워크플로우 자동화를 위한 [MAKE](Integromat) : 주의사항, 단점, 비용

워크플로우 자동화를 위한 [MAKE](Integromat) 

MAKE (이전 이름: Integromat)은 다양한 웹 서비스와 애플리케이션을 연결해 자동화 워크플로우를 구성하는 플랫폼입니다. MAKE를 통해 AI 자동화를 구축하면 여러 서비스와 AI 기능을 통합해 보다 스마트하고 효율적인 작업 흐름을 만들 수 있습니다. 트리거-액션 구조를 활용해 AI 모델을 다양한 업무에 쉽게 적용할 수 있으며, 비즈니스 프로세스의 많은 부분을 자동화함으로써 생산성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 그러나 사용량이 많아지면 비용이 발생할 수 있고, 복잡한 작업을 처리하거나 실시간 처리가 필요한 경우에는 한계가 있을 수 있습니다. 이러한 점을 잘 이해하고, 작은 규모의 자동화부터 시작해 필요에 따라 점차 확장해 나가는 방식으로 MAKE를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

1. MAKE란 무엇인가?

MAKE는 'No-code/Low-code' 기반의 자동화 도구로, 사용자가 여러 앱과 서비스를 간단히 연결해 작업을 자동화할 수 있도록 돕습니다. 시각적인 인터페이스를 통해 복잡한 작업 흐름을 쉽게 구성할 수 있으며, 이메일, CRM, 소셜 미디어, 데이터베이스 등 다양한 앱과 통합할 수 있습니다.

2. AI 자동화에서 MAKE의 역할

AI 자동화에서는 특정 인공지능 기능을 다른 서비스와 연결해 워크플로우를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI, 이미지 분석 AI, 챗봇 등 다양한 AI 모델을 MAKE를 통해 자동화된 방식으로 활용할 수 있습니다.

MAKE의 시나리오 설정을 통해 AI 모델과 다른 시스템(예: 구글 스프레드시트, 이메일, CRM 등)을 연결하고 작업을 자동화할 수 있습니다.

3. MAKE를 사용한 AI 자동화 예제

MAKE를 사용해 AI 자동화를 설정하는 방법을 단계적으로 설명하겠습니다.

예제 1: 고객 피드백 분석 자동화

1. 트리거 설정:
   • 이메일 계정에서 새 피드백 메일을 받을 때를 트리거로 설정합니다.
2. AI 모델 연결:
   • 새 이메일이 도착하면 OpenAI의 GPT 모델을 호출하여 이메일 내용을 요약하거나 감성 분석을 수행합니다.
3. 결과 저장:
   • 분석된 결과를 구글 스프레드시트나 Notion과 같은 협업 도구에 자동으로 저장합니다.
4. 응답 자동화:
   • 분석 결과에 따라 자동으로 사용자에게 감사 메시지를 전송하거나 추가 정보를 요청하는 이메일을 발송합니다.

예제 2: 소셜 미디어 모니터링 및 게시 자동화

1. 소셜 미디어 모니터링:
   • 트위터에서 특정 키워드를 모니터링하고 관련된 트윗이 감지될 때 트리거가 발생합니다.
2. 자연어 처리 모델:
   • 트윗의 내용을 감성 분석하거나 카테고리화하기 위해 AI 모델을 호출합니다.
3. 자동 게시:
   • 감성이 긍정적이면 이를 기반으로 한 자동 응답을 작성하여 트위터에 다시 게시하거나, 다른 플랫폼(예: Slack)에 알림을 보냅니다.

4. MAKE에서 AI 사용 설정

MAKE에서 AI를 사용하려면 AI 서비스에 API로 연결하는 방식으로 구성합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. API 연결 설정:
   • MAKE의 HTTP 모듈을 사용해 원하는 AI 서비스의 API에 연결합니다. 예를 들어 OpenAI API 키를 사용해 GPT 모델과 통신합니다.
2. 시나리오 구성:
   • MAKE의 시나리오에서 다양한 모듈(예: 이메일, 웹훅, 데이터베이스 등)을 사용해 작업 흐름을 구성하고 AI를 호출하는 작업을 중간에 추가합니다.
3. 조건 및 필터 설정:
   • AI의 분석 결과에 따라 조건을 설정하여 특정 조건이 만족될 경우 다음 작업으로 넘어가도록 시나리오를 제어합니다.

5. MAKE로 AI 자동화를 사용했을 때의 장점

• 간편한 인터페이스: 복잡한 코딩 없이도 시각적인 흐름을 통해 AI 기반 자동화를 구현할 수 있습니다.
• 다양한 앱 통합: MAKE는 수백 개의 애플리케이션과 통합되므로, AI의 결과를 쉽게 다른 앱과 연계할 수 있습니다.
• 확장 가능성: 반복적이고 시간이 많이 소모되는 작업을 자동화함으로써 비즈니스 효율성을 높이고, AI의 강력한 분석 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.

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1. MAKE 사용 시 주의할 사항

1) 데이터 보안 및 프라이버시

• 데이터 보호: MAKE는 다양한 앱과 데이터를 연결하여 자동화 작업을 수행하므로 민감한 데이터(예: 고객 정보, 결제 데이터 등)가 포함될 수 있습니다. 사용 시 각 앱의 개인정보보호 정책을 주의 깊게 살펴보고, MAKE의 보안 기능을 이용해 데이터 유출을 방지해야 합니다.
• API 키 관리: 많은 모듈이 외부 서비스와의 API 통합을 요구합니다. API 키나 토큰을 사용하는 경우, 이러한 민감 정보를 잘 보호하고 불필요하게 공개되지 않도록 주의해야 합니다.

