얼마 전 링크드인에서 "개인의 역량은 어떻게 성장하는가"를 다룬 글을 읽었다. 거기서는 크게 세 가지 길을 이야기하고 있었다. 첫째는 스스로 공부하며 쌓는 것, 둘째는 리더나 멘토, 롤모델에게 영향을 받아 성장하는 것, 셋째는 직무가 바뀌면서 역량이 확장되는 것이었다. 셋 다 고개가 끄덕여졌지만, 나는 그중에서도 세 번째 — 직무 변경 — 에 대해 할 말이 가장 많았다. 내가 바로 그 케이스였기 때문이다.

스스로 공부하는 것은 누구나 마음먹으면 시작할 수 있다. 멘토나 롤모델은 운이 좋아야 만나고, 또 운이 좋아야 곁에 오래 둘 수 있다. 그런데 직무 변경은 조금 다르다. 내가 원하든 원치 않든, 어느 날 자리가 바뀌면 그동안 쓰던 근육과는 전혀 다른 근육을 써야 하는 상황으로 떠밀린다. 그리고 바로 그 "떠밀림" 속에서, 혼자 책상에 앉아 공부했더라면 결코 마주하지 못했을 종류의 성장을 하게 된다는 것을 직접 겪어보고서야 알게 됐다.

의료기기라고 다 같은 의료기기가 아니다

의료기기라고 하면 흔히 한 덩어리로 생각하기 쉬운데, 굉장히 여러 타입이 있다. 수술실에서 쓰이는 수술용 기기가 있고, 피부과나 미용 목적으로 쓰이는 기기가 있고, 건강검진을 받으러 가면 혈액 속의 특정 타깃을 검사하고 분석해 주는 그런 검사 영역의 기기가 있다. 셋 다 의료 현장에서 환자를 위해 쓰인다는 점은 같지만, 다루는 기술도, 시장의 생김새도, 매일 마주하는 사람도 꽤 다르다.

내가 경험한 분야는 이 중에서도 분석용에 해당한다. 혈액이나 체액 같은 검체를 몸 밖으로 꺼내서 그 안의 표적 물질을 분석하는 영역, 이걸 체외진단의료기기(IVD, In Vitro Diagnostic)라고 부른다. 이런 분석 장비와 시약을 제조하거나, 유통하거나, 개발하는 곳 — 사실 연구자 출신에게는 이쪽이 가장 익숙한 환경이다. 실험실에서 다루던 바로 그 장비, 그 시약, 그 검사 원리가 거의 그대로 일의 대상이 되기 때문이다.

그래서 연구직으로 산업계에 처음 발을 들이면, 환경은 분명히 바뀌었는데도 "내가 알던 것"을 붙들고 갈 수 있다는 안도감이 있다. 실험 프로토콜을 읽을 줄 알고, 성능 데이터의 의미를 이해하고, 논문을 읽는 데 거부감이 없다는 것. 산업계의 다른 직무에서 보면 이건 분명한 강점이다. 나도 한동안은 그 강점에 기대어 일했다. 익숙한 언어, 익숙한 자료, 익숙한 사고 판단 기준 안에서.

익숙함의 울타리를 넘게 만든 직무 변경

그런데 그 익숙함의 울타리를 넘게 만든 게 바로 직무 변경이었다. 개인적으로 연구실에서 연구직으로 커리어를 시작했다가 사업개발(Business Development)로 직무가 바뀐 케이스다.

사업개발은 새로운 기술을, 혹은 이미 가지고 있는 기술을 새로운 시장에 안착시키기 위해 전략을 짜야하는 자리다. 다루는 내용 자체가 기술 베이스이다 보니, 처음에는 자연스럽게 내가 가장 잘하던 방식으로 접근했다. 관련 임상시험 근거를 찾고, 분석 성능 데이터를 정리하고, 연구 논문을 읽고, 국제 학술대회의 포스터 발표 내용을 추적하고, 관련 연구기관과 기관 정보를 모았다. 연구자로서 해오던 일의 연장선이었기 때문에 솔직히 어렵지 않았다. 오히려 이 부분만큼은 내가 다른 사람보다 빠르고 정확하다고 자부했다.

그런데 어느 순간 깨달았다. 솔직히 말해 이 정도는 누구나 엉덩이 붙이고 시간을 들일 수 있다면 누구나 할 수 있는 일이라는 걸. 자료를 모으고 정리하고 요약하는 것 자체는 역량이라기보다 성실함에 가깝다. 검색하고, 읽고, 표로 만들고, 비교하는 일은 끈기만 있으면 결국 도달한다. 진짜 어려운 건 그다음이다.

