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[IT뉴스][현장] 실패율 높은 AI 전환…팔란티어 "해법은 온톨로지"

온카뱅크관리자

2026-04-17 12:27:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 데이터·로직·액션 통합 엔터프라이즈 AI 전략 제시…기업 구조 재설계가 핵심 
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 (지디넷코리아=한정호 기자)팔란티어가 데이터 중심 '엔터프라이즈 인공지능(AI)' 전략을 바탕으로 기업 AI 전환(AX) 방향성을 제시했다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터·로직·액션을 통합한 구조를 통해 AI가 실제 의사결정과 운영에 관여해야 한다는 제언이다.
 권남오 팔란티어 기술 총괄은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "엔터프라이즈 AI는 단순 자동화를 넘어 기업 운영의 핵심 구성 요소로 들어가야 한다"며 "의사결정과 실행, 문제 해결까지 직접 수행하는 것이 궁극적인 목표"라고 강조했다.
 이날 권 총괄은 발표를 통해 실제 고객 사례와 함께 기업 환경에서 AI를 성공적으로 적용하기 위한 전략과 한계를 짚었다. 그는 현재 많은 기업의 AI 프로젝트가 기대 대비 성과를 내지 못하고 있다고 진단했다. 전체 AI 프로젝트의 상당수가 실패하고 있다고 언급하며 그 원인으로 ▲오퍼레이션을 고려하지 않은 도입 ▲AI가 이해할 수 있는 컨텍스트 부족 ▲조직·전략 부재 등을 꼽았다.
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 <img alt="권남오 팔란티어 기술 총괄 (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417122108407ynqh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XPtQvo0Hki" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417122108407ynqh.jpg" width="658">
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 권남오 팔란티어 기술 총괄 (사진=지디넷코리아)
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 특히 단순한 챗봇이나 개별 에이전트 구축에 머무는 접근 방식은 실제 업무 변화를 이끌지 못한다고 지적했다. 프로젝트는 성공했다고 평가되지만 현장에선 업무 방식이 바뀌지 않는 '형식적 AI 도입'에 그치는 사례가 많다는 설명이다.
 권 총괄은 "에이전트 수를 늘리는 데에만 집중한 프로젝트는 시간이 지나면 아무도 사용하지 않는 경우가 많다"며 "업무를 어떻게 바꿀지에 대한 정의 없이 시작된 AI 프로젝트는 실패할 가능성이 높다"고 설명했다.
 또 다른 핵심 문제로는 '컨텍스트 부족'을 지목했다. AI가 기업의 데이터를 제대로 이해하지 못하는 상태에서 프로젝트가 추진되면서 기대했던 자동화나 의사결정 지원이 제대로 작동하지 않는다는 것이다.
 그는 "AI에게 기업의 데이터와 언어, 업무 구조를 이해시키지 않으면 아무리 뛰어난 모델을 써도 제대로 작동하지 않는다"며 "지도 없이 목적지만 주고 길을 찾으라고 하는 것과 같다"고 말했다.
 팔란티어는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 개념으로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 있다. 온톨로지는 기업 내 데이터, 비즈니스 로직, 실제 업무 액션을 하나의 구조로 연결해 AI가 기업 운영을 이해할 수 있도록 만드는 체계다. 단순 데이터 통합을 넘어 기업 의사결정 기준과 업무 흐름까지 포함한다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI는 단순 분석을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖출 수 있다.
 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI의 핵심은 데이터·로직·액션이 모두 연결된 구조를 만드는 것"이라며 "온톨로지를 기반으로 해야 AI가 실질적인 의사결정과 자동화를 수행할 수 있다"고 강조했다.
 또 엔터프라이즈 AI 구현을 위해 전사 단위 디지털 트윈 구축도 필요하다고 밝혔다. 기업의 운영 방식과 데이터 흐름을 디지털로 재현해 AI가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다.
 이 과정은 한 번에 구축하는 것이 아닌 특정 영역에서 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 효과적으로 평가된다. 실제 팔란티어 고객 사례에서도 단일 프로젝트에서 시작해 공급망, 운영 등으로 확산하는 방식이 적용되고 있다. 회사는 궁극적으로 AI가 인간과 협업하며 문제를 발견하고 해결하는 단계까지 발전해야 한다고 보고 있다. 이를 위해선 기술뿐 아니라 조직 구조와 운영 방식까지 함께 변화해야 한다는 제언이다.
 팔란티어는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 중심의 접근 방식으로 지원에 나서고 있다. FDE는 엔지니어가 고객 현장에 직접 투입돼 실제 업무 환경과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 이를 해결하는 맞춤형 AI 솔루션을 설계·구축하는 방식이다. 단순 기술 공급을 넘어 현장 중심의 문제 해결을 통해 AI를 기업 운영에 밀착시키는 전략으로, 데이터와 비즈니스 로직, 실행까지 연결하는 엔터프라이즈 AI 구현이 핵심 목표다.
 권 총괄은 "기업의 AX는 기술 도입이 아니라 조직과 운영 방식의 변화"라며 "AI가 이해할 수 있는 기업 구조를 만드는 것이 성공의 출발점"이라고 밝혔다. 이어 "데이터와 온톨로지를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI가 구축돼야만 AI가 실제 업무에서 가치를 만들어낼 수 있다"며 "이러한 접근을 통해 기업의 근본적인 체질 변화까지 이끌 수 있다"고 덧붙였다.
 한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)
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