글로벌 제약바이오 AI 도입..."기대는 높지만 성과는 아직"

• 딜로이트 설문, AI 중요성 공감 확산…조직 전반 확장은 과제
• 디지털 전환 가속 48%·생성형 AI 영향 41%…수익 달성은 9%

[데일리팜=차지현 기자] 제약바이오 산업 전반에 인공지능(AI)이 빠르게 확산하고 있지만 실제 재무적 성과로 연결되는 사례는 아직 제한적이라는 진단이 나왔다. 기술 도입 자체보다 AI를 조직의 의사결정 체계와 사업 전략에 얼마나 깊이 통합하느냐가 향후 경쟁력을 가를 핵심 요소라는 분석이다.

28일 바이오 업계에 따르면 한국혁신의약품컨소시엄재단(KIMCo재단)은 최근 '2026 제약·바이오 산업 전망'을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 글로벌 규제 환경 변화와 AI 활용, 연구개발(R&D) 생산성 제고, 오픈이노베이션 전략 등이 주요 논의 주제로 다뤄졌다.

이날 KIMCo재단은 글로벌 회계법인 딜로이트가 발간한 보고서를 인용해 전 세계 바이오 기업 경영진 다수가 AI를 조직 변화 핵심 동력으로 인식하고 있다는 설문 결과를 소개했다. 해당 조사는 미국·유럽·아시아 지역의 바이오파마와 메드테크 기업 C레벨 경영진 280명을 대상으로 진행됐다.

조사 결과 글로벌 바이오 업계 경영진 78%가 AI를 조직 변화의 주요 동력으로 꼽았다. 또 바이오파마 경영진의 29%가, 메드테크 경영진의 31%가 AI 도구 또는 AI 교육을 활용해 인력 생산성을 향상시킬 계획이라고 응답했다.

경영진 다수는 디지털 전환과 AI 활용이 2026년 기업 경쟁력과 운영 효율에 직접적인 영향을 미칠 것으로 전망했다. 응답자 절반에 가까운 48%는 가속화된 디지털 전환이 올해 자사 조직에 중대한 영향을 미칠 가능성이 높은 트렌드라고 답했다. 이는 2025년 조사 대비 통계적으로 유의미한 증가라는 게 조사 기관 측 설명이다.

특히 응답자의 41%가 생성형 AI 확산이 향후 조직 전략과 운영에 중대한 영향을 미칠 것으로 내다봤다. 올해 설문에서 신규 항목으로 포함된 에이전틱 AI(Agentic AI)에 대해서도 30%가 주요 트렌드로 인식했다. 에이전틱 AI는 목표 달성을 위해 자율적으로 의사결정을 내리고 업무를 수행하는 AI 시스템이다. 보다 고도화된 디지털 역량에 대한 업계의 관심이 반영된 결과로 풀이된다.

딜로이트 '2026 Life Sciences Outlook' 보고서 (자료: 한국혁신의약품컨소시엄재단)

다만 AI 투자가 실제 성과로 이어진 사례는 아직 제한적인 것으로 나타났다. AI를 조직 전반에 성공적으로 확장(scale)했다고 응답한 비율은 22%에 그쳤다. AI 도입을 통해 의미 있는 재무적 수익(significant returns)을 달성했다고 답한 경영진은 9%에 불과했다. 기술 도입 속도에 비해 수익 창출과 사업 성과로 연결은 아직 초기 단계라는 평가다.

딜로이트는 이러한 현상의 배경으로 AI 활용이 개별 업무 자동화나 파일럿 프로젝트 수준에 머무르고 있는 점을 지적했다. 실제 AI 성숙도 측면에서 완전한 구현 단계에 도달했다고 응답한 경영진은 14%에 그쳤고 40%는 아직 구현을 진행 중인 단계로 조사됐다. 결국 AI 도입 여부보다 조직 전반에 얼마나 효과적으로 확장·내재화하느냐가 성과 창출의 관건이라는 분석이다.

산업별로 AI를 통해 달성하고자 하는 목표에는 차이가 나타났다. 바이오파마 경영진의 41%는 AI를 활용한 R&D 생산성 향상을 최우선 과제로 꼽았다. 신약 발굴 과정의 효율화와 임상시험 설계 고도화 등 개발 단계 전반에서 AI 활용도를 높이는 데 초점을 맞춘 것이다.

반면 메드테크 경영진의 경우 47%가 운영 효율성 제고와 AI 기반 진단 역량 강화를 우선 목표로 제시했다. 생산·운영 과정의 비용 절감과 진단 정확도, 속도 개선을 동시에 달성하겠다는 전략으로 해석된다.

이 같은 흐름 속에서 국내 바이오 업계에서도 AI 도입이 빠르게 확산하는 모습이다. 삼성바이오로직스는 생산 전 공정에 AI와 디지털 트윈 기술을 접목, 스마트 제조 체계로 전환하겠다고 발표했다. 셀트리온과 SK바이오팜, 삼성에피스홀딩스 등 대기업뿐만 아니라 JW중외제약, 대웅제약 등 전통 제약사까지 신약 후보물질 발굴과 전임상 단계에서 AI를 활용한 연구 효율화에 공을 들이고 있다. 유한양행 역시 자체 AI 신약개발 플랫폼 '유니버스'(Universe)를 활용해 후보물질 디자인과 스크리닝, 최적화 효율을 높이고 있으며 오는 2027년 1분기 완성형 시스템 공개를 목표로 개발을 진행 중이다.