MCP 기반 DreamFactory로 AI와 기업 데이터를 안전하게 연결하고, 통제된 API 구조로 빠른 AI 도입을 구현합니다.
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MCP 기반 DreamFactory로 AI와 기업 데이터를 안전하게 연결하고, 통제된 API 구조로 빠른 AI 도입을 구현합니다.
GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
Git 워크플로우 안에서 AI를 활용해 자연어 검색, PR 자동화, AI 유저로 개발 생산성을 높이는 방법을 소개합니다.
SmartBear의 BearQ는 AI 기반 개발 속도에 대응할 수 있는 새로운 QA 운영 방식을 제시합니다.
AI 기반 개발 프로세스의 변화와 AI-DLC의 개념, 엔터프라이즈 환경에서의 적용 전략을 살펴봅니다.
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.
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.
이 글에서는 Puteron AI가 어떻게 실질적인 비용 절감과 운영 안정성을 실현하는지 구체적으로 살펴봅니다.
요구사항 생성 → 코드 작성 → 테스트 자동화의 전체 흐름을 따라가며 AI 도구가 실무에 어떻게 통합 및 적용되고 있는지 공유합니다.
슬렉슨이 전하는 WAIC 2025 현장 인사이트 ㅡ AI 전용 칩, 산업 특화 LLM, 멀티에이전트, 로보틱스까지
AI 자동화 시대, QA 직무가 어떻게 진화하고 있으며, 어떤 역량을 강화해야 하는지 살펴봅니다.
엔터프라이즈급 보안과 최신 AI 기능을 동시에 갖춘 온프레미스 AI 코딩 어시스턴트 CodeCenter의 주요 핵심 기능 6가지를 소개합니다.
MCP 서버의 개념부터 성능과 안정성이 검증된 주요 MCP 서버 추천까지 한 번에 정리했습니다.
바야흐로 바이브 코딩 시대, 요구 전달부터 수정·디버깅까지 정확하게 수행하는 실전 가이드를 확인해보세요.
URM 최신 업데이트를 통해 강화된 요구사항 관리 기능을 살펴보고, 실무 현장에서의 도입 가능성을 실제 사례 중심으로 분석합니다.
보안과 성능을 모두 잡은 온프레미스형 AI 에이전트 CodeCenter를 슬렉슨 웨비나에서 직접 확인해보세요.
AI로부터 실질적인 가치를 얻기 위해서는 단순한 자동화보다는 의사결정과 생산성 향상에 초점을 맞춘 설계가 필요합니다.
Qodo Command를 통해 입력-처리-출력까지 완전히 정의 가능한 AI Agent를 구현해봤습니다.
RAG와 파인튜닝을 어떻게 조합하고 어디에 적용할지, 실제 운영 관점에서 녹여낸 현실적인 도입 전략 가이드를 확인해보세요.
AI 기반 · IoT · API 테스트, DevSecOps 등 품질 전략의 방향을 고민하는 팀을 위한 인사이트를 제공합니다.
보안, 커스터마이징, 온프레미스 지원 등 실무에서 중요한 기준을 중심으로 두 AI 코드 어시스턴트를 비교합니다.
AI 코드 어시스턴트의 정확도와 실용성을 결정짓는 두가지 접근 방식을 비교합니다.
가장 대표적인 요구사항 관리 도구 Jama Connect와 Codebeamer를 중심으로 최적의 선택 기준을 제시합니다.
AI 코드 어시스턴트의 진짜 성능은 '문맥 이해력'에서 갈립니다.
바이브 코딩은 개발 방식에 혁신을 가져오고 있지만, 개발자의 경험과 통찰력 또한 여전히 중요한 요소입니다.
AI 코드 리뷰 솔루션 Qodo를 통해 기술 부채 해소와 코드 품질 개선 방안을 구조적으로 살펴봅니다.
자동화와 생성형 AI의 확산 속에서 개발자의 경계가 흐려지고 있습니다. 지금 필요한 관점은 무엇일까요?
본 웨비나에서는 Qodo와 Windsurf를 비교하며 실제 개발 현장에서의 역할과 도입 기준을 체계적으로 살펴봅니다.
정적 분석에 AI 자동화를 더한 실전 코드 품질 도구 Codee의 기능과 장점, 한계에 대해 분석합니다.
Understand 7.1의 새 기능 ‘AI Overview’는 복잡한 코드 분석을 빠르고 안전하게 도와줍니다.
