[코세나, kosena, activepieces] AI Agent Automation platform, activepieces(액티브피시즈) 소개 자료입니다.

AI Agent Automation platform, activepieces(액티브피시즈) 제품 소개서입니다.

온프레미스(셀프 호스티드) 엔터프라이즈 버전으로 귀사의 업무 자동화를
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이승훈 실장, 010-9338-6400, [email protected] 으로 문의 부탁드립니다.

1. ActivePieces AI 자동화 플랫폼 LLM 시대를 위한 AI- First 오픈소스 자동화 플랫폼 업무 자동화와 AI Agent 를 위한 통합 솔루션

2. 목차 LLM 시대의 AI Agent 개요 LLM 기반의 AI Agent 필요성 LLM 기반 AI Agent 의 업무 자동화 역할 ActivePieces 제품 및 기능 소개 셀프 호스티드 유료 버전 특징 구축 사례 및 비교 데모 · 커뮤니티 ·POC 안내

3. LLM 시대의 AI Agent 란 ? AI Agent 의 정의 AI Agent 는 사용자를 대신하여 목표를 정의하고 , 의사 결정을 내리며 , 작업을 실행할 수 있는 자율적인 인공지능 시스템입니 다 . LLM 과의 연관성 대규모 언어 모델 (LLM) 은 AI Agent 에게 인간의 언어를 이해 하고 생성하는 능력 , 복잡한 추론 능력 , 그리고 다양한 지식 기 반을 제공합니다 . "AI Agent 는 단순한 챗봇을 넘어 , LLM 을 통해 실제 업무를 자율적으로 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 차세대 인공지능입니다 ." LLM 기반 AI Agent 인식 → 추론 → 행동 → 학습

4. AI Agent 의 기술 발전 챗봇에서 AI Agent 로의 진화 단순 규칙 기반 챗봇 → 머신러닝 기반 대화형 AI → LLM 기반 의 자율적 AI Agent 로 진화했으며 , 이제 인간의 개입 없이 복 잡한 업무를 자동으로 수행할 수 있게 되었습니다 . LLM 이 가져온 혁신적 변화 GPT, Claude 등의 대규모 언어 모델은 자연어 이해와 생성 능 력으로 AI Agent 에게 풍부한 지식과 추론 능력을 제공하여 이 전에는 불가능했던 수준의 자동화를 실현합니다 . " 현대의 AI Agent 는 단순 응답을 넘어 작업 실행 , 의사 결정 , 지식 획득 까지 가능한 완전한 자동화 시스템으로 진화했습니다 ." 규칙 기반 챗봇 미리 정의된 규칙과 응답만 가능 머신러닝 기반 AI 학습 데이터로 패턴 인식 , 제한적 추론 LLM 기반 AI Agent 자연어 이해 , 복잡한 추론 , 자율적 작업 실행 자율 업무 시스템 다양한 도구 활용 , 프로세스 자동화 , 의사결정

5. AI Agent 주요 특징 자율적 목표 정의 사용자의 의도를 파악하여 스스로 목표를 설정하고 , 복잡한 작 업을 여러 하위 작업으로 분해하여 체계적으로 접근합니다 . 데이터 수집 및 처리 필요한 정보를 다양한 소스에서 자동으로 수집하고 , 분석하여 목표 달성에 필요한 인사이트를 도출합니다 . "AI Agent 는 지시만으로 복잡한 업무 흐름을 자율적으로 실행하고 , 상 황에 맞게 적응하는 차세대 지능형 비서입니다 ." 자율 작동 사람의 지속적인 개입 없이 연속적인 작업을 독립적으로 수행 의사 결정 능력 예측 불가능한 상황에서도 LLM 기반 추론으로 최적의 결정 도출 지속적 학습 피드백과 경험을 통해 성능을 개선하고 새로운 상황에 적응

6. LLM 기반 AI Agent 필요성 복잡한 반복 업무 자동화 LLM 기반 AI Agent 는 복잡한 패턴 인식과 자연어 이해를 통해 단순 자동화를 넘어 고차원적인 반복 업무까지 처리할 수 있습 니다 . 업무 효율성 대폭 증대 24/7 운영 가능한 AI Agent 는 업무 처리 시간을 단축하고 , 의 사결정 속도를 향상시켜 기업의 생산성을 획기적으로 높입니 다 . 인력 부담 경감 단순 반복 작업에서 해방된 인적 자원을 창의적이고 전략적인 업무에 집중 배치할 수 있어 인력 운용의 효율성이 개선됩니 다 . "LLM 기반 AI Agent 는 단순한 비용 절감 도구가 아닌 , 기업의 인적 자 원 활용 방식을 근본적으로 변화시키는 혁신적 기술입니다 ." LLM 기반 AI Agent 의 효과 자동화 · 효율성 · 인력 최적화 · 혁신

