당신의 AEC 데이터는 이미 시작할 만큼 준비되어 있다

이 글은 'AEC AI IS NOT A MODEL PROBLEM' 3부작 중 2부로, AEC 조직이 데이터 준비 부족을 이유로 AI 도입을 미루는 관행을 비판적으로 검토합니다. 명명 규칙 통일, 분류체계 정비, 온톨로지 구축 같은 사전 준비 작업이 필요할 수는 있지만 반드시 먼저 해야 하는 것은 아니라는 전제 아래, Speckle의 객체 기반 데이터 모델, buildingSMART IDS, ISO 19650 등 공식 자료를 근거로 '질문이 먼저다'라는 대안적 접근을 제시합니다.

글은 데이터 준비도를 조직 전체의 단일 상태가 아니라 의미적 확실성의 사다리(탐색적 추론-반복 업무 검증-고위험 결정론적 의미)로 나누어 보고, 지식 그래프는 다단계 관계 탐색이나 교차 도메인 식별처럼 그 비용이 정당화되는 순간에만 도입해야 한다고 주장합니다. 형식화는 모호성을 없애는 것이 아니라 위치를 바꾸는 작업이며, 의미 부채는 한 번에 갚기보다 오류 빈도와 비용에 따라 우선순위를 정해 갚아야 한다는 실무 원칙으로 마무리됩니다.