AI 시대에도 대체가 어려운 현장 기반 직업의 본질

AI가 빠르게 발전해도 왜 배관, 전기, 집수리, 빌딩관리 같은 직업은 사라지지 않는가

변수가 많은 현장 환경

AI는 정형화된 데이터, 반복되는 패턴을 기반으로 가장 높은 성능을 낸다. 하지만 현장의 배관, 전기, 누수, 설비 문제는 모든 상황이 랜덤에 가깝고 공간도 일정하지 않다. 벽 내부 구조, 배선 라우팅, 천장 속 배관 위치는 도면과 다르거나 오래된 경우 정보조차 없다. 이러한 비정형 환경은 AI가 계산만으로 해결할 수 없는 복잡성을 가진다.

책임 소재가 인간에게 귀속되는 구조

누수, 합선, 화재 위험, 장비 고장은 수백만 원 이상 피해로 이어지기 쉽다. 이 과정에서 책임 주체가 명확해야 하고, 법적으로 AI가 판단을 대신할 수도 없다. 시설관리·배관·전기 기술자는 작업 결과에 직접 책임을 지기 때문에, AI는 최종 의사결정과 행동을 맡을 수 없다. 결국 AI는 참고자료 제공으로만 역할이 제한된다.

민원 조율과 현장 커뮤니케이션

아파트·빌딩 관리에서 절반은 기술 문제지만 나머지 절반은 민원인의 감정과 의견을 조율하는 일이다. “누수 책임이 어디인지”, “왜 우리 집만 추운지”, “난방비가 왜 이렇게 나왔는지” 같은 민원은 AI가 대응하기 어려운 감정노동이 핵심이다. 말이 안 통하는 입주민을 설득하거나 상황을 부드럽게 정리하는 일은 인간의 경험과 소통 능력이 필요하다.

도면 해석과 현장 판단의 결합

기계실 설비, 소방설비, 배관 시스템, 전기 배선도는 이론적으로는 문서 안에 있지만 현장은 도면과 다르게 변형된 경우가 많다. 설치 연도, 보수 이력, 시공 품질, 노후 정도에 따라 구조가 달라지기 때문에 즉흥적인 판단이 필수다. AI는 도면을 읽을 수는 있어도 현장 변형까지 감안한 판단을 하기 어렵다.

AI는 어디까지 도와줄 수 있는가

현장 기술자를 대체하는 것이 아니라, 기술자의 효율을 높이는 방향

CCTV 자동 감지와 예지정비

AI는 설비 센서 데이터 분석, 전력 패턴 이상 탐지, 펌프 고장 예측, CCTV 이상 행동 감지 같은 작업을 수행한다. 이는 관리자의 판단을 보조하는 역할이며, 실제 작업은 여전히 사람이 수행해야 한다. AI는 효율을 높이는 보조 도구일 뿐 핵심 결정권자가 될 수 없다.

문서자동화와 보고서 생성

점검일지 작성, 민원 처리 기록, 공사 보고서 같은 정형 텍스트 작업은 AI가 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 현장 상황을 요약하고 책임을 구분하는 마지막 판단은 관리자가 직접 내려야 한다. AI는 시간을 줄여주는 도구이지, 판단 책임을 대신하지 못한다.

입주민 상담의 1차 자동응답

간단한 민원 안내, 기본 매뉴얼 제공, 단순 불편 접수는 AI 챗봇이 맡을 수 있다. 그러나 감정이 있는 대화, 책임 조정, 공용·전용 구분 문제는 AI가 개입할 수 없다. 시설관리에서 가장 어려운 파트는 감정 조율이며 이는 인간의 영역이다.

AI 시대에 더욱 가치가 높아지는 기술직

배관·전기·설비 기술자는 오히려 수요가 증가할 가능성이 높다

집수리와 유지보수는 절대 자동화되기 어려움

대한민국 아파트와 빌딩은 매년 노후화가 증가하고 있으며, 구조적 보수와 설비 유지보수의 수요는 오히려 늘고 있다. AI가 정비하려면 로봇이 직접 수리해야 하는데, 집 구조는 로봇이 들어갈 수 없는 변칙 공간이 대부분이다. 결국 숙련 기술자의 가치가 더욱 올라가는 구조다.

현장 경험 기반 판단은 대체가 불가능

배관을 뚫을 때의 진동, 전기 단락 시 냄새, 벽 내부 누수 소리, 배관 압력감 같은 감각은 오직 경험에서 나온다. 이는 데이터로 전환하기 어렵기 때문에 AI 모델링이 불가능하고, 결국 기술자는 필수 인력이 된다.

기술 + IT 융합 직무는 10년 뒤에도 최상위 안정권

현장 기술을 알고 있으면서 IT와 자동화를 이해하는 사람은 AI 시대에 가장 강력한 포지션을 가진다. 시설관리, 빌딩관리, 소방관리, ERP 제작을 함께 할 수 있는 인력은 희소성이 매우 높고, 향후 10년간 안정성이 뛰어나다.