전 세계 물 및 폐수 인프라가 노후화, 기후 변화 압박, 산업 수요 증가, 숙련된 엔지니어 부족이라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 이러한 문제들을 극복할 인재와 기술은 갖추고 있으나, 일관성 없거나 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 인공지능(AI)이 파편화된 데이터 환경을 혁신하며, 수자원 관리 기업들이 기존의 사후 대응적 유지보수에서 벗어나 선제적이고 적응적인 계획 수립으로 나아갈 수 있도록 지원하고 있다는 분석이 나왔다.
물 산업에서 발생하는 데이터 문제는 주로 기존 인프라의 역사와 관련이 깊다. 전 세계 물 분야의 많은 인프라가 수십 년 전에 건설되었기 때문에, 중요한 데이터는 사일로화되거나, 구식 포맷으로 존재하거나, 은퇴를 앞둔 전문가들의 보유하고 있는 제도적 지식 형태로만 남아있기도 하다. 리스본 상수도 회사(EPAL)의 자산 관리 책임자인 누노 메데이로스는 많은 수자원 기업들이 초창기 SCADA 및 지리정보시스템(GIS)과 같은 기술을 도입했지만, 이제는 센서에서 더 많은 데이터를 확보하고 있음에도 불구하고 “데이터에서 정보를 추출하고 통합할 시스템”이 부족하다는 새로운 문제에 직면해 있다고 지적했다. 이는 곧 방대한 양의 데이터가 실제적인 통찰력으로 전환되지 못하고 사장되고 있음을 의미한다.
이러한 데이터 단절과 활용의 비효율성은 물 산업 전반의 문제 해결을 가로막는 근본적인 장애물로 작용하고 있다. AI 기술의 발전은 이러한 고질적인 문제를 해결할 새로운 가능성을 제시한다. AI는 다양한 출처에서 생성되는 비정형 데이터를 분석하고, 숨겨진 패턴과 연관성을 파악하여 유의미한 정보로 가공하는 능력을 갖추고 있다. 이를 통해 수자원 관리 기업들은 과거의 문제점을 진단하고, 미래의 위험을 예측하며, 자원 배분을 최적화하는 등 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있게 된다. AI 기반의 데이터 분석은 결국 노후화된 인프라 관리, 기후 변화로 인한 위협 대응, 증가하는 산업 수요 충족, 그리고 부족한 전문 인력의 효율적 활용이라는 당면 과제 해결에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
AI 기술을 통해 물 산업 데이터의 ‘쓰레기(Garbage)’를 ‘통찰력(Insight)’으로 전환하려는 노력은 결국 지속 가능한 물 관리와 인프라 회복력 강화로 이어질 것이다. AI가 데이터를 효과적으로 분석하고 통합함으로써, 기업들은 단순히 문제를 해결하는 것을 넘어, 다가올 미래의 변화에 능동적으로 대비하고 자원 효율성을 극대화하는 선진적인 운영 체계를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. 이는 궁극적으로 안전하고 안정적인 물 공급 시스템을 구축하고, 물 부족 문제 해결 및 환경 보호에도 기여할 수 있을 것이다.
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