많은 사람들이 팔란티어(Palantir)를 단순히 데이터 분석 회사나 국방 분야 소프트웨어 기업으로 알고 있습니다. 하지만 팔란티어의 진정한 가치는 그보다 훨씬 더 근본적인 곳에 있습니다. 그들이 추구하는 것은 단순한 데이터 처리나 분석이 아닌, 기업의 근본적인 문제를 해결하는 접근법입니다. 최근 주가 상승의 이유도 이러한 가치가 시장에서 점차 인정받고 있기 때문이라고 볼 수 있죠.
이 글에서는 투자 관점보다는 팔란티어가 추구하는 근본적인 문제 해결 방식, 그리고 그것이 왜 혁신적인지에 초점을 맞춰 살펴보겠습니다. 기업의 운영 체제(OS)라는 개념부터 디지털 트윈까지, 팔란티어가 어떻게 기업의 문제 해결 방식을 근본적으로, 철학적으로 변화시키고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
팔란티어는 데이터 분석 회사가 아니다: 기업 운영 체제(OS)의 개념
많은 사람들이 팔란티어를 빅데이터 분석 회사로 오해하고 있습니다. 하지만 팔란티어 직원들이 공식적으로 항상 말하는 것은 "우리는 데이터 분석 회사가 아니라, 기업을 위한 운영 체제(OS)를 만드는 회사"라는 점입니다. 이는 매우 중요한 차이점입니다.
운영 체제라는 개념을 생각해보세요. 테슬라 차량의 OS가 차량의 모든 기능을 통합하고 제어하듯이, 팔란티어는 기업 전체를 하나의 유기체로 보고, 그 유기체와 관련된 모든 데이터를 모니터링하고 운영하는 통합 OS를 제공합니다.
이러한 기업 운영 체제를 구성하는 두 가지 핵심 요소가 있습니다:
- 엔드투엔드(End-to-End) 데이터 플랫폼
- 디지털 트윈(Digital Twin)
이 두 가지 요소가 결합될 때 비로소 진정한 기업 운영 체제가 완성됩니다. 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
엔드투엔드 데이터 플랫폼: 데이터의 통합과 연결
엔드투엔드 데이터 플랫폼은 데이터와 관련된 모든 작업을 단일 플랫폼에서 수행할 수 있게 해주는 통합 시스템입니다. 기존에는 데이터 플랫폼이 크게 세 부분으로 나뉘어 있었습니다:
- 데이터 통합 및 관리 플랫폼
- 머신러닝/AI 모델, 시뮬레이션 모델, 분석 모델을 만드는 모델링 플랫폼
- 애플리케이션을 만드는 애플리케이션 플랫폼
이 세 가지는 보통 별개로 존재했지만, 팔란티어는 이 모든 것을 하나로 통합했습니다. 즉, 데이터 통합부터 모델 생성, 그리고 애플리케이션 연결까지 한 번에 가능한 플랫폼을 만든 것이죠.
이렇게 됨으로써 얻는 가장 큰 효과는 기업의 가장 하위 데이터와 최종 사용자 사이의 선이 연결된다는 것입니다. 이는 기업 시스템 운영 중 문제가 발생했을 때 그 원인을 즉각적으로 파악할 수 있게 해줍니다.
갑자기 배가 아프면 그 원인이 무엇인지 알아야 합니다. 의사를 찾아가 검사를 받고 여러 과정을 거치면, 결국 '배에 통증이 있는 이유는 특정 유전자에 문제가 있기 때문이고, 이를 교정해야 한다'는 결론에 도달할 수 있습니다. 팔란티어의 엔드투엔드 플랫폼은 이런 과정을 극적으로 단축시킵니다.
이 엔드투엔드 플랫폼의 본질적인 목적은 IT 부서와 비즈니스(BT) 부서 사이의 벽을 허무는 것입니다. 스마트 팩토리 같은 개념이 실현되기 위해서는 이러한 엔드투엔드 데이터 플랫폼이 기본적으로 갖춰져 있어야 합니다.
