2025년, AI 워크플로우 자동화가 비즈니스를 어떻게 변화시키는가

비즈니스를 운영하는 것만으로도 이미 많은 집중이 필요합니다. 업데이트를 확인하거나, 도구 간 데이터를 옮기거나, 같은 질문에 두 번 답하는 데 시간을 쏟을 필요는 없습니다.

AI 워크플로우 자동화는 이런 번거로움을 동력으로 바꿔줍니다. 이제는 업무를 관리하는 대신, 스스로 관리되는 워크플로우를 생각해보세요.

리드 분배, 보고서 작성, 요청 처리 등에서 엔터프라이즈 AI 에이전트는 조용히 대부분의 팀이 의존하는 추가 팀원이 되어가고 있습니다.

그렇다면 실제로 어떻게 작동하며, 어디에서 도움이 될까요? 함께 알아보겠습니다.

AI 워크플로 자동화란 무엇인가요?

AI 워크플로우 자동화는 반복적인 작업을 자동화하고 실시간 의사결정을 가능하게 하여 비즈니스 효율성을 새롭게 정의합니다.

AI 기반 워크플로우는 AI 에이전트가 과거 패턴을 학습하고 비정형 데이터를 기존 레거시 애플리케이션과 연동해 처리함으로써 반복 작업을 최적화합니다.

가트너는 2026년까지 조직의 20%가 관리 업무 자동화를 위해 AI를 사용할 것이라고 예측하며, 이는 비즈니스 생존을 위한 중요한 투자임을 시사합니다.

리드 생성, HR 온보딩, 성과 모니터링 등에서 비효율을 제거함으로써 AI는 운영 비용을 줄이고 생산성을 높입니다.

예를 들어, Botpress에서는 Gordon이라는 봇이 데모 일정 관리를 담당합니다. 이 봇은 Hubspot을 모니터링하고, 잠재 고객 정보를 다른 작업과 직접 연동하여 엔터프라이즈 챗봇으로서 매주 영업팀의 시간을 절약해줍니다.

워크플로우 자동화의 핵심 개념

AI 워크플로우 자동화의 작동 방식

AI 워크플로우 자동화는 이벤트 트리거가 발생하는 순간부터 시작됩니다. 예를 들어 CRM에 리드가 들어오거나, 폼에서 웹훅이 발생할 때입니다.

트리거에는 다양한 정보가 담겨 있으며, 이를 이벤트 페이로드라고 부릅니다. 이 페이로드는 AI 에이전트로 전달되어 요청의 맥락을 해석하고, 최종 결과를 위해 적합한 도구를 작동시킵니다. 각 작업 후에는 새로운 상태를 점검하고, 작업이 끝나고 결과가 전달될 때까지 이 과정을 반복합니다.

질문이 시스템에 들어온 순간부터 응답을 받기까지 어떤 일이 일어나는지 단계별로 살펴보겠습니다.

워크플로우는 실제 트리거로 시작됩니다

가장 먼저 일어나는 일은 어떤 변화가 발생하는 것입니다. 이 변화의 집합을 실제 트리거라고 하며, 시스템과의 모든 상호작용이 될 수 있습니다.

트리거는 해당 이벤트에서 초기 정보를 받아 시스템에 “이제 시작할 시간이야.”라고 알립니다.

이 정보가 등록되면, 이제 AI 에이전트가 전체 관리 프로세스를 맡게 됩니다.

AI 에이전트가 입력을 읽고 다음 단계를 결정합니다

AI 에이전트는 이 정보를 읽고, 그 내용이 일반 텍스트이든 구조화된 데이터이든 다음에 무엇을 해야 할지 결정합니다.

이 단계에서 LLM이나 의도 분류 모델이 활용됩니다.

일부 시스템에서는 이 과정이 프롬프트 기반 플래너로, 아주 간단하게 다음과 같이 동작합니다:

“사용자가 '세션 일정을 변경할 수 있나요?'라고 말하고 있어요 — 시스템이 어떻게 해야 할까요?”

이후, 해당 질문을 처리하기 위한 계획을 세웁니다.

연결된 도구나 API를 통해 작업이 실행됩니다.

작업이 이해되면, 시스템은 이를 수행할 수 있는 도구를 선택합니다.

이 작업은 API 호출, 데이터베이스 조회, 인터넷 검색, 혹은 받은 데이터에 수학적 계산을 적용하는 것일 수도 있습니다.

에이전트는 올바른 데이터로 요청을 포맷하여 도구에 전달하고, 도구가 원하는 하위 작업을 수행하도록 합니다.

필요하다면, 결과가 다음 단계로 전달됩니다.

