생명과학팀을 위한 Claude

“EvolutionaryScale은 생명 현상 전반을 모델링하는 차세대 AI 시스템을 개발하고 있습니다. Anthropic의 최첨단 모델은 복잡한 생물학적 데이터를 추론하고 이를 과학적 인사이트로 변환하는 역량을 강화하여, 생명과학 분야에서 새로운 발견의 가능성을 더욱 넓혀 나가고 있습니다.”

“Claude는 Sanofi의 조직 전체를 연결하는 핵심 역할을 하고 있습니다. Claude를 기반으로 작동하는 사내 AI 어시스턴트인 Concierge는 R&D부터 HR, 엔지니어링에 이르는 모든 사업부의 직원 약 60,000명이 매일 사용하고 있습니다. 특히 핵심 업무에서 Claude의 모델은 지속적으로 최고의 성능을 입증했으며, 도입 속도 역시 지금까지 저희가 배포한 어떤 솔루션보다 빨랐습니다.”

“AI는 BMS가 환자를 위한 사명을 더욱 빠르게 실현할 수 있는 가장 강력한 기회입니다. Claude는 수십 년간 조직 내에 분산되어 축적된 지식을 모든 직원이 활용하고, 바이오제약 산업의 향후 10년 동안 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 데 필요한 에이전트 역량, 혁신 속도, 보안성을 제공합니다.”

“Genentech는 Claude를 활용해 일상적인 과학 연구 방식을 바꾸고, 미래의 자율 실험실을 위한 토대를 마련하고 있습니다. Anthropic의 최첨단 추론 모델을 실험실 워크플로우에 도입하여 자율적인 폐쇄 루프(closed-loop) 연구를 위한 인프라를 구축하고 있습니다. 덕분에 연구진은 이전보다 훨씬 빠르고 효과적으로 실험을 설계하고 수행하며, 결과를 바탕으로 개선을 거듭해, 환자에게 도움이 되는 더 획기적인 성과를 이끌어 낼 수 있습니다.”

“저희 사업에서는 속도가 무엇보다 중요합니다. 새로운 치료제를 기다리는 환자들이 있기 때문입니다. 이러한 시급한 상황 때문에 저희는 Claude를 활용해 회사 전반의 생산성을 높이고 있습니다. MCP를 통해 Claude를 PubMed와 같은 신뢰할 수 있는 리소스에 연결하면서, 예전에는 며칠씩 걸리던 문헌 검토를 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 덕분에 팀원들은 가장 중요한 일, 즉 도움이 필요한 환자에게 삶을 변화시킬 수 있는 의약품을 제공하는 데 기여하는 과학 기술의 발전에 집중할 수 있게 되었습니다.”

“2030년에는 AI가 임상시험을 설계하고, 지능형 에이전트가 운영을 관리하며, 사람이 대규모로 수행하기 어려운 수준의 최적화 작업을 지속적으로 수행할 것입니다. 우리는 그런 미래를 기다리는 것이 아니라, 지금 직접 만들어 가고 있습니다. Evinova와 Anthropic의 파트너십이 효과적인 이유는 가장 중요한 원칙에 뜻을 같이하고 있기 때문입니다. 바로 임상 개발에 활용되는 AI는 안전하고, 설명 가능하며, 책임성을 갖추어야 한다는 것입니다. 안전을 우선으로 하는 최첨단 AI 역량과 업계 혁신을 이끌어 온 풍부한 경험의 결합은 제약 업계가 오랫동안 기다려 온 것이며, 환자들이 마땅히 누려야 할 것입니다.”

“Claude는 AbbVie의 운영 방식에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 의료 전문가에게 더 나은 서비스를 제공하기 위한 Intelligent Medical Insights를 지원하고, 빠르게 확대되는 다양한 사용 사례를 뒷받침하는 에이전틱 AI 생태계의 주요 기반이 됩니다. 이제 Claude Enterprise를 활용해 AbbVie 전체로 그 기반을 확대하는 방안을 모색하고 있으며, 이를 통해 전 세계 환자에게 혁신적인 의약품을 제공한다는 사명을 더욱 빠르게 실현하고자 합니다.”

“Danaher 계열사인 Cepheid는 Claude를 활용해 분석법 개발팀이 개발 중인 진단 검사의 규제 문서를 더 빠르게 작성하고 개선할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 기존의 제품 출시 주기보다 빠르게 개발을 진행하여, 더 많은 환자에게 혜택을 제공할 수 있습니다. 현재 발생 중인 에볼라 유행에 대응하기 위해서는 에볼라 분디부교 균주를 검출하는 Xpert Hemorrhagic Fever 검사를 활용하고 있습니다​. Anthropic과의 파트너십은 Danaher와 산하 계열사들이 아이디어를 실질적인 성과로 더욱 빠르게 발전시키는 데 도움이 됩니다.”

