기업들은 수년 동안 작업을 자동화해 왔지만, 대부분의 자동화는 여전히 엄격한 규칙을 따르고 있으며, 주요 결정 시점에서는 사람의 개입이 필요합니다.
하지만 자동화가 독립적으로 사고, 적응, 협업할 수 있다면 어떨까요?
여러 AI 에이전트가 함께 협력하여 동적으로 의사 결정을 내리는 새로운 접근 방식인 AI 에이전트 워크플로우를 소개합니다. 그 결과, 병목 현상이 줄어들고, 자동화가 더욱 스마트해지며, 사람의 지속적인 감독 없이도 프로세스가 지속적으로 최적화됩니다.
그리고 이러한 변화는 이미 진행 중입니다. 2026년까지 에이전트 AI는 기업 소프트웨어 애플리케이션의 33%를 지원하며, 매일 업무 결정의 최대 15%를 자율적으로 처리할 것입니다.
그렇다면 비즈니스에 AI 에이전트 워크플로우를 만들려면 어떻게 해야 할까요? 이 가이드에서는 주요 구성 요소, 이점 및 이를 효과적으로 구현하기 위한 단계별 접근 방식을 자세히 설명합니다.
시작해 보세요!
AI 에이전트 워크플로우란 무엇일까요?
AI 에이전트 워크플로우는 실시간으로 소통하고, 추론하고, 행동을 조정하는 AI 에이전트 팀과 같은 기능을 합니다. 각 에이전트는 데이터 수집, 분석, 의사 결정, 실행 등 전문적인 역할을 맡고 있으며, 서로 협력하여 워크플로우를 동적으로 최적화합니다.
이는 AI를 기반으로 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 자율적으로 완료하는 자동화의 변화를 나타냅니다.
기존의 작업 자동화 소프트웨어는 일반적으로 미리 정의된 규칙과 선형 작업 실행(X가 발생하면 Y를 수행)에 의존합니다. 이 접근 방식은 효율적이지만 예상치 못한 변수가 발생하면 어려움을 겪습니다.
생성 AI 및 기계 학습 덕분에 워크플로우 관리에 AI가 전 세계 많은 비즈니스에서 당연한 것이 되었습니다.
📌 예시: AI의 가장 큰 사용 사례 및 응용 분야 중 하나는 전자 상거래 환불 요청입니다. 환불을 요청하는 것은 겉으로 보기에 간단해 보입니다. 일반적으로 사람이 주문 내역을 확인하고, 결제를 확인하고, 사기를 감지하고, 환불을 승인해야 합니다. 이제 AI 에이전트가 다음과 같은 방식으로 처리합니다.✅ 한 에이전트가 주문 내역을 확인하고,✅ 다른 에이전트가 사기 위험을 표시하고,✅ 세 번째 에이전트가 환불을 처리하고,✅ 네 번째 에이전트가 상태를 업데이트합니다
📚 보너스: 생산성을 위한 최고의 AI 자동화 도구
AI 에이전트 워크플로우의 주요 구성 요소
AI 에이전트 워크플로우는 자동화, 의사 결정 및 프로세스 최적화를 가능하게 하는 여러 상호 연결된 구성 요소에 의존합니다.
이러한 AI 에이전트 워크플로우를 지원하는 6가지 필수 요소는 다음과 같습니다.
1️⃣ AI 에이전트
모든 에이전트 워크플로우의 핵심은 인공 지능을 사용하여 데이터를 처리하고, 독립적인 결정을 내리고, 작업을 효율적으로 수행하는 자율적인 AI 시스템인 지능형 에이전트입니다.
🔈 업계 업데이트: Deloitte는 2025년까지 생성형 AI를 사용하는 기업의 25%가 에이전트 AI를 테스트하기 시작하고, 2027년까지는 그 중 50%가 에이전트 AI를 사용할 것으로 예측합니다.
2️⃣ 머신러닝과 자연어 처리(NLP)
에이전트 워크플로우는 패턴을 인식하고, 컨텍스트를 해석하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해 기계 학습 알고리즘과 NLP(대규모 언어 모델에 의해 구동되는 경우가 많음)에 크게 의존합니다. NLP는 에이전트가 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 지원하므로 챗봇, 감성 분석 및 자동 문서 생성 등에 이상적입니다.