디지털 트윈: 기업 전체를 디지털로 구현하기
팔란티어가 말하는 또 다른 핵심 가치는 '디지털 트윈'입니다. 목표는 기업 전체를 디지털 트윈으로 구현하는 것입니다. 이는 상당히 철학적인 개념입니다.
일반적으로 디지털 트윈이라고 하면, 테슬라 화면에 나타나는 것처럼 실제 자동차와 똑같은 가상의 자동차가 만들어져 실시간으로 동기화되는 것을 의미합니다. 그런데 팔란티어는 이 개념을 기업 전체에 적용하려고 합니다.
하지만 여기서 중요한 질문이 나옵니다: 기업을 어떻게 디지털 트윈으로 구현할 수 있을까요? 기업은 형태가 없습니다. 기업이 직원인가요? 여러 부서가 모인 것인가요? 외주를 주는 부서도 포함인가요? 정의하기가 매우 모호합니다.
팔란티어는 이런 접근 방식이 본질에서 벗어난다고 봅니다. 대신 그들은 '문제'와 '문제를 해결하는 상태'로 정의합니다. 예를 들어 회계팀이 있다면, 그 회계팀이 해결해야 할 회계 문제가 있고, 그 문제가 해결되고 있는 상태가 있습니다. 팔란티어는 이 문제와 해결 상태를 하나의 '프로젝트'로 만들고, 이 프로젝트를 디지털로 표현합니다.
기업에는 수많은 문제가 존재하므로, 이를 하나씩 디지털로 표현해 나가면서 중요한 깨달음을 얻게 됩니다: "내가 해결하려던 문제가 어디서 왔는지, 그리고 내 결정이 어디로 갔는지" 연결성이 보이기 시작하는 것입니다. 결국 우리가 만든 모든 프로젝트는 서로 연결되고, 전체가 하나가 되어 하나의 디지털 트윈으로 구현됩니다.
데이터 통합 프로젝트에 참여했던 제 경험을 생각해보면, 부서 간 데이터 사일로(silos)는 조직의 가장 큰 비효율 중 하나입니다. 한 대형 공공기관에서 진행했던 프로젝트에서, 각 부서는 자신들의 데이터를 독립적으로 관리했고 타 부서와 공유하지 않았습니다. 이로 인해 동일한 데이터를 각 부서가 중복해서 수집·관리하는 낭비가 발생했고, 더 심각한 것은 의사결정이 부서별로 파편화되어 일관성이 없었던 점입니다. 팔란티어의 접근법처럼 문제 중심으로 데이터를 통합했을 때, 비로소 조직 전체의 효율성이 눈에 띄게 향상되었습니다.
문제 중심 접근법: 팔란티어의 차별화 포인트
팔란티어가 다른 기업들과 근본적으로 다른 점은 그들의 문제 중심 접근법(problem-centric approach)입니다. 일반적인 기술 기업이 "우리 제품에는 이런 멋진 기능이 있으니 사용해보세요"라고 접근한다면, 팔란티어는 "당신의 문제가 무엇인지 파악하고 그것을 해결해드리겠습니다"라고 접근합니다.
이는 단순한 마케팅 차이가 아닌 근본적인 철학의 차이입니다. 팔란티어는 특정 산업이나 영역에 국한된 솔루션을 제공하는 것이 아니라, 문제와 그 문제와 관련된 데이터만 있다면 어떤 영역에서든 해결책을 도출해낼 수 있는 빈 캔버스와 같은 접근법을 제시합니다.
이러한 문제 중심 접근법의 강력함은 표면적인 문제가 아닌 근본 원인(root cause)을 찾아내는 능력에 있습니다. 대부분의 조직에서는 문제가 발생했을 때 그 증상만을 해결하려고 합니다. 예를 들어, 어떤 팀이 계속해서 프로젝트 기한을 놓친다면, 일반적인 접근법은 해당 팀의 역량 부족을 지적하고 팀원을 교체하는 것일 수 있습니다.
하지만 팔란티어는 '왜'라는 질문을 계속 던집니다. 왜 기한을 놓쳤는가? 제대로 된 교육을 받지 못했기 때문입니다. 왜 교육을 받지 못했는가? 예산이 배정되지 않았기 때문입니다. 왜 예산이 배정되지 않았는가? 특정 임원이 이 부서에 예산을 배정하지 않았기 때문입니다. 그 임원은 왜 예산을 배정하지 않았는가? 임원들 간의 권력 다툼이 있었기 때문입니다. 이처럼 연결고리를 따라가면 문제의 실제 원인을 찾아낼 수 있습니다.
