현재 많은 국가들과 기업들은 빠르게 AI 생태계의 전환을 맞이함으로 새로운 차별성과 강점을 가지려고 하고 있다. 그중 앞으로 우리가 지켜보고 흐름을 판단해야 할 데이터들 중 가장 중요한 [ 특허/IP DATA ]가 있다.

앞으로 이 부분이 어떻게 떠오르고 그렇다면, 우리는 왜? 이 부분을 집중해야 할지 이번 WERT TECH SUMMIT 25에서 전달받은 핵심적인 내용만 간추려 전달해 보겠다.

자료출처: WERT TECH SUMMIT 25

# 기업의 5년, 10년의 발자취를 알아보려면 '특허 데이터'를 수집해야 한다.

경쟁사 데이터를 확보하고 분석하는 것을 우리는 손쉽게 말해서 '시장조사'를 진행한다고 이야기한다.

그러나, 우리가 확인하고 분석할 데이터는 많이 파편적이고 제한적인 데이터 밖에 없다.

정말 핵심적인 데이터와 수치 자료들은 각 기업의 [ 내부 데이터 ]에 존재한다.

우리가 시장조사에서 가장 핵심적으로 보아야 할 것은 '앞으로의 방향성은 어떻게 진행되고 있는가?'에 대한 거시적인 관점과 '그렇다면, 그 방향성을 가기 위해 어떤 기술을 활용하고 있는가?'라는 미시적인 관점을 중점적으로 살펴보아야 한다. 우리가 손쉽게 웹환경에서 살펴보고 퍼즐을 맞출 수 있는 최소한의 데이터가 바로 '특허/IP 데이터'라고 볼 수 있다.

어떤 기업이 어떤 특허/IP 데이터를 확보하고 있으며 그 타임라인의 정리와 더불어 진행 상황을 확보함으로써 조사하고 분석하는 경쟁사로 하여금 어떤 기술적 문제에 초점을 두고 앞으로 신동력을 만들어나갈지 짐작하게 도와주는 유일한 데이터이기 때문이다. 그러나 많은 스타트업이나 기업을 처음 운영하는 사람들은 이 부분을 손쉽게 놓치고 가는 경우가 많다는 것이다. 오직, 구글링을 통해 [리얼 데이터]가 아닌 이미 [죽은 데이터]를 획득하고 분석하기에 급급한 경향이 많다는 것이다.

우리가 앞으로 새로운 경쟁력을 가지려면 [ 어떤 품질 좋은 데이터 ]를 확보하는가? 가 가장 중요해지는 시대를 살아갈 것이고 그 시작점의 데이터가 바로 '특허/IP' 데이터인 것이다.

자료출처: WERT TECH SUMMIT 25

# 특허데이터 X AI의 만남은 새로운 '경쟁력'을 만들 것이다

현재 우리는 [ AI 에이전트 시대 ]의 초입부에 진입하고 있는 상황이라고 볼 수 있다.

오픈 AI가 텍스트 입력을 통해 보다 효율적이고 효과적인 일처리를 보여준 '챗GPT' 단계를 거쳐 이제는 AI와 AI 간의 상호 의사소통을 분석하여 어떻게 효율적으로 인간의 업무 수행의 안정적이고 생산적인 패턴을 만들어 낼 것인가? 에 대해 고민하는 고차원 단계로 접어들고 있는 시점이기도 하다.

하지만, 가장 중요하는 것은 앞서 이야기하였듯 '어떤 양질의 데이터를 어떻게 구조화하여 입력하여 오퍼레이션을 시키는가?'라고 볼 수 있다.

AI의 근본적인 연료는 바로 '데이터'라고 볼 수 있다. 쓰레기 데이터를 넣으면 그럴듯한 쓰레기 데이터가 나오는 것이 현재 우리가 사용하는 AI의 가장 기본적인 본성이라고 볼 수 있기 때문이다.

만약 여러분이 앞으로 스타트업이나 글로벌 시장에서 유의미한 경쟁력을 확보하려면 '어떤 유의미한 데이터를 획득하여 입력해 볼 것인가?'에 대해 깊게 고민해야 할 것이다.

앞으로 사업을 진행할 사람들은 단순 '감'이 아닌 '데이터' 기반으로 사고하고 입력하는 습관을 가져야 한다.

그리고 특허/IP데이터에 더 관심을 가져야 할 것은 글로벌적으로 이미 기술비밀에 접근할 수 있는 [기본키] 값이기 때문이다. 이런 부분을 놓치고 단순히 '나'를 기점으로 데이터를 탐색하고 기업에 대한 방향성을 분석하고 경쟁사 조사를 하는 것은 [ 정말 그럴 듯 하지만 전혀 효용성 없는 데이터를 받는 것 ]과 같다고 볼 수 있을 것이다.

