전략
명확한 AI 비전과 소유권 및 투자 약속.
AI와 과학적·규제적 엄격성의 만남
대부분의 생명과학 조직은 AI를 탐색 단계 너머로 발전시켰지만, 배포를 반복적으로 실행할 수 있는 운영 모델을 구축한 곳은 소수에 불과합니다. 이 보고서는 그 진전을 가로막는 요인과 리더들이 무엇을 다르게 하는지 집중적으로 살펴봅니다.
들어가는 글
인공지능(AI)은 생명과학 분야 응답자들이 콘텐츠, 참여, 데이터, 운영 워크플로에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이 기회는 고객 및 의료 전문가와의 상호작용은 물론, 그러한 경험을 창출·검토·전달·측정하는 팀 전반으로 확장됩니다. 연구진은 소유권, 거버넌스, 측정 방식, 업무 방식이 AI 도입과 같은 속도로 발전하고 있는지를 묻습니다.
AI 이니셔티브는 대개 개별 기능 조직 내에서 시작되며, 각 조직은 고유한 목표, 데이터, 시스템, 책임을 가지고 있습니다. 영업 팀은 참여와 콘텐츠에 집중하는 반면, 의료·과학·기술·운영 팀은 각자의 전문성을 더합니다. 법무, 개인정보 보호, 규제, 컴플라이언스, 보안, 품질, 안전 파트너는 필수적인 감독 역할을 맡습니다. 이러한 그룹들이 별도의 의사결정 프로세스를 따를 경우, 이니셔티브를 평가하고 연계하고 확장하기가 더욱 어려워집니다.
연구 결과는 운영 모델의 문제를 지적합니다. 반복 가능한 배포를 위해서는 명확한 책임 소유권, 합의된 측정 기준, 효과적인 협업, 공유된 학습, 그리고 동료들이 새로운 업무 방식을 채택할 수 있도록 지원하는 실무자가 필요합니다. 이러한 토대는 과학적 정확성, 개인정보 보호, 보안, 접근성, 책임 있는 거버넌스, 인간의 감독, 전문가 권한을 반드시 보전해야 합니다.
이 보고서는 글로벌 전 산업 리더들에게서 더 자주 나타나는 5가지 행동 양식을 분석합니다. 이를 통해 생명과학 임원들이 각 워크플로에 적합한 검토 및 감독을 유지하면서 AI 실행력을 강화할 수 있는 실용적인 프레임워크를 제공합니다.
Matt Merritt
리서치 요약
이 보고서는 Adobe의 의뢰로 Incisiv가 수행한 글로벌 리서치를 기반으로 합니다.
조사 대상 시장
중앙유럽, 라틴아메리카, 북아메리카, 영국 및 아일랜드, 서유럽.
리더 선정 및 점수 산정 방식
이 보고서에 언급된 342명의 AI 리더는 12개 산업에 걸쳐 5,633명의 임원으로 구성된 전체 연구 모집단에서 선발되었습니다. 이는 생명과학에 국한된 그룹이 아닌 글로벌 크로스 산업 코호트입니다. 이 코호트는 생명과학 조사 결과 비교를 위한 벤치마크를 제공합니다.
성숙도 측정하기
각 조직은 6개의 운영 모델 핵심 축을 기준으로 평가되었으며, 각 축은 1~5점 척도로 채점되었습니다. 6개의 점수는 운영 모델 성숙도(OMM) 종합 지수로 통합되었습니다.
구조
예산 권한을 보유한 전담 AI 소유권입니다.
인력
AI 기반 환경에 맞게 역할과 문화가 진화하고 있습니다.
거버넌스
AI 속도에 맞게 조정된 리스크 프레임워크.
기술
파일럿을 넘어 규모 확장을 위한 인프라를 구축합니다.
워크플로
AI를 실제 업무 방식에 통합합니다.
리더 선정 기준:
리더로 선정되기 위해 조직은 두 가지 기준을 충족해야 했습니다. 운영 모델 성숙도 종합 점수가 상위 사분위 임계값인 3.27을 초과하고, AI 배포의 확장 또는 전환 단계에서 운영되어야 했습니다. 이 기준을 적용한 결과 12개 산업에 걸쳐 342명의 리더가 선정되었으며, 이는 활성 응답자 5,323명의 6%에 해당합니다.
