AI 자동화를 처음 만들 때 가장 쉽게 생각할 수 있는 구조가 있습니다.
“AI 하나에게 전부 시키면 되지 않을까?”
자료를 읽고, 필요한 정보를 정리하고, 글을 만들고, 결과를 다른 서비스에 전달하는 과정까지 하나의 AI가 모두 처리하도록 만드는 방식입니다.
처음에는 이 방법이 가장 간단해 보입니다.
중간 단계가 적고 AI에게 한 번에 많은 일을 맡길 수 있기 때문입니다.
그런데 Make를 이용해 AI 자동화를 직접 구성하면서 생각이 조금 달라졌습니다.
AI가 많은 일을 할 수 있다는 것과 AI 하나에게 많은 일을 맡기는 것이 효율적이라는 것은 다른 문제였습니다.
특히 자동화 단계가 많아지면서 입력값과 출력값의 구조가 복잡해지면 어디에서 문제가 발생했는지 찾기가 어려워졌습니다.
반대로 AI가 판단해야 할 일과 Make가 처리해야 할 일을 나누면 구조를 조금 더 명확하게 만들 수 있었습니다.
그래서 이번에는 하나의 AI가 모든 작업을 처리하는 구조와 역할을 나눠 구성하는 구조를 비교해보겠습니다.
하나의 AI에게 전부 맡기는 구조는 어떤 모습일까?
가장 단순한 구조를 먼저 생각해보겠습니다.
자료 입력
↓
AI에게 전달
↓
자료 분석
↓
내용 정리
↓
글 작성
↓
제목 생성
↓
최종 결과 출력
AI 하나가 거의 모든 판단과 생성을 담당합니다.
사람 입장에서는 상당히 편해 보입니다.
“이 자료를 분석하고 블로그 글까지 완성해줘.”
라고 한 번에 요청하면 되기 때문입니다.
실제로 AI는 상당히 많은 작업을 한 번에 처리할 수 있습니다.
문제는 결과가 예상과 다르게 나왔을 때입니다.
예를 들어 최종 결과가 마음에 들지 않았다고 해보겠습니다.
어디에서 문제가 발생했는지 바로 알 수 있을까요?
자료 분석이 잘못된 것인지,
AI가 중요한 정보를 놓친 것인지,
글의 구조가 잘못된 것인지,
제목 생성 과정에서 문제가 생긴 것인지,
출력 형식이 잘못된 것인지
구분하기 어려울 수 있습니다.
한 번에 많은 일을 맡길수록 결과가 잘못됐을 때 원인을 추적해야 하는 범위도 넓어집니다.
역할을 나누면 구조가 어떻게 달라질까?
반대로 AI가 해야 할 일과 자동화 도구가 해야 할 일을 나눌 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 구조입니다.
자료 수집
↓
Make가 데이터 정리
↓
AI가 자료 분석
↓
Make가 결과 전달
↓
AI가 글 작성
↓
사람이 검수
↓
최종 저장
이 구조에서는 하나의 AI가 모든 작업을 처리하지 않습니다.
각 단계마다 역할이 있습니다.
Make는 데이터를 가져오고 전달하는 역할을 담당하고,
AI는 자료를 해석하거나 글을 만드는 역할을 담당합니다.
사람은 최종 결과를 확인합니다.
이렇게 나누면 자동화의 각 단계가 무엇을 담당하는지 조금 더 명확해집니다.
AI와 Make는 잘하는 일이 다르다
역할을 나누는 이유를 이해하려면 AI와 자동화 도구의 차이를 먼저 볼 필요가 있습니다.
AI는 정해진 규칙만 반복하는 것보다 다음과 같은 작업에 강점을 가질 수 있습니다.
자료의 의미를 이해하기
내용을 요약하기
여러 정보를 비교하기
문장을 작성하기
조건에 따라 내용을 변형하기
반면 Make 같은 자동화 도구는 서비스와 서비스를 연결하고 정해진 순서에 따라 데이터를 전달하는 데 적합합니다.
예를 들어
Google Sheets에서 데이터를 가져온다.
↓
AI에게 전달한다.
↓
AI의 결과를 받는다.
↓
다른 Google Sheets에 저장한다.
같은 작업입니다.
여기에서 Make가 직접 내용을 판단할 필요는 없습니다.
데이터를 가져오고 전달하는 역할을 하면 됩니다.
반대로 AI에게 Google Sheets의 값을 어디로 전달할지까지 전부 맡길 필요도 없습니다.
역할을 분리하면 각 도구가 잘하는 일에 집중할 수 있습니다.
실제 자동화에서 가장 중요했던 것은 ‘역할’이었다
Make를 이용해 자동화를 구성하면서 예상보다 많이 신경 쓰게 된 부분이 데이터 전달이었습니다.
AI가 결과를 만들어내는 것만 보면 자동화가 정상적으로 작동한 것처럼 보입니다.
하지만 다음 단계에서 그 결과를 사용하려면 출력 형식이 맞아야 합니다.
