
"내가 할 일을 AI가 대신 순서대로 처리하는 것."
예를 들어보자.
고객 문의 이메일이 온다. → AI가 읽는다. → 긍정인지 불만인지 판단한다. → 불만이면 담당자에게 카카오톡으로 알린다. → 답장 초안을 자동으로 만들어 놓는다.
이 과정에 사람이 개입하지 않는다. 이게 AI 워크플로우다.
많은 사람이 헷갈린다. 엑셀 매크로, 자동 문자 발송도 자동화 아닌가?
맞다. 하지만 다르다.
기존 자동화 AI 워크플로우 구분
| 판단 능력 | 없음 (규칙만 따름) | 있음 (상황 해석) |
| 예외 처리 | 오류 발생 | 스스로 판단해 처리 |
| 설정 방식 | 코딩 필요 | 자연어로 지시 가능 |
| 유연성 | 낮음 | 높음 |
기존 자동화는 "A면 B를 해라"만 할 수 있다. AI 워크플로우는 "A인 것 같으면 B를 해라, 근데 C 상황이면 D도 고려해라"까지 한다.
오픈소스 기반. 무료로 시작 가능. 블록을 연결하는 방식으로 워크플로우를 만든다. 기술적 감각이 조금 있으면 가장 강력하다. 2026년 3월 기준 버전 2.0 출시, 보안과 안정성이 크게 개선됐다.

시각적으로 가장 직관적이다. 드래그앤드롭으로 연결한다. 코딩 전혀 몰라도 된다. Gmail, Slack, Google Sheets 등 수백 개 앱과 연동된다. 필자도 많이 사용하는 플랫폼이다.

채팅창에 지시를 내리면 AI가 직접 실행한다. 화면을 보고, 클릭하고, 파일을 정리한다. 가장 쉽고 가장 빠르게 시작할 수 있다. 2026년 3월 출시된 Claude Computer Use가 핵심이다. 필자가 가장 많이 사용하는 생성형 AI.

대부분의 기업이 이미 쓰고 있는 방식이다.
이건 이미 보편화됐다. 차별화가 없다.
진짜 흥미로운 건 다음이다.
태양광 패널은 날씨에 따라 발전량이 달라진다. 문제는 "오늘 흐렸는데 발전량이 낮은 건지, 패널 고장인지" 구분이 어렵다는 것이다.
AI 워크플로우로 이렇게 만들 수 있다.
기상 API에서 오늘 일사량 데이터를 가져온다. → 예상 발전량을 AI가 계산한다. → 실제 발전량과 비교한다. → 15% 이상 차이 나면 현장 담당자에게 카카오톡 알림을 보낸다. → 아침 8시에 전체 현장 발전량 브리핑 리포트가 자동 생성된다.
사람이 매일 들여다보지 않아도 된다. 이상이 생기면 AI가 먼저 알려준다.
보안 시스템을 운영하면 알람 로그가 쌓인다. 대부분은 오경보다. 근데 그 데이터 안에 패턴이 있다.
AI 워크플로우로 이렇게 만들 수 있다.
매일 알람 로그를 자동 수집한다. → AI가 시간대·장소·유형별로 분류한다. → 월간 패턴 리포트를 자동 생성한다. → "이 현장은 새벽 2~4시 오경보가 집중된다"는 인사이트가 나온다.
이 데이터로 순찰 스케줄을 최적화할 수 있다. 고객에게 분석 리포트를 제공하면 경쟁사와 차별화된다.
경쟁사가 가격을 바꾸면 언제 알아차리는가? 대부분 고객이 먼저 알고 전화한다.
AI 워크플로우로 이렇게 만들 수 있다.
경쟁사 웹사이트를 매일 자동으로 읽는다. → 가격 변동이 감지되면 즉시 Slack이나 카카오톡으로 알림이 온다. → AI가 변동 내용을 요약해서 함께 보내준다.
코딩 없이 n8n이나 Make로 구현 가능하다. 사람이 직접 경쟁사 사이트를 들여다볼 필요가 없다.
콘텐츠를 만드는 사람이라면 "뭘 써야 반응이 좋을까"가 항상 고민이다.
AI 워크플로우로 이렇게 만들 수 있다.
내 채널 또는 경쟁 채널의 댓글을 자동 수집한다. → AI가 긍정·부정·질문·요청으로 분류한다. → "독자들이 가장 궁금해하는 주제 TOP 5"를 자동으로 추출한다. → 매주 월요일 아침, 이번 주 콘텐츠 추천 리스트가 자동으로 도착한다.
감에 의존하지 않는다. 데이터가 방향을 알려준다.
고객이 밤 11시에 홈페이지 문의를 넣는다. 다음 날 아침에 확인하면 이미 경쟁사에 연락한 상태다.
AI 워크플로우로 이렇게 만들 수 있다.
홈페이지 문의가 들어오면 AI가 즉시 읽는다. → 문의 유형을 파악한다 (태양광 설치 문의인지, 보안 시스템 문의인지). → 맞춤형 견적 안내 이메일을 자동 발송한다. → 담당자에게 "새 문의 왔음" 알림이 동시에 간다.
자는 동안에도 첫 번째 응답자가 된다. 초기 응답 속도는 계약률에 직결된다.
Step 1. Claude AI로 먼저 감각을 익힌다 claude.ai에 접속한다. "내 이메일을 분류하고 중요한 것만 요약해 줘"라고 입력한다. 이게 가장 쉬운 AI 워크플로우 경험이다.
Step 2. Make 무료 계정을 만든다 make.com에서 무료로 시작할 수 있다. Gmail + Google Sheets 연동부터 해본다. 이메일이 오면 자동으로 시트에 기록되는 워크플로우가 30분 안에 완성된다.
Step 3. n8n으로 확장한다 Make에 익숙해지면 n8n으로 넘어간다. 더 복잡한 조건과 AI 연동이 가능하다. 맥 미니에 설치하면 24시간 자동으로 돌아간다.
초기 비용

AI 워크플로우는 대기업만의 기술이 아니다. 2026년 기준, 코딩을 모르는 1인 사업자도 당일 구축이 가능하다.
핵심은 하나다. "내가 매일 반복하는 일이 뭔가"를 먼저 찾는 것.
그 일을 AI에게 넘기는 순간, 그 시간은 온전히 내 것이 된다.
당신이 매일 가장 많은 시간을 쓰는 반복 업무는 무엇인가요?
일단 그것부터 해결 해 보시기 바랍니다.
늘 함께 성장하면 좋겠습니다.
장길동 올림
본 포스팅은 2026년 5월 기준 공개된 정보를 바탕으로 작성됐습니다. 주요 툴: Claude AI, n8n, Make 태그: AI워크플로우, 업무자동화, n8n, Make, Claude AI, AI에이전트, 노코드자동화
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