AI를 쓰기 시작하면 태스크 관리 도구는 필요 없어질까? 제작 현장에서 달라진 것

AI 덕분에 작업은 빨라졌습니다. 그런데도 프로젝트가 더 빨리 끝난다는 실감은 별로 없습니다.

이 글에서는 AI를 쓰기 시작한 제작 현장에서 무엇이 달라졌고 무엇이 달라지지 않았는지 정리합니다. 결론부터 말하면, 태스크 관리 도구는 필요 없어지지 않습니다. 달라지는 것은 기록하는 내용입니다. ‘작업’ 목록에서 ‘판단과 합의’의 기록으로 옮겨 갑니다.

참고: 이 글은 GeckoFlag 개발자가 작성했습니다.

AI로 빨라진 것은 ‘만드는’ 부분

생성형 AI를 업무에 쓰는 것은 이제 특별한 일이 아닙니다. 일본에서는 총무성의 2026년판 정보통신백서(일본어, 2026년 7월 공표)에 따르면, 2025년도 조사에서 생성형 AI를 하나 이상의 업무에 쓰는 일본 기업은 86.4%였습니다. 전년도에는 55.2%였습니다.

※ AI 활용 방침에 “모르겠다”고 답한 기업을 제외한 비율입니다.

제작 현장에서도 AI로 빨라진 작업이 많습니다.

• 와이어프레임 초안: 페이지의 목적과 담고 싶은 내용을 전하면, 구성안이 바로 나옵니다.
• 카피 안: 캐치프레이즈나 버튼 문구를 10개, 20개씩 한꺼번에 낼 수 있습니다.
• 이미지 변형안: 메인 비주얼의 색이나 분위기를 바꾼 안을 여러 장 만들 수 있습니다.
• 회의 메모 요약: 긴 녹취록에서 결정된 사항과 해야 할 일을 뽑아낼 수 있습니다.

예전에는 반나절 걸리던 작업이 몇 분 만에 형태를 갖춥니다. 큰 변화입니다.

작업 시간을 가늠하기 어려워졌다

한편으로 곤란한 일도 생겼습니다. 작업에 걸리는 시간을 가늠하기 어려워진 것입니다.

첫 번째에 쓸 만한 안이 나올 때도 있고, 몇 번을 다시 만들어도 마음에 들지 않을 때도 있습니다. 지시 문구를 바꾸고, 참고 자료를 더하고, 다시 만들어 봅니다. 정신을 차려 보면 두 시간이 지나 있는 일도 드물지 않습니다.

지금까지는 “이 작업은 세 시간”이라고 견적을 내고, 쓴 시간으로 진행 상황을 봐 왔습니다. AI가 들어오면 이 견적을 믿기 어렵습니다. 작업 시간을 단위로 한 견적이나 진행 관리는 조금씩 맞지 않게 되고 있습니다.

빨라지지 않은 것은 ‘정하는’ 부분

AI로 안이 늘어나면, 그만큼 고르는 횟수도 늘어납니다. 카피 20개 중에서 하나를 고르는 것은 3개 중에서 고르는 것보다 시간이 걸립니다.

그리고 다음과 같은 일은 AI를 써도 짧아지지 않습니다.

• 팀 안에서 방향을 정한다: 어느 안으로 갈지 디렉터와 디자이너가 이야기해서 정합니다.
• 클라이언트에게 확인받는다: 안을 보여 주고 답을 받습니다. 클라이언트 회사 안에서 돌려 봐야 할 때도 있습니다.
• 수정 요청을 받을지 판단한다: 들어온 수정 요청이 처음에 약속한 범위 안인지 정합니다.

모두 사람이 생각하고 사람이 답을 내는 일입니다. AI는 판단 재료를 모아 주지만, 정하는 것은 사람입니다.

프로젝트가 멈춰 있을 때 이유를 하나씩 살펴보면, 작업이 늦어서라기보다 누군가의 판단을 기다리는 경우가 많을 것입니다. 팀 안의 누군가의 답인지, 클라이언트의 답인지. AI로 작업이 빨라진 만큼, 이 ‘기다림’이 전보다 더 눈에 띄게 되었습니다.

‘작업’을 세세하게 관리하는 의미는 옅어진다

지금까지의 태스크 관리는 일을 작업으로 나누고, 각각에 시간과 담당자와 기한을 붙이는 방식이 중심이었습니다. “와이어프레임 작성, 4시간, 민수 씨, 수요일까지” 같은 식입니다.

AI로 작업 시간이 짧아지고 게다가 가늠하기 어려워지면, 이런 세세한 관리의 의미는 옅어집니다. 4시간으로 견적한 작업이 20분 만에 끝날 때도 있고, AI로 다시 만드느라 반나절이 걸릴 때도 있기 때문입니다.

대신 기록해 두고 싶은 것은 다음과 같은 것입니다.

• 무엇을 정하는가
• 누가 정하는가
• 언제까지 정하는가
• 무엇으로 정해졌는가

지금까지와 앞으로를 나란히 놓으면 다음과 같습니다.

작업 기록이 필요 없어진다는 뜻은 아닙니다. 누가 무엇을 하고 있는지는 앞으로도 보이는 편이 안심됩니다. 다만 프로젝트를 앞으로 나아가게 하려고 정말로 따라가고 싶은 것은 ‘앞으로 기록하고 싶은 것’ 쪽입니다.

