제품 팀을 위한 AI 자동화 도구를 소개하는 콘텐츠 입니다. 이번 게시물에서는 Relay.app 의 활용법을 소개합니다.
자동화 시리즈의 시작
Product팀의 입장에서 AI LLM 툴을 활용하는 경우는 대표적으로 두가지라고 생각한다.
첫째는, 기존에 사람이 하던 일을 대신하거나 효율적으로 도와주는 일
- e.g.) 리서치, 문서작성 업무를 GPT의 도움을 받는 일
둘째는, 기존에 연결되어 있던 도구들 사이에서 LLM이 도와주는 일
- e.g.) 이메일을 수신하면 Zapier로 Slack 채널에 알림을 보낸다.
자동화는 두번째에 해당하는 AI 활용 영역이다. 그럼 AI와 자동화 도구가 무슨 연관성이 있길래 함께 폭발적인 관심을 받게 되었는가?
여러가지 이유가 있겠지만, 가장 핵심은 활용 가치의 확장이다. Zapier/Make/n8n 등 기존 자동화 툴에 Open AI와 같은 서비스가 API 형태로 제공되면서, 업무 자동화의 범위와 품질이 급격히 확장되었기 때문이다. Workflow에서 그동안 사람이 판단해야했던 Task가 “인공지능”으로 대체되는 것이다. 예를 들어, 소스를 기반으로 “블로그 글을 작성 및 교정 해주는”일이나, 고객 의견을 자동으로 분석&정리해서 슬랙으로 보내주는 일 등은 LLM이 추가되면서 가능해진 Task이다.
업무를 자동화한다는 것인 제품 팀의 고유한 문제해결 영역은 아니다. 다만, “자동화”라는 영역이 워낙 포괄적이기고, 사례마다 적합한 솔루션과 시나리오가 다르다보니 제품 팀의 업무로 좁혀서 지식과 경험을 만들어가고자 한다(사실 Youtube에서 자동화를 검색하면 죄다 블로그 수익화, 커머스 수익화 글로 넘쳐단다..)
널리 알려진 Zapier를 제외하고, 제품팀의 관점에서 Relay.app, Make, n8n을 차례로 소개해보고자 한다.
Why Relay.app
국내에서 AI 툴에 대해 가장 활발한 커뮤니티인 gpters나 AI 관련 유튜버들의 콘텐츠를 보며, Make.com이나 n8n으로 다양한 자동화 Practice가 가능함을 알게 되었다. 하지만, API Key를 연결한다거나 여러가지 설정값을 지정하는 등 꽤나 복잡하고 두려워보이는 상황도 보였다. n8n는 비개발자가 접근하기는 어려워 보였고, (결정적이게도) 무료로 시작하는게 불가능해보였다.
그래서 Make.com을 시도해보려는 시점에 우연히 EO 영상에서 relay.app을 알게 되었다. 창업자 Jacob이 매우 신선했고, relay.app 웹사이트를 둘러보니 의외로 Notion 등 왠만한 툴의 연동이 제공됨을 알게되었다. 돈드는거 아니니까 한번 해볼까?하며 시도해보았다.
Relay.app의 가장 큰 강점은 간편하고 직관적인 사용자 인터페이스이다. 화면구성, 시나리오설계, 연동할 APP의 선택과 설정 등 모든 면에서 가장 쉽다.
- 비교적 신생 서비스이라 그런지 화면 구성이나 사용성이 좋다. 상대적으로 덜 복잡하다.
- 가장 중요한, “시나리오” 설계 화면이 매우 간단하게 되어있다. 선형적이고 직관적인 Workflow를 만들기에 적합하다.
- LLM 서비스를 연결하는 것도 API Key가 아닌 Relay.app에서 제공하는 Built-in 모델을 목적별로 쉽게 선택하여 바로 적용할 수 있다.
- 구글문서, 지메일, 노션, 슬랙, 지라 등 스타트업들이 주로 쓸만한 연동서비스들을 제공한다. Make나 Zapier에 비하면 절대 숫자로는 매우 적긴하다.
- 무료로 써볼 수 있으며, 가격도 비교적 착하다.
- 그외 Relay.app 만의 독특한 기능은, Human-in-the-Loop이다. 이메일이나 슬랙 등을 통해 사람이 판단하는 Flow를 추가 할 수있다. 내가 confirm을 하거나, 협업자가 확인하는 등의 단계를 추가 할 수 있는 것이다.
실제로 나도 자동화툴을 한번도 써본적 없던 상황에서, 2시간도 안걸려서 배우고 세팅하고 실제 동작하는 자동화 시나리오를 만들었다. 자동화 툴들이 어려운 편이기 때문에, 사용 편의성에서는 정말 와우!를 주고 싶고 비개발자들에게 첫 번째로 추천하는 이유다.
실제 외부 평가에서 Relay.app과 Make, Zapier, n8n과의 비교해 보면 아래와 같다.
- G2 평가: 4.9 / 5점 (65개 리뷰 기준). 실시간 통합(9.6점), 사용 편의성(9.4점), 지원 품질(9.9점), 데이터 변환 기능(9.2점), 플로우 디자이너(9.3점) 등 여러 지표에서 Make 및 Zapier보다 높은 점수를 기록했습니다.
- 사용자 피드백: 사용자 인터페이스의 사용 편의성, 휴먼-인-더-루프 기능의 유용성, 뛰어난 고객 지원에 대한 긍정적인 평가가 지배적입니다. "매우 쉽게 탐색할 수 있습니다. 몇 가지 워크플로우 자동화 도구를 사용해 보았는데 이것이 단연 최고의 UX입니다. 매우 유용한 사용 방법 가이드와 도구를 탐색하는 데 궁금한 점이 있는 경우 최고의 고객 지원을 제공합니다."
Relay.app 간단 시나리오 설명
이메일로 받은 이력서를 요약하고 > 사람이 컨펌 후에 > 노션에 추가하는 시나리오를 설계해봅니다.
1. 시나리오를 생성하고 Trigger를 선택합니다.
2. 지메일을 연동 후 설정합니다. 이력서라는 주제가 포함된 이메일 수신을 조건으로 합니다.
3. AI 모델을 선택하고 이메일 지원 내용을 요약하는 Step을 설계합니다.
- Relay.app에는 AI나 Human in the loop를 선택할 수 있는것이 특징입니다.
- API 연결하지 않고 Built-in AI 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다.
- 이메일로 Confirm하는 단계를 추가합니다.
- 요약 된 내용을 노션 데이터베이스에 추가합니다.
보다 상세한 자세한 내용과 Demo는 ProAgent 홈페이지에 시나리오가 있으니 참고해보기를!
마치며
업무를 자동화하는데 중요한건, 무슨 툴을 쓰느냐 보다는 명확한 문제정의와 학습 의지이다.
- 어떤 업무를 내가 효율화 하고 싶은지 명확한 Workflow의 문제정의
- 배우고 시행착오를 겪으며 새로운 솔루션을 터득하려는 의지
Relay.app, Make, Zapier 모두 좋은 대안이다. 다만, 비개발자이고 도구 연동에 익숙하지 않다면, Relay.app을 가장 먼저 이용해보고 이후에 Make로 확장해나가길 추천한다!
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