자연어로 AI 워크플로우 만들기: Lindy AI 활용법과 실전 후기

복잡함은 이제 그만! 코딩 없이 자신의 말만으로 고객 지원, 리드 생성 등 각종 업무 자동화 시스템을 만들 수 있다면 어떨까요? 이 글에서는 Lindy AI의 자연어 기반 자동화 구축 경험담을 생생하게 소개합니다. 코딩을 몰라도, 복잡한 오토메이션 지식이 없어도, 아이디어만 있다면 실무에 바로 써먹을 수 있는 프로토타입을 몇 분 만에 구현할 수 있습니다. 직접 실제 업무 예시와 테스트 과정을 따라가며, 자연어 자동화가 기존 방식과 어떻게 다르고, 어떤 한계와 강점을 갖는지 비교해드립니다.

코딩 몰라도 OK! 자연어 요청만으로 자동화 구축

Lindy AI의 에이전트 빌더 덕분에 복잡한 기술 없이도 자동화 워크플로우를 만들 수 있습니다. 사용 방법은 간단합니다. 원하는 작업을 평범한 영어 문장으로 입력하세요. 예를 들어, 이메일 지원 에이전트를 만들어줘, Gmail과 Air Table의 제품 카탈로그에 연결해서, 들어온 이메일을 읽고 필요한 경우 고객에게 답장해줘라고 적으면, Lindy AI가 알아서 노드들을 생성하고 자동으로 연결해 줍니다. 필요하면 추가 질문도 하며, 최적의 프로세스를 설계합니다.

실습: AI 고객 지원 에이전트 생성과 테스트

실제 업무 예시로 이메일 문의를 자동 처리하는 에이전트를 만들었습니다. 구체적 요청사항(스팸 제외, 주문번호 판별, 티켓 생성, 답장 규칙 등)을 입력한 뒤, Lindy AI가 필요한 세부정보(Gmail 필터, Air Table 필드명 등)를 추가로 물어봅니다. 세팅이 끝나면 에이전트가 아래와 같은 흐름대로 작동합니다:

모든 이메일을 모니터링하고, 스팸은 자동 제외
답장이 필요한 문의만 선별
Ticket 테이블에 신규 이슈 기록
이메일에서 주문번호 감지 후 해당 주문 데이터 검색
정보가 충분하면, 상세 주문 내역을 고객에게 자동 회신
해결되지 않은 문의는 티켓 생성 후 추후 처리 안내

테스트 결과, 주문번호를 찾고 관련 데이터를 분류해 멋진 자동 답장이 이메일로 바로 발송되었습니다. 물론, 세부 티켓의 상태 업데이트 등은 추가 조정이 필요했지만, 전체 흐름을 고작 몇 문장으로 바로 구현할 수 있었습니다.

자연어 빌더 vs 기존 자동화 플랫폼(N8N 등) 차이점

기존의 N8N, Zapier 같은 워크플로우 툴은 개별 노드를 직접 끌어서 연결하고, 데이터 매핑이나 세부 파라미터를 수동으로 설정해야 합니다. 복잡한 변환이 필요하면 JS 함수도 써야 할 때가 있었죠. 반면 Lindy AI는 원하는 바를 자연스럽게 설명만 하면 필요한 노드를 자동으로 배치해주고, 중간 과정의 세부 연결을 알아서 처리합니다. 생성된 워크플로우를 QA 하면서 맘대로 수정할 수도 있어 프로토타이핑 속도가 크게 빨라집니다.

실시간 피드백과 자동 오류 수정 기능

직접 써보니 AI가 잘못 해석하거나, 조건 일부를 빠뜨리기도 합니다. 그런 경우, 이 부분만 처리돼서 절반만 동작했어요 혹은 중복 답장 막아주세요처럼 추가 요청을 하거나, 오류 화면을 공유하면 Lindy가 자동으로 오류를 인식하고 코드를 보정합니다. 즉, 대화형으로 워크플로우 완성도를 높일 수 있는 셈입니다.

