다양한 시스템과 툴들 사이에서 반복적으로 진행되는 작업이 많아지면서, 이제 ‘자동화’는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
반복 업무에서 벗어나 창의적이고 전략적인 일에 집중하고 싶은 욕구, 그리고 효율성에 대한 끊임없는 요구가 자동화 도구의 발전을 이끌어왔습니다. 그 중심에 서 있는 강력한 도구가 바로 Make 입니다.
복잡한 것을 단순하게 만드는 것이 Make의 핵심 철학입니다.
Make는 다양한 앱과 서비스를 연결해 복잡한 워크플로우를 쉽게 자동화할 수 있게 해줍니다. 시각적이고 직관적인 인터페이스를 통해, 코딩 지식 없이도 다양한 커스텀 자동화 시나리오를 구축할 수 있습니다.
참고로 Make와 Zapier 중 무엇을 고를지 고민 중이시라면, 두 도구를 직접 써보고 비교한 글을 따로 정리해두었습니다. 이 글은 “Make를 이미 눈여겨보고 있는 분”을 위해 Make 자체를 깊이 들여다보는 내용입니다.
Make vs Zapier 비교 및 실사용 후기 보러가기
1. Make를 한마디로
(1) Why Make 업무 자동화?
Make 자동화 툴의 가장 큰 특징은 전체 자동화 워크플로우를 시각적으로 확인할 수 있다는 점입니다. 각 단계가 어떻게 연결되고 어디로 흐르는지를 한눈에 볼 수 있어 직관적입니다.
위 이미지는 Make에서 제공하는 템플릿 중 하나로, 워드프레스 블로그에 작성한 내용이 ChatGPT를 거쳐 여러 경로로 동시에 업데이트되는 자동화를 보여줍니다. 그만큼 Make는 다른 어떤 자동화 툴보다 직관적이면서도, 복잡한 워크플로우를 설계할 수 있다는 장점이 있습니다.
(2) Zapier 근본적 차이
이러한 Make 자동화 솔루션의 특징은 Zapier와 비교하면 더 분명해집니다.
Zapier가 선형적인 흐름으로 자동화를 이어간다면, Make는 여러 갈래로 분기하는 흐름을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 트리거 이후 조건에 따라 경로를 나누거나, 여러 작업을 동시에 실행하거나, 반복 루프를 도는 식의 복잡한 구조가 가능합니다.
대신 이 강력함에는 대가가 있습니다.
자동화 툴을 처음 다룰 때의 진입 난이도가 Zapier보다 높고, 학습 곡선도 가파릅니다.
시나리오·모듈·라우터 같은 개념을 이해해야 제대로 활용할 수 있기 때문입니다. 다만 직접 사용해본 결과, 기본적인 요소는 어렵지 않게 이해하고 바로 쓸 수 있는 수준이었습니다. 복잡한 자동화를 본격적으로 설계하는 단계에서 학습이 필요할 뿐, 시작 자체가 막히는 정도는 아닙니다.
정리하면 Make의 포지션은 명확합니다.
단순한 자동화를 빠르게 만들고 싶다면 다른 도구가 편할 수 있지만, 조건 분기와 다단계 처리가 필요한 복잡한 자동화를 다뤄야 한다면 Make가 강력한 선택지가 됩니다. 아래에서 그 근거가 되는 주요 기능들을 살펴보겠습니다.
2.Make 주요 기능
(1) 광범위한 앱 연동
Make는 자동화 툴답게 방대한 외부 제품과 연동됩니다. 구글 시트, 이메일부터 에어테이블, 노션, 페이스북, 텔레그램까지 대부분의 업무 도구가 지원됩니다.
2년 전 이 글을 처음 쓸 때 “1,000개 이상”이라고 소개했는데, 지금은 3,000개 이상으로 크게 늘었습니다. 그만큼 우리가 쓰는 도구가 연동될 가능성이 높아졌습니다.
(참고로 Zapier는 9,000개 이상으로 연동 수 자체는 더 많지만, Make는 앱 하나당 제공하는 액션의 깊이에서 앞섭니다.)
하단 이미지를 보면 최근에 핫 이슈인 구글 제미나이 및 클로드, 퍼플렉시티 등 핫한 LLM들과도 연동이 되며, 그 외에도 다양한 카테고리별 제품들이 연동 됩니다.