도구가 실행되어 결과가 나오면, 에이전트는 그 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다.

더 많은 단계가 남아 있다면, 워크플로우는 데이터를 전달하고 상태를 재평가하며 최종 결과에 도달할 때까지 계속됩니다.

이 루프는 전체 작업이 완료될 때까지 반복되며, 한 번의 업데이트든 여러 시스템에 걸친 복잡한 프로세스든 모두 처리할 수 있습니다.

AI 워크플로우 자동화의 주요 이점

AI 워크플로우 자동화는 프로세스를 더 똑똑하고, 빠르며, 스스로 최적화할 수 있게 만듭니다. 이제 기업은 변화에 취약한 경직된 워크플로우에서 벗어날 수 있습니다.

하루의 절반을 대시보드 업데이트나 Slack 스레드 전달에 썼던 경험이 있다면, 이러한 이점이 크게 와닿을 것입니다.

AI 워크플로우 자동화의 대표 활용 사례

1. 복잡한 문서에서 데이터 추출 자동화

대부분의 팀은 비정형 데이터를 다룹니다. 이 데이터는 때로는 손글씨이거나 인쇄된 문서 형태로, 일반적인 규칙을 따르지 않는 경우가 많습니다.

워크플로우 자동화를 통해 이러한 데이터에서도 효율적이고 대규모로 가치를 추출할 수 있습니다.

AI 문서 인덱싱 기반 워크플로우는 모든 파일을 벡터 데이터베이스에 구조적으로 저장할 수 있도록 보장합니다.

검색 기반 생성(RAG)과 결합하면, 문서에서 추출된 데이터를 워크플로우를 관리하는 AI 에이전트가 직접 활용해 질문에 답하거나 작업을 실행할 수 있습니다.

2. 다양한 채널에서 고객 온보딩 간소화

고객 온보딩은 단순히 정보를 수집하는 것 이상으로, 빠르고 일관되게 진행되어야 하는 일련의 작업입니다.

리드는 다양한 채널을 통해 들어오며, 각각 CRM에 기록되고 자격이 검증되어야 합니다. AI 워크플로우 자동화가 이 과정을 연결합니다.

리드가 시스템에 들어오면, 리드 생성 챗봇이 주요 정보를 추출하고, 완전성을 확인한 뒤 후속 작업을 자동으로 실행합니다.

이로써 수동 확인에 의존하지 않고도 온보딩이 빠르고 신속하게 진행됩니다.

3. 최소 입력만으로 비즈니스 콘텐츠 생성

오늘날 팀은 마케팅에 필수적이지만 재활용이 잘 되지 않는 운영 콘텐츠를 꾸준히 생산합니다.

콘텐츠가 여러 플랫폼에 흩어져 있기 때문에, 이런 문서를 통합하는 것은 매우 어렵습니다.

최신 챗봇 마케팅 워크플로우는 이러한 원시 데이터를 활용해 자동으로 연결하고, 사용할 수 있는 콘텐츠로 변환합니다.

간단한 입력이나 트리거만으로도, 잘 구축된 RAG 챗봇은 누구의 수작업 없이도 전체 요약이나 초안을 만들어낼 수 있습니다.

4. AI 에이전트를 활용한 HR 운영 관리

HR팀은 정책 문의부터 승인, 온보딩 업무까지 끊임없이 들어오는 요청을 처리합니다. 이런 일들은 복잡하지 않지만, 실제 업무를 방해하고 빠르게 쌓이기 쉽습니다.

HR 챗봇은 이러한 상호작용을 직접 처리할 수 있어, 질문에 답변하고, 정보를 수집하며, 직원들이 내부 업무 흐름을 따라가도록 안내합니다.

팀이 이미 사용 중인 도구들과 연동되어, 새로운 대기열을 만들지 않고도 모든 업무가 원활하게 진행됩니다.

5. AI 챗봇을 통한 고객 지원 처리

대부분의 지원 요청은 비슷한 패턴을 따릅니다. 사용자는 빠른 처리를 원하며, 업데이트나 수정, 혹은 안내가 필요할 수 있습니다. 무엇보다도 신속한 응답을 기대합니다.

고객 서비스 챗봇은 이러한 상호작용을 지체 없이 처리할 수 있습니다. 대화를 이어가며, 백그라운드에서 티켓을 생성하거나 업데이트하고, 모든 업무가 원활하게 진행되도록 합니다.

이런 AI 티켓 관리는 팀이 중요한 이슈에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 휴먼 인 더 루프와 같은 기능을 통해 필요할 때 지원 담당자가 개입할 수 있고, 반복적인 문제는 자동으로 해결됩니다.

