2026 State of Design & Make

AI Pulse 업계 리더들이 실험에서 실행으로 나아가는 과정과 AI가 제공하는 생산성 이상의 가치

2026 State of Design & Make: AI Pulse 리포트는 2026년 1월부터 2월까지 Statista Plus Research와 공동으로 진행한 AI Pulse 설문조사 결과를 바탕으로 작성되었습니다. 본 설문조사에는 AECO(Architecture, Engineering, Construction, and Operations), D&M(Design & Manufacturing), M&E(Media & Entertainment) 산업 분야를 아우르는 전 세계 업계 리더 2,500명이 참여했습니다.

주요 용어:

얼리 어답터란 자신의 조직이 AI를 효과적으로 수용하고 있다는 데 동의하며, 에이전틱 AI나 LLM과 같은 첨단 AI 시스템을 이미 워크플로우에 도입한 응답자를 의미합니다. 이 그룹은 2026년 전체 응답자의 19%(n=469)를 차지합니다.

디지털 성숙도가 높은 조직이란 디지털 전환 단계가 '목표에 거의 도달했음' 또는 '목표 달성 완료'라고 설명한 기업을 의미합니다. 반면 디지털 전환 단계를 '초기 단계'나 '진행 중'으로 정의한 조직들은 디지털 성숙도가 낮은 그룹으로 간주됩니다. 디지털 성숙도가 높은 조직은 2026년 전체 응답자의 42%(n=1,057)를 차지합니다.

Design and Make(설계 및 제작)란?

우리를 둘러싼 세상을 만들어가는 여러 산업 분야 전반에서 기술과 업무 방식이 융합되면서 설계 및 제작 (Design and Make) 산업이라는 독자적인 부문이 탄생했습니다. 설계 및 제작 (Design and Make)는 스케치를 실제 학교 건물로 짓고, 컨셉을 자동차로 구현하며, 상상 속 신화를 영화로 제작하는 등 복잡한 아이디어를 강력한 현실의 경험으로 전환하며 우리 주변의 세상을 형성합니다. 세계경제포럼(WEF)에 따르면 전 세계적으로 설계 및 제작 (Design and Make) 부문의 종사자 수는 약 2억 9,570만 명에 달합니다.

현업 종사자들에게 설계 및 제작 (Design and Make)는 단순히 프로세스의 집합이 아니라 업무를 수행하는 방식에 관한 진화하는 사고방식입니다. 디지털 도구와 데이터 연동, 그리고 새로운 협업 방식이 보편화되면서 기존의 선형 구조였던 프로세스는 점차 반복적인 구조로 변모하고 있으며, 이에 따라 의사 결정 또한 시간이 지나면서 더 폭넓은 정보를 바탕으로 이루어지고 있습니다. 실무자들은 점점 더 여러 분야를 넘나들며 복잡성을 해결하고 있으며, 그 과정에서 작업 속도와 지속 가능성, 리스크 간의 균형을 맞추고 있습니다. 이러한 맥락에서 설계 및 제작 (Design and Make)는 급변하는 세상의 과제를 해결하기 위해 더 통합적이고 유연한 접근 방식으로 나아가는 흐름을 반영하고 있습니다.

State of Design & Make: AI Pulse에 관하여

2 AI PULSE

소개

섹션 1

3 AI PULSE

AI가 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반의 일상적인 워크플로우에 깊숙이 자리 잡으면서 이제 조직은 AI를 사용해야 할지 여부가 아니라, 어떻게 AI를 구현하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있을지를 고민하게 되었습니다. 도입 속도가 빨라짐에 따라, 경쟁 우위의 핵심 역시 기술 자체를 확보하는 것에서 벗어나 시스템, 프로세스, 그리고 팀 전반에 걸쳐 AI를 적용할 수 있는 능력으로 넘어가기 시작했습니다.

이와 동시에 한 차원 높은 수준의 AI 역량도 나타나기 시작했습니다. AI는 단순히 명령 입력에 반응하는 도구의 수준을 넘어, 업무 수행 방식에 더 적극적으로 참여하는 시스템으로 진화하고 있습니다. 즉, 작업을 조율하고 업무를 진행시키며 워크플로우 전반에서 작동할 수 있는 에이전틱 AI의 개념이 구체화되기 시작한 것입니다.

이러한 역량은 AI가 데이터를 연결하고 프로세스를 자동화하며 더욱 역동적인 의사 결정을 가능하게 하며 업무 체계의 핵심 요소로 자리 잡게 될 미래를 시사합니다. 그러나 이러한 미래를 실현하기 위해서는 아직 많은 조직이 구축 중인 기반이 먼저 견고하게 마련되어야 합니다.

소개 2026 State of Design & Make: AI Pulse 주요 결과

공간 설계 회사 Semba Corp의 BIM 매니저인 오쿠라 유스케(Yusuke Okura)는 기술 혁신의 시대를 이끄는 리더들이 마주한 본질적인 과제에 대해 다음과 같이 말합니다. "기술은 인간의 이해 속도보다 몇 배는 빠르게 발전하고 있습니다. 그렇기 때문에 조직이 인력, 프로세스, 기술 역량을 변화의 속도에 맞춰 나가기가 어려워지고 있습니다."

마이크로 모듈형 가압경수로(PWR) 발전소 개발 기업인 Last Energy의 올리비아 콜럼버스(Olivia Columbus) 수석보좌관 역시 이에 동의하며 이렇게 평가합니다. "AI는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다." "우리는 과거 인터넷이나 검색 엔진이 등장했을 때와 유사한 경험을 하고 있으며, 이는 앞으로 모든 것의 작동 방식을 바꿔 놓을 것입니다."

결국 앞으로 엄청난 기회가 기다리고 있으며, 장차 성공을 거두게 될 조직은 단순히 AI를 가장 먼저 도입하는 조직이 아니라 AI와 데이터, 그리고 인재를 기업의 전략적 우선순위에 맞춰 가장 효과적으로 통합하는 조직이 될 것입니다.

AI 도구 사용이 보편화되었습니다. 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반의 리더 중 98%가 최소 하나 이상의 AI 도구를 활용하고 있습니다.

에이전틱 AI 사용이 빠르게 확대되고 있습니다. 조직의 59%가 이미 에이전틱 AI를 활용하고 있거나 향후 1년 이내에 도입할 계획인 것으로 나타났습니다.

AI는 생산성에 가장 큰 영향을 미칩니다. 실제로 리더 중 84%가 AI 도입 이후 조직의 생산성이 향상되었다고 답했습니다.

AI 얼리 어답터 조직들은 비즈니스 전반에서 우위를 보이고 있습니다. AI 구현을 적극적으로 추진하고 있는 조직은 다른 조직에 비해 훨씬 더 큰 이점을 누리고 있습니다. 특히 의사 결정, 결과물의 품질, 혁신, 비용 측면 모두에서 다른 조직 대비 두 자릿수 수준의 개선 효과를 보였습니다.

