여러분 N8N이라는 서비스를 알고 계신가요?
코드 없이 블럭 단위로 업무를 자동화 할 수 있는 도구인데요
AI 교육으로 월 2억 매출을 내는 02년생…
이제는 비전공자도 나를 위한 자동화를 하는 시대입니다.
원래 전공자들이 복잡한 코드를 기반으로 만든 자동화를
이제는 비전공자도 쉽게 할 수 있습니다.
자동화를 할 줄 안다면 나의 시간을 줄이고
부업을 하기도 합니다.
또한, 누군가에게 자동화를 구축해주고 급여를 지불 받을 수도 있습니다.
미국은 이미 N8N을 기반으로 40~50대도 워크플로우를 직접 구축하고
심지어 다른 사람의 비즈니스를 도와주며 수익을 얻고 있습니다.
개인적으로, 한국은 아직 이 시장이 오지 않았지만
조만간 커지기 일보직전이라고 생각합니다.
영상편집 시장의 모습과 비슷한 형태로 다가올 것이며
더욱 더 폭발적으로 성장할거라고 확신해요.
오늘은 N8N AI AGENCY의 절대적인 강자, NATE HERK와 이야기를 나누어봤습니다.
N8N 자동화의 1타라고 생각하시면 될 것 같습니다(대략 50만)
https://www.youtube.com/@nateherk
(직접 이야기 나눈 것은 아니고 철저한 조사를 기반으로 인사이트를 공유해드립니다)
Q. 간단히 자기소개 부탁드려요
반갑습니다. 유튜브와 Skool 커뮤니티를 통해 AI 자동화의 기술을 전파하고 있는 Nate Herk입니다.
많은 분들이 저를 '개발자'로 오해하시지만, 사실 저는 컴퓨터 공학을 전공하지 않았고 금융권에서 재직했었습니다.
Q. 왜 하필 n8n을 선택했나요?
사실 처음에는 저도 코딩을 배워야 하나 고민했습니다.
하지만 비즈니스의 속도를 생각했을 때, n8n이 가진 독보적인 장점들을 무시할 수 없었습니다.
첫째, 시각화입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 파이썬 코드로 짜면, 나중에 고치기가 쉽지 않습니다.
코드를 한 줄 한 줄 읽어야 하니까요. 반면 n8n은 데이터의 흐름을 노드(Node)와 선으로 보여줍니다.
조각 맞추듯이 코딩을 할 수 있으니까요.
(*퍼즐 조각처럼 끼워 맞추면 자동화가 완성되는 툴입니다)
둘째, 셀프 호스팅(Self-hosting)과 비용 효율성입니다.
제피어(Zapier)나 메이크(Make) 같은 툴은 사용하기 쉽지만, 매우 비쌉니다.
AI 에이전트는 한 번 실행될 때 수십, 수백 번의 내부 연산을 거칩니다.
제피어로 에이전트를 돌리면 월 청구서가 수천 달러가 나올 수 있습니다.
하지만 n8n은 내 서버에 직접 설치할 수 있습니다.
월 $5~$10의 서버 비용만 내면, 수만 번의 워크플로우를 돌려도 추가 비용이 없습니다.
CREATIOBI 팀도 월 1만원 꼴로 자동화를 유지하고 있습니다.
셋째, 강력한 확장성(Extensibility)입니다.
이것이 n8n의 '킬러 기능'입니다.
n8n은 노코드 툴이지만
필요하면 언제든지 복잡한 코드를 넣을 수도 있고 외부 서비스와 연동이 편합니다.
즉, 만능이고 확장성이 높죠.
이 노드 하나면 전 세계의 모든 API와 통신할 수 있습니다.
Q. 실제 에이전트를 개발하는 프로세스를 단계별로 설명해 주실 수 있나요?
저는 매우 체계적인 4단계 프로세스를 따릅니다.
1단계: 프로세스 매핑 (Process Mapping) 가장 먼저 하는 일은 컴퓨터를 켜는 것이 아니라, 종이와 펜을 드는 것입니다.
클라이언트의 현재 업무 흐름을 시각적으로 그립니다.
예를 들어,
"이메일 수신 -> 내용 확인 -> CRM 접속 -> 데이터 입력 -> 슬랙 알림" 이런 식으로요.
이 단계에서 어떤 부분에서 비효율이 발생하는지 파악합니다.
2단계: MVP 프로토타이핑 (Rapid Prototyping)
n8n을 켜고 핵심 기능만 작동하는 '뼈대'를 만듭니다. 이때 '완벽함'은 적입니다.
일단 데이터가 A에서 B로 흘러가는지만 확인합니다.
이 과정에서 HTTP Request Node를 적극 활용해 필요한 API들과 연결을 테스트합니다.
*HTTP Request node란 외부 서비스와 연동할 때 사용됩니다.
3단계: AI 지능 주입 및 바이브 코딩 (AI Integration)
이제 뼈대에 살을 붙입니다. 단순 데이터처리가 아니라
AI AGENT를 넣습니다.
