"생성형AI 연구 70%, 구현못해"…바이오 도입 성공팁은?

[서울=뉴시스]송연주 기자 = 혁신적인 변화를 이끌 매개체로 꼽히는 '생성형 AI'를 제약바이오 기업이 성공적으로 도입하려면 체계적인 전략 수립과 실질적인 실행 계획이 필수라는 제언이 나왔다.

11일 의약품 시장조사기관 아이큐비아(IQVIA)의 '생명과학에서 생성형 AI 솔루션을 배포하는 위치' 보고서에 따르면 생성형 AI는 제약바이오 산업을 포함한 모든 산업에 혁신적인 변화를 가져오고 있으나, 현재 70% 이상의 생성형 AI 프로젝트가 실제 구현 단계로 이어지지 못하고 있다.

이는 어떤 프로젝트에 투자해야 할지, 어떤 사용 사례가 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있을지 판단하기 어려워서다.

생성형 AI란 명령어(프롬프트)에 따라 텍스트나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 기술이다. 이용자의 상황이나 요구에 따라 결과를 능동적으로 제시할 수 있다. 방대한 데이터에서 학습된 거대언어모델(LLM)을 사용해 패턴을 인식하고 컴퓨터 코드를 포함한 인간과 유사한 텍스트를 생성한다.

생성형 AI 프로젝트 실패의 주요 원인은 제한적인 데이터에서 심층적인 통찰력을 얻으려는 과도한 기대가 원인 중 하나라고 분석했다. 생성형 AI 모델은 학습된 데이터 이상의 정보를 창출할 수 없으며 기업 내부 데이터, 공공 데이터 등 활용 가능한 데이터의 품질과 범위가 중요하다.

또 생성형 AI의 결과물은 예측 불가능한 오류를 포함할 수 있는데, 이러한 정확성 및 신뢰도 검증의 어려움이 있다. 특히 의약품 개발, 환자 치료와 관련된 정보는 정확성이 중요하므로, AI 결과물에 대한 철저한 검증 과정이 필요하다.

보고서는 성공적인 AI 도입을 위해선 ▲비즈니스 임팩트 평가 ▲비용 분석 ▲리스크 관리를 우선순위로 설정해야 한다고 제언했다. 반복적인 수작업을 자동화해 효율성을 높일 수 있는 영역을 우선적으로 고려하고 텍스트 및 코드 분석에 강점을 가진 AI 모델을 활용해 업무 생산성을 향상시켜야 한다는 것이다. AI 솔루션 운영에 필요한 비용을 정확하게 파악하고 AI 결과물의 정확성을 검증하기 위한 절차를 마련해야 한다고 했다.

보고서는 "생성형 AI 기술이 커스텀, 모듈화, 통합의 세 단계를 거쳐 발전할 것"이라며 "현재는 대다수 기업이 자체적으로 솔루션을 개발하는 '커스텀' 단계에 머물러 있지만, 향후 업계 표준이 정립되고 모듈화된 솔루션이 등장하면서 AI 기술 도입이 더욱 용이해질 것이고, 최종적으로는 다양한 기능이 통합된 패키지 형태의 솔루션이 보편화될 것"이라고 전망했다.

제약바이오 기업을 위한 제언으로 보고서는 "반복적인 규제 문서 작성, 임상시험 데이터 분석, 마케팅 콘텐츠 제작 등 국내 제약바이오 기업의 특성에 맞는 AI 활용 사례를 발굴해야 한다"며 "모든 AI 솔루션을 자체적으로 개발하기보다는 전문 파트너와의 협력을 통해 업계 공통의 과제를 해결하는 것이 효율적"이라고 말했다.


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