[지식정보] 부동산과 AI 융합 전망
인공 지능에 대한 과대광고와 대중의 관심에도 불구하고 실제 상업용 부동산(CRE)에서의 사용은 현재까지 제한적이고 가장 일상적인 것에 그치고 있는 것으로 보인다. 하지만 기술의 잠재력과 이 분야에 대한 벤처캐피탈의 투자 규모를 고려할 때 산업적 활용 범위와 정교함은 빠르게 확장될 전망이다. ULI의 관련 자료를 중심으로 살펴본다.
자료:Emerging Trends in Real Estate ® 2024
ULI 글로벌 지속가능성 전망 2023
델코지식정보
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1. 부동산에서의 AI
부동산에서 AI 잠재력은 부동산을 위한 기후 리스크 예측, 투자 기회 식별, 더 높은 성과를 내는 포트폴리오 구성 등에 도움이 되는 확률적 모델이 포함된다.
AI 도입으로 많은 유형의 일상적인 사무직 업무가 대체될 수 있다. 그렇다고, 일자리 손실은 없을 전망이다. 이유는 전반적인 경제 성장과 AI 기업의 공간 수요 증가로 상쇄될 수 있기 때문이다.
2023년 구글(Bard)과 OpenAI(ChatGPT)의 두 가지 인기 있는 소비자 버전인 AI 프로그램이 출시되면서, AI는 대중의 의식 속에 깊숙이 자리 잡았다. 사실 AI는 오래전부터 다양한 형태와 모습으로 존재해 왔다. 현재 가장 큰 화제를 불러일으키고 있는 AI 유형은 "생성형 AI(generative AI)"로 알려져 있다. 전문가 시스템과 같은 기본적인 "반응형 AI(reactive AI)"와 달리, 이러한 대규모 언어 모델은 통계 모델을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하여, 기본 패턴과 연관성을 학습한 다음에, 예측을 수행함으로써 인간의 지능을 모방한다.
AI 시장 규모에 대한 추정치는 집계 대상에 따라 출처마다 크게 다르다. 하지만 대부분 글로벌 시장 규모는 이미 2,000억 달러를 넘어섰으며 매년 30~40%씩 성장하고 있다. 미국의 점유율에 대한 추정치도 크게 다르지만, 일반적으로 미국 내 시장이 전 세계 AI 투자 및 고용에서 차지하는 비중은 매우 높은 것으로 알려져 있다.
부동산에서 AI는 무엇을 하나?
잠재적인 비즈니스 응용 분야는 무궁무진해 보이지만, 현재까지 CRE에 사용되는 사례는 제한적인 것으로 보인다. CRE 부문에서 AI는 어떻게 활용될 수 있을까? 어떤 기회를 창출할 수 있을까?
CRE의 AI 애플리케이션에 관여하는 한 임원은 "AI는 엄청난 규모로 많은 것을 빠르게 변화시키고 있어, 실제로 부동산뿐만 아니라 사회 전반에 좋은 의미를 주는 좋은 AI 멘탈 모델이 있는지 모르겠다."라고 말하고 있다. 하지만 지금까지의 실제 사용은 대부분 평범하다. "AI가 고객 서비스 에이전트나 자산 관리와 상호 작용하는 방식을 변화시키면서, 부동산의 가장자리까지 파고들 수 있는 모든 방법을 생각해보면, 여전히 매우 낮은 수준이라고 느껴진다."
AI를 비롯한 많은 기술 기업에 부동산 공간을 임대하는 부동산 투자 회사의 한 개발자도 이에 동의한다. "모든 비즈니스에 도움이 되는 방법은 아직 우리가 상상이 안 된다. 하지만 최근에 가장 많이 들어본 것은 관리 업무다. AI는 점심 식사 시간, 부동산 투어, 백그라운드에서 모든 종류의 일을 처리하는 등 기본적으로 초능력 비서 역할을 한다." 그러나 중요하긴 하지만 여전히 매우 기본적인 업무에 그치고 있다.
부동산에서 AI의 다음 단계는 무엇인가?
