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마지막 발행
2026. 11. 11.
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KT 클라우드 기술 블로그 글 (41)

AI

[분석] MLOps에서 LLMOps로, 아직 끝나지 않은 진화의 서막

MLOps는 모델을 안정적으로 운영하기 위한 공정이며, 생성형 AI 시대에는 LLMOps와 AgentOps로 확장되고 있습니다. 조직은 도구보다 운영 루프와 책임 경계를 먼저 설계해야 했습니다.

#MLOps#LLM#RAG
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AI

[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #5: Frontier AI와 거버넌스, 인류가 마주한 새로운 과제

2025년 AI 트렌드를 프론티어 AI, AGI, 글로벌 규제 관점에서 정리했습니다. 기업은 기술 혁신과 신뢰 확보를 함께 고려한 AI 거버넌스가 필요했습니다.

#LLM#AI 거버넌스#AI 규제
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AI

[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #4: AI×Everything 시대, AI Transformation 전략

2025년 AI를 전 산업의 인프라로 보는 AI×Everything 흐름과 기업의 AI Transformation 전략을 정리했습니다. 전사 전략, 데이터 기반, 조직 재구성이 AI-Native 전환의 핵심이라고 설명했습니다.

#LLM#디지털혁신#비즈니스전략
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AI

[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #3: AI Agents, 자율적 지능이 이끄는 새로운 산업 패러다임

AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.

#LLM#cloud#자동화
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AI

[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #2: AI 소비자화(Consumerization)가 바꾼 산업 표준

2025년 AI 소비자화가 개인 경험을 통해 조직 도입과 산업 표준을 바꾸는 흐름을 정리했습니다. 모델 성능보다 AX와 신뢰 설계가 경쟁력의 핵심으로 부각되었다고 설명했습니다.

#LLM#UI/UX#검색
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