국내 의료·바이오기업 10곳 중 6곳이 인공지능(AI)을 실제 업무에 도입해 AI 전환(AX)을 추진하고 있는 것으로 조사됐다. 

이러한 가운데 AI 도입 자체보다 직원들의 활용 역량을 높이고 직무별 적용 방법을 찾는 것이 과제로 떠올랐다.

AI 업스킬링 기업 팀스파르타(대표 이범규)는 최근 국내 기업의 AX 수준을 규모·업종별로 분석한 ‘2026 기업 AX 벤치마크 리포트’를 발표했다.

이번 조사는 IT, 금융·보험, 의료·바이오, 유통·물류, 제조·생산 등 각 업종 기업에서 AI 교육 도입과 의사결정에 관여하는 330명을 대상으로 진행됐다. 의료·바이오 분야 응답자는 28명이다.

보고서에 따르면 의료·바이오 분야 AI 도입 실행률은 61%다. IT 업종 78%, 금융·보험 업종 70%에 이어 높은 수치를 기록했다. 

경영진이 AX 전환에 직접 관여하고 있는 비율은 14%, ‘국내 기업 대비 뒤쳐졌다’는 인식은 50%로 다른 업종과 비교했을 때 모두 중간 수준이었다. 

특히 주목되는 부분은 높은 ‘직무 맞춤형 AI 교육 수요’다. 의료·바이오 응답자 중 직무 특성에 맞는 교육을 원한다고 답한 비율은 75%로 조사 업종 가운데 가장 높았다.

보고서는 “의료·바이오 분야에서는 정해진 틀의 범용 과정보다 대상별로 교육을 맞춤 설계하는 것이 중요하다”고 분석했다.

또한 의료·바이오 분야는 AX 전환 최대 장벽으로 ‘직원 간 AI 활용 수준 차이’를 꼽았다. 응답자 61%가 이를 가장 큰 어려움으로 지목했다.

교육이 필요한 부분에 대해서도 응답자 절반이 ‘직무별 특화 실무’를 선택한 것으로 드러났다. 

결국 의료·바이오 분야 AI 활용은 새로운 도구를 도입하는 단계에서 각 직무에서 AI를 제대로 사용할 수 있는 역량을 확보하는 단계로 넘어가고 있다고 해석된다.

한편, 보고서는 의료·바이오 분야 AX 전환 양극화 문제도 짚었다. 

다른 업종의 경우 대기업을 중심으로 AX 전환 성숙도가 높았던 반면 의료·바이오 분야는 중견기업이 52점으로 우세했다. 

의료·바이오 분야 대기업 AX 전환 수준은 38점, 중소기업은 36점으로 관심 단계에 머물렀다. 

이와 관련, 보고서는 “하나의 업종으로 묶기 어려운 만큼 기업마다 차이가 크다”며 “중견기업은 전환 수준 52점, 중소기업은 36점으로 양극화가 뚜렷하다”고 말했다. 

이 밖에도 의료·바이오 분야에서 가장 많이 사용하는 범용 생성형 AI는 ‘Gemini’인 것으로 집계됐다. 복수 응답 결과 언급률이 93%로 가장 높았다. 

다음으로는 ChatGPT·Claude가 89%, Copilot가 39%로 뒤를 이었다. 자체 개발 AI 21%, 이미지 영상 18%, Cursor·GH 11% 활용됐다.

보고서는 “업종에 따라 주로 사용하는 도구가 달랐다. 일하는 방식이 도구 선택에 그대로 나타나는 셈”이라고 진단하면서 “교육도 누구에게나 똑같은 입문 과정을 넘어 각 업종이 실제로 쓰는 도구에 맞춰 설계해야 실무에 도움이 된다”고 밝혔다.