신호 초기 신약 탐색에 투입한 AI 에이전트가 한 기업의 실험실 처리 능력을 21~30% 높였다

요약

맥킨지는 에이전트형 AI가 효율을 넘어 혁신에 기여한 사례로 제약 분야를 든다. 한 제약사는 연구와 초기 신약 탐색 업무 흐름에 AI 에이전트를 결합했다. 그 결과 실제 실험을 수행하는 습식 실험실의 처리 능력이 21～30% 높아졌다. 늘어난 역량 덕분에 후보 물질이 임상시험 단계로 나아가는 속도도 빨라졌다. 보고서는 이 사례를 통해 에이전트가 예전에는 엄두를 내지 못하던 아이디어를 시험하고 배우고 확장할 여지를 만들어 준다고 강조한다. 운영 효율을 넘어 연구개발의 병목을 푸는 데 에이전트가 쓰일 수 있음을 보여 주는 사례로, 보고서는 에이전트형 AI를 혁신의 촉매로 보는 리더가 늘고 있다고 설명한다.