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성과 사례 요약

코딩 경험이 0에 가까워도 실제 업무를 자연어로 설명해, AI와 함께 분석 대시보드 생성

프로젝트
개발 생산성을 극대화하는 AI 에이전트 엔지니어링 구현 실무
수행 기간
2026.09 – 2026.09
핵심 성과 지표업무 설명만으로 실무 활용 분석 프로그램 구현
기업 및 프로젝트 배경

과정이 끝날 때마다 고용24의 회차별 만족도와 수강후기를 모아 다음 과정의 개선사항을 정리해 왔습니다. 만들고 싶은 도구는 있었지만 따로 개발할 시간을 내기 어려웠고, 16시간 교육 과정에 연습용 주제 대신 이 실제 업무를 가져왔습니다.

THE PROBLEM · 핵심 문제

점수만 옮기면 끝나는 보고서가 아니었습니다. 회차별 차이를 살피고 후기를 읽어 개선 내용을 문장으로 정리해야 했지만, 이를 도울 도구를 직접 만들 개발 경험과 시간이 없었습니다.

진단을 통해 확인한 구조적 원인

회차별 만족도와 수강후기를 매번 직접 모아 정리해야 하는 수작업 구조

회차별 비교와 차트가 없어 변화 흐름을 한눈에 보기 어려운 구조

업무 기준은 담당자가 알고 있지만 이를 도구로 옮길 방법이 없던 구조

만들고 싶은 도구가 있어도 따로 개발할 시간을 내기 어렵던 구조

PROJECT STORY

이렇게 진단하고, 실행했습니다

프로그램 제작에 필요한 건? 개발 경험❌ 선명한 업무 규칙⭕

실제 본 프로젝트를 진행한 수강생은 코딩 교육을 운영하지만, 코딩 경험은 거의 없는 상태였습니다.

프로그램을 직접 개발해 본 사람은 아니었지만,

과정이 끝날 때마다 어떤 자료를 확인하고 어떤 보고서를 만들어야 하는지는 잘 알고 있었습니다.

고용24의 회차별 만족도와 수강후기를 모아 다음 과정의 개선사항을 정리하는 일이었습니다.

점수만 옮기면 끝나는 보고서가 아니었습니다.

회차별 차이를 살펴보고, 후기를 읽고, 다음 운영에서 바꿀 내용을 문장으로 정리해야 했습니다.

만들고 싶은 도구는 있었지만 별도로 개발할 시간을 내기 어려웠습니다.

그래서 16시간 교육에 연습용 주제 대신 자신의 실제 업무를 가져왔습니다.


“무엇을 만들까”보다 “어떻게 일하고 있나”부터 설명했습니다

프로젝트는 코드를 외우는 방식으로 진행되지 않았습니다.

  • 과정 URL을 받으면 어떤 정보를 모아야 하는지

  • 값이 없을 때 어떻게 표시해야 하는지

  • 결과를 어떤 순서로 봐야 하는지

를 자연어로 설명했습니다.

자연어로 원하는 기능을 설명했고, 오류가 생기면 옆에 있는 강사에게 계속 질문하며 해결했습니다.

이 사례에서 중요한 것은 ‘비개발자가 혼자 만들었다’는 이야기가 아닙니다.

업무 담당자가 기준을 설명하고, AI가 구현을 돕고, 강사가 막힌 지점을 함께 해결한 협업 구조였습니다.


보고서 작성 순서를 하나의 도구로 옮겼습니다

완성한 결과물은 브라우저에서 실행하는 ‘고용24 만족도·수강후기 대시보드’입니다.

과정 URL을 기준으로 공개된 평가와 후기를 모으고, 회차별 결과와 개선 보고서를 한 화면에서 확인하도록 만들었습니다.

도구에는 다음 기능이 담겼습니다.

  • 회차별 만족도, 평가 인원, 참여율, 추천 인원 비교

  • 수강후기 확인과 후기 수 대조

  • 누락된 값과 다시 확인할 항목 표시

  • 차트와 회차별 상세 화면

  • 브라우저 저장과 JSON 백업

  • 인쇄·PDF 보고서 생성

  • 선택형 Gemini API 기반 개선 보고서 초안 작성

기능을 한 번에 붙인 것은 아닙니다.

  1. 수작업 표본으로 업무를 확인하고

  2. Cowork로 전체 조사 방식을 시험하고

  3. Skill로 반복 절차를 저장한 뒤

  4. OpenSpec에 요구사항과 완료 조건을 적어 프로그램으로 옮겼습니다.

이 순서는 비개발자에게 특히 중요했습니다.

코드 문법 대신 자신이 가장 잘 아는 업무 기준을 수정할 수 있었기 때문입니다.

참여율 경고 기준을 바꾸는 실습에서도 코드부터 손대지 않고 Spec을 먼저 바꾼 뒤 구현과 테스트를 다시 맞췄습니다.


완성보다 보완할 지점을 보는 눈이 생겼습니다

이번 과정에서 완성한 프로젝트로 프로그램이 완벽하게 끝난 것은 아닙니다.

계속 들여다보면 고치고 싶은 부분이 보이고, 하나씩 보완해 나가고 싶은 것들이 생깁니다.

이 변화는 결과물 하나보다 오래 남을 수 있습니다.

전에는 보고서를 작성하는 사람이었다면,

프로젝트 이후에는 보고서가 만들어지는 과정과 검증 기준까지 살펴보게 됐습니다.

AI가 만든 결과를 받는 데서 멈추지 않고,

자신의 업무에 맞게 무엇을 바꿔야 하는지 판단하는 역할입니다.

이번 사례는 코딩 경험이 거의 없는 업무 담당자도 자신이 아는 업무를 구체적으로 설명하고,

필요한 지원을 받으며 실제 프로그램으로 옮길 수 있음을 보여줍니다.


교육 프로젝트는 지금 맡고 있는 업무에서 시작할 수 있습니다

매달 다시 만드는 보고서, 여러 화면에서 옮겨 적는 표, 담당자가 바뀌면 기준이 흔들리는 업무가 있다면 좋은 프로젝트 후보입니다.

헬로월드랩스는 현업 담당자의 업무 기준을 요구사항, 테스트, 실행 가능한 도구로 연결합니다.

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