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Research Trends

2026년 초, AI Co-Scientist가
보조자를 넘어 진정한 공동 연구자로 도약하기 위한
4대 핵심 과제 분석

실험 단계를 지나 경제적 타당성, 인적 준비도, 데이터 아키텍처 및 자율적 신뢰성을 확보하기 위한 미래 연구 환경의 이정표.

01

시장 측면: 실질적 ROI 입증과 리스크 관리의 균형

실험 단계를 지나 경제적 타당성 및 안전성 입증의 중요함.

  • • 수치화된 ROI 입증 요구: 신약 개발 및 신소재 발견 확률 향상 등 실질적 성과 제시
  • • '에이전트 워싱' 식별: 단순 자동화 툴과 진정한 과학적 역량 솔루션의 선별 기준 마련
  • • 리스크 기반 유즈케이스 선정: 저리스크·고반복 과업 우선순위 설정을 통한 효율 제고
02

서비스 측면: 인적 준비도 및 생태계 통합

연구원의 AI 협업 역량 및 환경 격차 해소의 중요함.

  • • AI 리터러시 및 변화 관리: 컨텍스트 엔지니어링 등 연구원의 비판적 활용 역량 함양
  • • 통합 서비스 파트너십: AI 모델, 장비, 데이터 인프라를 아우르는 End-to-End 공급 부족 해소
  • • RAI 체계화: 환각 현상 관리 및 설명 가능한 AI(XAI)를 통한 신뢰성 확보
03

제품 측면: 데이터 준비도와 거버넌스

AI 활용을 위한 고품질 데이터 공급망 및 제품 중심 거버넌스 확보.

  • • 데이터 사일로 현대화: 파편화된 연구 데이터를 AI-Ready 구조로 전환하는 서비스 필수성
  • • 아키텍처 내 거버넌스: 설계 단계부터 AI 게이트웨이 및 지식재산권(IP) 보호 기능 내장
  • • 시맨틱 레이어 고도화: 복합 시맨틱 아키텍처를 통한 AI의 맥락 이해도 향상
04

R&D 기술 측면: 에이전틱 자율성 및 신뢰성

자율적 실험 주도 및 지능적 완성도 향상 목표.

  • • 에이전틱 아키텍처: 다단계 워크플로우 기획 및 에이전트 간 상호 운용 기술 발전
  • • 추론 효율 최적화: 대규모 과학 모델의 비용 절감을 위한 하드웨어 및 인프라 기술
  • • 모니터링 및 재학습: 실험 환경 변화에 따른 Drift 탐지 및 Closed-loop 학습 구현