요즘 많은 기업들의 화두가 AI Transformation(AX)입니다. 얼마 전까지만 해도 Digital Transformation(DX)이라고 해서 사용하는 도구를 디지털화하는 데 초점이 맞춰져 있던 것이 AX로 빠르게 전환되고 있는 것입니다. AX라는 말이 신조어이다 보니 정확한 정의가 있는 것은 아니지만, 대체적인 내용을 종합해 보면 AI를 단순히 도구로만 사용하는 것이 아니라 회사 운영 전반의 의사 결정이나 실행 방식에 활용하는 것을 의미합니다.

즉, AI가 어떤 프로젝트를 진행하는 데 있어 사람이 해야 하는 의사 결정을 돕고, 지금까지 해왔던 일하는 방식을 새롭게 재편하여 새로운 비즈니스 환경을 만드는 것을 의미합니다. AX 전환이 갖는 의미는 단순히 일하는 도구의 개선이 아니라 일하는 방법과 절차가 바뀌는 것이기 때문에, 어떤 업종에 종사하더라도 향후 어떤 변화가 있을지를 잘 알고 있어야 할 것입니다.

부동산업계에도 이런 변화의 바람이 부는 것을 실제로 많이 체감할 수 있습니다. 주변 부동산 업계 지인들과 미팅이나 식사를 하면서 회사 내부에서 AI 교육을 받았거나 ChatGPT나 Claude 등의 도구를 회사에서 사용할 수 있도록 지원한다는 이야기를 자주 듣곤 합니다. AI 도구를 개인적으로 구독해 쓰거나 스스로 학습하는 분들도 많아졌습니다. 이제는 AI가 업무에 필요한 기본 도구로 자리 잡았다는 것을 확실히 체감합니다.

한때 프롭테크라는 단어가 유행하며 부동산업계에도 디지털 데이터를 활용한 비즈니스 모델이 나오면서 새로운 변화를 겪기도 했습니다. 그런 과거의 변화를 넘어 AX가 상업용 부동산업계에 가져다줄 영향에는 어떤 것들이 있는지 이번 글에서 살펴보려고 합니다.

1. 직무 능력을 보는 기준이 달라진다

앞으로 부동산 업계에서도 직무 능력을 평가하는 기준이 달라질 것으로 보입니다. 지금까지는 직원을 채용할 때 어떤 자격증을 갖췄는지, 워드·엑셀·PPT를 얼마나 잘 다루는지가 중요했지만 이제는 변별력이 없는 능력이 되어 버렸습니다. 또, 외국계 회사 채용에서 중요했던 영어 작문이나 영문 이메일 작성 능력도 곧 경쟁력을 잃을 것으로 보입니다.

이제는 AI를 활용하는 능력이 인재의 핵심 요소가 되어 가고 있습니다. AI의 발전 속도를 보면 어느 수준까지 변화할지 사실 감을 잡기도 어렵습니다. 1~2년 전에 우리가 사용했던 AI와 지금 사용하고 있는 기능들의 고도화된 수준을 비교해 보면, 직무 능력의 평가를 어떤 기준으로 잡아야 할지 예상하기도 난감합니다. 시간이 지나고 나야 어느 정도의 변화였는지 판단할 수 있을 것 같습니다.

지금 돌이켜 보면 우습지만, 2000년대 초반만 해도 군대를 전역하려면 '인터넷 검색사' 자격증을 따야 했습니다. 말 그대로 인터넷 검색을 하는 법을 알려주는 자격증이었습니다. 몇 년 뒤에는 AX라는 것도 이 정도의 이야기가 될 수도 있겠다는 생각을 해봅니다.

이런 변화의 시기에 부동산 업계에서 과거의 신입사원들이 하던 일들이 없어진 것이 사실입니다. 기초 자료를 정리하고 이를 데이터로 정비하는 일이 주된 업무였는데, 이런 업무는 이제 AI를 활용하는 편이 더 정확하고 시간 효율도 크게 높아지고 있습니다. 그렇다면 신입사원이나 주니어들에게 기대하는 업무의 수준이나 강도도 더 높아진다고 해석해 볼 수 있을 것입니다. 마찬가지로 의사 결정을 해야 하는 시니어 레벨에서도 더 많은 프로젝트를 검토해야 할 것이고, 이와 관련된 책임이나 무게도 더 커질 것으로 예상됩니다.

어떤 분야에서든 마찬가지이지만, AI는 우리의 일을 돕고 편리하게 만드는 역할을 하는 것이지 최종 의사 결정을 하고 판단을 내리는 것은 결국 사람입니다. 따라서 이런 능력을 각 직급별로 갖추는 것이 매우 중요해질 것입니다.

2. 부동산 데이터를 누가 더 잘 활용할 것인가?

지금까지 상업용 부동산업계는 주거용 부동산에 비해 정보 비대칭이 큰 분야이기도 했습니다. 상업용 부동산 관련 데이터를 잘 활용할 수 있도록 정돈되거나 디지털화된 것들이 부족한 게 현실이었습니다. 아무래도 정보가 공개되는 범위도 제한적이고 각 직무별로 데이터가 파편화되다 보니, 이를 통합하여 활용하는 것이 쉬운 일이 아니었습니다.

