생성형 AI가 건설 업계에 미치는 영향

생성형 AI와 고급 데이터 분석 기술은 기존의 건설 프로젝트 관리 및 의사결정을 변화시키고 있습니다.

프로젝트는 갈수록 복잡해지고 마감 기한은 짧아지는 현 상황에서 생성형 AI 애플리케이션은 프로젝트 실행 과정에서의 질서 및 명확성 확보에 큰 도움을 줍니다. 또한 숙련된 건설 인력이 대체되는 속도보다 더 빨리 은퇴하는 상황이 이어지는 가운데 생성형 AI는 건설사가 각종 작업을 간소화하고 새로운 인력을 교육하여 인력 부족을 보완하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

이 글에서는 건설사가 생성형 AI를 구현하여 효율성을 개선하고, 수익성을 높이고, 가장 일반적인 몇 가지 도전 과제를 극복할 수 있는 방법을 설명합니다.

생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI(Generative AI 또는 GenAI)는 대규모 언어 모델을 사용하는 '새로운' 인공지능 기술입니다. 생성형 AI 기반 서비스인 ChatGPT는 2022년 말 출시되어 단 5일 만에, 인터넷 역사상 가장 빠른 속도로 사용자 100만 명을 돌파하며 전 세계를 놀라게 했습니다.

생성형 AI는 콘텐츠를 요약하고, 핵심 정보를 추출하고, 새로운 콘텐츠를 생성('생성'이라는 단어가 여기서 사용됩니다)하는 탁월한 능력을 갖추고 있으며, 인간의 행동, 어조, 결과물을 모방하는 방식으로 이를 수행합니다.

미국 건설산업협회(Associated Builders and Contractors)는 2024년 건설 업계의 인력 수요를 충족하기 위해서는 일반적 고용 속도를 능가하는 50만 명 이상의 추가 인력을 확보해야 한다고 추정했습니다. 생성형 AI는 건설사가 다양한 백오피스 및 작업 현장 프로세스 진행 과정에서 귀중한 시간을 단축하고, 업계의 만성적 인력난을 극복하기 위한 중요한 신규 인력을 양성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

핵심 요점:

• 생성형 AI는 백오피스부터 현장에 이르는 다양한 건설 분야의 효율성 향상에 기여할 수 있습니다.
• 생성형 AI를 사용하는 기업은 내부적인 안전 체계를 구축해야 합니다. 모든 결과를 검토하고 사실을 확인해야 합니다.
• 생성형 AI는 특히 건설 관련 문서를 요약하고 작성하는 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다.

생성형 AI는 건설 업계에 어떤 영향을 미칠까요?

생성형 AI는 공정 효율성 개선, 비용 절감, 건설 성과 향상, 나아가 건설사의 인재 격차 해소에 기여하는 건설 프로세스의 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

McKinsey & Company의 2024년 4월 연구 결과에 따르면 건설 업계의 채용 공고 20개당 새롭게 채용되는 직원은 한 명뿐이었습니다. 이는 채용 공고와 가용 인재 간의 불균형이 20:1에 달하고, 건설 업계에 보다 효율적인 채용 프로세스가 필요하다는 것을 분명히 나타내는 결과입니다. 생성형 AI가 채용 관련 작업을 대신해 주지는 않지만, 새로운 세대가 건설 업계에 진입 중인 현재 신규 현장 인력 교육, 숙련도 향상, 온보딩에 기여하는 유용한 도구로 사용될 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 이메일, 성과 검토, 건설 일정 관리 등의 콘텐츠를 요약하고 작성하는 데에도 탁월한 능력을 보이며 직원들이 관련 작업을 직접 수행할 필요성을 줄여줍니다. 또한 아래 섹션에 설명된 것과 같이 생성형 AI 모델을 재훈련하여 생성형 AI가 건설 업계 특유의 작업을 수행하도록 '가르치는' 접근 방식도 있습니다.

