✍️ 메디파나뉴스 송이수 기자
| [인터뷰] 제이앤피메디 FDBG 임원진
| 데이터·보안 난제…AI 도입 장벽 여전
|현장 과제 진단…내·외부 기술 조합
| SOP·데이터 통합 등 AI 수요 확인
| 제약 특화 AI 준비…첫 레퍼런스 목표
신동준 제이앤피메디 상무(왼쪽)와 탁성범 전무(오른쪽)가 메디파나뉴스와 인터뷰를 진행하고 있다.
"저희가 하는 일 자체가 어떻게 보면 종합상사라고 볼 수 있습니다. 단순히 물건을 소싱해 판매하는 것이 아니라, 초기 단계부터 참여해 비즈니스를 만들어가는 것입니다."
신동준 제이앤피메디 상무는 31일 메디파나뉴스와 인터뷰에서 제약·바이오·헬스케어 기업의 디지털·AI 전환(DX·AX)을 지원하는 FDBG(Forward Deployed Business Group)의 역할을 '종합상사'에 빗대 이같이 설명했다. 고객사의 과제 설정부터 외부 기술 발굴·조합, 구축까지 함께하겠다는 의미다.
제이앤피메디는 지난 6월 IT·클라우드 분야에서 경력을 쌓은 탁성범 전무와 신동준 상무를 영입했다. 이후 FDBG를 신설해 기존 임상시험 플랫폼 '메이븐 클리니컬 클라우드(Maven Clinical Cloud)'와 CRO(임상시험수탁기관) 사업에서 축적한 제약·바이오 분야 경험에 두 임원의 IT 역량을 결합했다.
FDBG가 주목하는 지점은 AI 기술 자체보다 기업 업무에 적용하는 과정에서 발생하는 문제다. 두 임원은 제약·바이오 현장에서 기술 도입에 앞서 해결해야 할 과제가 적지 않다고 봤다.
"AI 해야 하는데 누구와 어떻게"…도입 단계부터 난관
탁 전무는 제약·바이오 기업의 AI 활용을 어렵게 만드는 우선 과제로 데이터 환경을 꼽았다. AI를 활용한 데이터 분석과 업무 개선 요구가 커지고 있지만, 우선 기업 내부에 흩어진 데이터를 모아 활용할 기반부터 갖춰야 한다는 진단이다.
탁 전무는 "제약·의료기기뿐 아니라 제조나 금융에서도 중요한 데이터가 기업 내부에 산재돼 있다"며 "데이터를 AI로 분석하고 활용해 비즈니스 인사이트를 얻으려면 먼저 한곳에 모아 활용할 수 있는 환경이 필요한데, 아직 그런 준비가 부족한 상태로 보인다"고 말했다.
기술 선택도 기업들이 마주한 문제다. 생성형 AI를 비롯한 서비스와 사업자가 빠르게 늘어난 반면, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 어떤 사업자와 추진할지 판단하기 어려운 경우도 있다.
신 상무는 "고객사 입장에서는 누구와 어떻게 해야 할지에 대한 고민이 가장 큰 것 같다"며 "AI를 한다는 회사가 너무 많다 보니 수많은 제안을 받고도 어떤 것이 자사에 맞는지 선택하는 데 오랜 시간이 걸리고, 내부 인력도 부족한 경우가 많다"고 짚었다.
신 상무가 접한 기업 중에는 기존 SaaS(서비스형 소프트웨어)에 탑재된 AI 에이전트를 사용하고 있지만, 자사 업무에 맞게 기능을 변경하거나 확장하기 어려워 고민하는 사례도 있었다. 별도 AI 서비스를 추가로 도입할 경우 기존 시스템과 기능이 겹치는 데다 비용 부담도 늘어날 수 있기 때문이다. 또 다른 기업에서는 내부 데이터를 외부로 유출하지 않으면서 AI를 활용할 방안을 고민하고 있었다.
