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품질 관리를 위한 선별과 보완

대규모로 생성된 명세서 초안이 그대로 출원될 수는 없다. 자동화된 선행기술 조사 도구를 통해 유사 선행 특허를 한 번 더 확인하는 과정이 필요하다. 여기서 LLM의 강점이 발휘된다. 단순 키워드 매칭이 아니라 구성요소 간의 유기적인 결합관계를 맥락으로 파악하기 때문에, 변형된 키워드로 표현된 동일 구성요소도 놓치지 않고 선행기술 조사의 정밀도를 높일 수 있다.

1차 자동 검토를 통과한 명세서들은 변리사의 최종 검토를 거친다. 전문가의 역할은 처음부터 다시 쓰는 것이 아니라 AI 초안을 검토하고 필요한 부분을 수정하는 것이다. 이 방식으로 한 명의 변리사가 처리할 수 있는 출원 건수는 기존과 다른 수준이 된다.

1년의 우선권 기간과 3년의 심사청구 유예기간을 전략적으로 활용하는 것도 중요하다. 먼저 가능한 많은 아이디어를 선출원하여 출원일을 확보해두고, 이후 시장 동향과 기술 발전 추이를 모니터링하면서 심사청구와 국제출원 여부를 결정하는 구조다.
 

제출 및 행정 관리를 위한 전통적인 RPA

아이디어 발굴과 명세서 작성을 자동화해도, 특허청에 출원서를 제출하고 이후 행정 절차를 처리하는 단계가 남는다. 일정 규모를 넘어서면 수작업으로는 인력과 시간 모두 한계에 부딪힌다. 이 단계를 담당하는 것이 RPA(Robotic Process Automation)다. 특허로 시스템과의 상호작용을 자동화하면 출원서 제출, 심사청구 및 납부, 우선심사 신청, OA 접수 및 담당자 배분, 등록료 납부, 연차료 관리, 해외 출원 의뢰서 발송 등 반복적인 규칙 기반 업무 전반을 최소한의 인력으로 처리할 수 있다. 시스템 업데이트에 따른 유지보수 비용은 고려해야 하지만, 일정 규모 이상에서는 인건비 절감 효과가 이를 충분히 상쇄할 수 있을 것으로 생각한다.

OA 대응 및 모니터링

대규모 출원 포트폴리오에서는 의견제출통지서의 수도 비례하여 늘어난다. OA 내용을 자동으로 분석하여 거절 이유를 분류하고, 유사 사례의 대응 전략을 제안하며, 보정 방향을 추천하는 AI 보조 시스템이 이 단계의 업무 부담을 실질적으로 줄여준다. PCT 출원을 통한 해외 국내 단계 진입과 각국 현지 절차 관리는 글로벌 파트너 네트워크와 연계된 체계적인 시스템이 뒷받침되어야 한다.

포트폴리오를 구축하는 것으로 끝나지 않는다. 경쟁사의 특허 출원 동향 모니터링, 시장 트렌드와 포트폴리오의 정합성 평가 등 다양한 분석이 지속적으로 이루어져야 한다. 가치가 높아지는 특허는 적극 관리하고, 가치가 낮아지는 특허는 유지 비용 대비 손익을 따져 포기 여부를 결정하는 사이클이 필요하다. 이 모든 과정에서 AI 기반 특허 분석 솔루션이 중심 역할을 한다. 다만 앞서 언급한 것처럼, 범용 SaaS 솔루션으로는 기업별로 다른 분석 목적과 요구사항을 담아내기 어렵다. SI형에 가까운 맞춤형 설계가 실질적인 가치를 만드는 경우가 많다는 점은 여기서도 마찬가지다.
 

예산과 기대수익의 균형

AI 기반 대량 특허출원을 실행하기 전에 가장 먼저 냉정하게 검토해야 할 것은 비용과 기대수익의 균형이다. 흔히 생성형 AI를 활용하면 특허 출원 비용이 크게 줄어들 것이라고 생각하지만, 전체 비용 구조를 세밀하게 분석해보면 생각보다 복잡하다.

