01
업무 흐름 펼쳐보기
팀이 반복하는 보고·정리·전달 업무를 실제 순서대로 정리합니다.
AX WORKSHOP
반복 업무를 찾아내고,
실행 가능한 자동화로 바꿉니다
데이터팝콘의 4시간 AX 업무진단은 팀의 실제 흐름을 함께 살피고, 가장 먼저 검증할 AI 자동화 파일럿을 설계합니다.
아래 양식 작성 후 영업일 기준 1일 이내 회신드립니다.
- 《n8n이 다 해줌》 한빛미디어 저자
- 한국 첫 n8n Global Seoul Ambassador
- 인프런·패스트캠퍼스 n8n·Claude Code 강의
- 오늘의집·LG전자·Upstage·두산·미래에셋증권 컨설팅·교육
도구별로 보기: n8n 컨설팅·구축·교육 · Claude Code 기업교육·도입
DIAGNOSIS FLOW
4시간을 쓰면, 다음 실행이 선명해집니다
인터뷰와 업무 흐름 검토를 통해 “무엇을 자동화할지”보다 먼저 “무엇부터 검증할지”를 결정합니다.
02
자동화 우선순위 정하기
시간 절감, 데이터 품질, 구현 난이도를 기준으로 먼저 할 일을 고릅니다.
03
2주 실험 설계하기
담당자·도구·검증 기준까지 포함한 작은 파일럿 계획으로 연결합니다.
WHAT YOU LEAVE WITH
회의로 끝내지 않는
업무진단 결과물
컨설팅 보고서만 전달하지 않습니다. 팀이 내부 의사결정과 첫 파일럿 준비에 바로 활용할 수 있는 형태로 정리합니다.
01
반복 업무 지도
누가, 어떤 도구로, 어디서 시간을 쓰는지 한눈에 정리합니다.
02
자동화 후보 우선순위
효과와 실행 가능성을 함께 비교한 후보 목록을 제공합니다.
03
2주 파일럿 브리프
첫 실험의 범위, 담당자, 성공 기준을 바로 논의할 수 있게 만듭니다.
REAL n8n WORKFLOWS
말로만 설계하지 않고,
직접 만들어 돌려봅니다
데이터팝콘이 실제로 만들어 운영하거나 끝까지 실행해 본 n8n 워크플로우입니다. 왼쪽은 실제 실행 기록을 그대로 옮긴 영상, 오른쪽은 그 워크플로우의 n8n 캔버스입니다.
문의 메일 AI 답장 + 슬랙 승인
이런 업무에 적용 · 고객 문의, 견적·교육 문의 응대
- 노드
- 11개
- 자동 처리
- 5.5초
- 수신→발송
- 97초
문의 메일이 오면 AI가 답장 초안을 슬랙에 올리고, 담당자가 '발송'이라고 답해야만 메일이 나갑니다. 고칠 점을 쓰면 다시 써서 올립니다.
템플릿과 설치 가이드 보기주간 베스트셀러 수집 → 구글 시트
이런 업무에 적용 · 경쟁사·시장 순위 모니터링, 주간 리포트
- 노드
- 9개
- 실행 시간
- 9.6초
- 한 번에 정리
- 24권
매주 일요일 아침 YES24 베스트 페이지에서 순위·제목·저자·가격만 뽑아 구글 시트에 쌓고, CSV를 메일로 보냅니다.
매일 아침 6시 분석 주제 브리핑
이런 업무에 적용 · 아침 이슈 브리핑, 콘텐츠·기획 아이디어
- 노드
- 11개
- 실행 시간
- 40.7초
- 읽는 자료
- 60건
구글 트렌드 검색어 10개와 경제 헤드라인 50개를 모으고, 최근에 다룬 주제 30개와 겹치지 않게 AI가 오늘의 주제를 골라 슬랙으로 보냅니다.
인스타그램 댓글 키워드 → 자동 DM
이런 업무에 적용 · 리드 수집, 자료·쿠폰 배포
- 노드
- 29개
- 댓글→DM
- 4.8초
- 연결 방식
- 공식 API
릴스에 키워드 댓글이 달리면 Meta 서명을 검증하고, 이미 보낸 사람은 건너뛴 뒤 안내 DM과 댓글 답글을 남깁니다. DM에 답하면 팔로우 여부를 확인해 링크를 보냅니다. 인스타그램 공식 API로만 동작합니다.
