구글 OPAL 분석: n8n·Make 비교 및 실제 활용기

구글이 AI 자동화 플랫폼 OPAL을 선보이며 n8n과 Make 같은 워크플로우 툴에 새로운 도전을 걸었습니다. OPAL은 자연어로 원하는 업무 흐름을 설명하면, 직접 코딩이나 복잡한 설정 없이 자동화 플로우를 쉽게 만들어주는 서비스입니다. 무료 베타 버전이라는 경쟁력과 함께, 실제로 어떤 기능과 한계가 있는지, 그리고 기존 자동화 도구들과는 어떻게 차별화되는지 직접 테스트해봤습니다.

OPAL의 등장과 시장에서의 역할

최근 자동화 시장의 지형을 보면, 사용 편의성이 높아진 ‘노코드’ 툴들과 극한의 자유도를 자랑하는 ‘바이브 코딩’ 툴들이 각축전을 벌이고 있습니다. n8n과 Make는 비전문가도 코딩 없이 자동화를 설계할 수 있지만, 여전히 복잡한 플로우는 직접 설계해야 하죠. 반면 Replicate, Cursor, Claude 등 바이브 코딩 툴은 소프트웨어 커스터마이징이 가능하지만 코딩 지식이 필수입니다.

여기서 OPAL은 ‘AI 기반 자동화와 자연어 설명’의 하이브리드 방식을 택했습니다. 즉, 사용자는 "이런 업무를 자동화하고 싶어요"라고 설명만 해도, OPAL이 알아서 워크플로우를 만들어줍니다. 난이도는 기존 자동화 툴보다 낮고, 코딩은 거의 필요 없지만, 자유도는 아직 한계가 있다는 점이 특징입니다.

OPAL 사용법: 누구나 쉽게 자동화 플로우 만들기

OPAL에 접속하려면 구글 계정을 사용해 로그인해야 하며, 현재 미국에서만 베타 서비스가 제공되니 VPN으로 접속해야 합니다. 서비스를 시작하면 이전에 만든 앱과 다양한 템플릿 갤러리가 보입니다. 원하는 템플릿을 선택 후, 좌측 워크플로우 패널에서 플로우 진행 상황을 시각적으로 확인할 수 있고, 우측 패널에서는 앱 프리뷰와 각 단계별 설정 및 수정이 가능합니다. 결과물은 링크로 공유하거나 JSON 파일로 추출할 수 있어 협업에도 유리합니다.

실제 테스트: 블로그 자동 생성부터 워크플로우 커스텀까지

블로그 포스트 자동 생성 템플릿을 활용해봤습니다. 예를 들어, ‘AI가 직업을 대체하는가’라는 주제를 입력하면, OPAL이 콘텐츠 아웃라인 생성 → 본문 작성 → 이미지 생성 순으로 자동화 합니다. 프롬프트(요청 문장)만 수정하면, 한글 포스트 생성·특정 테마 지정 등 다양하게 커스터마이징할 수 있습니다.

특히 다양한 툴(인터넷 검색, 지도, 웹페이지 스크래핑, 날씨 정보 등), AI 모델 선택 기능이 포함돼 있어 원하는 정보만 취합할 수 있습니다. 걸림돌은 일부 외부 프로그램(STE, 구글 시트 등)과의 연동이 아직 불안정하다는 점입니다.

자연어 기반 워크플로우 설계의 실제 가능성

OPAL의 핵심 매력은 "자연어로 설명만 해도" AI가 작업 프로세스를 스스로 설계해준다는 점입니다. 예를 들어 상품 리서치 리포트 앱을 만들고 싶다면, 구축 목적과 아웃풋 포맷, 필요한 데이터 입력 정보를 프롬프트에 입력하는 것만으로 전체 플로우가 완성됩니다.

실제 남성 전용 선크림 리서치 앱을 제작해본 결과, 시장 트렌드, 고객 행동 패턴, SWOT 분석, 리스크와 다음 단계까지 폭넓은 정보를 받아볼 수 있었습니다. 단, 차트 생성, PDF/CSV 내보내기, 인터랙티브 대시보드 등 고급 기능은 아직 미지원이거나 오류가 발생하기도 합니다.

SNS 광고 카피 자동화: 실험과 한계

OPAL을 활용해 SNS 광고 카피를 만들어보고, 구글 시트에 자동 업데이트되는 플로우를 만들어봤지만, 외부 서비스 연결에서 ‘unable to parse range’ 오류가 발생해 정상적으로 동작하지 않았습니다. 자동화를 웹페이지로 보여주는 방식은 잘 작동했고, 광고 카피 텍스트도 문제없이 생성됐지만, 실시간 구글 시트 연동 같은 기능은 테스트 단계에서 한계가 분명했습니다.

기존 자동화 툴(n8n, Make)과의 차이점 및 단점

OPAL의 AI 기반 자연어 자동화는 기존 제품들과 가장 큰 차별점입니다. n8n과 Make가 사용자의 직접 설정에 의존한다면, OPAL은 자연어로 자동 세팅과 수정이 가능해 진입 장벽이 낮습니다.

그러나 세밀한 조건문이나 반복문 설계, 다양한 외부 서비스(API) 연동, 정교한 스케줄링 및 트리거 기능 등은 아직 부족합니다. 예를 들어 매일 자동 실행, Slack 알림, 유튜브 API 연결 등은 기존 툴 대비 구현 난이도가 높으며, OPAL의 현재 베타 버전에서는 지원되지 않습니다.

AI 자동화의 미래: OPAL이 바꿀 시장 판도?

구글 OPAL은 지금은 실험적인 단계지만, 자동화 업계에 신선한 충격을 주고 있습니다. 만약 향후 다양한 API 연동, 자유도 확장, 여러 AI 모델 지원, 정교한 스케줄러 등 기능을 개선한다면, n8n이나 Make의 강력한 경쟁자로 떠오를 수 있습니다.

반대로 기존 워크플로우 툴들도 AI를 활용해 초보자를 위해 자동 워크플로우 생성·수정 기능을 추가하는 등 진입장벽을 한층 낮추게 될 가능성도 높습니다.

마무리하며, 여러분이라면 어떨 때 구글 OPAL을 써보고 싶으세요? 만약 자연어 기반 AI 자동화가 업무 효율을 높일 수 있다면, 앞으로 더 많은 분야에서 활용될 수 있을 것입니다. 베타 단계라 한계는 분명하지만, AI 자동화 툴의 진화를 직접 체험하고 싶다면 한 번쯤 테스트해보시는 것도 추천드립니다.

궁금한 점이나 의견이 있다면 댓글로 함께 나눠주세요. 생산성 향상을 위한 실전 노하우를 계속 다루겠습니다!

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