
Trial team 솔루션
더 나은 과학을 위한 실질적 혁신: CRScube의 AI 내재화를 통한 혁신 가속화
AI assistant
Change management
Innovation
소개
본 사례 연구는 CRScube가 자체 소프트웨어 개발 라이프사이클에 AI를 도입한 여정을 다룹니다. Claude Code를 당사의 표준 엔지니어링 및 테스트 프로세스에 통합함으로써, 기존의 코딩 방식에서 AI 증강(AI-augmented) 접근 방식으로 전환했습니다. 이러한 변화는 단 하나의 목표에서 비롯되었습니다. 바로 우리 스스로가 더 혁신적인 조직이 되어, 고객에게 더 혁신적이고 고품질의 솔루션을 더 빠르게 제공하는 것입니다.
배경
CRScube의 미션은 언제나 임상시험 워크플로우를 간소화하는 것이었습니다. 임상 환경이 진화함에 따라, 속도와 정확성에 대한 요구가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 이러한 과제에 대응하기 위해, 우리는 단순히 제품에 AI 기능을 추가하는 것에 그쳐서는 안 되며, 조직 내부에서부터 철저하게 AI 기반(AI-driven) 조직으로 거듭나야 함을 깨달았습니다. 이 혁신의 주요 목적은 개발 주기(Development cycles)를 가속화하는 동시에, 임상 연구에서 요구되는 엄격한 품질 및 보안 표준을 유지하고 궁극적으로는 더욱 향상시키는 것이었습니다
당면 과제: 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 한계
LLM은 매우 강력하지만, 입력받는 데이터의 품질과 깊이에 따라 그 성능이 엄격하게 제한됩니다. 우리는 eClinical 플랫폼의 전체적인 아키텍처의 컨텍스트가 주어지지 않으면 아무리 뛰어난 AI라도 일반적이거나 수준 미달의 코드를 생성한다는 사실을 일찍이 깨달았습니다. 따라서 CRScube의 과제는 단순히 강력한 모델을 찾는 것이 아니라, AI가 성공적으로 작동할 수 있는 올바른 환경을 제공하는 방법을 배우는 것이었습니다.

내부 프로세스에 AI를 도입함으로써, 고객이 기대하는 변함없는 품질 수준을 유지하는 동시에 혁신 역량을 한층 더 강화할 수 있게 되었습니다
소개
본 사례 연구는 CRScube가 자체 소프트웨어 개발 라이프사이클에 AI를 도입한 여정을 다룹니다. Claude Code를 당사의 표준 엔지니어링 및 테스트 프로세스에 통합함으로써, 기존의 코딩 방식에서 AI 증강(AI-augmented) 접근 방식으로 전환했습니다. 이러한 변화는 단 하나의 목표에서 비롯되었습니다. 바로 우리 스스로가 더 혁신적인 조직이 되어, 고객에게 더 혁신적이고 고품질의 솔루션을 더 빠르게 제공하는 것입니다.
배경
CRScube의 미션은 언제나 임상시험 워크플로우를 간소화하는 것이었습니다. 임상 환경이 진화함에 따라, 속도와 정확성에 대한 요구가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 이러한 과제에 대응하기 위해, 우리는 단순히 제품에 AI 기능을 추가하는 것에 그쳐서는 안 되며, 조직 내부에서부터 철저하게 AI 기반(AI-driven) 조직으로 거듭나야 함을 깨달았습니다. 이 혁신의 주요 목적은 개발 주기(Development cycles)를 가속화하는 동시에, 임상 연구에서 요구되는 엄격한 품질 및 보안 표준을 유지하고 궁극적으로는 더욱 향상시키는 것이었습니다
당면 과제: 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 한계
LLM은 매우 강력하지만, 입력받는 데이터의 품질과 깊이에 따라 그 성능이 엄격하게 제한됩니다. 우리는 eClinical 플랫폼의 전체적인 아키텍처의 컨텍스트가 주어지지 않으면 아무리 뛰어난 AI라도 일반적이거나 수준 미달의 코드를 생성한다는 사실을 일찍이 깨달았습니다. 따라서 CRScube의 과제는 단순히 강력한 모델을 찾는 것이 아니라, AI가 성공적으로 작동할 수 있는 올바른 환경을 제공하는 방법을 배우는 것이었습니다.
