MLR을 위한 에이전틱 AI: 컨텐츠 분야에서 가장 영향력 있는 핵심 영역
제약 바이오 분야에 AI가 널리 보급되면서 확인된 핵심 학습 결과는 다음과 같습니다. AI를 고부가 가치 비즈니스 요구사항에 맞게 활용하였을 때 생산성 증대 이상의 전략적 가치를 창출할 수 있다는 것입니다. 특히 컨텐츠 공급망 내에서 MLR 리뷰는 이러한 전략적 가치가 가장 높게 실현되는 영역입니다.
“제약 산업의 근간은 MLR입니다. MLR 팀의 검토 없이는 컨텐츠의 외부 배포 자체가 불가능하기 때문입니다.”
수석 부사장 겸 규제 운영 디렉터
업계가 고도로 개인화된 임팩트 있는 자료를 갈구함에 따라 컨텐츠 발행량은 계속 늘어나고 있지만, MLR 인력은 정체되거나 오히려 줄어들고 있습니다. 컨텐츠 라이프사이클의 핵심인 MLR 검토는 AI 최적화와 성과 창출이 가장 확실한 영역입니다. AI를 통해 HCP와 환자에게 규정을 준수하는 정확한 치료 정보를 더 빠르게 전달할 수 있습니다.
더불어, MLR에 AI를 적용하면 프로세스가 구조적으로 개선되어, 숙련된 전문가들이 인간의 판단이 필수적인 전략적 업무에 집중할 수 있는 강력한 비즈니스 효과를 거둘 수 있습니다. AI의 진정한 가치는 단순히 검토 시간을 줄이는 지름길을 제공하는 것이 아니라, 고품질의 컨텐츠를 유지하면서 프로세스의 실질적인 효율성을 높이는 조력자 역할을 수행하는 데 있습니다.
한 제약 회사의 규제 운영 디렉터 겸 수석 부사장이 언급했듯이, “제약 산업의 근간은 MLR입니다. MLR 팀의 검토 없이는 컨텐츠의 외부 배포 자체가 불가능하기 때문입니다.” 많은 제약 바이오 기업이 MLR 프로세스를 위해 Veeva Vault를 선택하고 있으며, 따라서 제약 업계 특화 에이전틱 AI 솔루션을 개발하는 Veeva에게도 이 영역은 최우선 순위입니다.
에이전틱 AI를 활용한 MLR 혁신
Vault Platform에 네이티브로 구축된 Veeva AI for PromoMats는 사용자의 핵심 프로세스에 지능형 AI 에이전트를 직접 도입하여 품질 점검, 문서 인사이트 제공, 검토자 지원 업무를 수행합니다. 특히 Quick Check Agent와 Content Agent는 MLR 검토 과정을 간소화하여, 개인화되고 영향력 있으며 규정을 준수하는 컨텐츠를 더 빠르게 전달할 수 있도록 돕습니다.
자율적으로 다단계 프로세스를 관리하는 에이전틱 AI는 엔드투엔드 컨텐츠 공급망을 재설계할 필요 없이, 컴플라이언스 사전 점검과 리스크 식별을 수행하는 데 독보적인 역량을 발휘합니다. 컴플라이언스와 최종적인 방향 설정은 여전히 인간의 주도하에 철저히 관리됩니다.
커머셜 컨텐츠 플랫폼에 깊이 내장된 AI 에이전트는 등급별 검토, 컨텐츠 재사용, 클레임 관리 및 수집과 같은 기술 및 프로세스 개선 사항과 조화를 이루어 작동하며, 이를 통해 효율성을 높이고 더 빠른 승인 시간 내에 가장 적합한 자산을 생성합니다.
Quick Check Agent와 Content Agent는 컨텐츠 운영 전반을 재정비하기 위해 PromoMats 내에서 협업하게 될 수많은 Veeva AI 에이전트의 첫 시작입니다. 이어서 도입될 에이전틱 MLR은 컨텐츠 승인을 위한 최단 경로를 지원할 것입니다. 이러한 AI 에이전트들은 통합적으로 MLR 팀을 도울 뿐만 아니라, 마케팅 팀과 에이전시 파트너가 검토자에게 더 나은 컨텐츠를 전달할 수 있게 하여 규정을 준수한 컨텐츠의 배포를 가속화합니다.
MLR 프레임워크 내에서 AI를 테스트하고 학습하며 단계적으로 확장하십시오.
데이터와 컨텐츠, 그리고 이제는 AI 에이전트가 PromoMats 및 Veeva Vault CRM과 같은 핵심 애플리케이션 내에서 작동하며, 산업 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객에게 영향력 있는 컨텐츠를 전달합니다. 이러한 공유 인프라는 디지털 자산과 메타데이터가 조직 전체로 흐르는 원활한 라이프사이클을 가능하게 합니다. 예를 들어, 홍보용 컨텐츠가 승인되면 해당 문서는 배포를 위해 Vault CRM에서 즉시 사용 가능해집니다. 깊이 내장된 AI 에이전트는 비즈니스 규칙과 로직을 이해하고, 애플리케이션 특화 프롬프트를 사용하며, 데이터와 문서에 안전하게 접근합니다.
