AI 업무 자동화 4단계 가이드: ChatGPT·Claude·Zapier 업무 자동화 로드맵

요즘 강의나 상담을 하다 보면 가장 많이 받는 질문이 있습니다. “선생님, AI 업무 자동화를 시작하고 싶은데 어디서부터 해야 할지 모르겠어요.” 또는 “저는 지금 ChatGPT로 이것저것 해보고 있는데, 이게 업무 자동화인가요?”

솔직히 말씀드리면, 많은 분들이 자동화의 개념을 막연하게 생각하십니다. 그냥 “AI가 뭔가 알아서 해주는 것”이라고만 알고 계시죠.

그러다 보니 어디서 시작해야 할지, 지금 내가 어느 수준인지 감을 잡기가 어렵습니다.

사실 저도 처음에는 그랬습니다. 2년 전만 해도 ChatGPT가 처음 나왔을 때, 저는 그냥 질문하고 답변 받는 게 전부인 줄 알았습니다. “이게 뭐가 자동화야? 그냥 검색 잘하는 거 아닌가?” 싶었죠.

하지만 시간이 지나면서, 그리고 현장에서 수많은 시행착오를 겪으면서 깨달았습니다. AI 자동화에는 명확한 단계가 있고, 각 단계마다 전혀 다른 수준의 업무 효율이 만들어진다는 것을요.

그래서 오늘은 제가 지난 2년간 현장에서 경험하고 정리한 AI 업무 자동화의 4단계를 여러분과 공유하려고 합니다. 이 글을 읽고 나면, 여러분이 지금 어느 단계에 있는지, 그리고 다음 단계로 가려면 무엇을 준비해야 하는지 명확해질 겁니다.

AI 업무 자동화 4단계란 무엇인가?

본격적으로 단계를 설명하기 전에, 먼저 한 가지 짚고 넘어가야 할 게 있습니다. 업무 “자동화”라는 말 자체가 사람들마다 이해하는 수준이 다르다는 점입니다.

어떤 분은 “ChatGPT한테 이메일 초안 써달라고 하면 자동화 아닌가요?”라고 물으십니다.

또 어떤 분은 “Zapier 같은 거 써야 자동화 아닌가요?”라고 하십니다.

둘 다 틀린 말은 아닙니다. 하지만 수준이 완전히 다릅니다.

제가 정리한 AI 업무 자동화 단계를 표로 먼저 보여드리겠습니다.

이 표를 보시면서, “아, 나는 지금 여기구나” 하고 감이 오시나요?

아마 대부분은 1단계나 2단계 어딘가에 계실 겁니다. 그리고 그것만으로도 충분히 대단합니다. 왜냐하면 아직도 많은 분들이 AI를 제대로 활용조차 못하고 계시니까요.

이제 각 단계를 하나씩 자세히 들여다보겠습니다. 그냥 이론으로만 설명하는 게 아니라, 제가 실제로 어떻게 써왔는지, 어떤 시행착오를 겪었는지도 함께 말씀드리겠습니다.

1단계: 전(前) 자동화 – AI 봇 드림팀 만들기

AI 봇(Bot)이란?

예를 들어, ChatGPT에서 “GPTs”라는 기능이 있습니다. 여기서 “블로그 글쓰기 전문 봇”, “이메일 작성 전문 봇” 이런 식으로 특정 업무에 특화된 AI를 만들 수 있죠.

Claude에서도 “Projects”라는 기능으로 비슷하게 만들 수 있습니다. 이렇게 특정 역할을 부여한 AI를 우리는 “봇”이라고 부릅니다.

1단계는 어떤 단계인가요?

첫 번째 단계는 ‘전 자동화’입니다.

영어로 하면 ‘Pre-Automation’, 즉 자동화 이전 단계죠. “그럼 자동화가 아니잖아요?”라고 생각하실 수 있는데, 맞습니다.

엄밀히 말하면 아직 완전한 자동화는 아닙니다. 하지만 이 단계가 가장 중요합니다. 왜냐하면 여기서 자동화의 기본 근육을 만들기 때문입니다.

