기업은 무엇이며 왜 존재하는가, 기업을 사라지게 하는 것은 무엇인가?
이름, 꿈, 취향, 추구하는 가치. 이런 것들을 정의하면 나를 설명할 수 있을까? 이름이 바뀌어도, 꿈이 바뀌어도 나는 나인데, 이것들의 합이 나일 수 있을까?
기본학교 첫 번째 과제는 "나는 누구인가"에 대한 에세이였습니다.
시스템 온톨로지적으로 접근해 보면, '사람'이라는 상위 개념(Concept)을 정의하기 위해 이름, 성별, 나이 등의 속성(Attribute)으로, '나'라는 객체(Object)를 정의할 수 있습니다. 그런데, 그것이 나는 아닙니다.
시스템은 '나'를 하나의 고정된 객체로 모델링 하지만, 이러한 방식이 나의 본질을 반영하지 못합니다. 해서, 에세이에는 나의 꿈과 호기심, 내가 바라는 나와 그런 내가 되기 위한 루틴 등을 담았습니다. 마지막 문장은, "나는 이렇게 다른 관점으로 나의 일을 바라보고 전략적 수준에서 문제를 해결하고자 노력할 것이다. 무엇보다, 이 모든 것을 위해 삶을 지속할 것이다." 물론, 이 에세이에도 나의 본질을 모두 담지 못했습니다. 그저 나 자신을 여러 방법과 관점을 동원하여 설명한 것이죠.
3년 뒤, 《생존전략》 매거진을 발행하며 삶의 목적을 "살아있음"이라 했습니다. "나는 누구인가"라는 질문을 "나를 사라지게 하는 것은 무엇인가"로 뒤집었습니다. 생존이 우선이니까요.
시스템이 '나'라는 객체를 완벽히 복제하지 못하는 것. AI의 한계입니다. 데이터의 한계가 아닌 존재론적 한계입니다. AI는 해당 객체를 그 속성의 집합으로 이해하나, 끊임없이 변화하며 문제를 해결해 나가는 실재(Being)의 동적 상태를 포착하기는 어렵습니다.
이러한 관점을 기업의 영역으로 옮겨봅니다.
기업이 AI를 제대로 활용할 수 있으려면 기업이라는 객체를 디지털 트윈으로 복제해야 합니다. 물리적 복제를 의미하는 것이 아닙니다. "기업의 존재 이유"라는 철학적 기반 위에 설계되어야 하며, 이를 위해 기업은 두 가지 본질적 질문과 마주해야 합니다.
"우리는 무엇이며 왜 존재하는가?", 기업 철학에 관한 것입니다.
"우리를 사라지게 하는 것은 무엇인가?", 이는 두 가지를 드러냅니다. 포기할 수 없는 존재 조건이자, 해결해야 할 결정적 병목입니다.
이 질문에 대한 답. 그 안에 기업의 온톨로지가 있습니다.
온톨로지(Ontology)는 그리스어 ontos(존재)와 logos(학문)의 결합입니다. 이 용어는 17세기에 등장했으나 존재에 관한 학문을 처음으로 체계화한 것은 아리스토텔레스였습니다.
아리스토텔레스의 핵심 질문은 이러합니다.
"세계에는 무엇이 있는가? 그것들은 어떤 관계를 맺는가?"
"세계는 실체(entity), 속성(property), 관계(relation) 등의 범주로 이루어져 있다." 그는 10개의 범주를 제시했고, 이는 훗날 온톨로지의 뼈대가 됩니다.
그런데 하이데거는 이 답에 근본적인 질문을 던집니다.
"존재의 의미란 무엇인가?"(What is the meaning of Being?)
"우리는 2,500년 동안 존재하는 것들을 연구했지만, 존재 자체가 무엇인지는 잊어버렸다."
기업의 시스템 안에는 수많은 데이터가 있습니다. 고객, 제품, 주문, 직원. 이것들을 아무리 정교하게 정의해도, 이 기업이 왜 존재하는지, 무엇이 이 기업의 본질인지는 알 수 없습니다.
