과학 조직이 AI 투자를 비즈니스 목표를 뒷받침하는 성과로 전환하는 방법.
AI는 이제 많은 과학 및 R&D 전략에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그러나 측정 가능하고 일관된 성과를 달성하는 일은 여전히 쉽지 않은 과제로 남아 있습니다.
최근 Roland Berger의 설문조사에 따르면, R&D 리더의 67%가 AI 도입 속도에 만족하지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 현재의 AI 투자가 기대했던 수익으로 이어지지 않고 있음을 시사합니다. 예산은 늘어나고 도구는 고도화되고 있지만, 많은 팀이 여전히 AI 활용을 실질적으로 의미 있는 성과로 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
효과적인 프로그램에는 공통된 특징이 있습니다. 초기 단계에서 목표를 명확히 정의하고, 신뢰할 수 있는 정보를 중심으로 워크플로를 구성함으로써 더 빠른 진전과 더 큰 운영 효과를 만들어냅니다.
더 정제된 데이터가 글로벌 화학 기업의 연구 속도를 높인 방법
구조화되지 않았거나 일관성이 없는 데이터는 일정이 지연되기 전까지 쉽게 드러나지 않는 지연을 초래하고는 합니다. 실험 장비나 협력 기관에서 전달된 파일에는 형식 누락이나 전사 오류가 포함되는 경우가 많아 분석을 방해하기도 합니다. 연구진은 해석에 집중해야 할 시간을 이런 문제를 수정하는 데 소모하게 됩니다. 표준화는 이러한 지연을 완화하고 프로젝트가 계획대로 진행되도록 돕습니다.
한 글로벌 화학 기업 역시 여러 데이터 소스 전반에서 이러한 문제를 겪고 있었습니다. 매일 수백 개의 신규 물질이 CRO와 공급업체를 통해 시스템에 유입되었지만, 각기 다른 식별자와 명명 규칙이 사용되면서 중복과 혼선이 발생했습니다.
CAS는 CAS Registry Numbers®(CAS RN®)를 검증된 제어 참조값으로 활용해 모든 데이터를 통합했습니다. 모든 레코드를 표준화하고, 신규 입력 항목을 자동으로 검증하는 API를 구현했습니다. 그 결과 수작업 수정 건수가 크게 줄어들었고 데이터 정확성은 전반적으로 향상되었습니다. 과학자들은 데이터 정리에 쓰이던 시간을 다시 연구에 투입할 수 있었고, 기업은 관리 비용을 절감할 수 있었습니다.
CAS가 해당 화학 기업의 데이터 문제 해결과 일상적인 운영 성과 개선을 위해 어떤 방식으로 지원했는지에 대한 자세한 내용은 전체 사례 연구에서 확인할 수 있습니다.
명확한 우선순위로 달성하는 신뢰 가능하고 측정 가능한 AI 성과
AI 이니셔티브는 ‘효율성 향상’이나 ‘발견 가속화’와 같은 포괄적인 목표가 아니라, 측정 가능한 성공 기준이 정의될 때 가장 효과적으로 작동합니다.
브라질의 국립산업재산연구원(INPI)은 인력 증원 없이 2년 안에 15만 건의 특허 출원 적체를 해소한다는 명확한 목표를 설정했습니다.
CAS는 INPI와 협력해 유사도 검색과 심사관의 판단을 결합한 AI 지원 워크플로를 구축했습니다. 이 접근 방식은 CAS Content CollectionTM의 데이터를 기존 시스템에 직접 통합해, 심사관이 선행 기술을 신속하게 찾으면서도 심사 품질을 유지할 수 있도록 했습니다.
그 결과 2년 만에 적체 물량이 약 80% 감소했습니다. 평균 심사 기간은 절반으로 줄었으며, 해당 기관은 목표를 예정보다 앞서 달성했습니다. 명확한 목표 설정 덕분에 프로젝트는 핵심에 집중할 수 있었고, 성과 역시 쉽게 측정할 수 있었습니다.
INPI 브라질과의 협업 사례를 자세히 살펴보고, 명확한 목표 설정이 특허 심사 성과를 크게 개선한 방법을 확인해 보세요.
엄선된 과학 데이터 세트로 예측 정확도와 실험 신뢰도 향상
예측 정확도는 AI가 발견을 개선하는 도구가 될지, 아니면 오류를 유발하는 요소가 될지를 결정합니다. 모델이 불완전하거나 범용적인 데이터에 의존할 경우 결과의 신뢰도는 급격히 떨어집니다. 실제 화학적 거동을 정확히 반영한 엄선된 데이터 세트는 보다 강력하고 일관된 예측을 가능하게 합니다.
