부서장 대상 AI 실무 강의

삼성바이오에피스 부서장 대상 생성형 AI 실무 활용 과정. 2026년, 8시간 리더 집중 과정으로 진행했습니다.

안녕하세요, 권앤컴퍼니의 권기현입니다. 이번에는 삼성바이오에피스에서 부서장분들을 대상으로 진행한 8시간 생성형 AI 실무 활용 과정을 소개하려고 합니다. 무엇을 다뤘고, 규제 산업의 리더 과정은 왜 다르게 설계해야 하는지에 대한 기록입니다.

바이오·제약 조직의 리더 교육을 검색하다 이 페이지에 도착하셨다면, 아래 고민 중 하나는 갖고 계실 가능성이 높습니다.

글로벌 학회 발표와 경쟁사 파이프라인 자료가 전부 영문으로 쌓이는데, 요약해서 부서에 공유하는 일이 늘 특정 몇 사람에게 몰립니다.

식약처·FDA·EMA 가이드라인 개정을 담당자 개인기로 따라가는 구조라, 리더 입장에서는 놓친 변경이 없는지 확인할 방법이 마땅치 않습니다.

환자 정보와 임상 데이터는 어느 산업보다 보안 기준이 엄격해서, 생성형 AI를 어느 업무까지 붙여도 되는지 사내 기준이 아직 없습니다.

이 과정은 위 세 가지 고민에 대해, 부서장이 부서로 돌아가 바로 결정을 내릴 수 있는 기준을 8시간 안에 세우는 것을 목표로 설계했습니다.

규제 산업의 리더 교육은 설계부터 다릅니다

리더 대상 AI 교육이란 도구 사용법을 익히는 시간이 아니라, 어떤 업무에 AI를 먼저 붙이고 어떤 업무에 사람 검토를 끝까지 남길지 판단하는 기준을 세우는 과정을 말합니다. 바이오 도메인은 문서의 정확도, 규제 맥락, 환자 정보 보안이 모두 무겁기 때문에 도구 시연만으로는 현업 리더가 움직이기 어렵습니다.

그래서 이번 과정은 시연 비중을 줄이고, 부서별 적용 우선순위와 사용 경계를 정하는 논의에 시간을 더 배정했습니다. 부서장이 회의실에서 꺼낼 수 있는 판단 기준이 남아야 교육 이후 실제 의사결정으로 이어집니다.

8시간을 네 개의 질문으로 나눴습니다

커리큘럼은 부서장이 결재 단계에서 실제로 마주하는 질문 네 개의 순서를 그대로 따랐습니다. 지금 어디까지 왔는지, 무엇부터 붙일지, 부서별로 무엇을 시작할지, 경계를 어떻게 그을지입니다.

질문 1. 바이오 산업에서 AI는 지금 어디까지 와 있는가

바이오는 규제 때문에 AI 도입이 늦다는 인상이 있지만, 실제로는 후보물질 탐색부터 시판 후 안전성 관리까지 적용 속도가 가장 빠른 산업군에 속합니다. 동시에 환자 정보 보안 때문에 허용 범위가 가장 좁은 산업이기도 합니다. 이 간극 사이에서 글로벌 경쟁사가 실제로 움직이는 지점을 짚었습니다.

• GPT · Claude · Gemini와 추론 모델의 차이가 R&D·임상·허가·영업 업무에 미치는 영향
• 글로벌 바이오·제약 기업의 적용 사례: 임상 문서 작성 보조, 부작용 시그널 분류, 시장 접근 보고서
• 식약처·FDA·EMA의 AI 관련 논의가 향후 12-24개월 사업 속도에 미칠 변수

질문 2. 무엇부터 붙일 것인가: R&D 축과 운영 축

바이오 조직은 연구·임상 축과 운영·관리 축의 업무 성격이 처음부터 다릅니다. 한쪽 기준으로 전사 우선순위를 세우면 반드시 다른 쪽에서 겉돌게 됩니다. 그래서 두 축을 분리해 각자의 기준으로 우선순위를 세우는 프레임워크를 다뤘습니다.

• R&D·임상 축과 운영 축을 분리한 적용 우선순위 매트릭스
• ROI 추정에 임상 단계와 규제 승인 리드타임을 변수로 넣는 방법
• 허가·규제 관점의 사전 리스크 체크리스트

질문 3. 각 부서는 내일 아침 무엇부터 시작하는가

부서장에게 필요한 것은 총론이 아니라 부서별 첫 과제입니다. R&D는 영문 논문과 특허에, 임상은 프로토콜과 이상반응 보고서에, 허가 부서는 가이드라인 개정 추적에, 영업은 의료진 대상 자료 정리에 시간이 들어갑니다. 실습에서는 보안 부담이 적으면서 시간 절약이 큰 첫 과제 유형을 부서별로 골랐습니다.

• R&D: 영문 임상 논문·특허 한국어 요약, 경쟁사 파이프라인 모니터링
• 임상: 프로토콜 초안 검토 보조, 이상반응 보고서 정리
• 허가: 식약처·FDA·EMA 가이드라인 개정 추적과 사내 영향도 정리
• 영업: 의료진 대상 자료 한 장 요약, 미팅 기록을 후속 액션으로 정리

질문 4. 환자 정보 보안과 활용 사이, 경계는 어디인가

환자 식별정보, 임상 원데이터, 승인 전 자료는 외부 AI로 나가서는 안 되는 영역입니다. 반대로 공개 논문과 가이드라인, 시장 자료는 막을 이유가 없는 영역입니다. 이 둘을 한 기준으로 묶어버리면 조직은 아예 안 쓰는 쪽으로 움직입니다. 나눠서 여는 설계가 핵심입니다.

• 환자 정보 · 임상 원데이터 · 공개 자료를 나누는 3단 가드레일
• 사내 승인 환경과 외부 AI를 업무 유형별로 분리하는 기준
• 부서별 AI 활용도를 측정하는 KPI와 확산 담당자 운영 방식

과정이 끝난 뒤 "영문 자료 정리에 들어가던 시간이 절반으로 줄었다"는 피드백이 가장 자주 돌아왔습니다.

어떤 분들께 맞는 과정인가

• R&D·임상 조직에 AI를 단계적으로 올려야 하는 부서장·임원
• 리더층의 AI 이해도를 실무 결정 수준까지 끌어올리려는 HR · 인재개발 담당자
• 환자 정보·임상 데이터 보안 안에서 AI 운용 범위를 설계해야 하는 IT · 보안 담당자

특히 삼성·셀트리온·SK·종근당 등 바이오·제약 그룹사 환경에서 임상·규제 보안과 AI 활용 사이의 균형을 잡아야 하는 리더분께 가장 큰 시간 절약이 됩니다.

문의 전에 맞춰두시면 좋은 네 가지

리더 대상 과정을 검토하실 때는 업종, 대상 직군, 보안 기준, 기대 산출물 네 가지부터 정리하시는 편이 좋습니다. 이 네 가지가 맞춰지면 표준 교안이 아니라 회사 상황에 붙는 과정으로 좁혀집니다.

권앤컴퍼니는 산업 규제와 업무 흐름을 반영해, 리더가 회의실로 가져갈 수 있는 판단 기준까지 함께 설계합니다.

다음 단계

회사 상황에 맞춰 8시간 과정을 그대로 진행하실 수도 있고, 4시간 압축본으로 시작하셔서 차수를 늘려가시는 것도 가능합니다.

가장 빠른 길은 현재 회사 상황과 가능한 일정을 메일로 보내주시는 것입니다. 24시간 안에 비슷한 사례 2-3건과 견적 초안을 함께 회신드리겠습니다.

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