존재하는 것들을 잘 정의하는 것과, 존재의 의미를 담는 것은 다른 차원의 일입니다. 우리는 무엇이며 왜 존재하는가, 우리를 사라지게 하는 것은 무엇인가. 이 두 질문은 하이데거의 존재론적 탐구와 맥을 같이 합니다. 속성의 나열이 아니라, 그 존재를 존재이게 하는 조건 — 그것이 훼손될 때 존재가 무너지는 바로 그 지점.
1980년대, 인공지능 연구자들이 온톨로지를 재발견합니다.
철학자의 질문이 공학자의 문제로 변환되었습니다. "세계에는 무엇이 있는가?"에서 "컴퓨터가 세계를 표현하려면 무엇이 있다고 봐야 하는가?"로.
팀 버너스-리는 '시맨틱 웹'을 제안했습니다. 인터넷을 인간이 읽는 문서의 망이 아니라, 기계가 이해하는 의미의 망으로 만들겠다는 비전이었습니다. 아름다운 비전이었으나, 실패에 가까웠습니다.
이유는 단순했습니다. 온톨로지를 완성된 설계도로 만들려 했습니다. 세계를 미리 정의하려 했습니다. 그러나 세계는 미리 정의될 수 없습니다.
팔란티어는 다르게 접근했습니다.
"온톨로지를 완벽하게 만들려 하지 말자. 대신, 온톨로지를 살아있게 만들자."
팔란티어 파운드리의 온톨로지 구조는 아리스토텔레스의 범주론을 소프트웨어로 구현했습니다. Object Type(객체 유형), Object(구체적 실체), Property(속성), Link Type(관계 유형). 그리고 결정적으로 — 행동(Action).
기존 온톨로지가 세계를 기술했다면, 팔란티어는 온톨로지 위에서 행동을 가능하게 만들었습니다.
아리스토텔레스의 언어로 말하면, 기존 온톨로지는 이론 이성의 산물이었고, 팔란티어는 실천 이성을 온톨로지에 내장한 것입니다.
이전 글(기업 AI 거버넌스)에서 언급한 '지도를 만들면서 동시에 항해하는 구조'가 소프트웨어로 구현된 것입니다.
LLM(Large Language Model, 거대언어모델)은 엄청난 능력을 가졌지만 근본적인 약점이 있습니다. 세계에 대한 패턴은 알지만, 그 구조를 모릅니다.
제가 전략연구소<결>을 시작하며 AI에 옵시디언 속 저의 지식을 학습시킬 때 구조를 중시했던 이유입니다. 연구소 철학, 전략, 거버넌스를 원천사유(L1)로 정의하고 모든 결과물이 원천사유에 정렬(Alignment) 되도록 했습니다. 산출물을 정리된 영감(L2), 전략적 정제(L3)로 구조적으로 나누어 정리하고 가치검증(L4)을 통과한 것을 최종 검토하는 절차로 운영 중입니다.
인공지능은 데이터를 모아서 의미를 만들어내는 일(Bottom-up 접근)을 잘 하지만 철학, 전략, 거버넌스와 같이 위에서부터 정의하여 내려주어야 하는 일(Top-down 접근)에 약합니다. 구조에 약하기 때문입니다.
기업이 AI에 "우리 공급망에서 리스크가 가장 높은 협력사는?"이라 물으면 일반적인 답을 줍니다. 실제 이 기업의 공급망구조와 이 기업을 사라지게 만들 수 있는 취약점을 기반으로 추론하지는 못합니다.
여기서 팔란티어 온톨로지가 결정적 역할을 합니다. 구조화된 현실 위에서 작동하는 지능. 기업이 무엇으로 이루어져 있는지만이 아니라, 무엇에 의해 위협받는지의 구조까지 온톨로지에 담길 때 AI는 비로소 지엽적 판단이 아닌, 통합적 사고를 할 수 있게 됩니다. 전사최적화 관점으로 사고하는 것이죠. 처음 던진 두 가지 질문이 온톨로지 안에 내장되어야 하는 이유입니다.