이 단계에서는 ChatGPT나 Claude 같은 AI를 활용해 여러 개의 맞춤형 봇을 만듭니다. 마치 회사에 팀원들을 채용하듯이 말이죠. 각자 다른 역할을 가진 봇들을 구성하는 겁니다.

1단계 AI 업무 자동화 사례-블로그 글쓰기

제 사례를 들어보겠습니다. 저는 블로그 글을 자주 씁니다. 예전에는 이렇게 했습니다:

예전 방식 (5시간 소요):

1. 아무것도 없는 빈 워드 문서를 열고
2. 한참을 머리 싸매고 앉아서
3. 겨우겨우 도입부를 쓰고
4. 본문을 쓰다가 막히면 유튜브 보고
5. 다시 돌아와서 쓰고
6. 결국 5시간 걸려서 하나 완성

이게 예전 제 모습이었습니다. 글 쓰는 분들은 공감하실 겁니다.

지금 방식 (1시간 소요):

1. 리서치 봇에게 “AI 교육 트렌드 2025″라고 물으면, 최신 키워드와 관심사를 정리해줍니다.
2. 아웃라인 봇에게 “이 키워드로 블로그 구성 짜줘”라고 하면, 목차를 만들어줍니다.
3. 글쓰기 봇에게 “이 목차로 본문 써줘”라고 하면, 각 섹션별 내용을 작성해줍니다.
4. 교정 봇에게 “이 글 다듬어줘”라고 하면, 최종 검수를 해줍니다.

이렇게 하면 5시간 걸리던 일이 1시간이면 끝납니다.

물론 제가 각 봇에게 일일이 명령을 내려야 하지만, 그래도 혼자 처음부터 끝까지 하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

업무별 추천 AI 봇 구성

저는 보통 이렇게 봇을 구성합니다:

1) 리서치 봇 – 정보를 찾고 정리하는 봇
– “시장 조사해줘”, “경쟁사 분석해줘” 같은 일을 시킵니다.

2) 기획 봇 – 전략을 짜고 아웃라인을 만드는 봇
– “이 프로젝트 어떻게 진행하면 좋을까?”, “콘텐츠 구성 짜줘” 같은 일을 시킵니다.

3) 실행 봇 – 실제 결과물을 만드는 봇
– “이 내용으로 블로그 글 써줘”, “프레젠테이션 자료 만들어줘” 같은 일을 시킵니다.

4) 검수 봇 – 최종 점검하고 다듬는 봇
– “이 글 교정해줘”, “오타 찾아줘”, “논리적으로 이상한 부분 없나 봐줘” 같은 일을 시킵니다.

이렇게 4개 정도만 만들어도, 웬만한 업무는 다 돌아갑니다.

1단계의 장점과 한계

✅ 장점

바로 시작할 수 있습니다. 프로그래밍 지식도, 복잡한 설정도 필요 없습니다. ChatGPT 유료 계정만 있으면, 오늘 당장 봇을 만들 수 있습니다.

그리고 프롬프트(AI에게 내리는 명령문)만 잘 짜면, 정말 놀라운 결과물이 나옵니다.

❌ 한계

매번 여러분이 각 봇에게 일일이 지시를 내려야 합니다.

“리서치 봇아, 이거 조사해줘” → 결과 확인 → “기획 봇아, 이거로 구성 짜줘” → 결과 확인 → “실행 봇아, 이거로 글 써줘” 이런 식으로요.

자동은 아니지만, 혼자 하는 것보다는 훨씬 빠르고 체계적입니다.

지금 ChatGPT로 이것저것 해보시는 분들 대부분이 이 단계에 계십니다.

그리고 솔직히 말씀드리면, 이 단계만 제대로 마스터해도 업무 효율이 2-3배는 올라갑니다.

제 강의를 듣는 수강생 중에 한 분은 이렇게 말씀하셨습니다. “선생님, 전 1단계만 해도 충분해요. 벌써 야근이 절반으로 줄었어요.”

