단순 챗봇을 넘어 '자동화 워크플로우'까지 구축하는 Palantir AIP 솔루션

 

'데이터 보안'과 '복잡성' 장벽에 막히셨나요? 팔란티어 AIP가 제시하는 실질적인 활용 전략 기업 

AI, 정말 '우리 회사'에서도 잘 쓸 수 있을까요?

요즘 모든 기업이 AI를 이야기합니다. 하지만 막상 우리 회사에 도입하려니 막막하지 않으신가요? 우리 회사의 민감한 내부 데이터가 유출될까 걱정되고, AI가 부정확한 답변(환각)을 내놓을까 봐 망설여지시죠. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 '문제 해결'에서 접근하는 것이에요. 팔란티어(Palantir)의 AIP 솔루션이 AI를 단순한 '챗봇'이 아닌, 신뢰할 수 있는 '비즈니스 도구'로 만드는 실질적인 방법을 제시합니다.

기술은 도구일 뿐, 10년 전 '빅데이터'의 교훈

AI 열풍 이전에 우리는 '빅데이터' 시대를 겪었습니다. 지난 10년간 기업들은 분산된 데이터를 한곳에 모으기 위해 데이터 웨어하우스나 레이크를 구축했죠. 하지만 데이터를 모아두는 것만으로 비즈니스 문제가 해결되지는 않았습니다.

팔란티어는 이 경험을 통해 '기술'이 아닌 '현장의 문제'와 '의사결정권자'에서 출발하는 접근 방식을 정립했습니다. 해결해야 할 문제를 먼저 정의하고, 그 의사결정에 필요한 데이터를 역으로 추적해 솔루션을 구축하는 방식인데요, 이 프레임워크는 AI라는 신기술에도 동일하게 적용됩니다.

기업이 AI 도입을 주저하는 3가지 현실적 장벽

AI는 날씨 예보처럼 본질적으로 '틀릴 수 있는' 확률적 모델입니다. 이 특성 때문에 기업 도입에는 명확한 3가지 장벽이 존재하죠.

장벽 유형	주요 문제점
1. 데이터 장벽	데이터가 사내에 분산되어 있고, AI가 이해할 수 있는 '의미적' 모델로 변환되어 있지 않습니다.
2. 복잡성 장벽	'고객 이탈 영향도' 같은 기업 고유의 용어와 복잡한 비즈니스 로직을 AI가 인지하지 못합니다.
3. UI의 한계	단순한 챗봇 형태의 UI로는 재고 관리, 생산 일정 조율 같은 실제 현장 업무 적용이 어렵습니다.

해결책 Palantir AIP, '연결'이 아닌 '조정(Orchestration)'

팔란티어 AIP 솔루션은 사용자가 AI와 직접 소통하게 두지 않습니다. 대신 그 사이에 '오케스트레이션 레이어'를 둡니다.

이 레이어의 핵심은 '온톨로지(Ontology)'입니다. 온톨로지는 AI를 기업의 실제 데이터, 비즈니스 로직, 그리고 다양한 내부 시스템(툴)과 연결해 주는 '지도' 역할을 하죠.

• AI에게 작업에 필요한 최소한의 데이터와 도구만을 선별적으로 제공합니다.
• 모든 활동에 대한 강력한 보안 및 감사 추적 기능을 관리합니다.
• 특정 Model에 종속되지 않고(LLM Agnostic), 목적에 맞게 다양한 Model을 교체하며 사용할 수 있습니다.

AIP 실제 활용 시나리오 1: 사용자 주도 (Interactive)

사용자가 "미국 공장별 수율 분포를 알려줘"라고 질문하면, AIP는 단순히 Model에 질문을 던지지 않습니다. 대신 AIP가 Model을 제어하며 필요한 내부 시스템(툴)을 스스로 호출해 답을 찾습니다.

가장 중요한 점은, Model이 '어떤 데이터를 근거로', '어떤 로직을 통해' 답을 도출했는지 그 과정을 투명하게 제시한다는 것입니다. 덕분에 사용자는 Model의 답변을 맹신하는 것이 아니라, 근거를 확인하고 최종 판단은 '사람'이 내릴 수 있습니다.

AIP 실제 활용 시나리오 2: 에이전트 주도 (Autonomous)

여기서 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 사람이 매번 개입하는 것이 아니라, 특정 이벤트가 발생하면 AI 에이전트가 자동으로 정해진 프로세스를 실행하는 '어시스턴트' 역할을 수행하는 겁니다.

예를 들어, '긴급 이슈'가 담긴 이메일이 수신되면, 에이전트가 자동으로 이메일을 분석해 이슈를 파악하고, 과거 유사 사례와 해결책을 검색한 뒤, 담당자에게 '솔루션 A, B, C'를 제안하는 워크플로우를 실행하죠.

이 과정은 각 단계별로 미리 정의된 프롬프트와 툴을 사용하기 때문에, AI의 무작위성(확률성)을 제어하고 신뢰할 수 있는 결과물을 만들어냅니다.

기술은 변했지만, '문제'는 변하지 않았습니다

AI라는 강력한 새 기술이 등장했지만, 기업이 해결해야 할 근본적인 '문제'는 변하지 않았습니다. 중요한 것은 기술 자체에 매몰되는 것이 아닌데요. 지금 바로 우리 부서의 '가장 시급한 문제'가 무엇인지 정의해 보세요. 그리고 그 문제를 해결할 '도구'로서 AI를 어떻게 활용할지 구체적인 워크플로우를 그리는 것에서부터 시작해야 할 겁니다.