생성형 AI, 왜 사용량은 급증하는데 성과는 제로일까? 제약업계에서 배우는 실무적 해법

8월 09, 2026

AI in pharmaceutical industry, data security

생성형 AI는 잘 쓰면 퇴근 시간을 앞당기지만, 목적 없이 쓰면 오히려 업무 부하만 늘립니다. 제약업계 사례로 본 AI 성과 부진의 원인과 실용적인 해결책을 제시합니다.

생성형 AI, 왜 쓰고 있는데도 ‘제로 성과’일까?

솔직히 고백하자면, 저도 처음엔 생성형 AI가 업무 시간을 획기적으로 줄여줄 거라 기대했습니다. 2026년 8월 현재, 사무실에서 챗봇이나 이미지 생성 AI를 쓰는 동료들을 보는 건 더 이상 낯선 풍경이 아니죠. 하지만 모두가 AI를 쓴다고 해서 모두가 기대만큼의 성과를 내는 건 아니더라고요. 특히 약업신문 기사에서 지적했듯, 제약업계처럼 전문성과 보안이 중요한 분야에서는 사용량은 급증했지만, 업무 성과는 오히려 제로에 가까운 상황을 마주하고 있습니다. 많은 기업이 AI 도입에 막대한 투자를 했지만, 실제 현장에서는 "이게 정말 도움이 되는 건가?"라는 회의적인 시선이 적지 않아요. 저는 이 문제를 단순히 기술 부족으로 보지 않습니다. 진짜 문제는 '어떻게' 써야 할지 모르는 실무적 간극에 있다고 봅니다.

제약업계가 겪는 실무적 난관: 데이터 보안과 전문성

제약업계 사례는 우리에게 중요한 교훈을 줍니다. 신약 개발이나 임상 보고서 작성 같은 핵심 업무에 AI를 활용하려면, 엄청난 양의 민감한 내부 데이터를 AI 모델에 학습시켜야 합니다. 근데 이게 말처럼 쉽지 않죠. 데이터 보안 문제가 가장 큰 허들입니다. 기업 입장에서는 영업 비밀이나 환자 정보가 외부로 유출될까 봐 민감한 데이터를 함부로 AI에 입력하기 어렵거든요. 결국 일반적인 공개 AI 모델로는 핵심 업무에 필요한 전문적인 답변이나 분석을 얻기 어렵고, 그렇다고 내부 AI 모델을 구축하자니 비용과 시간이 만만치 않습니다.

또 다른 문제는 '전문성'입니다. 제약 분야는 특정 용어와 복잡한 규제, 방대한 학술 지식이 얽혀 있어요. 범용 AI는 이런 전문성을 제대로 이해하지 못해 엉뚱한 답변을 내놓거나, 심지어는 잘못된 정보를 생성하기도 합니다. 실무자 입장에서는 AI가 내놓은 결과물을 다시 일일이 검토하고 수정해야 하니, AI를 쓰는 게 오히려 일을 더 만드는 꼴이 되더라고요. 저도 엑셀에서 복잡한 수식을 AI에게 물어봤다가 틀린 답을 받아 다시 직접 수정한 경험이 한두 번이 아닙니다. 이런 상황에서 AI가 '퇴근 시간을 앞당기는 도구'가 되긴 어렵겠죠.

퇴근 시간을 앞당기는 AI 활용의 핵심: ‘맞춤형’ 학습과 검증

그럼 어떻게 해야 생성형 AI를 제대로 활용해 성과를 낼 수 있을까요? 제 경험상 결론부터 말하자면, 생성형 AI의 효과는 '질 좋은 데이터'와 '명확한 목적 설정'에 달려 있습니다. 제약업계처럼 민감하고 전문적인 분야라면, 외부 범용 AI에만 의존하기보다는 내부 데이터를 활용한 '맞춤형 AI' 구축을 진지하게 고려해야 합니다. 물론 초기 투자와 노력이 필요하지만, 장기적으로는 보안 문제를 해결하고 전문성을 높이는 유일한 길입니다.

또한, AI가 생성한 결과물을 맹신하지 않고 반드시 '검증'하는 프로세스를 마련해야 합니다. 특히 중요한 의사결정이나 보고서에는 AI의 결과물을 참고 자료로 활용하되, 최종 판단은 반드시 전문가가 내려야 해요. 이를 위해 AI가 생성한 정보의 출처를 명확히 제시하게 하거나, 여러 AI 모델의 결과를 교차 검증하는 등의 노력이 필요합니다. 결국 AI는 똑똑한 조수이지, 우리의 일을 완전히 대체하는 존재는 아니라는 점을 명심해야 합니다.

IT/엑셀 실무자가 지금 당장 적용할 수 있는 AI 활용법

그렇다면 우리 같은 IT/엑셀 실무자들은 당장 어떻게 AI를 활용해야 퇴근 시간을 앞당길 수 있을까요? 저는 다음 세 가지를 추천합니다.

반복 업무 자동화에 AI 적극 활용: 엑셀 매크로 코드 작성, 복잡한 텍스트 데이터 정제, 보고서 초안 작성 등 정형화된 반복 작업에 AI를 활용해보세요. "이런 데이터를 이런 식으로 정리하는 엑셀 VBA 코드를 작성해 줘"처럼 구체적인 지시를 내리면 생각보다 유용한 결과물을 얻을 수 있습니다. 제가 직접 해보니, 간단한 매크로 작업은 AI 덕분에 코딩 시간을 절반 이상 줄일 수 있었어요.
프롬프트 엔지니어링 실력 키우기: AI에게 어떤 질문을 던지느냐에 따라 결과물의 질이 천차만별입니다. '프롬프트 엔지니어링'은 AI를 효과적으로 활용하기 위한 필수 기술이죠. "나는 엑셀 초보자인데, A라는 데이터를 B라는 형식으로 바꾸는 방법을 알려줘. 단계별로 자세히 설명하고, 예시도 들어줘"처럼 구체적이고 맥락 있는 질문을 던지는 연습을 꾸준히 해보세요.
AI 기반 분석 도구 도입 검토: 엑셀 자체에도 AI 기능이 속속 통합되고 있습니다. 2026년 현재, 마이크로소프트 365 코파일럿처럼 AI가 엑셀 데이터를 분석하고 차트를 추천해주는 기능들이 상용화되고 있죠. 이런 도구를 적극적으로 학습하고 업무에 적용하면, 데이터 분석 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 겁니다.

미래는 ‘AI와 함께’, 하지만 ‘똑똑하게’

생성형 AI는 분명 우리 업무 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 제약업계 사례에서 보듯이, 무분별한 도입이나 맹목적인 의존은 오히려 역효과를 낳을 수 있습니다. 중요한 건 우리의 업무 환경과 목적에 맞춰 AI를 '똑똑하게' 활용하는 전략입니다. 데이터 보안을 철저히 하고, AI의 한계를 이해하며, 끊임없이 검증하는 자세가 필요하죠. IT/엑셀 실무자로서 우리는 이 기술을 가장 먼저 경험하고, 가장 효율적으로 적용해야 할 책임이 있습니다. AI를 현명하게 활용하여 우리의 업무 효율을 극대화하고, 궁극적으로는 퇴근 시간을 앞당기는 데 기여할 수 있기를 바랍니다.

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