2026년 6월 10일~11일 서울 그랜드하얏트 호텔에서 PMI Global Summit Seires Seoul 행사가 있습니다.
Day 2: 2026.06.11
| 주제 | 핵심 메시지 |
| PMO의 역할 변화 | 과거 PMO는 거버넌스, 통제, 보고 중심이었지만, 이제는 전략 실행과 가치 실현을 돕는 전략적 조직으로 전환되어야 함 |
| 전략적 PMO의 의미 | 이름만 “Strategic PMO”로 바꾸는 것이 아니라, 경영진이 미처 보지 못한 인사이트와 의사결정 정보를 제공해야 함 |
| Portfolio Management → Portfolio Intelligence | 단순히 프로젝트 포트폴리오를 관리하는 수준을 넘어, 어떤 사업을 선택하고 조정해야 하는지 판단할 수 있는 포트폴리오 지능이 필요함 |
| 공급망·제조 환경의 변화 | 지정학, 관세, 공급망 위기, 기술 변화 등으로 불확실성이 커져 PMO도 더 빠르고 유연하게 대응해야 함 |
| 가벼운 거버넌스 | 과도한 보고와 리뷰보다, 핵심 KPI와 의사결정 중심의 최소한의 가치 있는 거버넌스가 필요함 |
| 전략과 실행의 연결 | PMO는 전략, 포트폴리오, 프로젝트, 현장 실행을 연결하여 “왜 이 프로젝트를 하는가”를 명확히 해야 함 |
| 비즈니스 언어 사용 | 경영진에게 일정·진척률만 보고하지 말고, 지연이 매출·가치실현·손실에 어떤 영향을 주는지 비즈니스 언어로 설명해야 함 |
| 가치실현 관리 | 프로젝트 종료가 끝이 아니라, 종료 이후 실제 편익과 사업가치가 실현되는지를 추적해야 함 |
| 책임성 | 가치실현이 실패하는 가장 큰 이유는 책임 주체가 불명확하기 때문이며, 명확한 Business Owner가 필요함 |
| 적응형 거버넌스 | 고정된 Gate 중심 관리보다, 명확한 방향과 경계 안에서 유연하게 움직이는 Guardrail 방식이 중요함 |
발표자별 핵심 발언
| 발표자 | 핵심 발언 |
| Americo Pinto | 전략적 PMO는 단순히 포트폴리오를 관리하는 조직이 아니라, 경영진에게 새로운 질문과 인사이트를 제공하는 전략적 자산이어야 한다고 강조 |
| Sean O’Brien | Schneider Electric 사례를 통해 공급망 위기와 불확실성 속에서 PMO가 혁신, 권한위임, KPI 중심 거버넌스, 전략-실행 연결 역할을 강화해야 한다고 설명 |
| Manohar Araguntla | PMO가 프로젝트 결정 이후에 참여하는 것이 아니라, 전략 논의 초기부터 참여해야 리스크, 일정, 가치실현을 현실적으로 반영할 수 있다고 강조 |
| 발표자 | 주요 내용 |
| David Time | 복잡한 글로벌 프로젝트에서는 명확성과 신뢰가 가장 중요하다고 강조. 좋은 프로젝트 전문가는 가정과 기대치를 명시적으로 대화하고, 문제를 조기에 드러낼 수 있는 안전한 환경을 만든다고 설명함. |
| Boris Maron | Oracle의 대형 건설 프로젝트 경험을 바탕으로, 프로젝트 실패 원인 중 상위에 책임성과 오너십 부족이 있다고 설명. 역할 명확화, 단일 책임선, 자율성 부여, 운영 리듬의 중요성을 강조함. |
| 제목 | 시사점 |
| 프로젝트 착수 시 Charter 강화 | 범위, 책임, 의사결정 방식, 성공 기준, 실패 기준을 명확히 기록 |
| Bad news early 문화 | 리스크와 문제를 늦게 숨기지 않고 조기에 공유하도록 장려 |
| 단일 책임선 설정 | “여러 명이 책임진다”는 구조를 피하고 책임자를 명확히 지정 |
| 정기적 운영 리듬 | 주간·월간 리뷰, 이슈 점검, 의사결정 회의 체계를 고정 |
| 마이크로매니지먼트 지양 | 담당자에게 자율성과 권한을 부여하되, 결과와 책임은 명확히 관리 |
| 압박 상황의 소통 강화 | 바쁠수록 회의를 줄이는 것이 아니라, 짧고 명확한 소통을 늘려야 함 |
| 팀 회복 관리 | 고압 상황 이후에는 휴식, 인정, 사후 회고가 필요 |
Day 1: 2026.06.10
아래 발표는 프로젝트 성공의 기준을 ‘납기·예산·요구사항 충족’에서 ‘이해관계자가 인정하는 가치 창출’로 전환해야 한다는 내용을 다룬 발표입니다.
