생성형AI 건설업무 활용, 현대자동차 자산기획실의 교육 혁신 사례

1. 어떤 과정을 진행했나요?

지난 5월 강남에 현대자동차의 강남사옥인 스케일타워 UX스튜디오에서 자산기획실 임직원들을 대상으로 생성형AI를 활용한 건설 기획 업무 효율화 과정을 진행하였습니다.

현대자동차 자산기획실은 건설 관련 프로젝트 기획과 운영을 담당하는 부서로, 복합적인 조건과 판단이 필요한 실무 중심의 역할을 수행합니다. 본 교육에서는 해당 부서 임직원을 대상으로, 생성형AI 건설업무 활용을 주제로 한 맞춤형 교육 프로그램이 진행되었습니다.

이번 교육은 단순한 툴 교육이 아닌, 실제 건설업무에서 생성형AI를 어떻게 실질적으로 활용할 수 있을지를 중심으로 구성되었습니다. 특히 워크플로우 기반 실습을 통해, 참가자들이 자신들의 업무에 직접 적용 가능한 AI 활용 방식을 체득할 수 있도록 설계했습니다.

2. 현대차 자산기획실의 니즈와 교육 배경

“진짜 우리 업무에 도움이 되는 AI 교육이 필요했어요”

현대자동차 자산기획실이 이번 교육을 기획하고 요청한 이유는 명확했습니다.
기존에 생성형AI 교육은 몇차례 진행되었지만, 건설 실무에서 빈번하게 마주치는 기획, 설계, 공법 비교와 같은 복합적 워크플로우는 별도의 교육 기회가 없었던 것입니다.

“이제 기초적인 공통업무 외에도, 실제 현장에서 반복적으로 마주치는 업무를 AI로 바꿔볼 수 있지 않을까?”
“지금부터는 우리 팀도 생성형AI를 ‘도입’이 아니라 ‘활용’하는 단계로 넘어가야 하지 않을까?”

이런 문제의식에서 출발한 요청에 따라, 데이터다이빙은 실제 건설업무에 적용 가능한 생성형AI 활용 방식을 중심으로 커리큘럼을 설계했습니다.

3. 어떻게 진행되었나요?

✅ 교육 설계 포인트

이번 현대자동차 자산기획실 교육은 “생성형AI 건설업무 활용”이라는 주제를 실질적으로 체감할 수 있도록, 다음과 같은 핵심 질문을 중심으로 설계되었습니다:

– 건축·시공 기획 단계에서 생성형AI가 어떤 방식으로 도움을 줄 수 있을까?

: 현업에서 복합적인 조건을 고려해야 하는 설계·공법 기획 업무에서, 생성형AI는 빠르게 아이디어를 제시하고, 관련 사례를 조사하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.

– 제약조건이 많은 건설 시나리오에서 유용한 프롬프트 작성법은?

: 특정 목적이 있는 건물 설계나 해안가 복합시설처럼 수많은 조건이 있는 업무 상황에서, 핵심 키워드 중심의 구조화된 프롬프트가 어떻게 구성되어야 하는지 학습하고 실습합니다.

– 해외 건설비 및 공법 데이터를 AI로 조사하고 정리할 수 있을까?

: Arcadis 등의 건설 전문 보고서를 기반으로, 국가별 건설비 비교 및 리스크 분석을 AI에게 맡기는 방법을 다룹니다.

– AI가 제안한 아이디어의 실현 가능성과 리스크는 어떻게 판단할 수 있을까?

: 생성형AI의 아이디어는 ‘검토 대상’이지 곧바로 실행으로 옮길 수 있는 신뢰성 있는 안은 아닙니다. 따라서 실제 업무에 적용하기 위해서는 기술성, 비용, 시공성 등 다양한 관점에서의 검토가 필요합니다.

이러한 검토 및 평가 업무에는 어떻게 생성형AI의 서포트를 효과적으로 받을 수 있을지 직접 실습을 통해 활용해볼 수 있습니다.

– 반복적인 공법 비교, 설계 아이디어 작성 등의 워크플로우를 어떻게 자동화할 수 있을까?

: 생성형 AI 서비스의 에이전트 기능 및 커스텀 챗봇제작 기능을 활용하여 자주 쓰는 비교·분석 프롬프트를 자동화 워크플로우로 변환해봅니다.

