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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.

LLM 추론 요청을 토큰 사용량과 프롬프트 안전성에 따라 통제하고, 서버 상태에 맞춰 분배하는 Inference Gateway의 구조와 역할을 살펴봅니다.

Multi-AI 시대의 진짜 핵심은 AI의 숫자가 아니라, 모든 AI가 공유하는 'Shared Context'에 있습니다.

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.

AI가 만든 결과물이 흔해지면서, 고객은 완성도뿐 아니라 누가 어떻게 만들었는지도 묻기 시작해요. 무엇을 AI로 만들지 않을지에 따라 브랜드의 정체성이 달라지는 이유를 다룹니다.

누구에게나 같은 화면을 보여주던 전제가 흔들리고, 고객의 목적에 따라 화면이 새롭게 조립되는 변화를 살펴봅니다.

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.