이 명칭은 높은 운영 모델 성숙도와 결합된 고도화된 배포를 나타냅니다. 생명과학에 국한된 개념이 아니며, 인과관계를 나타내지도 않습니다. 별도의 언급이 없는 한, 리더 비교는 이 글로벌 크로스 산업 코호트를 기준으로 합니다.
개요
생명과학 응답자들은 AI를 초기 탐색 단계 너머로 발전시키고 있지만, 이를 뒷받침하는 운영 모델은 균형 있게 성장하지 못하고 있습니다. 소유권은 여전히 제한적이고, 측정은 기초적인 수준에 머무는 경우가 많으며, 비즈니스 팀과 IT 팀은 순차적인 관계로 일하는 경우가 빈번합니다. 이 보고서는 이러한 격차와 글로벌 크로스 산업 리더들에게서 더 보편적으로 나타나는 행동 양식을 살펴봅니다.
업계 현황
의 활성 생명과학 응답자가 파일럿 및 배포 단계에 집중된 프로즌 미들에 속해 있습니다. AI는 활발히 활용되고 있지만, 많은 응답자들이 아직 확장 또는 전환 단계에 도달하지 못했습니다. 이 결과는 조직들이 시간이 지남에 따라 정체되었음을 의미하지 않습니다. 현재 도입이 집중된 위치와 반복 가능한 실행 요건이 한층 까다로워지는 지점을 보여줍니다.
의 생명과학 응답자는 소속 조직에 직함과 예산 권한이 명확히 정의된 공식 AI 책임자가 있다고 답했습니다. 그 외의 경우, 책임이 여러 기능 부서, 위원회 또는 개별 프로젝트에 분산되어 있을 수 있습니다. 이런 상황에서는 각 팀이 이니셔티브의 개별 부분에 대해서만 책임을 지게 되어, 우선순위 설정, 리소스 배분, 업무 전반의 의사결정 조율을 담당할 단일 책임자가 없는 상태가 될 수 있습니다.
생명과학 응답자들은 비즈니스와 IT 간의 관계를 사일로식, 거래 중심, 또는 자문 수준으로 묘사합니다. 이러한 모델은 공동 책임 대신 개별 요청, 조언, 순차적 인수인계에 의존합니다. 연결된 콘텐츠, 데이터, 기술, 측정, 그리고 적절한 전문가 검토가 필요한 AI 이니셔티브는 더 이른 협업과 명확한 공동 성과 정의를 필요로 합니다.
리더들의 차별화된 실행 방식
342명의 글로벌 산업 전반 리더들은 운영 모델의 성숙도가 높고 확장 또는 전환 단계에서 운영됩니다. 이 그룹에서는 5가지 행동 방식이 더욱 뚜렷하게 나타납니다. 이 비교는 생명과학 응답자에게 벤치마크를 제공하지만, 특정 행동 방식이 더 나은 성과를 직접 유발했음을 의미하지는 않습니다.
리더는 명확한 직함과 예산 권한을 갖춘 공식 AI 책임자를 보유할 가능성이 5.7배 더 높습니다. 이 역할은 의료, 과학, 규정 준수, 개인 정보 보호, 안전 및 기타 전문 기능 조직의 의사 결정 권한을 유지하면서 프로그램 전반의 책임을 담당합니다.
리더의 44%가 투자 수익률을 종합적으로 측정하는 반면, 생명과학 응답자는 8%에 불과합니다. 리더들은 아직 팀이 성공의 기준에 합의할 수 있는 배포 이전 단계에서 의도한 성과, 기준선, 평가 방법을 정의합니다.
리더의 81%가 협업 또는 통합 수준에서 운영되는 반면, 생명과학 응답자는 19%에 그칩니다. 비즈니스 및 기술 팀은 업무가 정의되는 시점부터 참여하여 결과물 도출과 의도한 성과에 대한 책임을 공유합니다.
생명과학 응답자의 34%는 비난이나 반복적인 실수를 수반하는 비생산적인 실패 패턴을 보고합니다. 리더 그룹에서 이 수치는 1% 미만입니다. 리더들은 저조한 성과를 면밀히 분석하고 그 교훈을 이후 업무에 적용할 가능성이 더 높습니다.
리더의 42%는 내부 챔피언을 발굴하고 역량을 강화하는 것이 가장 영향력 있는 문화 활동이라고 꼽으며, 임원 후원(16%)과 공식 교육(11%)을 앞질렀습니다. 이러한 실무자들은 동료들이 실제 업무 맥락에서 검증된 접근 방식을 평가하는 데 도움을 줍니다.
