기술 경쟁의 시대, 특허 정보는 더 이상 단순한 검색 대상이 아니라 기업 전략의
핵심 자산이 되었습니다. AI는 방대한 특허 데이터를 이해하고 연결하여, 연구개발(R&D) 속도와 정확도를 동시에 끌어올리는 혁신을 이끌고 있습니다.
이 문서는 과거의 한계와 현재의 혁신, 그리고 미래 경쟁력의 해답인
버티컬 AI의 가치를 살펴봅니다.
목차
과거 특허 검색 서비스의 한계와 사용자의 어려움
AI가 바꾸는 특허 정보 서비스의 현재와 미래
AI 도입에 따른 특허 업무 흐름과 실무자 역할의 변화
IP-AX 기업의 도입사례
왜 버티컬 AI인가?
과거 특허 검색 서비스의 한계와 사용자의 어려움
과거 특허 정보 서비스 이용자들은 다양한 기능 향상을 원했지만, 당시의 기술적 한계와 자원 부족으로 충분히 구현되지 못했습니다.
가장 큰 불편은 검색 방식의 한계였습니다. 자연어로 자유롭게 특허를 검색하거나 원하는 기술 개념을 정확히 찾고 싶어 했지만, 전통적인 특허 검색 서비스들은 키워드와 불린(Boolean) 논리에 의존했기 때문에 단어의 의미나 맥락을 이해하지 못했습니다. 예를 들어 "자동차 엔진"을 찾을 때 특허 문서에 "차량 동력 장치"로 기술되어 있으면 기존 시스템은 이를 연결 짓지 못했습니다. 반대로 같은 단어만 들어 있으면 맥락에 상관없이 검색되어 무수히 많은 노이즈 결과가 나왔습니다.
효과적인 검색을 위해서는 불린 연산자와 전문 지식을 동원해 작성해야 했는데, 이는 경험 많은 특허 정보 전문가에게만 가능한 일종의 "Art"로 여겨졌습니다. 일반 연구자나 엔지니어는 전문가 도움 없이 원하는 특허 정보를 찾기 어려웠습니다.
다국어 및 글로벌 특허 검색 수요도 제대로 충족되기 어려웠습니다. 영어로 검색하면 일본어나 중국어로 된 중요한 선행기술을 찾지 못하는 등 언어 장벽이 존재했습니다. 대량의 특허 데이터를 분류하고 분석하는 기능, 경쟁사 특허 포트폴리오 분석, 기술 트렌드 예측 등은 전문가가 수백, 수천 건의 특허를 수작업으로 분석해야 하는 노동집약적 작업이었습니다.
AI가 바꾸는 특허 정보 서비스의 현재와 미래
최근 특허 정보 서비스는 AI 기술의 도입으로 빠르게 진화하고 있습니다. 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등으로 이루어진 통합 AI 스택은 과거 특허 검색의 가장 큰 한계였던 ‘시맨틱 갭(semantic gap)’ 문제를 해결하고 있습니다.
예전에는 단순히 키워드가 일치하는 결과만 보여주었다면, 이제는 AI 기반 의미 검색(semantic search) 엔진이 특허 문서의 개념과 맥락까지 이해합니다. 덕분에 사용자의 의도를 정확히 파악해 더 빠르고 정밀한 결과를 제시할 수 있게 되었으며, 기존 워크플로우의 효율화는 물론 새로운 전략적 활용까지 가능해졌습니다.
AI의 영향은 특허 수명 주기 전반에서 나타나고 있습니다. 선행 기술 조사는 과거에는 대기업과 전문 인력만이 할 수 있었지만, 이제 AI 덕분에 중소기업이나 개인 연구자도 신속하고 정밀한 조사가 가능합니다.
