뉴시스 보도에 따르면, AI가 생명과학 상용화의 필수 요소가 되면서 너도나도 AI를 업무에 도입하고 있으나, 실제 성과 창출 면에선 여전히 도전에 직면하고 있다는 조사 결과가 나왔다.
1일 글로벌 헬스케어연구기관 아이큐비아의 'AI 상업화 전략 리포트'에 따르면 아이큐비아는 생명과학 분야 글로벌 리더 107명에게 AI 투자·구축·확장·장벽 관련 설문조사를 진행했다.
조사 결과, 응답 기업의 44%가 상업화 예산의 20% 이상을 AI에 투자하는 것으로 나타났다. 응답자의 58% 기업은 1년 내 2배 이상의 투자수익률(ROI)을 달성했다고 답했다.
AI는 핵심 운영의 우선순위가 된 것으로 나타났다. 36%의 기업은 이미 'AI 고도화' 단계에 진입했다고 했다. 이들은 단편화된 도구를 넘어 AI를 상업모델에 통합하는 단계에 이르렀다.
AI를 여러 업무 분야에 확장하고 성과 실현으로 이어지는 것은 여전히 어려운 과제로 분석됐다. 그 예로 각 기능에 고르지 않은 불균형적인 도입률이다.
영업과 마케팅 영역에선 전략적 중요도는 높지만 실제 도입률은 상대적으로 저조했다. IT 및 데이터 운영 기능에선 가장 높은 도입률을 보이며 조직 전체 AI 인프라 구축을 주도했다. AI 도입을 통해 큰 혜택을 볼 것으로 예상되는 기능에서 도입 지연되는 경우가 많다고 보고서는 지적했다.
데이터 인프라의 한계에 대한 지적도 따랐다. 기업의 36%는 자사 데이터가 AI를 지원하기에 "부족하거나 보통 수준"이라고 응답했다. 완전히 충분한 데이터를 보유한 기업은 11%에 불과했다. 파편화된 데이터, 레거시 시스템, 규제 제약이 주요 확장 장벽으로 작용했다.
많은 기업이 데이터 준비에 어려움을 겪고 있어, 외부 파트너십을 활용했다. 조사에 참여한 조직의 89%는 이미 외부 파트너와 AI 솔루션을 공동 개발 중이었다. 38%는 성과 기반 계약을 통해 사업 성과를 연계했다. 단순한 서비스 제공자가 아닌 전략적 협력자로서의 파트너 역할이 확대되는 모습이다.
보고서는 "AI는 더 이상 '있으면 좋은 것'이 아닌 생명과학 상용화에 필수 요소가 됐다"며 "AI 활용은 단순 자동화에서 통합적 시스템으로 진화하고 있다. 미래의 AI는 종단간 프로세스 자동화, 환자 중심의 영향력 있는 지원, 실시간 공급망 조정, 최소한의 인간 개입으로 의사결정을 유도하는 고도화된 분석 기능을 특징으로 할 것"이라고 전망했다.
이어 "그러나 AI 잠재력을 발휘하려면 도구에 대한 투자 이상이 필요하다"며 "앞서 나가는 조직은 AI를 기업 전략에 통합하고, 강력한 거버넌스, 민첩한 팀, 신뢰받는 파트너십의 지원을 받는 조직이다. 다음 과제는 AI를 비즈니스 KPI(핵심성과지표)에 맞추고, 여러 기능 간에 통합하고, 지속적으로 효과를 최적화하는 것"이라고 말했다.
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