AI를 처음 접하는 팀에게 적합한 AI 스택은 무엇인가요?

한 팀이 콘텐츠 제작 시간을 절약하기 위해 AI 글쓰기 도구를 실험합니다. 곧이어 누군가는 AI 이미지 생성기를 시도합니다. 이후 반복적인 작업을 자동화하기 위해 또 다른 도구가 추가됩니다.

개별적으로 보면 이 tools는 유용해 보입니다. 하지만 시간이 지남에 따라 설정은 점점 복잡해지기 시작합니다.

tools가 서로 소통하지 않습니다. 일부는 비슷한 기능을 수행합니다. 결과물이 여러 앱에 흩어져 있어, 실제로 도움이 되는 것과 단순히 잡음을 더하는 것의 차이를 구분하기 어렵습니다.

AI를 처음 접하는 팀에게 이런 혼란, 즉 'AI 확산'은 흔히 겪는 초기 단계입니다. 이는 학습 과정의 일부입니다.

그런데 말이죠? 더 많은 AI 도구가 필요한 게 아닙니다. 오히려 팀의 특정 요구사항과 AI 성숙도 수준에 맞는 적절한 조합이 필요할 뿐입니다.

이 블로그에서는 임시방편적인 AI 도입을 넘어 효과적인 AI 기술 스택을 구축하는 방법을 보여드립니다. 실제로 귀하의 번거로운 작업을 줄여주는 그런 스택을 말이죠.

AI 시작의 어려움

AI 기반 애플리케이션이 그 어느 때보다 빠르게 시장에 출시되고 있습니다.

누구나 몇 가지 API, 사전 훈련된 모델, 클라우드 인프라만 있으면 AI 도구를 구축할 수 있습니다. 각 tool은 더 빠른 일, 더 스마트한 의사 결정, 또는 수동 단계의 감소를 약속합니다.

수많은 머신러닝 프레임워크, 클라우드 플랫폼, 데이터 저장 도구 중에서 선택해야 합니다. 선택지가 많을수록 결정 장애는 더욱 심해집니다.

하지만 그게 전부가 아닙니다. 진짜 도전은 그 이후에 시작됩니다:

AI를 처음 접하는 팀에게 초기 도입은 취약합니다. 필요한 것은 높은 사용성과 전반적인 원활한 통합을 갖춘 간단한 설정입니다.

적절한 AI 기술 스택은 AI 라이프사이클 전반에 필요한 구조를 제공하여 AI로의 전환을 훨씬 수월하게 만듭니다.

어떻게? 함께 알아봅시다!

👀 알고 계셨나요: ClickUp AI 활용 격차 설문조사에 따르면, 전문가 중 23%가 사실상 "AI 마비 상태"입니다. 즉, 기술을 사용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지, 복잡성을 더하지 않으면서 실제 일상 업무에 어떻게 적용해야 할지 전혀 모르고 있다는 뜻입니다.

AI 스택이란 무엇인가요?

AI 스택이란 팀 전체 또는 조직 전반에 걸쳐 AI 기능을 운영하기 위해 사용하는 도구, 기술, 인프라, 프레임워크의 상호 연결된 집합입니다.

AI 스택의 계층 구조 이해하기

AI 기술 스택은 계층적으로 구축됩니다. 각 계층을 구성할 적합한 tools를 선택하면, 이 계층들이 모여 AI 스택을 완성합니다.

세 가지 핵심 계층은 다음과 같습니다:

1. 데이터 레이어

AI는 제공된 정보로부터 학습합니다. 이 계층은 AI가 학습할 수 있는 모든 것을 포함합니다. 이는 기업 정보가 체계적으로 정리되고 정제되어 AI가 쉽게 찾을 수 있도록 보장합니다.

2. 인텔리전스 레이어

이것은 AI 기술 스택의 사고 부분입니다. 수집된 데이터를 처리하여 예측, 요약 또는 자동화된 결정을 제공합니다.

3. 애플리케이션 계층

애플리케이션 레이어는 AI를 워크플로우에 연결하여 팀원들이 실제로 일을 수행하는 데 활용할 수 있도록 합니다.

