Access Construction, 견적 산출·프로젝트 관리·ERP 전반에 에이전트형 AI 추가

건설 프로젝트는 한 시스템에서는 일정에 맞춰 진행되고 있지만 다른 시스템에서는 예산을 초과할 조짐을 보일 수 있다. 이런 신호를 누군가 조치를 취할 수 있을 만큼 신속하게 연결하기가 어려운 경우가 많다. Access Construction은 The Access Group의 사업 부문으로, 견적 산출, 프로젝트 관리, 전사적 자원 관리 소프트웨어 전반에 적용되는 에이전트형 AI 계층인 최신 세대 Access Evo를 통해 이 문제에 대응하고 있다.

10월 15일 발표된 이번 출시에는 운영 활동과 재무 활동 간에 맥락을 이어 주도록 설계된 건설업 특화 어시스턴트, 리서치 기능, 워크플로 자동화가 추가됐다. Access에 따르면 개선된 기능은 미국, 영국, 아일랜드, 호주에서 이용할 수 있으며, 중요한 의사결정에 대한 승인 권한은 사람에게 남아 있다.

이번 제안의 목표는 기존 업무 기록을 작업 흐름 안에서 유용하게 활용하는 것이다. 즉, 관련 정보를 찾고, 결과물을 준비하고, 예외 사항을 강조하며, 다음 단계의 업무를 완료하도록 돕는다. 이를 통해 현장 업데이트와 상업적 의사결정 사이의 행정적 간극을 줄일 수 있다. 또한 이 기술의 효과를 좌우하는 핵심 요소로 기초 데이터의 품질과 승인 통제의 설계가 부각된다.

AI 계층을 뒷받침하는 건설 소프트웨어

Access Evo는 전문 애플리케이션을 대체하는 대신 그 위에 적용된다. 회사의 발표에 따르면 Access ConQuest는 견적 산출과 입찰, Access Fonn은 프로젝트 수행, Access Coins는 재무, 상업 관리, 운영 및 인력 프로세스를 담당한다.

Access Coins Evo 제품 페이지에서는 재무 기반을 더 구체적으로 확인할 수 있다. 소개된 기능에는 작업별 원가 보고, 매입금 및 매출금 관리, 현금 관리, 급여, 조달, 프로젝트 예측이 포함된다. 이 페이지는 재무 워크플로의 통제 수단으로 회계 기간 잠금과 거래 감사 추적도 제시한다.

한편 Access Fonn은 도면과 버전 이력, 현장 문서, 미결 작업 목록, 일일 보고, 체계화된 정보 요청 등 현장 관리에 필요한 맥락을 제공한다. 제품 페이지에는 변경 사항에 대한 타임스탬프 기록과 승인 절차가 설명되어 있다. 이러한 기록을 재무 정보와 연결하면, 문서 파일을 따로 업로드한 것만을 바탕으로 한 답변보다 AI가 생성한 답변을 더 유용하게 만들 수 있다.

프로젝트 관리자가 비용 증가 원인을 조사하는 상황을 생각해 보자. 유용한 시스템이라면 현재 비용을 관련 작업 패키지, 도면 개정본, 승인된 변경 사항과 연결해야 한다. 오래된 작업 범위나 다른 보고 기간에 해당하는 수치라면 단순히 숫자를 찾는 것만으로는 충분하지 않다. 이는 평가를 위한 가상의 시나리오이며, 신제품 출시로 입증된 결과는 아니다.

Access Evo가 업무를 구성하는 네 가지 방식

발표 자료는 새로운 경험을 근무일의 서로 다른 부분을 처리하는 네 가지 기능으로 나눈다.

• Navigator는 연결된 애플리케이션에서 역할과 관련된 정보, 우선순위, 커뮤니케이션, 작업 및 조치를 한데 모은다.
• Researcher를 사용하면 자연어로 질문하고, 업무 정보를 조사하고, 문서와 보고서를 분석하며, 조직의 맥락을 반영해 콘텐츠를 준비할 수 있다.
• Assistants는 전문적이거나 반복적인 업무를 백그라운드에서 처리하고, 결과물을 준비하며, 필요한 경우 사람의 감독과 승인을 거쳐 조치를 지원한다.
• Workflow는 정보를 연결하고 프로세스를 구성하는 시각적 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공한다. 이 인터페이스가 없다면 정보를 수동으로 내보내고 복사한 뒤 취합해야 한다.