2단계: 반(半) 자동화 – 업무 도구와 AI를 연결하기

MCP(Model Context Protocol)란?

예를 들어볼까요? 여러분이 Google Docs에서 문서 작업을 한다고 칩시다. 그런데 AI는 Google Docs 안에 없잖아요?

AI는 ChatGPT 창에 있고, 문서는 Google Docs에 있고. 이 둘을 어떻게 연결할까요? 바로 MCP가 이 연결을 해줍니다.

Claude 같은 AI는 이미 여러 가지 MCP를 지원합니다. Google Docs, Notion, Gmail, Google Calendar 등등. 이런 도구들과 AI를 바로 연결할 수 있게 해주는 거죠.

2단계는 어떤 단계인가요?

두 번째 단계는 ‘반 자동화’입니다. 여기서부터 진짜 자동화가 시작됩니다.

왜 “반”이냐고요? 여러분이 시작 버튼은 눌러야 하지만, 일단 시작하면 AI가 알아서 척척 해내기 때문입니다.

이 단계의 핵심은 AI를 여러분이 실제로 쓰는 업무 도구들과 연결하는 것입니다.

더 이상 AI 창에서 답변을 복사해서 Google Docs에 붙여넣지 않아도 됩니다. AI가 직접 Google Docs에 문서를 만들어줍니다.

2단계 AI 업무 자동화 사례-이메일 답장

제가 실제로 구축한 예를 하나 들어보겠습니다. 저는 이메일 답장을 많이 씁니다. 강의 문의, 상담 요청, 제휴 제안 등등.

예전 방식 (메일 1통당 5분):

1. Gmail에서 메일 읽고
2. ChatGPT 창 열어서
3. “이런 내용의 메일이 왔는데 답장 써줘”라고 입력하고
4. 답변 나오면 복사해서
5. Gmail로 돌아가서 붙여넣고
6. 보내기 버튼 누름

귀찮죠?

지금 방식 (메일 1통당 30초):

1. Gmail에서 메일 읽고
2. Claude에게 “이 메일에 답장 써서 발송해줘”라고 하면 끝

네, 정말 이게 끝입니다.

Claude가 MCP를 통해 Gmail과 연결되어 있으니까, 알아서 메일 내용을 읽고, 적절한 답장을 작성하고, 심지어 발송까지 해줍니다. 제가 할 일은 그냥 최종 확인만 하면 됩니다.

회의록 작성 자동화 실전 사례

또 다른 예시를 들어볼까요? 회의록 작성입니다.

예전 방식 (30분 소요):

1. 회의하면서 필기
2. 회의 끝나고 정리
3. 워드나 노션에 타이핑
4. 형식 맞추고
5. 공유

지금 방식 (5분 소요):

1. 회의 내용 녹음 (요즘은 Google Meet나 Zoom에서 자동 녹음 가능)
2. Claude에게 “이 녹음 파일 듣고 회의록 작성해서 Notion에 올려줘”
3. 끝

정말입니다. Claude가 알아서 음성을 텍스트로 변환하고, 핵심 내용을 정리하고, Notion에 보기 좋게 문서를 만들어줍니다.

게다가 회의에서 나온 할 일(To-Do)들을 자동으로 추출해서 Google Calendar에 일정으로 등록까지 해줍니다.

MCP로 연결 가능한 업무 도구

제가 실제로 쓰고 있는 연결 목록입니다:

1) 문서 작업

• Google Docs: 문서 자동 생성, 수정
• Notion: 데이터베이스 관리, 페이지 생성
• Microsoft Word: 문서 작성 (Windows 사용자)

2) 일정 관리

• Google Calendar: 일정 자동 등록, 수정, 삭제
• 회의 일정 충돌 자동 감지 및 조정

3) 이메일

• Gmail: 자동 답장, 메일 분류, 중요 메일 알림
• 스팸 필터링, 자동 아카이빙

4) SNS 관리

• Buffer: SNS 포스팅 자동 예약
• 여러 채널 동시 관리 (페이스북, 인스타, 트위터 등)

2단계의 장점과 한계

✅ 장점

실제 업무 도구와 직접 연결되니, 생산성 향상이 눈에 보입니다.