🧠 재미있는 사실: 1770년대 스위스 시계 제작자 피에르 자케-드로즈는 6,000개의 부품으로 만들어진 기계 소년 '라이터(The Writer)'를 제작했습니다. 이 기계는 최대 40자 길이의 맞춤형 문장을 쓸 수 있었으며, 컴퓨터의 초기 예시 중 하나로 여겨집니다.

스택과 독립형 AI 도구의 차이점

독립형 AI 도구를 선택할 때 다음과 같은 질문을 하게 됩니다: 이 도구는 무엇을 할 수 있나요?

즉각적인 속도와 편의성이 우선순위입니다. 지금 당장 단일 문제를 해결해 주는 플러그 앤 플레이 솔루션을 선호합니다.

AI 스택을 구축할 때 중점을 두어야 할 부분은 다음과 같습니다: 이 도구가 우리의 워크플로우에 어떻게 적용될 수 있을까?

목표는 다음과 같은 AI 솔루션에 투자하는 것입니다:

AI를 처음 접하는 팀이 통합되고 모듈화된 설정이 필요한 이유

몇 가지 AI 도구를 가져다 가게 운영에 활용하고 싶은 유혹이 있을 수 있습니다. 하지만 팀과 함께 AI를 확장하고 싶다면, 통합되고 모듈화된 설정을 구축하는 것이 매우 중요합니다.

그 이유는 다음과 같습니다:

일상에서 활용되는 간단한 AI 스택 예시

AI 스택이 복잡하다고 생각하시나요? 실제로는 훨씬 간단하며, 고급 엔지니어링이나 AI 개발을 처음부터 시작할 필요가 없습니다.

중요한 것은 올바른 AI 앱을 선택하고 적절한 플랜 하에 이를 적절히 조합하는 것입니다. 그렇게 한다면 혼란을 줄이고, 워크플로우의 방해를 최소화하며, 비용을 절감하면서 AI로부터 진정한 가치를 얻을 수 있습니다.

다음은 팀들이 일상 업무에 AI 기반 도구를 어떻게 활용하는지에 대한 몇 가지 간단한 예시입니다.

1. CRM + 분석 + 글쓰기 AI

📌 예시: 수백 개의 활성 리드를 관리하는 영업 팀을 운영 중입니다. 영업사원에게 CRM 기록을 수동으로 확인하도록 요청하는 대신, CRM 위에 AI 기반 분석을 적용하여 최근 리드 행동과 구매 신호를 추적하세요.

시스템이 구매 의사가 높은 리드를 식별하면 해당 정보를 AI 작성 도구로 전달합니다. 도구는 맞춤형 후속 이메일을 초안으로 작성하며, 담당자는 이를 빠르게 검토한 후 발송합니다.

2. 프로젝트 관리 + 회의 자동화 + 지능형 작업 할당

📌 예시: 팀 동기화 중 회의 도구가 대화를 실시간으로 청취하고 녹취하며, 언급된 모든 '할 일'을 식별합니다.

해당 작업 항목들은 자동으로 프로젝트 관리 tool로 전송됩니다. 회의가 끝날 무렵이면 프로젝트 보드가 모든 신규 작업으로 업데이트됩니다.

AI는 또한 작업을 할당하고 알리기 전에 각 팀원의 업무량과 기술을 자동으로 분석합니다.

3. 내부 채팅 + 검색 AI

📌 예시: 팀원들이 맥락이나 분실된 파일을 찾기 위해 서로 연락하는 대신, 회사 wiki와 공유 폴더에 AI를 통합하세요. AI가 인사 정책, 과거 프로젝트 플랜, 기술 가이드 등 모든 내용을 분석합니다.

그런 다음 이를 내부 채팅 앱에 연결하세요. 팀원이 질문이 있을 때 채팅창에 입력하면 AI가 해당 정보를 가져옵니다.

초보자를 위한 올바른 AI 스택 선택 방법 (단계별 가이드)

성공적인 AI 배포를 위한 올바른 스택 선택 방법은 다음과 같습니다:

1단계: 요구사항 정의하기

먼저 현재 팀의 업무 방식을 살펴보는 것부터 시작하세요.

팀이 주로 콘텐츠 초안 작성, 노트 요약, 아이디어 브레인스토밍 같은 개별 작업에 AI를 활용하고 있나요? 그렇다면 처음에는 몇 가지 독립형 AI 도구만으로도 충분하다고 느껴질 수 있습니다.