건설 업계에서 생성형 AI를 활용하는 7가지 방법

1. 작업 자동화. 많은 건설사들이 청구서를 읽고 처리하거나 공급망 중단을 예측하고 조정하는 등의 특정한 작업을 자동화하는 데 생성형 AI 및 기타 AI 기술을 사용하기 시작했습니다.
2. 설계 및 기획 지원. 설계 및 기획 담당자들은 생성형 AI를 사용하여 특정 사업주를 위한 다수의 프로그램 시나리오를 반복적으로 작성하고 실행할 수 있습니다. 관련 도구는 규칙 기반 기술을 조합하여 프로그램 아이디어를 이해하고 3D 설계도를 생성합니다.
3. 건축법 위반 사항의 식별 및 수정. 일부 미래 지향적 건설사 및 사업주는 설계 과정에서의 다양한 절충안을 고려하는 과정에서 건축법과 관련해 발생할 수 있는 문제를 이해하고 식별하는 작업에 생성형 AI를 사용하고 있습니다.
4. 문서 요약. 건설사는 생성형 AI를 사용해 프로젝트 입찰팀 및 프로젝트 납품팀을 위한 건설 문서의 주요 내용이 담긴 요약본을 작성하고 있습니다. 또한 프로세스 및 절차 개선을 위한 직원 피드백을 요약하는 작업에도 생성형 AI를 사용하고 있습니다.
5. 위험 최소화. 건설사는 특정한 종류의 프로젝트 납품 방식과 관련해 발생 가능한 위험을 파악하기 위해 과거 프로젝트 문서에 대한 질문을 입력하는 작업에 생성형 AI 기술을 사용할 수 있습니다.
6. 건설 일정 생성. 건설사는 생성형 AI를 사용해 건설 문서를 읽고 요약본을 작성한 뒤 해당 데이터를 사용하여 건설 일정을 비롯한 관련 문서를 생성할 수 있습니다.
7. 인재 부족 완화. 현재 건설 업계에는 HVAC 설치자, 배관공, 풍력 터빈 서비스 기술자 등 약 50만 명의 핵심 숙련 인력이 부족한 것으로 추산되고 있습니다. 생성형 AI를 비롯한 기술을 사용해 앞서 설명한 작업들을 간소화함으로써 직원들이 인재 충원을 위한 주요 작업을 더 빠르고 효율적으로 완료할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

건설 업계용 생성형 AI의 4가지 도전과제 및 한계

생성형 AI에 사용되는 핵심 기술은 통계적 접근법이라는 사실을 유념해야 합니다. 생성형 AI는 건설사의 여러 작업 및 프로세스의 시간 단축에 도움을 줄 수 있지만, 그 최종 결과물은 반드시 사람이 검토해야 합니다. 생성형 AI를 활용한 최종 결과물의 책임자는 결국 사람입니다. 다음은 생성형 AI 기술 사용자들이 해결해야 하는 4가지 도전 과제입니다.

