All of Software: AI개발

"AI가 코드는 잘 짜는데, 프로젝트 전체를 맡기기는 불안해요."

맞습니다. AI는 작은 작업은 잘하지만, 큰 프로젝트를 통째로 이해하고 구현하기는 어렵습니다.

그런데 WBS(Work Breakdown Structure)와 결합하면 어떨까요?

최근 프로젝트에서 이 조합으로 개발 시간을 6배 단축한 경험을 공유합니다.

WBS + AI = 마법

문제: AI에게 큰 작업을 통째로 주면

요청: "이커머스 사이트 만들어줘"
AI: ???
결과: 쓸모없는 스켈레톤 코드

AI는 당황합니다. 어디서부터 시작해야 할지 모르거든요.

해결: WBS로 나눠서 주면

요청 1: "상품 목록 API (GET /products) 만들어줘"
AI: ✅ 완벽한 코드 생성

요청 2: "장바구니 추가 API (POST /cart) 만들어줘"  
AI: ✅ 완벽한 코드 생성

요청 3: "결제 처리 API (POST /payment) 만들어줘"
AI: ✅ 완벽한 코드 생성

각각 15분이면 완성됩니다!

실제 프로젝트: 로그인 시스템

최근에 진행한 실제 프로젝트입니다.

Step 1: WBS로 분해 (30분)

로그인 시스템 (총 8시간)
├── 1. 백엔드 API (4시간)
│   ├── 1.1 회원가입 API (1시간)
│   ├── 1.2 로그인 API (1시간)
│   ├── 1.3 비밀번호 재설정 API (1시간)
│   └── 1.4 토큰 검증 미들웨어 (1시간)
├── 2. 데이터베이스 (1시간)
│   ├── 2.1 사용자 테이블 생성 (30분)
│   └── 2.2 세션 테이블 생성 (30분)
├── 3. 프론트엔드 (2시간)
│   ├── 3.1 로그인 폼 컴포넌트 (1시간)
│   └── 3.2 회원가입 폼 컴포넌트 (1시간)
└── 4. 테스트 (1시간)
    ├── 4.1 API 통합 테스트 (30분)
    └── 4.2 E2E 테스트 (30분)

Step 2: 각 작업에 명세 추가 (1시간)

Task 1.1: 회원가입 API
Time: 1시간
Spec:
  Endpoint: POST /api/auth/register
  Input: 
    email: string (RFC 5322)
    password: string (min 8, 특수문자)
    name: string
  Output: 
    userId: UUID
    message: string
  Validation:
    - Email must be unique
    - Password strength check
  Security:
    - bcrypt (rounds: 10)
    - Rate limit: 3/hour/IP
  Error Cases:
    - 409: Email already exists
    - 400: Validation failed

Step 3: AI에게 생성 요청 (2시간)

각 작업마다:

AI가 코드 생성 (5분)
개발자가 검토 (10분)
수정 요청 (5분)
테스트 추가 (10분)

결과: 1시간짜리 작업을 30분만에 완료!

실제 측정 결과

전통적 방법

전체 개발: 80시간 (2주)
버그 수정: 40시간 (1주)
총 120시간

WBS + AI 방법

WBS 작성: 2시간
명세 작성: 4시간
AI 코드 생성: 8시간
검토 및 수정: 6시간
총 20시간

6배 빨라졌습니다!

병렬 처리로 더 빠르게

WBS의 숨은 장점: 병렬 처리

// 의존성 없는 작업들은 동시에!
const parallelTasks = [
  "1.1 회원가입 API",
  "1.2 로그인 API",
  "2.1 사용자 테이블"
];

// 3명이 동시에 AI와 작업
const results = await Promise.all(
  parallelTasks.map(task => 
    developer.workWithAI(task)
  )
);

// 3시간 작업이 1시간만에!

PM의 실제 하루

제가 실제로 일하는 방식입니다.

오전 9시: 오늘의 WBS 확인 (30분)

오늘 할 일:
□ 1.1 회원가입 API
□ 1.2 로그인 API  
□ 1.3 프로필 API

오전 10시: AI와 첫 번째 작업 (45분)

1. 명세 복사 → AI에 붙여넣기
2. 생성된 코드 검토
3. "여기 에러 처리 추가해줘"
4. "테스트 코드도 만들어줘"
5. 완료!

