부동산 개발은 첫 단계가 결정적이다. 이 땅에 무엇을 지을 수 있고, 어떤 구성이 수익을 만드는가.
그러나 판단은 늘 더뎠다. 법규 정보는 여기저기 흩어져 있고, 데이터는 손으로 일일이 모아야 했다. 소수 전문가의 경험에 기댔고, 비슷한 실수가 반복됐다.
이제 시행사와 기관들은 토지의 개발 가능성과 사업성을 2~3분 안에 파악한다. AI 기반 자동 기획설계·사업성 분석 솔루션 ‘플렉시티(Flexity)’를 도입한 현장에서 벌어지는 일이다. 몇 주가 걸리던 기획설계 검토가 몇 분으로 줄었다. 부동산 개발이 경험에서 데이터로 옮겨가고 있다. 그 전환을 이끄는 사람이 전주형 에디트콜렉티브 대표다.
현장이 던진 질문
전주형 대표는 건축가로 경력을 시작했다. 영국 에든버러대학교에서 건축을 전공하고 UCL 바틀렛 건축대학원에서 석사를 마쳤다. 귀국 후에는 종합건축사사무소에서 도시개발 프로젝트의 기획설계에 참여했다. 하지만 매일 마주한 건 비효율이었다.
“기획설계 과정이 지나치게 노동집약적이었어요. 중요한 결정은 초기 단계에서 내려지는데, 그 과정이 느리고 체계가 없었죠.”
건축사가 그리는 도면과 시행사가 보는 숫자는 같은 건물을 전혀 다른 언어로 설명했다. 한쪽은 배치와 동선을 말하고, 다른 쪽은 분양성과 수익률을 따졌다. 둘을 맞추는 데 시간이 들었고, 정작 결론은 촉박하게 내려졌다.
“건축사 머릿속의 설계 흐름을 알고리즘 위에 옮기고 데이터 기반으로 분석하면 효율적이지 않을까. 그 질문이 시작이었습니다.”
처음에는 개인 업무용 소프트웨어를 만들었다. 실제 프로젝트에 적용하니 검토 속도가 눈에 띄게 빨라졌다. 공동창업자 김봉철 엔지니어를 만나면서 방향이 잡혔다. 건축사만 쓰는 툴이 아니라 부동산 시장 전체가 쓰는 서비스로 키우자. 플렉시티는 그렇게 시작됐다.
3가지 병목
기존 기획설계의 문제는 세 가지로 압축된다.
첫째, 데이터가 흩어져 있다. 지적도, 건축법규, 지구단위계획, 시장 정보가 각각 다른 곳에 있어 프로젝트마다 처음부터 조사해야 했다.
둘째, 검토할 수 있는 대안이 적다. 시간과 인력 한계로 소수의 시나리오만 살펴보고 결정을 내렸다.
셋째, 언어가 다르다. 설계팀은 도면과 면적을, 투자팀은 개발 수익률과 현금흐름을 본다. 같은 사업을 두고 조율하는 데 시간이 낭비됐다.
플렉시티는 이 세 문제를 한 번에 푼다. 토지 정보와 건축법규, 시장 데이터를 통합해 자동으로 개발 시나리오를 만들고 사업성을 분석한다. 건축사의 사고 흐름을 반영한 알고리즘과 AI가 여러 개의 3D 설계안을 생성하고, 각 안에 대해 3차원 모델링과 분양 및 임대 면적 정보와 함께 기초 사업성 지표를 한 화면에 보여준다. 건축 언어와 금융 언어가 같은 자리에서 만난다.
“부동산 개발 시장의 ‘블룸버그 터미널’을 지향합니다. 디벨로퍼에겐 초기 판단 엔진이, 토지주에겐 잠재 가치를 설명하는 도구가, 공공기관에겐 후보지를 비교하는 솔루션이 되는 것이죠.”
플렉시티는 2021년 출시 후 건축사사무소, 시행사, 신탁사, 자산운용사, 공공기관으로 고객을 넓혔다.
