비즈니스

Zapier에 따른 AI 오케스트레이션: 코파일럿, 리드 라우터 및 450개 통합 사항

"지역별로 리드를 자동으로 배포해야 합니다."라고 입력하면 Zapier Copilot이 워크플로우를 구축합니다. 8,000개 이상의 연결 가능한 앱, 450개 이상의 AI 통합, MCP를 통한 ChatGPT 및 Claude용 30,000개 이상의 작업. 문서화된 ROI: BoobaDigital +62% 전환, -90% 수동 작업 시간. 단, 주의: 상담원의 목표 정확도는 80%이며 관리 감독이 필요합니다. 엔터프라이즈 AI의 민주화는 현실이지만 "한 번 설정하고 잊어버리는" 방식은 아닙니다.

B2B 데이터 분석을 혁신하는인공지능: 지능형 자동화의 새로운 시대

B2B 데이터 분석은 자동화와 인공 지능의 통합으로 인해 급격한 변화를 겪고 있습니다. 수백 개의 서로 다른 애플리케이션을 연결하고 AI 에이전트를 통해 오케스트레이션하는 기능을 통해 기업은 전담 개발팀 없이도 완전히 새로운 방식으로 데이터 관리를 중앙 집중화 및 최적화할 수 있습니다.

AI를 통한 데이터 통합의 가치

2025년의 디지털 환경에서 다양한 데이터 소스를 통합하고 지능적으로 자동화하는 능력은 비즈니스의 전환점이 될 것입니다. 통합된 접근 방식을 통해 서로 다른 플랫폼 간에 정보가 자유롭게 이동할 뿐만 아니라 인공지능에 의해 자동으로 분석 및 처리되는 응집력 있는 디지털 에코시스템을 구축할 수 있습니다.

AI 시대의 분석 중앙 집중화

중앙 집중식 데이터 관리는 상당한 이점을 제공하며, 이제 AI 기능으로 더욱 강화되었습니다:

  • 예측 분석을 통한 주요 지표의 통합 모니터링
  • 지능적인 통합을 통한 정보 파편화 감소
  • 자동 인사이트를 통해 회사 성과에 대한 종합적인 시각을 제공합니다.
  • 실시간 데이터에 기반한 의사 결정 프로세스 최적화
  • 반복적인 작업을 자동화하여 전략적 활동을 위한 리소스 확보

Zapier: 자동화 도구에서 AI 오케스트레이션 플랫폼까지

Zapier는 크게 발전하여 8,000개 이상의 연결 가능한 애플리케이션과 450개 이상의 AI 통합 기능을 갖춘 완벽한 AI 오케스트레이션 플랫폼으로 거듭났습니다. 가장 최근의 개발은 비즈니스 자동화에 대한 접근 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.

코파일럿: 대화를 통해 워크플로우를 구축하는 AI 비서

가장 파괴적인 혁신 중 하나는 사용자가 자연어로 요구 사항을 설명하는 것만으로 복잡한 워크플로우를 만들 수 있는 대화형 AI 비서인 Zapier Copilot입니다.

자동화의 각 단계를 수동으로 구성할 필요 없이 '지역에 따라 영업팀에 리드를 자동으로 배포하는 시스템이 필요해요'라고 말하거나 직접 그린 스케치를 업로드할 수도 있습니다. Copilot은 Zaps, 캔버스, 테이블, 인터페이스 및 챗봇을 통해 전체 워크플로우를 자동으로 생성합니다.

부조종사의 기능은 다음과 같습니다:

  • 이전 대화 및 비즈니스 컨텍스트에 대한 문맥 기억
  • 서로 다른 애플리케이션 간 필드 매핑을 위한 스마트한 팁
  • 음성 지원을 통한 멀티모달 상호작용
  • 단일 자동화가 아닌 완벽한 상호 연결된 워크플로 시스템 구축

Copilot은 프로세스를 가속화하지만 프로세스를 완전히 대체하지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. 생성된 출력은 항상 검증, 테스트 및 최적화되어야 하며, 이는 강력한 보조 시스템이지 완벽한 독립형 시스템이 아닙니다.

