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내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계

시리즈

Agentic PM · 실전편

내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계

“프롬프트를 잘 쓰면 된다”는 말은 절반만 맞습니다. 현장에서 실제로 쓰이는 에이전트는 빈 템플릿이 아니라, 내 역할·업무·제약을 하나의 블록에 결속한 6블록 구조 + 도메인 안전 게이트였습니다. 바이오·제약 PM 과정 3일 워크숍에서 참여자 19명이 각자의 업무를 에이전트로 만든 방식을, 그대로 따라 할 수 있게 정리했습니다.

바쁜 분을 위한 3줄 요약
  1. 범용 프롬프트가 현장에서 겉도는 이유는 “내 맥락”이 없기 때문입니다. 좋은 에이전트는 개인의 역할·데이터·제약을 프롬프트 안에 결속합니다.
  2. 골격은 6블록 — [역할][맥락][목표][작업][출력형식][제약]. 이 중 개인화는 [맥락] 한 블록에만 담습니다(나머지 80%는 상속·재사용).
  3. 블록은 레고처럼 조립합니다. 12개 재사용 블록에서 3~5개를 골라 결합하고, 규제 도메인이면 “사람이 확정하는 안전 게이트”를 상수로 박습니다.
왜 읽나내 반복 업무를 AI에 위임하고 싶은데 “프롬프트를 어떻게 짜야 실제로 쓸모 있나”가 막막한 분을 위한 글입니다. 19명이 만든 실제 예시로, 조립식으로 따라 만들 수 있습니다.
특집 · 3부작 · 완결
바이오·제약 특집 — 3편 중 2번째 글입니다
① 도메인
AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록
바이오·제약 PM의 뼈대(가치사슬·관문·표적제품프로파일)와 사람 확정 8노드가 어디서 왔는지
② 도구 · 지금 읽고 계신 글
내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계
개인이 자기 업무를 에이전트로 조립하는 문법 — 6블록·PROFILE BIND·안전 게이트
③ 전략 · 완결
AI 바이오·제약 회사는 무엇부터 자동화해야 하는가 — 가상 회사 26주를 돌려서 실측한 것
가상 회사 26주 실측 — 무엇부터 자동화하고, 어떤 검토를 달고, 어디서 멈추는가
규제가 촘촘한 도메인에서 AI를 어디부터 붙이고 어디서 멈추는가 — 도메인 뼈대(①) → 개인 도구(②) → 회사 단위 운영 전략(③) 순으로 좁혀 읽습니다. 특집 안내 보기 →

Part 1 · Why범용 프롬프트가 현장에서 겉도는 이유

“신약개발 프로젝트 관리해줘” 같은 프롬프트는 누가 물어도 같은 답을 냅니다. 그게 문제입니다.

같은 “신약개발 PM”이라도 어떤 사람은 탐색 단계에서 후보물질을 고르고, 어떤 사람은 기술수출 계약을 협상하며, 어떤 사람은 디지털치료기기 인허가를 준비합니다. 쓰는 자료도, 사내 도구 제약도, 지켜야 할 규제도 전부 다릅니다. 범용 프롬프트는 이 “개인의 맥락”을 모르기 때문에, 그럴듯하지만 현장에서 바로 쓸 수 없는 답을 냅니다.

범용 프롬프트
  • “프로젝트 관리 도와줘”
  • 누가 물어도 같은 답
  • 내 자료·도구·제약 모름
  • 일반론 → 다시 손봐야 함
결속된 에이전트
  • “임상 PM인 내가, 이 자료로, 이 제약 아래”
  • 내 업무에 맞는 답
  • 도메인 안전 규율 내장
  • 초안이 바로 쓸 수준
차이는 “프롬프트를 잘 쓰는 기술”이 아니다내 프로필을 프롬프트에 결속했는가의 차이다

바이오·제약 PM 워크숍 3일차에 참여자들이 요청한 것도 정확히 이것이었습니다 — 최다 요청은 “내 분야 동향을 자동으로 모니터링해주는 에이전트”(7명)와 “내 업무·회사를 아는 나만의 비서(DNA)”였습니다. 자동화 자체가 아니라 “나를 아는” 자동화를 원한 것입니다.

Part 2 · Skeleton골격은 6블록입니다

좋은 에이전트 프롬프트는 여섯 개의 블록으로 이뤄집니다. 강사 시연 골격에 개인화용 [맥락] 한 블록을 더한 형태입니다.

역할
이 에이전트는 누구인가 — 직무 역할·전문성·톤. “당신은 임상 PM을 돕는 리서치 어시스턴트다.”
맥락 ★
PROFILE BIND — 소속·직무·지금 하는 과업·쓸 수 있는 자료·도구 제약·도메인 안전규율. 이 사람 고유의 블록.
목표
무엇을 달성하나 — 측정 가능한 성과. “경쟁 파이프라인 변화를 매일 아침 3줄로.”
작업
어떤 단계로 — 수집 → 검증 → 요약 → 브리핑 같은 구체 절차(다음 파트의 블록 레고).
출력형식
어떤 형태로 — 표·메일 초안·마크다운·일일 브리핑. 받는 사람이 바로 쓸 형식.
제약
무엇을 지키나 — 출처 없는 수치 금지, 미확인은 “확인 필요”, 최종 확정은 사람(HITL), 개인정보·망분리.
핵심여섯 블록 중 다섯은 비슷한 업무면 재사용할 수 있습니다. 사람마다 정말 달라지는 것은 [맥락] 하나입니다.

