이득:
- KVKK/NDA 범위 내에서 프로젝트 데이터(고객, 예산, 인력, 계약)의 기밀성 수준과 익명화, 저장 및 공유 규칙을 이해합니다.
- 인공지능 활용에 있어 윤리적 원칙(투명성, 정의, 책임성) 및 기업 AI 거버넌스 정책을 입안할 수 있는 능력
- 인공지능 결과물이 관리 및 계약상의 결정을 대체하지 않고, 책임과 최종 승인이 항상 인간에게 남는 거버넌스 프레임워크를 구축할 수 있습니다.
모듈 시험
1. 프로젝트 관리자는 인공지능이 산출한 예상 소요 시간을 아무런 검증 없이 고객에게 직접 납품일로 약속한다. 이 접근 방식의 근본적인 실수는 무엇입니까?
- A) 팀 데이터 및 경영상의 검증을 거치지 않고 인공지능 예측을 약속으로 전환하는 것, 책임이 사람에게 있음을 무시함 ✔
- 나) 프로젝트 관리에 인공지능을 사용하는 것은 엄격히 금지되어 있다.
- C) 인공지능은 항상 시간을 실제보다 짧게 보이게 만든다.
- D) 견적은 표에 표시되지 않습니다.
설명: 인공 지능은 과거 패턴과 가정을 기반으로 예측을 생성합니다. 그러나 납품일 약속은 계약상 의무이므로 팀 역량, 실제 일정 및 전문가 판단을 통해 확인되어야 합니다. 확인되지 않은 견적은 서명되지 않은 약속과 같으며 책임은 프로젝트 관리자에게 있습니다.
2. 공개적으로 사용 가능한 인공 지능 도구에 프로젝트 및 고객 데이터를 입력할 때 다음 중 가장 적절한 접근 방식은 무엇입니까?
- 가) 속도를 위해 고객명, 계약금액을 그대로 붙여넣기
- B) 신원 및 영업비밀 정보 추출, 데이터 익명화, 가능하면 회사와 계약된 도구 사용 ✔
- 다) 고객명만 숨기고 계약금액은 남겨둔다
- 라) 데이터를 공유하기 전에 팀장의 구두 허락을 받는 것으로 충분하다.
공개: 고객 이름, 계약 금액, 개인 정보 및 NDA(비공개 계약)가 적용되는 콘텐츠는 민감합니다. 신원 및 영업 비밀 정보를 제거하고, 데이터를 익명화해야 하며, 가능하다면 모델 훈련에 데이터를 사용하지 않는 기업, 데이터 처리 계약 도구를 선호해야 합니다.
3. 작업분류체계(WBS)에서 인공지능이 생성한 초안을 사용할 때 가장 올바른 접근 방식은 무엇입니까?
- 가) 초안을 그대로 승인하고 프로젝트 시작
- B) 팀 및 이해관계자와 함께 초안을 검토하고 범위, 전달 및 승인 기준에 따라 확인 ✔
- C) WBS를 완전히 제거하고 작업 목록으로 직접 작업합니다.
- D) 인공지능이 생산한 모든 패키지를 작업 패키지로 수용
설명: AI는 일반적인 WBS 개요를 생성할 수 있습니다. 그러나 조직의 실제 범위, 자원 및 결과물에 대한 작업 패키지의 적합성은 팀 및 이해관계자 검증을 통해 확인되어야 합니다. 불완전하거나 비현실적인 패키지로 인해 범위가 좁아집니다.
4. 시간 예측에서 인공지능이 제시하는 단일 숫자 대신 3점(낙관적/가능/비관적) 예측으로 작업하는 주된 이유는 무엇입니까?
- A) 세 가지 값을 제시하면 보고서가 길어보이게 됩니다.
- 나) 인공지능은 단일 숫자를 생성할 수 없기 때문에
- 다) 예측에는 불확실성이 수반되므로 시나리오에 따라 유연하게 계획을 세우고 지연 위험에 대한 여유를 두는 것이 필요함 ✔
- D) 비관적 예측은 언제나 참값을 정확하게 제시하기 때문에
설명: 예측은 가정과 과거 데이터를 기반으로 하며 불확실성을 포함합니다. 단일 지점이 아닌 범위에 따라 계획을 세우면 지연 위험에 대한 여지를 남기고 시나리오를 관리할 수 있습니다. PERT와 같은 방법은 이 세 가지 값을 가중 평균으로 변환합니다.
5. 프로젝트 일정에서 주요 경로는 무엇을 의미합니까?
