간트 차트가 실패하는 진짜 이유

"간트 차트 보면 모든 게 완벽해 보이는데, 실제로는 엉망진창이에요."

많은 PM들이 하는 말입니다.
1910년에 헨리 간트가 만든 이 도구를 왜 우리는 아직도 쓰고 있을까요?

답은 간단합니다: 더 나은 대안이 없었으니까요.

하지만 이제는 다릅니다.

구식 간트 차트의 7대 죄악

1. 경직된 계획의 함정

MS Project를 켜본 적 있으신가요?
작업 하나를 옮기려면 클릭, 속성 창, 날짜 수정, 의존성 확인, 충돌 해결...
5분이 훌쩍 지나갑니다.

그래서 결국 "그냥 엑셀 쓸게요"라고 하게 되죠.

2. PM만 보는 외로운 차트

const traditional_gantt = {
  주_사용자: 'PM 1명',
  보는_사람: 'PM + 보고받는 상사',
  실제_작업자: '간트 차트가 뭔지 모름',

  결과: {
    계획: '완벽한 간트 차트',
    실행: '카톡으로 일정 조율',
    괴리: '100%',
  },
};

3. 배우는데만 몇 주

대기업 PM 교육을 보면 MS Project 기초부터 WBS 입력, 리소스 관리, 의존성 설정까지 10일이 걸립니다.
그런데 실제 사용률은? 20%도 안 됩니다.

4. 현실과 동떨어진 계획

간트 차트는 모든 작업이 정확히 월요일 9시에 시작해서 금요일 6시에 끝난다고 가정합니다.
하지만 현실은? 이슈 생겨서 수요일부터 시작하고, 다음 주 화요일 새벽에 끝나죠.

5. 일방향 커뮤니케이션

PM이 "간트 차트 업데이트했으니 확인하세요"라고 하면,
팀원들은 어디서 봐야 하는지도 모릅니다.

6. 수동 업데이트 지옥

한 PM의 하루를 보면, 오전 내내 간트 차트 업데이트에 시간을 씁니다.
어제 완료된 작업 체크, 지연된 작업 날짜 수정, 의존성 재조정...
점심시간이 되어서야 실제 일을 시작할 수 있습니다.

7. 협업 불가능

PM이 간트 차트를 수정하고, PDF로 내보내고, 이메일로 공유하면,
팀원이 피드백을 이메일로 보내고, PM이 다시 수정하고...
버전 충돌이 생기면? 처음부터 다시입니다.

간트 차트가 실패하는 진짜 이유

인지적 과부하

인간의 단기 기억 용량은 7±2개 항목입니다.
그런데 간트 차트에는 평균 50-200개 항목이 있습니다.
700% 초과하는 정보량 앞에서 우리 뇌는 포기합니다.

컨텍스트 스위칭 비용

개발자가 간트 차트를 보려면?
코딩 중단, 프로그램 실행, 로그인, 프로젝트 찾기, 내 작업 찾기, 이해하기...
8분 30초가 지나갑니다. 그리고 얻은 정보는? 거의 없습니다.

혁신의 시작: 실시간 협업 간트

2006년 이전에는 워드 파일을 이메일로 주고받았습니다.
2006년 이후 구글 독스가 실시간 동시 편집을 가능하게 했죠.

이제 간트 차트도 그래야 합니다.

현대적 간트 차트의 조건

interface ModernGanttRequirements {
  // 실시간성
  realtime: {
    동시편집: true;
    즉시반영: true;
    충돌해결: '자동';
  };

  // 접근성
  accessibility: {
    웹기반: true;
    모바일: true;
    학습시간: '10분 이내';
  };

  // 유연성
  flexibility: {
    드래그앤드롭: true;
    자동조정: true;
    다양한뷰: ['간트', '캘린더', '칸반', '리스트'];
  };
}

실제 변화의 모습

한 스타트업이 전통적 간트에서 현대적 간트로 바꾼 후:

• 간트 차트 사용률: 10% → 85%
• 일정 조정 시간: 주 4시간 → 주 30분
• 프로젝트 지연: 40% → 5%
• 팀 만족도: 5/10 → 8.5/10

무엇이 달라졌나?

모두가 주인의식을 가짐

예전에는 PM이 "제가 일정 조정할게요"라고 했지만,
지금은 팀원이 "제 작업이 늦어질 것 같아요. 간트에서 직접 조정했어요"라고 합니다.

