[KtN 김 규운기자]인공지능(AI)은 이미 생명과학 기업의 제조 수율 최적화와 공급망 운영, 임상시험, 연구실의 반복 업무에 들어와 있다. 다음 변화는 업무시간을 줄이는 데서 멈추지 않는다. 질병과 분자에 관한 방대한 지식을 연결하고 수많은 실험 가능성을 동시에 계산하면서 신약을 찾는 연구 방식 자체를 바꾸는 단계로 범위가 넓어지고 있다.

맥킨지는 생명과학 분야의 AI 활용을 ‘과학적 AI(scientific AI)’와 ‘운영 AI(operational AI)’로 구분한다. 운영 AI가 문서 작성과 제조·공급망, 임상 운영을 효율화한다면 과학적 AI는 질병을 더 세분화해 분석하고 치료 표적과 분자를 찾으며 임상 결과를 예측하는 연구 과정에 직접 들어간다.

적용 범위는 넓다. 생명과학 기업의 업무 흐름 가운데 약 80%는 AI 에이전트를 적용할 가능성이 있는 영역으로 분석됐다. AI가 대규모로 도입될 경우 성장률은 약 5~10%, 마진은 3~5% 개선될 수 있다는 추산도 나왔다. 단순 자동화보다 연구와 임상, 제조, 영업에 흩어진 업무 흐름을 연결할 때 경제적 효과가 커지는 구조다.