일상적인 워크플로우를 위한 코드 없는 자동화 도구

프롬프트 기반 자동화

프롬프트 기반 워크플로에서는 서면 지침을 사용하여 자동화의 작동 방식을 안내합니다. 양식이나 드래그 앤 드롭 노드를 통해 단계를 연결하는 대신, 사용자가 자동화가 수행해야 할 작업을 설명하는 자연어 프롬프트를 작성합니다. 

예를 들어 다음과 같은 프롬프트가 표시될 수 있습니다: "이 이벤트를 한 문장으로 요약하고 사용자에게 캘린더에 추가할지 물어보세요."라고 표시할 수 있습니다.

특히 응답이 자연스럽게 들리거나 상황에 따라 변경되어야 하는 경우, 하나의 프롬프트가 여러 개의 논리 분기를 대체할 수 있습니다. 

이러한 워크플로는 종종 더 큰 자동화 안에 위치하며, 프롬프트는 유연한 사고를 처리하고 다른 단계는 그 이후의 작업을 처리합니다.

트리거-투-액션 자동화

트리거 기반 앱 자동화는 가장 간단한 종류의 자동화이며, 단일 작업을 유발하는 단일 이벤트를 중심으로 구축됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다: "이런 일이 발생하면 이 작업을 수행하세요."

Zapier IFTTT와 같은 도구는 사용자가 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 트리거 투 액션 유형의 기능에 액세스할 수 있게 해줍니다.

트리거 기반 자동화는 양식 제출 기록, 캘린더 초대장 보내기, 스프레드시트 업데이트와 같은 반복적인 관리자 작업을 자동화하는 데 적합합니다. 하지만 분기 로직이나 메모리가 부족하여 입력이 변경되거나 워크플로우가 늘어날 경우 쉽게 중단되는 경우가 많습니다.

다단계 논리적 자동화

다단계 논리적 자동화는 트리거, 조건, 작업 및 데이터 변환과 같은 정의된 단계의 체인으로 구축됩니다. 각 단계는 순서대로 실행되며 이전 단계의 결과에 따라 달라집니다.

일반적인 워크플로는 양식 제출 트리거로 시작하여 특정 필드를 확인하는 조건, 이메일을 보내거나 레코드를 업데이트하는 작업, 다른 이벤트가 발생할 때까지 일시 중지되는 지연 또는 대기 상태로 이어질 수 있습니다.

이 구조는 분기 로직, 루프, 필터 및 오류 처리를 지원합니다. 이를 통해 각 단계에서 수신된 입력이나 데이터 상태에 따라 자동화가 다르게 응답할 수 있습니다.

다단계 논리적 자동화는 구조화된 의사 결정, 반복 작업, 여러 시스템 간의 조정이 필요한 워크플로에 가장 적합합니다.

프로세스 기반 자동화

프로세스 기반 자동화는 단계가 명확하게 정의된 고정된 구조를 따릅니다. 각 작업은 '제출됨', '검토됨', '승인됨', '완료됨'과 같은 순서에 따라 진행 시기와 방법을 제어하는 규칙에 따라 진행됩니다.

각 단계에는 양식 필드, 할당 및 조건이 포함됩니다. 단계에서는 관리자의 승인이 필요하거나 필수 필드를 적용하거나 상태가 변경되면 알림을 트리거할 수 있습니다. 전체 프로세스는 모든 전환에 대한 추적과 함께 처음부터 끝까지 계속 표시됩니다.

이러한 유형의 자동화는 온보딩, 조달, 법적 요청 또는 IT 문제 추적과 같이 매번 같은 순서로 동일한 단계가 반복되는 반복 가능한 내부 작업에 가장 효과적입니다.

프로세스 기반 자동화는 스크립트를 작성하거나 유지 관리할 필요 없이 일관성과 제어 기능을 제공합니다.

