한국GPT협회

업무자동화 기업교육 — Make·n8n

사람이 매번 손으로 잇던 구간을 자동으로 흐르게 만듭니다. 코드 없이 서비스를 연결하는 방식부터, 어디까지 자동화하고 어디부터 사람이 할지 판단하는 것까지.

교육 시간
7시간 · 7차시
교육 대상
반복 업무가 많은 실무자 · 운영 담당
권장 인원
15~20명
사용 도구
Make · n8n · ChatGPT · 오픈 API

WHY

이런 상황이시라면

공통적으로 들리는 현장의 목소리입니다.

매주 같은 시간에 같은 작업을 반복합니다

데이터 받아서 정리하고 보고서 만들어 메일 보내기. 순서가 정해져 있는데 매번 손으로 합니다.

요청이 여기저기로 들어옵니다

메일·메신저·전화·구두. 접수 창구가 없어서 놓치는 게 생기고 처리 현황도 안 보입니다.

시스템 개발을 요청하기엔 작은 일입니다

IT 부서에 올리기엔 규모가 안 되고, 안 하기엔 매주 시간이 갑니다.

자동화했다가 잘못돼서 사고가 날까 걱정입니다

잘못된 메일이 나가거나 중간에 멈춰도 모르면 안 하느니만 못합니다.

DESIGN

이 과정을 이렇게 설계했습니다

같은 주제라도 어떻게 짜느냐에 따라 교육이 끝난 뒤 남는 것이 달라집니다.

01

흐름을 그리는 것부터 합니다

도구 사용법보다 흐름 설계가 먼저입니다. 무엇이 시작 신호이고 어디서 끝나는지를 종이에 그린 다음 도구로 옮깁니다. 이 순서를 지키면 만들다 엎는 일이 줄어듭니다.

02

실패를 전제로 만듭니다

자동화는 반드시 실패합니다. 파일이 손상되거나 서비스가 응답하지 않습니다. 조용히 멈추면 아무도 모르므로, 실패 알림을 넣는 것을 기본 습관으로 만듭니다.

03

어디까지 할지 함께 정합니다

전부 자동화하는 게 답이 아닙니다. 판단이 필요한 지점은 사람이 확인하도록 남깁니다. 실행 횟수에 따라 요금이 붙는다는 점도 함께 계산합니다.

CURRICULUM

커리큘럼

7시간 · 7차시 · 매 차시 실습 · 1인 1노트북 — 시간·심화 범위·실습 과제는 사전 조사 후 조정합니다.

1차시

60분

내용

  • 자동화가 되는 업무와 안 되는 업무의 구분
  • 시작 신호 · 처리 단계 · 종료 조건으로 나눠 그리기
  • 판단이 필요한 지점을 미리 표시하기

사례 및 실습

  • 본인 반복 업무 하나를 단계로 나눠 그리기
  • 각 단계에 자동/수동을 표시
  • AI 에게 검토시켜 빠뜨린 단계 찾기

2차시

60분

내용

  • 트리거 · 모듈 · 라우터의 개념
  • 서비스 연결과 인증 방법
  • 데이터가 단계 사이로 넘어가는 방식

사례 및 실습

  • 폼 제출을 시작 신호로 하는 첫 흐름 만들기
  • 받은 내용을 시트에 기록하고 메일 발송
  • 실행 기록을 열어 각 단계 데이터 확인

3차시

60분

내용

  • 접수 창구를 하나로 모으는 구조
  • 요청 유형에 따라 다르게 처리하는 분기
  • 처리 현황을 자동으로 갱신하고 회신하기

사례 및 실습

  • 요청 유형별 분기가 있는 접수 흐름 구성
  • 담당자 자동 배정과 알림
  • 처리 완료 시 요청자에게 자동 회신

4차시

60분

AI 를 흐름에 넣기

Make · ChatGPT API

내용

  • 흐름 중간에 AI 처리 단계를 넣는 방법
  • 출력 형식을 고정해 다음 단계가 받을 수 있게
  • AI 응답이 실패하거나 형식이 깨졌을 때의 처리