투명성이 책임감을 만듦

모두가 볼 수 있을 때 일정 준수율은 50%에서 85%로 올라갑니다.
사전 알림도 "가끔"에서 "100%"가 됩니다.

실시간 조정이 스트레스를 줄임

기존에는 일정 변경 요청부터 팀 공유까지 일주일이 걸렸습니다.
지금은? 드래그 앤 드롭, 즉시 알림, 즉시 확인. 끝입니다.

마무리: 간트 차트는 죽지 않았다

간트 차트 자체가 문제는 아닙니다.
구현 방식이 문제였을 뿐입니다.

100년 전 헨리 간트의 아이디어는 여전히 유효합니다.
시간을 시각화하고, 의존성을 표시하고, 진행상황을 보여주는 것.

다만 이제는 실시간이어야 하고, 협업이 가능해야 하고, 쉬워야 합니다.

당신의 팀은 아직도 PDF 간트 차트를 보고 있나요?

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현대적 간트 차트를 경험하고 싶으신가요? Plexo를 확인해보세요.

추정 정확도 2배 높이는 실전 팁

"추정은 항상 틀린다"는 말이 있습니다.

맞습니다. 하지만 덜 틀리게 할 수는 있습니다.

수백 개 프로젝트를 분석해서 찾은, 추정 정확도를 높이는 실전 팁을 공유합니다.

Tip 1: 작업 유형별 자동 버퍼

모든 작업이 같은 불확실성을 갖지 않습니다.

buffer_rates = {
    "신규 개발": 1.3,      # 30% 버퍼
    "버그 수정": 1.5,      # 50% 버퍼
    "리팩토링": 1.4,      # 40% 버퍼
    "외부 API 연동": 2.0,  # 100% 버퍼 (2배)
    "성능 최적화": 1.8,    # 80% 버퍼
    "문서 작성": 1.2       # 20% 버퍼
}

def smart_estimate(hours, task_type):
    return hours * buffer_rates.get(task_type, 1.3)

# 예시
print(smart_estimate(10, "외부 API 연동"))  # 20시간
print(smart_estimate(10, "문서 작성"))      # 12시간

핵심: 외부 의존성이 클수록 버퍼를 늘리세요.

Tip 2: 추정 단위 표준화

시간 단위를 표준화하면 착각이 줄어듭니다.

class StandardEstimate:
    """표준 추정 단위"""
    
    UNITS = {
        "XS": 2,    # 2시간 (커피 한 잔)
        "S": 4,     # 4시간 (반나절)
        "M": 8,     # 8시간 (하루)
        "L": 16,    # 16시간 (이틀)
        "XL": 40,   # 40시간 (일주일)
        "XXL": 80   # 80시간 (2주)
    }
    
    @staticmethod
    def estimate(size):
        if size not in StandardEstimate.UNITS:
            return "크기를 다시 생각해보세요"
        return StandardEstimate.UNITS[size]

# "3.5일" 같은 애매한 추정 대신
task_size = "L"  # 명확하게 "이틀 작업"

Tip 3: 체크리스트 기반 추정

빠뜨리기 쉬운 작업들을 체크리스트로 관리합니다.

## API 개발 체크리스트
- [ ] 설계 검토 (2h)
- [ ] 스키마 정의 (1h)
- [ ] 구현 (4h)
- [ ] 단위 테스트 (2h)
- [ ] 통합 테스트 (2h)
- [ ] 문서 작성 (1h)
- [ ] 코드 리뷰 (1h)
- [ ] 배포 준비 (1h)
총: 14시간 (처음 추정: 6시간)

효과: 평균 40% 누락 작업 발견

Tip 4: 팀 벨로시티 추적

import numpy as np

class TeamVelocity:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    def add_sprint(self, estimated, actual):
        accuracy = actual / estimated
        self.history.append(accuracy)
    
    def get_adjustment_factor(self):
        if len(self.history) < 3:
            return 1.5  # 데이터 부족시 기본 50% 버퍼
        
        # 최근 10개 스프린트 평균
        recent = self.history[-10:]
        return np.mean(recent)
    
    def predict(self, estimate):
        factor = self.get_adjustment_factor()
        return {
            "raw": estimate,
            "adjusted": estimate * factor,
            "confidence": self.get_confidence()
        }
    
    def get_confidence(self):
        if len(self.history) < 5:
            return "낮음"
        std = np.std(self.history[-10:])
        if std < 0.2:
            return "높음"
        elif std < 0.4:
            return "중간"
        return "낮음"

Tip 5: 추정 포스트모템

매 스프린트 후 추정 정확도를 분석합니다.

