AI 워크플로우 자동화 플랫폼 전략 분석: Make와 n8n 비교 보고서

요약

본 보고서는 현대 AI 워크플로우 자동화 시장을 대표하는 두 플랫폼, Make와 n8n에 대한 심층 비교 분석을 제공합니다. 이 두 플랫폼은 단순한 기능적 차이를 넘어, 자동화에 대한 근본적으로 다른 철학을 제시합니다. Make는 비즈니스 민첩성과 신속한 배포를 위해 설계된 시각적 중심의 노코드(No-code) 오케스트레이션 플랫폼입니다. 반면, n8n은 궁극적인 제어, 유연성, 기술적 깊이를 위해 설계된 개발자 중심의 오픈소스 프레임워크입니다. 따라서 플랫폼 선택은 단순히 두 도구 중 하나를 고르는 것이 아니라, 조직의 자동화 전략과 철학을 결정하는 중요한 문제입니다.

핵심 차이점 요약:

주요 사용자: Make는 마케터, 영업, 운영팀과 같은 비즈니스 사용자를 대상으로 합니다.¹ 반면, n8n은 심층적인 맞춤화가 필요한 개발자, 기술팀, 조직을 위해 구축되었습니다.¹
AI 역량: Make는 일반적인 비즈니스 작업을 위한 사전 구축된 접근성 높은 AI 모듈을 제공합니다.¹ n8n은 네이티브 LangChain, RAG(검색 증강 생성), 커스텀 모델 지원을 통해 정교하고 맞춤화된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 고급 프레임워크를 제공합니다.¹
가격 및 확장성: Make의 '작업(Operation)' 단위 과금 모델은 복잡한 워크플로우에서 예측 불가능하고 급증하는 비용을 초래할 수 있습니다.⁷ n8n의 '실행(Execution)' 단위 과금 모델과 무료 셀프 호스팅 커뮤니티 에디션은 뛰어난 비용 예측 가능성과 확장성을 제공합니다.⁷
호스팅 및 데이터 제어: Make는 클라우드 전용 SaaS 플랫폼입니다.⁵ n8n의 셀프 호스팅 옵션은 엄격한 보안 및 규정 준수 요건을 가진 조직에게 필수적인 완전한 데이터 주권을 보장합니다.⁴

전략적 권장 사항 개요:

최종 권장 사항은 조직의 기술적 성숙도, 전략적 목표, 위험 허용 범위에 따라 어떤 플랫폼의 가치 제안이 더 부합하는지를 기준으로 결정되어야 합니다. 본 보고서는 독자가 이러한 요소를 종합적으로 평가하여 최적의 플랫폼을 선택할 수 있도록 심층적인 분석과 명확한 의사결정 프레임워크를 제공합니다.

특징/관점	Make	n8n
핵심 철학	시각적 단순성을 통한 비즈니스 민첩성	코드 기반 유연성을 통한 기술적 제어
주요 사용자	비즈니스 사용자, 마케터, 운영팀 ("시민 개발자")	개발자, DevOps, 기술팀
AI 역량 초점	접근성 높은 사전 구축 AI 서비스 (AI 기기)	정교한 맞춤형 AI 에이전트 구축 (AI 툴킷)
가격 모델	작업(Operation)당 과금	실행(Execution)당 과금
호스팅	클라우드 전용	클라우드 및 셀프 호스팅(On-premise)
핵심 강점	사용 용이성, 방대한 앱 통합, 빠른 배포 속도	유연성, 확장성, 데이터 주권, 비용 효율성
핵심 한계	높은 확장 비용, 제한된 커스터마이징	가파른 학습 곡선, 셀프 호스팅 시 운영 부담

1. 핵심 철학과 전략적 포지셔닝

1.1. Make: 비즈니스 민첩성을 위한 시각적 오케스트레이션 플랫폼

Make(구 Integromat)는 혁신가들이 시각적으로(visually) 워크플로우를 생성, 구축, 자동화할 수 있도록 지원하는 "선도적인 통합 및 자동화 개발 플랫폼"으로 스스로를 포지셔닝합니다.¹² 그 핵심 철학은 노코드(No-code)의 단순성에 뿌리를 두고 있으며, 이를 통해 비기술적인 사용자도 강력한 자동화 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.¹ Make는 심층적인 맞춤화보다는 속도와 안정성을 우선시하는 세련되고 사용자 친화적인 클라우드 기반 SaaS 경험을 강조합니다.⁷