최근 소규모주택정비사업 특화 솔루션을 내놨고, LH와 SH가 공식 도입해 정비사업 후보지 검토에 쓰고 있다. 이 모듈은 개별 사업지에 대해 2~3분 안에 공동주택 배치안과 기본 사업성 분석 결과를 자동으로 도출하도록 설계됐다. KT에스테이트, 한국토지신탁, 캠코도 토지 개발 가능성 분석에 플렉시티를 활용한다. 사용자들이 말하는 변화는 명확하다.
‘속도가 달라졌다. 후보지 초기 검토가 수주에서 수 분으로 줄었다. 리스크 관리가 쉬워졌다. 여러 시나리오를 빠르게 비교해 수익성 낮은 사업지를 초기에 걸러낸다. 소통이 단순해졌다. 도면, 엑셀, 보고서가 따로 돌던 과거와 달리, 이해관계자들이 3D 기획설계안과 숫자를 한 화면에서 보며 논의한다.’
14명 팀과 55억 투자
에디트콜렉티브는 14명 규모다. Product팀, 건축팀, 비즈니스·운영팀 세 축으로 움직인다. 부동산과 건축, 소프트웨어라는 서로 다른 언어를 하나의 제품에 담는 일은 쉽지 않았다. 기능 단위가 아니라 ‘문제 정의 단위’로 우선순위를 정하고, 세 팀이 처음부터 한자리에 모여 논의한 뒤 개발을 시작한다.
투자금은 55억 원. 본엔젤스 시드 투자로 시작해 해시드, 롯데벤처스, 스트롱벤처스가 시리즈A에 참여했다. KT에스테이트가 전략적 투자자로 합류해 현장 수요를 함께 점검한다. 2025년 실적을 바탕으로 내년 초 다음 라운드를 준비 중이다.
AI는 결정을 대신하지 않는다
그는 기술의 역할을 명확히 구분한다.
“플렉시티는 정답지가 아닙니다. 법규와 조건을 입력하면 개발 시나리오를 보여주는 도구입니다. 최종 결정은 사람이 합니다.”
시장 변화, 주민 협의, 정책 리스크는 여전히 전문가 판단 영역이다. AI는 복잡한 조건에서 여러 시나리오를 빠르게 제시할 뿐이다.
“반복 계산은 자동화되지만, 어떤 가치를 우선할지는 사람 몫입니다. AI는 결정의 수준을 낮추는 게 아니라, 결정의 질을 높이는 방향으로 써야 합니다.”
향후 5년 목표는 부동산 신축 개발의 첫 단계를 플렉시티가 담당하는 것이다.
“디벨로퍼든 공공기관이든, 새 사업을 검토할 때 자료를 모으기 전에 먼저 플렉시티를 여는 것. 그런 흐름을 만들고 싶습니다.”
마지막 질문을 던졌다. 어떤 기업이 되고 싶은가.
“유행 따라가는 AI 기업이 되고 싶지 않습니다. 규제가 강한 시장에서 ‘매일 쓰이는 도구’를 만드는 것, 이 도구 없이는 일하기 불편한 상태를 만드는 게 더 중요하죠.”
영국에서 건축을 배우고 한국 현장에서 비효율을 목격한 건축가가, 이제 공공기관과 대기업이 선택한 AI 솔루션을 만들고 있다. 이 땅에서 무엇이 가능한가.
흩어진 데이터가 한 화면에서 만나기 시작했다. 부동산 개발의 시작점에 한 건축가가 서 있다.
The first step in AI-driven real estate development: Jeon Ju-hyung, CEO of Edit Collective.
In real estate development, the first step is crucial: what can be built on the land, and what kind of structure will generate profits.
However, judgment was always slow. Legal information was scattered everywhere, and data had to be collected manually. Relying on the experience of a small number of experts, similar mistakes were repeated.
Now, developers and institutions can assess a land's development potential and profitability within two to three minutes. This is happening at a site where "Flexity," an AI-based automated planning, design, and feasibility analysis solution, has been implemented. Planning and design reviews, which used to take weeks, have been reduced to minutes. Real estate development is shifting from experience to data. Leading this shift is Jeon Ju-hyung, CEO of Edit Collective.