발표자: 추후 제공
발표제목: 추후 제공
| 구분 | 핵심 내용 |
| 발표주제 | 프로젝트 성공의 재정의: 산출물 중심에서 가치 중심으로 |
| 발표 배경 | 발표자는 한국 통신회사에서 수백만 명이 사용하는 고객용 IT 서비스를 담당하며, 고객서비스 앱과 멤버십 앱을 하나의 메가 앱으로 통합하는 대규모 IT 개발 프로젝트를 수행한 경험을 소개하였다. |
| 문제의식 | 프로젝트는 일정 준수, 요구사항 구현, 서비스 안정성 확보 등 전통적 기준으로는 성공적이었다. 그러나 최종 리뷰에서 핵심 이해관계자로부터 “왜 이렇게 많은 노력이 필요했는가?”라는 질문을 받으며, 프로젝트 성공에 대한 인식 차이를 경험하였다. |
| 핵심 메시지 | 프로젝트 성공은 단순히 정해진 기능을 만들고 일정 안에 출시하는 것만으로 판단해서는 안 된다. 실제 성공은 이해관계자가 그 결과를 가치 있는 성과로 인식하는가에 달려 있다. |
| 주요 내용 1 | 발표자는 프로젝트팀은 납기, 범위, 안정성 등 Delivery 관점에서 성공을 판단했지만, 이해관계자는 비용 대비 효과, 효율성, 고객경험 개선 등 Value 관점에서 성공을 판단하고 있었다고 설명하였다. |
| 주요 내용 2 | 이 인식 차이를 해결하기 위해 조직 내에서 Value Canvas를 만들었다. 이는 고객경험, 전략적 중요도, 비즈니스 영향, 기대효과, 투입노력 등을 함께 고려하여 다양한 프로젝트나 기능의 가치를 비교할 수 있도록 한 공통 프레임워크이다. |
| 주요 내용 3 | Value Canvas와 1~5점 가중치 기반의 Scoring Model을 도입하여, 매출 증대 기능과 고객경험 개선 기능처럼 서로 다른 유형의 가치를 하나의 기준으로 비교할 수 있게 되었다. |
| 주요 내용 4 | 이 프레임워크를 도입한 뒤 의사결정 방식이 개인 의견이나 영향력 있는 부서 중심에서 벗어나, 합의된 기준과 데이터에 기반한 가치 중심 의사결정으로 바뀌었다. |
| 주요 내용 5 | 프로젝트 완료 후에도 단순히 “일정 내 출시했다”가 아니라, 프로젝트 시작 시 합의한 기준으로 고객문의 감소, 셀프서비스 이용 증가, 사용자 활동지표 개선 등을 검증하였다. |
| 결론 | Product Manager 또는 Program Manager의 역할은 단순히 제품을 전달하는 사람이 아니라, 이해관계자를 정렬시키고 조직이 성공을 어떻게 정의할지 돕는 가치 실현의 촉진자로 확장되어야 한다. |
| 발표자 | Speaker 1 |
아래 발표는 Planisware/PlanSphere 기반 전략적 포트폴리오 관리(SPM)와 AI 챗봇 OSCAR 활용 시연에 관한 내용으로 정리할 수 있습니다.
| 발표주제 | 핵심내용 |
| AI 기반 전략적 포트폴리오 관리: 전략과 실행의 연결 | 발표자는 조직이 여러 프로젝트·프로그램·제품을 운영할 때 겪는 핵심 문제로 전략 실행의 가시성 부족과 관리 우선순위 변화 대응의 어려움을 제시하였다. Planisware/PlanSphere를 활용하면 전략목표, 예산, 일정, OKR, 자원, 프로젝트 실행 데이터를 하나의 포트폴리오 관점에서 연결해 볼 수 있으며, 이를 통해 어떤 이니셔티브가 전략목표 달성에 기여하는지 확인할 수 있다고 설명하였다. |
| 전략목표와 실행 데이터의 연계 구조 | 전략은 시간, 재무, 제품/성과 기준으로 구조화되며, 실행 측면에서는 인력, 역량, 비용, 일정, OKR 등의 운영 데이터가 연결된다. 이를 통해 경영진은 전략목표별 진행률, 관련 프로젝트, 투자 규모, 성과 추세를 한눈에 파악할 수 있다. |
| OSCAR를 활용한 포트폴리오 분석 | 통합 AI 챗봇인 OSCAR가 대시보드의 전략지표와 실행 데이터를 분석하여 주요 프로젝트의 상태, 일정 지연 사유, 성과 기여도 등을 요약한다. 예를 들어 R&D 004 프로젝트의 일정 지연 원인을 질의하자, OSCAR는 경영진의 연기 결정이 원인이라고 분석하였다. |
