![생성형AI 만난 헬스케어 기업 생산성 무한증식 기회 [CoverStory]](https://i.headtopics.com/images/2025/9/17/maekyungsns/4937349457548051003146-4937349457548051003146-9C718B6613BA5E77A94D4A4D19B3B9A6.webp)
BCG가 제안하는 바이오·제약社 AI활용법바이오기업 10곳중 6곳은 아직도 AI 도입 계획 없어공급망·제조·품질혁신 등 '퀀텀점프' 기회 놓칠 우려일상 업무에 활용 가능한 AI 솔루션 도입 서두르고조직 재설계까지 추진을 생산성 혁신이 최종 목표
일상 업무에 활용 가능한 AI 솔루션 도입 서두르고 조직 재설계까지 추진을 생산성 혁신이 최종 목표 생성형 인공지능에 대한 관심이 전 산업에 걸쳐 많아지고 있다. 특히 생성형 AI는 헬스케어 산업에서 가장 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 바이오·헬스케어 산업에서 생성형 AI는 단순 진료 보조를 넘어 운영 혁신의 주역으로 부상 중이다.글로벌 컨설팅사 보스턴컨설팅그룹의 최근 설문조사에 따르면 응답 기업 중 바이오제약 기업의 약 25%, 메드테크 기업의 약 10%가 AI를 통해 최소 5% 이상의 비용 절감 및 수익 증대를 달성했으며, 속도와 민첩성 측면에서도 유의미한 개선을 경험했다고 답했다.
하지만 여전히 상당수 헬스케어 제조업체는 신중한 태도를 보이고 있다. 바이오제약 및 메드테크 기업의 약 60%는 생성형 AI에 대한 계획이 전무하거나, 기껏해야 상황을 관망하는 수준에 그치고 있다고 답했다. 이들은 엄청난 기회를 놓치고 있다. 공급망, 제조, 품질관리 등 다양한 활용 사례에서 생성형 AI를 도입하기 시작한 헬스케어 제조업체들은 지난 3년간을 합한 것보다 올 한 해에 더 큰 성과를 거둘 수 있는 것으로 전망된다. 하지만 이러한 잠재력을 실현하려면 무엇보다도 먼저 생성형 AI의 역량과 한계를 정확히 이해하고, 성과를 극대화할 수 있는 적용 분야를 선별해야 한다.BCG는 헬스케어 운영 전반에 걸쳐 수십 개의 생성형 AI 활용 사례를 도출했으며, 이 중에서도 가치 창출 가능성이 가장 높은 영역을 우선순위로 선정했다. 기업들은 다음 세 가지 전략을 기반으로 자사에 가장 적합한 생성형 AI 기회를 포착해낼 수 있다. 첫 번째 전략은 도입이다. 일상 업무에 바로 적용 가능한 생성형 AI 솔루션을 활용해 조직 전반의 생산성을 높이고, 현재 시중에 출시된 솔루션들을 헬스케어 기업의 니즈에 맞게 구성하고 커스터마이즈할 수 있다. 두 번째는 재설계다. 생성형 AI를 기반으로 조직 핵심 기능을 처음부터 끝까지 재구성해 효율성과 효과성을 획기적으로 향상시키는 것이다. 마지막 전략은 혁신이다. 생성형 AI를 통해 새로운 고객 경험, 서비스, 비즈니스 모델을 창출하는 것이다. 이 세 가지 전략은 병행이 가능하지만 각각 기대할 수 있는 생산성 효과, 비용 대비 편익, 성공 요건, 운영 모델에 미치는 영향이 모두 다르다. BCG는 '도입-재설계-혁신' 프레임워크를 바탕으로 생성형 AI가 헬스케어 운영의 성과를 높이고 핵심 기능을 전환하는 데 가장 효과적으로 활용될 수 있는 세 가지 방식을 우선순위화했다.생성형 AI 에이전트는 문서화된 모범 사례와 표준 운영 절차에 기반해 실시간 문제 해결 가이드를 제공하고, 장비나 공정에서 자주 발생하는 문제에 대한 해결책을 제시해 다운타임을 줄일 수 있다. 또한 생성형 AI를 공정 데이터와 통합하면, 운영자가 이상 징후를 파악하고 핵심 성과 지표를 모니터링하며 공정 조건 최적화를 위한 조치를 추천받을 수 있다. 이를 통해 장비 가용성, 가동 시간, 처리량, 그리고 전체 장비 효율성을 극대화해 실질적인 운영 성과를 만들어낸다.