"성능은 이게 더 좋아요"는 사실 아무 말도 하지 않은 것이다

예를 들어 제품 A가 경쟁사 제품 B와 비교했을 때 어느 지점에서 드라마틱하게 다른가를 설명해야 하는 순간이 온다. 이때 "저희 게 더 발전했어요", "민감도가 더 좋아요" 같은 표현은 사실 아무 말도 하지 않은 것과 비슷하다고 생각한다.

더 좋다는 그 수치가 도대체 어떤 상황에서, 누구에게, 어떤 이득으로 연결되는지를 말하지 못하면, 듣는 사람 입장에서는 결국 "그래서요?"라는 한마디로 돌아온다. 연구실에서와 다르게 산업 현장에서 성능에 대한 숫자 그 자체로는 메시지가 아니다. 민감도 0.1%의 차이가 어떤 환자의 어떤 순간을 바꾸는지를 이야기로 풀어낼 수 있을 때, 비로소 그 숫자는 의미를 갖는다. 연구자였던 나는 오랫동안 숫자 자체가 곧 설득이라고 믿었다. 데이터가 좋으면 사람들이 알아서 납득할 거라고 생각했다. 그런데 현장은 그렇지 않았다.

최근에 AACR 2026 학회에 갔을 때의 일이다. 부스를 돌다가 어떤 신제품 설명을 듣게 됐다. 원래는 세포유리 DNA(cfDNA)를 안정화하는 채혈 튜브로 알려져 있던 제품이, 이번에 적용 범위를 넓혀서 한 번의 채혈로 cfDNA뿐 아니라 cfRNA, 세포외소포(EV), 그리고 일부 혈장 단백질까지 함께 안정화하는 제품으로 재출시되었다는 것이었다. 그러면서 부스 담당자가 강조한 포인트 중 하나가, 기존 튜브와 비교해 단백질을 더 오래 보관할 수 있도록 개발되었다는 설명이었다. 기술적으로는 충분히 흥미로운 이야기였다. 그런데 그 설명을 듣는 순간, 예전 같았으면 "오, 좋네요" 하고 지나갔을 그 자리에서, 내 머릿속에서는 질문이 줄줄이 따라 나오기 시작했다.

그런데 그 단백질이 더 오래 보관되어야만 하는 상황은 대체 어떤 경우지? 어떤 환자, 어떤 질환 케이스에서 그 표적 단백질이 오래 보존되어야만 하고, 바로 그때 이 검사가 필요하다는 이야기인가? 아니면 그 표적 단백질을 분석하기까지 여러 운송 단계를 거쳐야 해서, 장시간 안정성이 확보되어야만 하는 케이스를 겨냥한 건가?

만약 후자라면, 그렇게 얻은 결과는 기존의 검사 방식과 비교했을 때 정확히 얼마나 더 나은 건가? 그 검사를 실제로 쓸 수 있는 대상 환자군은 얼마나 되지? 우리나라 보험 수가 기준으로 이 검사에는 얼마가 책정되어 있지? 그리고 의료기기로 분류된다면 몇 등급을 받게 되는 거지?

질문은 꼬리에 꼬리를 물었다. 그리고 바로 이 질문들이, 연구자의 시선과 사업개발의 시선이 갈리는 정확한 경계선이라는 걸 그때 느꼈다.

연구자였을 때의 나라면 "단백질을 더 오래 보관한다"는 그 사실 하나에서 멈췄을 것이다. 그게 기술적으로 어떻게 가능한지, 어떤 화학적 안정화 원리가 들어갔는지가 궁금했을 것이다. 그건 그것대로 가치 있는 호기심이다. 그런데 사업개발의 자리에 앉고 나니, "그게 가능하다"는 사실보다 "그게 누구의 어떤 문제를 풀어주느냐"가 먼저 떠올랐다. 같은 튜브 하나를 보면서도, 보는 각도가 통째로 달라진 것이다.

머릿속에서 던진 질문들의 답을 찾으려면 더 이상 논문과 데이터만으로는 부족하다. 임상 현장의 워크플로우를 알아야 하고, 검체가 채취되고 운송되고 분석되기까지의 동선을 그려봐야 하고, 그 검사에 붙는 수가와 등급이라는 제도의 언어까지 이해해야 한다. 연구실에서는 한 번도 진지하게 들여다본 적 없던 영역들이었다.

좀 더 정보를 찾아보니 부스에서 만난  튜브의 주요 기능은 "채혈한 그 순간의 혈액 속 물질 진짜 농도를 그대로 지켜준다"는 데 있었다. 일반 튜브에 받아두고 시간을 끌면, 혈구가 깨지고 혈소판이 활성화되면서 세포 안에 있던 단백질이 혈장으로 새어 나온다. 그러면 우리가 측정하는 값은 환자 몸속 채혈 시점의 수치가 아니라 "채혈 후 처리 과정에서 만들어진 가짜 수치"가 된다. 튜브가 막아주는 건 단순한 시간 경과가 아니라, 시료가 스스로를 오염시키는 현상인 것이다.

