우리 브랜드에 팔란티어를 도입하면 어떻게 될까?

[1] 팔란티어는 어떤 기업일까? 왜 이렇게 핫할까?

최근 몇 달 사이, 팔란티어의 이름이 국내에서도 유난히 자주 언급되고 있습니다.

심지어 성수에 팝업 스토어까지 열었는데, 굿즈가 순식간에 완판될 정도로 뜨거운 관심을 얻었죠.

그런데 막상 이야기해보면 이런 반응이 많습니다.

• 정작 대부분은 Palantir AIP가 무엇을 하는지 정확히 모른다.
• 온톨로지? 파운드리? AIP(AI Platform)? 소비재 브랜드사 실무자에게는 다 낯선 단어일 뿐이다.

그럼에도 누구나 한 번쯤은 이런 상상을 해봤을 겁니다.

• “우리 회사에 팔란티어 같은 시스템이 들어온다면?”
• “우리도 저런 첨단 AI로 운영할 수 있을까?”
• “그럼 마케팅/발주/재고 관리/프로모션 의사결정이 더 쉬워질까?”

오늘은 이 상상을 소비재 브랜드의 현실로 가져오는 시도를 해보려 합니다.

팔란티어 자체를 소개하려는 목적이 아니라,

왜 팔란티어가 ‘의사결정 AI’의 대표 사례가 되었고, 그 핵심 개념이 소비재 브랜드에게 왜 필요한지를 이야기하려고 합니다.

우리가 놓치고 있는 핵심은 의외로 단순합니다.

팔란티어의 진짜 힘은 ‘AI가 아니라 온톨로지’ 즉, 기업 내부 데이터를 하나의 언어로 구조화하는 능력에 있습니다.

이제 실제 도입 사례를 통해 이 구조가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

[2] 팔란티어 도입 사례로 엿보는 ‘온톨로지 기반 의사결정 AI’

팔란티어를 이야기할 때 가장 많이 회자되는 사례가 몇 가지 있습니다.

그중 소비재 브랜드 실무자 입장에서 가장 와닿는 두 사례를 골라 정리해봤습니다.

이 사례를 읽으실 때, 온톨로지와 AIP를 이렇게 이해하시면 좋습니다.

• 온톨로지 : 회사 데이터를 현실 세계처럼 연결해둔 통합 데이터 모델
• AIP(AI Platform) : 그 온톨로지 위에서 여러 AI Agent가 뛰어노는 운영 플랫폼

1) Wendy’s — 6,400개 매장을 하나의 ‘디지털 공급망 두뇌’로 만든 방법

Wendy’s는 북미 전역에 6,400개가 넘는 햄버거 프랜차이즈 매장을 운영하는 글로벌 QSR(Quick Service Restaurant) 브랜드입니다.

하지만 그 규모만큼이나 복잡한 공급망 문제를 가지고 있었습니다.

• 문제 및 도입 배경 — 전형적인 사일로(Silo) 구조
  • 판매·재고·물류 데이터가 각각 따로 존재
  • 한정 메뉴 프로모션이 진행되면 매번, 수요 폭증 → 재고 부족 → 품절 → 매출 손실 패턴 반복
  • 문제를 인지하는 데 48–72시간이 걸림 → 이미 늦음

이 문제를 해결하기 위해 Wendy’s는 Palantir AIP + Foundry 온톨로지를 도입했습니다.

• 온톨로지와 AIP로 한 일 — 전사 데이터를 하나의 ‘의미 체계’로 통합
  • 상품–매장–물류–공급업체 데이터를, 하나의 온톨로지 모델로 정의
  • 판매량, 재고, 이동 경로, 프로모션 효과를 실시간으로 연결·시뮬레이션 (AI Agent 기반)
  • 예: 스폰지밥 콜라보 햄버거 메뉴 출시 첫 날 시뮬레이션
    • 12시간 안에 수요 폭주 감지
    • 즉각 생산·물류 재배치 제안
  • 기존 구조였다면 2~3일 걸릴 의사결정을 통합 데이터 + AI Agent 기반으로 단 몇 시간 만에 해결

• 결과 및 인사이트
  • 프로모션 중간에 제품이 품절되는 사태 선제적으로 방지
  • 매장별 재고 리스크를 “사전에” 파악 → 매출 기회 유지
  • 이 관점은 소비재 브랜드 내부의 수요 예측, 발주, 채널 믹스 조정 등에도 그대로 확장될 수 있습니다.
• 그리고 핵심은,

AI가 재고를 맞춰준 게 아니라, 온톨로지가 제품 공급망 전체를 ‘하나의 의사결정 단위’로 바꿔준 것.
그리고 그 위에서 수요 예측 AI Agent, 공급망 재배치 AI Agent 등이 마음껏 작동할 수 있도록 플랫폼을 만든 것이죠.