특히 제약·바이오 산업에서는 데이터 민감성과 규제가 AI 도입을 늦추는 요인으로 꼽혔다. 신 상무는 "제약·바이오는 데이터가 외부로 나가는 데 굉장히 민감하고 전통적으로 레거시 시스템이나 보수적인 부분도 많다"며 "이 때문에 새로운 기술을 선택하고 본격적으로 진행하는 데 주저하는 부분이 있다"고 전했다.
현황 진단부터 기술 조합까지…FDBG가 현장 파고든다
탁성범 전무가 제약·바이오 기업의 AI 도입 환경과 FDBG의 사업 방향에 대해 이야기하고 있다.
제이앤피메디는 이 같은 간극을 FDBG가 파고들 영역으로 보고 있다. 특정 솔루션을 먼저 제시하기보다 고객사의 업무와 데이터 환경을 살펴 필요한 과제부터 찾는 방식이다.
FDBG라는 이름에도 이러한 방향성이 반영됐다. 탁 전무는 글로벌 AI 기업 팔란티어(Palantir)가 활용하는 'Forward Deployed' 개념을 언급하면서, 단발성 시스템 구축에 그치지 않고 현장에서 고객 요구를 지속적으로 파악하는 것을 지향한다고 설명했다.
탁 전무는 "병원이나 제약·의료기기 업계 현장에는 여러 페인포인트가 있다"며 "현장에서 그들의 고민과 니즈를 듣고 데이터를 분석·활용하면서 AI·DX나 개발·구축과 관련한 요구를 파악하는 것이 FDBG가 하려는 일"이라고 밝혔다.
FDBG는 고객사와 정례 미팅 등을 통해 현황과 요구를 파악하고, 필요하다고 판단한 과제를 먼저 제안하기도 한다.
신 상무는 "먼저 고객사의 AS-IS(현재 업무·시스템 환경)를 파악하고 어떤 것부터 해야 할지 순차적으로 제안한다"며 "회사 내부에서 할 수 있는 부분은 직접 수행하고, 추가로 필요한 기술은 외부에서 찾아 여러 솔루션을 조합해 구현하려고 한다"고 말했다.
기술 도입 단계부터 시행착오를 줄이는 데도 초점을 맞춘다. 시스템을 한 번 도입한 뒤 교체하려면 시간과 비용뿐 아니라 내부 관리체계까지 다시 검토해야 하는 만큼, 데이터를 어떻게 축적·관리하고 무엇에 활용할지부터 함께 고민한다는 구상이다.
제이앤피메디는 기존 임상·CRO 역량에 새로 합류한 임원진의 IT 경험을 더해 이 같은 사업을 추진한다.
탁 전무는 "제이앤피메디에는 임상시험 솔루션과 CRO 사업을 하는 인력들이 있어 일반적인 AI 솔루션 업체보다 업에 대한 이해가 높다"며 "고객사에 들어가 어려움과 니즈를 파악할 수 있다는 점에서 장점이 있다"고 강조했다.
FDBG는 외부 기술을 활용한 사업 확대도 준비하고 있다. 신 상무는 "특정 기능과 서비스를 제공하는 SaaS 기업들이 많은데, 제약·바이오에서 활용할 만한 솔루션을 찾아 고객사에 제공하는 구조를 준비하고 있다"며 "총판이나 대리점, 판매·판매대행 계약 등도 준비하고 있다"고 말했다.
다만 FDBG는 아직 사업체계를 갖춰가는 초기 단계다. 두 임원이 합류한 지 약 3개월로, 사업 구조를 구체화하면서 협력할 기업을 확보하고 있다.
신 상무는 "지금은 사업을 어떤 구조와 방향으로 가져갈지 체계를 만들어가는 과정"이라며 "9월부터는 다양한 활동을 진행할 예정이고, 협업할 회사들을 계속 만나면서 고객들에게 어떤 것을 제공할지 하나씩 알릴 계획"이라고 말했다.
SOP·보안·비용관리까지…제약 특화 AI 수요 구체화
신동준 상무가 제약·바이오 기업의 AI 도입 과제와 FDBG의 사업 전략에 대해 이야기하고 있다.