직접 비용으로는 관납 수수료, 즉 특허청에 납부하는 출원료, 심사청구료, 우선심사 신청료, 등록료, 연차료 등이 있다. 대리인 비용, 즉 변리사나 특허법인에 지불하는 수수료도 있다. AI 기반 자동화를 활용하더라도 최종 검토와 고도화 작업에는 전문가의 시간이 필요하다. AI 툴 및 시스템 비용도 고려해야 한다. 생성형 AI API 사용 비용, 특허 분석 솔루션 구독료, RPA 시스템 구축 및 유지보수 비용 등이 이에 해당한다.

간접 비용도 중요하다. 포트폴리오 관리 비용으로 연차료 미납 시 특허 소멸, 심사청구 기한 관리 실패 시 출원 취하 간주 등의 리스크를 방지하기 위한 관리 시스템과 인력이 필요하다. OA 대응 비용도 있다. 대규모 출원에서 발생하는 수많은 OA에 대해 적절히 대응하지 않으면 중요한 특허가 포기될 수 있다. 국제출원 비용도 만만치 않다. PCT 출원과 각국 국내 단계 진입 비용은 특허 1건당 수천만 원에 달할 수 있다.

기대수익 측면에서는 특허 라이선스 수익, 경쟁사 소송 방어 효과(소송을 방어했을 때의 절감 비용), 기업 가치 제고 효과, 파트너십 협상에서의 레버리지 효과 등을 포함하여 산정해야 한다.

이 비용-수익 분석을 기반으로 자사의 상황에 맞는 최적의 출원 규모와 전략을 설계해야 한다. 소프트뱅크처럼 수만 건을 출원하는 전략이 모든 기업에 적합한 것은 아니다. 오히려 자사의 핵심 기술 분야에서 전략적으로 선별된 수백 건의 고품질 출원이 더 효과적일 수 있다.
 

어디에 집중할 것인가

대규모 출원의 아이디어 발굴 단계에서 가장 중요한 전략적 판단은 어떤 기술 분야에 집중할 것인가다. 모든 분야에 고르게 출원하는 것은 비효율적이다. 자사의 현재 비즈니스와 연관성이 높은 분야, 미래 성장이 예상되는 분야, 현재 특허 포트폴리오가 취약한 분야, 경쟁사가 적극적으로 출원하고 있는 분야 등을 복합적으로 고려하여 우선순위를 설정해야 한다.

또한 기술 분야를 너무 좁게 잡으면 아이디어의 다양성이 제한되고, 너무 넓게 잡으면 포트폴리오의 집중도가 낮아져 경쟁 우위를 만들기 어렵다. 자사의 핵심 역량과 시장 포지션을 기반으로 적절한 범위를 설정하는 것이 중요하다.

기술 분야 선정과 함께 청구항 설계 전략도 중요하다. 대규모 출원이라도 청구항의 권리 범위가 너무 좁으면 경쟁적 가치가 낮아진다. AI가 생성한 초안의 청구항을 전문가가 검토할 때, 권리 범위의 적정성과 방어력을 함께 평가해야 한다.

인하우스 역량 대 아웃소싱의 균형

AI 기반 대량 특허출원 시스템을 구축할 때, 기업이 직접 인하우스(in-house) 역량을 키울 것인지, 아니면 외부 전문 기관에 아웃소싱할 것인지의 결정도 중요하다.

인하우스 역량 구축의 장점은 내부 기술 지식과의 통합, 기밀 유지, 장기적인 역량 축적 등이다. 단점은 초기 투자 비용, 전문 인력 확보의 어려움, 운영 오버헤드 등이다. 아웃소싱의 장점은 즉각적인 전문성 활용, 변동 비용 구조, 검증된 시스템 활용 등이다. 단점은 기밀 유지 리스크, 전략적 통제력 약화 등이다.

현실적인 접근법은 두 가지를 균형 있게 결합하는 것이다. 전략적 방향 설정과 최종 의사결정은 인하우스에서, 명세서 생성, 선행기술 조사, 출원 절차 처리 등 반복적인 업무는 외부 전문 기관과 협력하는 하이브리드 모델이 실용적이다. 특히 AI 시스템과 RPA를 보유한 특허 전문 기관과의 협력은, 자체 시스템 구축 없이도 대규모 출원의 효율성을 상당 부분 확보할 수 있는 방법이 된다.

