‘데이터 하이웨이’로 수백만건 원료ㆍ처방 데이터 통합
제품기획 검토 12일→5분 획기적 단축

아모레퍼시픽 R&I 센터 미지움. /사진: 아모레퍼시픽 제공

[대한경제=문수아 기자] 아모레퍼시픽이 1954년 이후 70여년간 축적한 연구개발 자산을 생성형 인공지능(AI)이 해석할 수 있는 형태로 재설계했다. 여러 시스템에 흩어져 활용도가 떨어졌던 원료ㆍ처방 데이터를 하나의 허브로 묶어, 연구원 역량을 반복적인 정보 탐색이 아닌 가설 수립에 전략 재배치하는 전략이다.

28일 아모레퍼시픽은 KT와 공동으로 ‘데이터 하이웨이(Data Highway)’ 프로젝트를 추진,  연구 특화 생성형 AI 서비스 ‘AI 어시스턴트 레몬(LEMON·Lab Efficiency Mode ON, 이하 레몬)’을 개발했다고 밝혔다. 지난해부터 사내 AX 조직이 프로젝트를 주도했다. 양사는 AI 활용에 최적화한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 기반 플랫폼을 함께 설계했다.

레몬의 토대는 ‘AI 데이터 허브’다. 수백만건에 달하는 정형, 비정형 데이터를 통합하고 표준화한 게 핵심이다. 원료 정보와 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문을 모았다. 1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 세운 이후 자산은 쌓였지만 시스템별로 분산돼 검색과 활용이 어려웠고, AI를 붙이기에도 한계를 AI로 극복한 것이다.

데이터를 한곳에 모은 효과는 검토 시간에서 먼저 드러났다. R&I센터 연구원을 대상으로 한 베타 테스트에서 제품 기획 단계의 연구자료ㆍ규제 검토 업무는 약 12일에서 약 5분으로 줄었다. 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 따지는 작업도 약 6일에서 5분 수준으로 단축됐다. 제품 기획 초기 단계에 걸리던 시간 비용이 사실상 사라진 셈이다.

아모레퍼시픽은 검색 속도 단축을 넘어 연구 방식 자체를 바꾼다는 구상이다. 레몬로 연구하는 과정에서 제품 탐색, 발굴, 제안까지 수행하도록 설계했다. 연구개발을 넘어 생산과 품질, 규제 대응까지 적용 범위도 넓혔다. 이를 토대로 향후 AI 에이전트를 도입하면 반복적인 탐색과 분석은 AI가 수행하고 연구자는 가설 수립, 기술 혁신에 집중하는 구조를 만들 수 있게 됐다.

서병휘 아모레퍼시픽 R&I센터장(CTO)은 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다”라며 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고, 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것”이라고 말했다.

문수아 기자 moon@

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