사례 및 실습

  • 접수된 요청을 AI 가 분류해 담당자 배정
  • 회의 녹음을 요약해 정해진 형식으로 출력
  • 형식이 깨졌을 때 재시도하는 처리 넣기

5차시

60분

정기 실행 — 수집과 리포트

Make · n8n · RSS · 오픈 API

내용

  • 정해진 시각에 자동 실행하는 구조
  • 외부 데이터 수집 — RSS · 오픈 API
  • 데이터가 없는 날의 처리

사례 및 실습

  • 뉴스·시장 데이터를 정기 수집하는 흐름 구성
  • 수집 결과를 정리해 리포트로 발송
  • 데이터가 없을 때 어떻게 되는지 확인

6차시

60분

내용

  • 어디서 실패하는가 — 인증 만료 · 형식 변경 · 한도 초과
  • 실패 알림과 재시도 설계
  • 잘못 발송되지 않게 하는 확인 단계

사례 및 실습

  • 일부러 실패시켜 어떻게 되는지 확인
  • 실패 알림을 넣고 재시도 설정
  • 발송 전 확인 단계를 넣어 사고 방지

7차시

60분

내용

  • 만든 자동화를 팀이 이어받을 수 있게 문서로 남기기
  • 실행 횟수와 요금 계산
  • 어디까지 자동화하고 어디부터 사람이 할지 확정

사례 및 실습

  • 1차시 설계도대로 본인 자동화 완성
  • 월 실행 건수와 예상 비용 계산
  • 흐름 설명 문서 작성해 팀 공유

사전에 참가자별로 자동화하고 싶은 업무를 하나씩 받습니다. 그것이 그대로 실습 과제가 되고, 마지막 차시에 완성해 갑니다.

차시별 상세 — 무엇을 배우고 무엇을 만드는가

011차시 · 60분

무엇을 자동화할 것인가

도구를 켜기 전에 흐름부터 그립니다. 여기서 자동화 가능 여부가 갈립니다.

종이 · ChatGPT

LEARNING OBJECTIVES

  • 자동화 가능한 업무를 판단할 수 있다.
  • 업무를 시작 신호·처리·종료로 나눠 그릴 수 있다.
  • 사람이 판단해야 할 지점을 표시할 수 있다.
되는 것과 안 되는 것순서가 정해져 있고 판단이 적을수록 잘 됩니다. 매번 다르게 처리하는 일은 자동화가 어렵습니다
세 부분무엇이 시작 신호인가 · 무슨 처리를 하는가 · 언제 끝나는가. 이 셋이 명확해야 만들 수 있습니다
판단 지점금액이 크거나 대외로 나가는 것은 사람이 확인합니다. 미리 표시해 둡니다
우선순위빈도 × 소요시간 으로 봅니다. 매일 10분이 매달 3시간보다 먼저입니다

실습

내 업무 흐름 그리기

  1. 1

    자동화하고 싶은 업무 하나를 골라 단계로 나눠 적습니다.

  2. 2

    각 단계에 자동/수동을 표시하고 판단 지점을 표시합니다.

  3. 3

    AI 에게 검토시켜 빠뜨린 단계를 찾습니다.

    업무 흐름 검토.md실제 사용하는 프롬프트
    아래 업무 흐름을 자동화하려 한다. 검토해줘.
    
    # 현재 흐름
    1. (단계를 순서대로 적는다)
    2. …
    
    # 검토 항목
    1. 빠진 단계가 있는가
    2. 각 단계에서 실패할 수 있는 경우는 무엇인가
    3. 사람이 반드시 확인해야 할 지점은 어디인가
    4. 이 흐름을 자동화했을 때 예상되는 문제
    5. 자동화 난이도 (상/중/하)와 그 이유
    
    표로 정리해줘.
  4. 4

    검토 결과를 반영해 흐름도를 확정합니다.

산출물본인 업무 자동화 설계도

022차시 · 60분

노코드 도구 기초 — Make

트리거와 모듈로 서비스를 잇습니다. 첫 흐름을 30분 안에 돌립니다.