특허 포트폴리오 관리에서는 AI가 특허 자산을 실시간 모니터링하여, 수작업 중심의 리뷰에서 벗어나 자동화 기반의 능동적 전략 수립이 이루어지고 있습니다. 즉, 특허 정보 서비스는 단순히 법률 리스크 관리 도구에서 기업 전략과 혁신의 핵심 엔진으로 변모하고 있습니다.
AI는 단순한 검색과 분석을 넘어, 특허 가치평가와 기술 트렌드 예측에도 활용되고 있습니다. 머신러닝 기반 예측 모델은 특정 기술 분야의 출원 증가 추세를 분석해 유망 기술을 조기에 식별할 수 있습니다. 이는 기업이 R&D 투자 방향을 설정하거나, 오픈이노베이션 파트너를 찾을 때 중요한 의사결정 근거가 됩니다.
결과적으로 AI는 특허 정보 서비스의 효율화를 넘어, 기업 혁신 전략과 글로벌 경쟁력 강화의 필수 인프라로 자리 잡고 있습니다.
하지만 AI 활용에는 도전 과제도 있습니다. 대표적으로 할루시네이션(허위 결과 생성), 학습 데이터 편향, 고객 기밀 유지, 그리고 발명자 자격 문제와 같은 법·윤리적 이슈가 있습니다. 그렇기 때문에 앞으로의 특허 서비스는 “휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)”, 즉 AI의 속도와 규모에 인간 전문가의 검증과 윤리적 판단을 더하는 방식이 중요합니다.
결국, 미래의 특허 정보 서비스는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, AI와 인간이 협력하는 형태로 발전할 것입니다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 처리하고, 인간은 전략적 통찰과 책임을 담당하는 구조가 될 것입니다.
AI 혁신으로 확장되는 특허 정보 서비스의 핵심 기능
AI 기술의 발전은 과거 특허 정보 서비스가 직면했던 여러 한계를 빠르게 극복하고 있습니다. 그 결과, 특허 검색과 분석의 핵심 기능이 단순 효율화 단계를 넘어 크게 확장되고 있습니다.
아래 표는 과거 구현이 어려웠던 기능과 그 한계, 그리고 AI 도입으로 가능해진 혁신을 비교해 정리한 것입니다.
이처럼 AI 도입은 특허 정보 서비스의 성격을 완전히 바꾸고 있습니다.
의미 기반 검색과 자동 분류는 방대한 데이터를 빠르고 정확하게 정리해 사용자에게 필요한 정보를 손쉽게 제공합니다. 기술 예측과 전략 수립은 과거에는 불가능했던 미래지향적 분석을 가능케 하여, 특허 정보를 단순한 검색 결과가 아니라 전략적 인텔리전스 자산으로 격상시키고 있습니다. 특허 문서 작성 지원은 변리사가 단순 반복 업무에서 벗어나 보다 창의적이고 전략적인 역할에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다.
결국 AI 기술은 특허 정보 서비스의 지평을 크게 넓히며, 이러한 변화는 앞으로 더욱 가속화될 것입니다.
AI 도입에 따른 특허 업무 흐름과 실무자 역할의 변화
AI 기반 혁신 도구들은 특허 업무의 전반적인 워크플로우를 바꾸고 있으며, 이에 따라 전문가들의 업무 집중 포인트도 크게 달라지고 있습니다.
무엇보다, 반복적이고 시간 소모적인 작업이 자동화되면서 업무 효율이 비약적으로 향상되었습니다. 과거 며칠씩 걸리던 선행기술 검색이나 분류 작업이 이제는 AI 덕분에 몇 분에서 몇 시간 만에 완료됩니다. 또한 방대한 검색 결과도 AI가 1차로 분류·정리해 주기 때문에, 전문가들은 더 이상 방대한 자료 속에서 헤매는 대신 핵심 결과의 해석과 의사결정에 집중할 수 있습니다.
예를 들어, 특허 담당자나 변리사는 과거처럼 일일이 키워드를 조합하며 원하는 자료를 찾을 필요가 없습니다. 이제는 AI가 찾아낸 정제된 인사이트를 기반으로 특허성 판단, 침해 여부 검토, R&D 투자 전략 수립 등 고부가가치 업무에 몰두할 수 있습니다.
