아는 MR 넘어 대화하는 MR…AI 의사와 실전까지 훈련

• 지명컨설팅 AI Training Center 집중 분석
• 맞춤 학습·구술 평가·AI Doctor 훈련·역량 진단 연결
• 20년 제약바이오 전문성 기반…범용 AI 솔루션과 차별화

[데일리팜=이석준 기자] 아는 것만으로는 부족하다. 설명할 수 있어야 한다.

AI 시대 MR(Medical Representative·영업사원) 교육의 목표도 달라지고 있다. 제품과 질환을 익히는 데서 끝나지 않는다. 의료진 앞에서 자기 언어로 설명하고 질문과 반론에 대응할 수 있는 역량까지 요구된다.

이 같은 교육 방식을 구현한 것이 지명컨설팅의 AI Training Center다. AI가 학습부터 평가, 실전 훈련, 역량 진단까지 하나의 흐름으로 연결하는 교육 플랫폼이다.

권진숙 지명컨설팅 대표는 "강의를 많이 듣는다고 역량이 만들어지지는 않는다"며 "반복 연습과 객관적인 피드백, 데이터 기반 훈련이 함께 이뤄져야 실제 현장에서 설명하고 대화할 수 있는 MR을 키울 수 있다"고 말했다.

AI Training Center의 차별점은 Healthcare 전문성이다. 범용 AI에 고객사 자료를 학습시키는 수준이 아니라 20년 넘게 제약바이오 교육 현장에서 축적한 질환·기전·제품·마케팅 이해를 교육 과정 전반에 반영했다.

AI 생성 이미지

교육 과정은 다섯 단계로 구성된다.

첫 단계는 맞춤형 커리큘럼이다. 고객사가 보유한 질환·제품·경쟁약·마케팅 전략·브로슈어·논문 등을 반영한다. 자체 자료가 부족하면 지명컨설팅의 기존 콘텐츠를 활용하거나 목적에 맞춰 새로 개발한다.

두 번째는 AI 기반 1대1 학습이다. AI 튜터가 학습자와 실시간으로 묻고 답하며 이해도를 확인하고 부족한 부분을 반복해서 보완한다. 정해진 콘텐츠를 일방적으로 제공하는 기존 이러닝과 차별화한 방식이다.

세 번째는 AI 기반 학습 평가다. 객관식과 주관식뿐 아니라 구술형 평가를 제공한다. 학습자가 내용을 자기 언어로 설명하도록 설계해 실제 현장에서 필요한 설명 역량을 확인한다.

네 번째는 AI Doctor 대화 훈련이다. 학습자는 고객사의 마케팅 전략과 목표 고객을 반영한 가상 의료진과 제품 설명, 질문, 반론 대응을 반복한다. 훈련 직후에는 셀링 스킬과 메시지, 반대 대응 전략을 분석한 개인 리포트를 제공받고 부족한 부분만 다시 훈련할 수 있다.

실제 셀링 스킬 교육에서는 전체 대면 교육 시간의 30% 이상을 AI Doctor 훈련에 활용하고 있다.

마지막은 학습·역량 진단이다. AI가 학습과 실전 훈련 데이터를 종합해 개인별 강점과 개선점을 분석하고 교육 담당자와 영업 관리자에게 코칭 포인트를 제공한다.

사용 데이터가 충분히 축적되면 개인과 고객사의 수준을 제약바이오 산업 전반과 비교하는 것도 가능하다. 자사 인력이 업계에서 어느 수준인지 객관적으로 확인할 수 있는 지표로 활용할 수 있다는 설명이다.

권 대표는 AI Training Center의 차별점을 ▲Healthcare 전문성을 반영한 교육 설계 ▲실제 업무를 반영한 평가와 AI Doctor 훈련 ▲산업 전반과 비교 가능한 역량 데이터로 정리했다.

그는 "교육의 목표는 무엇을 아는지 확인하는 데 있지 않다"며 "자신의 언어로 설명하고 고객과 대화할 수 있는 역량까지 만들어야 한다"고 말했다.

다만 잘 훈련된 역량만으로 성과가 완성되는 것은 아니다. 누구를 만나고 어디에 집중할지에 대한 실행 전략이 함께 필요하다. 지명컨설팅이 AI Training Center와 함께 AI Commercial Excellence 플랫폼 '멜리사(Melissa)'를 준비한 이유다.

