2026 · 기획유닛 보고
기획자 확대 적용 검토를 위한 사례 공유
6개월간 새 방식을 첫 테스트했으며, 그 중 채점·커넥트 두 건이 현재 개발 진행 중이며
본 보고는 그 AI 활용 기획(커뮤니티 사례) 결과를 공유함. (PKB 분석 기준점은 08 슬라이드 참조)
기획서 완결성 부족 · 시간 부족 · 반복된 요청·수정이 누적되어
협업 단계마다 기획 단계로 되돌아가, 추적·관리에 어려움이 있음.
PRD + 기획서를 함께 디자인 UI/UX로 시각화해 화면 시안과 함께 협업자에게 전달.
LABS 3.0 연수원 기획에서 활용 중.
기존 작성된 기획서(Axure·PPT·Word 등)를 AI가 읽어 PRD로 추출·문서화 — 기획서 자체 수정 반영은 불가 (단방향).
러닝메이커솔루션 기획서를 지식화하고 활용하기 위한 테스트 중.
PRD는 AI가 읽고·쓰기 가장 좋은 단위 산출물 — 프로토타입 ↔ PRD 양방향 자동 반영으로 일치 유지.
LABS 3.0 커넥트(커뮤니티) 개발 시 적용한 방식.
기획상 AI 도입 핵심 — AI가 확인·수정 가능한 산출물(PRD)로 기획되는 것
PRD로 기본 완성도를 높인 상태에서 출발 —
협업 단계별 추가 요청·수정도 즉시 대응 가능.
개발자가 바로 구현 가능한 정도 (13개 항목)
① 사람 기획서 러닝메이커 PKB (학습창 72% · 빌더 65% · O-LMS 75%)
71%② 프로토타입 방식 Connect 커뮤니티 정책 v69 · 검증 전
68%③ 프로토타입 + AI 검증 Connect 커뮤니티 정책 v69 · 검증 후
85%※ 추후 고려 사항 의사결정 시 실측 92~94% 예상
검증 기준 — 기획 산출물 완성도를 13가지 기준 항목으로 AI(Opus 4.7)로 평가
요구사항 명세 기준 (ISO/IEC/IEEE 29148), 접근성 기준 (WCAG 2.2), 사용성 기준 (닐슨 휴리스틱 평가), 성능 기준 (Google Web Vitals), 보안 기준 (NIST 800-63B / OWASP)
정의 기준 (요건·범위·용어·수용 기준·의존성), 케이스 기준 (이벤트·UI), 출력 기준 (측정 가능 수치·템플릿·성능 보안), 관리 기준 (우선순위·추적·일관성)
※ 남은 15% — AI 누락이 아니라 현재 범위에서 의도적으로 보류한 사항((※추후고려), 예: 화상 호스트 N초 미응답 자동 이전 N값). 보류 의사결정만 확정하면 90% 이상(실측 ~92~94%) — 현재 범위 기준 사실상 완성
※ 완성도 90% 수준은 AI가 이후 운영(수정·정책 대응·문의 답변)을 위임받아 처리 가능한 신뢰 임계점으로 봄 — 다음 효과 측정의 협업 대응 절감으로 이어짐
※ 왜 13가지인가 — 사내 표준 기준이 아직 없어 활용 불가, 위 국제 표준 5종 기반으로 13개 항목 도출
※ ① 러닝메이커 / ②③ Connect 커뮤니티로 대상 범위·분량 다름 — 동일 범위 비교는 측정 체계 정식 등록 후 보강 예정
사람이 충실히 작성하면 정합도는 자연히 높아지지만
AI 검증을 추가한 ③안이 가장 높게 측정됨.
같은 산출물 작성에 든 시간 (체감 기반 정성 평가)
① 사람 기획서 러닝메이커 PKB (학습창 72% · 빌더 65% · O-LMS 75%)
×1③ 프로토타입 + AI 검증 Connect 커뮤니티 정책 v69 + AI 검증
×6체감 기반 정성 평가 — 확정된 안을 기획서로 작성하는 시간 대비, 같은 시간 안에 더 많은 검증과 기회 확보 가능
① 사람 기획서는 1안을 확정해 작성하는 데 시간 대부분을 사용 · ③ 프로토타입 + AI 검증은 같은 시간 안에 최초 정의 → 컨셉·메인 검증 → 후속 보완까지 ×6회 반복해 정합도·완성도 함께 끌어올림 · Connect 커뮤니티 구축 시에도 동일 패턴 관찰
※ 정량 측정값 아닌 작업 체감 기반 정성 평가 · 정합도 측정값은 (1/2) 슬라이드 참조 · 동일 범위 정밀 비교는 측정 체계 정식 등록 후 보강 예정
확정된 안을 기획서로 작성하는 시간 대비 —
프로토타입 + AI 검증은 같은 시간 안에 더 많은 검증과 기회를 확보.