AI 기술 잠재력과 이 분야에 투자되는 벤처 자본의 규모를 고려할 때, 이러한 소박한 용도는 빠르게 확장될 가능성이 있다. 많은 기업이 이미 잠재적인 애플리케이션을 실험하고 있다. 그 분야는 건축 및 설계부터 운영 및 관리, 임대 및 판매, 분석 및 예측에 이르기까지 부동산 산업만큼이나 다양할 것이다.
이미 기업들은 피치 데크(pitch deck.:투자자를 위한 비즈니스 설명자료), 마케팅 계획, 투자위원회 메모 등 다양한 형태의 콘텐츠 초안을 작성하거나 편집하는 등의 일상적인 업무에 AI를 활용하고 있다. 또한 고객 서비스 및 관리 기능과 같이 자동화 및 간소화할 수 있는 기능뿐만 아니라, 임대차 계약서나 기타 법률 문서의 검토 또는 초안 작성과 같은 보다 실질적인 영역에서도 AI가 활용될 가능성이 있다.
기업은 비용과 인력을 줄여야 한다는 끊임없는 압박을 받고 있기에, 자동화할 수 있는 모든 업무가 자동화될 것이다. 그러나 업계 리더들을 더욱 흥분시키는 것은 더 높은 가치의 업무에 대한 잠재력이다. 예를 들어, 보험 회사와 신용평가 기관은 진화하는 기후 리스크가 여러 지역의 부동산에 미치는 영향을 더 잘 이해하기 위해 AI를 사용하기 시작했다. 한 AI 임원은 "보험 회사가 많은 데이터를 수집하고, 실제 인사이트를 예측하여 빠르고 신속하게 처리할 수 있는 능력은 AI 덕분에 가능해질 것"이라고 설명하고 있다.
일부 기업은 투자 의사 결정을 용이하게 하거나 투자 또는 개발 기회를 식별하기 위해 대규모 데이터 세트를 마이닝하는 등 다른 정교한 기능을 실험하고 있다. 시장 예측에 AI를 사용하는 한 학자는 "상업용 부동산의 AI 혁명은 기존의 접근 방식을 버리고 보다 예측적인 관점을 수용하는 것이다."라고 주장한다. 일반적으로 CRE 예측 모델의 기반이 되는 빈도분석 통계(frequency statistics)를 사용하는 대신, "대안적인 접근 방식으로 베이지안 확률 접근 방식(Bayesian probability approach)있다. 이는 본질적으로 추정이 아닌 시뮬레이션을 하기 때문에 수학적으로 훨씬 더 복잡하다."
AI는 펀드 매니저에게 다양한 부동산 유형과 시장이 어떻게 상호작용할지 안내하는 예측 모델을 통해 우수한 포트폴리오 구성 전략을 개발하는 데 도움을 준다. 그리고 자산 인수 후에는 소유주가 AI를 활용하여 자산을 더 잘 관리할 수 있게 한다.
AI가 충분히 발전하면, 결국 일부 CRE 직원, 특히 일상적인 업무를 수행하는 직원을 대체할 수 있다. 그러나 거래를 협상하는 중개인이나 거래 전문가들 같은 보다 개인적 접촉이 필요한 직업을 가진 사람들은 크게 걱정하지 않아도 된다. 부동산 거래 과정에서 대인관계 기술이 필요한 업무나 무형의 특성을 분석하는 업무는 AI가 대체할 수 없을 것으로 보이기 때문이다. 하지만 AI는 이러한 기능을 수행하는 사람들이 더 나은 정보를 바탕으로 더 스마트하게 일할 수 있도록 도울 수 있다.
부동산에서 AI는 친구 혹은 적?
AI가 CRE 전문가 보다 효율적이고 효과적으로 일할 수 있도록 돕는다면, 다른 다양한 방식으로 업계에 해를 끼치기도 하고, 혹은 도움을 줄 수도 있다. 특히 AI는 경제 전반에 걸쳐 근로자의 생산성을 향상하여 전반적인 경제 성장을 촉진하고 더 많은 일자리를 창출할 수 있다. 반면에 AI는 법률 문서 작성이나 회계 명세서 작성과 같은 일상적인 업무를 자동화함으로써 사무실에서 일하는 많은 지식 근로자를 대체할 수도 있다.