Part 3 · Profile Bind개인화는 [맥락] 한 블록에만 담습니다

19명의 에이전트를 만들 때, 골격은 그대로 두고 [맥락] 블록만 각자의 프로필로 채웠습니다. 이것을 “프로필 바인드(PROFILE BIND)”라고 부릅니다.

왜 [맥락]에만 몰아넣을까요? 골격을 고정하면 품질이 안정되고, 개인화를 한 블록에 모으면 관리가 쉽기 때문입니다. 소프트웨어로 치면 공통 코드는 상속하고, 사람마다 다른 설정값만 주입하는 것과 같습니다. 워크숍에서는 이걸 “80%는 상속, 20%만 개인화(thin-layer)”로 표현했습니다.

고정 (상속)
[역할]~[제약] 골격
직무 역할·작업 절차·출력형식·안전 규율. 비슷한 업무면 재사용.
가변 (개인화)
[맥락] 한 블록
내 소속·과업·쓸 자료·도구 제약·도메인. 여기만 사람마다 다름.

[맥락] 블록에는 최소한 이 다섯 가지를 씁니다 — ① 내 역할·소속 ② 지금 손으로 하는 반복 작업 ③ 쓸 수 있는 자료와 형식 ④ 도구·데이터 제약(사내망/유료·무료) ⑤ 이 도메인에서 반드시 지킬 안전 규율. 이 다섯이 채워지면, 같은 골격이 사람 수만큼의 서로 다른 에이전트가 됩니다.

Part 4 · Lego작업 블록은 레고처럼 조립합니다

[작업] 블록을 매번 새로 짜지 않습니다. 재사용 가능한 12개 블록에서 3~5개를 골라 결합합니다.

여러 워크숍 현장(바이오·금융·보안·제조)에서 참여자들이 만든 에이전트를 분해해 보니, 결국 같은 몇 개의 블록이 반복됐습니다. 가장 자주 쓰인 여섯 블록이 전체의 약 4분의 3을 덮었습니다.

12
재사용 블록 전체
6
자주 쓰는 핵심 블록 (약 77% 커버)
3~5
에이전트 1개당 결합하는 블록 수
1회
공유 블록은 한 번 만들어 전원 공유

핵심 여섯 블록은 수집·정규화(자료를 모아 정리) · 리서치(시장·경쟁 조사) · 근거 검증(출처 표기·날조 차단) · 요약 · 정기 브리핑(매일/주간 자동) · HITL 승인(발송 전 사람 확인)입니다. 예를 들어 “기술수출용 인텔리전스 에이전트”는 수집 → 리서치 → 근거 검증 → 일일 브리핑 → 딜 판단은 사람 확인 순으로 다섯 블록을 결합합니다.

왜 조립식이 이득인가
공유 블록을 한 번 잘 만들어 전원이 공유하면, 나중에 그 블록 하나만 개선해도 모두의 에이전트가 동시에 좋아집니다. 사람마다 처음부터 새로 짜는 것보다 훨씬 빠르고, 품질도 고르게 유지됩니다.근거: 다중 워크숍 현장 블록 재현 관찰 · 개인 Agent 레고 블록 라이브러리(12블록·Pareto vital few 6)

Part 5 · Safety규제 도메인일수록 “사람이 확정하는 게이트”를 촘촘히

바이오·제약처럼 틀린 답이 곧 규제 리스크가 되는 도메인에서는, [제약] 블록에 사람이 반드시 확정하는 안전 게이트를 상수로 박습니다.

흥미롭게도, 규제가 촘촘한 도메인일수록 안전 블록이 커지는 패턴이 여러 현장에서 똑같이 나타났습니다 — 바이오(규제·허가)든 금융(가격·보험금)이든, AI에 판단을 넘기지 않는 지점이 늘어납니다.

공통
사람이 최종 확정 · 출처 의무
출처 없는 수치·규정명 생성 금지, 미확인은 “확인 필요”로 표시, 최종 판단은 사람, 개인정보·망분리 준수.
바이오·의료·규제
규정명엔 반드시 연도를 · 실데이터는 가상 사례로
규제 제출·임상 안전·Go/No-Go·거래 조건·품질 검증·환자 영향 8개 지점은 AI 초안만. “그럴듯한 규정명”은 환각의 최빈 형태라 규정명+연도를 강제하고, 확인 안 되면 “확인 필요”. 미공개 파이프라인·딜은 외부 AI에 넣지 않고 가상 사례로 치환.
금융 / 보안·법무 / 인사
도메인별 변형 게이트
금융=투자자문 아님 면책·수치 단정 금지 / 보안·법무=출처 근거+사람 확인 필수 / 인사=개인정보 비식별·평가 확정은 사람.
기억할 한 가지
고규제 도메인에서 AI는 “알아서 해주는 마법”이 아니라, 사람이 확정하는 게이트를 촘촘히 붙인 협업 도구일 때 안전하고 유용합니다. 게이트를 빼는 순간, 그럴듯한 오답이 신뢰를 타고 퍼집니다.