즉, AI의 도입은 단순히 업무 속도를 높이는 차원을 넘어, 전문가들이 보다 전략적이고 창의적인 업무에 몰입할 수 있도록 역할 자체를 재편하고 있습니다.
1) 검색·분석 중심에서 의사결정 중심으로
특허정보 업무는 이제 검색·분석 중심의 효율 경쟁을 넘어 의사결정 중심으로 이동하고 있습니다. 과거에는 키워드와 불린 쿼리를 얼마나 잘 작성하느냐가 성패를 갈랐으나, 앞으로는 “무엇을 할 것인가”가 질문의 중심이 됩니다.
예를 들어 배터리 열폭주 저감 기술을 탐색한다고 가정하면, 예전에는 관련 특허를 최대한 많이 수집하고 요약하는 데 시간이 들었습니다. 그러나 이제는 의미 검색과 자동 군집 기능이 이러한 작업을 신속히 완료합니다. 실무자는 그 결과를 바탕으로 “자체 개발 vs. 라이선스 인 vs. 공동 개발” 중 어떤 전략이 재무·일정·법적 리스크 측면에서 최적인지를 판단하는 데 시간을 집중하게 됩니다.
즉, 데이터 수집과 정제는 AI가 담당하고, 사업적 결론을 내리는 일은 사람이 담당하는 구조가 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다. 다시 말해, 엔진은 데이터를 모으고 정제하며, 사람은 맥락을 해석하고 가설을 세우며 우선순위를 결정하는 방식으로 전환되고 있습니다.
2) 범용 도구 사용에서 버티컬(도메인 특화) AI 오케스트레이션으로
AI 활용 방식도 범용 도구 사용에서 특허에 특화된 도구들을 목적에 맞게 조합하는 방식(버티컬 AI 오케스트레이션)으로 바뀌고 있습니다. 특허 데이터는 IPC/CPC 분류, 패밀리·인용 네트워크, 법적 상태와 같이 매우 복잡하고 전문적인 속성을 가지고 있습니다. 범용 LLM은 문장 생성이나 요약에는 강하지만, 예를 들어 “CPC Y02E”와 같은 복잡한 코드 해석이나 “만료 직전인 경쟁사의 핵심 특허”를 정확히 포착하는 데에는 한계가 있습니다.
반면, 특허에 특화된 버티컬 AI는 특허 임베딩, 분류·가치평가 규칙, 산업별 용어사전을 내장하고 있어 보다 정밀한 해석이 가능합니다. 예를 들어 자동차 전장 분야에서는 소프트웨어 업데이트(OTA) 관련 청구항 패턴을 별도 필드로 추출하고, 표준필수특허(SEP) 가능성이 있는 청구항을 우선적으로 표식하는 모듈을 활용할 수 있습니다.
이제 실무자의 역할은 단순히 도구를 “사용”하는 수준을 넘어섭니다. 의미 검색, 번역, 분류, 가치평가, 트렌드 예측과 같은 여러 AI 기능을 업무 목적에 맞게 선택하고, 어떻게 조합할지 결정하는 ‘설계자’이자 ‘연출자’가 되는 것입니다.
즉, 예전에는 엔진을 그냥 돌리는 데 시간이 많이 들었다면, 이제는 “어떤 엔진을 어떤 상황에 맞게 어떻게 조율할 것인가”에 시간을 쓰게 됩니다. 결과적으로 실무자는 여러 AI 도구를 상황에 맞게 맞추고 조합하는 지휘자 (오케스트레이터)와 같은 역할로 확장되고 있습니다.