플랫폼은 마케팅, 영업, 운영, 재무와 같은 비즈니스 부서를 위해 명시적으로 설계되었습니다.¹⁴ 코드를 작성하지 않고 SaaS 도구를 연결하고 데이터 흐름을 시각적으로 관리하고자 하는 "시민 개발자(citizen developers)"와 팀에게 선호되는 도구입니다.² 또한, Make는 130억 달러 가치로 평가받는 프로세스 마이닝 기업 Celonis의 일부로서, 상당한 자원과 엔터프라이즈 수준의 신뢰성을 확보하고 있습니다.¹² 이러한 배경은 Make의 발전 방향이 대규모 비기술 조직 내 기존 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 더욱 집중될 것임을 시사합니다. 즉, 안정적이고 엔터프라이즈 환경에 통합된 플랫폼을 지향하지만, 기술적 최전선에서의 혁신 속도는 상대적으로 더딜 수 있습니다.

1.2. n8n: 기술팀을 위한 확장 가능한 자동화 프레임워크

n8n의 철학은 "기술팀을 위한 유연한 AI 워크플로우 자동화"에 기반합니다.⁴ 그 정체성은 소스 코드의 가시성과 셀프 호스팅 권한을 보장하는 오픈소스 "공정 코드(fair-code)" 라이선스와 깊이 연결되어 있습니다.¹⁵ 플랫폼의 핵심 가치는 속도를 위한 시각적 UI와 정밀성 및 강력함을 위한 코드(JavaScript/Python) 전환 능력을 결합하여 "두 세계의 장점을 모두 제공"하는 데 있습니다.¹

n8n은 제어와 맞춤화를 갈망하며 기술적 도전을 두려워하지 않는 개발자들을 위한 "놀이터"이자 "자동화의 야수"로 평가받습니다.¹ 특히 셀프 호스팅 기능은 데이터 주권과 보안이 최우선인 조직에게는 대체 불가능한 선택지가 됩니다.⁴ n8n은 GitHub에서 138,000개 이상의 스타와 20만 명 이상의 활발한 커뮤니티를 자랑하며, 이는 커뮤니티 주도의 투명하고 확장성 높은 플랫폼으로서의 입지를 강화합니다.⁴ 이러한 강력한 개발자 커뮤니티의 영향력은 n8n의 로드맵이 새로운 AI 모델이나 개발 도구와 같은 최첨단 기술을 더 빠르게 채택하도록 이끌 가능성이 높습니다. 이는 Make가 우선시하는 세련된 사용자 경험을 일부 희생할 수 있지만, 기술적 한계를 끊임없이 확장하고자 하는 조직에게는 매력적인 요소입니다.

결론적으로, 두 플랫폼의 철학은 단순한 마케팅 문구를 넘어 아키텍처와 비즈니스 모델에 깊숙이 내재되어 있으며, 이는 제품 발전 경로의 근본적인 차이를 만듭니다. Make를 선택하는 것은 안정적이고 기업 친화적이지만 잠재적으로 덜 혁신적인 플랫폼에 대한 투자이며, n8n을 선택하는 것은 커뮤니티 주도적이고 적응력이 뛰어나지만 덜 다듬어졌을 수 있는 기술적 최전선의 플랫폼에 대한 투자입니다.

2. 사용자 경험과 워크플로우 개발 환경

2.1. Make: 세련된 드래그 앤 드롭 인터페이스

Make는 "매우 직관적인 시각적 편집기"로 지속적인 찬사를 받고 있습니다.² 사용자는 다채롭고 깔끔한 드래그 앤 드롭 인터페이스에서 모듈을 연결하여 "시나리오(Scenarios)"라는 워크플로우를 구축합니다.1 이러한 시각 우선 접근 방식은 팀이 시스템을 시각화하고, 프로세스를 명확하게 문서화하며, 로직에 대해 협업할 수 있도록 지원합니다.¹³

학습 곡선은 초보자와 비코더를 위해 완만하게 설계되었습니다.¹ 플랫폼은 강력한 문서, 템플릿, 그리고 사용자가 신속하게 생산성을 발휘할 수 있도록 돕는 가이드 경험을 제공합니다.² 그러나 이 시각적 패러다임은 단순한 워크플로우에는 탁월하지만, 매우 복잡한 시나리오에서는 "뒤엉킨 스파게티 접시"처럼 되어 디버깅을 어렵게 만들 수 있습니다.² Make의 인터페이스는 비즈니스 관리자가 프로세스 순서도를 그리는 방식과 유사하게, 작업의 순서에 초점을 맞춘 '프로세스' 중심의 사고 모델을 반영합니다.