한국 기업들의 디지털 전환 과정에서 자주 보게 되는 실패 패턴 중 하나는 바로 이러한 근본 원인 분석 없이 최신 기술만 도입하는 것입니다. 화려한 AI나 빅데이터 솔루션을 도입해도 조직 내 부서 간 소통 문제나 데이터 통합 문제가 해결되지 않으면 그 효과는 제한적일 수밖에 없습니다. 팔란티어의 접근법은 이런 점에서 차별화됩니다.
실제 적용 사례: 문제 해결의 실체
팔란티어의 문제 해결 접근법이 실제로 어떻게 적용되고 있는지 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.
- 의료 분야: 병원에서는 환자에게 필요에 따라 직원을 배정해야 하지만, 기존 방식은 매우 비효율적이었습니다. 팔란티어 시스템을 통해 최적의 인력 배치가 가능해졌습니다. 또한 보험 관리 시스템을 통해 병원이 보험회사로부터 혜택을 받으면서도 손실을 줄일 수 있게 되었습니다.
- 제조 분야: 한국에서는 삼성이 반도체 분야에서 팔란티어를 도입했습니다. 제품 관리와 CS 관련 솔루션으로 활용되고 있으며, 그 범위는 계속 확장되고 있습니다.
- 국방 분야: 팔란티어가 처음 큰 성공을 거둔 영역입니다. 미 국방부에 소프트웨어를 도입할 때 "우리 소프트웨어가 다른 회사보다 빠르고 안전합니다"라고 접근하지 않고, "우리 소프트웨어를 사용하면 미군 병사들이 사망하지 않을 것입니다"라는 문제 해결 관점에서 접근했습니다. 문제 해결 관점에서 볼 때 가격은 중요하지 않게 됩니다.
팔란티어 AI 플랫폼(AIP)과 미래 전망
팔란티어는 2023년 초 AIP(Artificial Intelligence Platform)를 출시했습니다. 이는 AI 기술을 팔란티어의 기존 플랫폼에 통합한 것입니다. 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라, 기존의 문제 해결 접근법에 AI 기술을 결합한 것이죠.
중요한 점은 팔란티어가 AI 서비스가 아닌 AI 플랫폼이라는 점입니다. 이 플랫폼에서는 다양한 언어 모델(LM)을 사용할 수 있습니다. GPT-4를 사용할 수도 있고, Claude를 사용할 수도 있고, Gemini를 사용할 수도 있습니다. 각 LM은 문제 해결 능력이 다르기 때문에, 원하는 LM을 선택하면 팔란티어는 그 아래 인프라를 구축해줍니다.
최근 AI와 에이전트에 대한 이야기가 많지만, 실제 산업에서는 생각만큼 잘 작동하지 않는 경우가 많습니다. 작은 프로젝트에서는 어느 정도 활용되지만, 기업 전체 관점에서는 제대로 기능하지 않는 경우가 많습니다. 이는 앞서 말한 것처럼 기업 전체가 서로 연결되어 있지 않기 때문입니다.
데이터 프로젝트에 몇 번 참여해보았던 제 경험에 비추어 볼 때, 많은 기업들이 AI 도입에 실패하는 가장 큰 이유는 기술 자체에만 집중하고 그 기술이 해결해야 할 문제와의 연결성을 고려하지 않기 때문입니다. 최신 생성형 AI 모델을 도입해도 기업 내 데이터가 분산되어 있고 부서 간 벽이 높다면, 그 AI는 제한된 데이터로 제한된 인사이트만 제공할 수 있습니다. 팔란티어의 가치는 바로 이 지점을 공략하고 있습니다. 기술보다 문제에 집중하고, 그 문제를 해결하기 위한 총체적 접근법을 제시하는 것이죠.