하지만 AI가 공유 워크플로우—상태 업데이트, 작업 생성, 보고, 내부 문서화—에 영향을 미치기 시작하면 곧 마찰을 겪게 될 것입니다. 컨텍스트 복사-붙여넣기, 작업 재설명, 도구 간 결과물 추적은 매일 반복되는 부담이 됩니다.

다음으로, AI가 시간을 절약할 것으로 예상되는 부분을 고려해 보세요.

일회성 작업의 속도가 목표라면 가벼운 설정이 효과적일 수 있습니다.

하지만 팀 전체의 조정, 후속 조치, 수동 업데이트를 줄이려면 기존 워크플로우에 바로 연결되는 tools가 필요합니다.

마지막으로 도입에 대해 생각해 보세요.

팀이 AI를 사용하려면 새로운 인터페이스를 익히거나 도구를 계속 바꿔야 한다면 사용률은 떨어질 것입니다. AI를 처음 접하는 팀을 위해, 올바른 스택은 팀이 일상적으로 사용하는 도구와 자연스럽게 통합됩니다.

2단계: 문제점을 그룹화하고 분류하며 우선순위를 정하세요

도구를 선택하기 전에 왜 문제점과 AI 목표를 정리해야 할까요?

예를 들어, 마케팅 팀은 광고 문안 작성에 도움이 필요합니다. 영업 팀은 영업 프레젠테이션 작성에 도움이 필요합니다.

양 팀이 각각 별도의 AI 글쓰기 도구를 구매한다면, 새로운 문제를 해결하지 못한 채 비용만 두 배로 늘리는 셈입니다.

이를 피하려면 기억하세요: 문제점을 팀이나 부서별로 분류하지 마십시오. 필요한 AI 기능 유형별로 분류하십시오.

다음으로, 한 가지 기능씩 차례로 살펴보며 두 가지 질문을 통해 각 문제를 평가하세요:

매일 발생하며 진행을 가로막는 문제들을 우선 해결해야 합니다. 이것이 바로 AI 스택이 절대 타협할 수 없는 핵심 역량입니다.

이러한 영향력이 큰 문제들을 시범 사용 사례로 삼으세요.

3단계: AI 도구 선택하기

현대적인 AI 스택에 적합한 tools를 선택할 때는 단순히 문제점을 해결할 수 있는 기능을 찾는 데 그치지 말고, 일관된 생태계를 구축하는 것을 목표로 삼으세요.

AI 도구 선택 시 염두에 두어야 할 주요 고려 사항:

4단계: 통합 오케스트레이션으로 AI 워크플로우 연결하기

너무 많은 AI 도구를 다루게 되면 어떤 일이 발생할까요?

tool 과잉은 생산성과 예산, 집중력을 고갈시킵니다. 어느새 일 과잉으로 이어져 파일, 업데이트, 결정 사항이 앱과 스레드, 받은 편지함 곳곳에 흩어지게 됩니다.

그리고 그 비용은 막대합니다—매년 전 세계적으로 약 2조 5천억 달러의 생산성 손실이 발생합니다.

AI 스택이 가동되면 도구, 워크플로우, 팀 전반에 걸쳐 모든 것을 연결할 단일 오케스트레이션 계층이 필요합니다.

이 오케스트레이션 계층은 다음에 대한 기록 시스템 역할을 합니다:

ClickUp이 바로 그 오케스트레이션 레이어가 됩니다. 세계 최초의 통합형 AI 작업 공간 은 앱과 워크플로우를 하나의 통합 플랫폼으로 연결합니다.

그게 여러분에게 어떤 의미일까요? 확인해 보세요 👇

5단계: 스택 배포 및 팀 교육

AI 스택이 준비되면 단계적으로 배포하여 도입을 원활하게 하고 위험을 최소화하세요.

업데이트 요약, 일상적인 콘텐츠 초안 작성, 반복적인 요청 처리 등 즉각적인 가치를 제공하는 워크플로우로부터 시작하세요. 더 확장하기 전에 이러한 워크플로우를 개선하세요.

팀 규모가 작다면, 먼저 단일 프로젝트에 스택을 배포하세요.

초기 성과를 활용해 자신감을 키우고 이해관계자의 지지를 확보한 후, 팀 전반에 걸쳐 AI 도입을 점진적으로 확대하세요.