복사-붙여넣기 같은 단순 반복 작업이 거의 사라집니다. 그리고 실수가 줄어듭니다.

사람이 복붙하다 보면 가끔 잘못된 곳에 붙여넣거나 하잖아요? 그런 실수가 없어집니다.

실제로 제 경우, 이메일 처리 시간이 1/5로 줄었습니다.

하루에 30통 정도 오는 메일을 처리하는 데 예전에는 2시간 걸렸는데, 지금은 30분이면 끝납니다.

❌ 한계

여전히 여러분이 트리거를 당겨야 합니다.

“자, 이제 이메일 답장 만들어봐”, “회의록 작성해봐” 하고 명령을 내려야 AI가 움직입니다. 물론 1단계보다는 훨씬 편하지만, 완전 자동은 아니죠.

이 단계에 오시면, 주변에서 확실히 반응이 달라집니다.

“와, 너 진짜 빨라졌다”는 소리를 듣기 시작합니다.

그리고 동료들이 “그거 어떻게 하는 거야?”라고 물어봅니다. 저는 이 질문을 너무 많이 받아서, 아예 강의를 만들게 됐습니다.

3단계: 전(全) 자동화 – 시간이 일하게 만들기

스케줄러(Scheduler)란?

쉬운 예를 들어볼까요? 여러분의 스마트폰 알람. 매일 아침 7시에 울리잖아요?

여러분이 매일 아침 6시 59분에 일어나서 알람을 설정하는 게 아니죠. 한 번 설정해두면 알아서 매일 울립니다. 이게 바로 스케줄러입니다.

업무 자동화에서 쓰는 대표적인 스케줄러는 이런 것들이 있습니다:

• Zapier: 가장 유명한 자동화 도구. “이런 일이 일어나면 저런 일을 해라”는 식으로 설정 가능
• Buffer: SNS 포스팅 스케줄러. 미리 콘텐츠를 만들어두면 정해진 시간에 자동 발행
• Make (구 Integromat): Zapier와 비슷하지만 더 복잡한 자동화 가능

3단계는 어떤 단계인가요?

세 번째 단계는 ‘전자동화’입니다.

여기서부터는 여러분이 손가락 하나 까딱하지 않아도 일이 돌아갑니다. 정말로요.

핵심은 시간 기반 자동 실행입니다.

“매주 월요일 오전 9시에 이 작업을 해라”, “매일 오후 2시에 저 작업을 해라” 이런 식으로 설정해두면, AI가 알아서 그 시간에 작업을 실행합니다.

3단계 AI 업무 자동화 사례 4가지

제가 실제로 운영하는 자동화 시스템을 몇 가지 공개하겠습니다. 이거 보시면 깜짝 놀라실 겁니다.

자동화 1: 주간 업무 리포트

• ⏰ 매주 월요일 오전 9시
• 📊 AI가 지난주 업무 데이터를 자동 수집 (Google Sheets, Notion, Gmail 등에서)
• 📝 주간 리포트를 자동 작성
• 📧 팀원들에게 이메일로 자동 발송

제가 하는 일? 없습니다. 그냥 월요일 아침에 메일함을 열면 리포트가 와 있습니다.

자동화 2: SNS 자동 포스팅

• ⏰ 매일 오후 2시
• 📱 미리 만들어둔 콘텐츠 풀(Pool)에서 AI가 적절한 포스팅을 선택
• ✍️ 각 SNS 채널 특성에 맞게 내용을 자동 조정 (인스타그램용, 페이스북용 등)
• 🚀 자동으로 업로드

제가 하는 일? 한 달에 한 번, 콘텐츠 풀에 새 소재들을 추가해주는 것뿐입니다. 나머지는 AI가 알아서 합니다.