4 AI PULSE

Design and Make(설계 및 제작) 조직의 필수 요건으로 부상한 AI

섹션 1

98% 최소 하나 이상의 AI 도구를 활용 중인 리더의 비율

81% 향후 AI에 대한 투자를 늘릴 계획인 조직의 비율

78% 경쟁력 강화를 위해 디지털 전환을 가속화하려는 리더의 비율

5 AI PULSE

인공 지능이 일상적인 워크플로우에 깊숙이 통합되면서 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반에서 AI 도입이 급속도로 빨라지고 있습니다. 현재 많은 조직이 비즈니스 성과를 높이기 위해 직원들에게 AI 활용을 적극 장려하고 있으며, 그 결과 ChatGPT, Copilot, Claude와 같은 도구가 전 세계 사무실 환경에서 널리 사용되고 있습니다. 실제로 기업 리더의 대부분(98%)이 최소 하나 이상의 AI 도구를 사용하고 있다고 답했으며, 대다수의 도구가 전년 대비 두 자릿수의 사용률 증가를 보이고 있습니다.

리더의 98%가�최소 1개 이상의 AI 도구�활용�중 대부분의 도구의 사용률이 전년 대비 10% 이상 증가

설문조사 문항: "귀하가 현재 개인적으로 사용하는 도구 중 AI 기술이 적용된 도구는 무엇입니까?" 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.(선택 비율 기준) 참고: 일부 응답 항목은 가독성을 위해 축약 표기되었으며, '기타' 및 '잘 모르겠음' 응답은 표시되지 않았습니다.

보 조

도 구

또 는

챗 봇

설 계

프 로 그 램

프 로 젝 트

관 리

플 랫 폼

사 용 자

경 험

개 인 화 를

위 한

도 구

동 영 상

편 집

프 로 그 램

모 델 링

도 구

CA D

소 프 트 웨 어

2026년2025년

공 급 망

최 적 화

프 로 그 램

지 속

가 능 성

및

환 경

영 향

개 선

도 구

해 당

사 항

없 음

60%

40%

20%

0%

39% 39% 42%

50%

55%

43%

47%

58%

38%

32% 31%

27% 27% 24% 24%

9%

40%

35% 34%

2%

"AI는 최적의 대안을 탐색하는 데 매우 효과적입니다. 비용과 탄소 배출량 등 다양한 기준에 따라 여러 선택지를 생성할 수 있어, 프로젝트 초기 단계에서 팀이 각 대안의 트레이드오프를 평가하는 방식을 변화시키고 있습니다."

브래드 사라(BRAD SARA) 건축 및 설계 회사 Warren & Mahoney 디지털 실무 책임자

78% 회사가 경쟁력을 높이기 위해 디지털화를 가속화해야 한다고 응답한 리더의 비율

6 AI PULSE

AI 도입�격차를�빠르게�좁히고�있는�소규모�기업

설문조사 문항: "귀하가 현재 개인적으로 사용하는 도구 중 AI 기술이 적용된 도구는 무엇입니까? 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오." 최소 1개 이상의 AI 도구를 사용 중인 응답자의 비율.

2025년

93% 소규모 기업

99% 중간 규모 기업 98% 대기업

2026년 100%

75%

80%

85%

90%

95%

AI 주도권 경쟁에서 가장 괄목할 만한 성과를 거두고 있는 곳은 소규모 기업(직원 수 1~49명)입니다. 소규모 기업의 경우 최소 하나 이상의 AI 도구를 활용하는 리더의 수가 11% 증가했으며 이는 중간 규모 기업(4% 증가)과 대기업(3% 증가)의 상승폭을 크게 웃도는 수치입니다.

그러나 이러한 도입 속도보다 더 주목해야 할 점은 AI 도입의 양상이 얼마나 빠르게 진화하고 있으며 기대치가 어떻게 달라지고 있는가 하는 점입니다. 불과 몇 년 만에 AI는 단순한 실험 단계에서 표준으로 자리 잡았으며, 이제 설계 및 제작 (Design and Make) 조직에게 AI는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. AI가 보편화된 시장 환경에서 경쟁 우위를 유지하기 위해서는 얼마나 많은 도구를 사용하느냐가 아니라, 전사적인 차원에서 얼마나 체계적으로 AI를 구현해 내느냐가 중요합니다.

Warren & Mahoney의 디지털 실무 책임자인 브래드 사라(Brad Sara) 역시 이러한 관점에 동의하며 이렇게 이야기합니다. "AI는 이미 시장의 새로운 기준이 되고 있습니다. 기술 도입의 최전선에 있다면 일시적인 우위를 점할 수 있겠지만, 결국 모두가 빠르게 추격해 올 것이며 머지않아 AI는 그저 일상적인 업무 방식의 일부가 될 것입니다."

단 2% 설계 및 제작 (Design and Make) 조직 중 AI 도구를 활용하지 않는 리더의 비율

"실제로 많은 기업이 인허가처럼 규제가 매우 엄격한 프로세스를 간소화하는 AI 도구를 개발하고 있으며, 이는 절차가 복잡한 산업 분야에서 프로젝트 소요 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다."

올리비아 콜럼버스(OLIVIA COLUMBUS) Last Energy 수석보좌관

7 AI PULSE

Design and Make 산업�분야�리더들�사이에서�확산되고�있는 AI에�대한�기대

설문조사 문항: "2024년 대비 2025년 귀사의 AI 투자 규모는 어떻게 변화했습니까?" '잘 모르겠음/해당 없음' 응답은 표시되지 않았습니다.

조직 3곳 중 1곳은 AI 투자를 대폭 확대

1% 상당 수준 감소

3% 다소 감소

14% 이전과 비슷함

41% 다소 증가

33% 상당 수준 증가

7% 대폭 증가

이미 성과가 입증된 AI 솔루션을 확장하기 위해 조직들은 대규모 투자를 단행하고 있습니다. 기업 리더의 81%가 지난 1년간 자사의 AI 투자가 늘었다고 답했으며, 이 가운데 40%는 투자 규모를 상당 수준 또는 대폭 확대했다고 밝혔습니다.

예상대로 디지털 성숙도가 높은 조직의 투자 강세가 두드러졌습니다. 이러한 조직의 54%가 투자를 상당 수준 또는 대폭 늘린 반면, 디지털 성숙도가 낮은 조직에서는 그 비율이 30%에 그쳤습니다. 그러나 소규모 기업의 경우 AI 도구 활용률은 급증했으나 실제 투자 규모는 이러한 열기를 따라가지 못하고 있습니다. 투자를 상당 수준 또는 대폭 늘릴 것이라고 답한

대기업은 51%인데 반해, 소규모 기업은 22%에 불과했습니다. AI가 경쟁 환경의 격차를 줄여주는 역할을 함에 따라, 초기 단계에서 추가 비용을 감수하고 선제적으로 투자하는 조직은 장기적으로 AI 투자를 통해 경쟁 우위를 확보하는 성과를 얻을 수 있을 것입니다.