초기에 자동화를 어려워하는 분들을 위해 다양한 자동화 템플릿도 제공합니다. 어떤 자동화가 가능한지, 어떤 제품들과 연동되는지 미리 확인하고, 템플릿에 필요한 요소만 채워 넣는 방식으로 시작할 수 있습니다.
앱뿐만 아니라 API 연동도 지원합니다. 원하는 형태로 커스텀해서 자동화 플로우를 구현할 수 있어, 유연하면서도 복잡한 자동화가 가능합니다.
(2) 데이터 매핑 및 변환
Make의 중요한 강점 중 하나는 고급 데이터 조작 기능입니다. 기업이나 조직마다 데이터를 보관하는 방식이 다른데, Make로 데이터를 전송할 때 엑셀뿐만 아니라 JSON 같은 데이터 형식을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 직렬화하거나 파싱하는 작업이 가능합니다.
실제로 데이터 빌더를 작업하면 JSON 형태로 타입을 설정하고 데이터 형식을 정의함으로 복잡한 데이터 구조도 자동화할 수 있게 됩니다.
(3) 에러 처리 및 로깅·알림 시스템
자동화 워크플로우에서 에러나 예외 상황은 피할 수 없는 현실입니다. Make는 이를 관리하는 기능을 촘촘하게 제공하는데, 이 부분이 특히 복잡한 자동화를 운영할 때 진가를 발휘합니다.
Make는 총 5가지 에러 핸들러(Ignore, Resume, Commit, Rollback, Break)를 제공하며, 이를 활용한 자동화된 에러 처리 흐름을 구성할 수 있습니다.
- 에러 라우터 : 에러 발생 시 자동으로 대체 경로로 워크플로우를 전환해, 중요한 프로세스가 중단되지 않고 계속 진행되도록 합니다.
- 재시도 메커니즘 : 일시적인 네트워크 오류나 서비스 중단에 대비해 자동 재시도를 제공합니다. 재시도 횟수와 간격을 직접 설정할 수 있습니다.
- 조건부 에러 처리 : 경미한 오류(예: 데이터 누락)는 무시하고 진행하되, 심각한 오류는 전체 프로세스를 중단하는 식의 세밀한 제어가 가능합니다.
또한 이슈 발생 시를 대비한 로깅·알림 체계도 갖추고 있습니다. 각 단계별 실시간 실행 로그로 문제 지점을 정확히 파악할 수 있고, 중요한 오류는 이메일·SMS·슬랙 등으로 즉시 알림을 받을 수 있습니다. 전체 워크플로우의 에러 현황을 한눈에 보는 에러 대시보드도 제공됩니다.
이 정도의 에러 처리 체계는 단순한 자동화 도구에서는 보기 어려운 수준입니다. 자동화가 많아지고 중요해질수록 “실패했을 때 어떻게 처리하는가”가 핵심이 되는데, Make는 이 부분에서 확실한 강점을 가집니다.
(4) Make 사용 후기 화면
실제 사용해보면, 전체 프로세스를 시각적으로 한눈에 파악할 수 있어 직관적이었습니다. 우선은 단일 경로로 구성했으나, 오류 대응 분기를 더하거나 상황별 맞춤 자동화를 추가하는 등 유연한 확장이 가능합니다.
연동 난이도도 낮았습니다.
구글과 슬랙은 계정 및 워크스페이스만 연결하면 손쉽게 연동되었고, 이 작업을 통해 구글 시트의 세일즈 리드 수집부터 슬랙 공유, AI 기반 답신 초안 작성 및 구글 문서 저장까지의 전체 흐름을 한 번에 구축했습니다.
3. Make AI 자동화
2026년의 Make는 앱을 연결하는 도구에서 “AI와 자동화를 함께 다루는 도구”로 무게중심을 옮겼습니다. 핵심은 AI Agents입니다.
(1) AI Agents : 스스로 판단
Make AI Agents는 실행할 때 판단하는 기능입니다. 2026년 2월 정식 출시되었고, 유료 플랜에서 사용할 수 있습니다.
기존 자동화는 “이 트리거가 발생하면 → 이 작업을 한다”는 정해진 규칙을 따릅니다. 반면 AI Agent는 상황을 보고 어떤 작업을 할지 스스로 결정할 수 있습니다. 규칙으로 다 정해두기 어려운, 판단이 필요한 작업을 맡길 수 있다는 뜻입니다.
Make의 AI Agents는 몇 가지 강점을 갖습니다.