2.2. n8n: 유연한 노드 기반 캔버스

n8n은 사용자가 노드를 연결하여 워크플로우를 구축하는 순서도와 유사한 노드 기반 인터페이스를 사용합니다.¹ 기능적으로 강력하지만, UI는 Make에 비해 덜 다듬어졌거나 "거칠다"고 자주 묘사됩니다.²

학습 곡선은 특히 비기술적인 사용자에게 더 가파릅니다.² 플랫폼을 완전히 숙달하려면 JSON 데이터 구조 및 표현식과 같은 개념에 대한 이해가 필요하며, 이는 기술적 배경을 가진 사용자에게 더 적합합니다.¹ 하지만 n8n은 기술 사용자를 위해 설계된 우수한 디버깅 도구를 제공합니다. 테스트 데이터 고정, 단일 노드 재실행, 스택 트레이스를 포함한 상세한 오류 로그와 같은 기능은 Make의 수동적인 접근 방식에 비해 더 정확하고 효율적인 디버깅 경험을 제공합니다.¹ n8n의 인터페이스는 모든 단계에서 JSON 데이터를 보고 조작하는 것을 강조하며, 이는 시스템을 통해 데이터가 어떻게 이동하고 변환되는지에 초점을 맞춘 개발자의 '데이터 흐름' 중심 사고 모델을 반영합니다.

이러한 UI/UX의 차이는 사용자 채택과 성공에 중대한 영향을 미칩니다. '프로세스'에 익숙한 마케팅팀이 n8n의 '데이터 흐름' 중심 패러다임에 어려움을 겪을 수 있는 반면, 개발자는 Make의 모듈이 제공하는 추상화 수준과 직접적인 데이터 조작의 부재에 답답함을 느낄 수 있습니다. 최적의 UI는 전적으로 사용자의 배경과 문제 해결에 대한 인지적 접근 방식에 달려 있습니다.

3. AI 및 에이전트 역량 비교 분석

AI 에이전트 워크플로우 도구로서 두 플랫폼의 접근 방식은 그들의 핵심 철학을 명확하게 보여줍니다. n8n은 사용자가 어떤 종류의 AI 기반 기계든 만들 수 있는 "레고 블록"을 제공하는 반면, Make는 특정 작업을 위한 사전 조립된 "AI 가전제품"을 제공합니다.

3.1. n8n: 맞춤형 AI 에이전트를 위한 고급 프레임워크

n8n은 고급 AI 기능에서 확실한 우위를 점하고 있습니다.¹ 개발자가 맞춤형 AI 시스템을 구축할 수 있도록 풍부한 도구 세트를 제공합니다.

LangChain 통합: 약 70개의 LangChain 노드를 네이티브로 지원하여 LLM 쿼리, 메모리 관리, 도구 사용의 정교한 연결(Chaining)이 가능합니다.⁶
검색 증강 생성(RAG): 벡터 데이터베이스와 문서 로더를 내장 지원하여, 비공개 데이터 소스를 기반으로 추론할 수 있는 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다.¹
AI 에이전트 노드: LLM 기반 의사결정을 위한 전용 노드를 통해, 다른 워크플로우 노드를 "도구"로 호출하여 다단계 작업을 계획하고 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.⁶
모델 유연성: Ollama와 같은 로컬, 온프레미스 모델을 지원하여 사용자가 AI 스택과 데이터 프라이버시를 완벽하게 제어할 수 있습니다.⁶

n8n의 기능 세트는 단일 문제를 해결하는 것이 아니라, 새로운 AI 솔루션을 창조하기 위한 툴킷입니다. 이는 개발자가 내부 문서를 쿼리하는 맞춤형 고객 지원 에이전트, 시장 보고서를 읽는 금융 분석 에이전트, 또는 비공개 저장소와 상호 작용하는 코드 생성 에이전트를 구축할 수 있는 힘을 부여합니다. 가능성은 제작자의 기술에 의해 정의됩니다.

3.2. Make: 비즈니스 작업 간소화를 위한 접근성 높은 AI

Make의 접근 방식은 일반적인 비즈니스 문제에 AI를 간단하게 적용하는 데 중점을 둡니다.

