[Salon Interview] 연사들의 AX 실전 노하우 전격 공개!
지난 4월 7일 저녁, 헤이그라운드 서울숲점에서 임팩트 생태계 실무자들의 AI 업무 혁신 경험을 나누는 밋업 행사 ‘SOVAC Salon 혼자 알긴 아까워_AX(AI Transformation)편’이 열렸습니다. 사회혁신 생태계의 실무자 다섯 명이 AI를 업무에 어떻게 녹여왔는지 각자의 언어로 풀어낸 자리였어요.
이번 행사는 완벽한 결과물을 뽐내는 자리가 아닌 ‘내가 먼저 해 봤는데…’로 시작하는 실무자들의 솔직한 도전기를 공유하는 자리였는데요. 뜨거운 현장의 열기는 행사 직후에도 이어져 '연사들이 소개한 AX 사례의 구체적인 노하우를 알고 싶다'는 요청이 이어지기도 했습니다.
그래서 준비했습니다! 밋업에 참여하지 못한 독자, 혹은 참여했지만 “나는 어디서부터 시작하지?”라는 질문을 품고 돌아간 독자들이 자기 업무에 바로 적용할 수 있는 작은 성공 경험을 만들 수 있도록 돕고자 후속 콘텐츠를 준비했습니다!
[1편] “3시간짜리 반복 업무를 3분으로 줄인 방법: N8N으로 공모사업 공고 자동 수집하기”_임팩트스퀘어 이채린
이 레시피로 무엇이 달라졌나요?
매주 3시간 걸리던 정보 수집이 3분으로 줄어들었습니다. 여러 사이트를 일일이 돌며 읽고 분류하던 반복 업무에서 벗어날 수 있었습니다. 정해진 시간에 AI가 새 정보를 스스로 가져오고, 본문을 직접 분석해 사용자가 정한 기준대로 분류까지 대신합니다!
준비물
n8n 계정 (필수): 내 컴퓨터에 설치하거나 개인 서버에 구축하면 무료. 컴퓨터를 꺼도 작동시키려면 서버 설치를 권장합니다.
Google Cloud Credential (필수): 구글 시트 연동을 위한 Client ID 및 Secret 발급 필요. 구글 클라우드 콘솔에서 진행합니다.
Google Gemini API Key (필수): 공고를 분석하는 AI의 핵심입니다. 구글 AI 스튜디오에서 발급 가능하며 일정 한도까지 무료입니다.
구글 시트 (필수): 데이터를 저장할 공간. 개인 계정이 있으면 무료입니다.
공공데이터 API Key (선택): 공공기관 공고 수집 시 필요. 서울 열린데이터 광장 등에서 무료로 발급 가능합니다.
단계별로 따라해 보세요!
Step 1. 데이터를 담을 그릇 만들기 (구글 시트)
자동화가 정보를 가져오기 전, 저장할 공간을 먼저 만듭니다.
새 구글 시트를 열고 1행에 수집하고 싶은 항목을 적습니다. 제목, 링크, 날짜, 분야, 대상, 본문 내용 등 원하는 항목을 자유롭게 구성하면 됩니다.
잠깐, 이런 경우엔요. 제가 수집하려던 사이트에는 ‘분야’나 ‘대상’ 항목이 따로 없었습니다. 그래서 제목만 훑는 1차 가공과 본문 전체를 읽는 2차 가공으로 단계를 나눴습니다. AI가 상세 페이지의 본문을 읽어야만 원하는 기준대로 정확히 분류할 수 있기 때문입니다.
Step 2. 목록 가져오기 (Schedule & HTTP 1차)
n8n 화면에서 ‘Create Workflow’ 버튼을 눌러 시작합니다.
Schedule Trigger: “매주 금요일 오전 4시”처럼 자동 수집 주기를 설정합니다.
HTTP Request (1차): 타겟 사이트 URL을 입력해 게시판 목록을 불러옵니다.
막혔을 때 쓰는 카드: Import cURL 일부 사이트는 브라우저가 서버에 보내는 상세 요청 정보를 그대로 넣어야 데이터가 들어옵니다. 브라우저에서 F12 → Network 탭 → 목록 페이지 우클릭 → Copy as cURL을 클릭한 뒤, n8n의 HTTP Request 노드 우측 상단 [Import cURL] 버튼에 붙여넣기만 하면 헤더와 쿠키 설정이 한 번에 끝납니다.
Step 3. 본문 파헤치기 (HTTP 2차 & HTML)
목록에 없는 상세 정보를 얻기 위해 각 게시글 내부로 들어가는 단계입니다.