📘 현대자동차 자산기획실 맞춤형 커리큘럼 (일부)

이번 교육은 단순 툴 사용법이 아니라, 건설 기획 및 시공 관련 실무 흐름 안에서 생성형AI를 어떻게 적용할 수 있을지를 실습 중심으로 설계한 것이 특징입니다.
참여자들은 각 모듈에서 업무에 직접 활용할 수 있는 프롬프트와 템플릿을 제작하고, 교육 이후에도 활용할 수 있도록 문서화하여 남겼습니다.

4. 실습 및 프로젝트 예시(일부)

실제 교육에서 진행된 주요 실습 내용을 소개합니다.

1️⃣ 특정 조건의 빌딩 설계 시나리오 기반 아이디어 도출

: 건축 외피 성능, 시공성, 비용 등을 고려한 설계 아이디어를 생성형AI로 도출 후, 생성형AI를 활용하여 아이디어를 평가/비교해보는 실습을 진행하였습니다.

2️⃣ 공법 비교 및 전략 설계하기

: A시설에 적합한 공법을 AI가 제안하고, 수강생들이 생성형AI를 활용하여 공법을 판단할 때 주요 항목들을 점수화하여 비교해보는 실습을 진행하였습니다.

3️⃣ 글로벌 건설지수 분석하기

: AI를 활용해 자료를 비교 정리하고, 자사 입장에서 투자 리스크가 높은 국가와 그에 따른 전략 도출하였습니다.

4️⃣ 개인의 워크플로우 중 비효율을 개선하는 미니 프로젝트 진행

: 참가자들이 업무 상황별로 반복 사용 가능한 프롬프트 템플릿을 직접 제작하고 팀 간 공유

5. 내부 교육 담당자 후기

“현업에 이렇게 바로 연결될 줄은 몰랐어요”

교육 종료 후 담당자님이 남긴 피드백:

“다시 한 번 열정적인 강의 진행에 감사드립니다.
교육생들이 대부분 매우 만족해하고,
계속 이런 교육이 있었으면 좋겠다는 긍정적인 피드백을 받았습니다.”

일부 참가자는 교육에서 만든 아이디어를 실제 프로젝트 제안서에 반영하기도 했고,
공법 비교표나 건설비 리스크 분석 도구도 회의 자료로 활용되기 시작했습니다.

무엇보다 긍정적이었던 변화는, 생성형AI를 단순한 기술이 아니라 ‘내 일에 적용할 수 있는 도구’로 인식하게 된 점이었습니다.

6. 마무리하며 – AI를 도입한다는 건 결국 ‘우리 업무를 바꾸는 것’

이번 현대자동차 자산기획실 교육을 통해 느낀 점은 명확합니다.
단순히 AI 툴을 익히는 것이 아니라, 현업의 복잡한 워크플로우 안에 어떻게 AI를 녹여낼 수 있을지 함께 고민하고 실행해보는 것이 훨씬 중요하다는 것입니다.

특히 건설 기획 업무처럼 정형화된 규칙보다는 복합적인 조건과 판단이 필요한 업무에서는
생성형AI 건설업무 활용이 생각보다 유용하게 작동할 수 있다는 걸 수강생분들 스스로 체감하신 듯했습니다.

이번 교육에서 얻은 인사이트 몇 가지를 공유드립니다.

• 툴보다 더 중요한 건 워크플로우입니다.
  어떤 툴을 쓸까보다, 어떤 과정에 AI를 적용할 수 있을까를 고민하는 것이 더 현실적인 접근이었습니다.
• 아이디어는 AI가, 판단은 사람이 합니다.
  설계 아이디어든 공법 비교든, AI가 도와주는 건 브레인스토밍과 정리입니다.
  그걸 기반으로 현실성이나 리스크를 판단하는 건 사람의 몫입니다.
• 글로벌 리스크 분석도 AI로 훨씬 수월해집니다.
  처음 접하는 리포트도 AI와 함께하면 분석이 쉬워지고, 투자 전략 도출까지 이어질 수 있습니다.
• 쏟아지는 수많은 AI툴이 있지만 이중 실제로 실무에 바로 적용하는 ai 툴은 한정되어 있습니다. 사람마다 자신의 워크플로우에 맞추어 취사선택하여 사용하고, 이를 선택할 수 있는 점도 굉장히 중요한 역량 중 하나입니다.

데이터다이빙은 단순한 툴 교육을 넘어, 생성형AI 건설업무 활용을 위한 실무 중심 교육, 맞춤형 워크플로우 설계, 팀 기반 실습을 제공합니다.

더 자세한 전체 커리큘럼 및 진행방식이 궁금하시다면 문의부탁드립니다.

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