AI 요약
AI 기반 대량 특허출원 시스템 구축을 위해서는 LLM을 활용한 선행기술 조사, RPA를 통한 행정 자동화, AI 보조 시스템을 통한 OA 대응 등 전 과정의 자동화가 필요하다. 하지만 단순히 AI 도입만으로 비용이 줄어드는 것은 아니며, 관납 수수료·대리인 비용·AI 툴 비용 등 직접비와 포트폴리오 관리·OA 대응·국제출원 비용 등 간접비를 종합적으로 고려해야 한다. 기업은 인하우스 역량과 아웃소싱의 균형을 맞추고, 핵심 기술 분야에 전략적으로 집중하는 것이 중요하다.
핵심 포인트
- LLM은 단순 키워드 매칭이 아닌 구성요소 간 맥락 파악으로 선행기술 조사 정밀도 향상
- RPA로 출원서 제출·심사청구·OA 접수·연차료 관리 등 반복 업무 자동화 가능
- 국제출원(PCT) 비용은 특허 1건당 수천만 원에 달할 수 있음
- 소프트뱅크식 수만 건 출원보다 핵심 분야 수백 건 고품질 출원이 효과적일 수 있음
향후 전망
- AI 기반 특허 자동화 시스템은 대규모 출원 포트폴리오 관리의 필수 도구가 될 것이나, 기업별 맞춤형 설계와 비용-수익 분석이 성공의 관건
출처:naver_startup