핵심 요약
로슈의 특허 조직은 다양한 생성형 AI 도구 도입으로 인해 업무 환경이 파편화되고 전문가들이 도구 탐색에 과도한 시간을 소비하는 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위해 Dataiku 기반의 에이전트형 AI 인터페이스인 'Lex'를 구축하여 RAG, 전체 텍스트 검색, 딥 서치 등 여러 조사 방법을 단일 워크플로로 통합했다. 그 결과 외부 컨설팅 비용을 최대 47만 5천 달러 절감했으며, 현재 주당 약 100건의 요청을 처리하며 전 세계 250명의 전문가로 확장을 준비 중이다. 이 시스템은 설계 단계부터 거버넌스와 보안을 내장하여 민감한 법률 연구를 안전하게 수행할 수 있는 기반을 마련했다.
배경
RAG(검색 증강 생성)에 대한 기본 이해, AI 거버넌스 및 오케스트레이션 개념
대상 독자
기업용 AI 도입을 고민하는 의사결정자 및 법률/특허 분야 AI 개발자
의미 / 영향
전문 지식 집약적인 산업에서 에이전트형 AI가 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 워크플로를 통합하고 비용을 절감하는 실질적인 생산성 도구로 자리 잡고 있음을 보여준다.
섹션별 상세
로슈는 기존에 개별적으로 운영되던 여러 AI 도구들을 'Lex'라는 단일 에이전트 인터페이스로 통합하여 특허 변호사들의 업무 효율성을 극대화했다. 과거에는 전문가들이 여러 시스템을 오가며 쿼리를 재실행하고 컨텍스트를 수동으로 복구해야 했으나, 이제는 단일 창에서 모든 조사가 가능하다.
Dataiku의 시각적 도구와 로우코드(Low-code) 환경을 활용하여 중앙 IT 부서가 아닌 현업 전문가(Citizen Developer)들이 직접 에이전트를 구축하고 확장할 수 있는 체계를 마련했다. 이를 통해 외부 컨설팅 의존도를 낮추어 약 37만 5천 달러에서 47만 5천 달러의 비용 절감 효과를 거두었다.
Lex는 사용자의 질문에 따라 RAG(검색 증강 생성), 전체 텍스트 검색, 딥 서치 중 최적의 분석 방법을 자동으로 선택하고 후속 질문에서도 문맥을 유지하는 지능형 오케스트레이션을 수행한다. 모듈식 설계를 채택하여 기존 인터페이스를 수정하지 않고도 새로운 기능을 손쉽게 추가할 수 있는 유연성을 확보했다.
민감한 법률 데이터를 다루는 특성상 설계 단계부터 액세스 제어, 추적성, C4 스코어링 및 가드레일을 워크플로에 직접 포함하여 강력한 거버넌스를 구현했다. 이는 배포 후 사후 조치가 아닌 설계 시점부터 보안을 강제함으로써 플랫폼 확장에 따른 운영 리스크를 최소화한다.
실무 Takeaway
- 파편화된 AI 도구들을 에이전트 기반의 단일 인터페이스로 통합하면 전문가의 도구 탐색 시간을 줄이고 도메인 지식 활용에 집중하게 할 수 있다.
- 로우코드 플랫폼을 통해 현업 전문가가 직접 AI 에이전트를 개발하게 함으로써 외부 컨설팅 비용을 획기적으로 절감하고 현장 요구사항에 밀착된 도구를 제작할 수 있다.
- RAG와 다양한 검색 기법을 지능적으로 오케스트레이션하는 구조는 복잡한 전문 지식 탐색에서 답변의 완전성과 정확도를 높이는 핵심 요소이다.
언급된 리소스
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