사전 구축된 AI 모듈: OpenAI(ChatGPT, DALL-E), Google Vision, ElevenLabs와 같은 서비스를 위한 플러그 앤 플레이 모듈 라이브러리를 제공하며, 요약, 번역, 이미지 분석과 같은 작업에 초점을 맞춥니다.¹
Make AI 에이전트: 적응형 다단계 자동화를 생성하기 위한 독점 모듈을 제공하지만, n8n의 프레임워크보다 확장성과 투명성이 떨어집니다.⁶
AI 어시스턴트: 사용자가 자연어 인터페이스를 통해 워크플로우를 구축할 수 있도록 도와 진입 장벽을 낮춥니다.⁶

Make의 기능들은 "이 텍스트를 요약해야 해", "이 피드백을 분류해야 해"와 같이 이미 알려진 문제에 대한 제품화된 솔루션입니다. 잘 정의된 기존 비즈니스 프로세스에 AI 효율성을 주입하는 데 탁월합니다.

이러한 접근 방식의 차이는 조직이 얻을 수 있는 경쟁 우위의 종류를 결정합니다. n8n을 사용하여 핵심적이고 복잡한 비즈니스 기능을 자동화하는 독점적인 AI 에이전트를 구축함으로써 조직은 상당한 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 반면, Make를 통해 얻는 이점은 주로 운영 효율성이며, 이는 동일한 도구를 사용하는 경쟁업체에 의해 더 쉽게 복제될 수 있습니다. 따라서 n8n은 전략적 AI 자산 을 구축하는 도구이고, Make는 전술적 AI 효율성 을 달성하는 도구라고 할 수 있습니다.

AI 기능	n8n	Make	전략적 함의
AI 에이전트 아키텍처	개방형 프레임워크 (LangChain, 커스텀 도구)	독점적, 사전 정의된 모듈	n8n은 독점적 경쟁 우위를 창출할 수 있는 맞춤형 에이전트 구축에 적합. Make는 표준화된 효율성 향상에 적합.
RAG 지원	네이티브 지원 (벡터 DB, 문서 로더)	제한적 (외부 통합 필요)	n8n은 내부 지식 기반을 활용하는 지능형 AI 시스템 구축에 탁월.
커스텀/로컬 모델 지원	지원 (예: Ollama)	미지원	n8n은 완전한 데이터 주권과 비용 통제를 가능하게 함.
사전 구축 AI 서비스	제한적	광범위 (OpenAI, Google Vision 등)	Make는 특정 AI 기능을 워크플로우에 신속하게 통합하는 데 유리.
AI 지원 개발	코드 생성 지원	자연어 워크플로우 제안	Make는 비전문가의 진입 장벽을 낮추는 데 초점. n8n은 개발자의 생산성 향상에 초점.
주요 사용 사례	복잡한 의사결정, 데이터 기반 추론, 맞춤형 AI 솔루션	텍스트 분류, 요약, 번역 등 정의된 비즈니스 작업 자동화	n8n은 새로운 가치 창출, Make는 기존 프로세스 최적화에 강점.

4. 기술 심층 분석: 유연성, 맞춤화 및 제어

4.1. 코드 통합 및 확장성

n8n: 비교할 수 없는 유연성을 제공합니다. 사용자는 전용 "Code" 노드 내에서 직접 JavaScript나 Python을 작성하고, npm/Python 라이브러리를 추가하며, 심지어 자신만의 커스텀 노드를 구축할 수 있습니다.¹ 이는 무한한 맞춤화 가능성을 의미합니다.
Make: 커스텀 코드(JavaScript) 사용은 엔터프라이즈 플랜으로 제한됩니다.⁶ API 호출을 위한 강력한 HTTP 모듈이 있지만, 대부분의 사용자는 복잡한 코드 기반 데이터 조작 능력이 심각하게 제한되어 맞춤화에 명확한 한계가 존재합니다.²

4.2. 고급 워크플로우 로직

Make: 시각적인 "라우터(Routers)"를 사용하여 워크플로우를 여러 경로로 분기하는 데 탁월합니다.¹ 이는 간단한 조건부 로직을 처리하는 데 직관적입니다. 그러나 분기된 경로를 다시 병합하는 강력한 기능은 부족합니다.¹
n8n: 더 정교한 흐름 제어를 제공합니다. 분기된 흐름을 병합하기 위한 전용 노드, 강력한 반복(looping) 기능, 그리고 Make에는 없는 며칠 또는 몇 주 동안 워크플로우를 일시 중지할 수 있는 확장된 "대기(wait)" 단계를 처리할 수 있습니다.¹ 이는 복잡하고 장기 실행되거나 상태를 유지해야 하는 프로세스에 훨씬 더 적합합니다.

