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SVI 보고서·HWP 변환·카페 후기 정량화·AI 영상 — 네 안건을 끝까지 실증해 '되는 것'과 '안 되는 것'을 가르다

SVI 보고서HWP 변환실증 검증

Problem · Discovery

01문제와 발견

무엇이 문제였나: 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.
어떻게 발견했나: 5시간의 현장 미팅에서 사업모델과 페인포인트를 짚어 네 안건으로 정리했고, 내부회의로 범위를 정한 뒤 안건별로 담당 컨설턴트를 나눴다.

Build · Method

무엇을 했나: SVI 보고서는 고성능 LLM으로 기준 샘플 10~20개를 먼저 만들고 과거 보고서와 기관 피드백을 역설계해 작성용·검수용 프롬프트를 분리하는 전략을, HWP 변환은 오픈소스 CLI 도구와 웹 대시보드 프로토타입을, 카페 후기는 노코드 수집 도구와 11개 항목 분석 프레임워크를, 영상은 물리적 동작 중심의 영문 프롬프트 구조화 방식을 각각 시연하고 'AX 실천 전략 보고'로 정리해 전달했다.
어떤 방법을 썼나 · 무엇을 제공했나: 각 안건을 실제 자료로 실증했다. 표가 복잡한 관공서 양식은 100% 자동 변환이 불가능함을, 네이버 카페는 외부 스크래핑이 차단돼 있음을, 생성형 비디오는 추상적 내면 동작의 정밀 제어가 어렵다는 점을 확인해 공유했다. 그 결과 무결점 변환 도구 개발은 과업에서 빼고, 80~90% 호환되는 표준 양식 위주로 사내 파이프라인에 연결하며, 카페 데이터는 관리자 권한으로 월 30~50건을 선별 추출해 분석하는 방법론을 전수하는 쪽으로 합의했다.

Impact

기대효과: 보고서 작성 부담 감소와 품질 자체 평가 체계, 제출 문서 변환 시간 단축, 후기 데이터의 정량화.
무엇이 좋아졌나: AI는 70~80%의 초안을 빨리 만드는 보조 도구로 두고 최종 검수와 핵심 가치는 전문가가 맡는 프로세스가 가장 안전하다는 데 양측이 동의했다. 검증된 오픈소스 주소·스크립트·프로토타입 코드를 전량 실무진에 넘겼고, 소셜벤처의 구독료 부담을 줄이는 무료 API 쿼터 활용과 핵심 단계 선별 유료 적용 전략을 권고했다.

기업명과 개인 정보는 공개하지 않으며, 기록에 없는 수치나 성과는 넣지 않았습니다.

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