이때는 우리가 평소에 GPT를 다루듯이 프롬프팅을 잘해야합니다.
4단계: 에러 핸들링 및 가드레일 (Error Handling & Guardrails)
아마추어와 프로를 가르는 단계입니다.
API가 다운되거나, AI가 엉뚱한 답을 내놓을 때를 대비해야 합니다.
메인 워크플로우가 실패하면, 즉시 에러 로그를 캡처해서 저에게
디스코드나 슬랙으로 알림을 보내는 별도의 워크플로우가 작동합니다.
또한, AI가 고객에게 메일을 보내기 전에 반드시 사람의 승인(Human-in-the-loop)을 거치도록 'Wait Node'를 설정합니다.
Q. 4개의 AI 에이전트를 판매하여 약 $23,000의 수익을 올린 사례는 매우 인상적이었습니다. 이 프로젝트들에 대해 구체적으로 설명해 주실 수 있나요?
우리가 판매한 4개의 핵심 에이전트는 다음과 같습니다.
1. 개인화 아웃리치 에이전트 (Personalized Outreach Agent) - $1,650
이것은 제 첫 번째 유료 프로젝트였습니다. 클라이언트는 매주 2~3 시간을 잠재 고객의 링크드인 프로필을 조사하고 콜드 이메일을 작성하는 데 쓰고 있었습니다.
- 기술적 구조: n8n을 기반으로 구축했습니다. 입력된 리드(Lead) 정보(이름, 회사명)를 바탕으로, Apify를 통해 웹상의 정보를 스크래핑합니다. 그 후 LLM이 수집된 정보를 분석하여, 해당 수신자에게 딱 맞는 '개인화된' 메시지를 작성합니다.
- 가치 제안: 클라이언트의 시급을 $50로 계산했을 때, 이 단순한 작업에 월 $600 정도의 비용이 낭비되고 있었습니다. 저희는 이 에이전트를 $1,650에 판매했고, 클라이언트는 약 3개월 만에 투자금을 회수(ROI)할 수 있었습니다. 연간으로 치면 $5,000 이상의 절감 효과죠.
2. 영업 견적 자동화 에이전트 (Sales Quoting Agent) - 약 $4,000
두 번째는 영업 프로세스의 병목을 해결하는 에이전트였습니다. 고객 문의가 들어오면 영업 사원이 가격표를 찾아 엑셀로 계산하고 PDF를 만드는 과정이 너무 느리고 오류가 잦았습니다.
- 기능: CRM에 딜(Deal)이 생성되면 에이전트가 트리거됩니다. 에이전트는 제품 데이터베이스에서 최신 가격을 가져오고, 할인 로직을 적용한 뒤, PDF 견적서를 생성하여 고객에게 발송하고 CRM 상태를 업데이트합니다.
- 성과: 이 시스템은 단순한 시간 절약을 넘어, 고객 응대 속도를 획기적으로 높여 계약 성사율(Conversion Rate) 자체를 개선했습니다.
3. 사내 슬랙 어시스턴트 (Internal Slack Assistant) - 약 $6,000
세 번째는 지식 관리 시스템입니다. 팀원들이 "그 파일 어디 있어?", "우리 회사 환불 규정이 뭐지?" 같은 질문을 반복하는 것을 해결했습니다.
- 기술적 구조: 소위 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용했습니다. 회사의 노션(Notion) 문서와 구글 드라이브 파일들을 벡터 데이터베이스(Vector Store)에 임베딩했습니다. 슬랙에서 질문을 하면, 에이전트가 관련 문서를 검색해 답변을 생성합니다.
- 특이점: n8n의 벡터 스토어 노드를 활용해 코딩 없이 RAG 파이프라인을 구축했다는 점이 핵심입니다.
4. AI 컨시어지 (AI Concierge) - 약 $12,000
마지막이자 가장 복잡했던 프로젝트는 멤버십 기반 비즈니스를 위한 AI 컨시어지였습니다.
- 기능: 신규 회원의 온보딩, 게스트 패스 발급, 행사 안내 등을 담당하는 챗봇입니다.
- 복잡성: 앞선 에이전트들과 달리, 이 시스템은 사용자와 여러 번 대화를 주고받아야 하는 '멀티 턴(Multi-turn)' 대화 능력과, 이전 대화 내용을 기억하는 '메모리(Memory)' 기능이 필수적이었습니다. 또한, 잘못된 정보를 주지 않도록 강력한 가드레일(Guardrails)이 필요했죠. 이 프로젝트 하나로 $12,000의 매출을 올렸습니다.
Q. 비용은 어떻게 책정하는건가요?
저는 '비용 기반 가격 책정'을 혐오합니다.
대신 'ROI 앵커링(ROI Anchoring)' 전략을 사용합니다.
클라이언트에게 "이 시스템을 만드는 데 제가 10시간을 썼으니 $1,000을 주세요"라고 말하지 않습니다.
