“건설업계도챗GPT바람… AI도입핵심은양질의데이터”

건설·토목·농업에AI솔루션도입단순작업자동화·비효율성축소미국·한국·일본·중국빠른성장세향후각국정부정책·규제가관건공격적데이터확보전략펼쳐야

“건설사가 효율적인 인공지능(AI) 서비스를 도입하려면 양질의 데이터가필요하다. 데이터가 있어야 AI 접목을위한출발이 가능하다.”마크 슈워츠(Mark Schwartz) 트림블 건축·엔지니어링·건설·운영(AECO) 소프트웨어 부문 수석부사장은 최근 아주경제신문과 인터뷰하면서 이같이 강조했다. 슈워츠 수석부사장은 미국 기술 기업인 트림블연례행사인 ‘트림블 BIM 이노베이션콘퍼런스(BIC)’ 참석차 이달 초 우리나라를 찾았다.

AI가 전 산업 분야로 빠르게 확장하며 ‘AI 전환(AX)’이 화두로 떠올랐다. 상대적으로 디지털 전환 속도가늦다고 여겨지는 제조업·건설업 분야도 예외가 아니다. 건설업계 역시건설정보모델링(BIM) 기술등에 AI를본격적으로 도입하는 움직임을 보이고 있다. 하지만 정보기술(IT)업계에비하면 도입 속도가 빠르지 않은 것이 사실이다.

미국 기술 기업인 트림블은 건설 시장에 AI를 적극적으로접목하려는솔루션 업체다. 1978년 설립돼 전 세계 150개국에서 사업을진행하고있는 트림블은 건설·토목·농업 등분야에서 다양한 솔루션을 제공해 생산성을 높이는 데 일조해 왔다. 최근에는 BIM 소프트웨어인 ‘테클라2024’를 선보이며 건설 프로젝트이해관계자 간 원활한 협업을 지원중이다. 한국 역시 트림블이 주목하는 시장이다. 다음은 슈워츠 수석부사장과일문일답한내용.

-트림블기술의특징을소개해달라.

“트림블의 기술은 건설 현장과 사무실을 연결해 주기 위한 것이다. 현장과사무실간에데이터가효율적으로공유될수있도록 한다. 트림블은다양한솔루션을개발할때생산성강화, 각종오류와 재작업등 비효율성, 나아가 불필요한 자재 사용을 줄이는 것을 최우선으로 염두에 둔다. 여기에 로보틱, 3차원(3D) 머신 제어 기술 등을 비롯해 각종 설계 기술도 활용 가능하다. 이처럼디지털적인 방식으로 데이터가 생성되면서 현장에 적용되면 여러 가지 오류를예방할수 있다.여기에AI를 통해전반적인업무효율성과예측력을한단계더끌어올릴 수도 있고, 앞으로 벌어질상황에대비해어떠한계획을짜고행동해야 할지에대해 AI가 진단할 수도있다. 건설업계에선적극적인 BIM 활용이AI 기술 활용과 데이터수집에큰 도움이되고 있다. 트림블은이와 관련한 각종 데이터를 축적해 왔고, 따라서건설사들이이러한정보를활용할수 있다.”

-트림블의 솔루션에 AI가 적용된 대표 사례는.

“이미 AI 관련 각종 솔루션을 많이출시했고,일부는글로벌전역에서널리활용되고 있다. 대표적으로이미지생성AI인 ‘스테이블 디퓨전’을 활용해 BIM설계모델을바탕으로이미지를 생성해주는 솔루션이다. 이를 통해설계와 관련한 다양한 반복적인 작업을 수행할수 있고, 실제이를통해굉장히사진과비슷한형태의이미지를생성해준다.

미국과 영국, 호주 등에서는 전사적자원관리(ERP) 솔루션을 출시했다. 다양한 제안서를 받게 되면 이를 사람이개입하지않고자동으로스캐닝한다.이것이액셀스프레드시트에반영되면이에 해당하는 정보를 자동으로 비교해서 업무 효율성을 높인다. 인보이스(송장) 관련 정보도 자동으로 스캐닝해서ERP 시스템에연동할 수 있다. 이를 통해수백억달러에달하는 여러매입채무를 해결하는 데있어수백시간을 절약할수 있다.”

-초거대언어모델(LLM)도 활용될 수있나.

“트림블은 개방적인생태계를표방한다. 따라서트림블이직접제공하는 AI솔루션뿐 아니라 다양한 AI 솔루션을활용하도록 한다. 다만 챗GPT 등 현재상용화된 범용 LLM 모델을 활용하다보면기업기밀과관련된데이터가인터넷상에 유출되는 등 여러 가지 리스크가 발생할 수 있다. 이에대해건설사들이크게걱정하고있다.트림블역시

심각하게 우려하고 있다. 따라서 최대한 데이터가 노출되지않는 환경에서솔루션을 활용하도록 하고 있다. 향후에도데이터의안전성에대한보완이완료된 환경에서 LLM 기반의 데이터가활용될 수 있도록 하는 트렌드가 이어질것으로본다.