Make

LEARNING OBJECTIVES

  • 트리거와 모듈로 흐름을 구성할 수 있다.
  • 서비스를 연결하고 인증할 수 있다.
  • 실행 기록을 보고 문제를 찾을 수 있다.
트리거무엇이 흐름을 시작시키는가. 폼 제출·파일 업로드·정해진 시각
모듈각 단계가 하는 일. 데이터를 받아 처리하고 다음으로 넘깁니다
데이터 전달앞 단계 결과를 뒤에서 어떻게 쓰는지. 여기가 처음 헷갈리는 지점입니다
실행 기록각 단계에 무엇이 들어가고 나왔는지 볼 수 있습니다. 문제를 찾는 유일한 방법입니다

실습

첫 자동화 흐름 30분 만에

  1. 1

    폼을 만들고 제출을 트리거로 연결합니다.

  2. 2

    받은 내용을 시트에 한 줄 기록하는 모듈을 붙입니다.

  3. 3

    담당자에게 알림 메일을 보내는 모듈을 붙입니다.

  4. 4

    테스트로 폼을 제출하고 실행 기록을 열어 각 단계를 확인합니다.

산출물폼 → 시트 → 메일 자동화 1건

033차시 · 60분

업무 요청 접수부터 회신까지

여기저기로 들어오던 요청을 한 창구로 모으고 처리 현황이 보이게 만듭니다.

Make · 폼 · 시트

LEARNING OBJECTIVES

  • 조건에 따라 다르게 처리하는 분기를 만들 수 있다.
  • 담당자를 자동 배정할 수 있다.
  • 처리 현황을 자동으로 갱신하고 알릴 수 있다.
창구 통합메일·메신저·전화로 흩어진 요청을 폼 하나로 모읍니다. 놓치는 것이 없어집니다
분기 처리요청 유형에 따라 다른 담당자에게. 조건 하나로 갈립니다
현황 관리접수·진행·완료 상태를 시트에서 관리합니다. 누가 물어봐도 바로 답합니다
자동 회신접수 확인과 완료 알림. 요청자가 “처리됐나요”를 묻지 않게 됩니다

실습

업무 요청 처리 흐름 만들기

  1. 1

    요청 폼에 유형 선택을 넣고 유형별 분기를 구성합니다.

  2. 2

    유형에 따라 담당자를 배정하고 알림을 보냅니다.

  3. 3

    시트에서 상태를 완료로 바꾸면 요청자에게 자동 회신되게 만듭니다.

  4. 4

    세 가지 유형으로 각각 테스트해 분기가 맞는지 확인합니다.

산출물요청 접수·배정·회신 자동화 1건

044차시 · 60분

AI 를 흐름에 넣기

단순 전달이 아니라 내용을 이해해 처리하게 만듭니다. 요약·분류·초안 작성.

Make · ChatGPT API

LEARNING OBJECTIVES

  • 흐름 안에 AI 처리를 넣을 수 있다.
  • 출력 형식을 고정해 다음 단계로 넘길 수 있다.
  • AI 응답 실패를 처리할 수 있다.
어디에 넣을까사람이 읽고 판단하던 단계. 분류·요약·초안 작성이 대표적입니다
형식 고정자유 형식으로 받으면 다음 단계가 못 씁니다. JSON 이나 정해진 표로 받습니다
실패 처리형식이 깨지거나 응답이 없을 때. 재시도하고 그래도 안 되면 사람에게 넘깁니다
비용실행마다 API 비용이 붙습니다. 월 예상 건수로 계산해 둡니다

실습

AI 분류를 흐름에 넣기

  1. 1

    3차시 접수 흐름에 AI 분류 단계를 넣습니다.

  2. 2

    출력 형식을 고정해 다음 단계가 받을 수 있게 만듭니다.

    요청 자동 분류.md실제 사용하는 프롬프트
    아래 업무 요청을 분류하라.
    
    # 분류 기준
    - 유형: 시스템문의 / 자료요청 / 권한신청 / 기타
    - 긴급도: 높음 / 보통 / 낮음
      (업무 중단이 있으면 높음, 기한이 3일 이내면 보통)
    
    # 출력 — 아래 JSON 형식으로만 답한다. 설명하지 않는다.
    {"유형": "...", "긴급도": "...", "요약": "한 문장", "담당": "..."}
    
    # 판단이 어려우면
    유형을 "기타", 담당을 "미배정"으로 하고
    요약에 판단이 어려운 이유를 적는다.
    
    # 요청 내용
    {{요청내용}}
  3. 3

    형식이 깨졌을 때 재시도하고 그래도 안 되면 사람에게 넘기는 처리를 넣습니다.

