Make로 반복업무 자동화 해결하기: 네이버 커넥트재단

매일 아침 같은 사이트를 열어 기사를 찾고, 지원서가 들어올 때마다 하나씩 열어 읽고, 읽은 내용을 다시 메일로 옮겨 적습니다. 이 일들의 공통점은 하나입니다. 어렵지 않은데, 끝이 없다는 것.

이런 일을 사람 대신 해주는 도구가 있습니다. 코딩 없이 화면에서 블록을 이어 붙이기만 하면, 조건이 생길 때마다 알아서 일하는 도구, Make입니다. 비영리조직이라면 1년 동안 무료로 쓸 수도 있습니다.

지난 7월, 네이버 커넥트재단과 함께 비영리 실무자분들을 위한 온라인 AI 업무자동화 강의를 열었습니다. 초급에서는 Zapier로 자동화의 원리를 익혔고, 중급에서는 2시간 동안 Make로 워크플로우 두 개를 직접 만들었습니다. 이 글은 그 중급 강의의 기록입니다.

업무자동화 도구 Make란?

Make는 앱과 앱을 연결해서 반복 업무를 대신 처리해주는 자동화 도구입니다. 원리는 단순합니다.

조건이 생기면(Trigger), 일해줘(Action).

예를 들면 이런 겁니다. 구글폼에 신청서가 들어오면 → 내용을 정리해서 → 슬랙으로 알려주고 → 확인 메일을 보냅니다. 사람이 하던 “확인하고, 옮기고, 알리는” 일을 순서대로 이어 붙여 놓는 거죠. 화면에서 블록을 이어 붙이는 방식이라 코딩을 몰라도 만들 수 있습니다. 무료 버전도 매달 1,000 크레딧을 제공해서, 가입만 하면 바로 실습해볼 수 있습니다. AI 모듈도 제공하기 때문에, AI를 활용한 워크플로우도 API 연동 없이 세팅할 수 있습니다.

비영리조직은 1년 무료

이 강의를 비영리 실무자분들과 한 이유가 여기에 있습니다. Make는 비영리조직이 신청하면 1년 동안 무료로 쓸 수 있는 프로그램이 있습니다. 예산이 빠듯한 단체가 도구 비용 걱정 없이 일단 써볼 수 있다는 뜻입니다.

실제로 한 수강생분은 강의 후기에 “Make라는 프로그램을 알려주셔서 감사해요. 1년 무료라서 당장 써보려고 합니다”라고 남겨주셨습니다.

클로드, ChatGPT를 쓰고 있는데 Make를 왜 써야 하나요?

수강생 한 분은 “클로드를 쓰고 있는 입장에서는 불필요한 도구처럼 느껴지기도 했다”고 남겨주셨어요. 충분히 나올 수 있는 반응이고, 누구보다 제가 이 질문을 스스로에게 많이 해봤습니다.

저의 결론은, “ChatGPT 같은 AI 도구를 쓰셔도, Make는 업무자동화를 위해 꼭 필요하다”입니다. 특히, 여러 사람이 협업해서 일하는 대부분의 직장에서는 Make가 꼭 필요합니다. ChatGPT는 사람이 말을 걸어야 일하는 도구이고, Make는 조건이 생기면 다양한 도구를 연결해서 알아서 일을 하는 ’업무 자동화 도구’입니다.

	Claude · GPT 같은 AI 채팅	Make
일하는 방식	사람이 물어볼 때 답함	조건이 생기면 스스로 실행
잘하는 일	생각하고, 쓰고, 판단하기	정해진 흐름을 매번 실수없이 반복하기
한계	매번 사람이 시켜야 함	판단이 필요한 일은 약함

그래서 둘은 경쟁이 아니라 역할 분담입니다. 이번 강의의 핵심도 “Make 안에 AI를 한 단계로 끼워 넣는 것”이었습니다. 지원서가 들어오면 Make가 알아서 AI에게 전달하고, AI가 판단하고, 결과는 다시 Make가 정해진 곳으로 보냅니다. 사람은 시키지도 않고, 복사해서 붙이지도 않습니다.

물론 Make 없이 가능한 일도 있습니다. 요즘은 Claude 같은 AI 도구가 스스로 정해진 시간에 깨어나 일하는 기능도 나왔고, 저도 직접 써보고 있습니다. 하지만 비개발자가 인수인계받아 직접 운영하기에는 화면이 눈에 보이는 Make가 여전히 편합니다.

워크플로우 1: AI 서류 면접관 (지원서 자동 요약·1차 심사)

첫 번째 실습은 채용/지원사업 담당자라면 누구나 겪는 일입니다. 지원서가 쌓이면 하나씩 열어 읽고, 기준에 맞는지 따져보는 일이죠.

기존에 하던 방식: 지원서가 오면 한 건씩 열어서 읽고, 핵심을 직접 정리하고, 검토 의견을 적어 공유합니다.

만든 흐름: 구글폼 → AI 요약 → 메일 발송 → AI 평가 → 메일 발송

1. 지원자가 구글폼(이름, 경력사항, 지원동기, 직무역량 경험, 협업·갈등해결 서술)으로 지원서를 제출합니다.
2. Make가 접수된 내용을 읽어 AI에게 전달하고, AI가 4줄 핵심 요약(경력·지원동기·강점·약점)을 만듭니다. 요약은 담당자 메일로 바로 발송됩니다.
3. 같은 지원서를 AI가 한 번 더 읽고 4가지 기준(직무관련성·구체성·일관성·협업태도)을 상·중·하로 평가하고, 종합의견과 추천 여부(면접추천·보류·비추천)까지 정리해 두 번째 메일로 보냅니다.