3️⃣ 워크플로우 로직 및 자동화 트리거
AI 워크플로우는 미리 정의된 규칙, 조건 및 트리거에 따라 작동합니다. 이를 통해 긴급도에 따라 전문 에이전트에게 티켓을 할당하거나 해결되지 않은 고객 쿼리를 에스컬레이션하는 등 특정 조건 및 비즈니스 규칙이 충족될 때 작업이 자동으로 실행됩니다.
4️⃣ 모니터링 및 피드백 루프
AI 워크플로우는 지속적으로 성능을 모니터링하고 피드백에 따라 적응해야 합니다. 내장된 분석 대시보드와 감사 로그를 통해 비효율적인 부분을 파악하고 시간이 지남에 따라 워크플로우의 정확성을 개선할 수 있습니다.
5️⃣ 고급 프롬프트 엔지니어링 기법
고급 프롬프트 엔지니어링 기술을 통해 AI 에이전트는 마치 작업을 초안 작성하는 것처럼 첫 시도에서 작업을 시도할 수 있습니다. 그 후, 이러한 에이전트는 초기 시도를 반성하고 지속적으로 개선합니다. 인기 있는 기술로는 계획, 사고의 사슬, 메타 프롬프트, ReAct 및 자기 반성 등이 있으며, 이러한 기술은 에이전트가 시간이 지남에 따라 개선되는 데 도움이 됩니다.
📮 ClickUp 인사이트: 응답자의 절반이 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 23%는 어디서 시작해야 할지 모르겠고, 27%는 고급 기능을 사용하기 위해 더 많은 교육이 필요합니다.
ClickUp은 문자 메시지처럼 친숙한 채팅 인터페이스로 이 문제를 해결합니다.
팀은 간단한 질문과 요청으로 바로 시작할 수 있으며, 많은 사람들을 방해하는 어려운 학습 과정 없이 사용하면서 더 강력한 자동화 기능과 워크플로우를 자연스럽게 발견할 수 있습니다.
AI 에이전트 워크플로우를 만드는 단계
AI 에이전트 워크플로우를 구현하고 업무 생산성을 높일 수 있는 단계별 가이드를 소개합니다.
1. 워크플로우 목표 정의하기
목표를 명확히 하세요. 고객 지원, 프로젝트 관리 간소화, 마케팅 캠페인 최적화를 자동화하고 싶으신가요?
현재 워크플로우의 문제점을 파악하고 주요 작업, 의사 결정 지점 및 원하는 결과를 지도에 표시하세요. 워크플로우 자동화 예시와 사용 사례를 통해 자동화할 사항을 결정하는 데 영감을 얻을 수도 있습니다.
💡 프로 팁: 특정 워크플로우 하나부터 시작하여 그 효과를 테스트한 다음, 그 결과를 바탕으로 확장하세요!
2. 적합한 AI 도구 및 플랫폼을 선택하세요
모든 AI 플랫폼이 동일하게 구축된 것은 아닙니다. 다중 에이전트 협업을 지원하고, 외부 도구와 통합되며, 비즈니스 프로세스를 개선하는 도구를 선택하세요.
예를 들어, 팀에 AI 기반의 프로젝트 관리(물론 엔드 투 엔드)가 필요한 경우, ClickUp과 같은 플랫폼을 기존 워크플로우에 쉽게 통합하여 부서 간 협업을 강화할 수 있습니다.
⚡ 빠른 팁: 기존의 기술 스택과 통합할 수 있는 확장 가능한 AI 솔루션을 항상 찾으세요. 또한 자세한 워크플로우 문서를 준비해 두세요.
더 깊이 알아보려면 다음 질문을 스스로에게 물어보세요:
✅ 사용량이 10배 또는 100배 증가하면 시스템 성능(응답 시간, 처리량)이 어떻게 변합니까?
✅ 알아야 할 특정 사용자 부하 임계값이나 동시 사용 제한이 있나요?
✅ 인프라 비용(컴퓨팅, 저장소, 네트워킹) 측면에서 솔루션의 확장 효율성은 어느 정도인가요?
✅ 기술 스택의 라이프 사이클(예: 새로운 소프트웨어 버전)에 맞게 통합이 얼마나 자주 업데이트되나요?
