1.46. 가치사슬에 미치는 영향과 전망
◯ 인공지능 기술은 구매·조달, 설계·개발, 제조·생산, 물류, 마케팅, 서비스에 이르는 가치사슬 전 단계에 전반적으로 영향을 미치며, 그 영향은 점진적으로 확대될 전망입니다.
◯ 특히 설계·개발, 제조·생산 단계에 대한 영향이 여타 단계에 비해 클 것으로 전망되는데, 이는 바이오 빅데이터와 인공지능을 활용한 사이버 공간에서의 연구개발, 제조·생산 단계에 사물인터넷 도입을 통한 효율성 강화가 크게 확대될 것으로 예상되기 때문입니다.
| 구분 | 2017 | 2020 | 2025 | 2030 |
| 구매·조달 | 3.3 | 5.9 | 7.0 | 8.0 |
| 설계·개발 | 4.1 | 6.2 | 7.4 | 8.2 |
| 제조·생산 | 4.0 | 6.3 | 7.4 | 8.2 |
| 물류 | 4.0 | 6.0 | 7.1 | 7.8 |
| 마케팅 | 3.6 | 5.8 | 6.9 | 7.7 |
| 서비스 | 3.8 | 5.9 | 6.9 | 7.8 |
| 종합 | 4.1 | 6.1 | 7.1 | 8.1 |
가치사슬에 미치는 영향과 전망(바이오헬스산업)
(주 : 영향의 강도는 9점 척도로 구분하며, 현재(5점)보다 가치사슬상에서의 중요성이 크게 감소할수록 1점에 가깝게, 영향의 강도가 클수록 9점에 가깝게 표기)
1.47. 생산제품 및 서비스 구조에 미치는 영향
◯ (생산제품) 바이오헬스산업에서 부상하는 핵심제품은 개인맞춤형 치료제, 3D프린팅 기반 개인맞춤형 의약품 및 의료기기, IoT 기반 실시간 건강관리·질병진단·의료용 모바일기기 등. 건강·의료 정보가 기하급수적으로 증가하고 디지털 기술(ICT), 인공지능 기술과의 융합이 활발하게 전개되면서, 시간과 장소의 한계를 극복하고 맞춤형 건강관리·의료서비스를 제공하는 제품들이 나오기 시작하고 있습니다.
◯ (제품·서비스융합(Servitization)) 의약품, 의료기기 등 제조업과 진단 및 의료 등 서비스산업 간 경계가 사라지면서, 제조·서비스 융합형 비즈니스 모델에 기반을 둔 서비스가 대거 등장하고 있습니다. 바이오헬스산업의 주요 주체인 제약기업, 의료기기기업, 병원, 약국의 역할과 비즈니스 장벽이 사라지고, IT 기업들이 바이오헬스 산업 생태계에 대거 진입하고 있습니다.
1.48. 생산방식에 미치는 영향과 전망
◯ 인공지능 기술이 바이오헬스산업의 생산 방식과 기업 내·외부 관계에 미치는 영향은 그 주요 대상이 2030년까지 변화하면서 확대될 전망입니다.
◯ 대부분 바이오헬스기업은 인공지능 등 핵심기술이 단위 업무·품목에 적용되고 있다고 인식하고 있습니다. 하지만 2020년에는 다수의 업무·품목으로 확대되고 2025년에는 기업 전사적으로 더욱 확대되며, 2030년에는 전·후방기업과 연계하여 산업생태계 차원의 동시 활용·추진까지 확대될 것으로 전망입니다. 이러한 변화는 IT 등 바이오헬스산업 외부의 산업생태계와의 연계와 협력, 더 나아가 파괴적 융합이 핵심입니다.
| 구분 | 2017 | 2020 | 2025 | 2030 |
| 단위 업무·품목에 적용 | 86.7 | 40.0 | 13.3 | 3.3 |
| 다수 업무·품목에 적용 | 13.3 | 50.0 | 20.0 | 20.0 |
| 전사적으로 업무·품목에 동시 추진 | - | 10.0 | 56.7 | 16.7 |
| 전·후방기업과의 연계를 통한 동시 추진 | - | - | 10.0 | 60.0 |
주요 기술 적용방법의 변화(바이오헬스산업), (단위 : %)
1.49. 투자, 경영, 고용에 미치는 영향과 전망
◯ (투자) 생산제품 구조와 생산방식의 변화, 주요 이해 당사자 구조 변화 등 다양한 혁신이 바이오헬스산업 생태계를 변화시킬 것입니다. 기술 경쟁력이 중요한 바이오헬스산업의 특성상 연구개발을 중심으로 하는 혁신 역량에 대한 투자는 지속적으로 증가할 것입니다. 특히, 인공지능 기술을 바이오헬스 산업에 도입 및 융합시키기 위한 혁신에 대한 투자는 크게 확대될 전망입니다. 국가적으로는 플랫폼을 중심으로 기술 혁신과 융합을 추진할 수 있도록 적극적으로 투자할 필요가 있습니다. 또한 개별 기업별로 투자와 도입이 어려운 인공 지능 기술 등 공통 기반기술 확보를 위한 투자를 정부가 정책적으로 지원하는 것도 중요합니다.