특허/IP 데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 '절대 숨길 수 없는' 데이터라는 점이다. 전 세계적으로 특허 및 IP에 대해서는 상호 보호를 해주되, 공개를 원칙으로 하고 있기 때문이다. 과거에 나의 경험적에서 시작된 사업의 확장성이 이제는 특별한 경험이 없어도 오직 데이터 관점에서 손쉽게 시물레이션을 AI 프로그램을 통해 돌려보고 더블체크 할 수 있는 [ 누구나 손쉽게 사업의 영역에 들어갈 수 있는 시대 ] 또한, 맞이하였다고 볼 수 있다.

# 앞으로의 의사결정 체계 생태계는 '완전'히 바뀔 것입니다.

AI, IP 데이터 그리고 기업의 의사소통 혁명

기업의 의사결정 과정은 이제 AI와 방대한 특허/IP 데이터의 강력한 시너지를 통해 근본적인 변화를 맞이하고 있다. 더 이상 부서 간의 단절된 소통이나 수동적인 정보 교환으로는 급변하는 시장에서 경쟁 우위를 점하기 어렵다. AI는 기업의 핵심 부서들이 데이터를 기반으로 선제적이고 협력적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 촉매제가 될 것이다.

예를 들어, R&D와 법무 부서 간의 협업은 AI 덕분에 더욱 긴밀해질 것이다. 과거에는 R&D가 기술을 개발한 후에야 법무팀이 특허 가능성을 검토하는 순차적인 방식이 일반적이었다. 하지만 AI는 전 세계 특허 데이터를 실시간으로 분석하여, R&D 초기 단계부터 경쟁사의 특허 동향, 회피 설계 가능성, 심지어 특허 만료 시점까지 예측하는 선제적인 인사이트를 제공한다. 이를 통해 R&D 부서는 시장 수요와 경쟁사의 IP 전략을 고려한 최적의 개발 방향을 설정하고, 법무 부서는 고품질의 특허 출원 전략을 동시에 수립할 수 있다. AI는 이 두 부서가 동일한 정보를 공유하며 실시간으로 소통하고, 특허 포트폴리오를 전략적으로 구축하는 데 결정적인 역할을 한다

신사업 발굴과 전략적 투자 결정의 변화

또한, 신사업 기회 탐색 및 M&A 전략 수립에서도 AI와 IP 데이터의 영향은 막대하다. 전통적인 방식은 시장 보고서나 내부 전문가의 한정된 시야에 의존했지만, AI는 특정 산업 분야의 글로벌 특허 지형을 분석하여 아직 발굴되지 않은 니치 시장이나 유망 기술 융합 분야를 식별한다. M&A를 고려할 때도, AI는 대상 기업의 특허 품질, 분쟁 이력, 핵심 인력의 특허 기여도를 종합적으로 평가하여 인수 가치를 정량적으로 산출하고 잠재적 리스크와 시너지를 예측한다. 이처럼 AI는 사업 개발 및 M&A 담당 부서가 객관적이고 데이터 기반의 인사이트를 바탕으로 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 이는 곧 기업의 미래 성장 동력 확보로 이어진다.

결론적으로, AI는 특허/IP 데이터를 활용하여 기업의 의사결정 체계를 단순히 효율화하는 것을 넘어, 각 부서가 정보의 비대칭성을 해소하고 유기적으로 연결되어 지능적인 협업을 가능하게 할 것이다. 이는 불확실성을 최소화하고 성공 가능성을 극대화하는 새로운 차원의 기업 운영 모델을 제시할 것이다.

( 물론, 기업에 얼마나 효율적이고 능동적인 의사소통 구조를 받아들이느냐와 더불어 현재 의사결정권자가 변화를 인정하고 그 권한을 얼마나 양보해 주는가? 에 따라 변화의 속도는 기업 및 조직마다 상이할 것이다 )

이번 써밋의 끝에서는 현재 많은 글로벌 기업 및 대기업에서는 위와 같은 흐름에 대한 변화에 대한 '인식 및 기술적 교육 환경'을 세팅하고 제공하는데 주력하고 있다는 것 또한 알 수 있었다.

앞으로의 새로운 경쟁에서는 완전히 새로운 사고법과 접근법에 적응하지 않으면, 또 다른 생존 경쟁에서 뒤처질 수 있기 때문이다.

그렇다면, 여러분들이 속한 조직 그리고 회사는 현재 어떤 방향으로 일을 하는지 물어보고 싶다.

[ 인간적 노하우 ]인가? [ 데이터적 관점 ]인가?