2025년 AI 워크플로 자동화가 비즈니스를 혁신하는 방법

워크플로는 실제 트리거로 시작됩니다.

다른 무엇보다 먼저 일어나는 일은 무언가가 바뀌는 것입니다. 이러한 일련의 변경 사항을 실제 트리거라고 할 수 있으며, 이는 시스템과의 모든 형태의 상호 작용이 될 수 있습니다.

트리거는 해당 이벤트의 초기 정보를 전달하고 시스템에 "이제 시작할 시간입니다." 

등록이 완료되면 이 정보는 이제 AI 에이전트가 전체 관리 프로세스를 대신할 수 있습니다.

AI 에이전트가 입력을 읽고 다음 단계를 파악합니다.

그러면 AI 에이전트가 일반 텍스트 또는 구조화된 데이터일 수 있는 해당 정보를 읽고 다음에 수행할 작업을 결정합니다.

여기서 LLM 또는 인텐트 분류 모델이 개입합니다.

일부 시스템에서는 프롬프트 기반 플래너를 사용하여 다음과 같은 간단한 작업을 직접 수행할 수 있습니다: 

"이봐요, 사용자가 '세션 일정을 변경할 수 있나요? ' - 시스템에서 어떻게 해야 할까요?"

그리고 거기서부터 쿼리를 처리할 계획을 세웁니다.

작업은 연결된 도구 또는 API를 통해 실행됩니다.

작업이 이해되면 시스템은 해당 작업을 수행할 수 있는 도구를 선택합니다.

이는 API 호출, 데이터베이스 호출, 인터넷 검색 또는 수신된 데이터에 수학적 계산을 적용하는 것과 같은 기본적인 작업일 수도 있습니다.

상담원이 올바른 데이터로 요청 형식을 지정하고 이를 도구에 전달하여 원하는 하위 작업을 가져옵니다.

필요한 경우 결과가 다음 단계로 전달됩니다.

툴이 실행되고 출력이 나오면 상담원은 그 결과를 사용하여 다음 작업 과정을 결정합니다.

더 많은 단계가 남아 있으면 워크플로가 계속 진행되어 데이터를 전달하고 상태를 다시 평가하여 최종 결과에 도달합니다.

이 루프는 한 단계 업데이트이든 여러 시스템에 걸친 다단계 프로세스이든 전체 작업이 완료될 때까지 계속 실행됩니다.

1. 복잡한 문서에서 데이터 추출 자동화

대부분의 팀은 비정형 데이터로 작업합니다. 수기로 작성되거나 인쇄된 문서 형태로 제공되는 이러한 데이터는 일반적인 규칙을 따르지 않는 경우가 많습니다.

워크플로 자동화를 통해 효율적이고 대규모로 가치를 창출할 수 있습니다.

AI 문서 색인 기반의 워크플로로 모든 파일을 벡터 데이터베이스 내에서 구조화된 방식으로 읽고 저장할 수 있습니다.

검색 증강 생성과 함께 사용하면 문서에서 추출된 데이터를 워크플로우를 관리하는 AI 에이전트가 직접 사용하여 쿼리에 답변하거나 작업을 트리거할 수 있습니다.

2. 채널 전반에서 고객 온보딩 간소화

고객 온보딩은 단순히 정보를 수집하는 것 이상의 의미를 가지며, 일련의 작업이 신속하고 동기화되어 이루어져야 합니다.

리드는 다양한 채널을 통해 유입되며, 각 채널은 CRM에서 캡처하고 자격을 부여해야 합니다. AI 워크플로 자동화는 이러한 단계를 연결합니다.

리드 생성 챗봇은 리드가 시스템에 입력되는 즉시 주요 세부 정보를 추출하고 완전성을 확인한 후 후속 조치를 트리거합니다.

이렇게 하면 수동 확인에 의존하지 않고도 온보딩이 빠르고 신속하게 이루어집니다.

3. 최소한의 입력으로 비즈니스 콘텐츠 생성

오늘날 팀은 마케팅에 필수적이지만 재사용에 최적화되어 있지 않은 운영 콘텐츠를 끊임없이 생산합니다.

콘텐츠가 여러 플랫폼에 분산되어 있기 때문에 이러한 문서는 통합하기가 매우 어려울 수 있습니다.

최신 챗봇 마케팅 워크플로는 이러한 원시 데이터를 활용하여 서로 연결하고 자동으로 사용 가능한 콘텐츠로 전환합니다. 

잘 구축된 RAG 챗봇은 작은 입력이나 트리거만으로 소스를 추적하거나 직접 서식을 지정할 필요 없이 전체 요약이나 초안을 작성할 수 있습니다.

4. AI 에이전트를 통한 HR 운영 관리

HR 팀은 정책 관련 질문부터 승인 및 온보딩 업무에 이르기까지 끊임없는 요청을 처리합니다. 이러한 요청은 복잡하지는 않지만 실제 업무에 방해가 되고 빠르게 쌓입니다.

