어쨌든 챕터 순서대로 읽고 있습니다.
아직은 좀 아쉽습니다.
개인이 팔란티어와 가진 경험,
팔란티어와 프로젝트했던 경험으로 이직한 듯 보이고
현재 재직 중인 회사에서 팔란티어 사업을 한다는 내용이 들어 있습니다.
팔란티어에 대해 객관적인 내용만 기술했다고 보기는 어려울 듯 합니다.
기업에 관한 책은 언론인들이 쓴 책이 가장 내용이 잘 정리되어 있습니다.
CEO나 재직자가 쓴 책, 파트너사 재직자가 쓴 책에는 종종 아쉬움이 남습니다.
그러니까, ‘나는 팔란티어와 이런 경험을 가지고 있다’는 것은, 팔란티어가 앞으로도 중요한 비즈니스를 이어갈 것이라거나, 팔란티어를 사용하면 무엇이 좋아질 거다라거나, 타 기업 솔루션 대비 이 정도로 높은 비용을 지불하는 것은 타당하다라는 내용을 전달할 수는 없습니다.
홍보성격이 강한 책입니다. 팔란티어 파트너사에서 팔란티어 사업을 맡고 있는 저자가 쓴 책입니다. 홍보책을 돈 주고 사서 볼 필요가 있을까요.
* 온톨로지, 파운드리, 고담(데이터 플랫폼) 등이 팔란티어의 특징 상품(?)이라고 합니다.
** 이전 IT 기업과 다른 접근법 3단계, ‘What decision?, How much impact?, Where data?’ 도 특징이라고 합니다.
*** 3세대 데이터 플랫폼과 이전 데이터 플랫폼의 차이가 분명하지 않습니다. 사실 그동안 발전한 기술 덕분에 가능한 상황이 아닐까 합니다만... IT 혹은 AI 역량을 논의할 때, 컴퓨터 혹은 데이터 센터 등 IT 성능의 발전을 빼고는 이야기할 수 없습니다. 왜 2022년에 오픈AI의 생성형 AI 챗GPT가 서비스를 시작할 수 있었을까요? 그동안 학자들이 연구한 이론들을 실험해볼 수 있도록 엔비디아의 칩 등 하드웨어의 성능이 발전했기 때문입니다.
**** 건설사의 데이터는 매우 복잡합니다. 현장에 지급하는 비용, 1차, 2차, 3차 도급사에서 관리해야 하는 정보들로 지불 비용이 결정되는데 투명하기가 쉽지 않습니다. 턴키로 계약이 체결되기도 하고 관행도 많기 때문입니다. 그래서, 이 책에 나와있는 모 건설사에 도입한 사례는 정말 팔란티어 때문에 성공한 것일까에 대한 의문이 듭니다. 확인힐 수 있으면 좋겠습니다. (아, 4장 7절에서 바로 현장의 관행에 대한 내용이 나오는군요. )
***** 현업주도적으로 데이터를 가공하고 활용한더고 하는데, 데이터에 대한 이해가 있는 구성원일까요? 데이터의 종류별로 다르겠으나, 해당 데이터 값의 정의나 산출 기준이 무엇인지 모르는 상태에서 가공해서 만드는 결과에 대해서는 정확성을 보장할 수 없을텐데... 이 부분이 좀 더 명확하게 정리되었으면 하는 아쉬움이 있습니다.
****** ETL에서 ELT로 바뀐 것은 IT 성능의 비약적인 발전 때문일 겁니다. 그리고 팔란티어는 기존의 기업들처럼 데이터 모델을 효율적으로 운영할 필요가 적어진 시기에 사업을 시작했기 때문이겠지요. 그러니까, IT의 발전 단계에서 ETL없이 ELT가 나올 수는 없었다는 말입니다.
******* 액션 단계에서 다음 내용이 실행된다고 합니다.
- 알림: 특정 조겅 충족 시 슬랙, 이메일, 카카오톡 등으로 살시간 알림
- 입력: 제안된 해결책을 ERP, MES 등 운영 시스템에 직접 반영
- 업무 처리: 승인•반려•예외 처리 등의 행동을 파운드리 내부에서 즉시 처리 또는 기존 업무 시스템에 실행하도록 업무 지시
-> 팔란티어 파운드리가 데이터 플랫폼인 동시에 운영체제로 진화하는 것이라고 하네요.
******** 결국 LLM은 시간이 갈수록 누구나 쉽게 구할 수 있는 ‘상품’이 될 거고, 과거 석유 시장의 퍄권이 이동한 과정과 유사하다고 합니다. LLM 엔진을 직접 가져야 할까요? 미래 경쟁력 확보에 도움이 될까요?
