로우를 현실로 만들 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

우리는 이 시리즈를 통해 **Google Vertex AI AutoML**의 예측, **Microsoft Azure AI Builder**의 업무 자동화, **OpenAI GPTs/GPT Builder**의 맞춤형 AI 비서, 그리고 **[Teachable Machine](시리즈 4 URL)**의 시각/청각 AI 모델 구축까지, 다양한 AI 툴들을 살펴보았습니다. 이제 Zapier와 Make를 활용하여 이 모든 AI 기능들을 여러분의 워크플로우에 통합하고, 시간 절약, 오류 감소, 생산성 극대화라는 목표를 달성할 때입니다.

지금 바로 Zapier나 Make에 접속하여, 당신의 비즈니스와 일상을 변화시킬 지능형 자동화 워크플로우를 만들어 보세요! 노코드 AI 시대의 진정한 혁신은 '연결'에서 시작됩니다.

 

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