8 AI PULSE

AI 도입 확대에 따른 이점 증가

섹션 2

84% AI 도입을 통해 생산성 향상 효과를 거둔 조직의 비율

48% 향후 1년 이내에 LLM을 도입할 예정인 조직의 비율

77% AI가 조직의 혁신을 촉진한다고 답한 리더의 비율

9 AI PULSE

AI는 Design and Make 산업�분야�전반에�걸쳐�긍정적인�영향을�주도 리더의 84%는 AI가 생산성 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다고 응답

설문조사 문항: "귀사의 AI 활용은 다음 항목에 어떤 영향을 미쳤습니까?" 응답 선택지: '부정적 영향', '영향을 미치지 않음', '긍정적 영향'. '긍정적 영향'을 선택한 응답자 대상 추가 문항: "AI가 다음 항목에 어느 정도(%)의 긍정적 영향을 미쳤다고 생각하십니까?" 응답 척도: '미미한 수준(<25%)', '보통 수준(25%~50%)', '상당한 수준(50%~75%)', '매우 높은 수준(75%~100%)', '획기적인 수준(≥100%)'

부정적인 영향 긍정적인 영향

비용

의사 결정

혁신

생산성: 시간 절감

결과물의 품질

59%

58%

8%

5%

65%

55%

3%

5%

77%

68%

2%

3%

84%

77%

1%

2%

73%3%

2026년

2025년

설계 및 제작 (Design and Make) 조직에 있어 AI는 지금까지 기대 이상의 성과를 보이고 있습니다. AI가 일상적인 워크플로우에 점차 깊숙이 통합됨에 따라 리더들은 AI가 2025년보다 전반적으로 더 나은 성과를 가져왔다고 평가하고 있으며, 5개 조직 중 4곳은 AI가 생산성을 향상시켰다고 답했습니다.

엔지니어링 자문 및 컨설팅 기업 Beca의 전환 및 혁신 최고 책임자 토마스 하이드(Thomas Hyde)는 이렇게 말합니다. "과거에는 몇 주씩 걸리던 작업을 이제는 AI가 10~15분 만에 해결해 내는 모습을 보고 있습니다. 이는 생산성은 물론, 팀이 가치를 창출하는 속도에 대한 기준을 근본적으로 바꿔 놓았습니다."

조직들은 모든 영역에서 긍정적인 영향을 확인하고 있는 반면, 유독 비용 부문에서는 긍정적인 변화가 나타나지 않았습니다. 이러한 정체 현상은 조직이 향후 더 큰 결실을 거두기 위해 현재 시점에서 시간과 자본을 집중적으로 투입하며 AI 투자를 대폭 늘리고 있는 상황을 반영하는 것으로 보입니다.

84% AI 도입을 통해 생산성이 향상되었다고 답한 설계 및 제작 (Design and Make) 조직의 비율

10 AI PULSE

AI에 관한 논의는 대부분 생산성 향상에만 초점이 맞춰져 있지만, 실제로는 조직의 모든 계층에서 의미 있는 변화가 일어나고 있습니다. AI는 단순히 기존 업무를 더 빠르게 처리하는 것을 넘어, 조직이 업무 수행 방식 자체를 완전히 변화시키고 의사 결정이 장기적으로 환경에 미치는 영향까지 가시화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 변화는 미묘하지만 중요합니다. AI는 단순한 작업 개선 도구를 넘어, 업무 프로세스를 재편할 수 있는 역량으로 자리매김하고 있습니다.

설계 및 제작 (Design and Make) 조직 내에서는 지난 1년 동안 의사 결정 부문에서 가장 큰 긍정적 영향 증가가 나타났습니다. 전년 대비 10%포인트가 상승했으며, 현재 리더의 65%가 더 나은 의사 결정을 위해 AI를 활용하고 있다고

답했습니다. 이러한 리더 중 20%는 AI가 의사 결정에 상당한 긍정적 영향(75~100%)을 미쳤다고 답했습니다. 또한, 리더의 24%는 결과물의 품질이 눈에 띄게 향상되었다고 했으며, 27%는 혁신 측면에서 상당한 효과를 경험했다고 응답했습니다.

건설 및 엔지니어링 기업 John Sisk & Son의 디지털 프로젝트 수행 디렉터인 킬리언 켈리(Cillian Kelly)는 이렇게 이야기합니다. "여러 팀이 긴밀하게 협력해야 하는 복잡한 업무 환경일수록 AI는 프로젝트 전반의 조율 능력을 개선할 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 그리고 이는 결국 더 나은 성과로 이어질 수 있습니다."

77% AI가 조직의 혁신을 촉진한다고 답한 리더의 비율

73% AI 도입을 통해 결과물의 품질이 향상되었다고 답한 리더의 비율

11 AI PULSE

Nexus Power, AI 기반 인사이트로 제조 공정 최적화

Nexus Power는 기존의 리튬 기반 시스템을 농업 폐기물로 만든 생분해성 배터리로 대체하며 배터리 제조 방식을 혁신하고 있습니다.

이회사는 과거의 전통적인 시행착오 방식에서 벗어나 실제 생산이 시작되기 전에 디지털 시뮬레이션과 고급 모델링을 통해 배터리 설계를 테스트, 개선 및 최적화하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 엔지니어들은 설계의 가능성을 폭넓게 탐색하고, 개발 초기 단계에서 성능 개선 요소를 식별하며, 비용이 많이 드는 시제품 제작의 필요성을 줄이고 있습니다.

AI 지원 워크플로우는 정확도를 높이고 재작업을 줄여 개발 프로세스를 더욱 효율화합니다. Nexus Power는 디지털 환경에서 설계를 검증함으로써 자재 낭비를 최소화하는 한편, 개념 설계 단계에서 양산 준비가 완료된 솔루션 단계까지 빠르게 전환할 수 있습니다.

이회사의 배터리는 높은 에너지 밀도 덕분에 동일 크기의 기존 배터리 대비 최대 25% 향상된 성능을 자랑합니다. 동시에 주변에서 쉽게 구할 수 있는 저비용 원자재를 사용함으로써 생산 비용 절감 효과도 얻고 있습니다.

지속 가능한 자재, 디지털 설계, 그리고 확장 가능한 제조 프로세스의 결합을 통해 Nexus Power는 성능, 비용, 환경적 영향을 모두 고려한 새로운 에너지 저장 모델을 구축해 나가고 있습니다. 결과적으로, 이는 단순히 새로운 유형의 배터리를 넘어, 보다 지속 가능한 순환 경제에 부합하도록 제품의 설계 및 제조 방식을 혁신한 사례입니다.

솔루션 집중 조명

자세히 알아보기

Nexus는 Autodesk Fusion을 활용하여 배터리 팩을 설계하고 시제품을 제작하고 있습니다. 이미지 제공: Nexus Power

12 AI PULSE

https://www.autodesk.com/design-make/articles/nexus-power-sustainable-battery-manufacturing?us_oa=dotcom-us&us_si=914eb10e-3bcc-4f00-935f-60de9cdfc1b2&us_st=nexus%20power

AI 통합이�확대됨에�따라�리더들은�즉각적이고 가시적인�영향을�기대

설문조사 문항: "귀사에서 현실적으로 언제쯤 ...단계를 달성할 것으로 예상하십니까?" [제시문] 8점 척도 기준. 시각화를 위해 유사 응답 구간을 합산함.

