Palantir AIP 개요
AIP란 무엇인가: LLM + 데이터 온톨로지 기반 의사결정 지원 도구
Palantir AIP는 기업과 조직이 보유한 방대한 데이터를 안전하게 연결하고, 이를 기반으로 실행 가능한 의사결정을 돕는 차세대 AI 플랫폼입니다. 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, LLM(Large Language Model)과 온톨로지 기반 구조를 결합하여 사용자의 자연어 질의에 따라 복잡한 정보를 해석하고, 구체적인 실행방안을 제시할 수 있습니다. 특히 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터까지 포함하여 다양한 데이터를 통합적으로 다룰 수 있다는 점에서 기존 시스템과 차별화됩니다. 사용자는 단순히 질문을 입력하는 것만으로도 AIP가 기업 내 수많은 데이터 소스에 연결된 온톨로지 모델을 기반으로 관련 정보를 선별·가공해 실행 가능한 결과로 제시합니다.
기존 BI 도구와 다른 점: 검색이 아니라 '실행 가능한 지식' 제공
기존의 BI(Business Intelligence) 도구가 데이터를 수집하고 분석해 시각화된 리포트를 제공하는 데 집중했다면, AIP는 한 단계 더 나아가 분석 결과로부터 실질적인 '의사결정 지침'을 도출해냅니다. 예를 들어, 특정 지역의 공급망 리스크를 자동으로 파악해 해당 라인의 조기 발주를 권장하거나, 판매율 저하 원인을 찾아 마케팅 전략 변경을 제안하는 등 구체적인 액션을 제공합니다. 이처럼 AIP는 단순한 '검색'에서 벗어나, 실제 조직 운영에 필요한 '실행 기반 인사이트'를 전달합니다.
AIP Logic, Ontology, Assist 등 주요 모듈 설명
AIP Logic: 비즈니스 로직을 시각적으로 모델링하고 자동화하는 모듈입니다. 코딩 없이도 다양한 조건과 결과 흐름을 구성할 수 있어 업무 효율성을 높입니다.
Ontology: 조직 내 데이터를 개념화하고 관계를 정의하는 구조입니다. 데이터 간 연관성과 계층 구조를 명확히 하여, 복잡한 질문에 대한 정확한 응답이 가능하게 만듭니다.
AIP Assist: 자연어 인터페이스를 통해 사용자가 질문하면 LLM이 응답을 제공하며, 응답에 사용된 데이터 출처와 권한 정보를 명확히 표시해 신뢰성과 보안성을 보장합니다.
Palantir AIP의 대표 활용 분야
국방, 제조, 헬스케어, 금융 산업의 글로벌 사례
Palantir AIP는 이미 미국 국방부, 유럽 제조 대기업, 글로벌 은행 등 다양한 산업군에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 미국 국방부는 작전, 정보, 병참 데이터를 실시간으로 통합하여 상황 인식과 작전 수행 효율성을 높였고, 제조업에서는 공급망의 리스크 요소를 사전에 식별하고 품질 이상 탐지까지 자동화했습니다. 금융 산업에서는 내부통제와 리스크 분석, 투자 전략 수립을 고도화하고 있으며, 헬스케어 분야에서는 환자 데이터 기반 진단 및 치료 플래닝에 사용되고 있습니다. 이러한 사례는 AIP가 단순히 분석 도구가 아니라 '업무 실행 중심의 플랫폼'임을 보여줍니다.
수십 개 데이터 소스를 하나의 질문으로 연결하는 구조
현대 조직은 다양한 데이터 출처를 보유하고 있지만, 이들을 연결해 활용하는 데 어려움을 겪습니다. AIP는 ERP, CRM, 설비 센서, 로그 데이터 등 서로 다른 시스템의 데이터를 온톨로지 기반으로 통합하여 단일 질의로 처리할 수 있게 합니다. 예를 들어, "이번 분기 출하 지연 가능성이 있는 품목은?"이라는 질문 하나로 다양한 부서의 데이터를 종합 분석하고, 리스크 요인을 도출하여 경고 및 대응 방안을 제시할 수 있습니다.
