건설 AI 도입, 기술보다 ‘사람’이 70%를 좌우한다
2025년 12월 30일
건설현장에서 AI가 정착하지 못하는 진짜 이유
안녕하세요 1000BIM 입니다.
요즘 건설 업계에서도 AI 이야기를 정말 많이 듣습니다.
BIM 자동화, 물량 산출 AI, 공정 예측, 안전 관리까지.
기술만 놓고 보면 “이제 다 되는 것 아닌가?” 싶을 정도죠. 그런데 현실은 조금 다릅니다.
많은 기업들이 이렇게 말합니다.
“AI 도입은 했는데, 현장에서 잘 안 써요.”
왜 이런 일이 반복될까요? 기술이 부족해서일까요?
의외로 답은 기술 바깥에 있습니다.
오늘은 조직에서 AI 도입을 위한 성공의 법칙을 소개합니다.
왜 AI 프로젝트는 현장에서 멈출까?
보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지(McKinsey) 등 글로벌 컨설팅 기업들의 분석을 보면
AI 프로젝트 실패의 가장 큰 원인은 기술 부족이 아니라 변화 관리 실패입니다.
이런 흐름 속에서 자주 언급되는 개념이 바로
AI 도입 성공을 위한 ‘10:20:70 법칙’입니다.
이 법칙은 AI 도입 시 어디에 시간과 자원을 써야 하는지를 아주 명확하게 보여줍니다.
AI 도입 성공을 위한 10:20:70 법칙이란?
AI 도입의 성공 요인을 세 가지로 나누고,
그 중요도를 비율로 표현한 개념입니다.
10% 데이터
20% 기술
70% 사람과 변화 관리
건설 산업에 이 법칙을 적용해 보면,
왜 현장에서 AI가 어려운지 훨씬 명확해집니다.
① 10% 데이터 – 건설 AI의 출발점은 ‘정리된 데이터’
AI는 데이터를 기반으로 움직입니다.
하지만 건설 현장의 데이터는 여전히 이런 상태인 경우가 많습니다.
프로젝트마다 다른 BIM 모델 구조
속성 값이 제각각인 객체 정보
도면, 수량, 공정 데이터가 엑셀·메신저·개인 PC에 분산
이 상태에서 AI를 도입하면 어떻게 될까요?
👉 AI가 똑똑 해지기 전에, 데이터 정리에서 멈춥니다.
건설 AI에서 말하는 ‘10% 데이터’는
데이터를 많이 모으는 것이 아닙니다.
현장에서 반복 사용 가능한 형태로 정리하는 것이 핵심입니다.
② 20% 기술 – 기술은 이미 충분히 준비돼 있다
사실 기술 자체는 이미 상당히 발전했습니다.
BIM 기반 물량 자동 산출
공정 지연 예측 AI
충돌 검토 및 설계 검증 자동화
비정형 건물 분석 기술
그럼에도 현장에서 잘 안 쓰이는 이유는 단순합니다.
“이 기술이,지금 우리가 일하는 방식이랑 잘 맞는가?”
기존 업무 흐름과 분리된 AI,
결과 해석이 어려운 리포트,
책임 소재가 불분명한 자동화 결과는
현장에서는 ‘도움’이 아니라 ‘부담’이 됩니다.
③ 70% 사람과 변화 관리 – 건설 AI의 성패를 가르는 핵심
건설 AI 도입에서 가장 큰 장벽은 기술이 아닙니다.
바로 사람입니다.
“우리는 원래 이렇게 해왔어”
“AI 결과, 믿어도 되는 거야?”
“문제 생기면 누가 책임지지?”
이건 저항이라기보다 불안에 가깝습니다.
그래서 AI 도입에 성공한 건설 조직들은 기술보다 먼저 사람과 조직을 설계합니다.
AI가 정착되는 건설 조직의 공통점
AI를 감독 도구가 아닌 업무 보조자로 설명한다
한 번에 바꾸지 않고 반복 업무부터 적용한다
교육보다 먼저 왜 필요한지 충분히 공유한다
현장 책임자가 변화의 ‘대상’이 아니라 주체가 되도록 만든다
AI는 혼자 일하지 않습니다. 사람과 함께 일할 준비가 되었을 때 비로소 효과를 냅니다.
그렇다면, 건설 AI는 어디서부터 시작해야 할까?
많은 기업들이 이렇게 묻습니다.
“우리 회사는 뭘 먼저 해야 할까요?”
답은 의외로 단순합니다.
1️⃣ 현장에서 가장 반복적인 업무 하나를 고른다
2️⃣ 그 업무에 필요한 데이터 흐름부터 정리한다
3️⃣ 완벽한 AI가 아니라 지금 쓸 수 있는 AI를 붙인다
AI는 건설 산업을 단번에 바꾸지 않습니다.
하지만 준비된 조직에서는 조용히, 그리고 확실하게 일하는 방식을 바꿉니다.
10:20:70 법칙이 건설 산업에 주는 메시지는 분명합니다.
AI 도입의 성공은 기술 투자가 아니라
조직이 변화를 받아들일 준비가 되어 있는지에 달려 있습니다.
기술은 이미 준비돼 있습니다.
이제 필요한 건,
AI와 함께 일할 준비가 된 사람과 조직입니다.
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