전문가가 진단하는 자동화 솔루션의 실체와 국산 기술의 가능성

글: Poul Kang | 시니스트(SHINEST) AI/블록체인 전문가 전무

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서두: No-Code 자동화, 혁신인가 환상인가?

“코딩 없이도 누구나 AI를 활용한 업무 자동화 시스템을 구축할 수 있다.” 최근 업계에서 가장 주목받고 있는 키워드 중 하나입니다. 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 대중화 이후, No-Code AI 자동화 플랫폼들이 우후죽순 등장하며 “민주화된 AI 개발”을 표방하고 있습니다.

하지만 블록체인과 AI 분야에서 15년간 기술 개발과 사업화를 경험해온 전문가로서, 현재의 No-Code 자동화 열풍에 대해 냉정한 분석이 필요하다고 봅니다. 화려한 마케팅 뒤에 숨겨진 기술적 한계와 실제 비즈니스 적용에서의 현실을 직시해야 합니다.

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No-Code AI 자동화란 무엇인가?

개념과 핵심 가치

No-Code AI 자동화는 전통적인 프로그래밍 지식 없이도 시각적 인터페이스를 통해 AI 기반 업무 자동화 시스템을 구축할 수 있는 플랫폼을 의미합니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 워크플로우를 설계하고, 미리 구축된 AI 모델과 API를 연결하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

핵심 구성 요소:

• 비주얼 워크플로우 빌더: 코딩 없이 논리적 흐름을 설계
• 사전 훈련된 AI 모델: 자연어 처리, 문서 분석, 데이터 분류 등
• 다양한 시스템 연동: CRM, ERP, 이메일, 데이터베이스 등과의 통합
• 자동화 트리거: 시간, 이벤트, 조건 기반 실행

기술적 아키텍처의 현실

장점:

• 개발 진입 장벽 대폭 하락
• 빠른 프로토타이핑과 배포
• 비전문가도 활용 가능한 직관적 인터페이스

한계:

• 복잡한 비즈니스 로직 구현의 어려움
• 플랫폼 종속성과 벤더 락인 위험
• 대용량 데이터 처리 시 성능 제약
• 보안과 규정 준수 측면의 우려

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글로벌 시장 동향과 한국의 위치

전 세계 No-Code 시장 현황

시장 규모 및 성장률:

2024년 글로벌 No-Code 시장: $470억 달러
연평균 성장률(CAGR): 28.1% (2024-2029)
예상 2029년 시장 규모: $1,650억 달러

주요 글로벌 플레이어들:

• Microsoft Power Platform: 기업 시장 점유율 1위 (32%)
• Zapier: 중소기업 자동화 도구 선도 (2,500만+ 사용자)
• Salesforce Lightning: CRM 연계 자동화 강세
• Google AppSheet: 모바일 중심 No-Code 플랫폼

한국 시장의 특수성과 기회

시장 특징:

• 제조업 중심의 산업 구조로 인한 B2B 자동화 수요 급증
• 대기업의 보수적 IT 정책과 보안 요구사항
• 중소기업의 디지털 전환 가속화 필요
• 정부의 디지털뉴딜 정책 지원

예상 시장 규모 (2024-2029):

2024년: 약 8,000억 원
2029년: 약 2조 5,000억 원 (연평균 25% 성장)
주요 성장 동력: 제조업 스마트팩토리, 금융 디지털 전환

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국산 솔루션 심층 분석

덱스컨설팅의 DIA GPT: 기업형 AI 비서의 현실

덱스컨설팅의 DIA GPT는 문서 기반의 검색과 멀티모달 기능이 탑재된 개인 작업용 생성형 AI 기능을 지원합니다. 2~3일 이내에 고객 환경(테넌트)에 설치가 가능하고, 별도의 전처리나 학습 없이 즉시 활용할 수 있는 완결형 Azure OpenAI 솔루션입니다.

기술적 특징 분석:

강점:

• 빠른 도입: 2-3일 내 설치 가능한 턴키 솔루션
• Microsoft 생태계 통합: Microsoft Azure 클라우드 기반의 인프라를 채택하여 철저한 보안 체계를 제공하며, Microsoft 365 서비스 아키텍처를 통해 적은 비용으로 유연한 기술 확장이 가능
• 다양한 시스템 연동: 문서뿐만 아니라 데이터베이스, 기간계 시스템 등과 연동하여 AI 기반의 업무 효율화가 가능

실제 적용 현황: 현재 DIA GPT는 IT기업들을 비롯해 대기업, 병원 등의 의료기관 등에도 솔루션이 이미 적극적으로 활용되고 있습니다. ‘나만의 풀 타임 전문비서’로 불리는 DIA GPT는 각 기업들의 대규모 데이터 관리 및 검색 시스템을 적용하여 업무 효율성을 극대화하고 있으며 시나리오 챗봇 모드 적용으로 업무의 편의성과 고객 지원 업무 처리 효율성을 높여왔다고 평가받고 있습니다.