3) 검색전문가에서 프롬프트·평가 설계자로
AI 도입으로 인해 실무자의 역량도 새롭게 정의되고 있습니다. 과거에는 불린 연산자를 얼마나 정교하게 다루느냐가 곧 경쟁력이었습니다. 그러나 이제는 문제를 구조화하는 프롬프트 설계 능력과, 모델의 결과를 검증할 평가 체계 설계 능력이 핵심 역량이 되고 있습니다.
예를 들어, 단순히 “전기차 무선충전 특허”를 찾는 수준을 넘어, 다음과 같이 목적·범위·기간·판단 기준·출력 형식을 한 번에 명시하는 프롬프트를 설계합니다.
“미국·유럽·한국 공개 중 2016~2024, 전기차 무선충전(유도·공진) 기술, 주차 정렬 보정·코일 설계·EMC 저감 키워드, 표준필수특허(SEP) 연계 가능성과 라이선스 성사 가능성이 높은 포트폴리오”
또한, 무선충전 관련 골든셋 150건을 구축하여 재현율·정확도·환각률뿐 아니라, 표준 연계성 지표(표준 문헌 매핑 정도, 필수 클레임 후보율), 영향력 지표(인용 중심성, 패밀리 지역 확장, 법적 상태 변동) 등을 주 단위로 측정합니다. 이를 통해 특정 모델이 “유럽 공보의 도면 기호와 청구항 용어를 일관되게 놓친다든지”, “침해 범위를 과대평가한다든지”, “종속항의 추가 한정 요소를 누락해 불필요한 경고를 띄운다든지” 하는 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.
결국, 앞으로의 실무자는 단순히 “검색을 잘하는 사람”이 아니라, “올바른 질문을 만들고 결과를 실무적으로 검증하는 사람”으로 변화하게 됩니다.
4) 정기보고 대응 중심에서 지속 모니터링(Watch)·시그널 운영으로
정기 보고 중심의 업무가 지속 모니터링과 시그널 운영 중심으로 전환되면서 보고의 의미가 달라지고 있습니다. 과거에는 분기마다 방대한 리포트를 작성하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 이제는 대시보드가 실시간으로 움직이고, 사전에 설정한 임계치를 넘으면 즉시 알림이 발생하여 업무를 이끌어갑니다.
예를 들어, 경쟁사 A가 고체전해질 관련 특정 CPC에서 월간 출원 건수가 3개월 연속 30% 이상 증가하면 즉시 알림이 생성됩니다. 또한 인용 네트워크 중심성이 급격히 높아지는 특허군이 감지되면 파란색 경보가 표시됩니다.
실무자의 역할은 이러한 알림의 신뢰도를 관리하고, 불필요한 과잉 반응을 방지하며, 의미 있는 시그널을 선별해 경영 의사결정 안건으로 승격시키는 일입니다.
결과적으로 보고서는 단순히 “이미 일어난 일을 기록하는 문서”에서 “지금 대응해야 할 선택지를 제시하는 도구”로 성격이 바뀌고 있습니다. 즉, 월간·분기 보고 중심의 방식에서 벗어나, 실시간 포트폴리오 모니터링과 임계치 기반 알림 체계가 일상화되고 있습니다.
5) 제작형에서 검증·보완형(Human-in-the-Loop)으로
특허 업무는 이제 단순히 사람이 모든 내용을 직접 만드는 제작형에서, AI가 먼저 결과를 제시하고 사람이 이를 검증·보완하는 방식으로 바뀌고 있습니다. 이 구조를 흔히 Human-in-the-Loop라고 부르며, “AI와 사람이 함께 일하는 방식”을 의미합니다.
예를 들어, 생성형 AI는 후보 기술군의 요약, 핵심 성능 지표, 주요 출처 링크, 경쟁 대안 비교표와 같은 초안 자료를 자동으로 만듭니다. 이후 분석가와 도메인 전문가가 이 결과를 검토하여 사실이 맞는지, 비교가 적절한지, 의사결정에 활용할 수 있는지 확인하고 보완합니다.
