▲ 워트인텔리전스 윤정호 대표는 특허뉴스 창간 20주년 기념 컨퍼런스 「AI x TECH x IP Summit 2025 : 기술패권과 산업혁신」 주제발표에서 ‘사례로 보는 AI Native로 전환할 수 있는 IP 리서치 업무’를 주제로 발표하고 있다.  © 특허뉴스

 

AI 기술의 급속한 발전은 지식재산(IP) 업무의 본질 자체를 바꾸고 있다. 단순히 특허를 ‘찾는’ 업무를 넘어, 특허 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하는 핵심 인프라로 전환되고 있다는 것이다. 

 

워트인텔리전스 윤정호 대표는 특허뉴스 창간 20주년 기념 컨퍼런스 「AI x TECH x IP Summit 2025 : 기술패권과 산업혁신」 주제발표에서 ‘사례로 보는 AI Native로 전환할 수 있는 IP 리서치 업무’를 주제로 발표하며, IP 리서치의 구조적 변화와 AI 활용의 새로운 방향을 제시했다.

 

윤 대표는 변리사 실무 경험을 바탕으로 “특허 데이터는 전 세계에서 가장 정제된 기술 데이터이자, 동시에 가장 활용하기 어려운 데이터”라고 진단했다. 특허 문서는 국가별 언어로 작성되고, 기술 용어는 일상 언어와 크게 다르며, 문체 역시 법적 보호를 전제로 구성돼 일반 연구자나 전략 담당자가 이해하기 쉽지 않다. 이로 인해 특허 데이터는 ‘가치 있는 데이터’임에도 불구하고 현장에서 충분히 활용되지 못해 왔다.

 

그러나 윤 대표는 “AI 발전 속도가 이 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 수준에 도달했다”고 강조했다. 데이터의 폭증, 기술 경쟁 주기의 단축, 그리고 생성형 AI의 추론 능력이 결합되면서, 방대한 특허 데이터를 분석해 인사이트를 도출하는 것이 현실적인 업무 방식으로 자리 잡고 있다는 설명이다.

 

리스트를 넘어서 ‘디시전 파트너’로 진화하는 IP 리서치

 

윤정호 대표가 강조한 핵심 변화는 IP 리서치의 역할 전환이다. 과거 특허 검색은 키워드를 입력하면 수백 건의 문헌 리스트를 제공하고, 사용자가 이를 하나하나 검토해 결론을 도출하는 방식이었다. 이는 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라, 숙련도에 따라 결과의 질이 크게 달라지는 구조였다.

 

윤 대표는 “오늘날 AI는 단순히 정보를 나열하는 수준을 넘어, 질문의 맥락을 이해하고 ‘왜 이것이 중요한지’까지 설명할 수 있다”며, IP 리서치 역시 같은 방향으로 진화해야 한다고 설명했다. 즉, AI가 특허 데이터를 정리·요약·비교해 판단의 출발점을 제공하고, 사람은 그 위에서 전략적 결정을 내리는 구조다. 그는 이를 ‘검색 도구(Search Tool)’가 아닌 ‘의사결정 파트너(Decision Partner)’로의 전환이라고 정의했다.

 

IP 업무를 어렵게 만드는 ‘언어의 장벽’

 

윤정호 대표는 IP 업무의 비효율을 낳는 근본 원인으로 ‘언어의 단절’을 지목했다. 같은 기술을 두고도 연구자, IP팀, 변리사, 전략부서는 서로 다른 언어를 사용한다. 연구자는 기술 구현과 실험 중심으로 설명하고, 변리사는 법적 보호를 위한 특허 문체로 정리하며, 사업·전략 조직은 시장성과 수익성 관점에서 해석한다.

 

이 과정에서 발명 내용은 여러 차례 재설명되고, 선행기술 조사와 보완 요청이 반복되며, 출원 준비에 과도한 시간이 소요된다. 윤 대표는 “AI는 이 서로 다른 언어를 목적에 맞게 ‘번역’하는 역할을 할 수 있다”며, 특허 문서를 연구자 관점, 사업 관점, IP 전략 관점으로 각각 재구성해 보여주는 것이 AI Native IP 리서치의 핵심 기능이라고 설명했다.