대체로 중소형 회사들이 경쟁하는 시장이다 보니 백오피스에 대한 투자나 지원을 할 수 있는 곳이 한정적이었습니다. 하지만 최근 AI 도구들의 기능이 크게 향상되면서, 이제는 똑똑한 조직 한 팀만 갖추면 앞서 나가는 회사들과 충분히 경쟁할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.

앞으로 상업용 부동산 회사의 경쟁력은 데이터를 어떻게 통합하고 이를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 크게 달라질 것으로 예상됩니다. 부서 간에 이원화된 부동산 정보를 유기적으로 잘 사용하여 새로운 프로젝트를 수주하거나 영업·마케팅을 하는 데 어떻게 활용하는지가 중요한 회사의 인프라가 될 것입니다.

예를 들어, 일반 자문사의 조직 구조에서 자산운영팀과 리서치 부서 등에 쌓인 정보가 외부 영업·마케팅을 하는 임대차운영이나 매입매각 부서에 잘 활용될 수 있다면 회사의 경쟁력은 한층 더 강화될 것입니다. 세일즈에서 사람을 많이 만나 구전으로 전해진 정보를 활용하는 것도 중요하지만, 계약이나 문서로 정비된 실증적인 데이터를 활용하는 조직이 더 효과적으로 일할 수 있을 것이기 때문입니다.

3. AX를 받아들일 수 있는 조직 문화와 제도

아무리 성능이 좋은 자동차가 있더라도 속도 제한이 있다면 그 퍼포먼스를 극대화할 수 없습니다. 마찬가지로 좋은 도구가 있더라도 이를 사용할 수 있는 회사 내부 제도와 문화가 갖춰져야 좋은 성과로도 이어질 수 있습니다. 앞서 말한 것처럼 정보를 활용하는 방법과 속도가 앞으로 회사의 경쟁력이 될 것입니다.

AX라는 것이 새로운 도구를 업무 체계에 심는 것이기 때문에, 회사 조직이 변화할 수 있다는 공감대가 형성되어 있지 않으면 이를 받아들이기는 어려울 것입니다. 아무래도 가장 위협이 되는 것은 '내가 하는 일자리가 없어지지 않을까' 하는 공포와 염려일 것입니다. AX의 바탕에는 사람을 돕는 도구와 체계를 만든다는 생각이 깔려 있고, 이를 활용하는 것이 나에게 더 큰 효용을 준다는 점을 회사의 조직 문화나 제도가 뒷받침해 주면 좋겠습니다.

사실 부동산업계는 정보의 비대칭에서 가치를 만들어 온 분야이다 보니 정보 공개에 대해 매우 보수적인 곳입니다. 내가 아는 것을 누군가와 공유했을 때 발생할 수 있는 문제와 피해가 있다면, AX를 도입하는 것에 거부감을 가질 가능성이 매우 높습니다. 특히 마케팅이나 세일즈를 하는 부서에서는 정보의 활용과 공개가 매우 민감하게 작용할 수밖에 없습니다. 따라서 AX의 기반이 되는, 더 좋은 아이디어를 내고 새로운 실험을 할 수 있는 개방적인 태도가 어떤 방식으로 뒷받침될 수 있는지 고민이 필요합니다.

또, AX의 핵심 요소인 데이터 활용에 대한 보안과 출처에 대한 고민도 필요합니다. 더 많은 데이터가 공개되고 활용될수록 AI의 성능은 최대화될 수 있지만, 반대로 회사의 많은 정보가 유출될 수 있는 가능성이 높은 것도 사실입니다. 그러다 보니 대기업 계열이나 글로벌 외국계 부동산 회사들은 AI를 사용하기는 하지만 그 기능을 충분히 활용하지 못하는 한계도 있습니다. 결국 AX를 도입하는 시기에 이런 도구들을 잘 활용하여 조직의 일하는 방식에 잘 스며들게 하는지가 회사의 경쟁력을 바꾸는 중요한 요소가 될 것입니다.

마무리하며

앞으로 상업용 부동산 업계도 AX가 고도화되어 나간다면 조직의 구조나 직무 설계가 달라질 것이고, 그에 따라 인력 구조도 재편될 것으로 예상됩니다. 지금까지 부동산업은 그 특성상 어떤 정보나 데이터를 가지고 이를 활용해 비즈니스를 하는 것이 보편적이었다면, 이제는 그 정보를 더 빠르고 효율적으로 사용할 수 있는지 여부가 비즈니스 모델에서 중요한 요소가 되지 않을까 생각합니다.

비교적 느린 산업이었던 부동산업도 AX의 영향으로 속도라는 요소가 더해져, 더 빠른 의사 결정과 신속함이 회사의 경쟁력이 될 것으로 예상해 봅니다. 물론 이런 변화가 새로운 것을 배우고 그에 맞춰 적응해야 하는 부담이 될 수도 있습니다. 그렇지만 기회라고 하는 것은 큰 변화가 오는 시기에 함께 찾아온다는 것을 우리는 잘 알고 있습니다. 새로운 변화의 시기에 좋은 파도를 탈 수 있도록 여러분들도 잘 준비해 보셨으면 좋겠습니다.