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건설업의 최대 병목 현상을 해결하는 AI: 토갈 AI(Togal AI) CTO 올렉 파라스카 인터뷰

건설업의 고질적인 낮은 생산성 문제를 해결하기 위해 사전 건설 단계의 도면 해석 및 물량 산출(Takeoff)을 자동화하는 AI 기술과 에이전트 기반 추론의 역할을 다룹니다.

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핵심 요약

건설 현장의 생산성 정체는 기술 거부 때문이 아니라 현장에 부적합한 기술 도입 때문이다. Togal AI는 컴퓨터 비전과 에이전트 AI를 활용해 수동으로 이루어지던 도면 분석과 견적 산출을 자동화하여 실질적인 ROI를 증명하고 있다.

배경

건설업은 지난 50년간 생산성 향상이 거의 없었던 분야로, 디지털화가 가장 늦은 산업 중 하나로 꼽힌다.

대상 독자

건설 IT 종사자, 산업 특화 AI 개발자, 프롭테크(PropTech) 투자자

의미 / 영향

건설업은 AI 도입을 통해 수주 경쟁력을 높이고 리스크를 줄일 수 있다. 특히 도면 해석 자동화는 견적 오차를 줄여 수익성을 개선하는 핵심 동력이 될 것이다. 향후 설계와 시공 데이터가 통합된 지능형 플랫폼이 산업의 표준이 될 것으로 전망된다.

섹션별 상세

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건설업의 디지털화 지연과 기술 거부의 실체

건설업은 전 세계에서 가장 디지털화가 늦은 산업 중 하나이다. 이는 산업군이 기술 자체를 거부해서가 아니라, 실제 현장의 복잡성과 제약 조건을 반영하지 못하는 부적절한 기술에 대한 거부감 때문이다. 올렉 파라스카는 건설업이 실질적인 가치를 제공하는 기술에는 매우 개방적임을 확인했다.

•건설업은 기술 자체가 아니라 나쁜 기술을 거부함
•현장 제약 조건을 존중하는 AI 설계가 필수적임
•디지털화 지연은 오히려 AI가 해결할 큰 기회임

02:17

50년 동안 정체된 건설 생산성의 원인

제조업 등 타 산업의 생산성이 급격히 향상되는 동안 건설업의 생산성은 지난 50년간 거의 제자리걸음이었다. 이는 각 프로젝트가 고유한 특성을 가진 맞춤형 작업이라는 점과 현장의 물리적 복잡성 때문이다. 올렉은 이러한 정체를 깨기 위해 데이터 중심의 접근 방식이 필요하다고 판단했다.

•건설 프로젝트의 고유성과 비표준화가 생산성 저해 요소임
•물리적 현장의 복잡성이 디지털 도구 도입을 어렵게 함
•데이터 구조화를 통한 표준화된 접근 방식이 요구됨

04:33

사전 건설 단계의 숨겨진 병목 현상

건설의 실제 병목은 현장 시공보다 앞선 사전 건설(Pre-construction) 단계에서 발생한다. 설계 도면을 검토하고 비용을 추산하는 과정이 지나치게 수동적이고 느리기 때문이다. 이 단계에서의 지연은 전체 프로젝트 일정과 예산에 연쇄적인 악영향을 미친다.

•사전 건설 단계의 효율성이 프로젝트 성공의 핵심임
•수동 검토 프로세스가 전체 일정의 병목으로 작용함
•견적 단계의 오류는 막대한 비용 초과를 야기함

06:17

수동 물량 산출(Takeoff)의 한계와 비효율성

물량 산출(Takeoff)은 도면에서 선을 긋고 면적을 계산하여 필요한 자재량을 파악하는 필수 과정이다. 숙련된 견적 담당자가 수백 장의 도면을 수동으로 처리하는 데 수주가 소요된다. 이 과정에서 발생하는 휴먼 에러는 입찰 경쟁력을 떨어뜨리고 수익성을 악화시킨다.

•수동 Takeoff는 시간 소모가 크고 오류에 취약함
•견적 담당자의 숙련도에 따라 결과의 편차가 큼
•자동화되지 않은 데이터는 재사용이 불가능함

Takeoff는 건설 도면에서 자재의 양을 계산하는 필수 과정으로, 견적의 기초가 되는 작업이다.