4.3. 호스팅, 데이터 주권 및 보안

n8n: 셀프 호스팅 기능은 n8n 가치 제안의 핵심입니다.⁴ 이를 통해 조직은 데이터, 인프라 및 보안 상태를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 에어갭(air-gapped) 배포를 가능하게 하고 GDPR과 같은 규정을 준수할 수 있도록 보장합니다.⁴
Make: 클라우드 전용 플랫폼입니다.⁵ SOC 2 Type II 규정 준수 및 SSO와 같은 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖추고 있지만 ¹³, 사용자의 데이터는 궁극적으로 Make의 서버에서 처리됩니다. 이는 많은 규제 산업이나 엄격한 데이터 프라이버시 정책을 가진 기업에게는 수용 불가능한 조건일 수 있습니다.

각 플랫폼의 기술적 한계는 결함이 아니라, 그들의 핵심 철학을 강화하고 뚜렷한 위험 프로파일을 생성하는 의도적인 설계 선택입니다. Make의 코드 및 복잡한 로직 제한은 비기술적 사용자가 유지 관리 불가능한 "그림자 IT(shadow IT)" 시스템을 만드는 것을 방지하는 기능으로 볼 수 있습니다. 이는 거버넌스 측면에서 바람직한 "가드레일" 접근 방식을 강제합니다. 반면, n8n의 셀프 호스팅 옵션은 가동 시간, 보안 및 유지 관리에 대한 책임을 공급업체에서 사용자로 이전합니다. 이는 제어권을 제공하지만, 유능한 기술팀이 관리하지 않을 경우 운영상의 위험을 초래합니다.

따라서 플랫폼 선택은 위험과 책임을 어디에 할당할 것인지에 대한 결정이기도 합니다. Make를 사용하면 운영 책임을 공급업체에 아웃소싱하고 공급업체 종속 및 데이터 상주 위험을 감수하게 됩니다. n8n을 사용하면 운영 책임을 인소싱하고 구현 및 유지 관리 오버헤드의 위험을 감수하게 됩니다. 이 결정은 조직의 핵심 역량을 고려하여 전략적 수준에서 이루어져야 합니다.

5. 경제성 분석: 가격 모델과 총 소유 비용(TCO)

5.1. 가격 모델 해부

Make의 "작업(Operation)" 단위 모델: Make는 모듈이 수행하는 모든 단일 작업에 대해 비용을 청구합니다.⁷ 중요한 "숨겨진 비용"은 폴링 트리거(예: "1분마다 새 이메일 확인")가 새 데이터를 찾지 못하더라도 모든 확인마다 작업을 소모한다는 점입니다.⁹ 이로 인해 실시간 워크플로우의 비용이 예기치 않게 급증할 수 있습니다.
n8n의 "실행(Execution)" 단위 모델: n8n은 워크플로우에 포함된 단계나 노드의 수에 관계없이 워크플로우가 처음부터 끝까지 한 번 실행될 때만 비용을 청구합니다.⁵ 이 모델은 복잡한 다단계 자동화에 대해 훨씬 예측 가능하고 비용 효율적입니다.

5.2. TCO 모델링 및 확장 시나리오

소량, 단순 워크플로우: Make는 초기 단계에서 종종 더 비용 효율적입니다. 무료 및 저가 요금제는 간단한 작업에 대해 관대합니다.²
대량, 복잡 워크플로우: 복잡성과 실행 빈도가 증가함에 따라 n8n은 극적으로 더 저렴해집니다. 10,000번 실행되는 10단계의 Make 시나리오는 100,000개의 작업을 소모하지만, 동일한 n8n 워크플로우는 10,000번의 실행 비용만 발생합니다.⁷
셀프 호스팅 TCO: n8n 커뮤니티 에디션은 무료 소프트웨어이지만 운영 비용이 발생합니다. TCO에는 서버 비용(기본 요구사항의 경우 월 $5~$20, 프로덕션 환경의 경우 월 $200 이상)과 설치, 유지보수, 업데이트 및 보안 강화를 위한 DevOps/엔지니어링 시간이라는 상당한 비용이 포함됩니다.⁷