1. 트리거로 워크플로 시작하기

모든 자동화는 모든 것을 움직이게 하는 이벤트인 트리거로 시작됩니다. 이는 양식 제출, 버튼 클릭, 데이터베이스의 새 항목, 캘린더 도구의 예약 등이 될 수 있습니다.

도구가 더욱 스마트해짐에 따라 캘린더 예약이나 사용자 메시지와 같은 통합 기능은 실시간 데이터를 기반으로 의사 결정과 로직이 자동으로 이루어지는 지능형 프로세스 자동화의 일부가 되었습니다.

그러나 코드가 없는 플랫폼에서 트리거는 일반적으로 미리 빌드된 webhook 리스너입니다. 이벤트를 선택하고 앱을 연결하면(예: 약속 예약 봇의 경우 Calendly ) 나머지는 플랫폼에서 처리합니다. 도구를 연결하는 데는 API 키 또는 토큰만 필요합니다.

이 예에서 녹색 시작 트리거는 사용자 메시지를 수신 대기하고, 보라색 Calendly 이벤트 트리거는 새 예약을 수신 대기합니다. 두 이벤트 중 하나가 트리거되면 자동화가 시작됩니다.

2. 조건은 다음에 일어날 일을 정의합니다.

트리거가 실행되면 조건에 따라 다음에 일어날 일이 결정됩니다. 조건은 수신된 데이터에 따라 흐름을 다른 경로로 안내하는 로직 필터 역할을 합니다.

규칙은 if/else 문을 작성하는 대신 드롭다운이나 표현식을 사용하여 구성합니다.

컨텍스트 인식 워크플로를 만들기 위해서는 조건이 필수적입니다. 조건을 사용하면 사용자 행동이나 입력 값에 따라 응답을 세분화하고, 다른 도구로 라우팅하거나, 단계를 건너뛸 수 있습니다.

여기에서 사용자에게 무엇을 찾고 있는지 묻습니다: FAQ 또는 예정된 이벤트. 이 선택에 따라 워크플로는 서로 다른 로직 분기로 나뉘며, 각 분기는 별도의 하위 워크플로에서 처리됩니다.

3. 연결된 도구 내에서 실행되는 작업

작업은 메시지 전송, 레코드 업데이트, API 호출 또는 AI 응답 생성 등 자동화가 수행하는 작업입니다. 코드가 없는 환경에서는 각 작업을 의존하는 메시지나 데이터에 연결하여 시각적으로 작업을 구성합니다. 

도구 간 상호 작용은 봇이 실시간 컨텍스트에 따라 반응하고 적응하는 AI 워크플로 자동화에서 흔히 볼 수 있는 방식입니다. 이 경우, 한 작업은 AI를 사용하여 캘린더 이벤트를 요약합니다. 다른 작업은 메시지 노드를 통해 해당 요약을 사용자에게 보냅니다. 

4. 단계 간 데이터 자동 이동

노코드 자동화 플랫폼은 데이터 흐름을 자동으로 처리합니다. 사용자가 입력을 제출하거나 옵션을 선택하거나 이벤트를 트리거하면 그 다음 단계의 모든 단계에서 해당 정보를 사용할 수 있게 됩니다.

이 워크플로에서는 선택한 위치, 사용자의 이메일, Calendly 이벤트 데이터와 같은 세부 정보가 모두 이월됩니다. 이러한 세부 정보는 양식 수집을 개인화하고 조건부 로직을 구동하는 데 사용됩니다.

5. 로직에 의한 워크플로 종료 또는 루프

모든 자동화는 작업을 완료하거나 일시 중지하여 무언가를 기다리거나 제어권을 전환하는 시점에 도달합니다.

일부 플로우에서는 메시지를 보내고 루프를 닫는 것을 의미합니다. 다른 경우에는 루프 내 의사 결정 단계를 트리거하여 지원 팀으로 라우팅하는 경우도 있습니다.

이 경우 이벤트 요약이 전송되면 워크플로가 종료됩니다. 상호작용이 해결되며 더 이상 입력할 필요가 없습니다.

