AI 툴이 연구개발 경쟁력의 핵심으로 자리잡고 있습니다. 지금 바로 활용 전략을 확인해보세요! 안녕하세요 구노레터 구독자 여러분! 🌕
최근 오픈 AI의 대규모 발표, 다들 들어보셨나요? AI에 대해서 잘 모르시는 분들이라도 최근 AI를 활용한 광고영상이나 이미지가 얼마나 뜨거운 감자인지 아실 거예요. 이제 주변에서 흔하게 AI를 접할 수 있는 시대가 되었습니다. AI 기술 발전 속도는 이제 '엄청나게 빠르다'는 표현만으로는 부족할 정도예요. 이 놀라운 AI의 발전은 더 이상 대기업의 전유물이 아니라, 스타트업이나 소규모 연구팀도 가장 효율적인 R&D를 진행할 수 있는 강력한 무기가 되었답니다.
AI를 활용하면 업무에 들어가는 시간을 눈에 띄게 줄일 수 있는데요, R&D 사업에서도 마찬가지입니다. AI를 똑똑하게 활용하면, 연구자분들이 진짜 중요한 핵심 연구에만 집중할 수 있도록, 사업 준비부터 실행, 보고서 작업까지 모든 과정을 확 줄이고 효율적으로 바꿀 수 있어요. AI는 단순한 도구가 아니라, 우리 R&D 성공 속도를 확 높여줄 필수 아이템인 거죠. 그래서 오늘은 R&D 사업에서 어떻게 AI를 활용할 수 있는지 여러분들에게 공개해보려고 합니다. 오늘도 우리 함께 집중해서 끝까지 달려보아요! |
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📍 오늘의 구노레터 핵심 요약
1. AI에 사용되는 툴은 어떻게 구분하는 게 좋을까요?
2. 성공하는 과제 선정 노하우가 궁금해요
3. 설득력 있는 사업계획서는 어떻게 작성하죠? |
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잠깐! R&D에 쓰이는 AI 툴, 어떻게 구분할까요?
R&D에 활용되는 AI 툴들이 갑자기 너무 많이 쏟아져 나와서 복잡하게 느껴질 수 있어요. 하지만 걱정 마세요! 우리가 연구 현장에서 쓰는 AI 툴들은 그 역할에 따라 크게 세 가지 종류로 나눌 수 있답니다. 이 세 가지가 R&D 효율화를 위한 핵심 삼총사라고 생각하시면 쉬워요. |
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1. 똑똑한 '지식 비서': LLM (대형 언어 모델)
- 역할: 언어와 지식 기반의 모든 작업을 처리해요. 긴 문서를 요약하거나, 아이디어를 바탕으로 초안을 작성하거나, 수많은 논문 속에서 핵심 정보를 추출하는 '브레인' 역할을 하죠.
- 예시 툴: Google Gemini, ChatGPT, Perplexity AI 등
2. 척척 일하는 '가상 로봇': RPA (로봇 프로세스 자동화)
- 역할: 사람이 반복적으로 하는 컴퓨터 작업을 대신 처리해주는 '행정 비서'예요. 웹에서 데이터를 수집하거나, 엑셀/PDF에 데이터를 복사하고 붙여 넣는 등 지루하지만 꼭 필요한 행정 업무를 24시간 자동화합니다.
- 예시 툴: UiPath, Microsoft Power Automate 등
3. 미래를 예측하는 '과학 두뇌': 머신러닝 및 생성형 AI
- 역할: 데이터를 학습해서 미래를 예측하거나(머신러닝), 아예 세상에 없던 새로운 디자인이나 물질을 창조(생성형 AI)하는 '연구원' 역할입니다. R&D의 핵심인 예측과 창조를 담당해요.
- 예시 툴: TensorFlow, PyTorch, GANs 모델 기반의 설계 툴 등
이제 이 세 가지 AI 유형이 R&D 단계별로 어떻게 유기적으로 활용되는지 자세히 살펴볼까요? |
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사업계획서 작성 단계:
논리적 근거와 데이터 조사를 속전속결로
R&D 사업의 첫 단추는 사업계획서 작성이에요. 사업의 당위성과 기술적 우위를 증명해야 하는데, 여기서부터 AI를 활용하면 시간을 크게 절약할 수 있어요. |
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실제 연구 실험 단계: AI 예측과 생성으로 시행착오 최소화
계획서가 탄탄해졌다면, 이제 실제 연구와 실험 단계에서 AI가 나설 차례입니다. 실험은 언제나 변수와 불확실성이 많아 수많은 시행착오를 거치기 마련이죠. 하지만 AI를 활용하면 불필요한 시행착오를 줄이고 연구 속도를 가속화할 수 있습니다. 또한더 정밀한 데이터 분석과 새로운 아이디어 창출로 연구 결과의 질도 한층 높일 수 있어요. |
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생성형 AI 모델, 이렇게 활용할 수 있어요
생성형 AI라는 말이 다소 생소하고 어렵게 느껴지실 수도 있어요. 사실은 ‘AI가 스스로 새로운 설계를 제안해주는 기술’이라고 생각하면 이해가 훨씬 쉬워집니다. 활용 방식도 크게 두 가지로 나눌 수 있는데요. 한 번 같이 알아볼까요?
