최근 국내 제약바이오 기업들 사이에서는 단순히 새로운 약을 찾아내는 것을 넘어, 회사 운영 전체를 인공지능(AI) 체제로 바꾸는 이른바 '전사적 AI 전환(AX)'이 한창입니다. 그동안 AI가 연구소 안에서 복잡한 단백질 구조를 계산하는 용도로 주로 쓰였다면, 이제는 약을 만드는 공장의 온도를 조절하고 복잡한 허가 서류를 정리하며 경영진의 중요한 의사결정까지 돕는 '똑똑한 비서' 역할을 톡톡히 해내고 있습니다. 업계에서는 이러한 변화가 한국 바이오 산업의 체질을 완전히 바꿀 중요한 전환점이 될 것으로 보고 있습니다.

사실 제약업계에서 AI는 낯선 손님이 아닙니다. 수만 명의 환자 데이터를 분석해 어떤 물질이 병을 고치는 데 효과가 있을지 예측하는 기술은 이미 널리 쓰이고 있죠. 하지만 최근의 흐름은 그 범위가 훨씬 넓어졌다는 데 의미가 있습니다. 'AX'라고 불리는 이 움직임은 생산 시설의 효율을 높이고, 까다로운 품질 관리 과정을 자동화하며, 심지어 정부에 제출해야 하는 복잡한 인허가 서류를 AI가 초안을 잡는 단계까지 나아가고 있습니다. 기업들이 이처럼 AI에 매달리는 이유는 명확합니다. 한 번 약을 개발하는 데 들어가는 막대한 비용과 시간을 줄이지 않고서는 글로벌 경쟁에서 살아남기 힘들다는 판단 때문입니다.

실제로 삼성바이오로직스를 비롯한 주요 기업들은 차세대 바이오 기술에 대한 투자를 대폭 늘리고 있습니다. 최근 주식시장에서 화제가 된 파로스아이비오가 엔비디아와 협력하는 사례나 대원제약이 시장에서 주목받는 현상 역시 이러한 AI 기술력에 대한 기대감이 반영된 결과입니다. 여기서 한 가지 생각해볼 점은, AI가 단순히 사람의 일손을 돕는 것을 넘어 경영진의 판단을 뒷받침하는 핵심 데이터로 활용되고 있다는 사실입니다. 복잡한 시장 상황 속에서 어떤 사업에 투자할지, 어떤 위험이 있을지를 AI가 분석해주면 경영진은 훨씬 정교한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

시장의 분위기도 뜨겁습니다. 2026년 6월 현재, 코스피 지수가 8,000선을 돌파하는 등 주식시장이 강세를 보이는 가운데 바이오 업종에 대한 투자자들의 관심도 어느 때보다 높습니다. 미국의 트럼프 행정부 재집권과 한국의 이재명 정부 출범 이후 기술 패권 경쟁이 치열해지면서, '기술 자립'의 핵심인 AI와 바이오의 결합은 국가 전략 차원에서도 중요해졌습니다. 특히 높은 환율과 고금리 상황이 지속되는 경제 환경 속에서, 적은 비용으로 최대의 효과를 내야 하는 제약사들에게 AI는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 도구가 되었습니다.

물론 숙제도 남아있습니다. AI를 제대로 다룰 수 있는 전문 인력을 구하는 것이 쉽지 않고, 회사의 중요한 데이터가 밖으로 새어 나가지 않도록 보안을 강화하는 일도 중요합니다. 또한, AI가 내린 결정에 대해 보건 당국이 얼마나 신뢰를 보낼 것인가에 대한 사회적 합의도 필요합니다. 하지만 분명한 것은 AI가 이제 실험실을 나와 사무실과 공장 곳곳으로 퍼져나가고 있다는 점입니다. 약을 만드는 과정을 혁신하고 경영의 군더더기를 걷어내는 AI 전환의 결과가 앞으로 우리 제약바이오 기업들의 성적표를 결정지을 것으로 보입니다.