다양한 템플릿과 확장성: 맞춤 업무 자동화

Lindy AI에는 고객 지원, 리드 생성, 뉴스레터 작성, 업무 미팅 등 인기 업무별 다양한 템플릿이 준비되어 있습니다. 직접 자연어로 업무 프로세스를 묘사해 맞춤형 워크플로우를 만들 수도 있죠. AI가 필요한 데이터 소스(People Data Labs, Air Table 등)와 연결도 알아서 매칭해줍니다.

리드 생성 자동화 에이전트 만들기 (실전 예시)

이번에는 특정 산업과 지역을 기준으로 인물 정보를 자동 수집해 Air Table에 저장하는 에이전트를 요청했습니다. Lindy가 데이터 소스, 테이블 위치 등 세부사항을 묻고, SQL 질의를 통해 원하는 조건에 맞는 인물을 찾아 기록합니다. 테스트 과정에서 필드 연결/매핑 오류가 발생했으나, 오류 메시지와 테이블 스크린샷을 보내자 AI가 즉각 해결책을 제시하며 시스템을 보정했습니다. 단, Air Table과의 연동이 제한적일 때는 Google Sheets 등으로 손쉽게 대체할 수 있어 유연성이 높은 게 인상적이었습니다.

자연어 자동화의 강점과 한계: 프로토타이핑 혁신

가장 큰 장점은 누구나 아이디어만으로 실무에 쓸 만한 워크플로우 초안을 만들 수 있다는 점입니다. 개발자처럼 전체 로직을 수작업으로 구축할 필요가 없고, 설명만 보면 알아서 구조를 만들어줍니다. 다만, 생성된 결과는 초안에 가깝기 때문에 실무 적용 전에는 꼼꼼한 검수와 추가 개발이 반드시 필요합니다. 실제 프로덕션용으로 쓰려면 각 단계별 입력/출력 검토, 예외 처리, 성능 체크 등 QA가 필수입니다.

초보자도 접근 가능한 실제 업무 자동화

API, 노드, 파라미터 같은 복잡한 용어 하나 몰라도, 아이디어만 있으면 곧장 MVP(최소 기능 제품)를 구현해볼 수 있습니다. 이런 기능을 해봤으면 좋겠다는 구체적 바람을 적기만 하면, Lindy AI가 알아서 대화형으로 필요한 질문을 던지고, 실시간으로 워크플로우를 생성합니다. 추가 사항, 커스터마이징도 자연어로 바로 요청할 수 있죠.

사용 팁: 자동화 구현 후 반드시 테스트 및 검수할 것

빠르게 결과가 나온다고해서 바로 실무에 도입하기보단, 각 단계별로 동작을 꼼꼼히 점검해야 합니다. Lindy로 생성된 워크플로우는 더 빠른 시제품 제작에는 유리하지만, 실전 배치 전엔 세부 검토와 반복 수정은 필수입니다. 자연어 빌더를 나의 자동화 Co-pilot 정도로 생각하고, 완성도 높은 시스템을 만드는 데 활용하세요.

누구나 빠르게 아이디어를 실현: 진입장벽을 낮추는 자동화

이제 창업자, 소규모 팀, 일반 직원, 개발자 모두 즉시 아이디어 → 작동 시스템으로 이동할 수 있습니다. 몇 분 만에 워크플로우의 뼈대를 만들고, 테스트하며 완성도 높이는 과정을 직접 경험해보면, 자연어 빌더가 업무 혁신을 어떻게 촉진하는지 실감하게 됩니다.

마무리 자연어 기반 자동화 빌더인 Lindy AI를 활용하면 코딩 없이도 실무용 워크플로우 초안을 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 실제 배포 전에는 반드시 QA를 통해 완성도를 높여야 하며, 오류 발생시엔 AI와 대화하며 수시로 개선할 수 있습니다. 빠른 프로토타입 제작과 직관적인 접근성을 동시에 갖추고 있으니, 앞으로 업무 생산성과 자동화 수준이 한 단계 올라갈 것 같습니다. AI 자동화에 관심 있다면 직접 테스트해보고, 자신의 업무에 맞춰 다양한 활용을 시도해보세요!

참고: