컴퓨터 화면의 희미한 불빛 아래, 끝없이 이어진 숫자와 텍스트를 옮겨 적던 날들이 있었다.
단순하지만 틀려서는 안 된다는 압박감 속에서, 내 시간과 정신이 무감각하게 닳아 없어지는 듯한 기분이었다.
오늘 우연히 접한 GC녹십자의 소식은 바로 그 과거의 기억을 불쑥 수면 위로 끄집어냈다.
AI가 품질문서 작성 시간을 80%나 줄였다는 건조한 사실 뒤편에서, 나는 반복적인 노동의 굴레로부터 해방되는 인간의 모습을 그려보았다.
AI, 반복적인 업무의 종말을 고하다
기사를 읽어 내려가니, 그들이 겪었던 어려움이 남일 같지 않았다.
SAP, QMS, LIMS. 이름만 들어도 복잡한 시스템에 흩어져 있는 데이터를 하나로 모으는 일.
그것은 아마도 수많은 담당자의 인내심을 시험하는 과정이었을 것이다.
보고서를 쓸 때마다 매번 같은 데이터를 찾아 헤매고, 담당자가 바뀔 때마다 미묘하게 달라지는 문서 양식 때문에 골머리를 앓았던 경험은 누구에게나 있을 법한 이야기다.
단순 반복 업무에 소모되는 시간.
그것은 단순히 비효율의 문제를 넘어, 한 사람의 귀중한 에너지를 무의미하게 갉아먹는 일이다.
GC녹십자의 이번 시도는 바로 그 지점에서 시작되었다는 생각이 들었다.
단순히 빨라지는 것을 넘어, 사람이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것.
그것이야말로 기술이 인간에게 줄 수 있는 가장 큰 선물이 아닐까.
기술의 조화, 신뢰를 만들다
흥미로운 점은 이 시스템이 어느 하나의 기술에만 의존하지 않는다는 사실이었다.
메가존클라우드의 '메가존 AIR'라는 큰 틀 안에서, AWS의 '아마존 베드록'과 앤스로픽의 '클로드 3' 같은 최신 AI 모델이 조화롭게 작동하고 있었다.
마치 잘 짜인 오케스트라처럼 각자의 역할을 수행하는 모습이 그려졌다.
특히 내 눈길을 끈 것은 검색증강생성(RAG) 기술이었다.
AI가 막연한 지식을 내뱉는 것이 아니라, 회사의 내부 데이터베이스라는 '사실'에 기반하여 답변을 생성한다는 점.
이는 AI의 가장 큰 약점 중 하나인 '환각(Hallucination)' 현상을 방지하고, 결과물의 신뢰도를 극적으로 끌어올리는 핵심 장치로 보였다.
아무리 AI가 초안을 작성해도, 최종 검토는 현업 담당자의 몫으로 남겨둔다는 원칙 역시 깊은 인상을 남겼다.
이는 기술을 맹신하는 것이 아니라, 인간 전문가의 경험과 지식을 존중하는 현명한 균형점을 찾으려는 노력 같았다.
제약 바이오, 디지털 전환의 서막
제약 산업은 사람의 생명과 직결되기에, 그 어떤 분야보다 보수적이고 엄격한 규제가 따르는 곳이다.
이러한 환경에서 AI를 성공적으로 도입했다는 것은 결코 가벼운 의미가 아니다.
유럽연합의 우수 의약품 제조 및 품질관리 기준(GMP) 가이드라인을 준수하는 시스템을 만들었다는 대목에서, 단순한 실험을 넘어 실제 현장에 적용하려는 강한 의지가 느껴졌다.
이번 성공이 단순히 보고서 몇 종류를 자동화하는 데 그치지 않을 것이라는 예감이 들었다.
아니나 다를까, 기사의 마지막 부분에서는 이 시스템을 연구개발(R&D) 부문으로 확장하려는 계획을 엿볼 수 있었다.
신약 개발의 전 주기를 AI가 지원하는 플랫폼.
상상만 해도 가슴이 뛰는 일이다.
하나의 작은 성공 사례가 나비효과처럼 퍼져나가, 산업 전체의 패러다임을 바꾸는 전환점이 될지도 모른다.
어쩌면 우리는 지금 최신 AI 기술이 이끄는 제약 바이오 혁신의 첫 페이지를 목격하고 있는 것인지도 모르겠다.
숫자 너머의 진짜 가치를 생각하다
이번 GC녹십자와 메가존클라우드의 협력 사례를 곱씹어보며, 나는 '80% 시간 단축'이라는 숫자에만 머물러서는 안 된다는 것을 깨달았다.
그 이면에는 반복 작업의 고통에서 벗어나 비로소 자신의 전문성에 집중하게 된 사람들의 이야기가 있다.
기계가 따라 할 수 없는 미묘한 분석과 통찰력으로 실질적인 품질 향상을 이끌어낼 수 있는 시간과 여유.
결국 기술의 발전은 인간을 대체하기 위함이 아니라, 인간을 가장 인간다운 자리에 돌려놓기 위한 과정이 아닐까.
AI라는 강력한 도구를 손에 쥔 전문가들이 앞으로 어떤 미래를 그려나갈지, 조용한 기대감으로 지켜보게 된다.
이번 경험은 내게 기술의 효용성을 넘어 그 기술이 인간의 삶에 어떤 의미를 더하는지에 대해 다시 한번 깊이 생각하게 하는 작은 계기를 선물했다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 기사에 언급된 RAG(검색증강생성) 기술은 무엇인가요?
A. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI가 답변을 생성할 때, 미리 학습된 내부 데이터에만 의존하는 것이 아니라 외부의 신뢰할 수 있는 데이터 소스(예: 회사의 내부 데이터베이스)를 실시간으로 검색하고 참조하여 더 정확하고 사실에 기반한 답변을 만드는 기술입니다. AI가 잘못된 정보를 생성하는 '환각 현상'을 줄이는 데 효과적입니다.
Q. AI가 품질 문서를 완전히 자동으로 작성하는 것인가요?
A. 아닙니다. 이번 GC녹십자의 시스템에서 AI는 유럽연합 GMP 가이드라인에 맞춰 문서의 초안을 작성하는 역할을 담당합니다. 하지만 생성된 초안은 반드시 현업 담당자의 최종 검토와 승인 과정을 거쳐야 합니다. 이는 기술의 효율성과 인간 전문가의 신뢰성을 결합한 방식이라고 할 수 있습니다.
Q. 이 시스템 도입으로 기대되는 향후 효과는 무엇인가요?
A. 단기적으로는 품질문서 작성 시간을 크게 단축하여 직원들이 실질적인 품질 관리 향상에 더 집중할 수 있게 됩니다. 장기적으로는 이 시스템을 연구개발(R&D) 부문으로 확장하여 신약 개발 전 주기를 지원하는 AI 플랫폼을 구축하고, 회사 전반의 디지털 전환을 가속화하여 제약 업계에서의 경쟁력을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.
0 댓글