물과 폐수 인프라 산업이 노후화된 자산, 기후 변화 압력, 증가하는 산업 수요, 숙련된 엔지니어 부족 등 여러 중대한 도전에 직면해 있다. 이러한 문제들을 극복할 인재와 기술은 존재하지만, 일관성이 부족하거나 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 어려움을 겪는 경우가 많다. 최근 Bentley Systems가 개최한 ‘Year in Infrastructure 2025’ 컨퍼런스에서 업계 리더들은 인공지능(AI)이 이러한 파편화된 데이터 환경을 어떻게 변화시키고 있으며, 이를 통해 유틸리티가 반응적 유지보수에서 능동적이고 적응적인 계획으로 나아가도록 지원하는지에 대해 논의했다.
전 세계 물 산업 인프라의 상당 부분이 수십 년 전에 구축되었기 때문에, 핵심 데이터는 사일로화되거나, 오래된 형식으로 존재하거나, 심지어 은퇴를 앞둔 전문가들의 암묵적인 지식으로서 손글씨 메모 형태로만 남아있는 경우가 많다. 포르투갈 리스본의 EPAL(Water Supply Company of Lisbon)의 자산 관리 책임자인 Nuno Medeiros는 SCADA 및 지리정보시스템과 같은 초기 기술을 채택했던 많은 유틸리티들이 이제 센서로부터 점점 더 많은 데이터를 확보하고 있지만, “그 데이터에서 정보를 추출하고 통합할 수 있는 시스템”을 갖추지 못하는 새로운 문제에 직면해 있다고 지적했다.
이러한 데이터의 파편화와 비효율성은 물 산업 전반에 걸쳐 ‘쓰레기 같은 데이터(garbage in)’가 ‘통찰력 없는 결과(insight out)’를 낳는 근본적인 원인이 되고 있다. 그러나 AI 기술의 발전은 이러한 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. AI는 다양한 출처의 데이터를 수집, 분석, 해석하는 능력을 통해 숨겨진 패턴과 의미를 발굴하고, 의사 결정 과정을 지원하며, 운영 효율성을 극대화할 수 있다. 이는 단순히 데이터를 정리하는 것을 넘어, 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 예측 유지보수, 리스크 관리, 자원 배분 등에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.
Bentley Systems와 같은 기업들이 AI 기반 솔루션을 통해 데이터의 질을 향상시키고, 운영의 투명성을 높이며, 궁극적으로는 지속 가능한 물 관리에 기여하는 사례는 ESG 경영이라는 거시적 트렌드와 맥을 같이 한다. 환경 문제에 대한 사회적 요구가 증대됨에 따라, AI를 활용하여 데이터 문제를 해결하고 효율적인 인프라 운영을 달성하는 것은 물 산업 기업들이 경쟁력을 확보하고 사회적 책임을 다하는 데 있어 중요한 전략이 될 것이다. 이러한 추세는 동종 업계의 다른 기업들에게도 AI 도입을 가속화하고 데이터 기반의 혁신을 추구하도록 촉진할 것으로 전망된다.