생성형 AI를 활용한 생산성 향상 USE-CASE : 연구개발(R&D) 직무

요즘 다양한 분야의 많은 실무자들이 AI 교육을 통해 새로운 도구를 익히고, 배운 AI를 실제 업무에 적용하여 생산성 향상 효과를 내는 것을 가장 중요한 목표로 삼고 있습니다. 최근에는 연구개발(R&D) 분야에서도 생성형 AI 활용이 큰 주목을 받고 있는데요. 이번 글에서는 연구개발 직무에서 생성형 AI를 활용해 반복적이고 시간 소모적인 업무를 자동화하고 효율화한 네 가지 실제 사례를 소개합니다. 각 사례는 문제 상황과 AI를 활용한 해결 방안, 그리고 구체적인 성과를 보여주며 생성형 AI의 현장 활용 가치를 보여주는 예시가 될 것입니다.

사례 1: PDF 데이터 추출 자동화

❌ 문제 상황: 식품 원재료와 배합비 데이터를 다룰 때, 수많은 인쇄본 PDF 파일에서 필요한 부분만 골라 하나씩 Excel 표로 옮겨 적는 수작업이 이루어졌습니다. 이 방식은 자료량이 많을수록 시간이 많이 걸렸습니다.

✅ AI 적용: 생성형 AI 기술을 활용해 다량의 PDF에서 특정 데이터를 자동으로 추출하는 도구를 개발했습니다. 이제 여러 PDF 파일을 한 번에 선택해 실행만 하면, 필요한 정보가 즉시 Excel 표로 정리되어 출력됩니다​.

💡 성과: 반복적인 문서 작업을 자동화함으로써 매월 약 7시간, 연 84시간(약 1.8주 분량)의 업무 시간을 절감했습니다​.

사례 2: 수분활성도 보고서 생성 자동화

❌ 문제 상황: 품질 실험 결과를 정리하는 수분활성도 보고서를 작성할 때, 정해진 Excel 템플릿에 날짜와 수치를 일일이 입력해야할 뿐만 아니라, 시료가 여러 개이면 한 시트를 복사해 반복 입력해야 했습니다. 그렇게 완성된 보고서를 PDF로 변환해 송부해야 했고, 이 작업들을 제품별로 반복해야 했습니다.

✅ AI 적용: 이러한 비효율을 줄이기 위해 생성형 AI 기반 자동화 솔루션을 도입했습니다. 담당자는 이제 날짜, 랩 넘버, 측정 수치만 입력하면 AI가 자동으로 추가 시트를 생성하고 내용을 채운 뒤, 전체 보고서를 PDF로 변환해 줍니다.

💡 성과: 보고서 작성 및 변환에 드는 시간이 크게 단축되어 매월 약 1.5시간, 연 18시간(약 2.3일 분량)의 업무 시간을 절약할 수 있었습니다.

사례 3: 전문의약품 기입 정보 판별 자동화

❌ 문제 상황: 신약 개발 데이터 관리 업무에서 수집된 약품 정보의 정확성을 검증해야 했습니다. 특히 각 약품이 전문의약품인지 확인하기 위해 관련 웹사이트를 하나씩 조회하던 방식은 데이터 양이 많을 경우 시간이 많이 걸렸습니다.

✅ AI 적용: 생성형 AI를 활용한 자동화 솔루션을 구축하여, Excel로 전달받은 원시 데이터를 기존 데이터베이스와 대조해 입력된 전문의약품 정보를 자동 검증하고, 잘못된 경우에는 바로 수정한 뒤 담당자에게 알림까지 이루어지도록 했습니다​.

💡 성과: 그 결과 매월 약 8시간, 연 96시간(약 2주 분량)의 검증 시간을 절감했습니다​.

사례 4: 식약처 건기식 회의록 요약 업무 효율화

❌ 문제 상황: 식품의약품안전처에서 건강기능식품 심의 회의록(PDF/HWP)이 간헐적으로 게시되면, 그때마다 각 제품의 인정/불인정/보완 결과와 사유를 정리해야 했습니다. 수백 건의 회의록이 쌓여 있었고, 구성은 유사해도 일일이 내용을 추출해 표로 만들려면 막대한 시간이 소요되었습니다.

✅ AI 적용: 생성형 AI 기반 요약 시스템을 도입하여, 회의록 파일이 올라올 때마다 AI가 해당 문서를 분석하고 핵심 결과와 사유를 표 형태로 요약하도록 구현했습니다​.

💡 성과: 그 결과 매월 1시간, 연 12시간(약 1.5일 분량)의 정리 시간을 절약했습니다​.

위 네 가지 사례는 생성형 AI가 연구개발 현업의 다양한 업무에 적용되어 실질적인 효율 개선을 이뤄낸 모습들입니다. '자동화 솔루션을 구축하고 개발한다'는 것이 처음에는 어렵고 난해하게 다가오기 때문에 심리적인 거부감이 들 수 있습니다. 하지만 실제로 이 모든 사례는 비개발자들이 생성형AI와의 협업을 통해 만들어낸 USE CASE입니다. 이러한 성과를 가능케 한 원동력은 AI 교육을 통해 얻은 역량을 실제 업무에 적용하려는 실무자들의 노력이었습니다.

이처럼, 교육 이후에도 직원들이 자신의 업무 흐름을 분석하고 AI로 자동화할 수 있는 부분을 꾸준히 찾아 하나씩 개선해 나갈 때 궁극적으로 조직 차원의 혁신으로 이어집니다. 결국 생성형 AI 활용은 단순한 교육에서 그치지 않고, 각 직무에서 실제로 활용한 성공 사례를 만들어내는 것이 더 중요하다는 점을 기억해야 할 것입니다.