Questions posed by the scene
CEO Jeon Ju-hyung began his career as an architect. He studied architecture at the University of Edinburgh and completed his master's degree at the UCL Bartlett School of Architecture. After returning to Korea, he worked at a general architecture firm, participating in the planning and design of urban development projects. However, he was constantly confronted with inefficiency.
"The planning and design process was overly labor-intensive. Important decisions were made early on, but the process was slow and disorganized."
The architect's drawings and the developer's figures described the same building in completely different terms. One side discussed layout and traffic flow, while the other considered sellability and profitability. It took time to reconcile the two, and the final decision was reached in a rushed manner.
"Wouldn't it be more efficient to translate the design flow in an architect's head onto an algorithm and analyze it based on data? That was the starting point."
Initially, I developed the software for personal use. Applying it to actual projects, the review process significantly accelerated. Meeting my co-founder, engineer Bong-cheol Kim, gave me a clear direction: to grow it beyond a tool used only by architects into a service used by the entire real estate market. That's how Flexity began.
3 bottlenecks
The problems with existing planning and design can be summarized into three points.
First, data is fragmented. Maps, building codes, district plans, and market information are all located in different places, requiring research from scratch for each project.
Second, there were limited alternatives to consider. Due to time and personnel limitations, only a small number of scenarios were examined before making a decision.
Third, the languages are different. The design team looks at drawings and floor plans, while the investment team looks at development yields and cash flow. This wastes time coordinating the same project.
Flexity solves these three problems simultaneously. It integrates land information, building codes, and market data to automatically generate development scenarios and analyze feasibility. Algorithms and AI that reflect the architect's thought process generate multiple 3D design proposals, displaying each proposal on a single screen with 3D models, sales and rental area information, and basic feasibility indicators. This is where the languages of architecture and finance converge.
"We aim to be the 'Bloomberg Terminal' of the real estate development market. For developers, it serves as an early decision engine, for landowners, it serves as a tool for explaining potential value, and for public institutions, it serves as a solution for comparing potential sites."
Since its launch in 2021, Flexity has expanded its client base to include architectural firms, developers, trust companies, asset management companies, and public institutions.
Recently, we launched a specialized solution for small-scale housing maintenance projects, which LH and SH have officially adopted and are using to review potential sites for maintenance projects. This module is designed to automatically generate apartment layout plans and basic feasibility analysis results for individual project sites within two to three minutes. KT Estate, Korea Land Trust, and KAMCO also utilize Flexity for land development feasibility analysis. The changes users are reporting are clear.
Speed has changed. Initial site review has been reduced from weeks to minutes. Risk management has become easier. Quickly comparing multiple scenarios allows for early screening of unprofitable projects. Communication has become simpler. Unlike the past, when drawings, Excel spreadsheets, and reports were circulated separately, stakeholders now see 3D planning and design plans and figures on a single screen for discussion.
A team of 14 and an investment of 5.5 billion won
Edit Collective is a 14-person team, operating on three axes: Product, Architecture, and Business & Operations. Blending the disparate languages of real estate, architecture, and software into a single product proved challenging. Prioritization is based on "problem definition," not functionality. The three teams meet from the beginning to discuss and discuss before beginning development.
The investment amount is 5.5 billion won. Starting with a seed investment from BonAngels, Hashed, Lotte Ventures, and Strong Ventures participated in the Series A round. KT Estate joined as a strategic investor to assess on-site demand. Based on 2025 performance, the company is preparing for the next round early next year.
AI doesn't make decisions for you.
He clearly distinguishes the role of technology.
"Flexity isn't a solution. It's a tool that presents development scenarios based on input from regulations and conditions. The final decision is made by a human."
Market changes, public consultation, and policy risks remain the domain of expert judgment. AI can only quickly present multiple scenarios under complex conditions.
"While repetitive calculations are automated, humans still have the responsibility to prioritize certain values. AI should be used to enhance the quality of decisions, not to lower the level of decision-making."
