[딜사이트 최령 기자] "인공지능(AI)은 기술이 아니라 생산성 개선 도구입니다. 기존 업무를 어떻게 재조립할지 고민하지 않으면 밸류는 나오지 않습니다."

권순일 업스테이지 사업총괄 부사장은 18일 서울 코엑스에서 열린 '국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF 2025)'의 'K-디지털헬스케어 서밋' 세션에서 이같이 말했다. 그는 'AI 기반 의료 문서 자동화와 상담 AI 사례'를 주제로 한 발표에서 AI 도입의 발전 단계, 생산성 혁신 구조, 실제 보험·의료 분야 적용 사례를 공유했다.

권 부사장은 "AI는 기술이 아니라 생산성 개선 도구"라며 "기존 업무를 어떻게 재조립할지를 고민하지 않으면 효과가 없다"고 강조했다. 그는 이어 "단순히 챗GPT 같은 모델을 붙이는 것이 아니라 어떤 프로세스에 적용할지를 고민하는 것이 핵심"이라며 AI는 단순한 도구가 아닌 프로세스 혁신의 수단이라는 점을 강조했다.

이러한 관점을 바탕으로 그는 AI 기술의 발전 흐름과 도입 환경의 변화를 짚었다. 권 부사장은 "AI 기술은 하드웨어 가격 하락, 데이터 접근성 증가, 모델 성능 향상 등으로 도입 장벽이 낮아졌지만 범용성 확보가 핵심 트렌드로 떠올랐다"고 말했다. 특히 "엑스레이 이미지 판독처럼 한정된 용도로만 쓰이는 모델은 ROI를 만들기 어렵다"며 "다양한 태스크를 커버할 수 있는 범용 모델 구축이 중요하다"고 강조했다.

AI 도입 단계는 크게 4단계로 구분된다. ▲기존 툴에 기능을 덧붙이는 수준(Stage 1) ▲개별 태스크 자동화(Stage 2) ▲프로세스 전체 자동화(Stage 3) ▲직무 단위 자동화(Stage 4)다. 권 부사장은 "많은 기업들이 태스크와 프로세스 자동화(Stage 2~3)에 도전 중이며 궁극적으로는 직무 자체를 재구성하는 'AI 네이티브' 조직으로의 전환이 관건"이라고 설명했다.

실제 사례도 소개했다. 업스테이지는 H생명과의 협업을 통해 의료비 청구 서류 자동화를 진행해 평균 70% 수준의 자동화를 달성했다는 설명이다. 권 부사장은 "이후 보험사는 40년 치 수기 서류를 메타데이터화하고 이를 기반으로 신상품 개발에 활용했다"며 "약 20%의 수익률 개선 효과를 얻었다는 피드백을 받았다"고 전했다.

병원 퇴원기록지 작성 보조 사례도 있었다. "퇴원기록지는 보험금 지급에 필수 서류지만 후순위 업무라 정확도 이슈가 많다"며 "AI가 초안을 자동 작성하고 의사가 검토하는 구조로 개선했다"고 설명했다. 다만 전자의무기록(EMR) 시스템과의 연동 문제로 실제 적용까지는 시간이 더 필요하다고 덧붙였다.

업스테이지가 카카오헬스케어와 협력한 소아 상담 챗봇 개발 사례도 소개됐다. 두 회사는 지난해 9월 정보통신산업진흥원(NIPA) 주관 '소아청소년을 위한 초거대 AI 보건의료 서비스 개발 사업'을 위해 업무협약을 맺었다.

권 부사장은 "이는 누구나 사용할 수 있는 일반형 챗봇으로 소아의 증상이나 건강 상담 내용을 입력하면 어떤 질환이 의심되는지 어떻게 대처해야 할지를 알려주는 구조"라며 "병원이 먼 지역에 거주하거나 경증 환자가 굳이 응급실에 가지 않아도 되도록 하는 것이 개발 목적이며 해당 서비스는 향후 단계적으로 적용될 예정"이라고 설명했다.

권 부사장은 발표를 마무리하며 "AI는 따라한다고 되는 기술이 아니며 언제, 어디에 적용해봤는지가 경쟁력을 만든다"며 "병원과 같은 복잡한 도메인에서는 위험이 적고 밸류가 명확한 곳부터 선제적으로 도입을 고민해야 한다"고 조언했다.