정부는 해마다 수조 원 규모의 연구개발(R&D) 예산을 투자한다. 기술개발 성공률은 세계 최고 수준이라고 평가받지만, 정작 시장에서 성공하는 기술은 많지 않다. 연구는 성공했는데 사업은 실패하는 현상이 반복되는 이유는 무엇일까.
흥미로운 점은 정부와 금융기관, 투자기관은 기업의 성장잠재력을 평가하는 다양한 제도를 운영하고 있다는 사실이다. 기술보증, 정책금융, 투자심사, 상장심사 등에서는 기업의 미래 성장성과 혁신성을 정량적으로 평가한다. 그러나 정작 기술사업화 성공 가능성을 객관적으로 예측하는 표준 모델은 아직 존재하지 않는다.
이러한 현실은 우리나라 R&D 혁신체계가 해결해야 할 가장 큰 공백 가운데 하나다.
기업의 성장잠재력은 평가하지만 기술사업화 성공은 왜 예측하지 못하는가
현재 국내에는 기업의 미래가치를 평가하는 다양한 제도가 운영되고 있다. 기술평가, 기술신용평가(TCB), 성장잠재력 평가, 투자심사, 창업기업 평가 등이 대표적이다. 대부분 기술 수준, 재무 건전성, 경영역량, 시장 규모 등을 종합적으로 검토한다.
그러나 이러한 평가는 기업 자체를 평가하는 데 초점을 맞춘다. 반면 기술사업화는 특정 기술과 제품이 시장에서 성공할 가능성을 판단하는 문제다. 평가 대상 자체가 다르다.
예를 들어 동일한 기업이라도 A 기술은 성공할 수 있고 B 기술은 실패할 수 있다. 반대로 현재 규모가 작은 스타트업이라도 특정 기술은 세계시장을 선도할 수도 있다.
즉 기업평가와 기술사업화 평가는 서로 다른 질문을 던져야 한다.
기업평가는 "이 기업은 성장할 수 있는가?"를 묻는다.
기술사업화 평가는 "이 기술은 시장에서 성공할 것인가?"를 묻는다.
그럼에도 현실에서는 두 평가가 혼용되는 경우가 적지 않다. 결국 기술사업화 실패의 원인을 기업 역량 부족으로만 해석하거나, 반대로 우수한 기술만 있으면 사업도 성공할 것이라는 착각이 반복된다.
기업의 성장잠재력은 평가하지만 기술사업화 성공은 무엇으로 예측하는가
기술사업화 성공을 예측하려면 기술성만으로는 부족하다.
오히려 다음과 같은 다차원적인 요소를 함께 분석해야 한다.
첫째, Problem이다. 고객이 실제로 해결하고 싶어 하는 문제인가.
둘째, Technology이다. 기술이 경쟁기술보다 차별성을 갖고 있는가.
셋째, Market이다. 시장 규모는 충분한가. 고객은 비용을 지불할 의사가 있는가.
넷째, Execution이다. 개발부터 생산, 마케팅, 투자유치까지 실행할 역량이 있는가.
다섯째, Return이다. 사업화 이후 언제 손익분기점(BEP)에 도달하고 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있는가.
필자는 이를 5D 기술사업화 평가모델(Problem, Technology, Market, Execution, Return)이라고 제안하고 있다.
특히 지금까지 국내 평가에서는 Return에 대한 분석이 상대적으로 부족했다. 기술은 우수하지만 언제 매출이 발생하는지, 얼마의 수익을 창출하는지, 투자금 회수 기간은 얼마나 되는지에 대한 객관적 분석은 미흡했다.
결국 사업화는 기술의 성공이 아니라 수익의 성공이다.
이러한 관점은 과거 HP(Return Map)가 신제품 개발에서 활용했던 Time to Market, Break-even After Release, Break-even Time, Return Factor와도 일맥상통한다. 기술개발의 성패보다 사업성과를 관리해야 한다는 점에서 우리나라 R&D 정책에도 시사하는 바가 크다.
기업의 성장잠재력은 평가하지만 기술사업화 성공을 AI는 예측할 수 있는가
최근 생성형 AI의 발전은 기술사업화 평가에도 새로운 가능성을 열어주고 있다.
과거에는 전문가의 경험과 직관에 의존하던 평가가 앞으로는 수많은 성공·실패 사례를 학습한 AI 기반 예측모델로 발전할 가능성이 높다.
논문, 특허, 시장정보, 투자 데이터, 고객 반응, 기술성숙도, 경쟁사 정보, 정부지원 이력 등을 통합적으로 분석하면 사업화 성공확률을 정량적으로 산출할 수 있다.
필자가 제안하는 SuccessOracle 역시 이러한 방향을 지향한다. 5D 평가모델을 기반으로 AI가 성공확률(Confidence Score)을 계산하고, 투자자와 연구개발기관이 의사결정을 지원받는 시스템이다.
궁극적으로는 단순히 "평가"하는 시스템이 아니라 "예측"하는 시스템으로 발전해야 한다.
DARPA가 George H. Heilmeier의 8가지 질문을 통해 연구개발의 성공 가능성을 사전에 검증했듯이, 우리도 기술사업화 과정에서 실패 가능성을 미리 찾아내고 위험을 줄이는 체계가 필요하다.
정부는 기업의 성장잠재력을 평가한다.
투자자는 기업가치를 평가한다.
금융기관은 신용을 평가한다.
그러나 아직 우리 사회에는 기술사업화 성공 자체를 표준화된 방식으로 예측하는 시스템이 부족하다.
대한민국이 기술강국을 넘어 사업화 강국으로 도약하기 위해서는 평가의 중심축이 기술개발 성공률에서 사업화 성공확률로 이동해야 한다. 앞으로의 경쟁력은 더 많은 R&D를 수행하는 국가가 아니라, 성공 가능성이 높은 R&D를 먼저 찾아내는 국가가 갖게 될 것이다.
이제 우리에게 필요한 것은 또 하나의 평가제도가 아니다. AI와 데이터, 그리고 표준화된 사업화 평가모델을 기반으로 기술의 미래를 예측하는 새로운 패러다임이다.
기술사업화의 시대에는 '평가(Evaluation)'보다 '예측(Prediction)'이 더 중요한 경쟁력이 될 것이다.