자동화 3: 월간 성과 분석

• ⏰ 매월 1일 오전 10시
• 📈 전월 모든 데이터를 자동 수집 (매출, 방문자 수, 이메일 오픈율 등)
• 🔍 데이터를 분석하고 인사이트 도출
• 📄 보고서를 자동 작성해서 Notion에 저장
• 📧 경영진에게 알림 메일 발송

제가 하는 일? 보고서를 읽고 의사결정하는 것뿐입니다.

자동화 4: 고객 만족도 조사

• ⏰ 강의 종료 3일 후 자동으로
• 📧 수강생에게 만족도 조사 이메일 자동 발송
• 📊 응답이 오면 자동으로 데이터베이스에 정리
• ⭐ 긍정 리뷰는 자동으로 홈페이지 후기란에 게시
• 🚨 부정 리뷰는 제게 알림 발송 (제가 직접 해결해야 하니까요)

제가 하는 일? 부정 리뷰가 왔을 때만 대응하면 됩니다. 긍정 리뷰는 AI가 알아서 처리합니다.

Zapier로 자동화 설정하는 방법

예를 들어 Zapier로 “주간 리포트 자동 발송”을 설정하는 과정을 간단히 보여드리겠습니다:

1. 트리거 설정: “매주 월요일 오전 9시”
2. 액션 1: Google Sheets에서 지난주 데이터 가져오기
3. 액션 2: Claude API 호출해서 데이터 분석 및 리포트 작성
4. 액션 3: Gmail로 팀원들에게 발송

이렇게 4단계만 설정해두면, 매주 자동으로 실행됩니다.

처음 설정할 때 30분 정도 걸리지만, 한 번 설정해두면 영구적으로 작동합니다.

3단계의 장점과 한계

✅ 장점

시간이 일합니다.

여러분이 자는 동안, 주말에 쉬는 동안에도 업무가 돌아갑니다. 진짜 ‘불로소득’ 같은 느낌이죠.

실제로 제 경우, 주당 20시간 정도를 절약합니다.

이메일 답장, 리포트 작성, SNS 관리, 데이터 정리 등등. 이런 일들이 자동으로 처리되니까, 저는 정말 중요한 일에만 집중할 수 있습니다.

강의 콘텐츠 개발, 수강생 상담, 새로운 사업 기획 같은 것들요.

❌ 한계

초기 설정이 까다롭습니다.

Zapier 같은 도구를 처음 써보시는 분들은 좀 헷갈리실 수 있습니다. 트리거 조건, 액션 순서, 데이터 연결 등등.

그리고 예외 상황 처리도 신경 써야 합니다. “만약 데이터가 없으면?”, “만약 이메일 발송이 실패하면?” 같은 것들요.

하지만 한번 설정해두면, 정말 편합니다.

저는 이 단계를 “진짜 자유를 찾는 단계”라고 부릅니다. 왜냐하면 시간의 주인이 되니까요.

4단계: 초(超) 자동화 – 개발자의 영역

4단계는 어떤 단계인가요?

네 번째 단계는 솔직히 말씀드리면, 일반 사용자 영역은 아닙니다.

여기부터는 프로그래밍 코드를 직접 작성하는 단계입니다.

Zapier 같은 노코드 툴로 복잡한 워크플로우를 구축하거나, 아예 Python이나 JavaScript로 완전히 맞춤형 자동화 시스템을 만드는 수준입니다.

LLM API를 직접 호출하고, 데이터베이스를 연동하고, 서버를 운영하는 개발자 영역이죠.

4단계가 필요한 경우

대부분의 분들은 3단계까지만 마스터하셔도 충분합니다. 그런데 가끔 이런 경우가 있습니다:

• 기존 자동화 툴로는 불가능한 매우 복잡한 로직이 필요할 때
• 엄청나게 많은 양의 데이터를 처리해야 할 때
• 회사 내부 시스템과 AI를 깊이 통합해야 할 때

이런 경우에는 4단계가 필요합니다.

하지만 이건 개발자를 고용하거나 외주를 주시는 게 더 효율적입니다.

