모더나, 전사에 챗GPT 엔터프라이즈 도입…두 달 만에 맞춤형 GPT 750개 구축

전통적인 글로벌 제약사가 수십 개의 신약 파이프라인을 동시에 가동하려면 보통 10만 명 규모의 조직이 필요합니다.

하지만 mRNA 백신으로 잘 알려진 모더나는 불과 수천 명의 인력으로 이 목표를 달성하려 하고 있습니다. 4월 24일, 모더나와 오픈AI는 파트너십을 전사적으로 확대하고 수천 명의 임직원에게 ChatGPT Enterprise를 도입했다고 발표했습니다. 법무부터 임상 연구에 이르기까지 전사 비즈니스 프로세스를 AI 기반으로 재설계하는 작업입니다.

코파일럿 대신 챗GPT 엔터프라이즈를 택한 이유

모더나는 이미 AI 활용에 익숙한 조직이었습니다. 2023년 초 오픈AI의 API를 활용해 사내 챗봇인 mChat을 자체 구축했고, 전사 직원의 80% 이상이 이를 실무에 활발히 사용해 왔습니다.

이후 전용 기업용 솔루션이 출시되자 모더나는 선택의 기로에 섰습니다. 자체 mChat을 계속 고도화할지, 아니면 상용 솔루션을 도입할지 비교하기 위해 mChat과 마이크로소프트 코파일럿, ChatGPT Enterprise를 대상으로 전사 사용자 테스트를 진행했습니다. 결과는 ChatGPT Enterprise의 압도적인 순추천지수(NPS) 승리였고, 경영진은 이 솔루션에 집중하기로 결정했습니다.

도입 성과는 빠르게 나타났습니다. ChatGPT Enterprise를 배포한 지 두 달 만에 사내에서 임직원들이 직접 제작한 맞춤형 GPT가 750개에 달했습니다. 주간 활성 사용자의 40%가 직접 GPT를 만들었으며, 직원 1인당 주당 평균 120회의 대화를 나눈 것으로 집계되었습니다.

모더나는 6개월 내 디지털 도구 접근 권한이 있는 전 직원의 AI 숙련도 100% 달성을 목표로 삼았습니다. 사내 프롬프트 대회를 열어 상위 100명의 챔피언을 선발하고, 매주 2,000명이 참여하는 사내 AI 포럼을 운영하며 직원이 직원을 교육하는 문화를 만들었습니다.

백신 용량 검증부터 바이오 전문 용어 번역까지

사내에 구축된 수백 개의 GPT는 단순한 문서 요약을 넘어 핵심 업무에 투입되고 있습니다.

가장 눈에 띄는 파일럿 프로그램은 임상 연구팀을 위한 데이터 분석 도우미 Dose ID입니다. 고급 데이터 분석 기능을 활용해 대규모 임상 데이터를 검토하고 시각화하며, 표준 용량 선정 기준에 맞춰 최적의 백신 접종 용량을 검증합니다. 연구팀이 GPT와 대화하며 다양한 각도에서 근거를 따져볼 수 있게 돕고, 최종 판단은 임상 전문가가 내리는 방식입니다.

법무 부서의 경우 도입률이 100%에 달합니다. 계약서 핵심 내용을 빠르게 정리해 주는 Contract Companion과 사내 규정을 즉시 찾아주는 Policy Bot을 일상적으로 활용합니다. 홍보 브랜드 팀 역시 실적 발표용 슬라이드를 준비하거나 일반 투자자들이 이해하기 어려운 mRNA 전문 용어를 쉬운 일상어로 풀어내는 데 전용 GPT를 쓰고 있습니다.

모더나는 향후 5년 안에 RSV 백신부터 맞춤형 암 치료제까지 최대 15개의 신제품을 시장에 내놓겠다는 계획입니다. 스테판 방셀 최고경영자는 기존 바이오 제약 방식으로 일했다면 지금 10만 명의 인력이 필요했겠지만, AI 기술을 활용해 수천 명의 인력으로 환자에게 미치는 영향을 극대화할 수 있다고 밝혔습니다.

왜 중요한가

대다수 대기업의 AI 도입이 경영진의 구호에 그치거나 일회성 도구 도입으로 끝나는 반면, 모더나의 사례는 실제 업무 방식을 완전히 바꾼 교과서적인 접근입니다.

핵심은 본사가 일률적인 사용 방식을 강제하지 않고, 현장 직원들이 각자의 병목을 해결할 맞춤형 GPT를 직접 만들도록 권한을 위임했다는 점입니다. 자체 개발 도구나 코파일럿과의 블라인드 테스트를 거쳐 현장 선호도가 가장 높은 제품을 골랐다는 점도 영리한 판단이었습니다.

다만 우려되는 부분도 명확합니다. Dose ID가 다루는 임상 시험 데이터 분석과 백신 용량 결정은 극도로 높은 정밀도가 요구되는 영역입니다. 인간 전문가가 최종 검토를 이끈다고는 하지만, 대규모 언어 모델 특유의 환각 가능성과 통계적 오류에 대해 실무진이 지나친 기술 의존이나 자동화 편향을 갖지 않도록 통제하는 것이 필수적입니다.

산업 전반으로 보면 신약 개발의 규모의 경제를 흔드는 신호탄입니다. 수만 명의 연구 인력과 막대한 자본력으로 승부하던 전통 제약 산업에서, 고도화된 AI 에이전트를 장착한 기민한 조직이 파이프라인 개발 속도를 극적으로 단축할 수 있음을 입증한다면 글로벌 빅파마들의 조직 운영 전략도 근본적인 수정을 피하기 어려울 것입니다.