① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

농촌마을에는 보건지소, 복지기관, 대학 등 여러 기관에서 다양한 돌봄서비스가 들어옵니다. 하지만 기관들이 서로의 일정과 서비스 내용을 공유하지 않아, 어제 혈압검사를 했는데 다음 날 다른 기관이 다시 혈압검사를 하는 것처럼 비슷한 서비스가 반복되기도 합니다. 반대로 어떤 마을에는 필요한 서비스가 충분히 제공되지 않기도 합니다.

주민들도 언제, 어느 기관에서, 어떤 서비스를 제공하는지 한눈에 알기 어렵습니다. 결국 마을 활동가나 사무장이 일일이 연락해 알려줘야 했습니다.

생림사랑협동조합으로부터 이런 문제를 해결할 수 있는 ‘돌봄달력’을 만들어 달라는 의뢰를 받았습니다. 전문 개발자에게 맡기면 코딩 측면에서는 더 완성도 높은 프로그램을 만들 수 있겠지만, 현장의 복잡한 상황과 계속 바뀌는 요구를 충분히 반영하기는 쉽지 않다고 생각했습니다. 소규모 농촌마을이 별도의 프로그램을 개발할 예산을 마련하기 어렵다는 현실도 있었습니다.

그래서 현장을 이해하는 사람이 AI의 도움을 받아 직접 개발해보자고 생각했습니다. 저는 코딩 지식이 전혀 없었지만 바이브코딩이라면 가능하다고 판단했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

처음부터 “앱을 만들어줘”라고 요청하지 않았습니다. 먼저 AI에게 바이브코딩을 시작하려면 무엇을 준비해야 하는지, 웹서비스는 어떻게 배포하는지, 데이터는 어디에 저장하는지부터 물었습니다.

이후 저는 현장의 언어로 필요한 기능을 설명했습니다.
“기관들이 서로의 일정을 볼 수 있어야 한다”, “서비스를 제공한 뒤 일지를 작성할 수 있어야 한다”, “기관별 활동 결과를 모아 볼 수 있어야 한다”, “주민이 쉽게 볼 수 있어야 한다”는 식이었습니다.

AI는 이런 요구를 데이터 구조, 사용자 권한, 화면 구성, 데이터베이스 등 실제 개발에 필요한 형태로 바꾸어 주었습니다. 처음에는 AppSheet 같은 노코드 방식도 검토했지만, 요구가 구체화되면서 Codex를 활용해 웹서비스를 직접 개발했습니다.

개발 과정에서도 AI를 단순한 코딩 도구로 사용하지 않았습니다. 화면을 만들어 확인하고, 불편한 부분을 다시 설명하고, 수정하고, PC와 휴대전화에서 테스트한 뒤 다시 배포하는 과정을 반복했습니다. Supabase를 데이터베이스와 로그인·권한 관리에 활용하고, GitHub에서 코드를 관리하며, Vercel을 통해 실제 웹서비스로 배포했습니다.

또한 개발이 진행된 뒤에는 Codex에게 “제3자 프로그래머의 입장에서 이 프로그램 구조를 다시 검토해 달라”고 요청해 권한 구조와 데이터 설계의 문제까지 다시 점검했습니다.

즉 AI를 학습 도구, 설계 파트너, 개발자, 검수자로 활용했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

현재 프로그램 개발을 마쳤고 실제 마을의 돌봄반장이 사용하고 있습니다.

단순한 일정 공유 달력에 그치지 않고, 농촌돌봄서비스활성화지원사업에서 작성해야 하는 서비스 운영일지도 프로그램 안에서 바로 작성할 수 있도록 했습니다. 새로운 일을 하나 더 만드는 것이 아니라 기존 업무를 프로그램 안에서 처리하도록 해 실제 활용도를 높였습니다.

가장 큰 변화는 정보가 쌓이면서 이전에는 보이지 않던 것이 보이기 시작했다는 점입니다.

의뢰자는 데이터를 입력하면서 “우리 마을에는 어떤 서비스가 너무 많고, 어떤 서비스는 부족한지 알 수 있게 되었다”고 했습니다. 이제 필요한 서비스를 판단하고, 어느 기관에 언제 어떤 서비스로 마을을 찾아와 달라고 요청할 수도 있게 되었습니다.

