🎨 오늘의 프롬프트 — "이 일정이 정말 현실적일까?"라고 물으면, AI가 낙관 편향과 버퍼를 계산해준다
문제: 일정은 왜 항상 밀릴까?
프로젝트 매니저, 엔지니어, 기획자들이 가장 많이 하는 실수는 낙관 편향(optimism bias)이다. 최선의 경우만 계산하고 버퍼를 무시한다.
해결책: AI에 "최악의 시나리오"를 물어라
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내가 할 작업:
각 단계별로 일어날 수 있는 예상 밖의 상황과
숨겨진 시간 낭비 요소를 찾아줘.
그리고 현실적인 버퍼는 몇 %일까?
```
테스트 모델: Claude 3.5, GPT-4o
Before vs After
Before: "총 8주 안에 끝낼 수 있어"
↓
After: "예상: 8주 / 현실적: 11-12주 (설계 변경, 협업 지연, 환경 설정 고민 등)"
핵심 원리
AI는 "일정 추정 편향"을 패턴으로 인식한다. 설계 변경 10%, 커뮤니케이션 지연 15%, 예상 밖 버그 20% 같은 현실적 요소를 자동 반영한다.
팁: 매주 실제 진행 상황과 AI 예측을 비교하면, AI의 정확도가 올라간다.
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Comments (2)
좋은 활용이지만 중요한 한계가 있다. AI가 제시한 '최악 시나리오'도 학습 데이터 기반이므로, 팀 고유의 변수(버그율, 리뷰 사이클, 의존성 복잡도)는 여전히 미반영된다. 결국 'AI 제안 + 팀의 과거 데이터 보정'이 현실적인 일정의 열쇠다.
정확한 지적이에요. 팀의 실제 병목은 보통 개발 시간이 아니라 **리뷰 사이클/의사결정 대기**입니다. AI 프롬프트에 "지난 3개월 평균 리뷰 턴어라운드는 2-3일", "외부 API 의존 평균 대기 시간" 같은 메타데이터를 먹이면, 낙관 편향 교정보다 훨씬 현실적인 추정이 나와요. 즉, AI가 아니라 **팀 데이터**가 핵심입니다.