상위 5개 AI 워크플로우 자동화 도구

1. Make

추천 대상: 여러 도구와 간헐적 AI 단계를 포함한 대규모 시각적 자동화를 구축하는 팀

Make는 앱을 시각적으로 연결하고 논리를 정의하여 워크플로우를 설계하는 시각적 자동화 플랫폼입니다.

운영 워크플로우(예: CRM과 스프레드시트 간 데이터 동기화)에 인기가 많지만, 대화형 AI도 지원합니다.

Make는 파일 파싱과 벡터 스토어에 콘텐츠 추가도 지원해, 문서 추출이나 RAG 기반 검색 등 AI 워크플로우를 운영하는 팀에 유용합니다.

모든 과정을 단계별로 시각적으로 확인하고 싶은 팀에 특히 적합합니다.

주요 기능:

• 무제한 분기 논리와 오류 처리가 가능한 시각적 빌더
• 완성, 요약, 파일 파싱, RAG를 위한 OpenAI 지원
• Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot 등과의 네이티브 통합
• 예약 또는 트리거 기반 실행, 전체 버전 기록 제공

단점:

• 아주 큰 워크플로우의 경우 학습 곡선이 높음
• AI 활용 시 프롬프트와 벡터 저장소에 대한 이해 필요

2. Botpress

‍추천 용도: AI 노드를 활용해 전체 워크플로우를 관리하고 자동화하는 챗 기반 워크플로우

Botpress는 AI 에이전트 구축을 위한 시각적 워크플로우 빌더입니다.

이 플랫폼은 워크플로우 간 상호작용과 세부 동작을 깊이 있게 다룰 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 다른 플랫폼의 표면적인 카드 방식과는 차별화됩니다.

캔버스 기반 빌더를 통해 통합 및 플랫폼 간 이동하는 주요 변수와 컨텍스트를 직접 제어할 수 있습니다.

도구 연결 방식을 완전히 이해하지 못해도 문제없습니다. 연결하고 권한만 부여하면 Autonomous Node가 흐름을 관리합니다.

복잡해서 다른 플랫폼에서 잘 구현되지 않는 워크플로우도, Botpress는 Zapier나 Make와 연동해 구조화할 수 있습니다.

주요 기능:

• 각 노드별 스코프 변수를 활용한 단계별 플로우
• 문서 및 URL 기반 검색을 위한 내장 지식베이스
• API, 트리거, Zapier/Make 통합을 통한 외부 도구 지원
• 컨텍스트 손실 방지를 위한 분리된 메모리 및 입력값

단점: 스코프 논리 설계에 사전 학습 필요

3. N8n

추천 대상: 오픈소스 제어와 개발자 친화적 유연성을 원하는 팀

n8n은 워크플로우 동작과 실행 위치를 완전히 제어하고 싶은 사용자를 위해 만들어졌습니다.

셀프 호스팅이 가능하고, 코드로 확장할 수 있으며, 미리 정해진 패턴에 얽매이지 않습니다. Zapier의 간편함에 Git 스타일의 유연함을 원했다면 바로 이 도구입니다.

워크플로우는 시각적으로 구축하지만, 어느 단계에서든 맞춤형 JavaScript를 사용할 수 있습니다.

분기, 재시도, 조건, 웹훅을 기본 지원하며, 맞춤형 API 및 내부 시스템과도 잘 연동됩니다.

주요 기능:

• 노드 기반 논리의 시각적 워크플로우 빌더
• 오픈소스, 셀프 호스팅 및 클라우드 옵션 제공
• 웹훅 및 장기 작업에 강점

단점:

• 호스팅 도구에 비해 설정이 더 필요함
• 비전문가나 빠른 시작용에는 적합하지 않음

4. Zapier

추천 대상: 인기 SaaS 도구 간 빠른 자동화를 원하는 비전문가 팀

Zapier는 속도와 단순함을 위해 설계되었습니다. 트리거를 선택하고 다음 동작을 정의하면, 나머지는 자동으로 처리됩니다.

분기 논리나 인프라를 고민하지 않고, 그냥 동작하기만을 원하는 팀에 적합합니다.

이미 Zapier 생태계에 있는 도구를 사용할 때 특히 강점을 발휘합니다. 예를 들어, 폼에서 CRM으로 리드를 보내거나 Slack과 Google Sheets 간 업데이트를 옮길 때 몇 분 만에 설정이 끝나고, 백그라운드에서 안정적으로 실행됩니다.

깊은 맞춤화에는 적합하지 않지만, 그게 바로 장점입니다. 워크플로우가 명확하고 복잡한 조건이 필요 없다면, Zapier가 가장 빠른 해결책입니다.