FDBG가 고객사들과 접촉하면서 확인한 AI 활용 수요도 구체화되고 있다. 대표적인 영역이 표준작업절차(SOP) 등 관련 문서를 검색하는 업무다. 제약산업에서는 문서가 개정될 때마다 최신 내용을 확인해야 하는 만큼, AI를 활용해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있다는 판단이다.
탁 전무는 "최신 개정 내용을 참고해서 직원들이 일해야 하는데 필요한 문서나 기준을 계속 찾아보기가 어렵다"며 "챗봇을 통해 개정 내용이나 주의사항을 빠르게 검색해 업무에 적용하는 방식이 가능하다"고 말했다.
활용 범위는 문서 검색에 그치지 않는다. 고객사에서는 SOP 기반 업무 모니터링과 공정 자동화·무인화, 사내 데이터 통합 등의 요구가 나오고 있다. 판매·생산계획과 고객 VOC, 약물감시(PV) 등 부서별 데이터를 연결하는 방안도 검토 대상이다.
보안도 FDBG가 살펴보는 주요 영역이다. FDBG는 AI 관련 보안 솔루션뿐 아니라 공장 기기 보안까지 검토하고 있으며, 고객사와 연결할 AI 개발사 역시 보안 체계를 갖춘 업체를 중심으로 접촉하고 있다.
기업 차원의 생성형 AI 도입에서는 비용과 모델 관리도 과제로 꼽힌다. 신 상무에 따르면 FDBG가 대형 제약사와 AI 도입 방안을 논의하는 과정에서 사용량에 따른 비용을 관리하고, 직원마다 사용하는 서로 다른 AI 모델을 통합 관리하는 방안 등이 논의되고 있다.
제약·바이오 업무에 초점을 맞춘 AI 에이전트도 외부 개발사와 준비하고 있다. 약물 관련 기능을 중심으로 PV 등 제약사 업무를 지원하는 형태로, 연내 제품 공개나 첫 적용 사례 확보를 목표로 한다.
신 상무는 "제약·바이오에 포커싱해 약물 관련 기능을 갖춘 에이전트를 제공하려고 한다"며 "추가되는 다양한 기능을 담는 방향으로 준비하고 있고, 늦어도 연내에는 제품을 알리거나 레퍼런스를 만들 수 있을 것으로 보고 있다"고 말했다.
"첫 레퍼런스가 가장 중요"…제약·의료기기 확산 노린다
FDBG는 첫 성공 사례를 확보해 사업 확산의 기반을 마련하는 것을 우선 과제로 두고 있다. 이를 위해 제약·바이오·헬스케어의 다양한 업무에서 AI를 적용할 수 있는 영역을 발굴하고 있다.
신 상무는 "첫 번째 레퍼런스를 만드는 것이 가장 중요하다고 생각한다"며 "AI를 보여줘도 어떻게 활용해야 할지 모르겠다는 기업들이 꽤 있어 제약·바이오·헬스케어의 다양한 업무에 맞춰 여러 제안을 준비하고 있다"고 말했다. 유통 분야에 특화한 AI 에이전트도 준비 대상 가운데 하나다.
탁 전무는 최근 글로벌 바이오 콘퍼런스(GBC 2026)에서 독일 과학기술 기업 머크(Merck)가 제시한 'Connected Biopharma'를 언급하며 FDBG가 지향하는 방향도 이와 유사하다고 봤다. 데이터를 확보·연결하고 분석해 사업에 적용하는 흐름이 닮았다는 설명이다.
탁 전무는 "빠르게 레퍼런스를 만들어 다른 제약·의료기기 기업으로 확산하는 것이 1차 목표"라고 밝혔다.
이에 더해 신 상무는 향후 제약·바이오·헬스케어 기업이 새로운 사업을 추진하는 과정에도 FDBG가 참여할 수 있을 것으로 내다봤다.
그는 "제약·바이오·헬스케어 회사들이 새로운 비즈니스를 고민할 때 그 과정에서 필요한 부분을 채워드릴 수 있을 것 같다"며 "그동안 조직과 새로운 비즈니스를 여러 차례 세팅해본 경험에서 오는 자신감"이라고 말했다.
