세상이 바꾸는 건축, 엔지니어링, 그리고 건축(아키텍처) 분야에서의 AI 도입 성공 사례와 9단계 전략
최근 글로벌 다국적 인테리어 디자인 회사인 ‘디자이너스 인크’는 전사적으로 인공지능(AI) 솔루션을 도입하여 약 450만 달러(한화 약 58억 원)의 비용을 절감하는 성과를 거두었습니다. 이 회사는 전 세계에 여러 지점을 가지고 있으며, 제가 제시한 ‘9단계 AI 도입 로드맵’을 충실히 따라 수행했으며, 이 방침은 어떤 건축, 엔지니어링, 건설(이하 AEC) 기업도 성공적인 AI 도입을 실현하는 데 활용할 수 있습니다.
이러한 성공 사례는 저의 AI 도입 계획을 구상하는 계기가 되었으며, 이야기의 시작은 2024년 초, 해당 회사의 최고경영자인 CEO가 여러 기술 컨퍼런스를 다녀온 후부터입니다. 그는 투자자들이 “우리는 AI에 대해 검토 중”이라고 답하는 것이 반복되어 답답함을 느꼈고, 이에 IT 책임자에게 ‘빠른 시일 내에 AI를 파악하라’는 단 한 줄의 지시를 내렸습니다.
그 이후 IT 책임자는 라이선스 관리와 서버 보안에서 벗어나 회사 전체의 AI 도입 책임자로 역할이 전환되었으며, 온라인에서 수많은 AI 앱을 조사하는 과정에서 수많은 선택지와 불확실성에 압도당하기도 했습니다. 이러한 난관 속에서도 운 좋게 저의 ‘AI 마스터클래스’인 AI 활용 마스터리 강좌를 접하게 되었으며, 이 강좌는 150개 이상의 AI 사례와 고급 AI 구현 기술을 전달합니다. 이를 통해 IT 책임자는 ‘이것이 바로 내가 찾던 답이다’라는 확신을 얻고, 저에게 직접 도움을 요청하기에 이르렀습니다.
이 회사와는 내부 인재만으로 AI를 도입하는 것에 실패할 수 있다고 판단하여, 외부 전문가의 지원이 필요하다는 결론에 도달했고, 결국 저를 초청하여 두바이 본사에서 ‘AI 구현 주간’ 행사와 실습, 그리고 실질적인 단계별 전략 수립을 위한 워크숍을 진행하기로 했습니다. 목표는 모든 지사에 적용 가능한 실용적인 AI 도입 계획서를 만드는 것이었으며, 이에 앞서 현실적인 문제도 드러나기 시작했습니다.
두바이에 도착하자마자 사업장의 특수성을 파악하게 되었는데, 그들은 전 세계 각지에 매장, 레스토랑, 호텔 등 다양한 프로젝트를 디자인하고 있었기 때문에, 하나의 AI 애플리케이션으로 모든 업무를 해결할 수 없다는 점이 가장 큰 문제였습니다. ChatGPT 팀 외에 ‘모든’ 업무를 한 번에 지원하는 ‘원사이즈 맞춤형’ AI 앱이 존재하지 않기 때문입니다.
또한, 첫날 AI 구현 주간이 시작되면서 직원들은 언론과 SNS에서 들은 이야기들에 대한 궁금증과 우려로 가득 차 있었으며, 다음은 그들이 가장 많이 묻던 질문들입니다:
- AI가 도입되면 일자리를 잃는 건 아닐까?
- 지금 사용하는 도구들은 충분하지 않나?
- AI가 정말 업무에 도움이 될까?
- 어떤 일이 가장 시급하게 개선되어야 하나?
이런 질문들은 대부분 두려움과 불확실성에서 비롯된 것이었으며, 회사를 대표하는 CEO는 ‘AI 도입의 목표는 누구도 대체하는 게 아니고, 직무를 더 쉽게 만들어주는 것’임을 미리 직원들에게 설득하는 작업도 병행하였습니다.
지금 바로 시작하는 첫걸음
모든 것을 바꾼 9단계 전략
지금으로부터 6개월이 지난 지금, 디자이너스 인크는 프로젝트 수행 시간이 획기적으로 단축되고, 아래와 같은 변화들을 경험하고 있습니다:
- 근무 시간을 늘리지 않으면서도 더 많은 프로젝트를 완료
- 새 인력을 채용하지 않고도 성과 향상
- 트렌드에 따른 소프트웨어 업데이트에만 집중하지 않음
- 무엇보다, AI와 협력하여 더 나은 작업 방식을 채택함
이들은 낡은 습관과 강제로 싸우는 대신, AI와의 협력을 자연스럽게 받아들이기 시작했습니다.
하지만, 불과 몇 달 전까지만 해도 반복적이고 귀찮은 업무에 허덕이던 그들이, 이제는 AI를 통해 일하는 방식을 혁신하는 데 성공할 수 있었던 것입니다. 이 변화의 비밀은 바로 ‘9단계 전략’에 있습니다.
이 전략은 누구든지 따라할 수 있으며, 다음과 같이 구성되어 있습니다:
1단계 : AI 교육
처음에는 간단하고 친근한 AI 교육 세션을 진행하여, AI가 어떻게 시간을 절약해주고 반복적인 작업을 줄여주는지 실제 사례를 통해 설명했습니다. 모든 직원이 자연스럽게 AI에 대한 두려움을 내려놓고 호기심을 갖도록 유도하는 것이 핵심이었습니다. 특히, CEO가 직접 함께 참여하여 배우는 모습을 보여줌으로써, ‘이것은 누구나 할 수 있다’는 메시지를 전달하는 데 성공했습니다.