감사 추적, 권한 제어, 인사이트 공유 기능
AIP는 강력한 보안 프레임워크를 기반으로 설계되어, 민감 데이터에 대한 접근 통제를 비롯해 모든 요청과 응답에 대한 감사 로그를 제공합니다. 사용자는 자신이 어떤 데이터로부터 어떤 응답을 받았는지 확인할 수 있으며, 내부 지침에 따라 정보 공유 범위를 설정할 수 있습니다. 또한 중요한 인사이트는 조직 내 다양한 부서와 손쉽게 공유 가능해 협업 효율성 또한 높아집니다.
한국 기업도 사용할 수 있을까?
KT와의 협업: 한국 시장 출시 배경
Palantir는 KT와의 전략적 협력을 통해 2024년 AIP를 한국 시장에 공식 런칭했습니다. 이를 통해 국내 보안 및 규제 환경에 적합한 아키텍처로 재설계되었고, 한국어 기반 인터페이스 및 맞춤형 온톨로지 지원이 가능해졌습니다. 특히 공공기관과 대기업을 중심으로 빠르게 PoC가 진행되고 있으며, 의료, 제조, 금융 등 다양한 분야에서 실사용 가능성이 검토되고 있습니다.
AIP Developer Tier 소개: 누구나 체험 가능한 개발 버전
Palantir는 AIP 도입을 고려하는 기업을 위해 AIP Developer Tier를 운영하고 있습니다. 이 체험 버전은 클라우드 환경에서 온톨로지 설계, AIP Logic 구축, Assist 인터페이스 활용을 직접 해볼 수 있도록 구성되어 있어, 기술 내재화 및 도입 전 검증용으로 적합합니다. 교육용, 테스트용으로도 활용 가능하며, 도입 결정을 위한 중요한 사전 경험을 제공합니다.
한국 기업의 보안·규제 이슈에 대응하는 아키텍처
한국 기업들은 개인정보보호법, 산업기밀 보호 규정 등 다양한 보안 이슈에 민감합니다. AIP는 하이브리드 클라우드, 프라이빗 인프라 연동 등 다양한 아키텍처 옵션을 제공하며, 데이터가 Palantir 외부로 나가지 않도록 설계할 수 있습니다. 또한 LLM 사용에 따른 민감 정보 유출을 막기 위해 토큰 수준의 필터링, 사용 로그 분석, 사용 제한 설정 등 다층적 통제 기능도 제공합니다.
도입 전 고려사항
기존 시스템과의 연동 가능성
AIP는 Salesforce, SAP, Oracle 등 주요 시스템과의 통합을 지원합니다. 그러나 성공적인 도입을 위해서는 조직 내 데이터 구조의 표준화, 중복 제거, 필드 통합 등의 사전 정비가 필요하며, 중간 연동계 개발에 대한 계획도 병행되어야 합니다.
데이터 온톨로지 구축 방법
온톨로지는 단순한 데이터 매핑이 아니라, 비즈니스의 실제 흐름과 개념적 구조를 반영한 정보 모델링입니다. Palantir는 온톨로지 구축을 위한 템플릿과 가이드라인을 제공하며, 초기에는 컨설팅을 통해 단계별로 지원하는 방식도 병행하고 있습니다. 특히 국내 기업에서는 온톨로지 개념 자체가 생소한 경우가 많아 초기 교육과 지원이 중요합니다.
사용자 접근 권한 및 LLM 제어 방식
AIP는 사용자 역할별 접근 권한 설정, 질의 내용 검열, 응답 정보 필터링 등 다양한 보안 기능을 통해 정보 노출 리스크를 최소화합니다. 또한 LLM 사용 이력은 모두 감사 로그로 저장되며, 기업 정책에 따라 질문 유형을 제한하거나 특정 문서 영역만 질의 가능하도록 설정할 수 있어, 정보통제와 활용 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.
Wissly와 Palantir AIP의 상호 보완 가능성
Wissly: 로컬 문서 기반 RAG 검색으로 보안형 문서 탐색 지원
Wissly는 기업 내부 문서를 기반으로 GPT 기반 질의응답을 수행하는 RAG 구조의 데스크톱형 검색 도구입니다. 다양한 문서 포맷을 자동으로 처리하고, 민감 정보 유출 없이 로컬 환경에서 작동하기 때문에 보안 요건이 높은 환경에 특히 적합합니다. 또한 인덱싱, 하이라이트, 출처 추적, 요약 기능 등을 통해 정보 탐색 과정을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다.
