AI 에이전트로 수익 창출하기: Lindy AI 워크숍 가이드

• •AI 에이전트는 단순 반복 업무를 넘어 목표 지향적인 복잡한 태스크를 수행한다
• •Lindy AI와 같은 플랫폼은 코딩 없이도 고성능 에이전트를 빠르게 구축하도록 지원한다
• •자동화 가능한 업무 영역이 확장됨에 따라 새로운 비즈니스 기회가 창출된다

기존 자동화와 AI 에이전트의 가장 큰 차이점은 '규칙 기반(Rule-based)'인가 '목표 기반(Goal-based)'인가에 있다.

• •구현 파트너는 고객의 특정 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 설계하고 배포한다
• •교육 파트너는 워크숍과 트레이닝을 통해 기업의 AI 역량을 내재화시킨다
• •콘텐츠 크리에이터는 AI 활용 사례를 공유하여 잠재 고객 풀을 확장한다

• •워크숍은 고단가 구축 서비스를 위한 가장 강력한 리드 생성 도구이다
• •유지보수 계약은 AI 모델의 업데이트와 성능 저하에 대응하기 위해 필수적이다
• •가격은 투입 시간보다 고객이 얻는 시간 절약과 비용 절감 가치에 기반해 책정한다

AI 모델은 비결정적(Non-deterministic) 특성이 있어 지속적인 관리와 프롬프트 튜닝이 필요하며, 이것이 유지보수 서비스의 근거가 된다.

• •회의 전 자동 생성되는 브리핑 문서는 경영진의 시간을 획기적으로 절약한다
• •시각화된 결과물은 텍스트 요약보다 훨씬 높은 고객 만족도를 제공한다
• •복잡한 워크플로 구조보다 최종 결과물의 시각적 가치를 먼저 보여주는 것이 수주에 유리하다

Nano Banana는 Lindy AI 내에서 텍스트 데이터를 시각적인 다이어그램이나 이미지로 변환해주는 기능이다.

• •회의 기록에서 자동으로 스토리를 추출하여 지식 자산화한다
• •실제 경험 데이터를 참조함으로써 AI 콘텐츠의 진정성과 품질을 높인다
• •Jira와 같은 협업 도구의 상태 변경을 자동화 트리거로 활용한다

벡터 데이터베이스를 활용하면 수많은 텍스트 데이터 중 현재 주제와 가장 유사한 맥락의 정보를 빠르게 검색하여 프롬프트에 주입할 수 있다.

• •RSS 피드를 활용해 외부 콘텐츠 업데이트를 자동화 워크플로에 연결한다
• •이메일 전달(Forwarding)은 현업에서 가장 진입 장벽이 낮은 자동화 트리거이다
• •사용자 경험(UX)을 고려하여 기존 업무 방식을 유지하면서 자동화를 구현한다

이메일 트리거는 별도의 API 연동 없이도 현업 사용자가 가장 쉽게 자동화에 참여할 수 있는 방식이다.