[VS기획] AI 도입률 90%, 생산성은 35%…부동산은 ‘AI 활용’에서 ‘AI 전략’으로 간다

영국 AI 업무지원 기업 파이서(Fyxer)가 최근 발표한 보고서에 따르면 미국 부동산 종사자의 90%는 AI를 업무에 도입했다. 그러나 실제 생산성이 향상됐다고 답한 비율은 35%에 그쳤다. AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 업무와 데이터를 어떻게 연결하고 기존 프로세스를 어떻게 바꿨는지가 성과를 좌우한 것이다. 기사에 바탕이 된 세 편의 해외 리포트는 AI를 도입하는 단계를 넘어 AI를 중심으로 비즈니스 전략을 다시 짜는 기업이 새로운 경쟁력을 확보하고 있다고 공통적으로 지적한다.

AI는 업무 효율을 넘어 부동산 시장의 자본 흐름과 투자 지형까지 다시 그리고 있다. 데이터센터와 시니어 주거 등 새로운 자산군이 다음 성장 축으로 떠오르고 있다. (출처: AI로 생성한 이미지)
AI는 도입보다 전략이 중요했다
파이서 보고서는 이 간극의 원인을 AI 자체보다 ‘활용 방식’에서 찾는다. 많은 부동산 종사자들이 이메일 작성이나 회의록 정리 등 개별 업무에는 AI를 활용하지만, 고객 관리와 계약, 거래 프로세스 등 핵심 업무에는 충분히 연결하지 못하고 있다. AI가 만든 결과물을 사람이 다시 검토하고 수정하는 ‘AI 재작업(AI Re-do)’ 현상도 나타났다. AI를 도입했지만 업무 방식이 그대로인 만큼 생산성 향상도 제한적이었다.

보고서는 고객 커뮤니케이션과 이메일 관리처럼 반복 업무가 많은 영역에서 자동화 효과가 가장 크게 나타난다고 분석했다. 동시에 AI를 별도 프로그램으로 사용하는 데 그치지 않고 CRM과 이메일, 일정관리, 거래관리 시스템까지 하나의 흐름으로 통합해야 한다고 제안했다. 이를 ‘AI 슈퍼 워커(AI Super Worker)’ 개념으로 설명했다.

박종열 건국대학교 미래지식교육원 교수는 “경쟁력은 AI를 얼마나 많이 도입했느냐가 아니라 기존 업무 프로세스를 AI 중심으로 얼마나 다시 설계했느냐에서 결정된다”고 말했다.

조인혜 한국프롭테크포럼 처장 역 “국내에서도 상업용 부동산 플랫폼을 거래 프로세스 전체와 연결하려는 시도가 이어지고 있다”며 “알스퀘어를 비롯한 국내 프롭테크 기업들의 방향성과도 맞닿아 있다”고 설명했다.

실제로 알스퀘어는 삼성전자와 쿠팡 출신 오석재 CTO를 영입해 매물과 시세 데이터를 축적해온 리서치·분석 조직과 거래, 투자자문 조직을 하나의 데이터 기반으로 연결하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. AI 기능을 추가하는 것이 아니라 데이터 수집부터 거래와 설계까지 전체 업무 흐름을 다시 설계하는 접근이다.

AI는 자본의 흐름도 바꾸고 있다
최근 닛케이 아시아는 AI 반도체 산업 호황으로 빠르게 성장한 대만의 부가 일본 부동산 시장으로 이동하고 있다고 짚었다. 흥미로운 건 투자 목적의 변화다. 과거 해외 부동산 투자가 임대수익을 노린 것이었다면, 지금은 세컨드하우스와 장기 체류, 자녀 교육, 은퇴 준비까지 포함한 생활 기반 확보로 확대되고 있다. 지리적으로 가깝고 교육 인프라와 정치·사회적 안정성이 높으면서도 다른 글로벌 도시보다 상대적으로 저렴한 일본 부동산이 대안으로 떠오르고 있다.

