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요구사항을 재사용하는 것은 효율적인 제품 라인 엔지니어링의 핵심 기능입니다. codebeamer ALM은 Drag&Drop을 통해 Library의 요구사항 항목을 재사용하는 간단한 방법을 제공합니다. 또한 시스템은 복사된 항목이 변경되면 Suspected link알림을 제공합니다. 이 웨비나를 통해 요구사항 재사용과 Suspected link기능을 사용하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 Self-Hosted 아키텍처의 중요성과 CodeCenter의 위치를 살펴봅니다.
개발 과정의 reasoning을 어떻게 팀의 협업 자산으로 만드는지 살펴봅니다.
ModelHub는 온프레미스 환경에서 AI 모델의 생애주기를 통합 관리하여, 인프라의 잠재력을 극대화하는 최적의 운영 환경을 제공합니다.
저장소 구조와 문맥 위에서 질문과 탐색을 이어갈 수 있는 CodeCenter의 Workspace를 소개합니다.
Agentic SDLC의 핵심은 보안과 운영 환경 속에서 지속 가능하게 활용할 수 있는 자동화 전략을 구축하는 것입니다.
AI Agent 도입을 검토 중이라면, 보안·비용·운영 관점에서 미리 점검해야 할 6가지 판단 기준을 확인해보세요.
AI가 결과물을 대신 만드는 시대, 판단 기준과 배제의 논리가 어떻게 경쟁력을 만드는지 살펴봅니다.
AI가 코드를 만드는 시대, 주니어 개발자는 어떻게 살아남을까? AI 코딩 도구 이후 달라진 개발자 역할과 평가 기준을 알아봅니다.
CES 2026을 통해 하드웨어와 결합된 물리적 AI와 에이전틱 AI가 일상과 산업의 구조를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.
최근 소프트웨어 트렌드를 통해 기술 유행과 현실 사이의 간극을 짚어봅니다.
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.
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이번 웨비나에서 폐쇄망(Air-Gap) 환경에서 AI 인프라 를 설계하고 Agentic Workflow 기반 자율형 개발 파이프라인을 구축하는 전략과 GPU 최적화, RAG 통합 방안을 소개합니다.
