AI 에이전트가 작동하는 조직의 2가지 비밀 — 팔란티어로 보는 AX의 본질

너도나도 AX를 외치는 시대. AI를 도입한 기업은 넘쳐납니다. 두 배 이상 증가한 AI 예산을 바탕으로 챗봇을 붙이고, 자동화 툴을 쌓고, 사내 GPT를 만들죠. 그런데 정작 비즈니스 성과로 이어졌다고 답하는 조직은 많지 않습니다. 왜 그런 걸까요?

이유는 다양하겠지만, 하나는 분명합니다. 적지 않은 조직이 AI를 여전히 도구로만 쓰고 있기 때문입니다. 시키면 움직이고, 물으면 답하는 수동적인 존재로요. 하지만 시장은 이미 다음 단계로 넘어가고 있습니다. AI가 스스로 판단하고 실행하는 에이전트(Agent)로 진화하고 있어요.

그렇다면 AI 에이전트를 필두로 한 AX, 어떻게 가능한 걸까요? 팔란티어(Palantir)를 보면 힌트를 얻을 수 있습니다. 이들이 고객사에 제공하는 가치는 단순 데이터 통합이 아닙니다. 비즈니스 생태계 전체를 디지털 복제하고, 그 맥락 위에서 AI가 스스로 추론하고 판단하는 환경. 이게 바로 AX의 핵심 요건이에요.

이런 환경을 구현하기 위해서는 크게 두 가지 단계가 필요합니다. 지금부터 팔란티어가 증명한 AX의 본질을 짚고, 그 로드맵을 하나씩 살펴보겠습니다.

AX 로드맵 1단계: 내부 데이터 인프라를 구축하라

AI 에이전트로 AX를 이루고 싶다면, 먼저 한 가지 질문에 답해야 합니다. “우리 조직이 어떻게 돌아가는지, AI가 알고 있나요?”

사실 AI 에이전트를 사용하는 것 자체는 낯설지 않은 풍경입니다. 실무자 대부분은 이미 각자의 방식으로 에이전트를 구축해 업무를 자동화하고 있으니까요. 하지만 개인의 생산성 도구와 전사 차원의 에이전트는 완전히 다른 이야기입니다. 조직의 전략적 의사결정에 관여하고, 비즈니스 맥락을 이해하며, 스스로 액션을 도출하는 것. 이게 바로 AI 에이전트가 조직에 뿌리내린 모습이에요.

이런 혁신을 가능케 하기 위해서는 먼저 우리 조직만의 데이터 인프라를 구축해야 합니다. 다시 말해 내부 데이터(Internal data)를 업무용 툴에 쌓아야 해요. 내부 데이터란 조직 안에만 존재하는 고유한 정보를 뜻합니다. 고객과 쌓아온 관계 이력, 구성원 간의 의사결정 기준, 비즈니스가 실제로 작동하는 방식 등. 외부에서 절대 접근할 수 없는 ‘우리만의 정보’입니다.

이와 상반된 개념이 바로 외부 데이터(external data)입니다. 웹상에서 누구나 찾을 수 있는, 모두에게 공개된 정보죠. 뉴스부터, 논문, 소셜 미디어, 업계 리포트까지. 많은 생성형 AI가 이미 방대하게 학습하고 있는 영역입니다. 즉 어느 조직이든 쉽게 활용할 수 있는 정보인 셈이에요.

AI 에이전트가 외부 데이터로만 작동한다면, 결국 누구나 내릴 수 있는 판단에 그치게 됩니다. ‘우리 비즈니스’에 최적화된 결정을 내리기 위해서는 ‘우리 조직만의 정보’를 에이전트에게 제공해야 합니다.

B2B로 예시를 들면 다음과 같습니다. 누가 우리 서비스에 관심을 보이는지(리드)부터 그 기업이 우리 고객층에 부합하는지(그레이딩), 지금 구매 온도가 얼마나 뜨거운지(스코어링), 어떤 대화가 오갔는지(오프라인 맥락), 최종적으로 어떻게 됐는지(결과)까지. 한 고객에 대한 정보값을 지속적으로 쌓아야 합니다. 그래야만 AI가 고객의 상황을 이해하고, 최적의 액션을 도출할 수 있습니다. 아무리 뛰어난 AI도 고유한 비즈니스 데이터 없이는 반쪽짜리에 불과합니다.

AX 로드맵 2단계: 데이터를 구조화해 디지털 트윈을 구축하라

하지만 내부 데이터를 ‘쌓는 것’만으로는 충분하지 않습니다. 데이터에 의미와 관계를 부여해 구조화하는 과정이 반드시 뒤따라야 합니다.

예를 들면 이렇습니다. ‘A 고객사가 가격 페이지를 3번 방문했다’는 기록이 있다고 가정해 볼게요. 이 정보만 달랑 쌓여 있으면 AI 시선에서는 단순한 방문 기록에 불과합니다. 하지만 ‘가격 페이지 3회 이상 방문은 구매 검토 단계 진입을 의미한다’는 규칙이 정의되는 순간, AI의 사고 흐름이 달라집니다. ‘A 고객사는 구매 검토 단계에 진입했다’는 추론을 할 수 있게 되죠.

