AIPCon6는 AI 기반 의사결정 시스템인 팔란티어의 AIP가 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신적인 변화와 압도적인 효율성을 만들어내는지 보여주는 자리였다. 이번 글에서는 AIPCon6의 Pre-show를 리뷰해 볼 것이다. 이를 통해 복잡한 데이터를 통합하고, AI 에이전트를 활용하여 실시간으로 문제를 해결하며, 인간과 AI의 협업을 통해 운영 모델을 재정의하는 과정을 직접 확인할 수 있다. 특히, 수십억 건의 데이터를 바탕으로 예측하고, 자동화된 의사결정을 통해 비용을 절감하며, 시장 변화에 민첩하게 대응하는 사례는 AI 도입을 고민하는 모든 조직에 구체적인 방향성과 영감을 제공할 것이다.
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오닉스 인코퍼레이티드(Onyx Incorporated)
오닉스 인코퍼레이티드는 팔란티어의 기술이 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주기 위해 설정된 가상의 의료 제품 제조 및 유통업체이다. 오닉스는 모든 실시간 의사결정 운영을 팔란티어 위에서 실행하며, 팔란티어는 다음과 같은 비즈니스의 핵심 미션을 위한 기반이 된다.
사람들에게 세계 최고 수준의 제품을 지속적으로 제공하는 것 오류가 발생할 가능성이 전혀 없어야 하며, 이를 위해 다양한 이질적인 데이터 세트를 통합하여야 한다.
커다란 산업의 규모에 의한 문제 축적된 데이터를 활용하여 팔란티어 기반 애플리케이션을 구축하고, LLM(대규모 언어 모델)을 워크플로우에 통합하여 좋은 결과를 얻고 있다.
또한 이는 영상에서 패널로 참가한 팔란티어 고객의 미션과 실제 지원하는 방식과 동일하다.
AI 에이전트 기반 운영
오닉스의 모든 핵심 기능은 이제 에이전트 기반으로 운영된다. 주문 처리나 유지보수와 같은 핵심 워크플로우는 과거에는 인간 운영자에게만 국한되었으나, 이제는 인간-AI 팀(human AI teaming) 개념이 이러한 핵심 흐름을 주도한다.
오닉스의 주문 처리 자동화 시연을 보면 주문 처리 과정에서 에이전트가 새로운 고객 주문을 실시간으로 처리한다. 영상 내에서 주문들이 좌측에서 우측으로 에이전트에 의해 처리되는 것을 볼 수 있다. 이는 단순한 챗봇이나 포인트 솔루션이 아니라, 비즈니스의 핵심 기능을 자동화하는 에이전트 체인이다. 이러한 에이전트 프레임워크를 중심으로 운영을 재정의하고 있다.
재고 관리자 화면에서 에이전트가 자율적으로 작업한 후, 특정 입력이 필요한 의사결정 부분에서 인간 운영자에게 인계된다. 이를 통해 운영자는 자신의 전문 지식을 적용할 수 있으며, 온톨로지 기반으로 구축되었기 때문에, 모든 구성 요소와 의사결정은 온톨로지에 매핑되어 구성 가능한 자산이 된다.
이러한 워크플로우의 자동화는 온톨로지 없이는 불가능하다. 위 화면은 오닉스의 워크플로우들을 실행 되는데 사용되는 온톨로지들을 표현한 데이터 리니지 화면이다.
하늘색 블럭(좌측 상단): AI 모델
흰색 블럭(좌측 하단): 온톨로지 오브젝트 - 실제 데이터를 담고 있는 스키마
파란색 블럭(중앙 상단): AIP Logic 블럭
회색 블럭(정중앙): 온톨로지 함수 - 파운드리 내에서 재사용할 수 있게 함수화 된 것
갈색 블럭(중앙 하단): 온톨로지 액션 - 온톨로지 객체를 생성/수정/삭제 하는데 사용
보라색 블럭(우측): 워크샵 모듈 - 어플리케이션의 프론트를 구성하는 모듈
AIP Logic 블럭
시연에서 에이전트가 수행한 AIP Logic 블럭중 하나인 재고 할당(inventory allocation) 로직을 보여준다.
AIP Logic은 여러 블럭화 된 함수들로 이루어 졌음을 볼 수 있다. 이 블럭들 중 2번째 주문 설명 검토(Review Order Comments)에서 LLM이 쓰인 것을 확인할 수 있다.
LLM 블럭 내부를 살펴보게 되면, 고객 주문에 대한 인간 운영자의 의견을 검토하여 재고 할당 결정에 영향을 미치는지 확인하는 업무를 수행함을 확인 할 수 있다.
또한 이 과정에서 기존에 온톨로지화 된 오브젝트들을 유연하게 가져올 수 있으며, 온톨로지 액션(update customer order finished good)또한 이용하여 기존 온톨로지 오브젝트를 업데이트 할 수 있다.
AIP Logic의 마지막 블럭인 ‘final action’을 보게 되면, 이전 블록 중 하나인 ‘inventory available’에 의해 온톨로지 액션을 통해 재고 순서 온톨로지를 수정하거나, 또 다른 LLM 블록을 통해 재고 할당을 시도하는 것을 확인할 수 있다.
위와 같은 AIP Logic은 Automation 어플리케이션을 통하여 시연처럼 자동화까지 가능하다.
AIPCon6의 Pre-show는 단순한 기술 시연이 아니라, AI와 인간이 함께 만들어 가는 차세대 운영 모델의 현실적인 청사진을 보여주었다. 오닉스 인코퍼레이티드라는 가상의 사례를 통해 팔란티어 AIP가 제공하는 핵심 가치는 분명해졌다. 복잡한 데이터를 통합하고, 에이전트 기반 자동화를 통해 의사결정을 가속화하며, 온톨로지를 중심으로 재사용 가능한 운영 자산을 구축하는 과정은 곧 실제 산업 전반에서 일어날 변화의 방향성을 제시한다.