Where Projects Become Outcomes

"프로젝트를 성과로 전환하다"

분류 전체보기 143

AI 생산성 시대의 예산과 사업기간 책정 (04/08)

발주자를 위한 RFP 가이드 · Ep.04AI로 싸졌다는데,왜 예산은 그대로입니까.AI 생산성 시대의 예산과 사업기간 책정 · HFC Consulting예산 심의 자리에서 나온 질문이었다. "AI로 개발 생산성이 몇 배가 됐다면서요. 그러면 이 사업 예산은 왜 작년 기준 그대로입니까." 발주 담당자는 답을 준비하지 못했다. 질문은 정당하다. 답이 없는 것이 문제다.이번 화는 소프트웨어사업 대가산정과 사업기간을 책정하는 근거, 그리고 그 근거가 AI 시대에 어떻게 갈라지는지를 다룬다. 예산을 지키는 무기는 항변이 아니라 산정 근거이고, 근거는 문서로만 존재한다는 것이 결론이다.M/M라는 오래된 자투입공수(M/M) 기반 산정은 하나의 전제 위에 서 있다. 사람이 들인 시간이 만들어진 가치의 대리 지표라는 전..

요구사항은 어디까지 쓰고 어디부터 맡기나 (03/08)

발주자를 위한 RFP 가이드 · Ep.03다 쓸 수는 없었다.그래서 다 쓴 척을 했다.요구사항은 어디까지 쓰고 어디부터 맡기나 · HFC Consulting요구사항정의서는 팔백 줄이었다. 발주 담당자에게 물었다. 이 중 확정된 요구가 몇 줄입니까. 대답까지 시간이 걸렸다. "절반쯤 될 겁니다." 나머지 사백 줄도 확정과 같은 문장으로 적혀 있었다.이번 화는 확정하지 못한 요구를 다루는 법이다. 요구사항(RFP 요구정의) 전체를 상세화하라는 이야기가 아니다. 그 반대다. 확정할 수 없는 것을 확정된 문장으로 쓰는 관행이 만드는 비용을 계산하고, 그보다 싼 대안을 제시한다.다 쓴 척의 비용미확정 요구를 확정처럼 쓰면 무슨 일이 벌어지는가. 입찰자는 팔백 줄을 전부 확정으로 읽고, 가장 값싼 해석으로 견적을 ..

과업범위: "등"이라는 한 글자의 대가 (02/08)

발주자를 위한 RFP 가이드 · Ep.02범위는 두 페이지였다.분쟁은 여섯 달이었다.과업범위: "등"이라는 한 글자의 대가 · HFC Consulting제안요청서의 과업범위는 두 페이지였다. "주문관리 고도화 등 관련 기능 일체." 문장은 짧았고, 그 짧음이 여섯 달의 분쟁이 되었다. 과업범위는 RFP에서 가장 많이 읽히고 가장 적게 다듬어지는 문단이다.이번 화는 범위를 쓰는 법, 정확히는 범위의 바깥을 쓰는 법이다.열린 단어는 보험이 아니다발주 담당자가 "등"을 쓰는 심정은 이해할 수 있다. 빠뜨린 것이 있을까 봐, 나중에 필요한 것을 요구할 근거를 남기려고 쓴다. 보험이라고 생각한다. 그러나 입찰자의 눈에 열린 단어는 다르게 읽힌다. 원가를 계산할 수 없는 항목이다.계산할 수 없는 원가 앞에서 제안사..

RFP는 프로젝트의 첫 산출물이다 (01/08)

발주자를 위한 RFP 가이드 · Ep.01그 분쟁의 원본은계약서가 아니라 RFP였다.RFP는 프로젝트의 첫 산출물이다 · HFC Consulting제안요청서(RFP)는 발주자가 만드는 첫 산출물이다. 그런데 많은 조직에서 RFP는 산출물이 아니라 통과 의례로 취급된다. 지난해 문서를 복사하고, 과업 내용에 "등"을 붙이고, 조달 일정에 맞춰 공고한다.그 대가는 반드시 늦게, 더 비싸게 돌아온다. 검수 회의에서, 협상 테이블에서, 때로는 법정에서.모든 분쟁에는 원본 문서가 있다검수를 앞둔 회의실의 풍경은 대개 비슷하다. 발주 담당자가 화면을 가리킨다. "이 기능은 왜 없습니까." 수급인 PM이 제안서를 편다. "제안 범위에 없던 항목입니다." 발주자가 RFP를 편다. "여기 있지 않습니까. 통계 분석 기능..

주간보고는 열두 주 연속 초록색이었다

PMO 실전 노트 · Note 07보고서는 초록색이었다.현장은 빨간색이었다.주간보고는 열두 주 연속 초록색이었다 · HFC Consulting주간보고가 열두 주 연속 초록색인 프로젝트가 있었다. 열세 주째에 PMO가 새로 투입되었다. 투입되었다는 사실 자체가, 어딘가에서 누군가는 초록색을 믿지 않았다는 신호였다.이번 노트는 보고서의 색과 프로젝트의 색이 달랐던 사업에 관한 기록이다.장면한 금융기관의 정보계 재구축 사업이었다. 부임 첫 주의 주간보고 회의. 전 영역 초록. 진척률 87.2퍼센트. 소수점 한 자리까지 적힌 숫자였다. 회의는 20분 만에 끝났다.그날 저녁, 형상관리 이력과 결함 추이를 대조했다. 핵심 배치 모듈의 변경 이력은 3주째 멈춰 있었다. 결함은 종결되는 속도보다 유입되는 속도가 빨랐다..