- A) 프로젝트에서 가장 비용이 많이 드는 작업 목록
- B) 가장 많은 리소스를 사용하는 작업 집합
- C) 지연 여유가 없고 지연으로 인해 전체 프로젝트가 지연되는 연결된 작업 체인 ✔
- D) 프로젝트 첫 주에 완료된 작업
설명: 주요 경로는 프로젝트의 총 기간을 결정하는 여유 시간이 없는 연결된 작업 체인입니다. 이 경로를 따라 작업을 지연하면 전체 프로젝트가 지연됩니다. 따라서 경영진의 관심은 먼저 중요한 경로에 집중되어야 합니다.
6. 인공지능이 위험등록부에서 할당한 확률과 영향 값을 사용할 때 프로젝트 관리자는 어떻게 해야 하나요?
- A) 값을 있는 그대로 받아들이고 위험 기록을 닫습니다.
- B) 제도적 맥락에 맞춰 확률 및 영향 값을 보정하고 전문가와 함께 위험 소유자 및 대응 전략을 결정합니다. ✔
- 다) 점수가 높은 리스크만 삭제
- D) 위험을 전혀 기록하지 않고 구두로 따르십시오.
설명: 인공 지능은 위험을 식별하고 초안 점수를 매기는 데 도움이 됩니다. 그러나 확률 및 영향 추정에는 기관별 맥락이 필요하며 전문가 교정을 통해 개선되어야 합니다. 위험 소유권과 최종 대응 결정은 사람에게 있습니다.
7. 상태 보고에서 '수박'(겉은 녹색, 안은 빨간색) 효과는 무엇을 의미하며, 이와 관련하여 인공지능이 어떻게 함정을 만들 수 있습니까?
- A) 보고서가 항상 빨간색으로 나옵니다.
- B) 프로젝트에 실제로 문제가 있을 때 상황을 친환경/양호로 제시합니다. ✔ AI는 검증 없이 낙관적인 입력을 다듬습니다.
- 다) 보고서는 여름에만 작성한다
- D) 인공 지능이 보고서를 매우 느리게 생성합니다.
설명: 수박 효과는 프로젝트 상태가 실제로는 빨간색인데 녹색(양호)으로 표시되는 경향입니다. AI는 세련된 언어로 낙관적인 입력을 강화할 수 있습니다. 프로젝트 관리자는 실제 EVM 및 현장 데이터로 상태 색상을 확인해야 합니다.
8. 인공지능으로 회의록을 요약할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 무엇인가요?
- A) 회의록을 결정 및 조치 제목으로 분리
- B) 행동에 대한 책임과 기한 지정
- 다) 인공지능이 내린 결정, 행동, 책임을 검증하지 않고 그대로 분산시키는 것 ✔
- D) 참가자와 공유하기 전에 요약을 읽으십시오.
설명: AI는 결정을 건너뛰거나, 잘못된 사람에게 작업을 할당하거나, 암묵적인 약속을 할 수 있습니다. 요약은 실제 참가자 및 결정 상황에 대한 확인 없이 배포되어서는 안 됩니다. 또한 숨겨진 내용도 확인해야 합니다.
9. 이해관계자 분석에서 권력/이해 매트릭스의 주요 목적은 무엇입니까?
- 가) 이해관계자를 알파벳순으로 배열
- B) 이해관계자의 권력과 관심도에 따라 분류하고, 적절한 이해관계자에게 커뮤니케이션 강도를 전달합니다. ✔
- C) 가장 높은 급여를 받는 이해관계자만 나열합니다.
- D) 이해관계자의 연락처 숨기기
설명: 권력/관심 매트릭스는 프로젝트에 대한 영향력 및 관심 측면에서 이해관계자를 분류합니다. 따라서 긴밀한 관리가 필요한 사람, 정보가 필요한 사람, 만족 지향적인 의사 소통이 필요한 사람이 결정됩니다. 커뮤니케이션 노력은 올바른 이해관계자에게 집중됩니다.
10. 변경 요청의 영향 분석에서 '철의 삼각형'(범위-시간-비용)은 무엇을 상기시키나요?
- A) 범위, 시간, 비용은 서로 독립적입니다.
- B) 하나의 변수를 변경하면 다른 변수에 영향을 미칩니다. ✔ 범위가 늘어나면 시간/비용도 영향을 받습니다.
- 다) 프로젝트에는 3개의 작업만 있어야 합니다.
- D) 변경은 항상 무료입니다.
설명: 철의 삼각형은 범위, 시간, 비용(품질과 함께)이 서로 연결되어 있음을 나타냅니다. 하나를 변경하면 다른 것에 영향을 미친다는 것을 설명합니다. AI는 초안 영향 분석을 생성할 수 있습니다. 다만, 승인은 관할 의사결정권자에게 속한다.
