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핵심 요약
Zapier는 1만 개의 AI 기반 자동화 워크플로를 분석하여 사용자들이 AI를 실무에 어떻게 적용하고 있는지 조사했다. 분석 결과 전체의 약 1/3이 리드 관리 시스템 개선에 집중되어 있었으며, 데이터 추출, 메시지 응답, 콘텐츠 생성 순으로 활용도가 높게 나타났다. 아티클은 단순한 자동화 단계를 넘어 AI가 스스로 도구를 사용하고 협업하는 AI 오케스트레이션으로의 진화를 강조한다. 이를 위해 Zapier Agents와 MCP(Model Context Protocol)를 통한 체계적인 에이전트 구축 및 관리 방안을 제안한다.
배경
Zapier 워크플로(Zap)에 대한 기본 이해, LLM API 및 프롬프트 엔지니어링 기초 지식, AI 에이전트 및 MCP 개념
대상 독자
AI 자동화를 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하려는 운영자 및 개발자
의미 / 영향
AI가 단순한 보조 도구에서 비즈니스 운영의 핵심 오케스트레이션 레이어로 진화하고 있음을 시사한다. 특히 MCP와 같은 표준 프로토콜의 등장은 기업들이 AI 에이전트를 더 안전하고 확장 가능하게 도입할 수 있는 기반이 될 것이다.
섹션별 상세
Zapier 분석 결과 AI 워크플로의 약 30%가 리드 관리 및 후속 조치에 집중되어 있으며, 이는 메시징과 정보 조직화를 결합하여 비정형 데이터에서 정보를 추출하고 잠재 고객을 분류하는 데 사용된다.
데이터 추출 및 요약(30%), 메시지 응답(20%), 콘텐츠 생성(14%)이 주요 AI 활용 사례로 확인됐으며, 특히 이메일 초안 작성이나 회의록 요약 같은 반복적 업무의 효율을 극대화하고 있다.
AI 자동화의 성숙도는 반응형 워크플로에서 시작하여 통합 워크플로, 거버넌스가 포함된 워크플로를 거쳐 스스로 최적화되는 적응형 시스템으로 진화하는 4단계를 거친다.
AI 에이전트가 실질적인 성과를 내기 위해서는 도구 가용성 파악, 권한 이해, 시스템 간 컨텍스트 유지가 필수적이며, Zapier는 이를 위해 8,000개 이상의 앱과 연결되는 Zapier Agents를 제공한다.
Zapier MCP(Model Context Protocol)는 ChatGPT나 Claude 같은 AI 도구 내에서 직접 외부 작업을 실행할 수 있게 하며, 복잡성을 줄이고 에이전트의 행동에 대한 가시성과 통제력을 높여준다.
실무 Takeaway
- 리드 관리 프로세스에 AI를 도입하여 비정형 데이터에서 핵심 정보를 추출하고 잠재 고객 점수를 자동 산출함으로써 응답 속도를 획기적으로 개선할 수 있다.
- 단순한 텍스트 생성을 넘어 AI가 여러 시스템의 데이터를 참조하고 직접 도구를 실행하는 오케스트레이션 단계로 전환하여 비즈니스 핵심 인프라를 구축해야 한다.
- Zapier MCP를 활용하면 개발자가 선호하는 AI 인터페이스에서 직접 Jira 티켓을 코드로 변환하거나 랜딩 페이지를 생성하는 등 복잡한 워크플로를 단순화할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 11.수집 2026. 03. 11.출처 타입 RSS
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