"바이오텍 경쟁력은 속도···AI 맞춰 연구·의사결정 바꿔야"

AI 도입 넘어 실험 자동화·의사결정 제언"중소기업의 경쟁 우위는 속도·효율성"AI, 연구자 판단 대체 아닌 역량 확장 수단

28일 서울 코엑스에서 열린 '바이오플러스·인터펙스 코리아 2026(BIX 2026)'에서 '무엇을 개발하고 어디에 집중할까, AI가 바꾸는 바이오제약의 선택'을 주제로 패널 토론이 진행되고 있다. 사진=현정인 기자

바이오텍이 인공지능(AI)을 활용해 신약 개발의 속도와 효율성을 높이려면 기존 연구 방식과 의사결정 구조도 바꿔야 한다는 제언이 나왔다. 단순히 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고 실험 절차를 재설계하고, 기존 개발 전략에 반하는 분석 결과도 수용할 수 있어야 한다는 것이다.

28일 서울 코엑스에서 열린 '바이오플러스·인터펙스 코리아 2026(BIX 2026)'의 'From Algorithms to Impact: AI-Driven Decision-Making in Biopharma(무엇을 개발하고 어디에 집중할까, AI가 바꾸는 바이오제약의 선택)' 세션에서는 AI를 바이오텍의 경쟁력으로 연결하기 위한 방안이 논의됐다.

김한돌 베리에이셔널 AI 공동창업자 겸 대표(CEO)는 "중소기업이 대기업보다 가질 수 있는 경쟁 우위는 속도와 효율성"이라며 AI 도입의 필요성을 제시했다. 저분자 화합물 설계와 선도물질 최적화 등에 AI를 활용하면 제한된 인력으로도 개발 속도를 높일 수 있다는 설명이다.

그는 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 과거의 활용 경험만으로 현재의 기술 수준을 판단해서는 안 된다고 지적했다. 또 분자 설계부터 실험, 임상시험 설계까지 모든 문제를 해결하는 단일 AI 파트너는 없다며, 개발 단계별로 필요한 역량을 갖춘 기업과 협력하거나 내부 역량을 확보해야 한다고 말했다.

크리스토퍼 리 바이오박스 대표는 AI 도입의 장벽으로 기존 개발 프로그램에 대한 조직의 확신을 꼽았다. 파이프라인이 한두 개에 집중된 바이오기업은 AI가 부정적인 분석 결과를 내놓더라도 이를 받아들이기 어려울 수 있다는 것이다.

리 대표는 "AI 시스템이 기존의 결정을 거부하는 상황을 수용할 수 있어야 한다"고 전했다. 경영진이 AI 활용을 전략적으로 추진하고, 기존 가정과 의사결정을 재검토할 수 있어야 한다는 뜻이다. 그는 "AI를 연구자의 판단과 경험, 전문성을 대체하기보다 그 역량을 확장하는 수단으로 봐야 한다"고 덧붙였다.

AI를 실제 실험에 연결하는 과정에서도 변화가 필요하다는 의견이 나왔다. 팔로마 프리에토 텔레스코프 이노베이션스 운영 부사장은 "수작업으로 진행하던 절차를 그대로 로봇에 수행하도록 하는 것이 가장 효율적인 방법은 아닌 경우가 많다"고 짚었다.

프리에토 부사장은 자율 실험실에서 발생하는 병목과 처리량 개선 효과가 기존 수작업을 기준으로 한 예상과 다를 수 있다고 언급했다. 경영진의 기대와 기술이 구현할 수 있는 수준 사이의 간극을 좁히고, 기술 공급기업과 제약사가 함께 목적에 맞는 활용 방식을 설계해야 한다는 제언이다.

기업의 데이터와 연구 노하우를 보호하는 문제도 논의됐다. 리 대표는 외부 AI 모델을 활용하면서도 내부 전문성과 판단 근거를 기업의 자산으로 유지해야 한다고 밝혔다. 특정 모델에 종속되지 않는 인프라를 구축하고, 기업이 축적한 지식의 소유권을 확보하는 것이 중요하다는 주장이다.

좌장을 맡은 김소연 프로비던스 헬스케어 벤처스 디지털 데이터·AI 거버넌스·파트너십 담당 디렉터는 생물정보학과 보건정보학, AI 등 서로 다른 분야의 협업을 강조했다.

김 디렉터는 "AI로 많은 것을 할 수 있지만 규제기관이 인정할 수 있는 수준의 근거를 마련해야 한다"며 "신약 개발 초기부터 임상 현장까지 각 분야의 전문성을 연결하는 협력이 필요하다"고 말했다.