화면에 뜨는 건 차트가 아니라, 지금 결정하셔야 할 사안입니다.
경영진의 의사결정 고민에서 출발해, 데이터를 연결하고 의사결정을 드립니다.
설계 5일, 팔란티어 방식의 의사결정 체계를 1/10 비용으로 구현합니다.
저희가 판단이 필요한 사안을 대시보드로 제공해 드릴 수 있는 것은, 대시보드 화면의 구성이 아니라 그 화면을 만든 의사결정 설계가 있기 때문입니다.
AI 서비스는 보통 세 개의 층으로 설명됩니다. 인프라(데이터센터·GPU), 모델(Claude 등 AI 모델), 그리고 실제 업무에 쓰이는 서비스입니다. 그러나 좋은 인프라와 뛰어난 모델을 갖추고도 서비스가 기대만큼 작동하지 않는 경우가 많습니다. 모델과 서비스 사이에, 조직의 판단을 실제로 움직이는 층이 비어 있기 때문입니다.
이 층이 하는 일은 분명합니다. 무엇을 할 것인지 정하고(목표), 업무를 검증 가능한 형태로 정리하며(구조화), 그 기준에 따라 판단하고 실행하며(실행), 틀린 부분을 스스로 고쳐 나가는 것(자기개선)입니다. 이 층이 없으면 AI는 검색하고 요약하는 데서 멈춥니다. DecisionPulse는 AI 서비스 중 의사결정에 특화된 서비스를 제공합니다.
팔란티어는 이 층을 온톨로지(Ontology)라 부릅니다. DecisionPulse는 이를 DA(Decision Architecture)라 부릅니다. 이름은 다르지만 겨냥하는 자리는 같습니다 — 모델의 지능을 조직의 결정으로 바꾸는 설계층입니다.
"인프라도 모델도 이미 훌륭합니다. 비어 있는 것은 그 사이입니다.
DecisionPulse는 그 자리에서, 의사결정을 설계합니다."
많은 기업의 경영진은 실무자의 보고서를 검토·승인하는 구조에 익숙해, 경영자에게 필요한 정보가 아니라 보고받은 정보 안에서 판단합니다. 문제는 대개 이미 벌어진 뒤에야 드러납니다.
또는 반대의 경우도 있습니다 — 무엇을 봐야 할지는 알고 있는데, 그 데이터가 어디에 있는지, 지금 보는 대시보드에 제대로 반영되고 있는지조차 확인할 수 없는 경우입니다.
어느 쪽이든, 혹은 그 사이 어디쯤이든 — 세 가지 모습으로 나타납니다.
하향식으로 시작해 상향식으로 완성하는, 유일한 통합 구조입니다.
정형 데이터(ERP·CRM·엑셀)는 물론, 계약서·보고서·회의록 같은 비정형 문서까지 함께 분석합니다.
DecisionPulse는 '정형 데이터만 보여주는 BI 도구'나 '비정형 문서 검색만 하는 RAG 도구'가 아니라, 두 데이터 유형을 통합 판단하는 의사결정 서비스입니다.
"다른 도구는 판을 마련해 드리고, 결정은 여전히 고객의 몫입니다.
팔란티어는 결정을 드리지만 비용이 큽니다. 저희는 그 결정을 1/10 비용으로 제공합니다.
그리고 저희는 데이터를 보여드리는 게 아니라, 의사결정을 시각화해 드립니다.
저희 판단은 저희 안에서만 검증되지 않습니다 — AI가 하는 일을 블랙박스로 남기지 않고, 설계부터 개발까지 외부 감리법인이 검토·승인할 수 있도록 구조화·체계화합니다."
CEO, 사업본부장 등 조직의 방향을 결정하는 자리에 있는 경영진을 위한 서비스입니다.
매번 실무자의 보고서를 기다리지 않고, 스스로 판단할 수 있는 구조를 원하는 분들을 위해 만들었습니다.
