국내 제약바이오 기업들이 인공지능 전환(AI Transformation·AX)에 속도를 내고 있다. 과거 AI 활용이 신약 후보물질 발굴과 임상 데이터 분석 등 연구개발(R&D) 영역에 집중됐다면 최근에는 규제 업무, 사무 자동화, 생산 공정 등 기업 운영 전반으로 적용 범위가 넓어지는 모습이다.
업계에서는 AI 도입이 단순한 기술 적용을 넘어 업무 시간 단축과 생산성 개선, 휴먼 에러 감소 등 실질적인 경영 효율화 수단으로 자리 잡고 있다는 평가가 나온다.
15일 업계에 따르면 셀트리온은 신약 개발, 제조, 사무 등 3대 주요 업무 영역에 AI를 전면 도입하며 전사적 전환을 추진하고 있다.
신약 개발 부문에서는 지난해 AI 기반 신약개발 전담 조직을 신설하고 생물정보학(BI)과 AI 기술을 활용해 신약 타깃 후보물질 발굴, 검증, 최적화 등에 단계적으로 적용하고 있다.
이를 통해 통상 10년 이상 걸리는 신약 개발 기간을 단축하고 비용 절감 효과도 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있다.
제조 부문에서는 송도에 건설 예정인 신규 원료의약품 4·5공장을 중심으로 피지컬 AI를 적용한 스마트팩토리 구현에 나선다. 자율이송로봇, 자동화 물류창고, 지능형 로봇팔, 협동로봇 등을 도입해 정형화된 작업부터 자동화하고 장기적으로는 휴머노이드까지 투입해 고난도 비정형 업무의 무인화도 추진한다는 계획이다.
사무 영역에서도 AI 활용이 본격화되고 있다. 셀트리온은 전자문서관리시스템에 챗봇을 적용한 시뮬레이션 결과 서류 검색과 문서 비교 등 단순 업무 처리 시간이 기존 대비 약 80~90% 단축될 것으로 기대하고 있다.
셀트리온은 현업 임직원이 주도하는 바텀업 방식과 전사적 차원의 솔루션 개발인 탑다운 방식을 병행해 AX를 추진하고 있다. 임직원이 각 부서에 필요한 자동화 도구를 직접 구현하는 동시에 회사 차원에서는 문서 작성, 수율 개선 최적화 등 AI 기반 특화 시스템을 개발·적용하는 방식이다.
동아쏘시오홀딩스도 그룹 차원의 디지털 전환 전략에 따라 AI 기반 '서비스데스크 챗봇'을 도입했다. 동아쏘시오그룹 IT 전문 계열사인 DA인포메이션이 개발한 서비스데스크 AI봇은 임직원들이 업무 중 발생하는 IT 및 시스템 관련 문의를 빠르게 해결할 수 있도록 지원하는 AI 기반 서비스다.
기존 전화나 이메일 중심의 운영 방식에서 벗어나 업무 협업 플랫폼인 마이크로소프트 팀즈를 통해 실시간 문의 응대 서비스를 제공한다. 임직원은 시스템 접속, 소프트웨어 설치, 하드웨어 장애, 원격 접속 시스템 등 IT 관련 문의를 AI봇에 채팅으로 질문하고 즉시 답변을 받을 수 있다.
단순 문의는 AI봇이 즉시 해결하고 복잡한 이슈는 담당 부서로 연계한다. 회사 내부 보안 정책과 시스템 운영 가이드를 기반으로 답변을 제공하고 모든 상담 데이터는 사내 보안 환경에서 처리되도록 해 정보 유출 우려를 낮췄다.
GC녹십자는 AI 기반 사내 의약품 규제업무(RA) 챗봇 '레귤레이터(RegulAItor)'를 구축해 현업에 적용했다.
레귤레이터는 미국 식품의약국(FDA) 가이드라인과 GC녹십자의 사내 허가 문서를 데이터셋으로 활용해 RA 담당자의 규제 전략 수립과 문서 검토를 돕는 시스템이다. 허가 변경 카테고리를 분석하고 유사 허가 사례와 제출 경향을 파악해 담당자가 보다 빠르게 규제 전략을 세울 수 있도록 지원한다.
기존에는 담당자가 방대한 가이드라인과 내부 문서를 직접 검토하며 허가 변경 근거를 찾는 데 수 시간이 소요됐지만 레귤레이터를 활용하면 해당 업무를 30분 이내에 수행할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.
특히 내부 데이터 보안 환경에서 운영되고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용해 구축된 데이터셋 안에서만 답변을 생성하도록 설계했다. 외부 데이터 접근을 차단하고 생성형 AI의 한계로 꼽히는 환각 현상을 최소화한 것이다.
이처럼 제약바이오 기업의 AI 활용은 신약 후보물질 탐색을 넘어 제조 자동화, 사내 업무 지원, 규제 대응, 문서 검토 등으로 빠르게 확산하고 있다. 복잡한 규제와 방대한 문서 작업, 높은 품질관리 기준이 요구되는 산업 특성상 AI 도입을 통한 업무 효율화 효과가 크기 때문이다.
업계에서는 앞으로 AI 활용 능력이 기업 경쟁력을 가르는 주요 변수가 될 것으로 보고 있다. 단순히 AI 기술을 도입했다는 선언보다 실제 업무 시간이 얼마나 줄었는지, 생산 과정의 오류를 얼마나 낮췄는지, 신약 개발 성공 가능성을 얼마나 높였는지가 중요해졌다는 의미다.