2) Heineken — 글로벌 공급망을 ‘24/7로 움직이는 AI 운영체계’로 만든 방법

Heineken(하이네켄)은 전 세계 190여 개국에 제품을 공급하는 세계 2위 규모의 글로벌 맥주 제조, 유통 기업입니다.

맥주를 좋아하시는 분이라면 한 번쯤은 꼭 들어보셨을 이름이죠.

이 기업이 갖고 있는 방대한 공급망은 팬데믹 이후 더 큰 불확실성에 직면했습니다.

• 문제 및 도입 배경 — 사람이 감당하기 어려운 초복잡 공급망
  • 양조장–선박–항만–미국 내 9개 물류센터–450개 디스트리뷰터로 이어지는 구조
  • 항만 적체, 트럭 부족, 양조장 가동 중단 등 공급 관련 문제가 동시다발적으로 발생
  • 엑셀/단순 대시보드 기반 운영으로는 해 문제가 터진 뒤에야 대응하는 구조에서 벗어나기 어려움
  • 결국 “내일의 문제를 오늘 미리 해결해야 한다”는 필요성이 명확해짐

Heineken은 이 문제를 해결하기 위한 파트너로 팔란티어를 선택합니다.

• 온톨로지와 AIP로 한 일 — 공급망 전체를 ‘3주 뒤 미래’로 Fast-forward
  • 생산량, 선박 위치, 항만 대기, 창고 재고 데이터를 하나의 온톨로지 모델로 연결
  • 이 기반 위에서 공급망을 3주 뒤까지 가상 Fast-forward하여 과잉/부족 지점을 사전 탐지
  • 탐지된 리스크를 해결하기 위해 3개의 AI Agent 알고리즘을 24/7 자동 실행
    • 🍺 Abu — 재고 부족 예상 시 특정 주문을 FIFO를 깨고 앞당겨 출고
    • 🚚 Dr. Dre — 항만 도착 직후 컨테이너 즉시 픽업해 지체료 방지
    • 📦 Neptune — 출발 직전 최신 수요를 반영해 Destination 자동 재조정
  • 이 모든 것이 사람이 일일이 버튼을 누르는 방식이 아니라, 온톨로지에 정의된 규칙에 따라 AI가 자동 의사결정 및 실행하는 구조

• 결과 및 인사이트
  • 품절, 과잉 재고, 항만 지체료 등 비용 요소를 사전에 제거
  • 공급망이 “터진 문제에 대응하는 구조”에서 “AI가 선제적으로 문제를 고치는 구조”로 전환
  • 조직 내부에서는 알고리즘에 별명(Abu, Dr. Dre 등)을 붙이며 AI를 실제 운영 파트너처럼 활용하는 문화 형성
  • 이 관점은 소비재 브랜드의 마케팅 예산 분배, 프로모션 플래닝, 신상품 초도 발주 등 예측과 시뮬레이션이 중요한 대부분의 의사결정에 그대로 적용될 수 있습니다.
• 그리고 핵심은,

AI가 공급망을 ‘알아서’ 자동화한 게 아니라, 온톨로지가 공급망 전체를 ‘하나의 의사결정 단위’로 재정의했고, 그 위에서 Dr.Dre와 같은 여러 AI Agent가 스스로 움직일 수 있게 된 것입니다.

[3] 온톨로지가 무엇일까? 그리고 우리 브랜드에 어떻게 적용될까?

여기까지 보면, 이런 생각이 드실 수 있습니다.

“그래, Wendy’s나 Heineken 같은 글로벌 기업 얘기니까 가능한 거 아닌가?”

하지만 온톨로지와 그 위에서 작동하는 의사결정 AI는, 규모의 문제가 아니라 구조의 문제입니다. 소비재 브랜드도 충분히 비슷한 구조를 도입할 수 있습니다.