AI 기반 연구 조직인 ChemLex는 금속 촉매 반응에서의 위치선택성(새로운 화학 결합이 형성되는 위치 선택) 모델을 개발하는 과정에서 이러한 문제에 직면했습니다. 사용하던 오픈 소스 반응 데이터에는 단순하고 이미 잘 연구된 반응 사례가 과도하게 많았고, 복잡한 반응 사례는 부족했습니다. 이 불균형으로 인해 모델은 쉬운 사례에서는 잘 작동했지만 실제 실험 조건에서는 제대로 작동하지 못했습니다.
CAS는 CAS Content Collection에서 선별한 데이터를 기반으로 ChemLex와 협력해 맞춤형 학습 데이터 세트를 구축했습니다. 수행된 단계는 다음과 같습니다.
- 모든 반응 기록의 검토 및 표준화
- 누락된 기전 세부 사항과 실험 매개변수 보완
- 모델 준비를 위해 데이터의 정확성과 완전성 검증
- 정확도와 모델 안정성을 개선하는 재교육 활성화
예측이 실제 실험실 결과와 일치하기 시작했으며, 팀은 실험을 보다 신속하게 개선하고 개발 과정을 간소화할 수 있는 통찰력을 확보할 수 있었습니다.
ChemLex 팀이 맞춤형 데이터 세트를 통해 예측 결과를 실험 결과와 일치시킬 수 있었던 과정을 더 자세히 알아보려면 전체 ChemLex 사례 연구를 확인해 보세요.
구조화된 데이터 관리로 반복 가능한 성과와 전략적 연속성 확보
정확도를 개선한 이후의 다음 과제는 프로그램 전반으로 성공을 확대하는 것입니다. 데이터와 워크플로가 일관되게 정리되어 있으면, 한 프로젝트에서 얻은 성과를 매번 처음부터 다시 만들 필요 없이 다음 프로젝트로 자연스럽게 이어갈 수 있습니다.
한 글로벌 소재 제조업체는 차세대 전자 부품을 개발하는 과정에서 이러한 접근 방식을 적용했습니다. 해당 기업의 R&D 팀은 여러 시스템에 흩어져 있는 수년 간의 데이터를 보유하고 있었으며, 많은 정보가 실험실 파일과 보고서에 묻혀 있었습니다. 핵심 지식의 상당 부분은 숙련된 선임 연구원 개인에게 의존하고 있어 프로젝트 간 문서화나 공유가 어려웠습니다. 그 결과, 진행 속도는 저하되고 팀원들이 불필요한 실험을 반복하는 상황이 자주 발생했습니다.
CAS는 이 기업이 보유한 지식을 구조화된 데이터로 정리할 수 있도록 지원했습니다. 수천 건의 소재 기록을 체계적으로 정리하고, 각 소재의 구성 성분, 가공 방식, 성능 특성을 서로 연결했습니다.
CAS 과학자들은 CAS Content Collection을 활용해 누락된 매개변수를 통합하여 데이터 격차를 메우고 그룹 간 용어를 일치시켰습니다. 이렇게 엄선된 데이터 세트는 전문가의 사고 과정을 재현하고, 정밀한 설계 목표를 충족하는 소재 후보를 식별할 수 있는 예측 모델의 기반이 되었습니다.
CAS가 이 소재 제조업체의 개발 흐름을 개선할 수 있는 구조화된 데이터를 구축한 과정에 대한 자세한 내용은 전체 사례 연구에서 확인할 수 있습니다.
확장 가능하며, 데이터에 기반하고, 과학에 특화된 AI로 측정 가능한 R&D 성과 창출
AI는 과학 연구 팀이 사고하고, 실험하고, 의사 결정을 내리는 방식을 변화시키고 있습니다. 진정한 발전을 이루는 프로그램은 신뢰할 수 있는 데이터와 측정하기 쉬운 목표에서 출발합니다. 그 다음 단계에서는 새로운 발견이 이어지더라도 함께 성장하고 적응할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 핵심입니다.
CAS는 조직이 AI를 진정한 과학 특화 AI로 구현할 수 있도록 지원합니다. 엄선된 과학 데이터와 전문가 검증을 통해 실제 연구 환경에서 정확하게 작동하는 데 필요한 맥락을 과학 특화 AI에 제공하며, 이를 통해 R&D 성과는 물론 비즈니스 성과까지 강화할 수 있습니다.
AI를 지속적인 비즈니스 성장의 동력으로 만들고 싶으신가요? CAS 전문가와 함께 의사 결정의 질을 높이고 예측 모델의 신뢰도를 강화할 수 있는 전략을 논의해 보세요.