최근 국내 제약바이오 기업들 사이에서는 단순히 새로운 약을 찾아내는 것을 넘어, 회사 운영 전체를 인공지능(AI) 체제로 바꾸는 이른바 '전사적 AI 전환(AX)'이 한창입니다. 그동안 AI가 연구소 안에서 복잡한 단백질 구조를 계산하는 용도로 주로 쓰였다면, 이제는 약을 만드는 공장의 온도를 조절하고 복잡한 허가 서류를 정리하며 경영진의 중요한 의사결정까지 돕는 '똑똑한 비서' 역할을 톡톡히 해내고 있습니다. 업계에서는 이러한 변화가 한국 바이오 산업의 체질을 완전히 바꿀 중요한 전환점이 될 것으로 보고 있습니다.

사실 제약업계에서 AI는 낯선 손님이 아닙니다. 수만 명의 환자 데이터를 분석해 어떤 물질이 병을 고치는 데 효과가 있을지 예측하는 기술은 이미 널리 쓰이고 있죠. 하지만 최근의 흐름은 그 범위가 훨씬 넓어졌다는 데 의미가 있습니다. 'AX'라고 불리는 이 움직임은 생산 시설의 효율을 높이고, 까다로운 품질 관리 과정을 자동화하며, 심지어 정부에 제출해야 하는 복잡한 인허가 서류를 AI가 초안을 잡는 단계까지 나아가고 있습니다. 기업들이 이처럼 AI에 매달리는 이유는 명확합니다. 한 번 약을 개발하는 데 들어가는 막대한 비용과 시간을 줄이지 않고서는 글로벌 경쟁에서 살아남기 힘들다는 판단 때문입니다.

실제로 삼성바이오로직스를 비롯한 주요 기업들은 차세대 바이오 기술에 대한 투자를 대폭 늘리고 있습니다. 최근 주식시장에서 화제가 된 파로스아이비오가 엔비디아와 협력하는 사례나 대원제약이 시장에서 주목받는 현상 역시 이러한 AI 기술력에 대한 기대감이 반영된 결과입니다. 여기서 한 가지 생각해볼 점은, AI가 단순히 사람의 일손을 돕는 것을 넘어 경영진의 판단을 뒷받침하는 핵심 데이터로 활용되고 있다는 사실입니다. 복잡한 시장 상황 속에서 어떤 사업에 투자할지, 어떤 위험이 있을지를 AI가 분석해주면 경영진은 훨씬 정교한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

시장의 분위기도 뜨겁습니다. 2026년 6월 현재, 코스피 지수가 8,000선을 돌파하는 등 주식시장이 강세를 보이는 가운데 바이오 업종에 대한 투자자들의 관심도 어느 때보다 높습니다. 미국의 트럼프 행정부 재집권과 한국의 이재명 정부 출범 이후 기술 패권 경쟁이 치열해지면서, '기술 자립'의 핵심인 AI와 바이오의 결합은 국가 전략 차원에서도 중요해졌습니다. 특히 높은 환율과 고금리 상황이 지속되는 경제 환경 속에서, 적은 비용으로 최대의 효과를 내야 하는 제약사들에게 AI는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 도구가 되었습니다.

물론 숙제도 남아있습니다. AI를 제대로 다룰 수 있는 전문 인력을 구하는 것이 쉽지 않고, 회사의 중요한 데이터가 밖으로 새어 나가지 않도록 보안을 강화하는 일도 중요합니다. 또한, AI가 내린 결정에 대해 보건 당국이 얼마나 신뢰를 보낼 것인가에 대한 사회적 합의도 필요합니다. 하지만 분명한 것은 AI가 이제 실험실을 나와 사무실과 공장 곳곳으로 퍼져나가고 있다는 점입니다. 약을 만드는 과정을 혁신하고 경영의 군더더기를 걷어내는 AI 전환의 결과가 앞으로 우리 제약바이오 기업들의 성적표를 결정지을 것으로 보입니다.