5가지 행동 방식은 서로를 강화합니다. 명확한 책임은 초기 측정과 공동 책임을 뒷받침하고, 공유된 학습과 신뢰할 수 있는 내부 챔피언은 팀이 이러한 실천 방식을 보다 일관되게 적용하도록 돕습니다. 2부에서는 참여, 콘텐츠, 데이터, 기술, 운영, 책임 있는 감독 전반에 걸쳐 활동하는 생명과학 경영진에게 이러한 행동 방식이 어떤 의미를 가질 수 있는지 살펴봅니다.
제1부
업계 현황
조사 결과 01 — 생명과학 응답자 대다수가 프로즌 미들에 위치
활성 생명과학 응답자의 60%가 프로즌 미들에 속하며, AI 도입은 진행 중이지만 더 광범위하고 반복 가능한 실행은 여전히 제한적입니다.
생명과학 응답자들은 AI를 하나의 사용 사례와 워크플로 단위로 도입하고 있습니다. 활동은 콘텐츠, 참여, 분석 또는 운영에서 시작될 수 있으며, 각각 고유한 목표, 데이터, 시스템 및 검토 요구 사항을 갖습니다. 이를 통해 기능 조직 내 발전은 이루어지지만, 반드시 반복 가능한 전사적 접근 방식으로 이어지지는 않습니다.
프로즌 미들은 파일럿 또는 배포 단계에 있는 생명과학 응답자의 60%를 의미합니다. 이 단계들은 AI가 탐색 단계를 넘어섰음을 보여주지만, 응답자들이 해당 단계에 얼마나 오래 머물렀는지는 나타내지 않습니다. 이 조사 결과는 시간 기반의 정체가 아닌, 배포 단계에 집중된 현상을 보여줍니다.
이 집중 현상을 극복하려면, 팀이 파일럿 단계에서 미결로 남겨질 수 있는 의사결정들을 연결해야 합니다. 명확한 책임 소유권, 데이터 액세스, 합의된 측정 기준, 명확한 의사결정 권한은 비즈니스, 기술, 감독 파트너가 어떤 이니셔티브를 계속하고, 변경하고, 확장할지 평가하는 데 도움이 됩니다. 생명과학 응답자들의 경우, 과학적 정확성, 개인정보 보호, 보안, 접근성, 인간 감독, 전문 기능 조직의 권한 유지도 발전의 핵심 요소입니다.
조사 결과 02 — 생명과학 응답자 6명 중 1명만이 공식 AI 책임자를 지정
지정된 책임자가 없으면, 우선순위, 예산, 조정에 대한 명확한 권한 없이 여러 기능 조직에 걸쳐 책임이 분산될 수 있습니다.
생명과학의 AI 이니셔티브에는 상업, 의학, 과학, 데이터, 기술, 운영, 감독 팀이 관여할 수 있습니다. 각 팀은 서로 다른 의사결정이나 실행 단계를 담당할 수 있습니다. 이처럼 책임이 여러 그룹에 분산될 경우, 팀들은 경쟁적인 우선순위 조율, 자원 배분, 추진할 이니셔티브 결정에 어려움을 겪을 수 있습니다.
생명과학 분야 응답자 중 명확한 직함과 예산 권한을 갖춘 공식 AI 책임자가 있다고 답한 비율은 16%에 불과합니다. 그 외 조직에서는 AI 책임이 파트타임으로 분산되거나 위원회 주도로 운영되거나 프로젝트별로 개별 배정되는 경우가 많아, 서로 다른 목표와 우선순위를 가진 팀 간의 합의에 의사결정을 의존하게 됩니다.
공식 책임자를 지정하면 우선순위, 자금 조달, 조정, 결과에 대한 책임 체계를 명확히 확립할 수 있습니다. 다만 이것이 한 임원에게 의료, 과학, 규제, 법률, 개인정보, 보안, 품질, 안전에 관한 단독 결정권을 부여하는 것은 아닙니다. 책임자는 각 의사결정에 파트너를 참여시키고, 단계별로 누가 권한을 갖는지 명확히 하며, 해당 사용 사례에 적합한 거버넌스 체계 안에서 업무가 원활히 진행되도록 해야 합니다.