이러한 가격 모델의 차이는 많은 고급 사용자들이 Make에서 n8n으로 "졸업"하는 경로를 만듭니다. 사용자들은 종종 사용 편의성과 낮은 초기 비용 때문에 Make로 시작합니다.¹⁹ 그러나 자동화가 더 복잡해지고 비즈니스에 중요해짐에 따라 "작업당" 비용이 기하급수적으로 증가하여 "요금 폭탄"을 경험하게 됩니다.⁷ 이러한 경제적 압박은 기술적으로 더 까다롭지만 확장 가능한 n8n 플랫폼을 배우는 데 시간을 투자하게 만드는 주요 동인이 됩니다. 조직은 이러한 잠재적 마이그레이션 경로를 예측해야 합니다. 자동화 요구가 매우 복잡해질 것으로 예상된다면, 초기 학습 곡선이 더 가파르더라도 처음부터 n8n으로 시작하는 것이 미래의 값비싼 마이그레이션 프로젝트를 방지할 수 있습니다.

플랜 등급	가격 (월/연간 청구)	핵심 단위	주요 기능 제한	대상 사용자
Make Free	$0	1,000 Operations/월	2개 활성 시나리오, 최소 15분 실행 간격	개인, 테스트 사용자
Make Core	$9/월	10,000 Operations	무제한 시나리오, 최소 1분 실행 간격, API 접근	소규모 사업자, 스타트업
Make Pro	$16/월	10,000+ Operations	우선 실행, 커스텀 변수	성장하는 비즈니스
Make Teams	$29/월	10,000+ Operations	팀 역할 및 권한	협업이 필요한 팀
Make Enterprise	맞춤형 가격	맞춤형 Operations	JavaScript 코드 접근, 고급 보안	대기업
n8n Starter (Cloud)	€20/월 ($24)	2,500 Executions/월	5개 동시 실행, 1개 공유 프로젝트	개인 빌더, 소규모 팀
n8n Pro (Cloud)	€50/월 ($60)	10,000 Executions/월	20개 동시 실행, 3개 공유 프로젝트, 관리자 역할	프로덕션 환경의 소규모 팀
n8n Enterprise (Cloud)	맞춤형 가격	맞춤형 Executions	SSO, Git 버전 관리, 전담 지원	대기업, 규제 준수 필요 조직
n8n Community (Self-hosted)	소프트웨어 무료	무제한 Executions	사용자가 인프라 관리	개발자, 비용에 민감한 조직

6. 시장 및 커뮤니티 인식: 사용자 리뷰 종합

6.1. 정량적 분석 (G2 & Capterra 점수)

두 플랫폼 모두 각자의 목표 시장 내에서 높은 사용자 만족도를 나타내며, 이는 강력한 평가 점수로 확인됩니다.

Make: G2 4.7/5점 ³, Capterra 4.8/5점.⁸
n8n: G2 4.7-4.8/5점 ⁴, Capterra 4.8/5점.⁸

G2의 기능별 세부 점수는 이러한 정성적 평가를 뒷받침하는 정량적 데이터를 제공합니다. n8n은 플로우 디자이너(Flow Designer), 데이터 변환(Data Transformation), 데이터 매핑(Data Mapping)과 같은 기술적 영역에서 더 높은 점수를 받은 반면, Make는 설정 용이성(Ease of Setup), 실시간 통합(Real-Time Integration)과 같은 접근성 관련 영역에서 더 높은 점수를 받았습니다.²² 이 데이터는 보고서의 핵심적인 서사를 객관적으로 검증합니다.

6.2. 정성적 분석: 사용자들이 말하는 공통 주제

Make 장점: 사용자들은 직관적인 시각적 편집기, 2,000개 이상의 방대한 통합 라이브러리, 그리고 비코더를 위한 빠른 배포 속도를 칭찬합니다.¹ SaaS 앱을 연결하는 데 "그냥 작동한다"는 평가가 많습니다.
Make 단점: 확장 시 발생하는 비용, 셀프 호스팅 부재, 고급 맞춤화의 한계, 그리고 복잡한 워크플로우에서의 디버깅 어려움이 비판의 대상이 됩니다.²
n8n 장점: 유연성, 강력함, 오픈소스 특성, 셀프 호스팅을 통한 제어, 그리고 규모의 경제에서의 비용 효율성이 사랑받는 이유입니다.1 다른 플랫폼으로는 만들 수 없는 것을 구축할 수 있는 도구로 인식됩니다.
n8n 단점: 가파른 학습 곡선, 덜 세련된 UI, 상대적으로 적은 사전 구축 통합 라이브러리(약 1000개 이상), 그리고 셀프 호스팅의 기술적 부담이 공통적인 불만 사항입니다.²

