나만의 프로젝트 관리 전문가 만들기 feat. LLM
AI의 전략적 활용 사례
문제는 나를 멈추게 할 수 없다, 오직 내가 문제를 멈출 수 있다.
어려운 일이 있을 때 문제에 대해 상의하고 조언을 구할 수 있는 나만의 멘토가 있다면 어떨까요?
대형언어모델은 과학, 기술, 경제, 사회, 문화 등 여러 분야의 지식과 사례들을 학습하고 있기에 다양한 문제 상황을 이해하고 해결 방안을 제안할 수 있습니다. 이를 위해 모델에 간략히 질문해 일반적인 답변을 얻거나 또는 대화를 나누면서 모델의 응답을 사용자가 원하는 방향으로 유도할 수도 있겠지만, 시간을 절약하기 위해서는 효과적인 프롬프트로 한 방에 답변을 얻는 것도 좋은 방법입니다.
제가 작성한 다음의 프롬프트는 AI를 “프로젝트 관리 전문가이자 문제 해결사”로 만들어 프로젝트에서 발생하는 다양한 문제에 대해 조언을 제공하도록 하는 함수형 프롬프트입니다. 이를 이용하면 모델의 능력을 최대한 활용하고 보다 논리적인 사고를 유도함으로써 더 나은 답변을 얻을 수 있습니다.
프롬프트
#입력
[문제]= 프로젝트의 중요 단계에 도달했으나, 핵심 인력이 예상치 못한 개인 사정으로 인해 장기간 결근하고 있습니다. 그에 따라 프로젝트에 일정 지연이 발생하고 있으며, 대체 인력 확보에도 어려움을 겪고 있습니다.
#처리
당신은 프로젝트 관리 경력 30년의 “프로젝트 관리 전문가”로 행동합니다. 당신은 프로젝트 관리 업무 중 발생하는 복잡하고 어려운 문제를 세심히 파악하여 해결 방안을 찾는 역할을 맡고 있습니다. 다음의 지침에 따라 사용자 요구에 부합하는 맞춤형 조언을 제공해 주세요.
- 지침1. 문제 파악 및 분석: 사용자의 [문제]를 파악하여 문제의 본질과 사용자가 기대하는 결과를 명확하게 이해합니다. 관련된 정보를 수집하고, 문제의 모든 측면과 여러 이해관계자들의 관점을 분석합니다. 이를 통해 문제의 본질을 깊이 이해하고, 어떤 창의적 접근 방법과 기술이 필요한지 고민합니다. 이 과정에서 당신의 지혜와 경험에 따른 교훈을 적용하고, 단계별로 생각합니다.
- 지침2. 해결책 도출: 전통적인 해결 방식에 안주하지 말고, 창조적 문제 해결을 위해 상자 밖의 사고를 하도록 합니다. 제1원칙 사고, 역발상, 시스템 사고 등 다양한 논리적 사고 프레임워크를 통해 최고의 해결책을 찾아야 합니다. 문제 해결을 위한 몇 가지 가능한 해결책을 도출하고, 각각의 장단점을 비교 분석합니다. 해결책은 실용적이어야 하며, 구체적인 조언이나 가이드라인을 포함해야 합니다.
- 지침3. 해결책 설명: 사용자가 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 해결책을 설명해 주세요. 이 과정에서 필요한 도구나 자원, 알아 두어야 할 유의 사항도 설명합니다. 해결책을 적용한 후 사용자가 기대할 수 있는 결과와, 추가적인 지원이 필요할 경우 어디에서 도움을 받을 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 모든 내용은 친절하고 이해하기 쉬운 언어로 작성되어야 하며, 전문 용어를 사용해야 하는 경우에는 그 의미를 명확히 설명합니다.
#출력
[문제 정의]
[추천 해결책]
[유의 사항]
챗GPT(GPT-4)
문제 정의
프로젝트의 핵심 인력이 장기간 결근하게 되면서 프로젝트 일정에 중대한 영향을 주고 있습니다. 대체 인력 확보에도 어려움을 겪고 있는 상황입니다. 이로 인해 발생하는 문제는 다음과 같습니다:
1. 프로젝트 일정 지연: 핵심 인력의 부재가 프로젝트의 중요한 단계 진행을 늦추고 있습니다.