더 많은 워크플로우는 워크플로우 한 장에서 볼 수 있습니다. 영상 속 숫자는 각 워크플로우의 실제 실행 기록입니다. 캔버스의 프롬프트·코드·계정 정보는 공개용으로 가렸습니다.
CASE STUDY
2주 파일럿으로
이렇게 달라질 수 있습니다
위 워크플로우를 비슷한 규모의 팀에 적용했다고 가정한 도입 사례입니다.
교육 서비스 A사
직원 30명대 · 운영팀 3명
BEFORE
하루 40통 안팎의 수강·제휴 문의를 운영 담당자 한 명이 직접 답장했습니다. 오후 문의는 다음 날 오전에야 답이 나갔습니다.
PILOT
메일 AI 답장 + 슬랙 승인 흐름을 2주 파일럿으로 도입했습니다. 가격·환불은 확정해서 말하지 않는 규칙을 넣고, 발송은 반드시 사람이 승인합니다.
적용 워크플로우 · 문의 메일 AI 답장 + 슬랙 승인
답장 작성 시간 (하루)
-73%전
2시간 30분
후
40분
- 첫 답장까지 평균 5시간 → 1시간 이내
- 승인 없는 자동 발송 0건
온라인 커머스 B사
MD팀 4명 · 4개 몰 운영
BEFORE
매주 월요일 오전, 몰 4곳의 경쟁 상품 순위와 가격을 손으로 복사해 엑셀을 만들었습니다. 리포트는 늘 오후에야 공유됐습니다.
PILOT
주말 밤에 순위·가격을 자동 수집해 구글 시트에 쌓고, 지난주 대비 변동만 요약 메일로 받도록 바꿨습니다. 사람은 검토만 합니다.
적용 워크플로우 · 주간 베스트셀러 수집 → 구글 시트
순위 리포트 작업 시간 (주)
-89%전
3시간
후
20분
- 월요일 9시 회의 전에 리포트 공유
- 주차별 순위 이력이 시트에 누적
브랜드 마케팅 C사
콘텐츠팀 5명
BEFORE
팀원마다 매일 30분씩 기사와 검색 트렌드를 따로 찾아 아이디어 회의를 준비했고, 비슷한 주제가 자주 겹쳤습니다.
PILOT
아침 7시에 트렌드 검색어와 헤드라인을 모아, 최근 다룬 주제와 겹치지 않는 후보 3개를 근거와 함께 슬랙으로 받도록 했습니다.
적용 워크플로우 · 매일 아침 분석 주제 브리핑
팀 리서치 시간 (주)
-67%전
12.5시간
후
4.2시간
- 회의 시작 전 후보 주제가 이미 공유됨
- 최근 30개 주제와 중복 자동 제외
※ 위 도입 사례는 실제 고객사가 아닌 비식별화된 가상의 회사입니다. 데이터팝콘이 직접 만들어 실행한 워크플로우를 기준으로 구성했으며, 개선 수치는 이해를 돕기 위한 예시입니다. 실제 효과는 팀의 업무량과 사용하는 도구에 따라 달라집니다.
TECHNOLOGY MAP
도구를 나열하지 않고,
업무가 흐르는 방식으로 연결합니다
데이터팝콘은 AI 모델, 데이터 파이프라인, 업무 도구, 분석 환경을 조합해 각 팀의 운영 방식에 맞는 자동화를 설계합니다.
01 · ORCHESTRATE
AI 자동화와 에이전트
업무 규칙, LLM, 사람의 승인 단계를 하나의 실행 흐름으로 연결합니다.
n8n
Workflow
Claude
LLM
Claude Code
Build
OpenAI Codex
Code agent
Google Gemini
Multimodal
LangChain
Agent framework
02 · MOVE DATA
데이터와 파이프라인
수집부터 정제·적재까지, 자동화가 쓸 수 있는 신뢰도 높은 데이터 흐름을 만듭니다.
