[서울=뉴스핌] 송현도 기자 = '딸깍' 한 번에 결과물을 얻어내는 단순 AI 활용 시대를 지나, 건설·부동산업계가 자체 데이터와 업무 환경을 AI와 유기적으로 결합하는 '하네스(Harness) 구조' 구축과 전사적 AX(AI 전환)에 사활을 걸고 있다. 범용 AI 모델이 빠르게 진화할수록 기업 고유의 도메인 지식과 데이터 거버넌스를 어떻게 설계하느냐가 생존을 가른다는 진단이다.

10일 오후 한국프롭테크포럼은 서울 강남구 역삼동 마루180에서 '프롭테크의 넥스트 스텝(Next Step) : AI 대전환과 산업의 미래'를 주제로 '2026 프롭테크 AI 비전 컨퍼런스'를 개최했다. 이날 행사에는 주요 프롭테크 기업과 건설사, 건축설계사, 자산운용사 관계자들이 참석해 공간 산업의 AI 내재화 전략과 실제 현장 적용 사례를 공유했다.

◆ "범용 모델 바뀔 때 남는 건 데이터 구조…'하네스'와 물리적 인프라가 핵심"

첫 번째 기조연설자로 나선 김덕진 아이티커뮤니케이션연구소장(세종사이버대 교수)은 AI 격차를 결정짓는 핵심 요소로 '하네스(Harness) 구조'와 '실행 환경'을 꼽았다. 하네스란 어떤 AI 엔진을 가져다 놓더라도 자사 데이터를 정확히 읽고 작동할 수 있도록 구축한 데이터 구조와 에이전트 환경을 뜻한다.

김 소장은 "이제는 AI를 단순히 써본 만큼 보이는 단계가 아니라 에이전트에게 일을 끝까지 맡겨본 만큼 보이는 '위임의 시대'"라며 "오픈AI나 클로드 등 기반 모델이 계속 업데이트되더라도 기업의 자산으로 남으려면 우리 회사의 지식과 도구가 제대로 연결된 하네스 구조를 갖춰야 한다"고 강조했다.

특히 건설·부동산 등 공간 산업에서는 AI와 물리적 환경의 결합이 승부처가 될 것으로 내다봤다. 김 소장은 최근 구미에서 추진되던 300메가와트(MW)급 초대형 AI 데이터센터가 부지 단차와 평탄화 등 기반공사 문제로 글로벌 AI 기업(앤스로픽)이 철수하며 무산된 사례를 언급하며 "AI 공장에서 가장 비싼 것은 칩이 아니라 공사 기간(공기)과 전기가 들어오는 땅"이라고 짚었다. 이어 "2028년이면 로봇이 다니는 건물이 설계 기준이 될 텐데, 엘리베이터와 건물 관리 주체, 로봇 회사의 통신과 표준이 연결되지 않으면 로봇은 1층 로비에서 멈춘다"며 공간 데이터의 표준화를 당부했다.

◆ 알스퀘어·이지스, '비정형 데이터 자산화'부터 'AI 레디 빌딩'까지

두 번째 기조연설을 맡은 오석재 알스퀘어 최고기술책임자(CTO)는 기업 내 통제되지 않는 개인 단위의 AI 사용(섀도 AI)을 양성화하고, 업무 프로세스를 표준화한 전사 AX 사례를 발표했다.

오 CTO는 "AI를 제대로 활용하려면 회의록부터 정책서, 화면 설계, 구현까지 이어지는 업무 단계의 기준점(SSOT·단일 진실 공급원)을 먼저 표준화해야 잘못된 바이브 코딩 결과물로 인한 운영 리스크를 막을 수 있다"고 설명했다. 알스퀘어는 도장과 손글씨, 천공 노이즈가 섞여 해독이 불가능에 가까웠던 15만건 규모의 부동산 신탁원부 등 비정형 공문서를 다중 거대언어모델(LLM)과 자체 광학문자인식(OCR) 프레임워크로 결합해 정확도를 99.97%까지 끌어올렸다. 이를 통해 1명이 240년간 해야 할 분량의 데이터화 작업을 약 113일 수준으로 단축했다.