✅ 솔루션이 확장될 때 발생할 수 있는 숨겨진 비용이나 사용량 기반 비용은 무엇일까요?
3. 워크플로우 로직 및 트리거 설계
AI 에이전트 워크플로우는 트리거와 자동화 규칙에 따라 작동하므로 사람의 지속적인 개입이 필요하지 않습니다. AI가 개입하는 방법과 시기를 명확하게 지도에 표시하세요.
고객과의 상호 작용이나 내부 프로세스 등 일상적인 시나리오를 상황에 맞게 생각하고 AI 에이전트가 수행해야 할 작업을 단계별로 정확하게 요약하세요.
📌 예시: 고객 서비스 자동화에서 고객이 불만을 제기하면 AI가 즉시 해당 불만을 인간 상담원에게 전달해야 할까요, 개인화된 사과문을 생성해야 할까요, 아니면 후속 작업을 트리거해야 할까요?
📚 보너스: AI 프로세스 매핑을 만들고 최적화하는 방법
4. AI를 기존 시스템과 통합하세요
AI 에이전트 워크플로우는 연결된 시스템만큼만 강력합니다. AI 워크플로우가 기존 플랫폼과 동기화되어 운영을 중단하지 않고 데이터 전송을 자동화하고, 작업을 트리거하고, 다중 에이전트 협업을 강화할 수 있도록 하세요.
📌 AI 통합의 예시:
- 지원 요청을 자동으로 할당하는 AI 기반 티켓팅 시스템
- CRM 플랫폼에서 데이터를 가져오는 AI 기반 영업 예측 도구
- 프로젝트 관리 도구에서 생성된 자동화된 AI 보고서
5. 테스트, 모니터링, 최적화
AI 에이전트를 구축하는 것은 다층적인 작업입니다. 이러한 AI 에이전트 워크플로우는 지속적인 개선, 모니터링 및 미세 조정이 필요합니다. AI 워크플로우가 실행되면 성능을 추적하여 격차를 파악하고 가능한 한 빨리 해결하세요.
💡 프로 팁: '학습 사항' 로그를 유지하세요. 전체 팀이 액세스할 수 있는 중앙 집중식 장소에 성공 및 실패 사례를 문서화하세요. 시간이 지남에 따라 이 지식 기반은 더 빠른 문제 해결과 더 스마트한 향후 설계에 유용한 귀중한 리소스가 될 것입니다.
AI 워크플로우 자동화가 올바른 설정으로 생산성을 높이고 수작업을 줄이는 방법은 다음과 같습니다. 작은 것부터 시작하여 개선하고 확장하세요. 나머지는 AI가 처리합니다! 🔥
📚 또한 읽기: ClickUp, Excel 및 Word용 프로세스 지도 템플릿
ClickUp이 AI 에이전트 워크플로우를 개선하는 방법
오늘날 대부분의 팀은 AI를 사용하여 작업과 워크플로우를 자동화하는 데 큰 관심을 보이고 있지만, 곧 장애물에 직면하게 됩니다. 운영 효율성 대신, 시스템의 연결이 끊기고, 수동으로 작업을 넘겨야 하며, AI 도구가 분산되고, 워크플로우가 산재하는 문제를 겪게 됩니다.
문제는 무엇일까요? AI 도구는 개별적으로는 강력할 수 있지만, 이러한 도구의 노력을 조정하는 중앙 허브가 없으면 작업이 중복되어 팀에 혼란을 야기할 수 있습니다.
이것이 바로 일을 위한 모든 것 앱인 ClickUp이 해결하는 문제입니다. 이 앱은 AI 기반 워크플로우를 단일 위치에서 강화하기 위해 특별히 설계된 허브 역할을 합니다.
자세히 살펴보겠습니다 👇
자율형 Autopilot 에이전트를 통해 운영을 효율화하세요
ClickUp은 일상적인 작업을 처리하고 이미 살펴본 지능형 자동화 워크플로우를 더욱 강화하도록 설계된 강력한 AI 팀원인 '자동 조종 에이전트' 제품군을 제공합니다.
이 에이전트는 ClickUp의 AI 기능을 확장하여 일상적인 업무를 가상 비서에게 더욱 많이 위임할 수 있게 해줍니다.