| 시나리오 기반 의사결정과 우선순위 조정 | PlanSphere에서는 전략을 시나리오로 정의하고, 특정 이니셔티브 조합을 실행했을 때 전략목표, 자원, 예산, 수익, OKR에 어떤 영향이 발생하는지 실시간으로 비교할 수 있다. 발표자는 ESG 목표, 특히 “2035년까지 탄소배출 제로” 목표 달성을 위해 어떤 프로젝트를 추가해야 하는지를 OSCAR에게 추천받는 사례를 시연하였다. |
| 자원·재무 병목 분석 및 최적화 | 선택된 시나리오에서 프로젝트 관리 부서의 자원 병목, 예산 초과 가능성, 일정 충돌을 분석하고, 프로젝트 제거 또는 일정 연기 방식으로 조정할 수 있음을 보여주었다. 이 과정도 OSCAR가 최적화 제안을 수행하여 병목을 완화하는 방식으로 설명되었다. |
| 결론: 전략 정렬은 지속적 과정 | 발표의 결론은 전략적 정렬이 일회성 계획이 아니라, 계획한 시나리오와 실제 결과를 비교하고 차이를 학습하여 다음 의사결정 주기에 반영하는 지속적 포트폴리오 관리 과정이라는 점이다. 즉, 전략목표 달성을 위해 정기적으로 포트폴리오를 검토하고, 우선순위를 조정하며, 자원과 예산 제약을 반영해야 한다는 메시지를 전달하였다. |
2026.06.10 11:20~ 오전 패널토론회
Global Summit - The Gigaproject Reality: Why Collaboration Drives Success Beyond Control
| 구분 | 내용 |
| 세션 주제 | Giga Project에서 복잡성이 커질수록 어떻게 협업, 정렬, 의사결정, 지속가능성을 확보할 것인가 |
| 주요 참석자 | Changi Airport Group의 Boon Chak Yu / PMI Giga Projects 담당 Ben Green |
| 핵심 메시지 | Giga Project의 성공은 규모를 통제하는 것이 아니라, 공동 목적을 중심으로 사람·조직·계약·데이터를 정렬하는 것에 달려 있음 |
| 발표자 | 배경 | 주요관점 |
| Boon Chak Yu / Changi Airport Group | 싱가포르 창이공항 마스터플래닝 및 개발 담당. 기존 터미널과 대규모 프로젝트를 관리 | 공항 프로젝트는 복잡성이 매우 높으므로 협업, 조기경보, 이해관계자 정렬, 유연한 의사결정이 중요 |
| Ben Green / PMI | 호주 출신 구조기술자. 싱가포르와 지역 내 대형 프로젝트 경험. PMI Giga Projects 담당 | 대형 프로젝트는 기존 통제 방식보다 투명성, 협업계약, 프런트엔드 계획, 지속가능성이 핵심 |
| 주요논점 | 설명 | 시사점 |
| Giga Project의 본질 | 단순히 규모가 큰 프로젝트가 아니라 이해관계자, 리스크, 의사결정, 공급망이 복잡하게 얽힌 프로젝트 | 규모보다 복잡성 관리가 핵심 |
| 통제의 한계 | 대형 패키지를 한 계약자에게 넘긴다고 리스크가 사라지지 않음 | 리스크는 결국 발주자에게 돌아오므로 공동 관리가 필요 |
| 협업의 중요성 | live dashboard, risk register, 공정·비용 정보 공유가 필요 | 투명성이 협업의 전제 |
| 이해관계자 관리 | Marina Bay Sands 사례처럼 수많은 이해관계자가 동시에 참여 | 프로젝트관리자는 이해관계자의 기대와 목표를 통합해야 함 |
| 협업계약 | Changi Airport는 collaborative contract를 적용 | 리스크 프리미엄을 줄이고, 리스크를 숨기기보다 조기에 공유 |
| 조기경보 시스템 | 문제가 발생한 뒤 통보하는 것이 아니라, 발생 전에 알리고 함께 대응 | 공급망 리스크와 일정 리스크 대응에 효과적 |
| 프런트엔드 계획 | 초기 기획단계에서 비전, 이해관계자, 범위, 리스크를 충분히 정렬해야 함 | 초기 계획 부족은 후속 단계에서 큰 비용 증가로 이어짐 |
| 변경비용 곡선 | 개념단계 변경은 1배 비용, 설계단계는 3~5배, 시공단계는 10~100배까지 증가 가능 | 초기 의사결정 품질이 전체 프로젝트 성패를 좌우 |
| 수직적 통합 | 공항 프로젝트는 현장 실무자부터 정부·부처·총리까지 연결되는 의사결정 구조 필요 | Giga Project는 개인 영웅이 아니라 팀과 체계로 수행해야 함 |
