설계·인허가·조달·공정·현장에서 따로 움직이던 업무와 데이터를 AI가 잇기 시작했다. MIT 부동산연구센터와 MIT 미디어랩 도시과학 연구그룹, 미국 건설사 서퍽(Suffolk)이 공동 연구 ‘AI 시대의 건설(Construction in the Age of AI)’을 발표했다. 연구는 건설 AI 활용 잠재력이 큰 6개 영역을 추리고, 샘플 프로젝트 모델링으로 총비용 최대 20%, 공사기간 최대 25% 절감 가능성을 제시했다.
이 연구를 국내에 소개한 곳은 웹매거진 프롭파일러다. 연구는 학술 연구와 사례 분석, 전문가 인터뷰, 설문을 바탕으로 했고, 50명 이상의 업계 관계자가 참여한 라운드테이블도 거쳤다.
6개 영역을 함께 적용한 모델링
잠재력이 큰 영역으로 꼽힌 것은 설계 자동화, 오프사이트 제조, 인허가, 공정·일정관리, 숙련 인력·하도급, 공급망·조달이다. 연구진은 이 6개 영역을 샘플 프로젝트에 함께 적용하는 모델링을 했다.
절감 폭인 최대 20%와 최대 25%는 모델링으로 나온 가능성이다. 실제 현장에서 시공해 얻은 실적이 아니라는 한계가 있다. 연구는 AI의 잠재력이 개별 업무 자동화를 넘어 건설산업 가치사슬 전반을 연결하는 데 있다는 점을 시사한다.
해외 현장에서 확인된 데이터 연결 효과
미국 설계·시공기업 해스켈(Haskell)은 건설관리 플랫폼 프로코어(Procore)를 쓰면서 AI를 프로젝트 데이터와 연결했다. 통상 최대 일주일이 걸리던 제출서류 검토 작업이 10분까지 줄었다.
앨리스 테크놀로지스(ALICE Technologies)는 AI 공정 최적화 기업으로, 서퍽의 미국 생명과학 시설 건설 프로젝트에 참여했다. 조달 지연 등으로 차질이 생긴 공정에서 작업 순서를 다시 짜고 공기를 줄일 수 있는 대목을 찾아냈고, 그 결과 일정 42일을 되찾았다.
서퍽 적용 사례에는 오픈스페이스(OpenSpace)도 등장한다. 이 현장 영상 AI 기업은 AI 위치 인식과 음성 메모로 현장 문제 기록·문서화 속도를 86% 높였다.
국내에서도 공정·현장·ERP·상업용 부동산 데이터가 AI와 만난다
국내에서도 산업 데이터를 AI와 묶는 시도가 이어지고 있다. 공정관리 전문기업 제호바는 공정 산정과 예정공정표를 만드는 제품 자비스(Javi-S)를 개발했다. 제호바는 국토교통부·한국건설기술연구원이 스마트건설 강소기업으로 선정한 기업이다.
업사이트는 현장 데이터를 구조화해 AI 검색과 보고서 작성, 위험요인 탐지에 활용한다. 건설 전사적자원관리(ERP) 기업 서진씨엔에스는 전국에서 7000여 고객사를 확보했고, 대한민국 AI 산업 대상에서 건설업 토탈 플랫폼 부문 대상을 받았다.
상업용 부동산 쪽에서는 리얼리틱스가 공공데이터와 자체 구축한 임대시세·임차현황으로 AI 추정가와 데이터 서비스를 제공한다. 알스퀘어는 상업용 부동산 데이터 플랫폼 알스퀘어 애널리틱스(RA·RSQUARE Analytics)를 갖고 있다.
한국프롭테크포럼 “공통분모는 데이터”
조인혜 한국프롭테크포럼 사무처장은 해외와 국내 사례를 묶어 “해외와 국내 사례를 관통하는 공통분모는 결국 데이터”라고 말했다. 경쟁력은 어떤 AI를 쓰느냐보다 산업 데이터를 얼마나 확보하고 연결하느냐에 달려 있다는 취지다.
조 사무처장은 “범용 AI 모델은 빠르게 보편화될 수 있다. 그러나 수년간 축적한 공정표와 도면, 현장 사진, 임대료와 공실, 실제 거래정보는 단기간에 복제하기 어렵다”고도 말했다.
그는 AI가 사람 대신 건물을 짓는 미래보다 먼저 올 변화로 설계도와 공정표, 자재와 현장 기록처럼 서로 다른 서랍에 들어 있던 데이터를 연결하는 일을 꼽았다.