노션과 챗GPT로 업무 자동화하기: 초보자도 가능한 Make 활용법
그 중심에 있는 것이 바로 노션(Notion)과 챗GPT(ChatGPT)입니다.
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노션은 일정·문서·데이터베이스를 한곳에서 관리할 수 있는 올인원 협업 툴
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챗GPT는 OpenAI의 강력한 AI 언어 모델로 텍스트 기반의 분석과 생성에 최적화
두 도구를 결합하면, 단순한 메모 관리 수준을 넘어 업무 전체 흐름을 자동화하는 엔진이 됩니다. 오늘은 “Make(구 Integromat)” 같은 노코드 툴을 매개로 노션과 챗GPT를 연결해 어떻게 실질적인 자동화 효과를 낼 수 있는지 알아보겠습니다.
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| 노션과 챗GPT 자동화 썸네일 |
1. 노션과 챗GPT의 기본 역할
노션(Notion)
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데이터베이스 관리: 강의 일정, 프로젝트 계획, 고객 리스트 저장
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문서 협업: 실시간 팀 편집, 주석 및 댓글 기능
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템플릿 활용: 강의 관리, CRM, 콘텐츠 캘린더 등 다양한 기본 서식 제공
챗GPT
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데이터 분석: 수강생 신청서, 피드백 등 텍스트 데이터 요약 및 패턴 추출
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자동 응답: 이메일 답변, 공지문 작성, 보고서 초안 생성
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커스터마이징: 맞춤형 지침을 통해 조직 맞춤 GPTs 제작 가능
2. 자동화 프로세스 설계
노션과 챗GPT를 결합하면 강의나 프로젝트 운영 전 과정이 달라집니다. 아래는 대표적인 4단계 자동화 사례입니다.
2.1 강의 데이터 입력 및 관리
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강사나 운영자가 노션에 강의명, 일정, 강의 목적, 선행 강의 여부 등을 입력
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노션 데이터베이스가 단일 소스(Single Source of Truth) 역할을 하며, 이후 모든 자동화의 기반이 됨
2.2 줌(Zoom) 링크 생성 및 자동 전달
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노션 데이터 입력 → Make 시나리오 실행
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줌 링크 생성 → 참가자 이메일 및 문자 메시지 자동 발송
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강의 시작 전, 리마인드 메시지까지 예약 전송 가능
👉 운영자는 별도 메일 작성이나 개별 전송 작업을 할 필요가 없어집니다.
2.3 참가자 데이터 분석
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신청서나 사전 설문에서 수강생이 작성한 텍스트 데이터를 챗GPT가 분석
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자주 언급되는 키워드, 선호 주제, 학습 목표 자동 요약
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운영자는 이를 토대로 강의 커리큘럼을 미세 조정 가능
예: “AI 활용법”이 반복 언급되면 강의 초반에 관련 실습을 배치
2.4 후기 수집 및 분석
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강의 종료 후, 노션 폼이나 구글 폼으로 후기를 자동 수집
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챗GPT가 리뷰 텍스트를 긍정·부정 피드백으로 분류
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자주 언급된 개선점을 추출해 다음 강의 기획에 반영
3. 자동화의 효과
노션과 챗GPT를 활용한 자동화는 단순히 편리함을 넘어 실질적인 효과를 제공합니다.
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시간 절약
반복되는 업무(메일 작성, 링크 전달 등)를 줄여 중요한 일에 집중 가능 -
오류 감소
수작업에서 발생할 수 있는 실수(잘못된 날짜 발송, 누락)를 최소화 -
데이터 기반 의사결정
참가자 분석과 피드백 요약을 통해 “감”이 아닌 데이터 기반 운영 가능 -
스케일 업(Scale-up)
소규모 강의 운영뿐 아니라 수십, 수백 명 단위의 대규모 운영도 인력 부담 없이 가능
4. 실제 적용 시 유용한 팁
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Make 시나리오 설계: 조건문을 활용해 참가자 유형별로 다른 메시지 발송
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GPTs 커스터마이징: 강의 분야에 맞는 프롬프트를 사전 학습시켜 더 정밀한 분석 가능
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노션 뷰(View) 활용: 일정별, 강사별, 주제별로 데이터 시각화
결론
노션과 챗GPT는 단순한 생산성 도구가 아닙니다. AI와 노코드 자동화를 결합하면 1인 기업, 프리랜서, 소규모 팀도 대기업 못지않은 효율적인 운영 체계를 갖출 수 있습니다.
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강의 준비부터 참가자 관리, 데이터 분석, 후기 피드백 반영까지
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모든 과정이 자동화되어 운영자는 핵심 가치 창출에 집중할 수 있음
👉 이제는 “사람이 굳이 하지 않아도 될 일”을 과감히 자동화하고, 창의적인 업무와 전략적 사고에 더 많은 시간을 투자하세요. 결과는 분명 놀라울 것입니다.
Discover how to combine Notion and ChatGPT to automate tasks and boost productivity. From managing lecture data and generating Zoom links to analyzing participant feedback, this no-code approach saves time, reduces errors, and empowers individuals and small teams with enterprise-level efficiency.
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