노코드 자동화로 시작하는 AI 연동 – ChatGPT, GPTs, 워크플로우 연결 실전

자동화와 AI는 이제 따로 움직이지 않는다

노코드 자동화는 이미 많은 운영자와 1인 창업자들에게
운영의 핵심 전략이 되고 있다.
반복 업무를 줄이고, 사람의 실수를 방지하며,
시간과 에너지를 확보해주는 이 기술은
단순한 도구를 넘어 운영의 방식 자체를 바꾸는 시스템으로 자리 잡았다.

그런데 최근 이 자동화 흐름에
놀라운 변화가 하나 더 더해지고 있다.

 

바로 AI의 자동화 연동이다.
특히 ChatGPT나 OpenAI의 GPTs, AI API들을
노코드 자동화 워크플로우에 자연스럽게 연결함으로써
단순 반복이 아닌 ‘사고 기반의 업무’까지 자동화하는 시대가 온 것이다.

예전에는 ‘자동화’가 이메일 발송, 자료 전달 같은
정해진 프로세스를 대신하는 수준이었다면,
이제는 AI를 연동함으로써
고객 메시지를 분류하고, 요약하고, 개인화된 응답을 만들어주는 등
사람이 해야 할 ‘사고 과정’까지 시스템이 스스로 처리할 수 있게 되었다.

이 글에서는 노코드 자동화와 AI가 어떻게 결합되는지,
그리고 ChatGPT를 비롯한 AI 도구들을
어떻게 실제 워크플로우에 연동하고 활용할 수 있는지
구체적인 방식과 사례를 중심으로 설명한다.

 

ChatGPT + Make.com 연동이 만들어내는 자동화의 새로운 흐름

노코드 자동화 도구인 Make.com은
ChatGPT, Claude, Gemini, Llama 등 다양한 AI API와
연동이 가능하도록 구성되어 있다.
특히 OpenAI의 GPT API는
Make의 HTTP 모듈 또는 OpenAI 전용 모듈을 통해
매우 직관적으로 연결할 수 있다.

예를 들어 고객이 신청서나 피드백을 작성하면,
그 내용을 Make.com이 받아서 GPT-4 API로 전송하고,
GPT는 내용을 요약하거나 성향을 분석하거나,
적절한 응답 문구를 생성해 Make로 다시 반환한다.
이렇게 생성된 텍스트는 이메일, 노션, 슬랙, 구글 시트 등
다양한 채널로 자동 전송되거나 저장된다.

이 흐름을 통해 운영자는
직접 내용을 정리하지 않아도
AI가 자동으로 텍스트를 생성하고, 분류하고,
필요한 정보를 추출해주는 구조를 만들 수 있다.
기존의 자동화가 ‘조건 기반’이라면,
AI 연동 자동화는 ‘문맥 기반’으로 확장된다고 보면 된다.
즉, AI가 중간에서 생성적 사고와 판단 역할을 하며
운영 흐름을 더 정교하게 만들어주는 것이다.

 

실전 워크플로우 예시: 피드백 요약 → 응답 생성 → 이메일 자동 발송

실제 적용 사례를 들어보자.
한 온라인 강의 운영자가 수강생 피드백을 받으면
이전에는 운영자가 수기로 하나하나 읽고 정리해서
감사 인사나 개선 요청을 메일로 보내곤 했다.
이 과정은 굉장히 시간이 많이 걸렸고,
실수도 잦고, 누락도 자주 발생했다.

하지만 Make.com + GPT 연동을 통해
다음과 같은 자동화 구조를 만들 수 있었다.

1. Google Forms 또는 Notion으로 피드백 수집
2. Make.com이 응답 감지 → GPT API로 전송
3. GPT가 피드백 내용을 요약 + 감성 분석 + 맞춤 응답문 작성
4. 응답 결과를 이메일 템플릿에 삽입
5. 수강생에게 자동 메일 발송

이 구조를 만들고 나니
운영자는 더 이상 피드백을 수작업으로 정리할 필요가 없었고,
모든 수강생에게 맞춤형 인사 메일을
누락 없이, 빠르고 정확하게 보낼 수 있게 되었다.

특히 GPT를 통해 내용이 요약되면서
운영자는 피드백 분석 리포트를 자동으로 받아볼 수 있었고,
고객 만족도, 개선 포인트, 공통 피드백 유형 등을
시간 들이지 않고 파악할 수 있었다.
이건 단순한 자동화를 넘어
운영자의 판단 기반까지 시스템이 맡는 구조였다.

 

ChatGPT + 노코드 자동화로 가능한 실전 활용 분야 7가지

AI를 자동화에 연동했을 때
가장 효과가 높은 영역은 다음과 같은 분야들이다.

1. 콘텐츠 요약 자동화
   • 블로그 글, 유튜브 스크립트, 뉴스레터 요약 정리
   • RSS → GPT → 요약 → Notion or Email 발송
2. 피드백 감정 분석 & 리포트화
   • 고객의 응답 데이터를 GPT가 요약 및 감정 분석
   • 슬랙이나 대시보드에 자동 보고
3. 이메일 응답 생성 자동화
   • 고객 문의 내용을 분석해 맞춤형 답변 초안 생성
   • 운영자는 최종 검토만
4. 맞춤 템플릿 문서 생성
   • GPT가 입력값을 기반으로 견적서, 제안서, 매뉴얼 초안 생성
   • 문서화 + 전송까지 자동화 가능
5. 자동 스크립트 작성
   • 회의록, 브리핑, 세미나 발표 자료 초안 자동 작성
6. 리뷰 또는 후기 요약 및 시각화
   • 다수의 리뷰를 종합해 긍정/부정 키워드 분석
7. 개인화된 마케팅 콘텐츠 자동 생성
   • 고객 세그먼트별 이메일 제목, 카피 문구 자동 생성 및 발송

이처럼 GPT를 단순 API 수준이 아닌
노코드 자동화 흐름 안에 넣는 순간,
운영자는 ‘사람의 사고가 필요한 일’까지
시스템화할 수 있는 기반을 갖게 된다.

 

노코드 자동화와 AI 연동은 운영의 미래형 모델이다

노코드 자동화는 사람의 반복 작업을 줄여준다.
그리고 GPT를 비롯한 AI 기술과 결합되면
그 자동화는 단지 반복이 아니라,
사고를 대신하고 판단을 도와주는 고차원적 자동화로 진화한다.

운영자는 더 이상 일일이 데이터를 정리하거나,
메일을 쓰거나, 콘텐츠를 요약하지 않아도 된다.
이제는 시스템이 데이터를 받고, AI가 해석하고,
자동화 도구가 실행하는 흐름이 만들어졌기 때문이다.

이 구조는 작은 조직일수록 더 강력한 무기가 된다.
혼자서 수많은 업무를 감당해야 하는 1인 사업자에게
AI + 자동화의 결합은
‘혼자지만 혼자가 아닌 것처럼 일할 수 있는’
운영 역량을 제공한다.

노코드 자동화는 더 이상 기술자만의 도구가 아니다.
AI와 연결되는 순간,
누구나 사고하는 시스템을 만들 수 있고,
그 시스템은 운영자보다 더 정확하고 지치지 않고 계속 일한다.
이제 운영의 새로운 기준은
‘얼마나 많은 일을 하느냐’가 아니라,
‘얼마나 잘 자동화했느냐’로 바뀌고 있다.