HTTP Request (2차): 1차에서 가져온 상세 페이지 링크로 다시 접속합니다.
HTML (2차): 공고의 본문 텍스트를 통째로 가져옵니다.
노드 이름은 반드시 1차와 다르게 설정하세요. AI가 분야와 대상을 정확히 판단하려면 상세 페이지의 본문 전체를 읽어야 하기 때문에 이 단계가 꼭 필요합니다.
Step 4. 정제와 분류: 중복 제거 및 AI 라벨링 (Gemini)
가져온 데이터를 다듬고 AI에게 분류를 맡깁니다.
Remove Duplicates: 제목을 기준으로 이미 시트에 있는 공고를 걸러냅니다. 중복을 먼저 제거해야 AI 사용량을 아끼고 속도를 높일 수 있습니다.
Basic LLM Chain (Gemini): AI에게 본문을 읽고 분야와 대상을 분류하도록 지시합니다.
프롬프트 창에 페르소나와 기준을 명확히 적는 것이 핵심입니다. 각 노드의 세부 설정값은 Gemini(제미나이)에게 “n8n의 이 노드 설정값을 알려줘”라고 물어보며 진행하면 어렵지 않습니다.
아래는 실제로 쓴 프롬프트 샘플입니다.
당신은 [OO 정보 포털의 게시글]을 분석하여 핵심 정보를 분류하는 전문가입니다.
제공된 게시글을 아래 기준에 따라 분류하고, 오직 JSON 형식으로만 결과를 출력하세요.
[분류 기준 1: 분야]
선택 가능 항목: 일자리, 교육, 복지, 기타
본문의 성격을 가장 잘 나타내는 항목을 하나만 선택합니다.
[분류 기준 2: 대상]
선택 가능 항목: 청소년, 청년, 노인, 전체
본문에 언급된 모든 대상 그룹을 쉼표(,)로 구분합니다.
대상이 명확하지 않으면 "전체"를 선택합니다.
[출력 형식]
{"분야": "분류값", "대상": "대상값1, 대상값2"}
부연 설명 없이 위 형식만 출력하세요.
Step 5. 구글 시트에 쌓기
완성된 데이터를 시트에 저장합니다.
Google Sheets 노드에서 준비해둔 구글 Credential을 연결하고, n8n이 분석한 결과값(제목, AI가 분류한 분야 등)을 시트의 각 항목에 1:1로 연결해주면 끝입니다.
채린님도 막막했던 순간이 있었나요?
당연히 있었죠. Schedule Trigger까지는 수월했는데, HTTP Request 노드로 넘어가자마자 결과창에 데이터가 하나도 뜨지 않았습니다. Gemini가 알려준 해결책이 바로 cURL이었습니다. 개발자 도구에서 Copy as cURL로 복사해 n8n에 붙여넣었더니, 복잡한 설정이 자동으로 채워지며 데이터가 들어오기 시작했습니다.
그 과정에서 Gemini가 제안하는 방법 외에도 유튜브 영상 등 다양한 자료를 비교하며 스스로 답을 찾아가는 재미도 있었습니다.
n8n도, 크롤링도 아무것도 몰랐던 제가 해냈듯, 에러의 시간들을 견디다 보면 어느덧 AI는 여러분의 업무를 덜어줄 가장 든든한 동료가 되어 있을 겁니다. 아껴진 시간만큼 더 큰 임팩트에 몰입할 수 있기를 진심으로 응원합니다.
[2편] “카카오 오픈채팅방에 창업 뉴스 매일 자동으로 보내기”, 될 때까지 한다!_유디임팩트 공유선
왜 자동화가 필요했나요?
언더독스는 창업 교육을 기반으로 하는 회사입니다. 매년 수만 명의 수료생이 배출되는데, 내부적으로 늘 아쉬운 지점이 있었습니다. 교육이 끝나면 관계도 함께 끊긴다는 점이었습니다.
수료생들은 단순한 졸업생이 아닙니다. 함께 협력할 수 있는 파트너가 될 수 있는 사람들입니다. 그 관계를 이어가고 싶었고, 그래서 커뮤니티를 만들었습니다.
커뮤니티가 유령처럼 존재만 하지 않으려면 꾸준한 콘텐츠가 필요했습니다. 그 방법으로 떠올린 게 데일리 뉴스 큐레이션이었습니다. 수료생들이 관심 가질 만한 주제의 뉴스를 매일 보내주면 어떨까, 라는 단순한 아이디어에서 시작했습니다.