정적 분석만으로는 놓칠 수 있는 취약점, 퍼즈 테스트는 어떻게 보완했을까요? 자동차 산업의 실제 사례로 경험해 보세요.
JFrog은 NVIDIA NIM과 함께 보안과 거버넌스가 내재된 엔터프라이즈급 AI 배포 인프라를 제공합니다.
AI 보안 테스트 도구 Mayhem과 Code Intelligence—분석 방식부터 적용 환경까지, 실제 활용 관점에서 전략적으로 비교해 보세요.
Windsurf의 SWE-1 모델은 실제 개발 흐름을 이해하고 협업하는 실전형 AI입니다. 새로운 개발 경험을 만나보세요.
AI와 오픈소스 시대, 점점 복잡해지는 소프트웨어 공급망을 어떻게 지킬 것인가? JFrog의 2025 소프트웨어 공급망 보고서를 통해 위협과 대응 전략을 살펴보세요.
JFrog ML은 머신러닝 모델, 데이터, 파이프라인을 아티팩트처럼 다루어 DevOps 수준의 신뢰성과 일관성을 갖춘 MLOps를 실현합니다.
Spark는 AI로 구동되는 세계 최초의 자동화 테스트 에이전트로, 소프트웨어의 버그와 취약점을 독립적으로 식별합니다.
개발 프로젝트의 구조 관리를 더 유연하게. Understand의 Architecture Designer로 디렉터리 구조를 시각화하고, 실험해보세요.
Windsurf의 실질적인 한계와 가능성을 직접 사용해보며 검토했습니다. 개발자 관점에서의 활용 범위를 참고해보세요.
ISO/SAE 21434의 요구 사항 충족을 위해 AI 기반 퍼징 테스트가 어떻게 활용되는지 살펴보세요.
퍼징 테스트, 컨테이너 환경, 모듈화 전략을 통해 자동화 기반 DevSecOps로의 실질적 전환을 모색하고 있습니다.
Diffblue는 코드 실행과 강화 학습을 결합해 LLM 기반 AI의 정확도 한계를 넘어서는 테스트 자동화를 구현합니다.
단순 제안형 코딩을 넘어서 실제 실행과 피드백 기반의 테스트 자동화를 구현한 Diffblue의 전략을 살펴봅니다.
Jama Connect에서 새롭게 출시된 AI 기능은 요구사항 관리와 테스트 자동화를 혁신적으로 개선합니다.
OctoPerf의 클라우드 기반 확장 전략은 JMeter의 자원 제약과 협업 한계를 효과적으로 극복할 수 있습니다.
Mayhem은 SBOM/SCA와 Fuzz Testing을 통합해 소프트웨어 보안과 개발 효율성을 혁신적으로 강화합니다.
복잡한 소스코드를 정확하게 분석하는 정적 분석 도구 Understand의 핵심 기능과 활용법을 경험해보세요.
OctoPerf와 BlazeMeter의 기능과 구조, 협업과 비용 측면까지 비교하여 우리 팀에 적합한 테스트 도구를 알아보세요.
초보 개발자부터 숙련된 프로그래머까지, 누구나 Windsurf를 활용해 더 빠르고 효율적으로 개발할 수 있습니다. Windsurf의 혁신적인 기능을 직접 경험해보세요.
Copilot과 Windsurf는 근본적으로 다른 전략을 제안합니다. AI 코드 어시스턴트 도입 전 슬렉슨의 실무 중심 가이드를 참고해보세요.
Mayhem의 동적 SBOM 및 실시간 SCA 검증으로 오탐을 줄이고 정확한 보안 평가를 구현하세요.
Tabnine의 Image Context 기능으로 디자인을 코드로 자동 변환해 개발 속도와 일관성을 높여보세요.
2025년 AI 코드 자동 완성 도구 Top 3를 비교하고 개발 생산성을 높이는 전략을 제시합니다.
AI 기반 코드 품질 도구 Qodo와 CTC++로 무결성과 커버리지 분석의 최전선을 직접 경험해보세요!
Tabnine과 Claude의 통합은 개발자에게 향상된 코드 정확성과 자동화된 워크플로우 기능을 제공합니다.
정적 분석과 동적 분석, 헷갈리셨나요? 이 글 하나로 두 개념의 핵심 차이와 실무 활용법을 정리해드립니다.
Enterprise Architect 모델의 버전 관리, 병합 및 협업을 보다 더 정밀하고 효율적으로 수행하세요.