ClickUp의 일일/주간 보고서 에이전트를 사용하여 진행 보고서를 자동으로 생성하는 기능을 활용하면, 원하는 ClickUp 목록에 연결하고 전달 일정을 설정하기만 하면 이해 관계자들에게 쉽게 최신 정보를 전달할 수 있습니다. 에이전트는 지정된 일정에 따라 보고서를 발송합니다. 이를 통해 이전에는 수동으로 보고서를 생성하는 데 소요되던 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
마찬가지로 ClickUp은 단순한 작업 할당 이상의 팀 커뮤니케이션을 간소화합니다. 팀 Standup Agent는 팀의 활성 작업 목록에서 비동기식으로 간단한 진행 상황을 수집하고, 간결한 요약을 제공하며, 모든 사람이 중단 없이 최신 정보를 확인할 수 있도록 함으로써 긴 라이브 회의에 대한 보다 효율적인 대안을 제공합니다.
또한 ClickUp은 ClickUp 채팅 내의 자동 응답 에이전트를 통해 팀이 정보를 빠르게 찾고 불필요한 질문을 줄일 수 있도록 지원합니다. 채팅 채널을 통해 일반적인 쿼리에 응답하여 즉각적인 지원을 제공하고 팀이 반복적인 문의에서 해방될 수 있도록 합니다.
자동화를 한 단계 더 발전시킨 ClickUp의 맞춤형 에이전트를 사용하면 고유한 워크플로우에 맞게 설계된 진정한 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. ClickUp 내에서 특정 트리거와 작업을 정의하여 고객 피드백 분석에서 지원 티켓 분류에 이르기까지 다양한 범위의 작업을 처리하는 AI를 만들 수 있으며, 기존 ClickUp 환경과 원활하게 통합할 수 있습니다.
ClickUp의 Autopilot Agents를 전략적으로 구현하면 AI의 기능을 개별 작업 관리에서 자동화된 커뮤니케이션 및 보고 영역으로 확장할 수 있습니다.
이를 통해 ClickUp 내에서 보다 지능적이고 자율적으로 작동하는 시스템이 구축되어, 팀 회원들은 창의력, 전략적 사고, 고부가가치 상호 작용에 집중할 수 있습니다. ClickUp 내에서 이러한 자율 에이전트의 강력한 기능을 활용하여 조직의 효율성과 혁신을 새로운 차원으로 끌어올리세요.
📌 예시: 소프트웨어 개발 스프린트를 관리하고 있다고 상상해보세요. 개발자가 기능을 '테스트 준비 완료'로 표시하면 ClickUp이 자동으로 QA 엔지니어에게 작업을 할당하고 작업 상태를 '테스트 중'으로 업데이트합니다. '
테스트가 48시간 이내에 완료되지 않으면 ClickUp이 QA 엔지니어에게 알림을 트리거합니다. 또한, 작업이 테스트에 실패하고 '수정 필요'로 표시되면 ClickUp이 해당 작업을 원래 개발자에게 자동으로 재할당하고 해당 개발자에게 알리므로 원활한 업무 인계와 문제 해결이 가능합니다
올인원 AI 어시스턴트를 활용하세요
ClickUp에 내장된 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain을 사용하여 자동화된 워크플로우를 구축할 수도 있습니다. Brain에 원하는 것을 자신의 말로 정확하게 말하면, Brain이 자연스럽고 대화형 지시 사항을 바탕으로 맞춤형 자동화를 구축합니다.
다음은 이를 최대한 활용하는 방법입니다 👇
- ClickUp Brain에 동료에게 설명하듯이 만들려는 자동화를 입력하기만 하면 됩니다. 예를 들어, "작업이 '긴급'으로 표시되면 '우선순위 팀'에 할당하고 마감일을 '내일'로 설정하세요"라고 입력하세요
- ClickUp Brain은 자연어 입력을 해석하고, 원하는 트리거와 동작을 식별한 다음, 그에 따라 자동화를 설정합니다
더 나아가 Brain은 워크플로우를 분석하고, 긴급한 작업을 식별하며, 마감일, 긴급성 및 프로젝트 상태에 따라 우선순위를 지능적으로 제안합니다. 이를 통해 가장 중요한 작업이 항상 최우선으로 처리될 수 있습니다.