7. 미래 업무 환경의 변화 AI Agent 가 가져올 업무 환경 변화 자동화 중심 업무 환경 - 반복적이고 시간 소모적인 업무의 자동화로 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중 의사결정 지원 체계 - 데이터 기반 분석과 추천으로 더 빠르 고 정확한 비즈니스 의사결정 가능 협업 체계의 변화 - 인간 - AI 협업 모델로 각자의 강점을 극대 화하는 하이브리드 업무 환경 구축 "AI Agent 의 도입은 단순한 자동화를 넘어 조직 문화와 업무 방식의 근 본적인 변화를 가져옵니다 ." 기업의 기대 효과 생산성 향상 • 오류 감소 • 혁신 가속화

8. AI Agent 도입 시 고려사항 도입 전략 명확한 목표 설정 및 사용 사례 정의 단계적 접근 및 파일럿 테스트로 검증 데이터 보안 및 인프라 데이터 암호화 및 프라이버시 보호 방안 확장 가능한 인프라 구축 및 통합 계획 AI 윤리적 관점 투명성 확보 및 편향성 방지 모니터링 인간 중심 설계 및 명확한 책임 체계 수립 " 성공적인 AI Agent 도입은 기술적 준비와 함께 조직 문화 , 윤리적 기 준 , 사용자 교육이 균형을 이루어야 합니다 ." AI Agent 도입 체크리스트 목표 정의 팀 역량 점검 데이터 검증 보안 체계 구 축 성능 지표 설 정 변화관리 계 획 규제 준수 검 토 피드백 체계 AI 자동화 여정의 시작점

9. 업무 자동화에서 AI Agent 의 역할 "LLM 기반 AI Agent 는 다양한 직무 영역에서 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하여 업무 효율성을 크게 향상시킵니다 ." 인사 (HR) 업무 입사지원서 1 차 검토 및 분류 직원 FAQ 자동 응대 성과 평가 데이터 정리 및 인사이트 도출 고객 지원 24/7 고객 문의 자동 응대 복잡한 상담내용 분석 및 라우팅 지식베이스 기반 맞춤형 해결책 제안 마케팅 자동화 소셜미디어 콘텐츠 생성 및 일정 관리 마케팅 데이터 분석 및 인사이트 제공 타겟 고객별 맞춤형 메시지 작성 재무 / 회계 영수증 및 청구서 자동 처리 예산 이상치 탐지 및 알림 금융 보고서 자동 생성 및 요약 IT/ 개발 코드 오류 분석 및 수정 제안 시스템 모니터링 및 이슈 감지 사용자 요구사항 분석 및 개발 계획 지원 운영 / 물류 재고 관리 및 자동 발주 물류 최적화 및 라우팅 제안 공급망 이슈 예측 및 대안 제시

10. AI Agent 가 실제로 바꾼 일상 고객 지원 혁신 LLM 기반 AI Agent 가 복잡한 고객 문의에 24 시간 응대하 고 , 감정을 인식하여 맞춤형 서비스 제공 → 응답 시간 75% 단축 , 고객 만족도 30% 향상 문서 처리 자동화 계약서 , 청구서 등 다양한 문서 형식을 분석하고 필요한 정 보를 자동 추출하여 데이터 입력 자동화 → 처리 시간 90% 단축 , 정확도 95% 이상 달성 마케팅 성과 극대화 고객 데이터 분석으로 개인화된 콘텐츠 제작 , 최적 시간대 메시지 전송 , 캠페인 효과 예측 → 전환율 45% 증가 , 캠페인 ROI 60% 향상 AI Agent 도입 평균 효과 작업 시간 85%↓ 고객 만족도 40%↑ 비용 절감 65%↓ 처리 속도 12x↑

