팔란티어 온톨로지와 LLM이 여는 Agent First 시대

온톨로지는 본래 철학 용어이지만, IT 분야에서는 특정 도메인의 개념들과 그들 간의 관계를 정의한 데이터 모델을 의미한다. 다시 말해, 해당 분야에서 쓰이는 용어나 객체들을 체계적으로 분류하고 서로 어떻게 연결되는지 명시한 지식 체계이다. 전통적인 데이터 온톨로지는 도메인 개념의 정의와 관계 설정으로 시작한다. 예를 들어 자동차와 사람의 데이터가 따로 주어진다면, 이 두 데이터만 가지고는 큰 의미를 얻기 어렵다. 하지만 “소유”라는 관계로 연결하면 상황이 달라진다. 어떤 사람이 어떤 자동차를 가지고 있는지를 관계로 표현하면, 자동차 10대와 사람 10명의 데이터에서 최대 100개의 연결 정보를 얻을 수 있다. 이처럼 부분의 합 이상으로 관계를 통해 더 큰 의미를 끌어낼 수 있다는 점에서, 게슈탈트 심리학의 “전체는 부분의 합보다 크다”는 말과 일맥상통한다. 실제로 전통 온톨로지는 데이터를 최소한으로 중복 저장하면서 관계를 활용하여 새로운 정보를 추론해내는 데 초점을 맞춘다.

이러한 접근법은 시맨틱 웹의 온톨로지나 지식 그래프 등에서도 찾아볼 수 있다. 기업들은 고객, 제품, 거래 같은 엔티티 개념을 정의하고 “고객-구매-제품”과 같은 관계를 모델링함으로써 데이터에 의미를 부여해왔다. 전통 온톨로지는 데이터 간의 정형화된 관계를 통해 유용한 인사이트를 끌어내지만, 한계도 명확하다. 구조화된 데이터 범위 내에서만 작동하기 때문에, 테이블이나 데이터베이스에 정의된 항목 외에는 다루기 어렵다. 결국 출발도 데이터, 결과도 데이터로 한정되는 셈이다. 즉, 저장된 정형 데이터로부터 얻을 수 있는 정보 이상을 다루기 어렵고, 이미지나 음성, 자연어 같은 비정형 데이터나 현실 세계의 맥락까지 포괄하기에는 역부족이다. 데이터의 양을 늘려 더 많은 관계를 맺을 수는 있지만, 현실 세계의 복잡다단한 요소들을 온전히 설명하거나 처리하기에는 전통적 온톨로지로는 한계가 있었다.

팔란티어의 온톨로지: 데이터와 현실을 잇는 운영 레이어

팔란티어는 이러한 한계를 넘어선 새로운 온톨로지 개념을 제시했다. 팔란티어의 온톨로지는 단순한 데이터 관계 모델을 넘어 조직의 운영 레이어로 기능한다. 팔란티어 자체 문서에 따르면, 팔란티어 온톨로지는 기업이 보유한 모든 디지털 자산 위에 얹혀서 그것들을 실제 세계의 대응물과 연결하는 디지털 트윈 역할을 한다. 다시 말해, 데이터베이스의 테이블이나 스프레드시트 같은 정형 데이터뿐만 아니라 ML 모델 등의 가상 자산, 나아가 공장 설비나 제품, 주문서 같은 현실의 개체들까지 아우르는 추상화 계층을 형성한다. 이 온톨로지에는 조직에 존재하는 객체들과 그 속성, 객체 간 링크(관계)들이 정의되는 한편, 그 위에서 실제 동작을 가능케 하는 액션과 함수 등의 동적 요소도 포함된다. 요컨대 팔란티어 온톨로지는 조직 세계의 정적 지식과 동적 기능을 함께 담아내어, 데이터를 즉각적인 의사결정과 행동으로 연결할 수 있는 기반을 제공한다. 전통 온톨로지가 “데이터 사전”에 가깝다면, 팔란티어 온톨로지는 데이터에 맥락과 행동력을 부여한 실시간 운영 플랫폼에 가깝다.