6.3. 커뮤니티 및 지원 생태계

두 플랫폼 모두 동료 지원을 위한 활발한 커뮤니티 포럼을 운영하고 있습니다.²⁴ n8n의 커뮤니티는 오픈소스 개발과 깊이 통합되어 있어, 사용자들이 도움을 받는 것을 넘어 커스텀 노드를 기여하고 제품의 미래에 직접적인 영향을 미칩니다.⁴ 특히 튜토리얼 섹션은 고급 AI 주제를 중심으로 매우 활발하게 운영되고 있습니다.²⁶ Make의 커뮤니티는 사용자 지원 및 전문 서비스 고용에 더 중점을 두고 있습니다.²⁴

7. 전략적 권장 사항 및 의사결정 프레임워크

7.1. 사용자 유형별 권장 사항

마케팅/영업/운영팀: Make를 권장합니다. 사용 편의성, 방대한 통합 라이브러리, 개발자 리소스 없이 신속하게 배포할 수 있는 능력은 비즈니스 민첩성 요구에 완벽하게 부합합니다.
DevOps/IT/엔지니어링팀: n8n이 우월한 플랫폼입니다. 제어 능력, 코드 수준의 맞춤화, 보안을 위한 셀프 호스팅, 그리고 우수한 디버깅 도구는 중요한 인프라를 관리하고 복잡한 맞춤형 솔루션을 구축하는 기술 책임자를 위해 설계되었습니다.
AI/ML 연구 개발팀: 진지한 AI 개발을 위해서는 n8n이 유일하게 실행 가능한 선택입니다. RAG, LangChain, 커스텀 모델 지원은 단순한 작업 자동화를 넘어 혁신적이고 독점적인 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 필수 툴킷을 제공합니다.
소규모 비즈니스/스타트업: 초기 속도를 위해 Make의 무료/저가 요금제로 시작하는 것이 좋습니다. 그러나 핵심 비즈니스 모델이 복잡한 자동화나 데이터 처리에 의존한다면, 확장 및 미래의 높은 비용을 대비하여 n8n(셀프 호스팅) 으로 동시에 프로토타이핑하는 전략을 고려해야 합니다.

7.2. 의사결정 프레임워크 매트릭스

본 보고서의 분석을 바탕으로 조직의 고유한 요구사항에 가장 적합한 플랫폼을 선택할 수 있도록 돕는 의사결정 프레임워크를 제시합니다. 각 결정 요인에 대해 귀사의 중요도를 1(매우 낮음)부터 5(매우 높음)까지 평가한 후, 각 플랫폼이 해당 요인을 얼마나 잘 충족하는지(정렬도)를 평가하십시오. 총점을 계산하여 데이터 기반 결론을 도출할 수 있습니다.

결정 요인	Make 정렬도 (1-5)	n8n 정렬도 (1-5)
신속한 배포 (비기술 사용자)	5	2
규모 확장 시 비용 예측 가능성	2	5
고급 AI/에이전트 맞춤화	2	5
데이터 주권 및 셀프 호스팅	1	5
낮은 초기 학습 곡선	5	2
심층적인 기술적 맞춤화 (코드)	1	5
사전 구축된 SaaS 통합의 폭	5	3
오픈소스 및 커뮤니티 확장성	1	5
총점

이 매트릭스는 정적인 분석을 대화형 의사결정 도구로 전환합니다. 이를 통해 "사용 편의성이 확장 비용보다 더 중요한가?"와 같은 핵심적인 트레이드오프를 구조적으로 검토하게 됩니다. 매트릭스를 완성함으로써 사용자는 보고서의 분석 결과와 자신의 특정 상황에 근거한 맞춤형 권장 사항을 생성할 수 있으며, 이는 결론을 실행 가능하고 매우 관련성 높게 만듭니다.

8. 결론

Make와 n8n은 각기 다른 시장의 요구를 성공적으로 충족시키는 뛰어난 플랫폼입니다. Make는 비즈니스 세계를 위해 자동화를 능숙하게 제품화했으며, n8n은 기술 세계를 위해 강력하고 확장 가능한 프레임워크를 구축했습니다.

