<div id="readability-page-1" class="page"><div id="post-body-4317659306409228088" itemprop="articleBody">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi7oLAAyOA_BEsZjTSZYMSt48Lze_z9cUkj204p0wZAWpJYYxa6WPhUnrBA4l_Kqr21YT7SRRolC0t8B-nGoPzBVYYcLcNKanmRYpwdQEbSPLJmkLbTwOwFLIDq4SjsXi8FKCxqHU6SxbHvPrSd4Lbr4CH9UzMgSbcrEFtA_KUWFnrs5s6YxH5iZscLuDc"><img alt="" data-original-height="1024" data-original-width="1024" height="280" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi7oLAAyOA_BEsZjTSZYMSt48Lze_z9cUkj204p0wZAWpJYYxa6WPhUnrBA4l_Kqr21YT7SRRolC0t8B-nGoPzBVYYcLcNKanmRYpwdQEbSPLJmkLbTwOwFLIDq4SjsXi8FKCxqHU6SxbHvPrSd4Lbr4CH9UzMgSbcrEFtA_KUWFnrs5s6YxH5iZscLuDc=w640-h640" width="280"></a>&nbsp;WBS 작성에 보통 하루 이틀이 걸립니다.AI와 함께라면?&nbsp;1시간이면 충분합니다.단, 중요한 건 AI가 만든 WBS는 "초안"이라는 점입니다. 인간이 검증하고 다듬어야 진짜 WBS가 됩니다.오늘은 AI와 함께 WBS를 작성하는 실전 워크플로우를 공유합니다."AI는 네비게이터, 인간은 드라이버"AI가 경로를 제안하면, 인간이 핸들을 잡습니다. AI가 놓치는 것을 인간이 잡아내고, 인간이 귀찮아하는 것을 AI가 대신합니다.완벽한 조합입니다.<h2 data-source-line="22" id="step-1-프로젝트-컨텍스트-주입-10분">Step 1: 프로젝트 컨텍스트 주입 (10분)</h2>AI에게 프로젝트를 설명합니다.<pre data-info="markdown {data-source-line=&quot;26&quot;}" data-role="codeBlock" data-source-line="26"><code>프로젝트: 온라인 교육 플랫폼
기간: 3개월
팀: 개발자 4명, 디자이너 1명
기술: React, Node.js, PostgreSQL, AWS

핵심 기능:

1. 강의 업로드/스트리밍
2. 실시간 퀴즈
3. 과제 제출/평가
4. 토론 게시판
5. 결제 시스템

제약사항:

- 모바일 우선
- 동시접속 1000명 지원
- GDPR 준수
</code></pre>팁: 구체적일수록 좋은 WBS가 나옵니다.<h2 data-source-line="49" id="step-2-ai-초안-생성-5분">Step 2: AI 초안 생성 (5분)</h2>프롬프트 예시:<pre data-info="markdown {data-source-line=&quot;53&quot;}" data-role="codeBlock" data-source-line="53"><code>위 프로젝트의 WBS를 생성해주세요.

형식:
1.0 [Phase]
1.1 [Major Task]
1.1.1 [Subtask] (시간 추정)

규칙:

- 3단계 깊이
- 각 작업 8시간 이하
- 개발/테스트/배포 포함
- 의존성 명시
</code></pre>AI가 100+ 작업을 순식간에 생성합니다.<h2 data-source-line="71" id="step-3-인간-검증-체크리스트-15분">Step 3: 인간 검증 체크리스트 (15분)</h2>AI가 놓치기 쉬운 것들:보안:<ul data-source-line="77"><li data-source-line="77">인증/인가 시스템</li><li data-source-line="78">데이터 암호화</li><li data-source-line="79">보안 감사</li></ul>성능:<ul data-source-line="83"><li data-source-line="83">로드 테스트</li><li data-source-line="84">캐싱 전략</li><li data-source-line="85">DB 인덱싱</li></ul>운영:<ul data-source-line="89"><li data-source-line="89">모니터링 설정</li><li data-source-line="90">로그 시스템</li><li data-source-line="91">백업 전략</li></ul>법규:<ul data-source-line="95"><li data-source-line="95">GDPR 준수</li><li data-source-line="96">접근성 표준</li><li data-source-line="97">라이선스 검토</li></ul><h2 data-source-line="99" id="step-4-대화형-개선-20분">Step 4: 대화형 개선 (20분)</h2>AI와 핑퐁하며 개선합니다.You: "보안 관련 작업이 부족한 것 같은데?"AI: 보안 작업 추가:<pre data-info="{data-source-line=&quot;107&quot;}" data-role="codeBlock" data-source-line="107"><code>2.4 보안 구현 (40h)
 2.4.1 OAuth 2.0 구현 (8h)
 2.4.2 JWT 토큰 관리 (6h)
 2.4.3 SQL Injection 방어 (4h)
 2.4.4 XSS 방어 (4h)
 2.4.5 Rate Limiting (6h)
 2.4.6 보안 감사 (12h)
</code></pre>You: "동영상 스트리밍 부분이 너무 단순한데?"AI: 스트리밍 세부 작업:<pre data-info="{data-source-line=&quot;121&quot;}" data-role="codeBlock" data-source-line="121"><code>3.2 비디오 스트리밍 (80h)
 3.2.1 비디오 업로드 (12h)
 3.2.1.1 대용량 파일 처리 (4h)
 3.2.1.2 청크 업로드 (4h)
 3.2.1.3 진행률 표시 (4h)
 3.2.2 인코딩 파이프라인 (24h)
 3.2.2.1 FFmpeg 설정 (8h)
 3.2.2.2 다중 해상도 변환 (8h)
 3.2.2.3 썸네일 생성 (8h)
 3.2.3 CDN 설정 (16h)
 3.2.4 적응형 스트리밍 (28h)
</code></pre><h2 data-source-line="135" id="step-5-시간-추정-보정-10분">Step 5: 시간 추정 보정 (10분)</h2>AI는 낙관적입니다. 현실적으로 조정하세요.조정 배수:<ul data-source-line="141"><li data-source-line="141">신규개발: 1.5배</li><li data-source-line="142">외부연동: 2.0배</li><li data-source-line="143">UI작업: 1.3배</li><li data-source-line="144">테스트: 1.8배</li><li data-source-line="145">문서화: 1.2배</li><li data-source-line="146">디버깅: 2.5배</li></ul>실제 예시:<ul data-source-line="150"><li data-source-line="150">AI 추정: "로그인 API 8시간"</li><li data-source-line="151">현실 조정: 8 × 1.5 = 12시간</li><li data-source-line="152">결과: 더 정확한 일정</li></ul><h2 data-source-line="154" id="실제-워크플로우-예시">실제 워크플로우 예시</h2><pre data-info="markdown {data-source-line=&quot;156&quot;}" data-role="codeBlock" data-source-line="156"><code>[10:00] 프로젝트 브리프 준비
[10:10] ChatGPT에 초안 요청
[10:15] 초안 검토 (약 150개 작업)
[10:30] 누락된 부분 추가 요청

