섹션별 상세
로슈의 특허 조직은 기존에 여러 GenAI 도구를 보유했으나 전문가들이 각 시스템을 오가며 수동으로 컨텍스트를 재구축해야 하는 파편화 문제에 직면해 있었다. 전문가들은 여러 인터페이스를 전환하고 동일한 쿼리를 반복 실행하는 데 많은 시간을 소모했으며 이는 핵심적인 전문가적 판단을 방해하는 요소로 작용했다.
Dataiku의 시각적 로우코드 도구를 활용해 시민 개발자라 불리는 현업 전문가들이 직접 에이전트를 구축함으로써 IT 부서나 외부 컨설팅 의존도를 낮췄다. 특허 변호사와 사무장들이 실제 연구 요구사항을 정의하고 직접 에이전트를 확장하는 방식을 채택하여 약 37만 5천 달러에서 47만 5천 달러의 컨설팅 비용을 절감했다.
에이전트 인터페이스 Lex는 사용자의 질문에 따라 RAG, 전체 텍스트 검색, 딥 서치 중 최적의 분석 방법을 자동으로 오케스트레이션하여 실행한다. 모듈식 설계를 통해 인터페이스를 재구축하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있으며 후속 질문에서도 이전 대화의 맥락을 유지하여 연구의 완성도를 높였다.
보안이 중요한 법률 업무의 특성을 고려하여 액세스 제어, 추적 가능성, C4 스코어링 및 가드레일을 설계 단계부터 워크플로우에 직접 내장하여 거버넌스를 강화했다. 거버넌스는 배포 후 추가되는 방식이 아니라 설계 시점부터 강제되어 플랫폼 확장 시에도 신뢰성을 유지할 수 있도록 설계되었다.
용어 해설
- 에이전트형 AI(Agentic AI)
- — 사용자의 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하는 AI 시스템이다. 단순 질의응답을 넘어 복잡한 워크플로우를 자율적으로 수행하여 업무 효율을 극대화한다. 로슈 사례에서는 특허 조사의 복잡한 단계를 자동화하는 핵심 기술로 활용되었다.
- 검색 증강 생성(RAG)
- — 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 LLM의 답변 생성에 활용하는 기술이다. 모델의 할루시네이션을 줄이고 최신 전문 지식을 반영한 정확한 답변을 제공하는 데 필수적이다. 특허 문서와 같은 방대한 외부 지식을 정확하게 참조하기 위해 사용된다.
- 오케스트레이션(Orchestration)
- — 여러 AI 모델이나 검색 엔진, API 등을 조화롭게 연결하고 실행 순서를 관리하는 프로세스이다. 복잡한 사용자 요청을 처리하기 위해 최적의 자원을 선택하고 배치하는 역할을 한다. 로슈의 Lex 시스템에서 다양한 검색 기술을 통합 관리하는 데 사용되었다.
- 시민 개발자(Citizen Developer)
- — 전문적인 코딩 교육을 받지 않았으나 로우코드 도구를 사용하여 AI 솔루션을 개발하는 현업 전문가이다. IT 부서의 병목 현상을 해결하고 현업의 요구사항을 빠르게 반영할 수 있게 한다. 로슈의 특허 전문가들이 직접 에이전트를 구축할 수 있었던 배경이다.
- AI 거버넌스(AI Governance)
- — AI 시스템의 투명성, 안전성, 책임성을 보장하기 위한 관리 체계와 규칙이다. 데이터 보안, 모델 평가, 윤리적 가이드라인 준수 등을 포함하여 기업의 리스크를 관리한다. 법률 및 특허 업무의 민감한 데이터를 안전하게 다루기 위해 설계 단계부터 적용되었다.
기술
- Dataiku
- AWS
- Microsoft Azure
- GCP
- OpenAI
- Gemini
- Vector Search
활용 사례
- 특허 조사 자동화
- 법률 문서 분석
- 지식 관리 시스템 통합
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 04.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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