시행착오에 대한 오픈마인드 접근
우리는 실패를 학습 과정 의 필수적인 부분으로 받아들이고, '시행착오'의 사고방식으로 이 근본적인 변화에 접근했습니다. 첫날부터 인간 개입 방식(Human-in-the-loop)을 유지하며, AI를 블랙박스 솔루션이 아닌 새로운 동료로 대우했습니다. 또한, 개발자들이 마치 동료 프로그래머의 코드를 리뷰하듯 AI의 모든 결과물을 철저히 검증하는 엄격한 동료 코드 리뷰(Peer code reviews)를 도입했습니다.
여정: 프롬프트에서 스펙으로
AI 도입은 다음의 2단계 탐색 과정을 거쳐 진행되었습니다.
첫 번째 시도 (Prompting): 초기에는 AI에게 특정 코드 세그먼트를 작성하도록 요청하는 전통적인 프롬프트 방식을 사용했습니다. 정교한 프롬프트를 통해 명확한 지시사항과 예상 결과물을 제공했으나, AI가 당사 시스템 아키텍처에 대한 깊은 컨텍스트를 이해하지 못해 내부 표준에 미치지 못하는 품질의 결과물이 도출되며 실패했습니다.
두 번째 시도 (Specifications): LLM과의 상호작용 방식을 재평가함. 사람인 개발자에게 상세한 브리프가 필요하듯 AI에게도 공식적인 스펙이 필요하다는 사실을 깨달았습니다. 단순한 프롬프트 방식에서 벗어나, AI를 위해 특별히 설계된 명세서 작성 프로세스를 개발하였습니다.
성공: 이러한 변화를 통해 AI에게 필수적인 컨텍스트를 제공하였고 당사의 표준을 충족하는 고품질의 결과물을 도출하는 데 성공했으며, 이 시점부터 AI를 개발 프로세스에 완전히 통합하였습니다.
팀 역량 재교육: 새로운 업무 방식
AI와 함께 일하는 것은 전통적인 팀 협업과는 다른 기술을 필요로 합니다. 탐색 단계 전반에 걸쳐 우리 팀은 이러한 미묘한 차이에 대해 교육을 받았습니다. 스펙 작성 프로세스가 대표적인 예입니다. AI를 위한 글쓰기는 사람을 위한 글쓰기와 다릅니다. 사람인 동료라면 경험을 통해 유추할 수 있는 부분까지도, AI에게는 명시적이고 구조화된 수준의 세부 정보로 제공해야 합니다. CRScube는 팀원들에게 AI 도입의 목적이 결코 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라, 산출 역량을 높이는 것임을 지속적으로 강조해 왔습니다. 예측 가능한 작업은 AI가 처리하고, 개발자들은 상위 수준의 아키텍처 설계, 복잡한 문제 해결, 그리고 창의적인 사고에 집중할 수 있게 되었습니다.
결과: 실질적인 혁신과 입증된 효과
프로세스를 성공적으로 혁신함으로써 다음과 같은 근본적인 변화를 이뤄냈습니다.
개발 가속화Claude Code를 활용하여 기획부터 기능 배포까지의 소요 시간을 대폭 단축시켰습니다. |
타협 없는 품질 보장AI 코딩을 표준 프로세스로 자리 잡게 하였으며, 인간의 관리 감독을 통해 모든 코드 라인이 '임상시험 수준(Clinical grade)'을 충족하도록 보장하게 되었습니다. |
검증(Validation) 어시스턴트밸리데이션 프로세스를 고도화하는 데까지 AI 활용을 확장하여, 고객을 위해 더 빠르게 혁신한다는 목표 달성에 기여했습니다. |
CRScube 내부 혁신이 과제에 어떻게 적용될 수 있는지 궁금하신가요? AI 기반 EDC 셋업 및 자동화된 테스트에 대해 더 자세히 알아보려면 당사에 문의해 주세요.

내부 프로세스에 AI를 도입함으로써, 고객이 기대하는 변함없는 품질 수준을 유지하는 동시에 혁신 역량을 한층 더 강화할 수 있게 되었습니다
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