지금, 팔란티어가 꽃을 피우는 이유는 아래의 세 가지 조건이 모두 갖춰졌기 때문입니다.
첫째, 데이터의 임계량. 기업의 모든 활동이 디지털화되어 온톨로지를 채울 충분한 데이터가 축적되었습니다.
둘째, LLM의 등장. 자연어로 온톨로지와 대화하고 복잡한 관계를 추론할 수 있게 되었습니다.
셋째, 행동 인프라의 성숙. 온톨로지 위에서 직접 의사결정하고 실행할 수 있는 시스템이 갖춰졌습니다.
그리고 이것이 디지털 트윈이 진정한 의미입니다. 기업의 존재 조건과 위협 구조까지 담긴 살아있는 온톨로지, 그 위에서 AI가 실시간으로 사고하고 행동하는 공간.
앞선 글(기업 AI 거버넌스)에서 "기업의 철학을 학습시킨 AI 책사와 상의하며 거버넌스를 만들어야 한다"라고 했습니다. 이 학습 구조가 온톨로지입니다. AI가 기업을 이해한다는 것은, 기업의 온톨로지를 파악한다는 뜻입니다. 무엇이 이 기업의 핵심 대상·객체(Object)인지, 그것들이 어떤 관계를 맺는지, 어떤 행동(Action)이 허용되는지, 그리고 무엇이 이 기업을 위협하는지를.
전략연구소<결>을 만들고 처음 한 일은 연구소 철학을 정의하는 것이었습니다. 철학만큼은 흔들리지 않아야 한다고 생각했습니다. 그런데 연구를 이어가며 철학이 업데이트되었습니다.
전략적 개인이 만들어가는 아름다운 세상 → 세계의 흐름을 읽고, 그 흐름이 인간의 아름다운 삶을 향하게 하자
처음에는 불안했습니다. 뿌리가 흔들리는 것 같아 자문했습니다.
Q1. 이래도 되는가? 철학이 바뀔 수 있는가?
Q2. 연구소는 왜 존재하는가?
A2. 이 세계의 문제를 해결하기 위해 할 수 있는 것을 한다.
Q3. 이 세계의 문제가 무엇인가?
A3. 인간을 향해 연구된 과학이, 기술과 서비스로 이 세계에 등장할 때 인간을 향하지 않는다는 것을 문제로 본다. 개인을 위하지 않는다는 것을 문제라 본다. AI기술과 서비스가 진정 개인의 삶을 아름답게 할 것인가?
Q4. 연구소가 추구하는 것은 무엇인가?
A4. 아름다움을 추구한다. 아름다움, 전략, 개인, 인간의 사유 주권을 위해 존재한다. 그런데 이들은 가치이다. 그럼 가치를 지키며 철학은 업데이트할 수도 있는 것 아닌가? 더 추상화되고 더 넓어진다면?
전략적 개인이라는 명제는 구체적이며 제한적입니다. 실제는 모든 개인이 중요합니다. 세계의 흐름이라는 명제는 전략적 개인에 비해 덜 구체적이며, 더 추상적이고 더 자유롭습니다.
철학을 업데이트한 것은 온톨로지적 사건입니다. 객체 유형(Object Type)이 더 포괄적인 유형(Type)으로 재정의된 것. 더 많은 현실을 파악할 수 있도록, 기존의 명제를 포함하며 더 추상화된 것.
핵심 가치에 대한 생각도 정리되었습니다.
아름다움과 사유주권이 끝까지 남는 이유는 이것들이 훼손되는 순간 <결>은 <결>이기를 멈추기 때문입니다. 제가 이 글을 AI에 작성시키고 검증 없이 그대로 올린다면, 저의 사유주권을 포기한 것이니 연구소는 닫아야 합니다. 마찬가지로, <결>의 연구가 아름다움을 추구하지 않는다면 가치를 포기한 것이니 멈춰야 합니다.