2단계 : 기술 현황 평가
가설 대신, 현장 실무팀이 어떤 소프트웨어와 도구를 사용하는지 꼼꼼하게 파악하는 작업을 먼저 진행했습니다. ‘현재 어디에서 막히는가?’, ‘가장 시간이 많이 드는 일은 무엇인가?’ 등을 묻고 답하며, 기존 시스템을 최대한 활용하면서 최적화 방안을 모색했습니다.
3단계 : 업무 프로세스 매핑
무작위로 AI를 도입하는 대신, 일상의 업무 과정을 상세히 도식화하여, AI가 어느 부분에서 효율성을 높일 수 있는지 찾았습니다. 이 단계는 특히, 사람들의 어려움이나 시간을 잡아먹는 업무를 파악하는 데 집중했으며, 반복적이거나 피곤한 기능에 주목했습니다.
4단계 : 문제점 선정
모든 문제를 한 번에 해결하려 하지 않고, 가장 큰 불편을 겪는 업무 몇 가지를 선정했습니다. 적극적인 AI 도입에 관심이 높은 직원들, 특히 ‘AI 챔피언’을 지정하여 시범 테스트를 우선 수행하게 했으며, 이들이 다른 동료들에게 도움을 주고 변화에 속도를 냈습니다. 이 과정에서는 저의 강좌에서 설명하는 ‘HotBet’ 프레임워크를 활용, 빠른 성공 사례와 성과를 만들어가는 전략을 세웠습니다.
5단계 : AI 도구 시험 및 평가
다양한 AI 도구를 테스트하며, 실질적으로 업무에 도움이 되는지 평가하는 과정을 반복했습니다. 어느 순간부터 직원들은 “이걸로 어느 정도 해결할 수 있겠구나”라는 자신감을 갖게 되었으며, “이 일을 AI에게 맡기면 얼마나 빠를까?”하는 질문으로 자연스럽게 전환되었습니다.
6단계 : AI 실행 계획 수립
도구의 유용성을 검증한 후, 기존 업무 방식을 변화시키는 단계로 넘어갔습니다. 피드백 작성, PDF 검토 같은 반복 작업은 자동화하고, 하루 종일 걸리던 업무는 몇 시간 만에 끝낼 수 있게 되었습니다. 이후, 실무자들이 매일 AI를 활용할 수 있도록 단계별 계획을 구축했습니다.
7단계 : 투자 수익률(ROI) 분석
시간과 비용, 노력을 얼마나 절감했는지 계산하는 단계입니다. 지금까지의 성과를 분석하여, 사람들의 업무 만족도와 성과 향상도를 실감하게 했습니다. 효과적인 ROI 측정 방법은 다음과 같습니다:
- 시간 기록 실습: 핵심 업무(설계 도면 태깅, QA 점검 등) 전후의 소요 시간 기록
- 비용 분석: 새로 도입한 AI 도구 구독료와 인건비 절감, 라이선스 대체 여부 검토
- 고용 절감 가능성: 초과근무 또는 신규 채용이 필요한 업무가 AI로 대체되면서 절감된 비용 분석
성과에 대한 수치는 다음과 같습니다:
- 한 직원당 연간 450시간 절약 (10시간 × 45주)
- 이를 100명 직원에 적용하면, 연간 약 4,500,000달러(약 580억 원)의 절감 효과
이 외에도, 직원들의 업무 만족도와 자신감이 상승하며, 전반적으로 더 창의적이고 혁신적인 업무 수행이 가능해졌습니다.
8단계 : 새로운 기술 스택 제안
작업 성과가 입증된 후, 전체 회사에 AI 도구를 소개하였으며, 지식 공유 허브도 구축하여 누구나 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 지원했습니다. 실제 결과를 체감한 구성원들이 적극적으로 AI 도구를 사용하면서, 변화가 빠르게 확산되었습니다.
9단계 : 디지털 전환 지속 추진
끝으로, 정기적인 교육과 체크인 세션을 통해 AI 시스템이 지속적으로 활성화되도록 관리하였으며, 초기의 흥분이 사라지고 자연스럽게 일상적인 업무의 일부가 되도록 유도했습니다.
현재까지 6개월 동안 추진되었으며, 회사는 AI 전체 도입이 2~3년 정도가 소요된다고 예상하고 있습니다. 핵심은 일찍 시작하는 것, 조기 도입이 장기적인 경쟁우위를 만들어낸다는 점입니다.
이와 같은 과정은 누구에게나 적용 가능하며, 중요한 핵심 질문은 다음과 같습니다:
- 어떤 업무가 가장 번거롭거나 귀찮은가?
- 기존 업무 중, 창의성과 크게 연관 없는 반복 과정은 무엇인가?
- 만약 10~12시간의 여유 시간이 생긴다면 무엇을 할 것인가?
이 질문들을 바탕으로 작은 업무에서부터 차근차근 AI를 도입해보십시오. 하나의 작은 도구, 하나의 ‘왜(Why)’ 질문에서 시작하는 것이 바로 AI를 올바르게 도입하는 첫걸음입니다.
