사람들이 드론이 건물을 검사하는 모습을 상상할 때, 비행을 떠올립니다. 외벽을 따라 올라가고, 지붕 위를 카메라가 훑으며, 지상의 조종사가 있는 모습입니다. 마치 드론 자체가 기술인 것처럼 보입니다. 그렇지 않습니다. 드론은 쉬운 부분입니다.

저는 건물과 인프라의 소유자들을 위해 드론 및 3D 데이터를 구조화된 통찰력으로 변환하는 AI 플랫폼인 AssetEye를 개발하고 있습니다. 제가 계속 깨닫는 것은, 자산 위를 드론으로 비행하는 것은 이미 수년 전에 해결되었다는 것입니다. 누구나 지붕 사진 수천 장을 촬영할 수 있습니다. 어려운 부분은 드론이 착륙하는 순간부터 시작됩니다.

왜냐하면 5천 장의 사진 폴더가 검사는 아니기 때문입니다. 이것은 문제입니다. 여전히 누군가가 이 모든 것을 살펴보고, 무엇이 중요한지 결정하고, 다음 겨울에 실제 돈이 들 비용을 초래할 균열을 찾아내고, 그것을 소유자가 조치할 수 있는 의사결정으로 바꿔야 합니다. 실제로 작업이 존재하는 곳, 그리고 대부분의 가치가 숨겨져 있는 곳이 바로 그곳입니다.

여기서 중요한 변화가 있습니다. 질문은 결코 '우리가 자산을 볼 수 있느냐'가 아니었습니다. 드론이 이 질문에 답했습니다. 질문은 '사람이 모든 프레임을 응시하지 않고도, 대규모로 이해할 수 있느냐'입니다. 이것은 비행 문제가 아니라 데이터 문제이자 AI 문제입니다.

그래서 우리는 구축하는 데 거의 시간을 할애하지 않고 캡처(capture)에 거의 모든 시간을 할애합니다. 원본 이미징과 3D 지오메트리에서, 이 지붕에서 주의가 필요한 세 가지 요소를 수천 개의 요소들 중에서 어떻게 추출할 것인가? 소유자가 이를 바탕으로 돈을 쓸 만큼 신뢰할 수 있게 만들려면 어떻게 해야 하는가? 건물 하나와 건물 사백 개에 걸쳐 동일한 결함이 같은 방식으로 플래그 지정되도록 일관성을 유지하려면 어떻게 해야 하는가?

이것들을 제대로 처리하면 드론은 거의 지루해지며, 이것이 바로 우리가 원하는 바입니다. 중요한 기술은 픽셀을 의사결정으로 변환하는 레이어(layer)입니다. 비행은 단지 픽셀이 도착하는 방식일 뿐입니다.

여기에는 새로운 기술을 오래된 산업에 도입하려는 모든 사람에게 더 큰 교훈이 있습니다. 화려한 부분, 즉 데모에서 미래 지향적으로 보이는 부분이 보통 이미 해결된 부분입니다. 가치는 다운스트림(downstream)에 있으며, 역량(capability)을 바쁜 전문가가 신뢰하고 사용할 수 있는 무언가로 전환하는 평범한 작업에 있습니다. 지루해 보이는 부분을 추구하십시오. 그곳에 해자(moat)가 있습니다.

Issam Fathi는 모로코 테투안에 기반을 둔 Dronetjek의 AssetEye 제품 관리자이자 기술 전략가입니다. 그는 제품, AI 및 성장을 아우르며 기업이 기술을 통해 구축하고, 적응하며 성장하도록 돕습니다.