막상 해보니 생각보다 손이 많이 갔습니다. 단순 작업처럼 보여도 매일 여러 매체를 뒤져서 참여자에게 인사이트가 될 만한 기사를 골라내고, 중복된 내용을 걸러내다 보면 30분~1시간이 꼬박 걸렸습니다. 이 반복을 시스템으로 만들 수 없을까, 라는 고민이 자동화의 시작이었습니다.
1단계: 구글 앱스크립트 + RSS, 코딩 몰라도 됩니다
방법은 간단합니다. Gemini(제미나이)에게 “구글 뉴스 RSS로 뉴스 크롤링하는 앱스크립트 코드 짜줘”라고 요청합니다. 받은 코드를 구글 앱스크립트에 붙여넣고, 키워드를 입력한 뒤 Start(시작) 버튼을 누르면 구글 시트에 기사가 자동으로 쌓입니다.
된 것: 뉴스 수집 자동화, 키워드 기반 기사 분류
안 된 것: 카카오톡 API 정책 때문에 전송은 여전히 손으로 해야 했습니다.
수집까지만 자동화되는 셈이지만, 매일 1시간을 쏟던 것이 버튼 한 번으로 줄어든 것만으로도 체감이 달랐습니다.
2단계: 카카오봇, 전송까지 자동화, 하지만 현실의 벽을 만났습니다
‘수집’에서 멈추지 않고 전송까지 자동화하고 싶었습니다. 그래서 카카오봇으로 방향을 변경했습니다.
방법: 안드로이드폰 또는 PC 준비 → ‘메시지봇’ 앱 설치 → 코드 입력 → 카카오봇 부계정을 오픈채팅방에 초대해서 실행
된 것: 카카오 공식 API 없이도 봇이 채팅방에 직접 전송 가능
솔직한 한계:
설정한 시간보다 오차가 생겼습니다.
휴대폰이나 PC를 24시간 켜두어야 작동합니다.
매일 다른 키워드로 바꾸는 건 불가능했습니다.
전송 자동화라는 목표는 달성했지만, 폰을 항상 켜두어야 한다는 조건이 결국 발목을 잡았습니다.
3단계: 오픈클로 ‘새싹’, 완전 자동화를 이루다!
두 번의 시도 끝에 찾은 방법입니다.
‘오픈클로(Open Claw)’는 슬랙·카카오톡·텔레그램 등 다양한 채널과 연동되는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 코딩 지식 없이도 대화만으로 시스템을 만들 수 있습니다.
새싹은 파트너랩스 팀이 사용하는 AI 파트너입니다. 슬랙 채널에서 대화하듯 요청하면 직접 코드를 작성하고 자동화를 구축해줍니다.
실제 진행 순서:
슬랙에서 새싹에게 “데일리 뉴스 자동화해줘” 요청
새싹이 수집·요약·발송 파이프라인 설계
Python(파이썬) 스크립트와 스케줄링 코드 직접 작성
테스트 후 자동 운영 시작, 매일 오전 10시 자동 실행
결과: 365일, 아무도 건드리지 않아도 뉴스 큐레이션과 발송이 돌아갑니다.
실패해도 괜찮았던 이유는?
1차엔 수집에서 막혔고, 2차엔 전송에서 막혔습니다. 그때마다 ‘이걸 왜 하고 있지’라는 생각이 들기도 했습니다. 그래도 멈추지 않은 이유는 막힌 지점이 곧 다음 질문이 됐고, 그 질문을 AI에게 던지면 또 한 걸음 나아갈 수 있어서였습니다.
[3편] “까다로운 클라이언트 메일, AI한테 연습시키기! Gemini Gems로 맞춤형 소통 비서 만드는 법”_루트임팩트 박형호
이 레시피로 무엇이 달라졌나요?
클라이언트의 까다로운 요구에 일희일비하며 쏟아내던 감정 에너지를 아낄 수 있습니다. AI가 일관된 톤앤매너와 필수 정보를 담은 초안을 빠르게 만들어주기 때문에, 직접 쓰던 때보다 체감 만족도가 확연히 달랐습니다.
Gems, 한 문장으로 설명한다면?
특정 목적이나 역할에 맞춰 미리 설정해둔 나만의 맞춤형 AI 챗봇입니다.
준비물
Google 계정 (무료 가능)
자주 소통하는 클라이언트의 성향 메모
예) 추상적인 표현을 많이 사용해서 의도 파악이 어려움
예) 쿠션어가 많아 핵심을 짚기 힘듦
예) 상사 보고용 자료 요청이 잦음
해당 클라이언트와 진행 중인 프로젝트의 핵심 문서나 회의록
단계별로 따라해 보세요!
