AI 기술 블로그 최신 글

[현장 스케치] AI 인프라의 경쟁력은 '운영' - KubeCon China 2026

KubeCon China 2026의 GPU 자원 관리, 분산 학습, 장애 복원력 사례를 정리했습니다.\nAI 인프라 경쟁력이 하드웨어 확보보다 효율적이고 안정적인 운영에 있음을 보여줍니다.

#Kubernetes#GPU

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[AI활용] AI가 만든 코드, 팀은 어떻게 관리하나?

AI 생성 Terraform 코드 증가로 사람 중심 PR 검증이 병목이 된 문제를 다뤘습니다.\nSKILL.md와 YAML 기반 Harness로 규칙 검증을 자동화하고 최종 판단은 사람이 맡겼습니다.

#Terraform#Azure

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버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기

월간 AI 보안 소식 10월호

금융보안원 초안의 17개 항목을 중심으로 AI 에이전트 실행 과정의 보안 통제를 정리했습니다. 실제 업무에서 권한·승인·중단·기록 체계가 작동하는지 검증해야 합니다.

#AI 보안#AI 에이전트

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버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기

QUBA는 Jira 버그 티켓을 분석해 근거 기반 원인·수정 범위 리포트를 만드는 AI Agent를 설계했습니다. RAG 품질과 승인 절차를 강화해 조사 시간을 줄이고 비용 효과를 측정했습니다.

#AI Agent#LangGraph

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Bespin_AWM_TechBlog.docx

Bespin_AWM_TechBlog.docx

AI 에이전트를 디지털 직원으로 관리하는 AWM 체계와 운영 지표의 ROI 환산 방식을 소개했습니다. 업무 기준선, HITL, 감사 기록으로 성과와 규정 준수를 함께 관리했습니다.

#AI 에이전트#LLMOps

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우리 아이가 달라졌어요: 텍스트에 워터마크를 어떻게 넣을까

텍스트 워터마크가 LLM 샘플링에 통계적 신호를 남기는 KGW·SynthID-Text·textGrain 방식을 비교했습니다. PRD 에이전트에서는 검출력뿐 아니라 의미 보존과 실제 수정 부담을 함께 평가해야 합니다.

#LLM#텍스트 워터마크

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Forge 앱 하나가 Rovo 에이전트가 되고, MCP 도구가 되기까지

Confluence 문서 위치 추천·이동 Forge 앱을 Rovo 에이전트와 MCP 도구로 확장한 과정을 소개했습니다. Rovo Studio에서 팀별 지시문과 도구 조합을 구성하며 권한·확인 절차 주의점을 정리했습니다.

#Atlassian#Forge

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서비스 개발에 집중할 수 있는 AI 플랫폼 만들기

토스의 AI 플랫폼이 모델 사용 검토부터 Gateway 호출·도구 권한 관리까지 연결한 구조를 소개했습니다. 예산·처리 용량·보안 로그를 통합 관리해 서비스 팀의 공통 운영 부담을 줄였습니다.

#LLM#MCP

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[웨비나 후기] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다

AI 기반 AIDC Ops Studio로 운영자가 현장 분석·예측 도구를 직접 개발한 사례를 소개했습니다. BIM과 운영 데이터를 연결해 구축 검증과 Digital Twin 확장 전략을 제시했습니다.

#AIDC#BIM

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CJ온스타일, ‘AI 쓰는 회사’가 아니라 ‘AI와 일하는 회사’가 되기까지

AI와 배포 점검 같이 하기

반복적인 배포 점검을 Claude Code 스킬과 Desktop 작업으로 자동화한 과정을 소개했습니다. 검사·판단·강제를 분리해 플러그인 구조로 개선했습니다.

#Claude Code#GitOps

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CJ온스타일, ‘AI 쓰는 회사’가 아니라 ‘AI와 일하는 회사’가 되기까지

CJ온스타일은 현업이 AI로 직접 업무 문제를 구현하도록 교육·코칭·공유 체계를 구축했습니다. 개인의 효율화 성과를 재사용 가능한 조직 자산으로 축적했습니다.

#Claude#LLM

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PM이 마음 놓고 커밋하는 리포지토리는 어떻게 만들까?

PM이 페르소나·프롬프트를 직접 수정하고 커밋할 수 있는 가상 유저 패널 리포지토리 구조를 소개했습니다. 레이어 린트와 테스트·CI, LLM 기반 검증으로 변경 범위와 리뷰 책임을 분리했습니다.

#LLM#MCP

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