| 혁신 Friday | 창이공항은 매주 금요일을 혁신의 날로 지정해 일반 회의 대신 기술 탐색·아이디어 발굴에 활용 | 통제 중심 거버넌스보다 가치, 정렬, 전달 중심의 일하는 방식 필요 |
| AI와 의사결정 | AI, 디지털 트윈, 실시간 데이터로 회의 중 빠른 시뮬레이션과 개략 판단 가능 | 최종 결정 전 검증은 필요하지만, 초기 판단 속도가 크게 향상 |
| 기술 수용 | 건설산업은 신기술 도입이 느린 편 | 개인에게 “무엇이 도움이 되는가”를 보여줘야 기술 채택이 촉진됨 |
| 공급망 회복탄력성 | 협업계약에서는 자재 부족 가능성을 사전에 공유하고 프로젝트 간 우선순위를 조정 가능 | 협업적 사고가 공급망 리스크 관리에도 직접 기여 |
| 지속가능성 | 프로젝트관리자는 환경영향, 탄소, 자원낭비, 경제적 가치까지 고려해야 함 | 지속가능성은 부가 요건이 아니라 프로젝트 성공 기준 |
| 성공의 재정의 | 시간과 비용만으로 성공을 판단하지 말고, 사회·사람·환경·경제가치를 함께 봐야 함 | P5 관점: People, Planet, Profit 중심의 가치 평가 필요 |
| 장기적 가치 | Changi Airport는 “프로젝트가 끝난 뒤 친구가 남았는가”를 성공 기준으로 봄 | 관계를 망가뜨리는 성공은 진정한 성공이 아님 |
| 리더십 교훈 | 듣기, 버블에서 벗어나기, 영향 인식, 기술 수용, 팀워크 | Giga Project 리더는 통제자가 아니라 연결자와 조정자 역할을 해야 함 |
| 구분 | 전통적 접근 | 협업적 접근 |
| 리스크 관리 | 계약자에게 리스크 전가 | 발주자·시공자·컨설턴트가 공동 관리 |
| 계약 구조 | Claim, 책임, 페널티 중심 | 조기경보, 공동 해결, 성과 공유 중심 |
| 정보 공유 | 제한적, 방어적 | 실시간 대시보드, 리스크등록부, 비용·공정 공유 |
| 문제 대응 | 문제 발생 후 통보 | 발생 전 조기경보와 공동 대응 |
| 의사결정 | 위계적·폐쇄적 | 이해관계자 정렬과 공동 판단 |
| 성공 기준 | 공기·공사비 준수 | 가치, 관계, 지속가능성, 장기성과 포함 |
| 실무접 시사점 | 내용 |
| 1. Giga Project는 리스크 전가보다 리스크 공유가 필요 | 계약으로 리스크를 넘겨도 실제 문제는 발주자와 프로젝트 전체에 영향을 미침 |
| 2. 투명성이 협업의 출발점 | 공정, 비용, 리스크 정보를 숨기지 않고 공유해야 신뢰가 형성됨 |
| 3. 초기계획이 가장 큰 레버리지 | 개념·기획 단계에서의 잘못된 판단은 시공단계에서 10~100배 비용으로 확대될 수 있음 |
| 4. 조기경보 체계가 회복탄력성을 만든다 | 공급망, 자재, 일정 리스크를 사전에 인지하면 프로젝트 간 조정과 우선순위 판단이 가능 |
| 5. AI는 의사결정 속도를 높이는 보조수단 | AI 시뮬레이션과 개략 산정은 빠른 판단을 돕지만, 최종 판단은 전문가 검증이 필요 |
| 6. 지속가능성은 성공 기준에 포함되어야 한다 | 환경보호, 사회적 가치, 경제적 이익을 함께 고려해야 장기적으로 성공한 프로젝트가 됨 |
| 7. 리더십의 핵심은 듣기와 연결 | Giga Project 리더는 지시하는 사람이 아니라 이해관계자를 연결하고 정렬하는 사람 |
Global Summit From Shipyards to Smart Hospitals to Consumer Tech: Leading AI Transformation at Scale
| 구분 | 주요 내용 | 시사점 |
| 세션 주제 | AI Transformation을 실제 기업과 조직에서 어떻게 실행할 것인가 | AI는 더 이상 파일럿이 아니라 실제 경영·운영 혁신 과제 |
| 참여 산업 | 조선, 의료, 소비자 가전/전자 | 산업은 다르지만 AI 전환의 고민은 유사함 |
| 핵심 질문 | AI를 어떻게 비즈니스, 고객, 조직문화와 연결할 것인가 | 기술보다 실행체계와 조직 변화가 중요 |
