“건설사가 효율적인 인공지능(AI) 서비스를 도입하려면 양질의 데이터가 필요하다. 데이터가 있어야 AI 접목을 위한 출발이 가능하다.”
마크 슈워츠(Mark Schwartz) 트림블 건축·엔지니어링·건설·운영(AECO) 소프트웨어 부문 수석부사장은 최근 아주경제신문과 인터뷰하면서 이같이 강조했다. 슈워츠 수석부사장은 미국 기술 기업인 트림블 연례행사인 ‘트림블 BIM 이노베이션 콘퍼런스(BIC)’ 참석차 이달 초 우리나라를 찾았다.
AI가 전 산업 분야로 빠르게 확장하며 ‘AI 전환(AX)’이 화두로 떠올랐다. 상대적으로 디지털 전환 속도가 늦다고 여겨지는 제조업·건설업 분야도 예외가 아니다. 건설업계 역시 건설정보모델링(BIM) 기술 등에 AI를 본격적으로 도입하는 움직임을 보이고 있다. 하지만 정보기술(IT)업계에 비하면 도입 속도가 빠르지 않은 것이 사실이다.
미국 기술 기업인 트림블은 건설 시장에 AI를 적극적으로 접목하려는 솔루션 업체다. 1978년 설립돼 전 세계 150개국에서 사업을 진행하고 있는 트림블은 건설·토목·농업 등 분야에서 다양한 솔루션을 제공해 생산성을 높이는 데 일조해 왔다. 최근에는 BIM 소프트웨어인 ‘테클라 2024’를 선보이며 건설 프로젝트 이해관계자 간 원활한 협업을 지원 중이다. 한국 역시 트림블이 주목하는 시장이다. 다음은 슈워츠 수석부사장과 일문일답한 내용.
-트림블 기술의 특징을 소개해 달라.
“트림블의 기술은 건설 현장과 사무실을 연결해 주기 위한 것이다. 현장과 사무실 간에 데이터가 효율적으로 공유될 수 있도록 한다. 트림블은 다양한 솔루션을 개발할 때 생산성 강화, 각종 오류와 재작업 등 비효율성, 나아가 불필요한 자재 사용을 줄이는 것을 최우선으로 염두에 둔다. 여기에 로보틱, 3차원(3D) 머신 제어 기술 등을 비롯해 각종 설계 기술도 활용 가능하다. 이처럼 디지털적인 방식으로 데이터가 생성되면서 현장에 적용되면 여러 가지 오류를 예방할 수 있다. 여기에 AI를 통해 전반적인 업무 효율성과 예측력을 한 단계 더 끌어올릴 수도 있고, 앞으로 벌어질 상황에 대비해 어떠한 계획을 짜고 행동해야 할지에 대해 AI가 진단할 수도 있다. 건설업계에선 적극적인 BIM 활용이 AI 기술 활용과 데이터 수집에 큰 도움이 되고 있다. 트림블은 이와 관련한 각종 데이터를 축적해 왔고, 따라서 건설사들이 이러한 정보를 활용할 수 있다.”
-트림블의 솔루션에 AI가 적용된 대표 사례는.
“이미 AI 관련 각종 솔루션을 많이 출시했고, 일부는 글로벌 전역에서 널리 활용되고 있다. 대표적으로 이미지 생성 AI인 ‘스테이블 디퓨전’을 활용해 BIM 설계 모델을 바탕으로 이미지를 생성해 주는 솔루션이다. 이를 통해 설계와 관련한 다양한 반복적인 작업을 수행할 수 있고, 실제 이를 통해 굉장히 사진과 비슷한 형태의 이미지를 생성해 준다.
미국과 영국, 호주 등에서는 전사적자원관리(ERP) 솔루션을 출시했다. 다양한 제안서를 받게 되면 이를 사람이 개입하지 않고 자동으로 스캐닝한다. 이것이 액셀 스프레드시트에 반영되면 이에 해당하는 정보를 자동으로 비교해서 업무 효율성을 높인다. 인보이스(송장) 관련 정보도 자동으로 스캐닝해서 ERP 시스템에 연동할 수 있다. 이를 통해 수백억 달러에 달하는 여러 매입 채무를 해결하는 데 있어 수백 시간을 절약할 수 있다.”
