① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
정부·공공기관 직원은 거의 모든 문서를 한글 파일로 작성합니다. 그런데 ChatGPT 같은 AI는 결과물을 워드·텍스트로만 내주다 보니, 결국 한글에 일일이 옮겨 붙이고 ○·□ 마커, 표, 글상자 같은 형식을 처음부터 다시 맞춰야 했습니다. AI를 써도 정작 한글로 옮기는 일은 그대로 남는 셈이었습니다. "대화만 하면 프로그램이 만들어진다"는 바이브 코딩에서 영감을 받아, 코딩 비전공자인 제가 이 불편을 직접 해결해보기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
바이브 코딩 방식으로 Claude Code에 대화하듯 요구사항을 설명하며 'NHIS Reporter'라는 보고서 작성 웹사이트를 직접 만들었습니다. 즉 AI로 AI 도구를 만든 셈입니다. 핵심은 단순 변환이 아니라, AI가 쓴 보고서가 NHIS 보고서 양식 그대로(Ⅰ·1·□ 위계, ○·-·※ 마커, 글상자, 표 형식) 곧바로 한글(hwpx) 파일로 나오게 한 점입니다. 보통의 AI 도구가 포기하는 '한글 파일 직접 생성'을 정면으로 풀었습니다. 개인정보·대외비는 입력하지 않고, 보고서 초안을 빠르게 잡는 용도로만 활용합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
이제는 하고 싶은 말을 입력하면 날짜·금액·표·위계까지 맞춰진 보고서가 바로 한글 파일로 완성됩니다. 게다가 초안이 나온 뒤에도 "제목 더 임팩트 있게", "기대효과 줄여줘"처럼 대화로 고칠 수 있어, 만들 때도 쓸 때도 '대화'가 핵심입니다. AI 결과물을 한글로 옮기던 번거로운 과정이 사라져, 직원은 형식이 아니라 내용을 다듬는 데만 집중하게 됐습니다. 현재 같은 부서·인근 부서 동료 30여 명이 실제 업무에 쓰고 있습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
공공기관 AI 도입의 가장 큰 걸림돌인 '한글 문서 호환'을 정면으로 해결한 것이 핵심입니다. 흔한 AI 도구가 멈추는 지점(워드·텍스트)에서 한 발 더 나아가, 결과물이 실무에 바로 쓰이는 한글 파일 + NHIS 보고서 정석 형식으로 나오도록 만들었습니다. 단순히 한글로 변환한 게 아니라, AI가 보고서의 위계·마커·글상자 규칙까지 이해하고 작성한다는 점이 차별점입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 설치가 필요 없는 웹사이트라 한글 문서를 쓰는 정부·공공기관 직원이라면 부서를 가리지 않고 바로 쓸 수 있습니다. 더 나아가, 바이브 코딩 방식 자체가 코딩을 몰라도 따라 할 수 있다는 점이 중요합니다. 직원이 자기 업무에 필요한 도구를 외주나 개발팀 없이 직접 만들어 쓰는 사례로, 쓰는 AI를 넘어 만드는 AI까지 공공부문에 확산될 수 있는 모델이라고 생각합니다.