헬스케어 분야 선도 기업들은 생성형 AI를 활용해 품질관리 체계와 규제 업무 기능의 요소들을 혁신, 자동화, 표준화 및 단순화해 뚜렷한 경쟁 우위를 확보하고 있다. 생성형 AI는 규제 및 품질 보고의 자동화, 리스크 관리 지원, 지속적인 컴플라이언스 모니터링을 통해 제약 및 메드테크 기업이 더 높은 수준의 품질과 규제 준수를 달성하도록 돕고, 환자 안전과 제품 품질을 궁극적으로 개선할 수 있다. 예를 들어 생성형 AI를 활용한 이탈 사항 처리를 통해 기업은 이탈 조사 및 관리 프로세스 전반을 재설계할 수 있다. 생성형 AI는 이탈 패턴을 파악하고, 심각도에 따라 분류함으로써 근본적인 원인을 식별한 후 적절한 시정 조치를 제안할 수 있다. 이러한 기능 향상은 수작업 중심이던 복잡하고, 시간 소모적인 절차를 간소화해 효율성·생산성·정확성 측면에서 획기적인 개선을 이룬다.생성형 AI 에이전트는 기술이전 초기의 엔드투엔드 계획 수립 단계를 자동화하고, 실행 과정에서 지원을 제공할 수 있다. 이를 통해 프로젝트 팀은 다수의 운영 업무를 제거하고 업계 최고 수준의 기술이전 기간을 달성하며, 이전 간에 발생하는 편차도 줄일 수 있다. 생성형 AI 에이전트는 복잡한 상호 연관성을 가진 기술이전 포트폴리오에도 이러한 지원을 제공할 수 있다. 현재와 과거의 기술이전 데이터를 통합하면, 생성형 AI 에이전트는 다양한 시나리오를 분석하고 일정표를 생성할 수 있으며, 과거 사례를 기반으로 리스크를 식별하거나 보고 및 추적 업무를 자동화할 수도 있다. 또한 주요 조치에 대한 고도화된 분석도 가능해, 예를 들어 시간이나 생산시설·공정·기술에 따른 생산량 변화도 예측할 수 있다.기업들이 단순히 적절한 인프라스트럭처를 구축하고 생성형 AI 툴을 도입하는 것만으로는 헬스케어 운영에서 생성형 AI의 잠재력을 온전히 실현할 수 없다. 헬스케어 제조업체는 생성형 AI의 역량을 최대한 활용하기 위해 인재 전략, 프로세스, 기술 측면에서의 변화에 대비해야 한다. 제조업체마다 고유한 과제에 직면하겠지만, BCG는 대규모 생성형 AI 전환을 성공적으로 이루기 위한 핵심 요소 여섯 가지를 도출했다.제조업체는 자사 제조 네트워크와 밸류체인 내에서 생성형 AI가 가장 큰 경쟁 우위를 제공할 수 있는 영역이 어디인지에 대한 명확한 비전을 수립해야 한다. 이를 위해 첫 번째로, 현재의 운영 모델과 밸류체인에 생성형 AI가 미칠 수 있는 영향을 평가하고 개선 여지가 있는 영역을 식별해야 한다. 밸류체인 활동과 운영 모델 모두 대폭 변화할 수 있다는 점을 인식해 가장 높은 성과를 달성할 수 있는 영역에 전략적으로 집중하는 것이 중요하다.생성형 AI의 각 활용 사례는 실질적인 효과, 구현에 필요한 노력과 비용 그리고 확장 속도를 기준으로 우선순위를 정해야 한다. 도입, 재설계, 혁신 관점에서 접근해 개념 검증을 위한 소규모 파일럿에서 시작하고, 이를 통해 솔루션을 테스트하고 정교화하며, 확장 전에 효과를 검증할 수 있어야 한다. 핵심 성공 요인은 데이터의 가용성과 품질이다. 이는 모든 분석 및 모델링의 기반이 되기 때문이다. 특히 데이터의 가용성이나 품질에 존재하는 격차를 조기에 식별하고 해결하는 것이 중요하며, 이러한 문제들이 활용 사례의 개념 검증이나 확장에 어떤 장애 요소로 작용할 수 있을지도 미리 파악해야 한다. 이 과정의 일환으로 생성형 AI를 활용해 데이터 품질을 평가할 수 있다.적합한 파트너를 선택하는 기준은 유형에 따라 달라진다. 플랫폼 파트너의 경우 고려해야 할 핵심 요소는 지역 커버리지, 이식성, 보안, 프라이버시 등이다. 생성형 AI 모델을 선택할 때는 모델 크기, 파인 튜닝 가능 여부, 선택한 플랫폼과의 호환성이 중요하다. 이 모든 결정은 플랫폼의 성능, 유연성, 컴플라이언스 수준을 좌우하는 핵심 요소다. 일반적인 운영 과제에는 범용 솔루션을 활용하는 것이 초기 성과를 달성할 수 있는 비용 효율적인 방법이다. 