그래서 이러한 핵심 가치는 존재 조건입니다. 팔란티어의 언어로 말하면 이것들은 온톨로지의 근본 스키마로, 어떤 대상·객체(Object)와 행동(Action)을 정의하더라도 바뀌지 않는 것입니다.
<결>은 전략을 철학적 기반 위에 선택과 실행을 지속 조정해 가는 동적 예술로 정의합니다. 이 문장의 방점은 동적에 있습니다. 철학도, 온톨로지도 완성되는 것이 아니라, 연구와 실행을 통해 끊임없이 재정의합니다. 그 움직이는 과정 자체가 <결>의 존재 방식입니다.
기업의 전체 역량은 뛰어난 부서나 사람에 있지 않습니다. 필수적이나 가장 취약한 요소에 의해 결정됩니다. 특정 공정에 병목이 생기면 다른 모든 공정이 우수해도 전체 생산량은 늘지 않습니다. 이를 최소량의 법칙이라 합니다.
문제는 이 병목을 찾는 일입니다. 기업 프로세스의 시작부터 끝까지를 연결해서 봐야 합니다. E2E(End-to-End)로.
온톨로지가 바로 이것을 가능하게 합니다. 기업의 핵심 대상(Object)들 — 부서, 공정, 협력사, 제품 — 과 그것들의 관계(Relation)를 구조화합니다. 어떤 요소가 어떤 요소에 의존하는지, 어떤 지점이 끊어지면 전체가 무너지는지. 이 연결 구조가 디지털 공간에 드러날 때, 비로소 "기업을 약화시키는 것"이 보입니다. 이것이 온톨로지가 디지털 공간에서 하는 일입니다.
온톨로지가 디지털 공간에 구현되면 세 가지가 가능해집니다.
첫째, 기업이 자신을 볼 수 있게 됩니다. 임직원 누구나 온톨로지 위에서 시뮬레이션할 수 있게 됩니다. 전사 최적화 관점의 의사결정이 특정 임원의 직관에 의존하지 않게 되는 것이죠.
둘째, AI가 기업을 이해할 수 있게 됩니다. 기업의 온톨로지가 정의되면, AI는 이 기업의 맥락 안에서 추론하고 제안하고 행동할 수 있게 됩니다. 기업 AI 거버넌스에서 언급한 "기업과 기업의 AI를 디지털 트윈 수준으로 연결하되 물리적 범위를 넘어 기업 철학과 문화 등의 논리적 범위까지 포함"하는 것이 온톨로지를 통해 가능해집니다.
셋째, 철학이 실행의 끝단까지 흐를 수 있게 됩니다. 기업 AI 아키텍처에서 제안한 사유 흐름 아키텍처— 철학이 데이터로, 프롬프트로, 검증 기준으로 구현되는 구조 — 의 실질적 내용이 온톨로지입니다. 기업을 기업이게 하는 조건이 실행(Action)의 허용 조건으로 내장될 때, 철학은 선언문이 아니라 살아있는 구조가 됩니다.
이 매거진의 제목이 온톨로지로 완성됩니다.
정보전략 시대의 온톨로지는 닫혀 있었습니다. 완성된 분류 체계를 만들고, 세계를 그 체계에 맞춰 넣었습니다. 기업이 무엇으로 이루어져 있는지를 미리 정의한 것이죠.
디지털전략을 거쳐 AI전략 시대를 맞이하며 팔란티어는 다른 세계를 보여주었습니다. "온톨로지는 운영되며 진화한다."
지금은 기업의 온톨로지를 디지털화하고 AI를 활용하여 성과를 내는 데 집중하고 있습니다. 그런데, 기업이 이해한 세계를 온톨로지화 한다면 어찌 될까요?
