AI 기반 프로젝트 관리

🔄 Quick Recall: 지난 레슨에서 AI로 미팅을 혁신했어요 — 자동 요약, 액션 아이템 추출, 비동기로 대체할 회의 제거. 검색 가능한 미팅 아카이브도 만들었어요. 이제 그 기반을 프로젝트 관리로 확장해요.

프로젝트 가시성 문제

대부분 팀은 기획 문제가 아니라 가시성 문제가 있어요.

작업이 배정되지만 진짜 상태를 아무도 몰라요. 마감이 다가오지만 늦을 때까지 리스크를 안 알려요. 한 사람이 업무에 파묻히고 다른 사람은 여유인데 매니저가 못 봐요 — “업무 어때요?“에 모두 같은 답: “바빠요.”

AI 프로젝트 관리는 PM 도구를 대체하지 않아요. 도구 안의 데이터를 실제로 유용하게 만들어요.

선행 지표 vs 후행 지표

모든 PM이 아는 패턴: 상태를 물으면 다 “순조로워"라고 하다가 마감 3일 전에 절반이 밀린 걸 발견해요. AI가 자기보고 대신 선행 지표를 추적해 해결해요:

✅ Quick Check: 선행 지표가 상태 자기보고보다 가치 있는 이유는? 자기보고는 낙관적인 경향. 선행 지표(활동 로그, 경과 시간 대비 완료율, 워크로드 데이터)는 실제 일어나는 일을 반영해요. AI가 보고서 제출 없이 지속적으로 모니터링할 수 있어요.

AI 워크로드 밸런싱

불균형 워크로드는 팀의 가장 큰 숨겨진 문제 중 하나예요:

팀 워크로드 가시성 시스템을 만들어줘.

팀: [X명]
PM 도구: [도구명]
업무 유형: [프로젝트 작업, 지원 요청, 회의 등]

보여줄 것:
1. 현재 상태 (1인당): 배정 시간, 우선순위별 작업 수, 회의, 가용 용량
2. 밸런스 분석: 과부하(>100%)? 여유? 재분배 가능 작업?
3. 2주 전망: 마감 클러스터, PTO 기간, 용량 갭
4. 자동 알림: 용량 초과, 편중 분배, 스프린트 초과 배정

자동 상태 보고서

AI가 프로젝트 데이터에서 주간 보고서를 자동 생성하는
템플릿을 만들어줘.

데이터 소스: PM 도구(완료/진행중/블록/지연), 캘린더, 미팅 요약

보고서 구조:
경영진 요약 (3문장): 전체 건강, 핵심 성과, 최대 리스크
이번 주 완료: [PM 도구에서 자동]
진행 중: [% 완료와 함께]
블록: [블로커와 해결 담당]
리스크와 플래그: 지연, 마감 임박 미진행, 워크로드 불균형
다음 주 우선순위: 영향 기준 상위 5개

매주 월요일 8시 생성. 지난주 대비 변화 하이라이트.

✅ Quick Check: AI 상태 보고서가 수동 컴파일보다 나은 가장 큰 장점은? AI 보고서가 실제 프로젝트 데이터(완료율, 활동 로그, 마감 추적)에서 가져오지 기억과 자기보고에 의존하지 않아요. 일관된 포맷, 같은 시간, 매주 — 매니저 시간 몇 시간 없이.

핵심 정리

• AI 프로젝트 관리는 기획이 아닌 가시성이 강점 — 리스크 서피싱, 진행 추적, 워크로드 밸런싱
• 선행 지표(작업 활동, 경과 시간 대비 진행률)가 자기보고 전에 문제를 잡아요
• AI 작업 배정은 ‘제안+승인’ — 분석 자동화, 결정은 사람에게
• 워크로드 불균형은 데이터 없이 보이지 않아요 — AI가 팀원 간 용량을 계산하고 편중을 플래그
• 자동 상태 보고서가 매니저 주 몇 시간을 절약하면서 더 정확한 데이터 기반 업데이트 생성

Up Next: 팀 지식 베이스를 만들어요 — 결정, 프로세스, 지식이 살아있어 팀이 정보 유실을 멈추고 신입이 누구 방해 안 하고 답을 찾는 시스템.