AIP: 대규모 시스템 운영과 실행 로직 중심의 의사결정 지원
AIP는 시스템 수준에서 데이터 흐름을 통제하고 복잡한 실행 로직을 설계하는 데 최적화되어 있습니다. 다양한 소스를 연결해 정책을 자동 실행하거나, 조건에 따라 운영을 조정하는 시나리오를 구현할 수 있어 전략/운영 수준의 디지털 전환을 실현할 수 있습니다.
데이터 연결·활용 관점에서 두 시스템의 차이와 연계 방안
Wissly는 문서 검색 중심, AIP는 시스템 데이터 중심이라는 점에서 목적은 다르지만, 상호보완이 가능합니다. 예컨대 Wissly를 통해 사내 정책 문서나 규정집을 검색해 기초 지식을 확보한 후, AIP를 활용해 해당 정책 실행 로직을 구성하거나 시스템에 적용하는 방식으로 연계할 수 있습니다. 두 시스템을 유기적으로 결합하면, 지식 탐색과 실행 자동화 사이의 격차를 효과적으로 메울 수 있습니다.
결론: AIP, 새로운 기회
Palantir AIP는 단순히 'AI 도입'이라는 트렌드를 따르는 수단이 아니라, 데이터 기반 의사결정의 전환점이 되는 전략적 플랫폼입니다. 특히 복잡한 시스템 운영, 고도의 보안 요구, 그리고 실행 중심의 워크플로우를 동시에 요구하는 한국 기업에 있어 AIP는 중요한 경쟁력이 될 수 있습니다. 이제는 데이터를 단순히 저장하고 분석하는 데 그치지 않고, 조직의 집단지성을 실질적인 행동으로 전환할 수 있는 도구가 필요한 시점입니다. 그 시작점에 AIP가 있습니다.
Palantir AIP 개요
AIP란 무엇인가: LLM + 데이터 온톨로지 기반 의사결정 지원 도구
Palantir AIP는 기업과 조직이 보유한 방대한 데이터를 안전하게 연결하고, 이를 기반으로 실행 가능한 의사결정을 돕는 차세대 AI 플랫폼입니다. 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, LLM(Large Language Model)과 온톨로지 기반 구조를 결합하여 사용자의 자연어 질의에 따라 복잡한 정보를 해석하고, 구체적인 실행방안을 제시할 수 있습니다. 특히 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터까지 포함하여 다양한 데이터를 통합적으로 다룰 수 있다는 점에서 기존 시스템과 차별화됩니다. 사용자는 단순히 질문을 입력하는 것만으로도 AIP가 기업 내 수많은 데이터 소스에 연결된 온톨로지 모델을 기반으로 관련 정보를 선별·가공해 실행 가능한 결과로 제시합니다.
기존 BI 도구와 다른 점: 검색이 아니라 '실행 가능한 지식' 제공
기존의 BI(Business Intelligence) 도구가 데이터를 수집하고 분석해 시각화된 리포트를 제공하는 데 집중했다면, AIP는 한 단계 더 나아가 분석 결과로부터 실질적인 '의사결정 지침'을 도출해냅니다. 예를 들어, 특정 지역의 공급망 리스크를 자동으로 파악해 해당 라인의 조기 발주를 권장하거나, 판매율 저하 원인을 찾아 마케팅 전략 변경을 제안하는 등 구체적인 액션을 제공합니다. 이처럼 AIP는 단순한 '검색'에서 벗어나, 실제 조직 운영에 필요한 '실행 기반 인사이트'를 전달합니다.
AIP Logic, Ontology, Assist 등 주요 모듈 설명
AIP Logic: 비즈니스 로직을 시각적으로 모델링하고 자동화하는 모듈입니다. 코딩 없이도 다양한 조건과 결과 흐름을 구성할 수 있어 업무 효율성을 높입니다.