팔란티어는 2023년 초 AIP를 출시하고, 같은 시기에 GPT가 등장했을 때 많은 기업들이 LM을 자체적으로 적용하려고 노력했습니다. 하지만 팔란티어는 이렇게 말했습니다: "하지 말라고 해도 안 될 겁니다. 당신의 회사는 어차피 연결되어 있지 않으니까, 무슨 의미가 있겠습니까?" 그리고 실제로 연결을 시도한 기업들은 2년간 노력했지만 모두 실패했다고 합니다.
이는 기업 인프라를 구축하는 이러한 기술이 실제로 매우 배타적이고 돋보이는 기술임을 보여줍니다. 팔란티어가 주장하는 것처럼, 미래의 기업은 그 기본 아키텍처가 변화해야만 합니다. 내연기관이 아무리 발전해도 전기차가 될 수 없듯이, 기존 방식으로는 AI가 제대로 작동하는 기업이 될 수 없습니다.
팔란티어 도입의 도전과제: 내부 저항
팔란티어 서비스 도입 시 가장 큰 도전과제는 놀랍게도 외부 경쟁사가 아닌 고객사의 내부 직원들로부터의 저항입니다. 팔란티어 직원들이 말하길, 그들이 보는 유일한 경쟁자는 팔란티어 서비스를 도입하려는 고객사의 직원들이라고 합니다.
이러한 내부 저항이 발생하는 이유는 크게 두 가지입니다:
- 데이터 개방에 대한 전문가 집단의 반발: 데이터를 다루는 전문가들은 어떤 면에서 매우 폐쇄적인 집단으로, 데이터를 다루는 권한과 특권이 매우 중요합니다. 이들은 데이터가 개방되는 것에 자연스럽게 반발합니다.
- '가짜 노동'의 노출: 내가 하고 있는 일이 모두에게 보이게 되면, '이 업무는 2명이 할 수 있는데 6명이 하고 있다'거나 '내가 그토록 열심히 하던 일이 실은 회사에 전혀 도움이 되지 않는다'는 사실이 드러날 수 있습니다.
따라서 팔란티어를 성공적으로 도입하기 위해서는 회사의 전반적인 문제를 완벽하게 이해하고 수많은 직원들의 반대를 극복할 수 있는 리더십이 필요합니다. 흥미롭게도, 내부 저항이 강할수록 그 조직이 비효율적일 가능성이 높다고 볼 수 있습니다. 숨길 것이 많다는 의미이기 때문입니다.
팔란티어를 도입하면 가장 먼저 '가짜 노동'이 드러납니다. 이 과정은 반드시 필요합니다. 아픈 부분을 돌려줘야 하기 때문이죠. 일반적으로 AI가 발전하면 사람들이 대체될까 걱정하지만, 사실 먼저 걱정해야 할 것은 AI로 대체할 필요도 없는 무의미한 일들이 먼저 드러난다는 점입니다.
팔란티어와 한국 기업: 적용 가능성과 사례
팔란티어는 미국 외 국가에서도 서비스를 제공하고 있으며, 미국과 우호적인 관계에 있는 국가라면 자연스럽게 서비스 도입이 가능합니다. 한국에서도 이미 삼성 반도체 부문과 두산인프라코어 등에서 팔란티어를 도입했다고 알려져 있습니다.
한국 기업들에게 팔란티어의 도입은 어떤 의미를 가질까요? 한국은 조직 문화적으로 부서 간 칸막이가 강한 경우가 많고, 데이터 사일로 현상이 심각합니다. 팔란티어와 같은 접근법은 이러한 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 기회가 될 수 있습니다.
특히 흥미로운 점은 특정 부서에서 팔란티어를 도입하기 시작하면, 결국 연결성 때문에 확장될 수밖에 없다는 것입니다. 한 부분의 효율성을 개선하다 보면 자연스럽게 다른 부서와의 연결점이 드러나고, 전체 기업으로 확장될 가능성이 높습니다.