여러분이 직접 코딩을 배워서 하는 것보다, 이미 개발을 할 줄 아는 사람에게 맡기는 게 시간과 비용 면에서 훨씬 이득입니다.

지금 나의 AI 업무 자동화, 어느 단계일까? 자가 진단 체크리스트

자, 여기까지 읽으셨으면 이제 감이 오실 겁니다. 지금 여러분은 어느 단계에 계신가요?

✅ 자가 진단 체크리스트:

• □ ChatGPT나 Claude를 쓰긴 하는데, 그냥 질문하고 답변 받는 정도? → 시작 전
• □ 특정 업무용 봇을 만들어서 쓰고 있다? → 1단계
• □ AI가 Google Docs나 Gmail 같은 도구에 직접 접근해서 작업한다? → 2단계
• □ 특정 시간에 자동으로 AI가 작업을 실행한다? → 3단계
• □ 직접 코드를 작성해서 AI 시스템을 구축했다? → 4단계

중요한 건, 어느 단계든 괜찮다는 겁니다.

1단계라고 부끄러워할 필요 없습니다. 많은 분들이 아직 AI를 제대로 활용하지도 못하고 계시니까요.

중요한 건 지금부터 한 단계씩 올라가는 겁니다.

AI 업무 자동화 시작하는 순서 (6개월 로드맵)

제가 추천하는 로드맵은 이렇습니다. 대략 6개월로 나눠봤지만, 빠르고 밀도있게 학습하거나, 자신의 업무를 잘 파악하고, 어떤 부분이 자동화가 가능한지 빠르게 캐치하시는 분들은 시간을 더 단축시킬 수 있습니다. AI 업무 자동화의 기초는 현재 반복하고 있는 업무를 발견하고, 자동화 가능한 범위대로 쪼개보는 것부터 시작입니다. 아래 로드맵은 개개인마다 차이가 있을 수 있습니다.

1개월차: 1단계 마스터

• ChatGPT나 Claude 계정 만들기 (유료 추천)
• 자주 하는 업무 3가지 선정
• 각 업무별로 전문 봇 1개씩 만들기
• 매일 써보면서 프롬프트 개선하기

봇을 처음 만들어보시는 분들, 또는 제대로 된 봇 활용법을 체계적으로 배우고 싶으신 분들은 저희 봇 만들기 클래스를 추천드립니다.

프롬프트 기초부터 고급 봇 제작까지, 실무에서 바로 쓸 수 있는 봇을 직접 만들어보실 수 있습니다.

봇 만들기 클래스 보러가기 →

2~3개월차: 2단계 도전

• MCP 연결 가능한 도구 파악 (Gmail, Google Docs, Notion 등)
• 가장 시간 많이 걸리는 업무 1가지 선정
• AI와 업무 도구 연결하기
• 한 달 동안 매일 써보면서 안정화

MCP가 처음이시거나, Claude를 업무 도구와 연결하는 방법이 막막하신 분들은 MCP 기초 클래스로 시작하세요.

MCP의 개념부터 실제 연결 방법까지 단계별로 배우실 수 있습니다.

MCP 기초 클래스 보러가기 →

4~6개월차: 3단계 완성

• 반복되는 업무 리스트업
• 스케줄러 도구 선택 (Zapier 추천)
• 간단한 자동화부터 하나씩 설정
• 예외 상황 대응 방법 정리

본격적으로 업무 자동화 시스템을 구축하고 싶으신 분들은 업무 자동화 클래스를 수강하세요.

MCP 연결부터 스케줄러 설정, 그리고 완전 자동화 시스템 구축까지 실무 중심으로 배우실 수 있습니다.

업무 자동화 클래스 보러가기 →

이렇게 6개월이면, 3단계까지 완성할 수 있습니다.

물론 사람마다 속도는 다르지만, 중요한 건 꾸준히 하는 겁니다.

한꺼번에 다 하려고 하지 마시고, 한 단계씩 확실하게 익히시길 바랍니다.