11. 기존 시스템과의 연계 RPA 와의 통합 LLM 기반 AI Agent 는 로보틱 프로세스 자동화 (RPA) 툴과 연 계하여 기존 레거시 시스템의 UI 를 통해 작업을 자동화할 수 있습니다 . API 연동 방식 웹훅 (Webhook), REST API, GraphQL 등 다양한 API 연동 을 통해 기존 시스템과 데이터를 주고받으며 원활한 워크플로 우를 구성합니다 . "ActivePieces 는 200 개 이상의 서비스와 연동되는 API 커넥터를 제공 하며 , 맞춤형 HTTP 요청과 JavaScript 코드로 어떤 시스템과도 연결할 수 있습니다 ." LLM 기반 AI Agent RPA 통합 UI 자동화 화면 상호작용 데이터 추출 / 입력 API 연동 웹훅 트리거 REST/GraphQL 실시간 데이터 연계 ERP CRM 기존 IT 인프라 HR 시스템 레거시 애플리케이션

12. ActivePieces 란 ? AI-First 자동화 플랫폼 ActivePieces 는 업무 자동화를 위한 오픈소스 노코드 플랫폼 으로 , LLM 기반 AI 와 자동화 기술을 결합하여 누구나 쉽게 복 잡한 워크플로우를 구축할 수 있도록 도와줍니다 . 오픈소스 기반 MIT 라이선스로 무료 커뮤니티 버전 사용 가능 AI-First 접근방식 LLM 과 AI 에이전트를 활용한 자동화 구현 노코드 / 로우코드 기술적 배경 없이도 사용 가능한 직관적 인터페이스 ActivePieces 200+ 연동 가능한 앱과 서비스

13. ActivePieces 주요 가치 누구나 쉽게 사용 가능 기술적 지식 없이도 강력한 자동화 워크플 로우를 직관적인 UI 로 구축할 수 있습니 다 . 복잡한 AI 기능도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 도입할 수 있습니다 . 오픈 생태계 오픈 소스 (MIT 라이선스 ) 기반으로 , 커뮤 니티가 기여한 확장 기능과 통합을 활용할 수 있습니다 . 60% 이상의 기능이 커뮤니 티에서 개발되었습니다 . 다양한 확장성 TypeScript 로 작성된 Piece 프레임워크로 커스텀 통합을 쉽게 개발할 수 있으며 , 280 개 이상의 서비스와 연동할 수 있습니 다 . 셀프 호스팅으로 제한 없이 사용 가능 합니다 . "ActivePieces 는 기술적 제약 없이 모든 팀이 AI 자동화의 힘을 활용할 수 있도록 설계되었습니다 ."

14. ActivePieces 아키텍처 핵심 아키텍처 원리 ActivePieces 는 Flow( 워크플로우 ) 와 Piece( 연동 모듈 ) 의 두 가지 핵심 요소로 구성된 모듈식 아키텍처를 갖추고 있습니다 . Flow( 워크플로우 ) 사용자가 설계하는 자동화 흐름으로 , 트리거 ( 시작점 ), 작업 (Actions), 조건 (Branches), 반복 (Loops) 으로 구성되며 워크 플로우의 로직을 정의합니다 . Piece( 연동 모듈 ) TypeScript 로 작성된 확장 가능한 통합 컴포넌트로 , 외부 서비 스와 연결하여 데이터를 주고받는 역할을 담당합니다 . 현재 280 개 이상의 Piece 를 제공합니다 . API Piece Code Piece AI Piece 오픈소스 타입스크립트 프레임워크 60% 가 커뮤니티 기여로 개발됨 Flow 워크플로우

15. ActivePieces 활용 분야 인사 (HR) 분야 입사 / 퇴사 자동화 , 직원 온보딩 , 휴가 관리 , 인터뷰 일정 조율 , 성과 보고 서 자동 생성 등의 반복 업무를 효율화합니다 . 예 : 지원자 서류 자동 분류 , 인터뷰 알림 자동화 , 근태 보고서 생성 금융 (Finance) 분야 금융 문서 처리 , 결제 승인 워크플로우 , 비용 청구서 처리 , 재무 보고서 자동화 , 예산 알림 등을 구현할 수 있습니다 . 예 : Funding Societies 사례 - AI 기반 결제 문서 검증 자동화로 수천 시간 절약 마케팅 (Marketing) 분야 소셜 미디어 자동 게시 , 고객 데이터 수집 , 이메일 마케팅 자동화 , 콘텐 츠 제작 지원 , 마케팅 성과 분석 자동화가 가능합니다 . 예 : AI 기반 콘텐츠 생성으로 제작 시간 85% 단축 , 트래픽 20-30% 증가 IT 및 개발 분야 코드 없이 복잡한 API 통합 , 지원 티켓 관리 , 서버 모니터링 알림 , 배포 자동화 , 데이터 마이그레이션 등을 간편하게 구현합니다 . 예 : RAG 기반 지원 티켓 자동 분류 , 24/7 시스템 모니터링 알림 설정