맥킨지 앤 컴퍼니의 연구에 따르면, AI는 균형적으로 근로자 생산성, 일자리, 임금, 궁극적으로 경제 성장에 상당한 향상을 기대할 수 있다고 결론을 내리고 있다. 따라서 상업용 부동산 시장은 일자리 증가에 따른 직접적인 혜택과 광범위한 경제 성장에 따른 간접적인 혜택을 동시에 누릴 수 있다. 이 두 가지 모두 대부분의 부동산 부문에서 더 많은 CRE 임차인 수요를 촉진할 수 있다.
다른 연구에서도 AI로 인해 상당한 일자리가 사라질 수 있다고 전망한다. 지난 2세기 동안 새로운 기술이 도입될 때마다 일자리를 파괴할 것이라는 예측은 오랜 전통을 가지고 있다. 가장 최근에는 창고에 로봇이 도입되면 창고 일자리가 줄어들 것이라는 예측이 많았다. 역사적으로 볼 때, 기술이 생산성을 향상하면, 경제는 일반적으로 일자리를 늘린다. 하지만 과도기적으로 많은 일자리 손실이 불가피할 수 있다. 마부부터 마차 운전사까지 말과 마차와 관련된 수천 명의 노동자가 자동차의 등장으로 일자리를 잃었다. 하지만 결국에는 자동차를 만드는 공장 노동자와 주유소 일자리 등 예전보다 훨씬 많은 수의 일자리를 만들었다. 예를 들어 우려와 달리 최근 몇 년 동안 창고 일자리는 급격히 증가하여 10년 동안에만 거의 50%나 증가했다.
최근 수십 년 동안 대부분의 기술 관련 일자리 이동이 공장과 같은 블루칼라 일자리 손실에 영향을 미치기 보다는, 향후 일자리 손실의 대부분은 화이트칼라 근로자에게 집중될 가능성이 있다. 이는 이미 전례 없는 임차인 수요 감소로 어려움을 겪고 있는 오피스 부문에 추가적인 타격이 될 것이다. 한 투자 은행 임원은 “원격 근무의 효율성이 사무실 수요를 영구적으로 감소시키고 있다.”고 지적하면서, "AI는 특정 사무직을 더 이상 존재하지 않게 만들 수 있다. 그리고 기계적 반복형 일자리(rote-type jobs)가 더 많이 사라지면, 필수적이 아닌(noncommoditized) 오피스 빌딩은 어려움을 겪을 것이다."
그러나 이러한 손실은 AI 기업 자체의 엄청난 사무실 수요 증가로 상쇄될 수 있다. AI 산업에 대한 확실한 고용 추정치는 없지만, 다양한 소식통에 따르면 미국에는 이미 최소 10만 개의 AI 일자리가 있다고 한다. JLL은 이 산업이 48만 평 이상의 사무실 공간을 차지하고 있으며, 최근의 성장세가 유지된다면 5년 안에 169만 평 이상으로 증가할 것으로 추정한다. AI는 관련 분야에서도 고용을 창출하고 있다. 예를 들어, 2023년 초 8,000명의 감원을 발표했던 Salesforce는 최근 AI와 관련된 3,300명의 직원을 직간접적으로 고용할 것이라고 발표했다.
무엇을 어디에 두어야 할까?
AI 기업에는 어떤 유형의 공간이 필요할까? 인터뷰한 기술 중심 개발자에 따르면 "그들이 찾고 있는 공간은 젊은 기술 스타트업에서 볼 수 있는 것과 비슷하며, 창의적이고 개방적인 공간, 일반 기술 회사에서 볼 수 있는 것과 유사한 품질 속성을 갖춘 공간이다.“
이러한 수요 대부분은 전통적인 기술 시장, 즉 원격 근무로의 전환으로 큰 타격을 입은 샌프란시스코 베이 지역과 기타 기술 시장의 '새싹'이 될 수 있는 전통적인 기술 시장에서 발생하고 있으며, 앞으로도 계속 발생할 것이다. Brookings Institute의 분석에 따르면 미국 내 AI 채용 공고의 60%가 15개 대도시 지역에 집중되어 있으며, 베이 지역이 전체 공고의 1/4를 차지하고 있다. Brookings의 추산에 따르면, 베이 에어리어는 2021년 AI 컨퍼런스 논문, 특허 및 기업의 약 1/4을 차지한 것으로 나타났다.