전문가 평가:

• 차별화 포인트: Microsoft 생태계와의 깊은 통합으로 기업 환경에 최적화
• 시장 접근성: 기존 Office 365 사용자들에게 자연스러운 확장 경험 제공
• 한계: OpenAI 의존도가 높아 글로벌 플랫폼 정책 변화에 취약

미리내테크놀로지의 HyperFlow: 노코드 AI 플랫폼의 야심작

HyperFlow는 RAG(검색 증강 생성)와 Agentic AI 기술을 기반으로, AI 비전문가부터 전문가까지 누구나 손쉽게 고급 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 설계된 혁신적인 플랫폼입니다.

기술적 혁신 요소:

핵심 기술:

• 그래프 기반 노코드 IDE: 복잡한 코딩 없이 AI 솔루션을 설계할 수 있으며, 실시간 데이터 학습과 에이전트 협업 기술을 통해 다양한 산업에 적용할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공
• 비용 효율성: 고객 요구에 맞춘 AI 솔루션을 평균 70% 더 빠르고 80% 더 저렴하게 구현할 수 있어, 기업과 기관의 AI 도입 및 운영 비용을 크게 절감

개발팀의 역량: 실리콘밸리의 백전노장으로 불리는 공동창업자 존 웨인라이트 CTO는 객체지향 언어의 선구자이자 애플과 오토데스크에서 소프트웨어 개발 경력을 쌓은 베테랑입니다. 55년 이상의 경험을 바탕으로 대용량 머신러닝 및 인공지능 시스템 개발에 탁월한 전문성을 보유하고 있어 기술적 신뢰성이 높습니다.

시장 진출 전략: 미리내테크놀로지는 HyperFlow를 활용한 다양한 사례를 통해 산업별 맞춤형 서비스를 제공할 계획입니다. 헬스케어, 금융, 교육, 유통 등 여러 방면에서 혁신적인 AI 솔루션이 가능하며, 고객의 데이터를 효율적으로 활용해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

전문가 평가:

• 기술적 우위: RAG와 Agentic AI의 결합으로 차별화된 플랫폼 구축
• 비용 경쟁력: 기존 대비 70% 빠른 개발, 80% 비용 절감은 매우 경쟁력 있는 수치
• 우려사항: 아직 베타 단계로 대규모 엔터프라이즈 환경에서의 안정성 검증 필요

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비즈니스 모델과 수익성 분석

No-Code 자동화의 경제학

전통적 개발 vs No-Code 개발 비용 비교:

중규모 자동화 프로젝트 (예: CRM-이메일 연동):

전통적 개발 방식:
- 개발 기간: 3-6개월
- 개발 비용: 5,000만-1억 원
- 유지보수 비용: 연간 1,000만-2,000만 원

No-Code 방식:
- 개발 기간: 2-4주
- 개발 비용: 1,000만-3,000만 원
- 플랫폼 구독료: 연간 500만-1,500만 원

ROI 분석:

• 단기 ROI (1년차): 전통적 개발 -20%, No-Code +150%
• 장기 ROI (3년차): 전통적 개발 +80%, No-Code +200%

국산 솔루션의 가격 경쟁력

DIA GPT 가격 모델 추정:

초기 구축비: 3,000만-5,000만 원
월 이용료: 사용자당 5만-10만 원
연간 유지보수: 구축비의 20-30%

HyperFlow 가격 모델 추정:

플랫폼 구독료: 월 500만-2,000만 원
사용자별 라이선스: 월 10만-30만 원
커스터마이징: 프로젝트당 2,000만-1억 원

글로벌 대비 경쟁력:

• 국산 솔루션이 글로벌 대비 30-40% 저렴
• 한국어 지원과 현지화 서비스 제공
• 빠른 기술 지원과 커스터마이징 가능

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기술적 한계와 현실적 과제

No-Code의 근본적 한계

1. 복잡성의 벽 No-Code 플랫폼은 80% 수준의 일반적인 업무 자동화에는 효과적이지만, 나머지 20%의 복잡한 비즈니스 로직에서는 한계를 드러냅니다.

