PMO 입장에서 본 일정 예측이 실패하는 진짜 이유
프로젝트 일정 예측, 참 어렵죠. 계획은 언제나 완벽한데, 현실은 늘 그 반대를 달려갑니다. 특히 PMO 입장에서는 이 일정 예측 실패가 곧 조직 신뢰 하락과 직결되기 때문에 민감할 수밖에 없습니다. 저도 여러 차례 "이번엔 제발 맞아라..."를 외치며 Gantt 차트를 바라본 적이 있어요. 그런데 반복되는 실패 속엔, 공통된 '패턴'이 있다는 걸 아시나요? 오늘은 실무 PMO 관점에서 본 일정 예측이 실패하는 진짜 이유와, 이를 어떻게 피할 수 있는지 실전 팁을 공유해봅니다.
목차
과신과 낙관주의의 오류
"이번엔 진짜 일정 맞출 수 있어요." 이 말, 얼마나 많이 들으셨나요? 일정 예측 실패의 가장 큰 원인은 기술력 부족이 아니라 '인간의 심리'입니다. 특히 초기 일정은 근거 없는 낙관론에 기반할 때가 많습니다. 실제로 Planning Fallacy(계획 오류) 이론은 사람들은 항상 자신이 예상한 시간보다 더 오래 걸린다고 설명합니다. 일정 예측의 첫걸음은, '의지'가 아니라 '데이터'여야 해요.
작업 단위 불명확
일정이 틀어지는 두 번째 이유는 WBS(작업 분해 구조)가 제대로 되어 있지 않기 때문입니다. “API 개발 5일” 같은 뭉뚱그린 태스크는 예측할 수 없어요. 저는 현장에서 항상 ‘작업 단위는 하루 이내로 나눌 것’을 권장합니다. 이렇게 해야 담당자가 실제 일정을 추정할 수 있고, 리스크도 초기에 식별됩니다.
| 나쁜 작업 정의 | 좋은 작업 정의 |
|---|---|
| 기능 구현 | 상품 목록 API 응답 구조 설계 |
| 디자인 반영 | 메인 화면 UI 컴포넌트 5종 적용 |
의존성과 병목 무시
일정 산정 시 흔히 빠뜨리는 게 바로 ‘타 부서 의존 작업’이에요. PMO 입장에서 보면, 내부 일정보다 외부 연계, 승인 대기, 발주 지연이 진짜 변수입니다. Critical Path를 정확히 추적하지 않으면 병목 구간에서 일정이 전파되는 걸 막을 수 없어요.
- 외부 승인 흐름을 일정에 명시할 것
- 병목 발생 시점에 buffer(여유일) 삽입할 것
과거 데이터 부재
일정 추정은 본질적으로 '예측'이지만, 예측은 '패턴'에서 나옵니다. 그런데 많은 프로젝트가 과거 유사 작업의 소요 시간 데이터를 보존하지 않아요. PMO 조직이라면 반드시 과거 일정 기록을 자산으로 축적해야 해요. 특히 Agile 환경에서는 스프린트 속도(Velocity), Story Point 평균 처리량 같은 데이터가 필수입니다.
| 필요한 데이터 | 활용 방식 |
|---|---|
| 이전 유사 기능 소요 일수 | 신기능 일정 산정 근거 |
| 릴리즈별 이슈 처리량 | 결함 예측 및 QA 일정 확보 |
진척 공유 체계의 부재
계획만 잘 세워도 절반은 성공이라고 하지만, 나머지 절반은 ‘공유’입니다. 일정 실패는 많은 경우 진척 정보가 ‘제때, 정확하게’ 전달되지 않아서 생깁니다. 특히 외부 협력사나 연동 파트너와 일정 이슈를 실시간 공유하지 않으면 예측 실패가 가속화돼요. PMO 입장에서는 ‘진척 데이터 자동화 수집’ 체계가 필요합니다.
- JIRA, Notion, ClickUp 등 이슈 기반 진척 연동 필수
- 일일/주간 보고 자동화 → 수동 업데이트 최소화
실패를 줄이는 예측 전략
일정 예측의 정확도를 높이려면 결국 세 가지를 확보해야 합니다: 기준점, 패턴, 반복성. 일정은 단순한 수치가 아니라, 문화이자 훈련이에요. 다음은 제가 현장에서 정리한 실전 전략입니다.
- 일정 추정 전, 과거 프로젝트 3건 이상 비교할 것
- 낙관/비관/기준치 3단계 예측 병행
- 일정 변경 시 원인과 지연 일수 기록 습관화
심리적 낙관주의와 경험 부족, 데이터 부재가 복합적으로 작용합니다.
과거 이력 기반의 데이터와 반복 가능한 산정 템플릿이 필요합니다.
중간 산출물 지연, 승인 대기 증가, 완료 보고 미흡 등이 주요 징후입니다.
일정을 조율하는 관리자이자, 데이터를 기반으로 리스크를 조기 감지하는 역할입니다.
모든 일정 변경의 원인을 기록하고 주기적으로 리뷰하는 문화를 만들어야 합니다.
일정 예측은 단지 날짜 맞추기의 문제가 아닙니다. 그것은 조직에 대한 신뢰의 문제이고, 프로젝트 품질을 반영하는 거울이에요. PMO로서 느낀 가장 큰 교훈은, ‘일정은 사람이 아니라 구조가 만든다’는 것이었습니다. 더 이상 탓하거나 믿지 말고, 데이터를 기반으로 한 예측 문화로 전환해보세요. 실패를 반복하는 조직과 성공하는 조직의 차이는 결국 예측 정확도에서 시작됩니다.
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