Saram Consulting감사관들은 생명과학 분야의 AI를 어떻게 다루고 있는가: 경고 서한부터 보증 아키텍처까지
FDA는 최초의 AI 중심 cGMP 경고 서한을 발송했습니다. MHRA는 실존하지 않는 규정을 인용한 AI 생성 실사 답변서를 적발했습니다. EMA는 GMP 내 AI를 위해 Annex 22를 제정 중입니다. 감사 체계가 AI를 평가하는 방식을 근본적으로 재편하고 있으며, 대부분의 바이오 제약 기업은 아직 준비되지 않았습니다.
글 읽기 →Saram 인사이트 (Saram Insights)
바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.
백업은 밸리데이션 통제 항목이다: 하든드(Hardened) GxP 장비를 위한 복구 아키텍처
보안 강화(Hardened)된 PLC, 크로마토그래프, 클린룸 컨트롤러에는 백업 에이전트 설치나 인바운드 트래픽 수신, OS 패치 적용이 불가능합니다. 하지만 감사관은 정확히 밸리데이션된 상태(validated state)로 문서화되고 검증된 복구를 요구합니다. 실제로 작동하는 아키텍처, 규제 실사에서 복구의 타당성을 입증하는 통제 방안, 그리고 왜 단순히 '백업을 보유하고 있다'는 말이 답이 될 수 없는지 살펴봅니다.
글 읽기 →GxP 환경의 재해 복구: 규제를 통과하는 계획, 실효성을 입증하는 테스트, 이를 실행하는 AI 에이전트
회의실 도상 훈련만으로는 FDA 483 지적을 피할 수 없습니다. 감사관이 DR 계획에서 실제로 점검하는 항목, 1등급 GxP 시스템에서 기술적 복원 테스트가 타협 불가능한 필수 요건인 이유, 규제 시스템의 복구 가능성을 지속적으로 입증하는 AI 에이전트 설계 방안을 다룹니다.
글 읽기 →환각 엣지 없는 지식 그래프: 방어 가능한 GraphRAG를 위한 정보 추출 아키텍처
규제 대상 기업의 지식 그래프에서 단 하나의 환각(Hallucinated) 엣지는 곧바로 감사 지적 사항(Audit Finding)으로 이어집니다. 해결책은 더 나은 프롬프트가 아닙니다. LLM이 제안하고 결정론적 인프라가 처분하는 추출 아키텍처입니다: 온톨로지 우선 설계, 스팬 기반 2단계 추출, NLI 검증, 개체명 해소, 그리고 클레임 원장.
글 읽기 →5분의 생각 루프: 코딩 에이전트가 코딩을 전혀 시작하지 못하는 이유
에이전트가 멈춘 것이 아닙니다 — 생각하라는 지시를 받았을 뿐입니다. LLM이 생성한 프롬프트는 인지된 작업 복잡도를 부풀리고, 추론 모델은 표면적인 신호에 따라 생각할 분량을 결정합니다. 그 결과 수천 개의 숨겨진 추론 토큰만 소모되고 도구 호출은 단 하나도 일어나지 않습니다. 이 현상의 작동 메커니즘과 그 배후의 모델 행동, 그리고 이를 해결하는 프롬프트 작성 원칙을 소개합니다.
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