팔란티어 (PLTR)

뭐하는 회사일까.

일단 현재로써는 AI라는 도구를 활용하여, 기업의 문제를 해결해주는 회사 정도로 정의하면 어떨까 싶다.

 

기업의 모든 데이터들을 투명하게 규명/정의해서, 파운드리 라는 팔란티어가 만든 시스템에 먹여주고,

업무를 하면서 데이터 상호간의 액션들을 통해 인과관계들을 기록하고, 결과도 피드해주고, 하면서

AI가 기업 내부적으로 커스터마이징된 로직들을 계속 생성해 내게 하는 것 같다.

 

그냥 좋아보인다. 근데 이거 해자가 있는걸까?  얘네들만 그것이 가능한 것일까?

그 부분은 솔직히 잘 모르겠다. 

 

잠재적인 위험이라면, AGI.

즉, 스스로 학습할 수 있는 능력까지 탑재한 AI가 등장한다면, 바로 위험해 보인다.

스스로 문제 파악 -> 테스트 -> 로직 정립 -> 학습 의 무한 반복이 인간의 힘을 전혀 빌리지 않고 가능하다면,

위에 작성한 팔란티어의 비지니스 모델은 의미가 없어질 것 같다. 바로 구시대의 시스템이 되어 버린다.

 

현재의 팔란티어는 위의 과정을 위해서, 몇 가지 인간들의 공수가 필수적이다.

일단, 데이터를 다 투명하게 다 끄집어 내야하고

이 데이터들을 명확히 정의하고

실제 테스트를 쌓아나가야만이,

데이터 간의 변화 인과관계를 생성해서, AI로 하여금 학습할 수 있게 되어 있다.

 

아직 AIG가 요원한 일이라면,

팔란티어의 저 방식이 기업의 진짜 문제와 진짜 솔루션을 찾아나갈 수 있는

현존하는 가장 심플하게 정석적인 방식이 아닐까 생각이 든다.

 

문제는, 그 솔루션이 항상 옳은가 이다.

경영에 있어, 완벽한 솔루션이 어디있겠는가. 

그냥 말그대로 인과관계가 데이터로써 명확히 확인된 로직을 토대로 한 액션.

그것만으로 의사결정을 한다는 것. 그 뿐이다.

 

그리고 이 로직도 테스트가 쌓이면 쌓일수록 조금씩 진화하게 될 것이다.

먼저 시작해서, 하나라도 더 인과관계를 많이 찾아낸 기업이

앞서나갈 수 있다.

근데 앞서 나간다는 의미도 조금은 추상적이다. 비교군이 없다. 

인과관계의 로직들은 기업마다 다 다를 수 밖에 없다.

(기업마다 데이터가 다 다르고, 인식하고 있는 문제 뿐만 아니라. 그 우선순위도 모두 다를테니..)

그리고 답도 다 달라진다. 그냥 스스로 성장하는 것 뿐.

 

갑자기 생각난 건데,

일단 이들의 출현으로, 기존의 경영 컨설팅 펌들은 멘붕일 수 있겠다.

어쩌면 AI의 본질은 기계가 도와주고, 결정은 인간이 내리는 시대에서

인간은 도와만 주고, 결정은 기계가 내리는 시대로 전환된 것 같은 시대로

이미 바뀐 것 같은 분위기 때문에..... 

 

 

좀 더 살펴보자