[데일리팜=김진구 기자] 제약바이오업계의 업무 풍경이 생성형 AI 도입과 함께 급격히 바뀌고 있다. 과거 수일이 걸리던 학술 분석과 기획 업무는 이제 '1시간 이내'로 단축됐고, 현장 영업은 '감'이 아닌 '데이터' 중심으로 재편되고 있다. [가상 시나리오] AI가 바꾼 제약 영업·마케팅의 하루 오전 9시 | 본사 마케팅팀: 콘텐츠 기획의 속도와 완성도 A제약에서 새로 출시한 고혈압 신제품 ‘DP맥스’의 마케팅을 담당하는 김 과장은 출근하자마자 지난주 검색해둔 ‘DP맥스’ 임상3상 논문들을 사내 AI 플랫폼에 업로드한다. 3분 뒤, AI가 방대한 데이터를 분석해 혈압강하 효과와 안전성 데이터를 요약하고, 경쟁 제품과의 차별점을 자동 정리해 화면에 띄운다. 이어 ‘신제품 네이밍’과 ‘경쟁품 비교표’ 챗봇 등을 차례로 실행해 학술적 근거를 갖춘 콘텐츠 초안을 순식간에 작성하고, ‘마케팅 전용 AI툴’로 카드뉴스 썸네일과 제품 로고까지 직접 제작한다. 김 과장은 기획부터 시각화까지 모든 작업을 오전에 끝내고 즉시 영업팀 배포 단계에 돌입한다. 자료 제작에만 2주를 매달렸던 과거와 비교하면 괄목할 만한 변화다. 작년까지만 해도 수십 편의 학술 논문을 일일이 찾고 수동으로 번역하느라 수일이 걸렸고, 디자인 외주와 카피 수정 과정에서 1주일 이상 소요됐다. 오후 2시 | 영업 현장: 감이 아닌 데이터로 찾는 진료실 A제약 영업부서 박 대리는 현장 도착 전 휴대전화로 'MR 전용 챗봇'을 켠다. AI가 병·의원별 방문 우선순위와 최적화된 전략을 제시해준다. 박 대리를 이 데이터를 이정표 삼아 동선을 짠다. 진료실 문을 열기 직전, 태블릿으로 ‘DP맥스’의 최신 학술 정보와 복잡한 보험심사 기준을 원클릭으로 검토한다. 원장이 "이 약은 대조군 대비 어떤 차이가 있나?"라고 물었고, 박 대리는 즉각 데이터를 보여주며 설명한다. 과거에는 주관적인 감에 의존해 병원을 돌았고, 원장을 만나도 갑작스러운 학술적 질문에 당황해 발길을 돌리는 일이 빈번했다. 그러나 지금은 정확한 데이터를 즉각 제시함으로써 학술적 신뢰를 확보할 수 있다. 오후 5시 | 피드백 순환: 본사와 현장의 실시간 전략 동기화 박 대리가 수집한 의료진의 실시간 반응과 데이터는 즉시 전사 시스템을 타고 본사 마케팅팀으로 전달된다. 김 과장은 취합된 피드백 리포트를 보며 마케팅 회의를 준비한다. 회의에선 'AI 프로모션 효과 예측 모델'을 구동해, 다음주 마케팅 메시지가 현장 수요에 맞게 즉각 조정된다. 과거에는 현장의 목소리가 시간차를 두고 전달돼 전략 수정 시기를 놓치기 일쑤였지만, 이제는 마케팅 전략이 현장의 수요와 실시간으로 호흡하며 성과를 도출하는 체계가 정착됐다. 국내 주요 제약바이오 기업들이 실제 실무 현장에 적용하고 있는 생성형 AI 기술과 데이터 활용 사례를 종합해 재구성한 가상 시나리오다. 제약바이오업계 마케팅‧영업 실무 현장에 빠르게 확산되고 있는 기술들이지만, 아직 완성도 측면에서 인간의 세심한 교정이나 전략적 판단이 필요한 과도기라는 평가 우세하다. 