온톨로지가 어려운 기술 용어처럼 들리지만, 소비재 브랜드의 실제 업무에 빗대어 보면 매우 간단합니다.

1) 온톨로지 = 브랜드 운영을 담고 있는 ‘데이터를 사고 구조로 재배치한 것’

온톨로지는 거창한 개념이 아닙니다. 이미 가지고 있는 브랜드 운영 데이터를, 판단 가능한 구조로 재배치하는 것에 가깝습니다.

우리가 매일 다루는 데이터만 생각해봐도 그렇습니다.

• 판매량, 재고, 리드타임, MOQ
• SKU 속성, 판매 원가, 세트 구성
• 프로모션 정보, 할인율, 인플루언서 비용, 퍼포먼스 마케팅 집행비
• 플랫폼 수수료, 마진율 등등

하지만 이 데이터들은 서로 연결되어 있지 않고, 엑셀 파일/ERP/플랫폼별 판매자 센터/팀별 대시보드 등에 흩어져 있어 “의미 없는 숫자”로 남아 있는 경우가 대부분입니다.

온톨로지는 바로 이 데이터를 의미 → 관계 → 규칙 순서로 재구성해 “브랜드가 실제로 판단하는 방식”을 데이터 위에 구현합니다.

2) 온톨로지는 데이터를 이렇게 바꿉니다

• 의미(Meaning) — ‘데이터의 진짜 뜻을 명확히 정의’
• 예시:
  • 재고 = 판매 가능 재고? 예약 재고 포함? → 판매 가능 재고로 통일!
  • 매출 = 출고 기준? 입금 기준? 플랫폼 공제 전/후? → 실제 입금 기준으로 통일!

데이터의 정의가 통일되면 AI도 동일한 의미로 이해할 수 있습니다.

• 관계(Relationships) — ‘데이터 간 연결고리를 만드는 것’
• 예시:
  • 가격 → 판매량 → 재고 → 발주량 → 공헌이익
  • CTR → 전환 → 매출 → ROAS → 재투자 여부

기존엔 엑셀 여러 개를 열어 사람이 연결했지만, 온톨로지는 연결을 시스템에 고정합니다.

• 규칙(Rules) — ‘브랜드 고유의 판단 기준을 데이터에 주입’
• 예시:
  • 발주는 리드타임·MOQ·시즌성·프로모션 계획을 함께 고려
  • 마진 기준 이하로 떨어지면 할인을 제한
  • 특정 카테고리는 회전율이 일정 이하일 때만 추가 발주 등

결국 온톨로지는 브랜드 운영이 담긴 데이터를 ‘사고 구조’로 재배치하는 작업입니다.

3) 그러면 소비재 브랜드의 운영은 어떻게 달라질까?

온톨로지가 생기면 AI는 단순 분석을 넘어, “브랜드 입장에서 보면 어떤 선택이 맞는지”를 제안할 수 있습니다.

예를 들어,

• 발주량 최적화: 판매·재고·리드타임·MOQ를 연결 → “공헌이익 기준 최적 발주량” 추천
• 프로모션 운영: 재고 압력·마진·시즌성·판매 추세 고려 → 프로모션 강도/기간 시나리오 자동 생성
• 다이나믹 프라이싱 (가격 변동 전략): 가격 변화 → 판매 변화 → 공헌이익 변화를 실시간 계산 → 상품별 최적 가격 제시
• 인플루언서·퍼포먼스 마케팅: CTR·전환률·보상비용 등의 관계를 반영 → 최적의 마케팅 믹스 추천

정리하자면,

온톨로지는 데이터를 운영의 언어로 바꾸는 작업이고, AI가 브랜드처럼 사고하게 만드는 유일한 기반입니다.

그리고 이 구조는, 팔란티어 같은 초거대 시스템이 아니어도 충분히 “우리 브랜드 버전”으로 가져올 수 있습니다.

이를 저희 달파가 만들어 내고 있습니다.

[4] 달파의 온톨로지와 AI Agent

팔란티어는 훌륭한 기준점이지만, 현실적으로 대부분의 소비재 브랜드가 곧바로 그 수준의 시스템을 도입하기는 어렵습니다.

