팀 단위로 협업할 때 가장 많이 사용하는 도구 중 하나가 Slack입니다. 하지만 메시지가 쏟아질수록 빠르게 대응하기 어렵고, 반복되는 질문에 매번 같은 답을 제공하는 것은 비효율적입니다. 챗GPT를 Slack에 연동하면 AI가 자동으로 질문에 답하고, 회의 요약이나 업무 리마인드를 처리하는 지능형 커뮤니케이션 시스템을 구축할 수 있습니다. 이번 글에서는 챗GPT를 활용한 Slack 자동 응답 시스템의 구축 방법과 실제 활용 사례를 자세히 알아봅니다.
1. Slack과 챗GPT의 결합: 대화형 협업의 진화
Slack은 이미 협업의 중심 허브 역할을 합니다. 그러나 모든 메시지에 사람이 즉시 반응하기는 어렵습니다. 예를 들어, “오늘 회의 몇 시야?”, “지난주 보고서 어디 있어?”, “신규 고객 온보딩 절차는 뭐야?” 같은 질문은 반복적으로 발생합니다. 이때 챗GPT를 Slack에 연동하면 이런 반복형 커뮤니케이션을 AI가 자동으로 처리할 수 있습니다. 챗GPT는 Slack의 메시지 API를 통해 실시간으로 채널의 대화를 읽고, 자연어 처리로 질문을 분석합니다. 예를 들어 누군가 “우리 팀 OKR이 뭐였지?”라고 묻는다면, 챗GPT는 미리 학습된 내부 문서를 검색하거나 저장된 DB에서 정보를 불러와 즉시 응답합니다. 또한 챗GPT는 단순 답변에 그치지 않고, 대화의 문맥을 기억하여 연속적인 대화를 이어갈 수 있습니다. 예를 들어 “지난 회의에서 논의된 안건 알려줘.”라고 하면 GPT가 자동으로 Slack 대화 로그를 분석해 요약본을 제공합니다. 이어서 “그중 내가 맡은 일은 뭐였지?”라고 물으면, 바로 앞 대화 내용을 참고해 답할 수 있습니다. 이처럼 Slack과 챗GPT의 결합은 ‘사람 중심의 대화 환경’에 AI를 자연스럽게 녹여내는 협업 혁신으로 평가됩니다.
2. 챗GPT Slack 자동 응답 시스템 구축 방법
Slack 자동 응답 시스템은 기본적으로 Slack API + OpenAI API + 서버(예: Flask, Node.js) 구조로 이루어집니다. 먼저 Slack 앱을 생성하고, bot token과 event subscription을 설정합니다. 챗GPT는 Slack에서 발생하는 메시지 이벤트를 수신하고, 이를 분석한 뒤 응답을 다시 Slack으로 전송합니다. 아래는 간단한 Node.js 기반의 기본 구조 예시입니다.
import { WebClient } from "@slack/web-api";
import express from "express";
import axios from "axios";
const app = express();
app.use(express.json());
const slack = new WebClient(process.env.SLACK_BOT_TOKEN);
const OPENAI_API_KEY = process.env.OPENAI_API_KEY;
app.post("/slack/events", async (req, res) => {
const event = req.body.event;
if (event && event.type === "message" && !event.bot_id) {
const userMessage = event.text;
const response = await axios.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
model: "gpt-4o-mini",
messages: [{ role: "user", content: userMessage }]
}, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${OPENAI_API_KEY}` }
});
const reply = response.data.choices[0].message.content;
await slack.chat.postMessage({ channel: event.channel, text: reply });
}
res.sendStatus(200);
});
app.listen(3000, () => console.log("GPT Slack bot running"));
이 기본 코드는 챗GPT가 Slack 메시지를 실시간으로 받아 대화형으로 응답하는 구조입니다.여기에 팀별 규칙을 적용하면 훨씬 정교한 응답이 가능합니다. 예를 들어 “@GPTbot 일정 확인”이라고 태그 하면, 챗GPT가 구글 캘린더 API를 호출해 회의 일정을 반환할 수 있습니다. 또는 “@GPTbot 문서 찾기” 요청 시 Notion이나 Drive API와 연동해 문서를 직접 링크할 수도 있습니다. 이 시스템의 핵심은 ‘대화형 인터페이스 기반 자동화’입니다. 사용자는 개발자 명령어 대신, 자연스러운 문장으로 요청을 전달할 수 있습니다. 예를 들어 “팀원별 주간 업무 요약해줘.”라고 입력하면 챗GPT가 지난주 대화와 보고 내용을 스캔하여 요약 보고서를 생성합니다.
3. 실제 기업 활용 사례와 확장 가능성
이 시스템은 스타트업부터 대기업까지 폭넓게 활용되고 있습니다. 예를 들어 한 글로벌 IT기업은 챗GPT를 Slack에 연동해 프로젝트별 자동 회의 요약 시스템을 구축했습니다. 회의 종료 후 GPT가 Slack 대화 로그를 분석해 ‘핵심 논의 3개’, ‘결정사항’, ‘다음 액션 아이템’을 자동으로 채널에 공유합니다. 또 다른 사례로, 마케팅 회사에서는 고객 응대용 Slack 채널에 챗GPT를 연결했습니다. 고객이 메시지를 보내면 GPT가 1차로 응답하고, 중요한 이슈만 담당자에게 알림을 보냅니다. 이로써 응답 시간은 70% 단축되고, 단순 문의 대응 인력이 절감되었습니다. HR(인사) 부서에서도 챗GPT Slack 봇은 인사정책, 휴가 규정, 복지 포인트 관련 문의를 자동 응답합니다. 예를 들어 “올해 남은 연차는?” 같은 질문에 GPT가 HR API와 연동해 바로 답변을 제공합니다. 이처럼 Slack + 챗GPT 시스템은 단순 커뮤니케이션 도구를 넘어, AI 비서(AI Assistant)로 발전하고 있습니다. 향후에는 챗GPT가 팀의 업무 맥락을 학습해, 일정 추천·작업 우선순위 조정·피드백 자동 생성 등 협업의 중심 지능 역할을 하게 될 것입니다.
대화 속에 녹아든 자동화, 일하는 방식의 진화
챗GPT와 Slack의 결합은 업무 커뮤니케이션의 형태를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이제는 사람이 명령어를 입력하는 대신, 자연어로 요청하고 AI가 실행하는 시대입니다.이 자동 응답 시스템은 단순한 ‘봇’이 아니라, 팀의 기억과 규칙, 맥락을 이해하는 지능형 협업 파트너로서 기능합니다. 앞으로 챗GPT는 Slack뿐 아니라 Microsoft Teams, Discord, Notion 등과도 연동되어, 모든 대화형 업무 환경의 중심축이 될 것입니다. 결국 이 시스템의 핵심은 기술이 아니라 사람과 사람 사이의 대화에 AI가 개입하는 방식에 있습니다. 챗GPT는 단순한 자동화 도구가 아니라, 더 나은 협업 문화를 만드는 새로운 언어가 되고 있습니다.