The goal for the next five years is for Flexity to be responsible for the first phase of new real estate development.
"Whether developers or public institutions, when considering a new project, I want to create a trend where they first open a flexi-center before gathering data."
The final question was: What kind of company do you want to become?
"I don't want to be an AI company that follows trends. In a highly regulated market, it's more important to create 'everyday tools'—to make it difficult to work without them."
An architect who studied architecture in the UK and witnessed inefficiencies in the Korean field is now developing AI solutions adopted by public institutions and large corporations. What is possible in this country?
Scattered data began to converge on a single screen. An architect stood at the starting point of real estate development.
AIが変える不動産開発の初ボタン、全州型エディットコレクティブ代表
不動産開発は最初の段階が決定的です。この土地に何を建てることができ、どんな構成が収益を生み出すか。
しかし判断はいつも行われた。法規情報はあちこちに散らばっていて、データは手で毎日集めなければならなかった。少数専門家の経験に寄り添い、同様のミスが繰り返された。
今、施行会社と機関は土地の開発可能性と事業性を2～3分で把握する。 AIベースの自動企画設計・事業性分析ソリューション「Flexity（Flexity）」を導入した現場で行われることだ。数週間かかる計画設計の検討が数分に減った。不動産開発が経験からデータに移っている。その転換を導く人が全州型エディトコレクティブ代表だ。
現場が投げた質問
全州型代表は建築家としてキャリアを始めた。英国エジンバラ大学で建築を専攻し、UCLバーレット建築大学院で修士を終えた。帰国後は総合建築事務所で都市開発プロジェクトの企画設計に参加した。しかし、毎日向き合ったのは非効率だった。
「企画設計過程が過度に労働集約的でした。重要な決定は初期段階で下されますが、その過程が遅く、体系がありませんでした。」
建築士が描く図面と施行者が見る数字は、同じ建物を全く異なる言語で説明した。一方はバッチと銅線を話し、もう一方は分譲性と収益率を取った。両者を合わせるのに時間がかかり、本気の結論は迫っていた。
「建築士の頭の中の設計フローをアルゴリズムの上に移してデータに基づいて分析すれば効率的ではないだろうか。その質問が始まりでした」
最初は個人業務用ソフトウェアを作った。実際のプロジェクトに適用すると、検討の速度が著しく速くなった。共同創業者のキム・ボンチョルエンジニアに会いながら方向が取れた。建築士だけを使うツールではなく、不動産市場全体が使うサービスで育てよう。フレキシティはそう始まった。
3つのボトルネック
既存の計画設計の問題は3つに圧縮されています。
まず、データが散在しています。知的図、建築法規、地球単位計画、市場情報がそれぞれ異なる場所にあり、プロジェクトごとに最初から調査しなければならなかった。
第二に、検討できる代替案が少ない。時間と人材の限界で少数のシナリオだけを見て決定を下した。
第三に、言語が異なる。設計チームは図面と面積を、投資チームは開発利回りとキャッシュフローを見る。同じ事業を置いて調律するのに時間が無駄になった。
