<Opal 노코드 작업> 방식 변화

 

 

초거대 AI 모델이 일상이 된 지금, 우리는 단순히 더 똑똑한 챗봇을 쓰는 수준을 넘어서 일하는 방식을 통째로 다시 설계해야 하는 시점에 서 있습니다. 예전의 노코드 도구는 화면을 만들고 버튼을 배치하는 데 초점이 맞춰져 있었다면, 이제는 데이터가 어떻게 흐르고, AI가 어느 지점에서 개입하며, 사람이 어떤 단계에서 판단을 내릴지까지 한 번에 고민하게 만듭니다. Opal은 이런 변화의 한가운데에 놓인 실험적인 도구입니다. 자연어로 업무를 설명하면 자동으로 단계가 만들어지고, 사용자는 이 구조를 보면서 손쉽게 수정할 수 있기 때문에 “개발자가 아니라 기획자와 실무자가 중심이 되는 자동화”를 가능하게 해 줍니다. 특히 초거대 모델이 가진 이해력과 생성 능력이 Opal의 워크플로우에 녹아들면서, 예전에는 규칙으로만 정의하던 작업이 점점 “설명과 합의로 다듬는 과정”으로 바뀌고 있습니다. 이 글에서는 초거대 모델 시대에 Opal이 노코드 작업 방식에 어떤 변화를 가져오는지, 그리고 앞으로 우리가 어떤 역할을 준비해야 하는지 차근차근 살펴보겠습니다. Opal을 직접 활용해 보면 작은 자동화 하나를 만드는 경험만으로도 “AI와 내가 함께 설계한 업무 동선”이라는 감각을 얻게 되는데, 이 감각이 바로 앞으로의 노코드 작업을 이해하는 핵심 열쇠라고 할 수 있습니다. 지금부터 Opal을 중심으로 이런 변화를 조금 더 구체적으로 들여다보려 합니다.요.

Opal 노코드 작업 구조 변화

Opal 노코드 작업 방식이 기존 도구들과 가장 크게 다른 지점은, 설계의 출발점을 “버튼과 화면”이 아니라 “이루고 싶은 목표”에 두도록 유도한다는 점입니다. 예전 노코드 환경에서는 사용자가 먼저 입력 양식을 만들고, 그다음 조건과 규칙을 하나씩 붙여 나가야 했습니다. 반면 Opal에서는 “고객 피드백을 읽고 핵심 이슈를 정리해 팀별로 알려 줘”처럼 한 문장으로 설명하는 것만으로도 입력, 처리, 출력 단계가 일단 마련됩니다. 사용자는 캔버스 위에 나타난 박스를 살펴보며 “여기에서 요약을 한 번 더 추가해 볼까?”, “이 단계에서 긴급 건만 따로 분리할까?”처럼 대화하듯 구조를 다듬어 가게 됩니다. 이 과정에서 중요한 것은 더 이상 사용자가 세밀한 기술 설정을 기억하는 사람이 아니라, 업무 맥락을 가장 잘 이해하고 설명하는 사람이라는 점입니다. 노코드 작업의 중심이 “어디에 어떤 컴포넌트를 둘지 아는 사람”에서 “업무 흐름을 언어로 표현할 수 있는 사람”으로 옮겨가는 흐름입니다. 이 변화는 작은 자동화 하나를 설계할 때도 분명하게 드러납니다. 과거라면 엑셀 정리 자동화를 만들기 위해 함수, 트리거, 연결 서비스 목록을 공부해야 했지만, Opal에서는 “매일 쌓이는 데이터를 읽고 의미 있는 지표를 뽑아서 한 페이지 보고서 형태로 정리해 줘”라고 말하는 것만으로 초안이 만들어집니다. 초거대 모델은 이 설명 속에 숨어 있는 전제를 파악해, 무엇을 중요한 정보로 다뤄야 할지, 어떤 형식이 읽기 좋은 결과인지 스스로 추론합니다. 사용자는 결과를 확인한 뒤 “표 형태로 바꿔 줘”, “핵심 문장만 남겨 줘”처럼 자연어로 피드백을 달고, Opal은 이를 새로운 규칙으로 반영합니다. 이렇게 반복하다 보면 개발 지식이 없는 사람도 자신만의 데이터 리포트 도구, 회의 요약 도구, 고객 피드백 대시보드를 직접 운영할 수 있게 됩니다. 궁극적으로 Opal 노코드 작업 구조는 “설명 → 제안 → 수정 → 재사용”이라는 순환으로 정리할 수 있습니다. 사용자는 목표와 맥락을 설명하고, 초거대 모델은 구조를 제안하며, 다시 사용자가 결과를 보면서 수정 방향을 언어로 덧붙이고, 완성된 흐름은 반복 실행 가능한 템플릿이 됩니다. 이 구조가 축적될수록 조직은 코드 한 줄 작성하지 않고도, 팀의 업무 방식을 점점 더 섬세하게 자동화된 시스템에 녹여 넣을 수 있습니다. 특히 개인이나 작은 팀 입장에서는 이 순환 구조가 큰 차이를 만듭니다. 매번 새로운 도구를 도입하는 대신, Opal 내부에서 직접 업무 흐름을 실험하고, 실패한 시도도 기록으로 남겨 두었다가 다른 프로젝트에 참고할 수 있기 때문입니다. 같은 “문의 정리 자동화”라도 브랜드 성격에 따라 말투나 분류 기준이 달라지는데, 이런 요소를 자연어로 누적해 두면 Opal은 점차 그 팀만의 고유한 패턴을 반영한 워크플로우를 만들어 줍니다. 즉, 초거대 모델의 학습 능력이 단순한 답변 품질 향상을 넘어서, 노코드 작업 구조 자체를 점점 더 팀의 문화와 언어에 맞게 맞추어 가는 기반이 되는 셈입니다. 이런 흐름입니다.

