<Opal 실전 AI 앱> 프로젝트

 

 

Opal은 개발자를 따로 두지 않아도 자연어만으로 AI 앱을 만들 수 있게 도와주는 실험적인 노코드 도구입니다. 예전에는 간단한 자동화 하나를 만들더라도 화면을 구성하고, 버튼을 배치하고, 복잡한 설정을 따라야 했습니다. 이제는 “어떤 일을 자동으로 처리하고 싶은지”를 문장으로 설명하는 것만으로도 기본 구조가 제안되기 때문에, 프리랜서나 1인 사업자, 기획자, 강사처럼 혼자 일하는 분들도 나만의 AI 도구를 갖추기 훨씬 쉬워졌습니다. 중요한 지점은 거창한 서비스를 만드는 것이 아니라, 매일 반복되는 일을 조금 덜 귀찮게 만들어 줄 실용적인 도구를 하나씩 늘려 간다는 관점입니다. 예를 들어 고객 문의 메일을 자동으로 요약해 주는 앱, 강의 노트를 정리해 주는 학습 비서, 영수증 메모를 표로 정리해 주는 간단한 재무 도구만 있어도 일상이 눈에 띄게 가벼워질 수 있습니다. 이 글에서는 이런 현실적인 관점에서, 전문가 없이도 Opal로 직접 만들어 볼 수 있는 실전 AI 앱 프로젝트들을 유형별로 정리해 보겠습니다. 그리고 각 프로젝트를 어떤 흐름으로 설계하면 좋을지, 처음 시작할 때 어디까지 범위를 좁히면 부담 없이 시도할 수 있는지도 함께 안내해 드리겠습니다.

Opal 실전 프로젝트 유형 정리

Opal로 만들 수 있는 실전 프로젝트는 생각보다 다양하지만, 공통된 출발점은 단순합니다. “지금 내가 반복하고 있는 일을 대신해 줄 수 있는가?”, 혹은 “이 과정을 조금 더 정리된 형태로 보고 싶지는 않은가?”라는 질문에서 시작하면 됩니다. 가장 먼저 떠올려 볼 수 있는 유형은 고객 응대 보조 앱입니다. 소규모 온라인 샵이나 강의 사업을 운영하시는 분들은 이메일, 메신저, SNS DM으로 문의가 뒤섞여 들어오는 경우가 많습니다. Opal 워크플로우를 구성해 각 채널에서 받은 메시지를 하나의 입력으로 모으고, AI가 내용을 읽어 “질문, 불만, 요청, 칭찬”처럼 유형을 나누어 표로 정리하게 만들 수 있습니다. 이때 긴 문장을 그대로 보여 주는 대신 한두 줄 요약을 함께 출력하도록 설정하면, 사용자는 목록만 훑어보면서 어떤 문의부터 처리할지 순서를 빠르게 정할 수 있습니다. 두 번째 유형은 콘텐츠 초안 생성 앱입니다. 블로그, 인스타그램, 뉴스레터를 운영하다 보면 “오늘은 무엇을 올릴까”를 고민하는 시간이 결코 적지 않습니다. Opal에 뉴스 링크나 메모, 이전에 썼던 글의 주소를 입력하고 “오늘 업로드할 수 있는 게시물 주제, 간단한 제목, 세 개의 소제목, 한 문단짜리 개요를 만들어 줘”라고 지시하면, 콘텐츠 초안을 자동으로 생성하는 개인 에디터가 됩니다. 여기에 “톤은 친근하지만 과장되지 않게”, “독자가 바로 실행할 수 있는 팁을 한 줄씩 넣어 줘” 같은 조건을 추가하면, 점점 나만의 브랜드에 맞는 결과물이 나오기 시작합니다. 세 번째 유형은 데이터 정리 앱입니다. 자영업자는 영수증 사진과 메모, 개인은 가계부 기록, 회사원은 회의 후 남겨 둔 엑셀 메모처럼 여기저기 흩어진 데이터를 한 번에 정리해야 할 때가 많습니다. Opal 입력 단계에 이런 텍스트를 몰아서 넣고 “날짜, 항목, 금액, 메모 네 칸으로 표를 만들어 줘”라고 설정하면, AI가 내용을 분석해 표 형태로 재구성해 줍니다. 이렇게 만들어진 표는 다시 시트나 문서로 내보내 간단한 매출 관리나 비용 정리에 바로 활용하실 수 있습니다. 네 번째로 유용한 유형은 학습 보조 앱입니다. 강의 녹취록, 스터디 노트, 독서 메모를 입력해 “핵심 개념을 정리하고, 꼭 기억해야 할 포인트와 간단한 복습 문제를 만들어 줘”라고 요청하면, 요약과 연습 문제가 함께 생성되는 개인 복습 도구를 만들 수 있습니다. 마지막으로 많은 분들이 좋아하시는 프로젝트가 회의 정리 앱입니다. 회의록을 붙여 넣고 “결정 사항, 담당자, 마감일, 다음 회의에서 논의할 항목을 표로 정리해 줘”라고 지시하면, 기록만 남는 회의가 아니라 실행 가능한 액션 아이템이 정리된 회의가 됩니다. 이런 프로젝트들은 모두 구조가 비슷해서, 하나만 만들어 보시면 다른 유형으로 얼마든지 응용하실 수 있습니다.