달파는 같은 원리를 브랜드 실무 관점에서 재해석해, 국내 소비재 브랜드에 실제로 도입하고 있습니다.

1) 뷰티 브랜드 사례 — 인플루언서 마케팅을 ‘데이터 구조화 + AI Agent’로 재해석

• 데이터 통합 - 온톨로지 구축
  • 뷰티 브랜드의 인플루언서 마케팅은 인플루언서 리스트 / 캠페인별 계약 조건 / 콘텐츠 성과 지표 / 전환, 매출 및 ROAS 데이터 등이 제각각의 엑셀 파일로 흩어져 있습니다.
• AI Agent - 의사결정 지원 AI 설계
  • 온톨로지 위에서 다음과 같은 핵심 Agent들이 작동했습니다.
    • 추천 Agent: 브랜드 톤, 예산, 과거 성과 기반 최적 인플루언서 후보군 추천
    • 시놉시스 Agent: SNS 트렌드·타깃 관심사 기반 캠페인 카피, 시놉시스 자동 생성
    • 운영 Agent: 시딩 DM, 응답 정리 등 반복 작업 자동화
    • 성과 Agent: 캠페인 실적을 온톨로지에 다시 반영하여 다음 전략에 활용
• 도입 효과
  • 인플루언서 섭외 및 운영 리드타임 약 60% 단축
  • 인플루언서 선정 및 프로젝트 집행이 ‘감’ → ‘성과 예측 기반’으로 전환
  • 예산 대비 ROAS가 점진적으로 개선되는 학습 구조 확립
• 달파는 이를 하나의 온톨로지로 묶어,

"어떤 인플루언서에게 어떤 메시지를 어떤 비용으로 진행했을 때 어떤 전환율, ROAS가 나오는가”를 데이터 기반 계산이 가능한 구조로 만들었습니다.

2) 패션 브랜드 사례 — 수요 예측과 발주를 ‘공헌이익 중심’ 구조로 전환

• 데이터 통합 - 온톨로지 구축
  • 패션 브랜드의 발주는 상품별 판매량 / 재고, 회전율 / 리드타임, MOQ / 시즌, 컬렉션 정보 / 원가·수수료, 반품률 등 여러 데이터가 서로 다른 시스템에 흩어져 있는 것이 문제입니다.
• AI Agent
  • 수요예측 Agent: 시즌·프로모션을 반영한 SKU별 수요 예측
  • 발주 시나리오 Agent: 리드타임·MOQ 조건에서 최적 발주안 생성
  • 발주 액션 자동화 Agent: 확정된 발주안을 토대로 내부 WMS/ERP와 연동하여 발주 액션을 자동으로 수행
• 도입 효과
  • 품절(결품) 및 과잉재고 리스크 평균 15% 감소
  • 재고 관련 비용 8~18% 절감
  • “전년도 동월 대비”가 아닌 공헌이익 기반의 데이터 의사결정 체계 정착
• 달파는 이를 SKU 단위로 통합해,

“SKU별로 언제, 얼마를 발주해야 품절·과잉 없이 공헌이익을 극대화하는가”를 계산할 수 있는 온톨로지 모델을 구축했습니다.

3) 마지막으로 : 브랜드에게 던지는 한 가지 질문

여기까지 읽으셨다면, 아마 한 번쯤은 이런 생각이 떠오르실 수 있습니다.

“우리 브랜드의 온톨로지는, 지금 어떤 모습일까?”

혹시 아직, 팀·시스템·엑셀마다 흩어진 데이터가 각자 다른 이야기만 하고 있지는 않나요?

팔란티어가 보여준 것은 초거대 시스템이라기보다, “데이터를 온톨로지로 구조화하고, 그 위에서 AI가 의사결정을 돕게 한 방식”입니다.

이 구조는 국내 소비재 브랜드에도 충분히 현실적인 형태로 가져올 수 있습니다.

달파는 소비재 브랜드의 내부 데이터를 기반으로, 브랜드 맞춤형 온톨로지와 의사결정 AI를 설계하는 AI Agents Platform을 만들고 있습니다.

만약 지금, “우리 브랜드의 온톨로지는 어떻게 설계될 수 있을까?”라는 질문이 떠오르셨다면 그 고민을 함께 풀어볼 수 있으면 좋겠습니다.

Junbok Lee