[reinvent 2025] 차세대 데이터 관리 – 제약 분야에서 에이전트 AI를 활용한 대규모 인사이트

들어가며

**차세대 데이터 관리(Next Generation Data Management)**에 대한 내용이며, 특히 Life Sciences(생명 과학) 분야에서 **Agentic (에이전트 기술/생성형 AI)**을 활용하여 데이터 관리 및 비즈니스 프로세스를 어떻게 혁신할 것인지에 초점을 맞추고 있습니다.

배경과 변화의 필요성

배경: 

Life Sciences 분야 CIO들의 핵심 과제는 파일럿(PoCs) 단계를 넘어 에이전트 기술(Agentic)로부터 실질적인 가치와 통찰력을 얻는 것입니다.

변화의 요구: 

10명 중 9명의 CIO가 단순히 기존 프로세스를 자동화하는 것을 넘어, 에이전트 시대에 맞춰 전체 프로세스를 재구상하고 재정의할 때가 되었다고 인식하고 있습니다.

새로운 패러다임: 

데이터 관리의 목표는 정확하고 고품질의 통찰력을 제공하는 것인데, 기존 방식으로는 통찰력의 정확도가 70%에 머물러 있어 이를 100%에 가깝게 끌어올리기 위한 근본적인 변화가 필요합니다.

두 가지 핵심 패러다임과 혁신 영역

해결을 위한 두가지 제안:

 데이터 관리의 혁신은 **”AI를 위한 데이터(Data for AI)”**와 **”데이터를 위한 AI(AI for Data)”**라는 두 가지 핵심 패러다임을 중심으로 이루어집니다.

AI를 위한 데이터: 

통찰력의 정확도를 높이기 위해, 단순한 테이블/컬럼 수준을 넘어 비즈니스 규칙, 계통, 도메인별 문맥을 포함하는 **포괄적인 메타데이터 레이크(Metadata Lake)**를 구축해야 합니다.

데이터를 위한 AI: 

AI를 활용하여 데이터 엔지니어링 효율성을 최대 40% 향상시키고, 메타데이터 큐레이션 및 데이터 품질 관리 등의 거버넌스 운영을 자동화하여 지속 가능한 모델을 만듭니다.

3대 혁신 영역: 

이러한 패러다임 전환은 데이터 소비 재구상, 데이터 엔지니어링 재정의, 그리고 AI 기반의 적응형 데이터 거버넌스 영역에서 구체화됩니다.

구체적인 활용 사례와 성과

분석 엔진 자동화: 

에이전트 기술을 활용하여 분석 준비 데이터 세트와 인간 워크플로에 대한 심층적인 문맥을 코드화함으로써, 분석 실행의 40% 효율성 향상과 통찰력 도출 시간의 단축이라는 변혁적인 성과를 달성했습니다.

문서 생성 및 SDLC 효율성:

임상 및 상업 분야의 문서 생성과 소프트웨어 엔지니어링 수명 주기(SDLC)에서도 에이전트가 활용되며, 특히 SDLC의 테스트 단계에서 최대 75%의 효율성 증대가 가능합니다.

결론-성공을 위한 핵심 제언

프로세스 재정의: 

단순한 자동화를 넘어 미래의 프로세스를 재고하고 자동화해야 합니다. 이는 에이전트와 인간의 상호작용이라는 새로운 패러다임에 맞춰 목적을 재설정하는 것입니다.

지속 가능한 ROI 확보: 

효율성뿐만 아니라 가치 창출까지 고려하여 변화를 시작하고, 비용 폭증을 막기 위해 견고한 인프라와 운영 모델을 사전에 갖춰야 합니다.

Cross-Functional 협업의 중요성: 

성공적인 혁신은 IT와 비즈니스의 경계를 허무는 Cross-Functional 사고방식과 협업을 통해서만 가능하며, 에이전트 시대에는 **비즈니스 문맥(Context is King)**을 효과적으로 설정하는 것이 차별화 요소가 될 것입니다.