연동및자동화구축
◆ Webhook 기반 자동화 ➢ 개념 정리
✓ “SaaS에서 어떤 일이 일어났을 때, 미리 정해둔 URL(엔드 포인트)로 HTTP 요청을 자동으로 보내주는 기능”
✓ 이벤트가 발생하면 SaaS가 먼저 “알려주는(push)” 방식, “폴링(주기적으로 API를 계속 때려보는 것)”보다 훨씬 효율적 ➢흐름 구조(기본 패턴)
1. Notion/Slack/Jira/Google Drive 등에서 이벤트 발생 예: Notion 페이지 생성/수정, Slack 채널에 새로운 메시지, Jira 티켓 생성 등
2. 해당 서비스가 Webhook URL로 HTTP 요청 전송 요청 바디에 “어떤 이벤트인지, 어떤 데이터인지” JSON으로 포함
3. Webhook 을 받은 쪽(예: Zapier, Make, Power Automate, 직접 만든 서버)이 이 데이터를 정리해서 ChatGPT API에 프롬프트로 전달
4. ChatGPT 응답을 받아서 다시 다른 SaaS(Slack, 이메일, Notion, Jira 등)에 결과를 쓰거나, 알림 발송
➢ 자동화 설계 관점에서 Webhook → “이제 AI를 써야 할 타이밍을 SaaS 쪽에서 알려주는 신호”
◆ Zapier / Make.com / Power Automate 비교
➢ 누구에게 어떤 면이 유리한지 기준으로 정리
항목 Zapier Make.com Power Automate
강점 UI 단순, 연결서비스 많음 복잡한 플로우, 데이터가공에 강함 MS365 / Teams / Outlook / SharePoint와 깊게 통합
난이도 가장쉽고직관적 중간 ~ 조금어려움
(시각적이지만개념필요) MS 생태계익숙하면편함,
처음이면다소진입장벽
한국/국내 MS환경 일반웹서비스통합에좋음 SaaS 간복잡한플로우 조직계정, Teams/Outlook/SharePoint 자동화에최적
추천용도 Notion/Slack/CRM/마케팅계열자동화 다단계분기, 복잡한 JSON 처리 사내업무(메일·캘린더·문서·결재) 자동화
◆ Notion/ Slack/ Google Drive/ Jira 연동 사례 : 각각 하나씩 “트리거 → ChatGPT → 결과” 흐름
① Notion + ChatGPT: 회의록/보고서 자동 요약
➢ 트리거
Notion 데이터베이스에 “회의록” 페이지가 새로 생성되거나 업데이트될 때(Webhook)
➢ 자동화 흐름
1. Notion이 Webhook으로 페이지 내용(텍스트)을 전송
2. 자동화 도구가 이를 받아 ChatGPT API에 프롬프트 구성:
→ “이 문서를 5줄로 요약하고, Action Items 3개와 리스크 2개를 출력해라.”
3. 응답 결과를 다시 Notion 페이지의 “요약” 속성에 저장 혹은 별도의 “요약 전용 페이지”에 작성
➢ 효과
✓ 회의록은 쓰기만 하면 됨
✓ 요약 & To-Do 추출은 완전 자동
◆Notion/ Slack/ Google Drive/ Jira 연동 사례 : 각각 하나씩 “트리거 → ChatGPT → 결과” 흐름
② Slack + ChatGPT: 알림 + 의사결정 지원
➢ 트리거
특정 Slack 채널에 새로운 메시지가 올라올 때 (예: #incident, #customer-complaints)
➢ 자동화 흐름
1. Slack 메시지가 Webhook으로 전달
2. ChatGPT에 감성/심각도 평가 + 다음 액션 제안 요청
3. 결과를 다시 Slack 메시지로 전송 → “이 이슈의 심각도: High, 추천 대응: ①…, ②…”
➢ 응용
✓ Jira 티켓 자동 생성
✓ CS팀/개발팀에 바로 할당할 수 있게 “요약+태그+우선순위” 를 붙여 전달
