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목차 - [GPT-Live가 바꾸는 지점](#gpt-live가-바꾸는-지점) - [기존 STT→LLM→TTS 방식과 설계 차이](#기존-sttllmtts-방식과-설계-차이) - [실시간 음성 자동화에서 먼저 정해야 할 기준값](#실시간-음성-자동화에서-먼저-정해야-할-기준값) - [중단 처리와 바지인 설계](#중단-처리와-바지인-설계) - [작업 위임 도구...
1. 자동화는 왜 실패하는가 자동화는 한 번 만들어두면 계속 같은 방식으로 실행될 것처럼 보이지만, 실제 업무 환경에서는 입력값과 외부 서비스 상태가 계속 바뀝니다. 그래서 자동화 실패는 “설계를 잘못해서만” 생기는 문제가 아닙니다. 정상적인 운영 과정에서도 충분히 발생합니다. 예를 들어 고객 문의를 받아 AI가 요약하고, 스프레드시트에 기록한 뒤 담당자에...
5강에서 AI를 자동화 흐름의 “판단 보조자”로 보는 관점을 잡았다면, 이제는 너무 큰 업무가 아니라 작게 붙여볼 수 있는 사례를 고르는 단계입니다. 처음부터 영업 관리 전체, 고객 응대 전체, 보고서 작성 전체를 자동화하려고 하면 흐름이 복잡해지고 실패 지점도 많아집니다. 입문 단계에서는 “사람이 매번 읽고, 복사하고, 정리하고, 알림을 보내던 일” 중 ...
AI는 자동화의 실행자가 아니라 판단 보조자에 가깝다 자동화 흐름에서 AI를 처음 붙일 때 가장 흔한 오해가 있습니다. AI가 업무 전체를 대신 처리해 줄 것이라고 기대하는 것입니다. 실제로는 조금 다르게 보는 편이 안전합니다. 자동화 도구가 “정해진 절차를 실행하는 역할”이라면, AI는 그중간에 들어가 “문장을 읽고 의미를 판단하거나 초안을 만드는 역할”...
2강에서 업무 흐름을 먼저 적어야 한다고 한 이유는 여기서 바로 드러납니다. 자동화 도구의 화면은 n8n, Make, Zapier, Google Apps Script마다 다르게 보이지만, 안쪽 구조는 대부분 비슷합니다. 어떤 일이 시작점이 되고, 그 다음 어떤 처리를 하며, 필요하면 조건에 따라 갈라지고, 앞 단계의 데이터를 뒤 단계가 이어받습니다. 트리거...
Shopify가 얼리 액세스로 연 Campaign Autopilot은 단순히 “AI가 광고를 대신 돌린다” 쪽보다, 운영자가 돈을 받을 수 있는 지점이 꽤 명확해 보입니다. Shopify 관리자 화면 안에서 바로 쓰는 구조이고, AI가 Meta, Shop Campaigns, 이메일 캠페인의 생성·예산 배분·최적화까지 맡는다는 점 때문에 기존 대행 업무 중 ...