“AstraZeneca에서 AI는 R&D 전 과정에서 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 동력입니다. AI 기반 R&D를 통해 생물학적 현상에 대한 더 깊은 인사이트를 얻고, 새로운 환자 선정법을 개발하는 등 과학의 한계를 넓혀 삶을 변화시킬 수 있는 의약품을 제공하는 데 기여할 수 있습니다. Claude는 모델의 내부 작동 원리를 해석하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 안전하고 보안성이 높으며 제어 가능한 모델을 제공해 과학을 최우선으로 하는 저희의 연구 방식을 뒷받침합니다.”

“Anthropic과의 파트너십은 수작업에 따른 부담을 줄이고 조직 전반의 업무 처리 역량을 확대하여, 저희 팀이 가치 높은 과학 연구와 전략적 업무에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 지원할 것입니다. 이를 통해 궁극적으로 환자에게 도움이 되는 성과를 더욱 빠르게 실현하는 것이 목표입니다.”

“Veeva AI는 Veeva의 전문 애플리케이션, 데이터, 그리고 깊이 있는 산업 전문성에 Anthropic의 Claude를 결합한 생명과학 산업 특화형 에이전틱 AI입니다. 이러한 독보적인 조합을 통해 AI의 혁신적인 잠재력을 생명과학 분야 전반에서 대규모로 실현할 수 있습니다.”

“Opus 4.5는 놀라운 성능을 갖춘 모델이며, 계산 생물학 분야에 매우 적합한 선택입니다. 특히 코딩과 생물학적 추론, 과학 도표를 이해하는 능력이 탁월합니다.”

“제약업계의 상업화 담당 팀은 실시간 임상 인텔리전스와 AI 에이전트가 적절한 시기에 적합한 환자에게 치료제가 전달되는 방식을 근본적으로 변화시키는 시대를 맞이하고 있습니다. Anthropic의 모델은 추론 능력과 안전성 중심의 설계에서 독보적인 수준을 자랑합니다. 이번 협업은 임상 수준의 에이전트 AI가 전 세계 제약업계에서 신뢰할 수 있는 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡도록 한다는 공동의 사명을 실현하는 데 속도를 더할 것입니다.”

“Broad Institute의 과학자들은 생물학과 의학 분야에서 가장 도전적인 질문에 답을 찾기 위해 노력하며, 전 세계 과학자들의 연구 역량을 강화하는 도구를 개발하고 공유합니다. 저희는 Manifold와 긴밀하게 협력하여 차세대 Terra.bio 플랫폼인 Terra Powered by Manifold를 개발해 왔습니다. 이번 업그레이드에서 가장 주목할 만한 기능 중 하나는 Claude를 기반으로 구축한 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 과학자들이 완전히 새로운 수준의 규모와 효율성으로 작업을 수행하고, 이전에는 불가능했던 방식으로 과학 연구 분야를 탐구할 수 있도록 지원합니다.”

“연구개발(R&D) 분야에서 AI는 생태계를 통해서만 제대로 활용할 수 있습니다. Anthropic은 접근성, 거버넌스, 상호운용성을 우선시하면서 최고의 기술들을 결합하는 올바른 방향으로 나아가고 있습니다. Benchling은 이러한 노력에 기여할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 지난 10년 넘게 과학자들은 Benchling을 신뢰할 수 있는 실험 데이터의 기준으로 삼고, 연구 업무 방식을 현대화하는 데 활용해 왔습니다. 이제 저희는 연구개발의 새로운 시대를 이끌 AI를 개발하고 있습니다.”

“Claude는 내부 지식 라이브러리와 결합하여 Sanofi의 AI 기반 혁신에 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 대다수의 Sanofi 직원들이 사내 Concierge 앱을 통해 매일 사용하고 있습니다. 저희는 업무 프로세스를 최적화하여 가치 사슬 전반에서 상당한 효율성 향상을 경험하고 있으며, Claude를 전사적으로 도입하면서 팀의 업무 방식도 개선되었습니다. Anthropic과의 이번 협업은 직원들의 전문성을 한층 강화하여, 전 세계 환자에게 삶을 변화시킬 수 있는 의약품을 더 빠르고 효과적으로 제공할 수 있도록 합니다.”

“우리는 제약 개발 분야의 문서 및 콘텐츠 자동화에 있어 꾸준히 선도적인 역할을 해 온 기업 중 하나입니다. Anthropic 및 Claude와의 협업은 새로운 기준을 제시했습니다. 저희는 단순히 업무를 자동화하는 데 그치지 않고, 의약품 개발 단계에서 이를 필요로 하는 환자에게 전달되기까지의 과정을 완전히 바꾸고 있습니다.”

“Claude Code는 Schrödinger의 업무 속도를 획기적으로 높여 주는 도구로 자리 잡았습니다. Claude Code가 가장 적합한 프로젝트의 경우, 몇 시간이 걸리던 아이디어를 단 몇 분 만에 실제로 작동하는 코드로 구현할 수 있어 일부 작업에서는 속도가 최대 10배까지 빨라졌습니다. 앞으로도 Claude와 계속 협업하면서 소프트웨어를 개발하고 맞춤화하는 방식에 어떤 혁신적인 변화를 가져올 수 있을지 기대됩니다.”