리드 라우터: 영업 관리의 측정 가능한 ROI

Zapier의 리드 라우터는 B2B 기업에서 가장 비용이 많이 드는 문제 중 하나인 비즈니스 리드를 효율적이고 지능적으로 배포하는 문제를 해결합니다.

이 시스템은 할당 규칙의 복잡성에 관계없이 예측 가능한 작업 소비를 보장하는 최적화된 아키텍처를 사용하며, 이를 지원합니다:

  • 라운드 로빈 배포: 각 대표자가 동일한 순서로 리드를 수신합니다.
  • 가중치 할당: 백분율에 따른 배분(예: 시니어 담당자 60%, 주니어 담당자 40%)
  • 조건부 라우팅: 회사 규모, 지역, 업종, 거래 가치에 따른 복잡한 규칙
  • 범용 통합: 사용 가능한 8,000개 이상의 앱과 호환 가능

문서화된 ROI: 리드 관리 자동화를 구현한 기업의 실제 데이터는 인상적인 결과를 보여줍니다:

  • Veo (스포츠 기술): 리드당 비용 20% 절감, 전환율 7.5% 증가
  • BoobaDigital: 전환율 62% 향상, 수작업 처리 시간 90% 단축
  • 월 200개의 리드를 보유한 중간 규모 B2B 기업의 경우: 연간 36,552유로 순 절감액, 투자 회수 기간 1개월 미만

데이터 분석을 위한 Zapier를 통한 실용적인 자동화

지능형 리드 동기화 및 CRM

  • AI 데이터 보강을 통해 웹 양식에서 CRM으로 바로 리드를 자동 전송합니다.
  • 머신러닝 기반 자동 리드 스코어링
  • 고부가가치 잠재 고객이 유입될 때 Slack에서 지능형 알림을 제공합니다.
  • 사용자 지정 규칙이 포함된 리드 라우터를 통한 자동 배포

AI를 통한 자동화된 마케팅 캠페인 관리

  • AI가 생성한 인사이트를 통한 캠페인 성과 자동 분석
  • 실시간 데이터에 기반한 광고 예산 자동 최적화
  • 전략적 권장 사항이 포함된 시각적 보고서 자동 생성
  • 알고리즘 기반 의사 결정을 통한 자동화된 A/B 테스트

금융 데이터 중앙 집중화

  • AI 분류를 통한 거래 자동 가져오기
  • 자동으로 생성되는 현금 흐름 예측
  • 재무 이상 징후에 대한 사전 알림
  • 자동 조정을 통한 멀티 플랫폼 통합

상담원 AI를 통한 고객 지원 최적화

  • 자주 묻는 질문에 자동으로 답변하는 AI 챗봇
  • 티켓 자동 생성 및 분류
  • 실시간 고객 감정 분석
  • 필요한 경우 인간 팀으로 지능적으로 에스컬레이션

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 30,000개 이상의 ChatGPT 및 Claude 공유

모델 컨텍스트 프로토콜 통합은 패러다임의 도약을 의미합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 및 Cursor와 같은 AI 에이전트가 Zapier 통합을 통해 기업 애플리케이션과 안전하게 상호작용할 수 있게 해줍니다.

자연어 명령을 사용하면 AI가 다음과 같은 실제 비즈니스 작업을 수행하도록 할 수 있습니다:

  • "롬바르디아의 모든 기업 고객을 찾아 자세한 보고서를 작성하세요."
  • "관리자 승인 후 이 이메일이 전송되도록 예약"
  • '지난 분기의 전환을 분석하고 결과로 CRM을 업데이트합니다'

이 시스템에는 통합 인증, 암호화 및 요금 제한 기능이 포함되어 있으며, 통화당 2개의 Zapier 작업만 비용이 청구됩니다. MCP는 무료, 프로 및 팀 요금제에 추가 비용 없이 포함되어 있습니다.