대신 "이 시스템은 당신에게 연간 $24,000를 절약해 줄 것입니다.
그러니 그 가치의 25%인 $6,000에 드리겠습니다"라고 제안합니다.
이렇게 하면 $6,000이라는 금액이 비싼 비용이 아니라, 확실한 투자가 됩니다.
이것이 제가 단기간에 높은 수익을 낼 수 있었던 핵심 비결입니다.
Q. 당신의 비즈니스 모델은 '직접 구축해 주는 에이전시'에서 '구축하는 법을 가르치는 교육'으로 이동했습니다. 현재 Skool 커뮤니티의 수익이 월 $230,000을 넘는다는 분석도 있는데요. 왜 이런 전환을 선택했나요?
에이전시 모델은 훌륭하지만, 확장성(Scalability)의 한계가 명확합니다.
프로젝트 하나를 끝내면, 다음 프로젝트를 위해 다시 영업을 하고, 미팅을 하고, 맞춤형으로 개발을 해야 합니다.
이것은 노동 집약적인 사업입니다.
제가 아무리 코딩을 빨리 해도, 하루에 처리할 수 있는 클라이언트 수에는 물리적 한계가 있습니다.
반면, 교육과 커뮤니티는 '제로 한계비용(Zero Marginal Cost)' 비즈니스입니다.
제가 강의를 한 번 찍어 올리면, 10명이 보든 1만 명이 보든 제 노력은 똑같습니다. 하지만 수익은 기하급수적으로 늘어나죠. 또한, 시장의 수요가 바뀌었습니다.
처음에는 "이거 만들어주세요"라는 요청이 많았지만, 점차 "이거 어떻게 만드는지 알려주세요"라는 요청이 압도적으로 많아졌습니다.
'바이브 코딩' 트렌드 덕분에 비개발자들도 직접 자동화에 도전하고 싶어 하게 된 것이죠.
저는 이 거대한 흐름에 올라탄 것입니다.
Q.마케팅 전략에 대해서도 묻고 싶습니다. 별도의 광고 없이 어떻게 이렇게 큰 트래픽을 모을 수 있었나요?
제 마케팅의 핵심은 '투명성(Transparency)'과 '친구 같은 접근(Friend Frame)'입니다. 저는 유튜브에 제 모든 노하우를 공개했습니다. 제가 만든 에이전트의 블루프린트(설계도)를 무료로 배포했죠. 사람들은 의아해했습니다.
"이걸 다 보여주면 누가 돈을 내고 의뢰하냐?"라고요.
하지만 역설적으로, 무료로 모든 것을 보여줄수록 신뢰도가 폭발했습니다.
"무료가 이 정도면, 유료 서비스는 얼마나 대단할까?"라고 생각하게 된 거죠.
그리고 저는 절대 '판매'하려 들지 않았습니다.
영상을 찍을 때도, 클라이언트와 미팅을 할 때도 "제가 당신을 위해 이걸 팔겠습니다"가 아니라 "이런 문제가 있으시군요? 같이 한번 해결 방법을 고민해 봅시다"라는 태도로 접근했습니다.
이것이 사람들의 방어기제를 무너뜨리고 팬덤을 형성하는 데 결정적인 역할을 했습니다.
Q. 마지막으로, 2026년을 바라보는 시점에서 AI 자동화 시장에 진입하려는 사람들에게 해주고 싶은 조언이 있다면요?
"복잡함의 함정에 빠지지 마세요." 많은 분들이 처음부터 자율주행차 같은 완벽한 AI 에이전트를 만들려고 합니다.
하지만 정작 돈이 되는 것은 '이메일이 오면 슬랙으로 알림 보내기' 같은 단순하고 지루한 자동화입니다.
작게 시작하세요. 그리고 실패 과정을 기록하고 공개하세요.
그것이 곧 당신의 포트폴리오가 되고, 마케팅이 됩니다.
도구는 계속 바뀔 것입니다. 어제는 알터릭스였고, 오늘은 n8n이고, 내일은 또 다른 무언가가 나오겠죠.
중요한 것은 도구가 아니라, '문제를 해결하는 능력'과 '그 과정을 즐기는 바이브'입니다.
NATE herk는 n8n을 기반으로 큰 영향력을 행사하고 있습니다.
02년생이라니 정말 말도 안되는 것 같네요.
미국은 현재 자동화의 시장이 많이 열려있습니다.
아직, 대한민국의 카카오톡 혹은 네이버와 같은 서비스는
자동화에 적극적이지 않습니다.
하루 빨리 대한민국 시장도 열리길 바랍니다.
이 글을 보는 여러분들은
자신의 사업 혹은 업무를 어떻게 자동화하고 있나요?
nate herk처럼 비효율이 발생하는 부분을 종이에 적어보고
이를 자동화로 해결해보세요.
1인 사업가가 자동화로 시간을 절약하는 방법은
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