  4. 4

    애매한 요청으로 테스트해 미배정으로 빠지는지 확인합니다.

산출물AI 분류가 들어간 접수 자동화

055차시 · 60분

정기 실행 — 수집과 리포트

매주 같은 시간에 도는 흐름. 사람이 켜지 않아도 결과가 와 있게 만듭니다.

Make · n8n · RSS · 오픈 API

LEARNING OBJECTIVES

  • 정해진 시각에 도는 자동화를 만들 수 있다.
  • 외부 데이터를 수집해 정리할 수 있다.
  • 예외 상황을 처리할 수 있다.
정기 실행매일 아침·매주 월요일처럼 시각을 정합니다. 사람이 켜지 않아도 됩니다
데이터 수집RSS·오픈 API 로 외부 정보를 가져옵니다. 키 발급과 호출 한도를 확인합니다
빈 날 처리수집 결과가 0건인 날. 빈 메일을 보내면 안 봅니다. 건너뛰거나 “없음”을 명시합니다
누적매번 새로 보내지 않고 시트에 쌓아 두면 추세를 볼 수 있습니다

실습

매일 아침 리포트가 오게

  1. 1

    정기 실행 트리거를 걸고 수집 대상을 연결합니다.

  2. 2

    수집 결과를 AI 로 정리해 리포트 형식으로 만듭니다.

  3. 3

    메일로 발송하고 시트에도 쌓습니다.

  4. 4

    수집 결과가 0건인 상황을 만들어 어떻게 되는지 확인합니다.

산출물정기 수집·리포트 자동화 1건

066차시 · 60분

실패에 대비하기

자동화는 반드시 실패합니다. 조용히 멈추지 않게 만드는 것이 핵심입니다.

Make · 알림

LEARNING OBJECTIVES

  • 실패 지점을 예상하고 대비할 수 있다.
  • 실패 알림과 재시도를 설정할 수 있다.
  • 사고를 막는 확인 단계를 설계할 수 있다.
실패 유형인증 만료 · 파일 형식 변경 · API 한도 초과 · 서비스 장애. 대부분 이 넷입니다
알림실패하면 담당자에게 알립니다. 이게 없으면 몇 주 뒤에야 압니다
재시도일시적 장애는 재시도로 해결됩니다. 몇 번 하고 그래도 안 되면 알립니다
사고 방지대외 발송은 초안함에 저장하거나 건수를 확인하는 단계를 둡니다

실습

일부러 망가뜨려 보기

  1. 1

    앞에서 만든 흐름의 인증을 끊고 실행합니다. 어떻게 되는지 봅니다.

  2. 2

    잘못된 형식의 파일을 넣고 실행합니다.

  3. 3

    실패 알림을 넣고 재시도 횟수를 설정합니다.

    실패 대비 체크리스트5개 파일
    ···① 실패 알림담당자 메신저 · 필수
    ···② 재시도 설정3회 · 간격 5분
    ···③ 발송 전 확인건수 초과 시 중단
    ···④ 실행 기록 보관30일
    ···⑤ 인증 만료 알림만료 7일 전

    ①이 없으면 나머지가 다 있어도 소용없습니다. 조용히 멈춘 자동화는 없는 것과 같습니다.

  4. 4

    대외 발송 흐름에 건수 확인 단계를 넣습니다.

산출물실패 대비가 적용된 자동화

077차시 · 60분

본인 과제 완성과 운영

1차시에 그린 설계도를 실제로 완성합니다. 운영 비용과 인수인계까지 정합니다.

Make · n8n

LEARNING OBJECTIVES

  • 본인 업무 자동화를 완성할 수 있다.
  • 운영 비용을 계산할 수 있다.
  • 다른 사람이 이어받을 수 있게 문서로 남길 수 있다.
완성1차시 설계도를 보고 빠진 단계를 채웁니다. 실패 대비도 넣습니다
비용월 실행 건수 × 단가. AI 호출이 들어가면 그 비용도 함께 계산합니다
인수인계만든 사람만 아는 자동화는 그 사람이 나가면 멈춥니다. 흐름 설명을 문서로 남깁니다
확장 계획다음에 무엇을 자동화할지. 이번에 배운 것으로 혼자 할 수 있는 범위를 정합니다

실습

내 자동화 완성하고 넘기기

  1. 1

    1차시 설계도대로 흐름을 완성하고 실패 대비를 넣습니다.