팔란티어가 이처럼 온톨로지 개념을 확장한 배경에는 “사용성”과 “즉각적 실행 가능성”에 대한 집착이 있다. 데이터 자체의 의미 관계를 넘어, 그 데이터를 실제 현장에서 어떻게 활용할지까지 고려한 모델을 만든 것이다. 전통 온톨로지는 주로 IT 엔지니어나 분석가가 데이터에서 패턴이나 지식을 찾는 도구였지만, 팔란티어 온톨로지는 현업 사용자들이 직접 데이터 기반 의사결정과 액션을 취하도록 설계되었다. 팔란티어 Foundry 플랫폼에서 온톨로지는 단순한 데이터 카탈로그가 아니라, 그 위에서 사용자가 바로 분석하고 조치를 취할 수 있는 일종의 애플리케이션 레이어로 기능한다. 가령 팔란티어 온톨로지 상에서는 현장 운영자가 “객체 탐색(Object Explorer)”으로 자산을 검색하고, “워크샵(Workshop)”으로 자신만의 어플리케이션을 만들며, “액션” 기능으로 업무 프로세스를 발동시키는 등이 가능하다. 데이터와 도메인 지식을 한데 모은 추상화 계층 덕분에 새로운 요구에 신속히 대응하는 것도 용이하다.

이러한 팔란티어 온톨로지의 강력함은 극한의 현실 환경에서 극적으로 증명되었다. 대표적인 사례가 우크라이나 전쟁이다. 팔란티어는 2022년 러시아의 침공이 발생하자 곧바로 우크라이나로 팀을 파견하여 전장의 니즈를 파악했다. 그리고 불과 몇 달 만에, 전황을 실시간으로 파악하고 최적의 군사 전략을 제시하는 통합 정보 시스템을 구축했다. 전통적인 데이터 통합 프로젝트라면 수년은 걸릴 일을, 전쟁 현장에서는 몇 달로 단축한 것이다. 그 배경에는 앞서 말한 온톨로지 기반의 유연하고도 강력한 아키텍처가 있었다. 팔란티어의 플랫폼은 전장에 산재한 각종 디지털 정보를 빠르게 흡수했다. 지도 지형 데이터, 상업위성 영상, 열 영상 센서, 포착된 무전 신호, 정찰 드론 영상, 심지어 SNS나 시민 제보 같은 공개 정보까지 실시간으로 수집・연계했다. 이렇게 모인 이종 데이터들은 온톨로지 상에서 통합되어 적군의 위치와 움직임을 하나의 상황도(map)로 그려냈다. 예를 들어 팔란티어의 소프트웨어는 위성사진, 열감지, HUMINT 등을 AI로 분석하여 러시아 탱크나 포병 위치를 자동 식별하고, 지휘관에게 가능한 공격 옵션을 지도에 표시해준다. 이는 더 이상 단순한 데이터 분석이 아니라, 전략적 판단을 지원하는 AI 참모의 역할에 가깝다.

무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템이 현실의 시간에 맞추어 작동한다는 점이다. 전통 온톨로지 기반 리포트라면 과거 데이터를 분석해 사람이 판단하는 데 그치겠지만, 팔란티어의 시스템은 분 단위로 변하는 전황 데이터 스트림을 처리하여 곧바로 실행 가능한 통찰을 제공했다. 실제 우크라이나군은 팔란티어 플랫폼 도입 후 하루 표적 포착량을 10개 수준에서 300개 이상으로 끌어올렸다고 한다. 우크라이나에 제공된 팔란티어의 인공지능 기반 소프트웨어는 우크라이나군 공격의 대부분을 책임지고 있다고 알렉스 카프 팔란티어 CEO가 밝히기도 했다. 타임지 보도에 따르면 팔란티어 시스템은 우크라이나의 대부분의 표적 선정 작업을 담당하고 있으며, 러시아군에 대해 마치 “다윗이 골리앗을 상대로 슬링샷(물매)을 쓴 격”의 효과를 냈다. 실제로 디지털 군대 대 아날로그 군대의 싸움이 된 우크라이나 전장에서, 디지털 쪽인 우크라이나가 소수 병력으로도 압도적인 성과를 거두었다. 팔란티어 CEO 알렉스 카프는 이 알고리즘 전쟁의 위력을 두고 “진화된 AI 전쟁 시스템의 파괴력은 전술핵무기에 필적한다”고까지 비유했다. 그만큼 온톨로지 기반의 AI 전략 플랫폼이 현실 세계에서 기존 전력의 판도를 뒤흔든 것이다. 그리고 이러한 전장의 혁신은 곧 경영 현장에서도 동일한 패러다임으로 이어질 수 있음을 팔란티어는 강조했다. 전쟁에서 유효한 데이터+AI 전략은 비즈니스에서도 통한다는 것이다. 실제로 팔란티어는 군사 분야뿐 아니라 기업 경영, 방역 대응, 공급망 관리 등 여러 영역에 동일한 플랫폼을 적용해 성과를 보이고 있다. 예컨대 팬데믹 시기 영국 정부는 팔란티어의 Foundry를 통해 백신 물류와 접종 데이터를 통합 관리하여 문제 지역을 빠르게 파악하고 대응한 바 있다. 이렇듯 팔란티어의 온톨로지는 전통 온톨로지가 다루지 못했던 현실의 복잡성을 포섭함으로써, 데이터의 세계와 물리 세계를 실시간 연결하는 새로운 지평을 열었다.