주요 기능:

• Google Workspace, Slack, Salesforce 등 6,000개 이상의 앱 통합
• 사전 제작 템플릿 라이브러리가 포함된 사용자 친화적 시각 편집기

단점:

• 작업량 증가 및 프리미엄 기능 사용 시 비용 상승 가능성
• 복잡하거나 특수한 워크플로우에 대한 맞춤화 한계

5. Aisera

추천 대상: IT, HR, 고객 지원 등 내부 워크플로우를 자동화하는 엔터프라이즈 팀

Aisera는 도메인 특화 AI로 구동되는 대규모 자동화에 집중합니다.

IT 티켓 처리부터 직원 온보딩, 고객 요청 대응까지 대량 운영을 관리하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

Aisera의 차별점은 AI가 워크플로우 전반에 적용된다는 점입니다. GPT 이전부터 개발된 자연어 모델이 수년간 엔터프라이즈 지원에 활용되어 왔으며, 필요에 따라 더 큰 LLM도 함께 사용됩니다.

스타트업이나 1인 개발자를 위한 도구는 아니지만, 신뢰할 수 있는 AI 자동화를 직접 구축하지 않고도 원하는 대규모 팀에 적합합니다.

주요 기능:

• 정확하고 컨텍스트 인식이 뛰어난 자동화를 위한 도메인 학습 언어 모델
• ServiceNow, Salesforce, Workday 등과 통합

단점:

• 시스템 및 데이터 소스에 따라 설정이 복잡할 수 있음
• 대규모 활용에 적합 — 소규모 팀에는 과할 수 있음

AI 자동화로 워크플로우를 간소화하세요

대부분의 팀이 겪는 문제는 같습니다. 자동화해야 할 것은 알지만, 사용해 본 도구들이 실제 시스템과 잘 맞지 않습니다.

Botpress는 남의 템플릿이 아닌, 실제 업무 프로세스에 맞춰 구축할 수 있는 방법을 제공합니다. 논리의 실행 방식, 봇의 역할, 팀이 매일 사용하는 도구와의 연결까지 모두 직접 제어할 수 있습니다.

“이건 자동이어야 해”라고 생각한 적이 있다면, 바로 여기서 시작할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. AI 워크플로우를 구축하려면 어떤 내부 리소스나 팀원이 필요하나요?

AI 워크플로우를 설정하려면 일반적으로 운영을 잘 아는 사람(예: 운영 담당자나 프로세스 오너), API나 통합에 익숙한 사람(예: 기술 리드나 시스템 엔지니어), 그리고 필요하다면 AI/자동화 전문가가 필요합니다. 하지만 Botpress와 같은 많은 플랫폼은 코딩 필요성을 줄여주기 때문에 소규모의 크로스펑셔널 팀만으로도 충분히 진행할 수 있습니다.

2. AI 워크플로우를 도입해도 기존 비즈니스 운영에 지장이 없나요?

네, AI 워크플로우는 기존 비즈니스 운영을 방해하지 않고 도입할 수 있습니다. 대부분의 플랫폼은 단계별 롤아웃을 지원하며, 현재 시스템 위에 오버레이 형태로 작동하므로 점진적으로 테스트하고 출시할 수 있어 다운타임 없이 운영이 가능합니다.

3. 기존 자동화에서 AI 기반 워크플로우로 어떻게 전환하나요?

기존 자동화에서 AI 기반 워크플로우로 전환하려면, 반복적인 작업을 처리하는 규칙 기반 프로세스를 먼저 파악하고, 유연성이나 맥락 이해가 필요한 부분을 찾으세요. 이후 하이브리드 방식으로 AI 에이전트나 논리를 점진적으로 도입한 뒤, 점차 규칙 기반 논리를 완전히 대체하면 됩니다.

4. AI 워크플로우 자동화의 초기 및 지속 비용은 어떻게 되나요?

AI 워크플로우 자동화의 초기 비용은 사용하는 플랫폼(일부는 무료 요금제를 제공)과 맞춤 개발 필요 여부에 따라 달라집니다. 지속 비용에는 주로 플랫폼 구독료, API 호출이나 LLM 사용에 따른 컴퓨팅 비용, 그리고 워크플로우가 확장됨에 따라 필요한 업데이트나 유지보수 비용이 포함됩니다.

5. AI 워크플로우가 잘못된 결정을 내리면 어떻게 되나요?

AI 워크플로우가 잘못된 결정을 내릴 경우, 대부분의 플랫폼에서는 예외 처리나 수동으로 논리를 재정의할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 피드백과 과거 데이터를 활용해 에이전트의 동작을 지속적으로 개선하고, 향후 오류를 줄일 수 있습니다.