환각 현상(할루시네이션)도 염두에둬야 한다. 잘못된 방식으로 AI 트레이닝을 하게 된다면 제한적인 결과만을내놓을 수밖에 없다. 특히 건설업은 설계 단계부터 시공 등에 이르기까지 안정성이 매우 중요하다. 따라서 AI 모델을 트레이닝할 때 각 회사가 개별적으로 가지고있는 구체적이고 프라이빗한데이터를활용해야만환각현상을피할수있다고보고 있다.” -우크라이나·러시아 전쟁, 이스라엘·팔레스타인 전쟁 등으로 공급망관리에 많은 타격을 받고 있다. 원자재 가격 상승 등으로 건설사가 치러야 하는 비용도 늘어났다. AI를 통한공급망 관리 효율화가 이런 문제를해결할수 있나.

“글로벌하게벌어지는 지정학적이슈로전세계적으로공급망이비효율적이게 됐다. 트림블은 이런 상황을 단순히지켜보기만 해서는 안 된다고 생각한다. 그래서운송 분야를 중요한 세그먼트로 정하고 관련 솔루션을 제공하고있다. 데이터를 토대로 과학적인 접근방식을 세우는 것이 골자다. 이를 토대로 사전에 계획을 세우고, 어떻게 처방을 내릴지고민하는 공급망 관리가 필요하다고 본다. 이를 통해 고객들이필요로 하는 물량을 필요한 시점에 발주할수있도록 토대를 갖춰야 할 것이다.트림블은 구매나 설계와 관련된 여러방대한데이터를보유하고있다.테클라(Tekla) 등관련솔루션도 구비했다. 이러한데이터를통합함으로써공급망관리에 최적화할 수 있다고 자신한다. 가령 지난 3~4년 동안 코로나19로 인한여러가지 환적(선박에 실린화물을 다른화물로옮겨싣는 행위)이슈가있었는데, 이러한 부분으로 인한 리스크를줄일수 있다.”

-챗GPT 등 생성 AI가 대두된 이후건설업계에서도 AI나 디지털 전환에대한 요구가 늘었나. 특히 어떠한 부분이달라질것으로예상하는가.

“당연히영향이있었다. 건설분야는여전히 많은 부분이 종이 기반으로 이뤄져 디지털화되지 않은 부분이 많다.가령 건물이나 교량 등을 설계·시공할때정부허가를받아야하는데이과정에서상당히많은 페이퍼(서류)를 제출한다. 생성 AI를 통해이를빠르고효율적으로 디지털화하고 자동화할 수 있다. 단순 작업들을 AI가 해줄 수 있기때문에 사람은 그러한 작업의 결과물들을 검토하고 필요할 때변경하는 ‘편집자’역할에집중할수있을 것이다.”

-건설사가 본격적인 AI 도입할때전제돼야하는 것은.

“양질의 데이터가 필요하다. 예를 들어공급망 관리에 AI를 도입한다면 회계나 재무 등에 대한 데이터가 반드시활용돼야 한다. 이를 활용해 공급망을최적화하고 나아가비용관리에도이점을줄수 있다. 데이터가있기때문에AI접목을 위한 출발이가능한 것이다. 하지만이제막 건설에쓰이는 3D 모델을생성하기 시작하는 등 디지털 전환이충분히이뤄지지못한기업으로서는 AI접목에필요한 데이터가 충분히확보되지않았을 것이다. 결국 핵심은 데이터를 얼마나 충분히잘 보유하고 있느냐다. 트림블이이러한데이터를공급하는데도움이될수 있다.”

-한국 건설업계의 AI 도입현황에대해선어떻게보고 있나.

“글로벌 기업들과 도입 속도는 유사한 것으로 보인다. 미국과 함께 한국·일본·중국이 빠른 성장세를 보이고 있다.결국 앞으로 정부가 이와 관련해 어떤규제를 내놓을 것인지가 영향을 미칠것으로 생각한다. 예를 들어 미국에선하드웨어관련AI에대해정책적인결정을 이미 내렸다. 따라서향후 소프트웨어관련 AI에 대해서도 이런 정책을 내놓을 것으로 판단하고 있다. 유럽연합(EU)과 한국에서는데이터보호와관련된 법이 마련됐고, 호주와 뉴질랜드 등도 데이터주권관련법안이 있다. 이런규제 상황이기술 개발이나 솔루션 도입속도에영향을미치게될 것이다.” -로봇이나 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT) 등첨단기술이건설업계에서본격 활용된다면 AI 적용도 더욱 확대될 것으로 예상된다. 이런 미래에한국 기업들은 어떻게 대비해야 하는가.

“단기적으로 중요한 것은 연결된 데이터전략의 수립이다. 그렇기에데이터가용성이 중요하며, 데이터가 출발점이돼야 한다. 올바른 데이터가 없거나, 데이터자체가 없다면 AI에 적용할 수있는 인텔리전스 자체가 없기 때문에 결국 무용지물이 된다. 따라서한국 건설사들도 지금 바로 공격적인 데이터 전략을수립해야 한다.”