그러나 이러한 기술적 시도들이 현장에서 매일 반복되며 실무 환경을 빠르게 변화시키고 있다는 점 또한 분명한 현실이다. 업계 전반으로 확산하는 ‘AI 전환’…수일 걸리던 마케팅 자료 1시간 만에 뚝딱 이러한 혁신은 단순히 특정 부서의 변화를 넘어, 국내 주요 제약바이오 기업들의 실무 현장에서 전방위적으로 구현되며 'AX(AI 전환)'라는 거대한 흐름을 만들어내고 있다. 먼저 마케팅·영업 분야에서는 데이터 기반 영업이 대세로 떠올랐다. 대웅제약은 생성형 AI를 영업·마케팅에 전면 투입해 자료 준비 시간을 1시간 미만으로 단축했으며, 자체 챗봇 3종을 활용해 전략 실행형 영업으로 체질을 개선했다. 동아제약은 보안이 강화된 자체 생성형 AI 플랫폼 '동지니AI'를 도입해 시장 분석 효율을 높였고, 유유제약은 5종의 유료 AI를 비교·분석해 실무 최적화 AI툴을 제공하고 있다. 안국약품과 한미약품은 MR 전용 챗봇을 통해 복잡한 보험심사 기준과 학술 정보를 실시간 조회할 수 있도록 해 영업현장과 거래처 간 디지털 접점을 강화했다. 데일리팜이 제약바이오업계 종사자들을 대상으로 진행한 설문조사에서도 마케팅‧영업 담당자들은 높은 AI 활용도를 보였다. 설문에 응한 마케팅‧학술 담당 25명 중 20명(80%)은 ‘학술‧정보 요약’과 ‘아이디어 구상’에 AI를 활용하고 있다고 답했다. 또한 25명 중 18(72%)명이 ‘문서 작성‧검토’에 AI를 활용한다고 응답했다. 영업 담당 39명의 경우 ‘검색’에 AI를 활용한다는 응답이 23명(59%)으로 가장 많았다. 이어 ‘학술‧정보 요약’과 ‘문서 작성‧검토’, ‘데이터 분석’이 각각 22명(56%)씩으로 나타났다. 내근‧사무직 영역에서도 파격적인 생산성 향상이 이어지고 있다. 한독은 국내 기업 최초로 생성형 AI ‘코파일럿’을 전사 도입해 의사결정 속도를 높였다. 셀트리온은 전자문서관리시스템(EDMS)에 AI 챗봇을 적용해 서류 검색과 문서 비교 업무 시간을 80~90%까지 단축하는 것을 목표로 효율화 작업을 진행 중이다. 이밖에 삼성바이오로직스‧삼성바이오에피스‧LG화학‧SK바이오팜 등은 전사 챗봇을 통해 단순 반복 업무를 축소하고, 부서별 맞춤형 AI 에이전트를 개발해 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립하고 있다. 데일리팜 설문에선 경영지원‧대외협력 등 내근직 82명 중 ‘문서 작성‧검토’에 AI를 활용한다는 응답이 69명(84%)으로 가장 많았다. 이밖에 ‘검색’과 ‘아이디어 구상’, ‘데이터 분석’, ‘번역과 글로벌 커뮤니케이션’이 절반 이상으로 나타났다. 2% 부족한 기술적 완성도…영업현장선 “데이터와 현장 괴리 고민” 다만, 현장에서 체감하는 AI의 수준은 아직 '보조 도구' 단계에 머물러 있다는 목소리도 높다. 실제 제약바이오업계 전반의 AI 활용은 문서 초안 작성과 검토, 전문 학술 정보의 요약, 외국어 번역 등 주로 반복적인 기초 업무를 대체하는 데 집중돼 있다. 창의적인 마케팅 아이디어 구상이나 차별화된 전략 기획 단계에서는 여전히 AI가 내놓는 결과물에 빈틈이 많아, 실무자의 깊은 고민과 전략적 의사결정이 필수다. 