1. 생성형 AI는 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 모든 생성형 AI가 생성하는 답변의 공통적인 문제는 적절한 학습 데이터 또는 맥락이 부족한 경우 부정확하거나 심지어 완전히 틀린 결과물을 제시하는 이른바 '환각' 현상입니다. 생성형 AI의 결과물에 오류가 발생하면 건설 프로젝트 관리자가 부정확한 타임라인, 잘못된 RFI 등을 작성하게 될 수도 있습니다. 정확한 것처럼 보이는 생성형 AI의 답변에 속아서는 안 됩니다. 분명 잘못된 정보가 섞여 있을 수 있습니다.
2. 생성형 AI 관련 위험을 완화해야 합니다. 생성형 AI가 지식 근로자를 대체하는 날은 절대 오지 않을 것입니다. 그러나 생성형 AI는 지식 근로자를 보조하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 생성형 AI 어시스턴트의 사용자는 인간 어시스턴트의 도움을 받을 때와 마찬가지로 적절한 교육을 실시하고, 그 결과물의 정확도를 확인해야 합니다. 오픈 액세스 과학 저널을 발행하는 MDPI의 2024년 발행한 논문의 저자들은 "고품질 학습 데이터 사용, 엔지니어링 및 건설에 대한 강력한 기반 지식, 예측 검증을 위한 시뮬레이션 테스트 (중략) 그리고 AI의 의사 결정 프로세스 전반에 걸친 인간의 감독을 도입하는 것" 등 생성형 AI의 오류를 줄이기 위한 몇 가지 전략을 제시했습니다.
3. 생성형 AI 모델 관리는 비용이 많이 들 수 있습니다. 모든 생성형 AI 모델의 훈련 및 운영에는, 특히 정교한 건설용 모델인 경우에는 상당한 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 및 기타 비용이 발생할 수 있습니다.
4. 심층적인 도메인 지식이 필요합니다. 많은 이들이 생성형 AI가 사람들의 일자리를 빼앗을 것이고, 심지어 건설 업계의 일자리 중 일부도 사라질 수 있다고 예측하고 있습니다. 그런 말들을 믿어서는 안 됩니다. 건설업은 근로자의 방대한 전문성, 조직 및 개인적 지식에 크게 의존하며, 이는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 부분입니다. 그러나 건설업계의 인력이 노령화되고, 해당 인력들이 보유한 조직적 지식이 그들과 함께 은퇴 중인 현재 생성형 AI는 중요한 업계 지식의 공백을 메우는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Oracle 솔루션으로 건설 경험 개선하기

Oracle 솔루션은 건설 및 엔지니어링 업계를 위한 독보적인 이점을 갖추고 있습니다. Oracle은 일정 관리, 결제 관리, 건설 프로젝트 관리 등의 업계 맞춤형 풀스택 클라우드 애플리케이션과 그 사용자를 지원하기 위한 전문가의 대면 컨설팅 서비스를 함께 제공합니다. Oracle의 모든 클라우드 애플리케이션은 매우 안전하고 탁월한 성능을 자랑하는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 실행됩니다.

Oracle은 OCI와 건설 및 엔지니어링용 애플리케이션을 비롯한 전체 클라우드 애플리케이션 포트폴리오에 생성형 AI 기능을 추가해 고객사가 애플리케이션이나 인터페이스를 변경하지 않고도 운영 전반에 자연스럽게 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.

알고리즘 및 훈련된 데이터를 기반으로 새로운 워크플로를 생성하는 기능을 갖춘 생성형 AI는 아직 디지털 여정의 초기 단계에 있는 건설 업계가 만성적 인력 부족, 현장 안전, 환경적 지속 가능성 개선과 같이 가장 시급한 문제들을 해결할 수 있는 기회를 제공합니다.

건설 업계용 생성형 AI 관련 FAQ

건설 업계에서는 어떤 유형의 AI를 사용하나요?
갈수록 많은 건설사들이 생성형 AI 및 AI 기반 예측 분석 도구를 사용하고 있습니다. 2가지 유형의 AI 모두 건설 업계의 모든 영역에서 생산성 및 안전성 개선을 위해 활용되고 있습니다.

AI는 현재 건설 업계에서 사용되고 있나요?
물론입니다. 다만 잘 알려진 바와 같이 건설업계의 신기술 도입 속도는 매우 느리고, 생성형 AI도 예외는 아닙니다. 건설사들은 생성형 AI가 생산성과 성과를 향상시킬 수 있는 유용한 도구라는 사실을 이해해야 합니다.

건설 업계의 종사자들이 AI에 의해 대체될까요?
그럴 가능성은 거의 없어 보입니다. 우리 생전에는 더욱 어려울 것입니다. 자동화 기술이 인력을 대체하는 날은 쉽게 오지 않을 것입니다. 그러나 건설 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 프로젝트 기한이 단축되고 예산 요구 사항이 엄격해지면서, 건설사는 AI를 사용해 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 수행하고 문서 및 기타 형태의 콘텐츠를 더욱 빠르게 생성/요약할 수 있게 되었습니다.