KT와 아모레퍼시픽이 아모레퍼시픽 R&I센터의 약 70년 연구자산을 인공지능이 활용할 수 있도록 연결한 연구 특화 플랫폼을 구축했다. 핵심 서비스는 ‘AI 어시스턴트 레몬(LEMON·Lab Efficiency Mode ON)’이다.
양사는 정형·비정형 연구자료를 표준화하고 서로 다른 데이터의 관계를 다시 설계했다. 과거 보고서와 실험기록, 규제정보를 연구자가 자연어로 검색하고 비교할 수 있도록 한 것이 핵심이다.
아모레퍼시픽이 공개한 시험 운영 결과에 따르면 제품 기획 단계의 연구자료·규제정보 검토 작업은 약 12일에서 약 5분으로 단축됐다. 이는 특정 업무와 시험 환경에서 얻은 회사 발표 수치로, 모든 연구업무에 같은 효율이 적용된다는 의미는 아니다.
| 구성 | 적용 내용 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 데이터 기반 | 수백만건 연구자산 표준화 | 자료 탐색·연결 개선 |
| AI 서비스 | 연구 특화 어시스턴트 레몬 | 자연어 질의와 요약 |
| 업무 검증 | 자료·규제 검토 시험 운영 | 12일→약 5분(회사 발표) |
| 운영 과제 | 권한·출처·최신성 관리 | 잘못된 답변과 정보 노출 통제 |
기업 연구소에서 생성형 AI를 쓰려면 답변의 근거 문서와 버전, 접근 권한을 함께 관리해야 한다. 레몬의 성과도 단축 시간뿐 아니라 연구자가 원문을 재검증할 수 있는지, 신규 데이터가 제때 반영되는지, 민감한 조성·특허 정보가 적절히 분리되는지가 중요하다.
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