예를 들어 AI가
제목
설명
키워드
를 만들어야 하는데 결과를 하나의 긴 문장으로 출력한다면 사람이 보기에는 내용을 이해할 수 있습니다.
하지만 다음 자동화 모듈에서 각각의 값을 따로 사용해야 한다면 문제가 발생할 수 있습니다.
이런 경험을 하면서 AI에게 모든 작업을 맡기기보다
AI가 결과를 만든다.
↓
Make가 결과를 전달한다.
↓
다음 AI가 필요한 작업을 수행한다.
처럼 단계별 역할을 구분하는 것이 관리하기 편하다는 생각을 하게 됐습니다.
하나의 AI 구조가 항상 나쁜 것은 아니다
여기서 중요한 부분이 있습니다.
하나의 AI가 모든 것을 처리하는 구조가 무조건 나쁜 것은 아닙니다.
오히려 작업이 단순하다면 하나의 AI로 처리하는 것이 더 편할 수 있습니다.
예를 들어 짧은 문장을 요약하거나 문장을 다른 형태로 바꾸는 작업이라면 복잡한 자동화 구조를 만들 필요가 없습니다.
입력
↓
AI
↓
결과
이 정도로 충분할 수 있습니다.
문제는 작업이 복잡해질수록 하나의 AI에게 맡기는 범위가 지나치게 넓어질 수 있다는 것입니다.
따라서 중요한 것은 AI를 여러 개 사용하는 것이 아닙니다.
업무의 복잡도에 맞게 역할을 나누는 것입니다.
역할을 나누면 좋은 점
역할을 나누는 구조에는 몇 가지 장점이 있습니다.
첫 번째는 문제를 찾기 쉽다는 점입니다.
자료 수집은 정상인데 AI 분석 결과가 이상하다면 AI 분석 단계를 먼저 확인할 수 있습니다.
두 번째는 수정 범위가 작아진다는 점입니다.
글 작성 방식만 바꾸고 싶다면 데이터 수집 단계까지 다시 만들 필요가 없습니다.
세 번째는 테스트가 쉬워집니다.
각 단계가 독립적으로 어떤 결과를 내는지 확인할 수 있기 때문입니다.
네 번째는 자동화를 확장하기 편해집니다.
처음에는 블로그 글만 만들다가 나중에 다른 형태의 콘텐츠를 추가하고 싶다면 기존 데이터 수집이나 분석 단계를 재사용할 수도 있습니다.
다섯 번째는 사람이 개입할 위치를 정하기 쉽습니다.
AI가 판단해야 하는 부분과 사람이 최종 확인해야 하는 부분을 구분할 수 있습니다.
반대로 역할을 너무 많이 나누면?
역할 분리가 항상 좋은 것만은 아닙니다.
이 부분도 자동화를 만들 때 상당히 중요합니다.
하나의 작업을 너무 많은 단계로 나누면 자동화 자체가 복잡해집니다.
예를 들어 단순한 문장 요약 하나를 위해
AI 1
↓
Make
↓
AI 2
↓
Make
↓
AI 3
↓
Make
↓
최종 결과
처럼 만들 필요는 없습니다.
이렇게 되면 관리해야 할 모듈이 늘어나고 데이터가 이동하는 과정도 많아집니다.
한 단계에서 오류가 발생했을 때 확인해야 할 부분도 늘어납니다.
결국 역할 분리의 목적은 자동화를 복잡하게 만드는 것이 아니라 복잡한 작업을 이해하기 쉬운 단위로 나누는 것입니다.
그래서 저는 다음과 같은 기준이 더 중요하다고 생각합니다.
“이 단계를 분리했을 때 관리가 쉬워지는가?”
이 질문에 답할 수 없다면 굳이 분리할 필요가 없습니다.
하나로 처리할지 나눌지 판단하는 기준
실제 업무에서 어떤 구조를 선택해야 할지 고민된다면 다음 기준을 사용할 수 있습니다.
| 상황 | 추천 구조 |
|---|---|
| 단순한 요약 | 하나의 AI |
| 문장 변환 | 하나의 AI |
| 간단한 아이디어 생성 | 하나의 AI |
| 자료 수집 + 분석 | 역할 분리 |
| 검색 + 자료 비교 + 작성 | 역할 분리 |
| 여러 서비스 연결 | AI + 자동화 도구 분리 |
| 결과 검수가 중요한 업무 | AI + 사람 검수 |
| 단계가 많고 오류 원인을 찾기 어려운 업무 | 역할 분리 |
이 표의 기준은 “AI를 몇 개 써야 한다”가 아닙니다.
작업이 복잡해질수록 역할을 명확하게 만드는 것이 중요하다는 의미입니다.
실제로 자동화를 설계할 때 먼저 해야 할 일
AI를 여러 개 연결하기 전에 먼저 업무를 작은 단계로 나누는 것이 좋습니다.
예를 들어
“블로그 글을 자동으로 만들어줘.”
