MIT 부동산연구센터와 MIT 미디어랩 도시과학 연구그룹, 미국 건설사 서퍽(Suffolk)이 공동 연구 ‘AI 시대의 건설(Construction in the Age of AI)’을 내놨다. 연구는 샘플 프로젝트 모델링에서 AI 활용 잠재력이 큰 6개 영역을 함께 적용하면 총비용을 최대 20%, 공사기간을 최대 25% 줄일 수 있다고 제시했다. 이 수치는 실제 시공 결과가 아니라 모델링 결과다.
연구는 학술 연구와 사례 분석, 전문가 인터뷰, 설문을 토대로 했고, 50명 이상의 업계 관계자가 참여한 라운드테이블도 거쳤다. 국내에는 웹매거진 프롭파일러가 이 연구를 소개했다.
연구 수치 한눈에
| 항목 | 수치 | 내용 |
|---|---|---|
| 총비용 | 최대 20% | 6개 영역 적용 시 절감 가능성(모델링) |
| 공사기간 | 최대 25% | 6개 영역 적용 시 단축 가능성(모델링) |
| 라운드테이블 | 50명 이상 | 참여한 업계 관계자 수 |
| 활용 잠재력 큰 영역 | 6개 | 연구가 추린 건설 AI 영역 |
6개 영역과 모델링의 한계
연구가 추린 영역은 설계 자동화, 오프사이트 제조, 인허가, 공정·일정관리, 숙련 인력·하도급, 공급망·조달이다. 연구진은 이 영역들을 샘플 프로젝트에 함께 적용하는 방식으로 모델링했다.
연구는 AI의 잠재력이 개별 업무 자동화를 넘어 건설산업 가치사슬 전반을 연결하는 데 있다는 점을 시사한다. 설계·인허가·조달·공정·현장에서 따로 움직이던 업무와 데이터를 AI가 연결하기 시작했다.
해외 적용 사례 수치
건설관리 플랫폼 프로코어를 쓰는 미국 설계·시공기업 해스켈은 AI를 프로젝트 데이터와 연결해, 최대 일주일 걸리던 제출서류 검토를 10분까지 줄였다.
AI 공정 최적화 기업 앨리스 테크놀로지스는 서퍽의 미국 생명과학 시설 건설 프로젝트에서 조달 지연 등으로 차질이 생긴 공정의 작업 순서를 재조정했다. 공기를 단축할 수 있는 지점을 찾아 총 42일의 일정을 회복했다.
현장 영상 AI 기업 오픈스페이스는 서퍽 적용 사례에서 AI 위치 인식과 음성 메모로 현장 문제 기록·문서화 속도를 86% 높였다.
국내 산업 데이터·AI 사례
국내에서도 산업 데이터와 AI를 잇는 움직임이 진행 중이다. 공정관리 전문기업 제호바의 ‘자비스(Javi-S)’는 설계 개요를 입력하면 적정 공사기간을 산정하고 예정공정표를 만들어 준다. 제호바는 올해 국토교통부·한국건설기술연구원의 스마트건설 강소기업에도 선정됐다. 업사이트는 현장 데이터를 구조화해 AI 검색·보고서·위험요인 탐지에 활용한다.
건설 ERP 기업 서진씨엔에스는 전국에서 7000여 고객사를 확보했으며, 대한민국 AI 산업 대상에서 건설업 토탈 플랫폼 부문 대상을 받았다. 상업용 부동산 분야에서는 리얼리틱스가 공공데이터와 자체 구축한 임대시세·임차현황으로 AI 추정가와 데이터 서비스를 제공한다. 알스퀘어는 상업용 부동산 데이터 플랫폼 알스퀘어 애널리틱스(RA)를 운영한다.
데이터 확보가 관건이라는 평가
조인혜 한국프롭테크포럼 사무처장은 “해외와 국내 사례를 관통하는 공통분모는 결국 데이터”라고 말했다. 건설 AI에서 승부를 가르는 것은 어떤 AI를 쓰느냐가 아니라, 판단의 재료가 되는 산업 데이터를 얼마나 확보하고 서로 연결하느냐다.
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. 또 “AI가 사람 대신 건물을 짓는 미래보다 먼저 다가오는 것은 설계도와 공정표, 자재와 현장 기록처럼 서로 다른 서랍에 들어 있던 데이터를 연결하는 변화”라고 했다.
MIT·서퍽 연구의 비용 20%, 공기 25% 절감은 샘플 프로젝트 모델링으로 제시된 최대치이며 실제 시공으로 확인된 수치가 아니다.