국내 제조업의 AI전환과 디지털 전환 관련 프로젝트에 참여했던 짧은 경험에서 느낀 점은, 한국 기업들이 디지털 전환에 투자는 많이 하지만 각 부서별로 별도의 솔루션을 도입하다 보니 전체 그림에서 시너지가 나오지 않는 경우가 많다는 것입니다. A 부서는 SAP를, B 부서는 국내 솔루션을, C 부서는 맞춤형 시스템을 사용하면서 서로 호환되지 않는 데이터 형식과 프로세스로 인해 오히려 업무 효율이 떨어지는 경우도 많았습니다. 팔란티어의 수평적 통합 개념은 이런 문제에 대한 해결책이 될 수 있습니다.
B2C로의 확장: 개인화된 솔루션
최근 팔란티어는 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 웹사이트를 개설하여 B2C 영역으로도 확장하고 있습니다. 개인들이 자신의 기본 데이터로 솔루션을 직접 만들 수 있게 했으며, 기본적으로 무료로 제공됩니다.
사람들은 이제 '냉장고에 어떤 음식이 있고, 그것들로 어떤 맛있는 음식 조합을 만들 수 있을까?'와 같은 자신의 관심사에 관한 프로젝트를 온라인에 업로드하고 있습니다.
교육 분야에서도 응용이 가능합니다. 예를 들어, 대학 입시를 준비할 때 고등학교에서 무엇을 공부해야 하는지, 일정을 어떻게 짜야 하는지, 자신의 강점을 계산하여 이 모든 것을 만들어야 합니다. 하지만 지금까지의 교육은 그저 뭉뚱그려져 있었습니다. 팔란티어 B2C를 통해 개인 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 일정을 만든다면, 학업 능력 향상에 훨씬 더 효과적이지 않을까요?
결론: 팔란티어가 진정으로 무서운 이유
팔란티어가 진정으로 무서운 이유는 주가 상승이나 투자 가치가 아닌, 조직의 근본적인 아키텍처를 변화시키는 접근법에 있습니다. 마치 내연기관 자동차가 아무리 발전해도 전기차가 될 수 없듯이, 기존의 기업 운영 방식으로는 진정한 디지털 전환이 불가능합니다.
팔란티어의 접근법은 다음과 같은 근본적인 변화를 가져옵니다:
- 가짜 노동의 제거: 불필요한 업무와 비효율을 드러내고 제거합니다.
- 수직적·수평적 통합: IT와 비즈니스 부서 간의 벽을 허물고(수직적 통합), 모든 부서 간의 벽을 허무는(수평적 통합) 과정을 통해 기업의 정체성을 완벽하게 정의합니다.
- 통합적 사고의 실현: 이 플랫폼이 구축되면 AI가 통합적으로 사고할 수 있게 됩니다. 단순히 '이 데이터를 찾아봐'라는 수준을 넘어, 기업의 실제 의사결정 과정에 깊이 관여하게 됩니다.
팔란티어의 CEO가 비즈니스 보고서 등에서 회사가 급속히 성장할 시점이나 상용화 일정에 대해 구체적으로 언급하지 않는 것도 흥미롭습니다. 이는 그들이 철학적 관점에서 고객의 문제를 진정성 있게 해결하는 데 집중하고 있기 때문입니다. 그 과정에서 고객의 정체성을 파악하고, 디지털 트윈을 구현하고, 모든 것을 연결하는 과정을 거쳤고, 그 결과 2023년에 언어 인공지능과 만나면서 시너지가 폭발했습니다.
결국 팔란티어가 추구하는 것은 '문제가 있고 데이터가 있다면, 팔란티어를 적용할 수 있다'는 무한한 시장입니다. 현재 급격한 주가 상승은 이러한 가치가 시장에서 점차 인정받고 있다는 신호로 볼 수 있습니다.
기업 투자를 고려할 때는 단순히 주가 움직임이 아닌, 그 기업이 추구하는 가치와 문제 해결 접근법을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 그래야만 주가 변동에 흔들리지 않고 장기적인 안목으로 투자할 수 있습니다. 팔란티어가 추구하는 철학적 접근법과 문제 해결 방식은 단기적인 재무 성과를 넘어 장기적인 가치를 창출할 가능성이 높습니다.
그런데 어찌보면 좀 섬뜩하기도 합니다. 결국 팔란티어가 다 장악해버리는 궁극의 시나리오가 예상대로 흘러갈수 있을까요?