① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저희 프로젝트는 회의 내용을 바탕으로 기획서를 만들고, 거기서 요구사항을 뽑고, 요구사항을 실제 업무 단위로 쪼개고, 그 업무를 누구한테 맡길지 정하고, 일정까지 짜는 과정이 있는데요. 이게 사람이 직접 하면 회의 끝나고 문서 정리하는 데만 한참 걸리고, 요구사항을 업무로 쪼개는 것도 사람마다 기준이 달라서 오래 걸리는 작업이었어요. 그래서 이 전체 흐름에 AI를 붙여서, 회의 내용만 넣으면 그다음 단계 초안들이 순서대로 나오게 만들었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI의 GPT 모델을 썼는데, 그냥 한 번에 다 시키는 게 아니라 단계를 나눠서 썼어요. "이 업무는 몇 시간 걸릴까", "이 프로젝트는 얼마나 복잡한가" 같은 사람의 판단이 필요한 부분은 AI한테 맡기고, 대신 "최종적으로 누구한테 배정할지", "일정을 정확히 며칠로 잡을지" 같이 나중에 다시 설명할 수 있어야 하는 부분은 AI한테 안 맡기고 저희가 직접 계산 로직을 짰어요. AI가 매번 다르게 대답하면 곤란한 부분이거든요. 그리고 작업 난이도에 따라 쓰는 모델도 다르게 했어요 — 간단한 문장 쓰는 데는 가벼운 모델, 중요한 판단에는 좀 더 똑똑한 모델을 쓰는 식으로요. 그리고 저 개인적으로는 개발하면서 Claude라는 AI 코딩 도구를 계속 옆에 두고, 배포 문제 해결하거나 버그 고치거나 문서 정리할 때도 같이 썼어요.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 크게 체감한 건, PM이 회의록 하나만 올리면 기획서부터 업무 목록, 담당자 추천, 일정까지 초안이 쭉 나온다는 거예요. PM은 이제 처음부터 다 쓰는 게 아니라 나온 걸 보고 승인만 하면 되는 구조가 됐어요. 실제로 얼마 전에도 어떤 요구사항정의서 하나 가지고 "이걸 3개월 안에 끝낼 수 있는 팀을 짜줘"라고 했더니, 업무 48개에 총 몇 시간이 드는지, 어떤 역할이 몇 명 필요한지, 3개월 안에 끝나는지 안 끝나는지, 어디서 병목이 생기는지까지 바로 확인할 수 있었어요. 예전 같으면 사람이 며칠 걸려서 짰을 일이에요.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
제일 신경 쓴 건 "AI한테 맡길 일과, 절대 AI한테 맡기면 안 되는 일을 명확히 나누자"는 거였어요. 판단이 필요한 건 AI가 하고, 나중에 근거를 따져 물어볼 수 있어야 하는 숫자(누가 왜 배정됐는지, 날짜가 왜 그렇게 나왔는지)는 사람이 짠 규칙대로만 움직이게 했어요. 그래야 나중에 "이거 왜 이렇게 됐어요?"라는 질문에 AI 핑계 대지 않고 명확하게 답할 수 있으니까요. AI가 가끔 이상하게 대답하는 상황에 대한 재시도 처리라든가, 모델을 나중에 바꾸기 쉽게 만든 것도 저희 나름의 개선 포인트였어요.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 충분히 가능하다고 생각해요. 핵심은 거창한 기술이 아니라 "AI는 판단하게 하고, 재현 가능해야 하는 건 사람이 로직을 짠다"는 원칙 하나거든요. 이 원칙만 지키면 팀 상황에 맞게 단계를 늘리거나 줄이면서 얼마든지 응용할 수 있고, 저희도 별도의 무거운 인프라 없이 간단한 구조로 구현했기 때문에 소규모 팀에서도 부담 없이 따라 할 수 있을 거예요.