ClickUp Brain이 ClickUp 자동화와 함께 작동하여 여러분의 일을 더 쉽게 만드는 방법은 다음과 같습니다.
- 작업 자동 채우기 및 자동 라우팅: ClickUp에 새로운 프로젝트가 등록되면 AI 필드를 사용하여 세부 정보를 즉시 분석하고 지루한 필드에 정보를 채울 수 있습니다(예: 노력 추정 또는 적절한 부서). AI 할당을 활용하여 팀원의 기술과 현재 처리 중인 업무에 따라 해당 작업을 완벽한 팀원에게 자동으로 보낼 수 있습니다
- AI 기반 인사이트로 내부 정보를 파악하세요: 데이터를 일일이 검색할 필요가 없습니다. ClickUp Brain은 프로젝트의 펄스를 지속적으로 분석하여 AI 카드에 실시간 인사이트를 제공합니다. 잠재적인 지연에 대한 경고가 대시보드에 표시되거나 중요한 성능 트렌드가 강조 표시되는 것을 상상해보세요
- AI Brain이 전문가처럼 우선 순위를 정하도록 하세요: 무엇을 먼저 처리해야 할지 고민한 적이 있으신가요? ClickUp Brain은 추측을 없애줍니다. 마감일, 의존성, 프로젝트의 전반적인 긴급성을 분석하여 AI Prioritize에 팀이 지금 집중해야 할 사항을 정확하게 알려줍니다. 마치 전략적인 프로젝트 전문가가 내부에 있는 것과 같습니다
이는 단순히 개별 AI 도구가 각자 자신의 역할을 수행하는 것이 아닙니다. ClickUp Brain은 이러한 도구를 하나의 팀으로 만듭니다. 데이터 입력, 작업 라우팅, 문제 발견, 우선순위 설정 등 모든 것이 원활하게 연동됩니다. 그 결과? 상당한 시간을 절약하고 오류를 줄이며 프로젝트가 비약적으로 발전하는 것을 확인할 수 있습니다.
📚 보너스: AI 개인 비서 앱을 사용하여 생산성을 높이는 방법
ClickUp 통합을 사용하여 AI 도구를 프로젝트 관리 워크플로우에 연결하세요
AI 도구는 강력하지만, 핵심 워크플로우에서 분리되어 있으면 효율성이 떨어집니다.
ClickUp은 ChatGPT, Make, Twilio, Zapier 등 주요 AI 플랫폼(및 그 외)과 원활하게 통합되어 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 통합을 통해 AI가 생성한 인사이트를 프로젝트 관리 작업에 직접 통합할 수 있습니다.
수동으로 복사하여 붙여넣기 할 필요 없이 CRM의 리드를 실행 가능한 ClickUp 작업으로 즉시 변환할 수 있다고 상상해보세요. 또는 GitHub의 업데이트가 작업 공간에 자동으로 표시되어 추가적인 노력 없이 모든 사람이 동일한 정보를 확인할 수 있다고 상상해보세요.
ClickUp 통합 또는 강력한 API를 사용하면 이 모든 것을 수행하고 워크플로우를 즉시 개선할 수 있습니다.
💡 프로 팁: AI 기반 워크플로우를 통해 절약된 시간, 오류 감소 및 생산성 향상을 추적할 수 있는 특정 대시보드를 설계하세요. 이를 통해 AI 통합의 ROI를 정량화할 수 있습니다! 더 나은 결과를 얻으려면 ClickUp 시간 추적 및 ClickUp 작업량 보기를 사용하여 리소스를 더 잘 이해하세요.
