팔란티어 쉽게 알아보기

기존 시스템은 해석을 요구하지만, 팔란티어는 선택을 돕는다.

 

나는 팔란티어(Palantir)를 처음 접했을 때 솔직히 말해 한 번에 이해하지 못했다. 주변에서는 “AI 회사다”, “데이터 분석 기업이다”, “정부랑 국방 쪽에서 많이 쓴다” 같은 설명이 쏟아졌지만, 그 말을 듣고도 머릿속에는 물음표만 남았다. AI라고 하면 보통 챗봇이나 자동 글쓰기, 이미지 생성 같은 모습을 떠올리게 되는데 팔란티어는 그런 모습과는 거리가 멀어 보였다. 데이터 기업이라고 하기에도 엑셀이나 대시보드 중심의 기존 회사들과는 결이 달라 보였다. 그래서 나는 자연스럽게 이런 질문을 하게 됐다.
“팔란티어는 도대체 무슨 기술을 하는 회사인가?”

이 질문은 나만의 고민이 아니다. 실제로 많은 사람들이 팔란티어를 검색하다가 같은 지점에서 멈춘다. 이유는 단순하다. 팔란티어는 우리가 익숙한 IT 기업들이 문제를 해결하는 방식과 출발점 자체가 다르기 때문이다. 대부분의 기술 기업은 데이터를 어떻게 모을지, 어떻게 저장할지, 어떻게 보기 좋게 보여줄지에 집중한다. 반면 팔란티어는 훨씬 앞단에서 질문을 던진다.
“이 조직에서 가장 중요한 결정은 무엇인가?”
“그 결정을 누가, 언제 내려야 하는가?”
“결정이 늦어지면 어떤 손실이 발생하는가?”

팔란티어의 기술은 바로 이 질문에 답하기 위해 만들어졌다. 그래서 팔란티어는 데이터를 분석하는 회사라기보다, 데이터를 통해 사람이 바로 결정을 내리게 만드는 회사라고 설명하는 것이 가장 정확하다.

기존 데이터 시스템을 떠올려보면 이 차이가 더 쉽게 느껴진다. 대부분의 회사에는 이미 엄청난 양의 데이터가 쌓여 있다. 매출 데이터, 고객 데이터, 생산 데이터, 재무 데이터, 인사 데이터까지 없는 것이 없다. 보고서도 넘쳐난다. 그런데 이상하게도 중요한 순간이 오면 회의실에서는 이런 말이 반복된다.
“자료는 충분한데 확신이 없습니다.”
“조금 더 지켜보죠.”
“다음 회의에서 다시 논의합시다.”

나는 이 상황을 보면서 항상 같은 생각을 했다. 데이터는 많지만 결정은 없는 상태라는 것이다. 기존 데이터 기술은 사람에게 더 많은 정보를 제공하면 더 좋은 판단을 할 것이라고 믿었다. 하지만 현실은 달랐다. 정보가 많아질수록 오히려 판단은 느려졌고, 책임은 분산됐으며, 결정은 뒤로 미뤄졌다. 팔란티어는 바로 이 문제를 정면으로 해결하려고 등장했다.

팔란티어 기술의 첫 번째 핵심은 흩어진 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 것이다. 대부분의 조직에서는 데이터가 부서별로 나뉘어 관리된다. 영업팀은 영업 데이터만 보고, 생산팀은 생산 데이터만 본다. 재무팀은 숫자만 보고, 현장에서는 일정만 본다. 각 부서는 자기 역할을 잘하고 있지만, 문제는 현실에서 일어나는 사건들이 결코 한 부서 안에서만 발생하지 않는다는 점이다.

예를 들어 보자. 한 공장에서 아주 작은 장비 문제가 발생했다고 가정해보자. 이 문제는 처음에는 생산팀만 인지한다. 하지만 이 작은 문제가 생산 속도를 늦추고, 생산 지연은 배송 일정에 영향을 주며, 배송 지연은 고객 불만으로 이어지고, 결국 매출 감소와 브랜드 신뢰 하락으로 연결된다. 기존 시스템에서는 이 모든 정보가 서로 다른 곳에 흩어져 있다. 그래서 문제의 원인을 찾으려면 여러 보고서를 넘나들며 추론해야 한다.

팔란티어는 이 과정을 완전히 다르게 만든다. 팔란티어는 데이터를 단순히 한 화면에 모으는 데서 멈추지 않는다. 팔란티어는 데이터 사이의 원인과 결과 관계를 구조적으로 연결한다. 그 결과 사용자는 숫자를 해석하지 않아도 된다. 화면을 보는 순간 “아, 이 작은 문제가 지금 이 결과를 만들고 있구나”라는 흐름이 자연스럽게 보인다. 이때 데이터는 정보가 아니라, 이해 가능한 이야기로 바뀐다.