| 산업/기관 | 발표자 관점 | AI전환의 주요 과제 | 핵심 메시지 |
| 조선산업 / 한화오션 | 선박 건조는 2~3년이 걸리는 장기 프로젝트이며, 매번 요구사항이 다른 맞춤형 프로젝트 | 데이터와 AI 연결, 리스크 예방, 비용·품질·납기 중심의 우선순위 설정 | AI는 개별 업무 자동화보다 프로젝트 전체 흐름과 리스크를 관리하는 도구 |
| 의료산업 / 삼성서울병원 | 병원은 의사, 간호사, 약사, 기록 전문가, IT 등 이해관계자가 매우 복잡한 조직 | 이해관계자 조율, 신뢰 확보, 범위·시간·비용 관리, 환자 중심 성과 측정 | AI 도입은 기술 문제가 아니라 이해관계자 관리와 프로젝트 관리의 문제 |
| 소비자 기술 / LG전자 | 제조업은 디지털 기업처럼 빠르게 출시 후 수정하기 어렵고, 품질 확보가 필수 | AI로 개발 속도는 빨라지지만 제조 품질과 출시 책임은 여전히 중요 | 제조업 AI 전환은 속도와 품질의 균형이 핵심 |
| 주요 논점 | 설명 | 의미 |
| AI는 개인 생산성만 높여서는 부족 | 코파일럿, 챗봇 등으로 개인 업무는 빨라질 수 있지만 전체 프로세스가 줄어들지는 않음 | 병목구간, Critical Path, 협업 구조까지 재설계해야 함 |
| 프로세스 재설계 필요 | 기존 업무방식은 그대로 두고 AI만 붙이면 조직 성과 개선에 한계가 있음 | AI 전환은 업무 프로세스 혁신과 함께 추진되어야 함 |
| 성과 측정의 어려움 | AI ROI를 단순 비용절감으로 계산하기 어려움 | 환자 수용능력 증가, 입원일수 단축, 품질 향상, 지속가능성 등으로 평가 필요 |
| 빠른 실험과 신뢰 확보 | 완벽할 때까지 기다리기보다 작은 성공을 통해 조직 신뢰를 확보해야 함 | Quick-win 과제와 장기 과제를 구분해 추진해야 함 |
| 사람 중심 전환 | AI로 인한 불안을 줄이고 구성원을 혁신의 주체로 만들어야 함 | AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 역할 전환을 지원하는 도구 |
| 구분 | 버려야할 것 | 집중해야 할 것 |
| 조선산업 | 완벽해질 때까지 기다리는 태도 | 실패하더라도 시도하고, 검증하고, 확장하는 방식 |
| 의료산업 | AI를 목적 자체로 보는 관점 | 환자 중심, 더 나은 진료와 빠른 회복 |
| 제조업 | AI 기술 자체에만 매몰되는 태도 | 우리가 무엇을 만들고 왜 만드는지에 대한 인간 중심의 판단 |
6월 10일 수요일 오전 9:00 - 오전 10:30
AI 시대의 인간 잠재력 Human Potential in the Age of AI
AI가 조직의 운영 방식을 급속도로 변화시키면서, 프로젝트 전문가들은 더욱 복잡해진 환경, 더 빠른 의사결정, 그리고 끊임없는 변화를 헤쳐나가야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이번 기조 연설에서 신경과학자이자 미래 전략가인 장동선 박사는 신기술이 우리의 사고 방식, 협업 방식, 리더십에 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴봅니다. 장동선 박사는 신경과학, 행동과학, 혁신 전략을 바탕으로 AI 시대에 가장 중요한 인간의 역량인 비판적 사고, 적응력, 호기심, 집단 지성을 심도 있게 분석합니다. 또한, 더 강력한 의사결정, 다양한 관점, 의미 있는 인간적 유대감이 불확실한 환경에서 팀의 성과를 높이는 데 어떻게 기여할 수 있는지 탐구합니다. 본 세션은 프로젝트 전문가들이 더 큰 주도권과 자신감을 가지고 한 단계 도약하여, 복잡한 상황을 헤쳐 나가고 더 나은 성과를 이끌어내는 데 필요한 역량을 강화할 수 있도록 돕기 위해 마련되었습니다.
현대 조직에서 AI와 신기술이 인간의 인지, 의사결정, 협업에 어떤 영향을 미치는지 이해하고;
복잡하고 AI가 도입된 환경에서 효과적으로 리더십을 발휘하기 위해 프로젝트 전문가들이 강화해야 할 인간 역량(비판적 사고, 적응력, 집단 지성 등)을 파악합니다.