LLM의 등장과 비정형 데이터의 통합

팔란티어의 온톨로지가 힘을 발휘하게 된 데에는 최근의 AI 기술 발전도 한몫했다. 과거에는 비정형 데이터를 의미 있게 처리하기가 매우 어려웠다. 전통 온톨로지로는 숫자나 코드화된 정보 위주로 관계를 맺을 수 있을 뿐, 사진이나 음성, 자연어 문서 같은 비정형 데이터는 별도의 전문 모델 없이는 활용이 제한적이었다. 실제로 기업이 보유한 데이터의 80~90%는 구조화되지 않은 형태라는 조사 결과도 있다. 그만큼 대부분의 데이터는 데이터베이스 바깥에 흩어진 채 활용되지 못한 자원으로 남아 있었던 것이다. 하지만 LLM의 등장은 이런 판도를 바꾸어 놓았다. GPT-4를 비롯한 최신 AI 모델들은 텍스트뿐 아니라 이미지와 오디오 등 멀티모달 데이터까지 이해하거나 생성할 수 있는 수준에 이르고 있다. 이제 AI는 사진 한 장을 보고 그 내용을 기술하거나, 음성 신호를 텍스트로 변환해 요약하는 등 비정형 데이터를 구조화된 지식으로 바꿔내는 일을 사람 수준 혹은 그 이상으로 해낸다. 다시 말해, 전통 온톨로지 체계 바깥에 있던 방대한 비정형 데이터들도 LLM의 도움을 받아 온톨로지에 편입시킬 수 있게 된 것이다.

팔란티어가 구상한 온톨로지 기반 아키텍처는 이러한 LLM 시대에 더욱 막강한 의미를 갖는다. 예를 들어 팔란티어의 플랫폼은 이제 문서 OCR이나 자연어 로부터 자동으로 구조화 정보를 추출하고, 위성 사진이나 영상에서 식별된 객체를 온톨로지의 하나의 객체로 연계시키는 일이 가능해지고 있다. 이는 과거라면 각각 별도 시스템에서 수작업으로 연동해야 했을 작업들이다. 또한 LLM은 단순히 데이터를 해석하는 것에 그치지 않고, 데이터 아키텍처 자체를 설계하고 최적화하는 데도 조력자가 되고 있다. 오늘날 일부 개발자들은 ChatGPT 같은 도구에 시스템 구조나 코드 작성을 묻고 조언을 얻곤 한다. 이런 방식으로 LLM은 사람의 개발 속도와 아이디어 한계를 보완하여, 복잡한 데이터 통합 작업도 이전보다 훨씬 빠르게 진행할 수 있게 하고 있다. 팔란티어의 온톨로지 환경에서도 LLM은 사용자 질의에 자연어로 답변하거나, 새로운 데이터 모델을 제안하거나, 의사결정 근거를 설명하는 등 다양한 형태로 결합될 수 있다. 요약하면, LLM의 등장으로 비정형 데이터의 장벽이 허물어지면서, 팔란티어가 지향해온 “현실 전체를 아우르는 온톨로지”가 비로소 구현 환경을 갖추게 되었다고 볼 수 있다.

LLM 에이전트의 시대: RAG에서 행동하는 AI로

한편 대규모 언어 모델을 활용하는 방식도 빠르게 진화하고 있다. 초기에는 LLM이 외부 지식을 모르기 때문에, RAG 기법으로 검색엔진이나 DB에서 관련 정보를 가져와 LLM에 참고시키는 방식을 썼다. 이는 LLM의 폐쇄된 한계를 뚫기 위한 소극적 보완책이었다. 그런데 이제는 여기에서 더 나아가 LLM이 스스로 도구를 사용하도록 만들어 행동하는 에이전트로 발전시키는 단계에 접어들었다. 다시 말해, LLM→툴 연계를 통해 AI가 여러 작업을 연속적으로 수행하게 만드는 것이다. 예를 들어 챗봇이 단순 답변을 넘어, 필요한 정보를 찾기 위해 인터넷 검색을 하고, 계산이 필요하면 계산기를 호출하며, 결과를 분석해 다음 행동을 결정하도록 설계할 수 있다. 이런 에이전트화된 LLM은 수동적 텍스트 생성기에서 벗어나 능동적 문제 해결사로 탈바꿈시켜 준다.

