AI가 분류하고 평가한 결과를 업무에 연결하는 방법부터, 기업이 놓치지 말아야 할 보안 기준까지 알아봅니다.
AI & ML Engineering
AI Keeper
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AI가 분류하고 평가한 결과를 업무에 연결하는 방법부터, 기업이 놓치지 말아야 할 보안 기준까지 알아봅니다.
AI 보안 & 거버넌스 솔루션 AI Keeper의 개발 배경부터 민감 데이터 보호 기능, 그리고 안전한 AI 혁신을 위한 미래 비전까지...
AI 에이전트가 넓히는 업무의 경계에서, 보이지 않는 데이터 유출의 틈새를 완벽히 차단하는 AI Keeper만의 보안 대응 전략을 알아봅니다.
AI-DLC의 의미와 주요 단계를 살펴보고, 기업이 개발 현장에 적용할 때 점검해야 할 보안 과제를 정리합니다.
LLM과 다른 Decision Model의 특징부터 AI의 판단이 시스템 행동으로 이어질 때 발생하는 보안 과제와 AI Governance의 필요성을 알아봅니다.
AI Agent의 토큰 소비 구조를 살펴보고 Model Routing, 추론 수준, Context 관리 등 비용 최적화 방법을 알아봅니다.
2026년 주목받는 ‘토큰 다이어트’를 통해 더 적은 토큰으로 AI의 효율을 높이는 방법과 최신 기술 흐름을 살펴봅니다.
AI가 단순한 업무 도구를 넘어 기업 시스템에서 직접 행동하는 에이전트로 발전하면서 보안의 통제 대상도 달라지고 있습니다.
AI가 직접 행동하기 시작하면서 기업이 새롭게 마주한 보안의 경계를 짚어봅니다.
에이전트 시대의 기업 AI 비용 최적화는 토큰을 얼마나 적게 쓰는가가 아니라 필요한 곳에 얼마나 효율적으로 자원을 배분하는가에 달려 있습니다.
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