제약 산업은 의약품의 연구부터 제조, 품질 관리까지 전 과정이 규제기관의 관리를 받는 대표적인 규제 산업입니다. 제약사는 GMP(의약품 제조 및 품질관리 기준)에 따라 작업 기록을 남기고 정기적으로 감사를 받습니다. 또한 개인정보·영업기밀·원가정보처럼 접근을 엄격히 제한해야 하는 데이터를 많이 다룹니다.

현업의 AI 적용 요청은 부서마다 성격이 다르고, ERP·MES(제조실행 시스템)·QMS(품질관리 시스템) 등 여러 시스템과 부서에 걸친 경우도 많습니다. 성격이 다른 요청에 하나의 AI로 일괄 대응하기는 어렵기 때문에, 업무별로 여러 에이전트를 운영해야 합니다.

다만 사내 AI 에이전트가 늘어날수록 조직의 관리 부담도 커집니다. 에이전트마다 권한과 이력을 따로 관리하면 보안을 통제하고 감사에 대응하기가 어려워지기 때문입니다. 따라서 여러 에이전트의 실행 승인, 데이터 접근, 작업 이력, 성과 지표를 한곳에서 관리하는 체계가 필요합니다.

[관문 1. 어떤 업무부터 맡길 것인가]

AgentGo는 먼저 경보제약의 업무·데이터·시스템 환경을 진단했습니다. 이어 팀별로 접수된 요청을 하나의 수요 풀로 모아 현업 문제 기준으로 통합하고, 이를 65개 과제로 재구성했습니다. 추진 계획은 효과를 빠르게 확인할 수 있는 순서에 따라 세 단계로 수립했습니다.

[관문 2. 사내 시스템에서 실행해도 안전한가]

AgentGo는 사내 시스템에 연결된 6개 에이전트가 분석부터 보고까지 단계별로 처리하는 구조를 제시했습니다. 담당자가 다음과 같이 요청하면 에이전트가 순차적으로 작업을 이어받고, 시스템에 반영하기 전에 담당자(Human)의 승인을 거칩니다.

이 과정에서 데이터 보호는 AgentGo Guard가 맡습니다. AgentGo Guard는 사내 시스템 데이터에 대한 접근을 통제하고, 개인정보·영업기밀·원가정보는 마스킹(가림 처리)합니다.

[관문 3. AI가 처리한 작업을 감사 시 증명할 수 있는가]

제약사는 GMP 기준에 따라 감사를 받기 때문에, AI가 처리한 작업 내역도 감사 시 근거로 제시할 수 있어야 합니다. 이를 위해 AgentGo Guard는 프롬프트·응답 이력과 감사 로그를 관리하고, 기존 시스템 연계 결과와 작업 내역을 추적합니다.

[관문 4. 도입 이후에도 지속적으로 활용되는가]

도입 효과는 업무시간, 처리량, 오류·누락, 감사 추적 가능성을 기준으로 측정합니다. 구체적으로는 6개 KPI로 성과를 업무 흐름 단위로 추적하고, 효과가 확인된 영역부터 다른 부서로 확산합니다.

[ISP 수립 결과]

• 현업 요청 269건을 65개 과제로 정리하고 3단계 추진 계획 수립
• 6개 에이전트가 분석부터 보고까지 단계별로 처리하는 업무 흐름 제시
• 담당자 승인 기반 실행 통제와 AgentGo Guard 기반 데이터 보호·감사 로그 적용 방안 수립
• 6개 KPI 기반 성과 측정 방안 수립
  
  

[기대 효과]

AgentGo(에이전트고)는 엔터프라이즈를 위한 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼으로, 소프트웨어 품질 인증인 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했습니다. 기업의 업무 환경에 맞는 Agentic AI 개발과 운영, 통제의 전 과정을 기업 보안 정책 하에 통합 관리합니다. IT 운영자에게는 투명한 거버넌스와 통제권을, 현업 사용자에게는 직관적인 업무 편의성을 함께 제공해 안전하고 실용적인 AI 혁신을 지원합니다. 규제 환경에서 AI 에이전트 도입을 검토하고 계신다면, 현업의 AI 자동화 요청을 과제로 정리하고 Quick Win 과제부터 효과를 검증하는 방식으로 시작해 보시기 바랍니다.