자율주행 분야를 사례로 들면, AI는 “차선 변경 성능이 향상되었다”라는 결과를 내놓고 이를 특허 청구항 요소와 자동 연결합니다. 동시에 유사 청구항을 가진 국내외 핵심 특허를 모아 법적 상태와 패밀리 범위를 함께 보여줍니다. 실무자는 복잡한 쿼리를 작성할 필요 없이 AI가 만든 비교표를 보고 바로 대조할 수 있습니다.
또한, AI는 인용 관계를 따라 유사 사례와 차별화 포인트를 추천하고, 빠진 필수 기재 요소가 있으면 체크리스트로 알려줍니다. 마지막으로 AI가 1페이지 결론과 근거표를 정리하면, 실무자는 이를 바탕으로 라이선스 협상·자체 개발·공동 개발 중 어떤 전략을 선택할지 최종 결정을 내립니다.
즉, AI는 자료 수집과 정리·초안을 맡고, 사람은 검증과 전략적 판단을 맡는 구조로 변화하고 있는 것입니다. 이로써 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있습니다.
IP-AX 기업의 도입사례
1) Resonac
소재 과학 분야의 글로벌 리더 Resonac은 인공지능(AI)을 활용해 지식재산(IP)을 단순한 기술 보호 수단을 넘어 기업의 핵심 성장 동력으로 전환시키고 있습니다. Resonac은 IP를 경영 및 사업 전략과 직접 연계하여 기업 가치를 극대화하는 모델을 구축하고 있으며, 특히 반도체 소재와 같은 핵심 성장 분야에서 업계를 선도하는 IP 포트폴리오를 기반으로 공격적인 사업 확장 전략을 펼치고 있습니다.
이러한 IP 전략의 중심에는 디지털 전환(DX)과 AI 기술의 적극적인 도입이 있습니다. Resonac은 R&D 초기 단계부터 생성형 AI와 데이터 기반 접근법을 적용하고 있으며, 이를 총괄하기 위해 ‘컴퓨터 과학 및 정보학 연구센터’를 운영하고 있습니다.
대표적인 사례는 자체 개발한 생성형 AI ‘Chat Resonac’입니다. 이 시스템은 두 가지 중요한 역할을 수행합니다.
첫째, 세대 간 지식 격차를 해소합니다. 베테랑 직원들의 경험과 노하우가 축적된 데이터를 기반으로 젊은 직원들이 쉽게 질문하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 세대 간 기술 단절을 막고 지식 전수를 원활하게 합니다.
둘째, 부서 간 지식 공유와 협업을 촉진합니다. 기존에 부서별로 흩어져 있던 데이터를 통합해 조직 전체의 지식 공유 플랫폼을 구축합니다. 부서의 벽을 넘어 새로운 협업을 촉진하는 기반이 됩니다.
이러한 AI 활용을 통해 특허 요약 및 분류 소요 시간을 기존 대비 5분의 1 수준으로 단축하는 성과를 거두었으며, 이는 R&D 생산성을 획기적으로 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.
2) 토요타 테크니컬 디벨롭먼트(Toyota Technical Development Corp, TTDC)
세계적인 자동차 기업 토요타(Toyota)의 R&D를 담당하는 토요타 테크니컬 디벨롭먼트(TTDC)는 미래 자동차 산업의 치열한 기술 경쟁 속에서 AI를 적극 활용해 지식재산(IP) 분야의 리더십을 확보하고 있는 대표적 사례입니다.
TTDC의 전략은 두 가지 축으로 전개되고 있습니다. 핵심 분석 역량의 내재화와 반복 업무의 자동화와 효율화가 그것입니다.
