자동화·노코드

Make

메이크

AI 활용 분야에서 체코 Make(구 Integromat)이 운영하는 시각적 노코드 자동화 플랫폼으로, 1,500개 이상의 앱을 시나리오 캔버스로 연결해 분기·반복·LLM 단계를 한 화면에서 설계할 수 있게 합니다.

쉬운 풀이

Make는 회사에서 매일 반복되는 일을 "신호가 들어오면 다음에 무엇을 해라"라는 순서도로 그려 두고, 컴퓨터가 알아서 굴리도록 하는 도구예요. 시험 기간에 조별 과제 분담표를 그리듯, 캔버스 위에 동그라미(앱)와 선(연결)을 그어 두면 메일이 오거나 결제가 끝났을 때 자동으로 알림톡을 보내거나 시트를 정리합니다. Zapier가 한 줄짜리 단순 체크리스트라면 Make는 가지치기와 반복을 다 그릴 수 있는 도면에 가까워서, 한 화면 안에 "조건이 맞으면 A, 아니면 B" 같은 복잡한 흐름도 같이 담을 수 있어요.

한 줄 비유

업무 흐름을 도면으로 그려 외주를 맡기듯 캔버스 위에서 모듈을 잇는 자동화 도면판입니다.

활용 예시

Case 1

Bolt — Workday·Slack 다단 시나리오로 People Partner 1인당 월 2일 회복

글로벌 모빌리티 기업 Bolt(직원 1만 명 이상)는 Workday와 Slack이 기본 연동되지 않아 HR 후속 작업이 누락되는 문제를 안고 있었습니다.^[5] Make로 두 개 시나리오를 만들어 Workday 이벤트를 Slack 알림으로 보내고, 월요일마다 Google Sheets에서 주간 업무를 읽어 캘린더 초대와 Slack 리마인더를 자동 발송했습니다.^[5] 회사 공식 사례에 따르면 도입 2개월 만에 수동 후속 알림 800건을 제거하고, People Partner 1인당 월 2일 분량의 시간을 회복했다고 보고됐습니다.^[5]

Case 2

한국 커머스 SMB — SOLAPI 연동으로 알림톡 자동 발송

국내 커뮤니케이션 API 제공사 SOLAPI는 자사 공식 가이드에서 Make를 통해 Google Sheets에 수집된 주문 데이터를 트리거로 잡고, 배송 시작·결제 완료 같은 단계별 카카오 알림톡을 자동 발송하는 시나리오를 공개했습니다.^[6] 2025년 2월에는 스마트스토어 결제·배송 이벤트에 알림톡을 직접 연결하는 커머스 자동화 업데이트가 추가돼, 한 건씩 수동으로 보내는 과정에서 발생하던 발송 누락·오타를 줄였습니다.^[6][7] 국내 1인 쇼핑몰·SMB가 카카오 채널 운영을 외주 없이 자동화할 때 가장 자주 인용되는 한국어 1차 자료입니다.^[7]

Case 3

McDonald's — Make 기반 자동화 엔진으로 운영 효율 20% 개선

업계 정리 자료 기준 McDonald's는 Make 기반의 자동화 엔진을 도입해 워크플로 효율과 ROI에서 약 20% 개선을 보고했습니다.^[8] 매장·본사·공급망 사이에 흩어진 시스템을 시각적 시나리오로 묶어 반복 보고와 데이터 동기화를 자동화한 사례입니다.^[8] Make 공식 고객 리스트에는 BNY·BambooHR·Gojob 같은 엔터프라이즈도 함께 올라와 있어, 단순 SMB 도구를 넘어 대기업 운영 자동화 레이어로도 자리를 잡았음이 확인됩니다.^[1]

Case 4

Hof University — 정규 교과로 채택된 노코드 자동화

독일 호프 응용과학대학교는 Make를 정규 커리큘럼에 편성하고, 학생들이 실제 자동화 시나리오를 구축해 졸업 후 차별화 요소로 삼도록 운영합니다.^[9] Make의 Digital Education Program이 학생·교수에게 무료 프로 액세스를 제공해 대학 교육 도입의 진입 장벽을 낮춘 결과입니다.^[1] Zapier보다 분기·반복·데이터 변환을 풍부하게 다룰 수 있어 교육용 사례로 자주 인용됩니다.^[4]

참고사항

make.com에서 무료 계정을 만듭니다. 2026년 기준 무료 플랜은 월 1,000 크레딧·활성 시나리오 2개·최소 15분 스케줄을 제공하므로 학습용으로 충분합니다.^[10]
첫 시나리오로 "Gmail 새 메일 → Google Sheets 행 추가"를 만들어 봅니다. 모듈 두 개를 캔버스에서 선으로 잇는 구조를 익히는 게 우선입니다.^[1]
라우터(Router)와 필터(Filter)를 추가해 메일 제목에 특정 키워드가 있을 때만 다음 모듈로 분기시킵니다. Zapier와 가장 큰 차이가 드러나는 부분입니다.^[4]
반복기(Iterator)와 집계기(Aggregator)로 시트 100행을 한 시나리오에서 처리해 봅니다. 배열 데이터 처리를 한 화면에 그려내는 표준 패턴입니다.^[4]
에러 핸들러(Error handler)를 시나리오 끝에 붙여 실패 시 알림을 보내도록 설정합니다. 운영 단계에서 가장 자주 누락되는 항목입니다.^[1]

한계는 두 갈래입니다.

학습 곡선입니다. Zapier가 단순 목록형 빌더로 입문 장벽이 낮은 반면, Make는 라우터·반복기·집계기·에러 핸들러·데이터 변환 함수까지 캔버스 위에서 직접 조립해야 하므로 처음 배울 때 시간이 더 듭니다.^[4]
크레딧 소진 속도입니다. 2025년 8월 운영(Operation) 단위가 크레딧(Credit)으로 명칭이 바뀌었고, AI·코드 실행 단계는 일반 모듈보다 더 많은 크레딧을 소비합니다.^[10] 복잡한 분기·반복 시나리오에서는 무료 1,000 크레딧을 빠르게 소진하므로 설계 책임이 사용자에게 더 큽니다.^[10] Zapier가 작업당 비용 예측은 쉬워도 단순 룰에 갇히는 데 비해, Make는 자유도가 큰 만큼 비용 추적도 사용자 몫이라는 평가가 다수 비교 매체에서 반복됩니다.^[4]

진화 방향은 에이전트와 가시성입니다. Celonis 산하에서 Make는 2025년 Waves '25 발표를 통해 AI Agents·Make MCP Server·Make Grid를 공식 라인업에 추가했습니다.^[11] AI Agents는 시나리오 안에서 도구를 호출하며 적응형으로 동작하는 에이전트를 시각적으로 조립하는 기능이고, MCP Server는 Claude·ChatGPT·Cursor 같은 외부 AI 클라이언트가 Make 시나리오를 표준 도구로 호출할 수 있게 합니다.^[11] Make Grid는 조직 전체 자동화를 한 화면에 시각화해 거버넌스 사각지대를 줄이는 목적입니다.^[1] 단순 통합 자동화에서 시각적 에이전트 오케스트레이션 레이어로 무게 중심이 옮겨 가는 흐름이 2026년 현재 가장 뚜렷합니다.^[11]

이 용어와의 관계

유사 개념
Playwright MCP같은 자동화·노코드 갈래에서 자주 함께 등장하는 개념입니다.
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Browserbase같은 자동화·노코드 갈래에서 자주 함께 등장하는 개념입니다.
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Power Automate같은 자동화·노코드 갈래에서 자주 함께 등장하는 개념입니다.