Part 6 · Examples실제로 만든 에이전트 세 개 (익명)

참여자 19명이 각자 만든 “요구(X) → 실행 프롬프트(Y)” 중 세 개를 직무군만 남기고 익명으로 발췌합니다.

직무군 · 초기 개발 전략 (탐색·비임상)

원하는 것 (X)

수요가 있을 타깃을 찾고, 신약으로 키울 때의 최소 비용 개발 계획을 세워주는 에이전트.

만든 에이전트 (Y)

타깃·적응증의 시장 수요를 조사(리서치)하고, 특허 자유도(FTO)를 선점검(근거 검증)한 뒤, 후보별 성공확률·비용 시나리오를 표로 정리(출력형식). 후보물질 최종 선정과 특허 판단은 반드시 사람이 확정(제약·HITL).

직무군 · 기술수출 인텔리전스 (BD·거버넌스)

원하는 것 (X)

딜을 결정할 정보(규제·경쟁·시장)를 매일 상시 공급해주는 에이전트.

만든 에이전트 (Y)

식약처·FDA·EMA 규제 동향과 경쟁 파이프라인을 수집·정규화하고, 출처를 표기(근거 검증)한 뒤 매일 아침 3줄 브리핑(정기 브리핑). 규제 해석과 기술수출 승인은 사람이 확정(제약·HITL), 규정명엔 연도를 붙이고 확인 안 되면 “확인 필요”.

직무군 · 디지털치료기기 제품화 (규제→제품→사업화)

원하는 것 (X)

소프트웨어 의료기기 인허가부터 사업화까지 챙겨주는 에이전트.

만든 에이전트 (Y)

의료기기 소프트웨어 등급·인허가 요건을 체크리스트로 정리하고, 관련 표준(연도 명기)을 근거로 초안 작성. 등급 판정·인허가 경로·임상 설계는 사람이 확정(제약·HITL), 환자 데이터는 가상 사례로 치환.

세 예시의 공통점이 보이시나요? X는 “무엇을 원한다”이고, Y는 그것을 블록(수집·리서치·검증·브리핑)으로 조립하되 위험한 판단은 사람에게 남깁니다. 이것이 19개 모두에 흐르는 문법입니다.

Part 7 · Build It당신도 만들 수 있습니다 — 5단계

도메인이 무엇이든, 아래 다섯 단계로 내 업무 에이전트를 조립할 수 있습니다.

내 프로필 적기. 역할·소속, 지금 손으로 하는 반복 작업, 쓸 수 있는 자료, 도구 제약, 도메인 — [맥락] 블록의 재료입니다.
블록 고르기. 수집·리서치·검증·요약·브리핑·HITL 중 내 업무에 필요한 3~5개를 [작업]에 결합합니다.
6블록으로 렌더. [역할][맥락][목표][작업][출력형식][제약] 순으로 채우되, 개인화는 [맥락]에만.
안전 게이트 박기. [제약]에 “최종 확정은 사람 · 출처 없는 수치 금지 · 미확인은 확인 필요” + 내 도메인 변형(규제/금융/보안/인사)을 상수로.
완료 기준 세 개. “매일 3줄 브리핑 · 출처 100% 표기 · 발송 전 내 확인” 처럼 측정 가능한 조건으로 검증하고, 안 되면 블록을 교체합니다.
마지막 한 줄
좋은 업무 에이전트는 “프롬프트를 화려하게 쓰는 사람”이 아니라 “자기 일을 블록으로 분해하고, 위험한 판단을 사람에게 남길 줄 아는 사람”이 만듭니다. 6블록은 그 분해를 돕는 골격일 뿐입니다.
이 글의 근거와 한계
본 글은 KDRA Bio-Pharma Global PM 과정 3일 워크숍(2026-07)에서 참여자 19명이 만든 개인 에이전트 카탈로그(요구 X → 실행 프롬프트 Y)와, 여러 현장의 개인 Agent 블록 재현 관찰을 바탕으로 합니다. 참여자는 전원 익명 처리했고(직무군만 표기), 실습 사례는 실제 회사 파이프라인·미공개 거래 대신 가상 사례로 치환했습니다. “AI가 규제가 인정한 형태로 쓰인다/성공확률이 아니라 처리량을 올린다”는 서술은 규제기관·피어리뷰 1차 출처에 근거하며, 특정 수치 단정은 피했습니다.
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AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록 (본 글의 배경편)
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Agentic PMAI 에이전트프롬프트 엔지니어링PROFILE BIND나만의 비서바이오PMHITL업무 자동화
🏢 현장 검증·사례 (Lv1–4)

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