코딩보다 빠르게 워크플로 시작

하나의 트리거가 실행되기 전에 코드에는 보통 몇 시간의 준비 시간이 필요합니다. 문서로 흐름을 정의하고, 라이브러리를 선택하고, 도구 간에 데이터를 이동하기 위한 스캐폴딩을 구축하고, 모든 에지 케이스에 대한 핸들러를 작성해야 합니다. 국가별로 리드를 필터링하거나 마감일이 지났는지 확인하는 것과 같은 간단한 단계조차도 거의 작동하지 않는 긴 코드에 묻혀 버립니다.

라이프사이클 마케터는 설정을 기다릴 필요 없이 리드 재활성화 흐름을 구축할 수 있습니다. 마지막 참여 날짜별로 CRM 연락처를 필터링하고, Clearbit으로 보강하고, 개인화된 이메일을 트리거하는 등 모든 과정을 하나의 캔버스에서 한 번에 수행할 수 있습니다.

코드에서 몇 시간이 걸리는 스캐폴딩을 노코드에서 테스트하는 데 몇 분이 걸리는 이유는 시스템에 의해 결과가 게이트되지 않기 때문입니다. 빌드하는 동안 실행됩니다.

엔지니어링 팀에 대한 의존도 감소

맥킨지에 따르면 직원들은 코드가 필요 없는 도구를 통해 업무의 최대 30%를 자동화할 수 있다고 추정하는데, 이는 많은 리더들이 생각하는 것과는 놀랍게도 대조적입니다.

노코드 자동화는 작은 로직 변경이 엔지니어링 팀에 의존하는 경우가 많은 프로젝트 관리에서 AI에 특히 유용합니다. 일반적으로 작업을 수행하는 사람은 의도한 워크플로 또는 작업이 어떻게 수행되어야 하는지 알고 있습니다. 

예를 들면 다음과 같습니다: 

• 프로젝트 관리자는 마감일이 다가오거나 방해물이 나타나면 자동으로 작업을 재할당하는 AI 에이전트를 설정할 수 있습니다.
• 지원 리드는 감성 모델에서 불만이 고조되는 것을 감지하면 인적 에스컬레이션을 트리거할 수 있습니다.

코드가 필요 없는 도구를 사용하면 기술 전문가가 아니더라도 기본 문제를 다루지 않고도 원하는 작업만 수행하는 간단하고 직관적인 카드로 작업을 쉽게 드래그 앤 드롭할 수 있습니다.

노코드 플랫폼에서 AI 에이전트를 구축하는 기술은 기술적인 것이 아닙니다. 작업이 어떻게 이루어져야 하는지, 어떤 단계를 거쳐야 하는지, 무엇이 완료된 것으로 간주되는지, 사람의 입력이 필요한 부분은 어디인지 파악하는 데서 비롯됩니다.

자동화 비용 절감

대부분의 SaaS 도구는 기능이 아닌 액세스 비용을 청구합니다. webhook 메시지 트리거만 필요할 수도 있지만, 대시보드, 보고서, 사용자 시트를 번들로 제공하는 유료 티어에 들어가면 절대 건드리지 않을 기능을 사용하게 됩니다. 원하는 기능은 팀 전체가 채택하도록 설계된 요금제에 묶여 있는 경우가 많습니다.

코드가 필요 없는 자동화를 통해 하나의 기능을 위해 전체 플랫폼에 액세스하는 비용을 절감할 수 있습니다. 해당 플랫폼이 자체적으로 사용하는 API와 직접 상호 작용하고 패키지가 아닌 사용량에 대한 비용을 지불하면 됩니다.

성장 팀은 전체 참여 제품군을 구독하지 않고도 Intercom messaging API 통해 타겟팅된 답장을 보낼 수 있습니다. RevOps는 추가 시트를 구매하거나 사용자 지정 개체를 잠금 해제하지 않고도 Salesforce 데이터를 내부 도구에 동기화할 수 있습니다.

