🚧 건설 AI 도입, 지금 어디까지 왔나?

― 대형 건설사 중심 확산 vs. 산업 전반의 ‘초기 단계’

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최근 건설 업계의 가장 뜨거운 화두는 단연 AI(인공지능) 도입입니다. 대형 건설사들이 AI를 전략적 도구로 삼아 업무 효율·안전·품질을 개선해 나가고 있다는 뉴스가 연이어 나오고 있죠. 하지만 다른 한편에서는 “아직도 데이터 수집조차 못 하고 있다”는 조사 결과까지 발표되며 산업 전반의 격차가 점점 벌어지고 있습니다. 오피니언뉴스

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건설 AI 도입의 현재를 파악하기 위해, 국내외 주요 동향과 기사를 토대로 정리했습니다.

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https://www.kedglobal.com/construction/newsView/ked202305260002

🏗️ 1. 대형 건설사 중심 AI 도입은 ‘이미 현실’

최근 기사에 따르면 대형 건설사들은 이미 AI를 현장에 적극 적용하며 업무 혁신을 이루고 있습니다. 오피니언뉴스

✔️ BIM·AI 기반 현장 안전관리

✔️ 레미콘 AI 품질 예측·자동 배합

✔️ AI 중심 EPC(설계·조달·시공) 사업 모델 강화

✔️ AI 교육·챌린지 등 조직 역량 강화 프로그램 운영

예컨대 GS건설은 AI 하자 예방 플랫폼으로 하자 판정 0건이라는 성과를 냈다는 보고가 등장할 정도입니다. 오피니언뉴스

이처럼 AI는 더 이상 ‘미래 기술’이 아니라 현장에서 이미 쓰이고 있는 기술로 자리잡아 가고 있습니다.

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📉 2. 문제는 ‘중소·중견 건설사’…AI 활용이 거의 없다

하지만 건설 현실을 들여다보면 양극화가 뚜렷합니다.

중소·중견 건설사 대부분은 데이터 수집조차 하지 못한 상태이며, AI를 활용하는 비중은 극히 낮습니다.

한 조사에서는 건설사 10곳 가운데 약 80% 이상이 데이터를 수집하지 않는다고 응답하기도 했습니다. 오피니언뉴스

이런 상황은 단지 건설만의 문제가 아닙니다.

국내 전체 기업을 봐도 AI 도입율이 선진국 대비 낮다는 OECD 분석 결과가 있습니다. OECD

한국 기업의 AI 도입율은 산업별로 최대 30% 정도로, 많은 기업이 여전히 초기 단계에 머물고 있다는 뜻입니다.

즉 대형사가 빠르게 나아가는 동안,

많은 건설 기업은 여전히 AI 도입 시작점조차 못 찾고 있는 셈입니다.

🧠 3. AI 도입의 핵심 장애물 3가지

건설업계가 AI 도입을 어려워하는 이유는 크게 세 가지입니다.

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✔ ① 데이터 확보·표준화 문제

AI가 묘수로 쓰이려면 정형화된 데이터가 필수입니다.

하지만 현장 데이터가 엑셀·PDF·도면 등 비표준 형태로 분산되어 있는 경우가 많습니다. 오피니언뉴스

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✔ ② 전문 인력 부족

AI 플랫폼과 머신러닝을 다룰 인력이 부족해 도입마저 쉽지 않습니다.

제조업에서도 약 73% 기업이 AI 투자 비용을 문제로 꼽았다는 조사가 있는데, 건설 역시 비슷한 고민을 하고 있습니다. 조선일보

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✔ ③ 전사적 통합 전략 부재

설계-시공-운영 전 생애주기 데이터 통합이 안 되어 있어

프로세스 전체에 AI를 붙이는 통합 전략 수립이 어렵다는 분석도 나옵니다. 오피니언뉴스

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🏅 4. 해외 AI 동향: 정책 · 인프라 강화 움직임

AI 도입 문제는 국내만의 과제가 아닙니다.

전 세계적으로 AI 확산 속도가 빠르게 진행되며, 특히 국가 차원의 전략과 인프라 확충이 핵심 역할을 하고 있습니다.

🔹 한국 정부는 AI 인프라 강화와 글로벌 기업과의 협력으로 AI 기술 경쟁력 확보에 나서고 있습니다. Korea Times

🔹 OECD 보고서에서도 AI 활용을 촉진하기 위한 법적 신뢰 확보 및 데이터 정책 마련 필요성을 강조하고 있습니다. OECD

즉, 기술·정책·인재가 동시에 움직일 때 AI 확산 속도는 가속화될 수 있습니다.

🧱 5. 건설 현장 AI 도입, 이렇게 해볼 수 있다

그럼 개별 건설사·현장에서는 어떻게 준비해야 할까요?

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📌 ① 데이터 정비에서 시작

• BIM 정보 정규화

• 프로젝트 데이터 표준 템플릿 구축

• 현장 데이터 수집·저장 체계 마련

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📌 ② AI 담당 조직·역할 명확화

• 경영진 지원

• 현장·실무자 중심 AI 교육

• 데이터 큐레이터/AI 매니저 지정

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📌 ③ 적용 우선순위부터 정한다

• 품질 예측

• 안전관리

• 공정 최적화

단계별로 적용하면서 현장 효용성을 검증하는 방식이 효과적입니다.

📌 마무리: 건설 AI 도입은 ‘기회’이자 ‘격차의 분기점’

지금 건설 산업은 AI 도입에서 두 갈래로 나뉘고 있습니다.

✔ 대형사는 빠르게 효율성·품질·안전 개선을 이루며 선도하고

✔ 다수 중소·중견 기업은 초입 단계에 머물러 있습니다.

이 격차는 단지 기술력의 차이가 아니라,

데이터 관리, 인재 확보, 전략적 투자·정책 대응이라는 구조적 문제에서 비롯됩니다.

건설 AI 도입은 이제 선택이 아니라 필수입니다.

앞으로 AI를 어떻게 도입하느냐가,

건설 기업의 미래 경쟁력을 결정할 중요한 분기점이 될 것입니다.

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