|January 13, 2026
QA 자동화의 개념과 도입 시점, 핵심 이점부터 Agentic AI 기반 테스트 자동화의 최신 흐름까지 한눈에 정리합니다.
SLEXN(슬렉슨)은 다양한 산업의 디지털 전환과 기술 경쟁력 강화를 지원하는 전략 파트너로서, 분야별 전문 인력과 현장 중심의 운영 경험을 바탕으로 기업 맞춤형 AI 솔루션 및 인프라를 제공합니다.
프로젝트 시작부터 배포 및 운영까지 개발 프로세스 전반의 혁신과 효율적인 실행을 보장합니다.
데이터 학습을 통해 추출한 인사이트로 자동차, 의료, 항공, 금융 서비스 등 다양한 산업의 비즈니스를 혁신합니다.
테스트와 보안을 통합하여 소프트웨어 무결성을 강화하고 개발의 모든 단계에서 복원력을 보장하며 취약성으로부터 보호합니다.
소프트웨어 개발 및 운영 작업을 결합하고 자동화함으로써 고품질의 소프트웨어를 보다 빠르게 제공합니다.
커뮤니케이션을 간소화하고 생산성을 향상시켜 팀이 효율적이고 효과적으로 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
개인화된 디지털 경험을 제작하여 원활한 사용자 중심 상호 작용을 통해 참여도와 충성도를 높일 수 있도록 지원합니다.
슬렉슨은 빠르게 진화하는 AI 기반 엔터프라이즈 기술 시장에 민첩하게 대응하며, 기술 변화에 대한 통찰력과 업계 이해도를 바탕으로 다양한 산업 환경에 최적화된 AI 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.
우리는 기술의 가능성보다 현실의 정착을 우선합니다.
AI와 소프트웨어를 실행 가능한 구조로 구현하고, 도입이 아닌 정착을 위한 실질적인 실행 로드맵을 함께 만듭니다.
우리는 기술의 가능성보다 현실의 정착을 우선합니다. AI와 소프트웨어를 실행 가능한 구조로 구현하고, 도입이 아닌 정착을 위한 실질적인 실행 로드맵을 함께 만듭니다.
단순한 일회성 전략 컨설팅이 아닌 전문적이고 지속 가능한 솔루션 제공을 위해 도입 전후 기술 과제를 함께 해결하는 지속 가능한 AI 컨설팅을 제공합니다.
다양한 비즈니스 환경과 기술 요건을 고려하여 최적화된 솔루션 아키텍처를 제안하고, 기존 시스템과의 효율적인 통합과 더불어 새로운 비즈니스 기회를 발견하는데 도움을 드립니다.
도구의 전반적인 기능부터 오류 진단에 이르기까지 실무 시나리오에 최적화된 맞춤형 교육으로 새로운 기술 및 시스템의 빠른 적응과 정착을 지원합니다.
자체 기술 지원 포털을 통해 업데이트, 패치 및 새로운 기술에 대한 통찰력을 제공하며, 현업 부서의 시스템 안정성과 실무 활용성을 지속적으로 지원합니다.
자체 커뮤니티와 블로그를 통해 SLEXN의 AI 솔루션과 인프라를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 실무 중심의 인사이트, 최신 소식, 교육 · 세미나 정보를 제공합니다.
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.
다양한 업종의 고유한 프로세스와 요구사항을 잘 알고 있기 때문에 맞춤형 전략 및 솔루션 제공이 가능하며, 보다 높은 가치를 생산하기 위한 구체적인 전략과 기술을 구현하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.
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이번 웨비나에서 성능 편차·비용·거버넌스의 현실적 한계를 실제 사례로 짚고, AI 자동화와 인간 개입의 명확한 기준을 제시합니다.