Finding 03 — 생명과학 AI 사용 사례 요청 100건 중 단 11건만 프로덕션 도달
가장 큰 감소는 컴플라이언스 및 검증 심사 단계에서 발생하며, 이는 실현 가능성, 가치, 감독을 반드시 함께 고려해야 하는 이유를 잘 보여줍니다.
AI 사용 사례를 아이디어에서 프로덕션으로 발전시키려면 비즈니스, 기술, 감독 팀 전반에 걸친 의사결정이 필요합니다. 생명과학 퍼널은 초기 평가, 컴플라이언스 및 검증 심사, 보안 평가, 통합, 예산 승인, 프로덕션 출시 단계를 거쳐 사용 사례를 추적합니다. 각 단계에서는 해당 업무를 계속 진행할 준비가 되었는지를 점검합니다.
생명과학 분야 응답자들은 AI 사용 사례 요청 100건 중 11건이 프로덕션에 도달한다고 추정합니다. 가장 큰 감소는 컴플라이언스 및 검증 심사 단계에서 발생합니다. 이러한 결과가 감독 과정을 장애물로 만드는 것은 아닙니다. 오히려 실현 가능성, 근거, 데이터, 거버넌스, 위험, 승인 요건을 사전에 충분히 검토해야 한다는 점을 보여줍니다.
더욱 체계적인 프로세스는 아이디어 발굴 단계에서부터 가치 창출, 기술 구현, 전문가 검토를 담당하는 인력을 한자리에 모읍니다. 이들은 필요한 데이터를 파악하고, 시스템 소유권을 확립하며, 평가 기준을 정의하고, 공식 검토에 앞서 어떤 승인이 필요한지를 미리 결정할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 과학, 의료, 규제, 개인정보, 보안, 품질, 안전 요건을 약화시키지 않으면서 실현 가능성과 가치를 함께 평가할 수 있습니다.
Finding 04 — 생명과학 응답자 대다수, 여전히 업무 인계 방식으로 비즈니스와 IT 관리
응답자의 81%는 공동 책임을 기반으로 구축된 협력 모델이 아닌, 사일로화·거래적·자문적 관계 방식으로 운영합니다.
AI 이니셔티브를 추진하려면 비즈니스 팀은 근거가 축적됨에 따라 콘텐츠, 참여, 운영 의사결정을 지속적으로 조정해야 합니다. 기술 팀 역시 데이터, 시스템, 통합, 통제 방식을 함께 적응시켜야 합니다. 순차적 인수인계 방식은 협력을 더욱 어렵게 만듭니다.
생명과학 분야 응답자의 81%는 비즈니스와 IT(정보기술) 간 관계를 사일로형, 거래형, 자문형으로 설명합니다. 이러한 모델에서 비즈니스 팀은 요청을 제출하고 IT는 시스템이나 조언을 제공하지만, 결과에 대한 책임을 공동으로 지지는 않습니다. 문제는 큐, 검토, 승인 단계를 거치며 부서 간에 전달될 수 있습니다.
협업형 및 통합형 관계는 더 이른 단계에서 시작됩니다. 비즈니스, 기술, 데이터, 그리고 관련 감독 파트너들이 함께 사용 사례를 정의하고, 성공 기준에 합의하며, 개발이 진행되기 전에 제약 사항을 파악합니다. 공동 목표와 핵심 결과를 공유하면 제공과 측정 전반에 걸쳐 공동 책임을 유지할 수 있습니다. 생명과학 응답자들에게 이 접근 방식은 한 부서가 다른 부서에 검토와 최종 승인을 넘긴 후가 아니라, 작업이 구체화되는 단계에서 데이터, 통합, 개인정보 보호, 보안, 과학적, 규제, 운영 관련 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Finding 05 — 생명과학 응답자들에게 여전히 드문 종합적인 AI 측정
생명과학 분야 응답자의 대부분은 기초적인 수준의 측정만을 보고하고 있어, 의도한 성과를 평가하고 비교하기 어렵습니다.
AI가 생명과학 워크플로의 일부가 되면서, 팀은 단순한 활동 지표를 넘어 더 많은 것을 측정해야 합니다. 생성된 콘텐츠, 처리된 요청, 도달한 오디언스, 절감된 시간 등을 추적할 수 있습니다. 이러한 측정 지표는 도입 현황과 효율성을 보여줄 수 있지만, 해당 이니셔티브가 비즈니스, 인력, 운영, 고객, 의료 전문가, 환자 관련 의도한 성과를 실질적으로 개선했는지는 입증하지 못합니다.