2) 제한된 실행 수 및 과금 구조 이해

• MAKE의 무료 플랜은 사용량이 제한적이며, 일정 이상의 작업을 자동화할 경우 과금이 발생할 수 있습니다. 시나리오 실행 횟수와 데이터 전송 용량이 중요한 제한 요소입니다. 각 플랜에 대해 비용이 어떻게 책정되는지 잘 이해하고, 프로젝트의 규모와 목적에 맞게 플랜을 선택해야 합니다.

3) 앱 간 연결 실패에 대한 대처

• 자동화 과정에서 특정 앱 연결이 실패할 경우 시나리오 실행이 중단될 수 있습니다. 이러한 상황에 대비해 오류 처리 모듈을 추가하거나, 오류가 발생해도 진행할 수 있도록 대안을 마련하는 것이 좋습니다. 예를 들어 연결이 실패하면 이메일 알림을 보내 사용자에게 이를 알려주는 방식을 사용할 수 있습니다.

2. MAKE 관련 비용

플랜 및 가격

MAKE는 다양한 플랜을 제공하며, 각 플랜은 제공되는 기능 및 사용량에 따라 가격이 다릅니다.

1. 무료 플랜:
   • 시나리오 수 제한: 무료 플랜은 실행 가능한 시나리오 수와 모듈 수에 제한이 있습니다.
   • 작업 수 제한: 월간 작업 실행 횟수와 전송 가능한 데이터량에 제한이 있습니다.
2. 유료 플랜:
   • MAKE는 여러 단계의 유료 플랜을 제공하며, 예를 들어 'Core', 'Pro', 'Teams' 등의 플랜이 있습니다. 각 플랜은 작업 수와 데이터 전송 한도, 시나리오 동시 실행 수 등에 따라 가격이 다릅니다.
   • 가격은 대략적으로 월 9달러에서 시작하며, 요구사항에 따라 상위 플랜으로 업그레이드가 가능합니다.
3. 기업용 플랜:
   • 기업 고객을 위해 맞춤형 플랜이 제공되며, 대규모 프로젝트에서 추가적인 보안 기능이나 사용자 정의가 필요한 경우 사용됩니다.

3. MAKE의 장단점 및 한계

MAKE의 장점

1. 사용자 친화적인 인터페이스:
   • MAKE는 시각적인 워크플로우 디자이너를 제공하여 사용자가 복잡한 작업 흐름을 쉽게 시각화하고 설계할 수 있습니다. 비전문가도 간단히 이해하고 사용할 수 있는 점이 강점입니다.
2. 다양한 앱 통합 가능:
   • MAKE는 구글 워크스페이스, 슬랙, 트위터, 마이크로소프트 오피스 등 수백 개의 인기 앱과의 통합을 지원합니다. 이를 통해 사용자가 다양한 비즈니스 도구와 데이터를 손쉽게 연결할 수 있습니다.
3. 조건부 작업 및 강력한 제어 기능:
   • MAKE는 조건문, 필터, 반복문을 사용해 시나리오의 복잡한 제어가 가능합니다. 이를 통해 조건부 로직을 구성하여 특정 상황에만 실행되도록 자동화를 설계할 수 있습니다.
4. No-code 환경:
   • MAKE는 코딩 없이도 복잡한 자동화를 설정할 수 있으며, HTTP 모듈을 통해 외부 API와의 통합을 쉽게 구성할 수 있어 비개발자들도 유용하게 활용할 수 있습니다.

MAKE의 단점

1. 비용 문제:
   • MAKE의 무료 플랜은 사용량이 제한적이기 때문에 실질적으로 큰 프로젝트나 복잡한 자동화를 운영할 경우 금세 사용량 한도를 초과하여 유료 플랜으로 업그레이드가 필요할 수 있습니다. 유료 플랜도 복잡한 시나리오에서는 금액이 빠르게 올라갈 수 있어 비용 관리가 중요합니다.
2. 복잡한 유지보수:
   • MAKE의 시나리오가 복잡해질수록 유지보수가 어려워질 수 있습니다. 많은 모듈과 조건이 연관되어 있으면, 어느 한 부분에서 문제가 발생했을 때 어디서 발생했는지 찾는 것이 번거로울 수 있습니다.
3. 실행 속도 및 신뢰성:
   • MAKE는 클라우드 기반 서비스로, 시나리오 실행에 지연이 발생할 수 있습니다. 또한 일부 서비스 연결이 실패하거나 API 제한에 의해 실패가 발생할 때 이로 인해 전체 시나리오가 멈추는 문제가 발생할 수 있습니다.

MAKE의 한계

1. 복잡한 작업 처리의 한계:
   • MAKE는 비개발자도 쉽게 사용할 수 있는 자동화 도구이지만, 복잡한 비즈니스 로직을 구현하거나 대량의 데이터를 처리하는 데에는 한계가 있습니다. 더 정교한 데이터 처리나 복잡한 로직은 Python이나 JavaScript와 같은 코딩을 필요로 하며, MAKE에서 완전히 구현하기 어려울 수 있습니다.
2. 특정 서비스의 API 의존성:
   • MAKE는 외부 서비스의 API에 의존하는 구조이기 때문에, 사용 중인 서비스의 API 정책이 변경되거나 지원이 종료되면 해당 시나리오가 작동하지 않게 될 수 있습니다.
3. 실시간 처리 부족:
   • MAKE는 실시간 처리가 필요한 경우에도 한계가 있을 수 있습니다. 트리거가 발생하고 실행될 때까지 일정 시간이 걸릴 수 있어 실시간성이 중요한 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.