자동화를 직접 구축하면 소프트웨어를 구매하는 것이 아니라 통화당, 결과당, 작업당 비용을 지불하는 것입니다. 이러한 변화는 특히 이미 사용하고 있는 도구 전반에서 모든 플로우를 대규모로 실행하는 데 있어 획기적으로 저렴하게 만듭니다.

간단하고 빠르게 반복

기존의 자동화를 사용하면 변경이 느리고 위험합니다. 프로세스를 하드코딩했는데 문제가 발생하면 스크립트를 편집하고 새 버전을 푸시한 후 새로운 문제가 발생하지 않기를 바라며 수정 사항을 테스트할 수 있는 쉬운 방법이 없습니다.

조건을 업데이트하거나 데이터 원본을 전환하는 등 작은 변경 사항도 엔지니어링에서 다시 시작하거나 반복해야 할 수 있습니다. 노코드 도구는 다르게 작동합니다. 아이디어를 테스트하기 위해 전체 시스템을 편집하는 것이 아니라 한 부분을 조정하고 시도한 다음 실패하면 롤백합니다.

각 자동화는 기본적으로 버전이 지정되어 있습니다. 작동 중인 설정을 복제하고, 로직을 조정하고, 결과를 나란히 비교할 수 있습니다. 작동하지 않으면 이전 버전으로 복원하고 계속 진행하면 됩니다.

AI를 사용하여 고객 피드백에 라벨을 지정하는 파이프라인을 구축했다고 가정해 보겠습니다. 다른 모델을 시도하거나 메시지의 긴급 플래그 지정 시기를 변경하려는 경우 나머지 설정에 대한 위험 없이 바로 변경할 수 있습니다. 변경 사항을 테스트하고, 미리 보고, 실시간으로 전송할 수 있으며, 아무것도 작성하거나 다시 작성하지 않아도 됩니다.

1. Botpress

최적 대상: 채팅 또는 내부 시스템 전반에서 언어 이해, 의사 결정 및 도구 실행을 포함하는 코드 없는 자동화 흐름을 구축하는 팀.

Botpress 디지털 시스템 전반에서 언어를 이해하고 조치를 취하는 어시스턴트를 구축하기 위한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 노코드 및 로우코드 개발을 모두 지원하므로 팀은 시각적으로 시작하여 필요한 곳에만 로직을 추가할 수 있습니다.

상담원은 연결된 단계로 구성된 워크플로로 구축됩니다. 한 단계에서는 사용자 메시지를 처리할 수 있습니다. 또 다른 단계는 데이터를 가져오기 위해 툴에 연결합니다. 이후 단계는 응답을 보내거나 후속 조치를 트리거합니다.

각 부분은 컨텍스트를 전달하고 이를 전달하여 에이전트가 이미 발생한 상황에 따라 행동할 수 있도록 구축되었습니다. 이 플랫폼은 지속적인 변화를 지원하도록 설계되었습니다.

팀은 새로운 로직을 테스트하고, 메모리 작동 방식을 조정하거나, 다양한 조건으로 실험할 수 있으며, 이 모든 것이 이미 운영 중인 작업을 중단하지 않고도 가능합니다. 기본 제공 버전 관리 기능으로 이전 설정을 안전하고 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

일단 배포되면 AI 에이전트는 작업을 감독하는 사람 없이도 실제 입력에 따라 작업을 처리하고 워크플로우를 진행하면서 지속적으로 운영할 수 있습니다.

Botpress 무료 플랜에는 다양한 유형의 콘텐츠 업로드, 대화 로직 구축, 인기 도구 연결 등을 지원하는 AI 에이전트 1명이 포함되어 있습니다. 또한 첫날부터 실제 상호작용을 테스트할 수 있는 5달러의 AI 크레딧이 제공됩니다.

