오늘의 AI 자동화 주목 툴
이번에 볼 툴들은 단순 생산성 앱이라기보다, 이메일 답장·고객 응대·팀 커뮤니케이션처럼 매주 반복되는 사무 업무를 자동화 흐름으로 바꾸는 쪽에 가깝습니다. 각각 어떻게 쓸 수 있는지 바로 봐요.
한눈에 비교
| 툴 | 핵심 용도 | 잘 맞는 업무 | 주의할 점 |
|---|---|---|---|
| Goldfish | AI 답장·요약·문장 재작성 | 이메일, 슬랙 메시지, 문서 편집 | Mac 전용, 현재 얼리 액세스 단계 |
| MakersClaw | Slack·Teams·Telegram AI 에이전트 | 고객지원, 영업, 리서치 자동화 | 도구 호출 단위 과금, 역할 설계 필요 |
| Zoona AI | AI 고객 지원 티켓 자동 처리 | CS 팀 1차 응대 자동화 | 문서·대화 이력 학습 셋업이 선행돼야 함 |
| Dirac | AI 이메일 브리핑 + 답장 초안 | 창업자·팀장급 인박스 관리 | 이메일 전체 접근 권한을 줘야 함 |
Goldfish
Mac에서 Option 키 하나로 AI가 현재 맥락을 파악하고 답장 초안·요약·문장 재작성을 바로 해주는 작업 보조 앱
Mac에서 Option 키를 누르면 현재 작업 맥락을 AI가 이미 파악하고 답장 초안·요약·문장 재작성을 바로 해줍니다. 앱 전환 없이 어떤 텍스트 필드에서도 작동해서, 이메일을 쓰다가도 슬랙 메시지를 작성하다가도 바로 호출할 수 있어요.
컨텍스트를 매번 다시 설명하지 않아도 된다는 점이 핵심입니다. AI가 지금 어떤 화면에 있는지, 어떤 문맥인지를 이미 알고 있는 상태에서 작동해요.
이런 분들한테 맞아요
이메일이나 슬랙 메시지를 매일 수십 건 처리하면서 "어떻게 표현하지"에 시간이 자꾸 빠진다면, Option 키 하나로 초안을 뽑아내는 흐름이 실제로 유용할 수 있어요. 문장 재작성·요약도 같은 단축키로 처리돼서 맥락 전환 없이 이어서 작업할 수 있어요. 다만 현재 얼리 액세스 단계라 안정성은 직접 확인이 필요해요.
Goldfish 활용 예시
고객 이메일 수신 → Option 키 호출 → AI가 이메일 내용 파악 → 답장 초안 3가지 제안 → 선택 후 발송
MakersClaw
Slack·Teams·Telegram에 바로 연결되는 AI 직원 플랫폼으로 역할별 에이전트를 24/7 운영하는 서비스
Slack·Teams·Telegram에 원클릭으로 연결되는 AI 직원 플랫폼입니다. 고객지원·영업·리서치·SEO용 AI 에이전트를 컨테이너 환경에서 24/7 운영하며, 도구 호출 단위로 과금하는 구조예요.
메신저 채널 자체가 AI 에이전트 실행 환경이 되는 방식입니다. 별도 UI를 만들 필요 없이 팀이 이미 쓰는 채널에 에이전트를 붙이는 형태라 도입 장벽이 낮아요.
이런 분들한테 맞아요
고객 문의가 슬랙이나 텔레그램으로 들어오는데 매번 직접 확인해서 답해야 하는 상황이라면, 역할별 AI 에이전트를 채널에 연결해서 1차 응대를 자동화할 수 있어요. 영업 리드 정리, 리서치 수집 자동화도 같은 방식으로 적용할 수 있어요. 다만 도구 호출 단위 과금이라 에이전트가 많이 실행될수록 비용이 올라가니 실행 범위 설계가 필요해요.