12:14

컴퓨터 비전에서 추론형 AI로의 진화

초기 Togal AI는 컴퓨터 비전을 사용하여 도면의 벽, 문, 창문을 식별하는 데 집중했다. 현재는 단순 객체 인식을 넘어 도면 내 텍스트와 기호를 결합해 자재의 특성과 비용을 연결하는 추론 단계로 진화했다. 이는 단순한 시각적 인식을 넘어 도면의 맥락을 이해하는 과정이다.

•단순 객체 탐지에서 맥락 이해로 기술적 중심 이동
•텍스트와 시각 정보를 결합한 멀티모달 접근 방식 활용
•도면 간의 논리적 관계를 파악하는 추론 능력 강화

단순히 이미지를 분류하는 것을 넘어, 이미지 속 요소들 간의 논리적 관계를 파악하는 기술적 단계를 의미한다.

17:44

사전 건설 단계의 에이전트 AI 활용 사례

에이전트 AI는 도면 분석 과정에서 인간의 워크플로우를 모방한다. 예를 들어 특정 자재의 사양을 찾기 위해 여러 도면을 교차 참조하고 모순된 정보를 찾아내는 작업을 수행한다. 이는 단순 자동화 도구가 아니라 능동적으로 문제를 해결하는 파트너 역할을 수행함을 의미한다.

•에이전트가 도면 간 교차 참조 및 데이터 검증 수행
•인간의 복잡한 의사결정 과정을 보조하는 에이전트 설계
•비정형 데이터인 도면을 정형화된 견적 데이터로 변환

28:18

건설업체를 위한 AI의 실질적 ROI 측정

AI 도입을 통한 가장 즉각적인 수익은 견적 작성 시간의 80% 이상 단축이다. 기존에 며칠이 걸리던 작업을 몇 분 만에 완료함으로써 건설업체는 더 많은 입찰에 참여할 기회를 얻는다. 또한 정확한 물량 산출은 자재 낭비를 줄여 직접적인 비용 절감 효과를 가져온다.

•견적 작성 시간의 획기적 단축으로 입찰 기회 확대
•정확도 향상을 통한 자재 낭비 및 비용 리스크 감소
•인적 자원을 단순 반복 작업에서 고부가가치 설계로 전환

47:11

건설 분야 AI의 장기적 비전

미래의 건설 AI는 도면 해석을 넘어 시공 가능성(Constructability)을 사전에 시뮬레이션하는 방향으로 나아갈 것이다. 설계 단계에서 발생할 수 있는 충돌을 미리 감지하고 최적의 공법을 제안하는 지능형 시스템이 구축될 전망이다. 올렉은 AI가 건설업의 디지털 트윈 구현을 가속화할 것으로 내다봤다.

•사전 시뮬레이션을 통한 시공 리스크의 선제적 제거
•설계와 시공 데이터를 통합하는 지능형 플랫폼 지향
•AI 기반의 자동화된 디지털 트윈 생성 및 관리

주목할 인용

“건설업은 기술을 거부하는 것이 아니라, 나쁜 기술을 거부하는 것이다.”
Olek Paraska·09:15
건설업의 낮은 디지털화 수준이 기술에 대한 보수성 때문이라는 편견에 대해 반박하며

“AI가 건설업에서 가장 잘 작동하는 방식은 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 지각과 추론의 계층 역할을 하는 것이다.”
Olek Paraska·12:14
AI와 인간 전문가의 협업 모델인 Human-in-the-loop의 중요성을 설명하며

실무 Takeaway

건설 AI의 성공은 현장 로봇 도입보다 사전 건설 단계의 데이터 구조화와 자동화에 달려 있다.
단순한 객체 탐지(Object Detection)를 넘어 도면의 맥락과 텍스트를 이해하는 에이전트 기반 추론이 필수적이다.
AI 결과물을 인간이 최종 검증하는 Human-in-the-loop 시스템이 건설업의 신뢰도를 확보하는 핵심이다.
견적 자동화는 건설업체의 입찰 참여 횟수를 늘려 직접적인 매출 증대 기회를 제공한다.

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 01. 29.수집 2026. 02. 21.출처 타입 PODCAST

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