💡 전문가 팁: 반복적인 협업 작업은 ClickUp 자동화 기능을 활용해 처리하세요. 팀원들이 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕습니다.

작업 상태 변경, 마감일 알림, 우선순위 조정과 같은 간단한 트리거를 설정하면 작업 필드가 자동으로 업데이트되고, 알림이 전송되며, 후속 작업이 생성됩니다.

예를 들어, 하위 작업 완료 시 상태 전환을 자동화하거나, 주요 마일스톤 달성 시 이해관계자에게 알림을 보내거나, 업무량 규칙에 따라 작업을 자동 할당할 수 있습니다.

자동화를 처음 시작하신다면, 여러분을 위해 준비한 이 비디오를 확인해 보세요 👇

6단계: 기술 스택 모니터링, 측정 및 조정

AI 스택 모니터링은 두 가지 의미를 지닙니다:

또한 진행 상황 추적은 지속적인 과정임을 기억하세요.

AI를 처음 접하는 Teams 팀을 위한 AI 스택 예시

초보자를 위해 구축된 AI 기술 스택의 전체적인 모습을 아래에서 확인하세요. 우리는 비용 대비 최고의 효과를 제공하면서도 간편함을 유지하는 tools를 직접 선별했습니다.

이것을 기술 스택의 영감으로 삼고 원하는 대로 조정하세요.

1. 데이터, 보고 및 분석 계층

이 레이어는 기술 스택의 기반이 됩니다. 웹사이트, 광고, CRM에서 정보를 수집하여 스택 내 다른 모든 AI 도구가 동일한 고품질 데이터로 작업할 수 있도록 지원합니다.

여기에는 양질의 데이터 수집, 입력, 저장소, 검증, 분석 및 전반적인 관리를 담당하는 tools들이 포함됩니다.

Airbyte

에어바이트(Airbyte)는 오픈소스 데이터 통합 플랫폼입니다. 페이스북 광고, 쇼피파이 스토어, 스트라이프 계정 등 수백 가지 다양한 데이터 소스의 데이터를 중앙 저장소로 이동하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능

가격 정책

Google BigQuery

Google BigQuery는 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 검색(쿼리)을 몇 초 만에 실행할 수 있는 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 저장된 데이터에 직접 AI 모델을 실행할 수 있는 내장 기능을 제공합니다.

주요 기능

가격 정책

위대한 기대

Great Expectations는 AI 기반 솔루션으로, 파이프라인을 통해 오직 고품질 데이터만 흐르도록 보장합니다. 예를 들어, 음수 가격이나 누락된 이메일 주소가 발견되면, 잘못되거나 불완전한 데이터가 AI 모델에 도달하기 전에 경고합니다.

주요 기능

가격 정책

🚀 ClickUp의 장점: BigQuery가 데이터를 저장하고, Airbyte가 데이터를 이동하며, Great Expectations가 데이터를 검증하지만, 출력 결과를 분석하고 시각화할 tool은 여전히 필요합니다.

ClickUp 대시보드는 생생한 실시간 데이터를 회사 구성원 모두가 쉽게 이해할 수 있는 통찰력으로 변환합니다.

여러 카드(원형 차트, 막대 차트 등)를 배치하여 대시보드를 맞춤 설정하세요. 작업, 시간, 수익, 스프린트, 팀 성과를 한눈에 추적할 수 있습니다.

AI 카드를 사용하면 동일한 기본 데이터를 활용하여 일을 자동 요약하고 병목 현상을 파악하며 서술형 상태 보고서를 생성할 수 있습니다.

드래그 앤 드롭 방식의 맞춤형 커스터마이징과 AI 카드의 조합으로 차트, KPI, 자동 요약 기능을 한곳에 담은 경영진용 대시보드를 손쉽게 제작할 수 있습니다.

2. 창의적인 콘텐츠 레이어

AI는 창의성을 대체할 수 없습니다. 하지만 초안 작성, 수정, 재활용에 소요되는 시간을 줄여줄 수는 있습니다.

이를 염두에 두고 콘텐츠 생성 레이어를 위한 핵심 AI 도구를 살펴보겠습니다:

Jasper

AI 콘텐츠 자동화 플랫폼 Jasper는 지능형 콘텐츠 파이프라인을 통해 브랜드 목소리를 통일하고, 워크플로우를 연결하며, 콘텐츠 라이프사이클을 자동화합니다.

