Claude Code 쓰면 다 자동화되는 거 아닌가요?
최근 AI Agent 도구들이 빠르게 주목받고 있습니다.
특히 Claude Code, OpenClaw 등을 활용해 자동화를 직접 구현해보면서 적지 않은 충격을 받았습니다. 기술적으로는 분명 새로운 단계에 진입했다는 느낌을 받았습니다.
다만, 최근 들어 한 가지 우려되는 현상이 보입니다.
이러한 도구들의 등장으로 인해 과연 GTM 시장은 어떻게 변하게 될까요?
“AI가 코드 짜주니까 GTM도 직접 만들면 되지 않나요?”
“n8n 워크플로우도 Claude가 다 짜주던데요.”
“굳이 Clay나 lemlist에 비용을 써야 하나요?”
실제로 GTM 자동화를 직접 도입해본 결과는 예상과는 조금 달랐습니다.
AI 코딩 도구의 현실적인 한계
Claude Code나 Cursor를 활용하면 다음과 같은 작업은 충분히 가능합니다.
n8n이나 Make 기반 워크플로우 코드 작성
API 연동 스크립트 생성
간단한 자동화 로직 구현
그러나 실전에서는 워크플로우 수정이 빈번하게 발생합니다. 고객 응대가 포함되는 영역에서는 작은 실수도 허용되지 않기 때문에, 100% 자동화는 오히려 리스크가 될 수 있습니다.
Claude Code와 n8n을 조합해 디버깅하며 유지하는 것보다, Clay를 통해 빠르게 리드를 재수집하고 아웃리치를 하나라도 더 진행하는 편이 더 효율적이었습니다. 실제 운영 과정에서는 모듈 수정과 관리에 예상보다 많은 시간이 소요되기 때문입니다.
실제 GTM에 필요한 요소
1. 데이터 인프라
이메일 도메인 웜업은 최소 2~4주가 필요하며, 스팸 필터를 우회하기 위한 발송 인프라와 멀티 메일박스 로테이션도 함께 설계해야 합니다.
추천 툴 : Instantly.ai, Smartlead, lemwarm
2. 리드 데이터 품질
실시간 이메일 검증, LinkedIn 프로필 Enrichment, 회사 정보 자동 수집(투자, 채용, 기술 스택 등)이 함께 이루어져야 합니다.
추천 툴 : Clay, Apollo, LeadMagic, Prospeo.io, LinkedIn Sales Navigator
3. 채널 자동화
이메일, LinkedIn, 콜을 연계한 시퀀싱과 응답 기반 자동 분기, CRM 연동이 함께 설계되어야 합니다.
lemlist, HeyReach.io, Smartlead, Re:catch, SalesMap
GTM 시스템은 최적화된 툴로 더 적은 비용으로 접근 가능
AI 코딩 도구를 활용하더라도, 복잡한 GTM 시스템은 이미 최적화된 전문 툴을 활용하는 편이 더 적은 비용과 시간으로 안정적인 성과를 낼 수 있습니다.
물론 Claude Skills와 n8n 템플릿은 빠르게 발전하고 있습니다. 다만 실무에서는 우리 조직 상황에 맞게 수정하는 과정에서 여전히 상당한 시간이 소요됩니다.
현재로서는 자동화 트리거 설정이나 리포트 생성 등 반복 업무 자동화에 활용하는 것이 현실적인 접근이라고 생각합니다. 향후 OpenClaw와 같은 에이전트의 보안성과 토큰 활용 효율이 개선된다면, 기존 GTM 툴과의 시너지를 통해 더욱 강력한 시스템으로 발전할 가능성도 충분하다고 생각합니다.
기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 다만, GTM에서 중요한 것은 기술 그 자체가 아니라, 실제 성과로 이어지는 구조를 만드는 일입니다.
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