AI 모델 변경 관리와 통제 – 성능보다 중요한 운영 기준
기업 AX의 핵심은 최고 성능의 모델을 찾는 것이 아니라, 업무 목적과 환경에 맞춰 모델을 유연하게 교체하고 안정적으로 통제할 수 있는 체계를 구축하는 것입니다.
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기업 AI 교육의 재설계: 업무 성과로 이어지는 5가지 조건
AI 교육의 성과는 배운 내용을 업무에 적용할 때 드러납니다. 경영진의 참여부터 직무별 실습, 결과 검증과 현업 지원까지, 기업의 AI 활용 역량을 높이는 교육 설계법을 살펴봅니다.
AI 추론 서비스의 새로운 관문, Inference Gateway
LLM 추론 요청을 토큰 사용량과 프롬프트 안전성에 따라 통제하고, 서버 상태에 맞춰 분배하는 Inference Gateway의 구조와 역할을 살펴봅니다.
Multi-AI로 충분한가? – Company Brain으로 연결하는 Enterprise AI
Multi-AI 시대의 진짜 핵심은 AI의 숫자가 아니라, 모든 AI가 공유하는 'Shared Context'에 있습니다.
AI 기능이 많아질수록 고객 경험도 좋아질까요?
소프트웨어 기업의 절반이 새로 탑재한 AI 기능의 고객 활용률이 25%에도 미치지 못한다고 답했습니다. '배포 격차'의 원인과 AI를 업무 흐름 속에 안착시키기 위한 조건을 살펴봅니다.
[고객이 세우는 기준 ②] Human Touch, 무엇을 사람의 몫으로 남길 것인가
AI가 만든 결과물이 흔해지면서, 고객은 완성도뿐 아니라 누가 어떻게 만들었는지도 묻기 시작해요. 무엇을 AI로 만들지 않을지에 따라 브랜드의 정체성이 달라지는 이유를 다룹니다.
[고객이 세우는 기준 ①] Trust Anchor, 고객의 마음에 닻을 내리는 법
누구에게나 같은 화면을 보여주던 전제가 흔들리고, 고객의 목적에 따라 화면이 새롭게 조립되는 변화를 살펴봅니다.
2026 국내 기업용 클라우드 서비스 현황 보고서 - AI 시대, CSP 선택의 기준이 달라지다
국내 기업·공공기관 재직자 1,200명 조사를 바탕으로 클라우드 도입 현황과 CSP 선택 기준의 변화를 분석합니다. AI 시대 달라지는 클라우드 활용 목적과 DR·하이브리드 클라우드 전략을 살펴봅니다.
AI 에이전트, 잘 작동하는지 어떻게 확인할까? 평가·벤치마킹 도구 13종
실행 추적부터 회귀 테스트, 시뮬레이션, RAG·보안 검증까지 AI 에이전트의 신뢰성을 확인하는 13가지 도구를 네 가지 영역으로 살펴봅니다.
[인터페이스의 확장 ④] Embodied Agent, 가상 세계를 넘어 AI의 손을 잡다
AI가 현실에서 보고, 배우고, 움직이기 시작했어요. 이제 서비스 경험은 화면을 넘어 로봇의 행동으로 이어집니다.
[인터페이스의 확장 ③] Beyond Screen, 화면 너머, 감각으로 연결되는 서비스
화면과 말이 줄어들고, 공간·센서·맥락이 고객 경험의 입력값이 되는 앰비언트 CX의 방향을 살펴봅니다.
[인터페이스의 확장 ②] Agent First, 말 한 마디면 끝나는 세상
고객이 직접 찾고 비교하던 여정이 에이전트에게 맡기고 판단하는 경험으로 이동하는 순간을 다룹니다.
[인터페이스의 확장 ①] Living Screen, 고정된 화면이 사라지는 날
누구에게나 같은 화면을 보여주던 전제가 흔들리고, 고객의 목적에 따라 화면이 새롭게 조립되는 변화를 살펴봅니다.
토큰 팩토리의 생산성을 끌어올리는 인퍼런스 기술
좋은 모델을 골랐다고 좋은 서비스가 되지는 않습니다. 하루 수천억에서 수백조 토큰을 제한된 GPU로 감당하기 위해 등장한 KV 캐시 오프로드, 추론 스케줄링, 오토스케일링 등 LLM 서빙 기술의 현재를 살펴봅니다.
엔터프라이즈 AI 운영 모델의 재설계: 하네스 엔지니어링과 루프 엔지니어링
고객이 문제를 인식하기 전에 먼저 신호를 읽고, 프로젝트가 시작되기 전에 전문성이 준비된 조직의 방식을 다룹니다.