  2. 2

    실제 데이터로 한 주기 돌려 봅니다.

  3. 3

    월 실행 건수와 예상 비용을 계산합니다.

  4. 4

    흐름 설명 문서를 작성해 팀에 공유합니다.

    교육 종료 시점 산출물6개 파일
    PDF업무자동화_설계도.pdf1차시
    ···요청접수_흐름3~4차시 · AI 분류 포함
    ···정기리포트_흐름5차시
    ···본인과제_흐름7차시 · 실운영
    MD운영문서.md인수인계용
    XLS비용계산.xlsx월 예상

    운영문서가 핵심입니다. 만든 사람만 아는 자동화는 그 사람이 나가면 멈춥니다.

산출물실제 운영 가능한 자동화 1건 + 운영문서

OUTCOME

교육이 끝났을 때 남는 것

산출물 목록은 종료 시점에 정리해 교육 담당 부서에 전달합니다. 다음 예산 협의에 그대로 쓰실 수 있습니다.

참가자 전원

실제 운영 가능한 자동화 1건

부서

요청 접수·처리 흐름 + 정기 리포트

교육 담당 부서

운영문서와 비용 계산 (인수인계용)

HONEST

검토 단계에서 미리 말씀드리는 것

맞지 않는다고 판단되면 그대로 말씀드립니다. 시작하고 나서 알게 되면 서로 손해입니다.

외부 서비스 연동이 막힌 환경

노코드 도구는 클라우드 서비스를 잇는 방식입니다. 외부 연동이 막혀 있으면 사내에서 도는 방식(파이썬·VBA)으로 커리큘럼을 바꿉니다.

매번 다르게 처리하는 업무

판단이 많이 들어가는 일은 자동화가 어렵습니다. 사전 조사에서 그렇게 판단되면 자동화 범위를 좁혀 제안합니다.

운영 비용을 부담하기 어려운 경우

실행 횟수에 따라 요금이 붙습니다. 무료 한도로 되는 범위가 있으니 사전에 예상 건수를 확인해 함께 계산합니다.

기간 시스템 연동이 목적인 경우

ERP·MES 연동은 IT 부서와 함께 하는 별도 과제입니다. 이 과정은 담당자가 직접 만드는 범위입니다.

이 과정으로 진행한 사례

같은 과정이어도 조직마다 시작점이 다릅니다. 실제 진행 기록입니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Q교육 시간은 어떻게 되나요?

최소 2시간 특강부터 24시간(8시간씩 3일) 과정까지 조정합니다. 다만 실습 산출물까지 가려면 최소 8시간을 권합니다. 4시간 이하로는 도구를 알게 되는 데서 끝납니다.

Q몇 명까지 들을 수 있나요?

실습 중심이면 25명 이내를 권합니다. 그 이상이면 강사가 개별 화면을 봐드릴 수 없어 실습이 시연으로 바뀝니다. 시연 위주 특강은 인원 제한이 덜합니다.

Q우리 회사 자료를 AI에 넣어도 되나요?

보안 정책에 따라 다릅니다. 외부 도구 반입이 어려운 경우 사내에서 가능한 방식으로 커리큘럼을 조정합니다. 사전 조사 때 반드시 확인하는 항목입니다.

Q출장 교육도 가능한가요?

전국 어디든 방문합니다. 온라인 실시간 교육도 가능하고, 두 방식을 섞어 진행한 사례도 많습니다.

Q부서마다 하는 일이 달라도 괜찮을까요?

오히려 그 편이 낫습니다. 실습 과제를 직무별로 나누기 때문입니다. 다만 한 회차에 3~4개 부서 정도로 섞는 것을 권합니다. 너무 많이 섞으면 공통 과제를 잡기 어렵습니다.

Q교육이 끝나고 막히면 물어볼 데가 있나요?

교육 후에도 질문할 수 있는 커뮤니티를 운영합니다. 활용 매뉴얼도 함께 제공합니다.

CONTACT

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아직 정하지 않으셨어도 됩니다

부서 구성과 지금 하고 계신 업무만 알려주시면, 저희가 커리큘럼 초안과 견적을 만들어 보내드립니다. 사전 조사부터 함께 진행합니다.

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