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2026 IT 전망보고서 - Deep Dive

2025년 대한민국은 큰 변화를 겪었다. 정치적 혼란과 새로운 정부의 수립으로 국가 정책의 기조가 바뀌었으며, 미국을 중심으로 한 관세 협상과 공급망 재편이 대외 무역 의존도가 높은 우리나라에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 하지만 이 모든 정치·경제적인 변화 속에서도 흔들리지 않는 확산세를 보이는 기술이 있으니, 바로 생성형 AI이다. 생성형 AI는 모든 기술 이슈를 압도하며 빠른 속도로 확산되고 있으며, 기업의 경쟁력과 생산성을 평가하는 기준이 되고 있다. 그렇다면 국내 IT 리더들과 기업은 2026년을 어떻게 바라보고 또 대비하고 있을까? 884명의 전문가 독자가 참여한 설문조사의 분석 결과를 소개한다. 글로벌 트렌드와 벤더의 전망도 함께 알아본다. 2026 Perspectives - 2026년 AI 예산 전략, 기업이 놓치지 말아야 할 기준 - AI 이후를 위한 계획 : 2026년 CIO가 주목해야 할 5가지 원칙 Vendor Viewpoints - 공격은 상수, 복구는 변수 : 랜섬웨어 시대의 사이버 복원력 가이드 - 키보드를 넘어 목소리로…음성 AI가 재정의하는 미래 업무 - ‘플랫폼 기반 운영이 ROI를 만든다’ 에이전틱 AI 시대의 업무 최적화 전략 - AI가 직접 일하는 시대, 오케스트레이션 플랫폼의 부상 Survey - “생성형 AI가 IT 전략을 바꾼다” 2026 IT 전망 조사 결과

안전하고 빠른 소프트웨어 개발을 위한 실전 전략 - DeepDive

AI 코딩 도구와 코딩 에이전트는 개발 생산성과 협업 방식을 근본적으로 바꾸며 새로운 가능성을 열고 있다. 이제 기업도 이런 도구가 실제로 어떤 방식으로 작동하고, 어떤 개발 경험을 제공하는지 이해하는 것이 중요해졌다. 동시에 실전 환경에서는 코드 품질과 보안 같은 검증 과정이 여전히 핵심 과제로 남아 있어 올바른 운영 전략이 요구된다. AI 코딩 기술의 장점과 현실적 고려점을 균형 있게 살펴보고, 더 나은 개발 프로세스를 만드는 실질적 활용 방안을 살펴본다. 주요 내용 - “AI가 만든 코드의 현실” 운영 단계에서 마주치는 품질·테스트·디버깅의 벽 - AI 코딩의 숨은 위험 : 구조적 취약점·권한 상승·보안 리스크의 확산 - 더 안전하고 정확한 AI 코딩 실전 전략 7가지 - AI 코딩 어시스턴트 실전 성능 비교 : 6대 도구의 강점과 한계 - AI 코딩 에이전트의 정의와 현재: 12개 최신 제품 비교

“느낌만으로 코딩이 되는 시대” 바이브 코딩의 이해와 적용 - Tech Report

코드를 직접 짜지 않아도, 프로그래밍 언어를 몰라도, 원하는 기능을 자연어로 말하기만 하면 소프트웨어가 만들어지는 시대다. 생성형 AI의 대중화와 함께 등장한 ‘바이브 코딩(vibe coding)’은 자연어로 앱에 대한 느낌을 전달하면 AI가 구현 가능한 코드로 응답하고, 사용자와 AI가 상호작용을 반복하며 결과물을 완성하는 방식이다. 기존 로우코드/노코드의 한계를 넘어서는 유연성과 표현력을 갖추었고, 비개발자부터 전문 개발자까지 모두에게 실용적인 도구가 되어가고 있다. 여기서는 바이브 코딩의 개념과 등장 배경을 살펴보고, 실제 사례와 주요 툴을 통해 이 기술이 어떤 방식으로 활용되고 있는지 짚어본다. 더불어 코드 품질과 검증, 보안 과제, 개발자의 역할 변화 같은 핵심 이슈도 함께 다루며 생성형 AI가 이끄는 개발 패러다임의 전환을 조망한다. 주요 내용 - 파이썬 몰라도 된다, ‘느낌’만 있다면 - 로우코드/노코드가 못하는 것, 바이브 코딩이 한다 - 비개발자도 1시간 안에 앱 구현 - 개발자의 일상에도 스며든 바이브 코딩 - 바이브 코딩의 한계와 현실 - 변화하는 개발 생태계: 개발자는 작성자에서 설계자로 - 비개발자는 소비자에서 창작자로 - 맹신도 거부도 아닌, 균형 잡힌 자세가 필요

“수작업 코딩에서 공장 생산으로” 생성형 AI와 데브옵스가 만드는 신뢰형 소프트웨어 공급망 - DeepDive

생성형 AI의 확산과 클라우드 네이티브 전환은 소프트웨어 개발을 코드 중심의 장인적 작업에서 ‘신뢰형 소프트웨어 공급망’으로 재구성하고 있다. 관측성·CI/CD·AIOps를 축으로 한 데브옵스·데브섹옵스·MLOps의 수렴은 속도·보안·품질을 동시에 요구하며, 팀과 도구, 프로세스의 경계를 재정의한다. 에브리옵스(EveryOps)는 이런 복잡성을 일관된 프레임워크로 통제하고, 정책의 내재화와 프로세스 자동화를 통해 소프트웨어 개발 전반에 공장 수준의 표준화와 거버넌스를 실현한다. 주요 내용 - “더 똑똑한 데브옵스” 소프트웨어 배포의 공포를 피하는 방법 - 생성형 AI가 소프트웨어 개발을 변화시키는 10가지 방식 - 에브리옵스 시대: 데브옵스·데브섹옵스·MLOps의 경계를 넘다

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AI 확산을 위한 클라우드·데이터 인프라 운영 현황 설문조사

2026.01.29 ~ 2026.02.28

본 설문조사는 AI 도입 여부와 관계없이, 기업들이 데이터와 클라우드 인프라를 어떻게 운영하고 있으며, 향후 AI 활용을 어떤 환경과 조건 속에서 검토하고 있는지를 파악하는 데 목적이 있습니다. 현재 AI를 적극적으로 활용하고 있는 기업뿐 아니라, 도입을 검토 중이거나 준비 단계에 있는 기업까지 폭넓게 포함하여 내부 데이터 관리 방식과 연계 수준, 그리고 클라우드·온프레미스·하이브리드 인프라 운영 현황을 중심으로 전반적인 환경을 살펴보고자 합니다. 또한 PoC 이전 단계부터 전사 확장 가능성을 고려하는 과정에서 기업들이 인식하는 데이터 준비도, 인프라 유연성, 운영·보안·거버넌스에 대한 현실적인 판단 기준을 정리함으로써, AI 활용을 위한 데이터·인프라 환경의 현재 수준과 향후 개선 방향을 점검하고자 합니다.

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Beyond Storage 2025 : 생성형 AI 시대를 위한 엔터프라이즈 스토리지 혁신

생성형 AI 시대에 기업 데이터의 1% 미만만이 파운데이션 모델에 활용되고 있어 엄청난 잠재력이 존재하지만, 기존의 분리된 스토리지 아키텍처로는 실시간 데이터 처리와 AI 통합에 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 IBM은 데이터 파이프라인이 스토리...

IBM / 메타넷티플랫폼 2025.06.18

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