Python
Data apps
SQL
Query
dbt
Transform
Airflow
Schedule
Airbyte
Ingest
DuckDB
Analytics DB
03 · RUN & CONNECT
클라우드와 업무 도구
기존에 쓰고 있는 클라우드·협업 도구를 끊지 않고 자동화에 연결합니다.
Google Cloud
BigQuery · Vertex AI
AWS
S3 · Athena · Lambda
Slack
Team alerts
Google Sheets
Operations
Notion
Knowledge
Gmail · HubSpot
Lead ops
04 · MEASURE
분석과 의사결정
실행 결과를 팀이 이해하는 지표와 대시보드로 돌려, 다음 개선을 판단합니다.
Tableau
BI
Redash · Superset
Query & dashboard
Streamlit
Data app
QuickSight
Cloud BI
Amplitude · Mixpanel
Product analytics
A/B Testing
Experiment
로고는 Lobe Icons를 사용했습니다. 프로젝트별 적용 도구는 업무진단에서 함께 결정합니다.
OUR APPROACH
도입 이후까지 생각하는 AX
PRINCIPLE 01
현장 언어에서 시작합니다
툴부터 고르지 않습니다. 팀이 지금 쓰는 문서, 채널, 승인 흐름을 먼저 이해합니다.
PRINCIPLE 02
작게 검증하고 넓게 확장합니다
큰 전환 계획보다 2주 안에 확인할 수 있는 업무 단위부터 실행합니다.
PRINCIPLE 03
팀에 남는 자동화를 만듭니다
외주 결과물에 그치지 않도록, 운영 담당자가 이해하고 개선할 수 있는 방식으로 설계합니다.
AX 컨설팅, 자주 묻는 질문
AX 컨설팅은 무엇이고, AI 교육과 무엇이 다른가요?+
AX(AI Transformation) 컨설팅은 회사의 실제 업무 흐름을 보고 AI와 자동화로 바꿀 구간을 골라 실행까지 돕는 일입니다. 교육은 사람이 도구를 쓰는 법을 배우는 것이고, AX 컨설팅은 어떤 업무를 먼저 바꿀지 정하고 실제로 돌아가는 자동화를 만드는 데까지 갑니다. 데이터팝콘은 둘을 함께 진행합니다.
AI 자동화 업체를 고를 때 무엇을 봐야 하나요?+
세 가지를 확인하세요. 실제로 돌아가는 워크플로우를 보여 줄 수 있는지, 작은 파일럿으로 먼저 검증하는지, 구축 후 팀이 직접 운영할 수 있게 넘겨 주는지입니다. 데이터팝콘은 이 페이지에 실제 n8n 워크플로우와 실행 영상을 공개하고, 2주 파일럿으로 시작합니다.
4시간 업무진단에서는 무엇을 하나요?+
팀이 반복하는 보고·정리·전달 업무를 실제 순서대로 펼치고, 시간 절감과 구현 난이도를 기준으로 자동화 우선순위를 정합니다. 끝나면 반복 업무 지도, 자동화 후보 우선순위, 2주 파일럿 브리프를 받으십니다.
어떤 도구로 자동화하나요?+
주로 n8n으로 업무 흐름을 연결하고, Claude·Gemini 같은 AI 모델로 분류·요약·초안 작성을 맡깁니다. 판단이 필요한 작업은 Claude Code 같은 AI 에이전트를 씁니다. 이미 쓰고 있는 Gmail, Slack, 구글 시트, 노션, CRM은 그대로 두고 연결합니다.
작은 회사나 스타트업도 진행할 수 있나요?+
네. 오히려 사람이 적은 팀일수록 반복 업무 하나를 줄이는 효과가 큽니다. 큰 전환 계획 대신 2주 안에 확인할 수 있는 업무 하나부터 시작합니다.
우리 팀의 첫 자동화,
어디서 시작할지 함께 정해보세요
현재 쓰는 업무 문서와 흐름을 바탕으로, 작지만 의미 있는 첫 파일럿을 설계합니다.
4시간 집중 진단2주 파일럿 설계