-초거대언어모델(LLM)도 활용될 수 있나.
“트림블은 개방적인 생태계를 표방한다. 따라서 트림블이 직접 제공하는 AI 솔루션뿐 아니라 다양한 AI 솔루션을 활용하도록 한다. 다만 챗GPT 등 현재 상용화된 범용 LLM 모델을 활용하다 보면 기업 기밀과 관련된 데이터가 인터넷상에 유출되는 등 여러 가지 리스크가 발생할 수 있다. 이에 대해 건설사들이 크게 걱정하고 있다. 트림블 역시 심각하게 우려하고 있다. 따라서 최대한 데이터가 노출되지 않는 환경에서 솔루션을 활용하도록 하고 있다. 향후에도 데이터의 안전성에 대한 보완이 완료된 환경에서 LLM 기반의 데이터가 활용될 수 있도록 하는 트렌드가 이어질 것으로 본다.
환각 현상(할루시네이션)도 염두에 둬야 한다. 잘못된 방식으로 AI 트레이닝을 하게 된다면 제한적인 결과만을 내놓을 수밖에 없다. 특히 건설업은 설계 단계부터 시공 등에 이르기까지 안정성이 매우 중요하다. 따라서 AI 모델을 트레이닝할 때 각 회사가 개별적으로 가지고 있는 구체적이고 프라이빗한 데이터를 활용해야만 환각 현상을 피할 수 있다고 보고 있다.”
-우크라이나·러시아 전쟁, 이스라엘·팔레스타인 전쟁 등으로 공급망 관리에 많은 타격을 받고 있다. 원자재 가격 상승 등으로 건설사가 치러야 하는 비용도 늘어났다. AI를 통한 공급망 관리 효율화가 이런 문제를 해결할 수 있나.
“글로벌하게 벌어지는 지정학적 이슈로 전 세계적으로 공급망이 비효율적이게 됐다. 트림블은 이런 상황을 단순히 지켜보기만 해서는 안 된다고 생각한다. 그래서 운송 분야를 중요한 세그먼트로 정하고 관련 솔루션을 제공하고 있다. 데이터를 토대로 과학적인 접근 방식을 세우는 것이 골자다. 이를 토대로 사전에 계획을 세우고, 어떻게 처방을 내릴지 고민하는 공급망 관리가 필요하다고 본다. 이를 통해 고객들이 필요로 하는 물량을 필요한 시점에 발주할 수 있도록 토대를 갖춰야 할 것이다. 중요한 것은 데이터다. 트림블은 구매나 설계와 관련된 여러 방대한 데이터를 보유하고 있다. 테클라(Tekla) 등 관련 솔루션도 구비했다. 이러한 데이터를 통합함으로써 공급망 관리에 최적화할 수 있다고 자신한다. 가령 지난 3~4년 동안 코로나19로 인한 여러 가지 환적(선박에 실린 화물을 다른 화물로 옮겨 싣는 행위) 이슈가 있었는데, 이러한 부분으로 인한 리스크를 줄일 수 있다.”
-챗GPT 등 생성 AI가 대두된 이후 건설업계에서도 AI나 디지털 전환에 대한 요구가 늘었나. 특히 어떠한 부분이 달라질 것으로 예상하는가.
“당연히 영향이 있었다. 건설 분야는 여전히 많은 부분이 종이 기반으로 이뤄져 디지털화되지 않은 부분이 많다. 가령 건물이나 교량 등을 설계·시공할 때 정부 허가를 받아야 하는데 이 과정에서 상당히 많은 페이퍼(서류)를 제출한다. 생성 AI를 통해 이를 빠르고 효율적으로 디지털화하고 자동화할 수 있다. 단순 작업들을 AI가 해 줄 수 있기 때문에 사람은 그러한 작업의 결과물들을 검토하고 필요할 때 변경하는 ‘편집자’ 역할에 집중할 수 있을 것이다.”
-건설사가 본격적인 AI 도입할 때 전제돼야 하는 것은.
