딜리네이트 vs 셈블 AI

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

셈블 AI 장단점

• 건물 시스템 설계 시간을 몇 주 단위로 단축할 수 있어 대규모 프로젝트 일정 관리에 유리하며, 기존 Revit 워크플로우와 연동되어 별도 도구 학습 부담을 줄여줍니다. 지역 건축 법규 자동 분석 기능은 빠르게 변화하고 현지화되는 규정을 수동으로 추적해야 하는 엔지니어들의 반복 업무를 크게 경감시킵니다. 스프레드시트와 수동 도면에 의존하던 기존 방식 대비 설계 일관성과 오류 감소 효과를 기대할 수 있습니다.

• 건물 시스템 통합 분야는 틈새 시장이라 한국어 지원이나 국내 건축 법규(KBC 등) 대응 여부는 확인이 필요합니다. 상업용·주거용 프로젝트에 특화되어 있어 산업용이나 특수 용도 건물 설계에는 한계가 있을 수 있으며, 생성된 설계도의 최종 검토는 여전히 전문가의 판단이 필요합니다. 신생 스타트업 단계인 점을 고려할 때 장기 안정성과 고객 지원 규모에 대한 확인이 필요합니다.

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색

셈블 AI 주요 기능

• 건축 도면 업로드 시 MEP 시스템 자동 설계 및 도면 생성
• 자재 명세서(BOM) 및 프로젝트 견적 자동화
• 지역별 최신 건축 법규 실시간 준수 검증
• AI 기반 장비 배치 및 배선·배관 라우팅
• 승인 준비 문서 자동 내보내기