[일하는 방식의 변화 ③] Already Ready, 고객이 말하기 전에, 이미 준비 끝
고객이 문제를 인식하기 전에 먼저 신호를 읽고, 프로젝트가 시작되기 전에 전문성이 준비된 조직의 방식을 다룹니다.
[일하는 방식의 변화 ②] One Team, AI와 사람이 한 팀이 되는 순간
AI와 사람이 같은 목표를 공유하고, 주도권과 맥락을 끊김 없이 주고받을 때 진짜 팀플레이가 시작됩니다.
[일하는 방식의 변화 ①] New Crew, 사원증 없는 동료들과 일하는 법
AI를 도입한 조직은 많지만, AI와 함께 일하는 방식을 다시 설계한 조직은 드뭅니다. 이 시리즈는 그 재설계의 기록입니다.
수천 개의 AI 에이전트가 몰려온다, AI 오케스트레이션이 필요한 이유
AI 에이전트가 수천 개 규모로 늘어나면 개별 에이전트의 성능보다 전체를 지휘하는 능력이 성패를 가릅니다. AI 오케스트레이션이 필요한 이유와 플랫폼 선택의 다섯 가지 기준을 제시합니다.
AI 에이전트 시대, AI-Ready 뱅킹의 조건
더 똑똑한 AI보다 중요한 것은 무엇일까요? 금융권 AI 경쟁력의 기준이 바뀌고 있습니다.
AI 시대, PLM은 어떻게 진화해야 하는가
AI가 진화하면서 PLM의 역할도 달라지고 있습니다. Digital Thread와 AI 에이전트를 기반으로 제품 개발 지능 플랫폼으로 진화하는 차세대 PLM의 방향과 준비 전략을 살펴봅니다.
기업 AI 인프라, GPU 사양보다 워크로드 정합성이 먼저다
AI 인프라 선택 기준이 달라지고 있습니다. GPU 사양 중심의 비교를 넘어 모델 규모와 SLO, 데이터 경로와 운영 조건을 기준으로 GPU Server, MNGC, NPU Server를 선택하고 검증하는 방법을 살펴봅니다.
피지컬 AI, 로봇의 한계와 극복 과제 (Hand, Data, Skill Learning)
본 아티클은 피지컬 AI의 상용화를 가로막는 3대 핵심 병목 현상과 해결 방안을 제시합니다.
GPU는 필수, 구축은 부담: SCP GPUaaS라는 새로운 선택
생성형 AI 확산으로 GPU는 기업 AI 경쟁력의 핵심 인프라가 되었지만, GPU 확보만으로는 안정적인 AI 서비스를 구현하기 어렵습니다. 데이터센터부터 GPU 인프라, 학습·추론 플랫폼까지 하나의 구조로 통합한 SCP GPUaaS의 가치와 아키텍처를 살펴봅니다.
오늘 훔친 데이터를 내일 해독한다, 미국이 암호 교체를 서두르는 이유
미국 정부가 두 건의 행정명령으로 포스트 양자암호(PQC) 전환 시한을 확정하고 양자 기술 육성에 나섰습니다. '선 수집 후 해독' 위협의 실체와 기업에 미칠 영향을 살펴봅니다.
UEM에서 AEM으로, 산업별 Endpoint 운영의 진화
UEM은 단말 관리 도구를 넘어 자율형 Endpoint 운영으로 진화하고 있습니다. 산업별 변화와 AEM 전환 전략을 통해 Endpoint 운영의 새로운 방향을 살펴봅니다.
95%는 기업용 AI Agent 플랫폼을 원한다, 기업은 준비되어 있는가
국내 기업·공공기관 재직자 1,750명 조사를 바탕으로 AI Agent 인식과 활용 실태를 분석합니다. AI Agent 도입을 가로막는 기업의 과제와 안전한 Enterprise AI Agent 플랫폼 구축을 위한 핵심 조건을 살펴봅니다.
2026년 하반기 AI 전략, 성공을 좌우하는 7가지 조건
AI 투자에 대한 ROI 입증 압박이 커지는 가운데, 2026년 AI 전략을 좌우하는 7가지 이슈와 IT 리더의 대응 전략을 살펴봅니다.
AI가 벌어준 하루, 당신의 조직은 어디에 쓰고 있습니까?
AI를 정기적으로 사용하는 직원의 42%가 매주 하루 이상을 절약하지만, 그 시간을 어디에 써야 할지 지침을 받지 못하고 있습니다. 절약된 시간을 비즈니스 가치로 전환하는 전략적 명확성의 조건을 살펴봅니다.
AI 시대 공급망 계획의 패러다임 전환, Decision-Centric Planning
공급망 계획의 경쟁력 기준이 예측의 정확도에서 의사결정의 속도로 옮겨가고 있습니다. Decision-Centric Planning(DCP)으로의 전환 현황과 벤더 지형, 국내 기업의 도입 로드맵을 제시합니다.