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| [인터뷰] 제이앤피메디 FDBG 임원진
| 데이터·보안 난제…AI 도입 장벽 여전
|현장 과제 진단…내·외부 기술 조합
| SOP·데이터 통합 등 AI 수요 확인
| 제약 특화 AI 준비…첫 레퍼런스 목표
신동준 제이앤피메디 상무(왼쪽)와 탁성범 전무(오른쪽)가 메디파나뉴스와 인터뷰를 진행하고 있다.
"저희가 하는 일 자체가 어떻게 보면 종합상사라고 볼 수 있습니다. 단순히 물건을 소싱해 판매하는 것이 아니라, 초기 단계부터 참여해 비즈니스를 만들어가는 것입니다."
신동준 제이앤피메디 상무는 31일 메디파나뉴스와 인터뷰에서 제약·바이오·헬스케어 기업의 디지털·AI 전환(DX·AX)을 지원하는 FDBG(Forward Deployed Business Group)의 역할을 '종합상사'에 빗대 이같이 설명했다. 고객사의 과제 설정부터 외부 기술 발굴·조합, 구축까지 함께하겠다는 의미다.
제이앤피메디는 지난 6월 IT·클라우드 분야에서 경력을 쌓은 탁성범 전무와 신동준 상무를 영입했다. 이후 FDBG를 신설해 기존 임상시험 플랫폼 '메이븐 클리니컬 클라우드(Maven Clinical Cloud)'와 CRO(임상시험수탁기관) 사업에서 축적한 제약·바이오 분야 경험에 두 임원의 IT 역량을 결합했다.
FDBG가 주목하는 지점은 AI 기술 자체보다 기업 업무에 적용하는 과정에서 발생하는 문제다. 두 임원은 제약·바이오 현장에서 기술 도입에 앞서 해결해야 할 과제가 적지 않다고 봤다.
"AI 해야 하는데 누구와 어떻게"…도입 단계부터 난관
탁 전무는 제약·바이오 기업의 AI 활용을 어렵게 만드는 우선 과제로 데이터 환경을 꼽았다. AI를 활용한 데이터 분석과 업무 개선 요구가 커지고 있지만, 우선 기업 내부에 흩어진 데이터를 모아 활용할 기반부터 갖춰야 한다는 진단이다.
탁 전무는 "제약·의료기기뿐 아니라 제조나 금융에서도 중요한 데이터가 기업 내부에 산재돼 있다"며 "데이터를 AI로 분석하고 활용해 비즈니스 인사이트를 얻으려면 먼저 한곳에 모아 활용할 수 있는 환경이 필요한데, 아직 그런 준비가 부족한 상태로 보인다"고 말했다.
기술 선택도 기업들이 마주한 문제다. 생성형 AI를 비롯한 서비스와 사업자가 빠르게 늘어난 반면, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 어떤 사업자와 추진할지 판단하기 어려운 경우도 있다.
신 상무는 "고객사 입장에서는 누구와 어떻게 해야 할지에 대한 고민이 가장 큰 것 같다"며 "AI를 한다는 회사가 너무 많다 보니 수많은 제안을 받고도 어떤 것이 자사에 맞는지 선택하는 데 오랜 시간이 걸리고, 내부 인력도 부족한 경우가 많다"고 짚었다.
신 상무가 접한 기업 중에는 기존 SaaS(서비스형 소프트웨어)에 탑재된 AI 에이전트를 사용하고 있지만, 자사 업무에 맞게 기능을 변경하거나 확장하기 어려워 고민하는 사례도 있었다. 별도 AI 서비스를 추가로 도입할 경우 기존 시스템과 기능이 겹치는 데다 비용 부담도 늘어날 수 있기 때문이다. 또 다른 기업에서는 내부 데이터를 외부로 유출하지 않으면서 AI를 활용할 방안을 고민하고 있었다.