11. 다음 중 프로젝트 관리에서 인공지능 사용의 올바른 한계를 표현한 것은 무엇입니까?
- A) 인공지능은 모든 프로젝트 결정을 자동으로 내릴 수 있습니다.
- 나) 인공지능은 텍스트 작성에만 사용할 수 있으며 계획 및 예측에는 사용할 수 없습니다.
- C) 인공 지능은 보조자이자 의사 결정 지원 도구입니다. 중요한 결정의 책임과 최종 승인은 인간에게 있습니다 ✔
- D) 인공지능은 사람의 승인 없이도 계약 의무를 마무리할 수 있습니다.
설명: 인공지능 보조자, 초안 생성기 및 의사결정 지원 도구입니다. 예산 약속, 납품일 약속, 자원 할당 및 계약 의무와 같은 결정에 대한 책임과 최종 승인은 항상 유능한 프로젝트 관리자와 책임 있는 이해관계자에게 있습니다.
12. 획득가치관리(EVM)에서 CPI(비용성과지수)가 0.85라면 무엇을 의미하나요?
- A) 프로젝트가 예산에 미치지 못하고 효율적으로 진행되고 있습니다.
- B) 지출된 비용에 비해 계획된 것보다 적은 가치가 생성됩니다. 프로젝트에 예산 초과 위험이 있습니다 ✔
- C) 프로젝트가 정시에 진행되고 있으며 비용과 관련이 없습니다.
- D) 프로젝트가 계획보다 85% 빠르게 진행되고 있습니다.
설명: CPI = EV / AC. 1 미만의 값은 지출된 각 비용 단위에 대해 계획된 것보다 적은 가치가 생성된다는 것을 의미하며, 이는 프로젝트가 예산을 초과했음을 의미합니다. 0.85는 대략 1TL 지출마다 0.85TL의 작업이 생성됨을 의미하며 비용 편차를 나타냅니다.
13. 프로젝트 일정 중 작업 기간을 AI에 물을 때 발생하는 가장 심각한 위험은 무엇입니까?
- A) 인공지능이 시간을 구성해 유창하게 제시하고 검증 없이 일정에 들어간다 ✔
- B) 인공 지능은 시간을 매우 느리게 생성합니다.
- C) 시간 추천은 항상 고객이 자동으로 수락합니다.
- D) 기간은 일 단위로만 제작할 수 있습니다.
설명: AI는 프로젝트의 실제 데이터를 보지 않고도 과거의 일반적인 패턴을 기반으로 자신감 있지만 근거 없는 시간(환각)을 생성할 수 있습니다. 팀 역량과 과거 실현을 확인하지 않고 각 기간을 일정과 약속에 입력해서는 안 됩니다.
14. 다음 중 기업 프로젝트 관리 AI 거버넌스 정책에 포함되어야 하는 것은 무엇입니까?
- A) 구매할 프로젝트 관리 소프트웨어 브랜드
- B) 데이터 분류, 익명화/NDA, 인적 승인 포인트, 책임/감사 기록 및 윤리 원칙 ✔
- 다) 프로젝트 관리자만이 인공지능을 사용할 수 있다는 규칙
- 라) 인공지능이 모든 프로젝트 결정을 혼자서 내릴 수 있도록 허용하는 조항
설명: 건전한 거버넌스; 이는 어떤 프로젝트 데이터가 어떤 도구, 익명화 및 NDA 규칙, 인간 승인 지점, 책임 및 감사 추적, 윤리 원칙(투명성, 공정성, 책임성)에 들어갈 수 있는지 정의합니다.
15. 인공지능으로 학습한 문서를 준비할 때 가장 좋은 접근 방식은 무엇입니까?
- 가) 인공지능이 생산한 모든 문장을 그대로 출판
- B) 사람이 초안을 검토하고 맥락, 정확성, 기밀성을 확인하여 초안을 게시합니다. ✔
- 다) 절대로 수업 내용을 적지 말고 사람들의 기억 속에 그 정보를 남겨 두지 마십시오.
- 라) 사람의 이름을 그대로 비난하는 진술을 남기는 것
설명: AI는 과거 프로젝트 기록에서 주제와 통찰력을 간략하게 설명할 수 있습니다. 그러나 제도적 기억의 정확성, 맥락, 기밀성은 인간의 통제를 필요로 합니다. 익명이 아닌 유죄를 입증하는 진술과 입증되지 않은 추론은 기관에 해를 끼칩니다.