▣ 연사 소개
▣ 발표요지
| 구분 | 핵심 내용 | 의미/시사점 |
| 연설 배경 | PMI APAC 대표가 PMI Global Summit Series Seoul 참석자를 환영 | 서울 행사는 PMI 글로벌 커뮤니티가 아시아의 역동성을 경험하는 자리로 소개됨 |
| 개인적 배경 | 연사는 서울 출생, 스위스 유학, 미국 경력, 싱가포르 거주 경험을 언급 | 한국적 뿌리와 글로벌 시민 정체성을 동시에 가진 인물로서 PMI의 글로벌 커뮤니티 가치를 강조 |
| 행사 규모 | 40여 개국, 400명 이상의 참가자 참석 | 다양한 국가와 산업의 전문가가 모인 점이 PMI 커뮤니티의 힘으로 제시됨 |
| 참가 산업 | 광업, IT, 건설, 제약 등 다양한 산업 분야 | 프로젝트 관리는 특정 산업에 한정되지 않고 모든 변화와 실행 영역에 적용됨 |
| 행사 주제 | More Together | 더 많은 역량, 신뢰, 유대감을 함께 구축하자는 메시지 |
| 서울 개최 이유 1 | 기술 혁신 | 한국은 반도체, 5G, R&D 투자 등 기술 혁신 역량이 강한 국가로 소개됨 |
| 서울 개최 이유 2 | 회복탄력성과 변혁 | 한국은 짧은 기간에 가난한 나라에서 주요 경제대국으로 성장한 대표적 사례 |
| 서울 개최 이유 3 | 문화적 영향력 | BTS, K-pop 등 한국 문화의 글로벌 영향력을 언급하며 서울의 상징성을 강조 |
| 한국어 키워드 1 | 빨리빨리 | 단순한 속도가 아니라 행동 지향성, 민첩성, 빠른 적응 능력을 의미 |
| 프로젝트 시사점 1 | 속도와 규율의 균형 | 프로젝트 전문가는 빠른 실행과 품질, 긴급성과 체계성을 함께 관리해야 함 |
| 한국어 키워드 2 | 알아서 해 | 자율성, 책임감, 결과 중심의 문제 해결 문화를 의미 |
| 프로젝트 시사점 2 | 명시되지 않은 기대까지 충족 | 프로젝트 전문가는 지시받은 일만 수행하는 것이 아니라, 이해관계자가 기대하는 결과를 스스로 찾아내야 함 |
| 한국어 키워드 3 | 정(情) | 신뢰, 배려, 공감, 공유된 경험을 통해 형성되는 인간적 유대감 |
| 프로젝트 시사점 3 | 협업은 프로세스가 아니라 관계 | 이해관계자 관리와 장기적 협력에는 신뢰와 인간적 유대가 필수 |
| 글로벌 인재 격차 | 현재 약 4천만 명의 프로젝트 전문가가 있고, 2035년까지 3천만 명이 추가로 필요 | 전 세계 변혁 프로젝트 증가로 프로젝트 전문 인력 수요가 계속 확대됨 |
| 프로젝트 수요 증가 배경 | 에너지 전환, 인프라 변혁, AI·디지털 전환 | 변화가 발생하는 곳에 프로젝트가 생기며, 변혁 규모가 커질수록 프로젝트 전문성이 중요해짐 |
| 프로젝트 성공률 문제 | 프로젝트 중 약 절반만이 가치 창출에 성공 | 투자 규모가 커도 프로젝트 성공과 가치 실현은 자동으로 보장되지 않음 |
| 성공률 향상 요인 | MRE 4가지를 실천하는 전문가의 성공률이 3.5배 이상 높음 | 프로젝트 성공에는 기술적 관리뿐 아니라 인식, 주인의식, 재검토, 전략적 관점이 필요 |
| MORE 1 | Managed Perception / 인식 관리 | 고객, 수혜자, 후원자가 성공과 가치를 어떻게 인식하는지가 중요 |
| MORE 2 | Own Success / 성공에 대한 주인의식 | 프로젝트 전문가는 납기·예산 준수를 넘어 프로젝트 성공 자체에 책임감을 가져야 함 |
| MORE 3 | Reassess the Parameters / 조건의 지속적 재검토 | 시장, 기술, 조직 전략, 리더십 우선순위가 변하므로 프로젝트 목표와 조건을 계속 점검해야 함 |
| MORE 4 | Expand Perspective / 관점 확장 | 프로젝트를 조직 전략과 기업 가치의 맥락에서 보고, 경영진의 비즈니스 파트너가 되어야 함 |
| PMI의 역할 | 실무 학습, 실제 사례, 공유 경험 제공 | PMI는 프로젝트 전문가들이 변화하는 시대에 필요한 역량을 키우도록 지원 |
| 시대 인식 | 변동성, 불확실성, 복잡성, 급속한 기술 변화 | 지금은 프로젝트 전문가에게 가장 도전적이면서도 중요한 시기 |
| AI의 영향 | AI가 프로젝트 수행 방식과 전문직의 역할을 변화시킴 | 프로젝트 전문가도 AI 시대에 맞게 스스로의 역할과 역량을 재정의해야 함 |