◯ (경영) 바이오헬스산업은 4대 혁신 이슈를 중심으로 발전할 전망입니다.
① 소비자(수요자) 중심의 맞춤형 제품과 서비스
② 비용 효율적인 스마트 생산
③ 제조·서비스 영역 파괴
④ 보다 세분화된 시장
따라서 기업의 바이오헬스 비즈니스 모델 역시 인공지능과 IoT 등 핵심 기술을 도입하여 소비자 중심의 가치를 스마트하게 창출하는 데에 초점을 맞추어 구성될 필요가 있습니다. 이를 위해서는 플랫폼을 중심으로 전·후방 연관기업과의 연계협력 네트워크 경쟁력을 확보하는 것이 중요합니다. 국내 대기업과 중소기업 간에 나타나는 4차 산업혁명 영향에 대한 인식과 추진 속도의 간극을 좁힐 수 있도록 정책적 지원도 필요합니다.
◯ (고용) 인력의 숙련도와 전문성에 대한 요구는 2030년까지 전반적으로 증가할 전망입니다. 특히, 마케팅과 서비스 등 가치사슬 후반 단계 전문 인력의 숙련도와 전문성 증가의 폭이 클 것으로 예상합니다.
- IoT와 인공지능 등을 활용해서 전문 인력의 숙련도·전문성 보완이 가능해지고 더 나아가 전문 인력의 대체까지 예상합니다.
- 또한 전문 인력의 주요 역량과 전문분야 역시 변화할 전망입니다. 신약 등의 연구개발이 포함되는 설계·제조 단계의 전문 인력에는 실험실에서의 연구개발 역량 이외에도, 유전자 정보 등을 포함하는 바이오 빅데이터를 분석하고 인공지능을 활용하여 신약 개발을 추진할 수 있는 IT 관련 역량까지 요구됩니다. 제조·생산 단 계에서도 단순 자동화 수준의 역량은 인공지능이 대체하면서, 소수의 전문 인력에는 인공지능 등을 제어하는 첨단 수준의 전문성이 필요할 전망입니다.
| 연도 | 구매·조달 | 설계·개발 | 제조·생산 | 물류 | 마케팅 | 서비스 | 종합 |
| 2017 | 5.9 | 4.2 | 6.0 | 5.8 | 6.5 | 7.0 | 7.1 |
| 2020 | 6.5 | 5.0 | 6.7 | 6.5 | 7.3 | 7.8 | 7.9 |
| 2025 | 6.8 | 5.2 | 7.0 | 6.8 | 7.8 | 8.2 | 8.4 |
| 2030 | 6.9 | 5.3 | 7.2 | 6.9 | 7.8 | 8.4 | 8.7 |
업무 단계별 투입인력의 숙련도·전문성의 수준(바이오헬스산업)
(주 : 단계별 담당인력의 숙련도 및 전문성은 9점 척도로 구분하며, 중간(5점)보다 숙련도 및 전문성이 낮을 경우 1점에 가깝게, 높을수록 9점에 가깝게 표기)
| 연도 | 구매·조달 | 설계·개발 | 제조·생산 | 물류 | 마케팅 | 서비스 |
| 2020 | 2.9 | 3.6 | 3.2 | 3.1 | 3.2 | 3.3 |
| 2025 | 2.7 | 3.5 | 3.1 | 2.7 | 3.2 | 3.3 |
| 2030 | 2.5 | 3.4 | 2.8 | 2.5 | 3.2 | 3.2 |
업무 단계별 고용규모의 변화방향(바이오헬스산업)
(주 : 2017년 고용규모를 기준으로 향후의 변화방향을 나타내며, 현재 수준을 유지할 경 우 3점, 감소할 경우 1점에 가깝게, 증가할수록 5점에 가깝게 표기)
◯ 2030년까지 고용 감소와 잉여 인력 발생이 예상되는 구매·조달, 제조·생산, 물류 단계의 기존 전문 인력에 대해서는 기업 내 조직 개편과 담당 업무 변경, 재교육을 통한 고용 구조 혁신이 추진될 전망입니다. 이러한 단계를 중심으로 신규 채용이 급속히 축소될 것이며, 사무행정직과 기능직 전문 인력 신규 채용의 감소폭이 매우 크게 나타날 것으로 예상합니다.