두 번째 핵심은 현실을 그대로 옮겨놓는 방식이다. 팔란티어는 데이터를 단순한 숫자나 표로 취급하지 않는다. 팔란티어는 현실 세계를 구성하는 요소들을 있는 그대로 시스템 안에 배치한다. 공장은 공장으로 존재하고, 사람은 사람으로 존재하며, 장비와 일정, 규칙과 제약 조건까지 실제 관계를 유지한 채 연결된다.

이 구조 덕분에 팔란티어를 사용하는 사람은 보고서를 읽는 느낌보다, 마치 실제 현장을 위에서 내려다보는 느낌을 받는다. “이 숫자가 왜 이렇게 나왔지?”라고 고민하는 대신, “여기가 막히니까 여기가 같이 흔들리는구나”라는 이해가 먼저 온다. 나는 이 점이 팔란티어 기술을 처음에는 어렵게 느끼게 만들지만, 한 번 익숙해지면 절대 다른 시스템으로 돌아가기 힘든 이유라고 생각한다.

세 번째 핵심은 선택지를 직접 보여준다는 점이다. 팔란티어는 분석 결과를 길게 설명하지 않는다. 대신 이렇게 묻는다.
“지금 이 선택을 하면 어떤 결과가 나오는가?”
“다른 선택을 하면 어떤 위험이 줄어드는가?”
“아무것도 하지 않으면 어떤 문제가 커지는가?”

팔란티어 시스템은 여러 선택지를 놓고 그 결과를 미리 보여준다. 비용은 어떻게 변하는지, 일정은 어떻게 바뀌는지, 리스크는 어느 지점에서 커지는지를 한눈에 비교할 수 있다. 이때 사용자는 더 이상 데이터를 분석하지 않는다. 이미 시스템이 결정 시뮬레이션을 해주기 때문이다. 그래서 팔란티어는 보고서를 만드는 소프트웨어가 아니라, 결정을 내리기 위한 소프트웨어로 불린다.

이 구조는 조직 문화에도 큰 변화를 만든다. 회의 시간은 짧아지고, 책임은 명확해지며, 결정은 빨라진다. “누가 판단해야 하는지”와 “지금 무엇을 선택해야 하는지”가 시스템 안에 이미 정의되어 있기 때문이다. 팔란티어를 도입한 조직에서 공통적으로 나타나는 변화는 바로 이 지점이다.

최근 많은 사람들이 팔란티어의 AI에 주목한다. 하지만 팔란티어의 AI를 일반적인 대화형 AI와 같은 선상에서 보면 오해가 생긴다. 팔란티어의 AI는 말을 잘하는 AI가 아니다. 질문에 그럴듯한 답을 만들어내는 존재도 아니다. 팔란티어의 AI는 판단을 보조하는 도구다.

팔란티어 AI는 외부 정보를 무작위로 끌어오지 않는다. 오직 조직 내부 데이터만을 기반으로 작동하며, 실제 업무 환경에서 가능한 선택만 제안한다. 그래서 팔란티어 AI의 답변은 화려하지 않다. 대신 현실적이고 책임질 수 있는 판단에 집중한다. 기업 환경에서 중요한 것은 정답처럼 보이는 말이 아니라, 결과에 책임질 수 있는 선택이다. 팔란티어는 이 점을 정확히 알고 있다.

이 때문에 팔란티어 기술은 모든 기업에 어울리지는 않는다. 하지만 한 번의 실수가 큰 손실로 이어지는 조직에서는 압도적인 가치를 가진다. 제조 기업, 복잡한 공급망을 가진 글로벌 기업, 정부와 공공기관, 국방 분야가 대표적이다. 이 조직들의 공통점은 하나다. 결정을 잘못 내릴 여유가 없다는 점이다. 팔란티어는 이 리스크를 줄이기 위해 존재한다.

팔란티어는 저렴한 소프트웨어가 아니다. 도입에도 시간이 걸리고, 배우는 데도 노력이 필요하다. 그럼에도 불구하고 고객이 쉽게 떠나지 않는 이유는 분명하다. 팔란티어는 단순한 도구가 아니라, 조직의 의사결정 구조 깊숙이 들어가기 때문이다. 팔란티어가 빠지면 결정 속도가 느려지고, 판단의 기준이 흐려진다. 그래서 팔란티어는 “있으면 좋은 시스템”이 아니라 “없으면 불편한 시스템”이 된다.

결국 내가 팔란티어 기술을 가장 쉽게 정리하면 이렇게 말할 수 있다.
팔란티어는 데이터를 분석하는 기술이 아니다. 팔란티어는 데이터를 통해 사람이 망설이지 않고 결정을 내리게 만드는 기술이다.
그래서 팔란티어는 눈에 띄게 화려하지 않다. 하지만 조직의 중심으로 조용히 들어가고, 시간이 지날수록 빠져나오기 어려운 존재가 된다. 이것이 바로 팔란티어 기술의 본질이다.