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생성형 AI가 바꾸는 연구개발 혁신, 'AI로 끝내는 R&D 기획·사업화 업무자동화 실무 과정' 성료

세미나허브가 개최한 'AI로 끝내는 R&D 기획·사업화 업무자동화 실무 과정'이 지난 5월 27일 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 성황리에 마무리됐다.

이번 교육은 연구개발(R&D), 기술기획, 사업기획, 기술사업화, 시장분석 담당자들을 대상으로 진행되었으며, 생성형 AI를 활용한 연구기획, 기술조사, 데이터 분석, 보고서 작성 및 업무 자동화 방안까지 실무 중심의 프로그램으로 구성되어 참가자들의 높은 관심을 받았다.

행사장에는 기업 연구소 연구원, R&D 엔지니어, 기술기획 담당자, 사업개발 실무자 등 다양한 분야의 전문가들이 참석해 AI 기반 업무 혁신 전략과 실제 활용 사례를 공유하고 직접 실습하는 시간을 가졌다. 특히 단순한 AI 활용 방법을 넘어 연구 생산성 향상과 기술사업화 경쟁력 확보를 위한 실질적인 적용 방안이 제시되며 높은 만족도를 이끌어냈다.

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AI 기반 연구기획과 아이디어 발굴, 연구 생산성 혁신의 시작

첫 번째 세션에서는 생성형 AI를 활용한 연구기획과 아이디어 발굴 방법이 집중적으로 다뤄졌다.

참가자들은 AI를 활용해 연구 목표와 범위를 체계적으로 구조화하고, 기술 로드맵을 수립하는 방법을 학습했다. 또한 기존 연구 데이터를 기반으로 새로운 연구 아이디어를 도출하는 과정이 소개되며 연구 초기 단계에서 AI가 수행할 수 있는 역할과 활용 가능성을 확인했다.

실습 시간에는 연구 주제에 적합한 AI 활용 시나리오를 직접 설계하고 브레인스토밍을 수행하면서 연구기획 단계의 업무 효율성을 높이는 방안을 경험했다.

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논문·특허 기반 기술조사와 트렌드 분석으로 미래 기술 방향 모색

이어진 세션에서는 논문과 특허 데이터를 활용한 기술조사 및 트렌드 분석 방법이 소개됐다.

참가자들은 선행기술 조사와 핵심 논문 분석, 특허 구조 비교 분석 등을 통해 기술 경쟁력을 평가하는 방법을 학습했다. 또한 AI 기반 기술 트렌드 분석 기법을 활용해 산업 변화와 연구 방향성을 파악하는 실무 노하우를 공유받았다.

특히 방대한 논문과 특허 데이터를 AI가 신속하게 분석하고 요약하는 사례가 소개되며 연구자들의 정보 탐색 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 확인하는 계기가 됐다.

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기술·시장 분석과 사업기획, 기술사업화 전략 수립

오후 세션에서는 AI를 활용한 기술·시장 분석과 사업기획 전략이 중점적으로 다뤄졌다.

참가자들은 산업 및 시장 트렌드 분석, 경쟁 기업 및 경쟁 기술 분석 방법을 학습했으며 이를 바탕으로 기술사업화 전략과 신규 사업 아이디어를 도출하는 과정을 실습했다.

특히 AI 기반 시장조사를 통해 기존 방식보다 빠르고 체계적으로 사업 기회를 발굴할 수 있다는 점이 참가자들의 큰 관심을 받았다. 연구개발 결과를 사업화로 연결하는 전략 수립 과정에서 생성형 AI의 활용 가능성이 폭넓게 제시됐다.

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연구 데이터 분석과 시각화 자동화로 업무 효율 극대화

연구 데이터 분석 및 시각화 세션에서는 실험 데이터 정리와 전처리, 통계 분석, 그래프 생성 자동화 방법이 소개됐다.