- 시각적 통제 : 캔버스 안에서 에이전트를 구성하고, 추론 패널(Reasoning Panel)로 에이전트가 왜 그렇게 판단했는지 확인할 수 있습니다. AI에 맡기되 과정을 들여다볼 수 있습니다.
- 멀티모달 입력 : PDF, 이미지, CSV 같은 자료를 이해하고 처리합니다.
- 모듈을 도구로 : Make의 어떤 모듈이든 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 바꿀 수 있어, 3,000개 넘는 앱 연동이 그대로 에이전트의 능력이 됩니다.
- 네이티브 AI 제공 : 외부 API 키나 계정 관리 없이 Make 안에서 바로 LLM을 쓸 수 있어 진입 장벽이 낮습니다.
(2) Make AI 카테고리
Make는 AI 관련 기능을 여러 갈래로 넓혀가고 있습니다. 2026년 현재 Make가 내세우는 AI 축을 정리하면 이렇습니다.
| 구분 | 무엇인가 |
|---|---|
| Agentic Automation | 상황에 따라 실시간으로 적응하는 AI 기반 자동화 (전체를 아우르는 방향성) |
| Make AI Agents | 3,000개 이상의 앱에 걸쳐 실제로 행동하고 워크플로우를 조율하는 투명한 AI 에이전트 |
| Library of Agents | 바로 배포하고 수정해 쓸 수 있는 미리 만들어진 에이전트 모음 |
| Make MCP Server | 외부 AI를 Make의 실제 업무 액션에 안전하게 연결 |
| Make AI Apps | 자동화에 활용할 수 있는 AI 앱 모음 |
4. 무료 버전 사용해보기
(1) 요금제 확인
Make의 요금을 이해하려면 먼저 크레딧(credit) 개념부터 알아야 합니다.
과거 Make는 사용량 단위를 ‘Operations(작업)’라고 불렀는데, 2025년 8월부터 ‘Credits(크레딧)’로 이름이 바뀌었습니다. 계산 방식 자체는 비슷합니다. 자동화 안에서 모듈이 한 번 실행될 때마다 1 크레딧이 차감됩니다.
예를 들어 “이메일 수신 → 슬랙 알림 → 구글 시트 저장” 3단계 자동화를 한 번 돌리면 약 3 크레딧이 소모됩니다. 여기서 중요한 점은, 조건 분기(라우터)나 반복(이터레이터)이 많아질수록 크레딧 소모가 빠르게 늘어난다는 것입니다. 그래서 요금제의 표시 가격만 보고 예산을 잡으면 실제 사용량과 어긋날 수 있습니다.
(2) 무료 버전 테스트해보기
Make의 무료 플랜은 기간 제한 없는 영구 무료입니다. 월 1,000 크레딧과 활성 시나리오 2개, 그리고 3,000개 이상의 앱 연동과 시각적 빌더를 그대로 쓸 수 있습니다. 자동화를 학습하거나 가벼운 워크플로우 한두 개를 돌리기에 충분합니다.
5. Make 추천 팁
이런 팀에게 Make를 추천합니다]
지금까지 Make의 주요 기능과 2026년의 변화를 살펴봤습니다. 마지막으로 정리하면, Make는 복잡한 자동화를 시각적/직관적으로 다루고 싶은 팀에게 가장 잘 맞습니다.
Make가 특히 강점을 보이는 경우는 다음과 같았습니다.
- 조건 분기와 다단계 처리가 필요한 복잡한 자동화를 설계해야 하는 경우
- 데이터를 단순히 옮기는 것을 넘어 JSON 파싱 등 가공, 변환이 필요한 경우
- 자동화가 많아지면서 에러 처리와 모니터링이 중요해진 경우
- 규칙 기반 자동화에 더해 AI 에이전트까지 한곳에서 다뤄보고 싶은 경우
- 동일 예산에서 더 많은 실행량을 확보하고 싶은 경우
반대로 아주 단순한 자동화를 빠르게 만드는 것이 목적이라면, 학습 곡선이 낮은 다른 도구가 더 편할 수 있습니다. 이 부분은 기존 비교 글에서 자세히 다뤘습니다.
직접 써보는 것이 가장 확실합니다
Make는 글로 읽는 것보다 직접 만져봐야 감이 오는 도구입니다. 다행히 기간 제한 없는 무료 플랜이 있어, 카드 등록 없이 시각적 빌더와 3,000개 이상의 앱 연동을 바로 체험할 수 있습니다. 실제 업무에서 반복되는 작업 하나를 골라 자동화해보시길 권합니다.
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