주요 기능:

• 범위 지정 단계와 메모리가 있는 시각적 흐름 편집기
• API, 변수 및 외부 도구 호출에 대한 기본 지원
• 웹, Telegram, WhatsApp, Slack 등에 기본 배포
• 허브스팟, 구글 드라이브, 팀즈, Intercom 등과 같은 플랫폼에 원클릭으로 통합할 수 있습니다.

2. 2.

최상의 대상: 로직 제어, 데이터 라우팅, 도구 전반의 시각적 추적성이 필요한 구조화된 다단계 자동화를 구축하는 팀.

Make는 사용자가 워크플로를 타임라인으로 설계할 수 있는 코드 없는 자동화 플랫폼입니다. 각 모듈은 AI 응답 생성, 데이터 가져오기, 데이터 변환 또는 다른 앱에서 작업 트리거와 같은 단일 작업을 수행합니다.

사용자는 모듈을 캔버스로 드래그하여 데이터 흐름 방식과 단계가 실행되는 조건을 정의하는 경로로 연결하여 빌드합니다.

Make의 가장 큰 차별점은 코드로 전환하지 않고도 얼마나 많은 제어 기능을 제공하는가입니다. 동일한 시나리오 내에서 루프, 조건부, 오류 분기 및 일정 기반 플로우를 구축할 수 있습니다.

이는 여러 시스템에 걸쳐 자동화를 확장하고 변화하는 입력에 적응해야 할 때 특히 효과적이며, 단일 보기에서 투명하고 편집 가능한 상태를 유지합니다.

그렇긴 하지만 대부분의 로직은 연결하려는 시스템을 얼마나 잘 이해하고 있는지에 따라 달라집니다. 한 도구가 예상치 못한 응답을 반환하면 그에 대한 계획을 세우지 않으면 워크플로가 중단됩니다.

Make의 무료 요금제는 월 1,000개의 작업과 2개의 활성 워크플로를 제공하며, 이는 유료 요금제 없이 소규모 자동화를 구축하고 실행하기에 충분한 규모입니다. 전체 빌더에 대한 액세스, 예약, 오류 처리 및 실시간 모니터링이 포함되어 있습니다.

주요 기능:

• 순서도 스타일의 비주얼 빌더
• 수백 개의 앱과 사용자 지정 HTTP를 위한 네이티브 모듈
• 페이로드 검사 및 오류 처리를 통한 실시간 시나리오 모니터링
• 기본 제공 예약 및 재시도

3. Zapier

최상의 대상: 사용자 지정 로직보다 속도와 단순성이 더 중요한 비즈니스 도구 전반에서 가벼운 워크플로를 자동화하는 팀.

Zapier 한 도구의 트리거가 다른 도구에서 일련의 작업을 시작하는 선형 워크플로우인 Zaps를 사용하는 코드 없는 자동화 플랫폼입니다. 각 단계는 간단한 양식을 통해 매핑된 필드와 함께 사전 구축된 모듈을 사용합니다.

사용자는 단계를 쌓아 Zaps를 구축합니다. 플랫폼은 데이터 전달, 실패에 대한 재시도, 작업 실행을 백그라운드에서 처리합니다. 대부분의 흐름은 이벤트가 발생하면 무언가가 뒤따르는 단방향입니다.

무료 요금제에서는 한 달에 100개의 작업이 제공되며, 양식 제출을 이메일로 전달하거나 스프레드시트에 새 리드를 추가하는 등의 기본적인 핸드오프를 자동화할 수 있는 단일 단계 Zaps를 구축할 수 있습니다.

Zapier 또한 사용자가 친숙한 AI 기반 인터페이스를 통해 Zap과 상호작용할 수 있는 GPT 챗봇과 같은 일부 대화 자동화를 지원합니다.

로직이 간단하고 도구가 잘 지원될 때 가장 잘 작동합니다. 그러나 워크플로우가 성장함에 따라 Zapier 종종 더 고급 로직을 처리하기 위해 해결 방법 흐름이나 별도의 Zap을 필요로 합니다.

