바이오제약사 젠맙, 전사에 챗GPT 엔터프라이즈 도입…2000명 이상 지급

많은 기업이 생성형 AI를 도입해 두고도 직원들이 활용법을 몰라 방치하곤 합니다. 하지만 항체 의약품 전문 바이오제약사 젠맙(Genmab)은 매우 실용적인 방식으로 전사 확산에 성공했습니다.

젠맙은 1,000명을 대상으로 챗GPT 엔터프라이즈를 시험 도입한 지 채 1년도 되지 않아 'AI Everywhere' 계획을 발표하고, 배포 라이선스를 2,000개 이상으로 늘려 전사 직원 대부분에게 지급했습니다.

도구를 처음 접한 직원들을 위한 가이드도 단순했습니다. 자신의 직무 기술서(JD)를 챗GPT에 입력한 뒤 "내 업무를 돕기 위해 무엇을 할 수 있느냐"고 직접 물어보게 한 것입니다.

100개 이상의 맞춤형 GPT 구축, 임상 문서까지 작성

현장의 반응은 빨랐습니다. 젠맙 사내에는 논문 요약부터 데이터 분석까지 다양한 업무를 처리하는 맞춤형 GPT가 100개 이상 구축되었습니다.

사내 설문조사에 따르면 직원들은 주당 평균 3.5시간을 절약하고 있으며, 1인당 주간 대화 횟수는 평균 120회에 달합니다. 최근 회사 규모가 3배로 성장하면서 복잡한 과학 데이터를 처리해야 했던 연구진에게 실질적인 도움이 되고 있습니다.

특히 GPT-4o를 전문적인 바이오 워크플로에 깊숙이 접목했습니다. 임상시험 결과보고서(CSR), 환자 안전 서술서, 임상시험계획(IND) 신청서 초안 작성에 모델을 투입했습니다. 임상 데이터 및 전문가 피드백을 모델과 직접 연동해, AI가 지적 사항을 반영해 스스로 초안을 고쳐 나가도록 설계했습니다.

멀티모달 시각 기능도 적극 활용하고 있습니다. 복잡한 도표와 숫자, 텍스트가 섞인 의학 간행물의 인용 사실을 검증하는 작업에 GPT-4o를 적용해, 기존에 상당한 시간과 비용이 들던 검수 과정을 대폭 줄였습니다.

사내 번역 도구인 'AI Translator GPT'도 눈에 띕니다. 번역가, 편집자, 생물학 전문 에이전트 등 여러 역할을 모델에 부여해 사람 번역팀처럼 협업하도록 했습니다. 번역 품질을 검증하기 위한 역번역 과정과 영중 번역 시 일본어를 중간 매개 언어로 거치는 기법을 적용해, 수주가 걸리던 전문 번역을 단 몇 분에서 몇 시간으로 단축했습니다.

클라우드 대신 OpenAI와 직접 협력

인프라 측면에서 젠맙은 일반적인 클라우드 업체를 거치지 않고 OpenAI와 직접 파트너십을 맺었습니다.

OpenAI의 응용 연구 및 배포 부서와 직접 소통하며 최신 모델 기능을 빠르게 자사 솔루션에 반영하기 위한 선택이었습니다. 제약사 특성상 필수적인 데이터 보안과 프라이버시 규정 준수 여부도 철저히 검증한 뒤 정기적인 검토를 진행하고 있습니다.

왜 중요한가

바이오제약 분야는 규제가 까다롭고 오류에 대한 관용도가 극히 낮은 대표적인 산업입니다. 그동안 많은 기업이 대규모 언어모델(LLM)을 단순 문서 요약이나 이메일 작성 같은 주변 업무에만 제한적으로 써왔던 이유이기도 합니다. 젠맙의 사례는 철저한 검증 루프와 전문 에이전트 체계를 갖춘다면, 임상 문서 작성 같은 핵심 업무에도 생성형 AI를 실전에 배치할 수 있음을 증명했습니다.

다른 기업 입장에서 가장 눈여겨볼 대목은 사내 온보딩 방식입니다. 직원에게 직무 기술서를 직접 프롬프트로 넣게 해 진입 장벽을 낮추고, 100여 개의 맞춤형 도구를 제공해 프롬프트 작성 부담을 던 전략은 교과서적인 접근입니다.

물론 워크플로 전반을 단일 모델 개발사에 깊게 결합할 경우 향후 벤더 종속(Lock-in) 문제가 생길 수 있다는 우려는 남습니다. 하지만 주당 3.5시간의 순업무 시간 절약이라는 명확한 수치를 전사적으로 증명해 냈다는 점에서, 현재로서는 매우 성공적인 투자로 평가할 수 있습니다.