PMO 실전 노트 2026.07.27

일정은 전부 지켰다 - 프로젝트는 실패였다

PMO 실전 노트 · Note 06오픈은 예정일에 했다.박수는 아무도 치지 않았다.일정은 전부 지켰다 · HFC Consulting지체상금 없이 끝난 프로젝트가 있었다. 마일스톤 열두 개를 전부 예정일에 통과했다. 검수조서에는 하자 없이 도장이 찍혔다. 그 프로젝트를 발주사는 실패로 기억한다.이번 노트는 일정이라는 지표가 만들어내는 착시에 관한 기록이다.장면한 유통사의 주문관리 시스템 재구축 사업이었다. 18개월. 마일스톤은 한 번도 밀리지 않았다. 오픈일 아침, 상황실 화면에 "정상 가동" 문구가 떴다. 단체 대화방에 축하 인사가 이어졌다.3주 뒤, 현업 부서의 사용 현황이 집계되었다. 주문의 상당수가 여전히 구시스템과 엑셀로 병행 처리되고 있었다. 새 화면은 열려 있었지만, 손은 옛 방식으로 움직이고..

PMO 실전 노트 2026.07.27

리스크 대장은 정확했다 - 아무도 읽지 않았을 뿐이다

PMO 실전 노트 · Note 05리스크 대장 37번 항목.석 달 전에 이미 적혀 있었다.리스크 대장은 정확했다 · HFC Consulting리스크 대장은 프로젝트에서 가장 정직한 문서다. 그리고 가장 읽히지 않는 문서다. 등록은 성실하고 열람은 없다. 그 간극이 사업 하나를 흔드는 장면을 본 적이 있다.이번 노트는 그 간극에 관한 기록이다.장면오픈을 2주 앞둔 목요일이었다. 한 공공기관의 차세대 사업. 연계 기관에서 공문이 왔다. 인터페이스 규격을 개정한다는 통보였다. 적용 시점은 오픈 이후가 아니었다. 오픈 전이었다.회의실이 소란해졌다. 개발 리더는 연계 모듈의 재작업 공수를 계산하기 시작했다. 사업관리 담당자는 계약서의 지체상금 조항을 다시 읽었다. 누군가 물었다. "이 건, 예상하지 못했던 겁니까..

PMO 실전 노트 2026.07.27

네이버가 쏘아 올린 14조 소버린 AI 팩토리 - 발주기관이 지금 챙길 것

HFC 이슈 브리핑 · Brief 06세종에 GPU 10만 장이 모인다.발주기관의 계산법이 달라진다.네이버가 쏘아 올린 14조 소버린 AI 팩토리 - 발주기관이 지금 챙길 것 · HFC Consulting2026년 7월 24일, 샌프란시스코 AI 서밋. 대통령이 지켜보는 자리에서 발표가 나왔다. 100억 달러, 약 14조 6천억 원. 무대는 미국이었지만 돈이 향하는 곳은 세종이었다.네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’에 GPU 약 10만 장이 들어선다. 국내 AI 사업의 지형이 바뀌는 신호다.이슈 요약네이버·엔비디아·브룩필드 3사가 ‘각 세종’의 AI 팩토리를 200메가와트 규모로 확대한다고 발표했다. 엔비디아가 10억 달러를 직접 투자하고, 캐나다 인프라 운용사 브룩필드가 최대 90억 달러 조달..

2.8조 파라미터가 풀린다 - 오픈웨이트 프론티어 시대의 조달 셈법

HFC 이슈 브리핑 · Brief 052.8조 파라미터가 풀린다.조달의 전제가 바뀐다.오픈웨이트 프론티어 시대의 조달 셈법 · HFC Consulting2026년 7월 16일, 중국 문샷 AI가 키미(Kimi) K3를 공개했다. 파라미터 2.8조 개. 역대 최대 규모의 오픈웨이트 모델이다. 회사는 한 가지를 더 약속했다. 7월 27일, 가중치 전체를 공개한다.성능표가 먼저 움직였다. 자체 발표 기준으로 미국 상용 최상위 모델 일부를 앞섰다. 독립 평가에서도 선두권 바로 뒤에 섰다. 오픈 모델이 이 자리까지 올라온 것은 처음이다.이슈 요약키미 K3는 코딩 벤치마크에서 상용 모델들을 제치고 최상위권에 올랐다. API 가격은 이전작의 3배가 넘는다. 미국 상용 모델의 중상위 요금과 같은 수준이다. 오픈 모델이..

SAP은 왜 챗봇 대신 표에 1조 원을 걸었나 - 정형데이터 AI가 여는 다음 격전지

HFC 이슈 브리핑 · Brief 04챗봇이 아니었다.표였다.SAP의 Prior Labs 인수 완료와 정형데이터 AI · HFC Consulting7월 17일, SAP이 인수 하나를 마무리했다. 상대는 창업 18개월 된 독일 스타트업 Prior Labs. 챗봇 회사가 아니다. 코딩 에이전트 회사도 아니다. 표, 그러니까 정형데이터를 다루는 AI 회사다.SAP은 여기에 4년간 10억 유로 이상을 투입해 유럽의 프런티어 AI 랩을 세우겠다고 발표했다. 생성형 AI 경쟁이 한창인 시점에, 세계 최대 ERP 기업이 방향을 다르게 잡았다.이슈 요약Prior Labs는 정형데이터 파운데이션 모델(TFM, Tabular Foundation Model)을 만든다. 대표 산출물인 TabPFN은 오픈소스로 300만 회 이..