초거대 모델과 노코드 협업

초거대 모델이 Opal 노코드 작업 방식에 가져오는 두 번째 변화는 “판단의 일부를 워크플로우 안으로 녹여 넣을 수 있다”는 점입니다. 예전 자동화는 정해진 규칙에 따라 데이터만 흘려보내는 파이프라인에 가까웠습니다. 그러나 이제는 “중요해 보이는 항목만 골라 줘”, “톤이 너무 공격적인 메시지는 별도로 표시해 줘”처럼 사람의 감각에 가까운 요청을 그대로 흐름 안에 포함시킬 수 있습니다. Opal의 Generate 단계는 이러한 요구를 언어 차원에서 받아들여, 단순 필터링이 아니라 맥락 기반 분류와 요약을 수행합니다. 그 결과 노코드 작업은 데이터 이동을 관리하는 기술 작업에서, 의미를 설계하고 조정하는 기획 작업으로 성격이 바뀌게 됩니다. 초거대 모델은 또 다른 의미에서 협업 방식을 크게 바꾸어 놓습니다. 팀 구성원이 각자 Opal 화면에 들어와 “이 단계에서 보안 관련 문장을 한 번 더 점검해 줘”, “해외 사용자에 대한 사례를 따로 분리해 줘”처럼 자연어로 요구 사항을 덧붙이기만 해도 워크플로우가 점점 풍부해집니다. 과거라면 이런 변화가 생길 때마다 개발자에게 티켓을 보내 수정 일정을 잡아야 했지만, 이제는 현업 담당자가 직접 흐름을 미세 조정할 수 있습니다. 그만큼 자동화는 프로젝트 단위가 아니라 일상 업무의 일부가 되고, 변경 속도도 실제 업무 리듬을 따라가게 됩니다. 이 과정에서 Opal은 팀의 암묵지를 시각적인 노드와 자연어 설명 형태로 축적하는 공유 캔버스 역할을 합니다. 또 한 가지 주목할 부분은 “실패 비용의 감소”입니다. 초거대 모델 덕분에 Opal에서 새로운 노코드 작업 방식을 시험해 보는 데 필요한 시간과 비용이 크게 줄어들었습니다. 원하는 결과가 나오지 않더라도 설명 문장과 예시 데이터를 조금씩 바꾸어 보는 것만으로 다양한 시나리오를 빠르게 확인할 수 있습니다. 이는 실험을 가로막던 심리적 장벽을 낮추고, 팀이 더 자주, 더 작게, 더 과감하게 자동화를 시도해 보게 만드는 힘이 됩니다. 작은 시도들이 쌓이다 보면, 어느 순간 “이제 이 프로세스는 사람 손으로 할 필요가 없다”는 공감대가 생기고, 조직 전체의 일하는 방식이 서서히 바뀌게 됩니다. Opal은 바로 이런 변화의 징후를 가장 먼저 감지하고 체험할 수 있는 도구라고 할 수 있습니다. 마지막으로, 초거대 모델과 Opal의 결합은 교육과 온보딩 과정도 재구성합니다. 신규 입사자가 팀의 업무 방식을 익혀야 할 때, 과거에는 두꺼운 문서와 구두 설명에 의존해야 했지만 이제는 Opal에 정리된 워크플로우를 함께 실행해 보면서 자연스럽게 맥락을 이해할 수 있습니다. 각 단계에 달린 자연어 설명과 예시는 일종의 살아 있는 매뉴얼처럼 작동하고, 필요할 때마다 내용을 수정해 최신 업무 방식에 맞출 수 있습니다. 이런 환경에서는 “도구를 배우는 것”보다 “팀이 어떤 판단 기준을 가지고 일하는지”를 배우는 일이 더 중요해지고, 노코드 작업 자체가 학습과 협업의 장이 됩니다. 이러한 변화는 시간이 지날수록 팀의 경쟁력과 업무 만족도를 함께 끌어올리는 기반이 됩니다.요