한 다국적제약사 마케팅 담당 관계자는 “지난해부터 검색이나 외국자료 검색과 데이터 요약, 초안 작성 등에 AI를 적극 활용하고 있다. 불필요한 잡무가 줄면서 업무 속도가 몇 배는 빨라졌다. 최근엔 회사에서도 교육과 유료계정 사용 등을 적극 지원하는 등 인식도 많이 개선됐다”면서도 “다만 AI 결과물 완성도 면에선 아직 안심하고 일을 맡길만한 정도는 아니다. 꼭 하나둘씩 정보 오류가 있어 검토가 필수”라고 말했다. 영업 현장에서는 데이터와 실제 현장 분위기 사이의 괴리를 호소한다. AI가 도출한 방문 우선순위는 정량적 지표에 기반하지만, 병원 내 미묘한 인간관계나 원장 개인의 진료 환경, 돌발 상황까지는 읽어내지 못하기 때문이다. 또한 수많은 정보가 디지털로 빠르게 공유되는 과정에서 영업사원 개개인의 숙련된 노하우가 시스템 매뉴얼 뒤로 가려지는 것 아니냐는 우려도 나온다. 새로운 AI 툴을 익히고 데이터를 입력해야 하는 '디지털 행정 업무' 자체가 또 다른 업무 피로로 다가오는 것도 과제다. 한 국내제약사 영업사원은 “전반적으로 업무 효율이 높아진 것은 사실이지만, 회사에서 제공하는 AI 툴은 현장과 미묘한 괴리가 있다”며 “영업은 결국 사람 대 사람의 신뢰를 바탕으로 이뤄지는 만큼, AI 도입이 확대될수록 역설적으로 실무자들의 진정성 있는 소통 역량이 중요해질 것으로 보인다”고 말했다. AX 가속페달 밟는 글로벌 빅파마…자체 AI엔진 개발‧규제검토 자동화 이러한 시행착오를 뛰어넘기 위한 글로벌 제약사들의 행보는 한층 정교하다. 사노피는 전사 AI 플랫폼 'plai'를 구축해 글로벌 공급망 병목 현상을 80% 사전 예측하고, 생산 일정과 물류 리스크를 실시간으로 확인한다. 또한 글로벌 임직원 2만명 이상이 'plai' 앱을 통해 360도 비즈니스 현황을 파악한다. 자체 AI 엔진인 'Turing'을 활용해 의사의 처방 패턴과 임상 데이터를 분석함으로써, 영업사원에게 최적화된 행동 전략을 제시한다. 나아가 사노피는 생성형 AI 어시스턴트인 'Concierge'를 통해 복잡한 비전문가 대상 임상/상업 데이터를 유기적으로 연결, 데이터 기반의 업무 자동화를 실현하고 있다. 화이자는 '퍼블리시스 마르셀(Publicis Marcel)'을 최적화한 자체 생성형 AI 플랫폼 '찰리(Charlie)'를 전사적으로 활용하고 있다. 화이자는 AI를 통해 마케팅 콘텐츠 제작 속도를 기존 대비 최대 3~5배까지 향상시켰다. 특히 콘텐츠의 규제 검토 과정에서 위험도를 신호등(빨강‧노랑‧초록) 방식으로 자동 분류한다. 이를 통해 의학부 리뷰팀이 리스크가 높은 콘텐츠에 집중하도록 필터링함으로써, 마케팅 캠페인 준비 기간을 ‘주’ 단위에서 ‘일’ 단위로 획기적으로 단축했다. 모더나는 마케팅 콘텐츠 심의 과정에 사람이 개입하지 않는 '터치 프리(Touch-free)' 자동화 프로세스를 도입해 승인 속도를 극대화했다. 비바시스템즈는 생성형 AI를 결합한 'Veeva AI'를 통해 의료진의 디지털 활동 이력을 분석하고, 잠재 처방 가능성이 큰 의료진을 '핫 리스트'로 자동 분류해 영업사원의 전략적 판단을 지원한다.