Ontology: 조직 내 데이터를 개념화하고 관계를 정의하는 구조입니다. 데이터 간 연관성과 계층 구조를 명확히 하여, 복잡한 질문에 대한 정확한 응답이 가능하게 만듭니다.
AIP Assist: 자연어 인터페이스를 통해 사용자가 질문하면 LLM이 응답을 제공하며, 응답에 사용된 데이터 출처와 권한 정보를 명확히 표시해 신뢰성과 보안성을 보장합니다.
Palantir AIP의 대표 활용 분야
국방, 제조, 헬스케어, 금융 산업의 글로벌 사례
Palantir AIP는 이미 미국 국방부, 유럽 제조 대기업, 글로벌 은행 등 다양한 산업군에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 미국 국방부는 작전, 정보, 병참 데이터를 실시간으로 통합하여 상황 인식과 작전 수행 효율성을 높였고, 제조업에서는 공급망의 리스크 요소를 사전에 식별하고 품질 이상 탐지까지 자동화했습니다. 금융 산업에서는 내부통제와 리스크 분석, 투자 전략 수립을 고도화하고 있으며, 헬스케어 분야에서는 환자 데이터 기반 진단 및 치료 플래닝에 사용되고 있습니다. 이러한 사례는 AIP가 단순히 분석 도구가 아니라 '업무 실행 중심의 플랫폼'임을 보여줍니다.
수십 개 데이터 소스를 하나의 질문으로 연결하는 구조
현대 조직은 다양한 데이터 출처를 보유하고 있지만, 이들을 연결해 활용하는 데 어려움을 겪습니다. AIP는 ERP, CRM, 설비 센서, 로그 데이터 등 서로 다른 시스템의 데이터를 온톨로지 기반으로 통합하여 단일 질의로 처리할 수 있게 합니다. 예를 들어, "이번 분기 출하 지연 가능성이 있는 품목은?"이라는 질문 하나로 다양한 부서의 데이터를 종합 분석하고, 리스크 요인을 도출하여 경고 및 대응 방안을 제시할 수 있습니다.
감사 추적, 권한 제어, 인사이트 공유 기능
AIP는 강력한 보안 프레임워크를 기반으로 설계되어, 민감 데이터에 대한 접근 통제를 비롯해 모든 요청과 응답에 대한 감사 로그를 제공합니다. 사용자는 자신이 어떤 데이터로부터 어떤 응답을 받았는지 확인할 수 있으며, 내부 지침에 따라 정보 공유 범위를 설정할 수 있습니다. 또한 중요한 인사이트는 조직 내 다양한 부서와 손쉽게 공유 가능해 협업 효율성 또한 높아집니다.
한국 기업도 사용할 수 있을까?
KT와의 협업: 한국 시장 출시 배경
Palantir는 KT와의 전략적 협력을 통해 2024년 AIP를 한국 시장에 공식 런칭했습니다. 이를 통해 국내 보안 및 규제 환경에 적합한 아키텍처로 재설계되었고, 한국어 기반 인터페이스 및 맞춤형 온톨로지 지원이 가능해졌습니다. 특히 공공기관과 대기업을 중심으로 빠르게 PoC가 진행되고 있으며, 의료, 제조, 금융 등 다양한 분야에서 실사용 가능성이 검토되고 있습니다.
AIP Developer Tier 소개: 누구나 체험 가능한 개발 버전
Palantir는 AIP 도입을 고려하는 기업을 위해 AIP Developer Tier를 운영하고 있습니다. 이 체험 버전은 클라우드 환경에서 온톨로지 설계, AIP Logic 구축, Assist 인터페이스 활용을 직접 해볼 수 있도록 구성되어 있어, 기술 내재화 및 도입 전 검증용으로 적합합니다. 교육용, 테스트용으로도 활용 가능하며, 도입 결정을 위한 중요한 사전 경험을 제공합니다.
한국 기업의 보안·규제 이슈에 대응하는 아키텍처
한국 기업들은 개인정보보호법, 산업기밀 보호 규정 등 다양한 보안 이슈에 민감합니다. AIP는 하이브리드 클라우드, 프라이빗 인프라 연동 등 다양한 아키텍처 옵션을 제공하며, 데이터가 Palantir 외부로 나가지 않도록 설계할 수 있습니다. 또한 LLM 사용에 따른 민감 정보 유출을 막기 위해 토큰 수준의 필터링, 사용 로그 분석, 사용 제한 설정 등 다층적 통제 기능도 제공합니다.