효과적인 성과 측정은 배포 이전부터 시작됩니다. 팀은 의도한 성과를 정의하고, 기준선을 기록하며, 결과 평가 방식에 합의해야 합니다. 사용 사례에 따라 측정 항목은 참여도, 콘텐츠 성과, 프로세스 품질, 생산성, 비용 또는 기타 승인된 성과를 포함할 수 있습니다. 과학적, 의학적, 규제, 개인정보 보호, 보안, 접근성, 안전 요건은 평가와 별도로 취급하는 것이 아닌, 관련이 있는 경우 출시 단계부터 통합되어야 합니다.
배포 전 측정은 최초 비교 기준을 보호합니다. 워크플로의 동작, 타이밍 또는 결과물이 변경되면 기준선을 재구성하기 어려울 수 있습니다. 명확한 측정 기준은 어떤 이니셔티브를 계속 추진하고, 조정하고, 확대해야 하는지 경영진이 판단할 수 있는 근거를 제공합니다.
파트 2
리더들의 차별화된 실행 방식
리더 행동 01 — 공식 AI 책임자 지정으로 AI 발전하기
생명과학 분야의 AI 업무는 콘텐츠, 참여, 데이터, 기술, 운영, 전문가 검토 등 다양한 영역에 걸쳐 있습니다. 파트타임 담당자, 위원회, 애드 혹 프로젝트 리더는 프로그램 전반에서 경쟁하는 우선순위를 조정하거나 자원을 배분할 권한 없이 개별 업무만 조율하는 데 그칠 수 있습니다. 각 팀이 자체 역할 범위 내에서 업무를 계속하는 동안 의사 결정은 미뤄질 수 있습니다.
리더는 명확한 직책과 예산 권한을 갖춘 공식 AI 책임자를 보유할 가능성이 5.7배 높습니다. 공식 책임자는 우선순위를 설정하고, 예산을 조율하며, 공통 측정 기준을 수립하고, 참여 부서 전반의 의사 결정을 조율할 수 있습니다. 이러한 책임 체계는 운영 모델 실행도 뒷받침합니다. 리더는 비즈니스와 기술의 협업적 관계를 바탕으로 운영하고, 배포 시작 시점부터 투자 수익률을 종합적으로 측정할 가능성이 더 높습니다.
이 역할은 조직 중립적이며 비즈니스, 기술, 데이터, 거버넌스 파트너를 연결할 만큼 폭넓어야 합니다. 그 권한은 우선순위, 자원, 조정, 결과를 포괄합니다. 이 역할은 의료, 과학, 임상, 규제, 법무, 개인정보 보호, 보안, 품질, 안전 팀의 권한을 대체하지 않습니다. 보고 체계와 검토 프로세스는 기존대로 유지될 수 있습니다.
리더 행동 02 — 배포 전 성공 기준 정의하기
리더의 44%는 투자 수익률을 종합적으로 측정하는 반면, 생명과학 응답자는 8%에 불과합니다.
Leaders는 배포 결정이 확정되기 전에 성과 측정 체계를 수립합니다. 44%는 포괄적인 투자 수익률 프레임워크를 보유하고 있는 반면, 생명과학 응답자는 8%에 불과합니다. Leader 집단 전반에서 측정 체계가 마련되어 있는 한편, 일부 생명과학 응답자는 측정 체계가 전혀 없다고 답했습니다. 이를 통해 Leaders는 투자 집행, 우선순위 설정, 사업 확장 또는 재설계 결정을 내리기에 앞서 더 일찍 근거 데이터를 확보할 수 있습니다.
이니셔티브를 시작하기 전, 팀은 의도한 성과를 정의하고, 기준선을 기록하며, 성과 평가 방법에 합의합니다. 측정 지표는 사용 사례에 적합하게 설계되어야 하며, 참여도, 콘텐츠 효과성, 프로세스 품질, 생산성, 비용, 직원 경험 또는 기타 결과를 다룰 수 있습니다. 비즈니스, 데이터, 기술 및 전문가 팀은 이니셔티브를 지속, 변경 또는 확장하는 의사결정을 뒷받침할 근거가 무엇인지 함께 합의해야 합니다.