◆Notion/ Slack/ Google Drive/ Jira 연동 사례 : 각각 하나씩 “트리거 → ChatGPT → 결과” 흐름
③ Google Drive + ChatGPT: 문서 정리/분류/요약
➢ 트리거
특정 폴더에 문서 업로드 (보고서, 제안서, 계약서 등)
➢ 자동화 흐름
1. 파일 업로드 이벤트 발생 → 파일 내용 텍스트 추출
2. ChatGPT로
✓ 문서 유형 분류(계약/제안/보고 등)
✓ 핵심 요약 5줄
✓ 태그(고객명, 프로젝트명 등) 생성 요청
3. 결과를 스프레드시트/Notion/Drive 속성 등에 기록
➢ 활용
✓ “문서 인덱스/목차” 자동 생성
✓ 신규 입사자가 문서 뭉치를 한 번에 이해하는 데 활용
◆Notion/ Slack/ Google Drive/ Jira 연동 사례 : 각각 하나씩 “트리거 → ChatGPT → 결과” 흐름
④ Jira + ChatGPT: 이슈 분석 & 자동 분류
➢ 트리거
Jira 이슈 생성/업데이트
➢ 자동화 흐름
1. 이슈 제목 + 내용 + 코멘트 일부를 가져와 ChatGPT에 전달
2. 모델에게:
✓ 이슈 유형(Bug/Improvement/Task)
✓ 심각도(High/Med/Low)
✓ 예상 원인, 재현 단계
✓ 권장 대응 전략 등을 추출하도록 지시
3. 결과를 Jira 필드/코멘트에 다시 기록
➢ 장점
✓티켓 triage 작업의 1차를 AI가 수행 → 담당자 배정/우선순위 결정을 훨씬 빠르게
◆ 개인정보·보안
➢ 핵심 포인트
1. 어떤 데이터까지 ChatGPT로 보내도 되는지 기준을 먼저 정해야 합니다.
실명, 연락처, 주민번호, 민감한 의료·재무 정보 등은 → 가급적 원본 그대로 보내지 않도록 설계
2. 가명화/마스킹을 자동화 단계에 끼워 넣는 것이 좋습니다.
✓ 이름 → “고객A”, “직원B”
✓ 주민번호/사번 → 일부만 마스킹
3. 비즈니스/엔터프라이즈 계정 사용 조직 정책 상 “모델 학습에 사용되지 않음”, “데이터 보존/삭제” 정책이 명확한 환경 사용
4. 민감도 등급 정의
✓ Level 1: 공개 가능 (홍보 문구, 일반 보고서 등) → 자유롭게 사용
✓ Level 2: 내부 전용 (내부 지표, 일반 업무 문서) → 비즈니스 계정 내에서만
✓ Level 3: 민감 (개인정보, 의료정보, 영업기밀 일부) → 자동화 대상에서 제외 또는 강한 마스킹 후 요약만 요청
◆ 승인(Approval) / 로그 기록
자동화가 사람 대신 무언가를 보내거나 생성하는 순간부터는 → “이거 누가 한 거지?”가 항상 따라옵니다
➢ 승인(Approval)
✓ 고위험/대외 발송/고객 영향을 주는 작업에는 반드시 “사람 승인 단계”를 껴야 합니다.
예 : 고객에게 나가는 메일, 공지사항, 중요 결재 문서 등
✓ 패턴
▪ ChatGPT가 초안을 만들고
▪ 자동화가 그 초안을 “승인 대기 큐(Teams/메일/전용 페이지)”로 보냄
▪ 사람이 확인→ 승인/수정 → 그 다음 단계(발송/등록) 진행
◆ 승인(Approval) / 로그 기록
자동화가 사람 대신 무언가를 보내거나 생성하는 순간부터는 → “이거 누가 한 거지?”가 항상 따라옵니다 ➢ 로그 기록
✓ 최소한 남겨야 할 로그:
▪ 언제(시간)
▪ 누가(사용자/시스템 계정)
▪ 어떤 입력을 기반으로
▪ 어떤 요청(ChatGPT프롬프트)이 나갔고
▪ 어떤 결과를 어디에 기록/발송 했는지
✓이유
▪나중에 문제 발생 시, “AI가 이상하게 만든 것인지, 입력이 이상했는지, 설정이 잘못된 것인지”를 추적하기 위해
→ “AI가 보내는 메일/공지/알림은 항상마지막에는사람이책임지는구조로 설계해야 한다”
글
