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① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
온라인 교육 사이트에는 다양한 언어와 많은 강좌가 제공되고 있어, 처음 방문한 학습자가 자신에게 맞는 강의를 직접 찾기 어려운 경우가 있습니다. 또한 “어떤 강의를 들어야 하나요?”, “초보자에게 적합한 강좌가 있나요?”처럼 강좌 선택과 관련된 문의가 반복적으로 발생하기도 합니다.

이러한 불편을 줄이고, 학습자가 보다 쉽고 빠르게 자신에게 맞는 강좌를 찾을 수 있도록 AI를 활용한 강좌 추천 챗봇을 직접 기획하고 제작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI를 활용해 먼저 챗봇의 역할과 대화 흐름을 설계했습니다. 사용자가 원하는 언어, 학습 목적, 관심 분야 등을 자연스럽게 선택하거나 질문할 수 있도록 대화 구조를 구성하고, 그에 맞는 강좌를 안내할 수 있도록 추천 방식을 정리했습니다.

또한 AI의 도움을 받아 HTML·CSS·JavaScript 기반의 챗봇 화면과 기능을 구현하고, 실제 홈페이지에서도 사용할 수 있도록 디자인과 동작을 반복해서 수정했습니다. 문구가 어렵거나 질문 순서가 자연스럽지 않은 부분은 직접 테스트하면서 AI와 함께 지속적으로 개선했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
기존에는 사용자가 여러 강좌를 직접 찾아보거나 별도로 문의해야 했다면, 챗봇을 통해 자신의 학습 목적에 맞는 강좌를 보다 빠르게 탐색할 수 있게 되었습니다.

운영 측면에서도 반복적으로 발생하는 기본적인 강좌 추천 및 안내 업무를 챗봇이 보조할 수 있어, 상담자는 보다 구체적인 문의에 집중할 수 있는 환경을 만들 수 있었습니다.

무엇보다 개발을 전문적으로 담당하는 사람이 아니더라도 생성형 AI를 활용해 아이디어 단계에서 끝나지 않고 실제로 작동하는 웹 기반 서비스까지 직접 구현할 수 있었다는 점이 가장 큰 변화였습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI가 처음 만들어 준 결과를 그대로 사용하지 않고, 실제 학습자의 입장에서 여러 번 직접 사용해 보며 수정했습니다.

예를 들어 질문이 너무 길거나 선택지가 복잡하면 더 간단하게 바꾸고, 추천 결과를 이해하기 어려운 경우에는 안내 문구와 화면 구성을 다시 정리했습니다. 또한 PC뿐 아니라 모바일에서도 불편 없이 사용할 수 있도록 챗봇의 크기, 버튼 위치, 글자 크기 등 세부적인 UI도 반복적으로 조정했습니다.

특히 “AI에게 한 번에 완성해 달라고 요청하는 방식”보다는, 실제 사용 → 문제 발견 → 구체적인 수정 요청 → 다시 테스트하는 과정을 반복하는 방식으로 완성도를 높였습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
전문적인 개발 경험이 많지 않아도 충분히 시도할 수 있습니다. 먼저 챗봇이 해결해야 할 문제를 정하고, 사용자가 어떤 질문을 하게 될지 예상해 대화 흐름을 간단하게 구성하는 것부터 시작하면 됩니다.

이후 생성형 AI에게 필요한 화면이나 기능을 하나씩 요청하고, 실제로 실행하면서 부족한 부분을 계속 수정하면 됩니다. 강좌 추천뿐 아니라 상품 추천, 사내 정보 안내, FAQ, 콘텐츠 추천 등 다양한 업무에도 같은 방식으로 적용할 수 있습니다.

AI를 결과물을 대신 만드는 도구로만 사용하는 것이 아니라, 아이디어를 구체화하고 직접 서비스를 만들어 가는 협업 도구로 활용한 사례입니다.