공식 Access Evo 건설업 페이지에는 시스템 연결과 건설업 특화 분석을 위한 다섯 번째 구성 요소인 Data Engine도 소개되어 있다. 또한 데이터 이동 빈도를 설정할 수 있는 워크플로 연결과 작업 예산에 관한 질문, 조정 과정의 예외 처리 등의 사례도 설명한다.

이러한 설명은 아키텍처를 이해하는 데 도움이 된다. 즉, 공통 작업 환경에서 정보 검색, 작업 준비, 연결된 워크플로, 분석 기능을 결합한다. 공개 자료에는 전체 기반 모델 스택이 명시되어 있지 않으며, 새로 발표된 에이전트형 기능의 기술적 벤치마크도 공개되지 않았다. 따라서 독립적으로 검증된 자율성 수준을 전제하지 않고, 비즈니스 소프트웨어 통합 전략이라고 설명하는 것이 근거에 부합한다.

보안 관련 주장은 승인 통제와 함께 살펴봐야 한다

Access는 Evo가 정보 보안 관련 ISO 27001 인증을 보유하고, 고객 데이터를 고객 전용의 안전한 Access 환경 안에 보관하며, 해당 데이터를 외부 AI 모델 학습에 사용하지 않는다고 밝혔다. 또한 이번 발표에 따르면 기존 소프트웨어의 권한 설정에 따라 AI가 접근할 수 있는 정보가 결정된다.

이는 중요한 공급업체의 약속이지만, 각각 서로 다른 문제를 다룬다. 권한 통제는 기록에 대한 접근을 관리하고, 모델 학습 제한은 데이터의 특정한 사용을 규제한다. 사람의 승인은 제안된 조치의 실행 여부를 결정한다. 그러나 이 중 어느 하나만으로도 계약서나 원가 보고서에 대한 AI 생성 해석이 정확하다고 입증되지는 않는다.

시공업체의 감독 체계는 내려야 할 결정에 맞춰 마련해야 한다. 보고서 초안을 작성하는 일은 대금 지급을 승인하거나, 예측을 변경하거나, 계약상 지시를 내리는 일과는 다르다. 이번 출시 내용은 최종 승인 권한을 사람이 계속 보유한다고 설명하지만, 각 조직은 어떤 단계가 자동으로 진행되는지, 승인 요청에 어떤 근거가 첨부되는지도 파악해야 한다.

이는 기업용 AI 에이전트를 관리하는 더 큰 과제와도 맥을 같이한다. 유용한 자동화를 구현하려면 에이전트가 읽을 수 있는 정보와 수행할 수 있는 조치에 명확한 경계를 설정해야 한다.

시공업체가 측정해야 할 항목

이번 출시 발표에는 고객사 Ascia의 긍정적인 반응이 담겼지만, 새 릴리스에 대한 통제된 성능 연구는 제시되지 않았다. 측정해야 할 항목으로는 정보 검색, 데이터 재입력, 초안 검토, 오류 수정, 예외 상황 해결에 드는 시간이 포함된다. 더 빠른 알림은 프로젝트 의사결정을 바꿀 만큼 시의적절하고 정확할 때만 가치가 있다.

Access의 Evo 제품 FAQ에 따르면 더 심층적인 통합은 업그레이드 항목일 수 있으며, 일부 기능에는 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 플랫폼 전반에서 기능을 이용할 수 있다고 해서 모든 기능이 각 고객의 현재 요금제에 포함된다는 뜻은 아니다.

Access Construction은 건설 및 관련 분야 전반에서 전 세계 130,000명 이상의 사용자를 지원한다고 밝혔다. 새로운 Evo 세대는 이미 구축된 애플리케이션 기반을 토대로 한다. 실제 가치는 시공업체가 검토 부담, 데이터 접근 권한, 상업적 책임을 통제하면서 연결된 기록을 더 충분한 근거를 갖춘 조치로 전환할 수 있는지에 달려 있다.