이동훈 SK바이오팜 대표, '일하는 AI'로 전사 혁신 드라이브

SK바이오팜이 연구개발(R&D)을 지원하는 수준에 머물던 인공지능(AI)을 실제 업무를 수행하는 '일하는 AI'로 진화시키고 있다. AI를 신약개발 도구로 활용하는 데서 나아가 공급망관리(SCM), 영업·마케팅, 문서 작성 등 전사 업무 전반으로 확장하며 AI 기반 업무 혁신에 속도를 내는 모습이다.
10일 업계에 따르면 SK바이오팜은 최근 AI 전환(AX) 전략을 강화하기 위해 AI 엔지니어 확보에 나섰다. 새로 영입하는 인력은 AI 전환(AX)팀에서 공급망관리와 커머셜 조직, 스태프 부문 등과 협업하며 현업에 적용할 AI 서비스를 개발·운영하는 역할을 맡는다.

이번 채용은 이동훈 대표가 추진하는 전사 AI 혁신 전략의 연장선으로 풀이된다. SK바이오팜은 지난해 9월 CEO 직속 AI·DT센터를 신설하고 AI, 디지털전환(DT), IT 전략 기능을 통합했다. 기존 AI·DT 추진 태스크포스(TF)도 정식 조직으로 격상시켜 디지털 혁신 과제를 총괄하도록 했다.


단순히 조직만 바꾼 것은 아니다. 전 직원의 AI 활용 역량을 높이기 위한 'AI 파이오니어' 프로그램을 운영 중이다. 올해 3월부터 31명의 임직원이 참여해 사내 정보 검색 챗봇, 임상시험계획(IND) 신청서 작성 지원 챗봇, AI 기반 교육영상 제작, 맞춤형 뉴스 리포트 자동화 등의 프로젝트를 개발하고 있으며 상당수 과제가 실제 현업 적용을 앞두고 있다.

SK바이오팜은 AI 연구원과 AI 엔지니어의 역할도 분리했다. AI 연구원이 모델과 시제품을 개발하면 AI 엔지니어는 이를 실제 서비스로 구현해 운영한다. 연구용 AI를 업무용 AI로 연결하는 가교 역할을 맡기는 셈이다.

특히 회사는 대규모언어모델(LLM) 기반 애플리케이션과 검색증강생성(RAG) 구축을 넘어 AI 에이전트와 다중 에이전트 기반 업무 체계에 관심을 기울이고 있다. 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라 AI가 여러 단계를 거쳐 실제 업무를 수행하도록 만드는 것이 목표다.


이는 제약·바이오 업계의 AI 활용 방식이 연구 중심에서 경영 전반으로 확대되는 흐름과 맞닿아 있다. 후보물질 발굴과 데이터 분석에 집중됐던 AI 활용이 영업·마케팅, 공급망관리, 문서 작성 등 반복 업무의 생산성 제고 영역으로 넓어지고 있기 때문이다.

최근 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하면서 기업들의 관심은 AI를 사용하는 것에서 AI가 직접 일을 하도록 만드는 것으로 이동하고 있다. 이에 따라 AI 기술 자체보다 업무 프로세스와 연결해 실제 성과로 구현할 수 있는 조직과 인력의 중요성이 더욱 커지고 있다는 평가다.

이동훈 대표는 지난 6월 바이오USA에서 "AI와 데이터를 활용해 신약개발의 생산성과 실행력을 높이겠다"고 밝힌 바 있다. 업계는 SK바이오팜이 AI를 연구개발을 넘어 사업·경영 전반으로 얼마나 확장할지 주목하고 있다.

장영재 KAIST 교수는 "AI의 역할이 연구와 분석을 넘어 실제 산업 현장의 공정과 업무로 빠르게 확대되고 있다"며 "기업 입장에서는 AI 기술을 확보하는 것보다 기존 업무 프로세스와 연계해 실질적인 생산성 향상으로 이어지게 하는 역량이 더욱 중요해지고 있다"고 말했다.