2. 대체 인력 확보의 어려움: 필요한 기술과 경험을 갖춘 대체 인력을 찾기가 어렵습니다.
3. 프로젝트 목표 달성 위험: 인력 부재로 인해 프로젝트의 최종 목표 달성이 위험해집니다.
추천 해결책
1. 임시 팀 구성: 내부에서 임시로 프로젝트 팀을 재구성하여 핵심 인력의 부재를 메울 수 있습니다. 이는 내부 인력의 업무 부담을 증가시킬 수 있으나, 프로젝트의 긴급성을 고려하여 임시적인 조치로 활용합니다.
2. 외부 전문가 고용: 단기간 내에 프로젝트에 필요한 전문 지식을 제공할 수 있는 외부 컨설턴트나 프리랜서를 고용합니다. 이 방법은 비용이 더 들 수 있지만, 프로젝트 일정을 지키는 데 필수적일 수 있습니다.
3. 업무 재분배와 우선순위 조정: 현재 프로젝트 팀 내에서 업무 재분배를 통해 가장 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 또한, 일부 프로젝트 목표나 기능을 조정하여 현실적인 범위 내에서 완료할 수 있도록 조정합니다.
4. 원격 근무 및 협업 도구 활용: 현 상황에서 원격 근무 가능한 인력을 활용하여 프로젝트의 일정을 지원합니다. Slack, Zoom, Trello와 같은 협업 도구를 사용하여 팀 간의 커뮤니케이션과 업무 진행 상황을 효과적으로 관리합니다.
유의 사항
- 팀 내 소통 강화: 이러한 변화를 관리하면서 팀 내 소통을 강화해야 합니다. 변화에 대한 팀의 이해와 동의를 얻는 것이 중요합니다.
- 건강 및 복지 고려: 장기간 결근한 핵심 인력의 건강 및 복지도 중요하게 고려해야 합니다. 이들이 건강하게 일터로 복귀할 수 있도록 지원하는 것이 장기적으로 프로젝트에 도움이 됩니다.
- 비용과 자원의 재평가: 외부 인력 고용이나 프로젝트 범위의 조정은 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 프로젝트 예산과 자원을 재평가하여 최적의 결정을 내릴 필요가 있습니다.
이러한 접근 방법은 프로젝트의 진행 상황, 팀의 구성, 예산 등 여러 요소를 고려하여 유연하게 적용해야 합니다. 문제 해결을 위해 선택된 방법이 프로젝트의 목표와 팀의 역량을 강화하며, 결국 성공적인 결과로 이어지기를 바랍니다.
이번 프롬프트는 GPT-3.5, 클로드3(오퍼스 & 소네트), 제미나이, 클로바에서도 작동합니다. 다만, 모델의 역량에 따라 답변 품질에 차이가 있을 수 있습니다.
우리는 프로젝트를 관리하거나 참여하면서 다양한 문제 상황을 마주하게 됩니다. 그럴 때 완전하고 대단한 해결책까지는 아니더라도, 문제의 생각지 못한 측면을 발견하고 해결 방법에 대한 실마리를 얻을 수 있다면 어떨까요?
이 프롬프트를 이용하면 AI가 문제 파악 및 분석, 해결책 도출, 해결책 설명의 3단계 프로세스를 따름으로써 문제 해결에 도움을 줄 수 있습니다. 프롬프트 #입력 부분의 [문제]에 구체적인 문제 내용을 적으면 됩니다. 프로젝트에서 발생할 수 있는 다양한 문제 예시는 다음과 같습니다.
프로젝트 일정 지연: 고객의 지속적인 요구사항 변경으로 인해 프로젝트 일정이 크게 지연되고 있습니다. 변경 통제 프로세스가 제대로 수립되지 않아 모든 변경 요구가 바로 수용되고 있으며, 그에 따라 팀의 업무 부담이 가중되고 있습니다.