특히 제약·바이오 산업에서는 데이터 민감성과 규제가 AI 도입을 늦추는 요인으로 꼽혔다. 신 상무는 "제약·바이오는 데이터가 외부로 나가는 데 굉장히 민감하고 전통적으로 레거시 시스템이나 보수적인 부분도 많다"며 "이 때문에 새로운 기술을 선택하고 본격적으로 진행하는 데 주저하는 부분이 있다"고 전했다.
현황 진단부터 기술 조합까지…FDBG가 현장 파고든다
탁성범 전무가 제약·바이오 기업의 AI 도입 환경과 FDBG의 사업 방향에 대해 이야기하고 있다.
제이앤피메디는 이 같은 간극을 FDBG가 파고들 영역으로 보고 있다. 특정 솔루션을 먼저 제시하기보다 고객사의 업무와 데이터 환경을 살펴 필요한 과제부터 찾는 방식이다.
FDBG라는 이름에도 이러한 방향성이 반영됐다. 탁 전무는 글로벌 AI 기업 팔란티어(Palantir)가 활용하는 'Forward Deployed' 개념을 언급하면서, 단발성 시스템 구축에 그치지 않고 현장에서 고객 요구를 지속적으로 파악하는 것을 지향한다고 설명했다.
탁 전무는 "병원이나 제약·의료기기 업계 현장에는 여러 페인포인트가 있다"며 "현장에서 그들의 고민과 니즈를 듣고 데이터를 분석·활용하면서 AI·DX나 개발·구축과 관련한 요구를 파악하는 것이 FDBG가 하려는 일"이라고 밝혔다.
FDBG는 고객사와 정례 미팅 등을 통해 현황과 요구를 파악하고, 필요하다고 판단한 과제를 먼저 제안하기도 한다.
신 상무는 "먼저 고객사의 AS-IS(현재 업무·시스템 환경)를 파악하고 어떤 것부터 해야 할지 순차적으로 제안한다"며 "회사 내부에서 할 수 있는 부분은 직접 수행하고, 추가로 필요한 기술은 외부에서 찾아 여러 솔루션을 조합해 구현하려고 한다"고 말했다.
기술 도입 단계부터 시행착오를 줄이는 데도 초점을 맞춘다. 시스템을 한 번 도입한 뒤 교체하려면 시간과 비용뿐 아니라 내부 관리체계까지 다시 검토해야 하는 만큼, 데이터를 어떻게 축적·관리하고 무엇에 활용할지부터 함께 고민한다는 구상이다.
제이앤피메디는 기존 임상·CRO 역량에 새로 합류한 임원진의 IT 경험을 더해 이 같은 사업을 추진한다.
탁 전무는 "제이앤피메디에는 임상시험 솔루션과 CRO 사업을 하는 인력들이 있어 일반적인 AI 솔루션 업체보다 업에 대한 이해가 높다"며 "고객사에 들어가 어려움과 니즈를 파악할 수 있다는 점에서 장점이 있다"고 강조했다.
FDBG는 외부 기술을 활용한 사업 확대도 준비하고 있다. 신 상무는 "특정 기능과 서비스를 제공하는 SaaS 기업들이 많은데, 제약·바이오에서 활용할 만한 솔루션을 찾아 고객사에 제공하는 구조를 준비하고 있다"며 "총판이나 대리점, 판매·판매대행 계약 등도 준비하고 있다"고 말했다.
다만 FDBG는 아직 사업체계를 갖춰가는 초기 단계다. 두 임원이 합류한 지 약 3개월로, 사업 구조를 구체화하면서 협력할 기업을 확보하고 있다.
신 상무는 "지금은 사업을 어떤 구조와 방향으로 가져갈지 체계를 만들어가는 과정"이라며 "9월부터는 다양한 활동을 진행할 예정이고, 협업할 회사들을 계속 만나면서 고객들에게 어떤 것을 제공할지 하나씩 알릴 계획"이라고 말했다.
SOP·보안·비용관리까지…제약 특화 AI 수요 구체화
신동준 상무가 제약·바이오 기업의 AI 도입 과제와 FDBG의 사업 전략에 대해 이야기하고 있다.