- "보안 작업 추가해줘"
- "모바일 대응 작업 빠졌어"
- "배포 자동화도 필요해"
 [10:45] 시간 추정 조정
 [10:55] 의존성 관계 정리
 [11:00] 최종 WBS 완성 (200+ 작업)
</code></pre><h2 data-source-line="170" id="ai-도구별-특징">AI 도구별 특징</h2><h3 data-source-line="172" id="chatgpt-4">ChatGPT-4</h3><ul data-source-line="174"><li data-source-line="174">장점: 구조화 잘함, 일관성 높음</li><li data-source-line="175">단점: 최신 기술 모를 수 있음</li><li data-source-line="176">추천: 일반적인 웹/모바일 프로젝트</li></ul><h3 data-source-line="178" id="claude">Claude</h3><ul data-source-line="180"><li data-source-line="180">장점: 긴 컨텍스트, 상세한 설명</li><li data-source-line="181">단점: 가끔 과도하게 세분화</li><li data-source-line="182">추천: 복잡한 엔터프라이즈 프로젝트</li></ul><h3 data-source-line="184" id="github-copilot-chat">GitHub Copilot Chat</h3><ul data-source-line="186"><li data-source-line="186">장점: 코드 레벨 작업 잘 이해</li><li data-source-line="187">단점: WBS 구조화는 약함</li><li data-source-line="188">추천: 기술 작업 세분화</li></ul><h2 data-source-line="190" id="주의사항-ai의-함정">주의사항: AI의 함정</h2>AI가 자주 하는 실수:1. 과도한 낙관:<ul data-source-line="196"><li data-source-line="196">모든 작업을 쉽게 봄</li><li data-source-line="197">해결책: 시간 추정 보정</li></ul>2. 도메인 무지:<ul data-source-line="201"><li data-source-line="201">업계 특수성 모름</li><li data-source-line="202">해결책: 도메인 전문가 검토</li></ul>3. 의존성 누락:<ul data-source-line="206"><li data-source-line="206">작업 간 관계 놓침</li><li data-source-line="207">해결책: 의존성 관계 검증</li></ul>4. 테스트 경시:<ul data-source-line="211"><li data-source-line="211">테스트 시간 과소평가</li><li data-source-line="212">해결책: 테스트 시간 명시</li></ul>5. 운영 무시:<ul data-source-line="216"><li data-source-line="216">배포/모니터링 빠뜨림</li><li data-source-line="217">해결책: 운영 작업 체크리스트</li></ul>핵심: 모든 AI 출력은 인간 검토 필수<h2 data-source-line="221" id="실전-체크리스트">실전 체크리스트</h2>AI와 WBS 작성 시:<ul data-source-line="225"><li data-source-line="225">&nbsp;프로젝트 컨텍스트 충분히 제공했는가?</li><li data-source-line="226">&nbsp;기술 스택 명확히 전달했는가?</li><li data-source-line="227">&nbsp;제약사항 모두 언급했는가?</li><li data-source-line="228">&nbsp;보안/성능/운영 작업 확인했는가?</li><li data-source-line="229">&nbsp;시간 추정 현실적으로 조정했는가?</li><li data-source-line="230">&nbsp;의존성 관계 검증했는가?</li><li data-source-line="231">&nbsp;팀원과 리뷰했는가?</li></ul><h2 data-source-line="233" id="성과-비교">성과 비교</h2>전통적 방법:<ul data-source-line="237"><li data-source-line="237">소요시간: 16-40시간</li><li data-source-line="238">작업개수: 50-100개</li><li data-source-line="239">정확도: 70%</li><li data-source-line="240">팀참여: 어려움</li></ul>AI 페어:<ul data-source-line="244"><li data-source-line="244">소요시간: 1-2시간 (-95%)</li><li data-source-line="245">작업개수: 150-250개 (+150%)</li><li data-source-line="246">정확도: 85% (+21%)</li><li data-source-line="247">팀참여: 쉬움</li></ul>효과: 시간 95% 절감, 작업 수 2배 증가, 정확도 향상<h2 data-source-line="251" id="핵심-정리">핵심 정리</h2>AI는 도구입니다. 책임은 인간의 몫입니다.핵심 원칙:<ul data-source-line="257"><li data-source-line="257">AI는 초안 생성</li><li data-source-line="258">인간은 검증 및 보정</li><li data-source-line="259">최종 판단은 인간</li><li data-source-line="260">책임은 인간</li></ul>AI가 만든 WBS로 프로젝트가 망했다면, 그건 AI 탓이 아닙니다. 검증하지 않은 인간 탓입니다.AI는&nbsp;생산성을 10배&nbsp;높여주는 도구입니다. 1시간 만에 WBS를 만들고, 남은 시간은 더 중요한 일에 쓰세요.AI와 함께라면 가능합니다.오늘부터 시작하세요. 작은 변화가 큰 차이를 만듭니다.<hr>AI와 함께하는 효율적인 WBS 관리가 필요하신가요?&nbsp;<a href="https://plexo.work/">Plexo</a>를 확인해보세요.