AI 에이전트 워크플로우의 이점
AI 에이전트 워크플로우가 그토록 화제가 될 만한 가치가 있는지 아직 의문이 드신다면, 아직 충분히 주목받지 못한 몇 가지 뛰어난 장점을 소개해드리겠습니다. ⬇️
비즈니스 프로세스 최적화
- AI 에이전트 워크플로우는 오류를 조기에 발견하므로 나중에 혼란을 겪지 않아도 됩니다
- 작업이 여러 부서에 분산되는 대신 AI가 해당 작업을 처리하기에 가장 적합한 사람에게 자동으로 직접 전달합니다
- AI는 세부 사항까지 깊이 파고들어, 인간이 일반적으로 놓치기 쉬운 사소한 비효율성을 드러내어, 세밀한 조정을 가능하게 합니다
적응성과 확장성 강화
- 팀원이 퇴사하면서 귀중한 팀의 인사이트를 잃어버린 적이 있으신가요? AI 워크플로우는 이러한 숨겨진 지식을 원활하게 저장하고 전달하여 성장과 전환을 훨씬 수월하게 만듭니다
- AI 에이전트 워크플로우는 변화하는 요구를 실시간으로 감지하여 필요한 곳에 인력과 자원을 자동으로 재할당합니다
비용 절감 및 효율성 향상
- AI가 지루하고 반복적인 인지 작업을 처리하므로 팀은 소진되지 않고 창의력과 활력을 유지할 수 있습니다
- AI 에이전트 워크플로우는 간과된 부분에서 숨겨진 절약의 기회를 찾아냅니다. 공급업체 비용, 활용도가 낮은 소프트웨어 라이선스, 또는 조용히 예산을 소모하는 미묘한 공급망의 비효율성 등입니다
- AI가 유지보수가 필요한 시기를 정확하게 예측하므로 갑작스러운 중단 및 비용이 많이 드는 업무 중단을 방지할 수 있습니다
하지만 사실, 이러한 강력한 혜택은 몇 가지 장애물 없이 얻을 수 없습니다.
AI 에이전트 워크플로우의 과제 및 고려 사항
AI 에이전트 워크플로우를 성공적으로 통합하려면, 비즈니스는 그 효과에 영향을 미치는 주요 과제를 해결해야 합니다.
다음은 자주 직면하는 문제점과 그 해결책입니다:
AI 에이전트 워크플로우 도입의 과제
❌ 높은 설정 비용, 복잡한 통합, 직원의 저항은 AI 도입을 늦출 수 있습니다. 단계별 접근 방식을 통해 원활한 구현과 팀의 일관성을 보장할 수 있습니다.
✅ 소규모 AI 구현으로 시작하여 점차 확장하세요✅ 로우코드 AI 플랫폼을 사용하여 통합을 간소화하세요✅ 직원에게 AI 교육을 제공하여 신뢰와 적응력을 구축하세요
품질 보증 및 신뢰성 확보
❌ AI 에이전트는 데이터를 잘못 해석하여 부정확한 결정과 워크플로우 중단을 초래할 수 있습니다. 민감한 데이터를 지속적으로 모니터링하고 구조화된 AI 교육을 실시하면 신뢰성을 높일 수 있습니다.
✅ 실시간 모니터링 및 오류 감지 시스템 설정✅ 고품질 훈련 데이터를 사용하여 AI 정확도 향상✅ AI 모델을 자주 감사하여 성능 일관성 보장
규제 및 준수 제한 사항을 관리하는 방법
❌ AI 워크플로우는 프라이버시 관련 법률을 준수하고 공정한 의사 결정 및 데이터 처리를 보장해야 합니다. 그러나 때로는 규칙을 준수하지 못하는 경우도 있습니다.
✅ GDPR, HIPAA 및 SOC2 규정 준수 표준을 따르세요✅ AI 모델의 편견과 공정성을 정기적으로 테스트하세요✅ 중요한 AI 기반 의사 결정에 대한 인적 감독을 구현하세요
AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 것은 첫 단계에 불과합니다. 그 잠재력을 극대화하려면 올바른 도구가 필요합니다.
ClickUp으로 워크플로우의 성능을 강화하세요
AI는 단순한 자동화가 아닙니다. 일을 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 효율적으로 만드는 것입니다.
대부분의 AI 도구는 일상적인 작업을 지원하지만, ClickUp은 반복적인 작업을 자동화하고 가장 필요한 순간에 실시간 인사이트를 제공하는 등 워크플로우를 적극적으로 개선하여 단순한 AI 지원의 한계를 뛰어넘습니다.
더 이상 워크플로우가 분산되거나 플랫폼을 전환할 필요가 없습니다. AI 기반의 중앙 집중식 시스템으로 더 많은 작업을 완료할 수 있습니다.
ClickUp이 모든 것을 할 수 있는데 왜 다른 플랫폼에서 AI 워크플로우를 관리하는 데 시간을 낭비하십니까?