워크플로가 변경되면 기준선이 사라질 수 있기 때문에 시점이 매우 중요합니다. 새로운 콘텐츠, 참여 패턴, 운영 단계 또는 의사결정 프로세스는 팀이 비교하려 했던 조건을 바꿔놓을 수 있습니다. 출시 전에 시작 지점과 평가 방법을 기록해 두면, 활동 측정 지표를 비즈니스, 과학적, 의학적 또는 환자 성과로 오해하지 않고 임원진이 결과를 책임감 있게 해석하는 데 도움이 됩니다.
리더 행동 03 — 비즈니스 및 기술 팀의 성과 공유
Leaders의 81%가 협업 또는 통합 수준으로 운영되며, 이는 생명과학 응답자 19%와 비교됩니다.
생명과학에서의 AI 지원 업무는 서로 다른 팀이 관리하는 콘텐츠, 데이터, 워크플로, 기술 시스템에 의존하는 경우가 많습니다. 순차적 관계에서는 요구사항, 근거, 액세스 또는 측정이 부서 간에 이동해야 할 때마다 마찰이 발생합니다. 사일로형 및 거래형 모델은 업무를 분리하는 반면, 협의형 관계는 성과에 대한 공동 책임 없이 조언만 제공합니다.
전 세계 342명의 다양한 산업 분야 Leaders 중 81%가 협업 또는 통합 수준으로 운영되며, 이는 생명과학 응답자 19%와 비교됩니다. Leaders는 이니셔티브를 정의하는 단계부터 비즈니스, 기술, 데이터 및 관련 파트너를 참여시킵니다. 이들은 완성된 요청을 이관하는 방식 대신, 처음부터 함께 범위를 개발합니다.
공동 책임은 실행, 검토, 측정 단계 전반에 걸쳐 지속됩니다. 팀이 동일한 목표와 핵심 결과를 공유할 때, 의사결정 방식, 거버넌스 요건, 평가가 모두 같은 방향으로 움직입니다. 생명과학 조직에서 진정한 파트너십이란, 전문 기능 조직의 권한과 전문성이 필요한 시점에 이들을 업무에 참여시키는 동시에, 의도한 성과에 대한 책임이 팀 전체에서 가시적으로 유지되도록 하는 것을 의미합니다.
리더 행동 04 — 리더가 저성과를 공동 학습으로 전환하기
생명과학 분야 응답자의 34%가 비난이나 실패 반복을 수반하는 비생산적 실패 패턴을 보고했습니다. 리더 그룹에서는 이 수치가 1% 미만에 그쳤습니다.
AI 이니셔티브가 항상 기대한 대로 성과를 내는 것은 아닙니다. 생명과학 분야에서는 팀이 고정된 기획·검토·실행 주기 안에서 운영되는 경우가 많아, 저성과 원인을 충분히 분석하지 않고 넘어가려는 유혹이 생기기 쉽습니다. 책임을 방어적으로 전가하거나 같은 실수를 반복하면, 조직은 다음 배포나 워크플로 의사결정을 개선하는 데 활용할 수 있는 중요한 근거를 잃게 됩니다.
생명과학 분야 응답자의 34%가 비난이나 실패 반복을 수반하는 비생산적 실패 패턴을 보고한 반면, 342명의 글로벌 다산업 분야 리더 그룹에서는 이 수치가 1% 미만에 그쳤습니다. 이 비교는 리더 그룹이 저성과를 은폐하거나 이후 AI 업무에서 반복하는 대신, 분석·공유·적용할 수 있는 정보로 활용하는 경향이 훨씬 높다는 점을 명확히 보여줍니다.
학습 문화는 정기적인 운영 검토를 통해 가시화됩니다. AI 소유자는 팀이 무슨 일이 발생했는지, 왜 발생했는지, 무엇을 바꿔야 하는지를 파악할 수 있는 시간을 마련합니다. 의료, 과학, 규제, 개인정보 보호, 보안, 품질, 안전 분야의 관련 파트너는 수정 가능한 실행 문제와 컨트롤이나 에스컬레이션이 필요한 우려 사항을 구분하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이렇게 얻은 교훈은 이후 업무에 반영할 수 있습니다.
리더 행동 05 — 리더가 검증된 실무자의 솔선수범을 지원하기
리더의 42%가 내부 챔피언을 발굴하고 역량을 강화하는 것이 가장 영향력 있는 문화 활동이라고 답했습니다.