이 모든 것이 매우 유망해 보이지만 아직 밝혀지지 않은 것이 많아 추측에 불과하다. 한 CRE 데이터 회사의 분석 책임자에 따르면, "부동산 업계에서는 아직 갈 길이 멀다. 이해 부족으로 인해 채택이 늦어질 수 있다. 여전히 잘못된 정보가 많기에, 도입을 꺼리는 분위기가 있다. 하지만 그 잠재력에 기대가 크다."
2. 부동산 라이프사이클의 혁신: 지속가능성을 촉진하는 AI의 힘
지난 몇 년 동안 부동산 업계가 의미있는 변화를 하고 미래를 형성하는 데 신기술 채택이 중요했다. 특히 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 포함하는 AI 기술이 중요한 역할을 해왔다. AI는 인간의 지능을 흉내 내어, 작업 자동화, 의사결정, 새로운 콘텐츠 제작 등을 돕는 능력을 제공한다. 부동산 산업계 리더들은 AI의 잠재적 영향을 면밀히 주시하고 있다. 2030년에 AI 시장 규모는 최대 15.7조 달러에 이를 것으로 전망된다(PwC).
글로벌 비즈니스 업계에서 AI 수요는 급증하고 있다. 동시에 더 친환경적이고 지속 가능한 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있다. 부동산 업계도 예외는 아니다. 부동산 자산은 전 세계 탄소 배출량의 39%를 차지하고 있다(ULI 글로벌 지속가능성 전망 2023). 때문에, 부동산 업계는 더욱 친환경적으로 가야 할 필요성이 있다. AI와 지속가능성의 결합은 기후 변화 대응에 긍정적이며, 동시에 전례 없는 경제적, 기술적 이점을 제공할 수 있는 잠재력이 있다.
부동산 변화 필요성
시장 계획부터 시설 관리 및 임대 관리에 이르기까지 부동산 라이프사이클은 기술적인 변화를 맞이할 준비가 되어 있다. 변화의 핵심 영역 중 하나는 에너지 최적화의 필요성이다. 미국 환경보호청(EPA)에 따르면 상업용 건물에서 사용되는 에너지의 평균 30%가 낭비되고 있다. 그리고 이러한 에너지는 비용이 많이 들고 영향을 미친다. 에너지 스타는 에너지 소비를 10%만 줄여도 순영업수익이 1.5% 증가할 수 있다고 추정한다. AI가 에너지 효율을 지원할 수 있다면 비용 절감과 지속가능성 측면에서 모두 이득을 얻을 수 있다. 이는 AI가 부동산 라이프사이클 전반에 걸쳐 어떻게 유익한 역할을 할 수 있는지를 보여주는 한 가지 예에 불과하다.
부동산 라이프사이클: AI의 지원
지속 가능한 부동산 솔루션에 대한 수요 증가와 효율성, 정확성, 비용 효과성에 대한 요구가 맞물리면서 부동산 부문에서 AI 도입이 가속화되고 있다. 투자자와 개발자는 의사결정에 대한 자신감을 높이기 위해 데이터 기반 인사이트를 찾고 있으며, 입주자는 더 스마트하고 편안한 공간을 원하고 있다. 이 모든 것을 뒷받침하는 것은 투자자와 입주자 모두 부동산 라이프사이클 전반에 걸쳐 환경적 책임과 에너지 효율의 중요성을 인식하고 있다는 점이다.
시장 계획. 시장 계획부터 시작하여 AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 시장 동향을 예측함으로써 개발자와 투자자가 투자 장소와 시기에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 이러한 예측 기능은 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 더욱 정확해질 것이며, 개발 프로젝트가 생태계에 미치는 영향을 평가하는 동시에 시장 동향을 활용하여 더욱 정확한 투자 결정을 내릴 수 있게 될 것이다. 이를 통해 이해관계자들은 환경적 목표에 부합하는 동시에 재정적으로도 건전한 선택을 할 수 있게 될 것이다.
자산 관리. 건설 과정에서 프로젝트 관리는 건설 일정을 최적화하고 리소스를 효율적으로 관리하며 잠재적 위험이 확대되기 전에 식별할 수 있는 AI의 기능을 활용할 수 있다. 이를 통해 이해관계자 간의 협업을 강화하고 리소스 할당을 최적화할 수 있다.
