[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법
"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.