주요 기능

가격 정책

Canva Magic Studio

Canva Magic Studio는 올인원 AI 디자인 제품군입니다. 사진 편집, 레이아웃 디자인, 비디오 생성과 같은 복잡한 작업을 클릭 한 번으로 간소화합니다.

주요 기능

가격 정책

HeyGen

HeyGen AI 비디오 생성 플랫폼을 활용하면 대본만으로도 전문가 수준의 비디오를 제작할 수 있습니다. 제작 과정을 자동화하여 수 시간의 작업 시간을 절약해 줍니다. 음성 해설, 시각 자료, AI 아바타가 포함된 고품질 비디오를 생성하세요.

주요 기능

가격 정책

🚀 ClickUp의 장점: 작업, 문서, 전체 작업 공간과 연동되는 올인원 AI 콘텐츠 생성 도구를 찾고 계신가요?

ClickUp Brain을 사용해 보세요. 문서에서 프로젝트 개요를 작성하거나, 이미지를 디자인하거나, 작업 설명을 작성할 때도 단 한 번의 클릭만으로 완료할 수 있습니다.

Brain을 사용하면 다음과 같은 것이 가능합니다:

• 기존 텍스트를 명확성, 어조, 문법, 구조 측면에서 다듬어 주세요.
• 기존 데이터를 기반으로 개선이 필요한 작업을 식별하세요
• 콘텐츠 개요, 기사, 기술 문서, 표준 운용 절차 (SOP), 제품 설명, 광고 카피, 소셜 미디어 캡션, 온보딩 가이드, 교육 매뉴얼 등을 단 몇 초 만에 생성하세요.

3. 마케팅 및 영업 팀 지원 계층

마케팅 또는 영업 팀을 운영 중이라면, AI 활용 방안은 초개인화, 일정 관리 및 아웃리치 자동화, 행동 분석에 집중해야 합니다. 바로 이 계층의 tools들이 다루는 영역입니다:

ActiveCampaign

ActiveCampaign은 다중 채널에 걸친 마케팅 전략 수립 및 실행을 지원합니다. AI를 활용해 고객 여정 전체를 조율하고, 엔드투엔드 마케팅 캠페인을 관리하며, 대상 세그먼트를 구축하고, 메시지를 개인화합니다.

주요 기능

가격 정책

Apollo.io

Apollo.io는 2억 7,500만 개 이상의 검증된 연락처로 구성된 방대한 데이터베이스와 자동화된 아웃리치 tools를 결합한 B2B 영업 인텔리전스 및 참여 플랫폼입니다. 모든 잠재 고객 발굴 팀에게 이상적인 핵심 인터페이스입니다.

주요 기능

가격 정책

4. 고객 지원 및 서비스 계층

CX 계층에 AI를 통합한다는 것은 사후 대응적 문제 해결에서 사전 예방적 서비스로 전환하는 것을 의미합니다. 목표는 봇을 통해 간단한 문의를 즉시 해결하는 동시에, 복잡하고 감정적 요소가 큰 상황을 처리할 수 있도록 상담원에게 필요한 맥락을 제공하는 것입니다.

다음 두 tools가 이 계층의 기반을 마련합니다:

Intercom

Intercom은 채팅, 인앱 메시지, 지원 받은 편지함 전반에 걸쳐 실시간 고객 커뮤니케이션을 처리합니다. AI 기능은 요청을 분류하고 답변을 제안하며, 일반적인 문의가 담당자에게 전달되기 전에 해결하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능

가격 정책

Gong

Gong은 영업 사후 관리 팀의 귀와 눈 역할을 합니다. 모든 고객 상호작용(전화, 이메일, 회의)을 기록, 전사, 분석하여 인간 담당자가 종종 놓치는 패턴, 위험 요소, 기회를 식별합니다.

주요 기능

가격 정책

5. 워크플로우 오케스트레이션 계층

시스템을 구매하고 구현하는 것과 일상 업무를 위한 AI 기반 워크플로우를 구축하는 것은 별개의 문제입니다. AI를 처음 접하는 팀에게 가장 부담스러운 단계인 것도 당연합니다.

