코딩 없이 아이디어를 현실로 노코드 AI 나만의서비스 제작기

누구나 한 번쯤 멋진 서비스 아이디어를 떠올려 본 적이 있습니다. 하지만 막상 실행하려 하면 코딩이라는 벽 앞에서 멈추곤 하죠. 개발자에게 외주를 맡기기엔 비용이 부담되고, 혼자 공부하자니 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다. 저 역시 같은 고민을 반복했습니다. 하지만 지금은 시대가 완전히 달라졌습니다. 노코드 AI 서비스 제작이라는 새로운 흐름 덕분에, 이제는 개발 지식이 없어도 누구나 자신의 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있게 되었죠. 저는 이 흐름 속에서 Softr, Airtable, Make라는 세 가지 툴을 이용해 ‘AI 기반 소셜 포스트 생성기’를 단 3일 만에 만들어냈습니다. 이 글에서는 제가 직접 경험한 노코드 AI 서비스 제작의 전 과정과 시행착오, 그리고 툴 조합의 노하우를 구체적으로 소개하겠습니다.

 

 

노코드 AI 나만의서비스

 

노코드 AI 서비스 제작을 위한 필수 툴 조합

노코드와 AI 자동화를 결합하려면 각자의 역할이 명확히 구분되어야 합니다. 저는 다음 세 가지 툴을 핵심 축으로 사용했습니다.

툴	역할	특징
Softr	프론트엔드	Airtable 데이터를 연동해 웹사이트를 빠르게 구축 가능
Airtable	데이터베이스	사용자 요청과 AI 결과를 표 형식으로 관리
Make	백엔드 자동화	데이터 트리거, AI 호출, 결과 저장 등 자동화 로직 구현
OpenAI API	AI 코어	사용자 입력을 기반으로 콘텐츠 생성 수행

Make는 Zapier보다 시각적인 워크플로 설계가 가능하고, 조건부 로직 구성에 유리했습니다. 특히 AI 서비스를 만들 때는 데이터 흐름이 복잡해지기 때문에, Make의 강점이 더욱 빛을 발했습니다.

 

이 세 가지 툴이 서로 연결되면, 코딩 한 줄 없이도 하나의 완성된 AI 서비스가 완벽하게 작동하게 됩니다.

 

 

실제 제작기: 3일 만에 완성한 AI 소셜 포스트 생성기

이번 프로젝트의 목표는 하나였습니다. 블로그 글 초안을 입력하면, 트위터나 링크드인에 바로 올릴 수 있는 5가지 버전의 짧은 게시글을 자동으로 만들어주는 서비스를 만드는 것이었죠.

 

걸린 시간은 단 3일, 그중 절반은 구체적인 시나리오를 설계하는 데 썼습니다.

1단계: 서비스 구조 설계

먼저 Softr로 사용자 입력 페이지를 만들었습니다. 사용자가 원본 글과 원하는 톤(전문적, 유머러스 등)을 선택하면, 이 데이터가 Airtable에 저장됩니다. Airtable은 일종의 데이터 허브로, ‘요청 ID, 원본 글, 톤, 결과_1~5’ 같은 필드를 구성했습니다.

2단계: Make를 활용한 AI 자동화 설계

이 단계가 서비스의 핵심입니다. Make에서 ‘Airtable에 새로운 레코드가 추가되면 시작’하는 시나리오를 설정했습니다. 이후 OpenAI 모듈을 통해 프롬프트를 전송했습니다. 예를 들어 “당신은 전문 마케터입니다. 아래 글을 참고해 5가지 소셜 포스트를 작성하세요.”와 같은 형태로요.

OpenAI의 응답이 도착하면, Make가 이를 Airtable의 ‘AI 결과_1~5’ 필드에 각각 저장했습니다.

3단계: 결과 출력과 사용자 경험

마지막으로 Softr를 이용해 결과 화면을 구성했습니다. 사용자가 입력을 마친 후 잠시 기다리면, 새로고침 시 결과가 표시되도록 했습니다. 복잡한 백엔드 코딩은 단 한 줄도 필요하지 않았습니다.