그러나 제조업체가 업계 또는 자사 고유의 요구사항을 해결하고자 할 때는 보다 특화된 활용을 위해 자체 커스터마이징이나 직접 구축이 필요할 수 있다.생성형 AI 툴을 성공적으로 도입하기 위해서는 적절한 모델, 플랫폼, 파트너를 선택하는 것만으로는 충분하지 않다. 프로젝트 착수 전부터 생성형 AI 활용 사례를 개발·출시·확장·운영할 수 있는 역량을 갖춘 팀을 구축하는 것이 더욱 중요하다. 지속적이고 대규모의 성과를 창출하려면 생성형 AI를 중심으로 민첩하게 데이터 기반인 문화를 구축해야 한다. 이를 위해 먼저 현장과 여러 생산 거점 및 네트워크 전반에 생성형 AI가 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는지를 직원들이 이해할 수 있도록 돕는 것이 출발점이다. 모든 구성원이 규제 승인 속도 향상, 예기치 못한 가동 중단 감소, 공급망 계획 최적화를 통한 초과 근무 감소 등 실질적인 효과를 체감할 수 있어야 한다. 리더는 이러한 변화에 대한 조직의 지지를 이끌어내는 데 핵심적 역할을 한다. 특히 현장 팀을 포함한 전사 구성원에게 생성형 AI가 회사의 미래에 어떤 위치를 차지하는지 명확하게 전달해 조직 전반의 공감과 참여를 유도해야 한다. 이러한 전환을 가능하게 하려면 많은 조직이 비즈니스 프로세스, 조직 구조, 운영 모델을 조정하고 역할과 의사결정 권한을 명확히 하며 직무 정의를 재설계하고 프롬프트 엔지니어링이나 머신러닝과 같은 분야의 역량을 개발할 수 있도록 인재 전략을 업데이트해야 한다. 이러한 조치는 팀이 생성형 AI 툴을 효과적으로 운영하고, 더 고도화된 활용 사례를 확장할 수 있는 기반이 된다.생성형 AI는 엄청난 잠재력을 지니고 있지만 동시에 편향된 데이터, 지식재산권, 부정확한 결과물, 사이버 보안 취약성과 관련된 여러 리스크도 수반한다. 헬스케어 기업은 이러한 리스크를 줄이기 위해 전략, 거버넌스, 프로세스, 기술, 툴, 조직 문화 전반을 포괄하는 책임 있는 생성형 AI 프레임워크를 구축해야 한다. 활용 사례 중에서도 인간의 감독하에 내부적 워크플로에 적용된 사례는 제품에 직접 영향을 미치지 않기 때문에 생성형 AI 도입 초기 단계에서 발생할 수 있는 문제점과 트레이드오프를 파악하며 리스크를 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 접근 방식은 조직이 생성형 AI 전략을 정교화하고 운영을 확장하는 과정에서 잠재적 리스크를 완화할 수 있도록 돕는다.생성형 AI만으로 운영 밸류체인 전반에 걸친 가치 창출을 달성하기란 쉽지 않다. 머신러닝과 같은 전통적 AI 모델은 여전히 핵심 역할을 수행하며, 특히 제조 현장에서는 제조 실행 시스템과 같은 시스템에서 수집되는 구조화된 데이터를 기존 데이터 분석 및 머신러닝 기법으로 효과적으로 활용할 수 있다. 생성형 AI의 잠재력을 대규모로 실현하기 위해서는 린 생산체계에 대한 투자, 애자일 방식의 업무 도입, 인더스트리 4.0 기술 통합 또한 병행돼야 한다. 생성형 AI는 헬스케어 운영에서 이제 실험 단계를 넘어섰으며, 일부 선도 제조업체는 이미 지속가능한 경쟁 우위를 확보하고 있다. 이들의 운영은 더 빠르고 비용 효율적이며 민첩할 뿐만 아니라 공급망과 제조 전반에서 품질 관리와 컴플라이언스 수준도 향상되고 있다. 생성형 AI는 2027년까지 연평균 성장률 85%, 시장 규모 220억달러에 이를 것으로 전망된다. 헬스케어 제조에 생성형 AI를 접목한다면 더 안전하고 효율적이며, 비용 효율적인 생산 워크플로를 구축할 수 있다. 이는 제조업체는 물론이고 환자 모두에게도 실질적인 혜택으로 이어질 것이다.
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