전통 부동산 자산운용사인 이지스자산운용은 하드웨어인 오피스 빌딩에 테크를 입히는 실험을 공유했다. 권순일 이지스자산운용 상무는 성수동 '팩토리얼 성수' 개발 사례를 소개하며 "삼성전자, 현대차그룹 로보틱스랩 등의 기술을 집약해 식음료(F&B)·택배 배송 로봇과 무인 주차·충전 등을 도입했는데, 가장 중요했던 것은 개별 설비의 지식재산권(IP) 장벽을 넘어 이를 통합 제어하는 빌딩 운영체제(OS)를 구축하는 일이었다"고 말했다. 이지스자산운용은 어떤 기술이든 수용할 수 있는 '테크 레디 빌딩'을 넘어, 건물 내 센서로 사용자의 동선과 데이터를 학습해 먼저 서비스를 제안하는 차세대 'AI 네이티브 빌딩'을 서울 시청 인근 등에 개발 중이다.

◆ 우미건설·삼우설계, "현장 도메인 지식에 AI 결합…비개발자가 직접 혁신"

시공과 설계 등 전통 건설 영역에서도 현업 실무자가 직접 도구를 만들어 쓰는 AX 내재화가 빠르게 진행되고 있다.

오경근 우미건설 프로세스이노베이션(PI)팀장은 현장 반복 업무 개선을 위해 전 임직원을 대상으로 '바이브 코딩(자연어 기반 코딩)' 교육을 실시하고 사내 앱 마켓을 구축한 사례를 발표했다. 오 팀장은 "거창한 사내 데이터 레이크를 구축하기보다 범용 AI 모델의 발전 속도에 맞춰 현업에서 직접 쓸 수 있는 표준 템플릿과 하네스 보드를 만들어 배포했다"며 "개발 투자 대비 수익률(ROI)이 나오지 않아 엑셀 수작업에 머물던 공사관리시스템(PMIS) 작업일보 취합, 건설기술진흥법상 안전점검표 및 위험성 평가 서류 초안 작성, 입주 단지 하자 관리 피드백 시스템 등 16개 과제를 비개발자인 현업 부서와 함께 직접 구축해 전 현장에 적용했다"고 밝혔다.

건축설계 업계는 AI를 통해 단순 설계 용역을 넘어 부동산 개발 컨설팅으로 영역을 확장하고 있다. 이종준 삼우종합건축사사무소 소장은 사옥 부지 선정과 상권 분석에 '가상 에이전트'를 도입해 특허를 출원한 사례를 공개했다.

이 소장은 "과거에는 전문가 20여명이 모여 입지 가중치를 두고 계층화분석(AHP) 토론을 벌였지만, 이제는 엔비디아의 한국인 데이터 등을 학습한 수만명의 이해관계자 가상 에이전트가 7시간 동안 가상 토론을 벌여 최적의 입지 가중치를 도출한다"며 "사람보다 막무가내식 주장이 없고 합리적인 데이터 근거에 수긍하며 정교한 결론을 낸다"고 설명했다. 아울러 7년치 신용카드 결제 데이터와 연동해 특정 백화점 방문객의 이전·이후 이동 동선과 주변 상권의 매출 상관관계까지 시뮬레이션하며 건축주에게 미래 가치 예측 서비스를 제공하고 있다고 덧붙였다.

이 소장은 "우미건설이나 삼우 사례처럼 이제는 현장의 도메인 지식을 가진 전문가들이 직접 AI를 다룰 때 다른 누구도 해줄 수 없는 폭발적인 시너지가 난다"며 건설·건축 실무진의 주도적인 AI 활용을 강조했다.

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