재피어 에이전트: '동료'의 자율적인 AI

에이전트는 특정 작업을 자율적으로 수행하는 AI 어시스턴트입니다. 에이전트는 자연어 명령을 사용하여 만들어집니다:

  • 라이브 데이터 소스(Google 스프레드시트, Notion, Airtable, 엔터프라이즈 데이터베이스)에 연결하기
  • 정보 수집을 위한 자율 웹 검색 수행
  • 온디맨드, 일정에 따라 또는 다른 Zaps를 통해 활성화하세요.
  • 기능별로 '포드'에 구성된 다른 에이전트와 협업하기

중요 참고: 에이전트는 비결정적 출력을 생성하며 목표 정확도는 80%입니다. 절대적인 완벽성은 중요하지 않지만 프롬프트에 대한 감독 및 조정이 필요한 연구 및 분석 작업에 적합합니다.

문서화된 결과: Slate의 VP 마케팅은 몇 주간의 최적화 작업 끝에 에이전트를 통해 첫 달에 2,000건 이상의 리드를 생성했으며 응답률은 거의 50%에 달했습니다.

이제 고급 도구가 무료입니다: 테이블 및 인터페이스

중요한 전략적 결정: 테이블 (코드 없는 데이터베이스)과 인터페이스 (사용자 지정 양식 작성기)가 유료 애드온에서 모든 요금제에 무료로 포함된 기능으로 변경되었습니다.

즉, 할 수 있습니다:

  • 기업 데이터를 중앙 집중화하기 위한 맞춤형 데이터베이스 만들기
  • 데이터 수집을 위한 사용자 지정 인터페이스 구축
  • 각 팀에 대한 사용자 지정 대시보드 표시
  • 추가 비용 없이 모든 것을 기존 자동화와 통합하세요.

450개 이상의 AI 통합: 완벽한 에코시스템

Zapier는 현재 450개 이상의 AI 연결을 제공합니다:

LLM 모델 제공업체: DeepSeek, AI21 랩스, 미스트랄 AI, 그루크, 오픈AI,앤트로픽AI 개발 도구: 벡터시프트, 보이스플로우, 랭퓨즈,파인콘크리에이티브 AI: ElevenLabs(음성 합성), 런웨이(동영상 생성), 에버아트( 제너레이티브아트)에이전트 플랫폼입니다: Vapi, LangChain, Vectorize

이로써 Zapier는 거의 모든 산업에서 AI 도구와 비즈니스 애플리케이션을 연결할 수 있는 '가장 연결된 AI 오케스트레이션 플랫폼'으로 자리매김했습니다.

B2B를 위한 고급 사용 사례

AIZapier 기반의 비즈니스 인텔리전스용 데이터 파이프라인은지능형 ETL로 작동할 수 있습니다:

  • 여러 소스(CRM, 애널리틱스, ERP, 데이터베이스)에서 데이터 추출하기
  • AI를 통해 자동으로 변환 및 강화
  • 자동 예측 분석을 통해 분석 플랫폼에 업로드하기
  • AI 에이전트를 통한 인사이트 및 추천 생성

인사이트 AI로 비즈니스 보고서 자동화

  • 모든 소스에서 주요 지표 자동 수집
  • 자동 트렌드 및 이상 징후 분석
  • AI 설명이 포함된 내러티브 보고서 생성
  • 상황에 맞는 추천을 통해 의사 결정권자에게 맞춤형 배포

운영 프로세스의 지능적 관리

  • AI 우선순위 지정으로 프로젝트 관리와 추적 시스템 간의 동기화
  • 지능형 라우팅을 통한 승인 워크플로 자동화
  • AI 맞춤화를 통한 완전 자동화된 고객 온보딩
  • 병목 현상 사전 예측 및 최적화 제안

최신 B2B의 실용적인 애플리케이션

AI로 강화된 데이터 통합은 점점 더 정교한 영역에서 활용되고 있습니다:

  • 예측 판매 분석: 과거 데이터 및 시장 동향을 기반으로 한 자동 예측
  • 지능형 마케팅 자동화: 결과에 따라 스스로 최적화하는 캠페인
  • 사전 예방적 고객 성공: 이탈 위험이 있는 고객을 자동으로 식별하여 예방 조치
  • 운영 최적화: 효율성 향상 및 비용 절감을 위한 AI 팁

AI 통합 플랫폼 선택

데이터 분석을 위한 AI 통합 솔루션을 평가할 때는 다음 사항을 고려하세요:

  • 폭넓은 AI 생태계: 사용 가능한 AI 통합의 수와 품질
  • AI 도구의 사용 용이성: 데이터 과학 기술 없이도 지능형 자동화를 만들 수 있는 가능성
  • 확장성: 성능을 유지하면서 증가하는 볼륨을 처리할 수 있는 기능
  • 신뢰성 및 거버넌스: 보안 및 규정 준수를 위한 엔터프라이즈 제어
  • 예측 가능한 비용: AI 기능에 대해서도 가격 모델의 투명성 확보

비즈니스를 위한 측정 가능한 혜택

통합된 AI 기반 접근 방식을 통해 기업은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 더 스마트한 의사 결정: 종합적인 실시간 데이터에서 얻은 자동 인사이트
  • 탁월한 운영 효율성: 문서화된 ROI를 통해 반복적인 수작업 제거
  • 분석 속도: 지능형 자동화를 통한 획기적인 시간 단축
  • 더욱 정확한 예측: 완전한 통합 데이터 세트에 머신 러닝 적용
  • 인적 자원의 여유 확보: 전략적이고 창의적인 고부가가치 활동에 집중하기

알아야 할 실질적인 제한 사항

한도에 대해 현실적으로 생각하는 것이 중요합니다:

실제 학습 곡선: 코파일럿과 상담원을 사용하더라도 플랫폼을 익히는 데는 시간이 걸립니다. 현실적인 예상: 생산성을 발휘하는 데 2~4주, 복잡한 워크플로우의 경우 더 많은 시간이 소요됩니다.

유지 관리 계속: 자동화는 '설정하고 잊어버리는' 것이 아닙니다. API가 변경되고, 워크플로우를 모니터링해야 하며, 오류를 관리해야 합니다.

AI 에이전트의 한계: 에이전트의 결과물은 80%의 목표 정확도를 가지며 비결정적입니다. 연구 및 분석에는 적합하지만 사람의 감독이 필요합니다.

초기 투자: 초기 설정에는 비즈니스 프로세스에 대한 이해, 테스트 및 지속적인 반복이 필요합니다.

현대적이고 지능적인 데이터 분석을 향해

중앙 집중화와 AI 오케스트레이션은 B2B 데이터 분석의 미래를 대표합니다. 갈수록 경쟁이 치열해지는 데이터 중심 시장에서 다양한 데이터 소스를 효과적으로 연결하고, 정보 흐름을 자동화하고, 인공지능을 활용하는 능력은 핵심적인 전략적 이점이 되고 있습니다.

Zapier와 같은 플랫폼은 이러한 기술에 대한 접근을 대중화하여 이전에는 전담 기술팀이 있는 대기업에서만 사용할 수 있었던 정교한 솔루션을 중소기업에서도 구현할 수 있게 해줍니다. Copilot, 에이전트, MCP와 같은 도구와 수백 가지의 AI 통합을 통해 기업의 인공지능에 대한 접근성이 더욱 높아졌습니다.

Zapier 솔루션 파트너로서 당사는 기업이 데이터 분석에 대한 접근 방식을 혁신하고 진정한 데이터 기반 관리로 이끄는 AI 통합 솔루션을 채택할 수 있도록 지원합니다. 오늘날 지능형 데이터 통합은 경쟁이 치열한 B2B 환경에서 성공하기 위한 핵심 요소입니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.