이 흐름에 일본 금융회사들도 반응하고 있다. 단순 대출을 넘어 해외 투자자를 위한 자산관리와 금융 서비스를 확대하는 중이다. 특히 이번 변화는 과거 중국 자본이 차지했던 자리를 대만 자본이 일부 대체하는 구조 전환이라는 점에서 의미가 있다. 아직은 일본 시장 사례지만, AI 산업이 만든 자산이 국경을 넘어 이동하기 시작했다는 점은 분명한 변화다. 핵심은 AI 산업의 성장이 기업가치와 개인 자산을 키우고, 그 자산이 결국 국경을 넘어 부동산으로 흘러간다는 연쇄 구조다. AI가 국가 간 자본 이동 지도를 다시 그리고 있다.

AI를 얼마나 많이 쓰느냐보다, 업무와 데이터를 어떻게 다시 설계하느냐가 부동산 산업의 경쟁력으로 떠오르고 있다. 자본의 이동과 투자 대상까지 바꾸는 AI 시대, 시장의 기준이 변하는 중이다. (출처: AI로 생성한 이미지)
AI 시대, 투자 전략도 달라진다

세 번째 리포트인 ORF의 전망은 한 단계 더 나아간다. 앞으로 부동산 투자는 좋은 건물을 찾는 방식에서 벗어나 사회와 경제의 구조적 변화가 어떤 새로운 수요를 만드는지를 먼저 읽는 방향으로 옮겨갈 것이라는 분석이다. AI와 인구구조 변화, 도시화, 기후변화가 그 중심에 있으며, 데이터센터와 시니어 주거시설, 물류시설, 산업 인프라, 기후 대응 자산이 새로운 투자 대상으로 떠오르는 이유도 여기에 있다.

박종열 건국대학교 미래지식교육원 교수는 “시장 평균 수익률을 따라가는 투자보다 구조적 변화를 먼저 발견해 초과수익(Alpha)을 만드는 역량이 앞으로의 경쟁력을 결정할 것”이라며 “도시 재개발과 복합개발, 친환경 건축과 에너지 관리 역시 같은 흐름에서 이해할 필요가 있다. 투자 대상이 바뀌는 것이 아니라 세상을 바라보는 기준이 달라지고 있다”고 말했다.

김성숙 경희사이버대 부동산학과 겸임교수도 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아닌 산업 전반을 바꾸는 변수로 바라봤다. 그는 “AI는 이제 하나의 기능이 아니라 산업이 스스로를 변화시키는 핵심 변수”라며 “앞으로의 경쟁력은 AI를 얼마나 많이 도입했는지가 아니라 업무와 자본, 투자 전략을 얼마나 유기적으로 연결했는지에서 판가름 날 것”이라고 말했다.

세 편의 해외 리포트는 각각 업무 방식과 자본의 흐름, 투자 전략이라는 서로 다른 주제를 다루지만 결론은 하나로 모인다. AI를 얼마나 많이 도입했는지가 아니라, AI를 중심으로 업무와 데이터, 자본, 투자 전략을 하나의 흐름으로 연결하는 기업이 새로운 경쟁력을 확보한다는 점이다. 부동산 산업 역시 AI를 활용하는 단계를 넘어 AI를 중심으로 비즈니스 전략을 설계하는 시대로 접어들고 있다.

출처 정리
본 기획은 최근 발표된 해외 리포트 세 편을 바탕으로 했다.

영국 AI 업무지원 기업 파이서(Fyxer)의 ‘AI Productivity Trap'(2026년 6월), 닛케이 아시아의 ‘Taiwan’s wealth flows into Japan real estate as mainland Chinese retreat'(2026년 7월), 옵서버 리서치 파운데이션(ORF)의 ‘Real Estate in the Next Cycle: A New Generation of Investment Ideas for the Built Environment'(2026년 6월 26일)를 종합해 업무 방식과 자본의 흐름, 투자 전략의 변화를 살펴봤다.

*스타트업 생태계 기자단은 KAIA와 벤처스퀘어가 함께 운영하며 스타트업 현장의 다양한 이야기를 기록합니다.

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