동료가 익숙한 업무에서 AI를 효과적으로 활용하는 모습을 직접 볼 때, 사람들은 AI를 도입할 가능성이 높아집니다. 생명과학 분야에서는 콘텐츠, 고객 참여, 분석, 운영, 기술, 의료, 과학 또는 다른 직능에서 일하는 실무자가 그 역할을 맡을 수 있습니다. 친숙한 워크플로와 적절한 거버넌스 체계 안에서 유용한 접근 방식을 직접 보여줄 때 신뢰가 형성됩니다.
리더의 42%가 내부 챔피언을 발굴하고 역량을 강화하는 것을 가장 효과적인 문화적 실천 과제로 꼽았으며, 이는 임원 후원(16%)과 공식 교육(11%)을 앞선 수치입니다. 리더들은 검증된 실무자에게 인정과 지원, 그리고 인접 팀이 접근 방식을 평가하고 적용하도록 돕는 권한을 부여합니다. 영향력은 직함이 아닌 실증된 성과를 통해 커집니다.
챔피언은 소유권, 교육, 또는 전문가 검토를 대체하지 않습니다. 오히려 무엇이 효과적이었는지 문서화하고, 어디에 적용 가능한지 설명하며, 어떤 조건이 다른지 파악함으로써 이러한 구조를 실무와 연결합니다. 리더는 시간, 예산, 전문성 접근 기회, 명확한 경계를 제공하여 챔피언을 지원할 수 있습니다. 생명과학 응답자들에게 이는 각 사용 사례에 필요한 감독 체계를 유지하면서 근거 기반으로 도입을 확산하는 데 도움이 됩니다.
추천
운영 모델을 구축하는 5가지 실천 방안
이러한 실천 방안은 리더의 행동 방식을 생명과학 임원진을 위한 구체적인 단계로 전환합니다. 조직 전체를 전면적으로 재설계하는 대신, 기존 비즈니스, 의료, 과학, 데이터, 기술, 거버넌스 역량을 기반으로 구축됩니다.
- 프로그램 전반을 아우르는 권한을 가진 AI 소유자 한 명을 지정하세요.
AI 우선순위, 조정, 성과에 대한 명확한 임무와 예산 권한을 보유한 담당 임원을 임명하세요. 이 역할은 조직 전반에 걸쳐 협력할 수 있는 위치라면 어느 직능에든 둘 수 있습니다. 기존 보고 체계와 전문가 의사결정 권한은 그대로 유지되어야 합니다. 소유자는 각 이니셔티브에 필요한 비즈니스, 기술, 데이터 및 감독 파트너를 소집하고, 자원 갈등을 해결하며, 과학·의료·규제·개인정보 보호·보안·품질·안전 관련 판단이 적절한 자격을 갖춘 팀에 남아 있도록 보장해야 합니다. - 다음 배포 전에 의도한 성과를 먼저 정의하십시오.
모든 AI 이니셔티브에서는 업무를 진행하기 전에 비즈니스, 인력, 운영, 고객, 의료 전문가, 환자 관련 의도한 성과를 명확히 정의해야 합니다. 현행 프로세스 대비 기준선을 설정하고 결과 평가 방식에 합의하십시오. 참여하는 기능 및 전문 파트너들은 활동 지표와 성과 지표를 명확히 구분하고, 정확성, 개인 정보 보호, 보안, 접근성, 품질, 안전성, 인간 감독 요건을 평가 계획에 반영해야 합니다. - 비즈니스와 기술 팀이 초기 단계부터 공동 책임을 지도록 하십시오.
사용 사례를 정의하는 시점부터 비즈니스, 데이터, 기술 및 관련 거버넌스 팀을 함께 참여시키십시오. 완성된 요청을 부서 간에 순차적으로 넘기는 방식 대신, 게재 및 의도한 성과를 위한 공동 목표와 핵심 결과를 수립하십시오. 개발을 시작하기 전에 데이터 액세스, 시스템 소유권, 통합 요건, 검토 책임, 의사결정 권한을 명확히 정리하십시오. 공동 책임 체계는 필요한 전문가 검토나 승인을 약화시키지 않으면서, 업무가 형성되는 과정에서 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. - 운영 검토에 체계적인 학습을 도입하십시오.