DecisionPulse는 데이터가 이미 완벽히 정리된 조직보다, 여러 시스템·양식에 데이터가 흩어져 있는 조직에서
진가를 발휘합니다.
데이터가 한눈에 보이면 경영진도 웬만한 문제는 이미 알고 계십니다. 하지만 데이터가 흩어져 있으면, 그 안에
숨은 위험은 누구도 합쳐서 본 적이 없습니다.
"엑셀이 잘 정리돼 있으니, Claude에 그냥 주면 되지 않나요?"
이렇게 물으실 수 있습니다. 이 유형은 실무자가 직접 에이전트 AI를 붙여볼 수도 있는 구간이기 때문입니다. 하지만 진짜 필요한 것은 데이터 정리가 아니라 — 왜 그렇게 판단했는지 검증하는 감리 체계, 틀렸을 때의 책임 소재, 사업이 바뀌어도 스스로 나아지는 진화 설계, 그리고 그것을 유지하는 데 드는 비용 문제입니다.
에이전틱 AI를 직접 도입하는 것은, 아주 똑똑한 신입사원을 한 명 뽑는 것과 같습니다. 능력은 뛰어납니다. 하지만 신입이 그렇듯—
진짜 필요한 것은 데이터 정리가 아니라 이 네 가지 구조입니다.
설계 5일이면 작동합니다.
※ 동일한 범위(1개 업무영역)로 환산해 비교했습니다. 팔란티어는 전사 도입 기준 연 50~300억 원으로 공개되어 있으며, 위 금액은 이를 업무영역 10개로 나눈 값입니다. DecisionPulse는 초기 구축비와 12개월 구독료를 합산한 1년 차 기준이며, 2년 차부터는 구독료만 발생합니다. 기간은 개발까지 포함한 완전 구축 시점 기준이며, 설계 5일 직후 실제 작동 화면 시연이 가능합니다.
설계는 한 번이지만, 구조는 계속 성숙합니다. 실제 도입 사례에서 초기 설계 이후 데이터 분석과 경영진 검토를 거치며 의사결정 구조가 지속적으로 확장되었습니다.
한 IT 유통 중견기업의 도입 사례에서, 설계 완료 직후 짧은 기간 내 의사결정 구조가 실질적으로 업그레이드되었습니다. 그 출발점은 데이터 전수분석이었습니다 — 경영진 인터뷰에서 한 번도 언급되지 않았던 리스크를 AI가 먼저 찾아낸 것입니다.
"인터뷰에서 말씀하지 않으신 문제를, 데이터가 먼저 알려드립니다."
해당 기업은 이후 스스로 분석 범위를 확장할 것을 요청했고, 추가계약으로 전환했습니다.
진화는 어떻게 이루어지나요 — 자세히 보기 →즉답은 AI가, 구조를 바꾸는 결정은 사람이 합니다.
DecisionPulse는 설계에 없는 질문을 만나면 두 갈래로 대응합니다. 그 자리에서 답할 수 있으면 즉시 답하고, 구조 자체를 넓혀야 한다면 사람이 검토해 반영합니다.
"저희는 답할 수 있는 것은 그 자리에서 답합니다. 하지만 구조를 바꾸는 결정은, 항상 사람이 합니다."
Human in the Loop — 누가 무엇을 결정하는지 →내부 감리는 AI가 상시 수행하고, 외부 감리는 반드시 사람이 맡습니다.
"저희는 실행합니다. 하지만 결정하지 않습니다. 내부의 눈은 AI가, 외부의 눈은 반드시 사람이 맡습니다."
민간: AWS Bedrock, Google Cloud, Microsoft Azure 등 프라이빗 클라우드 환경에서 운영됩니다
공공: 국내 보안 클라우드 환경에서 운영됩니다
고객 데이터를 내부 시스템으로 이관하지 않습니다
모든 프로젝트는 NDA 체결 후 진행됩니다
완벽한 데이터를 기다릴 필요가 없습니다. 데이터 신뢰도를 투명하게 표시하며, 현재 데이터로 의사결정 구조를 설계합니다.