## 스프린트 12 추정 분석

### 정확했던 추정
- UI 컴포넌트 (8h 추정 → 7h 실제) ✅
  - 이유: 비슷한 작업 경험 많음
  
### 부정확했던 추정  
- 결제 연동 (8h 추정 → 20h 실제) ❌
  - 원인: PG사 문서 부실
  - 교훈: 외부 API는 2배 버퍼 필수

### 개선 액션
1. 외부 연동 작업은 무조건 2배 추정
2. 신규 기술 사용시 학습 시간 별도 계상
3. 테스트 작업은 개발 시간의 40% 이상 할당

Tip 6: 불확실성 시각화

def visualize_uncertainty(tasks):
    """불확실성을 시각적으로 표현"""
    
    for task in tasks:
        certainty = task['certainty']
        bars = '█' * certainty + '░' * (10 - certainty)
        
        print(f"{task['name']:20} {bars} {task['hours']}h")
    
# 예시
tasks = [
    {"name": "로그인 UI", "hours": 4, "certainty": 9},
    {"name": "OAuth 연동", "hours": 8, "certainty": 5},
    {"name": "보안 감사", "hours": 12, "certainty": 3}
]

visualize_uncertainty(tasks)
# 로그인 UI           █████████░ 4h
# OAuth 연동          █████░░░░░ 8h  
# 보안 감사           ███░░░░░░░ 12h

불확실성이 높은 작업부터 먼저 착수하세요.

Tip 7: 페어 추정

혼자 추정하지 마세요.

def pair_estimation(dev1_estimate, dev2_estimate):
    """두 명이 함께 추정"""
    
    diff_ratio = abs(dev1_estimate - dev2_estimate) / min(dev1_estimate, dev2_estimate)
    
    if diff_ratio > 0.5:  # 50% 이상 차이
        print("🚨 큰 차이! 토론 필요")
        print(f"개발자1: {dev1_estimate}h")
        print(f"개발자2: {dev2_estimate}h")
        return "재추정 필요"
    
    # 가중 평균 (경험 많은 개발자에 가중치)
    weighted_avg = (dev1_estimate * 0.6 + dev2_estimate * 0.4)
    return weighted_avg

Tip 8: 시간대별 생산성 반영

productivity_by_time = {
    "월요일 오전": 0.7,   # 70% 효율
    "월요일 오후": 0.9,
    "화-목 오전": 1.0,    # 100% 효율
    "화-목 오후": 0.9,
    "금요일 오전": 0.8,
    "금요일 오후": 0.6    # 60% 효율
}

def realistic_schedule(task_hours):
    """실제 생산성을 반영한 일정"""
    
    available_slots = [
        ("월요일 오전", 4, 0.7),
        ("월요일 오후", 4, 0.9),
        # ... 
    ]
    
    actual_hours_needed = 0
    for slot_name, slot_hours, efficiency in available_slots:
        effective_hours = slot_hours * efficiency
        actual_hours_needed += slot_hours
        task_hours -= effective_hours
        
        if task_hours <= 0:
            break
    
    return actual_hours_needed

실전 체크리스트

추정 전 확인사항:

•  비슷한 과거 작업 데이터 확인했는가?
•  작업을 8시간 이하로 쪼갰는가?
•  외부 의존성을 파악했는가?
•  테스트/문서/배포 시간을 포함했는가?
•  팀원과 교차 검증했는가?
•  불확실성 레벨을 표시했는가?
•  요일/시간대별 생산성을 고려했는가?

마무리: 완벽한 추정은 없다

추정은 예측이지 약속이 아닙니다.

중요한 건 지속적으로 개선하는 것입니다.

매번 추정하고, 기록하고, 분석하고, 개선하세요.
그러면 "항상 2배 걸린다"에서 "대체로 맞는다"로 발전할 수 있습니다.

기억하세요:

• 추정은 범위다 (단일 값 X)
• 불확실성을 인정하라
• 데이터를 축적하라
• 팀과 함께 추정하라

---

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