먼저, TTDC는 AI 전문 기업 ‘AI Samurai Inc.’를 직접 인수하여 특허 분석 및 평가 역량을 완전히 내부 자산화했습니다. ‘AI Samurai’는 발명 내용을 입력하면 방대한 특허 데이터를 기반으로 특허 등록 가능성을 등급으로 평가하고, 유사 선행 특허를 자동 분석해주는 시스템입니다. 이를 통해 TTDC 연구원들은 R&D 초기 단계부터 발명의 가치를 데이터 기반으로 신속하게 판단할 수 있습니다. 이는 기존에 외부 전문가에 의존하던 방식을 넘어, IP 전략 수립의 속도와 정확성을 근본적으로 혁신한 사례입니다.
다음으로, TTDC는 글로벌 기업으로서 필수적인 다국어 특허 관리 효율화에 AI를 도입했습니다. 전 세계에서 출원되는 방대한 특허 문서를 처리하기 위해, 번역은 불가피하지만 많은 시간과 비용이 소요되었습니다. 이를 해결하기 위해 TTDC는 AI 기반 번역 솔루션 ‘Phrase TMS’를 도입했습니다. 이 시스템은 대량의 특허 문서를 빠르고 일관되게 번역하여, 글로벌 IP 포트폴리오 관리의 효율성을 크게 높이고 있습니다.
결론적으로, TTDC의 사례는 AI를 단순한 보조 도구가 아니라 핵심 IP 역량을 강화하는 전략적 자산으로 활용한 모범적 접근입니다. ‘AI Samurai’ 인수를 통한 내재화와 ‘Phrase TMS’ 도입을 통한 자동화를 결합하여, TTDC는 IP 전문가들이 반복 작업에서 벗어나 더 높은 부가가치를 창출하는 전략적 업무에 집중할 수 있는 환경을 마련했습니다. 이는 미래 기술 경쟁의 핵심인 IP 분야에서 우위를 점하기 위한 선도적 모델이라 할 수 있습니다.
3) 미쓰이 케미칼 (Mitsui Chemicals)
일본의 대표적 화학 기업 미쓰이 케미칼(Mitsui Chemicals)은 화학 산업 특유의 고도로 전문화된 데이터를 처리하기 위해 독자적인 생성형 AI 채팅 플랫폼을 개발하여 R&D와 비즈니스 전반의 디지털 전환(DX)을 가속화하고 있는 사례입니다.
미쓰이 케미칼의 전략적 특징은 범용 AI가 아닌, 화학 분야에 특화된 도메인 AI를 구축했다는 점입니다. 이 AI는 화합물의 구조식이나 실험 데이터 테이블까지 깊이 이해할 수 있어, 단순한 문서 분석을 넘어 화학 산업 전반의 데이터 활용 체계를 만들어가고 있습니다.
이 플랫폼은 실증 테스트를 통해 효과를 입증했습니다. 특히 특허 검색과 신규 용도 탐색에 걸리는 시간을 기존 대비 80% 단축하는 성과를 보여주었습니다. 이는 텍스트뿐 아니라 화학 분야의 핵심 데이터인 구조식과 실험 데이터 테이블을 정확히 분석할 수 있는 AI 기술 덕분입니다.
결과적으로 미쓰이 케미칼은 복잡한 화학 산업 데이터 처리 문제를 해결하고, R&D 효율을 획기적으로 높이며, 나아가 사업 기회 발굴과 영업 활동까지 연결되는 전사적 데이터 활용 모델을 만들어가고 있습니다.
4) 워트인텔리전스(Wert Intelligence) & 셀위버스(Cellwaverse)
국내 세포 배양 전문 기업 셀위버스(Cellwaverse)는 연구개발 속도가 곧 성패를 좌우하는 바이오 산업에서 AI 기반 IP-AX 모델을 도입하여 혁신을 이룬 사례입니다. 셀위버스의 전략은 두 가지 축으로 전개되고 있습니다.
