Problem · Discovery
01문제와 발견
- 무엇이 문제였나
- 취약계층 가사 서비스와 교육사업을 민간시장으로 넓히고 해외여행사업에도 새로 진출하려 했지만, 이를 뒷받침할 조사와 실행 기준이 없었다. 온라인 마케팅은 구글 원 유료 버전으로 하고 있었다.
- 어떻게 발견했나
- 첫 대면 미팅에서 요구사항을 모아 분석하고, 기능 정의와 컨설팅 기초 자료 조사로 방향을 잡은 뒤 AI를 활용한 민간시장 진출 타당성 조사를 진행했다.

기업명과 개인 정보는 공개하지 않으며, 기록에 없는 수치나 성과는 넣지 않았습니다.
외주 대신 직원이 직접 만들도록 — Claude Code 실습 환경과 초보자 매뉴얼을 남기다
인건비 과지급·누락, 계좌정보 오류가 반복됐고 정산 업무가 엑셀·구글폼·드라이브·ERP에 흩어져 있었다. 직원들은 웹 AI는 쓰지만 CLI·GitHub 기반 개발·배포 경험이 없었고, 민감한 개인정보 업무를 외부에 맡기기도 어려웠다.
사례 자세히 보기 → 외주 대신 직원이 직접 만들도록 — Claude Code 실습 환경과 초보자 매뉴얼을 남기다소상공인 홍보 컨설턴트들이 '나의 프로필 페이지'를 직접 만드는 바이브코딩 교육을 설계·운영하다
소상공인 온라인 홍보를 돕는 컨설턴트들이 AI를 보고서·영상 제작에는 쓰고 있었지만, 스스로 웹 결과물을 만드는 바이브코딩 경험은 없었다.
사례 자세히 보기 → 소상공인 홍보 컨설턴트들이 '나의 프로필 페이지'를 직접 만드는 바이브코딩 교육을 설계·운영하다SVI 보고서·HWP 변환·카페 후기 정량화·AI 영상 — 네 안건을 끝까지 실증해 '되는 것'과 '안 되는 것'을 가르다
공공사업 수주와 인증 평가에 쓰이는 사회적가치지표(SVI) 보고서를 만드는 데 과도한 리소스가 들었고, 공공기관 제출용 HWP 변환, 네이버 카페에 쌓인 비정형 후기의 정량화, 치료·재활 교구용 AI 영상 생성 프롬프트까지 네 가지 과제가 있었다. 대표와 실무자 모두 AI 이해도가 높아 이미 여러 도구로 문서 자동화를 하고 있었다.
사례 자세히 보기 → SVI 보고서·HWP 변환·카페 후기 정량화·AI 영상 — 네 안건을 끝까지 실증해 '되는 것'과 '안 되는 것'을 가르다