건설산업연구원, 기술·사업관리 전문 간행물 ‘INSIGHT+’ 창간

AI 도입 확산에도 업무 프로세스·데이터·조직 역량이 성과 창출의 걸림돌

단순 기술 도입 넘어 업무 재설계·성과지표 마련 필요성 제기

▲ (사진: 한국건설산업연구원)

[데일리투데이 강인범 기자] 건설업계의 인공지능(AI) 도입이 빠르게 늘고 있지만, 실제 업무에 정기적으로 활용하거나 전사적으로 통합한 기업은 여전히 소수에 그치는 것으로 나타났다. 

AI 기술 도입 자체보다 기존 업무 프로세스와의 연계, 데이터 확보, 조직의 수용 역량이 실질적인 성과를 좌우하는 핵심 요인이라는 분석이다.

한국건설산업연구원은 13일 건설산업의 기술 및 사업관리 분야 변화를 진단하는 전문 간행물 ‘INSIGHT+’를 창간하고, 첫 번째 주제로 ‘AI는 건설기업의 실질적 성과로 이어지고 있는가?’를 다뤘다.

창간호는 건설기업의 AI 도입 동향과 국내외 통계, 기업 실무자 심층 인터뷰 등을 바탕으로 AI 활용 수준과 성과 창출의 한계를 분석했다.

연구원에 따르면 건설산업의 AI 관련 관심과 기술 개발은 2024년을 기점으로 빠르게 증가했다. 종합건설기업 시공능력평가 상위 10개사 관련 기사 가운데 AI를 언급한 비율은 2020년 5.1%에서 2026년 22.8%로 4배 이상 늘었다.

건설 AI 관련 국제학술지 논문에서도 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)의 비중이 2024년 6%에서 2026년 18%로 3배 증가했다. 국내 건설 AI 특허 역시 2020년 50건에서 2024년 192건으로 확대됐다.

특히 2025년 건설 AI 특허 가운데 공정·원가·계약관리 관련 기술이 38%를 차지했다. AI 활용이 기존의 이미지 인식과 예측 중심에서 설계, 문서 분석, 견적, 입찰, 계약 등 실제 업무 지원 영역으로 확대되고 있다는 설명이다.

그러나 기술 개발과 관심 증가가 현장의 실질적인 활용으로 이어지는 데는 여전히 간극이 존재한다.

주요국 통계에 따르면 건설업의 AI 도입률은 9~16% 수준으로 정보통신·금융 등 AI 활용도가 높은 업종의 약 4분의 1에 그쳤다. 

영국왕립감정평가사협회(RICS)의 영국 설계사무소 조사에서도 AI를 특정 공종에서 정기적으로 사용하는 비율은 19%였으며, 전사적으로 통합해 사용하는 비율은 1% 미만으로 집계됐다.

기업 현장의 활용 사례에서도 AI가 실제 업무에 정착하기 위해서는 기술 구현 이상의 조건이 필요한 것으로 나타났다.

▲ (사진: 한국건설산업연구원)

연구원이 AI 전환을 추진 중인 대형·중견 건설기업과 사업관리 전문기업의 실무자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행한 결과, AI 활용이 정착한 기업들은 공통적으로 현업의 문제에서 출발해 AI 분석 결과를 기존 업무 절차에 연결하고, 사람과 AI의 역할을 명확하게 구분한 것으로 조사됐다.

대표적으로 AI가 자재 품질검사서를 자동으로 선별한 뒤 실무자가 최종 확인하거나, AI가 입찰안내서를 분석한 결과를 입찰 검토회의에 반영하는 방식이다. 반복적인 자료 취합과 선별·검토 업무는 AI가 담당하고, 최종 판단과 승인은 사람이 맡는 구조다.

반면 기술적으로 구현됐더라도 신규 장비 설치나 별도의 검사 절차 등 추가적인 업무 부담이 발생하거나, AI 분석 결과를 실무자가 처음부터 다시 검증해야 하는 경우에는 활용이 중단되거나 확산되지 못한 것으로 나타났다.

연구진은 이러한 현상이 건설 AI 확산의 병목이 기술 개발에서 업무 통합과 조직 운영으로 이동하고 있음을 보여준다고 분석했다. 

과거에는 데이터 확보와 AI 모델 개발이 주요 장애 요인이었지만, 범용 AI 모델과 코딩 도구의 확산으로 기술 개발의 진입장벽이 낮아지면서 이제는 업무 연계와 데이터 연결, 조직의 수용성이 더 중요한 과제로 떠올랐다는 것이다.

AI 활용 수준이 높아질수록 기업 내부의 문제를 넘어 산업 차원의 데이터 표준과 공유 체계도 중요해진다는 지적이다. 건설사업은 발주자와 설계자, 원도급사, 협력사 등 다양한 참여자가 데이터를 생산하고 활용하는 구조인 만큼 개별 기업의 AI 역량만으로는 프로젝트 전체의 생산성을 높이는 데 한계가 있기 때문이다.

이에 연구진은 건설기업이 AI 도입 여부를 넘어 업무 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. AI가 담당할 업무와 사람이 판단·승인할 업무를 구분하고, 비용과 시간 절감뿐 아니라 오류 및 리스크 감소, 품질과 관리 수준 향상, 기술 역량 강화 등 과제별 특성에 맞는 핵심성과지표(KPI)를 마련해야 한다는 것이다.

산업 차원에서는 사업 초기부터 데이터 생산과 활용 기준, 참여자별 역할을 정하고 데이터 표준과 공유 원칙을 마련할 필요가 있다고 제언했다. 아울러 AI 판단에 대한 검증과 책임 기준, 계약 및 대가 체계 등을 정비해 선도기업의 실험이 산업 전반으로 확산할 수 있는 제도적 기반을 구축해야 한다고 덧붙였다.

특히 이 같은 변화의 공통 기반으로 기존 행정용 기록 문서를 AI가 읽고 활용할 수 있는 데이터(AI-Ready Data)로 전환하는 작업을 제시했다.

박희대 한국건설산업연구원 연구위원은 “건설 AI의 병목은 ‘AI를 만들 수 있는가’에서 ‘어떤 업무에, 어느 수준까지 믿고, 어떻게 정착시킬 것인가’로 옮겨가고 있다”며 “기업의 업무 재설계와 함께 데이터 표준, 계약·책임 기준 등 산업 차원의 제도 정비가 병행돼야 한다”고 말했다.

한편 한국건설산업연구원은 이번 AI 특집을 시작으로 탈현장 건설(OSC), 자동화·로보틱스, 스마트 안전, 건설사업관리(CM·PM), 건설 데이터와 표준, 기술인력 등으로 ‘INSIGHT+’의 주제를 확대할 계획이다.

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