 

▲ 출처=freepik  © 특허뉴스

 

‘완전자율 AI’가 아닌, 전문가 중심의 AI 활용

 

다만 윤 대표는 IP 업무에서 AI의 전면적 자동화에는 분명한 한계가 있다고 선을 그었다. 특허는 기술, 법, 사업이 동시에 결합된 영역이기 때문에 AI가 제시한 결과를 그대로 실행하는 것은 위험하다는 것이다. 그는 플랫폼 알고리즘이 사람의 행동을 사실상 지시하는 사례를 언급하며, “IP 분야에서는 반드시 전문가의 판단이 개입되는 구조가 필요하다”고 강조했다.

 

특히 생성형 AI의 편향과 환각(hallucination) 문제는 전문 영역에서 치명적일 수 있다. 실제 존재하지 않는 판례나 사례를 사실처럼 제시하는 경우도 있으며, 비전문가가 이를 그대로 받아들일 경우 잘못된 의사결정으로 이어질 위험이 크다. 윤 대표는 “IP AI는 단순한 범용 AI가 아니라, 도메인 특화 모델과 검증 체계를 갖춘 업무용 시스템이어야 한다”고 강조했다.

 

특허 출원과 분석 업무를 바꾸는 실제 사례

 

윤 대표는 AI Native IP 리서치가 실제 업무를 어떻게 바꾸는지 구체적인 사례로 설명했다. 먼저 특허 출원 단계에서는 발명 신고서 초안을 AI가 분석해 핵심 기술 요소를 정리하고, 유사 선행기술과 차별 포인트를 구조화한다. 연구자는 자신의 발명이 갖는 강점을 명확히 이해한 상태에서 출원을 준비할 수 있고, IP팀과 변리사 역시 초기 단계부터 동일한 인식을 공유할 수 있다. 그 결과, 불필요한 커뮤니케이션과 반복 작업이 크게 줄어든다.

 

또한 임시출원(프로비저널) 단계에서는 AI가 발명에 대한 추가 질문을 던지며 응용 가능성과 확장 시나리오를 제안한다. 이를 통해 단기간에 출원해야 하는 상황에서도 권리 범위를 넓게 설계할 수 있고, 향후 정규 출원이나 분할 출원 전략의 유연성이 높아진다.

 

대형 특허나 소송 특허 분석에서도 변화는 두드러진다. 수백 페이지에 달하는 특허 문서를 AI가 핵심 발명 요지, 청구항 구조, 기술 구성 요소, 제품 대비 쟁점으로 정리해주면, 전략팀과 IP팀은 단기간 내에 사업 리스크와 대응 방향을 판단할 수 있다. 윤 대표는 “AI는 결론을 대신 내려주는 존재가 아니라, 사람이 빠르게 올바른 결론에 도달하도록 돕는 도구”라고 설명했다.

 

IP 리서치의 미래는 ‘이해와 소통’

 

윤정호 대표는 발표를 마무리하며 “AI는 나를 대체하는 기술로 볼 것이 아니라, 우리가 그동안 해결하지 못했던 문제를 풀어주는 기술로 바라봐야 한다”고 강조했다. 특허 데이터는 이미 충분히 축적돼 있었지만, 이해하기 어렵고 활용하기 힘들다는 이유로 제한적으로 사용돼 왔다. AI는 이 장벽을 허물고, IP 정보를 누구나 이해하고 활용할 수 있는 자산으로 전환시키는 역할을 한다는 것이다.

 

윤 대표는 “앞으로 IP 경쟁력은 특허의 ‘양’이 아니라, 특허 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 이해하고, 전략적으로 활용하느냐에 달려 있다”며 “AI Native IP 리서치는 선택이 아니라 필수적인 전환”이라고 밝혔다.

 

AI 시대, 특허 리서치는 더 이상 검색의 영역이 아니다. 의사결정과 전략의 중심으로 이동하고 있다.

 

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