“Manifold의 사명은 생명과학 분야에서 더 빠르고 효율적인 연구개발을 가능하게 하는 것입니다. Claude를 활용해 과학자들이 자신의 전문 지식을 바탕으로 던지는 질문을 이해하고, 전문 데이터 세트와 도구를 활용하는 기술적 환경에서 실제 작업을 수행하는 AI 에이전트를 개발할 수 있었습니다. Manifold와 Anthropic은 함께 미래의 생명과학 연구개발 방식을 혁신하고 있습니다.”

“PwC는 책임 있는 AI가 단순한 기술을 활용할 기회가 아니라, 신뢰를 확보하기 위한 필수 요건이라고 믿습니다. 저희는 풍부한 산업별 전문 지식과 Claude의 에이전트 기반 AI 역량을 결합해 임상, 규제, 상업화 담당 팀의 업무 방식을 새롭게 혁신하는 데 자부심을 느낍니다. 이러한 협력을 통해 단순히 업무 프로세스를 간소화하는 데 그치지 않고, 품질을 높이고, 발견에 속도를 더하며, 혁신이 확대될수록 신뢰도 함께 높아지는 시스템을 구축하고 있습니다.”

“생물정보학 분석을 자동화하는 AI 에이전트를 개발하기 시작했을 때, 저희는 모델 제공업체를 선정하는 데 세 가지 기준을 중요하게 고려했습니다. 소프트웨어 개발 분야에서 최고 수준의 성능을 제공하는지, 생명과학 분야의 목표와 부합하는지, 스타트업을 지원하는지였습니다. 6개 플랫폼을 평가한 결과, Claude가 단연 돋보이는 선두 주자라는 사실이 분명했습니다. 앞으로도 이러한 협력을 이어 가며, 최첨단 AI 에이전트를 생명공학 연구 분야에 도입할 수 있기를 기대합니다.”

“Claude는 약물 독성을 예측하는 AI를 개발하는 Axiom의 연구 진전을 크게 가속화하는 매우 중요한 도구가 되었습니다. 저희는 Claude Code에서 수십억 개의 토큰을 사용해 왔으며, 수많은 풀 리퀘스트를 작성하는 데에도 활용하고 있습니다. 최근에는 MCP 서버와 연동된 Claude 에이전트가 과학 연구의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 적절한 MCP를 연결하면 Claude 에이전트가 데이터베이스와 스토리지 서비스를 직접 조회하여 데이터 간 상관관계를 해석하고, 데이터를 변환하며, 상관관계를 검증할 수 있습니다. 또한 임상 약물 독성을 예측하는 데 가장 유용한 데이터와 특성을 파악하는 데 도움을 줍니다.”

“EvolutionaryScale은 생명 현상 전반을 모델링하는 차세대 AI 시스템을 개발하고 있습니다. Anthropic의 최첨단 모델은 복잡한 생물학적 데이터를 추론하고 이를 과학적 인사이트로 변환하는 역량을 강화하여, 생명과학 분야에서 새로운 발견의 가능성을 더욱 넓혀 나가고 있습니다.”

“Claude는 Sanofi의 조직 전체를 연결하는 핵심 역할을 하고 있습니다. Claude를 기반으로 작동하는 사내 AI 어시스턴트인 Concierge는 R&D부터 HR, 엔지니어링에 이르는 모든 사업부의 직원 약 60,000명이 매일 사용하고 있습니다. 특히 핵심 업무에서 Claude의 모델은 지속적으로 최고의 성능을 입증했으며, 도입 속도 역시 지금까지 저희가 배포한 어떤 솔루션보다 빨랐습니다.”

“AI는 BMS가 환자를 위한 사명을 더욱 빠르게 실현할 수 있는 가장 강력한 기회입니다. Claude는 수십 년간 조직 내에 분산되어 축적된 지식을 모든 직원이 활용하고, 바이오제약 산업의 향후 10년 동안 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 데 필요한 에이전트 역량, 혁신 속도, 보안성을 제공합니다.”

“Genentech는 Claude를 활용해 일상적인 과학 연구 방식을 바꾸고, 미래의 자율 실험실을 위한 토대를 마련하고 있습니다. Anthropic의 최첨단 추론 모델을 실험실 워크플로우에 도입하여 자율적인 폐쇄 루프(closed-loop) 연구를 위한 인프라를 구축하고 있습니다. 덕분에 연구진은 이전보다 훨씬 빠르고 효과적으로 실험을 설계하고 수행하며, 결과를 바탕으로 개선을 거듭해, 환자에게 도움이 되는 더 획기적인 성과를 이끌어 낼 수 있습니다.”