2025년 10월, Google은 AI 워크플로우 자동화 도구 ‘Opal’을 한국을 포함한 15개국에 공식 출시하며 글로벌 시장 공략에 나섰다.
이번 확장으로 한국 사용자들도 이제 자연어만으로 AI 기반 워크플로우를 만들 수 있는 시대를 맞이했다.
Google Opal과 오픈소스 자동화 플랫폼 n8n은 모두 업무 효율화를 목표로 하지만, 접근 방식과 철학이 전혀 다르다.
Opal은 AI 중심의 ‘자동화 생성’에 초점을 맞춘 도구, 반면 n8n은 개발자 친화적인 커스터마이징 자동화 엔진이다.
두 도구는 경쟁이라기보다, 각자의 영역을 보완하는 상호 보완적 관계로 평가된다.
Google Opal — “자연어 한 줄이면 워크플로우 완성”
Opal은 사용자가 “이런 일을 자동화해줘”라고 설명만 하면 즉시 AI가 전체 프로세스를 생성한다.
Gemini 2.5, Imagen 4, Veo 3 등 Google의 최신 AI 모델이 내장되어 있어, 별도의 API 설정 없이도 텍스트 작성,
이미지 생성, 영상 제작까지 하나의 흐름 안에서 처리할 수 있다.
특히 멀티모달 작업에서 강점을 보인다. 텍스트로 이미지를 만들고, 그 이미지로 영상을 제작하는 복합적 워크플로우가
자연어 한 줄로 구현된다. 직관적인 인터페이스 덕분에 초보자도 손쉽게 프로토타입을 완성할 수 있다.
다만 한계도 명확하다. 외부 서비스 연동이 제한적이며, 웹훅·스케줄링 같은 자동화 핵심 기능이 부족하다.
또한 코드 내보내기나 자체 호스팅이 불가능해 완전히 Google 생태계에 종속된다.
이러한 구조적 제약은 프로덕션급 환경에서는 한계로 작용한다.
n8n — “무한 확장 가능한 커스터마이징 엔진”
반면 n8n은 400개 이상의 외부 서비스 연동을 제공하며, API 기반의 자동화 설계에 특화되어 있다.
오픈소스로 개발된 만큼 자체 호스팅이 가능해, 보안과 데이터 제어를 중시하는 기업 환경에서 선호된다.
조건문, 반복문, JavaScript 삽입 등 고급 로직 설계가 자유롭고, 웹훅이나 트리거를 통한 실시간 자동화도 완벽히 지원한다.
최근에는 LangChain과 연동해 RAG 시스템, AI 에이전트, 멀티모달 워크플로우까지 구현할 수 있는 AI 빌더 기능을 강화했다.
단점이라면 높은 학습 난이도와 상대적으로 복잡한 설정 과정이다. 비개발자에게는 진입장벽이 존재하지만,
숙련된 사용자에게는 거의 무한한 확장성을 제공한다.
사용 목적별 선택 전략
Opal은 아이디어를 빠르게 테스트하거나 콘텐츠 프로토타입을 제작하는 환경에 적합하다.
마케터, 콘텐츠 기획자, 크리에이터가 코드 없이도 AI 기능을 실험할 수 있다. 반면 n8n은 데이터 파이프라인, 고객 응답 자동화,
ETL 처리, 보안 중심의 비즈니스 워크플로우처럼 실무 환경 중심의 자동화에 강점을 가진다.
Opal은 ‘속도’, n8n은 ‘안정성’을 대표한다. 두 도구를 조합하면 “Opal로 아이디어를 검증하고, n8n으로 프로덕션에 이식하는”
이상적인 하이브리드 구조를 만들 수 있다.
최신 트렌드
Google Opal은 최근 업데이트로 병렬 작업 처리와 실시간 오류 표시 기능을 강화하며 속도를 대폭 향상시켰다.
n8n은 2025년 새롭게 도입된 “Build with AI” 기능으로 자연어 기반 노드 구성을 지원하며, 실행당 과금 체계로 전환했다.
클라우드보다는 셀프호스팅 환경을 유지하려는 사용자에게 여전히 강력한 대안으로 자리잡고 있다.
AI 워크플로우 자동화 시장은 이제 ‘속도의 Opal’과 ‘자유도의 n8n’이라는 두 축으로 재편되고 있다.
누가 더 우월한가의 문제가 아니라, ‘무엇을 자동화하고자 하는가’에 따라 선택이 달라지는 시대가 된 것이다.
단순 반복 작업과 프로토타입에는 Opal, 복잡한 데이터 흐름과 비즈니스 자동화에는 n8n이 각각 최적의 답이다.
결국 두 도구를 함께 사용하는 것이 가장 효율적인 해법이 될 수 있다.
AI라이프 메이커 김교동 부장
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