그러자 "그럼 어떤 마커에서 이게 결정적일까"라는 다음 질문이 따라왔다. 평소 혈소판이나 혈구 안에 잔뜩 저장돼 있다가, 채혈 후 처리 중에 슬쩍 새어 나오는 종류의 단백질들이 떠올랐다. 대표적인 게 혈관신생 인자인 VEGF 같은 것이다. 이런 마커는 혈소판이 조금만 활성화돼도 값이 부풀려지기 때문에, 같은 환자의 같은 혈액이라도 "어떻게 받아서 어떻게 옮겼느냐"에 따라 결과가 출렁인다. 그렇다면 이 튜브가 진짜로 필요한 사람은 이런 예민한 마커를, 채혈시점에 곧장 분석 처리할 수 없는 환경으로 봐야 하는 상황이다.

예를 들어 항혈관신생 치료를 받는, 혹은 그 적용을 검토하는 암환자에서 혈중 혈관신생 마커를 모니터링한다고 해보자. 처리 과정에서 마커 값이 가짜로 솟구치면, 환자의 실제 상태와 치료 반응을 잘못 읽게 된다. 이때 "채혈 시점 농도를 고정해 주는 튜브"라는 한 줄은, "원심분리기가 곁에 없는 현장에서도 그 마커를 믿을 수 있게 해 준다"는 의미로 받아들여진다. 처음 부스에서 소개받은 단백질을 오래 보존한다는 제품의 사양이 아니라, 의사가 환자 앞에서 내리는 의사결정의 신뢰도와 연결될 수 있다는 것이다.

또는 환자의 검체를 채혈한 기관과 분석하는 기관이 상이한 경우, 일반적으로 검체를 채혈 직후 바로 원심분리해야 한다는 전통적인 제약이 있었다. 그런데 상온에서 며칠간의 검체 안정성이 확보되면, 원내 분석 장비가 없는 1차 의원이나 지역 거점, 검진센터에서 채혈해 중앙 검사실까지 상온으로 보내도 결과를 살릴 수 있다. 검체를 해외로 보내야 하는 국외위탁검사라면, 국경과 통관을 거치며 며칠이 걸리고 현지에서 원심분리도 어려운 상황이니, 안정성은 사실상 "검사가 성립하느냐 마느냐"를 가르는 조건이 된다.

제약 임상의 시선으로 보면 초기 임상에서 치료약이 표적에 작용했는지를 혈중 단백질 마커의 변화로 증명해야 하는 약력학(PD) 평가 단계를 고려해 볼 수 있다. 마커 자체가 불안정하면, 약 때문에 생긴 진짜 변화가 처리 과정의 잡음에 묻히거나 반대로 없던 신호가 만들어진다. 채혈 시점 농도를 잡아주는 도구는 "약 때문에 변한 것"과 "처리 때문에 변한 것"을 분리할 수 있게 해 준다. 다른 하나는 환자의 집이나 지역 거점에서 검체를 받아 중앙으로 모으는 분산형·글로벌 다기관 임상이다. 원심분리 타이밍과 배송 조건이 곧 데이터 품질이 되는 이 구조에서, 상온 안정화는 임상에 참여할 수 있는 환자의 범위 자체를 넓혀준다.

위와 같은 환자·임상 시나리오는 "그럴듯한 적용 가능성"이지, 그 자체로 정식 진단 클레임은 아니라는 점이다. 이런 제품 상당수가 연구용(RUO, Research Use Only)으로 먼저 자리를 잡고, 진단용으로 쓰이려면 별도의 허가 절차와 등급 분류, 수가라는 제도의 문을 다시 통과해야 한다. 기술의 우수함과, 그 기술이 실제 임상에서 비용을 인정받고 쓰이는 것 사이에는, 연구자 시절에는 보이지 않던 또 하나의 긴 길이 놓여 있었다.

정말 우리 역량일까

사업개발을 하다 보면, 신제품이 나왔을 때 보통 국내 주요 기관부터 찾아가 소개하고 제안하게 된다. 그리고 처음에는 그게 꽤 자랑스러운 성과처럼 느껴진다. "어디 어디 기관에 진입했다", "어떤 대형 센터와 미팅을 했다" 같은 이야기 말이다.