AI 기반 테스트 커버리지 도구 Qodo Cover의 실제 활용 방법을 확인해보세요.
IT 팀을 위한 협업 툴, Slack과 Zulip의 장단점을 비교하고, 최적의 선택을 위한 핵심 요소를 확인해보세요.
SmartBear API Hub를 통해 API 설계, 테스트, 거버넌스를 중앙에서 통합 관리하여 더 빠르고 안전한 API 개발 환경을 구축하세요.
Jama Connect와 Jira를 통합하여 팀의 생산성을 극대화하고 보다 체계적인 개발 프로세스를 경험해보세요.
Imagix4D의 핵심 기능을 살펴보고, 테스트 커버리지 시각화부터 결함 데이터 통합까지 효율적인 개발 환경 구축 방법을 경험해보세요.
AI 시스템의 보안 취약점을 사전에 감지하고 안전한 운영을 유지하는 전략에 대해 알아보세요.
ASPICE & ISO 26262의 핵심 개념과 실무 적용 사례, 최적의 개발 프로세스 구축을 위한 실질적인 솔루션을 살펴보세요.
Insight Hub로 확장된 BugSnag이 풀스택 가시성을 제공하여 애플리케이션 성능을 최적화합니다.
Rocket.Chat 7.0의 새로운 기능과 보안 업데이트로 더욱 안전하고 효율적인 팀 협업을 경험하세요!
TestComplete로 프런트엔드 E2E 테스트를 자동화하고 효율성을 극대화하는 방법을 소개합니다.
Deskpro로 마케팅 워크플로우를 최적화하고 팀의 업무 효율성을 극대화하는 방법을 알아보세요.
개발자들은 이제 단순히 코드 작성자에서 벗어나, AI와 협업하여 더 창의적이고 전략적인 개발을 이끌어가야 합니다.
ChatGPT와 Tabnine을 비교하며 AI 코딩 도구의 생산성, 보안, 자동 완성 기능을 분석합니다.
OllPack은 패키지 및 컨테이너를 효율적으로 관리하면서도 연간 최대 $100,000 이상의 비용 절감을 제공합니다.
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AI 활용의 잠재력을 극대화하는 최적의 솔루션 Tabnine의 강력한 검증 기능에 대해 알아보세요.
DevOps 전문가의 Git 플랫폼 비교를 통해 협업 효율성과 배포 자동화를 극대화할 최적의 Git 도구를 만나보세요.
테스트 환경에서 고품질 데이터를 생성하고 관리하기 위한 전략에 대해 알아보세요.
코드 베이스의 지속 가능성을 보장하며 개발 생산성을 향상시키는 Qodo Cover를 지금 바로 경험해보세요.
다양한 환경에서의 최적화된 소통을 위한 Deskpro의 주요 기능에 대해 소개합니다.
효율적인 테스트 환경을 구축하기 위한 OctoPerf의 다양한 개선 사항을 확인하세요.
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효율적인 협업을 위한 GitOn의 강력한 기능을 직접 경험하고, 프로젝트 생산성을 극대화할 수 있는 방법을 알아보세요.
Python Code Checks부터 DO-178C 검증 보고서까지, Understand 7.0으로 코드 품질을 재정의하세요.
Rafay로 멀티 클라우드 환경에서 Kubernetes 클러스터를 효율적으로 관리하는 방법을 알아보세요.
개발자와 QA팀이 직면한 주요 과제를 해결하며, 코드 커버리지 분석의 새로운 기준을 제시합니다.
가트너(Gartner)에서 발표한 “2025년 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드”를 알아보세요.
GitHub과 JFrog의 통합은 개발자에게 안전한 경험을 제공하며, 코드와 바이너리에 대한 단일 소스를 제공합니다.
제로 트러스트 보안으로 모든 접근을 철저히 검증하고 최소 권한 원칙을 적용해 조직의 보안 한계를 극복하세요.
자동차 산업의 혁신과 안전성을 위한 ALKS 157 규정과 Jama Connect의 역할에 대해 살펴보세요.
코드 주석 자동화 및 대용량 데이터 분석을 통해 프로젝트의 효율성을 높이고 관리의 어려움을 해결하는 방법을 알아보세요.
Testwell CTC++의 코드 커버리지 측정 방식과 MC/DC, Multicondition 커버리지의 차이점에 대해 알아보세요
차세대 도구인 Weights & Biases의 멀티미디어 로깅과 RAG 시스템으로 AI 연구에 최적화된 환경을 경험해보세요.