AI 담당자와 참여 팀이 예상대로 수행된 사항, 기대에 미치지 못한 사항, 개선이 필요한 사항을 정기적으로 검토하는 체계를 마련하십시오. 수정 가능한 게재 문제와 에스컬레이션이나 별도 통제가 필요한 과학적·의학적·규제·개인 정보 보호·보안·품질·안전 관련 사안을 명확히 구분하십시오. 의사결정 사항을 기록하고 관련 교훈을 다른 팀과 공유하십시오. 리더는 팀이 성과 부진을 숨기거나 원래 일정만을 고집하는 행태를 용인하지 말고, 정확한 보고와 적극적인 개선 노력에 보상을 제공해야 합니다. - 검증된 실무자들이 성과를 확장할 수 있도록 지원하십시오.
적절히 관리되는 특정 워크플로에서 AI를 효과적으로 활용한 실무자를 발굴하십시오. 그들에게 접근 방식을 문서화하고 인접한 팀 한 곳이 이를 평가하는 데 도움을 줄 수 있도록 충분한 시간, 합당한 인정, 소규모 예산, 필요한 전문 지식에 대한 액세스를 제공하십시오. 챔피언들은 해당 실천 방식이 효과적이었던 조건, 평가에 활용된 근거, 반드시 유지해야 할 경계를 명확히 설명해야 합니다. 그들의 역할은 신뢰할 수 있는 사례를 통해 도입을 지원하는 것이지, 공식 소유권, 교육, 거버넌스, 전문가 권한을 대체하는 것이 아닙니다.
준비 태세는 운영 모델에 달려 있습니다
생명과학 분야 응답자들은 AI를 초기 탐색 단계 너머로 이끌었지만, 도입만으로는 반복 가능한 실행이 보장되지 않습니다. 연구 결과는 보다 실질적인 요구 사항을 가리킵니다. 바로 가치 창출, 실행, 감독을 담당하는 팀 전반에 걸쳐 소유권, 측정, 협업, 학습, 도입을 유기적으로 연결하는 운영 모델입니다.
글로벌 전 산업 분야 리더들은 유용한 벤치마크를 제시합니다. 이들은 공식적인 책임자를 임명하고, 배포 전에 성공 기준을 정의하며, 비즈니스와 기술 전반에 걸쳐 책임을 공유하고, 성과 부진에서 교훈을 얻으며, 검증된 실무자에게 권한을 부여할 가능성이 더 높습니다. 생명과학 분야 경영진에게 이러한 행동 방식은 각 사용 사례에 적합한 과학적 정확성, 개인 정보 보호, 보안, 접근성, 형평성, 책임감 있는 거버넌스, 안전, 그리고 인간 감독과 함께 적용될 때 비로소 의미를 갖습니다.
다음 단계는 우선순위가 높은 워크플로를 하나 선택하고, 추가 투자 전에 운영 결정 사항을 명확히 하는 것입니다. 책임자를 지정하고, 전문 권한을 가진 팀을 파악하며, 기준선과 의도한 성과를 설정하고, 실행·검토·학습 방식에 합의해야 합니다. 이를 통해 해당 이니셔티브를 지속, 변경 또는 확장할지 결정하는 체계적인 출발점을 마련할 수 있습니다.
Adobe 정보
Adobe는 조직이 강력한 디지털 경험을 창출할 수 있도록 지원합니다. 고객 경험 관련 제품과 서비스 포트폴리오는 비즈니스가 모든 접점을 맥락에 맞게 이해하고, 각 고객이 현재 필요로 하는 것을 파악하며, 충성도를 높이고 성장을 이끄는 디지털 경험을 설계하고 제공할 수 있도록 돕습니다. 자세한 내용은 adobe.com을 방문하세요.
Incisiv 소개
Incisiv는 10년에 가까운 업계 트렌드 데이터를 1차 리서치, 메시지 아키텍처, 콘텐츠 개발과 결합한 업계 인사이트 및 전략 전문 기업입니다. 기업들이 변화에 효과적으로 대응하고, 솔루션을 평가하며, 성장 기회를 발굴할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 incisiv.com을 방문하세요.
추천 리소스
Title
과학은 준비되었습니다. 워크플로는 아직입니다.
cardDate
2026-09-30
cardImage
CardDescription
새로운 Adobe 연구가 생명과학 기업 중 실제 운영 단계에 도달한 조직과 평가 단계에 머물러 있는 조직을 가르는 요인을 밝혀냅니다.
primaryTag
caas:content-type/report
Tags
caas:content-type/report, caas:industry/healthcare