16. 플로우 빌더와 쉬운 사용성 직관적인 If-Then 논리 가장 단순한 조건 논리를 통해 강력한 자동화 플로우를 구축합 니다 . 복잡한 조건 분기도 시각적으로 쉽게 구현 가능합니다 . 다국어 지원 인터페이스 다양한 언어로 전환 가능한 빌더 인터페이스로 글로벌 팀에서 도 쉽게 사용할 수 있습니다 . 노코드 / 로우코드 유연성 기술 지식 없이도 사용 가능하며 , 필요시 코드 추가로 고급 기 능까지 활용 가능합니다 . "ActivePieces 는 기술적 배경에 상관없이 누구나 효율적인 자동화 워크 플로우를 직관적으로 구축할 수 있도록 설계되었습니다 ." ActivePieces 플로우 빌더 트리거 : 새 이메일 수신 Gmail 계정에 새로운 메일이 도착하면 시작 조건 : 중요도 검사 메일의 제목에 " 긴급 " 키워드가 있는지 확인 AI 분석 : 내용 요약 LLM 을 사용해 이메일 내용 자동 요약 알림 : Slack 메시지 전송 요약된 내용을 Slack 채널에 자동 전송 즉시 실행 및 테스트 가능

17. 주요 핵심 기능 ① 웹훅 연동 외부 서비스로부터 데이터를 받아 자동화 흐름을 트리거할 수 있는 웹 훅 기능 . 실시간 이벤트에 대응하여 즉각적인 작업 실행 가능 . https://activepieces.com/webhook/YOUR_FLOW_ID HTTP 커넥터 어떤 API 나 웹 서비스와도 연결할 수 있는 범용 HTTP 요청 기능 . REST API, GraphQL 등 다양한 API 프로토콜 지원 . GET, POST, PUT, DELETE 메소드 모두 지원 JS/NPM 코드 통합 자바스크립트 코드를 직접 작성하고 NPM 패키지를 불러와 사용할 수 있는 유연한 기능 . 복잡한 로직도 쉽게 구현 . import axios from 'axios'; // NPM 패키지 사용 가능 AI 기반 코드 코파일럿 AI 가 코드 작성을 도와주는 코파일럿 기능 . 기술 지식이 없어도 자연어 설명만으로 코드 생성 가능 . " 이메일에서 고객 이름을 추출하는 코드를 작성해줘 " → 코드 자동 생성

18. 주요 핵심 기능 ② 플로우 버전 관리와 자동 저장 모든 워크플로우는 작업할 때마다 자동으로 저장되며 , 버전 이 력이 완벽하게 기록됩니다 . 언제든지 이전 버전을 조회하고 비 교할 수 있습니다 . 플로우 롤백 기능 오류가 발생하거나 의도치 않은 변경이 있을 경우 , 이전 버전 으로 즉시 롤백할 수 있어 안정적인 운영이 가능합니다 . 에러 자동 재시도 일시적인 오류나 네트워크 문제로 인한 실패 시 자동 재시도 메커니즘이 작동하여 높은 워크플로우 신뢰성을 보장합니다 . " 버전 관리 , 롤백 , 자동 재시도 기능은 엔터프라이즈급 안정성을 제공하 여 비즈니스 크리티컬 워크플로우도 안심하고 운영할 수 있습니다 ." 안정적인 워크플로우 관리 높은 신뢰성과 복원력 자동 저장 롤백 자동 재시도 에러 발생