ClickUp은 코딩 없이도 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 워크플로우 자동화로 이러한 장벽을 낮춥니다. 작업 상태 업데이트 자동화와 같은 소규모 작업부터 시작할 수 있는 직관적인 내장 도구를 제공하며, 전체 프로젝트를 관리하는 완전 자율형 AI 에이전트 구축까지 빠르게 확장할 수 있습니다.

팀을 위한 컨텍스트 기반 AI 에이전트로서의 역량을 살펴보겠습니다:

일을 이해하는 컨텍스트 기반 AI

ClickUp BrainGPT는 업무, 작업, 문서, 채팅, 프로젝트, 로드맵, 팀을 이해하는 항상 켜져 있는 데스크탑 AI 어시스턴트입니다. 모든 것이 ClickUp 작업 공간 안에 존재하며 연결됩니다.

컨텍스트 AI인 BrainGPT는 일의 맥락을 이해합니다. 워크플로우에 직접 통합되어 있으므로 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다:

📌 예시: 전화 회의로 가득 찬 하루를 보낸 후 주중에 일에 합류하는 프로젝트 리더를 상상해 보세요. 채팅과 문서에서 업데이트를 찾아 헤매는 대신, 그들은 BrainGPT에게 이렇게 묻습니다: "웹사이트 론칭 상태는 어떻게 되나요?"

BrainGPT는 작업 공간에서 직접 컨텍스트를 추출하여 간결한 요약으로 응답합니다:

이후 BrainGPT는 장애 요인을 요약하고 이해관계자를 위한 간략한 상태 보고서를 생성할 수도 있습니다.

AI 확산을 방지하는 AI 어시스턴트

AI 확산은 대개 좋은 의도로 시작됩니다. 글쓰기용 tool 하나, 회의용 tool 하나, 검색용 tool 하나. 어느새 팀은 각각 다른 인터페이스, 가격 정책, 학습 곡선을 가진 여러 AI 앱을 동시에 다루게 됩니다.

AI는 일을 단순화하기보다 오히려 마찰을 더합니다.

BrainGPT가 AI 확산을 줄이는 방법은 다음과 같습니다:

AI 노트테이커로 할 수 있는 일 👇

이러한 기능들은 여러 AI 도구를 단일한 상황 인식 AI 계층으로 대체합니다. AI를 처음 접하는 팀에게 이러한 통합은 초기 도입을 지속 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

중요한 작업을 대신해 주는 AI 기반 에이전트

맞춤형, 다단계 또는 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화를 위해서는 ClickUp 슈퍼 에이전트를 활용하세요.

슈퍼 에이전트는 지속적인 인간 감독 없이도 복잡한 종단 간 워크플로우를 처리하도록 설계된 AI 기반 에이전트입니다. 트리거로 단일 작업을 실행하는 대신, 작업을 관찰하고 맥락을 해석하며 사전 정의된 목표에 기반해 일련의 작업을 수행할 수 있습니다.

슈퍼 에이전트는 ClickUp 내에 상주하므로, 여러분의 작업, 문서, 상태, 소유자, 마감일을 완벽히 인지한 상태로 운영됩니다.

📌 예시: 슈퍼 에이전트는 여러 tools나 단계에 걸쳐 반복적으로 수행되는 워크플로우에서 빛을 발합니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

ClickUp 통합을 통해 서로 다른 tools들을 연결하세요

ClickUp 통합 기능을 활용하여 Google 스프레드시트, GitLab, Figma, Intercom, HubSpot, Twilio 등 1000개 이상의 핵심 비즈니스 도구와 AI 기술 스택을 연결하세요.

원하는 도구를 선택하고 토글을 켜기만 하면 빠르게 설정할 수 있습니다. API를 활용한 맞춤형 통합 설정으로 테크 스택을 완료할 수도 있습니다.

미리 만들어진 템플릿으로 시간을 절약하세요

하지만 ClickUp AI가 초보자에게 친숙한 진짜 이유가 무엇인지 알고 계신가요?

모든 것을 위한 사전 구축된 템플릿—워크플로우, 자동화, 콘텐츠 달력, 비전 보드, 마케팅 캠페인, 경쟁사 분석, 차량 관리, 프로젝트 관리 등.

모든 템플릿은 시작점을 제공합니다. 예를 들어 콘텐츠 제작 템플릿을 채택한 후, 그 안에 포함된 AI 에이전트를 쉽게 조정하여 고유한 요구사항에 맞출 수 있습니다.