フレキシティはこの三つの問題を一度に解いた。土地情報と建築法規、市場データを統合して自動的に開発シナリオを作り、事業性を分析する。建築士の思考フローを反映したアルゴリズムとAIが複数の3D設計案を生成し、各案について3次元モデリングと分譲および賃貸面積情報とともに基礎事業性指標を一画面に示す。建築言語と金融言語が同じ場で会う。
「不動産開発市場の「ブルームバーグターミナル」を目指します。 デベロッパーには初期判断エンジンが、土地には潜在価値を説明するツールが、公共機関には候補を比較するソリューションになるのです。」
フレキシティは2021年発売後、建築事務所、施行会社、信託会社、資産運用会社、公共機関に顧客を広げた。
最近小規模住宅整備事業特化ソリューションを出して、LHとSHが公式導入して整備事業候補地の検討に使っている。このモジュールは、個々の事業地に対して2～3分以内に共同住宅配置案と基本事業性分析結果を自動的に導出するように設計された。 KTエステート、韓国土地信託、カムコド土地開発可能性分析にフレキシティを活用する。ユーザーが話す変化は明確です。
'速度が変わった。候補地の初期検討が数週間から数分に減少した。リスク管理が容易になった。いくつかのシナリオをすばやく比較し、収益性の低い事業地を初期にろ過する。コミュニケーションが簡単になった。図面、Excel、レポートが別々に回っていた過去とは異なり、利害関係者は3D企画設計案と数字を一画面で見て議論する。
14人のチームと55億の投資
エディットコレクティブは14人規模だ。 Productチーム、建築チーム、ビジネス・運営チームの3軸に動く。不動産と建築、ソフトウェアという異なる言語を一つの製品に収めることは容易ではなかった。機能単位ではなく「問題定義単位」で優先順位を決め、3チームが最初から一桁に集まって議論した後、開発を始める。
投資金は55億ウォン。ボンエンジェルスシード投資で始まり、ハシド、ロッテベンチャーズ、ストロングベンチャーズがシリーズAに参加した。 KTエステートが戦略的投資家として合流し、現場の需要を一緒に点検する。 2025年の実績をもとに来年初め、次のラウンドを準備中だ。
AIは決定に代わらない
彼は技術の役割を明確に区別する。
「フレキシリティは正解ではありません。法規と条件を入力すると開発シナリオを示すツールです。最終決定は人がします。」
市場の変化、住民協議、政策リスクは依然として専門家の判断領域である。 AIは複雑な条件で複数のシナリオを素早く提示するだけだ。
「繰り返し計算は自動化されますが、どんな価値を優先するかは人分です。 AIは決定のレベルを下げるのではなく、決定の質を高める方向で書かなければなりません。」
今後5年の目標は、不動産新築開発の第一段階をフレキシティが担当することだ。
「開発者であれ公共機関であれ、新しい事業を検討する際に資料を集める前に、まずフレキシリティを開くこと。そのような流れを作りたい」。
最後の質問を投げた。どんな企業になりたいか。
「流行に追いつくAI企業になりたくありません。規制が強い市場で「毎日使われる道具」を作ること、この道具なしでは働きにくい状態を作ることがより重要でしょう。」
イギリスで建築を学び、韓国現場で非効率を目撃した建築家が、今や公共機関と大企業が選んだAIソリューションを作っている。この地で何が可能か。
散らばったデータが一画面で会い始めた。不動産開発の始点にした建築家が立っている。
人工智能驱动房地产开发的第一步：Edit Collective 首席执行官 Jeon Ju-hyung。
在房地产开发中，第一步至关重要：这块土地上可以建造什么，以及什么样的建筑能够产生利润。
然而，判决总是迟缓的。法律信息散落在各处，数据必须人工收集。依靠少数专家的经验，类似的错误不断重演。
如今，开发商和机构只需两到三分钟即可评估一块土地的开发潜力和盈利能力。这一切都得益于“Flexity”——一款基于人工智能的自动化规划、设计和可行性分析解决方案的部署。过去需要数周的规划和设计审核，如今已缩短至几分钟。房地产开发正从经验导向转向数据驱动。引领这一变革的是Edit Collective的首席执行官全柱亨（Jeon Ju-hyung）。
场景提出的问题
全柱亨CEO的职业生涯始于建筑师。他曾在爱丁堡大学学习建筑学，并在伦敦大学学院巴特莱特建筑学院获得硕士学位。回国后，他进入一家综合建筑事务所工作，参与城市发展项目的规划和设计。然而，他始终面临着效率低下的问题。