Deskpro 를 통해 고객 지원 시스템을 중앙화하고, 효율적으로 관리하여 기업의 지원 업무를 혁신적으로 개선해 보세요
AI가 고객 지원의 효율성 및 워크플로우 자동화를 높이는 Deskpro의 새로운 업데이트랑 만나보세요.
SmartBear의 AI 도구로 테스트 자동화, API 관리, 성능 테스트를 혁신해 개발 팀의 생산성을 높이세요!
Qodo를 통해 AI 기반의 테스트 자동화, 개발 효율성과 코드 품질을 경험해보세요.
Jama의 추적성 관리를 위한 4가지 핵심 기능을 통해 요구사항 추적이 어떻게 효율적으로 이루어지는지 알아보세요.
AI 기반의 Qodo, Deepnote, ProjectOne으로 소프트웨어 개발을 최적화하고 혁신적인 성과를 달성하세요.
데이터 연동과 작업 흐름의 일관성을 유지하며 팀의 생산성과 협업을 한층 더 향상시키는 Jama Connect와 Jama Connect Interchange를 지금 바로 경험해보세요!
ALM 도구와 Enterprise Architect를 동기화하면 복잡한 제품 개발을 쉽게 관리하고 모니터링할 수 있습니다.
제로 트러스트 아키텍처와 Shift-Left 테스팅의 중요성을 소개하며, 보안을 강화하는 방법을 제시합니다.
최근 몇 년간 소프트웨어 개발의 접근 방식이 급격히 변화하면서, 개발자뿐만 아니라 비개발자들도 손쉽게 애플리케이션을 제작할 수 있는 로우 코드(Low Code)...
OllFile과 데스크톱 통합으로 효율적인 파일 관리와 보안을 강화하여 가상 파일 시스템을 통해 스마트한 업무 환경을 구축하세요.
Deepnote의 Hyperquery 인수는 데이터 분석과 시각화의 통합을 통해 사용자의 분석 능력을 획기적으로 향상시킵니다.
API는 애플리케이션 간 효율적 통신을 지원하며, REST API는 이를 표준으로 구현합니다. DreamFactory를 활용한 API Gateway 구축 방안을 소개합니다.
Jama의 요구 사항 관리 도구가 제공하는 7가지 주요 이점을 통해 개발 복잡성을 효과적으로 관리하는 방법을 알아보세요.
Jama Connect 의 테스트 관리 기능을 활용하여 요구 사항과 테스트 결과를 효과적으로 연계하는 방법을 알아보세요.
기존 클라우드 솔루션의 한계를 극복하고 보안성과 효율성을 제공하는 OllDocs를 지금 바로 경험해보세요.
Nvidia Inference Microservices (NIM)는 AI 모델 배포와 확장을 위한 유연한 솔루션으로, 개발자 관점에서 그 실용적 응용과 유연성, 확장성을 분석합니다.
Testwell CTC++ v10.1은 코드 커버리지 누락을 정당화하는 "Justification" 기능을 추가하고, 더 직관적이며 시각적인 새로운 HTML 보고서를 제공합니다.
효율적인 사내 커뮤니케이션을 위한 5가지 메신저 협업 툴의 기능과 장점을 비교하여 팀의 생산성과 협업을 향상시키는 방법을 소개합니다.
AI 통합, 블록체인 응용 확대, 사이버 보안 강화, VR/AR 혁신, 서버리스 컴퓨팅, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅의 발전이 주목받고 있습니다.
컨테이너 시스템 및 Kubernetes 관리의 복잡성을 줄이고 효율성을 높이는 혁신적 접근 방법을 알아보세요.
고객 리뷰를 바탕으로 비교한 Jama Connect와 codebeamer의 강점과 기능을 통해 최적의 ALM 도구를 선택해보세요!
플랫폼 엔지니어링은 IDP를 구축하여 인프라 작업을 추상화하고 DevOps 및 릴리즈 속도를 향상시키는 2024년 전략 기술 트렌드입니다.
AI 기반 애플리케이션의 개발과 배포를 더욱 효율적이고 안전하게 만듦으로써 현재와 미래의 MLOps 여정을 향상시킬 JFrog와 Qwak의 협력을 기대해보세요!
자동차 소프트웨어의 표준 ASPICE 4.0 의 주요 특징과 이를 통한 자동차 소프트웨어 개발의 품질 및 신뢰성 향상 방안을 살펴보세요.