핵심 노하우의 내재화
반복적이고 시간이 많이 드는 업무의 자동화
AI 시스템은 먼저 특허 청구항과 명세서에서 배지 성분, 농도 범위, 필수·금지 조합, 공정 조건을 자동으로 구조화하여 조성 맵을 생성합니다. 이후 이를 사내 레시피 및 상용 레시피와 대조하여 성능 개선 가능성이 높은 조합을 추천합니다. 연구원들은 더 이상 방대한 문헌을 일일이 뒤질 필요 없이, 곧바로 실험 가능한 레시피 후보를 확인할 수 있게 되었습니다.
이로써 과거 외부 자문에 의존하던 방식에서 벗어나, 배지 조성 지식을 회사 내부 역량으로 축적할 수 있게 되었습니다.
결론적으로 셀위버스의 사례는 “배지 레시피 자체를 AI가 읽고 이해해 분석하는 체계”를 구축한 것입니다. 특허 기반의 구조화와 추론을 통해 유망한 조합을 빠르게 선별하고 동시에 안전성을 관리함으로써, 작은 변화가 큰 성능 차이를 만드는 배양 배지 분야에서 연구개발의 속도·정확도·안전성을 동시에 높이는 IP-AX형 R&D 가속 모델을 보여주고 있습니다.
5) 워트인텔리전스(Wert Intelligence) & 엘앤에프(L&F)
배터리 양극재 개발 분야의 선도 기업 L&F는 “시간이 곧 경쟁력”이라는 인식 아래, AI 기반 특허 분석 시스템을 사내(On-Premise) 직접 구축하여 R&D 속도를 혁신한 사례입니다. L&F의 전략은 두 가지에 집중하고 있습니다.
• 내부 서버에서 AI를 운영하여 보안 확보
• R&D 프로세스 전반에 AI를 깊숙이 통합하여 속도와 정확도 동시 강화
이 시스템은 검색·요약·분류를 담당하는 세 가지 AI 모델이 유기적으로 작동하는 구조를 가지고 있습니다. 외부 특허 DB에서 안전하게 데이터를 가져오면, 사내 서버에 작동하는 각 AI 모델들이 다음과 같은 역할을 합니다.
AI 검색 모델이 수십만 건의 문서에서 조성·코팅·열처리와 같은 핵심 조건을 추출하고,
AI 요약 모델이 긴 문서를 핵심 내용 중심으로 압축하며,
AI 분류 모델이 업무 기준에 따라 자동 태깅하여 연구원이 즉시 활용 가능한 데이터로 가공합니다.
L&F 시스템의 가장 큰 특징은 ‘분석 중심형 엔진’이라는 점입니다. AI는 특허 청구항이나 실시예에 기재된 수치·공정 절차를 기계적으로 구조화하여, 이를 L&F의 내부 레시피 및 공정 데이터와 즉시 비교할 수 있도록 지원합니다. 발명신고서가 접수되면 AI가 자동으로 유사 특허 묶음을 찾아 리포트를 생성하고, 특허팀과 연구팀의 협의를 돕습니다. 또한 사전 스크리닝, 고객사 RFI/RFQ 대응 자료 준비와 같은 반복 업무도 자동화하고 있습니다.
이러한 혁신을 통해 L&F는 자료 검색·정리에 소요되던 시간을 크게 줄이고, 실험 설계까지의 리드타임을 단축했습니다. 동시에 사람이 놓치기 쉬운 수치 범위나 공정 조건을 AI가 빠짐없이 구조화함으로써 검토 누락을 방지하고 있습니다.
결과적으로 발명에서 특허 검토, R&D, 영업에 이르는 전 과정이 하나의 시스템 안에서 연결되며, 부서 간 커뮤니케이션 속도 역시 크게 향상되었습니다. 이는 AI 엔진을 R&D 프로세스에 내재화하여 개발 속도·정확도·보안을 동시에 끌어올린 대표적인 IP-AX형 R&D 가속 모델이라 할 수 있습니다.
왜 버티컬 AI인가?
기술 경쟁 시대에 AI 기반 특허 정보 서비스의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 그러나 진정한 경쟁력은 단순히 AI를 도입하는 데서 그치지 않습니다. 핵심은 산업과 기술의 맥락을 깊이 이해하는 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’를 어떻게 구축하고 활용할 것인가에 달려 있습니다.