여기서 한 발 더 나아가 우리 조직의 ICP(Ideal Customer Profile)와 A 고객사의 조건이 부합하고, 최근 SDR 콜에서 예산 논의가 있었으며, 가격 페이지를 3번 방문했다는 여러 신호의 관계가 연결되면 어떨까요? AI 에이전트가 ‘A 고객사는 최우선 순위로 클로징 액션을 취해야 하는 타이밍’이라고 스스로 판단하고, 담당자에게 액션을 제안할 거예요. 이처럼 모든 데이터에 의미를 부여하고, 데이터 간의 관계를 형성할 때 비로소 AI 에이전트가 비즈니스 맥락을 읽을 수 있습니다.

위와 같이 내부 데이터에 의미와 관계를 부여해 비즈니스 생태계를 디지털로 복제하는 것을 디지털 트윈(digital twin)이라고 합니다. 디지털 트윈이 갖춰지면 AI는 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어, 비즈니스 흐름 속에서 스스로 추론하고 판단할 수 있게 됩니다. AI가 진정한 에이전트로 작동하기 시작하는 순간이에요.

팔란티어가 증명한 디지털 트윈의 위력

실제로 디지털 트윈 구현을 핵심 사업으로 삼는 글로벌 기업이 있습니다. 바로 팔란티어(Palantir)입니다. 정부와 민간, 제조부터 금융까지 40개 이상의 산업군에서 기업의 데이터 인프라를 설계하고 연결하는 팔란티어는, 고유한 온톨로지(Ontology) 기술로 독보적인 카테고리를 구축했습니다.

온톨로지 기술의 탄생으로 수많은 기업이 비즈니스 성과를 달성했습니다. 대표적인 사례가 에어버스(Airbus)입니다. 항공기 생산 업체인 에어버스가 마주한 문제는 ‘데이터 파편화’였습니다. 에이버스가 생산하는 항공기 A350 한 대에 들어가는 부품 500만 개. 4개국 8개 이상의 공장에서 수백 개의 팀이 생산에 박차를 가하는 가운데 생산 일정, 부품 상태, 품질 이슈 등의 데이터는 각 팀의 사일로(silo)에 파편화된 채 쌓여 있었어요. 그러다 보니 “지금 이 항공기에 남은 작업이 무엇인가?”라는 질문에 즉각 답할 수 있는 사람이 아무도 없었죠.

이때 팔란티어의 기술이 빛을 발했습니다. 흩어진 모든 데이터를 하나의 데이터로 통합하고, 데이터 간의 관계를 정의했어요. 생산 현장의 모든 움직임을 데이터화해 디지털 트윈을 구축한 거죠. 변화는 즉각적이었습니다. AI가 전체 생산 공정을 한눈에 파악하며 최적의 우선순위를 도출하기 시작했고, A350 인도 속도는 이전 대비 33% 향상됐습니다.

품질 관리 영역에서도 차이는 극명했습니다. 수천 개의 데이터 포인트를 실시간으로 분석해 제조 결함의 가장 빈번한 원인을 즉각 식별하고, 예상치 못한 변화에도 빠르게 대응할 수 있게 됐습니다. 비즈니스 생태계를 AI 에이전트에 빈틈없이 이식한 결과입니다.

AI 에이전트의 성패는 데이터 인프라에 달려 있다

인간의 뇌가 뉴런과 시냅스의 연결로 작동하듯, AI 에이전트 역시 데이터가 막힘없이 연결되고 구조화될 때 비로소 지능을 가집니다. AI 에이전트의 성패는 결국 얼마나 뛰어난 AI를 붙이느냐에 있지 않아요. 파편화된 정보를 연결하고, 비즈니스 맥락을 부여한 데이터 인프라를 잘 갖췄느냐에 달려 있습니다.

팔란티어만이 할 수 있는 일이 아닙니다. 클라우드 인프라와 AI 기술의 대중화로, 이제 어떤 규모의 조직이든 자신만의 디지털 트윈을 구축할 수 있는 환경이 갖춰졌습니다. 내부 데이터를 쌓고, 구조화해 디지털 트윈을 만드는 것. AI 시대 모든 매출 조직이 풀어야 할 공통의 숙제이자, 도전 과제입니다.

그리고 이 숙제가 가장 첨예하게 드러나는 곳이 바로 B2B 마케팅 · 세일즈 현장입니다. 통화, 미팅 등 고객과의 모든 접점에서 오프라인 맥락이 쏟아지지만, 정작 그 데이터는 암묵지에 묻혀 있는 경우가 많습니다. 가장 많은 맥락이 오가는 동시에 가장 많은 데이터가 증발하는 영역인 셈인 거죠. 하지만 B2B 마케팅 · 세일즈 역시 AI 에이전트를 바탕으로 디지털 트윈을 구축해 AX를 이룰 수 있습니다. 과연 이 인프라는 어떻게 구현할 수 있을까요? B2B 마케팅 · 세일즈 현장에서 AI 에이전트가 작동하는 환경을 만드는 방법. 그 실행에 대한 이야기를 다음 편에서 만나보세요.

디지털 트윈을 구축하고, 에이전트가 작동하는 조직을 만드는 것. B2B 마케팅 · 세일즈 현장에서는 CRM이 그 출발점입니다. 맥락이 쌓이고, 데이터에 관계가 정의되고, AI가 스스로 액션을 제안하는 환경. 리캐치 AI CRM이 구현하는 모습입니다. 리캐치로 AX를 실현해 성과를 만드는 과정이 궁금하다면, [‘리드의 79%가 사라진다’ 세일즈 CRM 도입의 현실과 해법]을 확인해 보세요.