기획 → 백엔드 PRD 문서만 보고 개발자가 코드를 어디까지 자동화할 수 있었나
프로토타입 기반 작성 PRD 기반 개발 AI 자동화
출처 · 백엔드 실무자 3명 체감도 정성 평가 (2026-05) · 평균 ~78% · 리드 개발자는 전체 조망 기준 보수적 평가
프로토타입 기반 작성 PRD 기반 개발 AI 자동화
출처 · 백엔드 실무자(최진안님) 체감도 정성 평가 (2026-05) · 로직 복잡한 채점도 PRD 정밀하면 거의 그대로 코드화
PRD 문서를 AI 코딩 도구(Cursor·Claude 등)에 입력 → 모델·API·핵심 로직까지 초안 자동 생성, 개발자는 예외 처리·성능 튜닝·서비스 통합만 직접 보완 — PRD가 정밀할수록 자동화 체감이 높아짐 (체감 추정, 정밀 라인 수 측정 아님)
프로토타입 기반 PRD만으로 백엔드 개발 실무자 체감 자동화 60~95%.
내부 기준 정립과 미흡한 부분 보강은 계속 진행 중.
Front개발팀 보고 자료 AI Workflow 도입 3개월 — 작업 시간 절감 측정
3개월 (2026-01 ~ 03, Arete 회의 정기 보고)
| 구분 | 작업건수 | 예상공수(시간) | 실제공수(시간) | 절감공수(시간) | 절감율 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI 사용 | 76 | 494.9 | 258.3 | 236.6 | 47.8% |
| AI 미사용 | 87 | 201.7 | 198.6 | 3.1 | 1.5% |
Front개발팀은 AI 도입 3개월간 작업 시간 47.8% 절감 —
월별 생산성도 지속 상승 (1월 +84.6% → 3월 +111.9%).
작업·이슈 처리 효율 (기획 본인 사례)
3개월 (2026-03 ~ 05) · 커뮤니티 기획이 주 업무 · 동기간 병행 기획 업무 포함 · 전 영역 jsonl 전수 분석
| 구분 | 이슈 해결 건수 33일 활동 (처리량 별도) |
예상공수(시간) 사람 손 가정 |
실제공수(시간) | 절감공수(시간) | 절감율 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI 사용 | 이슈 254건 지시 2,839회 · AI 응답 6,568회 |
2,434 | 198 | 2,236 | 91.9% |
동기간 자동 액션 Confluence 페이지 작성·수정 279회(고유 116개) · Jira 댓글 66건 · Jira 이슈 85건 · 예상 2,434시간(응답 40/10분×건수) · 실제 198시간(33일×6시간, AI 대기 제외) · 비교군 없음
+ Claude AI 커넥트 프로젝트 대화 86건 — 협업 대응 중심 72건(83.7%) 정책 검토·정의 53 · 이슈 대응(BB30/Q30) 11 · 디자인·개발 협업 5 · 기획서 문서화 3 (2026-03~05, claude.ai 프로젝트 전수)
기획자 1인이 AI를 활용해 같은 기간 작업 254건 + 협업 대응 72건을 동시 수행 (시간 절감 약 89~92% 추정).
사람 손으로는 여러 명이 나눠야 할 분량을 1인이 감당할 수 있음을 시사.
PRD가 개발 각 단계로 전파된 정도 — 그대로 단계별 AI 활용 상태로 볼 수 있음
PRD가 잘 전파된 단계일수록 AI 활용도 높음 —
기획 85% · FE 개발 48% · BE 개발 78%, 디자인·QA는 측정 진행 중.
우선 도입 요청
기획유닛 3명 우선 적용 → 검토 후 단계적 확대
나머지 항목은 단계적 진행
AI 활용 기획(커뮤니티 사례)를 시작점으로 유닛 3명 우선 도입 후 결과 보고를 거쳐 단계적 확대를 검토하며,
본 방식은 첫 적용일 뿐 PKB 추출형 등 다른 방식도 병행 테스트 중임.