각 클래스는 독립적으로 수강하셔도 되고, 순서대로 수강하시면 더욱 체계적으로 배우실 수 있습니다. 여러분의 현재 수준과 필요에 맞는 클래스부터 시작하세요.

AI 업무 자동화 실패 사례 3가지

사실 저도 처음부터 잘한 건 아닙니다. 수많은 시행착오가 있었죠. 몇 가지 실패 사례를 공유하겠습니다.

실패 1: 너무 많은 봇을 한꺼번에 만들기

처음에 저는 신이 나서 봇을 20개나 만들었습니다.

이메일용, 블로그용, SNS용, 기획서용, 제안서용…

그런데 문제가 뭐였냐면, 봇이 너무 많아서 “이 일은 어느 봇한테 시켜야 하지?”라고 고민하는 시간이 더 오래 걸렸습니다.

💡 교훈: 처음엔 3~5개 정도만 만드세요. 정말 자주 하는 핵심 업무에만 집중하세요.

실패 2: 완벽한 자동화를 한 번에 만들려고 하기

2단계에서 3단계로 넘어갈 때, 저는 모든 업무를 한꺼번에 자동화하려고 했습니다.

그러다가 설정이 꼬이고, 어디서 오류가 나는지 찾기도 힘들었습니다.

💡 교훈: 하나씩 자동화하세요. 하나가 안정화되면 다음 것을 추가하세요.

실패 3: 예외 상황을 고려하지 않기

자동화를 설정해두고 신나게 쓰다가, 어느 날 갑자기 시스템이 멈췄습니다.

알고 보니 Google Sheets의 데이터가 예상과 다른 형식으로 들어와서, AI가 처리를 못한 거였습니다.

💡 교훈: “만약 이런 일이 생기면?”을 항상 고민하세요. 예외 처리 로직을 꼭 넣으세요.

이런 실패들을 겪으면서, 저는 더 현명한 자동화 시스템을 만들 수 있었습니다.

여러분도 실패를 두려워하지 마세요. 시행착오가 쌓여야 진짜 자기 것이 됩니다.

지금 만들고 있는 혁명적 AI 업무 자동화: Claude Skills

자, 여기까지가 제가 정리한 AI 자동화 4단계였습니다. 그런데 마지막으로 하나 더 말씀드리고 싶은 게 있습니다.

요즘 저희 사다리스쿨에서는 Claude Skills라는 기능을 활용한 완전히 새로운 형태의 자동화를 구축하고 있습니다. 이게 정말 혁명적입니다.

Claude Skills란 무엇인가?

Claude Skills는 Claude AI에 특정 기능을 “스킬”로 등록하는 겁니다.

마치 사람이 여러 가지 기술을 배우듯이, Claude도 여러 스킬을 갖게 만드는 거죠.

기존 방식과 뭐가 다르냐고요?

기존 방식 (1단계 봇 시스템):

• 리서치 봇, 기획 봇, 글쓰기 봇을 따로따로 만들어둠
• “리서치 봇아, 이거 조사해줘” → 결과 확인
• “기획 봇아, 이거로 구성 짜줘” → 결과 확인
• “글쓰기 봇아, 이거로 글 써줘” → 결과 확인
• 매번 봇을 바꿔가며 작업

새로운 방식 (Claude Skills):

• 리서치 스킬, 기획 스킬, 글쓰기 스킬을 Claude에 등록
• “블로그 글 써줘”라고 하면 끝
• Claude가 알아서 필요한 스킬들을 순서대로 조합해서 실행
• 제가 개입할 필요 없음

Claude Skills는 몇 단계 자동화일까?

이게 위에서 말한 자동화 단계로 따지면 어디쯤일까요?

흥미롭게도, 2단계와 3단계 사이 어딘가입니다.

완전 자동은 아니지만 (제가 최초 명령은 내려야 하니까), 일단 시작하면 여러 단계를 자동으로 실행합니다.

그리고 이걸 스케줄러와 연결하면? 완벽한 3단계 자동화가 됩니다.