1. 전문 CAD/CAE 소프트웨어 활용 (가장 일반적이고 실무 친화적)
가장 많이 쓰이는 방법은 이미 제조 및 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 전문 설계 소프트웨어 안에 들어 있는 생성형 디자인 기능을 활용하는 겁니다. 연구자가 원하는 성능 목표와 조건(재료, 무게, 제조 방식 등)만 넣어주면, AI가 수천 가지의 최적화된 설계를 제안해줍니다. |
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2. 생성형 AI 모델 직접 개발 (연구자 맞춤형)
조금 더 학술적이고 깊이 있는 접근은, 연구자가 직접 생성 모델(GAN, VAE 등)을 학습시켜 쓰는 방식입니다. 예를 들어 신약 개발에서는 새로운 분자 구조를 자동으로 제안받거나, 재료과학에서는 새로운 합금 조합을 탐색할 수 있어요. 이건 주로 대학 연구실, R&D센터, 제약·소재 기업에서 자체 연구 목적으로 활용됩니다. |
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보고서 작성 및 최종 마무리: 성과를 명확하게 시각화
연구가 끝났다고 해서 일이 끝난 건 아니죠. 최종 보고서 작성은 R&D의 성과를 정리하고 전달하는 중요한 마무리 단계입니다.
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앞에서 사업계획서 작성에 활용할 수 있는 AI들을 소개했지만, 사실 이 도구들은 최종 보고서 작성 단계에서도 그대로 빛을 발합니다. 연구 성과를 정리하고 심사위원이나 대중에게 설득력 있게 전달해야 하는 만큼, 다시 한 번 짚고 넘어가 볼까요?
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보고서 다듬기 및 요약: 언어 모델(LLM) 복잡한 연구 결과를 누구나 이해하기 쉽게 다듬고 요약해줍니다. 문장 구조나 표현의 명확성을 높여서, 보고서 전체를 데이터 기반의 설득력으로 채워줄 수 있어요.
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자동 포맷팅: RPA 툴 보고서가 정해진 기관 양식이나 PDF 형식에 딱 맞도록 자동으로 포맷팅합니다. 덕분에 마지막 순간의 행정 실수를 줄이고 완벽하게 마무리할 수 있죠.
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AI 툴 정리
R&D 실행 단계에서 필수적으로 활용되는 핵심 AI 툴들의 작동 원리와 사용 가이드를 정리했어요. 연구 과정에서 어떤 도구를 어떤 상황에 써야 할지 감이 잘 오지 않을 때, 이 정리표가 빠르게 참고할 수 있는 길잡이가 되어줄 거예요.
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💌 구노의 한마디
이번 구노레터는 어떠셨나요? R&D에 AI 툴을 쓰는 건 단순히 일하는 속도를 높이는 걸 넘어, 우리 회사의 미래 경쟁력을 확보하는 일이에요. 연구원들의 소중한 시간과 에너지를 아껴주니까 창의적인 활동에만 집중할 수 있고, 데이터로 미리 예측하니 실패 확률도 확 낮출 수 있죠. 개발 속도를 혁신적으로 높여서 남들보다 빨리 시장을 선점할 수 있게 해준답니다. AI라고 하면 너무 어려울 것 같지만 한 단계씩 접근한다면 업무 효율 개선에 도움을 줄 거예요.
그리고 다음 뉴스레터에서는 한 걸음 더 나아가 투자 유치를 위한 IR 자료 작성에 AI를 활용하는 방법을 소개할 예정입니다. 연구 성과와 데이터를 투자자 눈높이에 맞게 정리하고, 설득력 있는 보고서와 시각 자료로 만들 때 활용할 수 있는 AI 툴과 전략을 구체적으로 보여드릴 거예요. R&D 결과를 효과적으로 투자자에게 전달하고 싶은 분들에게 꼭 도움이 될 내용이니, 우리 다음 구노레터에서 또 만나요!
🔥 아참! 구노레터를 마무리하기 전에 여러분들께 알려 드릴 소식이 있어요. 10월 특별 앵콜 웨비나가 오픈되었습니다! 스타트업 투자유치 전문가가 알려주는 IR 자료 작성이 궁금하신 분들이라면 하단 배너를 눌러 지금 바로 신청해보세요! |
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