19. 주요 핵심 기능 ③ 템플릿 및 브랜딩 관리 자사 로고와 컬러로 빌더를 브랜딩하여 일관된 기업 이미지를 유지하고 , 고객 및 사용자에게 맞춤형 경험을 제공합니다 . 사용자 권한 제어 관리자는 사용자별로 접근 가능한 Piece( 연동 모듈 ) 를 제한하 여 보안을 강화하고 , 사용자 경험을 단순화할 수 있습니다 . " 대규모 조직에서도 각 부서와 사용자에 최적화된 자동화 경험을 제공 하면서 브랜드 일관성과 보안을 유지합니다 ." 맞춤형 브랜딩 로고 , 색상 , 폰트 등 기업 아이덴티티 반영 세분화된 접근 권한 사용자별 기능 제한 및 접근 권한 설정 Piece 가시성 제어 각 부서에 필요한 연동 모듈만 표시 가능 맞춤형 템플릿 제공 사용 사례별 최적화된 시작점 제공

20. 커뮤니티 확장 및 오픈에코시스템 오픈소스 기반 확장성 ActivePieces 는 MIT 라이선스 하의 오픈소스로 , 누구나 코드 를 검토하고 기여할 수 있어 지속적인 개선과 혁신이 이루어집 니다 . 280 여 개 서비스 연동 Piece 타사 서비스와의 연동을 위한 Piece 는 60% 이상이 커뮤니티 에 의해 기여되었으며 , 모두 TypeScript 로 작성되어 안정성을 보장합니다 . "ActivePieces 의 모든 통합 기능은 npmjs.com 에 오픈소스로 게시되어 누구나 사용하고 확장할 수 있습니다 ." 커뮤니티 기여 GitHub NPM Discord 오픈 에코시스템

21. 셀프호스팅 및 유료 에디션 특징 에디션 비교 ActivePieces 는 MIT 오픈소스 라이선스의 커뮤니티 에디션과 추가 기능이 포함된 엔터프라이즈 에디션을 제공합니다 . 각 에 디션은 사용 목적과 규모에 맞게 선택할 수 있습니다 . " 셀프호스팅으로 ActivePieces 를 운영하면 데이터를 완전히 통제하고 무제한 태스크를 실행할 수 있습니다 ." 커뮤니티 에디션 MIT 오픈소스 라이선스 모든 기본 Piece 와 기능 제공 셀프 호스팅 지원 무제한 플로우 제작 커뮤니티 지원 프로젝트 관리 기능 엔터프라이즈 에디 션 커뮤니티 에디션의 모든 기능 멀티 프로젝트 관리 5 개 비공개 Piece 지원 감사 로그 및 Git 연동 JWT 싱글 사인온 커스텀 브랜딩 및 도메인

22. 셀프호스팅의 이점 무제한 Task 실행 자체 서버 능력만큼 작업량 제한 없이 자동화 워크플로우 실 행 가능 자체 서버 운용 사내 인프라에 직접 설치하여 완전한 제어권 확보 , 별도 구독 료 없음 데이터 보안 강화 민감한 기업 데이터가 외부로 나가지 않아 규제 준수 및 보안 우려 해소 커스텀 통합 가능 오픈소스 코드 접근으로 사내 시스템에 맞춘 특화된 연동 개 발 가능 자체 인프라에서 운영 보안 및 완전한 제어권 확보

23. 엔터프라이즈 전용 기능 프로젝트 관리 여러 프로젝트를 효율적으로 관리하고 각 프로젝트별 팀원을 할당할 수 있습니다 . 사설 Piece 제한 최대 5 개 비즈니스 요구에 맞는 비공개 커스텀 연동 모듈을 구축하여 전용 워크 플로우를 만들 수 있습니다 . 감사 로그 모든 시스템 활동에 대한 상세 로그를 통해 보안 및 규정 준수 요구사 항을 충족합니다 . Git 연동 워크플로우를 Git 저장소와 동기화하여 효율적인 버전 관리 및 협업이 가능합니다 . 엔터프라이즈 전용 기능 JWT 싱글사인온 지원 커스텀 도메인 설정 맞춤형 브랜딩 이메일 브랜딩 설정 다국어 지원

24. 실제 도입 사례 : Funding Societies ActivePieces 로 업무 시간을 분기 대비 25% 절감했습니다 AI 기반 문서 검토 - 문서 검증 및 데이터 추출 자동화로 수천 시간 절약 문서 자동 생성 - 재무 관련 문서 준비 시간 대폭 단축 고객 인사이트 자동화 - 1~3 주 소요 작업을 즉시 처리 가능하도록 개선 지원 요청 AI 분류 - RAG 기술로 24/7 자동 지원 시스템 구축 콘텐츠 제작 자동화 - 제작 시간 85% 단축 , 유기적 트래픽 20-30% 증가 AI 자동화 활용 부서 고객 지원 제품 디자인 금융 처리 콘텐츠 엔지니어링 영업 "AI 자동화 솔루션으로 조직 전체에 걸쳐 획기적인 업무 효율성 향상을 이루었습니다 " 100+ 자동화 플로우 25% 업무시간 절약 60+ 참여 직원수