자동차 및 반도체 팀이 요구 사항 관리 도구를 사용해 ISO/SAE 21434를 충족하면서 가시성, 협업, 검토 주기의 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.
소프트웨어 개발은 생성형 AI 도구로 인해 효율성과 품질이 크게 향상되고 있습니다. 생성형 AI 솔루션의 대표 주자인 Qodo에 대해 더 알아보세요!
소프트웨어 개발에서 AI와 ML 기술이 자동화 테스트의 혁신을 주도하고 있습니다. 최신 자동화 테스트 트렌드와 AI 활용 전략을 확인해보세요.
PLM으로 지속 가능성을 실현하고 규제를 준수하며 소비자의 요구에 부응하는 방법을 알아보세요!
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효율적이고 일관된 소프트웨어 테스팅은 품질 유지와 잠재적 맹점 방지에 필수적입니다. 혁신적인 테스트 관리 방법을 알아보세요!
소프트웨어 시스템이 점점 더 복잡해지면서 시스템의 외부 출력을 기반으로 내부 상태를 이해하는 능력은 개발자와 운영 팀에게 중요한 실천 방법이 되었습니다.
안전한 자동차 생태계 구축은 표준화된 보안 프로토콜과 조직 간 협력으로 사이버 위협에 대응하고 산업 혁신을 지속하는 데 필수적입니다.
단순히 실행 가능하고 동작하는 프로그램은 누구나 만들 수 있지만, 기능이 모두 정상적으로 동작한다고 해서 완벽한 코드라고 할 수는 없습니다.
Olltask는 팀 간 업무 할당, 우선순위 설정, 상태 추적을 하나의 플랫폼에서 관리하여 협업과 생산성을 극대화하는 프로젝트 관리 도구입니다.
생성형 AI 도입으로 고객 서비스와 경험을 최적화하는 것이 디지털 혁신 시대의 필수 전략으로 부각되고 있습니다.
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효과적인 소프트웨어 개발을 위해 중요한 두 가지 접근법, DevOps와 ALM의 차이점과 핵심 기능, 그리고 다양한 산업에서의 성공적인 구현 사례를 알아보세요.
소프트웨어 테스팅 분야에서 AI의 역할과 최신 트렌드, 더 나아가 인공지능 알고리즘 이 테스트를 최적화하는 방법에 대해 알아보세요.
2024년 ITSM 분야에서는 인공지능과 ESM이 중심에 있으며, 사용자 경험과 가치 창출을 강조하는 전략적 변화가 이뤄지고 있습니다.
Deskpro에서 새롭게 업데이트 된 24가지의 기능과 개선 사항을 소개합니다.
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테스트 자동화는 테스트 추적과 관리를 자동화하여 품질을 유지하고, 지속적인 테스트에서 속도와 효율성을 향상시킵니다.
codebeamer Libraries 기능을 통한 Requirement 재사용 기능 활용 방법 소개
MLOps는 현재 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 최신 MLOps 도구 5가지를 살펴보고, 이를 즉시 도입하여 기업의 경쟁 우위를 확보해보세요.
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ChatGPT의 라이벌인 Hugging Chat의 스타트업 Hugging Face가 오픈 로봇 프로젝트를 시작하며 새로운 영역에 도전하고 있습니다.
최첨단 Generative AI 기반 플랫폼 Reflect와 Smartbear의 혁신적인 SDLC 솔루션을 기대해보세요.
AI 혁신의 선두주자 Waabi가 차세대 자율 주행 솔루션을 선보이기 위해 Neptune 을 활용한 사례에 대해 알아보세요.
Jama Software의 수석 솔루션 책임자 Steven Meadows에게 2024년에 출시될 것으로 예상되는 ICE 제품과 시스템 및 소프트웨어 트렌드에 대한 의견을 구했습니다.
폭스바겐이 차세대 전기 차량 소프트웨어의 개발을 위해 PTC의 애플리케이션 수명주기관리(ALM) 솔루션 Codebeamer을 채택하였습니다.
2024년 2월, Jama Connect®가 G2 그리드 요구사항 관리 소프트웨어 보고서에서 다시 한 번 전체 리더로 선정되었습니다.
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이번 웨비나에서 로컬 LLM 기반의 보안 중심 AI 환경에서 Multi-LLM 전략과 Git 기반 협업 자동화를 통해, 기업이 통제 가능한 방식으로 AI 개발 생산성을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보세요.