이 시장의 미래는 이 두 세계의 융합에 있습니다. Make는 접근성을 유지하면서 더 강력한 "로우코드(low-code)" 기능을 계속 추가할 것이고, n8n은 사용자 경험을 개선하여 더 넓은 사용자층에 어필하려 노력할 것입니다. 그러나 그들의 핵심적인 철학적 차이는 계속 유지될 것입니다.

궁극적으로 특정 시나리오에서의 승자는 조직의 DNA, 즉 조직의 기술 역량, 전략적 우선순위, 그리고 자동화와 AI의 미래에 대한 비전과 가장 잘 부합하는 플랫폼이 될 것입니다. 본 보고서가 귀사의 전략적 방향에 맞는 현명한 결정을 내리는 데 기여하기를 바랍니다.

참고 자료

n8n vs. Make: Which Workflow Automation Tool Wins? (2025) - Softailed, 9월 17, 2025에 액세스, https://softailed.com/blog/n8n-vs-make
N8N vs. Make: Complete Guide (Comparison) - Knack, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.knack.com/blog/n8n-vs-make/
Make Reviews 2025: Details, Pricing, & Features - G2, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.g2.com/products/integromat-by-celonis-make/reviews
AI Workflow Automation Platform & Tools - n8n, 9월 17, 2025에 액세스, https://n8n.io/
I tested n8n vs Make for AI automation: here is my review - Techpoint Africa, 9월 17, 2025에 액세스, https://techpoint.africa/guide/n8n-vs-make-ai-automation-review/
n8n vs Make: Comprehensive Automation & AI Agent Comparison, 9월 17, 2025에 액세스, https://blog.promptlayer.com/n8n-vs-make/
Make.com vs N8N in 2025 (AI Agents, Key Features, & More) - Nick Saraev, 9월 17, 2025에 액세스, https://nicksaraev.com/n8n-vs-make-2025/
n8n vs Make: What's the best AI agent builder? [2025] - Big Sur AI, 9월 17, 2025에 액세스, https://bigsur.ai/blog/n8n-vs-make
A complete guide to Make pricing in 2025: Is it the right call for your ..., 9월 17, 2025에 액세스, https://www.eesel.ai/blog/make-pricing
n8n vs Make – Which is right for you?, 9월 17, 2025에 액세스, https://n8n.io/vs/make/
Make or n8n for client work? : r/automation - Reddit, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/automation/comments/1i2kz14/make_or_n8n_for_client_work/
About Make, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.make.com/en/about
Automation Tool | Integration Platform - Make, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.make.com/en/product
Make | Automation Software | Connect Apps & Design Workflows ..., 9월 17, 2025에 액세스, https://www.make.com/en
n8n - Workflow Automation - GitHub, 9월 17, 2025에 액세스, https://github.com/n8n-io
n8n download | SourceForge.net, 9월 17, 2025에 액세스, https://sourceforge.net/projects/n8n.mirror/
Make Pricing Tiers & Costs - The Digital Project Manager, 9월 17, 2025에 액세스, https://thedigitalprojectmanager.com/tools/make-pricing/
N8N Pricing 2025: Complete Plans Comparison + Hidden Costs Analysis vs Alternatives, 9월 17, 2025에 액세스, https://latenode.com/blog/n8n-pricing-2025-complete-plans-comparison-hidden-costs-analysis-vs-alternatives
Which automation platform should I choose: N8n vs Make? - Latenode community, 9월 17, 2025에 액세스, https://community.latenode.com/t/which-automation-platform-should-i-choose-n8n-vs-make/25936
n8n vs make - Reddit, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1m923aj/n8n_vs_make/
7 n8n alternatives and competitors I'm using in 2025 - Marketer Milk, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.marketermilk.com/blog/n8n-alternatives
Compare Make vs. n8n | G2, 9월 17, 2025에 액세스, https://www.g2.com/compare/integromat-by-celonis-make-vs-n8n
n8n vs Zapier: What's the best AI agent builder? [2025], 9월 17, 2025에 액세스, https://bigsur.ai/blog/n8n-vs-zapier
Make Community, 9월 17, 2025에 액세스, https://community.make.com/
n8n Community - Connect, Learn, and Share Automation Insights - n8n, 9월 17, 2025에 액세스, https://community.n8n.io/
Tutorials - n8n Community, 9월 17, 2025에 액세스, https://community.n8n.io/c/tutorials/28

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