라는 목표만 가지고 자동화를 만들기 시작하면 처음부터 구조가 복잡해질 수 있습니다.
대신
- 주제 입력
- 자료 수집
- 자료 정리
- AI 분석
- 글 구조 작성
- 본문 작성
- 제목 작성
- 검수
- 저장
처럼 먼저 업무를 나눠봅니다.
그다음 각각의 단계에서
사람이 해야 하는 일인지,
AI가 해야 하는 일인지,
Make가 해야 하는 일인지
구분합니다.
이 과정을 먼저 하면 도구를 선택하기가 훨씬 쉬워집니다.
도구부터 고르는 것보다 업무부터 나누는 이유
AI 자동화를 처음 만들 때는 어떤 AI가 좋은지부터 찾기 쉽습니다.
하지만 실제로는 도구보다 업무 구조가 먼저입니다.
예를 들어 데이터 전달이 핵심인 작업이라면 AI 성능보다 자동화 도구의 연결 구조가 더 중요할 수 있습니다.
반대로 자료를 해석하고 글을 만들어야 하는 작업이라면 AI의 역할이 더 중요할 수 있습니다.
결국
업무 정의
↓
단계 분리
↓
각 단계의 역할 결정
↓
도구 선택
↓
연결
↓
테스트
순서로 접근하는 편이 안정적입니다.
AI 자동화를 만들면서 느낀 가장 큰 차이
하나의 AI에게 모든 것을 맡기는 방식은 처음에는 편합니다.
한 번에 요청할 수 있기 때문입니다.
하지만 자동화가 커질수록 문제가 발생했을 때 원인을 찾기 어려워질 수 있습니다.
반대로 역할을 나누면 처음 구조를 만드는 데 조금 더 생각해야 합니다.
어떤 단계에서 어떤 도구를 사용할지 결정해야 하기 때문입니다.
하지만 구조가 만들어지고 나면 각각의 단계가 무엇을 하는지 확인하기 쉬워집니다.
특히 오류가 발생했을 때
입력 문제인지,
AI 판단 문제인지,
출력 형식 문제인지,
데이터 전달 문제인지
구분하기 쉬워집니다.
이것이 제가 AI 자동화를 만들면서 역할 분리에 대해 중요하게 생각하게 된 부분입니다.
결국 AI 자동화에서 중요한 것은 AI의 숫자가 아니다
AI 자동화를 만들다 보면 AI를 여러 개 연결하는 것 자체가 발전된 자동화처럼 보일 수 있습니다.
하지만 AI를 세 개 연결했다고 하나를 연결한 것보다 좋은 자동화가 되는 것은 아닙니다.
중요한 것은 각 AI가 왜 필요한지 설명할 수 있는가입니다.
자료를 분석하는 AI가 필요하다면 그 이유가 있어야 하고,
글을 작성하는 AI가 별도로 필요하다면 그 역할도 분명해야 합니다.
반대로 하나의 AI가 두 가지 역할을 충분히 처리할 수 있다면 굳이 나눌 필요가 없습니다.
결국 자동화의 핵심은 “얼마나 많은 AI를 연결했는가”가 아니라 “각 단계의 역할이 얼마나 명확한가”입니다.
제가 지금 자동화를 설계한다면 먼저 이렇게 생각할 것 같습니다.
이 작업은 AI가 판단해야 하는가?
단순히 데이터를 전달하면 되는가?
사람이 확인해야 하는가?
문제가 생겼을 때 어느 단계에서 원인을 찾을 수 있어야 하는가?
그리고 마지막으로,
이 단계를 굳이 분리해야 하는가?
이 질문에 답한 다음에야 AI와 Make를 연결할 것입니다.
AI 하나로 모든 일을 처리하는 방식은 간단한 작업에서는 충분히 좋은 선택이 될 수 있습니다.
하지만 업무가 복잡해질수록 AI, 자동화 도구, 사람의 역할을 나누는 것이 관리와 오류 진단 측면에서 유리할 수 있습니다.
반대로 단순한 업무까지 지나치게 여러 단계로 나누면 자동화 자체가 복잡해질 수 있습니다.
그래서 가장 좋은 구조는 가장 복잡한 구조가 아닙니다.
필요한 만큼만 나누고, 각 단계의 역할을 명확하게 만든 구조입니다.
AI 자동화를 처음 만들고 있다면 여러 AI를 연결하는 것부터 시작하기보다 먼저 내가 하려는 일을 작은 단계로 나눠보는 것을 권합니다.
그다음 각 단계에서 누가 무엇을 담당해야 하는지 정해보세요.
AI가 잘하는 일은 AI에게,
데이터를 가져오고 전달하는 일은 자동화 도구에게,
최종적인 중요한 판단은 사람에게 맡기는 식입니다.
이렇게 역할을 나누기 시작하면 AI 자동화가 단순히 “AI에게 일을 시키는 것”에서 “하나의 업무 시스템을 설계하는 것”으로 조금씩 달라집니다.