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2025년, 생성형 AI와 LLM의 기술 성숙과 접근성 확대로 많은 기업이 PoC를 시도해왔습니다. 그러나 막상 실제 운영 단계에서는 성능 편차, 비용 예측의 어려움, 자원 관리, 보안 · 거버넌스 이슈로 인해 확장에 실패하거나 도입을 중단하는 사례가 반복되고 있습니다.
이번 웨비나에서는 2025년 한 해 동안의 실제 적용 사례를 바탕으로 LLM 도입의 한계를 짚고, AgentOps 관점에서 실제 운영을 전제로 한 Agentic AI 설계 · 운영 인사이트를 공유합니다.
AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
2026년을 대비해 AI를 시스템으로 운영하고자 하는 조직이라면, 이번 슬렉슨 웨비나에서 그 기준을 직접 확인해보세요.
AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
QA 자동화의 개념과 도입 시점, 핵심 이점부터 Agentic AI 기반 테스트 자동화의 최신 흐름까지 한눈에 정리합니다.
2026년 상반기 IT·AI 주요 행사를 정리하고, 기업 관점에서 주목해야 할 기술 흐름과 시사점을 함께 분석합니다.
CodeCenter Web이 개인 중심 AI 코딩을 조직의 협업 플랫폼으로 확장하는 구조와 로드맵을 정리합니다.
기업 환경에서의 GPU 투자 부담과 AI 인프라 운영 문제를 현실적으로 해결하는 방법을 살펴봅니다.
2026년 IT 환경에서는 운영 판단을 시스템에 위임하고 Agentic AI를 실제로 통제·운영하기 위한 전략적 전환이 요구됩니다.
AI 에이전트가 개발에 참여하는 시대, 책임과 통제는 어떻게 달라져야 할까? AgentOps라는 운영 관점의 등장 배경과 핵심을 살펴봅니다.
Gartner, IBM 등 글로벌 리포트를 바탕으로, 2026년 엔터프라이즈 AI 전략에 필요한 구조적 변화를 정리했습니다.
이번 웨비나에서는 요구사항 분석, 테스트 생성, 변경 영향 분석을 자동화하는 단 하나의 AI 요구사항 솔루션 Trace.Space에 대해 알아봅니다.
복잡한 기업 시스템을 하나로 묶고 AI 자동화를 현실로 만드는 핵심 기술 MCP를 쉽게 풀어 설명합니다.
앞으로의 개발 경쟁력은 “사람이 얼마나 잘 짜는가”보다 “AI가 잘 일할 수 있는 구조를 만드는가”로 결정됩니다.
AI를 실제 개발 환경을 이해하고 수정·검증까지 수행하는 실행형 에이전트로 확장시키는 과정을 설명합니다.
이번 업데이트는 단순 기능 확장을 넘어 AI 기반 요구사항 관리 도구가 어떤 형태로 성숙해가는지 확인할 수 있는 지점입니다.
단순 요청 기반 코딩과 컨텍스트 엔지니어링 기반 Agentic 코딩을 동일 과제로 비교한 실험 결과를 정리합니다.
2025년은 AI 기술이 여러 방향에서 한꺼번에 진화를 이루며, 다시 한 번 변화의 흐름을 확인하게 만든 해였습니다.
AI 코딩 시대에는 빠른 구현보다 AI 코딩 품질 검증이 경쟁력이 됩니다.
AI 협업과 하이브리드 인텔리전스를 중심으로, 조직이 지능형 미래를 위해 갖춰야 할 전략과 역량을 살펴봅니다.
이번 웨비나는 AI 코딩 도구 CodeCenter를 중심으로, 컨텍스트 엔지니어링이 개발 효율과 결과물 품질에 어떤 차이를 만드는지 검증합니다.
2025년 연말부터 내년 연초까지의 국내외 주요 AI · IT 컨퍼런스와 핵심 인사이트를 한 눈에 정리했습니다.
코드 변경을 감지하고, 테스트를 스스로 생성하며, 잠재적 결함을 예측하는 AI QA 워크플로우를 살펴봅니다.
요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.
‘힌트를 주는 IDE’에서 ‘이해하는 IDE’로 의미론적 전환을 이끄는 핵심 메커니즘을 살펴봅니다.
Qodo가 2025 Gartner Magic Quadrant AI 코딩 어시스턴트 부문에서 ‘Visionary’로 선정되었습니다.
2025년 일본 도쿄에서 열린 NexTech Week Autumn 현장에서 찾은 인사이트를 전합니다.
폐쇄망 AI 코딩 에이전트 CodeCenter v2로 기업 내부망에서도 안전하게 코드 작성, 실행, 디버깅, 요구사항 관리까지 한 번에 수행할 수 있는...
Windsurf Wave 12는 Devin 기능 통합, DeepWiki 등을 통해 한층 더 빠르고 지능적인 IDE 환경을 제공합니다.
전통적 RAG 한계를 극복하고, 기업 환경에서 다중 소스 검색과 자율적 코드 리뷰를 구현하는 방법을 소개합니다.
Trace.Space는 요구사항 자동 생성부터 품질 검사, 추적성 확보, 리뷰·변경 관리까지 지원하는 AI 기반 ALM 플랫폼입니다.
앞으로의 개발자는 AI와 함께 문제를 풀고 성과를 창출하는 진정한 협업자로 거듭나게 될 것입니다.
Codee는 CI/CD 과정에서 성능 병목을 조기에 차단하고, C++ 최적화를 자동화해 비용과 시간을 동시에 줄여줍니다.
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이번 웨비나에서 성능 편차·비용·거버넌스의 현실적 한계를 실제 사례로 짚고, AI 자동화와 인간 개입의 명확한 기준을 제시합니다.
