AI Agent 도입을 검토 중이라면, 보안·비용·운영 관점에서 미리 점검해야 할 6가지 판단 기준을 확인해보세요.
AI & ML Engineering
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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.
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.
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.
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이번 웨비나에서 성능 편차·비용·거버넌스의 현실적 한계를 실제 사례로 짚고, AI 자동화와 인간 개입의 명확한 기준을 제시합니다.
