변우철 KT(030200) 팔란티어 사업본부장은 24일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔 서울에서 열린 ‘딜로이트 커넥트 코리아 2026’에서 ‘AI 시대 팔란티어가 실현하는 현장 AX’를 주제로 발표했다.
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팔란티어는 미국 데이터 분석·AI 소프트웨어 기업이다. 기업과 정부가 보유한 데이터를 통합·분석하고, 이를 실제 의사결정과 업무 실행에 연결하는 플랫폼을 제공한다. 대표 제품으로는 기업용 데이터 운영 플랫폼 ‘파운드리’와 AI 플랫폼 ‘AIP’가 있다. KT는 작년 3월 팔란티어와 파트너십을 맺고 국내 기업의 AX 전환을 지원하고 있다.
변 본부장은 팔란티어의 경쟁력을 △솔루션 △열악한 환경에서 문제를 해결해온 경험 △전방배치 엔지니어(FDE) 등 세 가지로 설명했다. FDE는 고객 현장에 엔지니어를 배치해 실제 데이터를 함께 보며 문제를 정의하고 솔루션 적용을 돕는 방식이다.
그는 “고객 도메인 데이터를 보면서 문제 정의를 돕고, 팔란티어 파운드리 안에서 최적의 모델을 제안한다”며 “여기서 끝나는 것이 아니라 조직의 체인지 에이전트 역할까지 한다”고 말했다. 단순히 소프트웨어를 판매하는 것이 아니라 고객사의 문제 정의, 시스템 구현, 조직 변화까지 함께 추진한다는 의미다.
변 본부장은 기존 IT 프로젝트 방식과 AI 시대의 차이도 강조했다. 과거 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM)를 도입할 때는 목표가 비교적 명확했고, 요구정의서와 구축 계획에 따라 정해진 경로를 따라갈 수 있었다. 하지만 AI 시대에는 모델과 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 처음부터 완벽한 지도를 그리는 방식이 맞지 않는다는 설명이다.
그는 “AI 시대에는 본질적 문제에 대한 질문을 제기하고, 시도하고, 실패를 빨리 보는 것이 중요하다”며 “워터폴 방식으로 끝까지 밀어붙이는 것보다 유연하게 방향을 조정할 수 있어야 한다”고 말했다.
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발표에서 핵심으로 제시된 온톨로지는 기업 데이터, 비즈니스 로직, 실제 업무 액션을 연결해 AI가 이해하고 실행할 수 있는 구조로 바꾸는 체계다. 변 본부장은 온톨로지를 “DX의 결과값이자 AX의 입력값”이라고 표현했다. 기업 내부 데이터를 AI가 그대로 읽고 활용하기 어려운 만큼, 업무 맥락과 의사결정 기준을 포함한 구조로 바꿔야 한다는 취지다.
예컨대 특정 대리점의 재고가 줄어드는 상황을 생각해볼 수 있다. 기존 데이터 분석은 해당 매장에 재고가 몇 대 남았는지를 보여주는 데 그칠 수 있지만, 온톨로지 기반으로 적정 재고 기준과 하루 판매량, 발주 리드타임, 긴급 배송 여부까지 업무 로직으로 연결하면 AI가 실제 판단까지 내릴 수 있다.
변 본부장은 기업 AI 활용 수준을 세 단계로 나눴다. 첫 번째는 회의록 요약이나 문서 작성 같은 개인 업무 보조다. 두 번째는 팀원의 일부 역할을 AI가 수행하는 단계다. 세 번째는 AI가 업무 파트너가 되는 단계다.
그는 “기업 90%는 아직 개인 업무 보조 수준에 머물러 있다”며 “팔란티어는 레벨 2와 레벨 3에 집중한다”고 설명했다. 기업의 AX가 실제 성과를 내려면 AI가 회사의 ERP, CRM 등 도메인 업무 데이터와 연결돼야 하고, 그 데이터를 AI가 이해할 수 있는 온톨로지 기반으로 정리해야 한다는 것이다.
업계에서는 기업 AI 수요가 챗봇·문서 작성 보조를 넘어 실제 업무 프로세스 자동화로 이동하고 있다고 본다. KT가 팔란티어 협업을 강조하는 것도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI가 기업 데이터를 이해하고 업무 실행까지 이어지게 만드는 구조가 향후 AX 경쟁의 핵심이 될 전망이다.
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