팔란티어는 이러한 LLM 에이전트 패러다임을 발빠르게 자사 플랫폼에 통합했다. 2023년 발표된 Palantir AIP(Artificial Intelligence Platform)는 대형 언어 모델과 팔란티어 온톨로지, 그리고 외부 툴들을 결합한 에이전트를 구성할 수 있게 해준다. 팔란티어가 공개한 데모 시나리오를 보면, 동유럽 지역을 모니터링 중인 한 군사 담당자가 챗GPT 유사 인터페이스로 AI와 대화한다. 적군의 움직임에 대한 경고를 받자, 운영자는 채팅창에 “정찰 드론을 보내 상세 정보를 수집하라”고 명령한다. 그러자 AI 에이전트는 즉시 무인정찰기(MQ-9 리퍼)를 출격시켜 실시간 영상을 확보하고, “T-80 전차가 포착되었다”는 분석 결과를 보고한다. 이어서 운영자가 “대응 방안을 제시하라”고 지시하자, AI는 세 가지 공격 시나리오(예: F-16 공습, 장거리 포격, 휴대용 대전차미사일 활용)를 생성해 제안하고, 각 옵션별 성공률과 위험도를 평가하여 상부에 자동 보고한다. 심지어 AI는 해당 지역 아군 부대의 재블린 보유 수량까지 조회하여 임무 수행 가능 여부를 확인해준다. 최종적으로 지휘관이 한 옵션을 승인하자, AI는 통신교란 장치를 가동해 적 통신을 차단하고 아군 부대에 공격 명령을 전달한다. 이 모든 과정이 하나의 일관된 AI 에이전트에 의해 수행되었고, 인간은 의사결정 승인과 최종 책임만을 맡는다. 팔란티어가 구현한 이 데모는 LLM이 실제 세계의 센서, 무기, 데이터베이스와 연결되어 사람 대신 복잡한 임무 일체를 조율할 수 있음을 보여준다. 이는 과거엔 상상 속의 장면이었지만, 이제는 기술적으로 손이 닿는 현실이 되었다.

물론 이러한 군사 분야의 AI 에이전트 활용에는 윤리적 논쟁과 통제가 필요하다. 그러나 기술 자체의 가능성은 이미 입증되었다. 그리고 이러한 능동형 LLM 에이전트 개념은 기업 비즈니스 환경에도 서서히 스며들고 있다. 예를 들어, 한 기업의 AI 에이전트가 사내 데이터를 실시간 모니터링하여 이상 징후를 감지하면 자동으로 관련 팀에 알리고, 필요하면 생산 라인을 일시 중지하거나 대체 부품을 주문하는 등의 능동 조치를 취할 수 있을 것이다. 고객 지원 분야에서는 에이전트 AI가 고객 문의를 분류하고 필요한 정보를 백엔드 시스템에서 찾아 답변하는 것은 물론, 환불 처리나 계정 수정 같은 실제 업무 처리까지 수행할 수 있다. 이렇게 되면 AI는 단순히 사람의 도구에 머물지 않고, 일정 부분 사람을 대신해 일하는 주체가 된다. 팔란티어의 온톨로지 철학은 바로 이러한 에이전트형 AI를 염두에 두고 설계되었다고 볼 수 있다. 온톨로지에 정의된 객체와 액션들은 사람뿐 아니라 AI 에이전트가 이해하고 활용하기에도 용이한 구조이다. 실제 Palantir AIP에서 에이전트는 온톨로지에 등록된 데이터 자산과 액션 API를 호출하여 업무를 수행하며, 중앙 통제 기능을 통해 기업은 AI의 활동을 모니터링하고 통제할 수 있다. 정교한 권한 관리와 감사 기능도 팔란티어 온톨로지 레이어에 내재되어 있어, AI가 기업 내 민감정보나 중요 시스템에 접근할 때 필요한 거버넌스를 적용한다. 결국 온톨로지 + LLM 에이전트의 조합은, 데이터→의미→행동으로 이어지는 사슬을 거의 자동화하는 차세대 애플리케이션 아키텍처를 예고하고 있다.

