“프로젝트 전 과정에 AI 도입시 생산성 향상”
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와이솔 COO는 “AI는 지난 몇 년간 광폭의 속도로 발전하며 PM 생산성을 크게 높이고 차세대 인재들을 끌어들이고 있다”며 “프로젝트 전 과정에 AI를 적용할 수 있다”고 말했다.
기획 및 입찰 단계에선 사전에 학습된 데이터를 바탕으로 입찰과 디자인 설계를 지원받을 수 있고, 실행 및 관리 단계에선 보고서 작성, 일정 관리, 포트폴리오 관리 등을 자동화 할 수 있다. AI가 최적의 일정을 관리, 비용 절감을 해줄 뿐 아니라 프로젝트 완료 후 설비 강화, 유지 보수에도 도움을 줄 수 있다.
솔 COO는 AI를 성공적으로 정착시키기 위한 원칙들을 제시했다. 그는 “AI의 최종 목표는 발주처에게 더 나은 결과물을 빠르고 안전하게 제공하는 것이기 때문에 실질적인 가치 창출로 이어져야 한다”고 밝혔다. 또 “보수적인 PM 업계에선 실패를 두려워하지만 혁신을 위해선 기술을 통한 ‘빠른 실패’를 경험하고 이를 수용한 후 미래에 재투자하는 자세가 필요하다”고 설명했다.
그는 “터너앤타운젠드에선 250개 기술 전문성 모델을 기준으로 각 단계별 자동화 가능성을 평가해 ‘글로벌 프로덕트 랩’을 구축하는 전담팀을 운영하고 있다”고 설명했다. AI를 활용한 PM는 발주처의 만족도도 높일 수 있다. 그는 “발주처가 컴퓨터 없이 휴대폰만으로도 프로젝트 현황에 접근하고 변경된 프로젝트 내용, 그 이유 및 계약에 미치는 영향까지 분석해 알려줄 수 있다”고 말했다.
디지털 트윈 서비스, PM 기업의 핵심 역량될 것
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또 색스 교수는 실증 실험을 실시한 결과 AI가 개입할수록 공사비를 줄일 수 있다고 밝혔다. 그는 “조립식 주거 건물의 실물을 25분의 1로 축소해 실증실험을 실시한 결과 단순히 AI가 현장 데이터만 수집해 자동화할 때는 큰 변화가 없었는데 데이터를 분석하고 대안에 순위까지 매겨서 제시하는 단계부턴 공사비가 뚜렷하게 감소했다”고 설명했다. 이어 “AI 활용 가치는 데이터 수집량이 아니라 데이털르 신뢰할 수 있는 대안으로 전환하는 역량에 달려 있다”고 강조했다.
다만 “AI를 인간이 주도하는 단계부터 완전 자율로 가는 6단계로 나눌 때 건설업은 안전이 수반돼야 한다는 특성상 중간 단계 적용이 바람직하다”며 “AI가 의사 결정을 하고 실행을 하되 사람이 감독, 개입할 수 있는 정도가 현실적”이라고 설명했다.
안드레 보어만 독일 뮌헨 공대 건설AI센터장 겸 교수는 ‘건설 환경의 AI:빠르게 진화하는 미개척지’라는 주제의 강연에서 각종 AI기술들이 실제 건설 환경에 미치는 영향을 소개했다. 보어만 교수는 “자연어를 기반으로 한 건설정보모델링(BIM·Building Information Modeling)을 통해 벽체 생성 등을 진행한 결과 86~95% 수준의 성공률을 달성했다”고 밝혔다. BIM은 건물을 짓기 전 컴퓨터 속 3D 가상 공간에 똑같은 건물을 지어보는 기술이다. 디지털 트윈(Digital twin·현실 세계에 있는 건물을 컴퓨터 속에 똑같이 만들어 놓은 기술)을 통해 AI가 자동으로 3D 디지털 모델로 변환하는 기술을 개발한 결과 평균 위치 오차가 약 8센티미터(cm)에 불과했다는 성과도 소개했다.
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