업계 관계자는 "AI가 신약개발뿐 아니라 제조, 사무, 규제 영역까지 확산하면서 기업 운영 방식 자체가 변화하고 있다"며 "앞으로는 AI를 전사 업무에 얼마나 효과적으로 접목하느냐가 글로벌 경쟁력 확보의 핵심이 될 것"이라고 말했다.
업계에서는 AI 도입이 단순한 기술 적용을 넘어 업무 시간 단축과 생산성 개선, 휴먼 에러 감소 등 실질적인 경영 효율화 수단으로 자리 잡고 있다는 평가가 나온다.
15일 업계에 따르면 셀트리온은 신약 개발, 제조, 사무 등 3대 주요 업무 영역에 AI를 전면 도입하며 전사적 전환을 추진하고 있다.
신약 개발 부문에서는 지난해 AI 기반 신약개발 전담 조직을 신설하고 생물정보학(BI)과 AI 기술을 활용해 신약 타깃 후보물질 발굴, 검증, 최적화 등에 단계적으로 적용하고 있다.
이를 통해 통상 10년 이상 걸리는 신약 개발 기간을 단축하고 비용 절감 효과도 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있다.
제조 부문에서는 송도에 건설 예정인 신규 원료의약품 4·5공장을 중심으로 피지컬 AI를 적용한 스마트팩토리 구현에 나선다. 자율이송로봇, 자동화 물류창고, 지능형 로봇팔, 협동로봇 등을 도입해 정형화된 작업부터 자동화하고 장기적으로는 휴머노이드까지 투입해 고난도 비정형 업무의 무인화도 추진한다는 계획이다.
사무 영역에서도 AI 활용이 본격화되고 있다. 셀트리온은 전자문서관리시스템에 챗봇을 적용한 시뮬레이션 결과 서류 검색과 문서 비교 등 단순 업무 처리 시간이 기존 대비 약 80~90% 단축될 것으로 기대하고 있다.
셀트리온은 현업 임직원이 주도하는 바텀업 방식과 전사적 차원의 솔루션 개발인 탑다운 방식을 병행해 AX를 추진하고 있다. 임직원이 각 부서에 필요한 자동화 도구를 직접 구현하는 동시에 회사 차원에서는 문서 작성, 수율 개선 최적화 등 AI 기반 특화 시스템을 개발·적용하는 방식이다.
동아쏘시오홀딩스도 그룹 차원의 디지털 전환 전략에 따라 AI 기반 '서비스데스크 챗봇'을 도입했다. 동아쏘시오그룹 IT 전문 계열사인 DA인포메이션이 개발한 서비스데스크 AI봇은 임직원들이 업무 중 발생하는 IT 및 시스템 관련 문의를 빠르게 해결할 수 있도록 지원하는 AI 기반 서비스다.
기존 전화나 이메일 중심의 운영 방식에서 벗어나 업무 협업 플랫폼인 마이크로소프트 팀즈를 통해 실시간 문의 응대 서비스를 제공한다. 임직원은 시스템 접속, 소프트웨어 설치, 하드웨어 장애, 원격 접속 시스템 등 IT 관련 문의를 AI봇에 채팅으로 질문하고 즉시 답변을 받을 수 있다.
단순 문의는 AI봇이 즉시 해결하고 복잡한 이슈는 담당 부서로 연계한다. 회사 내부 보안 정책과 시스템 운영 가이드를 기반으로 답변을 제공하고 모든 상담 데이터는 사내 보안 환경에서 처리되도록 해 정보 유출 우려를 낮췄다.
GC녹십자는 AI 기반 사내 의약품 규제업무(RA) 챗봇 '레귤레이터(RegulAItor)'를 구축해 현업에 적용했다.
레귤레이터는 미국 식품의약국(FDA) 가이드라인과 GC녹십자의 사내 허가 문서를 데이터셋으로 활용해 RA 담당자의 규제 전략 수립과 문서 검토를 돕는 시스템이다. 허가 변경 카테고리를 분석하고 유사 허가 사례와 제출 경향을 파악해 담당자가 보다 빠르게 규제 전략을 세울 수 있도록 지원한다.
기존에는 담당자가 방대한 가이드라인과 내부 문서를 직접 검토하며 허가 변경 근거를 찾는 데 수 시간이 소요됐지만 레귤레이터를 활용하면 해당 업무를 30분 이내에 수행할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.
특히 내부 데이터 보안 환경에서 운영되고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용해 구축된 데이터셋 안에서만 답변을 생성하도록 설계했다. 외부 데이터 접근을 차단하고 생성형 AI의 한계로 꼽히는 환각 현상을 최소화한 것이다.
이처럼 제약바이오 기업의 AI 활용은 신약 후보물질 탐색을 넘어 제조 자동화, 사내 업무 지원, 규제 대응, 문서 검토 등으로 빠르게 확산하고 있다. 복잡한 규제와 방대한 문서 작업, 높은 품질관리 기준이 요구되는 산업 특성상 AI 도입을 통한 업무 효율화 효과가 크기 때문이다.
업계에서는 앞으로 AI 활용 능력이 기업 경쟁력을 가르는 주요 변수가 될 것으로 보고 있다. 단순히 AI 기술을 도입했다는 선언보다 실제 업무 시간이 얼마나 줄었는지, 생산 과정의 오류를 얼마나 낮췄는지, 신약 개발 성공 가능성을 얼마나 높였는지가 중요해졌다는 의미다.
업계 관계자는 "AI가 신약개발뿐 아니라 제조, 사무, 규제 영역까지 확산하면서 기업 운영 방식 자체가 변화하고 있다"며 "앞으로는 AI를 전사 업무에 얼마나 효과적으로 접목하느냐가 글로벌 경쟁력 확보의 핵심이 될 것"이라고 말했다.