“양질의 데이터가 필요하다. 예를 들어 공급망 관리에 AI를 도입한다면 회계나 재무 등에 대한 데이터가 반드시 활용돼야 한다. 이를 활용해 공급망을 최적화하고 나아가 비용 관리에도 이점을 줄 수 있다. 데이터가 있기 때문에 AI 접목을 위한 출발이 가능한 것이다. 하지만 이제 막 건설에 쓰이는 3D 모델을 생성하기 시작하는 등 디지털 전환이 충분히 이뤄지지 못한 기업으로서는 AI 접목에 필요한 데이터가 충분히 확보되지 않았을 것이다. 결국 핵심은 데이터를 얼마나 충분히 잘 보유하고 있느냐다. 트림블이 이러한 데이터를 공급하는 데 도움이 될 수 있다.”
-한국 건설업계의 AI 도입 현황에 대해선 어떻게 보고 있나.
“글로벌 기업들과 도입 속도는 유사한 것으로 보인다. 미국과 함께 한국·일본·중국이 빠른 성장세를 보이고 있다. 결국 앞으로 정부가 이와 관련해 어떤 규제를 내놓을 것인지가 영향을 미칠 것으로 생각한다. 예를 들어 미국에선 하드웨어 관련 AI에 대해 정책적인 결정을 이미 내렸다. 따라서 향후 소프트웨어 관련 AI에 대해서도 이런 정책을 내놓을 것으로 판단하고 있다. 유럽연합(EU)과 한국에서는 데이터 보호와 관련된 법이 마련됐고, 호주와 뉴질랜드 등도 데이터 주권 관련 법안이 있다. 이런 규제 상황이 기술 개발이나 솔루션 도입 속도에 영향을 미치게 될 것이다.
사실 AI를 통해 모든 걸 다 할 수 있다는 식으로 과잉 열기가 있다고 생각한다. 몇 년 전 블록체인이 도입됐을 때 많은 사람이 블록체인을 통해 모든 것을 다 할 수 있다는 식으로 얘기했던 것처럼 말이다. 하지만 그보다는 지금 현재, 조만간 미래에 AI를 통해 어떠한 변화를 만들어낼 수 있고 어떠한 영향을 가져올 것인지를 생각하는 게 중요할 것 같다. 물론 AI가 블록체인보다는 전 세계적으로 미치는 영향이 훨씬 클 것으로 생각한다. 다만 AI가 사람 개입이 없이 스스로 설계하고 건설하는 미래는 아직은 먼 미래일 것이라고 본다. 나아가 AI가 사람 감정을 읽거나 전체적인 맥락을 파악하는 부분에 있어서도 아직은 제약이 있을 것이다.”
-로봇이나 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 기술이 건설업계에서 본격 활용된다면 AI 적용도 더욱 확대될 것으로 예상된다. 이런 미래에 한국 기업들은 어떻게 대비해야 하는가.
“단기적으로 중요한 것은 연결된 데이터 전략의 수립이다. 그렇기에 데이터 가용성이 중요하며, 데이터가 출발점이 돼야 한다. 올바른 데이터가 없거나, 데이터 자체가 없다면 AI에 적용할 수 있는 인텔리전스 자체가 없기 때문에 결국 무용지물이 된다. 따라서 한국 건설사들도 지금 바로 공격적인 데이터 전략을 수립해야 한다. 가령 여러 신기술이 나오고 건설사에서 이를 다 도입하려고 하면 ‘데이터 사일로(조직 내 데이터가 원활히 공유되지 않는 현상)’가 발생할 수 있다. 이런 고립 현상을 피하려면 데이터를 한데 모으고 더욱 효율적으로 통합해야 한다. 이를 위해 트림블 같은 회사를 활용하면 좋을 것이다.”
마크 슈워츠 트림블 수석부사장은
마크 슈워츠(Mark Schwartz) 트림블 수석부사장은 미국 로드아일랜드주 스미스필드에 있는 브라이언트대학에서 회계학 학사 학위를 취득했다. 2010년 트림블에 입사해 여러 건설 부문에서 총괄 관리 직책을 맡았다. 건설 엔터프라이즈 솔루션 담당 수석부사장과 최고디지털책임자(CDO) 등을 지냈다. 트림블의 비즈니스 시스템·프로세스·인프라 혁신 이니셔티브도 이끌었다. 현재 건설 엔터프라이즈 솔루션과 토목 인프라 소프트웨어, 소유주, 공공 부문 비즈니스를 총괄하는 건축·엔지니어링·건설·운영(AECO) 소프트웨어 부문 수석부사장을 맡고 있다.
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