이 과정을 통해, 데이터 입력부터 결과 생성까지 모든 과정이 자동으로 돌아가는 완전한 노코드 AI 서비스를 완성할 수 있었습니다.

 

 

시행착오와 배운 점

처음에는 OpenAI의 응답 형식이 Airtable 필드 구조와 달라 문제가 생겼습니다. 여러 개의 결과를 각각의 칸에 나눠 저장하려면 텍스트 파싱이 필요했죠. 이때 Make의 텍스트 파서(Text Parser) 모듈이 큰 도움이 되었습니다.

 

하지만 중요한 건 기술이 아니라, 데이터의 흐름을 이해하는 사고방식이었습니다. 어떤 데이터가 어디에서 발생해, 어떤 과정을 거쳐 저장되는지를 시각적으로 정리하면 문제 해결이 훨씬 수월해졌습니다. 노코드의 진짜 난이도는 ‘툴 조작’이 아니라 ‘논리적 흐름 설계’에 있습니다.

 

노코드 + AI 결합의 성공 전략

노코드 AI 서비스 제작의 핵심은 단순히 툴을 연결하는 데 그치지 않습니다. 아이디어를 빠르게 검증하고, 효율적으로 개선하기 위한 전략적 접근이 필요합니다.

전략 1: MVP로 빠르게 실행하라

노코드의 가장 큰 장점은 속도입니다. 완벽한 서비스를 만들려 하기보다, 최소 기능만 구현한 **MVP(Minimum Viable Product)**로 시장의 반응을 먼저 살펴보세요. 저 역시 초기 버전은 단순한 텍스트 변환 기능뿐이었지만, 반응을 통해 개선 방향을 찾을 수 있었습니다.

전략 2: AI를 반복 업무에 활용하라

AI는 복잡하고 반복적인 작업에 강합니다. 콘텐츠 생성, 데이터 요약, 응답 자동화 등 사람이 시간 들이는 일을 대신하도록 설계하면 효율성이 극대화됩니다. 저는 이 원칙을 적용해 SNS용 포스트를 자동 생성하도록 구성했습니다.

전략 3: 데이터 중심으로 사고하라

노코드 서비스의 본질은 데이터입니다. 어떤 입력이 어떤 결과로 이어지는지를 데이터베이스 단위로 구조화해야 합니다. Airtable을 중심에 두고 흐름을 설계하면, 서비스가 훨씬 안정적이고 확장성이 높아집니다.

 

 

자주 묻는 질문

Q. 비용은 얼마나 드나요?
초기 테스트는 대부분 무료 플랜으로 충분했습니다. Softr와 Make의 무료 요금제, OpenAI의 저가 크레딧만으로도 프로토타입을 완성할 수 있었습니다. 서비스 규모가 커질수록 월 수만 원대의 구독료가 발생합니다.

 

Q. 나중에 코드 기반으로 전환이 가능한가요?
노코드 플랫폼 자체 코드를 추출할 수는 없지만, 시장 검증 후 코드 기반으로 재개발하는 방식이 일반적입니다. 즉, 노코드로 아이디어의 가능성을 확인한 뒤 본격 개발로 확장하는 것이 이상적입니다.

 

Q. 모바일 앱도 만들 수 있나요?
물론입니다. Adalo, Bubble, FlutterFlow 같은 툴은 앱 빌드를 지원합니다. 다만, 웹 서비스보다 초기 설정이 복잡하고 유지비가 더 높습니다.

 

 

마무리: 아이디어를 현실로 만드는 시대

노코드와 AI의 결합은 개발 경험이 없는 사람에게 ‘창조의 자유’를 주었습니다. 과거엔 상상에 머물렀던 아이디어가, 이제는 단 3일 만에 실제 서비스로 구현됩니다.

 

저 역시 노코드 AI 서비스 제작을 통해 그 가능성을 직접 확인했습니다. 중요한 건 복잡한 기술이 아니라, 아이디어를 실행으로 옮기는 용기였습니다.

 

이제 여러분의 차례입니다. 오늘 이 글에서 소개한 Softr, Airtable, Make 조합을 활용해, 여러분만의 AI 서비스를 직접 만들어보세요. 그 시작이 언젠가 큰 혁신의 첫걸음이 될 것입니다.