“规划和设计过程过于耗费人力。虽然早期就做出了重要的决定，但整个过程缓慢且混乱。”
建筑师的图纸和开发商的报价对同一栋建筑的描述截然不同。一方着眼于布局和交通流线，另一方则考虑销售潜力和盈利能力。双方耗费了不少时间才达成一致，最终的决定也是仓促做出的。
“如果将建筑师脑海中的设计流程转化为算法，并基于数据分析，岂不是效率更高？这就是我们的出发点。”
最初，我开发这款软件是为了个人使用。将其应用于实际项目后，审核流程显著加快。与我的联合创始人、工程师金奉哲（Bong-cheol Kim）的相遇，让我明确了发展方向：将其从仅供建筑师使用的工具，发展成为面向整个房地产市场的服务。Flexity 由此诞生。
3个瓶颈
现有规划和设计存在的问题可以归纳为三点。
首先，数据分散。地图、建筑规范、区域规划和市场信息都分散在不同的地方，每个项目都需要从头开始研究。
其次，可供选择的方案有限。由于时间和人员的限制，在做出决定之前，只能审查少数几种方案。
第三，语言不同。设计团队看的是图纸和平面图，而投资团队看的是开发收益和现金流。这浪费了协调同一个项目的时间。
Flexity同时解决了这三个问题。它整合了土地信息、建筑规范和市场数据，自动生成开发方案并进行可行性分析。反映建筑师思维过程的算法和人工智能生成多个3D设计方案，并将每个方案以3D模型、销售和租赁区域信息以及基本可行性指标的形式显示在同一屏幕上。这正是建筑和金融语言的交汇之处。
“我们的目标是成为房地产开发市场的‘彭博终端’。对于开发商而言，它可以作为早期决策引擎；对于土地所有者而言，它可以作为解释潜在价值的工具；对于公共机构而言，它可以作为比较潜在地块的解决方案。”
自 2021 年成立以来，Flexity 的客户群已扩展到包括建筑公司、开发商、信托公司、资产管理公司和公共机构。
近期，我们推出了一款针对小型房屋维护项目的专业解决方案，LH和SH已正式采用该方案，并将其用于评估潜在的维护项目地点。该模块旨在两到三分钟内自动生成公寓布局图和单个项目地点的基本可行性分析结果。KT Estate、韩国土地信托和KAMCO也使用Flexity进行土地开发可行性分析。用户反馈的变化显而易见。
速度发生了改变。初步现场勘察的时间从数周缩短到数分钟。风险管理变得更加便捷。快速比较多种方案有助于及早筛选出无利可图的项目。沟通也变得更加简单。过去，图纸、Excel表格和报告需要分别分发，而现在，利益相关者可以在同一屏幕上查看3D规划和设计方案及相关数据，以便进行讨论。
一支由14人组成的团队，投资额达55亿韩元。
Edit Collective 是一个由 14 人组成的团队，围绕产品、架构和业务运营三个方面展开工作。将房地产、建筑和软件这三门截然不同的语言融合到一个产品中，极具挑战性。优先级排序基于“问题定义”，而非功能本身。这三个团队从一开始就定期会面，在正式开发之前进行反复讨论。
投资金额为55亿韩元。继BonAngels的种子轮投资之后，Hashed、乐天创投和Strong Ventures参与了A轮融资。KT Estate作为战略投资者加入，以评估现场需求。公司计划根据2025年的业绩，于明年初启动下一轮融资。
人工智能不会替你做决定。
他清晰地区分了技术的作用。
“灵活性本身并不是解决方案，而是一种工具，它根据法规和条件提供发展方案。最终的决定权在于人。”
市场变化、公众咨询和政策风险仍然是专家判断的领域。人工智能只能在复杂情况下快速呈现多种情景。
“虽然重复性计算可以自动化，但人类仍然有责任对某些价值进行优先排序。人工智能应该用来提高决策质量，而不是降低决策水平。”
未来五年，Flexity 的目标是负责新房地产开发的第一阶段。
“无论是开发商还是公共机构，在考虑一个新项目时，我希望创造一种趋势，即在收集数据之前先开设一个灵活中心。”
最后一个问题是：你想成为什么样的公司？
“我不想成为一家追随潮流的人工智能公司。在一个监管严格的市场中，更重要的是创造‘日常工具’——让人们离不开它们。”
一位曾在英国学习建筑、目睹韩国建筑领域效率低下的建筑师，如今正在开发人工智能解决方案，这些方案已被公共机构和大型企业采用。在这个国家，究竟什么才是可能的？
分散的数据开始汇聚到同一个屏幕上。一位建筑师站在了房地产开发的起点。
Première étape du développement immobilier piloté par l'IA : Jeon Ju-hyung, PDG d'Edit Collective.