출원 전략과 경영 전략의 정합성

마지막으로, 특허 출원 전략이 기업의 전체 경영 전략과 정합성을 갖추어야 한다는 점을 강조해야 한다. 특허는 그 자체로 목적이 아니라, 기업의 가치 창출과 경쟁 우위를 위한 도구다.

R&D 전략과의 연계가 먼저다. 기업이 투자하고 있는 R&D의 성과물이 체계적으로 특허화되어야 한다. AI 기반 아이디어 발굴이 R&D의 방향을 지원하고, R&D의 성과가 다시 특허 포트폴리오를 강화하는 선순환 구조가 만들어져야 한다.

사업화 전략과의 연계도 중요하다. 특허 포트폴리오가 라이선싱을 통한 수익 창출에 활용될 것인지, 경쟁 방어에 활용될 것인지, 파트너십 협상 카드로 활용될 것인지에 따라 출원 전략의 방향이 달라진다.

M&A 및 투자 전략과의 연계도 생각해야 한다. 기업 가치 제고 관점에서 특허 포트폴리오는 중요한 자산이다. IPO나 M&A 상황에서 강력한 특허 포트폴리오는 기업 가치를 높이는 데 기여한다. 나아가 스타트업 투자 시 피투자 기업의 특허 포트폴리오 분석이 투자 의사결정에 중요한 요소가 된다.

자본시장을 바꾼 알고리즘 트레이딩의 교훈

2000년대 초반, 금융 시장에 알고리즘 트레이딩이 도입되기 시작했을 때, 많은 전통적인 트레이더들은 "알고리즘이 인간의 직관과 판단을 대체할 수는 없다"고 믿었다. 그러나 지금 글로벌 금융 시장에서 알고리즘 트레이딩이 차지하는 비중은 거래량 기준으로 60~80%에 달한다. 알고리즘이 틀리지 않았다기보다, 알고리즘을 가진 세력이 시장 지형 자체를 바꿔버린 것이다.

특허 업계도 같은 경로를 걸을 가능성이 있다. 생성형 AI와 자동화 시스템을 갖춘 기업 또는 기관이 특허 출원 시장에서 압도적인 점유율을 차지하게 되면, 특허의 양적 경쟁 자체가 의미를 잃게 될 수도 있다. 반면 AI가 생성할 수 없는 것, 즉 진정한 기술 혁신에서 비롯된 고품질 특허의 가치는 오히려 더 높아질 수 있다.

알고리즘 트레이딩이 금융 시장에 가져온 변화처럼, AI 기반 특허 출원은 단순히 출원 속도와 양을 바꾸는 데 그치지 않을 것이다. 특허 심사의 방법, 특허 분쟁의 양상, IP 전략의 설계 방식, 변리사의 역할, 심지어 특허 제도 자체의 존재 의의까지를 재고하게 만드는 근본적인 변화를 촉발할 것이다.

변리사의 역할은 어떻게 달라지는가

생성형 AI가 특허 명세서 초안을 자동으로 생성할 수 있게 된 상황에서, 변리사의 역할은 어떻게 달라져야 하는가. 이것은 현재 모든 특허 전문가들이 진지하게 고민해야 할 질문이다.

"AI가 변리사를 대체한다"는 극단적인 주장과, "AI는 보조 도구에 불과하고 변리사의 역할은 변하지 않는다"는 방어적인 주장 사이에서, 현실적인 답은 그 중간 어딘가에 있다.

AI가 잘 할 수 있는 것은 명세서의 형식적 구조 생성, 선행 문헌의 광범위한 검색, 청구항의 논리적 일관성 확인, 기존 패턴의 변형과 응용 등이다. 반면 AI가 대체하기 어려운 영역은 고객의 비즈니스 전략과 기술 혁신을 깊이 이해하고 최적의 권리화 방향을 설계하는 것, 심사관의 판단 성향과 실무적 경향을 파악하고 대응하는 것, 분쟁 상황에서 특허의 권리 범위를 해석하고 전략적으로 활용하는 것, 그리고 신기술 분야에서 아직 확립되지 않은 기술 개념을 적절히 권리화하는 창의적인 작업 등이다.

결국 AI 시대의 변리사는 "AI가 생성한 결과물을 검토하고 고도화하는 역할"과 "AI가 대체할 수 없는 고부가가치 업무에 집중하는 역할"을 동시에 수행해야 한다. 이를 위해서는 AI 툴에 대한 깊은 이해와 활용 능력, 그리고 전통적인 특허 전문성이 결합된 새로운 역량 프로파일이 요구된다.
 