그래도 도구가 필요한 이유

“정하는 게 중요하다면, 이야기해서 정하면 되지 않나?” 하고 생각할지도 모릅니다. 그래도 도구는 필요합니다. 이유는 세 가지입니다.

1날짜와 인계는 지금처럼 관리가 필요하다

공개일이나 납기는 AI가 있어도 움직이지 않습니다. 클라이언트 확인이나 외주 사진가·코더와의 인계도 지금처럼 있습니다. 언제, 누구에게, 무엇을 넘길 것인가. 이 부분은 AI를 쓰기 시작해도 변함없이 관리가 필요합니다.

2안이 늘어날수록 “결국 어느 걸로 했더라?”가 생긴다

AI로 안을 내면 낼수록 손에는 안이 쌓입니다. 카피 30개, 배너 10장. 그중에서 무엇을 골랐는가. 왜 그 안으로 했는가.

정할 때는 기억해도 2주 뒤에는 떠오르지 않습니다. 클라이언트가 “역시 처음 안으로 하죠”라고 했을 때, 처음 안이 어느 것이었는지, 왜 뺐는지 거슬러 올라갈 수 없으면 처음부터 다시 이야기하게 됩니다.

3메신저 안에만 두면 정해진 것이 흘러가 버린다

많은 팀이 판단에 관한 대화를 메신저로 하고 있습니다. “B안으로 가죠.” “알겠습니다.” 간편하고 빠르지만, 정해진 내용은 금방 다른 이야기에 밀려 흘러갑니다.

나중에 찾아봐도 어느 메시지에서 정해졌는지 찾을 수 없습니다. 정해진 것을 정해진 곳에 남겨 둔다. 그러기 위한 도구로서, 태스크 관리 도구는 AI를 쓰는 팀에서도 도움이 됩니다.

관련메신저에서 부탁이 흘러가 버리는 이유는 입문 연재 「처음 쓰는 프로젝트 관리 도구」 제3회 「메일이나 메신저로 받은 부탁은 왜 흘러가 버릴까」에서 자세히 다룹니다

이 연재에서 다루는 것

이 연재에서는 AI를 쓰는 제작 팀이 판단과 합의를 어떻게 기록해 나갈지를 6회에 걸쳐 다룹니다. 제2회부터의 내용은 다음과 같습니다.

• 제2회 「태스크는 ‘만드는 일’보다 ‘정하는 일’로 세운다」: “메인 페이지 디자인을 만든다”를 “메인 비주얼의 방향을 두 안 중에서 정한다” 같은, 정하는 일 단위로 나눕니다.
• 제3회 「‘판단 대기’를 눈에 보이게 하기」: 판단 대기를 팀 내부 대기와 클라이언트 대기로 나눠서 봅니다. 정기 회의는 “이번 주에 클라이언트가 정해 줘야 할 것”부터 시작합니다.
• 제4회 「AI가 낸 안은 ‘완성품’이 아니라 ‘판단 재료’」: AI로 낸 안 중 무엇을 남기고 무엇을 버렸는지 기록합니다. “처음 안으로 돌려 주세요”라는 말을 들어도 이유를 거슬러 올라갈 수 있게 합니다.
• 제5회 「클라이언트의 ‘확인 대기’로 멈추지 않는 진행 방법」: 확인 요청을 메신저로 찔끔찔끔 보내지 않고, 기한을 붙여 한꺼번에 보내는 방법과, 클라이언트를 도구에 초대할지 목록을 보낼지의 구분을 다룹니다.
• 제6회 「기록이 있으면 AI가 더 많이 도울 수 있다」: 회의 메모에서 태스크 초안을 만들고, 태스크 목록에서 주간 보고 초안을 만드는 등 기록을 AI에 활용하는 방법을 다룹니다. 고객 정보를 어디까지 AI에 넘길지의 선 긋기도 생각합니다.

참고로, 태스크 관리 도구에 들어 있는 AI 기능의 요금은 별도 글 「프로젝트 관리 도구의 AI 기능은 얼마일까?」에서 비교하고 있습니다.

정리

• AI로 빨라진 것은 와이어프레임이나 카피 안 등을 ‘만드는’ 부분
• 팀 안의 방향 결정, 클라이언트 확인, 수정 판단 등 ‘정하는’ 부분은 빨라지지 않는다
• 프로젝트가 멈추는 이유는 작업 지연보다 누군가의 판단 대기인 경우가 많다
• 기록하고 싶은 것은 작업 시간이나 진행률에서 판단 기한, 정하는 사람, 정해진 것과 그 이유로 옮겨 간다

AI로 달라진 것은 일의 양이 아니라 시간이 걸리는 곳입니다. 태스크 관리 도구는 작업 목록에서 판단과 합의의 기록으로 역할을 넓힘으로써, AI와 함께 쓸 때 일을 더 잘 굴러가게 해 줍니다.

다음 회에서는 태스크를 ‘만드는 일’이 아니라 ‘정하는 일’로 세우는 방법을 다룹니다. 이 연재의 실천 예는 제2회부터 GeckoFlag 화면으로 소개해 나가겠습니다.