범용 AI는 언어적 유창함을 갖췄지만, R&D의 핵심인 전문 데이터를 제대로 이해하지 못하는 명백한 한계를 가지고 있습니다. 반면 버티컬 AI는 특정 산업의 특허 구조, 기술 언어, 데이터 특성을 반영해 R&D 속도를 획기적으로 가속화하는 IP-AX 모델을 가능하게 합니다.
앞서 살펴본 L&F와 셀위버스의 성공 사례가 이를 잘 보여줍니다.
L&F는 보안을 위해 사내(On-premise)에 직접 AI 엔진을 구축하고, 특허 속 수치와 공정 조건을 내부 레시피 데이터와 비교할 수 있는 분석 중심형 엔진을 완성했습니다.
셀위버스는 바이오·헬스케어 분야의 복잡한 배양배지 조성을 특허 기반 데이터로 구조화하여, 외부 자문 의존도를 줄이고 내부 역량을 강화했습니다.
이 두 혁신의 중심에는 워트인텔리전스와의 협력이 있었습니다.
워트인텔리전스는 단순한 AI 솔루션 공급사가 아닙니다. 산업별 특수성을 꿰뚫는 버티컬 AI 구축 전문성을 바탕으로, 기업이 직면한 문제를 해결하고 있습니다.
보안이 중요한 기업을 위해 사내 시스템(On-premise) 구축 지원
바이오·헬스케어 산업의 복잡한 레시피와 임상 데이터를 이해하는 특화 데이터 스키마 설계
특허 속 수치·공정 조건을 기계적으로 구조화하여 내부 데이터와 직접 대조할 수 있는 분석형 엔진 구현
단절되어 있던 R&D, IP, 사업개발 워크플로우를 하나의 시스템으로 통합
미래 기술 경쟁의 승패는 누가 더 빠르게 유효한 R&D 방향을 설정하고 실행하는가에 달려 있습니다. 이를 위해서는 기업의 데이터를 가장 깊이 이해하고, 특허 정보를 단순한 정보가 아닌 전략적 자산으로 전환할 수 있는 AI 파트너가 필요합니다.
워트인텔리전스는 단순한 AI 솔루션 공급사가 아닙니다.
L&F 사례처럼, 보안이 중요한 기업을 위해 사내(On-Premise)에 직접 AI 엔진을 구축하고,
셀위버스 사례처럼, 바이오·헬스케어 분야의 복잡한 레시피와 임상 데이터를 이해하는 특화 데이터 스키마를 설계하며,
각 산업의 특수성을 꿰뚫는 버티컬 AI 구축 전문성을 입증했습니다.
워트인텔리전스의 AI는 대화나 요약에 머무르지 않습니다.
특허 속 수치와 공정 조건을 기계적으로 구조화하여 기업 내부 데이터와 직접 대조하고,
R&D 방향에 대한 실행 가능한 통찰력(Actionable Insight)을 제공하는 분석 중심 엔진을 구현합니다.
또한, 단절되어 있던 R&D·IP·사업개발의 워크플로우를 하나의 시스템으로 연결해 협업의 속도와 질을 동시에 끌어올립니다.
기업이 자체적으로 버티컬 AI를 개발하려면 막대한 시간과 자원, 수많은 시행착오가 필요합니다. 반면, 워트인텔리전스와 협력하면 가장 빠르고 효율적으로 검증된 IP-AX 모델을 내재화할 수 있습니다.
선도 기업들의 사례가 증명하듯, 워트인텔리전스는 바로 그 파트너입니다.
이제 기업에게 주어진 과제는 “AI를 도입할 것인가?”가 아니라,
“어떻게 워트인텔리전스와 협력하여 우리 회사만의 R&D 가속 엔진을 구축할 것인가?”입니다.