이미 도입함

1년 이내

1년~5년 이내

5년 이상 걸림

잘 모르겠음/계획 없음

LLM 및�기타�머신 러닝�모델�통합

AI를�통한�실질적인 업무�개선�효과�체감

실시간�데이터를 활용하여�더�나은

의사�결정�지원

13%

48%

29%

4%

7%

32%

39%

24%

2%

2%

27%

44%

23%

3%

3%

AI를 선제적으로 도입하여 업무에 적극적으로 통합하고 있는 AI 얼리 어답터 조직들은 도입 속도가 느린 다른 조직들보다 더 큰 이점을 누리고 있습니다. 이는 그리 놀라운 사실이 아닐 수 있지만, 그렇게 짧은 기간 동안 얻은 효과의 규모는 조기 도입이 얼마나 즉각적인 결과로 이어질 수 있는지를 보여줍니다.

AI 얼리 어답터들이 누리는 실질적인 이점은 증폭 효과입니다. 즉, 추가적인 노력을 투입하지 않고도 반복 작업과 선택지를 기하급수적으로 늘릴 수 있습니다. 시간이 지나면서 이러한 시스템이 워크플로우에 더욱 깊이 통합되면서 증폭의 가치는 점점 더 커집니다. 결국 시간은 AI 얼리 어답터 조직들의 가장 강력한 무기가 됩니다. 조기에 시간과 예산을 투자한 덕분에 더 빠르게 긍정적인 수익을 얻고, 이는 성과와

경쟁력 모두에서 격차를 더욱 벌리는 결과로 이어집니다.

실제로 AI 얼리 어답터 조직들은 AI 통합을 통해 이미 상당한 이점을 누리고 있으며, 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반의 조직들은 이를 따라잡기 위해 빠르게 움직이며 비교적 짧은 기간 안에 큰 효과를 거두기를 기대하고 있습니다. 리더의 48%가 향후 1년 이내에 LLM을 도입할 계획이며, 44%는 더 나은 의사 결정을 위해 실시간 데이터를 활용할 예정이라고 밝혔습니다. 구현을 위한 준비 기간이 촉박함에도 불구하고 시장의 기대는 꺾이지 않고 있습니다. 리더의 39%는 1년 이내에 AI를 통해 유의미한 비즈니스 개선 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

얼리 어답터의 경쟁 우위 AI 얼리 어답터 조직들은 AI 투자를 통한 긍정적인 영향 측면에서 후발 주자들보다 훨씬 앞서 나가고 있습니다.

의사 결정:

+18pp 혁신:

+14pp

생산성/시간 절감:

+7pp

결과물의 품질:

+15pp

비용:

+12pp

13 AI PULSE

차세대 혁신을 이끌 에이전틱 AI

섹션 3

59% 이미 에이전틱 AI를 활용 중이거나 1년 이내에 도입할 예정인 조직의 비율

44% 에이전틱 AI 분야에 투자하고 있는 조직의 비율

65% 이미 에이전틱 AI를 활용하고 있는 AI 얼리 어답터 조직의 비율

14 AI PULSE

오토데스크의 연구 부문 수석 부사장(SVP) 마이크 헤일리(Mike Haley)에 따르면, 에이전틱 AI와 이보다 넓은 개념인 AI 에이전트는 현재 AI의 발전 흐름에서 가장 뜨거운 화두 중 하나로 떠오르고 있지만, 그만큼 가장 오해를 많이 받는 분야이기도 합니다.

AI 에이전트의 현재와 미래의 모습

헤일리 부사장은 "실제로 우리는 AI 에이전트를 크게 세 가지로 분류하여 생각하는 경향이 있습니다."라고 말합니다. "첫 번째는 비교적 가벼운 수준의 '어시스턴트형 에이전트'로, 이 에이전트는 사용자를 대신해 일련의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 관점에서 에이전트는 본질적으로 기존 도구의 확장에 가깝습니다. 즉, 사용자의 프롬프트를 받아 이를 세부 단계로 나눈 뒤, 여러 시스템에 걸쳐 해당 단계를 실행하는 역할을 합니다. 현재 많은 조직이 실험하고 있는 AI 에이전트의 형태는 이 단계에 가장 가깝습니다.

두 번째는 '워크플로우에 더 중점을 둔 에이전트'입니다. 이 에이전트는 단순히 개별 작업을 실행하는 데 그치지 않고 프로세스 전반을 조율하는 역할을 합니다. 서로 다른 도구와 데이터 세트를 넘나들고, 작업 간의 종속 관계를 관리하며, 사람의 지속적인 개입 없이도 작업을 진행해 나갑니다. 이 시점부터 AI는 단순히 지시어에 반응하는 도구에서 벗어나, 작업이 수행되는 방식에 능동적으로 참여하는 역할로 진화하기 시작합니다.

세 번째는 아직은 상당 부분에서 지향점에 머물러 있는 보다 야심 찬 개념으로, 이 관점에서의 에이전트는 사용자의 진정한 의도를 이해하고, 스스로 의사 결정을 내리며, 변화하는 상황에 유연하게 적응하는, 고도의 자율성을 갖춘 시스템입니다. 이는 미래 예측 시나리오에서 자주 거론되는 궁극적인 형태의 에이전틱 AI 모델이지만, 대부분의 실제 응용 분야에서는 아직 완전히 구현되지 않았습니다."

"AI 에이전트를 실무에 도입해 다양한 실험을 진행하고 있으며 이러한 에이전틱 기능이 향후 몇 년 안에 다양한 도구와 워크플로우 전반으로 빠르게 확장될 것으로 기대하고 있습니다."

토마스 하이드(THOMAS HYDE) Beca 최고 전환 및 혁신 책임자

15 AI PULSE

Design and Make 조직�사이에서�에이전틱 AI 도입이�급증

설문조사 문항: "귀사에서 현실적으로 언제쯤 ...단계를 달성할 것으로 예상하십니까?" [제시문] 8점 척도 기준. 시각화를 위해 유사 응답 구간을 합산함.

16% 이미 도입함

43% 1년 이내

29% 1년~5년 이내

5% 5년 이상 걸림

7% 잘 모르겠음/ 계획 없음

2025년 대비 2% 2025년 대비 9% 2025년 대비 1% 2025년 대비 1% 2025년 대비 9%

AI 에이전트는 현재의 기술 성숙도만으로도 설계 및 제작 (Design and Make) 조직에 상당한 가능성을 제공하고 있습니다. 에이전트는 시스템을 연동하고, 반복적인 프로세스를 자동화하며, 프로젝트의 모든 단계에서 이해 관계자 간의 협업을 지원함으로써 워크플로우의 마찰을 줄여나갈 수 있습니다. 이처럼 아직 충분히 활용되지 않은 잠재력 때문에, 많은 리더들이 얼리 어답터가 되기를 갈망하고 있습니다. 조직의 43%가 1년 이내에 에이전틱 AI를 도입할 계획이라고 밝혔으며, 이는 전년 대비 무려 26%나 증가한 수치입니다.