또 과거 기록을 입력하면서, 서비스가 제공되었지만 실제 참여자가 거의 없었던 마을도 발견했습니다. 같은 서비스라도 마을의 인구 규모나 정보 전달 방식에 따라 주민에게 실제로 닿는 정도가 다르다는 것도 확인하게 되었습니다.

처음에는 기관 간 일정 중복을 줄이기 위한 달력으로 시작했지만, 지금은 마을에 어떤 돌봄이 얼마나 제공되고 있고, 무엇이 부족하며, 실제 주민에게 어디까지 닿고 있는지를 살펴보는 도구로 발전하고 있습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

이 프로그램은 완성된 기획서를 개발자에게 전달하고 결과물을 받은 방식이 아닙니다.

현장 활동가가 실제로 사용하면서 요구를 이야기하고, 저는 그 내용을 이해해 AI와 함께 구현한 뒤 다시 현장에서 확인하는 과정을 반복했습니다.

예를 들어 주민들이 보기에는 화면이 복잡하다고 판단해 로그인하지 않은 주민에게는 필요한 달력 중심으로 화면을 단순화했습니다. 사진 첨부가 되지 않는 문제가 생겼을 때는 실제 사용자의 제보를 받아 바로 오류를 확인하고 수정했습니다. 기관 담당자도 직접 일지를 작성하고 싶다는 요구, 읍면동 담당자가 기관의 서비스 정보를 직접 수정하고 싶다는 요구도 실제 사용 과정에서 추가되었습니다.

반대로 현장에서 요청한다고 모든 기능을 그대로 넣지는 않았습니다. 한 번의 방문에서 혈압·혈당·콜레스테롤 검사를 함께 했을 때 여러 서비스를 모두 체크하게 하면 한 번의 활동이 여러 건으로 집계되어 통계가 왜곡될 수 있었습니다. 그래서 현장 활동가와 논의해 ‘주된 서비스’를 기준으로 기록하기로 했습니다.

제가 사용한 방식은 단순합니다.

현장과 대화 → AI와 구현 → 실제 사용 → 문제 발견 → 현장과 다시 판단 → AI로 수정

개발자가 만든 프로그램을 현장에 적용한 것이 아니라, 현장이 프로그램을 계속 만들어 간 것이 이 사례의 가장 큰 특징입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

현장을 잘 아는 사람이라면 충분히 시도할 수 있다고 생각합니다. 저 역시 코딩 지식이 전혀 없는 상태에서 시작했습니다. 현장에서 어떤 문제가 있고 누가 어떻게 사용하는지 구체적으로 설명할 수 있다면 AI와 함께 실제 서비스까지 만들어 갈 수 있었습니다.

하지만 모든 현장 활동가가 직접 바이브코딩을 해야 한다고 생각하지는 않습니다. AI와 개발도구 사용에는 비용이 들고, 개발과 유지보수를 위해 별도의 시간과 학습도 필요합니다. 무엇보다 바이브코딩이 사회복지사나 마을활동가의 필수 역량이 되어야 하는 것은 아닙니다.

이번 경험을 통해 오히려 현장과 AI 사이를 연결하는 새로운 지원가 역할이 필요하다고 생각하게 되었습니다.

이번 돌봄달력에서는 고지현 선생님이 현장에서 필요한 것과 사용하면서 느끼는 불편을 계속 이야기했고, 저는 그 내용을 이해해 AI와 함께 실제 기능으로 만들었습니다.

앞으로 필요한 사람은 모든 것을 대신 결정하는 개발자가 아니라, AI 활용 역량을 갖추고 현장과 지속적으로 소통하면서 현장의 필요를 중심에 두고 필요한 도구를 함께 만들어주는 지원가라고 생각합니다.

모든 활동가가 개발자가 될 필요는 없습니다.
대신 현장을 아는 사람과 AI를 활용할 수 있는 지원가가 연결된다면, 지금까지 비용과 기술 때문에 만들기 어려웠던 작은 현장의 도구들이 훨씬 더 많이 만들어질 수 있습니다.


생림돌봄달력 링크 : https://carecalendar.vercel.app/v2/saengnim