Carmona(25.08.06) AACE 웨비나 - AI를 활용한 비용 및 일정 분석의 향상

(25.08.14) 웨비나 영상:  Elevating Cost & Schedule Analysis with AI - On-demand

(25.08.06) 웨비나발표내용:

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구분	주요 내용
주최 및 발표자	- 주최: AACE International - 스폰서: Lumivero - 발표자: Manuel Carmona (ED Training Ltd. 소속, Decision & Risk Analyst)
목적	AI를 활용한 비용 및 일정 분석 향상 방안 소개
도구	- Excel 기반 @RISK (Monte Carlo Simulation) - GPT 등 LLM 기반 AI 도구
핵심 개념	- 확률적 비용 추정 (Probabilistic Estimating) - Monte Carlo Simulation - 불확실성 모델링 - Prompt Engineering
AI 활용 주요 사례	- 분포함수 선택을 위한 AI 조언 - 전문가 추정값의 검증 또는 보완 - LLM을 통한 분포 추천 및 모형 입력값 확인 - 리스크와 작업 간 연계 모델링 (e.g. 일정 지연 리스크)
프롬프트 전략	- 역할(Task)과 목적 정의 - 맥락(Context) 강조 - 명확한 출력 포맷 요구 (예: 히스토그램, 회귀계수 등) - GPT가 “질문을 되묻게” 유도하여 이해 확인
경고 및 유의사항	- AI의 “환각(hallucination)” 가능성 주의 - 전문가 판단과 병행 사용 필수 - 민감 정보 입력 지양 - 지속적 검증과 보완 필요
적용 가능 분야	- 리스크기반추정(RBE) - 일정 분석 (Primavera 또는 MS Project 연계) - 정책 불확실성, 기후 리스크, 지오폴리틱 리스크 분석
Q&A 주요 이슈	- 날씨/기상 리스크 예측에 AI 활용 가능성 (NOAA 등 데이터 기반) - 프로젝트 실행 중 예측 가능성 개선 - 정치적·정책적 리스크 AI 반영법 - 건설 분야에 특화된 프롬프트 설계법 등

 

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🧠 전달 메시지 요약

1. AI는 분석 보조 수단이지, 결정 도구는 아님.
2. Prompt 설계 능력은 AI 활용의 핵심이다.
3. 분포 함수 선택 등 확률 기반 모델링의 정확도를 AI로 보완할 수 있다.
4. 전문성과 AI의 결합이 진정한 활용법이다.

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📌 향후 활용 방안 제안

• 프로젝트 리스크 분석 시, LLM을 “검증 도구”로 활용하여 SME 추정값의 합리성 확인
• @RISK 기반 시뮬레이션을 위한 입력값 도출/정제에 AI 활용
• 교육 프로그램 구성 시, Prompt Engineering과 리스크 기반 시뮬레이션의 통합 교육 구성
• AACE RP 문서 요약 자동화용 프롬프트 정형화

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■ 발표내용:

정확한 비용 및 일정 예측을 위해서는 단일 지점 추정치 이상의 것이 필요합니다. 실제 불확실성을 반영하는 모델이 필요합니다. EdyTraining Ltd의 리스크 및 의사 결정 분석 전문가인 Manuel Carmona가 진행하는 실습형 전문가 웨비나에 참여하여 몬테카를로 시뮬레이션의 힘을 활용하고 AI를 협업 파트너로 활용하여 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 비용 추정 모델을 구축하는 방법을 알아보세요.

 

이 웨비나에서 배울 내용:

• AI를 비용 추정 모델링의 사고 파트너로 활용하기:
• AI를 아이디어 검증 도구로 활용해 더 나은 모델링 질문을 수립하고, 가정을 검증하며, 비용 추정 문제를 해결하고, 시뮬레이션 과정 전반에 걸쳐 의사결정을 지원하는 방법을 배우세요.
• 몬테카를로 시뮬레이션 및 확률적 비용 추정을 마스터하기
• 확률적 모델링이 가능한 모든 프로젝트 결과를 포착하여 단일 지점 비용 추정을 넘어 보다 정보에 기반하고 회복탄력성이 뛰어난 계획으로 나아갈 수 있는 방법을 이해합니다.
• RTF 및 CREATE 기법을 사용하여 효과적인 AI 프롬프트 개발하기
• 모델 구축, 매개 변수 선택, 시나리오 분석 및 불확실성 평가를 안내하기 위해 명확하고 목적이 명확한 AI 상호 작용을 구성하는 데 도움이 되는 두 가지 실용적인 프롬프트 작성 방법을 살펴봅니다.
• AI 지침을 통해 시뮬레이션 설정 및 분석을 강화하세요.
• AI 모델이 확률 분포를 선택하고, 모델 기능(예: Excel 수식)의 문제를 해결하고, 불확실성에 대한 2차 평가를 제공하고, 다양한 시뮬레이션 가정을 비교 분석하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.

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K-Risk에서는 이 웨비나의 후기 등 매월 2회씩(매월 두번째, 네번째 목요일 오후9시~10시) RM(Risk Management) 공부 모임이 있습니다. K-Risk 회원이면 누구나 이 모임에 참여하여 RM을 공부하실 수 있습니다. 이 모임에 참여하고자 하시는 분은 아래 링크에 응답을 남겨주세요. 

https://forms.gle/uMtzdWFgRsqhEh5f6