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팔레트(Palette) OS란? AI 에이전트, 회사 데이터, 권한을 연결하는 Company OS
Hanish Keloth CTO 가 말하는 Palette OS 개발 철학과 미래 비전은?
당신이 기존에 알고 있는 OS는 무엇이고, AI시대에 OS에 대하여 어디까지 알고 계신가요?
Palette OS는 단순히 답을 생성하는 AI를 넘어, 조직의 맥락을 기억하고 업무를 끝까지 수행하는 시스템을 지향합니다.
AI 경험을 파는 회사로서 Palette OS는 어떤 개념과 사고관을 갖고 개발 되었는지 팔레트의 CTO Hanish Keloth 의 인터뷰를 통해 자세히 알아보겠습니다.
Q1. Hanish Keloth 본인과 인도 개발팀에 대해 간단히 소개해 주세요.
제 이름은 Hanish Keloth입니다. Palette의 CTO로서 인도 개발팀을 이끌고 있습니다.
현재, 우리 팀은 소프트웨어 엔지니어에서 제품 전체의 완성도를 책임지는 제품 엔지니어(product engineer)로 전환해 Palette OS 개발에 집중하고 있습니다. 한국 본사가 전략을 정하면 인도 팀이 아키텍처와 구현을 구체화하고 있죠.
Q2. Palette OS란 정확히 무엇인가요?
Palette OS는 Slack, 문서, AI 도구 등에 흩어진 정보와 업무를 연결하는 회사 운영체제(Company OS)입니다.
업무 도구가 서로 단절되면 같은 설명을 반복하게 되고, 의사결정의 배경이 개인이나 특정 채널에만 남습니다. 그 결과 AI가 필요한 정보를 찾지 못하는 문제가 생깁니다. Palette OS는 이를 해결하기 위해 설계 되었습니다.
예를 들어, 드라이브 시스템이 데이터를 기억하고, 전문 에이전트가 업무를 수행하며, 권한 제어 기능이 정보 접근 범위를 관리합니다. 이 모든 요소를 하나의 흐름으로 연결하는 운영체제입니다.
Palette OS 의 핵심 기능은 다음 4가지로 정리 가능합니다.
- 에이전트(agents): 목표를 받아 필요한 도구와 데이터를 사용하여 여러 단계를 거쳐 업무를 수행하는 소프트웨어
- 드라이브 시스템: 회사 데이터를 한곳에 저장하고 관리하는 시스템
- 권한 제어(permission control): 허용된 정보에만 열람 및 접근할 수 있도록 관리하는 기능
- 자연어 기반 앱 빌더: 비개발자도 자연어 입력만으로 에이전트와 앱을 생성하고 동료와 공유할 수 있도록 지원하는 도구
Q3. Palette OS의 개발 철학은 무엇인가요?
Palette OS는 한 번 답하고 끝나는 AI가 아니라 반복할수록 나아지는 자기 개선형 시스템을 지향하는 ‘하네스 엔지니어링(harness engineering)’ 원칙을 따릅니다.
반복 작업을 통해 오류를 학습하고, 다음 실행에서 이걸 수정하는 구조입니다.
거버넌스 시스템(governance system)은 권한과 데이터를 검증한 뒤 결과물이 수용 기준을 충족할 때까지 작업을 반복합니다.
즉, 사용자가 별도의 재검토 없이도 클라이언트에게 전달할 수 있는 수준의 신뢰성을 목표로 합니다.
Q4. 다른 AI 서비스와 Palette OS 의 가장 큰 차별점은 무엇인가요?
Palette OS 는 자체 기술로 고도화된 LLM을 구축했습니다.
특정 LLM 하나의 응답 품질에만 의존하지 않습니다.
핵심은 개인과 회사 수준의 지식 그래프 와 자체 드라이브 시스템으로 장기 기억을 구현 한 구조입니다. 이를 바탕으로 Palette OS의 시스템은 핵심 인력이 퇴사하더라도 시스템이 중단되지 않도록 설계 되었습니다. 업무 기록과 의사결정의 맥락을 남겨 인수인계를 돕습니다. 버전 2와 3까지 사전 계획된 로드맵이 존재하고, 특정 직원의 업무 기록은 OS에 보존됩니다. 따라서, 후임자도 업무를 인계받을 수 있습니다.
Q4-1. AI Governance(AI 거버넌스) 는 무엇을 검증하나요?
Palette Governance OS 는 어떤 에이전트를 트리거 할지 결정하고, 권한과 데이터를 검증한 후 작업을 할당합니다. 그리고 결과물이 수용 기준을 충족할 때까지 순환 과정을 반복합니다. 최종 승인을 거친 결과만 사용자에게 제공하고 사용자 피드백은 자기 학습에 반영하죠. 결국 한 가지 LLM에만 의존하지 않고, 시스템이 주도적으로 결과를 만들어 나갈 수 있다는 것이 가장 큰 차별점입니다.
Q5. 최근 Palette 한국 본사와 협업하며 인상 깊었던 점이 있나요?
인터뷰 전날 라운지에서 모든 구성원이 에이전트를 OS에 연결하던 모습이 인상 깊었습니다.
디자인·마케팅 구성원들은 Palette SDK를 활용해 수 분 안에 앱을 만들고 배포했습니다. 이 과정에서 개발자는 다양한 탭을 선호하지만, 일반 사용자는 ‘입력, 제출, 결과 확인’ 이라는 단순한 흐름을 원한다는 점을 알 수 있었습니다.
이를 통해, 비개발자도 쉽게 접근할 수 있는 개선 방향이 무엇인 지 생각할 수 있는 계기가 됐기에 기억에 남습니다.
Q6. Hanish Keloth가 생각하는 Palette는 앞으로 어떤 모습인가요?
Palette의 다음 단계는 온라인과 오프라인의 업무 맥락을 연결하는 ‘Palette Second Brain’ 입니다. 웨어러블 기기와 회의 봇이 대화를 저장·요약하고 후속 작업까지 처리하는 시스템입니다.
Palette가 그리는 미래는 단순히 AI 도구가 많은 회사가 아닙니다.
자체 Governance System(거버넌스 시스템)이 맥락을 장기적으로 기억하고, 이를 바탕으로 사람의 업무 부담을 줄이는 회사가 되는 것 입니다.