참가자들은 AI를 활용해 데이터 분석 과정을 단축하고 시각화 자료를 자동으로 생성하는 실습을 진행하며 실제 연구 업무에 즉시 적용 가능한 노하우를 습득했다.

특히 반복적으로 수행되는 데이터 정리와 보고용 그래프 제작 업무를 자동화하는 사례가 공유되면서 참석자들의 높은 호응을 얻었다.

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연구 보고서 작성과 문서 자동화, 생성형 AI 활용 확대

다음 세션에서는 연구 결과 보고서, 사업기획서, 제안서 등 다양한 문서 작성 업무에 생성형 AI를 활용하는 방법이 소개됐다.

연구 결과를 기반으로 보고서 구조를 설계하고 초안을 자동 생성하는 과정이 시연됐으며, 참가자들은 실제 데이터를 활용해 연구 보고서를 작성하는 실습을 진행했다.

이를 통해 반복적인 문서 작성 시간을 줄이고 보다 전략적인 연구 및 사업기획 업무에 집중할 수 있는 방안이 제시됐다.

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연구 지식 관리와 업무 자동화, AI 시대 연구 환경 구축

마지막 세션에서는 AI 기반 연구 지식 관리와 업무 자동화 전략이 다뤄졌다.

논문과 연구자료를 체계적으로 관리하고 이를 기반으로 발표자료, 요약자료, 마인드맵 등을 자동 생성하는 방법이 소개됐다. 또한 노코드 기반 자동화 도구를 활용한 업무 프로세스 구축과 연구 전용 AI 챗봇 개발 사례도 공유됐다.

참가자들은 연구 자료를 자산화하고 반복 업무를 최소화하는 자동화 환경 구축 방안에 높은 관심을 보이며 다양한 질의응답을 이어갔다.

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높은 관심과 만족도 속 성공적으로 마무리

이번 교육은 생성형 AI가 연구개발과 기술사업화 업무 전반에 미치는 영향을 실질적으로 확인할 수 있었던 자리였다.

참가자들은 실제 업무에 즉시 적용 가능한 다양한 AI 활용 방법과 자동화 사례를 접하며 높은 만족도를 나타냈으며, 교육 종료 후에도 개별 적용 방안과 활용 전략에 대한 논의가 이어졌다.

세미나허브는 앞으로도 기업의 디지털 전환과 연구개발 경쟁력 강화를 지원하기 위해 AI 기반 R&D 혁신 교육 프로그램을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.

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AI와 R&D 시장 전망, 더욱 커지는 업무 자동화 수요

국내외 주요 증권사와 시장조사기관들은 생성형 AI 시장의 고성장을 전망하고 있다.

삼성증권과 미래에셋증권 등은 생성형 AI가 기업 생산성 혁신의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 분석하고 있으며, 글로벌 생성형 AI 시장 규모는 2024년 약 670억 달러에서 2030년 약 1조3,000억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망되고 있다. 연평균 성장률(CAGR)은 40%를 상회하는 수준으로 평가된다.

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또한 글로벌 컨설팅 기관들은 연구개발 업무의 최대 30~40%가 AI 기반 자동화의 영향을 받을 것으로 예상하고 있으며, 기술조사, 데이터 분석, 보고서 작성 등 지식 기반 업무의 효율성이 크게 향상될 것으로 내다보고 있다.

이처럼 AI 기반 연구개발 혁신은 더 이상 선택이 아닌 필수 전략으로 자리 잡고 있으며, 관련 실무 역량 확보에 대한 기업들의 관심도 지속적으로 확대되고 있다.

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세미나허브는 앞으로도 생성형 AI와 연구개발 혁신을 주제로 한 실무 교육 및 컨퍼런스를 지속적으로 개최할 예정이며, 변화하는 산업 환경 속에서 기업들이 경쟁력을 확보할 수 있도록 최신 트렌드와 실질적인 인사이트를 제공할 계획이다.