1단계. Gems 생성 Gemini 좌측 사이드 메뉴에서 ‘Gems’ 탭을 찾아 ‘새 Gem 만들기’를 클릭합니다.
2단계. 역할 및 조건 설정 클라이언트와의 소통에 필요한 역할, 말투, 상황 등 상세 조건을 입력합니다. 어떻게 써야 할지 막막하다면 Gemini(제미나이)에게 먼저 물어보세요. “클라이언트와의 소통에 필요한 Gem을 만들려고 하는데, 조건 설정 템플릿을 만들어줘” 라고 하면 출발점을 잡아줍니다.
3단계. 지식 소스 연결 ‘지식 추가’ 기능으로 프로젝트 관련 문서를 업로드합니다. Gem이 클라이언트의 배경과 프로젝트 맥락을 이해할수록 초안 품질이 올라갑니다.
4단계. 메일 초안 요청 및 검토 “방금 온 A클라이언트의 메일 내용(본문 복사)에 대해 회신 초안을 작성해 줘” 라고 요청한 뒤, 내 의도와 클라이언트 성향을 모두 반영했는지 검토하면 됩니다.
실제로 넣은 조건 샘플 공개합니다!
1. 페르소나 및 역할 당신은 임팩트 조직 [조직명]의 파트너십 담당자 [내 이름]의 전담 커뮤니케이션 비서입니다. 파트너사 ‘A클라이언트’의 성향에 최적화된 비즈니스 커뮤니케이션 초안을 작성하고, 소통 전략을 제안합니다. 핵심 가치는 논리적 근거, 시간 효율성, 대안 중심의 사고입니다.
2. 클라이언트 프로필 모든 의사결정에 데이터와 명확한 근거를 요구하는 편입니다. 감정적 호소나 수식어보다 사실 확인(Fact Check)과 다음 단계(Next Step)가 바로 제시되는 걸 선호합니다. 모호한 일정 표현(조속히, 최대한 빨리), 근거 없는 낙관주의, 사과만 반복하는 태도는 금기입니다.
3. 소통 3대 원칙
결론 우선: 첫 문장에서 요청에 대한 결과(수락/수정/대안)를 명확히 밝힙니다.
대안 우선 제안: 요청을 그대로 수용하기 어렵다면 “안 됩니다” 대신 “이런 대안이 가능합니다”를 먼저 꺼냅니다.
데이터 및 실행 정보 명시: 실행 가능 여부와 예상 소요 시간을 구체적인 날짜나 수치로 답합니다.
4. 출력 구조 클라이언트 메시지를 입력하면 아래 순서로 응답합니다.
[상황 분석 및 전략] 클라이언트 요구사항의 핵심 요약 / 보완이 필요한 데이터나 구체화 지점
[회신 초안] (결론) 요청 사항에 대한 핵심 답변 (근거/대안) 데이터 기반 설명 및 Plan B 제시 (실행 계획) 구체적인 향후 일정 및 소요 시간 태도: 정중한 비즈니스 존댓말, 감정 최소화, 명료한 문체
5. 톤앤매너 정중하고 격식 있는 비즈니스 존댓말을 씁니다. “노력하겠습니다” 대신 “[일자]까지 완료하겠습니다”처럼 확정적 표현을 사용합니다. 문단은 짧게 나누고, 나열형 정보는 번호나 기호로 시각화합니다.
AI 덕분에 개인이 예전보다 빠르고 크게 문제를 해결할 수 있는 세상이 됐습니다. 그 속도와 크기는 앞으로 더 커질 것입니다. 다만 결국 현장에 나가는 건 AI가 아니라 나와 내 동료들입니다. 우리가 조직으로 모여 있는 이유는 혼자보다 함께 모여 더 큰 시너지를 내기 위해서입니다. AI, 그리고 동료와 함께하는 성장으로 이전보다 훨씬 큰 시너지를 만들 수 있을 거라 기대합니다.
노하우를 꾹꾹 눌러 담은 세 편의 레시피를 다 읽어 보니 어떤가요? 이중 하나쯤은 “나도 해봐야 겠다!”는 생각이 드나요?
목적없이 AI를 막연하게 배우지 말고, 업무에서 출발해 ‘효능감’을 느껴보세요. 완벽한 결과를 목표로 삼지 말고, 일단 돌아가는 것부터 만들어보세요. 막히면 AI에게 더 친절한 설명을 요구해 보세요!
그리고 목표한 바를 처음으로 이루게 됐을 때, 꼭 옆자리 동료에게 보여주세요. 동료에게도 함께 나누고 같이 가자 손 내밀어 주세요!