MakersClaw 활용 예시
고객이 텔레그램 채널에 문의 → 고객지원 AI 에이전트 자동 감지 → 문서 기반 1차 답변 → 해결 불가 시 사람에게 컨텍스트와 함께 전달
Zoona AI
문서와 과거 대화 기록을 학습해 CS 티켓 60% 이상을 자동 처리하는 AI 고객 지원 툴
문서와 이전 대화 기록을 학습해 티켓의 60% 이상을 자동 처리하는 AI 고객 지원 툴입니다. 사람에게 넘길 때는 전체 컨텍스트를 함께 전달해 고객이 같은 내용을 반복해서 설명하지 않아도 돼요.
학습 데이터 소스를 문서 + 대화 이력 두 가지로 결합한다는 점이 특징입니다. 공식 문서만 학습시키는 방식보다 실제 응대 패턴을 반영한 자동화가 가능해요.
이런 분들한테 맞아요
CS 팀이 비슷한 문의를 반복해서 처리하는 데 시간이 너무 많이 빠진다면, 1차 응대를 AI에 넘기는 구조가 실질적으로 인력 부담을 줄여줄 수 있어요. 60% 자동 처리율은 데이터가 잘 정리된 경우 기준이니, 도입 전에 기존 응대 데이터 품질을 먼저 확인하는 게 좋아요. 학습 셋업이 선행돼야 효과가 나와요.
Zoona AI 활용 예시
고객 문의 티켓 수신 → 문서+이력 기반 AI 1차 응대 → 자동 해결 60%+ → 나머지는 전체 컨텍스트와 함께 담당자에게 라우팅
Dirac
매일 아침 이메일을 스캔해 결정이 필요한 것만 브리핑해주고 내 말투로 답장 초안을 써주는 AI 이메일 클라이언트
매일 아침 이메일 전체를 스캔해 결정이 필요한 것만 요약 브리핑해주는 AI 이메일 클라이언트입니다. 내 목소리 스타일로 답장 초안을 자동 작성하고, 중요도가 낮은 80%는 조용히 처리해요.
'어시스턴트가 되지 말고 결정만 해라'는 UX 철학이 명확합니다. 전체 인박스를 보여주는 대신 오늘 실제로 읽고 판단해야 할 것만 골라서 올려주는 방식이에요.
이런 분들한테 맞아요
이메일을 열 때마다 뭐부터 봐야 할지 판단하는 데 시간이 빠진다면, 매일 아침 브리핑 형태로 정리해주는 구조가 실제로 인박스 처리 속도를 줄여줄 수 있어요. 내 말투로 초안을 쓴다는 기능은 스타일 학습 시간이 어느 정도 필요하니 처음엔 초안 검토 단계를 반드시 두는 게 좋아요. 이메일 전체 접근 권한을 줘야 한다는 점도 사전에 고려해야 해요.
Dirac 활용 예시
매일 아침 이메일 전체 스캔 → 결정 필요 항목만 브리핑 → 각 항목에 내 말투 답장 초안 자동 작성 → 검토 후 발송
AI 자동화 도입 전 체크할 것
- 어떤 반복 업무를 줄일 것인가?
- 시스템 접근 권한은 어디까지 줄 것인가? (이메일·CRM·캘린더·스프레드시트)
- AI가 바로 실행해도 되는 업무 vs 승인 후 실행해야 하는 업무
- 잘못된 발송·잘못된 수치를 막는 검수 단계가 있는가?
- 기존 툴 연동으로 쓸지, Make·n8n·API로 직접 연결할지
한 줄 정리
핵심은 툴 자체보다 "AI가 어디까지 하고, 사람이 어디서 승인할지"를 나누는 구조예요. 이 경계만 잘 잡으면 이메일·고객 응대·팀 커뮤니케이션 업무는 상당 부분 자동화할 수 있어요.
우리 회사 업무에 이런 자동화를 붙일 수 있는지 무료로 진단해드려요. 쓰는 툴, 반복 업무, 월 소요 시간을 알려주시면 자동화 가능 영역과 예상 구조를 정리해드려요.