기업이 세계를 더 깊이 이해할수록 온톨로지가 정교해집니다. 새로운 위협이 발견되면 온톨로지가 업데이트됩니다. 전쟁이 일어나는 가정을 시뮬레이션할 수 있게 됩니다. 환율, 유가뿐만 아니라 기업 전체에 미치는 영향을 시뮬레이션하여 미리 준비할 수 있게 됩니다. 세계의 흐름이 온톨로지 안으로 들어옵니다. 이것과 AI가 결합되면, 온톨로지는 단순한 지식 구조를 넘어, 기업이 세계와 실시간으로 교감하는 인터페이스가 됩니다.
그런데 여기서 한 가지를 깊이 생각해봐야 할 것이 있습니다.
온톨로지를 설계하는 일은 기술의 영역이 아닙니다. 즉 AI전문가가 할 수 있는 일이 아닙니다. 기업 전체를 내려다볼 수 있는 사람의 영역입니다. 어떤 프로세스의 어떤 영역이 병목인지, 어떤 관계가 끊어져 있는지, 무엇이 기업을 취약하게 하는지. 이 모든 것을 이해하려면 오랜 시간 현장에서 경험하며 전략적 사고를 해온 사람이 필요합니다. 문제를 이해하고 본질을 볼 수 있는 시각이 필요합니다. 디지털 공간에 온톨로지가 구축되기 전, 기업의 E2E 상에서 문제가 어디서 시작되어 어디로 흘러가는지를 알 수 있는 것은 사람입니다. 기업의 철학과 전략부터 현장의 경험까지를 갖춘 전문가. 부서를 넘나드는 프로세스 전체를 수평으로 가로질러 내려다볼 수 있는 사람. 혁신전문가입니다.
CAIO가 단순한 기술 책임자가 아닌 이유가 여기에 있습니다. 기업의 철학과 현장을 동시에 이해하는 시니어의 역할이 AI시대에 더 중요해지는 이유도 여기에 있습니다.
여기서 한국 기업의 독특한 기회가 보입니다.
1990년대 SAP R/3를 최초 도입했던 PI(Process Innovation) 1기부터 디지털전환까지, 기업의 전체 프로세스를 설계하고 디지털화해 온 전문가들. 그들은 지금 은퇴했지만, 기업의 E2E를 가장 깊이 이해하는 사람들입니다. 이들과 AI 전문가가 만날 때, 기업 온톨로지는 빠르고 정확하게 구축될 수 있습니다.
그리고 그 프로젝트에 젊은 인재를 대거 투입해야 합니다. 온톨로지 설계는 기업의 본질을 이해하는 일입니다. 이것을 배우지 못하면, 다음 세대는 AI를 전략적으로 활용하는 데 어려움을 겪게 됩니다.
세대 간 협업. 이것이 한국 기업 AI 전환의 핵심 전략일 수 있습니다.
기업의 온톨로지를 디지털 공간에 구현하는 일. 그것은 우리는 무엇이며 왜 존재하는가, 우리를 사라지게 하는 것은 무엇인가 — 이 질문에 답하며 기업을 살아 움직이게 만드는 일입니다. 기업의 가치와 철학, 미션을 실행으로 이어지게 하는 일입니다.
저의 사유가 우리의 기업과 개인, 국가에 도움이 되기를 희망합니다.
PS. 저는 팔란티어와 어떠한 관계도 없습니다. 우리 기업이 온톨로지에 대한 이해와 기업 철학의 기반 위에 전사 최적화를 위한 시뮬레이션을 하며 선택과 실행을 이어갈 수 있기를 희망합니다.
글쓴이 정원 | 전략연구소<결> 독립연구자 | 전략 자문 | "사유와 실천의 물결"
자신의 정원을 가꾸어 가는 당신께, 이 글을 전합니다.
이 글은 전략연구소<결>의 고유한 사유의 결과가 포함되어 있습니다. 콘텐츠를 알아봐 주시고 공유해 주시는 것은 언제나 환영합니다. 다만, 인용 시에는 출처를 명확히 밝혀주시고 작성자의 철학이 왜곡되지 않도록 배려해 주시길 부탁드립니다. 영리 목적의 재가공이나 영상 제작 등은 사전 협의와 서면 동의가 필요합니다.
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