특허 제도의 근본적인 재고

특허 제도는 본래 "발명자에게 일정 기간의 독점 실시권을 부여하는 대신, 기술을 사회에 공개함으로써 기술 혁신을 촉진한다"는 사회적 계약에 기반하고 있다. 특허 명세서의 공개는 다른 발명자들이 그 기술을 기반으로 더 나은 기술을 발명할 수 있도록 하는 지식의 공유 메커니즘이다.

그런데 AI가 수만 건의 특허를 자동으로 생성하는 시대에, 이 사회적 계약이 여전히 유효한지를 물어야 한다. AI가 생성한 특허가 진정한 기술 혁신을 대표하는 것인지, 아니면 이미 공개된 기술 아이디어들의 조합과 변형에 불과한 것인지를 판별하는 것이 더욱 어려워진다. 특허 시스템이 기술 혁신을 촉진하는 메커니즘이 아니라, IP 포트폴리오를 통한 시장 점유와 수익 창출의 도구로만 활용된다면, 제도의 본래 취지와의 괴리가 생긴다.

이 문제에 대한 해답은 쉽지 않다. 특허 제도의 급격한 변경은 기존의 IP 생태계에 혼란을 초래할 수 있고, 기술 혁신의 인센티브 자체를 약화시킬 위험도 있다. 그러나 제도를 전혀 바꾸지 않고 현재의 흐름을 방치하는 것도 문제다. 균형 잡힌 접근이 필요하다.

한국 기업들에게 주는 시사점

소프트뱅크 사례는 한국의 대기업, 중견기업, 스타트업 모두에게 중요한 시사점을 던진다.

대기업의 경우 이미 상당한 수준의 특허 포트폴리오를 보유하고 있지만, AI 기반 출원 자동화를 통해 포트폴리오의 범위와 깊이를 한층 더 강화할 기회가 있다. 특히 차세대 성장 분야에서의 선제적 특허 포트폴리오 구축은 미래 경쟁 우위를 위한 핵심 투자다.

중견기업의 경우 전통적으로 특허에 투입할 자원이 한정되어 있었지만, AI 기반 자동화는 이 한계를 어느 정도 극복할 수 있게 해준다. 선택과 집중을 통해 자사의 핵심 기술 분야에서 AI 기반 출원 전략을 적극 활용한다면, 기존 대비 훨씬 강력한 IP 포지션을 구축할 수 있다.

스타트업의 경우 "특허는 대기업만의 것"이라는 인식을 바꿀 필요가 있다. 초기 단계부터 핵심 기술에 대한 특허를 적극적으로 출원해두는 것이 투자 유치와 M&A 협상에서 강력한 레버리지가 된다. AI 도구의 도움을 받아 적은 비용으로 효과적인 특허 포트폴리오를 구축하는 것이 이전보다 훨씬 현실적으로 가능해졌다.
 

자동화와 기술 기반의 특허 서비스

특허법인 비엘티는 RPA 기술을 활용한 특허 행정 업무 자동화를 이미 실무에 적용하고 있다. 특허로 시스템을 통한 출원서 제출, 관납 수수료 납부, 심사청구 신청 등 반복적인 행정 업무들이 자동화된 시스템으로 처리된다. 이는 단순히 업무 효율화를 위한 것이 아니라, 대규모 출원 포트폴리오를 인력 확장 없이 관리할 수 있는 기반이 된다.

또한 특허 분석 솔루션을 자체적으로 개발하고 활용하여, 고객사의 기술 분야에 대한 심층 분석 서비스를 제공하고 있다. 선행 기술 조사의 자동화, 특허 포트폴리오 분석, 경쟁사 특허 모니터링, 기술 트렌드 분석 등이 이 솔루션을 통해 이루어진다. 이 과정에서 생성형 AI를 적극 활용하여 분석의 깊이와 속도를 높이고 있다.

AI 활용 역량도 중요한 부분이다. 명세서 초안 생성 보조, OA 대응 분석, 청구항 권리 범위 검토 등에 AI 툴을 적극 활용함으로써, 변리사의 전문적 판단에 집중할 수 있는 시간을 확보하고 있다. 이는 동일한 인원으로 더 많은 출원을 더 높은 품질로 처리할 수 있게 해준다.

