워크플로우 스택 맵
팀이 실제로 도입할 AI 스택을 업무 흐름별로 결정하세요
각 workflow는 단계, 추천 조합, 비용 중복, 변경 알림, 결정 메모까지 한 경로로 묶어 기존 비교·가격·대안 페이지로 이어집니다.
01 / 팀
엔지니어링 코딩 팀을 위한 AI 워크플로우 스택
2026년의 에이전트형 코딩은 단일 좌석 기능 선택이 아닙니다. 작업 표면, 리뷰 소유권, 사용량 거버넌스를 함께 정하는 결정입니다. GitHub 중심 팀에서는 Copilot Business가 넓은 롤아웃의 기본값입니다. 부여한 좌석 하나당 월 AI Credit 1,900개가 조직의 공동 풀에 더해지고, 초과 사용분은 Credit당 0.01달러입니다. Cursor는 에이전트형 워크스페이스 안에서 매일 일할 개발자에게만 부여해야 합니다. Teams Standard는 사용자당 월 40달러이며, 각 유료 좌석에는 별도 사용량 풀이 있고 모든 Auto 요청은 라우팅된 모델의 공개 요율로 과금됩니다. PR 리뷰는 코드 호스팅 흐름 안에 유지하고 병합 소유자는 사람으로 지정해야 합니다. 두 번째 코딩 에이전트는 권한, 지출 한도, 인수인계 경로를 문서화하기 전까지 통제된 파일럿으로 다뤄야 합니다.
GitHub Copilot · Cursor
- 적합한 팀
- 많은 개발자에게 AI 보조를 표준화하는 팀
- 비용 신호
- GitHub Copilot Business는 부여한 좌석당 월 19달러입니다. 좌석 하나마다 월 AI Credit 1,900개가 조직의 공동 풀에 더해지고, 이후 초과 사용분은 Credit당 0.01달러입니다.
- 도입 리스크
- 깊은 워크스페이스 사용이 확인되기 전에는 Cursor를 전원에게 배포하지 마세요.
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02 / 팀
리서치에서 결정 메모까지의 AI 워크플로우 스택
독립적인 실시간 웹 탐색에는 Perplexity, 범위가 정해진 자료 묶음에는 NotebookLM, 관리되는 워크스페이스 기반 조사에는 Notion Research Mode, 검토한 출처를 결정 메모로 정리할 때는 ChatGPT·Claude·Gemini를 사용합니다.
Perplexity · Gemini Notebook (formerly NotebookLM) · Notion AI
- 적합한 팀
- 추천을 신뢰하기 전에 출처 가시성이 필요한 팀
- 비용 신호
- 리서치 좌석이 출처 기반 탐색만 필요하다면 모든 범용 어시스턴트 비용을 지불하지 않습니다.
- 도입 리스크
- Perplexity와 NotebookLM은 일부만 겹칩니다. 하나는 웹을 탐색하고 다른 하나는 제한된 자료 묶음을 다룹니다.
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03 / 팀
회의에서 실행까지의 AI 워크플로우 스택
회의가 많은 팀은 가장 그럴듯한 요약이 아니라 담당자가 실제로 작업을 갱신하는 기록 시스템을 기준으로 골라야 합니다. Microsoft 365 팀에는 Copilot, Google Workspace 팀에는 Gemini, 회의 기록과 작업을 함께 두는 팀에는 Notion AI가 맞습니다. 범용 AI는 의도적으로 제공하고 검토한 전사본을 다루는 보조 수단으로만 사용해야 합니다.
Microsoft 365 Copilot Business · Gemini
- 적합한 팀
- Teams, Outlook, Office, Microsoft 거버넌스 안에서 일하는 팀
- 비용 신호
- 자격 라이선스, 회의 정책, 액션 시스템이 별도 회의·작성 좌석을 줄이면서 요약 도구 중복을 피할 때 suite 좌석의 구매 근거가 분명해집니다.
- 도입 리스크
- Copilot이 워크스페이스 역할을 이미 맡고 있다면 회의 요약 도구를 중복 구매하지 마세요.
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04 / 팀
문서 생산이 많은 팀을 위한 AI 워크플로우 스택
고품질 초안에는 Claude나 ChatGPT, 근거 가시성이 중요하면 NotebookLM이나 Perplexity, 팀 문서 안에서 흐름이 살아야 하면 Notion AI가 기본 후보입니다.
Claude · Perplexity
- 적합한 팀
- 리뷰 압박이 있는 메모, 제안서, 론치 문서를 만드는 팀
- 비용 신호
- 팀이 이미 가벼운 편집을 처리하는 suite 어시스턴트를 갖고 있다면 범용 작성 좌석을 중복하지 마세요.
- 도입 리스크
- ChatGPT와 Claude는 초안 작성에서 많이 겹칩니다. 서로 다른 리뷰 스타일에 실제로 쓰일 때만 둘 다 유지하세요.
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05 / 팀
콘텐츠 제작 팀을 위한 AI 워크플로우 스택
브리프와 스크립트에는 ChatGPT나 Claude에서 시작하고, 주장의 출처가 보여야 하면 Perplexity나 NotebookLM을 더하며, 빠른 blog-to-video와 소셜 변형에는 Zebracat을 쓰고, 구매 이유가 로컬라이제이션과 승인 흐름을 갖춘 아바타 기반 비즈니스 영상이면 Synthesia를 선택합니다.
ChatGPT · Zebracat · Synthesia · Perplexity
- 적합한 팀
- 브리프, 스크립트, 블로그 글을 잦은 소셜 및 제품 영상 변형으로 바꾸는 소규모 팀
- 비용 신호
- 반복 가능한 소셜 산출이 검증되기 전에 엔터프라이즈 아바타 거버넌스 비용을 내지 않고 영상 좌석을 좁게 유지합니다.
- 도입 리스크
- 아바타 기반 비즈니스 영상, 로컬라이제이션, API, 공식 승인 제어가 필요해지기 전에는 Synthesia를 추가하지 마세요.
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06 / 팀
디자인에서 프로토타입과 배포까지의 AI 워크플로우 스택
디자인 시스템 맥락이 원천이면 Figma Make에서 시작하고, Vercel 중심 프론트엔드 경로가 맞으면 v0를 보며, 빠른 prompt-to-app 반복에는 Bolt나 Lovable을 선택하고, 호스팅 실행과 인계가 디자인 충실도보다 중요하면 Replit을 스택에 둡니다.
Figma Make · v0 · Replit
- 적합한 팀
- Figma 맥락에서 시작하고 엔지니어링 투입 전에 신뢰할 수 있는 프로토타입이 필요한 제품 팀
- 비용 신호
- 모든 빌더 좌석을 기본 구매하지 마세요. 디자인 주도 시작에는 Figma Make, 프론트엔드/Vercel 담당자에는 v0, 실행 가능한 앱 반복이 주간 업무인 경우에만 Replit이나 Bolt를 배정합니다.
- 도입 리스크
- Figma Make, v0, Bolt, Lovable, Replit은 모두 프로토타입 표면을 생성할 수 있으므로 전부 결제하면 실험 좌석이 중복되기 쉽습니다.
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