오전 11시: 두 번째, 세 번째 작업 (1시간 30분)

같은 패턴으로 반복. 점점 빨라집니다.

오후 2시: 통합 테스트 (1시간)

- 전체 API 연동 테스트
- 버그 발견 → AI에게 수정 요청
- 재테스트

오후 3시: 완료!

8시간 작업을 4시간만에 끝냈습니다.

WBS 작성 실전 팁

1. 작업은 1-2시간 단위로

❌ 너무 큰 작업
└── 사용자 관리 시스템 (40시간)

✅ 적절한 크기
├── 회원가입 API (2시간)
├── 로그인 API (2시간)
├── 프로필 수정 API (1시간)
└── 비밀번호 변경 API (1시간)

이유: AI가 한 번에 이해할 수 있는 크기

2. 의존성 명시

Tasks:
  - id: 1.1
    name: "DB 스키마"
    
  - id: 1.2
    name: "User 모델"
    depends_on: [1.1]  # 1.1 먼저!
    
  - id: 1.3
    name: "회원가입 API"
    depends_on: [1.2]  # 1.2 먼저!

이유: 병렬 처리 시 충돌 방지

3. 완료 기준 명확히

Definition of Done:
  - [ ] API 동작 확인
  - [ ] 에러 처리 완료
  - [ ] 테스트 작성
  - [ ] 문서 업데이트

이유: AI도 사람도 헷갈리지 않게

흔한 실수들

실수 1: 작업이 너무 크다

"백엔드 개발"이라고 하면 AI는 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다.

해결: 최대 2시간 단위로 쪼개기

실수 2: 명세가 없다

"로그인 기능"이라고만 하면 AI는 if (id == "admin")같은 코드를 만듭니다.

해결: YAML이나 JSON으로 명세 작성

실수 3: 의존성 무시

DB 없이 API를 먼저 만들면? 나중에 다시 작업해야 합니다.

해결: 의존성 그래프 그리기

도구 선택 가이드

WBS 관리 도구

필수 기능:

계층 구조 지원
의존성 관리
진행률 추적
명세 첨부

AI 도구

코드 생성:

Claude: 긴 코드, 정확도 높음
ChatGPT: 설명 잘함, 리팩토링 강함
Copilot: IDE 통합, 자동완성

실제 프로젝트 적용 사례

사례 1: 스타트업 MVP (B2B SaaS)

프로젝트: 팀 협업 도구
기간: 3개월 → 3주
인원: 3명
WBS: 127개 태스크
AI 활용률: 70%
결과: 10배 빠른 출시

사례 2: 레거시 마이그레이션

프로젝트: PHP → Node.js
기간: 6개월 → 2개월
인원: 5명
WBS: 342개 태스크
AI 활용률: 85%
결과: 버그 50% 감소

WBS + AI 시너지 효과

1. 예측 가능성 ↑

작은 단위로 나누니 시간 예측이 정확해집니다. "이 기능 언제 끝나요?"라는 질문에 정확히 답할 수 있습니다.

2. 품질 향상 ↑

각 작업이 작아서 검토가 쉽습니다. 버그를 일찍 발견하고, AI가 생성한 코드도 쉽게 검증할 수 있습니다.

3. 스트레스 ↓

"어디서부터 시작하지?"라는 고민이 사라집니다. 그냥 WBS 위에서부터 하나씩 해결하면 됩니다.

4. 협업 효율 ↑

팀원들이 각자 다른 WBS 태스크를 맡아 병렬로 진행합니다. 충돌 없이, 빠르게.

마무리: 미래는 이미 여기에

WBS + AI는 단순한 도구의 조합이 아닙니다. 새로운 개발 패러다임입니다.

앞으로 개발자는:

WBS로 문제를 분해하고
명세를 작성하고
AI와 협업하여 구현하고
품질을 검증하는

"AI 오케스트레이터"가 될 것입니다.

이미 이렇게 일하는 팀들이 10배 빠른 속도로 제품을 만들고 있습니다.

여러분도 늦기 전에 시작하세요.

분할 정복(Divide and Conquer)은 알고리즘뿐만 아니라 AI 시대 개발의 핵심 전략입니다.

WBS 기반 프로젝트 관리와 AI 통합이 필요하신가요? Plexo를 확인해보세요.

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2025년 11월 24일 월요일

WBS와 AI의 환상적인 조합: 개발 시간을 6배 단축하는 방법