En matière de développement immobilier, la première étape est cruciale : déterminer ce qui peut être construit sur le terrain et quel type de structure générera des profits.
Cependant, le processus de décision était toujours lent. Les informations juridiques étaient dispersées et les données devaient être collectées manuellement. S'appuyant sur l'expérience d'un petit nombre d'experts, les mêmes erreurs se répétaient.
Désormais, promoteurs et institutions peuvent évaluer le potentiel de développement et la rentabilité d'un terrain en deux à trois minutes. C'est le cas sur un site où « Flexity », une solution automatisée de planification, de conception et d'analyse de faisabilité basée sur l'IA, a été mise en œuvre. Les revues de planification et de conception, qui prenaient auparavant des semaines, se font désormais en quelques minutes. Le développement immobilier passe de l'expérience aux données. Jeon Ju-hyung, PDG d'Edit Collective, est à la tête de cette transformation.
Questions soulevées par le champ
Le PDG Jeon Ju-hyung a débuté sa carrière comme architecte. Il a étudié l'architecture à l'Université d'Édimbourg et obtenu son master à la Bartlett School of Architecture de l'UCL. De retour en Corée, il a travaillé dans un cabinet d'architecture généraliste, participant à la planification et à la conception de projets d'aménagement urbain. Cependant, il était constamment confronté à des problèmes d'efficacité.
« Le processus de planification et de conception a nécessité beaucoup trop de main-d'œuvre. Des décisions importantes ont été prises dès le début, mais le processus a été lent et désorganisé. »
Les plans de l'architecte et les chiffres du promoteur décrivaient le même bâtiment en des termes totalement différents. L'un s'intéressait à l'agencement et à la circulation, l'autre à la commercialisation et à la rentabilité. Il a fallu du temps pour concilier les deux points de vue, et la décision finale a été prise dans la précipitation.
« Ne serait-il pas plus efficace de traduire le processus de conception dans l'esprit d'un architecte en un algorithme et de l'analyser à partir de données ? C'était le point de départ. »
Au départ, j'ai développé le logiciel pour mon usage personnel. Son application à des projets concrets a considérablement accéléré le processus de révision. Ma rencontre avec mon cofondateur, l'ingénieur Bong-cheol Kim, m'a donné une orientation claire : en faire un service accessible à tous les acteurs du marché immobilier, et non plus seulement un outil réservé aux architectes. C'est ainsi qu'est né Flexity.
3 goulots d'étranglement
Les problèmes liés à la planification et à la conception actuelles peuvent être résumés en trois points.
Premièrement, les données sont fragmentées. Les cartes, les codes du bâtiment, les plans d'aménagement du territoire et les informations sur le marché sont tous situés à différents endroits, ce qui nécessite des recherches à partir de zéro pour chaque projet.
Deuxièmement, le nombre d'alternatives envisageables était limité. Faute de temps et de personnel, seul un petit nombre de scénarios ont été examinés avant la prise de décision.
Troisièmement, les langages de communication diffèrent. L'équipe de conception examine les dessins et les plans d'étage, tandis que l'équipe d'investissement se concentre sur la rentabilité du développement et les flux de trésorerie. Cela engendre une perte de temps considérable pour la coordination d'un même projet.
Flexity résout simultanément ces trois problèmes. La plateforme intègre les données foncières, les normes de construction et les données de marché pour générer automatiquement des scénarios de développement et analyser leur faisabilité. Des algorithmes et une intelligence artificielle, reflets du raisonnement de l'architecte, génèrent de multiples propositions de conception 3D, affichant chacune d'elles sur un seul écran avec des maquettes 3D, des informations sur les surfaces de vente et de location, ainsi que des indicateurs de faisabilité essentiels. C'est ici que convergent les langages de l'architecture et de la finance.
