건설 AI의 경쟁력이 어떤 AI를 쓰느냐보다 산업 데이터를 얼마나 확보하고 연결하느냐에 달려 있다는 진단이 나왔다. MIT 부동산연구센터와 MIT 미디어랩 도시과학 연구그룹, 미국 건설사 서퍽(Suffolk)이 최근 공동 연구 ‘AI 시대의 건설(Construction in the Age of AI)’을 발표했다. 설계·인허가·조달·공정·현장에서 따로 움직이던 업무와 데이터를 AI가 연결하기 시작했다는 것이 연구의 배경 인식이다.
연구는 학술 연구, 사례 분석, 전문가 인터뷰, 설문, 그리고 50명 이상의 업계 관계자가 참여한 라운드테이블을 토대로 했다. 이 과정에서 건설 AI 활용 잠재력이 큰 6개 영역을 추렸다. 국내에는 웹매거진 프롭파일러가 이 연구를 소개했다.
6개 영역과 모델링이 제시한 절감 폭
6개 영역은 설계 자동화, 오프사이트 제조, 인허가, 공정·일정관리, 숙련 인력·하도급, 공급망·조달이다. 연구진은 이 6개 영역을 샘플 프로젝트에 함께 적용하는 모델링을 했다. 결과는 총비용 최대 20%, 공사기간 최대 25% 절감 가능성이다.
다만 이 수치는 실제 시공 결과가 아니라 모델링에서 나온 값이다. 연구는 AI의 잠재력이 개별 업무 자동화를 넘어 건설산업 가치사슬 전반을 연결하는 데 있다는 점을 시사한다.
해외 현장에서 나온 적용 사례
건설관리 플랫폼 프로코어(Procore)를 쓰는 미국 설계·시공기업 해스켈(Haskell)은 AI를 프로젝트 데이터와 연결했다. 통상 최대 일주일 걸리던 제출서류 검토 작업이 10분까지 줄었다.
앨리스 테크놀로지스(ALICE Technologies)는 AI 공정 최적화 기업으로, 서퍽의 미국 생명과학 시설 건설 프로젝트에 적용됐다. 조달 지연 등으로 차질이 생긴 공정에서 작업 순서를 다시 짜 공기를 줄일 지점을 찾아냈고, 일정 42일을 되찾았다.
서퍽 적용 사례에는 현장 영상 AI 기업 오픈스페이스(OpenSpace)도 들어 있다. AI 위치 인식과 음성 메모로 현장 문제를 기록하고 문서화하는 속도를 86% 높였다.
국내에서도 이어지는 데이터 연결
국내에서는 공정, 현장, ERP, 상업용 부동산 영역에서 산업 데이터와 AI를 결합하는 움직임이 진행 중이다. 공정관리 전문기업 제호바는 공정 산정과 예정공정표를 생성하는 제품 자비스(Javi-S)를 개발했고, 국토교통부·한국건설기술연구원이 스마트건설 강소기업으로 선정했다. 업사이트는 현장 데이터를 구조화해 AI 검색, 보고서, 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 운영한다.
데이터가 갈림길이라는 업계 진단
조인혜 한국프롭테크포럼 사무처장은 해외와 국내 사례를 묶는 요소로 데이터를 꼽았다. 그는 “해외와 국내 사례를 관통하는 공통분모는 결국 데이터”라고 말했다.
조 사무처장은 “범용 AI 모델은 빠르게 보편화될 수 있다. 그러나 수년간 축적한 공정표와 도면, 현장 사진, 임대료와 공실, 실제 거래정보는 단기간에 복제하기 어렵다”고도 했다. 또 “AI가 사람 대신 건물을 짓는 미래보다 먼저 다가오는 것은 설계도와 공정표, 자재와 현장 기록처럼 서로 다른 서랍에 들어 있던 데이터를 연결하는 변화”라고 말했다.
이 기사는 벤처스퀘어가 KAIA와 함께 운영하는 스타트업 생태계 기자단 콘텐츠를 바탕으로 작성됐다.