25. ActivePieces 구축 사례 Best Practices 성공적인 ActivePieces 적용 프로세스 1 워크플로우 우선순위 정의 반복 작업 식별 및 자동화 ROI 평가 2 자동화 파일럿 테스트 핵심 부서 선정 및 소규모 프로젝트 시작 3 내부 역량 구축 주요 부서 담당자 대상 ActivePieces 교육 4 확장 및 표준화 성공 사례 공유 및 전사적 표준 적용 5 지속적 혁신 AI 자동화 문화 내재화 및 새로운 사례 발굴 인사 (HR) 부서 신규 입사자 온보딩 자동화 성과 리뷰 취합 및 분석 마케팅 부서 소셜 미디어 데이터 통합 대시보드 리드 자동 분류 및 캠페인 트리거 재무 부서 비용 청구 승인 자동화 재무 보고서 자동 생성 및 배포 고객 지원 부서 지원 티켓 분류 및 우선순위 지정 FAQ 자동 응답 및 지식베이스 연동

26. 구축 효과와 정성적 성과 시간 / 비용 절감 분기별 작업 시간 25% 절감 - 수동 작 업 자동화로 인한 효율성 증대 인력 재배치를 통한 고부가가치 업무 집중 가능 오류 감소 인적 오류 90% 감소 - 일관된 자동화 프로세스 적용 데이터 일관성과 정확성 향상으로 의 사결정 신뢰도 증가 조직 문화 변화 'AI 자동화 우선 ' 마인드셋 형성 부서 간 협업 강화 및 혁신적인 업무 방식 도입 실제 구축 후 고객사 피드백 "ActivePieces 도입 후 팀원들이 단순 반복 작업에서 벗어나 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되었으며 , 특히 AI 기능을 활용한 문서 처리와 데이터 분석 시간이 80% 이상 단축되었습니다 ." 85% 고객 만족도 향상 70% 서비스 응답 시간 단축 60% 업무 생산성 향상

27. RPA/API 워크플로우 제품 비교 비교 항목 ActivePieces Zapier Make.com 사용자 인터페이스 직관적이고 간결한 UI 선형적 단순 구조 복잡하고 학습 필요 가격 정책 합리적 무료 셀프호스팅 저렴한 클라우드 요금제 고가 월 $20 부터 시작 태스크별 비용 증가 중간 무료 플랜 1,000 Ops 오퍼레이션별 과금 복잡한 워크플로우 분기 , 루프 , 코드 지원 AI 자동화 가능 복잡한 플로우 어려움 제한적 조건문 강력한 기능 학습곡선 가파름 확장성 및 오픈소스 오픈소스 완전한 사용자 확장 직접 기능 추가 가능 폐쇄형 벤더 의존성 제 3 자 통합 필요 부분 확장 HTTP 요청 등 코드 지원 제한적 AI 통합 기능 AI- First 설계 고급 LLM 통합 및 Agent 지원 제한적 AI 기능 기본 AI 통합만 가능 일부 AI 통합 복잡한 설정 필요 ActivePieces 는 사용 편의성과 강력한 기능을 함께 제공하는 최적의 선택입니다