여기서 중요한 설계가 하나 있습니다. 평가 프롬프트에 “근거가 부족하면 억지로 만들지 말고 ’근거 부족’이라고 쓰라”, “평가는 부풀리지 말고 보수적으로 하라”고 적어둡니다. AI가 그럴듯하게 지어내는 것을 막기 위해서입니다. 그리고 결과 메일마다 “AI의 참고용 1차 심사이며, 최종 판단은 사람이 한다”는 문구를 넣습니다.

AI는 담당자가 읽기 전에 첫 정리를 해두는 역할이고, 결정은 끝까지 사람의 몫입니다.

자동화 없이 이 일을 한다고 생각해보세요. 지원서가 서른 통, 쉰 통 쌓이면, 진짜 판단을 하기도 전에 지칩니다. 누가 어떤 경력인지 파악하고, 지원동기를 읽고, 기준에 맞는지 나눠 담는 분류만으로 몇 시간이 훌쩍 갑니다. 정작 중요한 질문, 이 사람을 면접장에서 만나봐야 하는가는 그다음 일인데, 그때쯤이면 집중력은 이미 바닥나 있습니다.

이 워크플로우는 바로 그 앞단을 맡습니다. 담당자가 첫 지원서를 열기 전에, 4줄 요약과 기준별 평가가 메일함에 먼저 도착해 있습니다. 누구부터 읽을지, 어디를 눈여겨볼지 감이 잡힌 상태에서 시작하니, 담당자는 읽고, 비교하고, 결정하는 데에만 시간을 쓸 수 있습니다. AI는 판단을 대신하는 게 아니라, 사람이 판단하기 좋은 상태로 서류를 정돈해줍니다.

워크플로우 2: AI 뉴스 큐레이터 (비영리 트렌드 모닝 브리핑)

두 번째 실습은 정기적인 모니터링 업무입니다. 단체와 관련된 뉴스를 매일 찾아보는 일은 필요하지만 가장 먼저 미뤄지는 일이기도 합니다.

기존에 하던 방식: 포털과 전문 매체를 직접 돌아다니며 기사를 찾고, 읽고, 정리해서 공유합니다.

만든 흐름: 두 곳에서 기사 수집 → 기사 목록 묶기 → AI가 5~7개 선별·요약 → 아침 브리핑 메일

1. 소셜임팩트뉴스의 비영리 섹션은 웹페이지(HTTP)를 가져와 기사 제목과 링크만 뽑아냅니다.
2. 구글 뉴스의 ‘비영리단체’ 검색 결과는 RSS로 최근 5일 이내 기사를 가져옵니다.
3. 흩어진 기사들을 하나의 목록으로 묶어(Array aggregator) AI에게 한 번에 전달합니다. 묶지 않으면 AI가 기사 하나마다 따로 실행되어 전체를 보고 고르지 못하기 때문입니다.
4. AI가 두 소스를 합쳐 비영리 실무자가 꼭 읽어야 할 기사 5~7개를 고르고, 왜 읽어야 하는지 한 줄 설명과 링크, 오늘의 트렌드 한 문장을 정리합니다.
5. 정리된 내용을 디자인된 메일로 매일 아침 발송합니다.

프롬프트에는 “제목에 없는 내용은 추측하지 말라”, “같은 사건을 다룬 기사는 하나로 합쳐라”처럼 실무에서 겪을 만한 문제를 막는 규칙을 넣었습니다. 수강생분들이 “기사 스크랩, 자동 요약 및 메일 자동 발송 등 업무에 활용할 수 있는 내용들이 많았다”고 평가해주신 부분이 바로 이 워크플로우입니다.

수강생 평가

중급 강의에 응답해주신 26명의 설문입니다. 몇 가지 의견을 그대로 옮겨봅니다.

• “초급도 좋았지만 중급은 정말 신세계였습니다! 실제 업무에 적용해볼 수 있는 시간이었습니다”
• “반복되는 업무 자동화에 좋은 도구가 될 것 같아요. 당장 복지관 강사채용시에 활용하면 좋을 것 같습니다.”
• “Make를 처음 사용하였는데도, 직관적이고, 트리거값 설정에 대해 각 항목마다 상세히 설명해주셔서, 새로운 워크플로우 만들기에 도전할 수 있는 동기부여를 주셨습니다.”
• “이 과정이 아니었다면 경험조차 안해봤을 것 같은 툴이다. AI에게 질문할 수 있는 기초지식을 쌓았다.”
• “실습 가이드를 준비해주셔서 영상보면서 놓친 것도 잘 따라할 수 있었습니다.”
• “비영리 기관의 사정을 아시는 상태에서 말씀해 주시는 것 같습니다”

반복 업무를 해결하는 도구 Make

Make는 거창한 도구가 아닙니다. 조건이 생기면 일을 시키는, 반복 업무를 맡길 수 있는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다. 그리고 AI를 그 흐름의 한 단계로 끼워 넣으면, 사람이 읽고 판단하던 일의 첫 정리까지 맡길 수 있습니다.

이런 도구는 어렵지 않을까 걱정하실 수 있습니다. 그건 AI가 나오기 전의 이야기입니다. 예전에는 자동화 하나를 만들려면 도구의 용어와 설정을 하나하나 익혀야 했지만, 지금은 막히는 곳을 AI에게 물어가며 만들 수 있습니다. 그래서 현장에서는 개발을 전혀 모르는 분들이 Make를 자기 업무에 직접 적용하는 모습을 자주 봅니다. 한 번 만들어본 분들은 “이 정도면 나도 하겠다”는 자신감이 생기고, 다음에는 스스로 새 워크플로우를 만들어보려고 합니다.

Make와 Claude Code를 하나의 흐름으로 배워보고 싶다면, 10월 17일·24일에 열리는 클로드 코드로 AI 만능 일잘러 되기 워크숍에서 함께 해봅니다.