Opal과 노코드의 다음 단계

정리해 보면, 초거대 모델 시대에 Opal이 보여주는 노코드 작업 방식 변화의 핵심은 “업무를 언어로 설명하는 순간, 자동화의 절반이 끝난다”는 감각입니다. 우리는 더 이상 세부 기능을 하나씩 배치하는 사람이 아니라, 문제를 정의하고 맥락을 표현하는 사람으로서 중심에 서게 됩니다. Opal은 이러한 전환을 가능하게 해 주는 인터페이스이자 실험 도구입니다. 자연어로 설명하면 구조가 생성되고, 실행 결과를 보고 다시 언어로 수정 요청을 하면서, 사람과 AI가 함께 워크플로우를 공동 설계하는 환경을 제공합니다. 물론 아직 해결해야 할 과제도 남아 있습니다. 복잡한 시스템 통합, 높은 안정성이 필요한 프로세스, 치밀한 권한 관리가 필요한 영역에서는 여전히 전통적인 개발과 성숙한 노코드 플랫폼이 중요한 역할을 맡게 될 것입니다. 그럼에도 Opal이 던지는 메시지는 분명합니다. 앞으로의 노코드 작업은 “코드를 숨기는 기술”이 아니라 “언어와 사고를 드러내는 기술”이 될 것이라는 점입니다. 우리가 해야 할 일은 완벽한 답을 찾기보다, 작은 자동화를 끊임없이 실험하고 팀의 언어를 워크플로우에 녹여 내는 것입니다. 그렇게 할 때 초거대 모델과 노코드는 경쟁자가 아니라, 더 나은 일하는 방식을 함께 만들어 가는 동료가 될 것입니다. Opal을 계기로 많은 분들이 “나는 개발자가 아니라서 자동화는 어렵다”는 생각에서 조금씩 벗어나 보셨으면 합니다. 일상적으로 쓰는 말로 일을 설명하고, 그 설명이 그대로 도구의 설계도가 되는 경험은 스스로의 역할을 다시 바라보게 만듭니다. 작은 실험 한 번이 거창한 혁신보다 더 큰 변화를 가져올 수도 있습니다. 오늘은 단순한 요약 워크플로우 하나를 만들더라도, 내일은 팀 전체의 보고 루틴과 협업 방식을 바꾸는 흐름으로 확장될 수 있습니다. 그런 의미에서 Opal은 단순한 신기한 서비스가 아니라, 우리가 스스로의 일을 설계하는 방식을 연습해 볼 수 있는 안전한 놀이터에 가깝습니다. 이 경험을 자주 반복할수록 미래의 일하는 감각이 선명해집니다.요