컨설팅 엔지니어링 기업 Haskoning의 디지털 기술 디렉터인 앤드류 스탠포드(Andrew Stanford)는 이렇게 이야기합니다.

"우리는 이미 4,000명 이상의 임직원을 대상으로 AI 에이전트 활용 교육을 마쳤으며, 현재 200개 이상의 에이전트를 실무에 적극적으로 활용하고 있습니다. AI 에이전트는 입찰 제안서 검토부터 법률 계약서 분석에 이르기까지 전방위에서 업무를 지원하고 있으며, 이는 AI가 일상적인 비즈니스 운영에 얼마나 깊이 내재화되고 있는지를 보여줍니다."

이러한 변화가 가져올 잠재적 영향은 실로 엄청납니다. AI 시스템이 작업을 조율하고, 종속 관계를 관리하며, 시스템 전반에서 작업을 진행할 수 있게 된다면, 복잡한 프로세스 속의 마찰을 줄여 조직의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.

"AI 활용은 이제 우리에게 필수 요소가 되었습니다. 특히 일상적인 문서 작업과 정보 수집 프로세스를 간소화함으로써 팀이 더 가치 있는 크리에이티브 작업 및 설계 작업에 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다."

오쿠라 유스케(YUSUKE OKURA) Semba Corp BIM 매니저

16 AI PULSE

Gearbox Software, 자동화 파이프라인으로 시네마틱 제작 규모 확장

Gearbox Software는 팀 간의 복잡한 제작 워크플로우를 조율하는 고도의 자동화 시스템을 도입하여 애니메이션 파이프라인의 혁신을 이루어냈습니다. 장면, 에셋, 데이터를 수작업으로 관리하던 기존 방식에서 벗어나 파일 생성, 데이터 관리, 장면 구성과 같은 반복적인 작업을 자동화하는 파이프라인을 구축함으로써 제작 프로세스 전반의 마찰을 줄였습니다.

전통적으로 게임 내 시네마틱 콘텐츠 제작은 고도의 수작업과 대규모 리소스가 투입되는 분야여서 제작 가능한 내러티브 콘텐츠의 양에 제약이 있었습니다. Gearbox는 애니메이션 및 파이프라인 프로세스의 상당 부분을 자동화하여 이러한 제약을 해결했습니다. 즉, 사람이 아닌 시스템이 시퀀싱, 데이터 흐름, 제작 조율을 직접 관리하도록 만든 것입니다.

개별 작업만 자동화하는 것이 아니라 워크플로우의 전체적인 조율 자체를 자동화함으로써 Gearbox는 사실상 에이전틱 제작 모델로 전환하게 되었습니다. 이제 시스템이 워크플로우 조율, 에셋 추적, 시퀀싱을 처리하게 되면서 팀은 스토리텔링과 크리에이티브 디렉션에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.

동시에 업무 만족도와 성취감 역시 향상되었습니다. Gearbox가 시네마틱 워크플로우를 구현하기 전에 이 회사의 디지털 아티스트는 프로젝트 시간의 약 60%를 파일 관리 등의 잡다한 업무에 소비하고 단 30%만을 애니메이션과 같은 크리에이티브 작업에 사용했으며 나머지 10%는 이메일 등의 관리 업무에 할애했습니다. 이제 Gearbox의 디지털 아티스트는 프로젝트 시간의 60%를 크리에이티브 작업에, 30%를 잡다한 업무에, 10%를 관리 업무에 소비합니다.

솔루션 집중 조명

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플레이어는 박진감 넘치는 시네마틱 어드벤처 게임 'New Tales from the Borderlands'에서 캐릭터들의 운명을 좌우할 수많은 선택을 직접 주도하게 됩니다. 이미지 제공: Gearbox Software/2K Games

17 AI PULSE

https://www.autodesk.com/customer-stories/gearbox-animation-pipeline-story

생성형 AI, 자동화, 에이전틱 AI 분야에�집중되고�있는 AI 투자

설문조사 문항: "향후 12개월 동안 귀사에서 가장 우선 순위를 두고 투자할 계획인 AI 영역은 무엇입니까?" 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오. (선택 비율 기준) 참고: 일부 응답 항목은 가독성을 위해 축약 표기되었으며, '잘 모르겠음' 응답은 표시되지 않았습니다.

55%

52%

44%

43%

41%

31%

18%

생성형 AI

프로세스 자동화 AI

AI 에이전트

예측형 AI

의사 결정 지원형 AI

LLM

일반적인 AI 기술 (구체적 분야 미정)

AI 얼리 어답터 조직들의 거의 대부분의 응답자들(98%)은 경영진이 AI 도입을 적극적으로 장려하고 있다고 답한 반면, 다른 조직의 경우 이 비율이 73%에 그쳤습니다. 에이전틱 AI 시스템이 가진 가치를 완벽히 실현하기까지는 아직 시간이 필요하지만, 얼리 어답터 조직들은 장기적으로 훨씬 더 큰 이점을 누리며 이미 벌어진 성과 격차를 더욱 벌려나갈 것으로 전망됩니다.

다른 조직들은 투자 확대를 통해 이러한 성과 격차를 해소할 수 있기를 기대하고 있습니다. 전체 리더들 중 44%가 AI 에이전트를 투자 우선순위로 꼽았으며, 이는 향후 1년 이내에 AI 에이전트를 구현하겠다는 리더들의 의지와도 일맥상통합니다.

그러나 이러한 잠재력의 실현은 AI 전반에 영향을 미치는 동일한 요인들, 즉 데이터의 품질, 워크플로우의 구조, 그리고 시스템 간의 통합 정도에 따라 좌우됩니다. 결국 기본기를 완벽히 다진 조직이야말로 에이전틱 AI를 선제적으로 도입하여 그 이점을 가장 잘 누릴 수 있는 이상적인 고지를 선점하게 될 것입니다.

57% 에이전틱 AI에 투자하고 있는 AI 얼리 어답터 조직의 비율(다른 조직의 경우 41%에 그침)

18 AI PULSE

AI 중심의 미래를 위한 핵심 과제와 솔루션

50% AI 통합을 가장 핵심적인 실행 과제로 꼽은 리더의 비율

73% 공통 데이터 환경이 협업자 간의 신뢰도를 높여준다고 답한 리더의 비율

60% AI 관련 보안 문제를 우려하고 있는 리더의 비율

섹션 4

19 AI PULSE

AI 도입은�조직�전반에�걸쳐�다양한�과제를�수반

설문조사 문항: "귀사의 조직에서 AI를 구현하는 데 있어 다음의 각 항목은 어느 정도의 과제로 작용하고 있습니까?" 상위 2개 응답인 '중대한 과제' 및 '주요 과제' 응답을 합산한 수치입니다. 참고: '해당 없음' 응답은 표시되지 않았습니다.