HR 챗봇은 이러한 상호작용을 직접 처리하여 질문에 응답하고, 입력을 수집하고, 내부 워크플로우를 통해 직원을 안내할 수 있습니다.

팀이 이미 사용 중인 도구에 연결하여 대기열을 만들지 않고도 모든 작업을 계속 진행할 수 있습니다.

5. AI 챗봇을 통한 고객 지원 처리

대부분의 지원 요청은 일정한 패턴을 따릅니다. 사용자는 업데이트, 수정 또는 방향 제시 등 신속하게 처리해야 할 사항이 필요합니다. 그리고 무엇보다도 빠른 응답을 기대합니다.

고객 서비스 챗봇은 이러한 상호작용을 지체 없이 관리할 수 있습니다. 대화를 유지하고, 백그라운드에서 티켓을 생성하거나 업데이트하며, 모든 것을 계속 진행합니다.

이러한 종류의 AI 티켓팅을 통해 팀은 영향력이 큰 케이스에 집중할 수 있습니다. 휴먼 인 더 루프와 같은 기능을 사용하면 일상적인 문제는 자동으로 해결되는 동안 필요할 때 지원 상담원이 개입할 수 있습니다.

1. 1.

최상의 대상: 여러 도구와 가끔씩 AI 단계를 포함하는 대규모의 시각적 자동화를 구축하는 팀

Make는 앱을 시각적으로 연결하고 앱 간의 로직을 정의하여 워크플로를 설계할 수 있는 시각적 자동화 플랫폼입니다.

CRM과 스프레드시트 간의 데이터 동기화와 같은 운영 워크플로우에 널리 사용되지만 대화형 AI도 지원합니다.

Make는 파일 구문 분석과 벡터 스토어에 콘텐츠 추가도 지원하므로 문서 추출이나 RAG 기반 검색과 같은 AI 워크플로우를 실행하는 팀에 유용합니다.

특히 모든 것이 어떻게 조화를 이루는지 단계별로 확인하려는 팀에 적합합니다.

주요 기능:

• 무제한 분기 로직 및 오류 처리 기능을 갖춘 비주얼 빌더
• 완성, 요약, 파일 구문 분석 및 RAG를 위한 OpenAI 지원
• Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot과 같은 앱과의 기본 통합
• 전체 버전 기록이 포함된 스케줄 또는 트리거 기반 실행

단점:

• 대규모 워크플로우를 위한 가파른 학습 곡선
• AI 사용 사례에는 프롬프트와 벡터 스토리지에 대한 이해가 필요합니다.

2. Botpress

‍최적의대상: 전체 워크플로우를 관리하는 AI 노드를 사용하여 채팅 기반 워크플로우 자동화

Botpress AI 에이전트 구축을 위한 시각적 워크플로 빌더입니다. 

이 플랫폼은 다른 플랫폼이 사용하는 표면적인 카드 수준을 훨씬 뛰어넘어 워크플로우가 서로 상호 작용하고 작동하는 방식에 대해 자세히 알아볼 수 있는 훌륭한 도구를 제공합니다.

캔버스 기반 빌더를 사용하면 통합과 플랫폼 간에 이동할 때 주요 변수와 컨텍스트를 제어할 수 있습니다.

도구가 어떻게 연결되는지 완전히 이해하지 못하더라도 잘 작동합니다. 도구들을 연결하고 권한을 부여하면 자율 노드가 흐름을 관리할 수 있습니다.

팀이 다른 플랫폼에서 잘 변환되지 않는 지저분한 워크플로로 작업하는 경우 Botpress Zapier 또는 Make와 같은 도구와 연결하여 워크플로를 체계화할 수 있습니다.

주요 기능:

• 각 노드에 대해 범위가 지정된 변수가 있는 단계별 흐름
• 문서 및 URL 기반 검색을 위한 기본 제공 지식창고
• API, 트리거, Zapier 통합을 통한 외부 도구 지원
• 컨텍스트 드리프트를 방지하기 위한 분리된 메모리 및 입력

단점: 범위 지정 로직으로 설계하려면 사전 학습이 필요합니다.

3. N8n

최상의 대상: 대상: 오픈 소스 제어 기능을 갖춘 유연하고 개발자 친화적인 워크플로 도구를 원하는 팀

n8n은 워크플로우의 작동 방식과 실행 위치를 완벽하게 제어하고자 하는 사용자를 위해 만들어졌습니다.

자체 호스팅이 가능하고, 코드를 통해 확장할 수 있으며, 미리 정의된 패턴에 갇히지 않습니다. Git 스타일의 유연성을 갖춘 Zapier 원하셨던 분이라면 바로 이 솔루션입니다.

워크플로는 시각적으로 구축되지만 모든 단계에서 사용자 지정 JavaScript를 지원합니다.

브랜칭, 재시도, 조건 및 웹후크를 기본적으로 처리하며 사용자 지정 API 및 내부 시스템과도 잘 작동합니다.

주요 기능:

• 노드 기반 로직이 포함된 시각적 워크플로 빌더
• 셀프 호스팅 및 클라우드 옵션이 포함된 오픈 소스
• 웹훅 및 장기 실행 작업과 잘 작동합니다.

