AI 시대, 프로젝트 관리는 이제 '입력'이 아닌 '실행'이다.

실행의 흔적(Trace of Execution): 코드 커밋(Commit), 디자인 수정 내역(History), 팀 의사결정(Team Decision) 등 실제 작업 공간에 데이터 존재

자동 데이터 수집(Automatic Data Collection): 실무자가 사용하는 도구(GitHub, Figma, Slack)에 연동하여, 자동으로 데이터 수집 및 분석

관리 도구의 역할 변화: '일을 시키는 것'에서 '실행을 읽고 연결하고 판단하는 것'으로, 관점의 전환(Shift of Perspective) 필요

도구 연동(Tool Integration): GitHub, Figma, Slack 등 실무자가 사용하는 도구에 연동하여, 자동으로 데이터 수집

입력 최소화(Input Minimization): 실무자가 뤼이도에 직접 접속하지 않아도, 프로젝트 현황 파악 가능

데이터 기반 분석(Data-Driven Analysis): 수집된 데이터를 기반으로, 실시간 현황 파악 및 의사결정 지원

체류 시간(Dwell Time) = 생산성: SaaS 기업의 일반적인 전략이지만, 프로젝트 관리 도구에는 부적합

입력 강요(Forced Input): 잦은 입력 요구는 실무자의 몰입(Immersion)을 방해하고, 집중력 저하 유발

데이터의 신뢰성 저하(Reduced Data Reliability): 입력 지연, 주관적인 정보 입력으로 인해 데이터의 신뢰성 저하

실행 지원(Execution Support): 실무자가 실행에 집중할 수 있도록, 자동 데이터 수집 및 분석 제공

관점의 변화(Shift of Perspective): '일을 관리하는 것'에서 '실행을 읽고 연결하는 것'으로, 관리의 본질(Essence of Management)에 집중

데이터 자산화(Data as an Asset): 입력 없는 데이터 수집을 통해, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making) 지원