그런데 시간이 지나며 이런 주요 기관들은 대체로 새로운 것에 늘 열려 있다는 사실이다. 그들은 최신 기술을 누구보다 먼저 접하고 싶어 하고, 새로운 시도에 호의적이며, 듣고 검토하는 일 자체를 일상으로 여긴다. 다시 말해, 우리가 문을 두드렸을 때 문이 열린 건 꼭 우리가 문을 잘 두드려서가 아니라, 그 문이 원래 어느 정도 열려 있는 상태였기 때문인 경우가 많았다.

그래서 "초기에 어디 어디 기관에 진입했다"는 것이 곧 그 사업개발 팀의 역량이라고 보기는 어렵다고 생각하게 됐다. 고객이 이미 수용 가능한 상태였을 뿐, 우리가 특별히 무언가를 설득해 낸 게 아닐 수도 있는 것이다. 첫 미팅이 성사됐다는 것과, 그 제품이 실제로 시장에 의미 있게 자리 잡는다는 것은 완전히 다른 이야기다. 그 사이의 거리가 바로, 사업개발의 진짜 역량이 채워야 할 공간이었다.

그렇다면 진짜 역량은 어디서 갈릴까. 나는 그것이 해석과 시야, 메시지 전달에 있다고 본다.

어떤 특수한 상황에서, 어떤 방식으로, 그걸 통해 상대에게 어떤 이득을 줄 수 있는지를 읽어내는 시야. 그리고 그 해석을 상대가 알아들을 수 있는 언어로 다시 풀어 전달하는 능력. 앞의 튜브 사례로 돌아가 보면, "단백질을 오래 보관한다"는 한 줄짜리 기술 설명을, "검체를 채취한 지역 병원에서 중앙 검사실까지 며칠이 걸리는 환경에서도 이 표적 단백질의 검사 신뢰도를 지킬 수 있고, 그래서 지금까지 검사 접근성이 떨어졌던 이러이러한 환자군에게 검사 기회를 넓혀줄 수 있다"는 이야기로 번역해 내는 것. 그게 해석이고 메시지다.

이게 되어야 비로소 고객과 더 깊은 대화가 이어진다. "그렇다면 우리 현장의 이런 케이스에는 어떻게 적용할 수 있을까요?"라는 질문이 오가는 자리로 대화의 차원이 바뀐다. 그 대화 속에서, 나 역시 미처 몰랐던 현장의 진짜 문제를 배우게 된다. 설득하러 갔다가 오히려 배워서 돌아오는 셈이다.

연구자의 시선에서만 바라보던 직관적인 수치와 성능을 넘어서, 데이터가 보여주는 그 우수함을 상대의 입장에서 다시 바라보고, 상대를 설득할 수 있는 공감 포인트로 번역해 내는 것. "이게 더 좋습니다"가 아니라 "당신의 이런 고민을 이렇게 덜어드릴 수 있습니다"로 말의 무게중심을 옮기는 것. 나는 직무가 바뀌고 나서야 이걸 하나씩 배워나갔다.

직무 변경은 같은 대상을 다른 각도로 다시 보게 한다

돌이켜보면, 직무가 바뀐다는 건 단순히 하는 일이 바뀌는 게 아니었다. 같은 대상을 완전히 다른 각도에서 다시 보게 만드는 일이었다. 똑같은 분석 장비, 똑같은 시약, 똑같은 성능 데이터를 두고도, 연구자의 눈으로 볼 때와 사업개발의 눈으로 볼 때 떠오르는 질문이 전혀 달랐다. 새로운 질문들이 나를, 혼자 공부했다면 결코 닿지 못했을 자리로 데려다 놓았다.

스스로 공부해서 쌓는 역량도 소중하고, 좋은 멘토와 롤모델에게 받는 영향도 귀하다. 하지만 직무 변경에는 그 두 가지가 주지 못하는 특별한 힘이 있다. 나를 익숙함 밖으로 떠밀어, 안 쓰던 근육을 억지로라도 쓰게 만든다는 것. 그리고 그 과정에서, 내가 원래 알던 것의 가치까지 새롭게 다시 보게 만든다는 것이다. 연구자로서 쌓아온 기술적 토대는 사라지지 않았다. 다만 그 위에, 현장과 시장과 사람을 읽는 또 하나의 시야가 얹혔을 뿐이다.

혹시 지금 실험실에서 산업계로의 이동을, 또는 익숙한 직무에서 낯선 직무로의 변경을 앞두고 망설이는 분이 있다면, 이 이야기가 작은 참고가 되면 좋겠다. 낯선 자리는 분명 불편하지만, 그 불편함이야말로 가장 빠르게 성장하는 통로이기도 하다. 적어도 나에게는 그랬다. 작은 튜브 하나 앞에서 줄줄이 질문이 떠오르던 그 순간, 나는 내가 예전과는 다른 사람이 되어 있다는 걸 느꼈으니까.