28. 비용 / 유연성 / 확장성 비교 비교 항목 ActivePieces Zapier Make.com 가격 정책 경제적 무료 오픈소스 저비용 클라우드 자체 호스팅 무제한 고가 무료 100 회 제한 월 $20- $600+ 단계별 가격 급증 중간 무료 1,000 회 실행당 과금 기능별 요금 분리 확장 유연성 TypeScript 로 직접 개발 맞춤형 Piece 추가 가능 오픈소스 생태계 앱 개발자 의존 제한된 커스텀 폐쇄형 플랫폼 일부 HTTP 확장 코드 기능은 Enterprise 부분적 커스텀 오픈소스 여부 완전 오픈소스 MIT 라이선스 커뮤니티 기여 60% 자유로운 수정 가능 폐쇄형 독점 소프트웨어 소스코드 비공개 플랫폼 종속 폐쇄형 독점 소프트웨어 소스코드 비공개 플랫폼 종속 확장성 우수 자체 서버 능력만큼 성능 제한 없음 수백 앱 통합 중간 구독 요금제 제한 작업량 늘리면 비용 증가 개발자 요금제 필요 중간 오퍼레이션 기반 제한 복잡한 플로우 가능 비용 확장 문제 데이터 소유권 완전한 데이터 통제 자체 인프라 사용 네트워크 격리 가능 클라우드 종속 자체 서버 불가 데이터 정책 제한적 클라우드 종속 자체 서버 불가 일부 온프레미스 옵션 ActivePieces 는 비용 효율성 , 완전한 확장 가능성 , 오픈소스의 자유를 제공하는 유일한 선택입니다

29. 사용자 경험 및 적용성 비교 비교 항목 ActivePieces Zapier Make.com UI/UX 경험 직관적이면서도 강력한 기능 제공 직관적이나 복잡한 작업에 제한적 강력하나 복잡한 인터페이스 복잡한 플로우 설계 우수 수평 · 수직 동시 확장 분기 , 루프 직관적 구현 제한적 선형적 구조 복잡한 로직 어려움 고급 강력하지만 학습 곡선 높음 학습 용이성 기술 · 비기술 사용자 모두 쉽게 적응 초보자 친화적 고급 기능 제한적 많은 학습 필요 용어 이해 필수 커뮤니티 지원 활발함 오픈소스 커뮤니티 Discord, GitHub 활성화 대규모 공식 지원 많은 사용자 기반 중간 공식 포럼 제한된 무료 지원 커스터마이징 자유도 완전한 자유도 코드 수정 및 확장 가능 폐쇄적 시스템 플랫폼 제한에 종속 일부 커스텀 가능 엔터프라이즈 등급에서만 ActivePieces 는 직관적 UI 와 오픈소스 자유도를 동시에 제공하여 모든 수준의 사용자에게 최적화된 경험을 제공합니다

30. 데모사이트 및 커뮤니티 안내 데모사이트 안내 ActivePieces 플랫폼을 직접 체험해 볼 수 있는 데모사이트 : ht t ps://demo.activepieces.com 커뮤니티 채널 디스코드 : h ttps ://discord.gg/2jUXBKDdP8 GitHub : activepieces/activepieces "ActivePieces 는 오픈소스 프로젝트로 , 커뮤니티의 적극적인 참여와 기 여를 환영합니다 . 새로운 Piece 개발 , 번역 , 문서화 등 다양한 방법으로 참여할 수 있습니다 ." 오픈소스 참여 GitHub 저장소 포크하기 이슈 제기 및 기여 Pull Request 제출 새로운 Piece 개발 다국어 지원 ActivePieces 번역 참여 : 문서 자료 공식 문서 API 레퍼런스 튜토리얼 & 가이드 사용자 매뉴얼 템플릿 갤러리 즉시 사용 가능한 워크플로우 템 플릿으로 빠른 시작 템플릿 보기 국내 지원 연락처 ㈜ 코세나 , 이승훈 실장 010-9338-6400, [email protected]

31. POC 준비 사항 POC 성공을 위한 요구사항 명확한 비즈니스 목표 및 성과 측정 지표 (KPI) 정의 테스트할 자동화 프로세스 2- 3 개 선정 필요 API 및 데이터 소스 접근 권한 확보 준비 방법 팀 내 POC 담당자 지정 및 권한 부여 기술적 요구사항 확인 ( 셀프호스팅 또는 클라우드 ) 2- 4 주의 POC 일정 계획 수립 " 성공적인 POC 는 실제 업무에 적용 가능한 작은 단위의 프로세스로 시 작하여 , 점진적으로 확장해 나가는 것이 중요합니다 ." 적용 체크리스트 1 단계 : 시나리오 정의 및 성공 기준 설정 2 단계 : 파일럿 사용자 그룹 구성 3 단계 : 기술 환경 구성 ( 설치 또는 클라우드 계정 ) 4 단계 : 첫 번째 워크플로우 구축 및 테스트 5 단계 : 결과 측정 및 효과 분석 6 단계 : 확장 계획 수립 및 예산 책정