단점:

• 호스팅 도구에 비해 더 많은 설정이 필요합니다.
• 비전문 사용자 또는 빠른 시작 사용 사례를 위해 제작되지 않았습니다.

4. Zapier

최상의 대상: 대상: 인기 있는 SaaS 도구 간의 빠른 자동화를 원하는 비기술팀

Zapier 속도와 단순성을 위해 설계되었습니다. 트리거를 선택하고 다음에 일어날 일을 정의하면 나머지는 자동으로 처리됩니다.

분기 로직이나 인프라를 고려할 필요 없이 무언가 작동하기만 하면 되는 팀에 적합합니다.

이미 에코시스템에 있는 도구로 작업할 때 더욱 빛을 발합니다. 양식에서 CRM으로 리드를 보내거나 Slack Google Sheets 간에 업데이트를 이동하는 경우, 설정은 몇 분이면 완료되며 백그라운드에서 안정적으로 실행됩니다.

심층적인 커스터마이징을 위해 만들어진 도구는 아니지만, 바로 그 점이 중요합니다. 워크플로우가 명확하고 많은 조건이 필요하지 않다면 Zapier 사용하면 다른 어떤 것보다 빠르게 목표를 달성할 수 있습니다.

주요 기능:

• 6,000개 이상의 앱 통합(Google Workspace, Slack, Salesforce 포함)
• 사전 구축된 템플릿 라이브러리를 갖춘 사용자 친화적인 비주얼 에디터

단점:

• 작업 사용량과 프리미엄 기능이 증가하면 비용이 증가할 수 있습니다.
• 복잡하거나 매우 구체적인 워크플로우를 위한 제한된 사용자 지정

5. Aisera

최상의 대상: 엔터프라이즈 팀이 IT, HR 및 고객 지원 전반에서 내부 워크플로우를 자동화하는 경우

Aisera는 도메인별 AI를 기반으로 하는 대규모 자동화에 중점을 두고 있습니다.

IT 티켓 해결부터 직원 온보딩, 고객 요청에 대한 응답 등 팀이 대량의 작업을 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

아이세라의 차별점은 워크플로우 전반에 걸쳐 AI를 적용하는 방식에 있습니다. GPT 시대 훨씬 이전에 개발된 자연어 모델은 수년 동안 엔터프라이즈 지원 사용 사례를 뒷받침해 왔으며, 이제는 필요할 때 더 큰 규모의 LLMs 보완되고 있습니다.

스타트업이나 개인 빌더를 대상으로 하는 것은 아니지만, 처음부터 구축하지 않고도 안정적인 AI 기반 자동화를 원하는 대규모 팀에 적합한 서비스입니다.

주요 기능:

• 정확한 컨텍스트 인식 자동화를 위한 도메인 학습 언어 모델
• ServiceNow, Salesforce, Workday와 같은 플랫폼과 통합됩니다.

단점:

• 시스템 및 데이터 소스에 따라 설정이 복잡할 수 있습니다.
• 대규모 사용 사례에 가장 적합 - 소규모 팀에는 적합하지 않음

AI 워크플로우를 설정하려면 어떤 종류의 내부 리소스나 팀원이 필요하나요?

일반적으로 프로세스를 잘 파악하고 있는 사람(예: 운영 책임자), 통합을 처리할 기술에 정통한 팀원, 고급 기능을 원한다면 AI/자동화 전문가가 필요하지만 Botpress 같은 일부 플랫폼에서는 최소한의 코딩으로 이 작업을 수행할 수 있습니다.

진행 중인 비즈니스 운영을 중단하지 않고 AI 워크플로우를 배포할 수 있나요?

물론이죠. 대부분의 도구는 다운타임이 거의 없이 현재 시스템에 연결할 수 있도록 설계되어 있으며, 단계적으로 배포하여 원활하게 운영할 수 있습니다.

기존 자동화에서 AI 기반 워크플로로 마이그레이션하려면 어떻게 해야 하나요?

먼저 더 많은 지능을 활용하면 도움이 될 수 있는 반복적인 작업을 파악한 다음, 점차적으로 규칙 기반 플로우를 AI 기반 플로우로 대체하세요. 오버홀이라기보다는 업그레이드에 가깝다고 생각하세요.

AI 워크플로 자동화와 관련된 초기 및 지속적인 비용은 얼마인가요?

초기 비용은 플랫폼과 복잡성에 따라 다르지만 대부분 무료 티어 또는 코드 없이 시작할 수 있는 옵션을 제공하며, 지속적인 비용에는 일반적으로 플랫폼 구독과 확장 시 일부 유지 관리가 포함됩니다.

AI 워크플로우가 잘못된 결정을 내리면 어떻게 되나요?

대부분의 도구는 워크플로를 검토 및 조정하거나 오류를 빠르게 포착할 수 있도록 안전장치를 설정할 수 있습니다. 그리고 멋진 점은 AI가 시간이 지남에 따라 이러한 실수를 통해 실제로 학습할 수 있다는 것입니다.