대규모 AI 기반 출원에 대한 대비

소프트뱅크 사례에서 확인된 AI 기반 대량 특허출원 수요가 국내 대기업들 사이에서도 본격화될 것이라고 전망한다. 이미 일부 대기업 IP 담당 부서에서는 "소프트뱅크처럼 AI를 활용한 대규모 포트폴리오 구축이 가능한지"를 검토하기 시작했다는 이야기가 들려온다.

이에 대응하기 위해 특허법인 비엘티는 대규모 AI 기반 출원을 위한 파이프라인을 설계하고 시스템화하는 작업을 진행해왔다. 앞서 설명한 LangGraph 기반의 아이디어 발굴 오케스트레이션, AI 명세서 생성 파이프라인, RPA 기반의 출원 처리 자동화, 그리고 포트폴리오 모니터링 솔루션이 통합된 엔드투엔드(end-to-end) 시스템이 그 핵심이다.

물론 이 시스템이 인간 전문가의 판단을 완전히 대체하지는 않는다. 오히려 이 시스템은 전문가가 더 높은 수준의 전략적 판단에 집중할 수 있도록 반복적이고 자동화 가능한 업무들을 처리하는 역할을 한다. 변리사는 AI가 생성한 초안을 고도화하고, 전략적으로 중요한 특허의 권리 범위를 설계하며, 고객사의 비즈니스 전략과 특허 전략의 정합성을 조율하는 고부가가치 업무에 집중한다.

단순 출원 대행을 넘어서는 IP 전략 실행 파트너십

궁극적으로 특허법인이 AI 시대에 제공해야 하는 가치는 단순한 명세서 작성과 출원 대행이 아니다. 고객사의 기술과 비즈니스를 깊이 이해하고, 그것을 최적의 IP 포트폴리오로 전환하는 전략적 파트너십이다.

이를 위해서는 기술적 역량, 법률적 전문성, 데이터 분석 능력, 그리고 비즈니스 통찰력이 함께 필요하다. 특허법인 비엘티가 지향하는 것은 이 네 가지 역량을 균형 있게 갖추고, 특히 기술 기반의 자동화와 AI 활용을 통해 서비스의 품질과 효율성을 동시에 높이는 방향이다.

소프트뱅크와 같은 AI 기반의 대량 특허출원 전략을 고려하는 기업들에게, BLT는 그 전략을 현실로 구현하는 데 필요한 기술적 인프라와 전문 역량을 갖추고 있다고 감히 자신있게 이야기할 수 있다. 단순히 "할 수 있다"는 수준이 아니라, 이미 시스템과 프로세스, 경험이 갖춰진 실질적인 파트너십을 제공할 준비가 되어 있다.

지난 주에 이야기했던 처음의 그래프로 돌아가보자. 2023년 3분기에 수직으로 솟아오른 그 막대가 의미하는 것은, 특허 업계에서 이미 변곡점이 지났다는 것이다. 이제 문제는 이 변화에 어떻게 대응하느냐다. 두려움이 아니라 준비로, 방관이 아니라 참여로, 현상 유지가 아니라 혁신으로 이 변화를 맞이해야 한다. 특허라는 지식재산이 진정으로 기술 혁신을 위한 사회적 자산으로 기능하도록 하면서, 동시에 개별 기업들이 이 새로운 환경에서 최선의 IP 전략을 구사할 수 있도록 돕는 것이 특허 전문가로서의 사명이라고 생각한다.

BLT 칼럼은 BLT 파트너변리사가 작성하며 매주 1회 뉴스레터를 통해 발행됩니다.
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필자 소개
유철현 대표 변리사는 서울대 재료공학부를 졸업하고 2007년 44기 변리사 시험에 합격했습니다. 스타트업을 발굴하고 직접 투자하는 ‘엑셀러레이터형’ BLT 특허법률사무소를 시작으로, IT와 BM분야의 전문성을 살려 다양한 기술 기반 기업의 지식재산 및 사업 전략 컨설팅을 수행하고 있습니다. 현재 중소벤처기업진흥공단 심의위원과 한국엔젤투자협회 TIPs 사업 심사를 담당하고 있습니다.

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