| 최종 메시지 | 인간, 프로젝트 전문가, 글로벌 커뮤니티로서 함께 성장해야 함 | 프로젝트 성공을 극대화하고 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 “More Together”가 필요 |
Pierre Le Manh
Pierre Le Manh is President and CEO of the Project Management Institute (PMI), the world’s leading organization for project professionals, providing universally recognized professional certifications including the PMP, lifelong learning and development,
www.pmi.org
| 구분 | 핵심 내용 | 의미/시사점 |
| 대담 도입 | AI가 프로젝트 전문가의 역할과 필요한 역량을 어떻게 바꾸는지 논의하기 위해 PMI CEO를 소개 | AI 시대에 프로젝트 전문직의 변화가 핵심 의제로 제시됨 |
| 서울에 대한 인상 | Pierre Le Manh는 과거 LG, 삼성 등 한국 기업과의 비즈니스 경험을 언급하며 한국의 에너지와 속도감을 긍정적으로 평가 | 한국은 빠른 실행력과 기술 수용성이 높은 시장으로 소개됨 |
| 한국과 AI | 한국의 빠른 실행 문화, 로봇 활용, 제조 현장 기술 적용을 AI와 잘 맞는 특성으로 언급 | 한국은 AI가 가상공간을 넘어 실제 산업 현장에 적용되는 사례가 많은 국가로 평가됨 |
| APAC의 다양성 | 아시아·태평양은 하나의 단일 시장으로 보기 어렵다고 설명 | 싱가포르, 인도, 중국, 한국, 일본, 동남아 등은 경제 수준·인구·문화·정부 체계가 매우 다르므로 AI 전략도 달라야 함 |
| AI 경제를 보는 관점 | 투자, 인프라, 도입 수준, 인력 준비도, 전문화, 규제 환경을 함께 봐야 함 | AI 경쟁력은 단순 기술력만이 아니라 생태계와 실행 여건 전체에 의해 결정됨 |
| 미국의 위치 | 미국은 전 세계 AI 투자의 약 60%를 차지하고, 최첨단 모델·데이터센터·플랫폼·벤처 생태계를 보유 | AI 창출 측면에서 가장 강력한 국가로 평가되지만, 기업 내부 가치 창출에는 조직 경직성 등 어려움이 있음 |
| 중국의 위치 | 중국은 미국의 유일한 진정한 글로벌 경쟁자로 언급됨 | 국가 주도, 연구개발 역량, 제조 기반, 효율적 AI 모델 개발 능력이 강점 |
| 중국의 한계 | 중국 AI에 대한 글로벌 신뢰 문제가 있음 | 기술력은 강하지만, 기업들이 중국 AI를 도입하는 데 신뢰 장벽이 존재할 수 있음 |
| 인도의 가능성 | 인도는 서비스 분야의 AI 도입·배포에서 큰 잠재력을 가짐 | 대규모 엔지니어 인력과 비용 효율성이 강점이며, 서비스 경제에서 중요한 역할 가능 |
| 대만의 역할 | 대만은 전 세계 칩 생산의 핵심 거점으로 언급됨 | AI 생태계에서 반도체 공급망의 지정학적 중요성을 가짐 |
| 한국의 가능성 | 한국은 반도체와 첨단 전자 분야의 강점을 바탕으로 AI 시장에서 잠재력이 큼 | AI 투자 비중도 세계 평균보다 높고, 제조·로봇·물리적 AI 적용 가능성이 큼 |
| 일본의 특징 | 일본은 품질과 안정성을 중시하는 신중한 접근을 보임 | 빠른 확산보다는 신뢰성, 안정성, 품질 확보에 강점이 있음 |
| 동남아시아 | 데이터센터 중심의 움직임이 활발함 | AI 인프라 구축 측면에서 역할이 커지고 있음 |
| 국가별 전략 | 모든 나라가 AI의 모든 분야를 다 할 수는 없음 | 각국은 자신이 경쟁할 영역을 선택하고 전문화해야 함 |
| AI와 프로젝트 업무 | 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리 전반이 대대적으로 변화하고 있음 | AI는 단순한 도구가 아니라 프로젝트 수행 방식 자체를 바꾸는 요인 |
| 프로젝트 커뮤니케이션 변화 | AI는 프로젝트가 소통되고 관리되는 방식도 바꿀 것이라고 전망 | 데이터 기반 소통, 자동화된 분석, 실시간 상황 파악이 중요해짐 |
