AI & 머신러닝
프로덕션 환경의 AI 에이전트 배포: 레이턴시, 프롬프트 드리프트, 비용 및 보안
AI 에이전트 배포는 프롬프트 드리프트, 레이턴시, 토큰 비용, 보안 격차로 인해 프로덕션에서 실패합니다. 계층화된 가드레일로 안정적인 배포를 구축하세요.
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기술
ERP 클라우드 마이그레이션: 레거시 ERP 리팩토링 & 무중단 실행
운영 중단이나 데이터 손실의 위험 없이 레거시 모놀리식 ERP를 교체하기 위한 CTO의 기술 실전 가이드 — Strangler Fig Pattern, 데이터 정제, 커스텀 클라우드 마이크로서비스로의 점진적 전환 기법을 활용합니다.
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AI & 머신러닝
Salesforce AI 통합: 커스텀 에이전트, 외부 LLM 및 프라이빗 RAG
커스텀 AI 에이전트, 오픈 웨이트 또는 셀프 호스티드 LLM, 프라이빗 RAG 파이프라인으로 Salesforce를 Agentforce의 네이티브 기능 너머로 확장하는 방법 — AI 비용, 데이터 프라이버시, 모델 선택, 인프라에 대한 더 강한 제어가 필요한 엔터프라이즈를 위한 가이드입니다.
AI & 머신러닝
AI 비용 최적화: 엔터프라이즈 AI 확장을 위한 TCO와 ROI
엔터프라이즈 AI 경제성을 통제하기 위한 C-레벨 프레임워크: 실제 TCO, 성공 결과당 비용, ROI 측정, 7가지 최적화 레버, 그리고 프로덕션 AI 워크로드를 위한 실질적인 확장 여부 결정 프레임워크를 제공합니다.
AI & 머신러닝
LLM 게이트웨이 구축: 2026년 단일 벤더 종속성 없는 멀티 모델 AI
OpenAI, Claude, Llama, SLM 전반에 라우팅하는 LLM 게이트웨이를 구축하세요. 2026년에 맞춘 멀티 모델 아키텍처로 AI 벤더 락인을 방지합니다.
AI & 머신러닝
AI와 함께하는 레거시 현대화: 엔터프라이즈 엔지니어링 리더를 위한 실용 가이드
AI와 함께하는 레거시 현대화: 리팩터링 전략, 위험, 그리고 AI 증강 엔지니어링이 엔터프라이즈의 현대화 시간과 비용을 줄이는 방법.
AI & 머신러닝
MCP 보안: 엔터프라이즈 AI 에이전트의 데이터 유출 방지
엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 MCP 보안 모범 사례: 서버 검증, 최소 권한 적용, 프롬프트 인젝션 및 데이터 유출 방지.
AI 소프트웨어 개발 수명 주기: 아웃소싱 가이드
AI 아웃소싱 시 기대할 수 있는 AI 소프트웨어 개발 수명 주기, 단계, 산출물, 소유권, 인수 기준 및 계약 모델을 안내합니다.
AI & 머신러닝
Agentic RAG: 아키텍처, 평가 및 프로덕션 가이드
신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 위한 Agentic RAG 아키텍처, RAG와 파인튜닝 비교, 평가, 오케스트레이션, 프로덕션 운영을 알아보세요.
Agentic AI를 위한 LLM 보안: 인젝션, 도구 호출, 데이터 레지던시, HITL, 테스트
Agentic AI를 위한 LLM 보안 통제를 알아보세요: 프롬프트 인젝션 방어, 안전한 도구 호출, 데이터 레지던시, HITL, 프로덕션 테스트.
AI & 머신러닝
AI 개발 파트너 선택 방법: 전달에 초점을 맞추기
프로덕션 전달 능력으로 AI 개발 파트너를 평가합니다. 비즈니스 이해, MLOps, 보안, IP, 가격 책정, 참조를 포함하는 프레임워크.