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WBS 작성에 보통 하루 이틀이 걸립니다.
AI와 함께라면? 1시간이면 충분합니다.
단, 중요한 건 AI가 만든 WBS는 "초안"이라는 점입니다.
인간이 검증하고 다듬어야 진짜 WBS가 됩니다.
오늘은 AI와 함께 WBS를 작성하는 실전 워크플로우를 공유합니다.
AI 페어 프로그래밍의 핵심 원칙
"AI는 네비게이터, 인간은 드라이버"
AI가 경로를 제안하면, 인간이 핸들을 잡습니다.
AI가 놓치는 것을 인간이 잡아내고,
인간이 귀찮아하는 것을 AI가 대신합니다.
완벽한 조합입니다.
Step 1: 프로젝트 컨텍스트 주입 (10분)
AI에게 프로젝트를 설명합니다.
프로젝트: 온라인 교육 플랫폼
기간: 3개월
팀: 개발자 4명, 디자이너 1명
기술: React, Node.js, PostgreSQL, AWS
핵심 기능:
1. 강의 업로드/스트리밍
2. 실시간 퀴즈
3. 과제 제출/평가
4. 토론 게시판
5. 결제 시스템
제약사항:
- 모바일 우선
- 동시접속 1000명 지원
- GDPR 준수
팁: 구체적일수록 좋은 WBS가 나옵니다.
Step 2: AI 초안 생성 (5분)
프롬프트 예시:
위 프로젝트의 WBS를 생성해주세요.
형식:
1.0 [Phase]
1.1 [Major Task]
1.1.1 [Subtask] (시간 추정)
규칙:
- 3단계 깊이
- 각 작업 8시간 이하
- 개발/테스트/배포 포함
- 의존성 명시
AI가 100+ 작업을 순식간에 생성합니다.
Step 3: 인간 검증 체크리스트 (15분)
AI가 놓치기 쉬운 것들:
보안:
인증/인가 시스템
데이터 암호화
보안 감사
성능:
로드 테스트
캐싱 전략
DB 인덱싱
운영:
모니터링 설정
로그 시스템
백업 전략
법규:
GDPR 준수
접근성 표준
라이선스 검토
Step 4: 대화형 개선 (20분)
AI와 핑퐁하며 개선합니다.
You: "보안 관련 작업이 부족한 것 같은데?"
AI: 보안 작업 추가:
2.4 보안 구현 (40h)
  2.4.1 OAuth 2.0 구현 (8h)
  2.4.2 JWT 토큰 관리 (6h)
  2.4.3 SQL Injection 방어 (4h)
  2.4.4 XSS 방어 (4h)
  2.4.5 Rate Limiting (6h)
  2.4.6 보안 감사 (12h)
You: "동영상 스트리밍 부분이 너무 단순한데?"
AI: 스트리밍 세부 작업:
3.2 비디오 스트리밍 (80h)
  3.2.1 비디오 업로드 (12h)
    3.2.1.1 대용량 파일 처리 (4h)
    3.2.1.2 청크 업로드 (4h)
    3.2.1.3 진행률 표시 (4h)
  3.2.2 인코딩 파이프라인 (24h)
    3.2.2.1 FFmpeg 설정 (8h)
    3.2.2.2 다중 해상도 변환 (8h)
    3.2.2.3 썸네일 생성 (8h)
  3.2.3 CDN 설정 (16h)
  3.2.4 적응형 스트리밍 (28h)
Step 5: 시간 추정 보정 (10분)
AI는 낙관적입니다. 현실적으로 조정하세요.
조정 배수:
신규개발: 1.5배
외부연동: 2.0배
UI작업: 1.3배
테스트: 1.8배
문서화: 1.2배
디버깅: 2.5배
실제 예시:
AI 추정: "로그인 API 8시간"
현실 조정: 8 × 1.5 = 12시간
결과: 더 정확한 일정
실제 워크플로우 예시
[10:00] 프로젝트 브리프 준비
[10:10] ChatGPT에 초안 요청
[10:15] 초안 검토 (약 150개 작업)
[10:30] 누락된 부분 추가 요청
- "보안 작업 추가해줘"
- "모바일 대응 작업 빠졌어"
- "배포 자동화도 필요해"
  [10:45] 시간 추정 조정
  [10:55] 의존성 관계 정리
  [11:00] 최종 WBS 완성 (200+ 작업)
AI 도구별 특징
ChatGPT-4
장점: 구조화 잘함, 일관성 높음
단점: 최신 기술 모를 수 있음
추천: 일반적인 웹/모바일 프로젝트
Claude
장점: 긴 컨텍스트, 상세한 설명
단점: 가끔 과도하게 세분화
추천: 복잡한 엔터프라이즈 프로젝트
GitHub Copilot Chat
장점: 코드 레벨 작업 잘 이해
단점: WBS 구조화는 약함
추천: 기술 작업 세분화
주의사항: AI의 함정
AI가 자주 하는 실수:
1. 과도한 낙관:
모든 작업을 쉽게 봄
해결책: 시간 추정 보정
2. 도메인 무지:
업계 특수성 모름
해결책: 도메인 전문가 검토
3. 의존성 누락:
작업 간 관계 놓침
해결책: 의존성 관계 검증
4. 테스트 경시:
테스트 시간 과소평가
해결책: 테스트 시간 명시
5. 운영 무시:
배포/모니터링 빠뜨림
해결책: 운영 작업 체크리스트
핵심: 모든 AI 출력은 인간 검토 필수
실전 체크리스트
AI와 WBS 작성 시:
 프로젝트 컨텍스트 충분히 제공했는가?
 기술 스택 명확히 전달했는가?
 제약사항 모두 언급했는가?
 보안/성능/운영 작업 확인했는가?
 시간 추정 현실적으로 조정했는가?
 의존성 관계 검증했는가?
 팀원과 리뷰했는가?
성과 비교
전통적 방법:
소요시간: 16-40시간
작업개수: 50-100개
정확도: 70%
팀참여: 어려움
AI 페어:
소요시간: 1-2시간 (-95%)
작업개수: 150-250개 (+150%)
정확도: 85% (+21%)
팀참여: 쉬움
효과: 시간 95% 절감, 작업 수 2배 증가, 정확도 향상
핵심 정리
AI는 도구입니다. 책임은 인간의 몫입니다.
핵심 원칙:
AI는 초안 생성
인간은 검증 및 보정
최종 판단은 인간
책임은 인간
AI가 만든 WBS로 프로젝트가 망했다면, 그건 AI 탓이 아닙니다.
검증하지 않은 인간 탓입니다.
AI는 생산성을 10배 높여주는 도구입니다.
1시간 만에 WBS를 만들고, 남은 시간은 더 중요한 일에 쓰세요.
AI와 함께라면 가능합니다.
오늘부터 시작하세요.
작은 변화가 큰 차이를 만듭니다.
AI와 함께하는 효율적인 WBS 관리가 필요하신가요? Plexo를 확인해보세요.

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