이러한 토대를 바탕으로, 제약 바이오 기업은 ‘테스트, 학습, 확장(Test, Learn, Scale)‘ 프레임워크를 통해 고부가가치 AI 사용 예시 발굴에 집중할 수 있습니다:
- 투자 및 프로젝트의 우선순위를 정하기 위해 각 사용 예시별로 실질적인 비즈니스 가치와 변화에 따른 영향도를 정량화합니다.
- 특정 소수 인원을 대상으로 프로세스를 재설계하고 도입을 유도합니다.
- 확보된 시간을 컨텐츠 모델 전반의 고부가가치 과업에 재배치합니다.
- ROI를 측정하고 프로세스 또는 채택 과정의 장애물을 제거합니다.
- 확장:
- 언어 및 지역별 규정을 고려하여 전 세계적으로 확장합니다.
- 다양한 브랜드 또는 치료 영역으로 확대합니다.
- 추가로 사용 가능한 사용 예시 및 AI 에이전트로 확장합니다.
- 업계의 핵심 학습 사례를 바탕으로 AI 투자를 지원하십시오.
AI 확장 전 성공을 위한 프레임워크
MLR 영역의 AI 도입 초기 단계임에도 불구하고, 가이드로 활용할 수 있는 신뢰할 만한 KPI들이 존재합니다. 예를 들어, 검토자의 신뢰도와 같은 단기적인 정성적 요소를 측정함과 동시에, 시간 절감 효과와 같은 장기적인 정량적 결과도 함께 측정하십시오.
KPI 설정에 이른 시점이란 없습니다
또한, 제약 바이오 기업은 업계의 인사이트와 학습 사례를 바탕으로 AI 투자를 더욱 강화할 수 있습니다:
- 기술 결정에 들이는 노력만큼 인력과 프로세스의 AI 수용도를 높이십시오. MIT의 연구 결과도 이를 뒷받침합니다: “대부분의 AI 프로젝트는 경직된 워크플로우, 맥락적 학습 부족, 그리고 일상 업무와의 불일치로 인해 실패합니다.”
- 최소 비용으로 원하는 결과를 얻기 위해 단기 및 장기 AI 이니셔티브를 구분하십시오. 단기 파일럿 테스트는 꼭 필요하지만, 자칫 과도한 리소스를 소모하여 장기적인 AI 목표에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
- AI 솔루션에 대한 현재의 거버넌스 및 컴플라이언스 모델을 이해하고 필요한 변화에 대비하십시오. AI 도입 초기 단계부터 컴플라이언스 전문가를 참여시켜 규칙을 정의하고 리스크를 완화할 수 있도록 지원하십시오.
- AI의 ROI를 정기적으로 평가하십시오. 기술이 발전함에 따라 팀이 프로세스나 채택의 장애물 없이 지속적으로 측정하고 조정할 수 있어야 합니다. AI를 통한 성공적인 변화를 위해서는 반드시 인간이 개입하여 최적화하는 작업이 병행되어야 합니다.
Veeva는 AI가 인간의 비판적 사고, 즉 컨텐츠 승인에 필수적인 까다로운 판단 능력은 유지하면서도 수동적이고 반복적인 업무를 자동화함으로써 MLR 경험을 개선할 것이라 믿습니다. 컨텐츠 팀은 AI 에이전트의 지원을 통해 생산성을 높이고 HCP와 환자에게 더욱 신속하게 대응할 수 있는 미래를 기대하고 있습니다.
실제로 10 제약 바이오 기업의 컨텐츠 전문가 101 대상으로 진행한 최근 Veeva PromoMats 설문조사에 따르면, 응답자들은 2028 MLR 프로세스의 38%가 AI 중심으로 전환될 것으로 예상했습니다. 또한, 홍보 문구 승인 과정에서 AI 도입으로 기대되는 가장 큰 이점으로 ‘MLR 검토 시간 단축’을 꼽았습니다.
고부가가치 영역인 MLR에 AI 에이전트를 집중시키는 것은 제약 바이오 기업이 기술을 확장하고 전략적 가치를 극대화하며, 결과적으로 급증하는 신속하고 적법한 컨텐츠 배포 수요를 충족할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 컴플라이언스와 MLR에 대한 깊은 이해는 컨텐츠 분야에서 AI를 성공적으로 작동시키는 핵심이며, Veeva와 Veeva 비즈니스 컨설팅은 이러한 여정에서 기업들을 안내할 최적의 위치에 있습니다.
측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하는 AI 프로젝트에 시간과 리소스, 노력을 투입하여 독보적인 역량을 갖춘 당사는 제약 산업과 종사자들이 더욱 효율적이고 연결된 방식으로 업무를 수행할 수 있도록 돕고 있습니다.
Veeva 비즈니스 컨설팅의 심층 분석을 통해 귀사의 팀이 AI 에이전트의 효과를 최대한 활용할 준비가 되었는지 확인하십시오.