이를 통해 신규 팀에서 AI 도입을 가로막는 '백지 상태'에 대한 불안감을 해소할 수 있습니다.

ClickUp의 방대한 템플릿 라이브러리에서 선택할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 사용을 위해 맞춤형 템플릿을 생성하고 저장할 수도 있습니다.

Teams AI 도입 시 흔히 저지르는 실수

다음은 AI 도입 시 흔히 발생하는 네 가지 과제와 이를 해결할 실용적인 방안입니다:

초보자도 쉽게 접근할 수 있는 AI 스택의 장점

초보자 친화적인 AI 스택으로 시작할 때의 다섯 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

ClickUp으로 몇 분 만에 AI 스택 구축하기

우리는 역사상 가장 빠른 기술 도입 속도를 목격하고 있습니다. 당황스러울 수 있지만, 기다릴 여유가 없습니다.

ClickUp은 학습 곡선 없이 AI를 도입할 수 있도록 도와주어 여기서 유리한 출발점을 제공합니다.

ClickUp은 맞춤형 AI 스택 구축을 위한 완벽한 노코드 생산 환경을 제공합니다. 모든 앱을 통합하고, 복잡한 자동화를 설정하며, 실시간 메트릭을 분석하고, 창의적인 자산을 단 몇 분 만에 생성할 수 있습니다.

가장 중요한 점은, ClickUp의 상황 인식 AI가 번거로움 없이 전체 스택을 하나로 연결하는 접착제 역할을 한다는 것입니다.

자, 무엇을 망설이고 계신가요? 지금 바로 ClickUp에 가입하세요!

자주 묻는 질문(FAQ)

AI 스택은 비즈니스 운영을 자동화하고 향상시키기 위해 전략적으로 계획된 AI 도구들의 조합입니다. 일반적으로 세 가지 계층으로 구성됩니다: 데이터(AI 도구에 공급되기 전 데이터 저장 및 처리), 인텔리전스(모든 AI 모델과 인텔리전스 인프라 포함), 애플리케이션(AI에 접근하기 위해 사용하는 도구들). 초보자를 위한 스택은 깊은 기술 전문성이나 맞춤형 코딩 없이도 즉각적인 병목 현상을 해결해주는 사용자 친화적인 노코드 도구에 중점을 둡니다.

기존 프로세스를 매핑하여 핵심 병목 현상을 파악하는 것부터 시작하세요. 이를 통해 스택 구축에 필요한 AI 목표를 이해할 수 있습니다. 다음으로 이러한 문제들을 그룹화하여 요약이나 데이터 추출과 같은 필요한 구체적 기능을 정의하세요. 신뢰할 수 있는 공급업체를 선정하고, 소프트웨어를 워크플로우에 맞게 구성한 후 팀 교육을 실시하세요. 마지막으로 정기적인 감사를 통해 성능을 모니터링하여 스택의 안정성을 유지하세요.

소규모 팀을 위한 '최고의' 도구는 높은 다용도성, 낮은 유지보수 비용, 비용 효율성을 우선시합니다. 도구 과잉을 방지하기 위해 여러 기능을 수행해야 합니다. 주요 선택지로는 올인원 프로젝트 인텔리전스 및 자동화를 위한 ClickUp, 마케팅을 위한 ActiveCampaign, 고객 지원을 위한 Intercom, 글쓰기를 위한 Jasper가 있습니다.

ClickUp은 지능이 기본적으로 통합된 통합형 노코드 환경을 제공하여 AI 도입을 간소화합니다. ClickUp BrainGPT와 같은 기능은 회사 지식베이스에서 즉각적인 답변을 제공하며, 노코드 자동화 기능은 데이터 입력과 상태 업데이트를 자동으로 처리합니다. 기존 작업과 문서 내에서 GPT, Claude 등 여러 고급 LLM에 직접 접근할 수 있도록 하여 전환 비용을 제거합니다.

성공 여부는 작업 전후의 성과 기준선을 비교하여 측정하세요. 주요 메트릭으로는 특정 작업 완료 시간, 수동 단계 감소, 재작업률 개선 등이 있습니다. 또한 절감된 시간 대비 도구 비용을 계산하여 투자 수익률(ROI)을 추적하세요.