인간 중심에서 에이전트 중심으로: 새로운 패러다임의 부상

위 사례들이 시사하듯, AI 에이전트가 주도하는 패러다임으로의 전환이 가속화되고 있다. 이제 우리는 Human First가 아니라 Agent First를 진지하게 고려해야 하는 시점이다. 기존에는 사람이 일일이 데이터를 보고 판단하며 도구를 사용했다면, 앞으로는 에이전트가 먼저 정보를 수집・분석하고 최적안을 제시하거나 자동 실행하고, 사람이 나중에 감독하거나 보완하는 형태가 효과적이라는 의미이다. 이는 인간을 배제한다는 뜻이 아니다. 오히려 인간의 역량을 AI가 100배로 증폭시켜 준다는 의미에 가깝다. 예를 들어 우크라이나 전장에서 보듯이, 소수의 병력이라도 AI의 도움을 받으면 예전 대규모 부대 이상으로 기민하고 정확하게 대응할 수 있었다. 비즈니스도 마찬가지로, 한 명의 담당자가 AI 에이전트를 활용하면 과거 열 명, 백 명의 성과를 낼 수 있는 시대가 열리고 있다.

이러한 변화 속에서 IT 종사자들과 기업 경영진은 마인드셋의 전환이 필요하다. 데이터 중심 의사결정, 디지털 트랜스포메이션 등의 구호는 이제 한 단계 더 나아가 에이전트 중심 업무혁신으로 구체화되어야 한다. 이를 위해서는 조직 내 데이터와 프로세스를 온톨로지로 체계화하고, 신뢰할 수 있는 LLM 기반 에이전트를 도입하여 핵심 업무 흐름을 자동화하는 로드맵을 그려야 한다. 물론 이 과정에서 인공지능에 대한 책임성과 윤리 기준도 함께 수립해야겠지만, 변화 자체를 미룰 수는 없다. 이미 많은 선도 기업들은 내부적으로 AI Copilot이나 자동화 에이전트를 도입해 생산성을 높이고 있다. 이러한 흐름에 뒤처진 조직은 경쟁에서 급속히 불리한 위치에 놓일 것이다. 반대로 이 흐름을 선제적으로 받아들인다면 압도적인 격차로 시장을 리드할 수 있다. 실제 현장에서 에이전트 도입 전후의 성과 차이를 명확히 체감하게 되면, 한 번 이익을 본 사람은 에이전트를 떼어놓고 일하기 힘들어질 것이다.

팔란티어의 온톨로지 사례가 보여주었듯이, 사람과 AI의 협업은 이제 새로운 국면에 접어들었다. 사람이 일하고 AI가 보조하던 구도가, AI가 일하고 사람이 감독하는 구도로 점차 옮겨가고 있다. 궁극적으로 에이전트 중심으로 조직이 재편되면, 인간은 보다 고차원적인 창의 업무나 윤리적 판단에 집중하고, 반복적이거나 방대한 데이터 처리는 AI가 도맡게 될 것이다. 이러한 인력 운영의 최적화는 기업과 사회의 생산성을 비약적으로 향상시킬 잠재력을 지닌다. 이제 우리 모두가 이 변화의 물결에 올라탈 때이다. Human First에서 Agent First로의 전환을 받아들이고, 각자의 분야에서 에이전트 활용 전략을 모색해야 할 것이다. 그것이 새로운 가치를 창출하고 미래 경쟁력을 확보하는 최선의 길임이 점점 분명해지고 있다. 전체가 부분의 합보다 크듯이, 인간과 에이전트의 결합은 우리가 이전에 누리지 못한 거대한 시너지를 발휘할 것이다. 그리고 그 중심 철학에 온톨로지가 있음을 잊지 말아야 한다. 현실 세계를 이해하고 연결하는 온톨로지적 사고가 있을 때, 비로소 AI 에이전트는 제대로 된 힘을 발휘하기 때문이다. 데이터, 온톨로지, LLM, 그리고 에이전트로 이어지는 이 거대한 흐름에 동참하는 것이 앞으로 IT 업계 종사자들이 나아가야 할 방향이다. 이제 변화는 시작에 불과하며, 그 끝은 우리의 상상을 뛰어넘는 새로운 시대가 될 것이다.