테크라이브러리 - TechLibrary

2026 국내 기업의 데이터 플랫폼 도입 및 활용 현황 조사[이벤트 진행 중]

AI 기술이 급격히 발전하는 가운데, 데이터 플랫폼은 이제 기업의 의사결정 지능을 결정하는 핵심 인프라가 되었습니다. 이 설문은 국내 기업의 데이터 플랫폼 도입, 활용 현황을 확인하기 위해 기획되었습니다. 많은 기업이 차세대 데이터 전략 수립에 참고할 수 있도록 설문 결과를 정리해 발표할 예정입니다. 잠시 시간을 내어 고견을 나눠 주시기 바랍니다. (소요 시간: 약 10~15분)

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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2026 국내 기업의 데이터 플랫폼 도입 및 활용 현황 조사

2026.04.06 ~ 2027.04.30

AI 기술이 급격히 발전하는 가운데, 데이터 플랫폼은 이제 기업의 의사결정 지능을 결정하는 핵심 인프라가 되었습니다. 이 설문은 국내 기업의 데이터 플랫폼 도입, 활용 현황을 확인하기 위해 기획되었습니다. 많은 기업이 차세대 데이터 전략 수립에 참고할 수 있도록 설문 결과를 정리해 발표할 예정입니다. 잠시 시간을 내어 고견을 나눠 주시기 바랍니다. (소요 시간: 약 10~15분)

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AIㆍML / 데이터ㆍ분석 / 클라우드

"AI 성공의 절반은 데이터와 인프라에서 결정된다" 국내 기업의 데이터 통합·클라우드 전략 현황 보고서 - Market Pulse

생성형 AI가 기업 경영의 핵심 의제로 자리잡으면서, 현장의 관심은 '도입 여부'를 넘어 'AI를 실질적인 성과로 전환하기 위한 기반 구축'으로 옮겨가고 있다. 이제 논의의 중심은 'AI를 도입할 것인가'에서 'AI 활용이 구체적인 성과로 이어졌는가'...

Cnthoth 2026.03.26

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