AI와 기존 시스템 간의 통합

AI 도입에 필요한 인재/기술 역량 부족

AI 도입 비용 규제 또는 규정 준수 관련 우려

데이터 품질 문제

AI 투자에 따른 영향/ROI 측정

50%

25%

0%

50% 47%

44% 43% 43% 42%

기존 시스템과의 통합 및 인재 부족이 가장 대표적인 과제

AI 도입이 필수적인 과제로 떠오르고 있음에도 불구하고, 설계 및 제작 (Design and Make) 조직 전반에서 여전히 구현에 어려움을 겪고 있습니다.

리더의 50%는 기존 소프트웨어와 AI를 통합하는 작업을 가장 까다로운 도입 과제로 꼽았습니다. AI 시스템을 기존 인프라와 결합하는 과정에는 머신 러닝, 데이터 엔지니어링, 대규모 인프라, 사용자 경험 설계 등, 전통적인 소프트웨어 개발 범위를 훨씬 뛰어넘는 다방면의 전문성이 요구됩니다. 또한, AI 확산에 발맞춰 급변하고 있는 법적 및 규제적 검토 사항까지 두루 고려해야 합니다.

AI를 구현하려면 지속적인 자본 투자와 평가, 그리고 반복적 개선이 필요합니다. 조직들은 장기적으로 역량을 구축해 나가야 하기 때문에 투자 정당성을 확보하기가 어려워질 수 있으며, 특히 투자 수익률(ROI)이 명확하고 측정 가능해야 하는 환경에서는 더욱 그렇습니다. 따라서 AI 도입에 성공하려면 리더들은 즉각적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 단기적 활용 사례와 더불어, AI 통합이 가져올 장기적 ROI 영향을 입증할 수 있는 중장기적 추진 과제 모두에 주력해야 합니다.

"전체 AI 시스템을 구축하기에 앞서 우리에게는 훨씬 더 많은 실제 데이터가 필요합니다. 충분한 데이터가 뒷받침되지 않으면 중대한 의사 결정에서 모델의 신뢰성을 확보할 수 없기 때문입니다."

스왑닐 슈리바스타브(SWAPNIL SHRIVASTAV) 공기 중 수분 추출 시스템 공급업체 Uravu Labs CEO

20 AI PULSE

설문조사 문항: "귀하가 속한 산업 분야에서 AI 도입 시 가장 우려되는 점은 무엇입니까?" 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.(선택 비율 기준) 참고: '우려되는 사항 없음' 응답은 표시되지 않았습니다.

리더들이�가장�우려하는�영역은 AI 보안�및�정확성 AI로 인한 일자리 감소에 대한 우려는 점차 완화되는 추세

보안 정확성 비용

효율성 일자리 감소 표절

2026년 60%

2025년 53%

49%

39%

35%

28%

35%

25%

32%

38%

29%

32%

AI가 워크플로우에 더욱 깊이 내재화되면서 데이터의 활용, 보호, 통제 방식에 대한 질문이 중심 화두로 떠오르고 있습니다. 보안, 데이터 정확성 및 통제 기능은 AI 중심의 미래를 위한 선택 사항이 아니라, 반드시 갖추어야 할 전제 조건입니다.

설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야의 리더들 역시 이에 동의하고 있습니다. 60%가 가장 우려하는 영역으로 보안을 꼽았으며, 이는 2025년 대비 7%포인트 증가한 수치입니다. 보안은 AI 관련 최대 우려 영역입니다.

보안과 밀접하게 연결된 정확성에 대한 우려 역시 전년 대비 크게 증가했습니다. AI 사용이 빠르게 확산되면서 상대적으로 검증되지 않은 모델이 내놓는 결과물에 대한 불신이 함께 커지고 있기 때문입니다.

John Sisk & Son의 디지털 프로젝트 수행 디렉터 Cillian Kelly는 이렇게 말합니다. "조직이 데이터와 프로세스에 관한 기본기를 제대로 갖추지 못했다면 아무리 최첨단 AI 도구를 도입하더라도 원하는 결과물을 얻을 수 없을 것입니다."

결국 AI는 단순히 강력한 기술만으로는 충분하지 않으며, 예측 가능하고, 투명하며, 조직의 기대에 부합하는 방식으로 작동해야 합니다.

21 AI PULSE

이제�데이터는 Design and Make 조직의�핵심�기반

설문조사문항: "다음진술에대해어느정도동의하십니까?" [제시문] 5점척도기준. 상위 2개응답인 '다소동의함' 및 '매우동의함' 응답을합산한수치입니다.

자사 데이터가 안전함

2025년 73%

2026년 81%

자사 데이터가 체계적으로 구조화되어 있음

2025년 69%

CDE를 통해 협업자들 간의 신뢰를 높일 수 있음

2025년 65%

2026년 73%

2026년 79%

주목할 만한 점은 업계 전반의 AI 관련 보안 및 정확성 우려가 커지고 있음에도 불구하고 리더들이 자사 데이터의 보안과 정확성에 대해 지나치게 신뢰하고 있다는 사실입니다. 5개 조직 중 4곳은 자사 데이터가 안전하며 데이터가 체계적으로 구조화되어 있다고 답했습니다.

여기서 일종의 역설이 발생합니다. 데이터 보안에 대한 높은 신뢰와 동시에 AI 관련 보안 리스크에 대한 우려 증가가 함께 나타나고 있다는 것입니다. 리더들은 전통적인 관점에서 데이터가 안전하다고 여길지 모르지만, AI는 완전히 새로운

방식으로 데이터와 상호 작용하기 때문에 불확실성이 생길 수 있습니다.

이러한 상황에서 공유 데이터에 대한 리더들의 신뢰를 높이는 데 도움이 되는 핵심 솔루션이 바로 공통 데이터 환경(CDE, Common Data Environment)입니다. CDE는 프로젝트에 참여하는 모든 이해 관계자에게 단일 정보 소스 역할을 합니다. 대부분(73%)의 리더들이 CDE를 통해 협업자들 간의 신뢰를 높일 수 있다고 답했습니다.

얼리 어답터 조직의 경쟁 우위 AI 얼리 어답터조직은 데이터 기반 측면에서 확실한 우위를 점하고 있습니다.