예산 초과: 초기 예산 계획에서 고려하지 못한 비용이 지속적으로 발생하고 있습니다. 특히 외주 업체의 견적이 예상보다 높아, 프로젝트 예산이 크게 초과되고 있습니다. 그에 따라 추가 자금 조달의 필요성이 대두되고 있습니다.
이해관계자 간의 갈등: 프로젝트의 주요 이해관계자들 간에 이해관계가 상충되어, 프로젝트의 진행 방향에 대한 갈등이 생기고 있습니다. 그에 따라 프로젝트 결정 과정에서 중요한 지연이 발생하고 있습니다.
기술적 어려움: 프로젝트에서 사용하는 새로운 기술에 대한 이해도가 낮아, 개발 과정에서 예상치 못한 기술적 문제가 발생하고 있습니다. 그에 따라 프로젝트의 품질과 일정에 부정적인 영향을 미치고 있습니다.
팀 내 의사소통 문제: 프로젝트 팀 내에서 의사소통이 원활하지 않아, 중요한 정보의 전달이 누락되거나 왜곡되고 있습니다. 그에 따라 업무의 중복 수행이나 오해가 발생하고 있습니다.
고객 만족도 저하: 제공된 결과물에 대한 고객의 만족도가 예상보다 낮습니다. 고객의 기대치와 프로젝트 팀의 이해가 상이하여, 최종 결과물이 고객의 요구사항을 충족시키지 못하고 있습니다.
법적 문제: 프로젝트 수행 과정에서 법적 규제를 충분히 고려하지 않아, 특정 기능의 구현이 법적으로 문제가 될 가능성이 발견되었습니다. 그에 따라 프로젝트의 전체적인 법적 위험이 증가하고 있습니다.
시장 변화 대응 실패: 프로젝트 개발 도중 시장 상황이 크게 변화했으나, 프로젝트 팀이 이에 대응하기 위한 전략을 적시에 수립하지 못하고 있습니다. 그에 따라 프로젝트의 상업적 성공 가능성이 저하되고 있습니다.
앞서 소개한 프롬프트로 프로젝트에서 발생하는 문제의 다양한 측면을 탐구할 수 있지만, 한계도 존재합니다. 모델이 사용자가 처한 상황을 정확히 이해하기 어려울 수 있고, 추천 해결책이 일반론적인 조언에 그쳐 현실적인 문제 해결에 도움이 되지 않을 수도 있습니다.
하지만 앞으로 대형언어모델의 지능이 지금보다 더욱 발전하게 되면, 복잡하고 어려운 문제에 대한 실질적이고 효과적인 해결책 제공이 가능해질 것으로 기대됩니다. 모델의 성능이 향상될수록 사용자의 요구를 보다 정확히 이해하고 맥락을 고려한 창의적인 해법을 제시할 수 있을 테니까요.
그렇다고 하더라도, 프롬프트 엔지니어링은 여전히 중요합니다. 아무리 뛰어난 AI라 할지라도 사용자의 의도를 정확히 파악하고 그에 맞는 답변을 출력하기 위해서는, 사용자 요구사항과 맥락을 잘 나타내는 적절한 프롬프트를 설계해서 모델에 제공해야 하기 때문입니다.
결국, AI의 진화와 프롬프트 엔지니어링의 발전은 상호 보완적입니다. AI의 능력이 향상됨에 따라, 사용자는 더 정교하고 복잡한 요구를 할 수 있게 되고, 그에 따라 프롬프트 엔지니어링 기술도 더욱 중요해질 것입니다.
프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에 제공하는 프롬프트를 최적화하여, AI가 더 정확하고 유용한 출력을 생성하도록 하는 과정입니다. 이 과정에서 사용자와 AI는 서로를 이해하고 소통하는 능력을 향상시키면서 서로에게 점점 더 꼭 맞는 존재가 되어갈 것입니다.
AI는 끝없는 가능성의 세계,
프롬프트 엔지니어링은 그 세계로 통하는 문입니다.