실제 사례:

• 다단계 승인 프로세스의 예외 처리
• 레거시 시스템과의 복잡한 데이터 매핑
• 실시간 대용량 데이터 처리

2. 보안과 거버넌스

주요 보안 우려사항:
- 클라우드 기반 플랫폼의 데이터 주권 문제
- API 키와 인증 정보의 중앙 집중화 위험
- 사용자 권한 관리의 복잡성
- 규정 준수(GDPR, 개인정보보호법) 대응

3. 플랫폼 종속성 (Vendor Lock-in)

• 특정 플랫폼에 구축된 워크플로우의 이식성 제한
• 플랫폼 정책 변경에 따른 비즈니스 리스크
• 데이터 추출 및 마이그레이션의 어려움

AI 모델의 불확실성

1. 할루시네이션 문제 생성형 AI 기반 자동화에서 잘못된 정보 생성 가능성:

• 금융 데이터 처리에서의 계산 오류
• 법적 문서 분석에서의 잘못된 해석
• 의료 정보 처리에서의 오진 위험

2. 프롬프트 엔지니어링의 복잡성

• 일관된 결과를 위한 정교한 프롬프트 설계 필요
• 비전문가가 효과적인 프롬프트 작성의 어려움
• 모델 업데이트 시 기존 프롬프트 호환성 문제

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산업별 적용 현황과 성공 사례

제조업: 스마트팩토리 자동화

성공 사례:

• 품질 관리 자동화: 불량품 이미지 분석 및 자동 분류
• 재고 관리 최적화: 수요 예측 기반 자동 발주 시스템
• 설비 예측 유지보수: IoT 센서 데이터 기반 고장 예측

도입 효과:

생산성 향상: 평균 25-30%
품질 개선: 불량률 40-60% 감소
비용 절감: 인건비 20-35% 절약

금융업: 디지털 전환 가속화

주요 적용 분야:

• 고객 상담 자동화: AI 챗봇 통한 1차 상담 처리
• 신용 평가 시스템: 대안 데이터 활용한 신용도 분석
• 규정 준수 모니터링: 실시간 거래 모니터링 및 이상 탐지

정량적 성과:

상담 처리 속도: 70% 단축
신용 평가 정확도: 15-20% 향상
규정 위반 탐지율: 85% 이상

의료업: 업무 효율성 극대화

적용 영역:

• 의료 기록 자동화: 음성 인식 기반 차트 작성
• 진단 보조 시스템: 의료 영상 분석 및 1차 판독
• 약물 상호작용 검증: 처방전 검토 및 경고 시스템

임상적 가치:

진료 시간 단축: 평균 30-40%
진단 정확도 향상: 10-15%
의료진 만족도: 80% 이상 긍정

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위험 요인과 대응 전략

기술적 위험

1. AI 모델 편향성

• 문제: 훈련 데이터의 편향으로 인한 불공정한 결과
• 대응: 정기적인 모델 감사 및 편향성 테스트 도구 활용

2. 데이터 품질 의존성

• 문제: 낮은 품질의 입력 데이터로 인한 시스템 성능 저하
• 대응: 데이터 검증 및 전처리 자동화 시스템 구축

비즈니스 위험

1. 과도한 기대와 실망

• 문제: No-Code의 만능성에 대한 잘못된 기대
• 대응: 명확한 적용 범위 설정과 단계별 도입 전략

2. 조직 저항과 변화 관리

• 문제: 기존 업무 방식 변화에 대한 직원들의 저항
• 대응: 체계적인 교육 프로그램과 인센티브 시스템

전략적 대응 방안

단계별 도입 전략:

Phase 1 (3-6개월): 파일럿 프로젝트
- 단순한 업무 자동화부터 시작
- ROI 측정 가능한 영역 우선 선정
- 내부 챔피언 확보 및 교육

Phase 2 (6-12개월): 확산
- 성공 사례 기반 다른 부서 확산
- 표준화된 가이드라인 수립
- 전사 차원의 거버넌스 구축

Phase 3 (12-24개월): 고도화
- 복합적인 워크플로우 구축
- 외부 파트너와의 연동 확대
- 데이터 기반 의사결정 문화 정착

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글로벌 경쟁력과 한국의 기회

한국 기업의 경쟁 우위

1. 제조업 노하우

• 세계 최고 수준의 제조업 자동화 경험
• IoT와 AI의 융합 기술력
• 품질 관리 시스템의 디지털화 전문성

2. 빠른 기술 적응력

• 5G 인프라 세계 1위
• 모바일 기술 선도국으로서의 경험
• 정부의 적극적인 디지털 전환 지원

3. 언어와 문화적 장벽

• 한국어 자연어 처리 기술의 현지화 우위
• 한국 기업 문화에 최적화된 워크플로우 설계
• 빠른 고객 지원과 현지 서비스

글로벌 진출 전략

타겟 시장:

1. 동남아시아: 제조업 중심의 한류 연계 진출
2. 중동: 스마트시티 프로젝트 연계
3. 남미: 한국 기업 진출지역 중심 확산

차별화 포인트:

기술적 차별화:
- 제조업 특화 자동화 솔루션
- 한국어-다국어 동시 지원
- 하드웨어-소프트웨어 통합 솔루션

비즈니스 차별화:
- 현지 맞춤형 서비스 모델
- 한국 기업과의 파트너십 활용
- 정부 간 협력 프로그램 연계

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미래 전망과 투자 전략

2025-2030 시장 전망

기술 발전 방향:

2025년: 멀티모달 AI 통합
- 텍스트, 이미지, 음성 통합 처리
- 실시간 번역 및 다국어 지원
- 증강현실(AR) 기반 워크플로우

2027년: 자율 에이전트 시대
- AI 에이전트 간 자동 협업
- 예측적 업무 자동화
- 개인화된 AI 비서 보편화

2030년: 완전 자율 기업
- 인간 감독 하의 완전 자동화
- 실시간 비즈니스 최적화
- 글로벌 워크플로우 표준화

투자 관점에서의 기회:

High Risk, High Return:

• 혁신적 AI 알고리즘 개발
• 새로운 사용자 인터페이스 패러다임
• 예상 수익률: 300-500% (성공 시)

Medium Risk, Medium Return:

• 특정 산업 특화 솔루션
• 기존 시스템과의 통합 도구
• 예상 수익률: 100-200%

Low Risk, Stable Return:

• 교육 및 컨설팅 서비스
• 유지보수 및 운영 지원
• 예상 수익률: 30-50%

국가적 차원의 전략 방향

정책 제안:

1. AI 자동화 특별법 제정: 규제 샌드박스와 산업 표준화
2. 중소기업 디지털 전환 지원: No-Code 도입 보조금 확대
3. AI 인력 양성: 비전공자 대상 No-Code 교육 프로그램
4. 국산 기술 보호: 핵심 기술의 해외 유출 방지 정책

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결론: 현실적 낙관주의가 답이다

No-Code 자동화의 진짜 가치

15년간 다양한 기술 트렌드를 경험하며 얻은 교훈은, 혁신적인 기술도 결국 현실적인 문제를 해결할 때만 진정한 가치를 발휘한다는 것입니다. No-Code AI 자동화도 마찬가지입니다.

성공 조건:

1. 명확한 문제 정의: 자동화할 업무의 구체적인 페인포인트 파악
2. 단계적 접근: 완벽한 솔루션보다는 점진적 개선
3. 사용자 중심 설계: 기술보다는 사용자 경험 우선
4. 지속적인 학습: 실패를 통한 지속적 개선

한국 기업들에 대한 제언

덱스컨설팅과 미리내테크놀로지의 사례에서 보듯, 한국 기업들도 충분히 글로벌 경쟁력을 갖춘 No-Code 플랫폼을 개발할 수 있습니다. 하지만 성공을 위해서는:

기업 차원의 전략:

• 차별화된 가치 제안: 단순한 기능 복제가 아닌 독특한 가치 창출
• 고객과의 밀접한 협력: 시장 니즈에 기반한 제품 개발
• 글로벌 표준 준수: 국내 시장을 넘어선 확장 가능성 확보

정부와 산업계의 역할:

• 생태계 조성: 스타트업부터 대기업까지 협력할 수 있는 환경
• 표준화 추진: 국산 솔루션 간 호환성 확보
• 인재 양성: AI 시대에 맞는 새로운 직업 교육

마지막 메시지

No-Code AI 자동화는 분명 우리의 일하는 방식을 바꿀 혁신 기술입니다. 하지만 그 변화는 하루아침에 일어나지 않으며, 모든 업무에 만능 해결책이 되지도 않습니다.

성공하는 조직의 특징:

• 기술에 대한 과도한 기대보다는 현실적 접근
• 완벽한 솔루션보다는 지속적인 개선에 집중
• 기술 도입보다는 조직 문화 변화에 우선순위
• 단기 성과보다는 장기적 역량 구축에 투자

AI 자동화의 미래는 기술 그 자체에 있지 않습니다. 그 기술을 현명하게 활용하여 진짜 문제를 해결하는 우리의 지혜에 달려 있습니다. 한국의 No-Code AI 자동화 생태계가 이런 철학을 바탕으로 성장하기를 기대합니다.

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Poul Kang
시니스트(SHINEST) AI/블록체인 전문가 전무
前 AI 플랫폼 개발팀장
AI 자동화 및 비즈니스 프로세스 혁신 전문가

본 기고문의 견해는 필자 개인의 의견이며, 소속 회사의 공식 입장과는 무관합니다.