Opal로 만드는 AI 앱 예시

이제 위에서 소개한 유형들을 실제 Opal 워크플로우로 어떻게 구현할 수 있는지 조금 더 구체적으로 살펴보겠습니다. 예를 들어 “문의 메일 요약 앱”을 만든다고 가정해 보겠습니다. User Input 단계에서는 사용자가 메일 원문을 붙여 넣거나, 나중에 Gmail 같은 도구와 연결했을 때 메일 본문이 들어올 자리를 마련합니다. 이어지는 Generate 단계에는 “고객이 무엇을 원하는지 한 문장으로 요약하고, 불만인지 질문인지 요청인지 유형을 함께 표시해 줘. 가능한 한 공손한 표현을 유지해 줘.”처럼 자연어로 지시를 넣습니다. 마지막 Output 단계에서는 요약문과 유형을 표로 보여 주도록 설정하면, 하루에 수십 통씩 들어오는 메일을 한 화면에서 비교하며 우선순위를 정할 수 있습니다. 이 구조는 표현만 조금 바꾸면 “고객 리뷰 요약 앱”이나 “설문 응답 정리 앱”으로 그대로 재활용할 수 있습니다. 콘텐츠 초안 앱을 만들 때도 비슷한 사고 방식으로 접근하시면 됩니다. 입력 단계에서 오늘 다룰 주제에 대한 링크, 간단한 키워드, 계정의 타깃 독자를 함께 받도록 설계합니다. Generate 단계에서는 “입력된 정보를 바탕으로 블로그용 초안을 만들어 줘. 도입부 한 단락, 본문 세 단락, 마무리 한 단락으로 구성하고, 각 문단마다 핵심 메시지를 분명하게 드러내 줘.”라고 지시할 수 있습니다. 출력 단계에서는 결과를 복사하기 쉬운 문서 형태로 보여 주고, 필요하다면 “해당 글에 어울리는 제목 다섯 개, 해시태그 후보 열 개도 함께 제안해 줘”라는 보조 생성 단계를 추가할 수 있습니다. 학습 보조 앱의 예시도 살펴보겠습니다. 강의 노트를 입력으로 받아 “핵심 개념 목록을 먼저 정리하고, 각 개념에 대해 한 줄 설명을 붙인 뒤, OX 문제 두 개와 단답형 문제 두 개를 만들어 줘”라고 설정하면, 자연스럽게 요약과 복습 문제가 한 번에 만들어집니다. 시험 기간에는 입력만 새 자료로 바꾸어 여러 번 실행하면 되니, 반복 제작의 수고가 크게 줄어듭니다. 마지막으로 회의 정리 앱의 경우, 회의록 전체를 붙여 넣고 “발언을 참고해 결정 사항, 담당자, 마감일, 필요한 후속 작업을 표로 정리해 줘. 모호한 내용은 ‘추가 확인 필요’로 표시해 줘.”라고 요청하면, 회의가 끝나자마자 실행 가능한 체크리스트를 얻을 수 있습니다. 이렇게 한 번 워크플로우를 만들어 두고 나면, 매번 새 도구를 찾을 필요 없이 Opal 안에서 여러 AI 앱을 함께 운영하실 수 있습니다.

Opal 프로젝트가 주는 실전 인사이트

전문가 없이도 Opal로 AI 앱을 만든다는 것은 거대한 서비스를 단번에 완성한다는 뜻이 아닙니다. 오히려 내 일상과 업무 속에서 반복되는 일을 하나씩 골라, 그 과정을 조금 더 부드럽게 바꾸는 작은 도구들을 쌓아 가는 과정에 가깝습니다. 문의 정리, 콘텐츠 초안 생성, 데이터 표 정리, 학습 보조, 회의 기록 정리 같은 프로젝트는 규모로만 보면 사소해 보일 수 있지만, 실제 체감 효과는 매우 큽니다. 한 번 워크플로우를 만들어 두면 하루에도 여러 번 재사용할 수 있고, 실행 결과를 보면서 “이 조건을 조금 바꿔 볼까?”, “이 단계는 나중에 합쳐도 되겠다”와 같은 아이디어를 자연스럽게 떠올리게 됩니다. 이런 경험이 쌓일수록 “AI가 나를 어디까지 도와줄 수 있는지”에 대한 감각이 생기고, 더 복잡한 프로젝트를 설계할 때도 막연한 두려움 대신 구체적인 그림을 그리며 접근할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 처음부터 완벽한 결과를 목표로 하지 않는 태도입니다. 오늘은 단순 요약 앱 하나만 만들어 이틀 정도 실제로 써 보고, 그다음에는 분류 기능을 더해 보고, 일정 연동이나 통계 정리처럼 다음 단계를 천천히 붙여 나가면 됩니다. 그렇게 해서 내 업무에 딱 맞는 Opal 프로젝트가 하나둘 쌓일수록, 시간을 빼앗기던 반복 작업은 줄어들고 더 중요한 판단과 기획에 쓸 수 있는 여유가 늘어납니다. Opal로 만드는 AI 앱은 결국 “기술 장난감”이 아니라, 내가 더 인간답게 일하기 위한 환경을 설계하는 도구라고 생각하시면 좋습니다. 이 글에서 소개한 프로젝트들 중에서 오늘 바로 시도해 보고 싶은 것을 하나 골라, 부담 없이 첫 워크플로우를 만들어 보시기 바랍니다. 작은 시도 하나가 나중에는 여러분만의 AI 앱 생태계로 이어질 수도 있습니다.