주요 기능:

• 사전 빌드된 앱 모듈을 사용하는 단계 기반 빌더
• 기본 제공 지연, 필터 및 포맷터 단계
• 가이드 설정으로 수천 개의 통합 기능 제공
• 하나의 보기에서 작업 기록 및 재시도 관리

4. Pipefy

최상의 대상: 승인, 문서 검토 또는 다단계 작업 흐름과 같이 엄격한 단계를 따르는 내부 프로세스를 자동화하는 팀.

Pipefy는 내부 작업이 정의된 단계를 거치는 방식을 제어해야 하는 팀을 위해 구축된 코드 없는 프로세스 자동화 플랫폼입니다.

사용자는 워크플로를 자유형 다이어그램이나 채팅 스타일의 흐름으로 설계하는 대신 "제출", "승인", "검토", "완료"와 같은 일련의 단계로 구성된 파이프로 구축합니다.

각 단계(단계라고 함)에는 규칙, 필수 필드 및 자동화가 포함되어 있습니다. 예를 들어 부서를 기준으로 승인을 자동으로 할당하거나, 진행하기 전에 필드 작성을 강제하거나, 조건이 충족되면 이메일을 트리거할 수 있습니다.

Pipefy는 특히 조달, HR 온보딩, 법적 승인 또는 IT 요청과 같이 항상 동일한 규칙과 요구 사항을 따르는 워크플로와 같은 구조화된 운영을 위한 비즈니스 프로세스 자동화에 적합합니다.

여기서 적응형 에이전트나 AI 기반 로직을 구축하는 것은 아니지만 모든 내부 프로세스에서 일관성과 가시성을 확보할 수 있습니다.

Pipefy를 사용하면 팀은 시각적 파이프와 규칙 기반 자동화를 통해 구조화된 워크플로를 관리할 수 있습니다. 무료 플랜에는 하나의 파이프와 기본 자동화 규칙에 대한 액세스가 포함되어 있어 최소한의 설정으로 승인, 접수 양식 또는 작업 할당과 같은 간단한 프로세스를 처리하는 데 적합합니다.

주요 기능:

• 양식 기반 로직이 포함된 드래그 앤 드롭 페이즈 빌더
• 필드 수준 자동화 및 필수 규칙
• 워크플로 데이터 저장 및 재사용을 위한 내장 데이터베이스
• 요청 추적, SLA 제어 및 사용자 할당

5. 에어테이블

최상의 대상: 대상: 구조화된 내부 데이터 위에 직접 경량 자동화를 설계하는 팀.

Airtable은 스프레드시트처럼 작동하는 시각적 데이터베이스를 제공하지만 그 아래에는 강력한 논리를 지원합니다. 테이블, 뷰, 연결된 레코드로 작업한 다음 상황이 변경될 때 발생하는 작업을 자동화할 수 있습니다.

자동화는 각 기반 내부에 있습니다. 새 행이나 업데이트된 값과 같은 트리거를 선택한 다음, 기본 제공 작업이나 레코드 분류 또는 메시지 생성과 같은 AI 단계를 사용하여 후속 작업을 정의합니다.

이 기능이 빛을 발하는 곳은 이미 구조화된 필드를 중심으로 돌아가는 설정입니다. 에어테이블 에코시스템에 이미 존재하는 팀에 중점을 두고 있습니다.

그러나 자동화가 Airtable 이상으로 확장되면 복잡성이 증가합니다. 결국 Make 또는 Zapier 같은 도구와 페어링하여 멀티 앱으로 전환하는 경우가 많습니다.

에어테이블의 무료 티어에는 하나의 베이스, 베이스당 하나의 자동화, 제한된 월 실행 횟수 등 승인 또는 양식 제출과 같은 간단한 내부 프로세스를 테스트하기 위한 간단한 요구 사항이 포함되어 있습니다.

주요 기능:

• 실시간 동기화 및 보기 기능을 갖춘 데이터베이스 스타일 테이블
• 일반적인 도구와 통합 및 웹훅 지원