MAKE 자동화, 직장인 업무 시간 30분 아껴봤더니

ChatGPT만 쓰던 시절보다 업무에 쓰는 시간이 30분은 줄었습니다.

매일 반복되는 지루한 일들, 혹시 직접 손으로 다 하고 계신가요? 저도 처음엔 몰랐어요. 단순 반복 업무에 쓰는 시간이 이렇게 많은 줄은. 점심시간 쪼개서 자료 찾고, 퇴근 후에는 보고서 만지작거리고. 이러다 진짜 워라밸이 무너지는 건가 싶었죠. 그러다 우연히 MAKE라는 걸 알게 됐고, 몇 번 시행착오를 겪어보니 이건 정말 직장인에게 꽤 괜찮은 도구더라구요.

MAKE, 처음 써보면 이런 느낌이죠

MAKE는 복잡한 업무 흐름을 여러 앱과 AI를 연결해 자동으로 처리해주는 워크플로우 자동화 도구입니다. 처음엔 그저 '프로그램을 연결해주는 서비스' 정도로만 생각했습니다. 저도 처음엔 '이런 게 진짜 될까?' 반신반의했어요. 매일 아침 수십 개 뉴스레터를 스크랩해서 보고서에 붙여 넣던 시절이 있었거든요. 그냥 단순 반복이었죠. 그 시간에 차라리 책 한 줄 더 읽는 게 낫겠다 싶었습니다. 그런데 MAKE는 각기 다른 서비스를 마치 레고 블록처럼 이어 붙여 하나의 자동화 시나리오를 만드는 방식입니다. 예를 들어, '새로운 메일이 오면 → 그 내용을 ChatGPT로 요약하고 → 요약된 내용을 슬랙으로 보내줘' 같은 흐름을 만들 수 있죠. 이런 식으로 제 손이 덜 가는 경험을 하니 신기하더라고요. 복잡한 코딩 지식 없이도 직관적으로 작업할 수 있어서 접근하기도 편했습니다.

포인트: 결국 자연어로 시키면 코드 짜주는 AI처럼, MAKE는 여러 앱을 연결해 자동으로 일 시키는 도구예요. 그게 핵심.

제가 써본 MAKE, 실제 업무 적용해 보니

제가 MAKE를 써보니 확실히 달라진 것들이 많습니다. 저는 주로 사내 메신저 알림, 보고서 초안 생성, 소셜 미디어 포스팅 자동화에 써봤습니다. 예를 들어, 특정 키워드가 포함된 기사가 올라오면 자동으로 요약해서 사내 메신저 채널에 알림을 주는 시나리오를 만들었습니다. 덕분에 일일이 뉴스레터를 확인하고 주요 내용을 뽑아내는 데 쓰던 시간이 주에 3시간 정도는 거뜬히 아껴지더라구요. 특히 반복적인 데이터 수집이나 내용 요약에 이걸 붙여두면 제 손이 덜 가는 게 느껴집니다.

또 하나, 요즘은 여기에 ChatGPT 같은 AI를 연결해서 보고서 초안을 자동으로 요약하거나, 아이디어 브레인스토밍 결과를 바로 스프레드시트에 정리하는 식으로 씁니다. 예를 들어, 팀원들이 노션에 공유한 주간 보고서를 ChatGPT가 읽고 핵심 내용을 추출한 뒤, 그걸 월간 보고서 양식에 맞춰 구글 시트에 정리해주는 식이죠. 이 과정에서 발생하는 오류는 제가 한 번 더 확인하면 됩니다. 이런 작은 자동화들이 쌓여 퇴근 시간을 지키는 데 큰 도움이 되더군요. 연말 정산 준비처럼 매년 돌아오는 업무에도 이걸 잘만 적용하면, 다음 해부터는 훨씬 수월할 겁니다.

MAKE 자동화, 이렇게 시작하면 쉽더라구요

처음부터 거창하게 시작할 필요는 없어요. 작은 자동화부터 해보면 감이 잡힙니다. 저는 '새로운 문의 메일 → AI로 내용 요약 → 슬랙 알림' 시나리오로 시작했어요. 처음엔 좀 헤매도, 한두 번 해보면 익숙해집니다. 중요한 건 어떤 작업을 자동화할지 명확히 정하는 겁니다. 저는 제가 매일 반복하는 단순 업무 리스트를 먼저 쭉 적어봤습니다. 그중 MAKE로 해결할 수 있을 만한 것부터 하나씩 시도해봤구요.