권진숙 지명컨설팅 대표

아래는 권진숙 대표와의 일문일답

-AI Training Center는 기존 AI 교육 솔루션과 무엇이 가장 다릅니까.

요즘 AI 튜터나 1대1 학습을 내세운 서비스는 많습니다. 저희가 가장 고민한 것도 무엇으로 차별화할 것인가였습니다. 답은 Healthcare 전문성이었습니다.

20여 년간 제약바이오 현장에서 쌓은 이해가 커리큘럼 설계부터 테스트와 훈련, 역량 진단까지 시스템 전반에 녹아 있습니다. 단순히 고객사가 준 자료를 AI에 올리는 것과는 다릅니다.

-교육 과정을 학습·평가·훈련·진단으로 연결한 이유는 무엇입니까.

강의를 듣는다고 바로 역량이 생기지는 않습니다. 여러 고객과 상황을 겪으며 성공과 실패를 반복하고, 그 과정에서 자신의 대화를 계속 다듬어야 합니다.

하지만 실제 현장에서는 충분한 연습 기회를 확보하기 어렵습니다. 잘 안 된 미팅을 두고 "오늘 분위기가 안 좋았나 보다"라고 넘기면 같은 실수를 반복하게 됩니다.

그래서 안전하게 반복할 수 있는 연습 환경과 즉각적이고 구체적인 피드백, 자신의 강점과 약점을 데이터로 확인하고 다시 훈련하는 과정이 필요했습니다. 감이 아니라 측정에 근거해 성장하는 구조입니다.

-AI Doctor는 실제 현장을 얼마나 반영했습니까.

일정 수준 이상 학습 목표에 도달하면 롤플레이나 프레젠테이션 훈련으로 넘어갑니다. 학습자는 고객사의 마케팅 전략을 반영한 목표 고객 페르소나의 AI Doctor와 대화합니다. 제품을 설명하고 질문을 받고 반론에 대응합니다.

훈련 직후 1분 안에 개인 리포트를 제공합니다. 지명컨설팅의 셀링 모델을 기준으로 셀링 스킬과 메시지, 반대 대응 전략을 분석합니다. 학습자는 부족한 부분만 집중해서 다시 훈련할 수 있습니다.

실제 셀링 스킬 교육에서도 대면 교육 시간의 30% 이상을 AI Doctor 훈련에 활용하고 있습니다. 시나리오 자체가 제약바이오 현장에서 실제 마주하는 의료진의 질문과 반론을 반영한다는 점이 범용 AI와 가장 큰 차이입니다. 

-학습 결과는 어떻게 활용됩니까.

전체 학습 과정과 실전 훈련 결과를 AI가 종합해 강점과 개선점을 찾습니다. 개인별 코칭 포인트는 교육 담당자와 영업 관리자에게 제공합니다.

사용 데이터가 충분히 쌓이면 개인이나 고객사의 수준을 제약바이오 산업 전반과 비교할 수도 있습니다. 자사 인력이 업계 평균과 비교해 어느 위치에 있는지 확인할 수 있는 것입니다.

결국 AI Training Center는 무엇을 아는지 확인하는 데서 끝나지 않습니다. 그 지식을 자기 언어로 설명하고 고객과의 대화로 풀어내는 역량을 만드는 것이 목표입니다.

-잘 훈련된 역량만으로는 성과를 만들 수 없다고 하셨습니다.

맞습니다. 그것이 마지막 퍼즐이었습니다. 역량을 길러도 그 역량을 어디에, 무엇을 위해 쓸 것인지에 대한 전략이 없으면 성과로 이어지기 어렵습니다.

아무리 대화를 잘해도 핵심 고객이 아니라 만나기 쉬운 고객만 반복해서 찾아가면 결과를 만들기 어렵습니다. 현장 경험도 수첩이나 엑셀에 흩어진 채 개인에게만 남습니다.

결국 잘 훈련된 역량과 올바른 전략적 실행이 만나야 성과가 완성됩니다. 이를 위해 AI Training Center와 함께 준비한 것이 AI Commercial Excellence 플랫폼 '멜리사'입니다. 어디에 집중해야 하는지를 데이터로 알려주고, 흩어진 현장 경험을 조직의 자산으로 쌓는 도구입니다.