FDBG가 고객사들과 접촉하면서 확인한 AI 활용 수요도 구체화되고 있다. 대표적인 영역이 표준작업절차(SOP) 등 관련 문서를 검색하는 업무다. 제약산업에서는 문서가 개정될 때마다 최신 내용을 확인해야 하는 만큼, AI를 활용해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있다는 판단이다.
탁 전무는 "최신 개정 내용을 참고해서 직원들이 일해야 하는데 필요한 문서나 기준을 계속 찾아보기가 어렵다"며 "챗봇을 통해 개정 내용이나 주의사항을 빠르게 검색해 업무에 적용하는 방식이 가능하다"고 말했다.
활용 범위는 문서 검색에 그치지 않는다. 고객사에서는 SOP 기반 업무 모니터링과 공정 자동화·무인화, 사내 데이터 통합 등의 요구가 나오고 있다. 판매·생산계획과 고객 VOC, 약물감시(PV) 등 부서별 데이터를 연결하는 방안도 검토 대상이다.
보안도 FDBG가 살펴보는 주요 영역이다. FDBG는 AI 관련 보안 솔루션뿐 아니라 공장 기기 보안까지 검토하고 있으며, 고객사와 연결할 AI 개발사 역시 보안 체계를 갖춘 업체를 중심으로 접촉하고 있다.
기업 차원의 생성형 AI 도입에서는 비용과 모델 관리도 과제로 꼽힌다. 신 상무에 따르면 FDBG가 대형 제약사와 AI 도입 방안을 논의하는 과정에서 사용량에 따른 비용을 관리하고, 직원마다 사용하는 서로 다른 AI 모델을 통합 관리하는 방안 등이 논의되고 있다.
제약·바이오 업무에 초점을 맞춘 AI 에이전트도 외부 개발사와 준비하고 있다. 약물 관련 기능을 중심으로 PV 등 제약사 업무를 지원하는 형태로, 연내 제품 공개나 첫 적용 사례 확보를 목표로 한다.
신 상무는 "제약·바이오에 포커싱해 약물 관련 기능을 갖춘 에이전트를 제공하려고 한다"며 "추가되는 다양한 기능을 담는 방향으로 준비하고 있고, 늦어도 연내에는 제품을 알리거나 레퍼런스를 만들 수 있을 것으로 보고 있다"고 말했다.
"첫 레퍼런스가 가장 중요"…제약·의료기기 확산 노린다
FDBG는 첫 성공 사례를 확보해 사업 확산의 기반을 마련하는 것을 우선 과제로 두고 있다. 이를 위해 제약·바이오·헬스케어의 다양한 업무에서 AI를 적용할 수 있는 영역을 발굴하고 있다.
신 상무는 "첫 번째 레퍼런스를 만드는 것이 가장 중요하다고 생각한다"며 "AI를 보여줘도 어떻게 활용해야 할지 모르겠다는 기업들이 꽤 있어 제약·바이오·헬스케어의 다양한 업무에 맞춰 여러 제안을 준비하고 있다"고 말했다. 유통 분야에 특화한 AI 에이전트도 준비 대상 가운데 하나다.
탁 전무는 최근 글로벌 바이오 콘퍼런스(GBC 2026)에서 독일 과학기술 기업 머크(Merck)가 제시한 'Connected Biopharma'를 언급하며 FDBG가 지향하는 방향도 이와 유사하다고 봤다. 데이터를 확보·연결하고 분석해 사업에 적용하는 흐름이 닮았다는 설명이다.
탁 전무는 "빠르게 레퍼런스를 만들어 다른 제약·의료기기 기업으로 확산하는 것이 1차 목표"라고 밝혔다.
이에 더해 신 상무는 향후 제약·바이오·헬스케어 기업이 새로운 사업을 추진하는 과정에도 FDBG가 참여할 수 있을 것으로 내다봤다.
그는 "제약·바이오·헬스케어 회사들이 새로운 비즈니스를 고민할 때 그 과정에서 필요한 부분을 채워드릴 수 있을 것 같다"며 "그동안 조직과 새로운 비즈니스를 여러 차례 세팅해본 경험에서 오는 자신감"이라고 말했다.
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