+15pp 자사 데이터가 안전하다고 응답함

+16pp 자사 데이터가 체계적으로 구조화되어 있다고 응답함

22 AI PULSE

Kalyon Construction, 디지털화로 지라트 타워 프로젝트의 복잡성 극복

Kalyon Construction은 이스탄불 지라트 타워 완공 과정에서 복잡한 기술적 난제에 직면했습니다. 이 프로젝트에서는 수천 개의 고유한 부품으로 구성된 매우 복잡한 외벽 공정을 관리하는 동시에, 단절된 워크플로우 속에서 설계, 엔지니어링, 시공 팀 간의 협업이 필요했습니다. 기존의 도구와 단절된 시스템으로는 정확성을 유지하고, 일관성을 보장하며, 설계 의도를 실제 시공 가능한 결과물로 효율적으로 전환하기가 어려웠습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Kalyon Construction은 완전 디지털 방식의 모델 기반 접근 방식을 도입했습니다. 상세 3D 모델링, 파라메트릭 설계, 클라우드 기반 협업 시스템을 통합함으로써 팀은 모든 이해 관계자가 실시간으로 정확한 프로젝트 데이터에 접근할 수 있는 공유 환경을 구축했습니다. 자동화된 워크플로우를 통해 수천 개의 고유한 외벽 요소와 시공 도면을 생성하여 수작업을 줄이고 일관성을 높였습니다. 또한 디지털 시뮬레이션 및 계획 도구를 활용하여 팀 간의 작업을 더욱 효과적으로 조율하고 프로세스 조기에 문제를 파악할 수 있었습니다.

이러한 접근 방식은 가시적인 성과로 이어졌습니다. 기존 방식 대비 3D 모델 및 시공 도면의 제작 시간이 25%나 단축되었습니다. 이와 동시에 팀은 높은 수준의 기술적 정확성과 품질을 확보하는 것은 물론, 프로젝트의 탄소 배출량을 저감하여 LEED 플래티넘 인증을 획득했습니다.

이러한 성공의 영향은 단일 프로젝트에 그치지 않고 Kalyon Construction이 향후 업무를 수행하는 방식에까지 확대되었습니다. 운영 전반에 디지털 워크플로우와 자동화를 내재화함으로써 Kalyon Construction은 향후 복잡한 시공 프로젝트 관리를 위해 더 반복 가능하고 확장 가능한 모델을 구축했으며, 그 결과 효율성을 높이고, 리스크를 줄이며, 대규모 프로젝트에서 더 나은 성과를 달성할 수 있게 되었습니다.

솔루션 집중 조명

자세히 알아보기

새로운 이스탄불 금융 센터의 핵심 랜드마크인 지라트 타워는 디지털 설계 및 협업 도구를 활용하여 프로세스를 혁신하고 지속 가능성 목표를 달성하는 방법을 보여주는 사례입니다. 이미지 제공: Kalyon Construction

23 AI PULSE

https://www.autodesk.com/design-make/articles/kaylon-construction-ziraat-towers

설문조사 문항: "다음 진술에 대해 어느 정도 동의하십니까?" [제시문] 5점 척도 기준. 상위 2개 응답인 '다소 동의함' 및 '매우 동의함' 응답을 합산한 수치입니다.

AI 도입이�필수적인�과제로�떠오르고�있으나, 교육은�여전히�미비한�상태 2025년

86% AI 도구를 능숙하게 활용하는 능력은 업계에서 기회를 확보하는 데 유리하게 작용할 것이다

83% 일상적인 업무에 AI를 활용하는 데 자신이 있다

78% 사내 경영진이 도입을 장려하고 있다

72% 사내 경영진이 AI를 효과적으로 도입하는 방법을 잘 이해하고 있다 68% AI 도입을 서둘러야 한다고 느끼고 있다

59% 현재 제공되는 AI 교육 프로그램이 충분하다

2026년 90%

50%

60%

70%

80%

AI를 도입하는 것은 단순한 기술적 과제에 그치지 않습니다. 이는 조직 전반에 걸쳐 기술적·개념적 측면 모두를 아우르는 새로운 역량을 요하는 일입니다.

리더의 3분의 2는 AI 도입을 서둘러야 한다고 느끼고 있다고 답했으며, 조직 내에서 AI 도입을 장려한다고 응답한 비율은 전년 대비 13%나 급증한 78%에 달했습니다. 그러나 AI 교육이 충분하다고 답한 비율은 59%에 불과했습니다. 과반수를 넘기기는 했지만 기업이 지향하는 목표점과 이를 뒷받침하는 현재의 교육 수준 사이에는 여전히 상당한 격차가 존재함을 보여줍니다.

글로벌 환경 비영리 단체 The Nature Conservancy의 N4W 시설 기술 디렉터인 카를로스 로헬리스(Carlos Rogéliz)는 문제는 단순히 새로운 도구만 도입한다고 해결되는 것이 아니라고 말합니다. "문제는 도구 자체가 아니라, 사람들이 그 도구를 적절한 개념적 프레임 안에서 사용할 수 있느냐는 것입니다. 그래야 그 결과물이 실제 업무를 제대로 뒷받침할 수 있으니까요."

이러한 AI 교육 부족과 준비 미비는 이미 조직에 영향을 미치고 있습니다. 리더의 47%는 인재 및 기술 역량 부족을 AI 도입의 주요 과제 또는 중대한 과제로 꼽았으며, 인력 부족에 대한 우려 역시 5%포인트 증가해 36%에 이르렀습니다. 기술의 발전 속도가 역량 개발 속도를 지속적으로 앞지르고 있는 상황에서 업스킬링(upskilling)과 리스킬링(reskilling)은 경쟁 우위 요소가 될 수 있습니다.

24 AI PULSE

결론

섹션 5

25 AI PULSE

시각화�도구를�중심으로�전개되는�산업�간�융합

설문조사 문항: "이전 문항에서 귀사가 다른 산업 분야의 디지털 기술 및 도구를 도입하고 있다고 응답하셨는데, 구체적으로 어떤 산업의 기술과 도구입니까?" 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.(선택 비율 기준)

80%

60%

40%

20%

0%

다른 산업 분야의 도구를 도입하는 Design and Make 조직들

그래픽 시각화 프로그램 산업화된 시공/DfMA 디지털 팩토리 디지털 트윈 및 IoT 공간 인텔리전스 확장 현실

AECO

D&M

M&E

61% 58%

71%

49% 42%

24%

38% 41% 35%

30% 35%

31% 32% 31% 30% 30% 28% 35%

이러한 난관 속에서도 앞으로 나아가야 할 방향은 명확합니다. AI 도입에 성공하는 조직은 AI 관련 과제를 일시적인 장애물로 보지 않고 근본적으로 완전히 새로운 업무 방식을 받아들이는 과정으로 인식하는 조직일 것입니다. 전체 프로젝트 수명 주기에 걸쳐 AI를 운영에 적용하려면 이를 지원하는 데 필요한 인력, 프로세스, 기술에 대한 투자가 필요합니다.

조직들이 직면한 많은 문제는 특정 부문에서만 나타나는 것이 아니라, 모든 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다. 그래서 리더들은 자사의 발전 속도를 높이기 위한 방법을 점점 더 타 산업 분야에서 찾으려 하고 있습니다.