« Notre objectif est de devenir le "Bloomberg Terminal" du marché du développement immobilier. Pour les promoteurs, il sert de moteur de décision préliminaire ; pour les propriétaires fonciers, il permet d'expliquer la valeur potentielle ; et pour les institutions publiques, il offre une solution pour comparer les sites potentiels. »
Depuis son lancement en 2021, Flexity a élargi sa clientèle pour inclure des cabinets d'architectes, des promoteurs immobiliers, des sociétés fiduciaires, des sociétés de gestion d'actifs et des institutions publiques.
Nous avons récemment lancé une solution spécialisée pour les projets d'entretien de logements à petite échelle, que LH et SH ont officiellement adoptée et utilisent pour évaluer les sites potentiels de ces projets. Ce module est conçu pour générer automatiquement, en deux à trois minutes, des plans d'aménagement d'appartements et les résultats d'une analyse de faisabilité sommaire pour chaque site. KT Estate, Korea Land Trust et KAMCO utilisent également Flexity pour l'analyse de faisabilité de leurs projets d'aménagement foncier. Les changements constatés par les utilisateurs sont manifestes.
La rapidité d'exécution a évolué. L'étude initiale du site, qui prenait auparavant plusieurs semaines, se fait désormais en quelques minutes. La gestion des risques est simplifiée. La comparaison rapide de plusieurs scénarios permet d'identifier rapidement les projets non rentables. La communication est également facilitée. Contrairement à avant, où les plans, les feuilles de calcul Excel et les rapports étaient diffusés séparément, les parties prenantes visualisent désormais les plans et les schémas 3D sur un seul écran pour en discuter.
Une équipe de 14 personnes et un investissement de 5,5 milliards de wons
Edit Collective est une équipe de 14 personnes, organisée autour de trois axes : Produit, Architecture et Opérations. Fusionner les langages variés de l’immobilier, de l’architecture et du logiciel en un seul produit s’est avéré complexe. La priorisation repose sur la définition du problème, et non sur les fonctionnalités. Les trois équipes se réunissent dès le début pour échanger et discuter avant d’entamer le développement.
L'investissement s'élève à 5,5 milliards de wons. Après un premier investissement de BonAngels, Hashed, Lotte Ventures et Strong Ventures ont participé au tour de table de série A. KT Estate a rejoint l'entreprise en tant qu'investisseur stratégique afin d'évaluer la demande sur site. Forte de ses performances prévues pour 2025, la société se prépare à une nouvelle levée de fonds début 2021.
L'IA ne prend pas de décisions à votre place.
Il établit clairement le rôle de la technologie.
« Flexity n'est pas une solution. C'est un outil qui présente des scénarios de développement basés sur les réglementations et les conditions en vigueur. La décision finale revient à un humain. »
Les évolutions du marché, la consultation publique et les risques politiques restent du ressort des experts. L'IA peut seulement présenter rapidement de multiples scénarios dans des contextes complexes.
« Bien que les calculs répétitifs soient automatisés, il incombe toujours aux humains de hiérarchiser certaines valeurs. L’IA devrait être utilisée pour améliorer la qualité des décisions, et non pour abaisser le niveau de prise de décision. »
L'objectif pour les cinq prochaines années est que Flexity soit responsable de la première phase du développement de nouveaux projets immobiliers.
« Qu’il s’agisse de promoteurs ou d’institutions publiques, lorsqu’ils envisagent un nouveau projet, je souhaite créer une tendance où ils ouvrent d’abord un centre flexible avant de collecter des données. »
La dernière question était : Quel type d'entreprise souhaitez-vous devenir ?
« Je ne veux pas être une entreprise d'IA qui suit les tendances. Dans un marché fortement réglementé, il est plus important de créer des "outils du quotidien" — des outils dont il est difficile de se passer. »
Un architecte ayant étudié au Royaume-Uni et constaté les lacunes du secteur en Corée développe désormais des solutions d'IA adoptées par les institutions publiques et les grandes entreprises. Quelles sont les possibilités offertes par ce pays ?
Des données éparses ont commencé à converger sur un seul écran. Un architecte se tenait au point de départ d'un projet immobilier.
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