시설 관리. 건물이 완공되면 사물인터넷(IoT) 센서와 AI 알고리즘을 사용하여 에너지 사용을 모니터링하고, 점유 패턴에 따라 조명 및 난방 시스템을 조정하며, 에너지 절약 전략을 제안하는 '스마트 빌딩'이 시설 관리 분야에서 부상하고 있다. 에너지 효율 및 재생 에너지 사무소에 따르면, 스마트 센서 기술을 구현하면 현장 에너지 소비를 약 29% 절감할 수 있다. 따라서 부동산의 탄소 발자국을 줄이면서 에너지를 절약하고 입주자의 편의를 개선할 수 있는 잠재력이 매우 크다.
공간 관리. 공간 관리에서는 공간 사용 패턴을 분석하는 AI 알고리즘을 활용하여 레이아웃을 최적화하고 생산성을 향상시킨다. 이러한 알고리즘은 사용 패턴을 분석하여 에너지 소비를 최소화하고 탄소 발자국을 줄이는 AI 기반 에너지 관리 시스템의 이점을 활용할 수 있다. 이 분야는 지속 가능한 설계 원칙을 통합하기 위해 더욱 발전할 것이다. AI 알고리즘은 공간 배치를 최적화하여 자연 채광과 환기를 극대화하고 인공조명과 온도 제어의 필요성을 최소화한다. AI는 공간 사용 패턴을 지속 개선하여 유연한 근무 방식을 수용하고 생산성을 촉진할 것이다.
임대 관리 및 회계. 마지막으로, 전통적으로 매우 수동적이고 시간이 많이 소요되는 프로세스인 임대 관리 및 회계는 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 리스 데이터를 관리하고, 지불을 추적하고, 규정 준수를 보장함으로써 오류를 줄이고 관리 오버헤드를 최소화하여 간소화할 수 있다. 또한 AI는 고객 리스 문서를 처리하여 주요 용어를 추상화하여 관련 데이터베이스와 계약서를 자동으로 채울 수 있다. AI 기반 지속가능성 보고를 통합하여 임차인과 임대인이 공간의 환경적 영향을 인지하는 기회가 생길 수 있다. 또한 AI는 에너지 효율적인 행동에 대한 보상을 제공하는 임대 조건을 통해 지속 가능한 관행을 장려하는 데 도움이 될 수 있다.
책임감 있는 AI 확대
부동산 업계에서 AI의 미래는 유망하지만, 책임감 있게 확대해야 한다. 특히 대규모 데이터 세트에 의존하는 시스템의 경우 데이터 프라이버시 및 보안을 고려하는 것이 가장 중요하다. 개인 정보 및 민감한 정보를 보호하는 것은 매우 중요하다.
책임감 있는 AI를 위한 또 다른 고려 사항은 AI 알고리즘에서 편향적이거나 모욕적이거나 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 완화하는 것이다. 예를 들어, 학습에 사용된 과거 데이터에 편견이 포함되어 있으면 AI 시스템이 의도치 않게 이러한 편견을 지속시킬 수 있다. 시장이나 부동산 평가도 마찬가지다. 개발자와 이해관계자는 AI 모델이 사람에 대한 편견을 지속시키고 잘못된 정보나 악의적인 콘텐츠를 생성하지 않도록 다양하고 대표성 있는 데이터로 학습하도록 해야 한다.
결론 Conclusion
궁극적으로 부동산 라이프사이클에 AI를 도입하는 것은 비용과 자원 효율성 모두에서 큰 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 업계의 지속가능성 노력에 긍정적인 진전이 될 것이다. AI는 특히 에너지 소비를 줄이는 등 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 이미 입증했다. 업계가 발전함에 따라 AI의 예측 기능과 최적화는 라이프사이클의 모든 단계에서 환경을 고려한 의사결정을 내리는 데 필수적인 요소가 될 것이다. 책임감 있는 AI를 둘러싼 도전 과제가 존재할 수 있지만 지속 가능한 개발을 위한 노력과 AI의 힘은 기술과 환경적 책임 간의 파트너십을 부동산 업계와 지구에 대한 밝은 전망으로 만든다.