강의 준비 자동화 실전 사례

예를 들어볼게요. 제가 “이번 주 강의 준비해줘”라고 Claude에게 말합니다. 그러면:

1. 스케줄 스킬 작동: Google Calendar에서 이번 주 강의 일정 확인
2. 콘텐츠 스킬 작동: 강의 주제에 맞는 최신 정보 리서치
3. 문서 스킬 작동: 강의 자료를 Notion에 자동 작성
4. 슬라이드 스킬 작동: Google Slides로 프레젠테이션 생성
5. 이메일 스킬 작동: 수강생들에게 사전 안내 메일 발송

이 모든 게 “이번 주 강의 준비해줘”라는 한 문장으로 실행됩니다. 마법 같지 않나요?

Claude Skills는 2.5단계

Claude Skills는 엄밀히 말하면 2.5단계 정도라고 볼 수 있습니다.

• 2단계처럼 여러 업무 도구와 연결되어 있고
• 제가 트리거만 당기면 자동으로 여러 단계를 실행하지만
• 3단계처럼 완전히 시간 기반 자동 실행까지는 아니니까요

하지만 여기에 Zapier 같은 스케줄러를 연결하면? 그 순간 완벽한 3단계가 됩니다.

“매주 월요일 오전 9시에 ‘이번 주 강의 준비해줘’ 실행”이라고 설정해두면, 정말로 손 하나 안 대고도 강의 준비가 끝나는 거죠.

Claude Skills 클래스 2월 오픈 예정

저희는 지금 이 Claude Skills 시스템을 완벽하게 셋팅하고 있습니다.

그리고 2025년 2월 초쯤에는 이걸 배우실 수 있는 클래스를 오픈할 예정입니다.

이 클래스에서 배울 내용:

• Claude Skills의 기본 개념과 설정 방법
• 업무별 맞춤 스킬 만들기
• 여러 스킬을 조합한 워크플로우 구축
• 스케줄러와 연결해서 완전 자동화 만들기
• 실제 사례 중심의 실습

특히 실습 중심으로 진행할 거예요.

그냥 개념만 배우는 게 아니라, 여러분이 직접 자기 업무에 맞는 자동화 시스템을 만들어서 가져가실 수 있도록 말이죠.

관심 있으신 분들은 사다리스쿨 홈페이지에서 소식을 확인해주세요.

그리고 제 블로그나 뉴스레터를 구독하시면, 클래스 오픈 소식을 가장 먼저 받아보실 수 있습니다.

마치며: 지금 시작하지 않으면 1년 후 후회합니다

긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 오늘 이 글을 통해 여러분이 AI 자동화의 전체 지도를 머릿속에 그리실 수 있었으면 좋겠습니다.

AI 업무 자동화 4단계 최종 정리

• 1단계: AI 봇 만들어서 쓰기 → 효율 2배 ⭐
• 2단계: 업무 도구와 AI 연결하기 → 효율 5배 ⭐⭐
• 3단계: 시간 예약으로 자동 실행 → 효율 10배 ⭐⭐⭐
• 4단계: 개발자 영역 → 무한대 ⭐⭐⭐⭐⭐

여러분이 지금 어느 단계에 있든, 중요한 건 다음 단계로 나아가는 것입니다.

한 번에 4단계까지 가려고 하지 마세요.

1단계를 확실히 익히고, 2단계로 넘어가고, 3단계를 완성하세요.

그러면 6개월 후, 여러분의 업무 방식은 완전히 달라져 있을 겁니다.

저는 이 길을 먼저 걸어본 사람으로서, 여러분께 확신을 갖고 말씀드립니다.

AI 자동화는 선택이 아니라 필수입니다.

지금 시작하지 않으면, 1년 후에는 경쟁자들과의 격차가 너무 벌어져 있을 겁니다.

오늘부터 시작하세요. 작은 것부터 시작하세요. 그리고 꾸준히 하세요.

여러분의 성공적인 자동화 여정을 응원합니다.