조직의 3분의 2가 타 산업의 기술과 도구를 도입하고 있으며, 75%는 자사 업계 외부에서 혁신의 영감을 찾고 있다고 답했습니다. 둘 다 전년 대비 5%씩 증가한 수치입니다. 이러한 경향은 AI 얼리 어답터 조직들 사이에서 훨씬 더 두드러지게 나타납니다. 얼리 어답터 조직의 경우 신규 도구를 도입하는 비율이 80%, 자사 업계 외부에서 혁신의 영감을 찾는 비율이 87%로, 다른 조직이 보인 비율(각각 65%, 73%)을 상회합니다.

26 AI PULSE

Populous, 산업화된 시공과 AI 기반 워크플로우로 프로젝트 수행 역량 확장

Populous는 제조업의 제품화 원리를 건축에 접목함으로써 대규모 시설의 설계 및 시공 방식을 재정의하고 있습니다. 기존에는 각각의 경기장이나 아레나가 일회성 프로젝트로 간주되어 처음부터 모두 새로 구축해야 했습니다. Populous는 다양한 프로젝트 전반에 적용할 수 있는 재사용 가능한 설계 구성요소, 표준화된 시스템 및 디지털 워크플로우를 개발함으로써 패러다임의 전환을 가져오고 있습니다.

이러한 접근 방식은 팀이 더 빠르게 움직이고 한층 더 효율적으로 작업할 수 있게 해 줍니다. 검증된 설계 요소를 재활용하고 여러 분야 간에 디지털 도구를 통합함으로써 Populous는 불필요한 중복 작업을 줄이고 건축가, 엔지니어, 시공사 간의 협업을 개선하고 있습니다. 실제로 이는 가시적인 효율성 증대로 이어졌습니다. 일례로, Populous는 제너레이티브 디자인과 자동화된 워크플로우를 활용하여 설계 효율성을 약 95% 수준까지 끌어올릴 수 있었습니다.

이러한 효과는 설계 단계에만 국한되지 않습니다. 제품화 접근 방식은 프로젝트 수행의 예측 가능성을 높여주어, 팀이 여러 이해 관계자가 얽혀 있는 대규모 프로젝트의 복잡성을 관리하는 데 도움을 줍니다. 또한 자재 손실량을 줄이고 시간이 흐름에 따라 변화하는 환경에 맞춰 유연하게 활용할 수 있는 다목적 경기장을 만들 수 있도록 지원하므로, 한층 더 지속 가능한 성과를 이끌어냅니다.

이처럼 Populous는 산업화된 시공 기법과 디지털 기술을 접목하여 설계 및 제작 (Design and Make) 부문에서 더욱 확장 가능한 모델을 구축해 나가고 있습니다. 결과적으로, 프로젝트를 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 되었을 뿐만 아니라, '가치'에 대한 조직의 관점도 전환되었습니다. 즉, 매번 새로 짓는 일회성 맞춤형 건축에서 벗어나 프로젝트 포트폴리오 전반의 장기적 성과를 견인할 수 있는 반복 가능한 시스템으로 전환하게 된 것입니다.

솔루션 집중 조명

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Populous는 홍콩 카이탁 스포츠 파크 설계에 경기장 제품화 전략을 적용했습니다. 이미지 제공: Populous

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https://www.autodesk.com/design-make/articles/populous-venue-productization

이러한 산업 간 융합은 조직이 디지털 전환과 AI 도입을 바라보는 관점을 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 이 사고방식을 수용한 기업들은 새로운 시장을 개척하고, 신기술을 도입하며, 기존의 업무 방식을 재고하면서 더 유리한 위치에서 자신 있게 미래를 향해 나아갈 수 있을 것입니다.

마찬가지로, AI 얼리 어답터 조직은 다른 조직에 비해 신규 시장 진출을 더 적극적으로 고려하고 있으며(81% vs. 71%), 미래에 대한 불확실성 또한 더 낮은 것으로 나타났습니다(53% vs. 60%). 이는 이러한 AI 얼리 어답터 조직이 리스크보다는 새로운 기회를 포착하는 데 훨씬 더 유리한 위치에 있음을 시사합니다.

기술이 진화를 거듭함에 따라 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반의 리더들은 AI가 이끌어갈 미래의 다음 단계에 주목하고 있습니다.

Uravu Labs의 CEO스왑닐 슈리바스타브(Swapnil Shrivastav)는 이렇게 말합니다. "지금이야말로 새로운 혁신과 솔루션이 본격적으로 도약할 수 있는 기회가 매우 많은 시기라고 생각합니다. 기반은 이미 마련되었으며, 앞으로 이 분야에서 더 많은 아이디어와 기술들이 탄생할 것으로 전망됩니다."

오토데스크의 연구 부문 수석 부사장(SVP) 마이크 헤일리(Mike Haley)도 같은 의견을 내놓았습니다. "지금이 단지 시작에 불과하다면 앞으로 펼쳐질 미래는 우리가 이제 막 이해하기 시작한 방식으로 계속 발전해 나갈 것이며, 특히 이러한 AI 역량이 실제 워크플로우와 산업 현장의 문제에 적용됨에 따라 그 영향력은 더욱 커질 것입니다."

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2026 State of Design & Make: AI Pulse 정보

2026 State of Design & Make: AI Pulse 보고서의 데이터는 2026년 1월부터 2월까지 Statista Plus Research와 공동으로 진행한 AI Pulse 설문조사 결과를 바탕으로 작성되었습니다. 이 설문조사에는 호주, 브라질, 캐나다, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 일본, 멕시코, 중동(사우디아라비아 및 아랍에미리트), 북유럽(덴마크, 핀란드, 노르웨이, 스웨덴), 스페인, 대한민국, 영국, 미국 등 전 세계 다양한 국가 및 지역의 업계 리더와 전문가 2,500명이 참여했습니다. AECO(Architecture, Engineering, Construction, and Operations), D&M(Design & Manufacturing), M&E(Media & Entertainment) 부문 전반의 다양한 산업 전문가들로부터 얻은 인사이트가 반영되어 있습니다.

이외 2026 State of Design & Make: AI Pulse 보고서의 추가적인 데이터는 오토데스크의 2025 State of Design & Make: Digital Transformation Pulse 하위 데이터 세트를 바탕으로 작성되었습니다.

본 보고서에는 설계 및 제작 (Design and Make) 산업 분야 전반의 리더 및 전문가들과의 정성적 인터뷰 내용도 수록되어 있습니다.

오토데스크 소개

오토데스크는 전 세계의 설계 및 제조 방식을 혁신하고 있습니다. 오토데스크의 기술은 건축, 엔지니어링, 건설, 운영, 제품 설계, 제조, 그리고 미디어 및 엔터테인먼트에 이르기까지 폭넓은 분야를 아우르며 전 세계의 혁신가들이 크고 작은 과제들을 해결할 수 있도록 지원합니다. 오토데스크 소프트웨어는 친환경 건물부터 더 스마트한 제품이나 놀라운 블록버스터에 이르기까지 고객이 모두를 위해 더 나은 세상을 설계하고 제작할 수 있도록 지원합니다. 자세한 정보는 공식 웹사이트(autodesk.com)를 방문하거나 소셜 미디어에서 @autodesk를 팔로우하여 확인하실 수 있습니다.

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