| 초기 신호 감지 | 복잡한 프로젝트에서 AI가 데이터를 수집·통합해 문제 발생 전 조기 징후를 포착할 수 있음 | 프로젝트 전문가는 사후 보고보다 선제적 리스크 감지와 조기 대응에 집중해야 함 |
| 프로젝트 전문가의 미래 역량 | AI를 활용해 복잡한 정보를 해석하고, 조기 신호를 읽고, 가치 창출로 연결하는 능력 | 단순 일정·비용 관리자를 넘어 데이터 기반 의사결정자, 리스크 감지자, 변화 조율자가 되어야 함 |
▣ 연사 소개: Dr DongSeon Chang joins PMI® Global Summit Series Seoul
▣ 발표요지
| 구분 | 핵심 내용 | 주요 메시지 |
| 강연 주제 | AI 시대의 인간 잠재력 | AI 시대의 경쟁력은 단순한 기술 활용이 아니라 인간의 뇌 자본, 인간적 연결, 협업 지능에 있다. |
| 강연자 관점 | 신경과학자·미래전략가의 관점 | AI가 업무 방식뿐 아니라 인간의 사고, 기억, 집중, 창의성, 관계 방식까지 변화시키고 있음을 설명한다. |
| 뇌의 본질 | 뇌는 정보를 업데이트하고 행동을 변화시키기 위한 기관 | 환경 변화에 적응하기 위해 인간은 뇌를 통해 스스로의 ‘소프트웨어’를 바꿀 수 있다. |
| 지능의 진화 | 개인 지능에서 사회적 뇌, 집단 지성으로 발전 | 인간의 발전은 개인 두뇌의 우수성보다 여러 사람의 두뇌를 연결한 집단 지성 덕분이다. |
| AI의 의미 | AI는 불·문자·인터넷에 비견되는 중대한 도구 | 인간은 AI를 통해 과거와 현재의 방대한 정보와 연결될 수 있다. |
| AI 사용의 위험 | 고립된 상태에서 AI에만 의존하면 뇌 기능이 약화될 수 있음 | AI가 모든 것을 대신하면 비판적 사고, 기억력, 주의력, 창의성, 공감 능력이 저하될 수 있다. |
| 인지적 오프로딩 | 사고·작성·판단을 AI에 맡기는 현상 증가 | 편리함은 높아지지만, 과도한 위임은 인간의 사고 능력 약화로 이어질 수 있다. |
| 정서적 의존 | AI를 상담자·동반자처럼 사용하는 경향 증가 | AI에 정서적으로 의존하면 인간관계와 공감 능력이 약화될 위험이 있다. |
| 연구 사례 | ChatGPT 사용 시 뇌 활성화와 기억력이 낮아졌다는 연구 소개 | AI를 사용해 만든 결과물은 좋아 보일 수 있지만, 사용자가 내용을 충분히 기억하거나 이해하지 못할 수 있다. |
| 긍정적 효과 | 개인화된 AI는 학습 효율과 생산성을 높일 수 있음 | AI는 잘 활용하면 학습, 생산성, 문제 해결 능력을 강화하는 도구가 될 수 있다. |
| 핵심 리스크 요인 | 고립·외로움, 목적의식 부족 | 인간적 연결이 약하고 목적 없이 AI에 의존할수록 뇌 기능 저하 위험이 커진다. |
| 보호 요인 | 마음챙김, 메타인지 | 자신이 AI를 어떻게 쓰고 있는지 관찰하고 조절하는 능력이 뇌 기능 보호에 중요하다. |
| AI 활용 모델 1 | 센타우로스 모델 | 인간과 AI의 역할을 구분한다. 인간이 방향·판단·초안을 맡고 AI는 구현·보완을 지원한다. |
| AI 활용 모델 2 | 사이보그 모델 | 인간과 AI가 밀착·융합하여 작업한다. 생산성은 높지만 인간의 고유 사고 능력이 약화될 위험이 있다. |
| 권장 방식 | 센타우로스와 사이보그 모델의 균형 | 프로젝트 초기에는 인간 간 논의와 판단을 중심으로 하고, 실행·확장 단계에서 AI를 활용하는 방식이 안전하다. |
| 전문가에게 주는 시사점 | AI를 ‘운전’해야지 ‘조수석’에 앉아서는 안 됨 | 프롬프트 작성, 도구 선택, 결과 검증, 책임 있는 판단은 인간이 주도해야 한다. |
| 프로젝트 전문가 시사점 | 프로젝트 관리는 여러 사람의 뇌를 연결하는 구조와 시스템 | AI 시대에도 프로젝트 전문가의 핵심 역량은 인간 연결, 협업, 조정, 판단이다. |
| 인간의 고유 잠재력 | Unknown Unknowns를 발견하는 능력 | 내가 모르는지도 몰랐던 것을 타인과의 대화와 협업을 통해 발견하는 것이 인간 집단 지성의 힘이다. |
| 최종 메시지 | 인간 잠재력은 개인 안이 아니라 ‘함께’ 속에서 발휘됨 | AI가 강해질수록 인간의 진정한 경쟁력은 인간적 유대, 공감, 협업적 지능에 있다. |