가장 기본적인 흐름은 '트리거(Trigger) → 액션(Action)'입니다. 예를 들어, '특정 폴더에 새 파일이 올라오면 (트리거) → 해당 파일을 AI로 분석하고 (액션) → 결과를 이메일로 보내줘 (액션)' 같은 식이죠. 이 과정을 MAKE의 시각적 에디터에서 블록을 연결하듯 만들 수 있습니다. 특히 AI 모듈(ChatGPT, Claude 등)을 붙이면 단순 데이터 처리뿐만 아니라 콘텐츠 생성이나 요약까지 가능해서 꽤 유용합니다. 저는 주로 특정 키워드에 맞춰 뉴스 기사를 자동으로 검색하고, 그 기사 내용을 AI로 요약해서 보고서 초안을 만드는 데 씁니다. 이런 식의 흐름은 처음 배우는 직장인에게도 부담이 적고, 실제 업무 효율을 체감하기 좋습니다.

MAKE, 이런 함정은 조심해야 합니다

아무리 좋은 도구라도 만능은 아닙니다. MAKE도 제가 써보니 몇 가지 조심할 점이 있더라구요. 첫째, 비용 문제입니다. 처음엔 무료 플랜으로 시작하지만, 시나리오를 많이 만들거나 처리하는 데이터 양이 늘어나면 비용이 생각보다 빠르게 늘어나더라구요. 특히 AI 모듈을 연결하면 추가 비용이 발생할 수 있으니 예산을 미리 확인해야 합니다. 제가 써보니 월 5만원 정도는 금방 넘어갈 수 있어요. 둘째, 디버깅이 꽤 어렵습니다. 시나리오가 복잡해지면 중간에 데이터가 꼬이거나 API 연동 오류가 나기 쉬운데, 이걸 찾아내고 수정하는 데 몇 시간씩 씨름한 적도 많습니다. 저는 주말에도 붙잡고 있었던 적도 있구요.

셋째, 보안 문제도 고려해야 합니다. 민감한 회사 정보를 MAKE를 통해 처리할 때는 혹시라도 데이터가 유출되지 않을지 꼼꼼히 확인해야 합니다. 모든 데이터를 다 자동화하려 들기보다는, 외부에 노출되어도 괜찮거나 중요도가 낮은 업무부터 시작하는 게 좋습니다. 비슷한 툴로 Zapier나 n8n도 있는데, MAKE는 복잡한 로직을 시각적으로 구현하기 좋고, n8n은 서버를 직접 돌리면 비용 걱정 없이 쓸 수 있다는 장점이 있죠. 제 생각엔 MAKE가 처음 배우기엔 괜찮지만, 아주 고도화된 시스템을 구축하거나 비용에 민감하다면 n8n도 고려할 만합니다.

제 솔직한 생각: MAKE, 지금 시작할 때인가요?

솔직히 말하면, MAKE가 직장인에게 '필수'라고 단정하긴 어렵습니다. 하지만 '있으면 좋은' 정도는 확실합니다. 특히 매일 똑같은 단순 반복 업무에 시간을 낭비하고 있다면, 한 번쯤 시도해 볼 가치는 충분합니다. 저는 이걸로 아낀 시간에 자기계발 책 한 권 더 읽고, 재테크 정보 찾아보는 데 씁니다. 월급 외 수익 파이프라인 만드는 데도 활용 중이구요.

물론 배우는 데 시간과 노력이 필요하겠지만, 장기적으로 보면 업무 효율은 물론, 새로운 기술에 대한 이해까지 높일 수 있는 좋은 경험이 될 겁니다. 결국 이 시간을 어떻게 쓸지는 본인의 선택에 달렸습니다. 저는 이 시간에 차라리 잠을 더 자거나 운동하는 게 훨씬 이득이라고 생각합니다. 일단 무료 플랜으로 시작해서 본인 업무에 적용 가능한지 직접 경험해보는 게 가장 확실한 방법입니다.