글로벌 R&D는 예전에는 해외 외주, 또는 싼 인건비를 활용하는 것으로 인식되어 왔습니다. 하지만 현재의 글로벌 R&D는 단순히 연구개발(R&D) 활동을 해외로 확장하는 것이 아니며 국가와 언어, 문화, 그리고 시간대를 아우르는 복합적인 고려를 통한 체계적인 운영과 관리가 필요한 다면적인 프레임웍이 되었습니다.
전통적인 R&D는 in-house 중심으로 신제품 개발이나 서비스 개선을 목표로 했고 학계는 기초 연구, 산업계는 응용 및 개발 연구에 집중하며 위험과 불확실성을 감수했습니다. 그러나 글로벌 R&D는 더 넓은 목적성을 지닙니다. 예를 들어 비용 절감을 넘어 새로운 지식/경험의 원천을 확보하고, 다양한 시장에 접근하며, 현지 고객의 니즈를 반영한 제품을 개발하는 등 더 전략적이고 기업에 실질적인 동기를 가지고 있습니다.
글로벌 R&D를 세 가지 범주로 나누어 보면 아래와 같습니다.
첫째, 해외 기술 센터 운영입니다.
이는 글로벌 혁신 자원을 활용하기 위해 설립되며, 현지 지식 탐색(innovative R&D)과 시장 적응(adaptive R&D)을 동시에 추구합니다. 초기에는 저비용을 목적으로 출발했지만, 시간이 지나면서 현지 역량을 기반으로 글로벌 제품 개발을 위임받는 사례도 늘고 있습니다. 해외에 연구 센터를 설립을 하게 되면 초기에 발생하는 비용은 실로 어마어마 합니다. 그들을 기업의 문화에 융합 시키고 일하는 방식의 동기화를 이루며 그들이 잘 하는 분야에 대해 좀 더 세분화 하고 그리고 그들이 기술적 성숙도가 올라 갈 수 있도록 지속적인 프로젝트를 중장기적 관점에서 할당하고 육성해야 합니다. 이후에는 그들이 가진 본질적인 역량을 조직의 역량으로 배가 되어서 기술적 리더십을 확보하는 것으로 연결하여 지속적인 혁신을 추구하게 됩니다. 말로 풀어서 이렇게 표현되지만 실로 이 과정 하나 하나가 단기, 중기, 장기적인 목표와 목적의 연결성이 없다면 쉽지 않은 과정입니다.
둘째, 글로벌 협업 및 공동 개발입니다.
오늘날 기술은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 하나의 제품이나 서비스를 개발하기 위해 필요한 지식과 기술은 과거보다 훨씬 광범위하고 전문화되어 있습니다. 동시에 연구개발 비용은 꾸준히 증가하고 있어, 단일 기업이 모든 혁신을 자체적으로 감당하기는 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 현실 속에서 Open Innovation의 중요성이 부각되고 있습니다. 기업은 더 이상 내부 자원에만 의존할 수 없으며, 외부와의 협력을 통해 새로운 아이디어와 지식을 흡수해야 합니다. 이제 혁신의 파트너는 단순히 내부 연구팀을 넘어, 학계와 정부 기관, 스타트업, 심지어 경쟁사까지가포함됩니다. 각기 다른 주체들이 가진 전문성과 자원을 결합할 때 비로소 복잡한 문제를 해결하고 새로운 기회를 창출할 수 있기 때문에 개방형 혁신은 단순한 협력이 아니라 전략적 선택입니다. 이는 연구개발의 위험을 분산시키고, 다양한 아이디어를 확대하며, 제품 개발 속도를 가속화하는 명확한 장점을 제공 때문에 OI 가 점점 더 가속화 되고 광범위하게 진행되는 방향으로 나아갈 것이라고 생각됩니다.
셋째, 디지털 기반 가상 R&D입니다.
디지털 전환은 글로벌 R&D의 방식 자체를 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 과거에는 물리적으로 같은 공간에 모여야만 가능했던 협업이 이제는 국경과 시간의 장벽을 넘어서 이뤄지고 있습니다. 대표적으로 클라우드 기반 연구 환경은 세계 어디서든 연구 데이터를 공유하고 분석할 수 있게 만들었고, 원격 협업 도구는 서로 다른 대륙에 있는 팀이 마치 같은 사무실에 있는 것처럼 실시간으로 프로젝트를 진행할 수 있게 해주었는데 이는 포스트 팬데믹 이후에 더욱 가속화 되고 일종의 협업의 표준으로 자리 잡고 있습니다. 더불어 이러한 변화는 이미 눈에 띄는 성과로 이어지고 있습니다. 예를 들어, 다국적 제약사는 원격 협업 플랫폼을 활용해 미국 연구팀이 설계한 신약 후보 물질을 인도의 실험실에서 검증하고, 유럽 팀이 데이터를 분석해 임상 연구를 설계하는 방식으로 개발 속도를 크게 단축했습니다. 이러한 글로벌 협업 구조는 단순히 효율성을 높이는 데 그치지 않고, 특허 출원 건수와 혁신 성과의 증가로 직접 연결되고 있습니다.
여기에 AI 기반 연구는 또 다른 전환점을 열고 있습니다. 이미 일부 선도 기업과 연구소에서는 AI가 실험 설계를 자동으로 제안하고, 로봇이 실험을 수행하며, 결과를 다시 AI가 분석하는 Self-driving labs 개념을 현실화하고 있습니다. 캐나다의 한 스타트업은 AI와 로봇을 결합해 신소재 합성 실험을 자동화하여 기존 대비 연구 기간을 수개월에서 수일로 단축했습니다. 제약 분야에서는 AI가 수십억 개의 화합물 조합을 시뮬레이션해 유망한 신약 후보를 찾아내는 사례도 늘고 있습니다. 향후 AI 와 로봇의 기술들이 점점 더 고도화 되면서 앞으로 AI는 단순한 도구를 넘어, 연구개발 자체의 패러다임을 바꾸는 주체가 될 것입니다. 연구원이 가설을 세우고 실험을 설계하는 과정이 아니라, AI가 끊임없이 데이터를 학습하고 실험을 반복하며 새로운 가능성을 제시하는 시대가 다가오고 있고 이는 글로벌 R&D를 한층 더 빠르고 유연하게 만들어줄 것이며, 기업들이 혁신 주기를 획기적으로 단축할 수 있도록 도울 것입니다.
마지막으로 언급한 AI가 분석하는 Self-driving labs 개념은 저도 경험해 보지 못한 형태라 개인적으로 궁금하기도 한데 언젠가 기회가 되면 이러한 변화를 만들어가는 것도 한번 해 보면 어떨까 하는 생각도 드네요.
오늘은 여기까지 정리를 할려고 합니다. 원래는 글로벌 R&D 의 구성요소에 대해서도 한번 나누어 볼까 하는데 글이 너무 길어져 오늘은 여기까지 공유하겠습니다.
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