도입 전 고려사항
기존 시스템과의 연동 가능성
AIP는 Salesforce, SAP, Oracle 등 주요 시스템과의 통합을 지원합니다. 그러나 성공적인 도입을 위해서는 조직 내 데이터 구조의 표준화, 중복 제거, 필드 통합 등의 사전 정비가 필요하며, 중간 연동계 개발에 대한 계획도 병행되어야 합니다.
데이터 온톨로지 구축 방법
온톨로지는 단순한 데이터 매핑이 아니라, 비즈니스의 실제 흐름과 개념적 구조를 반영한 정보 모델링입니다. Palantir는 온톨로지 구축을 위한 템플릿과 가이드라인을 제공하며, 초기에는 컨설팅을 통해 단계별로 지원하는 방식도 병행하고 있습니다. 특히 국내 기업에서는 온톨로지 개념 자체가 생소한 경우가 많아 초기 교육과 지원이 중요합니다.
사용자 접근 권한 및 LLM 제어 방식
AIP는 사용자 역할별 접근 권한 설정, 질의 내용 검열, 응답 정보 필터링 등 다양한 보안 기능을 통해 정보 노출 리스크를 최소화합니다. 또한 LLM 사용 이력은 모두 감사 로그로 저장되며, 기업 정책에 따라 질문 유형을 제한하거나 특정 문서 영역만 질의 가능하도록 설정할 수 있어, 정보통제와 활용 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.
Wissly와 Palantir AIP의 상호 보완 가능성
Wissly: 로컬 문서 기반 RAG 검색으로 보안형 문서 탐색 지원
Wissly는 기업 내부 문서를 기반으로 GPT 기반 질의응답을 수행하는 RAG 구조의 데스크톱형 검색 도구입니다. 다양한 문서 포맷을 자동으로 처리하고, 민감 정보 유출 없이 로컬 환경에서 작동하기 때문에 보안 요건이 높은 환경에 특히 적합합니다. 또한 인덱싱, 하이라이트, 출처 추적, 요약 기능 등을 통해 정보 탐색 과정을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다.
AIP: 대규모 시스템 운영과 실행 로직 중심의 의사결정 지원
AIP는 시스템 수준에서 데이터 흐름을 통제하고 복잡한 실행 로직을 설계하는 데 최적화되어 있습니다. 다양한 소스를 연결해 정책을 자동 실행하거나, 조건에 따라 운영을 조정하는 시나리오를 구현할 수 있어 전략/운영 수준의 디지털 전환을 실현할 수 있습니다.
데이터 연결·활용 관점에서 두 시스템의 차이와 연계 방안
Wissly는 문서 검색 중심, AIP는 시스템 데이터 중심이라는 점에서 목적은 다르지만, 상호보완이 가능합니다. 예컨대 Wissly를 통해 사내 정책 문서나 규정집을 검색해 기초 지식을 확보한 후, AIP를 활용해 해당 정책 실행 로직을 구성하거나 시스템에 적용하는 방식으로 연계할 수 있습니다. 두 시스템을 유기적으로 결합하면, 지식 탐색과 실행 자동화 사이의 격차를 효과적으로 메울 수 있습니다.
결론: AIP, 새로운 기회
Palantir AIP는 단순히 'AI 도입'이라는 트렌드를 따르는 수단이 아니라, 데이터 기반 의사결정의 전환점이 되는 전략적 플랫폼입니다. 특히 복잡한 시스템 운영, 고도의 보안 요구, 그리고 실행 중심의 워크플로우를 동시에 요구하는 한국 기업에 있어 AIP는 중요한 경쟁력이 될 수 있습니다. 이제는 데이터를 단순히 저장하고 분석하는 데 그치지 않고, 조직의 집단지성을 실질적인 행동으로 전환할 수 있는 도구가 필요한 시점입니다. 그 시작점에 AIP가 있습니다.